图像处理方法与流程

本发明涉及显示技术领域，尤其涉及一种能够提升图像亮度的图像处理方法。

背景技术：

随着led显示技术的发展，目前led显示屏因其成本低、功耗小、可视性高、组装自由等优点被应用到各种领域。led显示屏是以半导体发光二极管为基本发光元件，通过控制电路及驱动电路来控制每个发光元件的亮与灭或其明暗程度，显示出所需的各种信息。目前led显示屏存在显示亮度过低的现象，主要体现在以下两个方面：①对于户外白天使用的led显示屏，要求其显示画面亮度高，但由于显示设备自身限制，存在亮度不够的现象；②对于使用时间较久的led显示屏，会发生老化，导致显示画面的亮度不够。以上两种led显示屏亮度不够的现象直接导致人眼观察到的画面质量变差。

针对led显示屏亮度不够的问题，有两种解决方法：(a)淘汰现有led显示屏，购买新的屏体或单位亮度高的屏体；(b)改变图像源，提升图像本身的亮度。显然方法(a)的代价太大，因此方法(b)成为了解决已有led显示屏亮度不够的首选之法。

现有技术采用方法(b)提升图像本身亮度的做法为：记亮度提升比例为ratio＝0.5，则首先提取原图像的亮度分量brightness，然后对每一个像素点的亮度分量brightness(i,j)乘以(ratio+1)，将其结果作为该像素点的最终灰度值destimg(i,j)＝brightness(i,j)×(ratio+1)，从而提升图像本身的亮度。

然而，以8bit图像源为例，图像灰度最大值为255，因此现有技术处理后的图像会有像素灰度值大于255的现象，称之为越界，而这些值最终会保留灰度值255，导致最终处理后的图像高亮部分细节丢失例如图3b所示，从而影响画质。如图1所示，其中粗实线表示原始图像灰度，细实线表示图像提升亮度后的灰度映射曲线。

技术实现要素：

因此，为克服现有技术的缺陷和不足，本发明提出一种能够提升图像亮度的图像处理方法。

具体地，本发明实施例提出的一种图像处理方法，包括步骤：(i)获取输入图像；(ii)将所述输入图像的像素数据从基色颜色空间转换到色亮分离颜色空间以得到转换后输入图像；(iii)利用公式求解在q值最小时的处理后图像与转换后输入图像的对比度差值，其中θ是用来调整图像对比度和图像亮度补偿的因子且θ<1，△idis,i表示处理后图像的第i个分段的对比度，△iori,i表示转换后输入图像的第i个分段的对比度，pi表示转换后输入图像在第i个分段内的所有亮度分量的直方图概率值，n为表示转换后输入图像的亮度分量范围的分段个数，从而表示处理后图像和转换后输入图像的n个分段的对比度差异加权和，histdis,i表示处理后图像在第i个分段内的所有亮度分量的直方图统计值；histori,i表示转换后输入图像在第i个分段内的所有亮度分量的直方图统计值；(iv)基于求解得到的处理后图像与转换后输入图像的对比度差值和转换后输入图像在每一个分段内的对比度，计算出处理后图像在每一个分段内的对比度以得到处理后图像的亮度分量分段节点；(v)基于处理后图像的亮度分量分段节点和转换后输入图像的亮度分量分段节点，计算转换后输入图像在每一个分段内的每一个亮度分量的映射值，以得到亮度分量映射曲线；(vi)基于所述亮度分量映射曲线，计算转换后输入图像的每一个像素的亮度分量的映射值；(vii)将转换后输入图像的每一个像素的亮度分量的映射值和色度分量值转换到所述基色颜色空间，以得到所述处理后图像；以及(viii)输出所述处理后图像至目标显示屏进行显示。

在本发明的一个实施例中，所述基色颜色空间为rgb颜色空间，所述色亮分离颜色空间为yuv颜色空间或ycbcr颜色空间。

在本发明的一个实施例中，步骤(iii)中的n个分段是通过对转换后输入图像的亮度分量范围进行均分得到。

在本发明的一个实施例中，步骤(v)包括：根据以下公式计算转换后输入图像在每一个分段内的每一个亮度分量的映射值：

其中gray表示转换后输入图像在第i个分段内的亮度分量，newgray(gray)表示转换后输入图像在第i个分段内的亮度分量gray的映射值，gray∈[old_segment(i),old_segment(i+1)]，old_segment(i)和old_segment(i+1)为转换后输入图像的第i个分段的两个分段节点，newgray(gray)∈[new_segment(i),new_segment(i+1)]，new_segment(i)和new_segment(i+1)为处理后图像的第i个分段的两个分段节点，且表示亮度调节因子。

