具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

鉴于现有技术存在的问题，本案发明人进行了深入研究，最终提出了一种伽马曲线生成方法，该伽马曲线生成方法可将当前场景中的直方图处理为亮区直方图和暗区直方图，然后分别对亮区直方图和暗区直方图进行裁剪补偿处理，之后基于裁剪补偿处理后的亮区直方图和裁剪补偿处理后的暗区直方图生成伽马曲线，该伽马曲线可用于对当前场景中的图像进行校正，能够较好地保证当前场景中图像的对比度，并能够提高图像的细节信息，因此校正后的图像的效果更好。本申请提供的伽马曲线生成方法可适用于能够拍摄图像或视频的目标设备，例如监控摄像机等设备。接下来通过下述实施例对本申请提供的伽马曲线生成方法进行详细介绍。

请参阅图1，示出了本申请实施例提供的伽马曲线生成方法的流程示意图，该伽马曲线生成方法可以包括：

步骤 S101、获取当前场景中图像的直方图。

其中，直方图能够表征图像在灰度级上的像素点数量。

这里，当前场景是指目标设备当前所在的场景。

本步骤获取图像的直方图的方法可以有多种，这里提供但不限于以下两种方法。

第一种方法：目标设备拍摄图像后，对实时拍摄的图像进行直方图统计，以获得图像的直方图。

第二种方法：目标设备上可以包括系统级芯片（SOC，System on Chip），那么可通过SOC自带的统计模块接口获得图像的直方图。

步骤 S102、将直方图处理为亮区直方图和暗区直方图。

考虑到当前场景中的图像可能出现局部过亮或者过暗等情况，为了更好地对这些区域进行校正，本申请实施例可将直方图处理为亮区直方图和暗区直方图，然后再分别对亮区直方图和暗区直方图进行处理。

在本步骤中，可基于灰度级阈值将直方图处理为亮区直方图和暗区直方图，其中，亮区直方图包含的灰度级均大于灰度级阈值，暗区直方图包含的灰度级均小于或等于灰度级阈值。

步骤 S103、以所包含灰度级对应的像素点数量和预设裁剪比例为依据，分别对亮区直方图和暗区直方图进行裁剪补偿处理。

在本步骤中，可预设裁剪比例，然后以所包含灰度级对应的像素点数量和预设裁剪比例为依据，分别对亮区直方图和暗区直方图进行裁剪补偿处理，即，本步骤可分别对亮区直方图和暗区直方图先进行裁剪处理然后进行补偿处理。其中，对亮区直方图进行裁剪可尽可能消除图像中的过亮区域，对暗区直方图进行裁剪可尽可能消除图像中的过暗区域，而对亮区直方图和暗区直方图进行补偿处理，可补偿图像中的一些模糊区域，提高了图像的细节信息。

步骤 S104、基于裁剪补偿处理后的亮区直方图和裁剪补偿处理后的暗区直方图，生成用于对图像进行校正的伽马曲线。

在本步骤中，可将裁剪补偿处理后的亮区直方图和裁剪补偿处理后的暗区直方图进行合并，然后对合并后的直方图进行转化，以得到伽马曲线。这里，基于合并后的直方图生成伽马曲线的方法为现有技术，在此不进行具体介绍。

本申请提供的伽马曲线生成方法，首先获取当前场景中图像的直方图，然后将直方图处理为亮区直方图和暗区直方图，接着以所包含灰度级对应的像素点数量和预设裁剪比例为依据，分别对亮区直方图和暗区直方图进行裁剪补偿处理，最后基于裁剪补偿处理后的亮区直方图和裁剪补偿处理后的暗区直方图，生成用于对图像进行校正的伽马曲线。本申请提供的伽马曲线生成方法，可对当前场景中图像的直方图进行阈值分割处理和裁剪补偿处理，从而获得与当前场景相适应的伽马曲线，基于确定出的伽马曲线对当前场景中的图像进行对比度校正，可更加完美地解决图像局部过暗或者过亮或者模糊，从而获得效果比较好的图像。并且，本申请提供的伽马曲线生成方法，可自动生成与当前场景相适应的伽马曲线，从而免去了开发人员根据现场情况进行调试的时间，对开发人员更友好。

