CN101599171A - 自动对比度增强方法和装置 - Google Patents

Abstract

为了解决现有转换函数方法存在不能根据图像内容自适应的问题，本发明提供了一种自动对比度增强方法，该方法包括如下步骤：根据待处理图像的直方图分别从以下两个方向累计像素数：从灰度最小值向增加灰度值方向、从灰度最大值向减少灰度值方向；当像素数分别达到预定值时存储对应的灰度值KL、KH；设待处理图像灰度值的变化区间为a到b，处理后输出图像灰度区间为A到B，则在输出图像灰度坐标轴上根据对灰度变化预期选择L、H，点(a，A)、(KL，L)、(KH，H)、(b，B)确定了转换斜率，从而确立了分段函数实现自动对比度增强。本发明实现了根据图像具体内容采用适应的对比度增强方法。

Description

自动对比度增强方法和装置

技术领域

本发明属于数字图像处理技术，特别是数字图像对比度增强的技术。

背景技术

现有图像对比度增强技术可以大致分为三种：

一种方法是利用直方图增强对比度，图像的灰度直方图表示图像中每种灰度级的像素的个数，反映了图像中每种灰度级出现的概率，是图像的基本统计特征。直方图均衡方法是常用方法之一，其基本思想是根据输入图像的灰度概率分布来确定其对应的输出灰度值，通过扩展图像的动态范围达到提升图像对比度的目的。直方图均衡方法有全局直方图均衡法和局部直方图均衡法两种。

全局直方图均衡变换后图像的灰度范围很难达到允许的最大灰度变化范围，并通常伴随有低频灰度级丢失，造成图像层次感不强；另外，会存在增强后图像过亮或过暗的现象，不适用于视频领域，其原因是没有将代表图像视觉中心的直方图峰值保留住，而是用概率平均分布的方法破坏了图像原有的视觉架构。

局部直方图均衡法不会丢失低频灰度级，可以更好的增强图像的局部细节，但缺点是不可避免的块效应和庞大的计算复杂度。局部方法分为子块重叠，子块不重叠和子块部分重叠。

另一种方法是通过调节图像中高频部分的增益达到实现增强图像边缘和细节的对比度效果，经典算法被称为非锐化掩模(unsharp mark)，其思想是用一个滤波器得到细节或者边缘，对此进行增强，这种方法视觉效果上与锐化很接近，但其缺点是会在边缘处产生过冲，视觉上会在原有边缘两侧产生明暗交替的虚边。

还有一种图像对比度增强技术是转换函数的方法，就是在输入图像的灰度范围内，例如0-1023，划分几个区间，每个区间对应有不同的转换函数，转换函数的结果就是对比度增强的结果，以实现对不同区间的灰度进行增强或减弱的功能。转换函数方法中经典方法就是三段法转换函数，这种技术的优点是简单实用，缺点是只对图像进行固定方法的灰度增强，没有根据图像内容自适应，这会导致对比度增强后一些图像的细节反而变得模糊。

发明内容

为了解决现有转换函数方法存在不能根据图像内容自适应而导致有图像细节变得模糊的问题，本发明提供了一种自动对比度增强方法。本发明的另一目的是提供一种实现所述自动对比度增强方法的装置。

本发明的技术方案如下：

自动对比度增强方法包括如下步骤：

A、从待处理图像的灰度直方图获取KL值和KH值：在所述直方图最小灰度值点到峰值点的区域内取KL值，在直方图最大灰度值点到峰值点的区域内取KH值，获得峰值点包括如下步骤：

将灰度值数轴等分成若干区间，统计每个区间对应的像素点数量，具有像素点数量最大的区间为峰值区间，峰值区间内任意一灰度值点为峰值点；

B、设待处理图像灰度值的变化区间为a到b，对比度增强后输出图像灰度区间为A到B，则灰度变换图的输入待处理图像灰度坐标轴上选定a、KL、KH、b四个数值，同时在输出图像灰度坐标轴上根据对比度增强后灰度变化预期选择L、H，点(a，A)、(KL，L)、(KH，H)、(b，B)确定了转换斜率，从而确立了转换函数，实现自动对比度增强。

步骤A所述获取KL值和KH值的方法包括如下步骤：分别从以下两个方向累计像素数：从待处理图像灰度最小值开始增加灰度值方向、从待处理图像灰度最大值开始减少灰度值方向；当两个方向累计像素数分别达到预定值时存储当时分别对应的灰度值，所述两个对应的灰度值记为：从灰度最小值方向开始的对应灰度值KL、从灰度最大值方向开始的对应灰度值KH；当KL大于峰值区间左侧边界值时，KL等于峰值区间左侧边界值；当KH小于峰值区间右侧边界值时，KL等于峰值区间右侧边界值。

步骤A所述获取KL值和KH值的方法包括如下步骤：计算待处理图像灰度值对应像素数量的平均值avg及最大值max，如果max-avg＞预设值，以d为计数的起点统计灰度值对应的像素数，d点左、右两个方向为计数方向，在每个所述计数方向上第一个对应像素数小于或等于avg的灰度值为KL、KH；当KL大于峰值区间左侧边界值时，KL等于峰值区间左侧边界值；当KH小于峰值区间右侧边界值时，KL等于峰值区间右侧边界值；如果max-avg≤预设值，则待处理图像无需进行对比度增强。

