图像处理设备和图像处理方法技术

本公开涉及一种图像处理设备和图像处理方法。该图像处理设备从输入图像中获取图像的整个区域(GA)的特征量(最大值、最小值、平均值、直方图等)，以及图像的每个局部区域(LA)的特征量，并且为整个区域和每个局部区域计算多个调制增益值(伽马校正曲线)。此外，图像处理设备从整个区域的特征量和每个局部区域的特征量中确定每个局部区域的校正强度，并且创建LA校正强度图。最后，图像处理设备最终将基于LA校正强度图组合多个调制增益值的结果应用于输入图像。于输入图像。于输入图像。

【技术实现步骤摘要】
图像处理设备和图像处理方法
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]于2019年11月12日提交的日本专利申请No.2019-208570的公开内容(包括说明书、附图和摘要)通过整体引用并入本文。


[0003]本专利技术涉及图像处理设备和图像处理方法。

技术介绍

[0004]在液晶显示设备中，特别是被用于室外光环境的汽车设备中，要求高对比度(提高的可视性)。因此，根据被安装在车载相机系统上的图像处理中间件SoC(片上系统)的功能，需要一种技术，用于使用伽马校正针对局部区域单元的亮度值，相对于来自车载相机的输入图像来提高图像的可视性。在涉及图像可视性改善的现有技术中，作为局部区域边界附近的可视性改善的副作用，产生了生成非自然图像的问题。
[0005]在现有技术中，基于适合于根据通过峰值ACL(自动对比度限制)控制的增益值和亮度分布而计算出的图案的伽马校正值，来计算总增益，亮度调制通过一次计算来被执行。因此，在抑制灰度劣化的同时，可以根据图案特性(亮度分布)来增加对比度和亮度。现有技术不仅覆盖在显示单元的背光的系统结构中的单个光源，而且覆盖多个光源。因此，在其中通过多个光源以局部区域单元可控制伽马校正的系统结构的情况下，描述了可以以局部区域单元计算图案自适应伽马特性。
[0006]下面列出了所公开的技术。
[0007][专利文献1]日本未审查专利申请公开号2016-31492

