RGB空間的HDR圖像合成與色彩調節算法

姚洪濤，李鑫巖

（長春理工大學　計算機科學與技術學院，長春　130022）

RGB空間的HDR圖像合成與色彩調節算法

姚洪濤，李鑫巖

（長春理工大學計算機科學與技術學院，長春130022）

相機的成像原理決定了它不像人眼一樣有很強的適應性，對于一些亮暗分明的場景，只能取亮或暗的部分而無法兼顧。高動態范圍圖像將一組亮暗程度不同的圖像，取出它們的優質區域，然后合成到一起，從而兼顧了場景的亮暗部分。合成HDR圖像首先需分別標定R、G、B通道相機的響應曲線，然后通過該曲線可得到圖像對應通道每個像素點的照度值，再使用色調映射算法就可將像素點照度值轉換成灰度值顯示在屏幕上。然而在RGB空間下傳統的色調映射算法會壓縮R、G、B通道的顏色差異，導致圖像顏色失真，由此提出了一種色彩調節的算法，該算法首先提取原始序列圖的顏色控制系數，然后用該系數調整色調映射算法產生的顏色差異，從而使合成圖的顏色與序列圖保持一致。

動態范圍；響應曲線；照度值；色調映射；色彩調節

人眼能夠分辨的亮度范圍很廣，從夜視閾值到強光閃約有1010量級，人的視覺系統在同一時間能夠適應的亮度范圍約為104量級。用Lm和Ln分別表示某場景中亮度的最大值和最小值（單位cd/m2），其比值Lm/Ln為該場景下的動態范圍（Dynamic Range）。對于普通的數字圖像，其動態范圍為100∶1，這遠遠達不到人類肉眼能夠分辨的動態范圍10000∶1，普通的數字圖像顯示高動態范圍的場景不是在明亮處過度曝光，無法還原場景中的細節，就是陰暗的部分曝光不足導致場景無法分辨。高動態范圍圖像（High-Dynamic Range Image）是一種可以表示實際場景中亮度大范圍變化的圖像，圖像中的像素值正比于場景中對應點的實際亮度值。它可以將場景中亮區域和暗區域的細節較好保留下來。

對于彩色圖像來說，通常需要分別對R、G、B通道進行合成，然而使用傳統方式的色調映射算法，會導致R、G、B通道的顏色差異被壓縮，從而產生的合成圖往往是色彩失真的。本文針對傳統的色調映射進行改進，在色調映射算法中添加色彩調節算法，就可以解決RGB空間下高動態范圍圖像顏色失真的問題。

1　RGB空間下的高動態范圍圖像合成算法

高動態范圍圖像合成算法要求必須使用兩幅或以上圖像來進行合成，由于拍攝條件所限，使用的圖像數越多使其拍攝難度越大，導致其應用就越受限。本文使用兩幅圖像合成HDRI，這兩幅圖像是同一場景下的兩幅曝光程度不同的圖像，一幅為低曝，一幅為過曝，分別如圖1（a）、（b）所示，圖1（c）為該場景的自動曝光圖像。圖（a）、（b）、（c）的曝光時間分別為0.001s、0.0167s、0.004s。通過觀察圖（a）、（b）可看出圖像的曝光程度不同，其細節展現就不同，將圖（c）與圖（a）、（b）對比就會發現對于高動態范圍場景，自動曝光的圖像不能將該場景的亮暗細節都展現出來。可見在這種場景下，對圖像進行HDR合成是十分必要的。RGB空間下合成HDR圖像的過程包括相機響應曲線的標定，HDR合成，如需將HDR圖像在普通顯示設備顯示出還要對其進行色調映射。

1.1相機響應曲線的標定

由相機的成像原理可知某場景中的實際亮度值與其對應的圖像中的像素值間存在著某種非線性的映射關系，這種映射關系就是所要求的相機響應曲線，標定該曲線是合成HDRI的關鍵。

已知相機的曝光量Y與相機鏡頭的照度E和快門時間Δt存在關系式：

整個相機成像過程中某些非線性的映射的組合產生了曝光量Y到最終像素值Z的某種非線性關系：其中，式（2）的輸入是圖像的的曝光時長和像素點照度值。用Δtj表第幅 j圖像的曝光時間，用Ei表示像素點i對應場景點的照度，從而可得：

Zij為第 j幅圖像第i個像素點的像素值。令 f單調，則f可逆，對式（3）逆變換并取對數：式（4）中Δt為已知，Zij取值離散且有限（0-255），目標求Inf-1（Zij）和Ei。用N表示每幅圖像中像素點的個數，用M表示序列圖像的張數。由此對Inf-1（Zij）和Ei的求解轉化成了對最小二乘目標函數的求解：

根據大量的實驗數據［1］可知，灰度級極限附近的像素點噪聲比較嚴重，使得這些點可靠性降低。因此需要在目標方程組中加一個權值函數h（z），式（5）就變成：

權值函數使權重靠近灰度值極限值的權重最小，靠近灰度值中間點的權重最大。所引入權值函數：

其中Zmin和Zmax分別為Z域的最大值和最小值，該函數是一個三角帽型函數。令F（Zij）=Inf-1（Zij），在式（6）中還需引入平滑項F''（z）=F（z-1）-2F（z）+ F（z+1）來平滑曲線。最終目標函數就變成：

