圖像顯示方法以及圖像處理方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理及顯示技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種圖像顯示方法以及一種圖像 處理方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 顯示設(shè)備的動(dòng)態(tài)范圍是一個(gè)重要的指標(biāo)。動(dòng)態(tài)范圍指顯示設(shè)備的最大對(duì)比度，即 最高亮度和最低亮度的比值。具備高動(dòng)態(tài)范圍的顯示設(shè)備才能夠展現(xiàn)更逼近真實(shí)世界的顯 示場(chǎng)景。同時(shí)，高動(dòng)態(tài)范圍意味著顯示設(shè)備顯示的圖像可以具備更好的全局對(duì)比度，圖像的 前景和后景區(qū)分度更高，圖像層次感更好。低動(dòng)態(tài)范圍則壓縮了圖像可以顯示的對(duì)比度空 間，讓圖像顯得灰蒙蒙的，缺乏足夠的層次感和對(duì)比度。
[0003] LED顯示屏作為一種多場(chǎng)合使用的傳媒工具，使用場(chǎng)合復(fù)雜多變。其動(dòng)態(tài)范圍的提 升主要依靠?jī)煞N方式:提升顯示設(shè)備最大亮度，或者降低顯示設(shè)備的面罩反射率。前者受到 LED亮度和節(jié)能需求的約束，后者則受到材料工藝水平的限制。視覺(jué)錯(cuò)視的研究發(fā)現(xiàn)，人類 視覺(jué)對(duì)于對(duì)比度的感知主要依靠?jī)蓚€(gè)物體的邊緣梯度。以圖la和圖lb中的錯(cuò)視現(xiàn)象為例， 圖la中可以看到由中心向外圓環(huán)的亮度越來(lái)越大，感知到的亮度變化近似為1:2:4(由內(nèi)及 外）而形成了一種強(qiáng)烈的對(duì)比度變化的感覺(jué)，人眼可以感受到很大的動(dòng)態(tài)范圍。而實(shí)際上， 它們的亮度是一樣的。用黑色的圓圈覆蓋等亮度圓環(huán)鄰近的銳利邊緣如圖lb所示，會(huì)看到 所有的圓環(huán)都是等亮度的，感知亮度變化為1:1:1。
[0004] 因此，如果合理地利用該視覺(jué)錯(cuò)視效果，在顯示設(shè)備動(dòng)態(tài)范圍不變的前提下就可 以在視覺(jué)感知上獲得一個(gè)更大的動(dòng)態(tài)范圍，使得圖像的層次感更好、景深更大，也即獲得一 個(gè)更好的全局感知對(duì)比度，提升圖像的顯示效果，是目前有待解決的技術(shù)問(wèn)題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 因此，為克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷和不足，本發(fā)明提出一種圖像顯示方法以及 一種圖像處理方法。
[0006] 具體地，本發(fā)明實(shí)施例提出的一種圖像顯示方法，應(yīng)用于一種顯示設(shè)備。所述圖像 顯示方法包括步驟：（i)接收輸入視頻圖像；（ii)對(duì)所述輸入視頻圖像進(jìn)行圖像分割處理以 得到所述輸入視頻圖像的大尺度邊緣；（iii)對(duì)所述輸入視頻圖像進(jìn)行邊緣銳化處理以在 所述輸入視頻圖像的大尺度邊緣處形成銳利的邊緣臺(tái)階，進(jìn)而得到在人眼關(guān)注銳利邊緣形 成的錯(cuò)視效應(yīng)下具有增強(qiáng)感知對(duì)比度的目標(biāo)視頻圖像；以及(iv)輸出所述目標(biāo)視頻圖像至 目標(biāo)顯示屏進(jìn)行圖像顯示。
[0007] 在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述步驟(ii)包括:利用K-means聚類算法將所述輸入 視頻圖像分割成前景區(qū)域和背景區(qū)域;所述步驟(iii)包括:對(duì)所述輸入視頻圖像進(jìn)行反蔭 著色(Countershading)處理以所述前景區(qū)域和所述背景區(qū)域交界的大尺度邊緣處形成銳 利的邊緣臺(tái)階。
[0008] 在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述反蔭著色處理基于以下公式實(shí)現(xiàn)：
[0009]
