一种高动态范围图像的色调映射装置及方法与流程

1.本技术涉及高动态范围图像处理技术领域，尤其涉及一种高动态范围图像的色调映射装置及方法。


背景技术：

2.高动态范围(high dynamic range，hdr)是用来实现比普通数位图像技术更大曝光动态范围(即更大的明暗差别)的一种技术。传统影像采集处理流程中会损失原始素材的质量，而hdr技术则能减少这种损失并扩展显示设备的显示范围，使得hdr的影像相较于传统的标准动态范围(standard dynamic range，sdr)影像在色彩上更丰富，更亮的高光细节和更黑的暗部细节，还有对比度上的提升，带来了更好的观看体验。
3.目前，在基于色调映射处理显示hdr图像的过程中，主要是通过亮度参考基准点将hdr图像映射于不同亮度的显示设备以呈现显示画面的。然而，如果使用的亮度参考基准点不够适当，那么将导致显示画面会存在画质损失的。


技术实现要素：

4.本技术提供了一种高动态范围图像的色调映射装置及方法，主要目的在于优化了hdr图像经色调映射得到的画质质量，提升影像的画质表现。
5.为了达到上述目的，本技术主要提供如下技术方案：
6.本技术第一方面提供了一种高动态范围图像的色调映射装置，该装置包括：
7.第一获取单元、第二获取单元、第一构建单元和映射单元；所述第一获取单元与所述第二获取单元连接，所述第二获取单元与所述第一构建单元连接，所述第一构建单元与所述映射单元连接；
8.所述第一获取单元，用于获取hdr视频数据，所述hdr视频数据中包含多个连续帧hdr图像；
9.所述第二获取单元，用于基于多个色彩特征，获取所述hdr图像对应的各个色彩特征的特征值；
10.所述第一构建单元，用于通过向每个所述特征值赋予不同的权重，构建由多个所述色彩特征组成的色调映射指标；
11.所述映射单元，用于基于所述色调映射指标，将所述hdr图像映射于显示设备以输出显示画面。
12.在本技术第一方面的一些变更实施方式中，所述装置还包括：
13.划分单元，用于在获取hdr视频数据之后，将所述hdr视频数据中包含的hdr图像划分成多组图像帧，每组图像帧内包含了多个连续帧hdr图像；
14.第三获取单元，用于通过解析每组图像帧，获取每组图像帧对应的特征元素，所述特征元素用于表征图像帧组的色彩类型；
15.第四获取单元，用于通过查找预先建立的预设特征元素和预设色彩特征组合策略
之间的映射关系，获取与所述特征元素对应的色彩特征组合策略。
16.在本技术第一方面的一些变更实施方式中，所述第二获取单元包括：
17.第一获取模块，用于从所述特征元素对应的色彩特征组合策略中获取对应的至少一个色彩特征，作为对应的图像帧组所关联的色彩特征；
18.处理模块，用于基于至少一个所述色彩特征，对所述每组图像帧内的每个hdr图像进行处理，得到每个hdr图像对应的色彩特征的特征值。
19.在本技术第一方面的一些变更实施方式中，所述处理模块包括：
20.解析子模块，用于在所述图像帧组中，从每个hdr图像中解析出每个所述色彩特征对应的属性信息；
21.处理子模块，用于对每个所述色彩特征对应的属性信息进行归一化处理，得到所述hdr图像对应的色彩特征的特征值。
22.在本技术第一方面的一些变更实施方式中，所述第一构建单元包括：
23.第二获取模块，用于通过查找预先建立的预设色彩特征组合策略和预设权重曲线之间的映射关系，获取与所述色彩特征组合策略对应的权重曲线；
24.所述第二获取模块，还用于从所述色彩特征组合策略中获取对应的至少一个色彩特征，作为对应的图像帧组所关联的色彩特征；
25.确定模块，用于基于所述图像帧组所关联的色彩特征，通过查找所述权重曲线，确定每个所述色彩特征各自对应的权重；
26.构建模块，用于利用每个所述色彩特征各自对应的特征值与权重的乘积，构建由多个所述色彩特征组成的色调映射指标。
27.在本技术第一方面的一些变更实施方式中，所述装置还包括：
