一种可用于机器视觉的集成型色调映射方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及数字图像处理领域，具体是一种可用于机器视觉的集成型色调映射方 法。
【背景技术】
[0002] 19世纪中期德国心理学家Weber提出了一个关于人体感知的著名的心理学实验， 他使用阈值的方法测量人体对于重量的感知变化。首先给被测者一定重量的重物，然后不 断的增加重量，直到被测者可以开始区分新重量为止。结果发现人体辨别轻重差异并非取 决于两个重物的重量差异的绝对值，而是取决于该绝对值与某一设定重量值的比值。后来 的有关亮度感知，声音感知等很多实验都证明了该理论的正确性，最小差异的绝对值称为 最小可辨阈（Just_Noticeable_Difference，JND)，该理论被称为Weber定律。设JND为 A I，背景亮度为I，应用该定律对人眼的亮度感知建模得到：
[0003]
(公式 1)
[0004] 其中k是一个常数，称为Weber分数。
[0005] Fechner基于Weber定律建立了刺激强度与感知量级之间的数学关系。Fechner 的目标是证明感知是可以被物理量化的。他在I860年发表了《心理物理学纲要》一书而被 称为心理物理学之父。为了描述连续意义上心理量与物理量的关系，Fechner在Weber研 究的基础上提出了一个假设：将JND作为人体心理感知量值的单位，即每增加或减少一个 JND，人体的心理感知量值也相应的增加或减少一个单位。设s为人体的心理感知量值，于 是重写（公式1)得：
[0006]
(公式 2)
[0007] Fechner将JND作为一个人体心理感知量值的单位，从而推导出从物理刺激强度 到感知量级的转换。因为JND在刺激强度上遵循几何级数的形式，一个对数变换将产生相 等的增量大小的JND。将（公式2)两边取对数得：
[0008]
(公式 3)
[0009] 其中A为积分常数。
[0010] 将物理变化量级转换成感知量级称为Weber-Fechner定律。简单的说， Weber-Fechner定律给出感知的量级刺激与物理刺激强度的对数成正比，随着图像传感器 件技术的不断进步，采集可以记录真实世界亮度值的高动态范围（How_Dynamic_Range， HDR)图像已经成为现实。要将亮度范围很宽的HDR图像在不同的显示设备上显示，需要对 图像数据进行色调映射处理，色调映射方法直接影响现实图像的质量，因此，对色调映射方 法进行研究，是保证HDR图像高质量显示的关键。
[0011] 色调映射不仅仅是保证映射结果像素值处于0-255之间，而是需要在特定的显 示器上显示令人满意的内容。因此，这些年来显示技术的发展也是非常重要的（IXD，LED， e-paper，0LED，等尚子等）以及相对应的各种各样的应用（家庭娱乐，手机，电子书，飞机座 舱等）。所有的这些显示设备的峰值亮度，黑电平，动态范围等参数显著不同，而且随着环境 光照条件的不同而显示不同的性能。因此，经过同一色调映射方法处理的同一幅HDR图像 在不同的观测条件下需要呈现不同的外观。
[0012] 目前只有很少一部分色调映射方法考虑到了观测条件的变化对HDR图像观测效 果的影响，而基于色貌模型的色调映射方法为了预测复杂场景图像的色貌特征，采用了复 杂的计算模型，然而由于人眼生理学，心理学等研究的限制，基于该方法模型的色调映射方 法并非完美适应各种观测条件，而且方法效率不高。
[0013] 人眼对于自然场景的观察是将自然场景中的亮度值转换成大脑皮层能够感知的 神经脉冲信号，我们称为感知值。当人眼在显示器上观察经过色调映射后的HDR图像时，同 样的会将显示器上的亮度值转换成感知值。如果想要使这两种感知值匹配，那么色调映射 模型就必须包含两个部分。第一个部分是模拟人眼将自然场景的亮度值转为感知值，称为 正向模型。第二部分是模拟人眼将第一部分的感知值转为显示器的亮度值，称为反向模型。 即当人眼观察显示设备上的图像时，是感知显示设备上的亮度值，所以正向模型中得到的 感知值需要依据显示设备的属性变换到亮度值。在这里，显示设备的属性包括显示设备的 峰值亮度，黑电平，以及环境亮度等。
[0014] 如果想要使色调映射方法达到自适应观测条件的目的，则必须考虑反向模型，因 此本发明提出的方法是集成了正反双向视觉感知的集成型色调映射模型。
【发明内容】
[0015] 本发明的目的在于提供一种观测效果好、计算效率高的可用于机器视觉的集成型 色调映射方法，以解决上述【背景技术】中提出的问题。
[0016] 为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
[0017] -种可用于机器视觉的集成型色调映射方法，具体步骤如下：
[0018] (1)将输入的高动态范围RGB图像变换到CIEXYZ颜色空间：
[0019]
(公式 4)
[0020] (2)根据步骤⑴中的Y值得到正向模型中的感知值R :
[0021]
(公式 6)
[0022] 其中〇 A半饱和因子；
