色调映射方法、装置和显示设备与流程

1.本技术涉及显示技术和图像处理技术领域，特别是涉及一种色调映射方法、装置和显示设备。


背景技术：

2.hdr(高动态范围)技术近年来高速发展，逐渐成为图像与视频领域的主流。hdr图像相比于普通图像，能够提供更多的动态范围和图像细节，大幅度提高画面细节的明暗对比度，更好地反映出真实环境中的视觉效果。但是，由于hdr图像有着更高的亮度、更深的深度、更广的色域，因此无法在某些性能较低的显示器设备上显示。目前，某些lcd显示器通常会将色彩通道离散化到8-bit，色度区间只有255个层级，hdr图像无法在这些显示设备上显示，比如一些中低端lcd投影设备，无法像高端投影设备能直接显示hdr图像。因此，需要对hdr图像进行色调映射，以使hdr图像能够适应ldr显示设备的显示。
3.传统方法中，一般是对hdr图像中的各个像素点统一进行映射处理，以将hdr图像的色度、亮度和动态范围等映射到ldr显示设备的标注范围内。然而，这种方法容易造成图像中的局部细节受到一定损失，导致色调映射后的图像质量较差。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高图像质量的色调映射方法、装置、显示设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
5.第一方面，本技术提供了一种色调映射方法。所述方法包括：
6.对待色调映射的高动态范围图像的灰度图像进行锐化处理，得到锐化图像；
7.对所述灰度图像进行直方图均衡化处理，以对所述灰度图像中各个像素点的灰度值进行全局动态范围压缩，得到第一图像；
8.将所述锐化图像和所述第一图像中相应像素点的像素值进行融合，得到融合图像；
9.将所述融合图像转换为包含亮度通道的彩色图像，得到第二图像；
10.确定所述第二图像在所述亮度通道下的全局亮度均值，并根据所述全局亮度均值对所述第二图像在所述亮度通道下的亮度值的进行全局动态范围压缩，得到第三图像；
11.针对所述第三图像中的每个像素点，确定所述像素点周围的目标邻域范围，并根据所述目标邻域范围中的局部亮度均值，对所述像素点处的亮度值进行压缩，得到所述高动态范围图像对应的色调映射后的目标图像；所述目标邻域范围内的亮度值变化平缓。
12.第二方面，本技术还提供了一种色调映射装置。所述装置包括：
13.锐化模块，用于对待色调映射的高动态范围图像的灰度图像进行锐化处理，得到锐化图像；
14.直方图均衡化模块，用于对所述灰度图像进行直方图均衡化处理，以对所述灰度图像中各个像素点的灰度值进行全局动态范围压缩，得到第一图像；
15.融合模块，用于将所述锐化图像和所述第一图像中相应像素点的像素值进行融合，得到融合图像；
16.全局亮度压缩模块，用于将所述融合图像转换为包含亮度通道的彩色图像，得到第二图像；确定所述第二图像在所述亮度通道下的全局亮度均值，并根据所述全局亮度均值对所述第二图像在所述亮度通道下的亮度值的进行全局动态范围压缩，得到第三图像；
17.局部亮度压缩模块，用于针对所述第三图像中的每个像素点，确定所述像素点周围的目标邻域范围，并根据所述目标邻域范围中的局部亮度均值，对所述像素点处的亮度值进行压缩，得到所述高动态范围图像对应的色调映射后的目标图像；所述目标邻域范围内的亮度值变化平缓。
18.在其中一个实施例中，所述融合模块还用于根据预设权重，将所述锐化图像和所述第一图像中相应像素点的像素值进行加权融合，得到融合图像。
19.在其中一个实施例中，所述融合模块还用于将所述锐化图像和所述第一图像中相应位置处的像素点的像素值进行比较；若相应位置处的像素点在所述锐化图像中的像素值大于在所述第一图像中的像素值，则将所述锐化图像中相应像素点的像素值作为待生成的融合图像中相应位置处的像素点的像素值；若相应位置处的像素点在所述第一图像中的像素值大于或等于在所述锐化图像中的像素值，则将所述第一图像中相应像素点的像素值作为待生成的所述融合图像中相应位置处的像素点的像素值；基于待生成的所述融合图像中各个像素点的像素值，生成融合图像。
20.在其中一个实施例中，所述锐化模块还用于对待色调映射的高动态范围图像的灰度图像中各行像素点的像素值分别进行一维高斯滤波处理，得到第一滤波图像；对所述第一滤波图像中各列像素点的像素值分别进行一维高斯滤波处理，得到第二滤波图像；对所述第二滤波图像进行锐化处理，得到锐化图像。
21.在其中一个实施例中，所述全局亮度压缩模块还用于确定所述第二图像在所述亮度通道下的全局亮度均值；根据所述全局亮度均值，分别对所述第二图像中每个像素点在所述亮度通道下的亮度值进行压缩，得到第三图像。
22.在其中一个实施例中，所述局部亮度压缩模块还用于针对所述第三图像中的每个像素点，使用高斯滤波器对所述像素点处的亮度值进行滤波处理，得到所述像素点对应的亮度响应；所述亮度响应，用于表征在所述像素点周围所述高斯滤波器的尺度范围内的亮度均值；在所述亮度响应小于或等于预设阈值的情况下，迭代地增大所述高斯滤波器的尺度，并返回执行所述使用高斯滤波器对所述像素点处的亮度值进行滤波处理，得到所述像素点对应的亮度响应的步骤及后续步骤，得到所述像素点周围的目标邻域范围；其中，所述目标邻域范围的半径，是在所述亮度响应小于或等于预设阈值的情况下确定出的所述高斯滤波器的尺度的最大值。
23.在其中一个实施例中，所述局部亮度压缩模块还用于针对所述第三图像中的每个像素点，将所述像素点对应的所述目标邻域范围的尺度下的所述亮度响应作为所述目标邻域范围中的局部亮度均值；根据所述局部亮度均值，对所述像素点处的亮度值进行压缩，得到所述高动态范围图像对应的色调映射后的目标图像。
