一种基于人眼视觉及对数域的HDR图像动态范围压缩方法

当前人们对图像质量的要求越来越高,高动态范围(HDR)图像广泛应用于影视、医疗等领域,已经成为图像处理领域中的重要研究方向。针对现有的动态范围压缩方法造成图像偏暗区域和偏亮区域发生信息丢失的问题,对传统的对数域动态范围压缩方法进行改进,并根据人眼对亮度的适应特性实现对图像整体动态范围压缩的同时,保留了更多的偏暗区域和偏亮区域信息。

一种亮度分区和导向滤波相结合的色调映射算法

针对高动态范围(High Dynamic Range,HDR)图像的动态范围与普通显示设备不匹配的问题,本文提出了一种亮度分区和导向滤波相结合的色调映射算法。首先,通过颜色空间转换将输入的HDR图像转换到CIEL*a*b*空间,得到亮度层和色度层图像,接着对亮度层图像进行对数压缩并分区,对压缩后的各分区亮度图像选取合适γ值进行校正。然后,对于现有映射算法过于强调对图像亮度的处理而忽略色度的问题,本文将压缩后的亮度图像作为引导图像对色度层图像进行导向滤波处理。最后,将处理后的亮度层图像和色度层图像融合得到标准动态范围(Standard Dynamic Range,SDR)图像。通过对比实验表明,本文算法得到的图像在清晰度、信息熵、方差方面较全局映射法、局部映射法和双边滤波法平均提高了94.03%、30.73%和24.23%,说明本文算法在实现高动态图像亮度压缩的同时,更好地实现了对色度和局部细节的处理。