【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于图像动态范围调整的系统和方法
本公开总体上涉及图像处理技术，并且更具体地，涉及用于调整图像动态范围的方法、系统和介质。
技术介绍
一般地，每个显示装置具有用于显示图像的有限的动态范围。当通过这样的显示装置显示具有高动态范围的原始图像时，所显示的图像可能看起来太暗或太亮，并且可能缺少原始图像的许多重要细节。鉴于显示装置的动态范围和图像彼此不匹配的问题，可以调整具有高动态范围图像的图像的动态范围。具体地，可以压缩图像的每个像素的值，以使图像的整个动态范围变窄，从而可以在常规显示装置上有效地显示图像。然而，在分解彩色图像的过程中，现有的用于调整图像动态范围的方法仅考虑了彩色图像的结构和内容信息，而没有考虑彩色图像的色彩信息。尽管现有的用于图像动态范围压缩的方法可以具有诸如色调映射的后续色彩修复过程以恢复色彩信息，但是所显示的图像可能仍然存在图像色彩方面的问题，例如色彩偏移。
技术实现思路
本公开的一个方面是提供一种用于调整图像动态范围的方法，包括：获取包括多个色彩通道的图像的动态范围表示，动态范围表...
【技术保护点】
1.一种用于调整图像动态范围的方法，包括：/n获取包括多个色彩通道的图像的动态范围表示，所述动态范围表示包括所述图像的像素在色彩通道中的动态范围信息；/n通过硬件处理器，将所述动态范围表示分解为平滑部分、色彩部分和细节部分，所述平滑部分包括像素在色彩通道中的低频信息，所述色彩部分包括像素在色彩通道中的色彩强度信息，并且所述细节部分包括像素在色彩通道中的高频信息；/n分别调整所述平滑部分、所述色彩部分和所述细节部分，以获取经调整的平滑部分、经调整的色彩部分和经调整的细节部分；以及/n将所述经调整的平滑部分、经调整的色彩部分和经调整的细节部分组合，以生成输出图像。/n
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于调整图像动态范围的方法，包括：
获取包括多个色彩通道的图像的动态范围表示，所述动态范围表示包括所述图像的像素在色彩通道中的动态范围信息；
通过硬件处理器，将所述动态范围表示分解为平滑部分、色彩部分和细节部分，所述平滑部分包括像素在色彩通道中的低频信息，所述色彩部分包括像素在色彩通道中的色彩强度信息，并且所述细节部分包括像素在色彩通道中的高频信息；
分别调整所述平滑部分、所述色彩部分和所述细节部分，以获取经调整的平滑部分、经调整的色彩部分和经调整的细节部分；以及
将所述经调整的平滑部分、经调整的色彩部分和经调整的细节部分组合，以生成输出图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其中：
获取所述动态范围表示包括：获取动态范围阵列，所述动态范围阵列的每个元素包括像素之一的动态范围向量；以及
分解所述动态范围表示包括：将所述动态范围阵列分解为作为平滑部分的低频信息阵列、作为色彩部分的色彩强度信息阵列和作为细节部分的高频信息阵列；
其中：
所述低频信息阵列的每个元素包括像素之一的低频特征向量，
所述色彩强度信息阵列的每个元素包括像素之一的色彩强度特征向量，
所述高频信息阵列的每个元素包括像素之一的高频特征向量，以及
所述动态范围向量、低频特征向量、色彩强度特征向量和高频特征向量各自具有与色彩通道的数量相同的维度。
3.根据权利要求2所述的方法，其中：
所述多个色彩通道包括红色通道、绿色通道和蓝色通道，
所述动态范围向量、低频特征向量、色彩强度特征向量和高频特征向量是三维向量。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，获取所述动态范围阵列包括：
基于所述图像的数字信息来获取所述图像的初始动态范围阵列；
对所述初始动态范围阵列的每个元素执行对数变换，以获取经变换的动态范围阵列；以及
将所述经变换的动态范围阵列归一化，以获取动态范围阵列。
5.根据权利要求2所述的方法，其中，分解所述动态范围阵列包括：
对所述动态范围阵列执行至少一次边缘保留滤波处理以获取初始低频阵列，所述初始低频阵列中的每个元素包括像素之一的低频向量；以及
基于所述动态范围阵列和所述初始低频阵列来计算初始高频阵列，所述初始高频阵列中的每个元素包括像素之一的高频向量；
其中，所述低频向量和所述高频向量各自具有与色彩通道的数量相同的维度。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，执行至少一次边缘保留滤波处理包括执行至少一次全局优化边缘保留滤波方法，所述全局优化边缘保留滤波方法包括L0平滑方法、边缘保留分解方法或总变分方法之一。
7.根据权利要求5所述的方法，其中，执行至少一次边缘保留滤波处理包括执行至少一次基于局部块的边缘保留滤波方法，所述基于局部块的边缘保留滤波方法包括导向滤波方法、局部边缘保留分解方法或双边滤波方法之一。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，执行至少一次边缘保留滤波处理包括执行所述导向滤波方法，包括：
以第一分辨率执行第一导向滤波处理；以及
以不同于所述第一分辨率的第二分辨率执行第二导向滤波处理。