24.第三方面，本技术还提供了一种显示设备。所述显示设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执
行本技术各实施例所述的色调映射方法中的步骤。
25.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行本技术各实施例所述的色调映射方法中的步骤。
26.第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行本技术各实施例所述的色调映射方法中的步骤。
27.上述色调映射方法、装置、显示设备、存储介质和计算机程序产品，首先对待色调映射的高动态范围图像的灰度图像进行锐化处理得到锐化图像，并对灰度图像进行直方图均衡化处理，以对灰度图像中各个像素点的灰度值进行全局动态范围压缩，得到第一图像，然后将锐化图像和第一图像中相应像素点的像素值进行融合得到融合图像，使得融合图像在全局动态范围压缩得到的第一图像的基础上增加了灰度图像中的边缘细节信息，提高了全局色调映射的图像质量，再将高质量的融合图像转换为包含亮度通道的彩色图像得到第二图像，确定第二图像在亮度通道下的全局亮度均值，并根据全局亮度均值对第二图像在亮度通道下的亮度值的进行全局动态范围压缩得到第三图像，针对第三图像中的每个像素点，确定像素点周围亮度值变化平缓的目标邻域范围，并根据目标邻域范围中的局部亮度均值，对像素点处的亮度值进行压缩，实现了对图像的局部色调映射，在全局色调映射的基础上进行局部色调映射，避免了局部细节受到损失，提高了图像质量，而且全局色调映射过程中考虑到了边缘细节信息，进一步提高了图像质量。
附图说明
28.图1为一个实施例中色调映射方法的应用环境图；
29.图2为一个实施例中色调映射方法的流程示意图；
30.图3为一个实施例中直方图均衡化处理前后的灰度直方图的对比图；
31.图4为一个实施例中色调映射装置的结构框图；
32.图5为一个实施例中显示设备的内部结构图。
具体实施方式
33.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
34.本技术实施例提供的色调映射方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，显示终端102通过网络与计算机设备104进行通信。计算机设备104可以将待显示的图像发送至显示终端102，若待显示的图像为高动态范围图像，则显示终端102可以执行本技术各实施例中的色调映射方法，以对高动态范围图像进行色调映射得到目标图像，显示设备102可以显示目标图像。其中，显示设备102可以但不限于是投影设备、显示器或显示屏等中的任意一种。计算机设备104可以是终端或服务器，终端可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等，便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头
戴设备等。服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
35.在一些实施例中，如图2所示，提供了一种色调映射方法，以该方法应用于图1中的显示设备102为例进行说明，包括以下步骤：
36.步骤202，对待色调映射的高动态范围图像的灰度图像进行锐化处理，得到锐化图像。
37.其中，高动态范围图像(hdr图像，high dynamic range image)，是指具有比传统图像更高动态范围的亮度和色彩深度的图像。例如：传统图像中的每个像素点的像素值只有8位深度，而hdr图像可以有更高的深度，例如16位、32位甚至更高，从而更准确地表现场景中的亮度和颜色细节。
38.在一些实施例中，显示设备可以从计算机设备获取待显示的图像，或者，从显示设备的本地获取待显示的图像。在一些实施例中，若待显示的图像为高动态范围图像，则显示设备可以执行步骤202及后续步骤。
39.在一些实施例中，显示设备可以将待色调映射的高动态范围图像转换为灰度图像，然后对灰度图像进行锐化处理，得到锐化图像。
40.在一些实施例中，显示设备可以在锐化处理之前，先对灰度图像进行滤波处理，然后对滤波结果进行锐化处理，得到锐化图像。在一些实施例中，滤波处理可以是高斯滤波处理。
41.在一些实施例中，显示设备可以通过拉普拉斯(laplace)算法或索贝尔(sobel)算法等对灰度图像进行锐化处理，得到锐化图像。
42.在一些实施例中，显示设备可以用预设窗口遍历灰度图像中各个像素点，使用拉普拉斯模板矩阵对以遍历至的像素点为中心的预设窗口内的各个像素点的像素值进行卷积运算，得到遍历至的像素点处的边缘信息，然后根据遍历至的像素点处的边缘信息和该像素点的像素值，确定该像素点对应的锐化后的像素值，基于各个像素点对应的锐化后的像素值，得到锐化图像。
43.在一些实施例中，拉普拉斯模板矩阵可以包括四邻域模板矩阵和八邻域模板矩阵等。其中，四邻域模板矩阵为：
[0044][0045]
在使用四邻域模板矩阵的情况下，遍历至的像素点处的边缘信息为δ2f＝4f(x,y)-f(x-1,y)-f(x,y+1)-f(x,y)-f(x+1,y)，其中，(x,y)是遍历至的像素点的坐标。f(x,y)表示像素点(x,y)的像素值。δ2f表示遍历至的像素点处的边缘信息。
[0046]
八邻域模板矩阵为：
[0047][0048]
在使用八邻域模板矩阵的情况下，遍历至的像素点处的边缘信息为δ2f＝8f(x,y)-f(x-1,y-1)-f(x-1,y)-f(x-1,y+1)-f(x,y-1)-f(x,y+1)-f(x+1,y-1)-f(x+1,y)-f(x+
