提供一种图像处理方法和装置。该方法包括：获得步骤，基于图像获得该图像在亮度空间中的像素数分布；划分步骤，将亮度空间划分为至少三个亮度区间；分析步骤，针对图像的至少三个亮度区间中的至少一个亮度区间，将该亮度区间中包含的像素数与对应于该亮度区间的预定阈值相比较，来确定所述图像的光照类型；伽马系数确定步骤，基于所述图像的光照类型和亮度空间的像素数分布，确定所述伽马校正所需的伽马系数的个数、各伽马系数的大小和各伽马系数对应的伽马校正的定义域；以及伽马校正步骤，基于伽马系数的个数、各伽马系数的大小和各伽马系数对应的伽马校正的定义域，对所述图像进行伽马校正。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术一般地涉及图像处理，具体地，涉及图像和视频的图像增强的方法和装置。
技术介绍
不同的光照情况处处可见室内、室外、办公室、会议室、超市等等。不良的光照情况、例如偏暗、偏亮、两极化(polarized)情况(例如，人物偏暗而背景偏亮的背光情况以及人物偏亮而背景偏暗的情况)等可能导致图像或者视频的对比度低、动态范围窄以及出现噪声。因此，需要对各种不良的光照情况进行图像增强以使得图像的亮度情况趋于正常。当前，各类图像增强技术正被研究和应用，例如直方图均衡化，局部直方图均衡化，直方图匹配，平滑，锐化，伽马校正等，然而每种方法都有各自的局限性，仅适用于某些特定的应用场景。美国专利申请公开号US2007/0092136A1 (2007年4月洸日公开的Zhao et al. "Methods and Systems for Automatic Digital Image Enhancement，，,其全部内容被引用附于此)提出了一种数字图像对比度增强的方法。首先，其对图像做直方图分析；其次，如果图像包含充分的亮的像素和少量的暗的像素则视为“正常图像”而跳过增强；第三， 它对含有大量很暗像素的图像则视为“暗图像”而扩大暗像素的亮度而压缩其他像素；第四，它对于含有大量中等的像素且含有少量很亮和少量很暗像素的图像则视为“中等图像” 而增加中等像素的亮度而扩大很暗像素的亮度并压缩很亮像素的亮度；第五，它对于含有大量很亮和大量很暗像素的“两极化图像”只增强暗像素而不修改亮像素。在该专利申请中，对于光照类型的划分，它没有划分出含有很多亮像素的亮图像的情况，因此，其划分方式与人眼的视觉感觉不够吻合。对于光照情况的判断，其简单地使用像素个数占总像素数的比率来判定，例如，它定义如果较高亮度的3个bin (bin指的是在亮度空间上均等划分的亮度区间)中包含的像素数目多于所有像素数目的40%，就判定该图像的光照情况属于正常光照类型，这导致判定的结果不够准确。而且在光照情况的判断中，它使用的比率是固定的经验值，不能针对每个不同的图像而自适应地改变，因此，其判断的结果对某些图像来说可能是错误的。对于亮度变换，它在整个亮度空间上混合使用分段线性变换和伽马校正。对于伽马系数，其采用实验给定的固定值，例如对于暗的图像它推荐伽马系数为0.6，不能针对每个不同的图像而自适应地改变。美国专利申请公开号US20090141151A1 (2009年6月4日公开的Park et al. "Dynamic Range Enhancement Method and Apparatus，，,其全部内容被弓|用附于此) 提出了一种动态范围增强的方法和装置。它对图像的亮度信息分别各做一次伽马校正和反伽马校正产生两个图像伽马校正的图像和反伽马校正的图像；它比较两幅校正后的图像对应各点的变化情况；它通过加权和叠加两幅校正后的图像以扩大原图像的动态范围。该专利申请不区分图像的光照情况，它总是同时对图像进行伽马校正和反伽马校正，然后通过加权和叠加两幅校正后的图像得到增强的图像。美国专利号US5473373 (Hwung et al. "Digital Gamma Correction Systemfor Low, Medium and High Intensity Video Signal, with Linear and Non-linear Coreection”，其全部内容被引用附于此)提出了一个数字伽马校正系统，使用线性和非线性变换来处理低、中、高强度的视频信号。