圖像的顯示中以及與之有關的改進的製作方法

2023-04-22 19:30:17 1

技術領域：
本發明涉及圖像數據(例如經由顯示面板或通過投影)在顯示屏幕上的顯示及其圖像數據的處理。
背景技術：
：可以通過要求主體區分對象(例如放置在白色背景上的字母或形狀)的圖像來測量眼睛的視覺敏銳度。一般在評估矯正透鏡(例如眼鏡或隱形眼鏡)中採用這些測試。如果圖像內的對象具有相對於背景的可區分的亮度或色彩，則其可以典型地更好地區分於圖像背景。例如，可以關於本領域中稱為「對比度比率」或簡稱「對比度」的量來表達相對亮度差。關於兩個亮度值之間的差除以它們之和來典型地定義它。一般而言，相對於對象的背景難以觀測的對象將具有小對比度。通過實驗已經發現，當對象的對比度小於閾值(一般稱為「對比度檢測閾值」或「對比度閾值」)時，眼睛不能檢測圖像內的對象。這種最小可感知對比度的倒數一般稱為眼睛的「對比度靈敏度」。過去，為了調查並且量化對比度靈敏度，已經使用包含測試圖案的測試圖像。它們一般已經包括包含遍歷圖像在一個維度中延伸以形成連續變化(上升和下降)亮度的條帶的正弦亮度變化的測試圖案。對於這些亮度測試圖案，對比度簡單地定義為正弦的幅度除以正弦的(均勻)均值。用於可靠地檢測/感知對比度的該圖案中所需的對比度的閾值量(例如，足以給出50％檢測概率)因此稱為對比度閾值。該測試圖案的對比度閾值取決於圖像中的正弦變化的波長(即連續亮度峰值之間的對條帶的橫向的空間分離度)。該波長的倒數稱為圖案的「空間頻率」。也可以使用非正弦亮度變化來測量對比度靈敏度，並且在這些情況下，對比度可以定義為圖像中的最大亮度與最小亮度之間的差除以它們之和。其稱為「Michelson對比度」。關於「明視(photopic)」亮度條件(即在日光視覺時的亮度條件)，用於對比度靈敏度的各個方面的模型存在於現有技術中。這些模型基於關於人眼的運作機制的特定假設。它們提供用於量化眼睛的對比度靈敏度的數學表達式。這些模型的特定思想是這樣的假設：對比度靈敏度由視覺系統中的噪聲確定。實際上，已經發現，不存在一點也不能檢測到對比度圖案所小於的並且可以總是檢測到對比度圖案所大於的固定對比度閾值。此外，存在逐漸增加的對比度檢測概率。對比度閾值典型地定義為50％檢測概率將存在的對比度。將以小於50％概率檢測到小於對比度閾值的對比度值。將對比度檢測概率描述為對比度強度的函數的數學函數通常稱為「心理測度函數」。確定心理測度函數的形狀的統計因素通常認為由部分處於視覺系統內部的噪聲產生。已經成功地用在該情形中的心理測度函數的一個示例是正態概率積分，其為基於在對比度閾值上居中的高斯(「正態」)概率密度函數的公知形式的累計概率分布函數。其為所討論的圖像對比度的值的函數，並且其隨著對比度增加而從當該對比度為0.0時的0.0的概率穿過當對比度等於對比度閾值時的0.5的值連續地上升到漸進地接近1.0的值。實驗暗示，在明視條件下，當所討論的圖像的真實/物理對比度值(C)實際上不同達它們的各個對比度閾值(CT)的差時，兩個正弦圖案(圖案1和2)的顯見/感知/視覺對比度的外觀感知為相同的(即，匹配)，從而：這說明：因此，物理對比度C所導致的感受通常認為是其視覺對比度的函數(C-CT)。正弦圖像中的視覺對比度至少認為總是相對於其真實/物理對比度按對比度閾值減少，並且與圖像的真實/物理對比度成比例。圖像中的亮度等級在該圖像內的對象的感知對比度方面起重要作用。在不同亮度條件下觀看的圖像/場景發現是不同地受感知的。明亮陽光下和昏暗條件下所看見的同一物理場景對人眼並非顯現得相同。相似地，明亮圖像顯示器上和相對較低亮度影院屏幕上所示的圖像在它們的外觀方面也顯著地不同。色彩和對比度感知遍歷照射等級的範圍而顯著地變化。當視網膜視錐細胞穩固地損失它們的靈敏度，並且視覺信號受視網膜視杆細胞影響時，當亮度掉落到3-5cd/m2之下時，觀測到最劇烈的視覺的改變。於此，所謂的「中間(mesopic)」視覺範圍、敏銳度和色彩視覺的逐漸損失產生。當在電子顯示器上再現色彩時，鮮有考慮視覺系統的這種重要特性。雖然現有技術顯示器比色法幾乎完全基於視錐調解視覺(CIE色彩匹配函數)，但現代顯示器中的色域的顯著部分一般位於由視杆細胞部分地調解的3cd/m2之下的亮度範圍中。這對於行動電話顯示器是特別有關的，行動電話可能將它們的明亮性降低峰值亮度的向下10-30cd/m2，以減少功耗。這意味著，在受調光的高對比度顯示器的情況下，無法使用傳統的基於視錐的比色法來精確地再現感知色域的大約3/4。本發明目的是解決特定地但並非排除性地與中間視覺有關的現有技術中的這些限制。技術實現要素：以下在一個方面中實現亮度重新標定方法，以用於改動圖像的感知對比度和/或色彩，以在不同亮度等級下匹配它們的外觀。本發明優選地採用匹配對比度的心理物理方法。所述方法可以考慮對視覺的視杆貢獻(感光器)。重新標定優選地包括：尋找優化色調曲線，和/或優選地空間對比度處理，和/或優選地調整待顯示的圖像中的色彩色相和/或色彩飽和度。這樣允許調整或提供可靠地仿真明亮條件下的夜晚視覺的圖像，或補償較暗顯示器上所顯示的明亮圖像，從而其顯露否則將是不可見的細節和/或色彩。在第二方面中，以下可以提供一種用於在圖像的子區塊內局部地變換圖像以調整用於由顯示設備進行顯示的圖像對比度的方法，包括：計算對比度調整因子，以用於調整原始圖像的子區塊內的對比度；以及，根據所述對比度調整因子來變換所述原始圖像的所述子區塊內的對比度，由此以提供用於由所述顯示設備進行顯示的變換後的圖像；其中，所述計算包括：確定所述子區塊內的局部對比度的測度，並且據此確定在所述子區塊內優化所述原始圖像的所述對比度與所述變換後的圖像的所述對比度之間的匹配的對比度調整因子。在第三方面中，以下可以提供一種用於變換第一亮度的圖像以調整用於顯示設備根據第二亮度進行顯示的其感知色彩色相的方法，所述方法包括：計算色彩調整因子，以用於調整原始圖像的色彩值；以及，根據所述色彩調整因子來調整所述原始圖像的所述色彩值，由此以提供用於所述顯示設備按所述第二亮度進行顯示的變換後的圖像；並且其中，所述計算包括：鑑於對亮度的對應貢獻視杆感光器響應以數值方式表示對所述色彩值的視錐感光器響應。在第四方面中，以下可以提供一種用於變換具有第一亮度的圖像以調整用於具有第二亮度的顯示設備進行顯示的其色彩飽和度的方法，所述方法包括：計算色彩飽和度調整變換，以用於調整原始圖像的色彩值；以及，根據所述色彩飽和度變換來調整所述原始圖像的所述色彩值由此以提供用於所述顯示設備按所述第二亮度進行顯示的變換後的圖像；其中，根據以下變換根據所述第一亮度(Y)的值和所述第二亮度的值以及飽和度校正因子(s(…))來定義調整後的色彩值：其中，所述飽和度校正因子是亮度的函數，並且隨著亮度的值接近零而接近零的值，並且隨著亮度增加而漸進地單調接近1的值(1.0)。作為下降亮度的函數的這種趨於零的罕見形式已經通過實驗得以發現，並且已經證明在色彩飽和度校正方面驚人地高效。在第五方面中，以下可以提供用於根據用於顯示的峰值亮度來變換用於由顯示設備進行顯示的圖像的裝置，所述裝置包括：計算單元，用於計算將原始圖像的亮度等級映射為變換後的圖像的亮度等級的色調曲線；以及，變換單元，用於根據所述色調曲線來變換所述原始圖像的亮度等級，由此以提供用於由所述顯示設備進行顯示的變換後的圖像；其中，所述計算單元被布置為：確定優化所述原始圖像的對比度與所述變換後的圖像的對比度之間的匹配的色調曲線。在第六方面中，以下可以提供一種用於在用於由顯示設備進行顯示的圖像的子區塊內局部地變換圖像以調整圖像對比度的裝置，包括：計算單元，用於計算對比度調整因子，以用於調整原始圖像的子區塊內的對比度；以及，變換單元，用於根據所述對比度調整因子來變換所述原始圖像的所述子區塊內的對比度，由此以提供用於由所述顯示設備進行顯示的變換後的圖像；其中，所述計算單元被布置為：確定所述子區塊內的局部對比度的測度，並且據此確定在所述子區塊內優化所述原始圖像的所述對比度與所述變換後的圖像的所述對比度之間的匹配的對比度調整因子。在第七方面中，以下可以提供一種用於變換第一亮度的圖像以調整用於顯示設備根據第二亮度進行顯示的其感知色彩色相的裝置，所述裝置包括：計算單元，用於計算色彩調整因子，以用於調整原始圖像的色彩值；以及，調整器單元，用於根據所述色彩調整因子來調整所述原始圖像的所述色彩值，由此以提供用於所述顯示設備按所述第二亮度進行顯示的變換後的圖像；其中，所述計算單元被布置為：鑑於對亮度的對應貢獻視杆感光器響應以數值方式表示對所述色彩值的視錐感光器響應。在其第八方面中，以下可以提供一種用於變換具有第一亮度的圖像以調整用於具有第二亮度的顯示設備進行顯示的其色彩飽和度的裝置，所述方法包括：計算單元，用於計算色彩飽和度調整變換，以用於調整原始圖像的色彩值；以及，調整器單元，用於根據所述色彩飽和度變換來調整所述原始圖像的所述色彩值由此以提供用於所述顯示設備按所述第二亮度進行顯示的變換後的圖像；其中，所述調整器單元被布置為：根據以下變換根據所述第一亮度(Y)的值和所述第二亮度的值以及飽和度校正因子(s(…))來調整所述色彩值：其中，所述飽和度校正因子是亮度的函數，並且隨著亮度的值接近零而接近零的值，並且隨著亮度增加而漸進地單調接近1的值(1.0)。在另一方面中，以下可以提供一種用於執行上述方法的裝置。在又一方面中，以下可以提供一種電腦程式或電腦程式產品，包括計算機可執行指令，被布置為當在計算機中執行時實現如以上所描述的方面所述的方法。本發明可以提供一種計算機，編程為實現如上述方面所述的方法。在又一方面中，以下可以提供一種用於根據外界照明條件來調整用於由顯示設備進行顯示的圖像的數據的方法，所述方法包括：提供表示適合於在第一外界照明下顯示的圖像的像素的第一亮度等級的第一亮度數據；提供表示與所述第一亮度數據不同的並且適合於在與所述第一外界照明不同的第二外界照明下顯示的所述圖像的像素的亮度等級的第二亮度數據；調整所述第一亮度數據的亮度等級，從而調整後的第一亮度數據所表示的整個圖像內的圖像對比度實質上匹配於所述第二亮度數據所表示的整個圖像內的對應圖像對比度；確定調整後的第一亮度數據所表示的整個圖像內的背景亮度；定義所述圖像內的圖像子區域，並且調整與所述圖像子區域關聯的所述第一亮度數據的亮度等級，從而對所述圖像子區域局部的圖像對比度實質上匹配於所述圖像的第二亮度數據所表示的對圖像子區域局部的對應圖像對比度；使用所述圖像子區域的所述背景亮度和調整後的第一亮度數據來生成亮度圖像數據，以用於在所述第二外界照明下顯示所述圖像中使用。