1,y+1)其中，(x,y)是遍历至的像素点的坐标。f(x,y)表示灰度图像中像素点(x,y)的像素值。δ2f表示遍历至的像素点处的边缘信息。
[0049]
在一些实施例中，显示设备可以根据遍历至的像素点处的边缘信息的绝对值和该像素点的像素值之和，确定该像素点对应的锐化后的像素值。即，在遍历至的像素点处的边缘信息为负数的情况下，根据遍历至的像素点处的边缘信息与该像素点的像素值之差，确定该像素点对应的锐化后的像素值；在遍历至的像素点处的边缘信息为正数的情况下，根据遍历至的像素点处的边缘信息与该像素点的像素值之和，确定该像素点对应的锐化后的像素值。具体公式如下：
[0050][0051]
其中，g(x,y)表示像素点(x,y)对应的锐化后的像素值。f(x,y)表示灰度图像中像素点(x,y)的像素值。δ2f(x,y)表示遍历至的像素点(x,y)处的边缘信息。
[0052]
步骤204，对灰度图像进行直方图均衡化处理，以对灰度图像中各个像素点的灰度值进行全局动态范围压缩，得到第一图像。
[0053]
其中，直方图均衡化处理，是将图像的灰度直方图的分布变换为更加均衡的分布的处理。可以理解，通过对灰度图像进行直方图均衡化处理，能够实现对灰度图像的灰度值的全局动态范围压缩。如图3所示，直方图均衡化处理前灰度直方图中灰度分布很不均衡，直方图均衡化处理后灰度直方图中灰度分布更加均衡，实现了图像中灰度值的全局动态范围压缩。
[0054]
在一些实施例中，显示设备可以确定灰度图像的灰度直方图，然后根据灰度直方图确定直方图均衡化函数，根据直方图均衡化函数将灰度图像中各个像素点的灰度值映射为新的灰度值，得到第一图像。
[0055]
步骤206，将锐化图像和第一图像中相应像素点的像素值进行融合，得到融合图像。
[0056]
其中，融合图像中既包含锐化图像中的信息又包含第一图像中的信息。
[0057]
步骤208，将融合图像转换为包含亮度通道的彩色图像，得到第二图像。
[0058]
其中，第二图像中的像素点在亮度通道下的像素值即为亮度值。
[0059]
在一些实施例中，显示设备可以将融合图像转换为rgb颜色空间的彩色图像，然后将rgb颜色空间的彩色图像转换为xyz颜色空间的彩色图像，得到第二图像。其中，xyz颜色空间包括x通道、y通道和z通道。y通道即为亮度通道。xyz颜色空间的彩色图像中的像素点在y通道(即，亮度通道)下的像素值即为亮度值。
[0060]
在一些实施例中，显示设备可以将rgb颜色空间的彩色图像中各个像素点的像素值乘以变换矩阵，得到xyz颜色空间的彩色图像中各个像素点的像素值，即得到第二图像。其中，变换矩阵，是从rgb颜色空间变换到xyz颜色空间的变换矩阵。
[0061]
在一些实施例中，变换矩阵为：
[0062][0063]
步骤210，确定第二图像在亮度通道下的全局亮度均值，并根据全局亮度均值对第二图像在亮度通道下的亮度值的进行全局动态范围压缩，得到第三图像。
[0064]
其中，全局亮度均值，用于表征第二图像中各个像素点在亮度通道下的亮度值的均值。
[0065]
在一些实施例中，全局亮度均值可以是第二图像中各个像素点在亮度通道下的亮度值的平均对数值、算术平均值或几何平均值等中的任意一种。
[0066]
在一些实施例中，在使用平均对数值的情况下，显示设备可以确定第二图像中各像素点在亮度通道下的亮度值的对数值之和，对对数值之和进行指数变换，得到指数结果，再根据指数结果与第二图像中像素点数量的比值，确定第二图像在亮度通道下的全局亮度均值。
[0067]
步骤212，针对第三图像中的每个像素点，确定像素点周围的目标邻域范围，并根据目标邻域范围中的局部亮度均值，对像素点处的亮度值进行压缩，得到高动态范围图像对应的色调映射后的目标图像；目标邻域范围内的亮度值变化平缓。
[0068]
其中，目标邻域范围中的局部亮度均值，是指目标邻域范围内各个像素点在亮度通道下的亮度值的均值，即，用于表征目标邻域范围这个局部范围内的亮度均值。
[0069]
在一些实施例中，显示设备可以分别确定每个像素点的目标邻域范围，并确定目标邻域范围内各个像素点在亮度通道下的亮度值的均值得到目标邻域范围中的局部亮度均值，然后根据目标邻域范围中的局部亮度均值，对像素点处的亮度值进行压缩，得到目标图像。
[0070]
在一些实施例中，显示设备可以针对每个像素点，确定该像素点周围亮度值变化平缓的最大邻域范围，得到目标邻域范围。
[0071]
在另一些实施例中，目标邻域范围也可以不是亮度值变化平缓的最大邻域范围，而是在像素点周围预设邻域范围内亮度值变化平缓的情况下，将预设邻域范围确定为目标邻域范围；在像素点周围预设邻域范围内亮度值变化不平缓的情况下，将像素点周围亮度值变化平缓的最大邻域范围确定为目标邻域范围。
[0072]
在一些实施例中，显示设备可以根据第三图像中各个像素点处的亮度值与相应目标邻域范围中的局部亮度均值之间的比值，确定各个像素点分别对应的压缩后的亮度值，基于各个像素点分别对应的压缩后的亮度值得到目标图像。
[0073]
在一些实施例中，显示设备可以将各个像素点对应的目标邻域范围内的局部亮度均值与1相加，得到压缩比例，然后根据第三图像中各个像素点处的亮度值与相应的压缩比例之间的比值，确定各个像素点分别对应的压缩后的亮度值。
[0074]
上述色调映射方法，首先对待色调映射的高动态范围图像的灰度图像进行锐化处理得到锐化图像，并对灰度图像进行直方图均衡化处理，以对灰度图像中各个像素点的灰度值进行全局动态范围压缩，得到第一图像，然后将锐化图像和第一图像中相应像素点的像素值进行融合得到融合图像，使得融合图像在全局动态范围压缩得到的第一图像的基础
