一种调整图像画质方法、装置及可读存储介质

摘要

本发明提供了一种调整图像画质方法、装置及可读存储介质，显示设备系统选定目标图像的焦点区域，输出目标图像输入亮度值和输出亮度值的映射关系曲线；再计算所述目标图像焦点区域的像素输入亮度值范围并根据输入亮度值范围上下沿系数按比例调整得到新的上下沿系数，最后根据所述新的上下沿系数调整映射关系曲线对目标图像焦点区域进行调整。本发明将用户感兴趣的图像区域设定为目标图像焦点区域，通过调整线性贝塞尔曲线的阶数或者输入亮度值范围上下沿系数的调整因子来对目标图像的对比层次调整，保证了图像亮度调整变化的平滑，也保证了调整后的图像画面的连贯性，提升了图像画面特定区域的对比层次，也使得图像的画质更加鲜明丰富。

权利要求

1.一种调整图像画质方法，应用于显示设备系统，其特征在于，包括如下步骤：显示设备系统选定目标图像的焦点区域；其中，所述显示设备系统选定目标图像的焦点区域中的焦点区域是目标图像的画面中心区域或者感兴趣的图像区域；

输出目标图像输入亮度值和输出亮度值的映射关系曲线；

计算所述目标图像的焦点区域的像素输入亮度值范围并根据输入亮度值范围上下沿系数按比例调整得到新的上下沿系数；

根据所述新的上下沿系数调整所述映射关系曲线对目标图像的焦点区域进行调整，以实时调整图像的亮度与对比度。

2.根据权利要求1所述的一种调整图像画质方法，其特征在于，所述感兴趣的图像区域是通过人工智能训练或大数据采集识别出来的图像区域。

3.根据权利要求1或2任一项所述的一种调整图像画质方法，其特征在于，所述输出目标图像输入亮度值和输出亮度值的映射关系曲线是采用线性贝塞尔曲线进行计算初始描述图像输入亮度值和输出亮度值的映射关系曲线。

4.根据权利要求3所述的一种调整图像画质方法，其特征在于，所述计算所述目标图像的焦点区域的像素输入亮度值范围并根据输入亮度值范围上下沿系数按比例调整得到新的上下沿系数具体包括如下步骤：确定目标图像焦点区域的像素输入亮度值与最大输入亮度值之比的线性贝塞尔曲线上限值和下限值；

根据线性贝塞尔曲线上限值和下限值确定的区间上下沿系数按比例放大或缩小调整得到新的上下沿系数。

5.根据权利要求4所述的一种调整图像画质方法，其特征在于，所述线性贝塞尔曲线优选采用5阶线性贝塞尔曲线。

6.根据权利要求4所述的一种调整图像画质方法，其特征在于，所述区间上下沿系数按比例放大或缩小为系数调整因子，该调整因子可根据图像的情况进行选择。

7.根据权利要求4至6任一项所述的一种调整图像画质方法，其特征在于，人工智能训练或大数据采集识别出来的图像区域是用户根据具体对图像的识别需求自定义实现的。

8.一种调整图像画质装置，其特征在于，包括处理器、与所述处理器通信连接的存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤；

所述处理器用于调用所述存储器中的计算机程序，以执行上述权利要求1至7任一项所述调整图像画质方法的步骤。

9.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质存储有调整图像画质的程序，该调整图像画质的程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述调整图像画质方法的步骤。

说明书

一种调整图像画质方法、装置及可读存储介质

技术领域

[0001] 本发明涉及图像通信技术领域，尤其涉及一种调整图像画质方法、装置及可读存储介质。

背景技术

[0002] HDR（高动态显示范围）图像技术是近年来逐渐兴起的图像显示技术，相比普通图像，HDR可以提供更多的动态范围和图像细节，能够更好的反映除真实环境中的视觉效果。
HDR技术满足了人们对高品质的电影及电视观感的需求，然而现有的HDR技术本身并不能完
全满足人们对丰富细腻且富有层次感的画面的要求，因为不同的人对不同的场景、画面的
关注点或感兴趣的区域也不一致，导致现有HDR技术只能机械地调整图像，而不能根据不同
的环境、场景来智能调节图像。