28.第二构建单元，用于若所述预设色彩特征组合策略中包含了两个预设色彩特征，则根据所述两个预设色彩特征各自对应特征值之乘积与目标权重系数之间存在的关联关系，构建所述两个预设色彩特征对应的权重曲线，其中，目标权重系数用于表示向所述两个预设色彩特征中一个预设色彩特征分配的权重；
29.确定单元，用于将所述权重曲线，作为所述预设色彩特征组合策略对应的预设权重曲线。
30.本技术第二方面提供了一种高动态范围图像的色调映射方法，该方法包括：
31.获取hdr视频数据，所述hdr视频数据中包含多个连续帧hdr图像；
32.基于多个色彩特征，获取所述hdr图像对应的各个色彩特征的特征值；
33.通过向每个所述特征值赋予不同的权重，构建由多个所述色彩特征组成的色调映射指标；
34.基于所述色调映射指标，将所述hdr图像映射于显示设备以输出显示画面。
35.在本技术第二方面的一些变更实施方式中，在所述获取hdr视频数据之后，所述方法还包括：
36.将所述hdr视频数据中包含的hdr图像划分成多组图像帧，每组图像帧内包含了多个连续帧hdr图像；
37.通过解析每组图像帧，获取每组图像帧对应的特征元素，所述特征元素用于表征图像帧组的色彩类型；
38.通过查找预先建立的预设特征元素和预设色彩特征组合策略之间的映射关系，获取与所述特征元素对应的色彩特征组合策略。
39.在本技术第二方面的一些变更实施方式中，所述基于多个色彩特征，获取所述hdr图像对应的各个色彩特征的特征值，包括：
40.从所述特征元素对应的色彩特征组合策略中获取对应的至少一个色彩特征，作为对应的图像帧组所关联的色彩特征；
41.基于至少一个所述色彩特征，对所述每组图像帧内的每个hdr图像进行处理，得到每个hdr图像对应的色彩特征的特征值。
42.在本技术第二方面的一些变更实施方式中，所述基于至少一个所述色彩特征，对所述图像帧组内的每个hdr图像进行处理，得到每个hdr图像对应的色彩特征的特征值，包括：
43.在所述图像帧组中，从每个hdr图像中解析出每个所述色彩特征对应的属性信息；
44.对每个所述色彩特征对应的属性信息进行归一化处理，得到所述hdr图像对应的色彩特征的特征值。
45.在本技术第二方面的一些变更实施方式中，所述通过向每个所述特征值赋予不同的权重，构建由多个所述色彩特征组成的色调映射指标，包括：
46.通过查找预先建立的预设色彩特征组合策略和预设权重曲线之间的映射关系，获取与所述色彩特征组合策略对应的权重曲线；
47.从所述色彩特征组合策略中获取对应的至少一个色彩特征，作为对应的图像帧组所关联的色彩特征；
48.基于所述图像帧组所关联的色彩特征，通过查找所述权重曲线，确定每个所述色彩特征各自对应的权重；
49.利用每个所述色彩特征各自对应的特征值与权重的乘积，构建由多个所述色彩特征组成的色调映射指标。
50.在本技术第二方面的一些变更实施方式中，所述方法还包括：
51.若所述预设色彩特征组合策略中包含了两个预设色彩特征，则根据所述两个预设色彩特征各自对应特征值之乘积与目标权重系数之间存在的关联关系，构建所述两个预设色彩特征对应的权重曲线，其中，目标权重系数用于表示向所述两个预设色彩特征中一个预设色彩特征分配的权重；
52.将所述权重曲线，作为所述预设色彩特征组合策略对应的预设权重曲线。
53.本技术第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的高动态范围图像的色调映射方法。
54.本技术第四方面提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的高动态范围图像的色调映射方法。
55.借由上述技术方案，本技术提供的技术方案至少具有下列优点：
56.本技术提供了一种高动态范围图像的色调映射装置及方法，本技术提供的装置包括：第一获取单元、第二获取单元、第一构建单元和映射单元。本技术基于第一获取单元获