上增加了灰度图像中的边缘细节信息，提高了全局色调映射的图像质量，再将高质量的融合图像转换为包含亮度通道的彩色图像得到第二图像，确定第二图像在亮度通道下的全局亮度均值，并根据全局亮度均值对第二图像在亮度通道下的亮度值的进行全局动态范围压缩得到第三图像，针对第三图像中的每个像素点，确定像素点周围亮度值变化平缓的目标邻域范围，并根据目标邻域范围中的局部亮度均值，对像素点处的亮度值进行压缩，实现了对图像的局部色调映射，在全局色调映射的基础上进行局部色调映射，避免了局部细节受到损失，提高了图像质量，而且全局色调映射过程中考虑到了边缘细节信息，进一步提高了图像质量。
[0075]
在一些实施例中，将锐化图像和第一图像中相应像素点的像素值进行融合，得到融合图像包括：根据预设权重，将锐化图像和第一图像中相应像素点的像素值进行加权融合，得到融合图像。
[0076]
在一些实施例中，可以预先对锐化图像和第一图像设置相应的预设权重，锐化图像和第一图像分别对应的预设权重之和为1。
[0077]
在一些实施例中，显示设备可以根据锐化图像对应的预设权重对锐化图像中各个像素点的像素值进行加权，并根据第一图像对应的预设权重对第一图像中各个像素点的像素值进行加权，然后将锐化图像和第一图像分别对应的加权结果中相应像素点的像素值进行相加，得到融合图像。可以用如下公式表示：
[0078]
i＝λi
he
+(1-λ)i
laplace
[0079]
其中，i表示融合图像中的像素点的像素值，λ表示第一图像对应的预设权重，1-λ表示锐化图像对应的预设权重，i
he
表示第一图像中的像素点的像素值，i
laplace
表示锐化图像中的像素点的像素值。
[0080]
在一些实施例中，锐化图像和第一图像分别对应的预设权重可以均为0.5，此时融合图像的质量较好。在其他实施例中，锐化图像和第一图像分别对应的预设权重也可以是其他数值，不做限定。
[0081]
上述实施例中，根据预设权重，将锐化图像和第一图像中相应像素点的像素值进行加权融合，得到融合图像，使得融合图像中既包含第一图像中的信息又包含锐化图像中的信息，使得融合图像在全局动态范围压缩得到的第一图像的基础上增加了灰度图像中的边缘细节信息，提高了全局色调映射的图像质量。
[0082]
在一些实施例中，将锐化图像和第一图像中相应像素点的像素值进行融合，得到融合图像包括：将锐化图像和第一图像中相应位置处的像素点的像素值进行比较；若相应位置处的像素点在锐化图像中的像素值大于在第一图像中的像素值，则将锐化图像中相应像素点的像素值作为待生成的融合图像中相应位置处的像素点的像素值；若相应位置处的像素点在第一图像中的像素值大于或等于在锐化图像中的像素值，则将第一图像中相应像素点的像素值作为待生成的融合图像中相应位置处的像素点的像素值；基于待生成的融合图像中各个像素点的像素值，生成融合图像。
[0083]
在一些实施例中，可以用如下公式进行融合：
[0084]
[0085]
其中，i表示融合图像中的像素点的像素值，i
he
表示第一图像中的像素点的像素值，i
laplace
表示锐化图像中的像素点的像素值。
[0086]
上述实施例中，将锐化图像和第一图像中相应位置处的像素点的像素值进行比较，采用两者中更大的像素值作为融合图像中的像素值，使得融合图像在全局动态范围压缩得到的第一图像的基础上增加了灰度图像中的边缘细节信息，细节信息更加丰富，提高了全局色调映射的图像质量。
[0087]
在一些实施例中，在对待色调映射的高动态范围图像的灰度图像进行锐化处理，得到锐化图像之前，方法还包括：对待色调映射的高动态范围图像的灰度图像中各行像素点的像素值分别进行一维高斯滤波处理，得到第一滤波图像；对第一滤波图像中各列像素点的像素值分别进行一维高斯滤波处理，得到第二滤波图像；对待色调映射的高动态范围图像的灰度图像进行锐化处理，得到锐化图像包括：对第二滤波图像进行锐化处理，得到锐化图像。
[0088]
在一些实施例中，可以将高斯滤波的卷积核拆分成第一卷积核和第二卷积核，先用第一卷积核对待色调映射的高动态范围图像的灰度图像中各行像素点的像素值分别进行一维高斯滤波处理，得到第一滤波图像，然后用第二卷积核对第一滤波图像中各列像素点的像素值分别进行一维高斯滤波处理，得到第二滤波图像，再对第二滤波图像进行锐化处理，得到锐化图像。其中，第一卷积核与第二卷积核的乘积等于高斯滤波的卷积核。第一卷积核和第二卷积核均为一维矩阵。
[0089]
上述实施例中，分别对行和列进行一维高斯滤波处理，降低了计算复杂度，提高了滤波处理的效率。而且先滤波处理能够使得图像更加平滑，降低了图像中的噪声，避免了直接锐化处理导致图像中的噪声被增强的问题，进一步提高了图像质量。
[0090]
在一些实施例中，对灰度图像进行直方图均衡化处理，以对灰度图像中各个像素点的灰度值进行全局动态范围压缩，得到第一图像包括：确定灰度图像中灰度级的数量、以及各灰度级分别对应的像素点的数量；确定灰度图像中各像素点的灰度值所处于的目标灰度级，确定目标灰度级以及低于目标灰度级的各灰度级对应的像素点的总数量；针对灰度图像中每个像素点，确定像素点对应的总数量占灰度图像中的像素点数量的比例，根据比例与灰度级的数量之间的乘积，对像素点的灰度值进行压缩，得到第一图像。
[0091]
在一些实施例中，显示设备可以计算灰度图像的灰度直方图，以确定灰度图像中灰度级的数量、以及各灰度级分别对应的像素点的数量。
[0092]
在一些实施例中，显示设备可以根据比例与灰度级的数量之间的乘积乘以像素点的灰度值，得到像素点对应的压缩后的灰度值，基于各个像素点对应的压缩后的灰度值得到第一图像。
[0093]
在一些实施例中，显示设备可以根据灰度直方图确定直方图均衡化函数，根据直方图均衡化函数将灰度图像中各个像素点的灰度值映射为新的灰度值，得到第一图像，直方图均衡化函数可以用如下公式表示：
[0094][0095]