9.根据权利要求5所述的方法，其中，分解所述动态范围阵列还包括：
基于所述初始低频阵列来计算低频索引阵列，其中，所述低频索引阵列的每个元素包括低频特征索引，所述低频特征索引指示由所述多个色彩通道共享的低频特征；以及
基于所述初始高频阵列来计算高频索引阵列，其中，所述高频索引阵列的每个元素包括高频特征索引，所述高频特征索引指示像素由所述多个色彩通道共享的高频特征。
10.根据权利要求9所述的方法，其中：
计算所述低频索引阵列包括：
通过第一对角矩阵来加权所述初始低频阵列的每个元素，以获取经加权的低频向量，以及
基于所述经加权的低频向量来确定第一平方范数函数的自变量最小值；以及
计算所述高频索引阵列包括：
通过第二对角矩阵来加权所述初始高频阵列的每个元素，以获取经加权的高频向量，以及
基于所述经加权的高频向量来确定第二平方范数函数的自变量最小值。
11.根据权利要求9所述的方法，其中，分解所述动态范围阵列还包括：
基于所述低频索引阵列来计算低频信息阵列，包括基于相应像素的低频特征索引来计算每个低频特征向量；
基于所述高频索引阵列来计算高频信息阵列，包括基于相应像素的高频特征索引来计算每个高频特征向量；以及
基于所述动态范围阵列、低频信息阵列和高频信息阵列来计算所述色彩强度信息阵列。
12.根据权利要求2所述的方法，其中，调整所述平滑部分、色彩部分和细节部分包括：
通过使用压缩索引来压缩低频信息阵列，以获取经压缩的低频信息阵列作为所述经调整的平滑部分；
通过使用第一反正切函数来增强所述色彩强度信息阵列，以获取经增强的色彩强度信息阵列作为所述经调整的色彩部分；以及
通过使用第二反正切函数来增强所述高频信息阵列，以获取经增强的高频信息阵列作为所述经调整的细节部分。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，组合所述经调整的平滑部分、经调整的色彩部分和经调整的细节部分包括：
将所述经压缩的低频信息阵列、经增强的色彩强度信息阵列和经增强的高频信息阵列相加，以获取图像的经调整的动态范围阵列；以及
对所述经调整的动态范围阵列的每个元素执行指数变换，以生成所述输出图像。
14.一种用于调整图像动态范围的系统，所述系统包括：
硬件处理器；以及
存储指令的存储器，所述指令在被所述硬件处理器执行时使所述硬件处理器：
获取包括多个色彩通道的图像的动态范围表示，所述动态范围表示包括所述图像的像素在色彩通道中的动态范围信息；
将所述动态范围表示分解为平滑部分、色彩部分和细节部分，所述平滑部分包括像素在色彩通道中的低频信息，所述色彩部分包括像素在色彩通道中的色彩强度信息，并且所述细节部分包括像素在色彩通道中的高频信息；
分别调整所述平滑部分、色彩部分和细节部分，以获取经调整的平滑部分、经调整的色彩部分和经调整的细节部分；以及
将所述经调整的平滑部分、经调整的色彩部分和经调整的细节部分组合，以生成输出图像。
15.根据权利要求14所述的系统，其中：
所述动态范围表示包括动态范围阵列，所述动态范围阵列的每个元素包括像素之一的动态范围向量；以及
所述平滑部分包括低频信息阵列，所述低频信息阵列的每个元素包括像素之一的低频特征向量；
所述色彩部分包括色彩强度信息阵列，所述低频信息阵列的每个元素包括像素之一的低频特征向量；
所述细节部分包括高频信息阵列，所述高频信息阵列的每个元素包括像素之一的高频特征向量；以及
所述动态范围向量、低频特征向量、色彩强度特征向量和高频特征向量各自具有与所述色彩通道的数量相同的维度。
16.根据权利要求15所述的系统，其中：
所述多个色彩通道包括红色通道、绿色通道和蓝色通道，
所述动态范围向量、低频特征向量、色彩强度特征向量和高频特征向量是三维向量。
17.根据权利要求15所述的系统，其中，所述指令还使所述硬件处理器：
基于所述图像的数字信息来获取所述图像的初始动态范围阵列；
对所述初始动态范围阵列的每个元素执行对数变换，以获取经变换的动态范围阵列；以及
将所述经变换的动态范围阵列归一化，以获取动态范围阵列。
18.根据权利要求15所述的系统，其中，所述指令还使所述硬件处理器：
对所述动态范围阵列执行至少一次边缘保留滤波处理以获取初始低频阵列，所述初始低频阵列中的每个元素包括像素之一的低频向量；以及
基于所述动态范围阵列和所述初始低频阵列来计算初始高频阵列，所述初始高频阵列中的每个元素包括像素之一的高频向量；
其中，所述低频向量和所述高频向量各自具有与所述色彩通道的数量相同的维度。
19.根据权利要求18所述的系统，其中，所述指令还使所述硬件处理器：
执行至少一次全局优化边缘保留滤波方法，所述全局优化边缘保留滤波方法包括L0平滑方法、边缘保留分解方法或总变分方法之一。
20.根据权利要求18所述的系统，其中，所述指令还使所述硬件处理器：
执行至少一次基于局部块的边缘保留滤波方法，所述基于局部块的边缘保留滤波方法包括导向滤波方法、局...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹子晟，
申请(专利权)人：深圳市大疆创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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