在又一方面中，以下可以提供一種用於根據用於顯示的峰值亮度來變換用於由顯示設備進行顯示的圖像的方法，所述方法包括：計算將原始圖像的亮度等級映射為變換後的圖像的亮度等級的色調曲線；以及根據所述色調曲線來變換所述原始圖像的亮度等級，由此以提供用於由所述顯示設備進行顯示的變換後的圖像；其中，所述計算包括：確定優化在用於所述原始圖像的亮度等級對於對比度的觀測者靈敏度和/或適應性與在用於所述變換後的圖像的亮度等級對於對比度的觀測者靈敏度和/或適應性之間的匹配的色調曲線。在又一方面中，以下可以提供一種用於在用於由顯示設備進行顯示的圖像的子區塊內局部地變換圖像以調整圖像對比度的方法，包括：計算對比度調整因子，以用於調整原始圖像的子區塊內的對比度；以及，根據所述對比度調整因子來變換所述原始圖像的所述子區塊內的對比度，由此以提供用於由所述顯示設備進行顯示的變換後的圖像；其中，所述計算包括：確定所述子區塊內的局部對比度的測度，並且據此確定在所述子區塊內優化在用於所述原始圖像的亮度等級對於對比度的觀測者靈敏度和/或適應性與在用於所述變換後的圖像的亮度等級對於對比度的觀測者靈敏度和/或適應性之間的匹配的對比度調整因子。附圖說明圖1示出原始圖像(中心)和兩個重新標定的圖像(左邊、右邊)；圖2示出根據本發明優選實施例的用於重新標定方法的示意性流程圖；圖3示出根據圖像亮度(左邊)和圖像空間頻率(右邊)的兩個對比度靈敏度函數(CFS)；圖4示出說明作為亮度的函數的匹配對比度量值的線的圖線；圖5示出用於圖像的兩個分片線性色調曲線；圖6示出根據四種不同對比度匹配方法的對比度匹配數據；圖7示出用於重新標定圖像的亮度的根據本發明優選實施例所調整的色調曲線；圖8示出源自根據本發明優選實施例的方法的實現方式的調整後的圖像；圖9示出根據各種方法的圖像邊沿特徵的對比度重新標定的效果；圖10示出三個不同圖像顯示面板的譜發射；圖11示出根據亮度改變表示色彩飽和度校正的改變的曲線；圖12示出關於年輕(左邊)觀看者和年長(右邊)觀看者觀看所補償的圖像；圖13示出原始圖像(左邊)、根據現有方法所調整的該圖像(中間)以及根據本發明所調整的圖像(右邊)的比較；圖14示出原始圖像(左邊)、根據本發明所調整的用於表示夜晚觀看的該圖像(中間)和根據本發明所調整的用於表示劇烈/誇張觀看的圖像(右邊)的比較；圖15示出原始圖像(左邊)、根據現有方法所調整的該圖像(中間)以及根據本發明所調整的圖像(右邊)的比較；圖16示出根據現有方法所調整的圖像(前5行)和根據本發明所調整的圖像(最底行)的比較；圖17示出與關於暗顯示器重新標定明亮圖像關聯的實驗數據的比較(左邊)、與關於明亮顯示器重新標定暗圖像關聯的實驗數據的比較(右邊)。具體實施方式如上所述，在一個方面中，以下實現亮度重新標定方法，以用於改動圖像的感知對比度和/或色彩，以在不同亮度等級下匹配它們的外觀。本發明優選地採用匹配對比度的心理物理方法。在優選實施例中，本發明可以考慮對視覺的視杆貢獻(感光器)。重新標定優選地包括：尋找優化色調曲線，和/或優選地空間對比度處理，和/或優選地調整待顯示的圖像中的色彩色相和/或色彩飽和度。這樣允許調整或提供可靠地仿真明亮條件下的夜晚視覺的圖像，或補償較暗顯示器上所顯示的明亮圖像，從而其顯露否則將是不可見的細節和/或色彩。為了考慮歸因於較低絕對亮度等級導致的圖像外觀的改變，本發明優選地實現新的外觀匹配方法和亮度重新標定方法。所述方法可以用於補償各亮度等級之間的外觀改變，這樣允許顯示器明亮性的進一步減少並且因此功率節省。所述方法也可以用於從暗場景到遠更亮的顯示器在相反方向上執行重新標定，以再現夜晚場景的外觀。所述方法優選地考慮遍歷整個亮度範圍的色彩和對比度感知。可以優選地通過優化色調曲線的形狀來補償總體明亮性和對比度的改變，從而其在利用顯示器的可用動態範圍的同時在保持對比度與明亮性之間提供更好的折衷。可以使用新穎視覺對比度匹配方法來考慮細節可視性的改變。可以優選地通過表示在低亮度等級的視杆貢獻和色彩飽和度的損失來考慮色彩外觀的改變。這些分量中的每一個單獨地或組合地優選地提供通過現有方法無法實現的遍歷亮度範圍的優越外觀匹配。在第一方面中，本發明可以提供一種用於根據用於顯示的峰值亮度來變換用於由顯示設備進行顯示的圖像的方法，所述方法包括：計算將原始圖像的亮度等級映射為變換後的圖像的亮度等級的色調曲線；以及，根據所述色調曲線來變換所述原始圖像的亮度等級，由此以提供用於由所述顯示設備進行顯示的變換後的圖像；其中，所述計算包括：確定優化所述原始圖像的對比度與所述變換後的圖像的對比度之間的匹配的色調曲線，其中，所述色調曲線的峰值亮度不超過用於由所述顯示設備進行顯示的所述變換後的圖像的峰值亮度。以此方式，適當地受約束的色調曲線可以用於形成用於計算對比度調整並且將其應用於圖像的機制。可以在分片的基礎上執行色調曲線的計算，其中，色調曲線表示為具有均表示特定色調範圍的多個線性區段的分片線性函數，並且其中，根據以上優化處理來執行該線性區段的確定。一旦計算出色調曲線的所有線性區段，於是也就計算出覆蓋所有有關色調的完整色調曲線。如果期望，則通過使得線性區段在闊度方面足夠小並且在數量方面足夠大以近似連續曲線，色調曲線可以高效地/實際地呈現為非線性的，然而，這可能在計算方面是更繁重的。原始圖像的對比度優選地是作為用於原始圖像的「物理」對比度值與用於原始圖像的檢測閾值對比度值之間的差的視覺對比度值。例如，根據以上優化所匹配的兩個對比度可以分別定義為通式：視覺對比度＝C-CT其中，C是作為圖像的性質的物理對比度數值，CT是對比度檢測閾值數值。人們發現關於視覺對比度應用優化技術是最有效的。相應地，優選地，變換後的圖像的對比度也是作為用於變換後的圖像的物理對比度值與用於原始圖像的檢測閾值對比度值之間的差的視覺對比度值。因此，所述優化匹配優選地包括：使得原始圖像的視覺對比度與變換後的圖像的視覺對比度之間的差最小化。優化的目的總體上是實現對以下條件的最接近的合適的近似：或，關於圖像1(原始)和2(變換後的)。所述優化匹配可以包括：關於原始圖像內的多個不同亮度值而使得原始圖像的視覺對比度與變換後的圖像的視覺對比度之間的平方差之和最小化。例如，因為可能不能關於與正計算的色調曲線有關的所有亮度等級實現正匹配的各對比度之間的完美匹配，所以我們可以發現，對完美匹配(Δ＝0)的最接近的數值近似可以是在正關於色調曲線所考慮的亮度範圍上在正小值與負小值之間波動的Δ的值。通過將所有這些波動的平方值之和(ΣΔ2)優化為儘可能小，我們可以有效地關於色調曲線遍歷亮度範圍聯合地進行優化。優化可以實現為下式的最小化/優化：或：或：其可以優選地服從：並且優選地還服從：T(lmin)≥dmin，T(lmax)≤dmax其中，對於對數亮度l，Gt(l)是閾值對比度，T(l)是待確定的色調曲線。項τ是可以處於0.001至0.00001之間的常數(例如，大約0.0001)。此外，lmin和lmax是原始圖像內的亮度的最小值和最大值，dmin和dmax是用於由顯示設備進行顯示的變換後的圖像內的亮度的最小值和最大值(例如顯示設備所設置的限制)。用於原始圖像和/或變換後的圖像的檢測閾值對比度值優選地由作為亮度和空間頻率的函數的預定對比度靈敏度函數定義。檢測閾值對比度值Mt可以定義為：在此，「S」是對於關於特定實驗情形調整絕對閾值優選的絕對靈敏度因子。優選實施例中的S的值可以處於8.0至9.0之間，最優選地，S＝8.6或其左右。可以經由下式在對數亮度空間中定義閾值對比度值：其中，對比度通常是存在本領域公知的並且本領域技術人員可以適當地選擇的很多對比度靈敏度函數(CSF)，然而，已經發現，以下形式的CSF是有效的：其中，對關於眼睛產生的/眼睛內的光的散射所產生的對比度靈敏度的視覺效果/影響進行建模的調製傳遞函數(MTF)可以如下式定義為圖像空間頻率(ρ)的函數；並且用於視錐感光器和視杆感光器的聯合亮度靈敏度曲線可以由下式給出；變量ρ是空間頻率(每度的周期)，並且l是對數亮度(l＝log10(Y))，其中，Y是亮度值。參數p1至p8以及a1至a4是可以由用戶根據偏好進行選擇的擬合參數。然而，該CSF的示例在此示出於圖3中，並且其詳細討論於下文中：MANTIUK,R.,KIM,K.J.,REMPEL,A.G.,ANDHEIDRICH,W.2011.HDR-VDP-2:Acalibratedvisualmetricforvisibilityandqualitypredictionsinallluminanceconditions.ACMTrans.Graph(Proc.SIGGRAPH)30,4(July2011),1.用於這些參數的數值的示例如下。MTF-眼睛的調製傳遞函數kakbk10.4248390.02820.5724350.3730.0001675763740.00255872360CSF-(神經)對比度靈敏度函數適配亮度La[cd/m2]p1p2p3p40.0020.9912653.740380.507224.460440.020.8008893.541040.6825054.949580.20.4765054.374530.7503155.2867820.4057824.406020.9353145.61425200.3342783.795421.073276.46351500.3945332.77551.165777.45665CSF中所採用的參數p1至p4的值如上給出，並且是亮度(La)的函數。為了關於給定的亮度得到用於p1-p4的值，我們可以在表列的值之間(在對數亮度空間中)進行內插。sA-聯合亮度靈敏度p5p6p7p830.1624.06271.65960.2712對CSF的替選是來自下文的BartenCSF：BARTEN,P.G.J.(1999).Contrastsensitivityofthehumaneyeanditseffectsonimagequality(p.208).SPIEPress。計算優選地包括：將原始圖像和變換後的圖像二者的亮度等級(Y)變換為根據l＝log10(Y)所定義的對數亮度值(l)，並且關於對數亮度等級而計算色調曲線。