其中，m和n分别表示灰度图像的行和列的像素数，mn即为灰度图像中的像素点数
量。l表示灰度图像中灰度级的数量。j表示灰度级的索引。nj表示灰度级j对应的像素点的数量。x表示直方图均衡化处理之前灰度图像中像素点的灰度值。k表示灰度值x对应的灰度级的索引。即为目标灰度级k以及低于目标灰度级的各灰度级对应的像素点的总数量。
[0096]
上述直方图均衡化函数的推导过程如下：
[0097]
将直方图均衡化处理之前和之后图像中的像素灰度级的分布看成f(x)和f(y)，随机变量x是直方图均衡化处理之前灰度值的取值，随机变量y是直方图均衡化处理之后灰度值的取值，求解直方图均衡化函数即为求解x和y之间的函数转换关系y＝t(x)。相当于：已知条件为概率密度函数f(x)和f(y)，f(x)＝nk/mn，f(y)＝1/(l-1)，求解t(x)。其中，m和n分别为灰度图像中行和列的像素数，nk为灰度图像中灰度级k对应的像素数量，l是灰度图像中灰度级的数量。根据上述已知条件进行如下推导：
[0098][0099]
其中，t-1
(y)是t(x)的反函数。将上式两边同时对y求导，得到：
[0100][0101]
将上述已知条件代入上式，得到：
[0102][0103]
即，
[0104]
将上式两边同时对x积分得到即为直方图均衡化函数。
[0105]
上述实施例中，确定灰度图像中灰度级的数量、以及各灰度级分别对应的像素点的数量，确定灰度图像中各像素点的灰度值所处于的目标灰度级，确定目标灰度级以及低于目标灰度级的各灰度级对应的像素点的总数量，针对灰度图像中每个像素点，确定像素点对应的总数量占灰度图像中的像素点数量的比例，根据比例与灰度级的数量之间的乘积，对像素点的灰度值进行压缩，得到第一图像，能够高效且准确地对灰度图像进行直方图均衡化处理，以实现对灰度图像的全局动态范围压缩，实现图像的全局色调映射。
[0106]
在一些实施例中，确定第二图像在亮度通道下的全局亮度均值，并根据全局亮度均值对第二图像在亮度通道下的亮度值的进行全局动态范围压缩，得到第三图像包括：确定第二图像在亮度通道下的全局亮度均值；根据全局亮度均值，分别对第二图像中每个像素点在亮度通道下的亮度值进行压缩，得到第三图像。
[0107]
在一些实施例中，显示设备可以根据第二图像中每个像素点在亮度通道下的亮度值与全局亮度均值之间的比值，确定各像素点分别对应的压缩后的亮度值，基于各像素点分别对应的压缩后的亮度值得到第三图像。
[0108]
在一些实施例中，显示设备可以将第二图像中每个像素点在亮度通道下的亮度值
与全局亮度均值之间的比值与亮度比例常数之间的乘积，确定为各像素点分别对应的压缩后的亮度值，具体公式如下：
[0109][0110]
其中，α表示亮度比例常数，lw(x,y)表示第二图像中的像素点在亮度通道下的亮度值，表示全局亮度均值，l(x,y)表示像素点对应的压缩后的亮度值。
[0111]
在一些实施例中，亮度比例常数的取值能够决定第三图像的亮度的大小。亮度比例常数的取值可以为0.18，也可以是其他取值，不做限定。当亮度比例常数的取值为0.18时，能够将图像中的中性灰映射到显示设备上18％灰处，此时人眼对显示图像的明亮程度的感觉恰好介于黑色和白色之间(即亮度为50％)的灰色，能够使高动态图像在整体上得到很好地压缩效果。
[0112]
上述实施例中，确定第二图像在亮度通道下的全局亮度均值，根据全局亮度均值，分别对第二图像中每个像素点在亮度通道下的亮度值进行压缩，得到第三图像，能够实现对图像的亮度值进行高效的全局动态范围压缩。
[0113]
在一些实施例中，确定第二图像在亮度通道下的全局亮度均值包括：确定第二图像中各像素点在亮度通道下的亮度值的对数值之和；对对数值之和进行指数变换，得到指数结果；根据指数结果与第二图像中像素点数量的比值，确定第二图像在亮度通道下的全局亮度均值。
[0114]
在一些实施例中，显示设备可以将各像素点在亮度通道下的亮度值加上修正值，得到修正后的亮度值，然后计算各个像素点的修正后的亮度值的对数，再将各个像素点对应的对数相加得到对数值之和，对对数值之和进行指数变换，得到指数结果，最后根据指数结果与第二图像中像素点数量的比值，确定第二图像在亮度通道下的全局亮度均值。具体公式如下：
[0115][0116]
其中，lw(x,y)表示第二图像中的像素点在亮度通道下的亮度值。δ表示修正值。n表示第二图像中的像素点数量。表示第二图像在亮度通道下的全局亮度均值。
[0117]
上述实施例中，确定第二图像中各像素点在亮度通道下的亮度值的对数值之和，对对数值之和进行指数变换，得到指数结果，根据指数结果与第二图像中像素点数量的比值，能够准确且高效地确定第二图像在亮度通道下的全局亮度均值。
[0118]
在一些实施例中，针对第三图像中的每个像素点，确定像素点周围的目标邻域范围包括：针对第三图像中的每个像素点，使用高斯滤波器对像素点处的亮度值进行滤波处理，得到像素点对应的亮度响应；亮度响应，用于表征在像素点周围高斯滤波器的尺度范围内的亮度均值；在亮度响应小于或等于预设阈值的情况下，迭代地增大高斯滤波器的尺度，并返回执行使用高斯滤波器对像素点处的亮度值进行滤波处理，得到像素点对应的亮度响应的步骤及后续步骤，得到像素点周围的目标邻域范围；其中，目标邻域范围的半径，是在亮度响应小于或等于预设阈值的情况下确定出的高斯滤波器的尺度的最大值。
[0119]
在一些实施例中，显示设备可以将第三图像中的每个像素点的亮度值乘以高斯滤波函数，得到像素点对应的亮度响应，可以用如下公式表示：
[0120][0121]
其中，l(x,y)表示第三图像中的像素点(x,y)的亮度值。r(x,y,s)表示高斯滤波函数，s表示高斯滤波器的尺度。v(x,y,s)表示像素点(x,y)对应的亮度响应。高斯滤波函数r(x,y,s)可以用如下公式表示：
