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    关 键 词:
    图像 处理 方法 系统
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    摘要
    申请专利号:

    CN201310690424.0

    申请日:

    2013.12.13

    公开号:

    CN104715445A

    公开日:

    2015.06.17

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 3/00申请日:20131213|||公开
    IPC分类号: G06T3/00 主分类号: G06T3/00
    申请人: 腾讯科技(深圳)有限公司
    发明人: 姜德强
    地址: 518000广东省深圳市福田区振兴路赛格科技园2栋东403室
    优先权:
    专利代理机构: 广州华进联合专利商标代理有限公司44224 代理人: 何平; 邓云鹏
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201310690424.0

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.04.06|||2015.09.23|||2015.06.17

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提供了一种图像处理方法,所述方法包括:将待处理图像转化为灰度图像;对所述灰度图像做预设模糊半径的高斯模糊处理,获得参考图像;根据所述参考图像中的参考像素点的灰度值,将灰度值大于灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值减小,将灰度值小于所述灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值增大,获得调整后的图像。本发明提供的图像处理方法,将待处理图像较亮的区域变暗,较暗的区域变亮,达到了调整对比度的目的,而且可以保持待处理图像的亮暗区域分布,图像细节表现更突出。本发明还提供了一种图像处理系统。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种图像处理方法,所述方法包括:
    将待处理图像转化为灰度图像;
    对所述灰度图像做预设模糊半径的高斯模糊处理,获得参考图像;
    根据所述参考图像中的参考像素点的灰度值,将灰度值大于灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值减小,将灰度值小于所述灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值增大,获得调整后的图像。

    2.  根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将待处理图像转化为灰度图像,包括:
    将待处理图像作直方图拉伸处理获得中间图像后,将所述中间图像转化为灰度图像。

    3.  根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设模糊半径与所述待处理图像的行像素点数和/或列像素点数正相关。

    4.  根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述参考图像中的参考像素点的灰度值,将灰度值大于灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值减小,将灰度值小于灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值增大,获得调整后的图像,包括:
    根据所述参考图像中的参考像素点的灰度值和所述待处理图像中与所述参考像素点对应的像素点的像素值,从预置的映射表中查找映射值,并根据所述查找到的映射值生成调整后的图像;
    其中,若所述参考像素点的灰度值大于灰度值阈值,则所述映射值小于所述待处理图像中与所述参考像素点对应的像素点的像素值;若所述参考像素点的灰度值小于所述灰度值阈值,则所述映射值大于所述待处理图像中与所述参考像素点对应的像素点的像素值。

    5.  根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括生成映射表的步骤,包括:
    遍历灰度值和像素值的取值范围,根据灰度值的取值、像素值的取值和所 述灰度值阈值计算映射值;其中,根据大于所述灰度值阈值的所述灰度值的取值计算获得的映射值小于所述像素值的取值;根据小于所述灰度值阈值的所述灰度值的取值计算获得的映射值大于所述像素值的取值;
    根据所述灰度值的取值、所述像素值的取值和所述计算获得的映射值建立映射表。

    6.  根据权利要求1-5任意一项所述的方法,其特征在于,所述待处理图像中的像素点的像素值调整的程度与预设调节程度参数相关;和/或
    所述映射表中的映射值根据所述预设调节程度参数生成。

    7.  一种图像处理系统,其特征在于,所述系统包括:
    灰度图像转化???,用于将待处理图像转化为灰度图像;
    高斯模糊处理???,用于对所述灰度图像做预设模糊半径的高斯模糊处理,获得参考图像;
    像素值调整???,用于根据所述参考图像中的参考像素点的灰度值,将灰度值大于灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值减小,将灰度值小于所述灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值增大,获得调整后的图像。

    8.  根据权利要求7所述的系统,其特征在于,所述灰度图像转化??榛褂糜诮硗枷褡髦狈酵祭齑砘竦弥屑渫枷窈?,将所述中间图像转化为灰度图像。

    9.  根据权利要求7所述的系统,其特征在于,所述预设模糊半径与所述待处理图像的行像素点数和/或列像素点数正相关。

    10.  根据权利要求7所述的系统,其特征在于,所述像素值调整??榛褂糜诟菟霾慰纪枷裰械牟慰枷袼氐愕幕叶戎岛退龃硗枷裰杏胨霾慰枷袼氐愣杂Φ南袼氐愕南袼刂?,从预置的映射表中查找映射值,并根据所述查找到的映射值生成调整后的图像;其中,若所述参考像素点的灰度值大于灰度值阈值,则所述映射值小于所述待处理图像中与所述参考像素点对应的像素点的像素值;若所述参考像素点的灰度值小于所述灰度值阈值,则所述映射值大 于所述待处理图像中与所述参考像素点对应的像素点的像素值。

    11.  根据权利要求10所述的系统,其特征在于,所述系统还包括映射表生成???,包括:
    映射值计算???,用于遍历灰度值和像素值的取值范围,根据灰度值的取值、像素值的取值和所述灰度值阈值计算映射值;其中,根据大于所述灰度值阈值的所述灰度值的取值计算获得的映射值小于所述像素值的取值;根据小于所述灰度值阈值的所述灰度值的取值计算获得的映射值大于所述像素值的取值;
    映射表建立???,用于根据所述灰度值的取值、所述像素值的取值和所述计算获得的映射值建立映射表。

