提供了一种图像动态范围压缩系统，能够压缩动态范围，从而在保留高频图像的同时确保低频图像的可见性。图像转换单元将输入图像转换为具有窄于输入图像的动态范围的压缩图像。高频图像提取单元从输入图像中提取高频图像。图像合成单元合成压缩图像和高频图像。此外，通过自适应地改变能确保要合成图像的可见性的合成方法，图像合成单元合成这些图像。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及图像动态范围压缩系统、图像动态范围压缩方法及图像动态范围压缩程序，用于将宽动态范围图像压缩为窄动态范围图像。
技术介绍
关于以下操作的各种技术是已知的转换诸如红外图像之类的宽动态范围(像素值的范围)的图像，并且在窄动态范围的显示设备上显示该图像。例如，假定由可以捕获动态范围是“0至2的14次幂”的图像的红外摄像机所捕获的红外图像。当在可以显示动态范围是“0至255”的图像的显示设备上显示这种红外线图像时，不可能显示具有当前像素值的这种红外图像。在这种情况下，需要执行一些转换，以在显示设备上显示这种红外图像。因此，将具有宽范围像素值的图像转换为具有窄范围像素值的图像被称作“动态范围压缩”。在非专利文献1中，描述了转换原始图像的灰度级的线性缩放(线性转换)。线性缩放将输入图像(在上述示例中，红外图像)的像素值线性映射到可以在显示设备上显示像素值的范围(在上述示例中，0至255)上。图8是示出了用于线性映射(S卩，执行线性缩放)红外图像的像素值的转换功能的说明性视图。根据图8所示的图，水平轴表示红外图像上的像素值，而垂直轴表示转换后的图像的像素值。图8示出了将在范围0至10000的红外图像的像素值转换为范围在0至255的像素值。图9示出了通过线性缩放的图像。通过按照这种方式改变输入图像的灰度级区域，可以在具有类似于图9所示的图像的窄范围像素值的显示设备上显示具有宽范围像素值的图像。此外，非专利文献1还公开了直方图的均衡化(以下为“HE” )。HE是指一种执行转换(直方图转换)以使给定图像中的每个灰度级的(像素数目)频率分布(以下为“直方图”)变得平坦的技术。以下将使用图10和11描述HE。图10是示出了转换前图像的亮度的直方图的说明性视图。此外，图11是示出了转换后(均衡化)图像的亮度的直方图的说明性视图。此外，在下文中，像素值还被称作“亮度值”。根据图10和11所示的图，水平轴表示红外图像上的亮度值，以及垂直轴表示亮度值的表现频率。根据图10所示的图所代表的图像，低亮度值范围内的频率高，而高亮度值范围内的频率低。因此，如图11所示通过对该图像应用HE来均衡化亮度值的分布，以转换图像。图12是通过应用HE转换的图像。 利用HE，均等地使用每个灰度级，从而与处理之前的图像相比，处理后图像的阴影的变化更明显。此外，以局部块为单位应用HE的方法被称作自适应直方图均衡化(下文“AHE”)。例如，通过应用AHE，相对于每局部块具有精细阴影的图像，可以根据每个块的灰度级来调节对比度。在非专利文献2中，描述了 MEAM (根据Aare Mallo的方法)。利用MEAM，将输入图像分离为低频图像和高频图像，对低频图像进行线性缩放，而对高频图像进行增益放大处理，最后将两个图像叠加。以下，使用图13至19来描述MEAM。图13是示出了 MEAM中的处理的流程图。图14至19是示出了通过每个处理转换的图像的说明性视图。以下，将描述将MEAM用于图14所示的宽动态范围(0至2的14次幂)的图像的情况。首先，将低通滤波器用于图14所示的图像f(x，y)(步骤S91)，以提取低频图像f(x，y)lp(图15)。此外，将线性缩放用于所提取的低频图像f(x，y)lp，以提取图像g(x，y)lp(图16)(步骤S92)。另一方面，从图14所示的图像f (X，y)中提取高频图像 f(x, y)hp(图17)(步骤S93)。此外，将增益放大处理用于所提取的高频图像f(x，y)hp，以提取图像g(x，y)hp(图18)(步骤S94)。