图像灰度值调整方法和装置制造方法及图纸

公开了图像灰度值调整方法和装置。该方法包括：通过直方图均衡化映射函数，计算图像中的每个像素的灰度值的第一映射值；通过直方图均衡化映射函数，计算每个像素的灰度值减去第一预设值后的第二映射值，如果该灰度值减去第一预设值后超过预设灰度值范围，选取预设灰度值范围的最小值来计算第二映射值；通过直方图均衡化映射函数，计算每个像素的灰度值加上第二预设值后的第三映射值，如果该灰度值加上第二预设值后超过预设灰度值范围，选取所述灰度值范围的最大值来计算第三映射值；基于第一映射值、第二映射值和第三映射值和各自的权重计算每个像素的输出灰度值。实施例可以实现的技术效果包括：不会移除图像中的细节、能够填充直方图中的空隙、能够降低方法复杂度等。

The method and device for adjusting the gray value of the image

The method and device for adjusting the gray value of the image are disclosed. The method includes: histogramequalization mapping function, mapping the first gray calculation of each pixel in the image value; through histogram equalization, gray mapping function, each pixel is calculated by subtracting the value of second after the first preset mapping value value, if the gray value less than the preset gray value to a first preset value. The minimum range of preset gray value to calculate the second mapping value; histogramequalization mapping function, gray level of each pixel is calculated value of third mapping plus second preset value, if the value exceeds a preset gray gray value with the second preset value, the maximum value of third to calculate the value of the selected mapping gray range; output gray value of each pixel is calculated first and second mapping value mapping value and third mapping value and respective weights based on value. The technical effects that the implementation can achieve include not removing the details in the image, filling the gap in the histogram, and reducing the complexity of the method, and so on.