    12.  根据权利要求7-11任意一项所述的系统,其特征在于,所述待处理图像中的像素点的像素值调整的程度与预设调节程度参数相关;和/或
    所述映射表中的映射值根据所述预设调节程度参数生成。

    说明书

    说明书图像处理方法和系统
    技术领域
    本发明涉及图像处理技术领域,特别是涉及一种图像处理方法和系统。
    背景技术
    图像对比度指的是一幅图像中亮暗最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量,差异范围越大代表对比度越大,差异范围越小代表对比度越小,调整图像对比度是增强图像显示效果的重要手段。传统的调整图像对比度的方法一般是将图像转换到HSV(色相-饱和度-亮度)颜色空间或LAB(L表示亮度,A表示从洋红色至绿色的范围,B表示从黄色至蓝色的范围)颜色空间,再调整亮度分量(V或L)的亮度曲线来改变调整前后像素点的亮度对应关系,从而达到调整图像的整体对比度的目的。
    然而,采用传统的调整图像对比度的方法获得的调整后的图像,不能充分表现图像的细节,而且可能破坏图像的亮暗区域分布,因此传统的对比度调整方法调整效果不够理想。
    发明内容
    基于此,有必要针对采用传统的调整图像对比度的方法可能破坏图像的亮暗区域分布的技术问题,提供一种图像处理方法和系统。
    一种图像处理方法,所述方法包括:
    将待处理图像转化为灰度图像;
    对所述灰度图像做预设模糊半径的高斯模糊处理,获得参考图像;
    根据所述参考图像中的参考像素点的灰度值,将灰度值大于灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值减小,将灰度值小于所述灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值增大,获得调整后的图像。
    一种图像处理系统,所述系统包括:
    灰度图像转化???,用于将待处理图像转化为灰度图像;
    高斯模糊处理???,用于对所述灰度图像做预设模糊半径的高斯模糊处理,获得参考图像;
    像素值调整???,用于根据所述参考图像中的参考像素点的灰度值,将灰度值大于灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值减小,将灰度值小于所述灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值增大,获得调整后的图像。
    上述图像处理方法和系统,通过将待处理图像转化为灰度图像,再对灰度图像进行高斯模糊处理获得参考图像,这样获得的参考图像可以反映出待处理图像的亮暗区域分布。然后再根据参考图像的参考像素点的灰度值,将灰度值大于灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值减小,即将待处理图像中较亮的像素点调暗;将灰度值小于灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值增大,即将待处理图像中较暗的像素点调亮,从而获得调整后的图像。这样获得的调整后的图像,与待处理图像相比,较亮的区域变暗,较暗的区域变亮,达到了调整对比度的目的,而且可以保持待处理图像的亮暗区域分布,图像细节表现更突出。
    附图说明
    图1为一个实施例中图像处理方法的流程示意图;
    图2为一个实施例中待处理图像、直接将待处理图像转化为灰度图像后经高斯模糊处理获得的参考图像、将待处理图像进行直方图拉伸处理后的图像以及根据经过直方图拉伸处理后的图像生成的参考图像的对比示意图;
    图3为一个具体应用场景中构造的映射表的局部示意图;
    图4为一个具体应用场景中待处理图像的示意图;
    图5为将图4中的待处理图像进行直方图拉伸处理后转化为灰度图,再进行模糊半径为行像素点数的1/10的高斯模糊处理后获得的参考图像的示意图;
    图6为根据图4中的待处理图像和图5中的参考图像获得的调整后的图像的示意图;
    图7为一个实施例中图像处理系统的结构框图;
    图8为另一个实施例中图像处理系统的结构框图;
    图9为一个实施例中能实现本发明实施例的一个计算机系统的??橥?。
    具体实施方式
    为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
    除非上下文另有特定清楚的描述,本发明中的元件和组件,数量既可以单个的形式存在,也可以多个的形式存在,本发明并不对此进行限定。本发明中的步骤虽然用标号进行了排列,但并不用于限定步骤的先后次序,除非明确说明了步骤的次序或者某步骤的执行需要其他步骤作为基础,否则步骤的相对次序是可以调整的??梢岳斫?,本文中所使用的术语“和/或”涉及且涵盖相关联的所列项目中的一者或一者以上的任何和所有可能的组合。
    如图1所示,在一个实施例中,提供了一种图像处理方法,该方法包括:
    步骤102,将待处理图像转化为灰度图像。