[0122][0123]
其中，s表示高斯滤波器的尺度，x和y表示像素点的坐标值，α表示亮度比例常数。
[0124]
在一些实施例中，显示设备可以针对第三图像中的每个像素点，首先使用尺度最小的高斯滤波器对像素点处的亮度值进行滤波处理，得到像素点对应的亮度响应，然后在亮度响应小于或等于预设阈值的情况下，迭代地增大高斯滤波器的尺度，以迭代地使用新的尺度下的高斯滤波器对像素点处的亮度值进行滤波处理，得到像素点对应的亮度响应，直至亮度响应大于预设阈值，得到像素点周围的目标邻域范围。即，当v(x,y,s)≤ε时得到的s的最大值s
max
即为目标邻域范围的半径。
[0125]
上述实施例中，使用高斯滤波器对像素点处的亮度值进行滤波处理，得到像素点对应的亮度响应，在亮度响应小于或等于预设阈值的情况下，迭代地增大高斯滤波器的尺度，得到在亮度响应小于或等于预设阈值的情况下确定出的高斯滤波器的尺度的最大值作为目标邻域范围的半径，从而能够准确地确定出亮度值变化平缓的目标邻域范围，进而能够根据准确的目标邻域范围对图像进行准确的局部色调映射。
[0126]
在一些实施例中，根据目标邻域范围中的局部亮度均值，对像素点处的亮度值进行压缩，得到高动态范围图像对应的色调映射后的目标图像包括：针对第三图像中的每个像素点，将像素点对应的目标邻域范围的尺度下的亮度响应作为目标邻域范围中的局部亮度均值；根据局部亮度均值，对像素点处的亮度值进行压缩，得到高动态范围图像对应的色调映射后的目标图像。
[0127]
在一些实施例中，显示设备可以根据第三图像中各个像素点处的亮度值与相应目标邻域范围的尺度下的亮度响应之间的比值，确定各个像素点分别对应的压缩后的亮度值，基于各个像素点分别对应的压缩后的亮度值得到目标图像。
[0128]
在一些实施例中，显示设备可以将各个像素点对应的目标邻域范围的尺度下的亮度响应与1相加，得到压缩比例，然后根据第三图像中各个像素点处的亮度值与相应的压缩比例之间的比值，确定各个像素点分别对应的压缩后的亮度值。具体公式如下：
[0129][0130]
其中，ld(x,y)表示像素点(x,y)对应的压缩后的亮度值。l(x,y)表示像素点(x,y)对应的压缩前的亮度值，v1(x,y,s
max
(x,y))表示像素点对应的目标邻域范围的尺度下的亮度响应。s
max
(x,y)表示像素点对应的目标邻域范围的半径。
[0131]
上述实施例中，使用像素点周围亮度变化平缓的范围内的局部亮度均值对像素点
的亮度值进行压缩，从而实现了对图像的准确的局部色调映射。
[0132]
应该理解的是，虽然如上的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0133]
基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的色调映射方法的色调映射装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个色调映射装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于色调映射方法的限定，在此不再赘述。
[0134]
在一些实施例中，如图4所示，提供了一种色调映射装置，包括：锐化模块402、直方图均衡化模块404、融合模块406、全局亮度压缩模块408和局部亮度压缩模块410，其中：
[0135]
锐化模块402，用于对待色调映射的高动态范围图像的灰度图像进行锐化处理，得到锐化图像。
[0136]
直方图均衡化模块404，用于对灰度图像进行直方图均衡化处理，以对灰度图像中各个像素点的灰度值进行全局动态范围压缩，得到第一图像。
[0137]
融合模块406，用于将锐化图像和第一图像中相应像素点的像素值进行融合，得到融合图像。
[0138]
全局亮度压缩模块408，用于将融合图像转换为包含亮度通道的彩色图像，得到第二图像；确定第二图像在亮度通道下的全局亮度均值，并根据全局亮度均值对第二图像在亮度通道下的亮度值的进行全局动态范围压缩，得到第三图像。
[0139]
局部亮度压缩模块410，用于针对第三图像中的每个像素点，确定像素点周围的目标邻域范围，并根据目标邻域范围中的局部亮度均值，对像素点处的亮度值进行压缩，得到高动态范围图像对应的色调映射后的目标图像；目标邻域范围内的亮度值变化平缓。
[0140]
在一些实施例中，融合模块406还用于根据预设权重，将锐化图像和第一图像中相应像素点的像素值进行加权融合，得到融合图像。
[0141]
在一些实施例中，融合模块406还用于将锐化图像和第一图像中相应位置处的像素点的像素值进行比较；若相应位置处的像素点在锐化图像中的像素值大于在第一图像中的像素值，则将锐化图像中相应像素点的像素值作为待生成的融合图像中相应位置处的像素点的像素值；若相应位置处的像素点在第一图像中的像素值大于或等于在锐化图像中的像素值，则将第一图像中相应像素点的像素值作为待生成的融合图像中相应位置处的像素点的像素值；基于待生成的融合图像中各个像素点的像素值，生成融合图像。
[0142]
在一些实施例中，锐化模块402还用于对待色调映射的高动态范围图像的灰度图像中各行像素点的像素值分别进行一维高斯滤波处理，得到第一滤波图像；对第一滤波图像中各列像素点的像素值分别进行一维高斯滤波处理，得到第二滤波图像；对第二滤波图像进行锐化处理，得到锐化图像。
[0143]
在一些实施例中，全局亮度压缩模块408还用于确定第二图像在亮度通道下的全
局亮度均值；根据全局亮度均值，分别对第二图像中每个像素点在亮度通道下的亮度值进行压缩，得到第三图像。
[0144]
