图像处理技术之动态范围压缩算法介绍

图像处理之动态范围扩展定义与方法1、动态范围扩展定义动态范围(Dynamic Range)是物理学中常见的概念，表示某一物理量最大值与最小值的比率，通常以对数表示，单位为dB。

对于真实场景，它指场景中最明亮处与最黑暗处的亮度之比。

自然景观的亮度范围覆盖非常之广，最大动态范围能达到160db，而人眼可以感知的亮度范围高达10个数量级。

现实中8比特量化的数字相机输出的图像只能记录有限范围的灰阶与颜色数，其动态范围只有两个数量级，远远小于常见的自然场景的动态范围及人眼所能感知的动态范围，数码相机动态范围不足的问题对其应用造成了较大的影响。

鉴于该问题，需要我们进行动态范围扩展，从而让电子显示设备能够输出更宽动态范围的图像。

扩展数字成像系统的动态范围，即高动态范围成像技术(HDR)，指利用硬件或者软件的方法，使系统输出的图像包涵尽可能大的场景亮度范围，并准确地再现场景真实的细节信息。

目前实现该技术的主要方法：软件扩展方法和硬件扩展方法。

其中软件扩展方法主要分为辐照度重建法和直接融合法。

2、动态范围扩展方法2.1 硬件扩展方法硬件上限制数字成像系统动态范围的主要元件是图像传感器(sensor)，CCD／CMOS传感器的动态范围定义为饱和电荷量Qs与最小可探测电荷量Qd的比值如下。

sensor动态范围主要受光敏器件的灵敏度、满阱容量和噪声水平等因素限制，而且传感器面积一定的条件下，提高像素数目与提高动态范围相互矛盾。

因此在不减少图像传感器像素数目的条件下，提高动态范围需要增大图像传感器的面积，成本将会增加，成像系统的结构也可能受到影响。

硬件扩展的另一方案是通过改变光学系统结构或添加其他元件改变图像传感器接收光能量，经后期处理实现动态范围扩展。

如利用分光棱镜使入射光线在不同的靶面成像，采用。

探讨抖音直播推流的编码格式与压缩算法关键信息项：1、编码格式的种类及特点名称：＿____________________优势：＿____________________适用场景：＿____________________2、压缩算法的类型及原理名称：＿____________________压缩机制：＿____________________对画质和流畅度的影响：＿____________________3、抖音直播推流中编码格式与压缩算法的选择依据网络带宽条件：＿____________________直播内容特点：＿____________________观众终端设备性能：＿____________________4、性能评估指标画质清晰度：＿____________________帧率稳定性：＿____________________码率控制精度：＿____________________5、优化策略与技术动态调整编码参数：＿____________________预处理技术：＿____________________错误恢复机制：＿____________________11 引言随着互联网技术的飞速发展，直播行业日益繁荣，抖音直播作为其中的佼佼者，吸引了大量用户。

在抖音直播推流过程中，编码格式和压缩算法的选择对于直播的画质、流畅度以及网络带宽的利用效率起着至关重要的作用。

本协议旨在深入探讨抖音直播推流中所采用的编码格式与压缩算法，为相关技术的研究和应用提供参考。

111 编码格式概述编码格式是将原始视频数据转换为可传输和存储的数字信号的方式。

常见的编码格式包括 H264、H265 等。

112 H264 编码格式H264 是一种广泛应用的编码标准，具有较高的压缩效率和良好的兼容性。

其优势在于能够在相对较低的码率下提供较好的画质，适用于各种网络环境和终端设备。

然而，在处理高分辨率和高动态范围的视频时，可能会存在一定的局限性。

基于变换的图像压缩算法探讨摘要：介绍了图像压缩的相关知识，探讨了基于变换的图像压缩算法，并对离散傅里叶变换（DFT）、离散余弦变换（DCT）和K-L变换作了简要分析，通过提取一定的变换后的系数对DCT和K-L两种变换进行了逼近性能的对比，在MATLAB上对它们进行了仿真。