    待处理图像是指需要进行对比度调整的图像??梢岳斫獾氖?,图像的亮度、饱和度、对比度等画质参数具有相关性,对待处理图像对比度的调整也会使得待处理图像的其它画质参数得到改善。
    将待处理图像转换为灰度图像,具体地,可遍历待处理图像的每一个像素点,取每个像素点的像素值的R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量的加权平均值或者平均值作为灰度图像中的对应像素点的灰度值;或者取每个像素点的像素值的R、G、B三个分量中最大或最小的分量作为灰度图像中的对应像素点的灰度值,从而获得灰度图像。
    步骤104,对灰度图像做预设模糊半径的高斯模糊处理,获得参考图像。
    对灰度图像做高斯模糊处理,是分别将灰度图像的每个像素点为中心像素 点,计算该中心像素点和距离该中心像素点距离在预设模糊半径以内的像素点的灰度值的加权平均值,且各个参与计算的像素点的灰度值的权重服从二维正态分布。计算时距离中心像素点越近的像素点的像素值权重越大,且中心像素点自身的权重最大。将计算获得的每个加权平均值分别作为参考图像中与中心像素点对应的像素点的像素值,这样就获得了参考图像。
    对灰度图像进行高斯模糊处理,使得处理后获得的参考图像去掉了灰度图像中细节对整体亮暗区域分布的影响,可以很好的体现待处理图像中的亮暗区域分布,而且参考图像中亮暗过渡平滑,避免了亮度突变。在后续参考该参考图像对待处理图像的像素值进行调整的步骤中,既能考虑到待处理图像中区域的亮暗区域分布,又能防止像素值的突变带来的颜色突变,从而避免图像失真。
    在一个实施例中,预设模糊半径与待处理图像的行像素点数和/或列像素点数正相关。
    本实施例中,预设模糊半径与待处理图像的行像素点数和/或列像素点数正相关,预设模糊半径随着行像素点数和/或列像素点数的增大而增大,减小而减小。而预设模糊半径的大小影响了参考图像的高斯模糊效果,预设模糊半径越小,参考图像越清晰,细节保留越多,亮暗变化越复杂;相反,预设模糊半径越大,参考图像越模糊,细节去除的越多,亮暗过渡越平滑。因此,本实施例中,由于预设模糊半径与待处理图像的行像素点数和/或列像素点数正相关,因此不论待处理图像尺寸如何变化,都能得到模糊效果基本一致的参考图像,从而保证使用该参考图像调整待处理图像的对比度时都能够达到预期效果。
    在一个实施例中,预设模糊半径为行像素点数和列像素点数中较小的值的0.01~0.3倍,尤其是0.03~0.2倍。当预设模糊半径为行像素点数和列像素点数中较小的值的0.01~0.3倍时,参考图像表现亮暗区域分布的能力较为理想。而当预设模糊半径为行像素点数和列像素点数中较小的值的0.03~0.2倍时,参考图像中亮暗过渡平滑程度比较适中,既保证了亮暗过渡的平滑,又避免了过度平滑导致参考图像中各个像素点的灰度值趋于一致,从而无法体现待处理图像的亮暗区域分布情况。
    步骤106,根据参考图像中的参考像素点的灰度值,将灰度值大于灰度值阈 值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值减小,将灰度值小于灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值增大,获得调整后的图像。
    参考像素点是指参考图像中的像素点,本实施例以参考图像中的参考像素点的灰度值作为参考,对待处理图像中的对应像素点的像素值进行调整,从而实现调整待处理图像的对比度。
    具体地,可遍历参考图像中的各个参考像素点,判断当前参考像素点的灰度值是否大于或等于灰度值阈值,若是则将当前参考像素点的灰度值和待处理图像中与当前参考像素点对应的像素点的像素值代入第一函数获得函数值;若否则将当前参考像素点的灰度值和待处理图像中与当前参考像素点对应的像素点的像素值代入第二函数获得函数值。再将获得的函数值作为调整后的图像中与当前参考像素点对应的像素点的像素值,从而获得调整后的图像。这样,待处理图像的各个像素点的像素值的增大或减小的程度与灰度图像中对应的参考像素点的灰度值相关,且像素值的具体增大或减小的程度可根据实际需要通过调整第一函数和第二函数确定。其中,第一函数和/或第二函数可为指数函数、对数函数或幂函数等非线性函数,也可为线性函数。
    其中,当当前参考像素点的灰度值不等于灰度值阈值时,代入第一函数获得的函数值小于当前参考像素点对应的像素点的像素值,从而实现将灰度值大于灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值减小。代入第二函数获得的函数值大于当前参考像素点对应的像素点的像素值,从而实现将灰度值小于灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值增大。
    而且当当前参考像素点的灰度值等于灰度值阈值时,代入第一函数获得的函数值与假设将当前参考像素点的灰度值和待处理图像中与当前参考像素点对应的像素点的像素值代入第二函数获得的函数值相等,且都等于待处理图像中与当前参考像素点对应的像素点的像素值。这样第一函数与第二函数的曲线在灰度值阈值处连续,可防止调整后的图像在对应灰度值阈值处附近发生像素值跳变,从而导致图像颜色的跳变。第一函数与第二函数的曲线构成S型曲线时 调整图像对比度效果较佳。