【技术实现步骤摘要】
图像灰度值调整方法和装置
本公开的实施例涉及信息技术，更具体地涉及图像灰度值调整方法和装置。
技术介绍
近年来，随着电子技术和图像处理技术的飞速发展，图像或视觉系统广泛地应用于各种行业，诸如交通监控、驾驶辅助系统、公共安全、边防海关、体育赛事报道、事件检测、跟踪、场景分析和分类、对象检测和识别、图像索引和检索等诸多领域。在大多数的图像或视觉处理应用/系统中，诸如数字摄影、医学图像分析、遥感、LCD显示处理、以及科学可视化等，图像对比度调节可以起到关键的作用。一般而言，存在若干原因导致图像/视频具有较差的对比度(例如，图像的灰度值分布比较集中)，例如，所使用的成像设备的质量较差、操作者缺乏经验、在获取图像时的不利的外部条件(诸如，雨、雪、烟、雾、灰尘、沙尘等)等。这些原因可能导致所获取的图像的动态范围较小。因此，此类图像或视频可能不能显示所捕获的场景中的全部细节，并且所捕获的图像可能呈现褪色和不自然的样子。此外，一些图像的灰度值可能分布集中在较窄的区间，也会引起图像细节不够清晰。例如，一幅过度曝光的图片，其灰度级都集中在高亮度范围内，而曝光不足的图片，其灰度级集中在低亮度范围内。一般而言，可以采用对比度增强技术(诸如直方图均衡化)以使得图像的灰度值间距拉开或使灰度值分布均匀，从而增大对比度的动态范围，使图像细节清晰，达到增强的目的。然而，对比度增强技术(例如，直方图均衡化技术)可能会导致输出直方图中存在空隙、导致过度的增强输出、不能提供控制参数和/或不能控制噪声和带状干扰等问题。因此需要一种改进的图像灰度值调整方案。
技术实现思路
根据本公开的一个方面，公开了一种图像灰度值调整方法。该方法包括：通过直方图均衡化映射函数，计算所述图像中的每个像素的灰度值的第一映射值；通过所述直方图均衡化映射函数，计算所述每个像素的灰度值减去第一预设值后的第二映射值，如果该灰度值减去第一预设值后超过预设灰度值范围，选取所述预设灰度值范围的最小值来计算所述第二映射值；通过所述直方图均衡化映射函数，计算所述每个像素的灰度值加上第二预设值后的第三映射值，如果该灰度值加上第二预设值后超过所述预设灰度值范围，选取所述预设灰度值范围的最大值来计算所述第三映射值；基于所述第一映射值、所述第二映射值和所述第三映射值和各自的权重计算所述每个像素的输出灰度值。在一个实施例中，所述第一预设值与所述第二预设值相同。在一个实施例中，所述第一预设值和所述第二预设值都等于1。在一个实施例中，所述方法还包括：基于与所述每个像素周围的指定范围内的像素来计算所述权重。在一个实施例中，在所述每个像素周围的指定范围内的像素包括至少3个邻近像素。在一个实施例中，在所述每个像素周围的指定范围内的像素包括在所述每个像素周围的指定范围内的所有像素或一部分像素。在一个实施例中，所述方法还包括：基于在所述每个像素周围的指定范围内的像素的灰度值等于所述每个像素的灰度值的像素的数量，来确定所述第一映射值的权重；基于在所述每个像素周围的指定范围内的像素的灰度值小于所述每个像素的灰度值的像素的数量，来确定所述第二映射值的权重；基于在所述每个像素周围的指定范围内的像素的灰度值大于所述每个像素的灰度值的像素的数量，来确定所述第三映射值的权重。根据本公开的另一个方面提供了一种图像灰度值调整装置。所述装置包括：用于通过直方图均衡化映射函数，计算所述图像中的每个像素的灰度值的第一映射值的模块；用于通过所述直方图均衡化映射函数，计算所述每个像素的灰度值减去第一预设值后的第二映射值的模块，如果该灰度值减去第一预设值后超过预设灰度值范围，选取所述预设灰度值范围的最小值来计算所述第二映射值；用于通过所述直方图均衡化映射函数，计算所述每个像素的灰度值加上第二预设值后的第三映射值的模块，如果该灰度值加上第二预设值后超过所述预设灰度值范围，选取所述预设灰度值范围的最大值来计算所述第三映射值；用于基于所述第一映射值、所述第二映射值和所述第三映射值和各自的权重计算所述每个像素的输出灰度值的模块。在一个实施例中，所述第一预设值与所述第一预设值相同。在一个实施例中，所述第一预设值和所述第一预设值都等于1。在一个实施例中，所述装置还包括用于基于与所述每个像素周围的指定范围内的像素来计算所述权重的模块。在一个实施例中，在所述每个像素周围的指定范围内的像素包括至少3个邻近像素。在一个实施例中，在所述每个像素周围的指定范围内的像素包括在所述每个像素周围的指定范围内的所有像素或一部分像素。在一个实施例中，所述装置还包括：用于基于在所述每个像素周围的指定范围内的像素的灰度值等于所述每个像素的灰度值的像素的数量，来确定所述第一映射值的权重的模块；用于基于在所述每个像素周围的指定范围内的像素的灰度值小于所述每个像素的灰度值的像素的数量，来确定所述第二映射值的权重的模块；用于基于在所述每个像素周围的指定范围内的像素的灰度值大于所述每个像素的灰度值的像素的数量，来确定所述第三映射值的权重的模块。上述所述的方法和装置的实施例可以实现的技术效果包括：不会移除图像中的细节、能够填充灰度直方图中的空隙、能够降低方法的复杂度、节省计算和/或存储资源。附图说明图1示出了可以使用本公开的实施例的装置的框图。图2示出了根据本公开的实施例的方法的流程图。图3A和图3B示出了在每个像素周围的指定范围内的像素的示意图。图4示出了根据本公开的实施例的装置的框图。图5(a)至图5(f)示出了根据本公开的实施例的方法和图像均衡化的方法对图像灰度值进行调整的结果。图6示出了通过直方图均衡化方法对图像进行处理的结果。具体实施方式下面参照附图描述本公开的实施例。在下面的描述中，阐述了许多具体细节以便使所属
的技术人员更全面地了解和实现本公开。但是，对所属
的技术人员明显的是，可以在不具有这些具体细节中的一些具体细节的情况下来实现本公开的实施例。此外，应当理解的是，本公开并不局限于所介绍的特定实施例。相反，可以考虑用下面所述的特征和要素的任意组合来实施本公开的实施例。因此，下面的方面、特征、实施例和优点仅作说明之用，而不应看作是权利要求的要素或限定，除非在权利要求中明确提出。针对数字电视的现代标准(诸如BT.2020)将图像的位深增加到至少10比特/像素。这是受现代显示面板的能力所激励的，以便覆盖高动态范围(例如，>1000cd/m2)。在高动态范围显示器(HDR)领域中，一种受欢迎的特征是增强输入图像的动态范围以揭露更多数量的细节并产生更好的用户体验。标准的对比度增强器(诸如，对灰度值的范围进行简单地重新调节以覆盖100％的亮度级别)不适合于此类应用，因为它们会产生许多不希望的效果，诸如在视频中的图像闪烁、色带、和颗粒状噪声。直方图映射技术(诸如，直方图均衡化(HEQ))是一种常用的图像对比度调整方法，它能够将输入图像Y的像素灰度值重新分布到不同的值。在直方图映射技术中，通常使用映射函数来实现，其中B1和B2是图像的位深。针对每个输入像素的灰度值Y[i,j]，通过下式给出输出像素的灰度值Out[i,j]＝T[Y[i,j]]。图6示出了通过直方图均衡化方法对图像进行处理的结果。如图6示出的，HEQ能够均匀地分布像素的灰度值，并且产生本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像灰度值调整方法，其特征在于，包括：通过直方图均衡化映射函数，计算所述图像中的每个像素的灰度值的第一映射值；通过所述直方图均衡化映射函数，计算所述每个像素的灰度值减去第一预设值后的第二映射值，如果该灰度值减去第一预设值后超过预设灰度值范围，选取所述预设灰度值范围的最小值来计算所述第二映射值；通过所述直方图均衡化映射函数，计算所述每个像素的灰度值加上第二预设值后的第三映射值，如果该灰度值加上第二预设值后超过所述预设灰度值范围，选取所述预设灰度值范围的最大值来计算所述第三映射值；基于所述第一映射值、所述第二映射值和所述第三映射值和各自的权重计算所述每个像素的输出灰度值。