在一些实施例中，局部亮度压缩模块410还用于针对第三图像中的每个像素点，使用高斯滤波器对像素点处的亮度值进行滤波处理，得到像素点对应的亮度响应；亮度响应，用于表征在像素点周围高斯滤波器的尺度范围内的亮度均值；在亮度响应小于或等于预设阈值的情况下，迭代地增大高斯滤波器的尺度，并返回执行使用高斯滤波器对像素点处的亮度值进行滤波处理，得到像素点对应的亮度响应的步骤及后续步骤，得到像素点周围的目标邻域范围；其中，目标邻域范围的半径，是在亮度响应小于或等于预设阈值的情况下确定出的高斯滤波器的尺度的最大值。
[0145]
在一些实施例中，局部亮度压缩模块410还用于针对第三图像中的每个像素点，将像素点对应的目标邻域范围的尺度下的亮度响应作为目标邻域范围中的局部亮度均值；根据局部亮度均值，对像素点处的亮度值进行压缩，得到高动态范围图像对应的色调映射后的目标图像。
[0146]
上述色调映射装置，首先对待色调映射的高动态范围图像的灰度图像进行锐化处理得到锐化图像，并对灰度图像进行直方图均衡化处理，以对灰度图像中各个像素点的灰度值进行全局动态范围压缩，得到第一图像，然后将锐化图像和第一图像中相应像素点的像素值进行融合得到融合图像，使得融合图像在全局动态范围压缩得到的第一图像的基础上增加了灰度图像中的边缘细节信息，提高了全局色调映射的图像质量，再将高质量的融合图像转换为包含亮度通道的彩色图像得到第二图像，确定第二图像在亮度通道下的全局亮度均值，并根据全局亮度均值对第二图像在亮度通道下的亮度值的进行全局动态范围压缩得到第三图像，针对第三图像中的每个像素点，确定像素点周围亮度值变化平缓的目标邻域范围，并根据目标邻域范围中的局部亮度均值，对像素点处的亮度值进行压缩，实现了对图像的局部色调映射，在全局色调映射的基础上进行局部色调映射，避免了局部细节受到损失，提高了图像质量，而且全局色调映射过程中考虑到了边缘细节信息，进一步提高了图像质量。
[0147]
上述色调映射装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于显示设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于显示设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0148]
在一个实施例中，提供了一种显示设备，其内部结构图可以如图5所示。该显示设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示单元和输入装置。其中，该显示设备的处理器用于提供计算和控制能力。该显示设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该显示设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、移动蜂窝网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种色调映射方法。该显示设备的显示单元可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，也可以是投影装置，该显示设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是显示设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
[0149]
在一些实施例中，显示设备包括投影设备。投影设备可以将图像投射至投影面上
进行显示。
[0150]
在另一些实施例中，显示设备还可以包括显示屏或显示器等设备。
[0151]
本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的显示设备的限定，具体的显示设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0152]
在一个实施例中，提供了一种显示设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
[0153]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
[0154]
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
[0155]
需要说明的是，本技术所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
[0156]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
[0157]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0158]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.一种色调映射方法，其特征在于，所述方法包括：对待色调映射的高动态范围图像的灰度图像进行锐化处理，得到锐化图像；对所述灰度图像进行直方图均衡化处理，以对所述灰度图像中各个像素点的灰度值进行全局动态范围压缩，得到第一图像；将所述锐化图像和所述第一图像中相应像素点的像素值进行融合，得到融合图像；将所述融合图像转换为包含亮度通道的彩色图像，得到第二图像；确定所述第二图像在所述亮度通道下的全局亮度均值，并根据所述全局亮度均值对所述第二图像在所述亮度通道下的亮度值的进行全局动态范围压缩，得到第三图像；针对所述第三图像中的每个像素点，确定所述像素点周围的目标邻域范围，并根据所述目标邻域范围中的局部亮度均值，对所述像素点处的亮度值进行压缩，得到所述高动态范围图像对应的色调映射后的目标图像；所述目标邻域范围内的亮度值变化平缓。