取到的hdr视频数据以得到多个连续帧hdr图像，从而对于每个hdr图像，利用第二获取单元获取多个色彩特征对应的特征值，以及利用第一构建单元通过向各个特征值赋予不同的权重以构建由多个色彩特征组成的色调映射指标，利用映射单元基于该色调映射指标将这个hdr图像映射于显示设备以输出显示画面。因此基于本技术提供的装置，实现了基于由多个色彩特征组成的色调映射指标对每个hdr图像的色调映射处理，相较于现有技术，解决了只依赖亮度参考基准点实现色调映射导致发生画质损失的问题，本技术优化了hdr图像经色调映射得到的画质质量，提升影像的画质表现。
57.上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。
附图说明
58.通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
59.图1为本技术实施例提供了一种高动态范围图像的色调映射装置的组成框图；
60.图2为本技术实施例提供了另一种高动态范围图像的色调映射装置的组成框图；
61.图3为本技术实施例例举的以亮度特征和饱和度特征组成的组合策略对应的预设权重曲线示意图；
62.图4为本技术实施例提供的一种高动态范围图像的色调映射方法流程图；
63.图5为本技术实施例提供的另一种高动态范围图像的色调映射方法流程图。
具体实施方式
64.下面将参照附图更详细地描述本技术的示例性实施例。虽然附图中显示了本技术的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本技术而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本技术，并且能够将本技术的范围完整的传达给本领域的技术人员。
65.本技术实施例提供了一种高动态范围图像的色调映射装置，如图1所示，该装置包括：第一获取单元11、第二获取单元12、第一构建单元13和映射单元14；第一获取单元11与第二获取单元12连接，第二获取单元12与构建单元13连接，第一构建单元13与映射单元14连接。
66.第一获取单元11，用于获取hdr视频数据，hdr视频数据中包含多个连续帧hdr图像。在本技术实施例中，hdr视频数据来源于拍摄到的高动态范围(high dynamic range，hdr)影像，通过分析该影像可得到多个连续帧hdr图像。
67.第二获取单元12，用于基于多个色彩特征，获取hdr图像对应的各个色彩特征的特征值。
68.其中，色彩特征是指亮度特征、饱和度特征、色相特征等被广泛应用的通用特征，又或者也可以是，一些自定义特征，例如统计值特征。在本技术实施例中，对于任意一个色彩特征而言，是以图像中每个像素为最小处理量级，通过获取每个像素的色彩特征的特征
值而进一步进行相关运算得到整个图像对应的特征值。
69.示例1，以亮度特征为例，对于本技术实施例，首先是获取图像中每个像素的亮度特征的特征值，再基于此进行相关运算，得到整个图像在亮度特征方面对应的特征值。
70.示例2，对统计值特征进行解释说明。例如，将一个hdr图像划分成多个像素区块(10*10)，对于任意一个像素区块的处理为：获取每个像素点在红色(r)通道的分量值(简称r值)，根据每个像素点对应的r值计算得到平均值(rav)，那么每个像素点的r值与rav都存在一个差值，累加这些离散的差值得到一个统计值，作为r通道分量值离散程度的统计值特征，并且相应地将这个统计值作为像素区块对应的特征值。对于例举的这个统计值特征，由于是将图像划分成了多个像素区块，那么可以基于各个像素区块对应的特征值组合构成了整个图像在“r通道分量值离散程度”的色彩特征方面对应的特征值了。