实验结果表明，这些方法能够实现图像的压缩功能，其信噪比和压缩比都在正常水平，恢复图像效果较理想。

关键词：图像压缩；变换；逼近性能；信噪比；压缩比1 图像压缩原理人类传递信息的主要媒介是语音和图像。

图像是能为人类视觉所感知的信息形式或人们心目中的有形想象。

据统计，在人类接受的信息中，视觉信息约占80%，俗语“百闻不如一见”就反映了图像在信息感知中的独到之处。

可是，从技术角度来讲，相对于语音处理技术，图像处理技术起步较晚，在第三代计算机问世后，才得到了迅速发展。

目前，图像处理技术发展迅速，应用领域也越来越广。

图像压缩编码的过程可以概括成图1所示的3个步骤，原始图像经过映射变换后的数据再经量化器和熵编码器成为码流输出。

现对编码框图做下列说明：映射变换的目的是通过映射改变图像数据的特性，使之更有利于压缩编码。

在实际应用中，映射变换的方法种类繁多，如：在变换编码中，先将图像分成若干个n×n大小的子块，然后进行映射变换。

在这种情况下的映射变换是对各子块进行某种正交变换。

而量化和编码是对变换后所得的系数进行的。

事实上，映射变换是图像编码的一个核心部分，它决定了量化和编码的对象类型。

所以可以据此对编码方法进行分类。

一个好的映射变换通过与合适的量化器相配合，应能充分消除图像信源的各种冗余度。

在限失真编码中要对映射后的数据进行量化，量化总会造成某些信息丢失，形成失真，即量化失真或量化噪声。

为使失真小，应量化得精细，但压缩比就高不了。

这是一对矛盾。

应选用恰当的量化级数和量化曲线形状来缓解这对矛盾。

量化器的引入是图像编码产生失真的根源。

在要求复原图像与原图像完全一致的无失真编码器中必须不用量化器。

第1章绪论1.1 数字图像处理的概念图像（Image）–可以看作是对物体或场景的一种表现形式–抽象定义：二维函数f (x, y)(x, y): 点的空间坐标（实数）f : 点(x, y)的幅度（亮度、强度或灰度）–英文单词»Image：一般指用镜头等科技手段得到的视觉形象»Picture：强调手工描绘的人物或景物画»Drawings：人工绘制的工程图数字图像–数字化：对x，y和f 进行离散化–数字图像（Digital Image）：离散化了的图像–数字（离散）化过程采样：坐标离散化量化：函数值的离散化–分类（根据f 的性质）»灰度图像（特殊：二值图像）»彩色图像数字图像处理–DIP（Digital Image Processing）–广义：与图像相关的处理（图像分析、理解和计算机视觉等）–狭义（从输入和输出内容）：对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果或突出目标，强调图像之间进行的变换，是一个从图像到图像的过程–广义上分为三种类型：低、中、高级处理»图像处理主要是低级处理及部分中级处理数字图像处理–低级处理：输入输出都是图像–中级处理：图像分割及目标的描述，输出是目标的特征数据–高级处理：目标物体及相互关系的理解，输出是更抽象的数据–本课程内容：低级处理及部分中级处理第2章数字图像基础2.1 视觉原理视觉过程包括:光学过程（物体在视网膜上成像）;化学过程（接受光的能量并形成视觉图案（确定成像的亮度或颜色））; 神经处理过程（对光的感觉转换为对景物的知觉）2. 2 光度学和亮度视觉辐射度量学–研究各种电磁辐射强弱的学科–光是一种电磁辐射光度学–研究光的强弱的学科–光辐射的功率或光辐射量：光通量–光通量的单位：lm（流明）点光源–线度足够小，或距离观察者足够远–发光强度I：点光源沿某个方向上单位立体角dΩ内发出的光通量dΦ I=dΦ/ dΩ–单位：cd（坎）– 1 cd = 1 lm / sr亮度（brightness/lumiance）–单位投影面积上的发光强度 B=d I/ d S–单位：cd/m2照度（illumination）–一个被光线照射的表面上的照度定义为照射在单位面积上的光通量。

dsc压缩算法DSC压缩算法DSC（Differential Pulse Code Modulation with Sub-band Coding）压缩算法是一种用于音频信号压缩的算法。