該操作在數值方面具有優點。例如，鑑於對數對比度值所表達的模型在高對比度值不經歷奇點。此外，對數域中的色調曲線的斜率對應於對比度改變。優選地，利用該性質，從而計算可以包括：關於給定的亮度將變換後的圖像的對比度表示為原始圖像的對比度和色調曲線的斜率的值的乘積。這樣簡化計算優化色調曲線的處理。本發明在其第一方面中可以因此提供一種根據顯示設備待顯示的調整後的圖像的色調的最大亮度(色調曲線的最大值)來全局地調整圖像對比度以優化圖像的視覺對比度的方式。該操作當修改初始地意圖/準備在明亮圖像顯示器/屏幕上觀看的圖像時可以是特別有用的，從而它們可以在變暗的顯示器上得以優化地觀看(例如，在低光環境中是更合適的)。良好地選擇的色調曲線可以極大地改進修改後的/變換後的圖像的外觀。然而，在第二方面中，本發明可以提供一種變換圖像的局部特徵的方法，其單獨地在局部區域中考慮圖像的對比度等級和空間頻率。可以單獨地或結合本發明在其第一方面中的圖像變換技術來應用這種局部變換技術——即，作為用於既全局地又局部地變換圖像的組合處理。在第二方面中，本發明可以提供一種用於在圖像的子區塊內局部地變換圖像以調整用於由顯示設備進行顯示的圖像對比度的方法，包括：計算對比度調整因子，以用於調整原始圖像的子區塊內的對比度；以及，根據所述對比度調整因子來變換所述原始圖像的所述子區塊內的對比度，由此以提供用於由所述顯示設備進行顯示的變換後的圖像；其中，所述計算包括：確定所述子區塊內的局部對比度的測度，並且據此確定在所述子區塊內優化所述原始圖像的所述對比度與所述變換後的圖像的所述對比度之間的匹配的對比度調整因子，其中，原始圖像的所述子區塊中的亮度不匹配於用於由顯示設備進行顯示的變換後的圖像的所述子區塊中的亮度。以此方式，提供一種局部對比度匹配方法，其中，可以測量局部對比度。測量局部對比度可以鑑於測量所定義的局部區塊內的像素亮度等級的局部變化(例如方差或標準差)，並且這可以用於優化局部區塊內的原始圖像和變換後的圖像的對比度的匹配。例如，可以對像素接像素等級執行匹配優化，其中，對於給定的局部區塊內的像素鑑於與像素有關的該區塊內的亮度的局部變化來確定局部對比度的測度。局部對比度的測度可以是本領域技術人員將容易理解的對比度或亮度變化的任何合適的測度(例如，在所定義的局部區塊內，使用對比度的現有定義，或鑑於亮度值的方差或標準差，或使用通過分解為拉普拉斯(高斯差)錐體所提供的值)。優選地，原始圖像的對比度也是作為用於原始圖像的物理對比度值與用於原始圖像的檢測閾值對比度值之間的差的視覺對比度值。優選地，變換後的圖像的對比度也是作為用於變換後的圖像的物理對比度值與用於變換後的圖像的檢測閾值對比度值之間的差的視覺對比度值。因此，所述優化匹配優選地包括：使得原始圖像的視覺對比度與變換後的圖像的視覺對比度之間的差最小化。優選地確定對比度調整因子，從而局部對比度的測度(例如c)的值與局部對比度的測度和調整因子(例如m)的乘積(例如c×m)的值之間的差實質上匹配於用於變換後的圖像的檢測閾值對比度值(例如)與用於原始圖像的檢測閾值對比度值(例如Gt)之間的差。用於原始圖像和/或所述變換後的圖像的檢測閾值對比度值優選地由作為亮度和空間頻率的函數的預定對比度靈敏度函數定義。存在本領域公知的並且本領域技術人員可以適當地選擇的很多對比度靈敏度函數(CSF)，然而，已經發現，以下形式的CSF是有效的：其中，對關於眼睛產生的/眼睛內的光的散射所產生的對比度靈敏度的視覺效果/影響進行建模的調製傳遞函數(MTF)可以如下式定義為圖像空間頻率(ρ)的函數；並且用於視錐感光器和視杆感光器的聯合亮度靈敏度曲線可以由下式給出；變量ρ是空間頻率(每度的周期)，並且l是對數亮度(l＝log10(Y))，其中，Y是亮度值。參數p1至p8以及a1至a4是可以由用戶根據偏好進行選擇的擬合參數。檢測閾值對比度值Mt可以定義為：在此，「S」是對於關於特定實驗情形調整絕對閾值優選的絕對靈敏度因子。優選實施例中的S的值可以處於8.0至9.0之間，最優選地，S＝8.6或其左右。可以經由下式在對數亮度空間中定義閾值對比度值：其中，對比度通常是CSF中所採用的參數p1至p4的值如上給出，並且是亮度(La)的函數。為了關於給定的亮度得到用於p1-p4的值，我們可以在表列的值之間(在對數亮度空間中)進行內插。子區塊優選地由居中在其上的空間窗口函數定義，其中，窗口函數的寬度與原始圖像的空間頻率的倒數成比例，從而窗口函數的寬度對於較高空間頻率是較小的。空間窗口函數可以是例如本領域技術人員將容易理解的任何合適的窗口函數。空間窗口函數可以在所定義子區塊外部被零值化。例如，其可以是鐘形、矩形或三角形或其它形狀。示例包括二維高斯窗口函數、Parzen窗口函數或Hamming窗口函數或其它空間窗口函數。例如，二維高斯窗口函數gσ可以通過以下方式應用於空間函數f(x,y)(例如亮度圖像：f(x,y)＝l(x,y))：gσ*f(x,y)＝∫∫f(x-u1,y-u2)Gσ(u1)Gσ(u2)du1du2其中，對於i＝1、2，定義窗口並且具有標準差σ的高斯函數表示為：函數G可以是除了高斯之外的另一窗口函數。可以根據下式根據定義所述子區塊並且在(x，y)上居中的空間窗口函數(g)關於像素值的亮度(l)確定局部對比度(c)的測度：其中，運算符(*)是卷積運算符。空間窗口函數可以是具有標準差σ的高斯內核。高斯窗口可以受控/受調整，以關於較高空間頻率變得較小，以考慮更精細的尺度。可以通過使得其等於在特定空間頻率的單個周期的大小的一半來實現該目的：其中，Rppd是以每視覺度在像素為單位的用於顯示圖像的顯示器的角度顯示解析度，ρ是以每度的周期為單位的空間頻率。計算優選地包括：將原始圖像和變換後的圖像二者的亮度等級(Y)變換為根據l＝log10(Y)所定義的對數亮度值(l)，並且關於所述對數亮度等級計算所述調整因子。待變換的圖像可以分解為多個分量圖像，其中的每一個均與以上前述原始圖像對應，並且可以故此單獨地受處理。相應地，所述計算優選地包括：將原始圖像分解為包括均經由多個不同空間頻帶中的各個空間頻帶內的空間頻率表示原始圖像的多個不同分量圖像的圖像錐體。計算調整因子可以包括：關於某個或每個分量圖像計算各個調整因子。變換可以包括：變換某個或每個分量圖像，並且可以還包括：從多個變換後的分量圖像重組變換後的圖像。例如，所述方法可以包括：將圖像分解為高斯差(拉普拉斯)圖像錐體，然後操控每個圖像錐體等級的像素值，從而給定的原始錐體等級圖像和對應的變換後的錐體等級圖像的視覺對比度實質上匹配，並且然後使用變換後的錐體等級圖像來重組/重構變換後的圖像。對比度調整因子可以實現為：其中，ck(x,y)是在圖像錐體的像素位置(x，y)和第k等級處的對比度，其中，k＝1……N。N的值可以選擇為這樣的：最粗略的帶(可選地，除了基帶之外)具有小於或等於2cpd的峰值頻率。作為圖像(例如拉普拉斯)錐體的局部增強的對比度調整可以實現為：其中，Pk與原始圖像錐體等級對應。當然，在其它實施例中，不採用圖像錐體，在此情況下，可以通過設置N＝1來實現以上表達式，並且Pk＝1與原始圖像等級(無錐體)對應。所述方法可以還包括：以從根據本發明在其第一方面中所變換的原始圖像內推導的背景亮度(例如基帶圖像)來替換與最低空間頻率關聯的分量圖像。例如，根據本發明在其第一方面中的變換後的圖像的基帶可以用於使用變換後的錐體等級圖像來重構圖像。計算優選地包括：根據(例如作為)原始圖像的對比度和調整因子的值的乘積來表示變換後的圖像或變換後的分量圖像的對比度。在第三方面中，本發明可以提供一種用於變換第一亮度的圖像以調整用於顯示設備根據第二亮度進行顯示的其感知色彩色相的方法，所述方法包括：計算色彩調整因子，以用於調整原始圖像的色彩值；以及，根據所述色彩調整因子來調整所述原始圖像的所述色彩值，由此以提供用於所述顯示設備按所述第二亮度進行顯示的變換後的圖像；並且其中，所述計算包括：鑑於對亮度的對應貢獻視杆感光器響應以數值方式表示對色彩值的視錐感光器響應，並且其中，在第二亮度的每單位亮度的視錐感光器響應被約束，以實質上匹配於在第一亮度的每單位亮度的視錐感光器響應。貢獻視杆感光器響應優選地是加入視錐感光器響應的依賴於亮度的值。以數值方式表示視錐感光器響應的步驟優選地包括：均鑑於對亮度的各個對應貢獻視杆感光器響應分離地表示L視錐、M視錐以及S視錐的單獨響應。優選地，色彩值是三原色色彩值(例如RGB色彩值)。以此方式，例如，色彩調整可以包括：將原始圖像轉換為視錐響應和視杆響應，然後取決於原始圖像的亮度而計算對長波長(可見光)、中等波長(可見光)以及短波長(可見光)視錐響應的視杆貢獻，並且將視杆貢獻加入長波長、中等波長和短波長視錐響應。可以通過表示產生視杆感光器響應ER的對該視錐信號通道的視杆輸入的加法項來表示每個視錐通道(EL、EM、ES)的感光器響應(L、M、S)。例如：L＝EL+k0ERM＝EM+k1ERS＝ES+k2ER在此，ki(i＝0、1、2)是加權因子。優選地，加權因子是依賴於亮度(Y)的。優選地，k0＝k1。優選地，k2不同於k0和k1。例如，當k0＝k1時，加權因子的值是如下依賴於亮度的：Y[cd/m2]100.620.10k100.01730.173k200.01010.367對原始圖像和變換後的圖像的響應優選地分別通過變換後的圖像或原始圖像的亮度得以歸一化，並且對變換後的圖像的歸一化響應被調整，以匹配於對原始的歸一化響應。所得的匹配的歸一化的變換後的圖像響應然後轉換回到RGB值。在第四方面中，本發明可以提供一種用於變換具有第一亮度的圖像以調整用於具有第二亮度的顯示設備進行顯示的其色彩飽和度的方法，所述方法包括：計算色彩飽和度調整變換，以用於調整原始圖像的色彩值；以及，根據所述色彩飽和度變換來調整所述原始圖像的所述色彩值由此以提供用於所述顯示設備按所述第二亮度進行顯示的變換後的圖像；其中，根據以下變換根據所述第一亮度(Y)的值和所述第二亮度(Y)的值以及飽和度校正因子(s(…))來定義調整後的色彩值：其中，所述飽和度校正因子是亮度的函數，並且隨著亮度的值接近零而接近零的值，並且隨著亮度增加而漸進地單調接近1的值(1.0)。作為下降亮度的函數的這種趨於零的罕見形式已經通過實驗得以發現，並且已經證明在色彩飽和度校正方面驚人地高效。