处理高动态范围图像的方法和装置制造方法及图纸

本申请提供一种处理高动态范围图像的方法，能够提升HDR图像的显示效果。该方法包括：获取待处理的高动态范围HDR图像的统计信息；根据统计信息，计算HDR图像的非线性分级参考最大值；根据非线性分级参考最大值和预设的多个分级区间，计算HDR图像的非线性参考最大值，分级区间用于对分级参考最大值进行分级，每个分级区间对应非线性分级参考最大值的一个取值范围；根据非线性参考最大值调整HDR图像的动态范围。

【技术实现步骤摘要】
处理高动态范围图像的方法和装置
本申请涉及图像处理领域，并且更具体地，涉及一种处理高动态范围HDR图像的方法和装置。
技术介绍
动态范围(DynamicRange，DR)在很多领域用来表示某个变量的最大值和最小值的比率。在数字图像中，动态范围表征了在图像可显示范围内的最大亮度与最小亮度之间的比率，也就是图像从“最亮”到“最暗”之间灰度划分的等级数，其单位为坎德拉每平方米(cd/m2)，也可以表示为尼特(nits)。一个图像的动态范围越大，它所能表示的亮度层次越丰富，图像的视觉效果越逼真。由于真实世界中自然场景的动态范围在10-3到106之间，动态范围非常大，因此称之为高动态范围(HighDynamicRange，HDR)。相对于高动态范围图像，普通图像的动态范围为低动态范围(LowDynamicRange，LDR)。现阶段的显示设备，一般把动态范围不足0.1到400nits的称为标准动态范围(StandardDynamicRange，SDR)显示设备；把动态范围超过0.01到540nits的称为高动态范围HighDynamicRange，HDR)显示设备，不同的高动态范围显示设备显示动态范围也不同，如0.01到540nits的高动态范围显示设备，0.005到1000nits的高动态范围显示设备等。可见，SDR显示设备所能够显示的图像的动态范围是有限的。为了使用SDR显示设备显示HDR图像，一般都需要对HDR图像的动态范围进行压缩(或者说，调整)；为了使得HDR图像适应不同动态范围的HDR显示设备，也需要对HDR图像进行动态范围调整(压缩或拉伸)，以将HDR图像的高动态范围调整到显示设备的显示能力范围内进行显示。现有技术中，HDR图像动态范围的调整，仅和图像内容统计最大值和最小值，显示设备所能显示的最大亮度值和最小亮度值等参数相关。仅使用这些参数会导致HDR图像的亮度层次出现较多丢失，亮度对比不明显，调整后的HDR图像显示效果不佳。
技术实现思路
本申请提供一种用于处理HDR图像的方法，能够提升HDR图像的显示效果。第一方面，本申请提供了一种用于处理高动态范围HDR图像的方法，该方法包括：获取待处理的高动态范围HDR图像的统计信息；根据统计信息，计算HDR图像的非线性分级参考最大值；根据非线性分级参考最大值和预设的多个分级区间，计算HDR图像的非线性参考最大值，分级区间用于对非线性分级参考最大值进行分级，每个分级区间对应非线性分级参考最大值的一个取值范围；根据非线性参考最大值，调整HDR图像的动态范围。在本申请实施例中，通过对HDR图像的非线性分级参考最大值进行分级，并根据非线性分级参考最大值计算HDR图像的非线性参考最大值，可以提升对不同等级的动态范围的HDR图像的分类准确性。因此，将该非线性参考最大值应用于HDR图像的动态范围的调整，能够提升HDR图像的显示效果。在一种可能的实现方式中，每个分级区间对应一个表达式，表达式用于计算非线性参考最大值，根据非线性分级参考最大值和预设的多个分级区间，计算HDR图像的非线性参考最大值，包括：从多个分级区间中确定非线性分级参考最大值所属于的第一分级区间，第一分级区间对应第一表达式；根据第一表达式，计算HDR图像的非线性参考最大值。在一种可能的实现方式中，HDR图像的统计信息至少包括HDR图像的如下参数：显示内容最大亮度、显示内容非线性Y分量最大值、显示内容非线性Y分量平均值和显示内容非线性Y分量标准方差。在一种可能的实现方式中，根据HDR图像的统计信息，计算HDR图像的非线性分级参考最大值，包括：根据HDR图像的显示内容最大亮度、显示内容非线性Y分量最大值、显示内容非线性Y分量平均值和显示内容非线性Y分量标准方差，计算HDR图像的非线性亮度最大亮度、非线性Y分量均值标准差参考最大值和非线性Y分量最大值；将非线性亮度最大值、非线性Y分量均值标准差参考最大值和非线性Y分量最大值之中的最小值确定为非线性分级参考最大值。在一种可能的实现方式中，根据HDR图像的显示内容最大亮度、显示内容非线性Y分量最大值、显示内容非线性Y分量平均值和显示内容非线性Y分量标准方差，计算HDR图像的非线性最大亮度、非线性Y分量均值标准差参考最大值和非线性Y分量最大值，包括：根据如下表达式计算HDR图像的非线性最大亮度、非线性Y分量均值标准差参考最大值和非线性Y分量最大值：nonlinear_light_max＝OETF(MaxContentLightLever)；nonlinear_average_max＝ContentNonlinearAverageLuminance/65535+2.58×ContentNonlinearVarianceLuminance/65535；nonlinear_lum_max＝ContentNonlinearMaxLuminance/65535，其中，nonlinear_light_max为非线性最大亮度，MaxContentLightLever为显示内容最大亮度，nonlinear_average_max为非线性Y分量均值标准差参考最大值，ContentNonlinearAverageLuminance为显示内容非线性Y分量平均值，ContentNonlinearVarianceLuminance为显示内容非线性Y分量标准方差，ContentNonlinearMaxLuminance为显示内容非线性Y分量最大值的16位无符号整数表示，nonlinear_lum_max为显示内容非线性Y分量最大值的归一化表示。在一种可能的实现方式中，非线性Y分量均值标准差参考最大值由显示内容非线性Y分量平均值与2.58倍的显示内容非线性Y分量标准方差求和得到，非线性最大亮度由显示内容最大亮度经过光电转移函数OETF转换获得。在一种可能的实现方式中，根据非线性分级参考最大值和预设的多个分级区间，计算HDR图像的非线性参考最大值，包括通过如下表达式计算得到：；或者，，其中，MAX为非线性参考最大值，nonlinear_light_max为非线性最大亮度，reference_max为非线性分级参考最大值，OETF为光电转移函数，min表示求最小值的运算。第二方面，本申请提供一种用于处理HDR图像的装置，用于执行第一方面或第一方面的任意可能的实现方式中的方法。具体地，该装置包括执行第一方面或第一方面的任意可能的实现方式中的方法的单元。第三方面，本申请提供一种用于处理HDR图像的设备，该设备包括存储器和处理器。存储器用于存储计算机程序指令(或者说，代码)。处理器用于执行存储器中存储的指令，当指令被执行时，处理器执行第一方面或第一方面的任意可能的实现方式中的方法。第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面或第一方面的任意可能的实现方式中的方法。根据本申请提供的处理HDR本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种处理高动态范围图像的方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待处理的高动态图像HDR图像的元数据，所述元数据包含所述HDR图像的像素统计信息；/n根据所述像素统计信息，计算所述HDR图像的亮度范围的参考最大值；/n根据阈值对所述参考最大值进行分段调整，所述阈值为预先确定的或根据所述元数据确定的；/n根据所述调整后的参考最大值，调整所述HDR图像的动态范围。/n

