一種自適應(yīng)控制飽和度的色調(diào)映射方法

陳文藝， 趙曉光

(1.西安郵電大學(xué) 物聯(lián)網(wǎng)與兩化融合研究院， 陜西 西安 710061;　2.西安郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院， 陜西 西安 710121)

一種自適應(yīng)控制飽和度的色調(diào)映射方法

陳文藝1， 趙曉光2

(1.西安郵電大學(xué) 物聯(lián)網(wǎng)與兩化融合研究院， 陜西 西安 710061;2.西安郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院， 陜西 西安 710121)

摘要:為了解決傳統(tǒng)色調(diào)映射算法在處理過(guò)程中存在的色偏問(wèn)題，給出一種自適應(yīng)控制飽和度的色調(diào)映射改進(jìn)算法。該方法首先采用對(duì)數(shù)壓縮和限制對(duì)比度的自適應(yīng)直方圖均衡化算法對(duì)圖像的亮度值進(jìn)行處理，其次根據(jù)處理前后的亮度比值自適應(yīng)控制輸出圖像的飽和度，從而校正圖像色偏。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)圖像的亮度值進(jìn)行對(duì)數(shù)壓縮并用限制對(duì)比度的自適應(yīng)直方圖均衡化算法可以保證圖像的清晰度和對(duì)比度，通過(guò)圖像亮度比值自適應(yīng)控制飽和度的方法有效地減少了由亮度調(diào)整差異引起的色偏。所給改進(jìn)方法相比于Reinhard算法和iCAM06算法可以較好地校正圖像色偏。

關(guān)鍵詞:高動(dòng)態(tài)范圍圖像；色調(diào)映射；亮度壓縮；飽和度

高動(dòng)態(tài)范圍(highdynamicrange,HDR)圖像有更多的動(dòng)態(tài)范圍和更豐富的細(xì)節(jié)[1]，而普通輸出設(shè)備(如標(biāo)準(zhǔn)顯示器、打印機(jī)等)所表現(xiàn)的動(dòng)態(tài)范圍和處理位數(shù)有限。為了能在低動(dòng)態(tài)范圍(lowdynamicrange,LDR)設(shè)備上再現(xiàn)高動(dòng)態(tài)范圍圖像，通常用色調(diào)映射(tonemapping,TM)或色階重建(tonereproduction)算法將HDR圖像處理成為L(zhǎng)DR圖像[1]。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者們相繼提出了一些優(yōu)異的色調(diào)映射算法。這些算法大致可分為全局算法和局部算法[2-5]。全局色調(diào)映射算法對(duì)整個(gè)HDR圖像使用相同的映射函數(shù)，算法簡(jiǎn)單、效率高，但忽略了像素位置特征，導(dǎo)致對(duì)比度偏低和局部細(xì)節(jié)丟失；局部色調(diào)映射算法考慮了局部空間內(nèi)容，在壓縮動(dòng)態(tài)范圍的同時(shí)保持了圖像局部細(xì)節(jié)和紋理，增強(qiáng)了圖像局部對(duì)比度[6]。

Reinhard等[7]提出基于攝影法的動(dòng)態(tài)范圍壓縮，算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，但易產(chǎn)生光暈；Kuang等[8]在圖像色貌模型(imagecolorappearancemodel,iCAM)的基礎(chǔ)上提出了iCAM06算法，算法運(yùn)算復(fù)雜度較高，存在整體對(duì)比度不高和區(qū)域細(xì)節(jié)丟失的問(wèn)題。宋明黎[9]提出基于概率模型的色階映射方法，該算法中需要獲取學(xué)習(xí)樣本，操作繁瑣。

總的來(lái)說(shuō)，目前算法或者只強(qiáng)調(diào)對(duì)HDR圖像亮度域的處理，未考慮圖像的色彩域處理，或者算法效率不高，繁瑣復(fù)雜。

本文給出一種基于亮度信息的自適應(yīng)控制飽和度色調(diào)映射改進(jìn)算法，根據(jù)處理前后的亮度信息自適應(yīng)地控制彩色圖像合成公式中的飽和度控制參數(shù)，校正彩色圖像中的色偏，并用Reinhard算法、iCAM06算法和改進(jìn)算法分別處理相關(guān)圖像，觀察所給改進(jìn)算法的效果。