步骤A所述计数获取KL和KH的方法包括如下步骤：计算待处理图像灰度值对应像素数量的平均值avg及最大值max，如果max-avg＞预设值，则以直方图左端点和右端点作为计数的起点统计灰度值对应的像素数，计数的起点朝向d的方向为计数的方向，在每个所述计数方向上第一个对应像素数大于或等于avg的灰度值为KL、KH；当KL大于峰值区间左侧边界值时，KL等于峰值区间左侧边界值；当KH小于峰值区间右侧边界值时，KL等于峰值区间右侧边界值；如果max-avg≤预设值，则待处理图像无需进行对比度增强。

步骤A所述计数获取KL和KH的方法包括如下步骤：设峰值区间左右两个边界点分别为left，right，则KL＝left+th1；KH＝right+th2，th1，th2为预设值且不为负数。

步骤B所述选择L、H的方法包括如下步骤：

根据预定的斜率，以(a，A)为起点确立射线，射线与平行于输出图像灰度坐标轴且与输出图像灰度坐标轴的距离为KL的直线相交点为(KL，L)，得到选择的L；

根据预定的斜率，以(b，B)为起点确立射线，射线与平行于输出图像灰度坐标轴且与输出图像灰度坐标轴的距离为KH的直线相交点为(KH，H)，得到选择的H。

在步骤A和步骤B之间还包括如下步骤：

A1、如果|当前KL-前一KL|＜Threshold_smallKL，则将前一KL作为后续步骤采用的值；如果|当前KH-前一KH|＜Threshold_smallKH，则将前一KH作为后续步骤采用的值；如果|当前KL-前一KL|＞Threshold_largeKL，且|当前KH-前一KH|＞Threshold_largeKH，则选择当前KL和前若干帧或场KL的加权平均值作为当前的KL值，选择当前KH和前若干帧或场KH的加权平均值作为当前的KH值；当前指当前帧或场，前一指前一帧或场；Threshold_smallKL、Threshold_smallKH、Threshold_largeKL、Threshold_largeKH为预定值。

自动对比度增强方法还包括如下步骤：

给出待处理图像灰度等级，根据当前帧或场与前一帧或场的灰度等级差异程度判断当前帧或场与前一帧或场之间是否存在场景切换，如果存在场景切换，则将前若干帧或场的KL和KH值均置为当前帧或场的KL和KH值；将本步骤所得结果输送给步骤A1。

所述给出待处理图像灰度等级的方法包括如下步骤：

将待处理图像具有的灰度值区间分成6个子空间，Ai表示待处理图像中具有对应子空间范围内灰度值的像素数量，i所处位置表示对应子空间的代表符号，i为1至6自然数；

设 $M=\underset{i=1}{\overset{6}{\max }}\mathrm{Ai},$

令 $B1=\underset{k=2}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Ak},$ $B2=\underset{k=2}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Ak},$ $B3=\underset{k=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Ak},$ B4＝A1+A6，B5＝A2+A3，B6＝A4+A5

按照以下标准对待处理图像进行分类：

如果M＝A1，并且A1＞B1，则图像类型PicType＝0；

如果B2＞B4，并且B5＞B6并且B5＞A1并且B5＞A6并且A2＞A3，则图像类型PicType＝1；

如果B2＞B4，并且B5＞B6并且B5＞A1并且B5＞A6并且A2＜A3，则图像类型PicType＝2；

如果B2＞B4，并且B5＜B6并且A1＜B6并且A6＜B6并且A4＞A5，则图像类型PicType＝3；

如果B2＞B4，并且B5＜B6并且A1＜B6并且A6＜B6并且A4＜A5，则图像类型PicType＝4；

如果M＝A6，并且A6＞B3，则图像类型PicType＝5；

其他情况图像类型PicType＝6。

所述直方图为压缩直方图。

在执行所述对比度增强方法前将待处理图像进行高频分量与低频分量的分离，低频分量作为所述对比度增强方法的处理对象；在低频分量完成所述对比度增强方法后与高频分量合并后输出结果。

所述高频分量经过降噪处理和高频增益后与处理完成的低频分量合并。

所述对高频分量的降噪处理和高频增益包括如下步骤：

|高频分量|≤Treshold_noise，则输出高频分量为0；如果|高频分量|＞Treshold_noise，则输出高频分量＝高频分量×Gain；Treshold_noise为预定的值，Gain为高频增益系数，为预定值。

待处理图像的色度根据步骤B的转换斜率建立转换函数进行色度的对比度增强。

自动对比度增强装置包括顺序连接的直方图统计模块、参数获取模块和建立分段函数模块；所述直方图统计模块用于获取待处理图像直方图统计结果；所述参数获取模块在待处理图像的灰度直方图获取KL值和KH值：在所述直方图最小灰度值点到峰值点的区域内取KL值，在直方图最大灰度值点到峰值点的区域内取KH值，获得峰值点包括如下步骤：将灰度值数轴等分成若干区间，统计每个区间对应的像素点数量，具有像素点数量最大的区间为峰值区间，峰值区间内任意一灰度值点为峰值点；所述建立分段函数模块根据输出图像灰度变化区间和参数获取模块得到的KL、KH值及预先选定的值L、H确定灰度转换图的转换斜率，进而确定转换函数，实现自动对比度增强。

所述直方图统计模块获取的是压缩直方图统计结果。

自动对比度增强装置还包括防闪烁模块，防闪烁模块分别与参数获取模块和建立分段函数模块连接，防闪烁模块执行如下功能：

如果|当前KL-前一KL|＜Threshold_smallKL，则将前一KL作为后续步骤采用的值；如果|当前KH-前一KH|＜Threshold_smallKH，则将前一KH作为后续步骤采用的值；如果|当前KL-前一KL|＞Threshold_largeKL，且|当前KH-前一KH|＞Threshold_largeKH，则选择当前KL和前若干帧或场KL的加权平均值作为当前的KL值，选择当前KH和前若干帧或场KH的加权平均值作为当前的KH值；当前指当前帧或场，前一指前一帧或场；Threshold_smallKL、Threshold_smallKH、Threshold_largeKL、Threshold_largeKH为预定值。