其中參數l用來調整平滑項的權重。

圖1　一組曝光時長不同的圖像

此外需給系統加兩個限制條件：（1）設128灰度的像素點是單位曝光點，這樣可以確定一個曲線水平位置的方程F（128）=0；（2）為了使函數曲線的形狀唯一，要求系統是靜定的。每幅圖像的每個采樣像素點都對應一個方程，所以共M×N+1個方程構成了一個線性方程組。由于相機響應函數F（z）共有256組值，所以可不用求出F（z）的表達式，只需解出256組F（z）值即可。對于F（z），無需M×N+1個方程就可以標定其相機響應曲線。設n為求系統解時每個通道所需像素點的個數，M為圖像的張數，由于系統要求靜定，則滿足：

即可使用奇異值分解法求出所有的F（z）。

對于本文要合成的圖像M=2，帶入式（9），解出n＞256，即要求每幅圖像每個通道的采樣點個數大于128，本文合成過程中取n=400。由于每幅圖的采樣點足夠多，所以使用均勻采樣就能精確的標定相機響應曲線。通過這400個像素點就可構建式（8）的系數矩陣，通過該系數矩陣與圖像曝光時長就可以標定出對應通道的相機響應曲線。對圖1中的三幅圖由式（8）標定相機響應函數曲線，分別如圖2 （a）、（b）、（c）所示。

1.2HDR圖像的合成算法

R、G、B通道的相機響應函數曲線標定后，就可根據這些曲線求得所需合成圖像對應通道每個像素點的輻射照度值。從式（4）可推導出：

InΔtj為已知，F（Zij）在上節中已求出，InEi為所求。由于每張圖片的曝光時間不同，有些像素點在短曝下效果好，有些在長曝下效果好，為了使這些優質像素點能展現在HDR圖像上，需將M張圖像融合起來計算每個像素點的照度值。同樣出于灰度級極限值附近點的噪聲較嚴重的原因，需要將這些點的權重降低，引入上節提到的三角帽型權值函數h（z）。于是，式（11）就變成：

通過該式可得到每個像素點的輻射照度值，由這些數據就可以得到對應場景下的高動態范圍圖像。

1.3HDR圖像的色調映射

目前常規的顯示設備的動態范圍僅能達到100∶1，即使得到了高動態范圍圖像，依然無法在顯示設備將高動態范圍圖像的顯示出。因此就需要某種方法將圖像的動態范圍進行縮放，使之匹配只能輸出低動態范圍的顯示設備。這種方法叫做色調映射（Tone Mapping），它用一種算法將真實世界場景的亮度壓縮到輸出設備能顯示的范圍。在壓縮亮度范圍過程中，它必須充分保留原場景的對比度，細節，色調，色飽和度等特性。目前色調映射算法主要分兩大類：全局色調映射算法和局部色調映射算法。

本文采用全局色調映射算法中的對數變換算法，可使用下面的公式將場景的照度值E壓縮成圖像的灰度值D：

其中Emax和Emin為場景中照度的最大和最小值，Dmax和Dmin為灰度值的最大和最小值，偏移量τ為圖像的全局亮度控制量。一般來講，手動確定τ是一個反復試錯的過程，為了減小手動確定τ帶來的誤差和節約時間的考慮，需使用一種算法自動確定τ的值。這個算法可分為三步：

圖2　R、G、B通道的相機響應曲線

（1）計算場景照度的平均值Eave，如式（13）所示

其中N為圖像像素點的總數，由于場景中某個點的照度值E（x，y）可能為零，這時對數函數無法計算，為了避免這種情況出現需要設置一個偏移量ε，這個偏移量的最優取值是0.001。

（2）確定中間值k，如式（14）所示：

其中要求k的值必須在0和1之間。常量A和B的值一般分別取0.4和2，中間值k的取值區間就會在0.2到0.8之間，這是k最優取值區間。

（3）由式（15）使用牛頓迭代法可求出偏移量τ：

由于本文在RGB空間下合成HDR圖像，所以需要分別對R、G、B通道進行色階映射。對于R通道，可將式（12）的所有變量都換成R通道下的變量，如式（16）所示：

同樣的G通道、B通道下的算法如式（17）和式（18）所示：

通過式（16）、（17）、（18）可把HDR圖像中的R、G、B分量壓縮成LDR圖像的R、G、B，此時就可顯示出經過色調映射的HDR圖像。由圖1合成的經過色調映射的HDR圖像如圖3所示。

圖3　經過色調映射的HDR圖像

2　RGB空間HDR圖像的色彩調節算法

將圖3與圖1（c）對比可發現RGB空間下合成高動態范圍圖像會產生偏色，原因已在引言分析，本節對傳統的色調映射算法進行改進，在算法中添加色彩調節的部分，使R、G、B通道的顏色差異減小，從而修正圖像偏色的情況。