71.需要说明的是，对于任意一个像素区块，如果统计值越大，则表明这些像素点各自r值之间离散程度越大，那么说明在该区块内在r通道上存在有亮暗差异很大的像素点；但反之，若统计值越小则表明离散程度越小，说明在该区块内各个像素点在r通道上亮暗程度差异不大。据此，在对图像中的每个像素区块进行色调映射时，针对每个像素区块的特征值不同，应该适应性地调整映射参数以避免画质损失。
72.第一构建单元13，用于通过向每个特征值赋予不同的权重，构建由多个色彩特征组成的色调映射指标。
73.其中，hdr图像的格式为hdri文件是一种文件，它的扩展名是hdr或tif格式，hdr图像记录了远远超出256个级别的实际场景的亮度值，超出的部分在显示设备屏幕上是显示不出来的。由于大部分显示设备仍然使用最高100nit的显示亮度，那么在将超出256个亮度级别的实际场景使用普通显示设备进行显示前，需要进行了一些亮度色度等方面信息的转换，从而将hdr图像映射成低动态范围图像，这个过程就是色调映射。
74.在本技术实施例中，在进行色调映射的过程中，是基于多个色彩特征构建色调映射指标，而不是仅依赖亮度参考基准点去执行色度映射操作。
75.示例性的，在构建色度映射指标之前，可以预先选取多个色彩特征，针对每个hdr图像，都获取这些色彩特征各自对应的特征值，基于这些特征值的大小，可以赋予不同的权重，从而利用这些色彩特征各自对应的特征值和权重构建一个色度映射指标。
76.例如，以亮度特征和饱和度特征为例，构建的色度映射指标如下：
77.色度映射指标＝权重1*亮度特征值+权重2*饱和度特征值；公式(1)；
78.映射单元14，用于基于色调映射指标，将hdr图像映射于显示设备以输出显示画面。
79.在本技术实施例中，可以采用如下色调映射公式，即公式(2)：
80.色调映射公式如下:输出色调＝色调映射函数(输入色调)；
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公式(2)；
81.其中，该色调映射函数可为线性映射或非线性映射,在此以线性映射举例；输出色调＝色调增益(色度映射指标)*输入色调，藉由预设色调增益曲线，使用“色调映射指标”查找出对应“色调增益”乘上“输入色调”完成色调映射，即得到输出色调。从而基于输出色调，将hdr图像映射于显示设备以输出显示画面。
82.本技术实施例提供了一种高动态范围图像的色调映射装置，本技术提供的装置包括：第一获取单元11、第二获取单元12、第一构建单元13和映射单元14。本技术实施例基于
第一获取单元11获取到的hdr视频数据以得到多个连续帧hdr图像，从而对于每个hdr图像，利用第二获取单元12获取多个色彩特征对应的特征值，以及利用第一构建单元13通过向各个特征值赋予不同的权重以构建由多个色彩特征组成的色调映射指标，利用映射单元14基于该色调映射指标将这个hdr图像映射于显示设备以输出显示画面。因此基于本技术提供的装置，实现了基于由多个色彩特征组成的色调映射指标对每个hdr图像的色调映射处理，相较于现有技术，解决了只依赖亮度参考基准点实现色调映射导致发生画质损失的问题，本技术实施例优化了hdr图像经色调映射得到的画质质量，提升影像的画质表现。
83.在一些变更实施例中，本技术实施例还提供了另一种高动态范围图像的色调映射装置，如图2所示，对上述实施例提供的装置进行进一步细化，以补充更多功能应用。
84.如图2所示，本技术实施例提供的高动态范围图像的色调映射装置，除了包括第一获取单元11、第二获取单元12、第一构建单元13和映射单元14，以及该装置还包括：
85.划分单元15，用于在获取hdr视频数据之后，将hdr视频数据中包含的hdr图像划分成多组图像帧，每组图像帧内包含了多个连续帧hdr图像，即一组图像帧也可称之为“一个图像帧组”；第三获取单元16，用于通过解析每组图像帧，获取每组图像帧对应的特征元素，特征元素用于表征图像帧组的色彩类型；第四获取单元17，用于通过查找预先建立的预设特征元素和预设色彩特征组合策略之间的映射关系，获取与特征元素对应的色彩特征组合策略，其中，每个预设色彩特征组合策略中预先包含了不同的预设色彩特征。
