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公开(公告)号：CN116523777B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202310420951.3
申请日：2023-04-19
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于全局色阶重建与局部细节增强的色阶映射方法，它属于图像处理技术领域。本发明解决了采用传统方法重建出的LDR图像存在细节弱化以及亮度分布不合理的问题。本发明方法首先通过全局动态范围压缩将HDR图像的亮度范围压缩到(0,1]区间内，再拉伸图像的全局对比度，最后利用迭代式局部细节增强算法对重建图像的细节进行增强。通过实验结果证明，本发明设计的色阶映射算法可以有效改善重建图像的细节和亮度分布，重建出图像质量较高的LDR图像。本发明方法可以应用于图像处理技术领域。
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公开(公告)号：CN116452454B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310430065.9
申请日：2023-04-19
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于多分辨率金字塔的色阶映射方法，它属于图像处理技术领域。本发明解决了现有方法重建出的LDR图像存在的亮度无法完全满足常规显示器的动态范围要求以及图像亮度分布不均匀、对比度扭曲、细节模糊的问题。本发明方法包括自下到上的图像重建、顶层图像的全局动态范围压缩以及自上而下的图像重建。自下到上的图像重建根据高分辨率的HDR图像重建出低分辨率HDR图，顶层图像的全局动态范围压缩根据全局色阶映射函数压缩顶层图像的动态范围，自上而下的图像重建根据已压缩动态范围的顶层图像重建出高分辨率的LDR图像。本发明方法可以应用于图像的色阶映射。
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公开(公告)号：CN116452454A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310430065.9
申请日：2023-04-19
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于多分辨率金字塔的色阶映射方法，它属于图像处理技术领域。本发明解决了现有方法重建出的LDR图像存在的亮度无法完全满足常规显示器的动态范围要求以及图像亮度分布不均匀、对比度扭曲、细节模糊的问题。本发明方法包括自下到上的图像重建、顶层图像的全局动态范围压缩以及自上而下的图像重建。自下到上的图像重建根据高分辨率的HDR图像重建出低分辨率HDR图，顶层图像的全局动态范围压缩根据全局色阶映射函数压缩顶层图像的动态范围，自上而下的图像重建根据已压缩动态范围的顶层图像重建出高分辨率的LDR图像。本发明方法可以应用于图像的色阶映射。
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公开(公告)号：CN115601267A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211349196.6
申请日：2022-10-31
Applicant: 哈尔滨理工大学(CN)
Abstract: 一种具有局部细节补偿能力的全局色阶映射方法，它属于图像处理技术领域。本发明解决了利用现有的色阶映射算法所获得的低动态范围图像的质量差的问题。本发明利用全局色阶映射算法构造了一个全局亮度映射函数，该函数由Gamma校正和S形函数构成，对某个像素进行细节补偿过程为：将全局色阶映射算法映射后像素的亮度和HDR图像局部像素集合中心像素的亮度与最大亮度之间的比值进行加权求和，从而计算出该像素的最终亮度值。本发明方法可以应用于图像处理领域用。
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公开(公告)号：CN116523777A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310420951.3
申请日：2023-04-19
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于全局色阶重建与局部细节增强的色阶映射方法，它属于图像处理技术领域。本发明解决了采用传统方法重建出的LDR图像存在细节弱化以及亮度分布不合理的问题。本发明方法首先通过全局动态范围压缩将HDR图像的亮度范围压缩到(0,1]区间内，再拉伸图像的全局对比度，最后利用迭代式局部细节增强算法对重建图像的细节进行增强。通过实验结果证明，本发明设计的色阶映射算法可以有效改善重建图像的细节和亮度分布，重建出图像质量较高的LDR图像。本发明方法可以应用于图像处理技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116309109A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310013437.8
申请日：2023-01-05
