在所述非臨界區(qū)域位于的圖像單元的映射表內查找相對應的優(yōu)化像素值，并以該優(yōu)化像素值替代該像素點的初始像素值。
[0045]優(yōu)選地，所述圖像分割模塊將待處理圖像分割為兩塊或兩塊以上圖像單元，具體為:
[0046]對待處理圖像進行均勻分割，其中，若待處理圖像的行數(shù)或列數(shù)不能被分割塊數(shù)整除，則對待處理圖像中的某幾行或幾列鏡像擴展至可以被分割塊數(shù)整除的行數(shù)或列數(shù)。由以上技術方案可見，本發(fā)明實施例提供的一種擴展相機動態(tài)范圍的圖像處理方法及系統(tǒng)通過調整函數(shù)將初始累積概率直方圖中低像素值部分所對應的累積概率值提高、高像素值部分所對應的累積概率值降低，進而使得圖像中的暗部像素值拉升、亮部像素值降低，達到圖像中亮部、暗部細節(jié)提升的效果。
【附圖說明】
[0047]為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術中的技術方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，對于本領域普通技術人員而言，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0048]圖1為本發(fā)明實施例提供的第一種擴展相機動態(tài)范圍的圖像處理方法的流程示意圖；
[0049]圖2為本發(fā)明實施例提供的一種待處理圖像中初始像素值的概率分布直方圖；
[0050]圖3為本發(fā)明實施例提供的一種待處理圖像中初始像素值的初始累積概率直方圖；
[0051]圖4為概率分布直方圖橫向分割前的示意圖；
[0052]圖5為概率分布直方圖橫向分割后的示意圖；
[0053]圖6為基于直方圖均衡算法所得到的初始像素值與優(yōu)化像素值的映射關系示意圖；
[0054]圖7為調整函數(shù)的曲線示意圖；
[0055]圖8為與圖3中初始累積概率直方圖相對應的優(yōu)化累積概率直方圖；
[0056]圖9為基于圖8中的優(yōu)化累積概率直方圖所得到的初始像素值與優(yōu)化像素值的映射關系不意圖；
[0057]圖10為處理后圖像中優(yōu)化像素值的概率分布直方圖；
[0058]圖11為本發(fā)明實施例提供的第二種擴展相機動態(tài)范圍的圖像處理方法的流程示意圖；
[0059]圖12為本發(fā)明實施例提供的待處理圖像的分塊示意圖；
[0060]圖13為本發(fā)明實施例提供的待處理圖像的區(qū)域劃分示意圖。
【具體實施方式】
[0061]為了使本技術領域的人員更好地理解本發(fā)明中的技術方案，下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都應當屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0062]從概率分布直方圖的角度來看，圖像中過度曝光或曝光不足的缺陷區(qū)域主要是由于低像素值或高像素值的像素點分布較為集中，已經超出了人眼可以分辨的范圍，在人的視覺中體現(xiàn)為一塊暗斑或一塊亮斑，導致圖像中對應部位的細節(jié)丟失，如果暗斑或亮斑部位恰巧存在重要的信息，則會導致重要信息的丟失。本發(fā)明實施例提供的一種擴展相機動態(tài)范圍的圖像處理方法及系統(tǒng)基于直方圖均衡原理，通過調整函數(shù)將初始累積概率直方圖中低像素值部分所對應的累積概率值提高、高像素值部分所對應的累積概率值降低，進而使得圖像中的暗部像素值拉升、亮部像素值降低，達到圖像中亮部、暗部細節(jié)提升的效果。
[0063]圖1為本發(fā)明實施例提供的第一種擴展相機動態(tài)范圍的圖像處理方法的流程示意圖，如圖1所示，該方法包括以下步驟:
[0064]步驟S100:統(tǒng)計待處理圖像中初始像素值的概率分布直方圖，并根據(jù)所述初始像素值的概率分布直方圖計算初始像素值的初始累積概率直方圖；
[0065]圖像的概率分布直方圖用來描述圖像中不同灰度級(像素值)的像素點出現(xiàn)的頻率，其橫坐標是灰度級，縱坐標是圖像中對應灰度級出現(xiàn)的頻率，通過直方圖反應圖像中不同灰度級的像素點分布信息。根據(jù)需求的不同，圖像可以設置不同的灰度級數(shù)，例如64級、256級或512級等?，F(xiàn)有技術中最常用的灰度級數(shù)為256級，以下結合一具有256級灰度值的圖像對概率分布直方圖進行舉例說明。
[0066]圖2為本發(fā)明實施例提供的一種待處理圖像中初始像素值的概率分布直方圖，如圖2所示，在像素值接近0與255的位置分別具有一個峰值，也就是說，在待處理圖像中像素值接近0與255的像素點分布較集中。由于像素值為0和255的像素點分別代表圖像中的最暗點和最亮點，因此，從宏觀上來看，低像素值的像素點集中區(qū)域在圖像中形成暗斑，高像素值的像素點集中區(qū)域在圖像中形成亮斑，導致圖像的局部細節(jié)丟失。