86.其中，对于本技术实施例，特征元素可以是色彩类型，例如可以但不限于是色彩明亮、色彩暗淡、色彩单一或者色彩丰富等等。
87.其中，本技术实施例可以预先设定多种色彩特征组合策略应用于不同实例场景。例如，对于偏重黑白色调的风景场景，因hdr图像携带其他色彩较少，可以利用亮度特征和饱和度特征构建一个预设色彩特征组合策略；而对于明亮且色彩丰富的风景场景，可以利用亮度特征、饱和度特征和色相特征构建一个预设色彩特征组合策略。当然对于构建的预设色彩特征组合策略，根据实际场景需求，还可以加入自定义特征。
88.在本技术实施例中，可以利用不同的预设特征元素指代这些实例场景，示例性的，预设特征元素可以是色彩类型，例如可以但不限于是色彩明亮、色彩暗淡、色彩单一或者色彩丰富等等，从而可以预先建立预设特征元素和预设色彩特征组合策略之间的映射关系，以便后续针对不同的实例场景，基于该映射关系能够选取到最佳的色彩特征组合策略。
89.在本技术实施例中，对于获取到的hdr视频数据所包含的多个连续帧hdr图像，可以划分成多组图像帧，具体的，划分方式可以但不限于是等分方式、不等分方式或两者结合方式。
90.以及，通过解析每组图像帧，获取每组图像帧对应的特征元素，具体实施方法可以但不限于是：先获取图像帧组内各个图像的特征元素，并基于相似性比对，以从中确定可通用于本图像帧组的特征元素，作为该图像帧组对应的特征元素。示例性的，经对本组图像帧组的处理，确定该图像帧组的色彩类型为“偏重黑白色调的风景场景”。
91.优选方式，可以预先设定标准化的特征元素是什么，以这些预设标准化特征元素为基准，判断图像帧组是与哪个匹配的，从而得到图像帧组对应的特征元素。这样操作目的是，避免特征元素呈现多样性，导致难以准确衡量图像帧组应该属于那种特征元素，使得不便于后续查找适用于本图像帧组的色彩特征组合策略了。
92.需要说明的是，本技术实施例希望通过划分操作将原hdr视频数据代表的影像划分成多个小且不同的实例场景，以灵活地搭配不同的预设色彩特征组合策略来处理该小实例场景对应的图像帧组。据此，在对hdr视频数据所包含的hdr图像执行划分成多个图像帧组操作时，既要考虑每组内图像帧的数量足以使得该图像帧组清楚地表达特征元素，又要考虑相邻的两个图像帧组表达的特征元素应该是存在差异的，从而得到两个不同的小实例场景。
93.如图2所示，第二获取单元12，用于基于多个色彩特征，从hdr图像中获取出每个色彩特征对应的特征值，该第二获取单元12还进一步划分为包括：
94.第一获取模块121，用于从特征元素对应的色彩特征组合策略中获取对应的至少一个色彩特征，作为对应的图像帧组所关联的色彩特征。
95.处理模块122，用于基于至少一个色彩特征，对图像帧组内的每个hdr图像进行处理，得到每个hdr图像对应的色彩特征的特征值。
96.在本技术实施例中，不是针对每个hdr图像直接选取哪些色彩特征进行处理，而是对于每个图像帧组对应的特征元素，查找到匹配的色彩特征组合策略，从而利用该色彩特征组合策略对应的色彩特征对整个图像帧组内每个hdr图像进行处理。需要说明的是，如果不同图像帧组对应的特征元素不同，相应的，查找到匹配的色彩特征组合策略不同，从而实现了针对每个图像帧组都能够选择最佳色彩特征进行处理，而不是仅仅只是利用通用的色彩特征进行处理，从而达到对hdr图像的灵活处理需求。
97.如图2所示，该处理模块122进一步可划分为包括：
98.解析子模块1221，用于在图像帧组中，从每个hdr图像中解析出每个色彩特征对应的属性信息；
99.处理子模块1222，用于对每个色彩特征对应的属性信息进行归一化处理，得到hdr图像对应的色彩特征的特征值。
