[發明專利]自動對比強化系統在審
| 申請號: | 201410522611.2 | 申請日: | 2014-09-30 |
| 公開(公告)號: | CN105516545A | 公開(公告)日: | 2016-04-20 |
| 發明(設計)人: | 謝明得;楊得煒;張蕓甄;王宗仁 | 申請(專利權)人: | 財團法人成大研究發展基金會;奇景光電股份有限公司 |
| 主分類號: | H04N5/208 | 分類號: | H04N5/208;G06T5/00;G06T5/40 |
| 代理公司: | 北京中原華和知識產權代理有限責任公司 11019 | 代理人: | 壽寧;張華輝 |
| 地址: | 中國臺灣*** | 國省代碼: | 中國臺灣;71 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 自動 對比 強化 系統 | ||
技術領域
本發明涉及一種自動對比強化系統,特別是涉及一種可抑制副效應的 基于人類視覺系統(HVS)的自動對比強化系統。
背景技術
影像強化經常用以改善低對比度影像或非理想光照狀況所擷取的影 像。傳統對比強化演算法經常造成過度強化,使得影像看起來不自然且會 有噪聲的放大。
直方圖強化(HE)是最常用以改善對比強化的方法之一。借由直方圖 強化,可以讓影像強度更平均分布以達成較佳對比。直方圖強化演算法的 整體復雜度低于其他方法。然而,直方圖強化容易產生過度強化、噪聲放 大、細節漏失或者讓影像看起來不自然。
再者,人眼無法分辨飽和區域的強度變化。飽和區域通常被視為不含 紋理信息的平滑區域。事實上,飽和區域經常藏有微弱的強度變化與隨機 分布的色度(hue)。如果直接使用對比強化,飽和區域會產生強的噪聲放 大。
因此,適當的強化位準與副效應降低方法是對比強化系統中不可或缺 的。
發明內容
鑒于上述,本發明的目的在于,提供一種自動對比強化系統,所要解 決的技術問題是使其考量人類視覺靈敏度建立直方圖,根據其分布以自動 決定與裝置相關的強化位準,對比強化后所產生的飽和退化可借由飽和強 化以進行補償,且可改善影像局部飽和而不會具有色度噪聲放大,再者,其 演算法的整體復雜度很低,適于硬件實施與即時應用。
本發明的目的及解決其技術問題是采用以下技術方案來實現的。依據 本發明提出的一種自動對比強化系統,其包括基于人類視覺系統的局部差 直方圖單元、直方圖分類器及直方圖等化單元。基于人類視覺系統的局部 差直方圖單元接收輸入影像的輸入像素,以建立相對于強度值的局部差直 方圖。直方圖分類器根據分布特性對輸入影像的直方圖進行分類,因而得 到多個類別。直方圖等化單元根據該基于人類視覺系統的局部差直方圖單 元的結果與直方圖分類器所決定的強化位準,處理輸入影像。
本發明的目的及解決其技術問題還可采用以下技術措施進一步實現。
前述的自動對比強化系統,使用色度-飽和度-亮度(HSL)色彩空間的 亮度作為該強度。
前述的自動對比強化系統,其中所有該強度值根據人類視覺靈敏度被 分割為多個區域。
前述的自動對比強化系統,其中在該基于人類視覺系統的局部差直方 圖單元,當該輸入影像的相鄰像素之間的強度差大于一預設臨界值時,目 前像素的強度值即累計入該局部差直方圖。
前述的自動對比強化系統,其中具有較低強度值的區域的預設臨界值 大于具有較高強度值的區域的預設臨界值。
前述的自動對比強化系統,其中該多個類別當中之一的直方圖,其高 強度值與低強度值的數量較大,而其他強度值的數量較少,其中,高強度 值的平均值與低強度值的平均值兩者間的距離愈大,則決定得到較大的強 化位準。
前述的自動對比強化系統,其中該多個類別當中之一的直方圖,其主 要包含亮強度值或暗強度值,其中,亮強度的平均值愈接近最低強度值或 者暗強度的平均值愈接近最高強度值,則決定得到較大的強化位準。
前述的自動對比強化系統,還包括副效應降低單元,用以降低因對比 強化所造成的副效應。
前述的自動對比強化系統,其中該副效應降低單元包括尖峰偵測次單 元,用以辨識平滑區域的尖峰,并據以降低該平滑區域的噪聲放大。
前述的自動對比強化系統,其中該副效應降低單元包括皮膚與梯度色 彩偵測次單元,其偵測皮膚或/且梯度色彩區域,并據以抑制強化位準,因 而避免非預期或不自然的皮膚/梯度色彩。
前述的自動對比強化系統,其中該副效應降低單元包括過度曝光防止 次單元,在高強度區域消除過度曝光,其中,根據該輸入影像的高強度的 分布內容,適應地決定高強度臨界值,如果強度值小于該臨界值,則施以 直方圖等化;否則,直接從輸入強度映射至輸出強度。
本發明與現有技術相比具有明顯的優點和有益效果。借由上述技術方 案,本發明自動對比強化系統至少具有下列優點及有益效果:本發明的自 動對比強化系統是考量人類視覺靈敏度建立直方圖,根據其分布以自動決 定與裝置相關的強化位準,對比強化后所產生的飽和退化可借由飽和強化 以進行補償,且可改善影像局部飽和而不會具有色度噪聲放大,再者,其 演算法的整體復雜度很低,適于硬件實施與即時應用。
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