[0003] 因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

[0004] 鉴于上述现有技术的不足之处，本发明提出一种能够根据个人兴趣调整当前显示画面局部增强画质的智能调整图像画质的方法。

[0005] 本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：

[0006] 一种调整图像画质方法，用于显示设备智能增强区域显示画质，包括如下步骤：

[0007] 显示设备系统选定目标图像的焦点区域；

[0008] 输出目标图像输入亮度值和输出亮度值的映射关系曲线；

[0009] 计算所述目标图像的焦点区域的像素输入亮度值范围并根据输入亮度值范围上下沿系数按比例调整得到新的上下沿系数；

[0010] 根据所述新的上下沿系数调整所述映射关系曲线对目标图像的焦点区域进行调整。

[0011] 作为进一步的改进技术方案，所述显示设备系统选定目标图像焦点区域中的焦点区域是图像画面中心区域或者感兴趣的图像区域。

[0012] 作为进一步的改进技术方案，所述感兴趣的图像区域是通过人工智能训练或大数据采集识别出来的图像区域。

[0013] 作为进一步的改进技术方案，所述输出目标图像输入亮度值和输出亮度值的映射关系曲线是采用线性贝塞尔曲线进行计算初始描述图像输入亮度值和输出亮度值的映射
关系曲线。

[0014] 作为进一步的改进技术方案，所述计算所述目标图像的焦点区域的像素输入亮度值范围并根据输入亮度值范围上下沿系数按比例调整得到新的上下沿系数具体包括如下
步骤：

[0015] 确定目标图像焦点区域的像素输入亮度值与最大输入亮度值之比的线性贝塞尔曲线上限值和下限值；

[0016] 根据线性贝塞尔曲线上限值和下限值确定的区间上下沿系数按比例放大或缩小调整得到新的上下沿系数。

[0017] 作为进一步的改进技术方案，所述线性贝塞尔曲线优选采用5阶线性贝塞尔曲线。

[0018] 作为进一步的改进技术方案，所述区间上下沿系数按比例放大或缩小为系数调整因子，该调整因子可根据图像的情况进行选择。

[0019] 作为进一步的改进技术方案，所述人工智能训练或大数据采集识别出来的图像区域是用户根据具体对图像的识别需求自定义实现的。

[0020] 本发明还提供一种调整图像画质的装置，包括处理器、与所述处理器通信连接的存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的
步骤；

[0021] 所述处理器用于调用所述存储器中的计算机程序，以执行上述调整图像画质方法的步骤。

[0022] 本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有调整图像画质的程序，该调整图像画质的程序被处理器执行时实现上述调整图像画质方法的步骤。

[0023] 与现有技术HDR调整画质技术相比较，本发明采用人工智能技术将用户感兴趣的图像区域设定为目标图像焦点区域，对目标图像焦点区域中的像素输入亮度范围采用线性
贝塞尔曲线来进行表达，通过调整线性贝塞尔曲线的阶数或者输入亮度范围上下沿系数的
调整因子来对图像的对比层次进行放大或者缩小，采用线性贝塞尔曲线保证了图像亮度调
整变化的平滑连续性，也保证了调整后的图像画面的连贯性，通过提升图像画面特定区域
的对比层次，也使得图像的画质更加鲜明丰富，处理方法简单，能够满足实时调整的需要，
并且无需额外投入硬件，降低了其使用成本。