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述锐化图像和所述第一图像中相应像素点的像素值进行融合，得到融合图像包括：根据预设权重，将所述锐化图像和所述第一图像中相应像素点的像素值进行加权融合，得到融合图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述锐化图像和所述第一图像中相应像素点的像素值进行融合，得到融合图像包括：将所述锐化图像和所述第一图像中相应位置处的像素点的像素值进行比较；若相应位置处的像素点在所述锐化图像中的像素值大于在所述第一图像中的像素值，则将所述锐化图像中相应像素点的像素值作为待生成的融合图像中相应位置处的像素点的像素值；若相应位置处的像素点在所述第一图像中的像素值大于或等于在所述锐化图像中的像素值，则将所述第一图像中相应像素点的像素值作为待生成的所述融合图像中相应位置处的像素点的像素值；基于待生成的所述融合图像中各个像素点的像素值，生成融合图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对待色调映射的高动态范围图像的灰度图像进行锐化处理，得到锐化图像之前，所述方法还包括：对待色调映射的高动态范围图像的灰度图像中各行像素点的像素值分别进行一维高斯滤波处理，得到第一滤波图像；对所述第一滤波图像中各列像素点的像素值分别进行一维高斯滤波处理，得到第二滤波图像；所述对待色调映射的高动态范围图像的灰度图像进行锐化处理，得到锐化图像包括：对所述第二滤波图像进行锐化处理，得到锐化图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述第二图像在所述亮度通道下的全局亮度均值，并根据所述全局亮度均值对所述第二图像在所述亮度通道下的亮度值的进行全局动态范围压缩，得到第三图像包括：确定所述第二图像在所述亮度通道下的全局亮度均值；根据所述全局亮度均值，分别对所述第二图像中每个像素点在所述亮度通道下的亮度值进行压缩，得到第三图像。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对所述第三图像中的每个像素点，确定所述像素点周围的目标邻域范围包括：针对所述第三图像中的每个像素点，使用高斯滤波器对所述像素点处的亮度值进行滤波处理，得到所述像素点对应的亮度响应；所述亮度响应，用于表征在所述像素点周围所述高斯滤波器的尺度范围内的亮度均值；在所述亮度响应小于或等于预设阈值的情况下，迭代地增大所述高斯滤波器的尺度，并返回执行所述使用高斯滤波器对所述像素点处的亮度值进行滤波处理，得到所述像素点对应的亮度响应的步骤及后续步骤，得到所述像素点周围的目标邻域范围；其中，所述目标邻域范围的半径，是在所述亮度响应小于或等于预设阈值的情况下确定出的所述高斯滤波器的尺度的最大值。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标邻域范围中的局部亮度均值，对所述像素点处的亮度值进行压缩，得到所述高动态范围图像对应的色调映射后的目标图像包括：针对所述第三图像中的每个像素点，将所述像素点对应的所述目标邻域范围的尺度下的所述亮度响应作为所述目标邻域范围中的局部亮度均值；根据所述局部亮度均值，对所述像素点处的亮度值进行压缩，得到所述高动态范围图像对应的色调映射后的目标图像。8.一种色调映射装置，其特征在于，所述装置包括：锐化模块，用于对待色调映射的高动态范围图像的灰度图像进行锐化处理，得到锐化图像；直方图均衡化模块，用于对所述灰度图像进行直方图均衡化处理，以对所述灰度图像中各个像素点的灰度值进行全局动态范围压缩，得到第一图像；融合模块，用于将所述锐化图像和所述第一图像中相应像素点的像素值进行融合，得到融合图像；全局亮度压缩模块，用于将所述融合图像转换为包含亮度通道的彩色图像，得到第二图像；确定所述第二图像在所述亮度通道下的全局亮度均值，并根据所述全局亮度均值对所述第二图像在所述亮度通道下的亮度值的进行全局动态范围压缩，得到第三图像；局部亮度压缩模块，用于针对所述第三图像中的每个像素点，确定所述像素点周围的目标邻域范围，并根据所述目标邻域范围中的局部亮度均值，对所述像素点处的亮度值进行压缩，得到所述高动态范围图像对应的色调映射后的目标图像；所述目标邻域范围内的亮度值变化平缓。9.一种显示设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。10.根据权利要求9所述的显示设备，所述显示设备包括投影设备。

技术总结
本申请涉及一种色调映射方法、装置和显示设备。方法包括：对高动态范围图像的灰度图像进行锐化处理得到锐化图像；对灰度图像进行直方图均衡化得到第一图像；将锐化图像和第一图像中融合得到融合图像；将融合图像转换为包含亮度通道的彩色图像得到第二图像；确定第二图像在亮度通道下的全局亮度均值，并根据全局亮度均值对第二图像在亮度通道下的亮度值的进行全局动态范围压缩得到第三图像；针对第三图像中的每个像素点，确定像素点周围亮度值变化平缓的目标邻域范围，根据目标邻域范围中的局部亮度均值对像素点处的亮度值压缩，得到高动态范围图像对应的色调映射后的目标图像。采用本方法能够提高色调映射后的图像质量。本方法能够提高色调映射后的图像质量。本方法能够提高色调映射后的图像质量。


技术研发人员：王豪庆
受保护的技术使用者：峰米（北京）科技有限公司
技术研发日：2023.06.29
技术公布日：2023/9/25