此外，本发明另一实施例提出的一种图像处理方法，包括步骤：接收输入图像；将所述输入图像的像素数据从基色颜色空间转换到色亮分离颜色空间以得到转换后输入图像；对转换后输入图像的亮度分量进行分段调节且保持转换后输入图像的色度分量不变；将转换后输入图像的每一个像素的亮度分量的调节值和色度分量值转换到所述基色颜色空间，以得到所述处理后图像；以及输出所述处理后图像至目标显示屏进行显示。

在本发明的一个实施例中，所述处理后图像和所述输入图像的像素数据使得以下公式中的q值最小：

其中，△idis(i,j)表示处理后图像的位置(i,j)处像素的对比度，△iori(i,j)表示输入图像的位置(i,j)处像素的对比度，图像像素对比度的求解方法为：当前亮度值和与其最邻近且比其小的亮度值的差；histdis(k)表示处理后图像中的灰度值k的直方图统计值，histori(k)表示输入图像中的灰度值k的直方图统计值；totalgraynum表示输入图像的灰度数，设输入图像的位数为bitnum，则totalgraynum＝power(2,bitnum)＝2^bitnum；θ是用来调整图像对比度和图像亮度补偿的因子且θ<1，m,n表示输入图像的宽度和高度。

由上可知，本发明实施例的图像处理方法能够在提升图像显示亮度的同时，尽可能地保留图像的对比度信息和图像的细节信息，解决了显示行业例如led显示行业内在提升显示亮度时图像信息丢失严重的问题。

通过以下参考附图的详细说明，本发明的其它方面和特征变得明显。但是应当知道，该附图仅仅为解释的目的设计，而不是作为本发明的范围的限定。还应当知道，除非另外指出，不必要依比例绘制附图，它们仅仅力图概念地说明此处描述的结构和流程。

附图说明

下面将结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细的说明。

图1为现有技术亮度提升后灰度映射关系图。

图2为本发明实施例的处理后图像与原图像的亮度强度映射关系图。

图3a-3c为原图像、现有技术处理后图像和本发明实施例处理后图像的效果比对示意图。

图4为本发明实施例的图像处理方法流程示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。

本发明的目的之一是提供一种能够提升图像亮度的图像处理方法，该方法在提升图像显示亮度的同时，能够较完整地保留图像信息。

具体地，本发明实施例在尽量保证图像对比度的前提下提升图像的亮度以尽可能地保留图像的原貌，即寻找一条映射曲线，使得公式(1)求解的q值最小；该公式(1)的含义是在图像的对比度和亮度之间进行权衡，使得处理后图像在亮度提升过程中对比度也得以保持。

其中，

①△idis(i,j)表示处理后图像的位置(i,j)处像素的对比度，△iori(i,j)表示原图像的位置(i,j)处像素的对比度；其中，图像像素对比度△i的求解方法为：当前亮度值和与其最邻近且比其小的亮度值的差；

②histdis(k)表示处理后图像中的灰度值k的直方图统计值，histori(k)表示原图像中的灰度值k的直方图统计值；totalgraynum表示图像的灰度数，设图像的位数为bitnum，则totalgraynum＝power(2,bitnum)＝2^bitnum；

③θ是用来调整图像对比度和图像亮度补偿的因子且θ<1，θ越大，处理后图像对比度与原图像越接近；m,n表示图像的宽度和高度(典型地以像素数量表示)。

下面将以输入图像为8位源为例进行详细说明：

根据以上公式(1)，计算复杂度相对较高，因此本发明实施例优选地采用分段处理的思想，以简化计算。具体采用公式(2)，原理图如图2所示。其中n表示分段个数，并对原始灰度(或称亮度等级)例如0-255进行均分，则例如每一个分段的长度△disori,i＝(totalgraynum-1)/n。

承上述，如图2所示，横坐标表示原图像亮度强度(originalimageintensity)，纵坐标表示处理后图像亮度强度(displayimageintensity)映射值。公式(2)中表示处理后图像和原图像的n个分段的对比度差异加权和，pi表示原图像在第i个分段内分布的所有灰度(亮度等级)的直方图概率值，具体计算方法可以是第i段内分布的所有灰度的像素总数量(也即直方图统计值)除以原图像中的总像素数量；histdis,i表示处理后图像在第i个分段内的所有亮度等级的直方图统计值；histori,i表示原图像在第i个分段内的所有亮度等级的直方图统计值。