附图说明

[0024] 下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的说明，其中：

[0025] 图1是本发明一种调整图像画质方法优选实施例流程图。

[0026] 图2是本发明一种调整图像画质装置优选实施例原理结构图。

[0027] 图3‑1是未使用本发明一种调整图像画质方法调整图像画质的原始图像实例1。

[0028] 图3‑2是使用本发明一种调整图像画质方法调整图3‑1后形成的调整后的图像实例2。

[0029] 图4‑1是未使用本发明一种调整图像画质方法调整图像画质的原始图像实例3。

[0030] 图4‑2是使用本发明一种调整图像画质方法调整图4‑1后形成的调整后的图像实例4。

具体实施方式

[0031] 为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用
于限定本发明。

[0032] 本发明提供了一种利用人工智能的图像识别技术，根据人工智能识别的特征对图像画面的特定区域进行调整，增强图像局部细腻及层次感，提升显示画质。比如，在电影、电
视画质增效的应用场景下，需要对某个图像中的某个部分进行突出的显示，或者在公安刑
事侦查中，需要对人物的画像进行局部的突出显示。对于这些特定的需要图像画质增效的
应用环境，用户可以事先对一些感兴趣的特定图像进行设定，设定的手段可以通过现有技
术的大数据或者人工智能的手段，然后在视频播放或图像浏览的过程中通过本发明方法来
对特定的图像画面进行增效，以达到智能增强特定区域的显示画质的目的。

[0033] 图1所示为本发明一种调整图像画质方法的优选实施例流程图，如图1所示，该方法优选实施例包括如下实现步骤：

[0034] 步骤S100，显示设备系统选定图像的焦点区域。

[0035] 具体而言，所述显示设备系统选定图像焦点区域是图像画面中心区域或者感兴趣的图像区域。图像画质的调整主要是亮度、对比度的调节，对于本发明技术方案中所述感兴
趣的图像区域是通过人工智能训练或大数据采集识别出来的图像区域。比如，在某幅图像
中，画面的中心区域一般即为图像的焦点区域，当前图像画面的分辨率为3840×2160时，选
择的中心区域角点区域的像素范围一般为1600＜x＜2260，900＜y＜1260，其中x为图像长
度方向坐标，y为宽度方向坐标，画面坐标原点为左上角。当然，此处的画面中心区域仅仅为
一示例，除此之外，也可以适当在此范围内根据画面分辨率进行适当调整，以使得中心区域
适合不同分辨率的图像。另外，所谓感兴趣的图像区域可以通过人工智能的训练手段，或者
采集的大数据来进行设置，比如，在公安刑侦领域，可以对人脸特征进行特征提取和学习，
作为后续的图像调整的依据。由于人工智能学习手段和方法属于现有技术，此处不赘述。

[0036] 步骤S200，输出目标图像输入亮度值和输出亮度值的映射关系曲线。

[0037] 具体而言，所述输出目标图像输入亮度值和输出亮度值的映射关系曲线是采用线性贝塞尔曲线进行计算初始描述图像输入亮度值和输出亮度值的映射关系曲线的。

[0038] 在本发明技术方案中，所述线性贝塞尔曲线优选采用5阶线性贝塞尔曲线，当然，贝塞尔曲线的阶数可以根据需要进行选择，这可以根据不同的图像情况来进行确认。比如5
阶线性贝塞尔曲线的描述为Lt=Ltmax×ΣC(N,k)×L0^k×(1‑L0)^(N‑k)×pk, 其中C（N，
k）表示N（N=5）个元素中选取k个的排列组合，Ltmax 表示当前显示器支持的最大输出亮度，
L0表示输入亮度值对应于最大输入亮度的比例；k从1遍历至5，pk 为系数序列，初始时 pk=
k/5, 输入与输出呈线性关系，将亮度比例L0分成5个等分区间。

[0039] 步骤S300，计算所述目标图像的焦点区域的像素输入亮度值范围并根据输入亮度值范围上下沿系数按比例调整得到新的上下沿系数。

[0040] 具体而言，所述计算所述目标图像的焦点区域的像素输入亮度值范围并根据输入亮度范围上下沿系数按比例放大或缩小得到新的上下沿系数具体包括如下步骤：

[0041] 确定图像焦点区域的像素输入亮度值与最大输入亮度值之比的线性贝塞尔曲线上限值和下限值。

[0042] 根据线性贝塞尔曲线上限值和下限值确定的区间上下沿系数按比例放大或缩小调整得到新的上下沿系数。

[0043] 比如，先统计图像焦点区域的输入亮度范围L1<=L0<=L2，再确定L1、L2位于步骤S200中所确定的5个等分区间内，设1/5<=L1<=2/5,2/5<=L2<=3/5。将L1、L2确定的区间上下
沿系数分别按照一定比例放大或者缩小（称为调整因子），以得到新的上下沿系数，在本例
中，L1对应下限系数P1，L2对应上限系数P3，假定调整因子为1.2，将P1缩小1.2倍得到P1=
0.16，将P3增大1.2倍得到P3=0.72。据此，可以根据调整因子得到相应的新的上下沿系数。