【技术特征摘要】
1.一种图像灰度值调整方法，其特征在于，包括：通过直方图均衡化映射函数，计算所述图像中的每个像素的灰度值的第一映射值；通过所述直方图均衡化映射函数，计算所述每个像素的灰度值减去第一预设值后的第二映射值，如果该灰度值减去第一预设值后超过预设灰度值范围，选取所述预设灰度值范围的最小值来计算所述第二映射值；通过所述直方图均衡化映射函数，计算所述每个像素的灰度值加上第二预设值后的第三映射值，如果该灰度值加上第二预设值后超过所述预设灰度值范围，选取所述预设灰度值范围的最大值来计算所述第三映射值；基于所述第一映射值、所述第二映射值和所述第三映射值和各自的权重计算所述每个像素的输出灰度值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一预设值与所述第二预设值相同。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一预设值和所述第二预设值都等于1。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：基于与所述每个像素周围的指定范围内的像素来计算所述权重。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述每个像素周围的指定范围内的像素包括至少3个邻近像素。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述每个像素周围的指定范围内的像素包括在所述每个像素周围的指定范围内的所有像素或一部分像素。7.根据权利要求4-6任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于在所述每个像素周围的指定范围内的像素的灰度值等于所述每个像素的灰度值的像素的数量，来确定所述第一映射值的权重；基于在所述每个像素周围的指定范围内的像素的灰度值小于所述每个像素的灰度值的像素的数量，来确定所述第二映射值的权重；基于在所述每个像素周围的指定范围内的像素的灰度值大于所述每个像素的灰度值的像素的数量，来确定所述第三映射值的权重。8.一种图像灰度值调整装置，其特征在于，包括：用...

【专利技术属性】
技术研发人员：那彦波，严寒，段然，
申请(专利权)人：京东方科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11