自动对比度增强装置还包括图像类型判断模块和场景切换判断模块，图像类型判断模块与场景切换判断模块连接，图像类型判断模块还与直方图统计模块连接，场景切换判断模块还与防闪烁模块连接；图像类型判断模块给出待处理图像灰度等级；场景切换判断模块根据当前帧或场与前一帧或场的灰度等级差异程度判断当前帧或场与前一帧或场之间是否存在场景切换，如果存在场景切换，则将前若干帧或场的KL和KH值均置为当前帧或场的KL和KH值；将场景切换判断模块所得结果输送给防闪烁模块。

自动对比度增强装置还包括高低频分离模块，高低频分离模块与直方图统计模块连接，高低频分离模块将待处理图像分离成高频分量和低频分量，低频分量输出给直方图统计模块；还包括高低频融合模块，高低频融合模块与建立分段函数模块和高低频分离模块连接，用于将高频分量和低频分量进行合并。

自动对比度增强装置还包括高频降噪模块，高频降噪模块与高低频分离模块和高低频融合模块连接；高频降噪模块用于降低高频分量的噪声和高频增益。

自动对比度增强装置还包括色度处理模块，色度处理模块获取待处理图像的色度信号进行处理；色度处理模块用于根据建立分段函数模块得到的转换斜率建立色度转换函数进行色度的对比度增强。

本发明的技术效果：

直方图如果分布均匀，则代表图像层次感较强，对比度适中；如果在较低灰度级部分有尖峰，则图像在较暗区域层次感不强，对比度差，需要扩展这部分区域灰度级，增强对比度；如果在较高灰度级部分有尖峰，则图像在较亮区域层次感不强，对比度差，需要扩展这部分区域灰度级，增强对比度。但对比度增强不能破坏原有直方图的形状，否则会导致增强后亮暗失衡。本发明首先判断直方图的尖峰，计算出尖峰左右两个峰脚，即为KL，KH。利用上述规律，本发明选择尖峰左右两个峰脚作为确定转换斜率的基础，即以该两个峰脚确定灰度转换发生变化的界限，实现了根据图像具体内容采用适应的对比度增强方法，解决了现有转换函数方法不能根据图像内容自适应而导致有图像细节变得模糊的问题，同时保持了原有直方图形状，不会引起亮暗失衡。

附图说明

图1为本发明自动对比度增强方法的流程图；

图2为本发明自动对比度增强方法一个实施例的流程图；

图3-a到图3-f为不同灰度等级的图像直方图；

图4为获得KL和KH的示意图；

图5为灰度变换图及确定的转换函数；

图6为现有技术得到的转换函数与灰度直方图合成图；

图7为本发明得到的转换函数与灰度直方图合成图；

图8为本发明的自动对比度增强装置原理图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案进行详细说明。

图1显示了本发明自动对比度增强方法的基本步骤。首先要对待处理图像进行直方图统计。

获取KL、KH。在得到的直方图上将灰度值数轴等分成若干区间，统计每个区间对应的像素点数量，具有像素点数量最大的区间为峰值区间，峰值区间内任意一灰度值点为峰值点。计数，从以下两个方向累计像素数：从灰度最小值开始向增加灰度值方向及从灰度最大值开始向减少灰度值方向。如图4所示直方图的例子，灰度值的范围从0-1023，自左向右为灰度最小值开始向增加灰度值方向；自右向左为从灰度最大值开始向减少灰度值方向。累计像素数在图4中的物理意义为左侧虚线左侧与曲线、坐标轴围成的面积、右侧虚线右侧与曲线、坐标轴围成的面积。预先根据试验得到预定的两个方向的像素数值，当累计像素数量达到对应的预定像素数值时，存储此时对应的灰度值即KL和KH。KL对应虚线的左侧累计的像素数达到了预定的像素数值；KH对应虚线的右侧累计的像素数达到了另一个预定的像素数值，KL≤KH。当KL大于峰值区间左侧边界值时，KL等于峰值区间左侧边界值；当KH小于峰值区间右侧边界值时，KL等于峰值区间右侧边界值。本发明中所述的各种预定值均可通过试验得到，具体方式是选定若干个值进行试验，对比试验结果得到效果最优的值作为预定值。

另一种获得KL和KH的方法如下：计算待处理图像灰度值对应像素数量的平均值avg及最大值max，设d为max对应的灰度值，如果max-avg＞预设值，以d为计数的起点统计灰度值对应的像素数，d点左、右两个方向为计数方向，在每个所述计数方向上第一个对应像素数小于或等于avg的灰度值为KL、KH；当KL大于峰值区间左侧边界值时，KL等于峰值区间左侧边界值；当KH小于峰值区间右侧边界值时，KL等于峰值区间右侧边界值；如果max-avg≤预设值，则待处理图像无需进行对比度增强。

第三种获得KL和KH的方法：计算待处理图像灰度值对应像素数量的平均值avg及最大值max，设d为max对应的灰度值，如果max-avg＞预设值，则以直方图左端点和右端点作为计数的起点统计灰度值对应的像素数，计数的起点朝向d的方向为计数的方向，在每个所述计数方向上第一个对应像素数大于或等于avg的灰度值为KL、KH；当KL大于峰值区间左侧边界值时，KL等于峰值区间左侧边界值；当KH小于峰值区间右侧边界值时，KL等于峰值区间右侧边界值；如果max-avg≤预设值，则待处理图像无需进行对比度增强。

