发明名称 一种基于多尺度DoG滤波器的高动态范围压缩方法
摘要 本发明涉及基于多尺度DoG滤波器的高动态范围压缩方法,用于压缩图像的动态范围使之适应显示在低动态范围的显示器和纸张上,同时保留高动态范围图像中场景的纹理细节和颜色,其步骤是:先从高动态范围图像中读取RGB值,利用多尺度的DoG滤波器计算观察各像素的适应性亮度,接着在各适应性亮度进行色度适应调整,在根据保持视锥细胞相对感应的映射关系获得各像素在显示下的视锥响应值,最终获得显示在显示设备或纸张上的图像。本发明可以有效的压缩图像的动态范围,在低动态范围的显示设备或纸张上能正确再现高动态范围图像原有场景。
申请公布号 CN101951510B 申请公布日期 2012.07.11
申请号 CN201010239546.4 申请日期 2010.07.26
申请人 武汉大学 发明人 万晓霞;谢德红
分类号 H04N7/26(2006.01)I;G09G5/02(2006.01)I;G09G5/10(2006.01)I 主分类号 H04N7/26(2006.01)I
代理机构 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 代理人 张火春
主权项 一种基于多尺度DoG滤波器的高动态范围的压缩方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,从高动态范围图像各像素的sRGB空间值转换到XYZ空间值,图像XYZ空间中各像素(x,y)的值记为X(x,y),Y(x,y),Z(x,y);步骤2,利用M矩阵从XYZ空间值转换到人眼视锥细胞响应空间RGB值IR(x,y),IG(x,y),IB(x,y),转换公式如下, <mrow> <mfenced open='(' close=')'> <mtable> <mtr> <mtd> <msub> <mi>I</mi> <mi>R</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>I</mi> <mi>G</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>I</mi> <mi>B</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>=</mo> <mi>M</mi> <mfenced open='(' close=')'> <mtable> <mtr> <mtd> <mi>X</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mi>Y</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mi>Z</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mrow>其中矩阵 <mi>M</mi> <mrow> <mo>=</mo> <mfenced open='(' close=')'> <mtable> <mtr> <mtd> <mn>0.7982</mn> </mtd> <mtd> <mn>0.3389</mn> </mtd> <mtd> <mn>20.1371</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>20.5918</mn> </mtd> <mtd> <mn>1.5512</mn> </mtd> <mtd> <mn>0.0406</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0.0008</mn> </mtd> <mtd> <mn>0.0239</mn> </mtd> <mtd> <mn>0.9753</mn> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>;</mo> </mrow>步骤3,利用色度适应性模型根据各像素周围的亮度情况调整复制前后光源光谱分布不同导致的颜色偏差,所述色度适应性模型如下,IRa(x,y)=IR(x,y)·(D(x,y)·(IRwr/IRw)+1‑D(x,y))IGa(x,y)=IG(x,y)·(D(x,y)·(IGwr/IGw)+1‑D(x,y))IBa(x,y)=IB(x,y)·(D(x,y)·(IBwr/IBw)+1‑D(x,y))其中,D(x,y)为高动态范围图像各像素在其适应性亮度Lw(x,y)下视锥细胞的适应程度,IRwr,IGwr,IBwr为高动态范围图像复制后显示环境的光源的视觉细胞响应值,IRw,IGw,IBw为高动态范围图像的光源的视觉细胞响应值;所述各像素适应性亮度Lw(x,y)利用多尺度的DoG滤波器计算;步骤4,建立高动态范围图像压缩显示前后的各像素在其适应性亮度下视锥细胞相对响应值的映射关系,具体如下:Rd_r(x,y)=Rr(x,y)其中,Rr(x,y)和Rd_r(x,y)分别为高动态范围图像各像素复制前后的视锥细胞的相对响应值;步骤5,计算显示设备上图像各像素视锥细胞响应值IdR(x,y),IdG(x,y),IdB(x,y);步骤6,根据以下公式进行偏色调整: <mrow> <msub> <mi>I</mi> <mrow> <mi>di</mi> <mo>_</mo> <mi>avg</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <munderover> <mi>&Sigma;</mi> <mrow> <mi>x</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>I</mi> </munderover> <munderover> <mi>&Sigma;</mi> <mrow> <mi>y</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>J</mi> </munderover> <msub> <mi>I</mi> <mi>di</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>/</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mi>I</mi> <mo>&CenterDot;</mo> <mi>J</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>,</mo> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mi>R</mi> <mo>,</mo> <mi>G</mi> <mo>,</mo> <mi>B</mi> </mrow>Gd_avg=(IdG_avg+IdR_avg+IdB_avg)/3I′di(x,y)=(Gd_avg/Idi_avg)Idi(x,y),i=R,G,B其中,I和J分别为图像的宽和高;Idi(x,y),i=R,G,B表示步骤5所得显示设备上图像各像素视锥细胞响应值IdR(x,y),IdG(x,y),IdB(x,y),Idi_avg为根据Idi(x,y)求取平均值,Gd_avg为根据Idi_avg求取的平均值,I′di(x,y)为偏色调整结果;步骤7,利用步骤2所述M矩阵的逆矩阵将各像素视锥细胞响应值转换到XYZ空间,再利用sRGB转换矩阵的逆矩阵转换到用于显示的RGB值。
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