以下对上述实施例中的“步骤 S102、将直方图处理为亮区直方图和暗区直方图”进行说明。

将直方图处理为亮区直方图和暗区直方图的过程可以包括：

步骤S1021、对直方图进行预处理。

其中，预处理包括采样处理和/或滤波处理。优选的，可先对直方图进行上采样处理和/或下采样处理，然后对采样后的直方图进行滤波处理。

以下分别对采样处理和滤波处理进行详细说明。

考虑到上述步骤 S101获取的直方图包含的灰度级个数可能不固定，例如， SOC自带的统计模块接口不一致，则获取的直方图包含的灰度级个数可能为256或4096或65536或其他，为了保证后续分割时算法一致性，本实施例可通过对直方图进行上采样处理和/或下采样处理，以将直方图包含的灰度级个数固定下来，例如固定为256。

考虑到获取的直方图中可能出现一些突变的灰度级，为了使直方图更平滑，实施例还可对直方图进行滤波处理。

优选的，本实施例可对直方图进行1*3掩膜的均值滤波，此时对应的滤波公式为，其中，表示滤波后灰度级a对应的像素点数量，表示滤波前灰度级a对应的像素点数量，表示灰度级a对应的权重，表示滤波前灰度级a-1对应的像素点数量，表示灰度级a-1对应的权重，表示滤波前灰度级a+1对应的像素点数量，表示灰度级a+1对应的权重，a为滤波前直方图包含的各灰度级中除最小灰度级和最大灰度级外的任一灰度级。

需要说明的是，上述1*3掩膜的均值滤波为最优方式，除了1*3掩膜的均值滤波外，还可采用1*5掩膜的均值滤波、1*7掩膜的均值滤波等。

还需要说明的是，本实施例不对上述权重进行限定，具体可根据实际情况确定，例如，根据实际情况可将权重、、分别设为1、5、1。

步骤S1022、对预处理后的直方图进行分割，以得到亮区直方图和暗区直方图。

具体的，对预处理后的直方图进行分割，以得到亮区直方图和暗区直方图的过程可以包括：

步骤a1、将预处理后的直方图包含的每个灰度级作为分割阈值：确定基于分割阈值对预处理后的直方图进行分割所得到的亮区直方图和暗区直方图的方差，作为分割阈值对应的方差，以得到预处理后的直方图包含的每个灰度级对应的方差。

可选的，步骤a1的具体实现过程可以包括：

步骤a1-1、根据大于分割阈值的灰度级对应的像素点的总数量与图像包含的像素点的总数量确定亮区概率密度，作为分割阈值对应的亮区概率密度，并根据小于或等于分割阈值的灰度级对应的像素点的总数量与图像包含的像素点的总数量确定暗区概率密度，作为分割阈值对应的亮区概率密度；以得到预处理后的直方图包含的每个灰度级对应的亮区概率密度和暗区概率密度。

假设当前场景中的图像有L个灰度级[1,2,…,L]，灰度级i的像素点数量为，则总的像素点数量为，灰度级i的像素点概率为。

假设灰度级k为分割阈值，则灰度级k对应的暗区概率密度为，亮区概率密度为。

步骤a1-2、根据分割阈值对应的亮区概率密度，以及，基于分割阈值对预处理后的直方图进行分割所得到的亮区直方图包含的各灰度级及各灰度级的像素点概率确定亮区灰度均值，作为分割阈值对应的亮区灰度均值，并根据分割阈值对应的暗区概率密度，以及，基于分割阈值对预处理后的直方图进行分割所得到的暗区直方图包含的各灰度级及各灰度级的像素点概率确定暗区灰度均值，作为分割阈值对应的暗区灰度均值；以得到预处理后的直方图包含的每个灰度级对应的亮区灰度均值和暗区灰度均值。

假设灰度级k为分割阈值，则灰度级k对应的暗区灰度均值为，亮区灰度均值为。

步骤a1-3、根据预处理后的直方图包含的每个灰度级对应的亮区概率密度和暗区概率密度，以及，预处理后的直方图包含的每个灰度级对应的亮区灰度均值和暗区灰度均值，确定直预处理后的直方图包含的每个灰度级对应的方差。

假设灰度级k为分割阈值，则灰度级k对应的方差为。

步骤a2、将获得的方差中最大方差对应的灰度级确定为灰度级阈值。

步骤a3、基于灰度级阈值将预处理后的直方图分割为亮区直方图和暗区直方图。

可选的，本步骤“基于灰度级阈值将预处理后的直方图分割为亮区直方图和暗区直方图”的过程可以包括：将预处理后的直方图中灰度级小于或等于灰度级阈值的直方图部分作为暗区直方图，将灰度级大于灰度级阈值的直方图部分作为亮区直方图。