100.在本技术实施例中，以亮度特征和饱和度特征组成的色彩特征组合策略为例，在处理一个图像帧组内每个hdr图像时，从每个hdr图像解析出亮度特征对应的属性信息和饱和度特征对应的属性信息，其中，图像的亮度特征对应属性信息是指由每个像素的亮度值组成的数据信息，图像的饱和度特征对应的属性信息是指由每个像素的饱和度值组成的数据信息。本技术实施例进行归一化处理的目的是将色彩特征的属性信息转换衡量为0至1的取值。
101.示例性的，以亮度特征为例，对于图像的亮度特征对应的属性信息，首先是针对每个像素的亮度值进行归一化处理，再基于此针对整个图像的亮度值进行归一化处理。具体的，针对一个像素的亮度值进行归一化处理，采用如下公式(3)：
102.亮度特征值＝像素的亮度值/亮度量化数值之最大值；
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公式(3)；
103.解释说明为：以8bit举例，输入亮度为128，量化最大数值即为255,则归一化处理为128/255＝0.5019...，经四舍五入至小数点第二位则为0.50，作为该像素在亮度特征的特征值，从而基于这样的特征值衡量一个像素点的亮度是高、中或低。
104.进一步的，在本技术实施例中，对于亮度特征，基于每个像素点的特征值求平均运算，就能够得到整个图像对应的特征值，作为对该图像对应的亮度特征的属性信息的归一化处理结果。
105.如图2所示，构建单元13，用于通过向每个特征值赋予不同的权重，构建由多个色彩特征组成的色调映射指标，该构建单元13进一步可划分为包括：
106.第二获取模块131，用于通过查找预先建立的预设色彩特征组合策略和预设权重曲线之间的映射关系，获取与色彩特征组合策略对应的权重曲线；获取模块131，还用于从色彩特征组合策略中获取对应的至少一个色彩特征，作为对应的图像帧组所关联的色彩特征；确定模块132，用于基于图像帧组所关联的色彩特征，通过查找权重曲线，确定每个色彩特征各自对应的权重；构建模块133，用于利用每个色彩特征各自对应的特征值与权重的乘积，构建由多个色彩特征组成的色调映射指标。
107.在本技术实施例中，可以预先设定多种预设色彩特征组合策略和预设权重曲线之间的映射关系，从而对于一个图像帧组的特征元素所匹配的色彩特征组合策略，能够进一步通过查找该映射关系，获取到相应的权重曲线，以便依据该曲线，进一步实现向色彩特征组合策略所对应的各个色彩特征分配不同的权重。
108.示例性的，仍然以亮度特征和饱和度特征组成的色彩特征组合策略为例，通过查找预先建立的预设色彩特征组合策略和预设权重曲线之间的映射关系，获取到这两个色彩特征组成的组合策略所匹配的权重曲线，如图3所示：横坐标为亮度特征值和饱和度特征值之乘积，由于特征值为经归一化处理后的数值，因此两者乘积最大为1；纵坐标为权重，且最大值为1，例如，可以为饱和度特征值对应的分配权重。从而采用如下色调映射指标公式：
109.色调映射指标＝(1-k)*亮度特征值+k*饱和度特征值；
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公式(4)；
110.其中，k取值区间为【0,1】，如图3示出的曲线，假设亮度特征值越高且饱和度特征值也越高，则横坐标趋近于1，则k取值0.5，则得到色调映射指标为由0.5亮度特征值和0.5饱和度特征值组成，利用这样色调映射指标优化色调映射操作参数，达到避免显示设备画质损失。
111.在本技术实施例中，对于由亮度特征和饱和度特征组成的色彩特征组合策略，基于亮度特征值和饱和度特征值的乘积，查找如图3所示的权重曲线，就能够获得k的值，从而将k代入上述公式(4)，得到适用于该色彩特征组合策略的色调映射指标，从而用于基于该色调映射指标对相应的图像帧组(即，与该色彩特征组合策略适用于的图像帧组)进行色调映射处理。
112.如图2所示，本技术实施例提供的装置还包括：