    在一个实施例中,在执行步骤106之前,可先将参考像素点的灰度值和待调整像素的像素值进行归一化处理,在步骤106中生成调整后的图像时再进行逆归一化处理,从而获得调整后的图像。这样可以消除量纲的影响,降低计算复杂度,从而提高图像对比度调整的整个处理过程的效率。
    上述图像处理方法,通过将待处理图像转化为灰度图像,再对灰度图像进行高斯模糊处理获得参考图像,这样获得的参考图像可以反映出待处理图像的亮暗区域分布。然后再根据参考图像中的参考像素点的灰度值,将灰度值大于灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值减小,即将待处理图像中较亮的像素点调暗;将灰度值小于灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值增大,即将待处理图像中较暗的像素点调亮,从而获得调整后的图像。这样获得的调整后的图像,与待处理图像相比,较亮的区域变暗,较暗的区域变亮,达到了调整对比度的目的,而且可以保持待处理图像的亮暗区域分布,图像细节表现更突出。
    在一个实施例中,步骤102包括:将待处理图像作直方图拉伸处理,将处理后的待处理图像转化为灰度图像。
    对待处理图像进行直方图拉伸处理,可先统计待处理图像中各个级别的像素值的个数,然后通过预设算法将待处理图像中分布较集中的像素值进行线性或非线性扩展,以使得待处理图像中的像素值分布到较宽的范围。本实施例中先对待处理图像进行直方图拉伸,处理后的待处理图像的对比度得到提升,亮暗对比加强,这样获得的参考图像中亮暗区域分布体现的更加明显,从而使得最终调整后的图像中对比度调整的效果更加显著。尤其是当待处理图像本身对比度比较差时,比如夜晚拍摄的图像,通过直方图拉伸处理后与不经过直方图拉伸处理相比,图像对比度调整的效果更为突出
    举例说明,如图2所示,图中2a是待处理图像;2b是将待处理图像2a转化为灰度图像后进行模糊半径为列像素点数的1/10的高斯模糊处理后获得的参考图像;2c是对待处理图像2a进行直方图拉伸处理后获得的图像;2d是将图像2c转化为灰度图像后进行模糊半径为列像素点数的1/10的高斯模糊处理后获得 的参考图像。明显可以看出,由于待处理图像2a的对比度比较低,使得参考图像2b中各个像素的灰度值趋于一致,已经无法体现待处理图像2a的亮暗区域分布;而经过直方图拉伸处理后获得的参考图像2d却可以体现待处理图像2a的亮暗区域分布。
    在一个实施例中,步骤106包括:根据参考图像中的参考像素点的灰度值和待处理图像中与参考像素点对应的像素点的像素值,从预置的映射表中查找映射值,并根据查找到的映射值生成调整后的图像。其中,若参考像素点的灰度值大于灰度值阈值,则映射值小于待处理图像中与参考像素点对应的像素点的像素值;若参考像素点的灰度值小于灰度值阈值,则映射值大于待处理图像中与参考像素点对应的像素点的像素值。
    本实施例中,预置的映射表中包括参考像素点的灰度值、待处理图像的像素点的像素值和调整后的图像的像素点的像素值之间的映射关系。调整待处理图像的对比度时,可直接根据参考像素点的灰度值和待处理图像的对应像素点的像素值,从映射表中查找对应的映射值,将该映射值作为调整后的图像中与参考像素点对应的像素点的像素值,从而获得调整后的图像。
    进一步地,映射表中的映射值具有特性(1)和(2):(1)若参考像素点的灰度值大于灰度值阈值,则映射值小于待处理图像中与参考像素点对应的像素点的像素值。(2)若参考像素点的灰度值小于灰度值阈值,则映射值大于待处理图像中与参考像素点对应的像素点的像素值。从而实现将灰度值大于灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值减小,将灰度值小于灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值增大。
    本实施例中,通过直接从映射表中读取映射值来生成调整后的图像,可极大地提高运算速度,以满足快速调整图像对比度的需求。
    在一个实施例中,该图像处理方法还包括生成映射表的步骤,包括步骤11)~12):
    步骤11),遍历灰度值和像素值的取值范围,根据灰度值的取值、像素值的取值和灰度值阈值计算映射值。其中,根据大于灰度值阈值的灰度值的取值计算获得的映射值小于像素值的取值;根据小于灰度值阈值的灰度值的取值计算 获得的映射值大于像素值的取值。
    具体地,灰度值和像素值的取值范围一般均为[0,255],灰度值和像素值分别取遍[0,255]中的每个值,并计算每个灰度值的取值和像素值的取值对应的映射值。进一步地,在计算每个灰度值的取值和像素值的取值对应的映射值时,判断当前灰度值的取值是否大于或等于灰度值阈值,若是则将当前灰度值的取值和当前像素值的取值代入第一函数获得映射值;若否则将当前灰度值的取值和当前像素值的取值代入第二函数获得映射值。其中,第一函数和/或第二函数可为指数函数、对数函数或幂函数等非线性函数,也可为线性函数。
