【技术实现步骤摘要】
一种SDR到HDR转换方法
[0001]本专利技术涉及一种基于机器学习的逆色调映射模型,属于图像处理领域。
技术介绍
[0002]近几年来,高动态范围图像(High
‑
Dynamic Range,简称HDR)显示技术在影视、游戏、虚拟现实等领域中逐渐兴起。HDR显示设备具有比传统显示器更高的峰值亮度以及对比度,使得HDR影像能够自然地显示出来。因为技术和制作成本等原因,目前市场上还是以标准动态范围图像(Standard Dynamic Range,简称SDR)影像为主。根据一般的SDR内容制作规范,SDR影像显示的最高亮度为100nit,而市场上大部分家用级别和制作端的HDR显示器峰值亮度一般在1000nit左右。简单的将SDR影像亮度等比例提升至HDR影像亮度,会造成影像对比度异常,因此,建立SDR亮度到HDR亮度的映射是SDR影像向HDR影像转换的核心。
[0003]目前,国内外已经有许多学者做过将SDR内容转换为HDR的研究。现有的转换方法可以分为两大类,一类是模型驱动(Model
‑
Driven)的方法,另一类是数据驱动(Data
‑
Driven)的方法。模型驱动的方法可以由一个函数模型来描述规律,Aky
ü
z等人提出了他们线性变换的模型,Masia等人、Huo等人提出了他们的非线性变换模型,这几类方法对图像亮度的映射方式都是对整个图像进行统一的操作。Rempel等人、Kovaleski和Oliveira提出了一类基于蒙版的模型, ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种SDR到HDR转换方法,其特征在于:是通过机器学习方法预测单镜头影像的高亮度阈值,通过高亮度阈值将影像划分为漫反射区和高光反射区;由于不同镜头的暗部区域亮度相对稳定,因此根据经验,给出了暗部区域亮度阈值;针对暗部区域、漫反射区域和高反射区域以及不同亮度区域间的过渡区域,分别建立不同的亮度映射函数;在暗部阈值附近和高亮度阈值为中心的小区间内,采用三次样条插值函数作为亮度映射函数,使得各亮度区域间亮度平滑过渡;包含如下步骤:步骤一、基于支持向量回归方法的亮度阈值预测;步骤二、输入SDR影像;步骤三、对输入SDR影像进行解码;步骤四、镜头检测;步骤五、不同镜头高亮度阈值计算;步骤六、分段亮度映射;步骤七、高亮度区域的饱和度增强;步骤八、图像去噪;步骤九、HDR影像编码;步骤十、输出HDR影像。2.如权利要求1所述一种SDR到HDR转换方法,其特征在于:步骤一的实现方法为:选择单镜头影像像素亮度的对数平均值log Y
avg
、key值Y
key
、亮度区间长度Y
dst
、标准差σ
Y
和像素亮度中位数Y
med
作为该镜头特征向量f的各个分量,即f=(log Y
avg
,Y
key
,Y
dst
,σ
Y
,Y
med
),其中其中Y
dst
=Y
max
‑
Y
min
Y
med
=medY
(x,y)
其中Y(x,y)表示像素点(x,y)处的相对亮度值,N为单镜头内像素点的总数,其中Y(x,y)表示像素点(x,y)处的相对亮度值,N为单镜头内像素点的总数,med表示镜头内各像素亮度的中位数;选取M个SDR影像镜头的n个单帧图像作为训练样本,手动标定这些样本的高亮度区域,得到该样本的高亮度阈值;这n个训练样本为S1,S2,
…
,S
n
,其中S
i
=(f
i
,T
i
),f
i
为第i个单帧图像的特征向量,T
i
为第i个单帧图像对应的高亮度阈值;使用支持向量回归方法进行单镜头高亮度阈值预测;关于特征向量f的高亮度阈值T(f)如下式所示:
其中是将特征向量f映射为更高维特征的映射,ω,b为待求解参数;ω,b满足:其中C,∈>0,是一个给定参数;令λ=(λ1,λ2,
…
,λ
n
),求解上述优化问题(1.1),等价于求解它的对偶问题:设是(1.2)的解,由KKT条件知,λ
i
与不可能同时非零,令i
r
为与中非零值对应的下标,则中非零值对应的下标,则其中m为支撑向量个数。选取高斯核函数G(f
i
,f
j
)作为的值,即σ高斯核参数,取σ=0.56;通过求解上述优化问题,得到对应的支撑向量对应的Lagrange乘了和参数b,最后得到高亮度阈值预测模型KKT乘子了和参数b得到后,可用于所有SDR影像向HDR影像转换的高亮度阈值计算。
3.如权利要求1所述一种SDR到HDR转换方法,其特征在于:步骤三的实现方法为:根据SDR影像的像素码值归一化后,使用的电光转换函数(EOTF),将非线性RGB值转换为线性RGB值;进而将线性RGB转换为用于计算的Yxy值;后续步骤的SDR到HDR转换的镜头分割和分段亮度映射均以Y通道为基础进行操作。4.如权利要求1所述一种SDR到HDR转换方法,其特征在于:步骤四的实现方法为:给定镜头内亮度变化阈值,计算相邻两帧亮度差绝对值的平均值,平均值大于阈值作为镜头分割标准,对SDR进行镜头分割。5.如权利要求1所述一种SDR到HDR转换方法,其特征在于:步骤五的实现方法为:针对步骤三得到的不同镜头,计算每个镜头的影像特征f=(log Y
avg
,Y
key
,Y
dst
,σ
Y
,Y
med
)根据步骤一的参数训练结果,分别计算不同镜头的高亮度阈值。6.如权利要求1所述一种SDR到HDR转换方法,其特征在于:步骤六的实现方法为:以镜头j为例,根据步骤四计算得到的镜头j的高光阈值T
j
和根据经验选取的相对暗部阈值L
dim
/100,将单镜头SDR影像亮度区间划分为五个区域:[0,L
dim
/100
...
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