它通过将音频信号分成多个子带，并对每个子带进行差分脉冲编码调制（DPCM）和分解，以达到高效的压缩效果。

在DSC算法中，首先将输入的音频信号通过滤波器组进行多级滤波，将其分解成不同频率范围的子带。

这些子带的带宽可以根据需要自定义，通常选择在听觉上具有较高重要性的频率范围。

然后，对每个子带进行差分脉冲编码调制（DPCM），以获取子带内连续样本之间的差值。

DPCM可以减小样本值的动态范围，从而减少了需要表示的位数，实现了压缩效果。

差值被量化并编码为二进制码字，以便于传输或存储。

为了进一步提高压缩效果，DSC算法还引入了子带间的预测编码。

在每个子带中，当前子带的样本值可以通过前一个子带的样本值和预测滤波器进行预测。

如果预测误差较小，只需要编码误差值，而不需要额外的码字来表示预测值。

这种预测编码的策略有效地利用了音频信号的相关性，进一步减小了压缩后的数据量。

DSC算法还使用了自适应码本技术。

在编码过程中，根据当前子带的统计特性，动态地调整码本以适应不同的信号内容。

这样可以更好地适应不同频率范围和动态特性的音频信号，提高了压缩效果和音频质量。

在解码过程中，首先根据编码的差值和预测误差，恢复出每个子带的样本值。

然后通过合成滤波器组将这些子带进行合成，得到原始的音频信号。

DSC压缩算法具有压缩比高、音质损失小的优点，适用于对音频信号进行高效压缩和传输的场景。

它在音频通信、音频存储和音频传输等领域得到了广泛应用。

总结一下，DSC压缩算法通过将音频信号分解为子带、差分脉冲编码调制和预测编码来实现高效的压缩效果。

它减小了样本值的动态范围、利用了信号的相关性和自适应码本技术，从而实现了高质量的音频压缩。

DSC算法在音频处理领域具有重要的应用价值。

图像处理之Retinex增强算法（SSR、MSR、MSRCR）视⽹膜-⼤脑⽪层（Retinex）理论认为世界是⽆⾊的，⼈眼看到的世界是光与物质相互作⽤的结果，也就是说，映射到⼈眼中的图像和光的长波（R）、中波（G）、短波（B）以及物体的反射性质有关其中I是⼈眼中看到的图像，R是物体的反射分量，L是环境光照射分量，(x, y)是⼆维图像对应的位置基于上⾯的原理，看下Retinex常见的⼏种增强算法⼀、 SSR(Single Scale Retinex)单尺度Retinex算法它通过估算L来计算R，具体来说，L可以通过⾼斯模糊和I做卷积运算求得，⽤公式表⽰为：其中F是⾼斯模糊的滤波器，“ * ”表⽰卷积运算其中σ称为⾼斯周围空间常数（Gaussian Surround Space Constant），也就是算法中所谓的尺度，对图像处理有⽐较⼤的影响，对于⼆维图像对应于图像中位置，即：因此，这个算法的思路就可以归结为以下⼏步：1、输⼊: 原始图像数据I(x,y),尺度（也就是⾼斯函数中的σ）2、①计算原始图像按指定尺度进⾏模糊后的图像 L(x,y);②按照log(R)=log(I)-log(L)公式的计算⽅法计算出 Log[R(x,y)]的值③将 Log[R(x,y)]量化为0到255范围的像素值，作为最终的输出，量化公式：R(x,y) = ( Value - Min ) / (Max - Min) * (255-0)（注：⽆需将Log[R(x,y)]进⾏Exp函数的运算,⽽是直接利⽤Log[R(x,y)]进⾏量化，即上述公式中的value值）代码如下：效果图（左边是原图，右边是SSR效果图）：（其中σ=300，即代码中的sigma=300）⼆、 MSR(Multi-Scale Retinex)多尺度Retinex算法多尺度视⽹膜增强算法（MSR， Multi-Scale Retinex），最为经典的就是3尺度的，⼤、中、⼩，既能实现图像动态范围的压缩，⼜能保持⾊感的⼀致性较好。

数字图像解决技术一. 数字图像解决概述数字图像解决是指人们为了获得一定的预期结果和相关数据运用计算机解决系统对获得的数字图像进行一系列有目的性的技术操作。

数字图像解决技术最早出现在上个世纪中期, 随着着计算机的发展, 数字图像解决技术也慢慢地发展起来。

数字图像解决初次获得成功的应用是在航空航天领域, 即1964年使用计算机对几千张月球照片使用了图像解决技术, 并成功的绘制了月球表面地图, 取得了数字图像解决应用中里程碑式的成功。