色彩值優選地是三原色色彩值(例如RGB)。所述方法可以包括：確定具有第一亮度的原始圖像的平均亮度並且確定具有第一亮度的圖像的平均亮度，根據每個所述平均亮度來確定飽和度校正因子(s(…))的各個值，並且使用飽和度校正因子的各個值來調整色彩值。原始圖像可以是根據本發明的方法在其第一方面或第二方面中所調整或變換的圖像。因此，本發明可以提供一種色彩飽和度調整方法，包括：關於原始圖像確定色彩飽和度校正；根據本發明在其第一方面或第二方面中關於對比度變換後的圖像確定色彩飽和度校正；根據關於原始圖像歸因於其亮度的飽和度校正與關於對比度變換後的圖像歸因於其亮度的飽和度校正的比率將色彩飽和度校正應用於像素色彩值。原始圖像可以是根據本發明的方法在其第三方面中調整或變換的圖像。因此，色彩飽和度校正可以應用於色彩色相校正後的原始圖像。以上色彩處理可以不僅改進色彩匹配，而且還可以減少當在黑暗中觀看時圖像的偏藍性。出於兩個原因，這是期望的。首先，其對非常敏感於藍色的視杆施加較少的壓力。其次，這些圖像更少幹擾負責我們大腦中的晝夜周期時鐘的光敏視網膜神經節細胞。一些歸因於對人們在晚上使用的TV和行動裝置中的大量近藍光失眠的情況。它們是本發明在其有關方面中的兩個加入的益處。在第五方面中，本發明可以提供用於根據用於顯示的峰值亮度來變換用於由顯示設備進行顯示的圖像的裝置，所述裝置包括：計算單元，用於計算將原始圖像的亮度等級映射為變換後的圖像的亮度等級的色調曲線；以及，變換單元，用於根據所述色調曲線來變換所述原始圖像的亮度等級，由此以提供用於由所述顯示設備進行顯示的變換後的圖像；其中，所述計算單元被布置為：確定優化所述原始圖像的對比度與所述變換後的圖像的對比度之間的匹配的色調曲線，其中，所述色調曲線的峰值亮度不超過用於由所述顯示設備進行顯示的所述變換後的圖像的峰值亮度。原始圖像的對比度優選地是作為用於原始圖像的物理對比度值與用於原始圖像的檢測閾值對比度值之間的差的視覺對比度值。變換後的圖像的對比度是作為用於所述變換後的圖像的物理對比度值與用於所述變換後的圖像的檢測閾值對比度值之間的差的視覺對比度值。計算單元優選地被布置為執行步驟：通過包括以下操作的處理來優化匹配：使得原始圖像的視覺對比度與變換後的圖像的視覺對比度之間的差最小化。計算單元可以被布置為執行步驟：通過包括以下操作的處理來執行所述優化匹配：關於所述原始圖像內的多個不同亮度值而使得所述原始圖像的視覺對比度與所述變換後的圖像的視覺對比度之間的平方差之和最小化。用於原始圖像和/或變換後的圖像的檢測閾值對比度值優選地由作為亮度的函數的預定對比度靈敏度函數定義。計算單元優選地被布置為：將原始圖像和變換後的圖像二者的亮度等級(Y)變換為根據l＝log10(Y)所定義的對數亮度值(l)，並且關於對數亮度等級而計算色調曲線。計算單元可以被布置為：關於給定的亮度計算變換後的圖像的對比度作為原始圖像的對比度與色調曲線的斜率的值的乘積。在第六方面中，本發明可以提供一種用於在用於由顯示設備進行顯示的圖像的子區塊內局部地變換圖像以調整圖像對比度的裝置，包括：計算單元，用於計算對比度調整因子，以用於調整原始圖像的子區塊內的對比度；以及，變換單元，用於根據所述對比度調整因子來變換所述原始圖像的所述子區塊內的對比度，由此以提供用於由所述顯示設備進行顯示的變換後的圖像；其中，所述計算單元被布置為：確定所述子區塊內的局部對比度的測度，並且據此確定在所述子區塊內優化所述原始圖像的所述對比度與所述變換後的圖像的所述對比度之間的匹配的對比度調整因子，其中，原始圖像的所述子區塊中的亮度不匹配於用於由顯示設備進行顯示的變換後的圖像的所述子區塊中的亮度。計算單元優選地被布置為：確定對比度調整因子，從而局部對比度的測度的值與局部對比度的測度和調整因子的乘積的值之間的差實質上匹配於用於變換後的圖像的檢測閾值對比度值與用於原始圖像的檢測閾值對比度值之間的差。計算單元優選地被布置為：通過居中在(x，y)上的空間窗口函數來定義子區塊，其中，窗口函數的寬度與原始圖像的空間頻率的倒數成比例，從而窗口函數的寬度對於較高空間頻率是較小的。計算單元可以被布置為：根據下式根據定義子區塊並且在(x，y)上居中的空間窗口函數(g)關於像素值的亮度(l)確定局部對比度(c)的測度：其中，運算符(*)是卷積運算符。計算單元可以被布置為：通過作為亮度和空間頻率的函數的預定對比度靈敏度函數來定義用於原始圖像和/或所述變換後的圖像的檢測閾值對比度值。計算單元優選地被布置為：將原始圖像和變換後的圖像二者的亮度等級(Y)變換為根據l＝log10(Y)所定義的對數亮度值(l)，並且關於對數亮度等級而計算調整因子。待變換的圖像可以分解為多個分量圖像，其中的每一個均與以上前述原始圖像對應，並且可以故此單獨地受處理。相應地，計算單元優選地被布置為：將原始圖像分解為包括均經由多個不同空間頻帶中的各個空間頻帶內的空間頻率表示原始圖像的多個不同分量圖像的圖像錐體。計算單元優選地被布置為：通過包括以下操作的處理來計算調整因子：計算用於某個或每個分量圖像的各個調整因子。變換單元優選地被布置為：變換某個或每個分量圖像，並且可以進一步被布置為：從多個變換後的分量圖像重組變換後的圖像。計算單元優選地被布置為：以從在其第五方面中的裝置所變換的原始圖像內推導的背景亮度(例如基帶圖像)替換與最低空間頻率關聯的分量圖像。計算單元可以被布置為：將變換後的圖像的對比度表示為原始圖像的對比度與調整因子的值的乘積。在第七方面中，本發明可以提供一種用於變換第一亮度的圖像以調整用於顯示設備根據第二亮度進行顯示的其感知色彩色相的裝置，所述裝置包括：計算單元，用於計算色彩調整因子，以用於調整原始圖像的色彩值；以及，調整器單元，用於根據所述色彩調整因子來調整所述原始圖像的所述色彩值，由此以提供用於所述顯示設備按所述第二亮度進行顯示的變換後的圖像；其中，所述計算單元被布置為：鑑於對亮度的對應貢獻視杆感光器響應以數值方式表示對所述色彩值的視錐感光器響應，並且約束在第二亮度的每單位亮度的視錐感光器響應，以實質上匹配於在第一亮度的每單位亮度的視錐感光器響應。貢獻視杆感光器響應優選地是表示為加入視錐感光器響應的依賴於亮度的值。計算單元優選地被布置為：通過以下操作以數值方式表示視錐感光器響應：均鑑於對亮度的各個對應貢獻視杆感光器響應分離地表示L視錐、M視錐以及S視錐的單獨響應。可以通過表示產生視杆感光器響應ER的對該視錐信號通道的視杆輸入的加法項來表示每個視錐通道(EL、EM、ES)的感光器響應(L、M、S)。例如：L＝EL+k0ERM＝EM+k1ERS＝ES+k2ER在此，ki(i＝0、1、2)是加權因子。優選地，加權因子是依賴於亮度(Y)的。優選地，k0＝k1。優選地，k2不同於k0和k1。例如，當k0＝k1時，加權因子的值是如下依賴於亮度的：Y[cd/m2]100.620.10k100.01730.173k200.01010.357色彩值優選地是三原色色彩值。在其第八方面中，本發明可以提供一種用於變換具有第一亮度的圖像以調整用於具有第二亮度的顯示設備進行顯示的其色彩飽和度的裝置，所述方法包括：計算單元，用於計算色彩飽和度調整變換，以用於調整原始圖像的色彩值；以及，調整器單元，用於根據所述色彩飽和度變換來調整所述原始圖像的所述色彩值由此以提供用於所述顯示設備按所述第二亮度進行顯示的變換後的圖像；其中，所述調整器單元被布置為：根據以下變換根據所述第一亮度(Y)的值和所述第二亮度的值以及飽和度校正因子(s(…))來調整所述色彩值：其中，所述飽和度校正因子是亮度的函數，並且隨著亮度的值接近零而接近零的值，並且隨著亮度增加而漸進地單調接近1的值(1.0)。色彩值優選地是三原色色彩值(例如RGB)。計算單元可以被布置為：確定具有第一亮度的原始圖像的平均亮度並且確定具有第一亮度的圖像的平均亮度，根據每個所述平均亮度來確定飽和度校正因子(s(…))的各個值，並且使用飽和度校正因子的各個值來調整所述色彩值。在另一方面中，本發明可以提供一種用於執行上述方法的裝置。在又一方面中，本發明可以提供一種電腦程式或電腦程式產品，包括計算機可執行指令，被布置為當在計算機中執行時實現如以上所描述的方面所述的方法。本發明可以提供一種計算機，編程為實現如上述方面所述的方法。在又一方面中，本發明可以提供一種用於根據外界照明條件來調整用於由顯示設備進行顯示的圖像的數據的方法，所述方法包括：提供表示適合於在第一外界照明下顯示的圖像的像素的第一亮度等級的第一亮度數據；提供表示與所述第一亮度數據不同的並且適合於在與所述第一外界照明不同的第二外界照明下顯示的所述圖像的像素的亮度等級的第二亮度數據；調整所述第一亮度數據的亮度等級，從而調整後的第一亮度數據所表示的整個圖像內的圖像對比度實質上匹配於所述第二亮度數據所表示的整個圖像內的對應圖像對比度；確定調整後的第一亮度數據所表示的整個圖像內的背景亮度；定義所述圖像內的圖像子區域，並且調整與所述圖像子區域關聯的所述第一亮度數據的亮度等級，從而對所述圖像子區域局部的圖像對比度實質上匹配於所述圖像的第二亮度數據所表示的對圖像子區域局部的對應圖像對比度；使用所述圖像子區域的所述背景亮度和調整後的第一亮度數據來生成亮度圖像數據，以用於在所述第二外界照明下顯示所述圖像中使用。確定背景亮度的步驟可以包括：從整個圖像的調整後的第一亮度數據提取亮度數據的基帶。調整第一亮度數據的亮度等級優選地包括：調整與整個圖像關聯的色調曲線，從而調整後的第一亮度數據實質上匹配於第二亮度數據所表示的整個圖像內的對應圖像對比度。可以在調整色調曲線之後並且在執行實質上匹配整個圖像內的圖像對比度之後執行提取基帶的步驟。所述方法可以包括：提供與第一亮度數據關聯的色彩分量。所述方法可以包括：使用第一亮度數據、第二亮度數據以及色彩分量來調整其色相。所述方法可以還包括：將色相調整應用於色彩分量，以對用於使用的調整後的色彩分量提供用於在所述第二外界照明下顯示圖像中使用的圖像子區域的調整後的第一亮度數據。優選地使用根據表示視杆感光器的響應的數值所定義的表示視錐感光器的響應的至少一個數值以數值方式確定色相調整。調整與圖像子區域關聯的第一亮度數據的亮度等級的步驟可以包括：(例如，根據拉普拉斯錐體)將第一數據分解為均在不同各個空間解析度的圖像的多個表示。生成亮度圖像數據的步驟可以包括：以背景亮度來替換來自表示當中的具有最低空間解析度的圖像的所述表示。