1算法描述

整個(gè)算法可分為兩部分，亮度域處理和色彩域恢復(fù)。亮度域處理部分中，主要對(duì)圖像的亮度值I進(jìn)行處理。首先使用對(duì)數(shù)壓縮方法對(duì)HDR圖像的亮度值I進(jìn)行壓縮處理，其次為了保持圖像的局部細(xì)節(jié)部分和提高圖像的對(duì)比度，采用限制對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化算法(contrastlimitedadaptivehistogramequalization,CLAHE)[10]處理壓縮后的數(shù)據(jù)。在色彩恢復(fù)部分，根據(jù)圖像處理前后亮度值的統(tǒng)計(jì)信息，自適應(yīng)控制色彩飽和度參數(shù)，用得到的飽和度參數(shù)值完成色彩圖像的恢復(fù)。算法處理過(guò)程如圖1所示。

圖1　算法處理過(guò)程

1.1亮度域處理

在HDR圖像亮度域處理之前需要先獲取HDR色彩圖像的亮度數(shù)據(jù)，對(duì)HDR圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換[11]，即

I=0.299Cr+0.587Cg+0.114Cb。

式中Cr、Cg和Cb分別為HDR圖像輸入時(shí)的紅綠藍(lán)3個(gè)通道的數(shù)據(jù)，I為計(jì)算得到的圖像亮度值。

對(duì)于HDR圖像來(lái)說(shuō)，亮度值較大的像素?cái)?shù)較少，在直方圖上表現(xiàn)為大量的像素集中在某些亮度區(qū)域，不利于算法處理。通常先將亮度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為對(duì)數(shù)域上進(jìn)行處理，這樣處理可以符合人眼的視覺(jué)特性。由于對(duì)數(shù)曲線的特性，在進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì)時(shí)，不表現(xiàn)細(xì)節(jié)的高亮度區(qū)域集中，降低了該區(qū)域的對(duì)比度，而表現(xiàn)細(xì)節(jié)的低亮度區(qū)域則可以劃分為更多的灰度級(jí)。對(duì)數(shù)壓縮處理把原始場(chǎng)景中的高照度部分進(jìn)行縮減，增強(qiáng)了低照度部分的對(duì)比度效果。對(duì)數(shù)壓縮通用函數(shù)為[11]

I′=clog2(1+I)。

式中I為HDR圖像的亮度值，I′為壓縮處理之后得到的圖像亮度值，c為常數(shù)。

在亮度值壓縮之后，圖像的對(duì)比度較低，為了提高圖像局部對(duì)比度效果以及獲得更多的圖像細(xì)節(jié)，用CLAHE算法進(jìn)行處理，其既可保留圖像整體明暗效果，又使得圖像的細(xì)節(jié)得以體現(xiàn)。

1.2色彩恢復(fù)

色調(diào)映射算法利用處理后的亮度信息恢復(fù)為彩色圖像。彩色圖像還原公式為[12]

其中：Rl、Gl和Bl分別為L(zhǎng)DR圖像紅、綠、藍(lán)3種顏色的色彩值；Rh、Gh和Bh分別為HDR圖像紅、綠、藍(lán)3種顏色的色彩值；Il,Ih分別表示LDR和HDR圖像的亮度值；s∈[0,1]是控制輸出圖像飽和度的參數(shù)，可通過(guò)手動(dòng)調(diào)節(jié)，其值為0.4到0.6之間時(shí)圖像色彩顯示效果較好[12]，通常對(duì)整幅圖像使用固定的s值。

對(duì)于Memorial圖像，當(dāng)s取0到1之間的不同值時(shí)，對(duì)應(yīng)的圖像飽和度不同，如圖2所示。

圖2　不同的s值映射的圖像

亮度域算法處理后圖像中不同區(qū)域的像素亮度值的變化程度不同。在不考慮亮度值前后變化程度的情況下，固定的s值設(shè)置會(huì)引起某些區(qū)域色彩失真，不能使所有區(qū)域都有良好的色彩感觀，如圖2中，當(dāng)s=0.5時(shí)，圖像中地毯的飽和度相對(duì)較低，而穹頂?shù)娘柡投容^高。

為了使圖像中不同區(qū)域的飽和度更符合視覺(jué)效果，考慮到亮度值的變化，提出用亮度值處理前后的比值來(lái)衡量變化程度，即

式中R為亮度比值，α為映射常數(shù)。

當(dāng)比值較小時(shí)，像素值前后變化較小，表示像素處于高亮區(qū)域(如圖2穹頂窗戶(hù))，此時(shí)s值應(yīng)設(shè)置為較小值。當(dāng)比值較大時(shí)，像素值前后變化較大，那么該像素處于暗區(qū)域(如圖2地毯)，此時(shí)s值應(yīng)設(shè)置成較大值。為方便處理，在計(jì)算亮度比值時(shí)，需用系數(shù)把LDR圖像的亮度值定義域映射到HDR的亮度值定義域范圍上。然后對(duì)R值進(jìn)行歸一化處理，即