    其中,当当前灰度值的取值不等于灰度值阈值时,代入第一函数获得的映射值小于当前像素值的取值;代入第二函数获得的映射值大于当前像素值的取值。当当前灰度值的取值等于灰度值阈值时,代入第一函数获得的映射值与假设将当前灰度值的取值和当前像素值的取值代入第二函数获得的映射值相等,且该映射值等于当前像素值的取值。这样第一函数与第二函数的曲线在灰度值阈值处连续,可防止像素值的跳变带来的颜色的跳变。第一函数与第二函数的曲线构成S型曲线时调整图像对比度效果较佳。
    步骤12),根据灰度值的取值、像素值的取值和计算获得的映射值建立映射表。
    根据灰度值的取值、像素值的取值和计算获得的映射值,可构成256*256的二维映射表。像素值可由R、G、B三个分量构成,这三个分量的取值范围同样为[0,255],而不论是哪个分量,若分量的值相同,则其与同样的灰度值对应的映射值是相同的,因此只需构造256*256的二维映射表,而无需构造2563*256的二维映射表。而且256*256的二维映射表的查询性能要明显优于2563*256的二维映射表的查询性能。
    本实施例中,通过步骤11)~12),提供了生成映射表的步骤,使用生成的映射表可以达到快速查询获得映射值,从而获得调整后的图像的目的,可提高调整图像对比度的处理过程的效率。
    在一个实施例中,待处理图像中的像素点的像素值调整的程度与预设调节程度参数相关;和/或映射表中的映射值根据预设调节程度参数生成。
    本实施例中,待处理图像中的像素点的像素值调整的程度除与对应的参考像素点的灰度值相关外,还与预设调节程度参数相关。映射表中的映射值的生成过程引入了预设调节程度参数。具体地,可在上述第一函数和第二函数中引入调节程度参数这个自变量,通过调节预设调节程度参数的大小从而调整像素点的像素值减小或增大的程度,进而控制对比度调整的效果。
    本实施例中,用户可通过预先设置调节程度参数的值的大小,来控制待处理图像中的像素点的像素值减小或增大的程度,从而可以根据实际调整需求控制对比度调整的力度,提高了该图像处理方法的应用兼容性。
    下面用一个具体应用场景来说明上述图像处理方法的原理,包括步骤21)~24)。
    21),将灰度值和像素值取遍[0,255]中的各个值,将大于或等于灰度值阈值的灰度值的取值和像素值的取值代入上述第一函数计算获得对应的映射值;将小于灰度值阈值的灰度值的取值和像素值的取值代入上述第二函数计算获得对应的映射值。然后构造一个二维映射表,如图3所示,该映射表的一个维度302表示灰度值的取值,另一个维度304表示像素值的取值,将计算获得的映射值填入映射表中灰度值的取值和像素值的取值所对应的位置306,最终获得256*256的二维映射表。
    22),图4为待处理图像的示意图,从图4可看出,待处理图像的暗部(如图4中的402、404部分)太暗,而亮部(如图4中的406部分)又太亮,以至于图像的细节(如图4中404部分中的管道部分)难以看清,因此需要调整图4中待处理图像的对比度。
    23),将图4中的待处理图像进行直方图拉伸处理后转化为灰度图,再进行模糊半径为行像素点数(由于行像素点数小于列像素点数)的1/10的高斯模糊处理,获得如图5中所示的参考图像??梢悦飨钥闯?,图5中的参考图像去掉了图4中的待处理图像的细节,但保留了图4中的待处理图像的亮暗区域分布,且亮暗过渡平滑,避免了灰度值的突变。
    24),根据图5中的参考图像的各个参考像素点的灰度值,以及图4中的待处理图像中与参考像素点对应的像素点的像素值,从步骤21)中所获得的映射 表中查找映射值,根据获得的映射值,生成如图6所示的调整后的图像??梢悦飨钥闯?,相对于图4中待处理图像的暗部(如图4中的402、404部分)和亮部(如图4中的406部分),图6中调整后的图像的暗部(如图6中的602、604部分)变亮,调整后的图像的亮部(如图6中的606)变暗,亮暗差距减少,降低了对比度,而且保留了图4中待处理图像的亮暗区域分布,亮暗过渡平滑,达到了图像增强的效果。
    如图7所示,在一个实施例中,提供了一种图像处理系统,包括:灰度图像转化???02、高斯模糊处理???04和像素值调整???06。
    灰度图像转化???02用于将待处理图像转化为灰度图像。
    具体地,灰度图像转化???02可用于遍历待处理图像的每一个像素点,取每个像素点的像素值的R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量的加权平均值或者平均值作为灰度图像中的对应像素点的灰度值;或者取每个像素点的像素值的R、G、B三个分量中最大或最小的分量作为灰度图像中的对应像素点的灰度值,从而获得灰度图像。
    高斯模糊处理???04用于对灰度图像做预设模糊半径的高斯模糊处理,获得参考图像。
    具体地,高斯模糊处理???04可用于分别将灰度图像的每个像素点为中心像素点,计算该中心像素点和距离该中心像素点距离在预设模糊半径以内的像素点的灰度值的加权平均值,且各个参与计算的像素点的灰度值的权重服从二维正态分布。计算时距离中心像素点越近的像素点的像素值权重越大,且中心像素点自身的权重最大。将计算获得的每个加权平均值分别作为参考图像中与中心像素点对应的像素点的像素值,这样就获得了参考图像。