第四种获得KL和KH的方法：设峰值区间左右两个边界点分别为left，right，则KL＝left+th1；KH＝right+th2，th1，th2为预设值且不为负数。

建立分段函数步骤的意义是在如图5所示的灰度变换图上建立转换函数。图5所示例子中待处理图像和处理后输出图像的灰度变化范围均为0-1023，转换函数就是建立横坐标代表的待处理图像灰度与纵坐标代表的处理后输出图像的灰度之间的函数关系。

对比度调整，就是增强图像层次感，扩展实际图像的灰度范围，也就是在直方图上，让较暗部分向更暗的灰度级扩展，让较亮的部分向更亮的灰度级扩展。基于这个原则，用前述得到的KL，KH，以及确定的图5中所示的纵坐标上的L、H值，来计算分段函数。

设过KL垂直于横轴的虚线和点(0，0)和点(1023，1023)构成的45度虚线的交点为A点，取A点到横轴的垂直线段的中点对应纵坐标值为L；设过KH垂直于横轴的虚线和点(0，0)和点(1023，1023)构成的45度虚线的交点为B点，取B点到横轴的垂直线段的中点对应纵坐标值为H，该方法确定了以(0，0)点和(1023，1023)点为起点建立射线的预定的斜率。至此，已知的点(0，0)、点(KL，L)、点(KH，H)、点(1023，1023)四点可以构建分段函数(即转换函数)，分段函数每一分段为相邻两点之间的直线。经过计算可得：在0～KL部分线段的斜率为S_low，在KL～KH部分的斜率为S_mid，在KH～1023部分线段的斜率为S_high，即得到相应的分段函数。

得到分段函数后，根据分段函数来计算出对比度调整后灰度值，即实现根据输入图像具体情况的自动对比度增强。处理当前图像时，分段函数可以为当前帧/场所计算得出，也可用相邻帧/场计算得出。本实施例中为了节省内存开销，利用相邻图像内容的强相关性，使用前一帧/场的分段函数来计算当前帧/场的灰度值。

在图1步骤的基础上可以增加其他处理步骤从而得到更多功能、更优效果的对比度增强方法，图2即为这样的一个实施例，在图1所示的方法步骤基础上增加了更多处理步骤，下面对各步骤进行详细说明。

1、待处理图像输入

输入待处理图像，在这一步骤中需要分离出待处理图像灰度分量和色度分量，灰度和色度会在后续的步骤中分别处理。

2、待处理图像高低频分离

从频率特性看，图像中的边缘和细节信息一般对应于图像的高频分量，而影响图像整体视觉效果的往往是图像的低频分量。直接对图像灰度进行对比度增强，会导致高频分量丢失或者高频过冲，以及噪声放大等现象。如果将高低频分开，对低频分量进行整体对比度增强，对高频分量进行线型加权增强，再将两者融合，就可以避免上述问题。

本步骤的目的是输出代表图象边缘和细节的高频以及相应的低频分量，此处的滤波器可以设计成水平或者垂直。举例来说，本方法使用3×3平滑滤波器掩模得到低频部分，然后用原始灰度值减去低频分量就可得到相应的高频分量。

3、高频分量处理

图像中边缘对比度较低会造成边缘模糊，细节对比度较低会造成纹理模糊，所以如果适当增益代表图像边缘和细节的高频分量，则会改善对比度。另外，图像中噪声大都存在于高频分量，对高频分量降噪可以改善图像整体质量。

在本实施例中，如果abs(高频分量)＜＝Treshold_noise，则认为是噪声，则输出高频分量为0；如果abs(高频分量)＞Treshold_noise，则输出高频分量＝输入高频分量×Gain。Gain为高频增益系数，为预定值，可以通过试验得出，本方法设为2。

在本步骤后，除色度处理和后续的高低频分量合并步骤对高频分量进行处理外，其余步骤均是对低频分量的处理。

4、压缩直方图统计

常规统计直方图的方法为记录每帧图像内每个灰度级出现的像素个数，如果图像宽720高480，灰度范围为0～1023，则统计此帧直方图所需开辟的内存为1024×720×480，消耗过大。

图像的直方图反映了每个灰度级出现的概率，代表了图像整体灰度统计信息。通过实验分析得出，直方图峰值代表此部分灰度级出现频繁，如果峰值出现在灰度范围的中间部分，并且直方图分布比较均匀，则图像明亮有层次，对比度不需要较大调节，反之，如果峰值出现在较低或较高部分且直方图分布极不均匀，则图像整体偏暗或偏亮，且图像较暗或较亮区域层次感不强，细节无法分辨，对比度需要较大调节。所以为了减少内存开辟，可以对灰度范围中间部分不统计，只统计需要进行对比度增强的部分，这样就得到了压缩直方图，在以下部分如果没有特别说明，所描述的直方图均为压缩直方图。

在本实施例中对一个像素集合的灰度低频值进行压缩直方图统计。其中像素集合可以为一帧，一场等等；设H_low，H_high代表灰度级且0＜H_low＜H_high＜1023，压缩直方图统计表示只记录灰度低频值在0到H_low和H_high到1023部分出现的次数，这样就实现了直方图水平和垂直方向上的压缩，节省了记录直方图所需内存。

