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[發明專利]一種高動態圖像視覺無損壓縮的方法及裝置有效

專利信息
申請號: 201310296563.5 申請日: 2013-07-16
公開(公告)號: CN103391437A 公開(公告)日: 2013-11-13
發明(設計)人: 黨韓兵;董鵬宇;田景軍;詹進;金永明;陳子遇 申請(專利權)人: 上海富瀚微電子有限公司
主分類號: H04N7/26 分類號: H04N7/26;H04N7/50
代理公司: 上海唯源專利代理有限公司 31229 代理人: 曾耀先
地址: 200233 上海市*** 國省代碼: 上海;31
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 動態 圖像 視覺 無損 壓縮 方法 裝置
【說明書】:

技術領域

發明涉及一種圖像壓縮技術領域,尤其涉及一種高動態圖像視覺無損壓縮的方法及裝置。

背景技術

圖像壓縮的目的是減少圖像數據中的冗余信息,用更少的比特數存儲圖像,以減少系統訪問帶寬和存儲空間的開銷。圖像壓縮方法可以是無損的也可以是有損的,但在壓縮比要求較高或是要求固定壓縮比的應用場景中有損壓縮在所難免,通過量化處理達到所需的壓縮率,但量化處理也會導致圖像質量的下降。在圖像壓縮處理中量化處理實際上是導致圖像質量下降最主要的原因,JPEG是應用極廣的圖像壓縮標準,對經過DCT(Discrete?Cosine?Transform)變換后的頻率系數進行量化;JPEG-LS是一種近無損的圖像壓縮方法,對預測殘差圖像做量化;也有像H.264的I(幀內)圖像編碼,對變換后的殘差圖像做量化。JPEG、JPEG-LS和H.264的量化處理都未考慮局部區域的亮度和頻率,籠統的采用對等的量化強度。

高動態(High?Dynamic?Range)成像的目的是要正確地表示真實世界中從太陽光直射到最暗的陰影這樣大的范圍亮度,為表示更大的亮度范圍,高動態圖像和普通圖像相比需要更大的數據位寬度,通常數據位寬度會達到20比特(支持120DB動態范圍),但普通的顯示設備能區分的色階的數目256階(也就是8比特的位寬),遠不及高動態圖像所表征的色階數,為了讓高動態范圍的圖像能在低動

態范圍的顯示設備上良好的呈現,需采用色階重建(Tone?Mapping)處理技術在顯示前對高動態圖像進行處理。目前色階重建處理技術分為兩類,全局色階重建(如Gamma校正)和局部色階重建,全局色階重建時輸入輸出是一對一映射,局部色階重建是一對多的映射,但無論是全局還是局部色階重建,其處理方法大體上都是對暗部進行拉升,而對亮部進行抑制。對暗部拉伸近似于對暗部區域乘以較大的數字增益,使其能夠在顯示器上呈現,但同時也會放大暗部的噪聲以及前處理的人工痕跡,當然,圖像壓縮所引入的量化噪聲也同樣會放大。

在圖像處理中有一些處理更適合在色階重建處理前的線性域上進行,在這些處理中有的(例如3D降噪)需要訪問多幀的圖像數據,這些圖像需要存儲訪問,需要消耗系統帶寬和存儲空間,將圖像壓縮后存儲,則可大量節省系統帶寬和存儲空間。高動態圖像的數據

圖像壓縮的目的是減少圖像數據中的冗余信息,用更少的比特數存儲圖像,以減少系統訪問帶寬和存儲空間的開銷。圖像壓縮方法可以是無損的也可以是有損的,但在壓縮比要求較高或是要求固定壓縮比的應用場景中有損壓縮在所難免,通過量化處理達到所需的壓縮率,但量化處理也會導致圖像質量的下降。在圖像壓縮處理中量化處理實際上是導致圖像質量下降最主要的原因,JPEG是應用極廣的圖像壓縮標準,對經過DCT(Discrete?Cosine?Transform)變換后的頻率系數進行量化;JPEG-LS是一種近無損的圖像壓縮方法,對預測殘差圖像做量化;也有像H.264的I(幀內)圖像編碼,對變換后的殘差圖像做量化。JPEG、JPEG-LS和H.264的量化處理都未考慮局部區域的亮度和頻率,籠統的采用對等的量化強度。

高動態(High?Dynamic?Range)成像的目的是要正確地表示真實世界中從太陽光直射到最暗的陰影這樣大的范圍亮度,為表示更大的亮度范圍,高動態圖像和普通圖像相比需要更大的數據位寬度,通常數據位寬度會達到20比特(支持120DB動態范圍),但普通的顯示設備能區分的色階的數目256階(也就是8比特的位寬),遠不及高動態圖像所表征的色階數,為了讓高動態范圍的圖像能在低動態范圍的顯示設備上良好的呈現,需采用色階重建(Tone?Mapping)處理技術在顯示前對高動態圖像進行處理。目前色階重建處理技術分為兩類,全局色階重建(如Gamma校正)和局部色階重建,全局色階重建時輸入輸出是一對一映射,局部色階重建是一對多的映射,但無論是全局還是局部色階重建,其處理方法大體上都是對暗部進行拉升,而對亮部進行抑制。對暗部拉伸近似于對暗部區域乘以較大的數字增益,使其能夠在顯示器上呈現,但同時也會放大暗部的噪聲以及前處理的人工痕跡,當然,圖像壓縮所引入的量化噪聲也同樣會放大。

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