    高斯模糊处理???04用于对灰度图像进行高斯模糊处理,使得处理后获得的参考图像去掉了灰度图像中细节对整体亮暗区域分布的影响,可以很好的体现待处理图像中的亮暗区域分布,而且参考图像中亮暗过渡平滑,避免了亮度突变。在后续参考该参考图像对待处理图像的像素值进行调整的步骤中,既能考虑到待处理图像中区域的亮暗区域分布,又能防止像素值的突变带来的颜 色突变,从而避免图像失真。
    像素值调整???06用于根据参考图像中的参考像素点的灰度值,将灰度值大于灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值减小,将灰度值小于灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值增大,获得调整后的图像。
    参考像素点是指参考图像中的像素点,像素值调整???06用于以参考图像中的参考像素点的灰度值作为参考,对待处理图像中的对应像素点的像素值进行调整,从而实现调整待处理图像的对比度。
    具体地,像素值调整???06可用于遍历参考图像中的各个参考像素点,判断当前参考像素点的灰度值是否大于或等于灰度值阈值,若是则将当前参考像素点的灰度值和待处理图像中与当前参考像素点对应的像素点的像素值代入第一函数获得函数值;若否则将当前参考像素点的灰度值和待处理图像中与当前参考像素点对应的像素点的像素值代入第二函数获得函数值。像素值调整???06用于再将获得的函数值作为调整后的图像中与当前参考像素点对应的像素点的像素值,从而获得调整后的图像。这样,待处理图像的各个像素点的像素值的增大或减小的程度与灰度图像中对应的参考像素点的灰度值相关。其中,第一函数和/或第二函数可为指数函数、对数函数或幂函数等非线性函数,也可为线性函数。
    其中,当当前参考像素点的灰度值不等于灰度值阈值时,代入第一函数获得的函数值小于当前参考像素点对应的像素点的像素值,从而实现将灰度值大于灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值减小。代入第二函数获得的函数值大于当前参考像素点对应的像素点的像素值,从而实现将灰度值小于灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值增大。
    而且当当前参考像素点的灰度值等于灰度值阈值时,代入第一函数获得的函数值与假设将当前参考像素点的灰度值和待处理图像中与当前参考像素点对应的像素点的像素值代入第二函数获得的函数值相等,且都等于待处理图像中与当前参考像素点对应的像素点的像素值。这样第一函数与第二函数的曲线在 灰度值阈值处连续,可防止调整后的图像在对应灰度值阈值处附近发生像素值跳变,从而导致图像颜色的跳变。第一函数与第二函数的曲线构成S型曲线时调整图像对比度效果较佳。
    上述图像处理系统,通过将待处理图像转化为灰度图像,再对灰度图像进行高斯模糊处理获得参考图像,这样获得的参考图像可以反映出待处理图像的亮暗区域分布。然后再根据参考图像中的参考像素点的灰度值,将灰度值大于灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值减小,即将待处理图像中较亮的像素点调暗;将灰度值小于灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值增大,即将待处理图像中较暗的像素点调亮,从而获得调整后的图像。这样获得的调整后的图像,与待处理图像相比,较亮的区域变暗,较暗的区域变亮,达到了调整对比度的目的,而且可以保持待处理图像的亮暗区域分布,图像细节表现更突出。
    在一个实施例中,像素值调整???06还可用于在调整待处理图像的像素前,先将参考像素点的灰度值和待调整像素的像素值进行归一化处理,像素值调整???06还可用于在生成调整后的图像时再进行逆归一化处理,从而获得调整后的图像。这样可以消除量纲的影响,降低计算复杂度,从而提高图像对比度调整的整个处理过程的效率。
    在一个实施例中,灰度图像转化???02还用于将待处理图像作直方图拉伸处理获得中间图像后,将中间图像转化为灰度图像。
    具体地,灰度图像转化???02可用于先统计待处理图像中各个级别的像素值的个数,然后用于预设算法将待处理图像中分布较集中的像素值进行线性或非线性扩展,以使得待处理图像中的像素值分布到较宽的范围。本实施例中先对待处理图像进行直方图拉伸,处理后的待处理图像的对比度得到提升,亮暗对比加强,这样获得的参考图像中亮暗区域分布体现的更加明显,从而使得最终调整后的图像中对比度调整的效果更加显著。尤其是当待处理图像本身对比度比较差时,比如夜晚拍摄的图像,通过直方图拉伸处理后与不经过直方图拉伸处理相比,图像对比度调整的效果更为突出。
    在一个实施例中,预设模糊半径与待处理图像的行像素点数和/或列像素点 数正相关。