[0010]其中，L、為所述目標(biāo)視頻圖像的亮度值，Lu為所述輸入視頻圖像中每一個(gè)像素 點(diǎn)的亮度值，α為代表亮度衰減的快慢的常量，d代表所述輸入視頻圖像中像素點(diǎn)（i，j)距離 大尺度邊緣的最小距離且為歸一化值，σ為表示大尺度邊緣處亮度衰減的規(guī)模的常量， segmentA和segmentB分別代表所述輸入視頻圖像的大尺度邊緣兩邊的所述背景區(qū)域和所 述前景區(qū)域。
[0011] 在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述銳利的邊緣臺(tái)階為銳利的邊緣亮度臺(tái)階、邊緣飽 和度臺(tái)階或邊緣色調(diào)臺(tái)階。
[0012] 在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述步驟（ii)包括:利用邊緣保留濾波器對(duì)所述輸入 視頻圖像的亮度通道進(jìn)行模糊得到包含大尺度邊緣的模糊圖像;所述步驟(iii)包括:從所 述輸入視頻圖像的亮度通道減去所述模糊圖像得到模板圖像，以及將所述輸入視頻圖像的 亮度通道加上所述模板圖像的權(quán)重部分得到處理后圖像并滿足公式：
[0013] g(x,y)=f(x,y)+k*gmask(x,y)
[0014] 其中，f (X, y)表示所述輸入視頻圖像，gmask (X, y)表示所述模板圖像，g (X, y)表示 所述處理后圖像，k為權(quán)重因子。
[0015] 在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述權(quán)重因子k = l，以抑制振鈴效果。
[0016] 在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述目標(biāo)顯示屏為L(zhǎng)ED顯示屏。
[0017] 此外，本發(fā)明實(shí)施例提出的一種圖像處理方法，包括步驟：（a)獲取原始圖像；（b) 對(duì)所述原始圖像進(jìn)行圖像分割處理以得到所述原始圖像的大尺度邊緣；以及(c)對(duì)所述原 始圖像進(jìn)行邊緣銳化處理以在所述原始圖像的大尺度邊緣處形成銳利的邊緣臺(tái)階，進(jìn)而得 到在人眼關(guān)注銳利邊緣形成的錯(cuò)視效應(yīng)下具有增強(qiáng)感知對(duì)比度的目標(biāo)圖像。
[0018] 在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述步驟(b)包括:將所述原始圖像分割成前景區(qū)域和 背景區(qū)域;所述步驟(c)包括:對(duì)所述原始圖像進(jìn)行反蔭著色處理以所述前景區(qū)域和所述背 景區(qū)域交界的大尺度邊緣處形成銳利的邊緣臺(tái)階且所述反蔭著色處理基于以下公式實(shí)現(xiàn)：
[0019]
[0020] 兵屮，L，ij73尸ΖΓ還曰稱囹傢的憑反俚，Lij73尸ΖΓ還保妬?傢屮母一個(gè)像素點(diǎn)的亮度 值，α為代表亮度衰減的快慢的常量，d代表所述原始圖像中像素點(diǎn)（i，j)距離大尺度邊緣的 最小距離且為歸一化值，σ為表示大尺度邊緣處亮度衰減的規(guī)模的常量，segmentA和 segmentB分別代表所述原始圖像的大尺度邊緣兩邊的所述背景區(qū)域和所述前景區(qū)域。
[0021] 在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述步驟(b)包括:利用邊緣保留濾波器對(duì)所述原始圖 像的亮度通道進(jìn)行模糊得到包含大尺度邊緣的模糊圖像;所述步驟(c)包括:從所述原始圖 像的亮度通道減去所述模糊圖像得到模板圖像，以及將所述原始圖像的亮度通道加上所述 模板圖像的權(quán)重部分得到處理后圖像并滿足公式：
[0022] g(x,y)=f(x,y)+k*gmask(x,y)
[0023]其中，f (x,y)表示所述原始圖像，gmask(x，y)表示所述模板圖像，g(x,y)表示所述 處理后圖像，k為權(quán)重因子且等于1。
[0024]由上可知，本發(fā)明實(shí)施例通過(guò)在圖像大尺度邊緣處適當(dāng)?shù)脑龃筮吘壟_(tái)階例如邊緣 亮度臺(tái)階，得到一個(gè)相對(duì)銳利的邊緣輪廓，從而可以利用人眼關(guān)注銳利邊緣形成的錯(cuò)視效 應(yīng)增加圖像感知深度、增加顯示圖像的景深，進(jìn)而提高顯示圖像的人眼感知對(duì)比度。