最近几十年来, 科学技术的不断发展使数字图像解决在各领域都得到了更加广泛的应用和关注。

许多学者在图像解决的技术中投入了大量的研究并且取得了丰硕的成果, 使数字图像解决技术达成了新的高度, 并且发展迅猛。

二. 数字图象解决研究的内容一般的数字图像解决的重要目的集中在图像的存储和传输, 提高图像的质量, 改善图像的视觉效果, 图像理解以及模式辨认等方面。

新世纪以来, 信息技术取得了长足的发展和进步, 小波理论、神经元理论、数字形态学以及模糊理论都与数字解决技术相结合, 产生了新的图像解决方法和理论。

比如, 数学形态学与神经网络相结合用于图像去噪。

这些新的方法和理论都以传统的数字图像解决技术为依托, 在其理论基础上发展而来的。

数字图像解决技术重要涉及：⑴图像增强图像增强是数字图像解决过程中经常采用的一种方法。

其目的是改善视觉效果或者便于人和机器对图像的理解和分析, 根据图像的特点或存在的问题采用的简朴改善方法或加强特性的措施就称为图像增强。

⑵图像恢复图像恢复也称为图像还原, 其目的是尽也许的减少或者去除数字图像在获取过程中的降质, 恢复被退化图像的本来面貌, 从而改善图像质量, 以提高视觉观测效果。

从这个意义上看, 图像恢复和图像增强的目的是相同的, 不同的是图像恢复后的图像可当作时图像逆退化过程的结果, 而图像增强不用考虑解决后的图像是否失真, 适应人眼视觉和心理即可。

⑶图像变换图像变换就是把图像从空域转换到频域, 就是对原图像函数寻找一个合适变换的数学问题, 每个图像变换方法都存在自己的正交变换集, 正是由于各种正互换集的不同而形成不同的变换。