5、获取KL、KH

本步骤与图1中获取KL、KH的方法相类似，区别在于本步骤操作的基础是压缩直方图，即中间灰度值H_low到H_high区间不计入统计范围。如果在0到H_low区间累计像素数量达不到对应的预定像素数值时，则令KL＝H_low，如果在H_high到1023区间累计像素数量达不到对应的预定像素数值时，则令KH＝H_high需要指出的是当出现KL＞KH的情况时，统一规定KL＝KH＝默认值，默认值可以是经验数据，例如(b-a)/2，其中待处理图像灰度值的变化区间为a到b。

在本实施例中，计算出当前帧/场的KL，KH后，将其分别更新到8阶缓冲器KL_buf，KH_buf中，用作后面模块的计算。8阶缓冲器用于存储8帧/场的KL和KH值，新的值存入时，最先存储的帧/场的KL和KH被删除以保证存储空间。

6、获取图像类型

图像直方图代表图像灰度整体信息，从其形状可以判断图像偏亮还是偏暗，可以为对比度增强提供有效信息。本步骤的目的是定量地给出待处理图像类型信息，即待处理图像是偏亮还是偏暗，灰度等级是多少。

将灰度范围分成若干份，不限制等分或不等分。本实例中将灰度范围0～1023等分成6个子空间，分别为Ai(i＝1，1…6)，分别表示输入灰度低频值在第i个子空间中出现的次数。

设 $M=\underset{i=1}{\overset{6}{\max }}\mathrm{Ai}$

令 $B1=\underset{k=2}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Ak},$ $B2=\underset{k=2}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Ak},$ $B3=\underset{k=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Ak},$ B4＝A1+A6，B5＝A2+A3，B6＝A4+A5

然后按照以下标准对待处理图像进行分类：

如果M＝A1并且A1＞B1

则图像类型PicType＝0，表示图像偏暗，如图3-a所示；

如果B2＞B4并且B5＞B6并且B5＞A1并且B5＞A6并且A2＞A3

则图像类型PicType＝1，表示图像中偏暗，如图3-b所示；

如果B2＞B4并且B5＞B6并且B5＞A1并且B5＞A6并且A2＜A3

则图像类型PicType＝2，表示图像中稍偏暗，如图3-c所示；

如果B2＞B4并且B5＜B6并且A1＜B6并且A6＜B6并且A4＞A5

则图像类型PicType＝3，表示图像中稍偏亮，如图3-d所示；

如果B2＞B4并且B5＜B6并且A1＜B6并且A6＜B6并且A4＜A5

则图像类型PicType＝4，表示图像中偏亮，如图3-e所示；

如果M＝A6并且A6＞B3

则图像类型PicType＝5，表示图像偏亮，如图3-f所示；

其他情况

则图像类型PicType＝6，表示图像分布均匀。

7、场景切换判断及处理

因为需要根据前一帧/场的分段函数来增强当前帧/场的灰度低频分量，如果发生了场景切换，当前帧/场和前一帧/场图像的对比度发生较大变化时，会产生错误的增强。因为相邻图像对比度变化较大时其直方图差异也较大，所以根据相邻图像的基于压缩直方图计算得到的图像类型来判断是否发生场景切换。

在本实施例中，如果|当前帧/场的图像类型-前一帧/场的图像类型|＞Treshold_Pictype，则认为发生场景切换。阈值Treshold_Pictype可根据经验得出，本方法设为2。

如判断发生场景切换，则将8阶缓冲器KL_buf全部置为当前计算得出的KL，将8阶缓冲器KH_buf全部置为当前计算得出的KH。

如果没有发生场景切换，则无须做出处理。

8、防闪烁处理

因为KL，KH是利用压缩直方图统计得出的，相邻图像的KL，KH难免会不同，如果差异很小，则会造成几乎相似的相邻图像其对比度增强却有小幅不同，导致图像序列出现闪烁现象。同样，如果差异较大，也会造成几乎相似的相邻图像其对比度增强却有大幅不同，导致图像序列出现增强效果突变的现象。故此，需要利用相邻图像的压缩直方图得出的KL，KH判断是否需要进行防闪烁调整。

本实施例中，如果|当前帧/场KL-前一帧/场KL|＜Threshold_smallKL，则用8阶缓冲器KL_buf前一帧/场的KL代替当前帧/场的KL。

如果|当前帧/场KH-前一帧/场KH|＜Threshold_smallKH，用8阶缓冲器KH_buf前一帧/场的KH代替当前帧/场的KH。

如果|当前帧/场KL-前一帧/场KL|＞Threshold_largeKL，并且|当前帧/场KH-前一帧/场KH|＞Threshold_largeKH，则用8阶缓冲器KL_buf存储的8个KL的平均值来代替当前帧/场的KL，用8阶缓冲器KH_buf存储的8个KH的平均值来代替当前帧/场的KH。

其余情况，KL，KH保持不变。

9、建立分段函数

本部分与图1中建立分段函数的步骤相类似。如果输入的待处理图像当前帧/场的灰度值Ylow_in在0～KL区间，则输出的灰度低频值Ylow_out＝Ylow_in×S_low；如果输入的当前帧/场的灰度值Ylow_in在KL～KH区间，则输出的灰度值Ylow_out＝(Ylow_in-KL)×S_mid+KL×S_low；如果输入的当前帧/场的灰度值Ylow_in在KH～1023区间，则输出的灰度值Ylow_out＝(Ylow_in-KH)×S_high+(KH-KL)×S_mid+KL×S_low。