最后，将所提取的图像g(x，7)1￡)与8(^ y)hp相加 (步骤S95)。相加后的图像是图19所示的图像g(x，y)10此外，根据指定图像的范围调节图像g(x，y)i (步骤S96)。因此，通过使用MEAM，可以提高低频图像和高频图像的图像对比度，从而在保留高频图像中较多包括的边缘信息(示出了亮度比周围变化得更快的位置的信息)的同时压缩了动态图像。引用列表非专利文献NPLl “ Handbook of Image Analysis " , TAKAGI, Mikio, SHIMODA, Haruhisa, University of TokyoPress, S印tember，2004，第 1172-1173 页，第 1176-1180 页；NPL2 “ Quantitative analysis of infrared contrastenhancement algorithms" , " Infrared ImagingSystems:Design, Analysis, Modeling,and Testing XVIII(Proc. of SPIE)" , Hoist, Gerald C, (United States)，05/2007，Vol. 6543，65430S
技术实现思路
技术问题当通过线性缩放压缩动态范围时，将亮度值的表现频率为高的级别区域中的像素与亮度值的表现频率为低的级别区域中的像素以类似的方式压缩，因而损失了整个图像的对比度，并且存在显示的物体变得不清楚的问题。例如，在图9所示的图像中，区域Pl包括由高亮度值表现频率的低频像素表示的低频图像，以及区域P2包括由低亮度值表现频率的高频像素表示的高频图像。根据线性缩放将高频图像的像素值进行线性映射，使得观察者能够辨认区域P2所示的对象。另一方面，根据线性缩放，将具有高亮度值表现频率的低频像素值与低亮度值表现频率的高频像素以类似的方式压缩和映射，从而损失了低频图像的对比度。因此，观察者不能辨认区域Pl 所示的对象。此外，当通过HE压缩动态范围时，尽管可能使阴影的变化清楚，但是却存在不太亮区域的质量下降的问题。例如，尽管当应用线性缩放时已经是黑色的大多数低频图像部分通过应用HE而变得清楚，但是却存在不太亮的亮度区域质量下降的问题。例如，图9所示图像中的区域Pl中已经是黑色的对象通过应用HE而变成如图12的图像中的区域P3所示的可见对象。另一方面，存在以下问题具有低亮度值表现频率的区域(比如，图像中区域P4的对象)质量下降。通过应用MFAM，可以在一定程度上克服上述问题。然而，根据MFAM，转换后的低频图像与高频图像被简单地相加。因此，关键是放大增益的高频图像被混合到低频图像中，因而破坏了合成图像的可见性。以下，使用示出了亮度的图像(以下，“温度信息”)描述示例，其中亮度随与温度记录器类似的对象的温度而变化。当将包括大量边缘信息的高频图像叠加到诸如该温度信息之类的低频图像上时，边缘信息被放大，因而关键是损失了温度信息中叠加了边缘信息的这部分的可见性。例如，类似于图19中区域P5中的对象，当叠加包括大量边缘信息(比如紧密的纹理)的高频图像时，存在以下问题温度信息被藏在了该边缘信息的后方，从而变得不可见。因此，本专利技术的目的在于提供一种图像动态范围压缩系统、图像动态范围压缩方法及图像动态范围压缩程序，能够压缩动态范围，从而在保留高频图像的同时能够确保低频图像的可见性。问题的解决方案根据本专利技术的一种图像动态范围压缩系统，包括图像转换装置，将输入图像转换为动态范围窄于输入图像的动态范围的压缩图像；高频图像提取装置，用于从输入图像提取本文档来自技高网...
【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：池谷彰彦，
申请(专利权)人：日本电气株式会社，
类型：发明
国别省市：
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