[0023] (3)根据R值、k值和c值得到反向模型的显示亮度值Ld:
[0024] Ld= exp [k · (R-C)](公式 9)
[0025] 其中k和c都是常数；
[0026] (4)对显示图像进行颜色恢复：
[0027] Cout= Ld · (Cin/Y)s (公式 10)
[0028] 其中CciuJP C in分别表示颜色通道的输出和输入。
[0029] 作为本发明进一步的方案：所述半饱和因子σ b的计算方法如下：
[0030]
(公式 5)
[0031] 其中N为输入图像的像素点的个数。[0032] 作为本发明进一步的方案：所述常数k和c的计算方法如下：
[0033]
[0034]
[0035] 其中下标max和min分别表示该图像矩阵的最大值和最小值。
[0036] 作为本发明进一步的方案：所述（公式10)中s的值为1。
[0037] 作为本发明进一步的方案：所述（公式5)中ε的值为10 6。
[0038] 与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0039] 本发明的色调映射方法计算效率较高，且本发明考虑了观测条件的变化对HDR图 像观测效果的影响，在不同显示设备条件下都可以达到比较好的观测效果。
【具体实施方式】
[0040] 下面结合【具体实施方式】对本专利的技术方案作进一步详细地说明。
[0041] 一种可用于机器视觉的集成型色调映射方法，具体步骤如下：
[0042] (1)将输入的高动态范围RGB图像变换到CIEXYZ颜色空间：
[0043]
(公式 4)
[0044] (2)确定半饱和因子〇b:
[0045]
(公式 5)
[0046] 其中N为输入图像的像素点的个数，ε = 10 6，ε防止图像中存在像素点为〇的 情况。
[0049] (4)确定出参数k和c :
[0047] (3)根据步骤⑴中的Y值和步骤⑵中的半饱和因子σ b，得到正向模型中的感 知值R :
[0048] (公式 6)
[0050] CN 105139351 A m ~P 4/4 页
[0051]
[0052] 其中下标max和min分别表示该图像矩阵的最大值和最小值。
[0053] (5)根据R值、k值和c值得到反向模型的显示亮度值Ld:
[0054] Ld= exp [k · (R-C)](公式 9)
[0055] (6)对显示图像进行颜色恢复：
[0056] Cout= Ld · (Cin/Y)s (公式 10)
[0057] 其中CciuJP C ιη分别表示颜色通道的输出和输入，该方程广泛的应用于色调映射方 法当中，s = 1，可以调节饱和度。
[0058] 本发明的色调映射方法计算效率较高，且本发明考虑了观测条件的变化对HDR图 像观测效果的影响，在不同显示设备条件下都可以达到比较好的观测效果。
[0059] 上面对本专利的较佳实施方式作了详细说明，但是本专利并不限于上述实施方 式，在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本专利宗旨的前提下 作出各种变化。
【主权项】
1. 一种可用于机器视觉的集成型色调映射方法，其特征在于，具体步骤如下： (1)将输入的高动态范围RGB图像变换到CIEXYZ颜色空间：(2 )根据步骤（1)中的Y值得到正向模型中的感知值R :其中〇b为半饱和因子； (3) 根据R值、k值和c值得到反向模型的显示亮度值Ld:其中A和c都是常数； (4) 对显示图像进行颜色恢复：其中CciuJP C in分别表示颜色通道的输出和输入。2. 根据权利要求1所述的可用于机器视觉的集成型色调映射方法，其特征在于，所述 半饱和因子〇 b的计算方法如下：其中N为输入图像的像素点的个数。3. 根据权利要求1所述的可用于机器视觉的集成型色调映射方法，其特征在于，所述 常数k和c的计算方法如下：其中下标max和min分别表示该图像矩阵的最大值和最小值。4. 根据权利要求1所述的可用于机器视觉的集成型色调映射方法，其特征在于，所述 (公式10)中s的值为1。5. 根据权利要求2所述的可用于机器视觉的集成型色调映射方法，其特征在于，所述 (公式5)中e的值为IO6。
【专利摘要】本发明公开了一种可用于机器视觉的集成型色调映射方法，具体步骤如下：将输入的高动态范围RGB图像变换到CIEXYZ颜色空间；确定半饱和因子σb；根据Y值和半饱和因子σb，得到正向模型中的感知值R；确定出参数k和c；根据R值、k值和c值得到反向模型的显示亮度值Ld；对显示图像进行颜色恢复，该方程广泛的应用于色调映射方法当中。本发明的色调映射方法计算效率较高，且本发明考虑了观测条件的变化对HDR图像观测效果的影响，在不同显示设备条件下都可以达到比较好的观测效果。
【IPC分类】G06T5/00
【公开号】CN105139351
【申请号】CN201510494281
【发明人】梁磊, 庄永军, 文康益, 兰兵华, 徐东群
【申请人】旗瀚科技股份有限公司
【公开日】2015年12月9日
【申请日】2015年8月12日