10、低频分量处理

低频分量处理步骤选择前一帧/场得到的分段函数对低频分量进行处理。

11、高低频分量合并

经过上述步骤处理得到的高频分量和低频分量在本步骤进行合并。具体合并方法选择将低频分量与高频分量相加，得到最终增强的灰度。

12、待处理图像色度处理

色度对比度调整需要有同样的增益，否则会造成色度色温的偏差，导致图像颜色苍白或者过于鲜艳。色度处理需要利用建立分段函数步骤得到的转换斜率进行，处理后的色度可以与高低频分量合并的结果融合，实现灰度和色度的对比度增强。

本实施例中，色度的取值范围为-512～512，每个像素的色度根据对应灰度低频分量的分段函数进行对比度增强，即如果输入的当前帧/场的色度值C_in对应的灰度低频值Ylow_in在0～KL区间，则输出的色度值C_out＝C_in×S_low；如果输入的当前帧/场的色度值C_in对应的灰度低频值Ylow_in在KL～KH区间，则输出的色度值C_out＝(C_in-KL-512)×S_mid+(KL-512)×S_low；如果输入的当前帧/场的色度值C_in对应的灰度低频值Ylow_in在KH～1023区间，则输出的色度值C_out＝(C_in-KH-512)×S_high+(KH-KL)×S_mid+(KL-512)×S_low。

对图2所示本发明自动对比度增强方法的过程进行进一步说明。

输入的待处理图像分离出的色度信号经过色度处理后输出。待处理图像分离出的灰度信号进行高频分量与低频分量分离，高频分量经过高频分量处理输出；低频分量经压缩直方图统计获取KL、KH。对从低频分量获取图像类型，进行场景判断及处理步骤，随后进行防闪烁处理进入到建立分段函数步骤。建立分段函数步骤的结果应用于低频分量处理，低频分量处理结果与高频分量处理结果进行高低频分量合并。待处理图像色度处理要利用建立分段函数得到的分段函数。高低频分量合并后的结果可以与色度处理结果融合实现灰度色度的对比度增强。

图2所示的方法步骤可以变形出多个实例，例如删除高频分量处理步骤和/或场景切换判断及处理步骤和/或防闪烁处理步骤所构成的新的技术方案。

下面通过图6和图7对本发明的技术效果进一步说明。

现有的转换函数的方法，其方法就是将灰度范围划分几个区间，并根据固定斜率进行对比度增强，例如将灰度范围0～1023划分三个区间，其转换函数斜率并不能根据图像内容自适应调整，如图6所示，灰度直方图A到B区间为图像较暗的区域，应该调整其对比度使其变的更暗，增加其层次感，但传统方法的转换函数却在A到B区间使灰度变的更亮，则增强后的图像整体效果偏亮，对比度甚至比调整前更差。

本发明的自动对比度增强方法首先根据图像内容计算出参数KL，KH，并据此计算出相应的斜率生成分段转换函数，如图7所示，直方图较暗的部分变得更暗，增强了灰度较暗区域的层次感，同时由于输入的待处理图像整体偏亮，所以直方图较亮区域基本保持不变，这样，经过增强后的图像对比度效果明显，层次分明，实验结果显示，本发明的方法比现有方法更能适应绝大部分图像，并且效果更好。

图8为本发明的自动对比度增强装置的原理图。如图8所示，本发明的装置包括顺序连接的高低频分离模块、高频降噪模块、高低频融合模块。高低频分离模块的实现手段及功能对应于图2中待处理图像高低频分量步骤及实现的功能；高频降噪模块的实现手段及功能对应于图2中高频分量处理步骤及实现的功能；高低频融合模块的实现手段及功能对应于图2中高低频分量合并步骤及实现的功能。

高低频分离模块还与直方图统计模块连接，直方图统计模块还与下述模块顺序连接：参数获取模块、场景切换判断模块、防闪烁模块、建立分段函数模块。直方图统计模块的实现手段及功能对应于图2中压缩直方图统计步骤及实现的功能；参数获取模块的实现手段及功能对应于图2中获取KL、KH步骤及实现的功能；场景切换判断模块的实现手段及功能对应于图2中场景切换判断及处理步骤及实现的功能；防闪烁模块的实现手段及功能对应于图2中防闪烁处理步骤及实现的功能；建立分段函数模块的实现手段及功能对应于图2中建立分段函数和低频分量处理步骤及实现的功能。建立分段函数模块还与高低频融合模块连接。

色度处理模块的实现手段及功能对应于图2中待处理图像色度处理步骤及实现的功能，色度处理模块从输入的待处理图像中获得色度信号。

图像类型判断模块与场景切换判断模块连接，图像类型判断模块还与直方图统计模块连接获取直方图信息。图像类型判断模块的实现手段及功能对应于图2中获取图像类型步骤及实现的功能。

高低频融合模块输出处理后的灰度信息，色度处理模块输出处理后的色度信息，所述灰度信息与色度信息可以进一步合并，实现灰度色度的对比度增强。

当然，可以通过删除以下模块实现多种自动对比度增强装置实例：高频降噪模块和/或场景切换判断模块和/或防闪烁模块。

对应与图1所示的方法，可以将本发明的装置简化为顺序连接的直方图统计模块、参数获取模块和建立分段函数模块。直方图统计模块的实现手段及功能对应于图1中待处理图像直方图统计步骤及实现的功能；参数获取模块的实现手段及功能对应于图1中获取KL、KH步骤及实现的功能；建立分段函数模块的实现手段及功能对应于图1中建立分段函数步骤及实现的功能。在这一简化的自动对比度增强装置基础上可以增加其他功能模块进一步优化对比度增强的效果。