求解使得公式(2)中q值最小的映射曲线，即为最终要求解的映射曲线。

令xi＝△idis,i-△iori,i，根据拉格朗日定理，公式(2)可以化解为公式(3)，其中x＝(x1,x2,...,xn)

x＝((ah^-1a^t)^-1ah^-1)^tb…(3)

参见图3，其为本发明实施例的图像处理方法的流程图，具体地：

(a)对于一个输入的rgb图像，首先将其转换到yuv颜色空间，也即将输入图像从基色颜色空间转换到色亮分离颜色空间，例如得到y,u,v分量；接着统计每一个分段内y分量(也即亮度分量)的直方图统计值；然后按照公式(3)求解每一个分段的xi(也即每一个分段内处理后图像和原图像的对比度差值)。

(b)对于公式(3)的具体说明如下，为了方便说明，此处假设分段数n＝5：

(b1)矩阵b的计算：b是一个n×1的矩阵，当n＝5时为5×1矩阵，也即矩阵其中且表示亮度调节因子，即目标达到的亮度水平；

(b2)矩阵a的计算：a是一个n×(2n-1)的矩阵；a1i＝1，i∈[1,n]并且aj,n+j-1＝1，aj,1…j＝-1，j∈[2,n]。当n＝5时，矩阵a为：

(b3)矩阵h的计算：h是一个(2n-1)×(2n-1)的对角矩阵，当n＝5时，矩阵h为：

(b4)利用公式(3)结合以上量即可求出x＝(x1,x2,...,xn)。

(c)求处理后图像的亮度分量的分段节点new_segment：

根据计算到的x以及xi＝△idis,i-△iori,i，得到△idis,i＝xi+△iori,i；则new_segment＝[0,△dis,1,△dis,1+△dis,2,△dis,1+△dis,2+△dis,3,△dis,1+△dis,2+△dis,3+△dis,4,△dis,1+△dis,2+△dis,3+△dis,4+△dis,5]，对应的原图像的亮度分量的分段节点old_segment＝[0,51,102,153,204,255]。

(d)求映射曲线newcurve：

由图2可知，映射曲线newcurve也由n个分段组成，先计算出每一个分段的映射曲线，然后组成最终结果。第i个分段的映射曲线的计算方式如下：

分布在第i个分段的原图像的亮度分量范围gray∈[old_segment(i)，old_segment(i+1)]，对分布在第i个分段内的每一个亮度分量gray按以下公式(4)计算其映射亮度分量newgray：

最后将每一个分段的映射曲线组合起来即为所求的映射曲线newcurve。

(e)对y分量(原图像在yuv空间的亮度分量)按照映射曲线newcurve计算出映射亮度分量ydest：

对原图像的位置(i,j)处像素的映射后的亮度分量ydest的值为ydest(i,j)＝newcurve(y(i,j))。

(f)将yuv颜色空间的各个像素的亮色度数据(ydest,u,v)转换到rgb颜色空间即得到处理后图像，此处可以发现本实施的图像处理过程中仅对亮度分量进行调整，而保持色度分量不变。

承上述，处理后图像可输出显示在目标显示屏例如led显示屏上，前述θ值是一个可调节的值，图3c为采用本发明前述实施例的图像处理方法对图3a所示原图像进行处理后的效果图，其中θ＝0.5，而前述的图像处理过程可以由上位机执行或者显示系统中的处理器执行。另外，图3b为采用现有技术对图3a所示原图像进行处理后的效果图，由图3a-3c对比可以看到，本发明实施例处理后的图像亮度得到提升的同时图像细节保持较好，而现有技术处理后图像越界严重。最后，值得一提的是，前述rgb颜色空间仅为基色颜色空间的举例，yuv颜色空间仅为色亮分离颜色空间的举例，其也可以是现有的其他基色颜色空间和色亮分离颜色空间例如ycbcr等。

综上所述，本发明实施例的图像处理方法能够在提升图像显示亮度的同时，尽可能地保留图像的对比度信息和图像的细节信息，解决了显示行业例如led显示行业内在提升显示亮度时图像信息丢失严重的问题。此外，值得一提的是，前述实施例对原图像的亮度等级例如0-255进行均分，实际上这里并不局限于均分，也可以选择不均分。再者，如果不过于要求简化计算，也可以采用公式(1)逐亮度等级进行图像处理而不限于前述的亮度等级分段处理方式。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内,当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。