[发明专利]用于亮度控制图像转换的方法和装置

说明书

技术领域

本发明一般涉及图像处理，且更具体地，涉及一种用于亮度控制图像转换的方法和装置，其能够控制图像的亮度而不减少图像的饱和度(Saturation)。

背景技术

在低亮度条件下通过便携照相机或普通照相机捕捉的图像或者过亮图像可以包括由于图像的低对比度而导致的用户无法容易区分的细节，因此，经常要求对图像的亮度进行控制。能够通过增加整体黑暗的图像的亮度或通过减少整体明亮的图像的亮度来提高图像的质量。另外，当图像包括相对复杂的结构以及相对复杂的颜色时，有时对图像的亮度进行控制。此外，对图像的亮度进行控制以便提高图像的室外可见度。存在这样的算法，其用于转换输入图像的色彩空间，然后仅转换来自对应于亮度的通道的信息以便减少诸如块噪声或轮廓噪声的噪声。

不过，在上述亮度改变方案中，通常仅控制亮度通道，因此，原始输入图像的颜色印象(color impression)往往丢失。具体来说，当图像的亮度增加时，人眼感知的饱和度变低。看到图像的人经常有图像似乎失去颜色的感觉。为了校正这一缺点，首先通过用于亮度校正的算法来处理图像，然后将用于饱和度改进的算法附加地应用于已处理的图像。然而，在这种情况下，即使这一应用双算法的处理不能根据亮度变化的程度来补偿饱和度，但可以仅补偿输出图像的饱和度。因此，缺点在于，不能原样重现原始图像的颜色印象。

图1说明用于亮度校正的普通方案。一般，通过使用直方图或映射函数(其将红、绿、蓝(RGB)输入图像110转换到YCbCr色彩空间120)来执行输入/输出亮度转换的高动态范围(HDR)算法或降噪算法如图1所示且在下面公式(1)示出。最常用的YCbCr色彩空间是应用于标准分辨率电视(SDTV)的BT.601版本(见公式(1))，并且将输入的RGB图像划分为对应于亮度的Y通道和类似于对立色彩空间的Cb-Cr色彩空间。Y值通常被称为“luma”，且类似于人眼感知的亮度值。

Y＝0.299*R+0.587*G+0.114*B

C_B＝128-0.168736*R-0.331264*G+0.5*B

C_R＝128+0.5*R-0.418688*G-0.081312*B

………(1)

因此，在公式(1)中，在用于亮度控制的现有算法中旨在应用于Y值的算法被应用于Y值130(如由参考数字140表示的)，且获得转换的Y’值150。该算法然后通过使用公式下面的公式(2)将包括转换的Y’值150和现有的Cb-Cr值的Y′CbCr 160转换为RGB值，并输出转换的R’G’B’值170。

R′＝298.082*Y′/256+408.583*C_R/256-222.921

G′＝298.082*Y′/256-100.291*C_B/256-208.120*C_R/256+135.576

B′＝298.082*Y′/256+516.412*C_B/256-276.836

………(2)

另外，可以使用色调饱和度等级(Hue-Saturation-Level，HSL)色彩空间、色调饱和度值(Hue-Saturation-Value，HSV)色彩空间或者色调饱和度强度(Hue-Saturation-Intensity，his)色彩空间来代替YCbCr色彩空间。当M是max(R，G，B)且m是min(R，G，B)时，即使在色调值之间有少许不同且在饱和度(或色度(chroma))值之间有少许不同，C(色度)也被定义为(M-m)，并且由下面公式(3)定义H(色调)。

H＝60°×H′                …………(3)

同样，即使每个强度(Intensity，I)值、等级(Level，L)值和数值(Value，V)值具有许多形式，该I、L和V值也通常定义为I＝(R+G+B)/3，V＝max(R，G，B)，以及L＝(max(R，G，B)+min(R，G，B))/2。

使用色彩空间的上述方法表示这样的方法，在该方法中对应于亮度的任意I、L或V值被转换并且转换的I，L和V值被再次逆转换同时维持色调值和饱和度(或色度)值为原样，这类似于用于在YCbCr色彩空间中通过仅使用Y值来校正亮度的算法。