郭凱 皇甫珍珍 李靜 龐澤邦
【摘 要】隨著人們對娛樂產品性能要求的提高,高動態范圍圖像應用的領域不斷增強。由于高動態范圍圖像數據保存為浮點型,因此難以直接在傳統的顯示設備上進行顯示,需要通過色調映射技術對圖像亮度范圍進行壓縮,并同時盡量保持圖像細節、顏色和整體對比度。本文討論濾波技術在色調映射算法設計中的使用原理、發展現狀及尚待解決的問題。
【關鍵詞】高動態范圍圖像;色調映射;圖像濾波
1 高動態范圍圖像
與傳統圖像不同,高動態范圍圖像可以記錄物理世界的真實光值,并將其保存為浮點數。因此,高動態范圍圖像可以表現更多的亮度等級,在娛樂產業、消費電子、虛擬現實等多個領域有廣泛的應用,為用戶帶來色彩鮮艷、亮度廣泛、栩栩如生的顯示效果,很好的解決現實生活中拍照與人眼所見不符的問題[1]。傳統顯示設備只能顯示8位圖像數據,無法直接顯示高動態范圍圖像。由于高動態范圍顯示器價格昂貴,更換所有的顯示設備不切實際,研究人員轉而利用軟件技術,對高動態范圍圖像的數據范圍進行壓縮,將其壓縮到傳統顯示器可以顯示的范圍,同時保持高動態范圍圖像的亮度、細節等特征。
2 色調映射算法分類
根據映射方式不同,大致上可以將現有的色調映射算法分為兩類,第一類是全局色調映射方法,第二類是局部色調映射算法。在全局色調映射算法中,使用一條曲線調整所有的亮度值,調整之后的亮度值僅與調整之前的亮度值和調整曲線有關,而與所在位置無關。在局部色調映射算法中,不僅要考慮當前像素的亮度值,還要考慮周圍鄰域對當前亮度的影響,因此更符合人類日常生活的視覺體驗,具有更好的視覺效果。全局色調映射算法通常使用初等函數及其變形進行色調映射處理,常用函數包括指數函數、對數函數和有理函數等等。在局部色調映射算法中,首先提取圖像的亮度,然后對亮度數據進行分層處理,將其分為包含大尺度信息的基本層和小尺度信息的細節層,分別對基本層和細節層進行壓縮后再進行合成,最后恢復顏色信息即可得到色調映射結果。在上述流程中,如何分層處理是色調映射的關鍵問題,通常使用濾波技術進行實現。
3 色調映射中的濾波技術
高斯濾波是數字圖像處理中最經典的濾波方式。經典的iCAM算法中使用了高斯濾波對圖像進行處理。高斯濾波器中的權重僅與空間距離相關,雙邊濾波考慮了空間距離和亮度距離兩個因素,可以更好地保持圖像的邊界等重要特征,也被改進后用于色調映射,并取得了巨大的成功[1]。但在實際應用中發現,雙邊濾波會產生梯度逆轉效應,因此在色調映射結果圖像的邊界處會引起光暈現象。非局部均值算法在權重時考慮了圖像全局對當前像素的影響,并改變了原有的像素亮度比較方式,而是改進為像素塊之間的比較,因此可以更好的保持紋理等細節特征,應用于色調映射中可以取得較好的效果,細節尤佳。但是,非局部均值算法的運算量過大,計算效率較低用[2]。最近興起的引導濾波克服了雙邊濾波的逆轉現象,因此具有更大的潛力,構造更加有效的色調映射算法,均取得了較好的效果[3]。
4 色調映射中使用濾波技術的問題
雖然使用濾波技術構造局部色調映射算法可以得到較好的色調映射結果,但還存在一些問題尚待解決。第一個問題濾波器中的參數設定。濾波器通常包含很多參數,用以控制濾波的效果和光滑程度,參數調整更依賴于經驗。第二個問題是濾波的計算速度,低效的計算效率會會影響色調映射的使用和推廣。因此,研究人員需要在速度和效果之間進行均衡把握和處理。第三個問題是濾波技術使用的數據域。高動態范圍圖像包含了豐富的亮度和色度信息。目前,濾波技術主要用于亮度數據處理,而未對色度信息進行處理,無法很好地再現場景中的色彩和色域。為此,需要構造用于顏色信息的濾波技術,以消除色調映射中的的色偏現象、提高色調映射的整體視覺效果。
5 結語
隨著高動態范圍圖像獲取方式的改進和人們對高質量圖像需求的增高,色調映射技術已經應用于多個領域。大多數相關產品使用的是全局色調映射算法,技術速度快但是效果仍有很大的提高空間。局部色調映射雖然可以得到較好的視覺效果,但關鍵的濾波技術仍然有一些問題需要解決,如濾波器參數的設定、計算效率等。但相信隨著大數據技術興起,以及硬件技術的進步和優化算法的提出,這些問題將逐漸被解決,效果更好的局部色調映射技術將逐步走向更廣闊的應用領域。
【參考文獻】
[1]Durand,Dorsey.Fast Bilateral Filtering for the Display of High-Dynamic-Range Images.ACM Transactions on Graphics.21:3,257-266,2002.
[2]李祎,蘆碧波,王永茂.分區非局部均值色貌模型在色調映射中的應用[J].武漢大學學報(信息科學版),2016,41(05):649-655.
[3]邵華,郁梅.一種人眼感知驅動的成分分解色調映射算法[J].光學技術,2017,43(05):415-422.