根据本发明专利技术的一种方法通过访问原始图像并且建立、指派或者初始化图像的像素的像素值和像素坐标来增强该图像的对比度。然后，为该图像生成具有整数个层次的拉普拉斯金字塔。对比度加强金字塔被生成并被应用于所述拉普拉斯金字塔以获得修改后的拉普拉斯金字塔，其中所述拉普拉斯金字塔的各层次中的值被增强。然后根据修改后的拉普拉斯金字塔构建增强图像。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术与利用多分辨率方法增强图片对比度的方法有关，并且更具体地与使用拉普拉斯金字塔的系数的非线性缩放来改善图像对比度有关。
技术介绍
对比度增强是用于修改显示器上或者其他实体支撑上的图像外观的常见方法。有多种对比度增强方法可用。基本方法使用单个响应曲线来处理整个图像，诸如线性拉伸或者直方图均衡。即使响应曲线的正确创建可允许改变局部和全局对比度，这些方法未考虑到像素值在图像上的空间分布，因而未提供最佳结果。更高级的对比度增强技术使用基于局部图像特性修改响应曲线的自适应算法。虽然这允许对图像的不同区划(region)使用不同对比度增强参数，但是这些方法仍然取决于何种邻域(neighborhood)大小被用于估计局部图像特性。小的邻域为小对象提供更好的对比度增强，而更大的邻域提供更好的全局对比度。即使可以在像素间改变邻域大小，这些方法也不允许以不同尺度(scale)处理每个像素，因而未提供最佳结果。虽然可获得兼在图像层次(全局对比度)和区划层次(局部对比度)工作的用于修改图像对比度的方法， 但是现有方法无法同时处理多个尺度。
技术实现思路
根据本专利技术的图像的多分辨率分解解决了该局限。根据本专利技术的一种方法通过访问原始图像并且建立、指派或者初始化图像的像素的像素值和像素坐标来增强该图像的对比度。然后，为该图像生成具有整数个层次的拉普拉斯金字塔。对比度加强金字塔被生成并被应用于所述拉普拉斯金字塔以获得修改后的拉普拉斯金字塔，其中所述拉普拉斯金字塔的各层次中的值被增强。然后根据修改后的拉普拉斯金字塔构建增强图像。该方法可以包括其中至少一个层次的值比另一层次的值增强得更多的特征。—种用于增强图像对比度的方法还可以包括访问至少一个原始图像；生成所述至少一个原始图像的具有整数个层次的多尺度信号表示；以及响应于所述多尺度表示而处理所述至少一个原始图像，以生成至少一个增强图像。该方法还可以包括如下步骤中的一个或多个生成所述至少一个原始图像的金字塔表示以形成所述至少一个原始图像的多尺度信号表示；利用带通金字塔方法来生成所述金字塔表示，其中所述金字塔表示可以是拉普拉斯金字塔Ik，其中k= {1，…，K}并且K是该拉普拉斯金字塔中的层次数目；生成对比度加强金字塔Bk，所述对比度加强金字塔是当被应用于所述拉普拉斯金字塔时非线性地改变所述拉普拉斯金字塔的函数；以及利用幂函数生成所述对比度加强金字塔，该幂函数具有形状控制器手段和/或加强强度(boost intensity)手段。除了生成与所述原始图像中的每一个原始图像相关联的拉普拉斯金字塔以及相应的对比度加强金字塔的步骤之外，该方法还可以包括融合加强的拉普拉斯金字塔以创建复合图像的步骤，该复合图像可以包括与所述原始图像中的每一个原始图像相对应的高斯金字塔权重。该方法还可以包括通过用户接口响应于所述多尺度表示而应用用户命令以生成至少一个增强图像的步骤，其中该步骤可以涉及用户通过所述用户接口选择或者控制所述形状控制手段和/或加强强度手段以增加图像的至少一个部分中的对比度。附图说明现在将参考附图通过示例描述本专利技术，在附图中图1是根据本专利技术的基于区域(zone)的色调(tone)映射方法的流程图；图2是根据本专利技术的对比度增强方法的流程图；并且图3示出一对样本图像，其中一个已经根据本专利技术的方法得到增强。具体实施例方式现在将更详细地描述本专利技术，首先是对本专利技术的对比度增强算法所工作于的基于区域的色调映射框架的概要描述。基于区域的色调映射框架在图1中被图示出并且包括以下主要步骤。