附圖詳細描述方法和視覺模型如圖2所示，對本發明優選實施例的方法的輸入是場景引用圖像(以絕對單位表示的高動態範圍圖像)或例如sRGB色彩空間中的顯示器引用圖像。在後一情況下需要使用顯示模型(例如伽瑪偏移增益(GOG)模型[Berns1996])將圖像從伽瑪校正的像素值變換為絕對線性RGB值。相似地，該方法的重新標定的結果可以使用反向顯示模型而變換為像素值，或替代地，變換為sRGB色彩空間。為了對絕對亮度等級與圖像外觀之間的複雜交互進行建模，我們關於圖像的三個不同方面分析問題：全局對比度(色調曲線)、局部對比度(細節)以及色彩。以下部分詳細討論每個方面。圖1示出根據該優選實施例的應用該方法的結果的示例。示出來自以及去往暗顯示器的重新標定。圖1，左邊：這是在2cd/m2峰值亮度顯示器上可見的圖像。圖1，中心：原始圖像。圖1，右邊：這是對於2cd/m2顯示器所補償的明亮圖像。當通過將亮度減少100倍的中性密度濾波器(2.0D)或在將背光調光為原始亮度的1/100的顯示器上看見原始圖像時，其將匹配於左邊圖像的外觀。當通過因此模擬暗顯示器的同一濾波器看見右邊圖像時，其將顯現得與原始相似。注意，故此在低亮度等級並非感知看似誇張的銳度、色彩偏移和明亮性改變。當頁面放大到屏幕寬度的3/4並且關於24」監視器從0.5m觀看時，最佳地看見圖像。參照圖2，示意性示出包括計算單元(1)和變換單元(9)的裝置。計算單元(1)包括全局對比度重新標定單元(2)，被布置為：接收待變換的亮度圖像(Y)以及待變換的輸入圖像所關於的目標亮度——也就是說，輸入圖像的對比度和/或色彩待變換，以呈現更好地用於在目標亮度等級觀看的所得圖像。可選地，但優選地，基帶圖像提取器單元(3)如所示那樣得以提供(但可以省略)，並且被布置為：接收全局對比度重新標定單元的輸出並且從其提取基帶圖像。在該實施例中，計算單元還包括拉普拉斯錐體分解單元(4)，其被布置為：接收待變換的亮度圖像(Y)作為輸入，並且將該圖像分解為包括不同空間頻率間隔的多個錐體等級的拉普拉斯圖像錐體，基帶提取器單元的輸出和拉普拉斯錐體分解單元的輸出都被布置為：輸入到變換單元(9)。在優選實施例中，變換單元包括錐體重構單元(5)，其被布置為：從接收自錐體分解單元的錐體等級重構圖像。錐體分解單元可以被布置為：使用除了具有最低空間頻率範圍的接收到的錐體等級之外的所有接收到錐體等級進行該操作，並且在其位置中代入從基帶提取器單元傳遞至其的基帶圖像。以此方式，錐體等級中的除了一個之外的全部加上基帶圖像可以由錐體重構單元用於重構變換後的圖像，其可以輸出，以用於顯示。在其它實施例中，變換單元可以省略錐體重構單元，並且可以簡單地從全局對比度重新標定單元輸出全局對比度重新標定的圖像，以用於顯示。在優選實施例中，計算單元還包括局部對比度重新標定單元(6)，被布置為：接收拉普拉斯錐體分解單元所輸出的拉普拉斯錐體圖像等級作為輸入，並且如以下所討論的那樣將局部對比度重新標定應用至其，並且將局部對比度重新標定的圖像錐體等級輸出到錐體重構單元，以用於重構，如上所述。在一些實施例中，計算單元可以(要麼單獨地，要麼與以上所描述的和/或圖2所示的其它單元一起)包括色彩重新標定單元(7)，被布置為：接收待根據在此所描述的色彩變換方法而變換的圖像的色彩通道(例如RGB)作為輸入，並且輸出結果，以用於顯示。色彩重新標定單元被布置為：同時接收要麼直接從全局對比度重新標定單元或(所示的)錐體重構單元輸出的要麼作為待在不經受對比度變換的情況下受色彩變換的原始圖像的亮度圖像(Y)。替代地，當期望色彩重新標定和全局對比度重新標定二者時，色彩重新標定單元可以出現在(所示的)變換單元中，在此情況下，全局對比度重新標定單元的輸出將輸入到色彩重新標定單元。替代地，當期望色彩重新標定和局部和/或全局對比度重新標定二者時(如所示)，色彩重新標定單元和錐體重構單元可以都出現在變換單元中，在此情況下，錐體重構單元的輸出將輸入到色彩重新標定單元。所輸入的亮度圖像數據和色彩通道數據可以初始地是需要調整以移除/反轉與已經提供它們的顯示設備(如果，實際上，這是數據的源)關聯的定製特性的「顯示器引用」數據。在此意義上，例如，可以根據合適的「前向顯示模型」(8)將所謂的R』G』B』L』數據調整為RGBL數據，以用於根據本發明的隨後變換。一旦如此變換，就可能根據需要來調整RGBL數據，以考慮與待發生圖像顯示所經由的顯示設備關聯的定製特性，從而RGBL->R』G』B』L』。以此方式，我們可以實現本發明的全局對比度重新標定方法和/或局部對比度重新標定和/或色彩重新標定方法之一或二者。圖2為了清楚而示出在優選實施例中應用所有重新標定方法的情形。對比度重新標定在討論對比度匹配模型之前，讓我們介紹我們將在該部分中使用的對比度的兩個測度。Michelson對比度定義為：其中，Lmax和Lmin是正弦波的最大亮度值和最小亮度值，或替代地，ΔL是調製，Lmean是正弦波的均值。Michelson對比度在0至1之間變化。當在多尺度表示(例如拉普拉斯錐體)中計算圖像對比度時，使用對數對比度是更方便的：對數對比度可以解釋為對數域中的正弦波的調製。我們將在文章其餘部分中使用G和M符號，以在兩個測度之間進行區分。以下公式從一個對比度轉換為另一對比度：我們用於看見小對比度的能力(靈敏度)隨著激勵的頻率及其亮度二者而極大地變化。通過多個對比度靈敏度函數(CSF)[Barten1999](例如圖3所示的CSF)來良好地描述這些變化。在圖3中，鑑於對比度靈敏度函數(CSF)隨著亮度(左邊)和空間頻率(右邊)的變化而示出對比度靈敏度函數(CSF)。該函數基於來自[Mantiuk等人2011]的模型。以每度的周期(cpd)為單位給出頻率。圖線示出靈敏度的變化，其為閾值檢測對比度的倒數。雖然CSF捕獲視覺系統的實質特性，但其不解釋複雜圖像中的對比度的感知。這是因為，CSF預測出現在均勻背景上的非常小的幾乎不可見的對比度的可視性，這對於多數複雜的場景是非典型的。對比度感知的變化對於充分大於檢測閾值的對比度是遠更小的。George和Sullivan[1975]示出該情況，他們測量匹配一個頻率的對比度的量值的另一頻率的對比度的量值。他們發現，遍歷空間頻率的匹配對比度的線條範圍從最接近地對應於CSF的用於低對比度的強烈彎曲曲線到用於超閾值對比度的幾乎平坦線條。Georgeson和Sullivan創造了表述「對比度恆定性」，以用於註明遍歷觀看條件的超閾值對比度的不變性。存在對比度恆定性遍歷既關於窄帶圖案(例如正弦波[Barten1999])又關於寬帶圖案(例如帶通噪聲[Brady和Field1995])的頻率範圍而成立的大量證據。Brady和Field[1995]報告，在近閾值與超閾值視覺之間沒有任何逐漸過渡的情況下，一旦對比度大於檢測閾值，對比度匹配就幾乎是完美的。然而，關於遍歷亮度範圍的對比度匹配不能認為如此，其中，甚至對於相對大的對比度量值，可以觀測到距對比度恆定性的顯著偏差[Kulikowski1976]。因此，我們需要假設對比度恆定性機制在頻率域和亮度域表現得不同。Kulikowski[1976]觀測到，在寬範圍的參數上，兩個對比度量值當它們的視覺對比度匹配時在它們的外觀方面匹配。這暗指物理對比度M減去檢測閾值Mt對於匹配對比度必須是相等的：其中，M和是在不同亮度看見的Michelson對比度。通過CSF函數來預測檢測閾值Mt：其中，ρ是以每度的周期為單位的空間頻率，La是以cd/m2為單位的背景亮度。在該考慮中，我們優選地採用來自[Mantiuk等人2011]的CSF。S是絕對靈敏度因子，其可以可選地關於特定實驗情景而用於調整絕對閾值。使用該參數調整實驗設置，我們確定S＝8.6產生良好匹配。關於該S值的在100cd/m2的峰值靈敏度是Mt＝0.4％，其與多數CSF測量一致。雖然鑑於Michelson對比度而定義Kulikowski模型，但鑑於對數對比度而公式化匹配對比度是方便的：注意，歸因於各對比度測度之間的非線性關係，公式6並不等同於公式4。然而，如圖4所示，除了對於非常高對比度和低亮度之外，匹配對比度線條對於這兩個模型幾乎相同。因為關於這些高對比度等級不存在數據，所以模型無法說是正確還是錯誤的。我們將在該模型中使用對數對比度，因為其在高對比度不經受奇點。圖4還揭示該對比度匹配模型的重要特性。匹配對比度量值的線條示出為亮度的函數。線條連接根據模型應顯現得相同的對比度值。匹配對比度的線條對於低對比度是更彎曲的，這說明，低對比度比高對比度更受亮度影響。這與超閾值對比度的另一流行模型相反：對比度換能器[Pattanaik等人1998；Mantiuk等人2008]。換能器預測物理對比度的遠更大的增加，而無論對比度量值如何。該預測與實驗數據的一致。儘管其簡單性，但Kulikowski所提出的模型精確地預測實驗數據。在圖6中，我們從若干源收集對比度匹配數據，並且將它們與模型預測進行比較。圖6示出來自若干源的對比度匹配數據(連續線條)和Kulikowski模型預測。不同線條風格表示圖例中所列出的測試亮度和基準亮度(以cd/m2為單位)的不同配對，其中，較高亮度的對比度繪製在x軸上。甚至當我們對於所有數據集合使用同一CSF時，該模型可以預測在低亮度的物理對比度必須增加，以匹配在高亮度的對比度的外觀，恰如測量所指示的量所指示的那樣。Kulikowski的模型適宜地與都形成非常遠離(為了更好的清楚性，在圖線中未包括的)數據點的感知對比度的替選模型(例如對比度換能器、明亮性感知的模型、JND亮度比例化)進行比較。該模型還囊括在低光下觀看的我們的日常體驗。對象在夜晚並非顯現得模糊，如前述模型中的乘法靈敏度損失所預測的那樣。反之，它們的輪廓是尖銳的，但它們的紋理丟失低對比度細節。全局對比度色調曲線是用於對圖像外觀進行整形的強大工具。其可以通過兩種方式來調整感知對比度：直接地通過改變其斜率，並且在低亮度的情況下，間接地通過根據來自公式4的模型改變圖像部分的明亮性及其感知對比度。因此，可以通過使用更陡峭的色調曲線(伽瑪>1)來增加對比度，但這趨於使得圖像更暗。替代地，可以使用較不陡峭的色調曲線(伽瑪<1)，以使得圖像更亮並且使得感知對比度更高。在該部分中，我們展示如何使用匹配對比度的Kulikowski模型來求解兩個潛在解之間的最佳折衷。