一种自适应全景图像增强方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种自适应全景图像增强方法及装置，涉及数字图像处理技术领域，包括获取输入全景图像的亮度图像，输入用RGB颜色空间表示的全景图像，将全景图像从RGB空间转换到可获得图像亮度的空间，获得亮度图像；基于亮度图像计算局部校正掩膜图像；利用双边滤波方法计算局部校正掩膜图像；基于亮度图像的像素值概率统计和局部校正掩膜图像计算Gamma校正的指数；根据Gamma校正的指数计算增强后全景图像。本发明专利技术实现全景边缘拼合的均衡和完整；同时通过双边滤波和Gamma校正实现全景图像中高光抑制和暗光增强的效果。像中高光抑制和暗光增强的效果。像中高光抑制和暗光增强的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种自适应全景图像增强方法及装置


[0001]本专利技术涉及一种数字图像处理技术，尤其涉及一种自适应全景图像增强方法及装置。

技术介绍

[0002]全景图像是通过专业全景相机所采集的360
°
全空间图像，由于全记录的特性，全景图像在房产、汽车、文旅等领域得到越来越多的关注和应用。然而，正是因为“全”的特性，导致全景设备捕获空间图像时，在同一全景图像内会同时存在高光区域和暗光区域。考虑到一旦出现高光溢出则无法恢复信息，拍摄全景图像时，通常会降低曝光参数拍摄图像，后期再通过暗部增强算法恢复暗部信息。
[0003]图像增强算法分为两大类，即全局增强和局部增强算法。由于全局增强算法会同时增强高光和暗光区域，在获得暗光区域细节的同时，扩大了高光的数值及范围，导致高光细节的丢失，因此对于全景图像而言不适用。局部增强算法则很好地满足了高光区域降暗、暗光区域提亮的目的，局部增强算法依据像素点邻域信息，同一亮度值可获得不同输出值，并且输出值的相对亮度关系不变。
[0004]现有技术存在的主要问题如下：
>[0005](1)本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自适应全景图像增强方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)、获取输入全景图像的亮度图像，输入用RGB颜色空间表示的全景图像，将全景图像从RGB空间转换到可获得图像亮度的空间，获得亮度图像；(2)、基于亮度图像计算局部校正掩膜图像；利用双边滤波方法计算局部校正掩膜图像；(3)、基于亮度图像的像素值概率统计和局部校正掩膜图像计算Gamma校正的指数；(4)、根据Gamma校正的指数计算增强后全景图像。2.根据权利要求1所述的一种自适应全景图像增强方法及装置，其特征在于：所述步骤(1)中获得亮度图像的具体步骤包括：将全景图像从RGB空间转换到YUV空间，获得亮度图像，记亮度图像为L，转换公式如下：L＝0.299
×
R+0.587
×
G+0.114
×
B；或者将全景图像从RGB空间转换到HSV空间，获得亮度图像，记亮度图像为L。3.根据权利要求2所述的一种自适应全景图像增强方法及装置，其特征在于：所述步骤(2)中计算局部校正掩膜图像的具体方法包括如下步骤：(2.1)、扩充亮度图像边界：设置双边滤波窗口半径为K，亮度图像的宽和高分别为W、H，扩充后亮度图像记为Lenlarge，其宽高分别为W+2
×
K、H+2
×
K，则式中，(i,j)表示像素坐标；将Lenlarge的顶部和底部高为K的区域填充0；(2.2)、对扩充亮度图像进行取反操作：Lenlarge_＝255
‑
Lenlarge(2.3)、利用双边滤波核对Lenlarge_进行双边滤波：核对Lenlarge_进行双边滤波：核对Lenlarge_进行双边滤波：式中，C为归一化系数，(r,c)表示滤波窗口内像素坐标，σ1为空域高斯函数标准差，σ2为亮度域高斯函数标准差；(2.4)、掩膜图像计算式中，Lmask即为计算得到的局部掩膜图像。
4.根据权利要求3所述的一种自适应全景图像增强方法及装置，其特征在于：所述步骤(3)中计算Gamma校正的指数的具体方法包括如下步骤：计算Gamma校正的指数，Gamma校正的指数为γ；式中，pa的大小影响增强后图像的整体亮度，pa取值范围为120～140，α的大小影响增强程度，α通过计算亮度图像的概率统计计算得到，式中，Imean表示亮度图像的均值，p表示每个像素值出现的概率，α值越大，图像被增强的程度越大。5.根据权利要求4所述的一种自适应全景图像增强方法及装置，其特征在于：所述步骤(4)中计算增强后全景图像的具体公式为：6.一种自适应全景图像增强装置，其特征在于：包括亮度图像获取模...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈峘，张佩泽，
申请(专利权)人：南京泓众电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：