【技术实现步骤摘要】
一种高动态范围图像压缩的方法及装置
本申请涉及图像处理
，特别是涉及一种高动态范围图像压缩的方法及装置。
技术介绍
相比于低动态范围(Low-DynamicRange，LDR)图像，高动态范围(High-DynamicRange，HDR)图像能提供更宽的亮度范围，图像视觉效果越接近现实世界。由于目前显示设备所能显示的图像动态范围是有限的，绝大多数显示设备无法输出HDR图像。为了使显示设备显示HDR图像，需对HDR图像的动态范围进行压缩，将HDR图像转化为LDR图像输出，同时使其更为接近人类视觉系统。传统的HDR图像压缩方法主要为自动增益控制、伽马校正和直方图均衡化。这些方法由于其简单性，通常会导致压缩后的LDR图像产生过曝、细节丢失和噪声放大等问题。更为先进一些的HDR图像压缩方法为基于图像分层的动态范围压缩算法，具体的将图像分为基础层和细节层，再对基础层和细节层分别进行处理然后重新组合。这些方法能有效地保证图像细节的完整性，但容易产生光晕伪影、亮区过曝以及暗区对比度较低等问题。因此，需提出一种更好地H...
【技术保护点】
1.一种高动态范围图像压缩的方法，其特征在于，包括：/n获取三通道HDR图像；/n对所述三通道HDR图像进行亮暗区分割计算，得到对应的亮暗区分割矩阵；/n使用平滑滤波器将所述三通道HDR图像划分为基础层和细节层；/n对所述基础层进行亮暗区动态压缩，得到亮区的压缩基础层和暗区的压缩基础层；/n根据所述亮区的压缩基础层和所述暗区的压缩基础层将所述细节层对应合并为亮区的LDR图像和暗区的LDR图像；/n根据所述亮暗区分割矩阵对所述亮区的LDR图像和所述暗区的LDR图像进行融合，得到对应的三通道LDR图像。/n
【技术特征摘要】
1.一种高动态范围图像压缩的方法，其特征在于，包括：
获取三通道HDR图像；
对所述三通道HDR图像进行亮暗区分割计算，得到对应的亮暗区分割矩阵；
使用平滑滤波器将所述三通道HDR图像划分为基础层和细节层；
对所述基础层进行亮暗区动态压缩，得到亮区的压缩基础层和暗区的压缩基础层；
根据所述亮区的压缩基础层和所述暗区的压缩基础层将所述细节层对应合并为亮区的LDR图像和暗区的LDR图像；
根据所述亮暗区分割矩阵对所述亮区的LDR图像和所述暗区的LDR图像进行融合，得到对应的三通道LDR图像。
2.根据权利要求1所述的高动态范围图像压缩的方法，其特征在于，所述对所述三通道HDR图像进行亮暗区分割计算，得到对应的亮暗区分割矩阵包括：
将所述三通道HDR图像转换为亮度层矩阵；
对所述亮度层矩阵进行伽马域转换，得到亮度层伽马域矩阵；
将所述亮度层伽马域矩阵进行归一化及预设比特位宽的映射处理，得到伽马域平均亮度值；
对所述亮度层伽马域矩阵进行像素统计，得到亮度层的全局直方图，所述全局直方图包括不同像素值下对应的像素数量；
根据所述伽马域平均亮度值和所述全局直方图，计算亮暗区分割矩阵。
3.根据权利要求2所述的高动态范围图像压缩的方法，其特征在于，所述根据所述伽马域平均亮度值和所述全局直方图，计算亮暗区分割矩阵包括：
对所述全局直方图进行像素逐级累计，得到对应的累计直方图；
根据所述伽马域平均亮度值和预设的亮度参数，对所述累计直方图进行归一化处理，得到归一化后的累计直方图，所述归一化后的累计直方图包括不同像素值下对应像素所占的百分比；
根据所述归一化后的累计直方图对所述三通道HDR图像中每个像素点的伽马域亮度值进行处理，得到亮暗区分割矩阵。
4.根据权利要求1所述的高动态范围图像压缩的方法，其特征在于，所述使用平滑滤波器将所述三通道HDR图像划分为基础层和细节层包括：
将所述三通道HDR图像分离为三通道亮度域矩阵，并对所述三通道亮度域矩阵进行伽马域计算，得到对应通道的伽马域矩阵；
使用平滑滤波器将对应通道的所述伽马域矩阵划分为伽马域基础层和伽马域细节层。
5.根据权利要求4所述的高动态范围图像压缩的方法，其特征在于，所述对所述基础层进行亮暗区动态压缩，得到亮区的压缩基础层和暗区的压缩基础层包括：
将所述伽马域基础层进行亮度域计算，得到对应的亮度域基础层；
根据预设的亮区压缩参数对所述亮度域基础层进行亮区动态压缩，得到亮区的压缩基础层；
根据预设的暗区压缩参数对所述亮度域基础层进行暗区动态压缩，得到暗区的压缩基础层。
6.一种高动态范围图像压缩的装置，其特征在于，包括：
HDR图像输入单元，用于获取三通道HDR图像；
亮暗区分割矩阵单元，用于对所述三通道HDR图像进行亮暗区分割计算，得到对应的亮暗区...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱煜枫，
申请(专利权)人：上海富瀚微电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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