本發明專利技術提供一種高動態范圍視頻圖像處理方法、計算機裝置及計算機可讀存儲介質，該方法包括統計輸入圖像的局部亮度信息，對輸入圖像進行邊緣檢測，獲取每一像素的邊緣強度權重值；將輸入圖像劃分為多個區域，計算每一區域的區域暗部值，計算每一像素的暗部強度值；對輸入圖像進行邊緣增強，對邊緣增強后的圖像進行色彩空間轉換，進行電光轉換；對RGB色彩值數據進行局部亮度截取：根據監視器的最大亮度值對RGB色彩值數據進行截取；對截取后的RGB色彩值數據進行色域變換，并進行色調映射，將色調映射后的RGB色彩值數據進行光電轉換。本發明專利技術還提供實現上述方法的計算機裝置及計算機可讀存儲介質。本發明專利技術能夠提升高動態范圍視頻圖像轉換后的質量。像轉換后的質量。像轉換后的質量。
【技術實現步驟摘要】
高動態范圍視頻圖像處理方法、計算機裝置及計算機可讀存儲介質
[0001]本專利技術涉及圖像處理的領域，具體地，是一種對高動態范圍視頻圖像進行壓縮處理的方法，還涉及實現該方法的計算機裝置及計算機可讀存儲介質。
技術介紹
[0002]隨著電子設備的顯示技術的發展，用戶對電子設備的圖像顯示要求越來越高，其中，圖像的動態范圍(Dynamic Range)往往是用于評價圖像顯示質量的一個參數。圖像的動態范圍是指在數字圖像處理領域中指一幅圖像可表示的亮度級別的最大值和最小值之間的比例。亮度單位為坎德拉每平方米(d/m2)或稱尼特(nit)。圖像的亮度動態范圍越大，圖像的對比度越高，能夠顯示的細節越多，圖像越能展現真實場景。
[0003]現在的視頻圖像大多為標準動態范圍(Standard Dynamic Range)的視頻圖像，能夠展示0.0002尼特到200尼特的亮度范圍。但是這個動態范圍遠遠低于人眼所能識別的動態范圍，為了讓圖像的顯示效果更逼真，高動態范圍(High Dynamic Range)技術逐漸推廣應用，高動態范圍的視頻圖像一般能夠表示0.001尼特到10000尼特的亮度范圍，可以展現更多的顏色，更寬的色域，記錄更多的細節。
[0004]高動態范圍的視頻需要使用高動態范圍的顯示器才能夠正確地顯示高動態范圍視頻的效果。然而目前大多數家庭使用的顯示器都是傳統的標準動態范圍顯示器，這種顯示器的最大亮度只能達到200尼特到300尼特，顯示的色域較窄，無法正確地顯示高動態范圍的視頻圖像。
[0005]為此，需要通過圖像動態范圍壓縮技術將高動態范圍的視頻圖像轉換成適合于普通家庭使用的顯示器能夠顯示的視頻圖像。目前主流的圖像動態范圍壓縮算法主要對圖像進行色調映射、色域映射等處理，圖像動態范圍壓縮算法主要分為全局動態范圍壓縮算法、局部動態范圍壓縮算法和混合動態范圍壓縮算法三大類。全局動態范圍壓縮算法對整幅圖采用相同的動態范圍壓縮算子，這種方法具有速度快、效率高、魯棒性強的優點，缺點是壓縮后的圖像的對比度較低，圖像細節不如采用局部動態范圍壓縮算法的優秀。局部動態范圍壓縮算法將圖像劃分為多個區域，然后對每個區域進行信息統計，最后根據統計信息對每一個區域的圖像采取不同的動態范圍壓縮算子，這種方法能夠更好地保留圖像的細節，局部對比度較高，但缺點是算法計算量較大，容易產生光暈，抖動現象。混合動態范圍壓縮算法結合了全局與局部的方法，在保留圖像細節的同時最大程度地避免光暈現象。
[0006]目前普通采用的動態范圍壓縮技術大多包括圖像細節增強、色調映射、色域映射三種技術。其中，圖像細節增強技術通過采用模糊濾波的方法，將圖像分為基本圖像與細節圖像，將基本圖像進行色調映射和色域映射后重新與細節圖像結合，達到防止色調映射壓縮圖像細節的問題，例如中國專利技術專利申請CN201610798065.4、CN200810188656.5所公開的方案。另外，中國專利技術專利申請CN201480009785.7則公開了采用對色調映射前后的圖像做差的方法得到細節圖像，然后將此細節圖像與原圖像重新結合，得到新的圖像。上述方法
都能達到圖像細節增強的目的，然而都沒有考慮到噪聲的影響。
[0007]又例如，中國專利技術專利申請CN20140009785.7的方案將根據整幅圖像的統計信息對曲線進行修改，而中國專利技術專利申請CN201210572466和CN201610950433.2所公開的方案則通過局部的信息對曲線進行修改。另外，在色域映射方面，現有的技術大多采用一個簡單的矩陣乘法來實現，如中國專利技術專利申請CN201680069324.8所公開的方案。然而矩陣乘法的截取會帶來顏色失真的問題。
[0008]此外，中國專利技術專利申請CN201480009785.7、CN200810188656.5、CN201680069324.8也公開了幾種高動態范圍圖像的處理方法，其中一些方法是采用混合高動態范圍壓縮方法，并采用細節增強、色域映射、色調映射的方式對圖像進行處理，但這幾種方法均沒有考慮處理后的圖像出現對比度不足，尤其是對于暗部區域細節顯示不清楚，這幾種方法并沒有涉及對圖像的暗部處理，導致處理后的圖像質量不理想，甚至出現圖像色彩失真的問題。
