一种高动态图像直方图指定方法与系统技术方案

本发明专利技术公开了一种高动态图像直方图指定方法，该方法主要用于实时图像处理系统中针对超高动态图像的增强处理和显示。直方图指定算法能够有效地压缩高动态图像的动态范围，且能够根据实际应用需求调整算法的处理效果，但直接对超高动态图像做直方图指定处理，其占用内存过高，现有常规的硬件处理系统通常难以满足内存和实时性要求。本发明专利技术针对此问题提出了改进方法，利用二级直方图指定的方法在大幅度降低内存占用的前提下实现直方图指定算法，同时满足了视频实时处理要求。本发明专利技术方法具有运算速度快和占用内存小的特点，能够基于低成本的FPGA器件或嵌入式处理器实现实时超高动态图像处理。像处理。像处理。

【技术实现步骤摘要】
一种高动态图像直方图指定方法与系统


[0001]本专利技术涉及机器视觉
，尤其是涉及一种高动态图像直方图指定方法与系统。

技术介绍

[0002]高动态范围图像具有广泛的应用场景，如夜晚有强光照情况下行车记录仪的图像记录和显示，工业焊接机器人对高动态焊接图像的处理和显示等，其图像的亮度动态范围很大，可以达到20bit。而目前大多数的显示设备只可以显示8bit的图像，因此需要专门的算法来处理这样20bit以上的数据，使其能保留原始场景在人眼中的视觉效果。基于图像直方图指定的图像增强算法，对于高动态图像的具有很好的增强效果，但是对于20位或更高位的超宽动态图像，其直方图过于庞大，计算量和存贮量都很大，目前一般的处理器或FPGA芯片难以满足要求。常规的直方图均衡算法也可用于高动态范围图像增强，但对于超高动态图像，直方图均衡同样具有计算量和存贮量大的问题，且直方图均衡算法由于其参数不可调节，在针对特殊的应用场景时很难达到比较好的效果。现有的其它一些高动态图像增强技术，一般都计算复杂，很难在现有的普通嵌入式平台上实时应用。直方图指定算法由于可以指定目标直方图，算法的处理效果容易控制，在处理特殊的应用场景时效果较为理想。