信息光学中的光学图像处理算法及应用信息光学是利用光学原理和技术处理和传输信息的学科。

在信息光学中，光学图像处理算法被广泛应用于各种场景，如数字图像处理、计算机视觉、医学图像处理等领域。

本文将介绍信息光学中常见的光学图像处理算法及其应用。

一、光学图像处理算法1. 图像去噪算法图像去噪算法是光学图像处理中的基础算法之一。

常用的图像去噪算法有均值滤波、中值滤波和小波去噪等。

均值滤波是将每个像素点与其周围像素值的平均值进行替代，从而降低图像中的噪声。

中值滤波通过将每个像素点的值替换为周围像素值的中值，可以有效地去除椒盐噪声等干扰。

小波去噪算法则通过在小波域内对图像进行分解和重建，实现图像去噪的目的。

2. 图像增强算法图像增强算法用于提高图像的质量，使其更适合于人眼观察和分析。

常见的图像增强算法包括直方图均衡化、灰度拉伸和滤波增强等。

直方图均衡化通过对图像的像素值进行重新分布，增强图像的对比度和亮度。

灰度拉伸则是将图像的像素值线性映射到更广泛的范围，从而扩展图像的动态范围。

滤波增强使用滤波器对图像进行滤波操作，以增强图像的细节和清晰度。

3. 图像分割算法图像分割算法将图像划分为不同的区域或对象，为后续的图像分析和识别提供基础。

常用的图像分割算法有阈值分割、边缘检测和区域生长等。

阈值分割将图像的像素值与事先设定的阈值进行比较，将像素归入不同的类别。

边缘检测算法可以检测并提取图像中的边缘信息，以便于进一步的分析和处理。

区域生长算法则通过将邻近像素相似的像素归为一类，实现图像的分割。

二、光学图像处理的应用1. 医学图像处理光学图像处理在医学领域有着重要的应用。

例如，通过图像去噪算法和图像增强算法，可以提高医学图像的质量和清晰度，便于医生进行病灶的观察和诊断。

图像分割算法可以将医学图像中的不同组织或病变区域分割出来，为医生的诊断提供参考。

2. 计算机视觉计算机视觉是指通过计算机对图像进行处理和分析，实现对图像中目标物体的识别和理解。

高动态范围图像原理与应用摘要：主要阐述了高动态范围图像的概念、编码方式、合成方式、合成原理以及显示方式。

关键字：高动态范围图像、HDR第一章概要1.1数字图像成像传统胶片成像过程是基于光化学理论。

在相机拍摄时，光线通过相机镜头到达胶片的感光晶体卤化银上，引起胶片的光学密度发生变化，曝光量越大，光学密度越小，呈现非线性关系。

再经过扫描、数字化等非线性处理转换成数字图像。

与胶片成像不同，现在普遍使用的数码相机是利用影像传感器(一般是CCD和CMOS)把接收到的光信号通过图像传感器上的光敏单元离散成正比于曝光量的成千上万个像素点，并转换成模拟电压信号，再经过模拟/数字转换处理后变成数字信号，最后经过微处理器的非线性运算转换成图像的标准存储格式如BMP、JPEG、TIFF等存储在物理介质上（如图1-1所示）。

图1-1数字图像成像流程图1-1描述了典型的现代数码相机成像的流程。

流程图中一系列的转换过程可是看作非线性的映射关系，最后形成了每通道8位表示的图像。

1.2数字图像中的动态范围动态范围(Dynamic Range)在很多领域用来表示某个变量最大值与最小值的比率。

在数字图像中，动态范围也被称为对比度，表示了在图像可显示得范围内最大灰度值和最小灰度值之间的比率。

对真实世界中的自然在场景来说，动态范围代表了最亮的光照亮度和最暗光照亮度的比。

目前大部分的彩色数字图像中，R、G、B各通道分别使用一个字节8位来存储，也就是说，各通道的表示范围是0~255灰度级，这里的0~255就是图像的动态范围。

由于真实世界中同一场景中动态范围变化很大，我们称之为高动态范围（high dynamic range, HDR），相对的普通图片上的动态范围为低动态范围(low dynamic range,LDR)。

数码相机的成像过程实际上就是真实世界的高动态范围到相片的低动态范围的映射。

这往往是一个非线性的过程(图1-2)。

图1-2动态范围映射1.3高动态范围图像获取方式及其编码方式传统数字图像各通道256个等级灰度所表示的色差范围十分有限。

卫星图像遥感处理中的图像增强和目标检测算法研究图像增强和目标检测是卫星图像遥感处理中的两个关键任务，它们在提高图像质量和提取目标信息方面具有重要意义。

本文将从图像增强和目标检测两个方面进行详细研究，介绍常见的算法和技术，并探讨它们在卫星图像遥感处理中的应用。

一、图像增强算法研究图像增强的目标是改善图像的视觉质量和可读性，使得图像中的细节更加清晰、对比度更强、噪声更少。

主要的图像增强算法包括直方图均衡化、自适应直方图均衡化、灰度拉伸等。

1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，它通过调整图像的灰度直方图来扩展图像的动态范围。

具体而言，直方图均衡化将像素的灰度值按照一定的规则进行映射，使得图像中的亮度分布更加均匀。

这种方法能够增强图像的整体对比度，但可能导致图像的细节丢失。

2. 自适应直方图均衡化自适应直方图均衡化是对直方图均衡化的改进，它将图像分成多个小块，并对每个小块进行直方图均衡化。

这种方法能够在增强图像对比度的同时，保留更多图像的细节信息。

3. 灰度拉伸灰度拉伸是一种通过设置灰度级范围来增强局部对比度的方法。

这种方法通过将图像的灰度范围进行压缩或拉伸，使得图像中的细节更加清晰可见。

二、目标检测算法研究目标检测是卫星图像遥感处理中的关键任务，其目标是自动地在图像中定位和识别感兴趣的目标。

常见的目标检测算法包括基于滑动窗口的方法、基于卷积神经网络（CNN）的方法等。

1. 基于滑动窗口的方法基于滑动窗口的方法是一种经典的目标检测算法，其基本思想是在图像上滑动一个固定大小的窗口，并使用分类器来判断窗口内是否包含目标。

这种方法简单直观，但在实际应用中存在着计算复杂度高、目标尺度变化等问题。

2. 基于卷积神经网络的方法基于卷积神经网络的方法在目标检测领域取得了很大的突破，如今已成为最常用的目标检测算法之一。

这种方法通过在卷积神经网络中引入检测头和回归头，实现对目标的位置和类别的同时预测。

由于神经网络的强大特征提取和表达能力，这种方法在目标检测精度和速度方面都有了显著提高。