113.第二构建单元18，用于若预设色彩特征组合策略中包含了两个预设色彩特征，则根据两个预设色彩特征各自对应特征值之乘积与目标权重系数之间存在的关联关系，构建两个预设色彩特征对应的权重曲线，其中，目标权重系数用于表示向两个预设色彩特征中一个预设色彩特征分配的权重。确定单元19，用于将权重曲线，作为由两个预设色彩特征组成的预设色彩特征组合策略所对应的预设权重曲线。
114.对于预设色彩特征组合策略中包含了两个预设色彩特征的实例场景，本技术实施例利用第二构建单元18和确定单元19给出构建对应预设权重曲线的实施过程。
115.示例性的，以亮度特征和饱和度特征为例，对于由这两个色彩特征组成的色调映射指标，在进行色调映射处理时，如果亮度改变对饱和度呈现效果也是会发生影响的，例如，对于人眼观感而言，越亮的地方色彩也会不不清晰甚至泛白，即越高亮度地方其相对饱和度是较低的，因此在构建由这两个色彩特征组成的色调映射指标时，对于如何向色彩特
征分配权重，应该考虑到两个色彩特征共同作用的效果。
116.因此，在本技术实施例中，可以采用根据两个预设色彩特征各自对应特征值之乘积与目标权重系数之间存在的关联关系，去构建两个预设色彩特征对应的权重曲线，如图3所示的预设权重曲线。
117.需要说明的是，如图3所示，纵坐标k所指代的就是“目标权重系数”，它用于表示向两个预设色彩特征中一个预设色彩特征分配的权重，例如作为表示向饱和度特征分配的权重，从而依据这样的“目标权重系数”构建如上述公式(4)的色调映射指标。
118.进一步的，作为对上述图1所示的装置的应用，本技术实施例提供了一种高动态范围图像的色调映射方法。该方法实施例与前述装置实施例对应，为便于阅读，本方法实施例不再对前述装置实施例中细节内容逐一赘述，但应当明确，本实施例中的方法能够对应实现前述装置实施例中的全部内容，该方法如图4所示，对此本技术实施例提供以下具体步骤：
119.201、获取hdr视频数据，hdr视频数据中包含多个连续帧hdr图像。
120.202、基于多个色彩特征，获取hdr图像对应的各个色彩特征的特征值。
121.203、通过向每个特征值赋予不同的权重，构建由多个色彩特征组成的色调映射指标。
122.204、基于色调映射指标，将hdr图像映射于显示设备以输出显示画面。
123.进一步的，作为对上述图2所示的装置的应用，本技术实施例提供了另一种高动态范围图像的色调映射方法。该方法实施例与前述装置实施例对应，为便于阅读，本方法实施例不再对前述装置实施例中细节内容逐一赘述，但应当明确，本实施例中的方法能够对应实现前述装置实施例中的全部内容，该方法如图5所示，对此本技术实施例提供以下具体步骤：
124.301、将hdr视频数据中包含的hdr图像划分成多组图像帧，每组图像帧内包含了多个连续帧hdr图像。
125.302、通过解析每组图像帧，获取每组图像帧对应的特征元素，特征元素用于表征图像帧组的色彩类型。
126.303、通过查找预先建立的预设特征元素和预设色彩特征组合策略之间的映射关系，获取与特征元素对应的色彩特征组合策略，其中，每个预设色彩特征组合策略中预先包含了不同的预设色彩特征。
127.304、获取hdr视频数据，hdr视频数据中包含多个连续帧hdr图像。
128.305、从特征元素对应的色彩特征组合策略中获取对应的至少一个色彩特征，作为对应的图像帧组所关联的色彩特征。
129.306、基于至少一个色彩特征，对图像帧组内的每个hdr图像进行处理，得到每个hdr图像对应的色彩特征的特征值。
130.本步骤可以细化解释说明为：在图像帧组中，从每个hdr图像中解析出每个色彩特征对应的属性信息；对每个色彩特征对应的属性信息进行归一化处理，得到hdr图像对应的色彩特征的特征值。
131.307、通过查找预先建立的预设色彩特征组合策略和预设权重曲线之间的映射关系，获取与色彩特征组合策略对应的权重曲线。
132.本技术实施例例举了预设色彩特征组合策略包含了两个色彩特征的应用场景，本步骤可以细化解释说明如下：