[0067]將圖2中的概率分布直方圖進行累積變換即可得到待處理圖像中初始像素值的初始累積概率直方圖，如圖3所示。
[0068]在另一種實施例中，為了避免圖像處理的過程中過度放大噪聲，在計算初始像素值的初始累積概率直方圖之前，對初始像素值的概率分布直方圖進行橫向分割，利用分割后的概率分布直方圖計算初始像素值的初始累積概率直方圖。為了便于本領域的技術人員更好地理解本技術方案，以下結合圖4和圖5對概率分布直方圖的橫向分割方式進行示例性說明。
[0069]圖4為概率分布直方圖橫向分割前的示意圖，圖5為概率分布直方圖橫向分割后的示意圖，其中，X代表初始像素值，P代表與初始像素值所對應的像素點的數(shù)量(像素點出現(xiàn)的頻率)，如圖4所示，首先在分割前的概率分布直方圖中設定直方圖分割線，其次，將分割線以上的像素點均勻分布在概率分布直方圖的底部，分割后的概率分布直方圖如圖5所示。其中，直方圖分割線b的大小以平均分布像素處為基準，具體為:像素點的總個數(shù)與最大像素值的比值再加上調整參數(shù)。
[0070]步驟S200:根據(jù)預設的調整函數(shù)將所述初始累積概率直方圖調整為優(yōu)化累積概率直方圖；
[0071]在傳統(tǒng)的直方圖均衡算法中，將累積概率直方圖中的初始累積概率乘以灰度級數(shù)即可得到初始像素值與優(yōu)化像素值的映射關系。圖6為基于直方圖均衡算法的初始像素值與優(yōu)化像素值的映射關系示意圖，如圖6所示，在映射曲線的低像素值部位和高像素值部位比較平緩(斜率小于1)，也就是說，在傳統(tǒng)的直方圖均衡算法中，低像素值的像素點經過映射變換后像素值變得更低，高像素值的像素點經過映射變換后變得更高，從宏觀上來看，即圖像中的暗部更暗，亮部更亮，使得圖像中的亮部和暗部細節(jié)無法得到改善。
[0072]針對這種問題，本發(fā)明實施例通過調整函數(shù)將初始累積概率直方圖的低像素值部位拉升，高像素值部位降低，使得低像素值的像素點經過映射變換后像素值變高，高像素值的像素點經過映射變換后像素值變低，從宏觀上來看，即提升圖像中暗部的亮度，降低圖像中亮部的亮度，使得圖像中的亮部和暗部細節(jié)更加明顯，擴展圖像的動態(tài)范圍，具體過程如下。
[0073]將初始累積概率直方圖中初始像素值所對應的累積概率代入調整函數(shù)中，將所述調整函數(shù)的輸出結果作為優(yōu)化累積概率直方圖中該初始像素值所對應的累積概率，即可得到優(yōu)化累積概率直方圖。若要在調整函數(shù)的作用下實現(xiàn)“初始累積概率直方圖的低像素值部位拉升，高像素值部位降低”，則調整函數(shù)必須滿足一定的條件。
[0074]圖7為調整函數(shù)的曲線示意圖，其中，g(x)為初始累積概率直方圖中像素值所對應的累積概率，c(x)為優(yōu)化累積概率直方圖中像素值所對應的累積概率，如圖7所示，調整函數(shù)在定義域[0，1]的區(qū)域內滿足以下條件:單調遞增；存在三個輸入值與輸出值相等的點，分別為(0，0)、(a，a)和(1，1);在定義域為(0，a)的區(qū)域內，輸入值小于輸出值(保證初始累積概率直方圖的低像素值部位拉升)，在定義域為(a，l)的區(qū)域內，輸入值大于輸出值(保證初始累積概率直方圖的高像素值部位降低)。另外，為了確保優(yōu)化累積概率直方圖的連續(xù)性，調整函數(shù)為平滑的曲線，且其一階導數(shù)首先遞減然后遞增。
[0075]圖8為與圖3中初始累積概率直方圖相對應的優(yōu)化累積概率直方圖，將圖3與圖8進行比較可以很清楚地看到，經調整函數(shù)調整后，圖3中低像素值部位的累積概率在圖8中得到了提升，圖3中高像素值部位的累積概率在圖8中降低。
[0076]步驟S300:根據(jù)優(yōu)化累積概率直方圖建立初始像素值與優(yōu)化像素值的映射表；
[0077]將初始像素值在優(yōu)化累積概率直方圖中所對應的累積概率乘以最大像素值然后取整，得到的結果作為映射表中與所述初始像素值相對應的優(yōu)化像素值，其計算公式如下式一所示:
[0078]式一:
[0079]r (x) = floor (max*c (x)+0.5)
[0080]其中，r (x)為映射表中與初始像素值X相對應的優(yōu)化像素值，floor為向下取整算法，max為圖像的灰度級數(shù)。
[0081]圖9為基于圖8中的優(yōu)化累積概率直方圖所得到的初始像素值與優(yōu)化像素值的映射關系示意圖，將圖6與圖9進行比較可以清楚地看到，本發(fā)明實施例所提供的映射表在傳統(tǒng)的直方圖均衡算法的基礎上將圖像中的暗部(低像素值部位)像素值拉升、亮部(高像素值部位)像素值降低。
[0082]步驟S400:根據(jù)像素點的初始像素值在映射表中查找相對應的優(yōu)化像素值，并以該優(yōu)化像素值替代該像素點的初始像素值，得到