以下对上述实施例中的“步骤 S103、以所包含灰度级对应的像素点数量和预设裁剪比例为依据，分别对亮区直方图和暗区直方图进行裁剪补偿处理”进行说明。

以下以亮区直方图和暗区直方图中任一个直方图为例，给出以所包含灰度级对应的像素点数量和预设裁剪比例为依据，对该直方图进行裁剪补偿处理的过程。为便于描述，将亮区直方图和暗区直方图中的每个直方图作为目标直方图，则以所包含灰度级对应的像素点数量和预设裁剪比例为依据，对目标直方图进行裁剪补偿处理的过程可以包括：

步骤b1、根据目标直方图包含的各灰度级分别对应的像素点数量和预设裁剪比例，确定目标直方图对应的裁剪上限值。

可选的，本步骤“根据目标直方图包含的各灰度级分别对应的像素点数量和预设裁剪比例，确定目标直方图对应的裁剪上限值”的过程可以包括：

步骤b1-1、将目标直方图包含的各灰度级分别对应的像素点数量求均值，以得到目标直方图对应的平均像素数量。

举例来说，假设目标直方图共包含10个灰度级，该10个灰度级分别对应的像素点数量的总和为120，则目标直方图对应的平均像素数量为12。

步骤b1-2、根据目标直方图对应的平均像素数量和预设裁剪比例，确定目标直方图对应的裁剪上限值。

这里，预设裁剪比例为以目标设备的硬件参数和人的主观感受为依据设置的经验值。可选的，在本申请实施例中，预设裁剪比例为大于1的值。

可选的，可将目标直方图对应的平均像素数量和预设裁剪比例的乘积，作为目标直方图对应的裁剪上限值。例如，在上一示例中，假设预设裁剪比例为1.5，则目标直方图对应的裁剪上限值为18。

步骤b2、根据目标直方图对应的裁剪上限值，对目标直方图进行裁剪补偿处理。

可选的，本步骤“根据目标直方图对应的裁剪上限值，对目标直方图进行裁剪补偿处理”的过程可包括：

步骤b2-1、根据目标直方图对应的裁剪上限值和目标直方图包含的各灰度级分别对应的像素点数量，确定目标直方图包含的各个灰度级分别对应的裁剪像素数量。

在本步骤中，对于目标直方图包含的各灰度级中的每个灰度级，若该灰度级对应的像素点数量大于裁剪上限值，则将该灰度级对应的像素点数量与裁剪上限值的差值作为该灰度级对应的裁剪像素数量。

例如，假设目标直方图包含的一个灰度级对应的像素点数量为100，裁剪上限值为80，则该灰度级对应的裁剪像素数量为20。

步骤b2-2、根据目标直方图包含的各个灰度级分别对应的裁剪像素数量，对目标直方图进行裁剪。

例如，在上一示例中，对目标直方图进行裁剪后，该灰度级对应的像素点数量变为80。

步骤b2-3、将目标直方图包含的各个灰度级分别对应的裁剪像素数量的总和，确定为目标直方图对应的裁剪像素总数量。

步骤b2-4、将目标直方图对应的裁剪像素总数量平均分配到裁剪后的目标直方图包含的各灰度级上。

举例来说，假设目标直方图对应的裁剪像素总数量为100，裁剪后的目标直方图共包含20个灰度级，则可将100平均分配到20个灰度级上，即每个灰度级对应的像素点数量均增加5。

本领域技术人员可以理解，伽马曲线是由归一化的直方图转换来的，因此，在上述“步骤 S104、基于裁剪补偿处理后的亮区直方图和裁剪补偿处理后的暗区直方图，生成用于对图像进行校正的伽马曲线”之前，还需要直方图归一化处理流程。这里，对一直方图进行归一化处理的过程包括：确定该直方图包含的各灰度级分别对应的概率密度，并用概率密度替代对应灰度级所对应的像素点数量，以得到归一化后的直方图，其中，一灰度级对应的概率密度的计算公式可参照上述步骤a1中的介绍，在此不再赘述。