[0025]通過(guò)以下參考附圖的詳細(xì)說(shuō)明，本發(fā)明的其它方面和特征變得明顯。但是應(yīng)當(dāng)知 道，該附圖僅僅為解釋的目的設(shè)計(jì)，而不是作為本發(fā)明的范圍的限定。還應(yīng)當(dāng)知道，除非另 外指出，不必要依比例繪制附圖，它們僅僅力圖概念地說(shuō)明此處描述的結(jié)構(gòu)和流程。
【附圖說(shuō)明】
[0026]下面將結(jié)合附圖，對(duì)本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】進(jìn)行詳細(xì)的說(shuō)明。
[0027] 圖la和圖lb示出一種視覺(jué)錯(cuò)視現(xiàn)象。
[0028]圖2a為本發(fā)明第一實(shí)施例利用反蔭著色（countershading)處理創(chuàng)造出銳利的邊 緣亮度臺(tái)階的原理示意圖。
[0029]圖2b為經(jīng)過(guò)圖2a所示反蔭著色處理后的圖像的人眼感知對(duì)比度示意圖。
[0030]圖3a、圖3b和圖3c分別為原始圖像顯示效果、原始圖像亮度通道反蔭著色處理后 前景和背景亮度變化示意圖以及對(duì)原始圖像進(jìn)行反蔭著色處理后獲得的顯示效果圖。
[0031] 圖4a至圖4d示出本發(fā)明第二實(shí)施例的非銳化遮蔽機(jī)理。
【具體實(shí)施方式】
[0032] 為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明 的【具體實(shí)施方式】做詳細(xì)的說(shuō)明。
[0033] 具體地，本發(fā)明下述實(shí)施例利用人眼關(guān)注銳利邊緣這一視覺(jué)錯(cuò)視效應(yīng)，使人眼能 夠獲得一個(gè)更大的動(dòng)態(tài)范圍的感知，從而可以避免通過(guò)提升顯示設(shè)備最大亮度或者降低顯 示設(shè)備的面罩反射率這種提升動(dòng)態(tài)范圍方法的限制。
[0034]【第一實(shí)施例】
[0035] 本發(fā)明第一實(shí)施例對(duì)原始圖像進(jìn)行圖像分割處理找出原始圖像中的大尺度邊緣， 然后在大尺度邊緣處增大邊緣臺(tái)階，以得到相對(duì)銳利的邊緣輪廓，進(jìn)而得到全局對(duì)比度增 加的目標(biāo)圖像，具體步驟例如為：
[0036] 首先，獲取原始圖像并對(duì)獲取的原始圖像進(jìn)行圖像分割處理以獲取原始圖像中的 大尺度邊緣。
[0037] 大尺度邊緣的獲取方法有很多種，例如采用K-means聚類算法對(duì)原始圖像進(jìn)行分 割，K = 2,也就是說(shuō)將原始圖像分割為兩塊以獲得原始圖像的前景和背景區(qū)域，即可獲得原 始圖像的大尺度邊緣。
[0038]然后，利用反蔭著色(Countershading)方法對(duì)原始圖像進(jìn)行邊緣銳化處理以在前 景和背景區(qū)域的大尺度邊緣處得到銳利的邊緣臺(tái)階。圖2a中實(shí)線部分表示原始圖像前景和 背景區(qū)域亮度曲線，點(diǎn)劃線部分和虛線部分分別表示對(duì)前景和背景區(qū)域進(jìn)行反蔭著色處理 后得到的前景和背景亮度曲線；由圖2a可知，利用反蔭著色處理可在前景和背景大尺度邊 緣處得到銳利的邊緣亮度臺(tái)階。圖2b經(jīng)過(guò)圖2a所示反蔭著色處理后的圖像的人眼感知對(duì)比 度示意圖。
[0039] 承上述，反蔭著色處理的實(shí)現(xiàn)算法例如是:根據(jù)獲取的大尺度邊緣對(duì)原始圖像進(jìn) 行不重疊的分塊，從大尺度邊緣處開(kāi)始對(duì)原始圖像的大尺度邊緣亮度進(jìn)行調(diào)整，實(shí)現(xiàn)這樣 處理的方法可以有多種，其中一種處理方法為：
[0040]
[0041]其中l(wèi)/u為獲得的目標(biāo)圖像的亮度值，為原始圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)的亮度值。 原始圖像各個(gè)像素點(diǎn)的亮度值的獲取可以是將RGB原始圖像轉(zhuǎn)換至LAB空間，LAB空間的L分 量就是原始圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的亮度值，α代表亮度衰減的快慢的常量且α = 2(1-1)，1 < 1， d代表原始圖像中像素點(diǎn)（i，j)距離大尺度邊緣的最小距離且為歸一化值(也即0<cKl)，〇 表示大尺度邊緣處亮度衰減的規(guī)模的常量且〇 < σ < 1 degmentA和segmentB分別代表原始 圖像的大尺度邊緣兩邊的圖像較亮部分(背景區(qū)域)和較暗部分(前景