应当指出，以上所述具体实施方式可以使本领域的技术人员更全面地理解本发明，但不以任何方式限制本发明。因此，尽管本说明书参照附图和实施方式对本发明已进行了详细的说明，但是，本领域技术人员应当理解，仍然可以对本发明进行修改或者等同替换；而一切不脱离本发明的精神和技术实质的技术方案及其改进，其均应涵盖在本发明专利的保护范围当中。

Claims (21)

1、自动对比度增强方法，其特征在于包括如下步骤：

A、从待处理图像的灰度直方图获取KL值和KH值：在所述直方图最小灰度值点到峰值点的区域内取KL值，在直方图最大灰度值点到峰值点的区域内取KH值，获得峰值点包括如下步骤：

将灰度值数轴等分成若干区间，统计每个区间对应的像素点数量，具有像素点数量最大的区间为峰值区间，峰值区间内任意一灰度值点为峰值点；

B、设待处理图像灰度值的变化区间为a到b，对比度增强后输出图像灰度区间为A到B，则灰度变换图的输入待处理图像灰度坐标轴上选定a、KL、KH、b四个数值，同时在输出图像灰度坐标轴上根据对比度增强后灰度变化预期选择L、H，点(a，A)、(KL，L)、(KH，H)、(b，B)确定了转换斜率，从而确立了转换函数，实现自动对比度增强。

2、根据权利要求1所述的自动对比度增强方法，其特征在于步骤A所述获取KL值和KH值的方法包括如下步骤：分别从以下两个方向累计像素数：从待处理图像灰度最小值开始增加灰度值方向、从待处理图像灰度最大值开始减少灰度值方向；当两个方向累计像素数分别达到预定值时存储当时分别对应的灰度值，所述两个对应的灰度值记为：从灰度最小值方向开始的对应灰度值KL、从灰度最大值方向开始的对应灰度值KH；当KL大于峰值区间左侧边界值时，KL等于峰值区间左侧边界值；当KH小于峰值区间右侧边界值时，KL等于峰值区间右侧边界值。

3、根据权利要求1所述的自动对比度增强方法，其特征在于步骤A所述获取KL值和KH值的方法包括如下步骤：计算待处理图像灰度值对应像素数量的平均值avg及最大值max，设d为max对应的灰度值，如果max-avg＞预设值，以d为计数的起点统计灰度值对应的像素数，d点左、右两个方向为计数方向，在每个所述计数方向上第一个对应像素数小于或等于avg的灰度值为KL、KH；当KL大于峰值区间左侧边界值时，KL等于峰值区间左侧边界值；当KH小于峰值区间右侧边界值时，KL等于峰值区间右侧边界值；如果max-avg≤预设值，则待处理图像无需进行对比度增强。

4、根据权利要求1所述的自动对比度增强方法，其特征在于步骤A所述计数获取KL和KH的方法包括如下步骤：计算待处理图像灰度值对应像素数量的平均值avg及最大值max，设d为max对应的灰度值，如果max-avg＞预设值，则以直方图左端点和右端点作为计数的起点统计灰度值对应的像素数，计数的起点朝向d的方向为计数的方向，在每个所述计数方向上第一个对应像素数大于或等于avg的灰度值为KL、KH；当KL大于峰值区间左侧边界值时，KL等于峰值区间左侧边界值；当KH小于峰值区间右侧边界值时，KL等于峰值区间右侧边界值；如果max-avg≤预设值，则待处理图像无需进行对比度增强。

5、根据权利要求1所述的自动对比度增强方法，其特征在于步骤A所述计数获取KL和KH的方法包括如下步骤：设峰值区间左右两个边界点分别为left，right，则KL＝left+th1；KH＝right+th2，th1，th2为预设值且不为负数。

6、根据权利要求1至5之一所述的自动对比度增强方法，其特征在于步骤B所述选择L、H的方法包括如下步骤：

根据预定的斜率，以(a，A)为起点确立射线，射线与平行于输出图像灰度坐标轴且与输出图像灰度坐标轴的距离为KL的直线相交点为(KL，L)，得到选择的L；

根据预定的斜率，以(b，B)为起点确立射线，射线与平行于输出图像灰度坐标轴且与输出图像灰度坐标轴的距离为KH的直线相交点为(KH，H)，得到选择的H。

7、根据权利要求6所述的自动对比度增强方法，其特征在于在步骤A和步骤B之间还包括如下步骤：

A1、如果|当前KL-前一KL|＜Threshold_smallKL，则将前一KL作为后续步骤采用的值；如果|当前KH-前一KH|＜Threshold_smallKH，则将前一KH作为后续步骤采用的值；如果|当前KL-前一KL|＞Threshold_largeKL，且|当前KH-前一KH |＞Threshold_largeKH，则选择当前KL和前若干帧或场KL的加权平均值作为当前的KL值，选择当前KH和前若干帧或场KH的加权平均值作为当前的KH值；当前指当前帧或场，前一指前一帧或场；Threshold_smallKL、Threshold_smallKH、Threshold_largeKL、Threshold_largeKH为预定值。

8、根据权利要求7所述的自动对比度增强方法，其特征在于还包括如下步骤：

给出待处理图像灰度等级，根据当前帧或场与前一帧或场的灰度等级差异程度判断当前帧或场与前一帧或场之间是否存在场景切换，如果存在场景切换，则将前若干帧或场的KL和KH值均置为当前帧或场的KL和KH值；将本步骤所得结果输送给步骤A1。