技术实现思路

[0003]本专利技术提出了一种高动态视频图像实时增强处理方法，包括高动态图像和视频的直方图指定方法，该方法具有占用内存小、计算复杂度低、且能够根据应用需要调整参数的特点，适用于高动态视频图像直方图指定实时处理。
[0004]本专利技术首先公开了一种高动态图像直方图指定方法，包括以下步骤：
[0005]S1：指定目标直方图
[0006]S2：对输入图像取高K1位统计图像的高位直方图H
f0
；
[0007]S3：根据指定目标直方图和高位直方图H
f0
计算从高K1位输入图像灰度值到输出图像灰度值的直方图指定灰度映射表M0；
[0008]S4：用灰度映射表M0对高位直方图H
f0
进行灰度变换，得到变换后的直方图H
g0
；
[0009]S5：找变换后的直方图H
g0
与目标直方图差异最大的n个灰度区间，并按差异大小从大到小排序为G
i
,i＝1,2,
…
n；
[0010]S6：根据输出图像的各灰度区间G
i
,i＝1,2,
…
n的端点，及灰度映射表M0，得到对应输入图像的高位直方图H
f0
的灰度区间端点；
[0011]S7：将找到的各个灰度区间G
i
,i＝1,2,
…
n对应的输入图像灰度值，分别线性灰度变换到K2位，再分别统计其输入图像的直方图H
f1
,H
f2
,
…
,H
fn
；
[0012]S8：对各个灰度区间G
i
,i＝1,2,
…
n，计算从K2位输入图像灰度值到输出图像灰度值的直方图指定灰度映射表，并根据K2位输入图像灰度值与原始输入图像灰度的变换关
系，得到各个灰度区间从原始输入图像灰度值映射到输出图像灰度值的灰度映射表M
i
,i＝1,2,
…
n；
[0013]S9：利用灰度映射表M
i
，i＝0,1,2,
…
n，对输入图像的每个像素的灰度值进行变换，得到输出图像。
[0014]本专利技术还公开一种高动态视频图像二级直方图指定方法，包括如下步骤：
[0015]S11：指定目标直方图
[0016]S12:对每一帧输入图像取高K1位统计图像的高位直方图H
f0
；
[0017]S13:根据指定目标直方图和高位直方图H
f0
计算从高K1位输入图像灰度值到输出图像灰度值的直方图指定灰度映射表M0；
[0018]S14:用灰度映射表M0对直方图H
f0
进行灰度变换，得到变换后的直方图H
g0
；
[0019]S15：找变换后的直方图H
g0
与目标直方图差异最大的n个灰度区间，并按差异大小从大到小排序为G
i
,i＝1,2,
…
n；
[0020]S16：根据输出图像的各灰度区间G
i
,i＝1,2,
…
n的端点，及灰度映射表M0，计算对应输入图像的高位直方图H
f0
的灰度区间端点；
[0021]S17：利用上一帧图像找到的各个灰度区间G
i
,i＝1,2,
…
n对应的输入图像灰度值，将当前图像的灰度值分别线性灰度变换到K2位，再分别统计当前输入图像的直方图H
f1
,H
f2
,
…
,H
fn
；
[0022]S18：对各个灰度区间G
i
,i＝1,2,
…
n，计算从当前K2位输入图像灰度值到输出图像灰度值的直方图指定灰度映射表，并根据K2位输入图像灰度值与原始输入图像灰度的变换关系，得到各个灰度区间从原始输入图像灰度值映射到输出图像灰度值的灰度映射表M
i
,i＝1,2,
…
n；
[0023]S19：利用上一帧图像得到的灰度映射表M
i
,i＝1,2,
…
n，和上上帧图像得到的灰度映射表M0，对当前输入图像的每个像素的灰度值进行变换，得到输出图像。
[0024]对于上述高动态图像和视频的直方图指定方法，优选的，所述找变换后的直方图H
g0
与目标直方图差异最大的n个灰度区间的方法为：计算变换后的直方图H
g0
中的值与对应的目标直方图中的值的比值，连续小于某指定阈值的区间的长度作为该灰度区间的差异。
[0025]当输入图像为RGB彩色图像时，将图像转为HSI或HSV颜色空间，只对I或V分量进行处理，处理完后再转换回RGB彩色图像。如果输入图像是没有亮度分量的彩色空间，则将其转到HSV或HSI等彩色空间后取图像的亮度分量(V或I)，如，转到HSV的V分量的公式如下：
[0026]V＝max(R,G,B)
[0027]转到HSI的I分量的公式如下：
[0028]I＝(R+G+B)/3
[0029]其中R、G、B分别代表高动态图像每个像素在红、绿、蓝三通道的分量。
[0030]本专利技术还公开一种高动态视频图像直方图指定系统，包括如下模块：
[0031]图像采集模块，用于采集视频图像数据；
[0032]图像输出模块，用于输出增强处理后的视频图像；
[0033]高动态图像直方图指定模块，用于对图像进行高动态图像增强处理，包括本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高动态图像直方图指定方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：指定目标直方图S2：对输入图像取高K1位统计图像的高位直方图H
f0
；S3：根据指定目标直方图和高位直方图H
f0
计算从高K1位输入图像灰度值到输出图像灰度值的直方图指定灰度映射表M0；S4：用灰度映射表M0对高位直方图H
f0
进行灰度变换，得到变换后的直方图H
g0
；S5：找变换后的直方图H
g0
与目标直方图差异最大的n个灰度区间，并按差异大小从大到小排序为G
i
,i＝1,2,
…
n；S6：根据输出图像的各灰度区间G
i
,i＝1,2,
…
n的端点，及灰度映射表M0，得到对应输入图像的高位直方图H
f0
的灰度区间端点；S7：将找到的各个灰度区间G
i
,i＝1,2,
…
n对应的输入图像灰度值，分别线性灰度变换到K2位，再分别统计其输入图像的直方图H
f1
,H
f2
,
…
,H
fn
；S8：对各个灰度区间G
i
,i＝1,2,
…
n，计算从K2位输入图像灰度值到输出图像灰度值的直方图指定灰度映射表，并根据K2位输入图像灰度值与原始输入图像灰度的变换关系，得到各个灰度区间从原始输入图像灰度值映射到输出图像灰度值的灰度映射表M
i
,i＝1,2,
…
n；S9：利用灰度映射表M
i
，i＝0,1,2,
…
n，对输入图像的每个像素的灰度值进行变换，得到输出图像。2.一种高动态视频二级直方图指定方法，其特征在于包括如下步骤：S11：指定目标直方图S12:对每一帧输入图像取高K1位统计图像的高位直方图H
f0
；S13:根据指定目标直方图和高位直方图H
f0
计算从高K1位输入图像灰度值到输出图像灰度值的直方图指定灰度映射表M0；S14:用灰度映射表M0对直方图H
f0
进行灰度变换，得到变换后的直方图H
g0
；S15：找变换后的直方图H
g0
与目标直方图差异最大的n个灰度区间，并按差异大小从大到小排序为G
i
,i＝1,2,
…
n；S16：根据输出图像的各灰度区间G
i
,i＝1,2,
…
n的端点，及灰度映射表M0，计算对应输入图像的高位直方图H
f0
的灰度区间端点；S17：利用上一帧图像找到的各个灰度区间G
i
,i＝1,2,
…
n对应的输入图像灰度值，将当前图像的灰度值分别线性灰度变换到K2位，再分别统计当前输入图像的直方图H
f1
,H
f2
,
…
,H
fn
；S18：对各个灰度区间G
i
,i＝1,2,
…
n，计算从当前K2位输入图像灰度值到输出图像灰度值的直方图指定灰度映射表，并根据K2位输入图像灰度值与原始输入图像灰度的变换关系，得到各个灰度区间从原始输入图像灰度值映射到输出图像灰度值的灰度映射表M
i
,i＝1,2,
…
n；S19：利用上一帧图像得到的灰度映射表M
i
,i＝1,2,
…
n，和上上帧图像得到的灰度映射表M0，对当前输入图像的每个像素的灰度值进行变换，得到输出图像。
3.根据权利要求1或2所述的高动态图像或视频直方图指定方法，其特征在于，所述找变换后的直方图H

【专利技术属性】
技术研发人员：唐宇恒，马骁，王一刚，吕隆斐，
申请(专利权)人：宁波博视达焊接机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：