133.若预设色彩特征组合策略中包含了两个预设色彩特征，则根据两个预设色彩特征各自对应特征值之乘积与目标权重系数之间存在的关联关系，构建两个预设色彩特征对应的权重曲线，其中，目标权重系数用于表示向两个预设色彩特征中一个预设色彩特征分配的权重。并且将权重曲线，作为由这两个预设色彩特征组成的预设色彩特征组合策略所对应的预设权重曲线。
134.308、从色彩特征组合策略中获取对应的至少一个色彩特征，作为对应的图像帧组所关联的色彩特征。
135.309、基于图像帧组所关联的色彩特征，通过查找权重曲线，确定每个色彩特征各自对应的权重。
136.310、利用每个色彩特征各自对应的特征值与权重的乘积，构建由多个色彩特征组成的色调映射指标。
137.311、基于色调映射指标，将hdr图像映射于显示设备以输出显示画面。
138.综上所述，本技术实施例提供的高动态范围图像的色调映射装置及方法，利用本技术实施例提供的装置，对于获取到的hdr视频数据所包含的多个连续帧hdr图像，本技术实施例是将它们划分成多个图像帧组，以针对每个图像帧组查找匹配的色彩特征组合策略，并得到对应的多个色彩特征，从而基于这些色彩特征以对图像帧组内的每个hdr图像进行处理，本技术实施例针对不同的图像帧组实现选取最佳匹配的色彩特征组合策略，并进一步的基于匹配的色彩特征组合策略查找最佳匹配的权重曲线，以达到对不同特征元素的图像帧组的灵活处理。
139.以及，对于该图像帧组内的hdr图像，从每个图像中获取色彩特征对应的特征值，以及基于权重曲线向每个特征值赋予不同的权重，构建由多个色彩特征组成的色调映射指标，利用该色调映射指标，将hdr图像映射于显示设备以输出显示画面，以完成对一个图像帧组内各个hdr图像的映射处理，并据此完成对每个图像帧组的映射处理。据此，本技术实施例能够灵活地选取多个色彩特征组成最佳色彩特征组合策略，以用于组成的色调映射指标，实现对每个hdr图像进行色调映射处理，从而尽最大可能避免画质损失，从而优化了hdr图像经色调映射得到的画质质量，提升影像的画质表现。
140.本技术实施例提供的高动态范围图像的色调映射装置包括处理器和存储器，上述第一获取单元、第二获取单元、构建单元和映射单元等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
141.处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来优化了hdr图像经色调映射得到的画质质量，提升影像的画质表现。
142.本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的高动态范围图像的色调映射方法。
143.本技术实施例提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述
的高动态范围图像的色调映射方法。
144.本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
145.在一个典型的配置中，设备包括一个或多个处理器(cpu)、存储器和总线。设备还可以包括输入/输出接口、网络接口等。
146.存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)，存储器包括至少一个存储芯片。存储器是计算机可读介质的示例。
147.计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
148.还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
149.本领域技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
150.以上仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。