    本实施例中,预设模糊半径与待处理图像的行像素点数和/或列像素点数正相关,预设模糊半径随着行像素点数和/或列像素点数的增大而增大,减小而减小。而预设模糊半径的大小影响了参考图像的高斯模糊效果,预设模糊半径越小,参考图像越清晰,细节保留越多,亮暗变化越复杂;相反,预设模糊半径越大,参考图像越模糊,细节去除的越多,亮暗过渡越平滑。因此,本实施例中,由于预设模糊半径与待处理图像的行像素点数和/或列像素点数正相关,因此不论待处理图像尺寸如何变化,都能得到模糊效果基本一致的参考图像,从而保证使用该参考图像调整待处理图像的对比度时都能够达到预期效果。
    在一个实施例中,预设模糊半径为行像素点数和列像素点数中较小的值的0.01~0.3倍,尤其是0.03~0.2倍。当预设模糊半径为行像素点数和列像素点数中较小的值的0.01~0.3倍时,参考图像表现亮暗区域分布的能力较为理想。而当预设模糊半径为行像素点数和列像素点数中较小的值的0.03~0.2倍时,参考图像中亮暗过渡平滑程度比较适中,既保证了亮暗过渡的平滑,又避免了过度平滑导致参考图像中各个像素点的灰度值趋于一致,从而无法体现待处理图像的亮暗区域分布情况。
    在一个实施例中,像素值调整???06还用于根据参考图像中的参考像素点的灰度值和待处理图像中与参考像素点对应的像素点的像素值,从预置的映射表中查找映射值,并根据查找到的映射值生成调整后的图像。其中,若参考像素点的灰度值大于灰度值阈值,则映射值小于待处理图像中与参考像素点对应的像素点的像素值;若参考像素点的灰度值小于灰度值阈值,则映射值大于待处理图像中与参考像素点对应的像素点的像素值。
    本实施例中,预置的映射表中包括参考像素点的灰度值、待处理图像的像素点的像素值和调整后的图像的像素点的像素值之间的映射关系。像素值调整???06可用于直接根据参考像素点的灰度值和待处理图像的对应像素点的像素值,从映射表中查找对应的映射值,将该映射值作为调整后的图像中与参考像素点对应的像素点的像素值,从而获得调整后的图像。
    进一步地,映射表中的映射值具有特性(1)和(2):(1)若参考像素点的 灰度值大于灰度值阈值,则映射值小于待处理图像中与参考像素点对应的像素点的像素值。(2)若参考像素点的灰度值小于灰度值阈值,则映射值大于待处理图像中与参考像素点对应的像素点的像素值。从而实现将灰度值大于灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值减小,将灰度值小于灰度值阈值的参考像素点所对应的待处理图像的像素点的像素值增大。
    本实施例中,通过直接从映射表中读取映射值来生成调整后的图像,可极大地提高运算速度,以满足快速调整图像对比度的需求。
    如图8所示,在一个实施例中,系统还包括映射表生成???01,用于生成映射表,映射表生成???01包括映射值计算???01a和映射表建立???01b。
    映射值计算???01a用于遍历灰度值和像素值的取值范围,根据灰度值的取值、像素值的取值和灰度值阈值计算映射值。其中,根据大于灰度值阈值的灰度值的取值计算获得的映射值小于像素值的取值;根据小于灰度值阈值的灰度值的取值计算获得的映射值大于像素值的取值。
    具体地,灰度值和像素值的取值范围一般均为[0,255],映射值计算???01a可用于将灰度值和像素值分别取遍[0,255]中的每个值,并计算每个灰度值的取值和像素值的取值对应的映射值。进一步地,映射值计算???01a用在计算每个灰度值的取值和像素值的取值对应的映射值时,判断当前灰度值的取值是否大于或等于灰度值阈值,若是则将当前灰度值的取值和当前像素值的取值代入第一函数获得映射值;若否则将当前灰度值的取值和当前像素值的取值代入第二函数获得映射值。其中,第一函数和/或第二函数可为指数函数、对数函数或幂函数等非线性函数,也可为线性函数。
    其中,当当前灰度值的取值不等于灰度值阈值时,代入第一函数获得的映射值小于当前像素值的取值;代入第二函数获得的映射值大于当前像素值的取值。当当前灰度值的取值等于灰度值阈值时,代入第一函数获得的映射值与假设将当前灰度值的取值和当前像素值的取值代入第二函数获得的映射值相等,且该映射值等于当前像素值的取值。这样第一函数与第二函数的曲线在灰度值阈值处连续,可防止像素值的跳变带来的颜色的跳变。第一函数与第二函数的曲线构成S型曲线时调整图像对比度效果较佳。
    映射表建立???01b用于根据灰度值的取值、像素值的取值和计算获得的映射值建立映射表。
    映射表建立???01b可用于根据灰度值的取值、像素值的取值和计算获得的映射值,构成256*256的二维映射表。像素值可由R、G、B三个分量构成,这三个分量的取值范围同样为[0,255],而不论是哪个分量,若分量的值相同,则其与同样的灰度值对应的映射值是相同的,因此只需构造256*256的二维映射表,而无需构造2563*256的二维映射表。而且256*256的二维映射表的查询性能要明显优于2563*256的二维映射表的查询性能。
    本实施例中,映射表生成???01用于生成映射表,使用生成的映射表可以达到快速查询获得映射值,从而获得调整后的图像的目的,可提高调整图像对比度的处理过程的效率。
    在一个实施例中,待处理图像中的像素点的像素值调整的程度与预设调节程度参数相关;和/或映射表中的映射值根据预设调节程度参数生成。