其形狀改動物理對比度和感知/視覺圖像對比度二者，其中，後者受絕對亮度影響。為了說明該情況，讓我們假設可以通過分片線性函數來近似任何色調曲線(例如圖5所示的下部曲線)。在圖5中，示出兩個分片線性色調曲線。下部曲線擴展明亮色調中的對比度，並且囊括暗色調中的對比度。因為中間色調受推送朝向較低亮度等級，所以它們的感知對比度將減少。通過上部色調曲線來實現相反情況。斜率描述物理對比度的改變。如果我們使用斜率γ＝1.75以擴展較亮色調中的對比度，則我們關於這些色調提升感知對比度和物理對比度二者。但這也迫使我們壓縮較暗色調，因為輸出顯示設備的動態範圍受限於範圍dmin–dmax。此外，由於中間色調受推送朝向較低亮度，因此它們的感知對比度降低，如來自公式4的模型所預測的那樣。因此，為了提升感知圖像對比度，必須使用相反色調曲線(例如圖5中的最上所示的色調曲線)。在該部分中，我們展示：給定輸出設備的限制，如何尋找產生優化感知對比度的色調曲線。任務是尋找將輸入亮度映射為輸出亮度從而使得感知對比度的失真最小化的色調曲線T。我們關於代表性對比度G和空間頻率ρ尋找該曲線。為了簡明，在對數亮度空間中定義色調曲線T(...)從而所得物理對比度可以表示為：以上公式依賴於這樣的事實：對數域中的色調曲線的斜率對應於對比度改變。尋找優化色調曲線的問題可以表示為優化，其中，使得Kulikowski模型(公式6)的兩側的平方差最小化。正式地，其可以表示為：服從：以及T(lmin)≥dmin，T(lmax)≤dmax(11)Gt(l)是用於對數亮度l的閾值對比度(公式5)。目標函數的第二項是源(l)與目標對數亮度(T(l))之間的差，並且以小常數τ＝0.0001加權。當目標圖像的動態範圍低於顯示器的動態範圍時，該項必須將色調曲線推送朝向明亮色調或暗色調。第一約束(公式10)確保色調曲線是單調並且增加的。兩個其餘約束(公式11)確保色調曲線不超過目標顯示器的最小亮度和最大亮度(dmin、dmax)。注意，顯示器的動態範圍和黑電平是該方法的參數。因此，可以調整用於顯示變化的對比度並且在變化的外界照射下看見的結果。可選顯著性函數S(l)僅用於高動態範圍圖像，其可以包含極大地擴展動態範圍但不形成圖像的顯著部分的小區塊。在此情況下，優選的是，選取將最匹配於形成圖像的顯著部分的區塊的外觀的色調曲線。通過在優化期間將權重分配給不同亮度等級來實現該目的。在最簡單的情況下，該函數是輸入圖像的柱狀圖(即，應用於給定的亮度的權重成比例於或等於用於圖像的亮度柱狀圖內的該亮度等級的柱狀圖列的高度——因此，更頻繁的亮度等級接收較高權重)，但有益的是，通過對比度的測度來進一步加權柱狀圖，從而較小權重分配給大的均勻區塊。使用顯著性函數的缺點是，色調曲線可能在各幀之間改變。甚至在某種形式的時間濾波的情況下，這可能導致時間色彩不一致性[Eilertsen等人2013]。因此，對於視頻處理和顯示器引用情形，我們優選地將所有顯著性權重設置為1。在將色調曲線轉換為離散分片線性函數之後，可以高效地以數值方式求解以上優化問題。目標函數的二次項讓我們將問題表示為具有不等式約束的二次編程。因為閾值函數Gt引入非線性，所以優選地以迭代方式求解二次問題，其中，在每次迭代中，閾值函數通過其一階泰勒展開式得以近似。因為存在非常少的優化的變量(通常大約20-30個)，所以解是高效的。如果不使用顯著性函數，則可以按源(lmin、lmax)和目的(dmin、dmax)亮度範圍的配對來預先計算解。為了簡明，我們優選地關於單個代表性空間頻率ρ＝2cpd求解該問題，其近似地對應於關於亮度等級的範圍(參照圖3——右邊)以及關於代表性對比度G＝0.4的視覺系統的峰值靈敏度。這些值被發現使用該實驗設置產生最佳匹配結果。圖7中示出關於不同源亮度等級和目標亮度等級所計算的若干色調曲線。關於產生最小感知對比度失真的亮度重新標定示出色調曲線。虛線表示線性映射(伽瑪＝1)。注意，當從100到1cd/m2重新標定時，色調曲線關於明亮色調變為較不尖銳的(伽瑪10以及100->1)意味著在遠更低亮度等級可見，儘管在頂部上的標記旁邊示出的中性密度濾波器。當通過ND濾波器觀看時，多數明顯贗像(例如暈輪化和過度銳化)消失。注意，取決於對比度的量值有選擇地改動對比度。該行為與我們在不同亮度等級感知對比度的方式一致。色彩重新標定減少的亮度不僅影響亮度對比度而且還影響色彩。通過減少的視錐的響應以及稱為Purkinje偏移的朝向更近藍色彩的色相的偏移最多地產生的色彩飽和度的損失來展現該情況。後一效果歸因於這樣的事實：視杆和視錐共享同一神經路徑，以將它們的信號發送到視覺皮質[Cao等人2008]。在明視亮度範圍中，來自視錐的信息是主導信號，而在中間範圍中，視杆變為主導的。在中間範圍中，當這兩種類型的感光器細胞是有效的時，在視覺處理的較早階段中，來自視杆的信號與來自視錐的信號組合。視杆信號對每個視錐的神經通道的可變貢獻改變各響應之間的比率，產生色相偏移。給定輸入線性值[RGB]』和目標亮度目的是尋找具有色相偏移的所得線性色彩值。我們通過對感光器的響應進行建模而開始，其為到達視網膜的光的譜貢獻L(λ)與每種類型的感光器L-、M-、S-視錐和視杆的譜靈敏度σP(λ)的乘積：EP(C)＝∫λL(λ)σP(λ)dλ(18)其中，λ是波長，指數P對應於感光器的類型：L、M、S或R。我們對於L-、M-和S-視錐靈敏度使用歸一化Smith&Pokorny視錐基礎[Smith和Pokorny1975]，並且對於視杆使用CIE1951中間發光效率函數。通常，到來光描述為三個或更多個譜基函數(π)與其係數(p)的乘積：在不失一般性的情況下，我們可以簡化模型並且假設係數P1...3對應於線性RGB色彩值。在圖10中，我們示出用於我們測量的若干顯示器的譜基礎。該圖示出所測試的顯示器的譜發射。左邊圖線還示出Smith&Pokorny視錐基礎(虛線)，右邊圖線示出CIE中間發光效率函數(虛黑線)。然後可以求解用於將線性RGB值轉換為感光器響應的矩陣ME：其中，矩陣ME的係數由下式給出：mP，i＝∫λΠi(λ)σP(λ)dλ(21)Cao等人[Cao等人2008]觀測到，視杆信號與L-、M-和S-視錐信號共享路徑，並且其影響是加性的，而且取決於信號的亮度。每個視錐通道與視杆輸入L、M和S的組合響應可以表示為：其中，k1(Y)和k2(Y)是對在亮度Y對L(k1)、M(k2)和S(k3)的視杆輸入強度進行建模的函數。通過在[Cao等人2008]中所測量的值之間進行內插來獲得這些函數(歸因於S通道響應的相似比例化，k2的值由0.5比例化)，在以下表中列出該情況。Y[cd/m2]100.620.10k100.01730.173k200.01010.357信號然後在視覺皮質向下進一步受處理，並且組合為相反色彩空間。然而，由於對相反色彩空間的變換是線性的，因此我們可以在該較早階段匹配色彩。如果在亮度Y和的兩個色彩的視錐對比度相對視錐響應值是相同的，則我們假設它們將顯現得相似：注意，雖然因為對明亮顯示器和暗顯示器的極大不同的響應所以非常難或不可能直接匹配LMS通道，但我們發現，可以容易地匹配視錐對比度相對視錐響應。在將公式20和22引入到公式23中之後，我們可以從下式求解重新標定的色彩值：匹配視錐對比度允許本發明在優選實施例中關於色相偏移進行校正。我們也可以考慮通過降低視錐的靈敏度所產生的色彩飽和度的損失以及色調曲線所引入改變[Mantiuk等人2009]。我們通過[Cao等人2008]的完整模型進行實驗，其將非線性增益引入到相反響應中，但結果是不令人滿意的。該問題因這樣的事實而產生：該模型不考慮顯示器規格，如果兩個顯示器的峰值亮度顯著不同，則這導致結果頻繁地落入可用色域的外部。反之，我們發現簡單的飽和度校正運作得非常良好。在CIE實驗室、CIELuv色彩空間和亮度保留方法[Mantiuk等人2009]中通過飽和度校正進行實驗之後，我們發現，最佳結果由公共色調映射色彩校正公式產生：同一公式應用於綠色通道和藍色通道。在通過使用在此所描述的設置在200cd/m2所示的基準圖像的匹配實驗中，發現匹配飽和度函數s(Y)。實驗結果示出於圖11中，並且最佳擬合曲線由下式給出：s(Y)＝Y/(Y+k3),(26)其中，k3等於0.108。通過改變圖像的均值亮度在該圖中示出匹配飽和度因子。黑線是擬合曲線(公式26)。誤差樣條表示標準差。與方法的其它分量隔離的色彩重新標定的結果可見於圖8的第三行中。注意，色相歸因於在低亮度的Purkinje偏移以及飽和度的損失而改變。總結在此在優選實施例中所描述的方法將線性RGB空間中的圖像以及2個顯示器的規格取作輸入。顯示模型應用於圖像，以當在顯示器之一上示出時確定其比色法性質(圖2中的前向顯示模型步驟)。關於所輸出的顯示器規格計算全局色調曲線(全局對比度重新標定步驟)，並且其應用於原始圖像。然後關於該色調校正的圖像計算高斯錐體，並且僅提取其基帶。原始圖像還分解為拉普拉斯錐體，並且在除了基帶之外的每個層的對比度受改動，以使用公式17匹配在原始顯示器上可見的對比度(局部對比度重新標定步驟)。然後，色調映射的圖像的基帶與對比度增強的拉普拉斯錐體的除了基帶之外的所有層融合。這樣產生具有改進的色調曲線、校正的對比度並且沒有暈輪效應的圖像。基於輸入和輸出亮度而估計視杆輸入和飽和度所產生的色彩改變，並且使用公式24和25計算新的線性RGB值(色彩重新標定步驟)。最後，第二顯示器的反向顯示模型應用於產生最終圖像。因為人類視覺遍歷亮度範圍並不保持相同的對比度和色彩感知，所以圖像當在與初始地所意圖的不同的亮度等級顯示時需要受補償。該方法可以通過關於明亮顯示器重新標定夜晚場景或關於暗顯示器重新標定明亮場景來提供這種補償。後一重新標定情景允許新穎的應用，其中，圖像關於暗顯示器受補償，這樣在保持良好圖像質量的同時在行動裝置中帶來顯著功率節約。雖然很多外觀模型和色調映射運算符宣稱預測隨亮度的圖像外觀改變，但我們展現(見圖16)現有模型皆未考慮所有有關效應，並且無法關於亮度重新標定情形的範圍產生可接受的結果。雖然典型圖像外觀模型通常涉及在選擇觀看條件方面不同的前向和反向感知模型的配對，但我們採取具有優化的色調曲線的非常不同的方法。我們為視覺科學領域帶來簡單但強大的對比度匹配模型，其尚未用在之前的圖像和視頻應用中。