式中Rnorm為歸一化處理后的比值，Rmin為亮度比值中的最小值，Rmax為亮度比值中的最大值。如圖3中，歸一化后大部分的值集中于相對(duì)較低的區(qū)間，只有少數(shù)值處于相對(duì)較大的區(qū)間上。

為了能用亮度比值有效調(diào)節(jié)參數(shù)s，還需要對(duì)Rnorm值進(jìn)行調(diào)整。根據(jù)冪函數(shù)的特性，可用冪函數(shù)對(duì)Rnorm值進(jìn)行調(diào)節(jié)，即

式中β為常數(shù)，該值由HDR圖像的像素位深度確定。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，對(duì)于像素位深為20bit的HDR圖像，β值設(shè)定為0.2時(shí)較為合適。經(jīng)過(guò)冪函數(shù)處理之后，Rnorm的較低值區(qū)間部分得以展開(kāi)，較大值區(qū)間部分得到壓縮，結(jié)果如圖4。

最后，通過(guò)式(1)完成色彩圖像的合成。

圖3　亮度比值歸一化后的分布

圖4　飽和度控制參數(shù)s的分布

2實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)環(huán)境為Win7操作系統(tǒng)，仿真軟件為Matlab2012b，計(jì)算機(jī)處理器為InterT4400(主頻2.20GHz)，內(nèi)存2G。

選取不同動(dòng)態(tài)范圍和場(chǎng)景的HDR圖像作為測(cè)試對(duì)象，將所給改進(jìn)算法與Reinhard算法和iCAM06算法進(jìn)行比較，并從主觀和客觀兩方面評(píng)價(jià)這3種算法的處理效果。

2.1主觀評(píng)價(jià)

選擇Reinhard算法、iCAM06算法與所給改進(jìn)算法分別對(duì)Memorial、Tree和Rend04三幅圖像進(jìn)行處理，結(jié)果如圖5、圖6和圖7所示。

圖5　Memorial圖像色調(diào)映射處理效果

圖6　Tree圖像色調(diào)映射處理效果

圖7　Rend04圖像色調(diào)映射處理效果

圖5顯示，經(jīng)過(guò)Reinhard算法處理之后，圖像在整體上偏亮，局部對(duì)比度欠佳(如圖5(a)穹頂和墻壁上窗戶(hù))；iCAM06算法處理之后，圖像局部細(xì)節(jié)清晰，但圖像局部色彩失真；所給改進(jìn)算法處理之后，畫(huà)面整體對(duì)比度較好，局部細(xì)節(jié)清晰，由于對(duì)飽和度控制參數(shù)s進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，使得畫(huà)面色彩表現(xiàn)更好。

圖6顯示，Reinhard算法色調(diào)映射處理之后，圖像整體對(duì)比度高，暗部區(qū)域細(xì)節(jié)保持也好，但圖像背景色存在失真(如圖6(a)藍(lán)天)；iCAM06算法處理之后圖像色彩表現(xiàn)好，但暗部細(xì)節(jié)模糊(如圖6(b)圖像底部草地)；所給改進(jìn)算法處理之后，圖像整理對(duì)比度高，局部細(xì)節(jié)表現(xiàn)好，同時(shí)圖像中色彩再現(xiàn)效果好。

圖7顯示，Reinhard算法處理之后，圖像整體對(duì)比度高，但燈具部分細(xì)節(jié)表現(xiàn)較差，同時(shí)有過(guò)飽和現(xiàn)象；iCAM06算法處理之后燈具輪廓清晰，但其色彩飽和度過(guò)高，圖像整體有色偏；所給改進(jìn)算法處理之后，圖像整體對(duì)比度高，同時(shí)局部細(xì)節(jié)清晰，過(guò)曝區(qū)域(圖7(c)燈具)得到很好的處理，圖像色彩視覺(jué)效果好。

2.2客觀評(píng)價(jià)

個(gè)體主觀差異可能導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果有所不同，為達(dá)到準(zhǔn)確評(píng)價(jià)通常需要進(jìn)行客觀測(cè)評(píng)。考慮到算法處理后為L(zhǎng)DR圖像，選擇對(duì)圖像統(tǒng)計(jì)信息的3方面進(jìn)行評(píng)價(jià)：信息熵、清晰度和方差[13]。