    本实施例中,待处理图像中的像素点的像素值调整的程度除与对应的参考像素点的灰度值相关外,还与预设调节程度参数相关。映射表中的映射值的生成过程引入了预设调节程度参数。具体地,可在上述第一函数和第二函数中引入调节程度参数这个自变量,通过调节预设调节程度参数的大小从而调整像素点的像素值减小或增大的程度,进而控制对比度调整的效果。
    本实施例中,用户可通过预先设置调节程度参数的值的大小,来控制待处理图像中的像素点的像素值减小或增大的程度,从而可以根据实际调整需求控制对比度调整的力度,提高了该图像处理方法的应用兼容性。
    图9为能实现本发明实施例的一个计算机系统1000的??橥?。该计算机系统1000只是一个适用于本发明的计算机环境的示例,不能认为是提出了对本发明的使用范围的任何限制。计算机系统1000也不能解释为需要依赖于或具有图示的示例性的计算机系统1000中的一个或多个部件的组合。
    图9中示出的计算机系统1000是一个适合用于本发明的计算机系统的例子。具有不同子系统配置的其它架构也可以使用。例如有大众所熟知的台式机、 笔记本、个人数字助理、智能电话、平板电脑、便携式媒体播放器、机顶盒等类似设备可以适用于本发明的一些实施例。但不限于以上所列举的设备。
    如图9所示,计算机系统1000包括处理器1010、存储器1020和系统总线1022。包括存储器1020和处理器1010在内的各种系统组件连接到系统总线1022上。处理器1010是一个用来通过计算机系统中基本的算术和逻辑运算来执行计算机程序指令的硬件。存储器1020是一个用于临时或永久性存储计算程序或数据(例如,程序状态信息)的物理设备。系统总线1020可以为以下几种类型的总线结构中的任意一种,包括存储器总线或存储控制器、外设总线和局部总线。处理器1010和存储器1020可以通过系统总线1022进行数据通信。其中存储器1020包括只读存储器(ROM)或闪存(图中都未示出),以及随机存取存储器(RAM),RAM通常是指加载了操作系统和应用程序的主存储器。
    计算机系统1000还包括显示接口1030(例如,图形处理单元)、显示装置1040(例如,液晶显示器)、音频接口1050(例如,声卡)以及音频设备1060(例如,扬声器)。显示装置1040和音频设备1060是用于体验多媒体内容的媒体设备。
    计算机系统1000一般包括一个存储设备1070。存储设备1070可以从多种计算机可读介质中选择,计算机可读介质是指可以通过计算机系统1000访问的任何可利用的介质,包括移动的和固定的两种介质。例如,计算机可读介质包括但不限于,闪速存储器(微型SD卡),CD-ROM,数字通用光盘(DVD)或其它光盘存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其它磁存储设备,或者可用于存储所需信息并可由计算机系统1000访问的任何其它介质。
    计算机系统1000还包括输入装置1080和输入接口1090(例如,IO控制器)。用户可以通过输入装置1080,如键盘、鼠标、显示装置1040上的触摸面板设备,输入指令和信息到计算机系统1000中。输入装置1080通常是通过输入接口1090连接到系统总线1022上的,但也可以通过其它接口或总线结构相连接,如通用串行总线(USB)。
    计算机系统1000可在网络环境中与一个或者多个网络设备进行逻辑连接。网络设备可以是个人电脑、服务器、路由器、智能电话、平板电脑或者其它公 共网络节点。计算机系统1000通过局域网(LAN)接口1100或者移动通信单元1110与网络设备相连接。局域网(LAN)是指在有限区域内,例如家庭、学校、计算机实验室、或者使用网络媒体的办公楼,互联组成的计算机网络。WiFi和双绞线布线以太网是最常用的构建局域网的两种技术。WiFi是一种能使计算机系统1000间交换数据或通过无线电波连接到无线网络的技术。移动通信单元1110能在一个广阔的地理区域内移动的同时通过无线电通信线路接听和拨打电话。除了通话以外,移动通信单元1110也支持在提供移动数据服务的2G,3G或4G蜂窝通信系统中进行互联网访问。
    应当指出的是,其它包括比计算机系统1000更多或更少的子系统的计算机系统也能适用于发明。例如,计算机系统1000可以包括能在短距离内交换数据的蓝牙单元,用于照相的图像传感器,以及用于测量加速度的加速计。
    如上面详细描述的,适用于本发明的计算机系统1000能执行图像处理方法的指定操作。计算机系统1000通过处理器1010运行在计算机可读介质中的软件指令的形式来执行这些操作。这些软件指令可以从存储设备1070或者通过局域网接口1100从另一设备读入到存储器1020中。存储在存储器1020中的软件指令使得处理器1010执行上述的图像处理方法。此外,通过硬件电路或者硬件电路结合软件指令也能同样实现本发明。因此,实现本发明并不限于任何特定硬件电路和软件的组合。
    以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的?;し段?。因此,本发明专利的?;し段вσ运饺ɡ笪??!  ∧谌堇醋宰ɡ鴚ww.www.4mum.com.cn转载请标明出处

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