[發明專利]一種基于局部視覺適應模型的真實影像再現方法

無效

• 申請號: 200910236409.2
• 申請日: 2009-10-21
• 公開（公告）號: CN101697594A
• 公開（公告）日: 2010-04-21
• 發明（設計）人: 倪國強;肖蔓君;陳思穎
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: H04N9/64
• 分類號: H04N9/64;H04N1/56
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 郭德忠;張利萍

發明領域

本發明涉及圖像處理領域，尤其涉及圖像處理特定應用中的高動態范圍圖像 壓縮或圖像動態范圍調整以及顏色恒定性保持技術。

技術背景

自然場景呈現在人類眼前的是豐富的色彩與廣泛的亮度，如夜晚的平均亮度 約為10^-6cd/m²，日照條件下甚至可達到10⁸cd/m²，而在單一場景中的亮度就可能跨 越好幾個數量級。人類視覺系統能夠適應的光強范圍很寬，從夜視閾值到強閃光 約有10¹⁰量級。通常，人眼能在給定的視適應條件下，分辨出10⁴量級范圍內的細 節信息，而僅僅在閃光周圍出現光暈而丟失細節。人類視覺具有如此高的動態范 圍，是當前通用顯示設備所無法比擬的。

目前，結合高級別(如12/14bit)模數轉換芯片的數碼相機已經面市，可達 4-6個對數單位的動態范圍，但相較于人眼的感知范圍還有相當大的差距。這類圖 像捕捉到更為完整的光照情況，因此被廣泛應用于增強現實、圖像建模，以及電 影特技、視覺系統模擬、衛星遙感等眾多領域。但常用的顯示設備(如LCD、LED) 的動態范圍仍然非常有限，通常僅達1-2個數量級；而投影、打印等方式能呈現 的動態范圍更低。圖像采集與顯示動態范圍的不匹配，往往會導致在顯示過程中 圖像信息的丟失，特別是在圖像暗區與亮區的信息就更難以分辨。對給定動態范 圍的圖像，在較低動態范圍的顯示輸出設備上亦會產生局部圖像信息不足的問題。 這就需要能夠提供高動態范圍壓縮或動態范圍調整，同時保持場景顏色恒定性的 圖像算法。

一般地，圖像或視頻采集設備得到的信號I可視為場景內物體反射率R與環 境光照L的乘積，前者由物體表面屬性決定，后者光強變化引起場景動態范圍差 異。真實影像再現算法就是為了將物體反射率R與光照強度L分離，依據一定的 策略使得光照強度映射到合適要求得范圍，例如高動態范圍壓縮是從較高光照范 圍Lh壓縮到較低動態范圍Ll，動態范圍調整是將光照范圍Lb調節到新的適合顯 示全局明暗分布的光照范圍La。該技術能通過對動態范圍的壓縮或調整，使輸出 圖像或視頻符合人眼觀察的需要，保持其整體特別是亮區亮度、對比度、色貌等 的同時，提高圖像或視頻暗區的細節可見性，可用于與圖像或視頻顯示與輸出有 關的設備及其應用。

真實影像再現技術一般分為全局方法和局部方法，其中全局方式計算簡單， 但容易造成信息丟失，而局部方式通常運用像素鄰域參與壓縮過程。

在局部方式的發展過程中，Naka和Rushton在《Rushton.S-potentials?from Color?Units?in?the?Retina?of?Fish》一文中較早地提出了一種視錐、視桿的適 應模型，后被進一步總結為亮度感受模型，該模型描述了視感受器對亮度水平的 自動適應過程，如式(1)所示：

R(I)＝Iⁿ/(Iⁿ+σⁿ)???????????????(1)

其中R表示細胞響應，I為輸入亮度，σ是半飽和參數(即當響應達到系統一 半時的參數)，而n為敏感度常數。σ的不同代表了不同的適應水平。

其后有關視覺適應模型的研究，很多是圍繞如何確定局部適應水平的深入討 論。Samir?Shah和Martin?D.Levine在《Visual?Information?Processing?in Primate?Cone?Pathways-Part?I：A?Model》一文中利用Michaelson-Menton飽和 函數解析了視感光色素漂白作用與視神經回路尤其是水平細胞反饋作用，這是兩 種主要的亮適應機制，從而完成局部適應水平的估計。

黃光華等在Samir?Shah和Martin?D.Levine的研究基礎上在《一種基于視 錐適應模型的真實影像再現方法》一文中進一步加強了亮度不均勻圖像中適應水 平的自適應選擇。

Erik?Reinhard和Kate?Devlin則在《Dynamic?Range?Reduction?Inspired?by Photoreceptor?Physiologh》一文中通過指數形式適應水平控制的對比度和亮度， 對不同圖像選取合適的適應曲線。