在一可选实施例中，可在上述“步骤 S103、以所包含灰度级对应的像素点数量和预设裁剪比例为依据，分别对亮区直方图和暗区直方图进行裁剪补偿处理”之前，分别对亮区直方图和暗区直方图进行归一化处理，那么本实施例可将归一化后的亮区直方图和归一化后的暗区直方图中的每个直方图作为目标直方图，然后以所包含灰度级对应的像素点数量和预设裁剪比例为依据，对目标直方图进行裁剪补偿处理，最后基于裁剪补偿处理后的亮区直方图和裁剪补偿处理后的暗区直方图，生成用于对图像进行校正的伽马曲线。

在另一可选实施例中，可在上述“步骤 S103、以所包含灰度级对应的像素点数量和预设裁剪比例为依据，分别对亮区直方图和暗区直方图进行裁剪补偿处理”之后，分别对裁剪补偿处理后的亮区直方图和裁剪补偿处理后的暗区直方图进行归一化处理，那么本实施例可基于归一化后的亮区直方图和归一化后的暗区直方图生成用于对图像进行校正的伽马曲线。

综上，采用本申请实施例提供的伽马曲线对当前场景中的图像进行校正，校正后的图像相对于原始图像的对比度更高，细节信息更多，效果更好，具体可参见图2示出的效果图。

参见图2，为本申请实施例提供的原始图像和校正后的图像的示意图，其中，图2的（a）和（b）中左侧的原始图像为当前场景下的图像，右侧的校正后的图像为基于本申请实施例提供的伽马曲线对原始图像进行校正得到的图像，可见，右侧的校正后的图像相对于左侧的原始图像的效果更好。

本申请实施例还提供了一种伽马曲线生成装置，下面对本申请实施例提供的伽马曲线生成装置进行描述，下文描述的伽马曲线生成装置与上文描述的伽马曲线生成方法可相互对应参照。

请参阅图3，示出了本申请实施例提供的伽马曲线生成装置的结构示意图，如图3所示，该伽马曲线生成装置可以包括：直方图获取模块301、直方图处理模块302、直方图裁剪补偿模块303和伽马曲线确定模块304。

直方图获取模块301，用于获取当前场景中图像的直方图，其中，直方图能够表征图像在灰度级上的像素点数量。

直方图处理模块302，用于将直方图处理为亮区直方图和暗区直方图，其中，亮区直方图包含的灰度级均大于灰度级阈值，暗区直方图包含的灰度级均小于或等于灰度级阈值。

直方图裁剪补偿模块303，用于以所包含灰度级对应的像素点数量和预设裁剪比例为依据，分别对亮区直方图和暗区直方图进行裁剪补偿处理。

伽马曲线确定模块304，用于基于裁剪补偿处理后的亮区直方图和裁剪补偿处理后的暗区直方图，生成用于对图像进行校正的伽马曲线。

本申请提供的伽马曲线生成装置，首先获取当前场景中图像的直方图，然后将直方图处理为亮区直方图和暗区直方图，接着以所包含灰度级对应的像素点数量和预设裁剪比例为依据，分别对亮区直方图和暗区直方图进行裁剪补偿处理，最后基于裁剪补偿处理后的亮区直方图和裁剪补偿处理后的暗区直方图，生成用于对图像进行校正的伽马曲线。本申请提供的伽马曲线生成装置，可对当前场景中图像的直方图进行阈值分割处理和裁剪补偿处理，从而获得与当前场景相适应的伽马曲线，基于确定出的伽马曲线对当前场景中的图像进行对比度校正，可更加完美地解决图像局部过暗或者过亮或者模糊，从而获得效果比较好的图像。并且，本申请提供的伽马曲线生成装置，可自动生成与当前场景相适应的伽马曲线，从而免去了开发人员根据现场情况进行调试的时间，对开发人员更友好。

在一种可能的实现方式中，上述直方图处理模块302可以包括：预处理模块和直方图分割模块。

其中，预处理模块，用于对直方图进行预处理，其中，预处理包括采样处理和/或滤波处理。

直方图分割模块，用于对预处理后的直方图进行分割，以得到亮区直方图和暗区直方图。

在一种可能的实现方式中，上述直方图分割模块可以包括：方差确定模块、灰度级阈值确定模块和直方图分割子模块。

其中，方差确定模块，用于将预处理后的直方图包含的每个灰度级作为分割阈值：确定基于分割阈值对预处理后的直方图进行分割所得到的亮区直方图和暗区直方图的方差，作为分割阈值对应的方差，以得到预处理后的直方图包含的每个灰度级对应的方差。