【技术特征摘要】
1.一种处理高动态范围图像的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待处理的高动态图像HDR图像的元数据，所述元数据包含所述HDR图像的像素统计信息；
根据所述像素统计信息，计算所述HDR图像的亮度范围的参考最大值；
根据阈值对所述参考最大值进行分段调整，所述阈值为预先确定的或根据所述元数据确定的；
根据所述调整后的参考最大值，调整所述HDR图像的动态范围。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述像素统计信息包括所述HDR图像的如下参数：
显示内容最大亮度、显示内容非线性Y分量最大值、显示内容非线性Y分量平均值和显示内容非线性Y分量标准方差。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述参考最大值小于预设的第一阈值时，基于所述第一阈值，调整所述参考最大值；
当所述参考最大值大于第二阈值时，基于所述第二阈值，调整所述参考最大值，其中，所述第二阈值根据所述元数据确定。


4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述像素统计信息，计算所述HDR图像的参考最大值，包括：
根据所述HDR图像的显示内容最大亮度、显示内容非线性Y分量最大值、显示内容非线性Y分量平均值和显示内容非线性Y分量标准方差，计算所述HDR图像的非线性最大亮度、非线性Y分量均值标准差参考最大值和非线性Y分量最大值；
将所述非线性亮度最大值、所述非线性Y分量均值标准差参考最大值和所述非线性Y分量最大值之中的最小值确定为所述参考最大值。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述HDR图像的显示内容最大亮度、显示内容非线性Y分量最大值、显示内容非线性Y分量平均值和显示内容非线性Y分量标准方差，计算所述HDR图像的非线性最大亮度、非线性Y分量均值标准差参考最大值和非线性Y分量最大值，包括：
根据如下公式计算所述HDR图像的非线性最大亮度、非线性Y分量均值标准差参考最大值和非线性Y分量最大值：
nonlinear_light_max＝OETF(MaxContentLightLever)；
nonlinear_average_max＝ContentNonlinearAverageLuminance/65535+2.58×ContentNonlinearVarianceLuminance/65535；
nonlinear_lum_max＝ContentNonlinearMaxLuminance/65535，
其中，nonlinear_light_max为非线性最大亮度，MaxContentLightLever为显示内容最大亮度，nonlinear_average_max为非线性Y分量均值标准差参考最大值，ContentNonlinearAverageLuminance为显示内容非线性Y分量平均值，ContentNonlinearVarianceLuminance为显示内容非线性Y分量标准方差，ContentNonlinearMaxLuminance为显示内容非线性Y分量最大值的16位无符号整数表示，nonlinear_lum_max为显示内容非线性Y分量最大值的归一化表示。


6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：根据所述参考最大值，分区间计算所述HDR图像的所述调整后的参考最大值，所述调整后的参考最大值根据如下公式获得：


或者，



其中，MAX为所述调整后的参考最大值，nonlinear_light_max为所述非线性最大亮度，reference_max为所述参考最大值，OETF()为光电转移函数，min()表示求最小值的运算。


7.根据权利要求3至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一阈值，调整所述参考最大值，包括：
将所述第一阈值作为所述调整后的参考最大值。


8.根据权利要求3至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二阈值，调整所述参考最大值，包括：
将所述第二阈值作为所述调整后的参考最大值。


9.根据权利要求3至8中任一项所述的方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：李蒙，陈海，郑建铧，余全合，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44