對視錐視覺的視杆貢獻用於預測Purkinje偏移，並且與該新的測量組合，以預測色彩飽和度損失。在實驗條件下測試每個分量以及完整方法，以確保良好的外觀匹配。應用暗顯示器。該方法的主要應用是補償當在遠更暗的顯示器上示出圖像時所看見的外觀改變。圖1和圖8所示的這種補償對於行動裝置是特別有吸引力的，當用在暗環境中時，其可以減少它們的背光照射，由此減少功耗。我們發現，1000：1顯示器的峰值亮度可以減少到如1cd/m2那樣小。其它明亮性減少導致無法補償的色彩視覺的過度損失。重要的是，注意，補償可以利用新的顯示技術(例如OLED)，其提供非常大的色域和對比度。這種額外域可以再現可以在所補償的圖像中發現的高度飽和的色彩和對比度。年齡自適應補償。因為該方法依賴於對比度靈敏度的模型，所以其可以容易地擴展為考慮年輕觀測者與年長觀測者之間的敏銳度和靈敏度的差異。在圖12中，我們示出對於20歲觀測者和80歲觀測者所調適的受調光的10cd/m2峰值亮度顯示器的圖像補償。在該圖中，對於年輕觀測者和年長觀測者單獨地關於10cd/m2峰值亮度顯示器上的觀看而補償圖像。典型地，對於20歲需要很少補償，但對於年長觀測者必須提升細節和明亮性。夜晚場景的再現。該方法也可以重新標定夜晚場景的圖像，以在遠更亮顯示器上再現它們的外觀。圖8示出用於測試場景的重新標定的示例，圖13(中心)示出用於場景引用HDR圖像的示例。在該後一圖中，來自場景引用HDR圖像(左邊)的最佳曝光與夜晚視覺的忠實再現(中心)以及用於更劇烈效果的誇張可視化(右邊)進行比較。比較細節和色彩的可視性的差異。請注意，如期待的那樣，教堂圖像中的敏銳度的損失僅在較暗圖像部分中可見。雖然多個色調映射運算符和外觀模型有意預測該外觀改變，但現有方法都不能精確地預測完整效果範圍，如在下一部分中討論的那樣。夜晚場景的可視化。歸因於低亮度的實際外觀改變一般是細微的並且比很多視覺模型所預測的遠更小。為了在感知精度並非關鍵的娛樂應用中實現更劇烈的效果，一般期望將外觀改動得大於視覺模型所預測的等級。圖14的右邊圖像中示出該情況，其中，我們調整了參數以示出圖像外觀的過度改變。年齡有關的視覺損失的可視化。相似地，由於關於年齡組的目標暗顯示器補償是可能的，因此當再現夜晚場景時考慮年齡也是可能的。在圖15中，我們使得來自駕駛模擬器的場景可視化為20歲和80歲觀測者可見。該圖示出關於20歲和80歲觀測者的夜晚視覺的模擬。該模擬假設受補償的折射以及歸因於減少的視網膜照度(衰老縮瞳和晶狀體老化)、眩光無能以及神經靈敏度損失導致的年齡有關的視覺損失。注意右邊的圖像中的(當在屏幕上放大時的)精細細節(例如車牌號)的丟失。駕駛模擬器渲染是LEPSIS(IFSTTAR的部分)的慣例。為了完成可視化，我們在該應用中包括基於CIE推薦[Vos和vandenBerg1999]的眩光無能的依賴於年齡的模型。視頻。當使用獨立於內容的方法(在公式9中，S(l)＝1)時，該方法不包含任何時間不一致的分量，並且視頻可以幀接幀地受處理。依賴於內容的方法需要時間色調曲線濾波(例如[Mantiuk等人2008]中所提出的時間色調曲線濾波)。可以在補充材料中發現重新標定的視頻片段的示例。與其它方法的比較在該部分中，我們比較本發明所提出的方法與若干替選技術。CIECAM02是現有技術色彩外觀模型，其考慮多個依賴於亮度的效應(例如Hun和Stevens效應)。為了重新標定圖像，我們通過前向CIECAM02變換並且然後反向CIECAM02變換來處理它們。然而，我們在各變換之間變化依賴於觀看條件的參數。取決於源亮度等級和目標亮度等級，觀看條件在暗、調光與平均之間變化。我們還改動所適配的白色點的亮度以對應於亮度等級的掉落，但我們並未注意到該參數對結果具有顯著影響。圖16示出當從一個亮度等級到另一亮度等級進行重新標定時(列)的不同方法(行)的結果。列標號與圖8中相同。原始圖像示出於左下角，而非圖8中可以發現的關於該方法的100->10結果。如圖16的頂行所示，CIECAM02預測在低光的感知對比度和色彩飽和度的損失，並且通過以減少明亮性為代價來提升總體圖像對比度而補償它(100->1cd/m2情景)。如我們稍後示出的那樣，這些圖像提供劣等的外觀匹配。歸因於非常低亮度(1->100cd/m2情況)的外觀改變是很細微的，證實該模型實際上受限於明視覺。顯示器自適應色調映射[Mantiuk等人2008]是考慮目標顯示器的動態範圍和絕對亮度的色調映射運算符。該運算符在該方法中利用與重新標定全局對比度相似的色調曲線優化，但基於換能器函數。運算符受限於全局(空間上不變的)色調曲線，其無法考慮依賴於頻率的效果和色彩效果。我們使用來自pfstools/pfstmo軟體的原始實現方式。與CIECAM02相似地，該算法正確地預測對比度隨著亮度的損失(圖16中的第二行)。然而，歸因於換能器函數，其過度預測效果。在100->1情景中，太暗而無法再現的色彩修剪為黑色。該算法不能重新標定夜晚場景，因為其不考慮輸入圖像的亮度。適配、空間視覺和色彩外觀的多尺度模型[Pattanaik等人1998]是視覺系統的最綜合的模型之一，考慮大範圍的外觀現象。我們藉助於作者所公開的部分代碼片段來重新實現算法。當目標圖像的低通帶乘以常數因子時實現最佳結果，這是作者關於低動態範圍圖像所推薦的處理。圖16所示的結果展現該方法預測大量視覺現象集合：敏銳度的損失、Purkinje色彩偏移、色彩飽和度和對比度的損失。然而，還清楚的是，並未正確地預測所有這些效果的量值：歸因於亮度導致的對比度和敏銳度損失是過度的，歸因於Punkinje偏移導致的色偏是太細微的。關於100->1的結果揭示與多數前向-反向視覺模型共享的另一限制：所得色彩一般超過可用動態範圍，產生不可再現的圖像。校準的圖像外觀再現模型[Reinhard等人2012]組合色調映射和色彩外觀的目標，以在顯示設備的範圍上再現圖像。我們使用作者所提供的實現方式，並且根據源亮度等級和目標亮度等級來變化輸入圖像亮度和顯示器適配性。該算法在大量高動態範圍圖像上產生令人愉悅的結果。然而，如圖16的第4行所示，在圖像外觀中存在很少改變，而無論重新標定情景如何。這說明，該模型在非明視亮度範圍中不考慮依賴於亮度的效果。感知誤適配模型[Irawan等人2005]是能夠模擬在改變照射條件下所體驗的可視性的損失的色調映射運算符。如圖16中的第五行所示，該方法可以關於暗場景預測減少的對比度和明亮性。然而，其不包含可以模擬敏銳度的損失的空間處理，其也不考慮色相和飽和度改變。當補償暗顯示器(100->1情景)時，運算符不產生可使用的結果。用於低光條件的色調映射[Kirk和O』Brien2011]採用與該方法相同的Cao等人[2008]的模型以模擬Purkinje偏移。然而，由於該方法假設遍歷圖像對中間條件的完全適配，因此其將相同處理也應用於明視覺可見的明亮區塊。結果是圖15中心所示的遍歷圖像的藍色迷霧。圖15示出關於低光條件的該方法針對感知色調映射[Kirk和O』Brien2011]的比較。圖像是Kirk和O』Brien的慣例。該方法僅在暗區域中有選擇地應用色相偏移，產生更接近地類似夜晚場景的感知的圖像。Kirk等人的方法也未模擬敏銳度損失、視錐靈敏度的損失以及感知對比度的改變。該方法是來自所有所提出的方法的對視覺的亮度影響的最綜合的模型。其對於全局對比度重新標定採取非常不同的策略，並且尋找遵循目標顯示器動態範圍的約束的色調曲線，從而所得圖像不經受像素值的過度修剪。歸因於Purkinje偏移導致的色偏是可見的，但僅在低亮度等級。局部對比度修改並非簡單地銳化或模糊圖像，而是有選擇地重新引入或移除圖像細節。在較大對比度大部分不受影響的同時，敏銳度的損失導致小對比度細節的損失。當於在此所描述的該實驗設置中看見時，所有這些改變產生與實際圖像外觀對應的圖像。實驗比較為了客觀地證實所提出的方法提供更好的外觀匹配，我們運行成對比較實驗。從先前部分中所討論的方法，我們僅選擇在特定重新標定情景中產生可接收的結果的方法。我們包括了具有指數1.5的「伽瑪」函數，因為這是關於暗觀看條件的普遍實踐[Fairchild2005，p.125]。我們還包括了原始未處理的圖像作為控制條件。除了屏幕的一個部分包含作為兩種替選重新標定方法的結果的兩個圖像之外，實驗設置與上述實驗設置是相同的。取決於情景，當在一隻眼睛或另一隻眼睛上佩戴2.0D濾波器時，要求觀測者選取最接近地匹配於對另一眼睛示出的圖像的外觀的圖像。並未參與參數調整實驗中的十七個幼稚觀測者使用完全成對設計來比較用於八個場景的方法。結果圖17示出在ThurstoneCaseV假設下以JND為單位所比例化的成對比較實驗的結果(越高越好)，其中，1JND對應於75％區分閾值。注意，絕對JND值是任意的，並且僅相對差是有意義的。誤差樣條表示通過自舉所計算的95％置信度區間。為了估計哪部分人群選擇一種方法作為比另一種方法更好，在[Eilertsen等人2013]中使用相似方法以JND為單位對結果進行比例化。圖17中的比例化結果示出選擇本發明方法，因為在幾乎所有情況下提供顯著更好的外觀匹配。僅在200->2情景中的肖像圖像女人和2->200情景中的花朵圖像的兩種情況下，該方法可與第二最佳進行比較，但排序並非在統計上是顯著的。令人驚訝的是，非常少的現有方法將再現提供得比原始未處理的圖像更好。當關於暗顯示器重新標定時，甚至對比度增強伽瑪1.5似乎比更有害而非良好。注意，我們並未包括不作用於或失敗於重新標定情景的方法(例如在2->200情況下的顯示器自適應TMO以及在200->2情況下的誤適配)。這些結果清楚地指示，與現有算法不同，本發明方法可以關於兩個非常不同的重新標定情形一致地產生良好結果。通過嚴格實驗過程來驅動、校準並且測試該方法的衍生法，以確保各亮度等級之間的良好外觀匹配。重要的是，注意，我們並未假設對於簡單激勵所測量的來自文獻的視覺模型的正確性。反之，我們遍歷條件的範圍通過複雜圖像來測試它們。我們發現，單目(haploscopic)匹配方法在每隻眼睛適配於不同亮度等級的情況下給出最一致並且可重複的結果，並且因此用在所有本發明實驗中。圖像示出於比色法式校準的24」1920×1200LCD顯示器(NECPA241W)上並且觀看於暗室中。顯示器以每色彩通道10比特被驅動，並且使用原生擴展色域。