技术实现思路

[0008]单独的现有技术可能不足以改善液晶显示设备中的可视性，特别是对于车载相机系统中的高对比度。通常，当以局部区域(局部区域，下文中称为LA)为单位计算图案自适应伽马特性时，计算每个LA的最佳伽马校正值。然后，为了防止LA之间的校正值的突然变化，通过使用线性插值在LA之间的边界附近执行校正。然而，在相邻LA具有不同特性的情况下，当针对每个LA执行最佳伽玛校正时，亮度值在边界附近反转。这导致了非自然的图像。
[0009]图15A、图15B和图15C中示出了非自然图像的示例。图15A的图像被划分为如图15B所示的网格形区域，并且针对每个区域执行伽马校正。图15C示出了执行伽马校正的结果。当比较图15A和图15C时，图像中对象(人，汽车)的可视性得到提高，但是在整个图像中生成水平差异噪声(灰度)。这样的图像被简单地认为具有降低的图像质量，并且引起观看者和驾驶员不适。此外，特别是在车载相机系统中，由于驾驶员的注意力被转向到除需要视觉识别的区域以外的非自然区域，因此，这成为安全驾驶的障碍。
[0010]本专利技术的目的是提供一种生成具有良好可视性的高质量图像的图像处理设备。
[0011]图像处理设备根据输入图像获取图像的整个区域(全局区域，下文中称为GA)的特
征量(亮度值的最大值、最小值、平均值、直方图等)，以及每个LA的特征量，并且针对GA和每个LA计算多个调制增益值(伽马校正曲线)。此外，图像处理设备根据GA的特征量和每个LA的特征量来确定每个LA的校正强度，并且创建LA校正强度图。最后，图像处理设备最终将基于LA校正强度图组合多个调制增益值的结果应用于输入图像。
[0012]通过根据实施例的图像处理设备，可以生成具有高图像质量和良好可视性的图像。
附图说明
[0013]图1是示出根据第一实施例的图像处理设备的示例性配置的框图；
[0014]图2A和图2B是用于说明针对亮度分布率计算的预处理的图；
[0015]图3A和图3B是示出LA校正强度图的示例的表；
[0016]图4A是示出反映对象相对于LA的坐标信息的图像的图；
[0017]图4B是示出在应用本实施例之后的图像的图；
[0018]图5是第一实施例中的LA校正强度单元的处理流程；
[0019]图6是示出根据第一实施例的图像处理设备的SoC的示例性配置的框图；
[0020]图7是示出根据第二实施例的图像处理设备的示例性配置的框图；
[0021]图8A和图8B是根据车速的LA校正强度图的示例(在高速时)；
[0022]图9A和图9B是与车速(中速)相对应的LA校正强度图的示例；
[0023]图10A和图10B是与车速(低速)相对应的LA校正强度图的示例；
[0024]图11A和图11B是与行进方向(在左转时)相对应的LA校正强度图的示例；
[0025]图12A和图12B是与行进方向(在右转时)相对应的LA校正强度图的示例；
[0026]图13是第二实施例中的LA校正强度单元的处理流程；
[0027]图14是示出第二实施例中的图像处理设备的SoC的示例性配置的框图；以及
[0028]图15A、图15B和图15C是示出现有技术中的经校正图像的图。
具体实施方式
[0029](第一实施例)
[0030]在下文中，将参考附图详细描述根据第一实施例的图像处理设备。在说明书和附图中，相同或相应的元素由相同的附图标记表示，并且省略其重复描述。在附图中，为了便于描述，可以省略或简化配置。另外，至少一些实施例和每个修改可以彼此任意地组合。
[0031](图像处理设备的配置)
[0032]根据第一实施例的图像处理设备(1a)根据视频输入信号分别计算并且输出视频输出信号和背光控制信号，该视频输出信号被供应给作为待连接的显示设备的液晶面板(LCD，1m)，该背光控制信号被供应给附接到液晶面板(LCD，1m)的背光控制单元(BC，1n)。此外，如图1所示，图像处理设备(1a)包括直方图检测单元(HD，1b)、峰值检测单元(PVD，1c)、峰值ACL(自动对比度限制)控制增益计算单元(PAC，1d)、亮度调制单元(BM，1h)、背光控制增益计算单元(BCG，1k)和增益转换单元(GC，1l)。此外，图像处理设备(1a)包括直方图调制单元(HM，1e)、亮度分布率计算单元(BDR，1f)、图案自适应伽马特性计算单元(PAG，1g)、亮度调制增益计算单元(BMG，1j)、总控制增益计算单元(TCG，1i)、对象检测单元(OD，1o)和LA
校正强度单元(LAC，1p)。
[0033]直方图检测单元(HD，1b)计算输入视频信号的整个GA的亮度值和每个LA的亮度值的频率分布。在此，LA是通过将GA划分为多个区域而获取的划分区域。
[0034]峰值检测单元(PVD，1c)检测在输入视频信号的GA的像素所具有的视频水平(亮度)之中的最高亮度。另外，检测在每个LA中的LA像素的视频水平之中的最高亮度。
[0035]与本实施例中一样，与直接根据输入视频信号检测峰值的情况相比，通过根据由直方图检测单元(HD，1b)提取的亮度的直方图(频率分布)检测峰值，检测的稳定性得到改善。因为，例如，当一个画面(一帧)中的像素总数为100％，并且频率(像素数)从最低亮度开始按顺序累积时，通过检测当直方图的累积值达到98％时的亮度值作为峰值，当几个像素由于噪声等而具有显著高的亮本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理设备，所述图像处理设备根据视频输入信号生成视频输出信号和背光控制信号，并且将所述视频输出信号和所述背光控制信号输出到显示设备，所述图像处理设备包括：特征数据计算单元，用于根据所述视频输入信号获取所述视频的整个区域、以及通过将所述整个区域划分为多个区域而获取的划分区域，并且计算第一特征数据和第二特征数据组，所述第一特征数据指示所述整个区域的特征，所述第二特征数据组指示每个划分区域的特征，校正数据计算单元，用于根据所述第一特征数据和所述第二特征数据组，针对每个划分区域计算用于校正视频数据的校正数据；以及校正处理单元，用于基于所述校正数据，对所述整个区域执行图像校正。2.根据权利要求1所述的图像处理设备，还包括校正强度单元，所述校正强度单元用于根据所述第一特征数据和所述第二特征数据组，针对每个划分区域设置第一校正强度，其中所述校正数据计算单元基于所述第一校正强度来调节所述校正数据。3.根据权利要求2所述的图像处理设备，还包括检测单元，所述检测单元用于根据所述视频输入信号检测所述视频中所包括的对象、并且输出对象信息，所述对象信息包括检测到的所述对象的位置信息，其中所述校正强度单元基于所述对象信息设置第二校正强度，其中所述校正数据计算单元基于所述第一校正强度和所述第二校正强度来调节所述校正数据。4.根据权利要求3所述的图像处理设备，被安装在车辆上，并且还包括：判别单元，所述判别单元用于根据所述车辆的驾驶信息确定驾驶场景，并且输出所述驾驶信息，其中所述校正强度单元基于操作信息设置第三校正强度，其中所述校正数据计算单元基于所述第一校正强度、所述第二校正强度和所述第三校正强度，来调节所述校正数据。5.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中所述第一特征数据和所述第二特征数据组包括以下中的至少一项：亮度值的最大值、最小值、平均值和直方图。6.根据权利要求4所述的图像处理设备，其中所述第一校正强度、...

【专利技术属性】
技术研发人员：木村充宏，高桥明秀，
申请(专利权)人：瑞萨电子株式会社，
类型：发明
国别省市：