色彩調節部分參考白平衡算法中經典的“灰度世界法”，該算法對顏色單一的圖像的色彩調節會失效，但是高動態范圍圖像具有對比強烈、色彩豐富的特點，所以該算法可適用于大部分HDR圖像，本文在原算法基礎上進行改進使其適應色調映射算法。雖然圖1（c）某些場景過亮或過暗導致部分細節無法分辨，但該圖顏色與真實場景是一致的，不存在偏色的情況。所以色彩調節可參考自動曝光圖像，提取該圖的R、G、B通道的增益系數kr、kg、kb，用增益系數調整色調映射算法中的R、G、B分量，就可得到經過色彩調節的色階映射圖像，假設自動曝光圖像大小為M×N，則

其中Rij、Gij、Bij分別表示自動曝光圖像R、G、B分量的第i行、第j列像素點的灰度值。用增益系數kr、kg、kb分別乘以色調映射算法中的R、G、B分量：

其中DR、DG、DB為色調映射算法中的R、G、B分量，分別如式（16）、（17）、（18）所示，DR'、DG'、DB'為色彩調整后色調映射算法的R、G、B分量，式（20）即為RGB空間下HDR圖像的色彩調節算法。

3　實驗結果

圖4是由式（16）得到的圖像，即經過色彩調節的圖像，對于該算法得到圖像通過人眼觀察就能看出處理的效果，可與圖3進行直觀對比。

圖4　由色彩調節算法得到的HDR圖像

4　結論

本文研究了在RGB空間高動態范圍圖像的合成算法，雖然HDR圖像的合成是復雜、耗時的過程，但是HDR圖像擁有普通圖像不可替代的優勢。然而在合成過程中由于RGB空間標定相機曲線是相互獨立的，使各通道之間失去了聯系，導致圖像的色彩差異被壓縮，最終顏色表現欠佳。本文根據經典的“灰度世界法”，對色調映射算法進行改進，參考合成序列圖或自動曝光圖的顏色空間提取增益系數，用該系數調整合成圖的色彩差異比例，使合成圖的色彩與原始圖保持一致，克服了RGB空間下合成高動態范圍圖像偏色的弱點。

［1］P E Debevec，J Malik.Recovering high dynamic range radiance maps from photographs［C］.Proceedings of the SIGGRAPH'97，Los Angeles，USA，1997.

［2］ T Mitsunaga，S K Nayar.Radiometric self calibration ［C］.Proceedings of the Computer Vision and Pattern Recognition，Fort Collins，USA，1999.

［3］ J Tumblin，H Rushmeier.Tone reproduction for realistic images［J］.IEEE Computer Graphics、and Applications，1993，13（6）：42-48.

［4］Liu Y，Chan W，Chen Y.Automatic white balance for digital still camera［J］.IEEE Trans on Consumer Electronics，1995，41（3）：460-466.

［5］S H Park，E D Montag.Evaluating tone mapping algorithms for rendering non-pictorial high-dynamic-range images［J］.Journal of Visual Communication and Image Representation，2007，18（5）：415-428.

［6］R SZELISKI.Image mosaicing for tele-reality applications［J］.IEEE Computer Graphics and Applications，1996，12（5）：33-40.

［7］ 朱秀明.高動態范圍圖像的合成及可視化研究［D］.杭州：浙江大學，2008.

［8］ 王維.數碼相機的自動白平衡算法研究及實現［D］.湘潭：湖南科技大學，2014.

［9］ 陳軍，胡福喬.YUV空間的彩色圖像HDR合成算法［J］.計算機工程，2012，38（9）：214-216.

HDR Image Composition and Color Adjustment in RGB Space

YAO Hongtao，LI Xinyan
（School of Computer Science and Technology，Changchun University of Science and Technology，Changchun 130022）

TheprincipleofCamera imaging makes it can’t have the strongadaptabilityashumaneyes，forsome scenes which have a distinct set of tonal steps from light to shadow，normally take either bright or dark parts.In dealing with a set of images of different brightness degree，high dynamic range images take out their high quality region and combinethemtogether，so asto takeintoaccountthe light and darkofscenes.Synthetic HDR images first need calibration channels R，G and B separately of camera response curve，and through this curve we can get their luminance values for each pixel of the image for corresponding channel，and then pixel luminance value can be converted to gray scale values and displayed on the screen by using the tone mapping algorithm.However，in the RGB colorspace，the traditional tone mapping algorithm will compresses the color difference of R，G，B channels，result in color distortion，thus we proposed a color adjustment algorithm which extract color control coefficients of the original sequencefirstly，then adjustingcolor differences of tone mapping algorithmsthroughthecoefficients，so thatthe color of the composite image could keep pace with the sequence diagram.

dynamic range；response curve；luminance values；tone mapping；color adjustment

TP391

A

1672-9870（2015）05-0145-05

2015-09-15

姚洪濤（1973-），男，碩士，副教授，E-mail：278119526@qq.com