一片黑色硬紙板用於將顯示屏幕分離為兩個半部分，從而每隻眼睛可以僅看見屏幕的一半。觀看距離受限為85cm，並且像素角度解析度是每度56個像素。觀測者佩戴修改的焊接護目鏡，其中，我們關於一隻眼睛移除保護性濾波器並且關於另一隻眼睛引入攝影中性密度(ND)濾波器(KodakWratten961Dand2D)。在各會話之間使得用於覆蓋濾波器的眼睛的選取隨機化。這種設置確保兩隻眼睛分離地適配於不同亮度等級，並且視覺眩光不影響「較暗」眼睛。要求觀測者調整參數或進行判斷，從而對「暗」眼睛示出的所顯示的圖像儘可能接近對「明亮」眼睛示出的基準圖像。(調整方法)。至少三個專家觀測者關於來自Kodak資料庫1的10個圖像完成每個參數調整，並且將結果取平均。從上述比較實驗排除觀測者。我們使用Powell共軛方向方法[Powell1964]，以用於求解多維函數的最小值，以在重新標定方法的參數上進行迭代。在發現最終參數值之前，完成至少兩次完整迭代。引文：BARTEN,P.G.J.1999.Contrastsensitivityofthehumaneyeanditseffectsonimagequality.SPIEPress.BARTLESON,C.J.,ANDBRENEMAN,E.J.1967.BrightnessPerceptioninComplexFields.JournaloftheOpticalSocietyofAmerica57,7(July),953.BERNS,R.S.1996.Methodsforcharacterizingcrtdisplays.Displays16,4,173–182.BRADY,N.,ANDFIELD,D.J.1995.What’sconstantincontrastconstancy？Theeffectsofscalingontheperceivedcontrastofbandpasspatterns.Visionresearch35,6(Mar.),739–56.CAO,D.,POKORNY,J.,SMITH,V.C.,ANDZELE,A.J.2008.Rodcontributionstocolorperception:linearwithrodcontrast.Visionresearch48,26(Nov.),2586–92.CHANG,N.,CHOI,I.,ANDSHIM,H.2004.DLS:Dynamicbacklightluminancescalingofliquidcrystaldisplay.IEEETransactionsonVeryLargeScaleIntegration(VLSI)Systems12,8.EILERTSEN,G.,WANAT,R.,MANTIUK,R.K.,ANDUNGER,J.2013.EvaluationofToneMappingOperatorsforHDR-Video.ComputerGraphicsForum32,7(Oct.),275–284.FAIRCHILD,M.D.2005.ColorAppearanceModels,2nded.ed.JohnWiley&Sons.GEORGESON,B.Y.M.A.,ANDSULLIVAN,G.D.1975.Contrastconstancy:deblurringinhumanvisionbyspatialfrequencychannels.TheJournalofPhysiology252,627–656.IRANLI,A.,LEE,W.,ANDPEDRAM,M.2006.Backlightdimminginpower-awaremobiledisplays.InProc.oftheAnnualConferenceonDesignAutomation-DAC』06,ACMPress,NewYork,NewYork,USA,604–607.IRAWAN,P.,FERWERDA,J.,ANDMARSCHNER,S.2005.Perceptuallybasedtonemappingofhighdynamicrangeimagestreams.EGSR.KANE,J.P.,ANDKURTZ,F.A.,2012.Adaptingdisplaycolorforlowluminanceconditions.Patentapp.EP2526688A1.KEROFSKY,L.,ANDDALY,S.2006.BrightnesspreservationforLCDbacklightdimming.JournaloftheSocietyforInformationDisplay14,12,1111–1118.KIRK,A.G.,ANDO』BRIEN,J.F.2011.Perceptuallybasedtonemappingforlow-lightconditions.ACMTransactionsonGraphics30,4(July),1.KUANG,J.,JOHNSON,G.,ANDFAIRCHILD,M.2007.iCAM06:ArefinedimageappearancemodelforHDRimagerendering.JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation18,5,406–414.KULIKOWSKI,J.J.1976.Effectivecontrastconstancyandlinearityofcontrastsensation.Visionresearch16,12(Jan.),1419–31.MANTIUK,R.,ANDSEIDEL,H.-P.2008.Modelingagenerictone-mappingoperator.InComputerGraphicsForum,vol.27,WileyOnlineLibrary,699–708.MANTIUK,R.,DALY,S.,ANDKEROFSKY,L.2008.Displayadaptivetonemapping.ACMTransactionsonGraphics(Proc.ofSIGGRAPH)27,3,68.MANTIUK,R.,MANTIUK,R.K.,TOMASZEWSKA,A.,ANDHEIDRICH,W.2009.Colorcorrectionfortonemapping.ComputerGraphicsForum(Proc.ofEurographics)28,2,193–202.MANTIUK,R.,KIM,K.J.,REMPEL,A.G.,ANDHEIDRICH,W.2011.HDR-VDP-2:Acalibratedvisualmetricforvisibilityandqualitypredictionsinallluminanceconditions.ACMTrans.Graph(Proc.SIGGRAPH)30,4(July),1.MORONEY,N.,FAIRCHILD,M.,HUNT,R.,LI,C.,LUO,M.,ANDNEWMAN,T.2002.TheCIECAM02colorappearancemodel.InProc.IS&T/SID10thColorImagingConference,SocietyforImagingScienceandTechnology,23–27.PATTANAIK,S.N.,FERWERDA,J.A.,FAIRCHILD,M.D.,ANDGREENBERG,D.P.1998.Amultiscalemodelofadaptationandspatialvisionforrealisticimagedisplay.InProc.ofSIGGRAPH』98,287–298.PELI,E.1990.Contrastincompleximages.JournaloftheOpticalSocietyofAmericaA7,10(Oct.),2032–2040.PETIT,J.,ANDMANTIUK,R.K.2013.Assessmentofvideotonemapping:ArecamerasS-shapedtone-curvesgoodenough？JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation24,1020–1030.POWELL,M.J.1964.Anefficientmethodforfindingtheminimumofafunctionofseveralvariableswithoutcalculatingderivatives.Thecomputerjournal7,2,155–162.REINHARD,E.,POULI,T.,KUNKEL,T.,LONG,B.,BALLESTAD,A.,ANDDAMBERG,G.2012.Calibratedimageappearancereproduction.ACMTransactionsonGraphics31,6(Nov.),1.SMITH,V.C.,ANDPOKORNY,J.1975.Spectralsensitivityofthefovealconephotopigmentsbetween400and500nm.VisionResearch15,2,161–171.THOMPSON,W.,SHIRLEY,P.,ANDFERWERDA,J.2005.Aspatialpost-processingalgorithmforimagesofnightscenes.JournalofGraphicsTools,1–11.VOS,J.J.,ANDVANDENBERG,T.J.1999.CIE135/1-6DisabilityGlare.Tech.rep.WITKIN,A.1984.Scale-spacefiltering:Anewapproachtomultiscaledescription.InIEEEInt.Conf.onAcoustics,Speech,andSignalProcessing,InstituteofElectricalandElectronicsEngineers,vol.9,150–153.當前第1頁1&nbsp2&nbsp3&nbsp