[0044] 其中，所述区间上下沿系数按比例放大或缩小为系数调整因子，该调整因子可根据图像的情况进行选择。

[0045] 步骤S400，根据所述新的上下沿系数调整所述映射关系曲线对目标图像的焦点区域进行调整。

[0046] 具体而言，根据上述调整后的上下沿系数应用到5阶线性贝塞尔曲线表达的图像焦点区域的输入亮度和输出亮度的映射关系中，即可实时调整图像的亮度、对比度。调整后
的图像能够保证亮度变化平滑连续，调整前后画面连贯，不显得突兀，画质也更加鲜明丰
富，极大提升了图像画面特定区域的对比层次。如图3‑1和图4‑1所示分别是未使用本发明
一种调整图像画质方法调整图像画质的原始图像实例1和实例3，图3‑2和图4‑2则分别为使
用本发明一种调整图像画质方法对上述图3‑1和图4‑1进行画质调整后得到的图像实例2、
4。从图3‑2可见调整后的图像突出了中间焦点位置的月球球体的亮度、对比层次，画质显得
更加鲜明，图4‑2可见调整后的图像对于图像中的草地、天空和树进行了亮度调整，突出了
细节的层次感，画质也更加鲜明丰富，可见，本发明方法对于提高图像的画质有着明显的改
善。

[0047] 本发明还提供一种调整图像画质装置，图2所示为本发明一种调整图像画质装置优选实施例原理结构图。所述调整图像画质装置包括处理器20、存储器21及存储在所述存
储器21上并可在所述处理器20上运行的调整图像画质程序22，所述调整图像画质程序22被
所述处理器20执行时实现如下步骤：

[0048] 显示设备系统选定目标图像焦点区域；

[0049] 输出目标图像输入亮度值和输出亮度值的映射关系曲线；

[0050] 计算所述目标图像的焦点区域的像素输入亮度值范围并根据输入亮度值范围上下沿系数按比例调整得到新的上下沿系数；

[0051] 根据所述新的上下沿系数调整所述映射关系曲线对目标图像的焦点区域进行调整。

[0052] 调整图像画质装置程序22的其他具体执行的步骤与上述方法优选实施例中的步骤相同，可参考上述方法优选实施例中的步骤，此处不赘述。通过该装置调整图像画质的效
果参见上述方法优选实施例，具体不赘述。

[0053] 所述处理器20可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器  (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路 
(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (Field‑
Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器
件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理
器等。

[0054] 所述存储器21可以是所述计算视频码率的装置的内部存储单元，例如计算视频码率的装置的硬盘或内存。所述存储器21也可以是所述计算视频码率的装置的外部存储设
备，例如所述计算视频码率的装置上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card, 
SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，所述存储器
21还可以既包括所述计算视频码率的装置的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储
器21用于存储所述计算机程序以及所述计算视频码率的装置所需的其他程序和数据。所述
存储器21还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

[0055] 本发明还提供一种可读存储介质，该可读存储介质存储有调整图像画质的程序，该调整图像画质的程序被处理器执行时实现上述调整图像画质方法的步骤，具体的步骤与
上述调整图像画质方法的步骤相同，所带来的图像画质调整程序也与上述方法优选实施例
中所述相同，此处不赘述。

[0056] 应当理解的是，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不足以限制本发明的技术方案，对本领域普通技术人员来说，在本发明的精神和原则之内，可以根据上述说明加
以增减、替换、变换或改进，而所有这些增减、替换、变换或改进后的技术方案，都应属于本
发明所附权利要求的保护范围。