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        基于改進(jìn)的自適應(yīng)gamma 矯正的圖像對(duì)比度提升算法

        2022-07-14 09:01:40楊劍鋒謝仁禮
        電視技術(shù) 2022年6期
        關(guān)鍵詞:灰階直方圖亮度

        方 慶,楊劍鋒,謝仁禮

        (深圳TCL 新技術(shù)有限公司,廣東 深圳 518000)

        0 引言

        在圖像采集過(guò)程中,受光照環(huán)境復(fù)雜多變和采集設(shè)備不同等影響,最終在顯示終端顯示的圖像效果也是參差不齊,部分圖像存在曝光不足、細(xì)節(jié)丟失或噪聲較多等情況[1]。在顯示器顯示中,如果某些圖像場(chǎng)景偏暗,則會(huì)造成圖像大量細(xì)節(jié)丟失,影響觀看效果[2]。此外,當(dāng)前顯示器的內(nèi)部圖像處理一般采用全局算法,不適用于所有場(chǎng)景,而且沒(méi)有針對(duì)暗場(chǎng)景的畫面改善,全局調(diào)節(jié)會(huì)損失細(xì)節(jié)[3]。目前提升圖像對(duì)比度的方法主要包括直方圖均衡化、gamma 調(diào)節(jié)以及分段線性變換,但這些方法均是全局方法,無(wú)法調(diào)節(jié)圖像的感興趣區(qū)域,在高亮區(qū)域和低亮區(qū)域的處理中容易顧此失彼,最終的處理效果往往不盡如人意,容易使噪聲也被增強(qiáng)[4]。相較于全局的對(duì)比度提升方法,局部調(diào)節(jié)方法有著諸多優(yōu)勢(shì)[5]。

        本文針對(duì)現(xiàn)有方法的不足,提出了一種場(chǎng)景自適應(yīng)圖像對(duì)比度提升算法,將待處理的圖像分不同亮、暗場(chǎng)景進(jìn)行處理,對(duì)圖像中感興趣的局部暗場(chǎng)景細(xì)節(jié)丟失做出改善,同時(shí)保留曝光正常部分,以此提升圖像的對(duì)比度,并抑制暗部區(qū)域的噪聲。

        1 算法原理

        本文算法的處理流程如圖1 所示,大致分為輸入圖像的直方圖分析和統(tǒng)計(jì)、圖像場(chǎng)景分類、改進(jìn)的自適應(yīng)gamma 矯正、V 通道灰階映射以及輸出圖像。

        圖1 算法處理流程

        1.1 圖像場(chǎng)景分類

        針對(duì)不同場(chǎng)景的圖像,將其分為暗場(chǎng)景圖像、中亮場(chǎng)景圖像以及亮場(chǎng)景圖像,對(duì)不同的場(chǎng)景畫面做不同的處理。

        (1)提取圖像的亮度信息,計(jì)算圖像的曝光閾值E。將待處理圖像的顏色空間轉(zhuǎn)為HSV(Hue,Saturation,Value)顏色空間,提取明度通道V,根據(jù)其來(lái)分析圖像的亮度信息。曝光閾值E決定了一幅圖像的曝光程度,其計(jì)算公式為:

        式中:h(k)為圖像中灰階k的像素個(gè)數(shù),L為圖像的灰階數(shù)。曝光閾值越高,整體曝光程度越高,視覺(jué)感受圖像的整體亮度越亮;圖像曝光程度越低,視覺(jué)感受圖像的整體亮度就越暗。

        (2)對(duì)圖像的直方圖進(jìn)行分析,計(jì)算低曝光、中曝光以及高曝光系數(shù),得到暗態(tài)畫面暗系數(shù)D。設(shè)定低曝光與中曝光的閾值為thresh1,中曝光與高曝光的閾值為thresh2,在[0,thresh1]的像素值個(gè)數(shù)占總像素個(gè)數(shù)的比值即為低曝光系數(shù)f1,在[thresh1,thresh2]的像素值個(gè)數(shù)占總像素個(gè)數(shù)的比值即為中曝光系數(shù)fm,在(thresh2,255]的像素值個(gè)數(shù)占總像素個(gè)數(shù)的比例即為高曝光系數(shù)fh。暗態(tài)畫面暗系數(shù)D為低曝光系數(shù)與中曝光系數(shù)之和,即。

        (3)將圖像曝光閾值E和暗系數(shù)D按不同的權(quán)重相加,計(jì)算得到亮度因子fd,根據(jù)亮度因子的大小來(lái)對(duì)圖像場(chǎng)景進(jìn)行分類。亮度因子計(jì)算公式為fd=λ×E+η×D,其 中λ=1-η(λ,η∈(0,1))。設(shè)定T1為暗場(chǎng)景閾值參數(shù)、T2為亮場(chǎng)景閾值參數(shù)(T1,T2∈[0,1]),T1>T2。當(dāng)fd≥T1時(shí),判定為暗場(chǎng)景圖像;當(dāng)T2≤fd≤T1時(shí),判定為中亮場(chǎng)景圖像;當(dāng)0 ≤fd≤T2時(shí),判定為亮場(chǎng)景圖像。

        1.2 自適應(yīng)直方圖均衡平滑處理

        在對(duì)直方圖的處理上,本文算法與傳統(tǒng)的直方圖均衡化(Histogram Equalization,HE)[6]、對(duì)比度限制自適應(yīng)直方圖均衡化(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE)[7]和動(dòng)態(tài)直方圖均衡化(Dynamic Histogram Equalization,DHE)[8]不同,通過(guò)自適應(yīng)直方圖均衡平滑處理來(lái)略微修改直方圖,減少不良影響的產(chǎn)生。自適應(yīng)直方圖對(duì)應(yīng)的函數(shù)為:

        式中:hmax為直方圖統(tǒng)計(jì)中灰階個(gè)數(shù)的最大值,hmin為直方圖統(tǒng)計(jì)中灰階個(gè)數(shù)的最小值,h(l)為初始直方圖對(duì)應(yīng)的函數(shù),s為自適應(yīng)平滑因子。平滑因子越大,直方圖平滑前后變化越小,增強(qiáng)程度越大。s的計(jì)算公式為:

        式中:p為最大類間方差法(OTSU)的自適應(yīng)閾值[9]。

        1.3 改進(jìn)的自適應(yīng)gamma 矯正

        自適應(yīng)伽馬矯正(Adaptive Gamma Correction,AGC)[10]在增強(qiáng)暗淡的圖像時(shí),局部明亮區(qū)域的圖像結(jié)構(gòu)可能會(huì)丟失,不能直接用于增強(qiáng)全局明亮的圖像。本文提出了一種改進(jìn)的AGC 方法,基于現(xiàn)有的累積分布函數(shù)(Cumulative Distribution Function,CDF)截?cái)嗖呗詫?duì)gamma 矯正曲線做了高亮亮度保持和低亮噪聲抑制處理。

        為了能夠更好地針對(duì)圖像的不同暗亮場(chǎng)景類型來(lái)提升圖像的對(duì)比度,并且防止過(guò)曝的現(xiàn)象,對(duì)gamma矯正曲線的高亮部分做了高亮亮度保持處理。高亮亮度保持權(quán)重函數(shù)為:

        式中:P為亮度區(qū)間的最低閾值,可以由OTSU 法計(jì)算得到;β為大于1 的系數(shù),根據(jù)高亮亮度保持的程度取值;l為灰階數(shù)。

        由于在對(duì)圖像進(jìn)行自適應(yīng)伽馬矯正時(shí),對(duì)圖像低亮部分的增強(qiáng)極有可能導(dǎo)致噪點(diǎn)的產(chǎn)生,因此對(duì)gamma 矯正曲線的低亮部分做低亮噪聲抑制處理,以此限制圖像噪聲的產(chǎn)生。低亮噪聲抑制權(quán)重函數(shù)為:

        式中:N為暗度區(qū)間的最大閾值,α為大于1 的系數(shù)(本文取2)。

        對(duì)于暗場(chǎng)景:

        對(duì)于中亮場(chǎng)景:

        對(duì)于亮場(chǎng)景:

        式中:fP(l)、fN(l)為高亮亮度保持權(quán)重函數(shù)和低亮噪聲抑制權(quán)重函數(shù)。

        2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

        為了驗(yàn)證本文算法的有效性,將其與DHE、加權(quán)分布的自適應(yīng)伽馬校正(Adaptive Gamma Correction with Weighting Distribution,AGCWD)、改進(jìn)的加權(quán)分布的自適應(yīng)伽馬校正(Improved Adaptive Gamma Correction with Weighting Distribution,IAGCWD)[11]算法進(jìn)行對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2、圖3、圖4 所示。

        圖2 暗場(chǎng)景圖像對(duì)比度提升結(jié)果

        圖3 中亮場(chǎng)景圖像對(duì)比度提升結(jié)果

        圖4 亮場(chǎng)景圖像對(duì)比度提升結(jié)果

        通過(guò)對(duì)比分析,DHE、AGCWD、IAGCWD 在一些場(chǎng)景下會(huì)存在過(guò)度增強(qiáng)或者增強(qiáng)效果不佳的問(wèn)題,而本文算法能夠針對(duì)不同暗亮場(chǎng)景的圖像,在兼顧暗態(tài)部分細(xì)節(jié)增強(qiáng)、保持高亮曝光部分的同時(shí),較好地提升了圖像的對(duì)比度,使圖像看起來(lái)更清晰、更自然。

        除此之外,將本文算法與DHE、AGCWD、IAGCWD 進(jìn)行了客觀圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)測(cè)試。選取TID2013 圖像庫(kù)中10 張被更改了對(duì)比度的圖像作為測(cè)試樣本,將ID2013 圖像庫(kù)中對(duì)應(yīng)的原圖作為參考圖像,通過(guò)不同算法進(jìn)行圖像對(duì)比度提升,分別計(jì)算出相應(yīng)的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)[12],結(jié)果如表1 所示。

        表1 PSNR 對(duì)比

        與DHE、AGCWD 和IAGCWD 相比,本文所提算法處理過(guò)的圖像都具有更高的PSNR 值。綜上所述,本文所提算法實(shí)現(xiàn)了更好的對(duì)比度改善和更少的圖像失真。

        3 結(jié)語(yǔ)

        本文基于改進(jìn)的自適應(yīng)gamma 矯正,提出了一種適用于不同暗亮場(chǎng)景的圖像對(duì)比度提升算法。根據(jù)圖像的暗亮進(jìn)行圖像場(chǎng)景分類,能夠有效地針對(duì)不同暗亮場(chǎng)景來(lái)提升圖像對(duì)比度。通過(guò)改進(jìn)的自適應(yīng)gamma 矯正,做到了圖像暗態(tài)畫面細(xì)節(jié)增強(qiáng)、低亮噪聲抑制和高亮亮度保持,能夠更有效、合理地提升圖像對(duì)比度,使圖像顯示更加自然。

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