圖像信息熵越大，表明圖像的中的信息越豐富，圖像保留的信息量也越大；圖像的清晰度通過(guò)圖像的平均梯度來(lái)體現(xiàn)，它反映圖像對(duì)細(xì)節(jié)的表現(xiàn)能力；方差表示圖像像素偏離均值的程度，是衡量一幅圖像信息量大小的重要參數(shù)，反映了圖像的對(duì)比度情況，方差越大，圖像的動(dòng)態(tài)范圍也越大。

表1給出了3種算法的時(shí)間復(fù)雜度評(píng)價(jià)。

表1　3種算法耗時(shí)對(duì)比 /s

表1顯示，所給改進(jìn)算法的處理速度較快。

3種算法處理結(jié)果在信息熵、清晰度和方差方面的客觀對(duì)比見(jiàn)表2。

表2　3種算法處理結(jié)果客觀對(duì)比

表2顯示，相對(duì)于選取的不同場(chǎng)景對(duì)象的圖像，經(jīng)過(guò)所給改進(jìn)算法處理后的圖像，在信息熵、清晰度和方差方面一定程度上優(yōu)于前2種方法，達(dá)到了預(yù)期效果。

3結(jié)語(yǔ)

給出一種基于亮度信息的自適應(yīng)控制飽和度色調(diào)映射改進(jìn)算法，該方法首先采用對(duì)數(shù)壓縮和限制對(duì)比度的自適應(yīng)直方圖均衡化算法對(duì)圖像的亮度值進(jìn)行處理，然后根據(jù)處理前后的亮度比值自適應(yīng)控制輸出圖像的飽和度，校正圖像色偏。

采用所給改進(jìn)算法、Reinhard算法和iCAM06算法分別對(duì)Memorial、Tree和Rend04共3幅圖像進(jìn)行處理，結(jié)果表明，通過(guò)亮度信息自適應(yīng)控制輸出圖像的飽和度，一定程度上改善了圖像還原過(guò)程中的色偏問(wèn)題，調(diào)整了圖像局部區(qū)域(如高亮區(qū)域和暗區(qū)域)的飽和度。與Reinhard算法和iCAM06算法相比，從客觀上看，所給改進(jìn)算法處理后的圖像動(dòng)態(tài)范圍大，效率有所提高；從主觀上看，圖像清晰，對(duì)比度高，色彩還原真實(shí)自然，符合原始圖像的視覺(jué)觀感。

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[責(zé)任編輯:楊洵]

Atonemappingmethodwithadaptivesaturationcontrol

CHENWenyi1,ZHAOXiaoguang2

(1.InternetofThingsandIntegrationofITApplicationandIndustrializationInstitute,Xi’anUniversityofPostsandTelecommunications,Xi’an710061,China;2.SchoolofCommunicationandInformationEngineering,Xi’anUniversityofPostsandTelecommunications,Xi’an710121,China)

Abstract:In order to solve the colour distortion problem in the traditional tone mapping algorithm, a new tone mapping algorithm with adaptive saturation control is proposed. In this new algorithm, in its first step, the luminance of the high dynamic range image is compressed by logarithmic compression algorithm and the compression results are then processed by contrast limited adaptive histogram equalization algorithm. In its second step, output image saturation is controlled according to the brightness ratio before and after adaptive processing, therefore the image can be corrected. Experimental results show that the luminance data are log compressed and the image sharpness and contrast can be guaranteed by contrast limited adaptive histogram equalization algorithm. Through the image brightness ratio of adaptive control saturation method the hue error caused by differences in brightness adjustment can be effectively reduced. The proposed tone mapping of saturation adaptive control method can achieve better image correction compared to the Reinhard and icam06 algorithm.

Keywords:high dynamic range (HDR) image, tone mapping, luminance compression, color saturation

doi:10.13682/j.issn.2095-6533.2016.03.014

收稿日期：2015-12-30

作者簡(jiǎn)介：陳文藝(1964-)，男，教授，從事通信專(zhuān)用集成電路設(shè)計(jì)和實(shí)時(shí)數(shù)字圖像處理研究。E-mail: chenwy@xupt.edu.cn 趙曉光(1988-)，男，碩士研究生，研究方向?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)技術(shù)及應(yīng)用。E-mail: zxgsx2006@126.com

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：2095-6533(2016)03-0084-06