在步骤10处，输入的高动态范围(HDR)图像首先被划分为不同区划。其可以是硬分割或者模糊分割。在两种情况中的任一情况下，每个区划可由矩阵表示，其中该矩阵的每一个元素是像素的概率(权重)。如果硬分割被使用，图像像素属于单个区划并且概率因而是0或者1。如果模糊分割被使用，那么每个像素可以遍布若干(甚至所有)区划，概率因而可以取0与1之间的任何值。然后，在步骤12处，算法决定每个区划将被映射到哪个区域。这实质上估计每个区划的曝光。区划与区域之间的映射也可以利用用户交互完成。接着，在步骤14处，每个区划被利用其自己的曝光参数来曝光。然后，在步骤16处，通过使用在步骤10中获得的权重将不同区划(每个利用其自己的曝光值来曝光)融合在一起，利用融合或者混合处理来生成最终的色调映射后的图像。可选地，在步骤18和20处，用户可以检查色调映射后图像的样子并且可以对一个或多个区划的曝光值做出改变，然后重复步骤14-18，直到结果令人满意为止。对于视频色调映射，可以针对场景中的一个关键帧执行处理，然后利用相同参数向该场景中的所有帧应用处理。现在将参考图2更详细地描述在步骤16处应用的对比度增强算法，并且总地以对该算法中使用的金字塔的描述作为开始。金字塔(或者金字塔表示)是多尺度信号表示， 其中信号(或者图像)经受重复的平滑和子采样。将描述两种类型的金字塔低通金字塔和带通金字塔。通过首先利用适当的平滑滤波器使图像平滑化然后沿着每个坐标方向通常以2 为因数对平滑化图像进行子采样来生成低通金字塔。随着该处理的进行，结果将会是一组逐渐更加平滑的图像，其中空间采样密度逐级降低。如果以图形方式图示出，该多尺度表示将看起来像金字塔，名字由此得来。高斯金字塔是低通金字塔。通过在金字塔中的相邻层次之间形成差异来获得称为拉普拉斯金字塔的带通金字塔，其中在相邻分辨率层次处的表示之间执行插值，以使得能够计算像素级差异。该方法可以通过将I表示为数字图像的色彩分量开始。然后，I(i，j)表示坐标 (i，j)处的像素的值。接着，可以用Ik来表示图像I的拉普拉斯金字塔中的一个层次，其中 k= {1，…，K}。k是层次，而K是金字塔中层次的数目。在给定输入图像I的情况下，根据本专利技术的对比度增强算法具有如图2所示的以下主要步骤1.在步骤32处根据在步骤30处接收到的输入图像创建拉普拉斯金字塔Ik，k = {1，...，K}；2.在步骤34处计算对比度加强金字塔Bk ；3.在步骤36处根据以下金字塔Ik · Bk来重构图像，k = {1，…，K}。基于高斯金字塔的差异的其他图像增强方法仅可以一次在某一个尺度处增强图像。相比之下，所提出的方法可以同时在不同尺度处增强对比度。通过利用对比度加强金字塔恰当地缩放拉普拉斯金字塔的系数，本专利技术的方法可以在多个尺度上增大对比度。同时，图像的重构处理(其中金字塔的所有层次被混合在一起)保证了对比度增强后的图像不会有伪像(artifact)。该方法有利地使用拉普拉斯金字塔来同时在多个尺度上增强图像。再次参考图2，对该创造性方法的更详细描述被提供。首先图像在步骤30处被输入。图像拉普拉斯金字塔的非线性函数在步骤32处被用于计算对比度加强金字塔。基本思想是增大小系数的幅度并且使大系数保持不变或者略微减小。同时，所有的系数应当维持其自己的符号。对于金字塔的顶层，加强金字塔应当是所有条目都等于一的恒定矩阵。这将不改变图像拉普拉斯金字塔的顶层并且因而不改变图像的低频。实际上，用作该目的的任何非线性函数可被用于在步骤34处计算加强金字塔。在具体实施例中，幂函数(power function)被用于计算如下式中的加强金字塔Bk{iJ) = \k = KjI本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...
【专利技术属性】
技术研发人员：翟杰夫，琼·利亚奇，
申请(专利权)人：汤姆逊许可证公司，
类型：发明
国别省市：
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