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于亮度直方图均衡化的色阶映射方法，它属于图像处理技术领域。本发明解决了采用现有的色阶映射技术所获得的低动态范围图像的质量差的问题。本发明方法首先对原始HDR图像进行亮度直方图均衡化，再基于亮度直方图均衡化结果对原始HDR图像进行非线性亮度变换，并对非线性亮度变换的结果进行处理以增强LDR图像的局部细节特性。利用本发明方法所获得的LDR图像的细节更加饱满，整体亮度能够逼真地反映出HDR图像的整体明暗度，不会造成局部细节丢失，而且重建图像不易受到光晕以及整体亮度分布不均匀的影响，有效提升了LDR图像的质量。本发明方法可以应用于图像处理技术领域。
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公开(公告)号：CN115660994A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211365819.9
申请日：2022-10-31
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于区域最小二乘估计的图像增强方法，它属于图像处理技术领域。本发明解决了采用现有方法获得的增强图像的质量差的问题。本发明方法由基于分段亮度线性映射的区域边界亮度计算方法以及基于区域最小二乘法的非边界像素亮度计算方法两部分构成，基于分段亮度线性映射的区域边界亮度计算方法决定了增强图像整体的亮度分布，基于区域最小二乘法的非边界像素亮度计算方法计算非边界像素点的亮度从而使增强图像的细节特性与原始图像保持一致。本发明设计的算法能够增强图像的亮度分布，提升图像整体的可视化效果，增强图像的局部细节得到有效地保持，提高了增强图像的质量。本发明方法可以应用于图像处理领域用。
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公开(公告)号：CN114862706B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210439049.1
申请日：2022-04-25
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种保持图像梯度方向的色阶映射方法，它属于图像处理技术领域。本发明解决了采用传统色阶映射算法重建后的LDR图像的细节、纹理不突出，图像视觉效果不佳的问题。本发明首先选择HDR图像的对角线像素；其次，对对角线像素亮度进行色阶映射；再次，利用Roberts算子推导出一种能够保持梯度方向的亮度计算方法；从次，根据对角线像素的亮度以及保持梯度方向的亮度计算方法，递推出对角线左上方全部像素的亮度；最后，根据对角线像素的亮度以及保持梯度方向的亮度计算方法，递推出对角线右下方全部像素的亮度。通过本发明方法重建的LDR图像的局部细节、纹理较为突出，图像清晰度较高，图像整体视觉效果较好。本发明方法可以应用于图像处理技术领域。
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公开(公告)号：CN114862706A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210439049.1
申请日：2022-04-25
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种保持图像梯度方向的色阶映射方法，它属于图像处理技术领域。本发明解决了采用传统色阶映射算法重建后的LDR图像的细节、纹理不突出，图像视觉效果不佳的问题。本发明首先选择HDR图像的对角线像素；其次，对对角线像素亮度进行色阶映射；再次，利用Roberts算子推导出一种能够保持梯度方向的亮度计算方法；从次，根据对角线像素的亮度以及保持梯度方向的亮度计算方法，递推出对角线左上方全部像素的亮度；最后，根据对角线像素的亮度以及保持梯度方向的亮度计算方法，递推出对角线右下方全部像素的亮度。通过本发明方法重建的LDR图像的局部细节、纹理较为突出，图像清晰度较高，图像整体视觉效果较好。本发明方法可以应用于图像处理技术领域。
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公开(公告)号：CN115937016B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202211349133.0
申请日：2022-10-31
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种保证图像细节的对比度增强方法，它属于图像处理技术领域。本发明解决了现有对比度增强算法对图像视觉效果的提升能力有限，且易模糊图像细节的问题。本发明首先构建一个非线性全局灰度映射函数，将灰度范围分解为3个区间，分别统计这3个区间内出现概率最大的灰度值处的累计概率分布。将每个灰度区间内出现概率最大的灰度值以及该值对应的累计概率分布作为已知的数据点，通过牛顿迭代法对非线性全局灰度映射函数中的未知参数进行估计，从而利用全局灰度映射函数的表达式对待增强图像进行全局灰度映射；其次，将细节增强问题转化对全局灰度映射加入一个细节补偿项，细节补偿项由迭代算法确定。本发明方法可以应用于图像处理技术领域用。
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