对于低强度和高强度的电子信号进行线性校正； 对于中强度的电子型号进行可调节的非线性校正。该专利使用信号强度来区分电子信号的级别是低、中、还是高。对于不同的级别采用不同的伽马。对于低级别，其使用低伽马，即Yi = k*xi ；对于高级别，其使用高伽马，即 Yh = d*k*)(h+b。实际上，低伽马和高伽马都是线性校正，不是真正的伽马校正；对于中级别，它使用了一个真正的伽马校正Ym = G*k*XnT0. 45-C，这里伽马系数是固定值0. 45 (其中，Xl Jh、Xm是变换前的低亮度值、高亮度值和中等亮度值，且YlJh、Ym是变换后的低亮度值、高亮度值和中等亮度值，而k、b、d、G、C为常数)。然而，上述传统技术的图像增强的效果是有局限性的，它们不能针对具体图像的亮度特点自适应地、且很准确地划分与视觉感觉对应的光照类型，从而不能针对不同的光照类型有效地进行适应性图像增强。
技术实现思路
因此，需要一种自适应地、且准确地划分光照类型，且针对不同的光照类型有效地进行适应性图像增强的图像处理方法和装置。根据本申请的一个方面，提供一种图像处理方法，包括获得步骤，基于图像获得该图像在亮度空间中的像素数分布；划分步骤，将亮度空间划分为至少三个亮度区间；分析步骤，针对图像的至少三个亮度区间中的至少一个亮度区间，将该亮度区间中包含的像素数与对应于该亮度区间的预定阈值相比较，来确定所述图像的光照类型；伽马系数确定步骤，基于所述图像的光照类型和亮度空间的像素数分布，确定所述伽马校正所需的伽马系数的个数、各伽马系数的大小和各伽马系数对应的伽马校正的定义域；以及伽马校正步骤，基于伽马系数的个数、各伽马系数的大小和各伽马系数对应的伽马校正的定义域，对所述图像进行伽马校正。根据本申请的另一方面，提供一种图像处理装置，包括获得部件，基于图像获得该图像在亮度空间中的像素数分布；划分部件，将亮度空间划分为至少三个亮度区间；分析部件，针对图像的至少三个亮度区间中的至少一个亮度区间，将该亮度区间中包含的像素数与对应于该亮度区间的预定阈值相比较，来确定所述图像的光照类型；伽马系数确定部件，基于所述图像的光照类型和亮度空间的像素数分布，确定所述伽马校正所需的伽马系数的个数、各伽马系数的大小和各伽马系数对应的伽马校正的定义域；以及伽马校正部件，基于伽马系数的个数、各伽马系数的大小和各伽马系数对应的伽马校正的定义域，对所述图像进行伽马校正。所述图像的光照类型可以包括暗的光照类型、亮的光照类型、两极化的光照类型或者正常的光照类型。所述分析部件可以将所述至少三个亮度区间分别并入低亮度区域、中等亮度区域和高亮度区域中，其中，将其中低亮度区域中其像素数大于预定阈值的亮度区间的区间数设置为队，将其中高亮度区域中其像素数大于预定阈值的亮度区间的区间数设置为Νκ， 将其中中等亮度区域中其像素数大于预定阈值的亮度区间的区间数设置为Nmid，通过H5Nfflid的关系来确定所述图像的光照类型。当Nk = 0，队兴0时，可以确定所述图像的光照类型为暗的光照类型，当队=0， Ne Φ 0时，可以确定所述图像的光照类型为亮的光照类型，当Nl兴0且Nk兴0且Nmid = 0 时，可以确定所述图像的光照类型为两极化的光照类型，否则，则可以确定所述图像的光照类型为正常的光照类型。所述预定阈值可以与总像素数和亮度区间的个数和各个亮度区间的大小相关。所述伽马系数确定部件可以对于暗的光照类型，使用一个伽马，且伽马系数小于 1 ；对于亮的光照类型，使用一个伽马，且伽马系数大于1 ；对于两极化的光照类型，使用两个伽马系数，其中一个伽马系数小于1，另一个伽马系数大于1 ；对于本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：范圣印，伊红，王鑫，邓宇，
申请(专利权)人：株式会社理光，
类型：发明
国别省市：
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