技術實現思路
[0009]本專利技術的第一目的是提供一種能夠提高圖像對比度并確保圖像在暗區細節的清晰度的高動態范圍視頻圖像處理方法。
[0010]本專利技術的第二目的是提供一種實現上述運行裝置高動態范圍視頻圖像處理方法的計算機裝置。
[0011]本專利技術的第三目的是提供一種實現上述運行裝置高動態范圍視頻圖像處理方法的計算機可讀存儲介質。
[0012]為實現本專利技術的主要目的，本專利技術提供的高動態范圍視頻圖像處理方法包括獲取輸入圖像；統計輸入圖像的局部亮度信息，對輸入圖像進行邊緣檢測，獲取每一像素的邊緣強度權重值；將輸入圖像劃分為多個相互不重疊的區域，計算每一區域的區域暗部值，應用多個區域的暗部值計算每一像素的暗部強度值；對輸入圖像進行邊緣增強，對邊緣增強后的圖像進行色彩空間轉換，并進行電光轉換，獲得線性光信號的RGB色彩值數據；對RGB色彩值數據進行局部亮度截取：根據監視器的最大亮度值對RGB色彩值數據進行截取；對截取后的RGB色彩值數據進行色域變換，并進行色調映射，將色調映射后的RGB色彩值數據進行光電轉換，形成輸出圖像的輸出色彩值。
[0013]由上述方案可見，由于對圖像進行邊緣增強處理，可以對圖像中的邊緣區域進行增強，提升圖像的對比度。另外，通過對RGB色彩值數據進行局部亮度截取，根據不同監視器的最大亮度值對RGB色彩值進行截取后，可以增加圖像的暗部細節，使得圖像的暗部細節能夠很好的保留下來，提升處理后的圖像質量。
[0014]一個優選的方案是，對輸入圖像進行邊緣增強包括：計算輸入圖像的原始色彩值與濾波后的色彩值的差值，獲得細節圖像色彩值，應用細節圖像色彩值、原始色彩值以及邊緣強度權重值計算每一像素經過邊緣增強后的色彩值。
[0015]由此可見，通過細節圖像色彩值、原始色彩值以及邊緣強度權重值計算每一像素經過邊緣增強后的色彩值，能夠提升圖像邊緣處的細節清晰度，從而使得圖像的細節更加清晰。
[0016]進一步的方案是，對RGB色彩值數據進行局部亮度截取包括：根據監視器的最大亮
度值，將RGB色彩值數據按比例歸一化至預設的范圍區間內。
[0017]可見，依據監視器的最大亮度值對RGB色彩值數據進行處理，使得最終輸出的圖像能夠適用于監視器的顯示性能，圖像的失真較少。
[0018]更進一步的方案是，將RGB色彩值數據按比例歸一化至預設的范圍區間內時，計算RGB色彩值數據與最大亮度值基準值的比值，其中，最大亮度值基準值是動態調整的：根據每一像素的暗部強度值對監視器的最大亮度值進行調整，獲得最大亮度值基準值。
[0019]由此可見，通過對最大亮度值基準值的動態調整，使得歸一化后的RGB色彩值數據更加適應于圖像的暗區情況，能夠提升暗部區域的細節清晰度。
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【技術保護點】
【技術特征摘要】
1.一種高動態范圍視頻圖像處理方法，包括：獲取輸入圖像；其特征在于：統計所述輸入圖像的局部亮度信息，對所述輸入圖像進行邊緣檢測，獲取每一像素的邊緣強度權重值；將所述輸入圖像劃分為多個相互不重疊的區域，計算每一所述區域的區域暗部值，應用多個所述區域的區域暗部值計算每一所述像素的暗部強度值；對所述輸入圖像進行邊緣增強，對邊緣增強后的圖像進行色彩空間轉換，并進行電光轉換，獲得線性光信號的RGB色彩值數據；對所述RGB色彩值數據進行局部亮度截取：根據監視器的最大亮度值對所述RGB色彩值數據進行截取；對截取后的RGB色彩值數據進行色域變換，并進行色調映射，將色調映射后的RGB色彩值數據進行光電轉換，形成輸出圖像的輸出色彩值。2.根據權利要求1所述的高動態范圍視頻圖像處理方法，其特征在于：對所述輸入圖像進行邊緣增強包括：計算所述輸入圖像的原始色彩值與濾波后的色彩值的差值，獲得細節圖像色彩值，應用所述細節圖像色彩值、所述原始色彩值以及所述邊緣強度權重值計算每一像素經過邊緣增強后的色彩值。3.根據權利要求1所述的高動態范圍視頻圖像處理方法，其特征在于：對所述RGB色彩值數據進行局部亮度截取包括：根據所述監視器的最大亮度值，將所述RGB色彩值數據按比例歸一化至預設的范圍區間內。4.根據權利要求3所述的高動態范圍視頻圖像處理方法，其特征在于：將所述RGB色彩值數據按比例歸一化至預設的范圍區間內時，計算所述RGB色彩值數據與最大亮度值基準值的比值，其中，所述最大亮度值基準值是動態調整的：根據每一所述像素的所述暗部強度值對所述監視器的最大亮度值進行調整，獲得所述最大亮度值基準值。5.根據權利要求...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張景良，
申請(專利權)人：珠海全志科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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