9、根据权利要求8所述的自动对比度增强方法，其特征在于所述给出待处理图像灰度等级的方法包括如下步骤：

将待处理图像具有的灰度值区间分成6个子空间，Ai表示待处理图像中具有对应子空间范围内灰度值的像素数量，i所处位置表示对应子空间的代表符号，i为1至6自然数；

设 $M=\underset{i=1}{\overset{6}{\max }}\mathrm{Ai},$

令 $B1=\underset{k=2}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Ak},$ $B2=\underset{k=2}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Ak},$ $B3=\underset{k=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Ak},$ B4＝A1+A6，B5＝A2+A3，B6＝A4+A5

按照以下标准对待处理图像进行分类：

如果M＝A1，并且A1＞B1，则图像类型PicType＝0；

如果B2＞B4，并且B5＞B6并且B5＞A1并且B5＞A6并且A2＞A3，则图像类型PicType＝1；

如果B2＞B4，并且B5＞B6并且B5＞A1并且B5＞A6并且A2＜A3，则图像类型PicType＝2；

如果B2＞B4，并且B5＜B6并且A1＜B6并且A6＜B6并且A4＞A5，则图像类型PicType＝3；

如果B2＞B4，并且B5＜B6并且A1＜B6并且A6＜B6并且A4＜A5，则图像类型PicType＝4；

如果M＝A6，并且A6＞B3，则图像类型PicType＝5；

其他情况图像类型PicType＝6。

10、根据权利要求9所述的自动对比度增强方法，其特征在于所述直方图为压缩直方图。

11、根据权利要求10所述的自动对比度增强方法，其特征在于在执行所述对比度增强方法前将待处理图像进行高频分量与低频分量的分离，低频分量作为所述对比度增强方法的处理对象；在低频分量完成所述对比度增强方法后与高频分量合并后输出结果。

12、根据权利要求11所述的自动对比度增强方法，其特征在于所述高频分量经过降噪处理和高频增益后与处理完成的低频分量合并。

13、根据权利要求12所述的自动对比度增强方法，其特征在于所述对高频分量的降噪处理和高频增益包括如下步骤：

|高频分量|≤Treshold_noise，则输出高频分量为0；如果|高频分量|＞Treshold_noise，则输出高频分量＝高频分量×Gain；Treshold_noise为预定的值，Gain为高频增益系数，为预定值。

14、根据权利要求13所述的自动对比度增强方法，其特征在于待处理图像的色度根据步骤B的转换斜率建立转换函数进行色度的对比度增强。

15、自动对比度增强装置，其特征在于包括顺序连接的直方图统计模块、参数获取模块和建立分段函数模块；所述直方图统计模块用于获取待处理图像直方图统计结果；所述参数获取模块在待处理图像的灰度直方图获取KL值和KH值：在所述直方图最小灰度值点到峰值点的区域内取KL值，在直方图最大灰度值点到峰值点的区域内取KH值，获得峰值点包括如下步骤：将灰度值数轴等分成若干区间，统计每个区间对应的像素点数量，具有像素点数量最大的区间为峰值区间，峰值区间内任意一灰度值点为峰值点；所述建立分段函数模块根据输出图像灰度变化区间和参数获取模块得到的KL、KH值及预先选定的值L、H确定灰度转换图的转换斜率，进而确定转换函数，实现自动对比度增强。

16、根据权利要求15所述的自动对比度增强装置，其特征在于所述直方图统计模块获取的是压缩直方图统计结果。

17、根据权利要求16所述的自动对比度增强装置，其特征在于还包括防闪烁模块，防闪烁模块分别与参数获取模块和建立分段函数模块连接，防闪烁模块执行如下功能：

如果|当前KL-前一KL |＜Threshold_smallKL，则将前一KL作为后续步骤采用的值；如果|当前KH-前一KH|＜Threshold_smallKH，则将前一KH作为后续步骤采用的值；如果|当前KL-前一KL|＞Threshold_largeKL，且|当前KH-前一KH|＞Threshold_largeKH，则选择当前KL和前若干帧或场KL的加权平均值作为当前的KL值，选择当前KH和前若干帧或场KH的加权平均值作为当前的KH值；当前指当前帧或场，前一指前一帧或场；Threshold_smallKL、Threshold_smallKH、Threshold_largeKL、Threshold_largeKH为预定值。

18、根据权利要求17所述的自动对比度增强装置，其特征在于还包括图像类型判断模块和场景切换判断模块，图像类型判断模块与场景切换判断模块连接，图像类型判断模块还与直方图统计模块连接，场景切换判断模块还与防闪烁模块连接；图像类型判断模块给出待处理图像灰度等级；场景切换判断模块根据当前帧或场与前一帧或场的灰度等级差异程度判断当前帧或场与前一帧或场之间是否存在场景切换，如果存在场景切换，则将前若干帧或场的KL和KH值均置为当前帧或场的KL和KH值；将场景切换判断模块所得结果输送给防闪烁模块。

19根据权利要求18所述的自动对比度增强装置，其特征在于还包括高低频分离模块，高低频分离模块与直方图统计模块连接，高低频分离模块将待处理图像分离成高频分量和低频分量，低频分量输出给直方图统计模块；还包括高低频融合模块，高低频融合模块与建立分段函数模块和高低频分离模块连接，用于将高频分量和低频分量进行合并。

20、根据权利要求19所述的自动对比度增强装置，其特征在于还包括高频降噪模块，高频降噪模块与高低频分离模块和高低频融合模块连接；高频降噪模块用于降低高频分量的噪声和高频增益。

21、根据权利要求20所述的自动对比度增强装置，其特征在于还包括色度处理模块，色度处理模块获取待处理图像的色度信号进行处理；色度处理模块用于根据建立分段函数模块得到的转换斜率建立色度转换函数进行色度的对比度增强。

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