灰度级阈值确定模块，用于将获得的方差中的最大方差对应的灰度级确定为灰度级阈值。

直方图分割子模块，用于基于灰度级阈值将预处理后的直方图分割为亮区直方图和暗区直方图。

在一种可能的实现方式中，上述直方图裁剪补偿模块303可以包括：目标直方图确定模块、裁剪上限值确定模块、裁剪补偿处理模块。

其中，目标直方图确定模块，用于将亮区直方图和暗区直方图中的每个直方图作为目标直方图。

裁剪上限值确定模块，用于根据目标直方图包含的各灰度级分别对应的像素点数量和预设裁剪比例，确定目标直方图对应的裁剪上限值。

裁剪补偿处理模块，用于根据目标直方图对应的裁剪上限值，对目标直方图进行裁剪补偿处理。

在一种可能的实现方式中，上述裁剪上限值确定模块可以包括：平均像素数量确定模块和裁剪上限值确定子模块。

其中，平均像素数量确定模块，用于将目标直方图包含的各灰度级分别对应的像素点数量求均值，以得到目标直方图对应的平均像素数量。

裁剪上限值确定子模块，用于根据目标直方图对应的平均像素数量和预设裁剪比例，确定目标直方图对应的裁剪上限值。

在一种可能的实现方式中，上述裁剪补偿处理模块可以包括：裁剪像素数量确定模块、像素数量裁剪模块、裁剪像素总数量确定模块和像素数量补偿模块。

其中，裁剪像素数量确定模块，用于根据目标直方图对应的裁剪上限值和目标直方图包含的各灰度级分别对应的像素点数量，确定目标直方图包含的各个灰度级分别对应的裁剪像素数量。

像素数量裁剪模块，用于根据目标直方图包含的各个灰度级分别对应的裁剪像素数量，对目标直方图进行裁剪。

裁剪像素总数量确定模块，用于将目标直方图包含的各个灰度级分别对应的裁剪像素数量的总和，确定为目标直方图对应的裁剪像素总数量。

像素数量补偿模块，用于将目标直方图对应的裁剪像素总数量平均分配到裁剪后的目标直方图包含的各灰度级上。

在一种可能的实现方式中，本申请实施例提供的伽马曲线生成装置还可以包括：归一化处理模块。

这里，归一化处理模块，用于在直方图裁剪补偿模块303以所包含灰度级对应的像素点数量和预设裁剪比例为依据，分别对亮区直方图和暗区直方图进行裁剪补偿处理之前，分别对亮区直方图和暗区直方图进行归一化处理，将归一化后的亮区直方图和归一化后的暗区直方图中的每个直方图作为目标直方图。

本申请实施例还提供了一种伽马曲线生成设备。可选的，图4示出了伽马曲线生成设备的硬件结构框图，参照图4，该伽马曲线生成设备的硬件结构可以包括：至少一个处理器401，至少一个通信接口402，至少一个存储器403和至少一个通信总线404；

在本申请实施例中，处理器401、通信接口402、存储器403、通信总线404的数量为至少一个，且处理器401、通信接口402、存储器403通过通信总线404完成相互间的通信；

处理器401可能是一个中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC（ApplicationSpecific Integrated Circuit），或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路等；

存储器403可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器（non-volatile memory）等，例如至少一个磁盘存储器；

其中，存储器403存储有程序，处理器401可调用存储器403存储的程序，所述程序用于：

获取当前场景中图像的直方图，其中，直方图能够表征图像在灰度级上的像素点数量；

将直方图处理为亮区直方图和暗区直方图，其中，亮区直方图包含的灰度级均大于灰度级阈值，暗区直方图包含的灰度级均小于或等于灰度级阈值；

以所包含灰度级对应的像素点数量和预设裁剪比例为依据，分别对亮区直方图和暗区直方图进行裁剪补偿处理；

基于裁剪补偿处理后的亮区直方图和裁剪补偿处理后的暗区直方图，生成用于对图像进行校正的伽马曲线。

可选的，所述程序的细化功能和扩展功能可参照上文描述。

本申请实施例还提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述伽马曲线生成方法。

可选的，所述程序的细化功能和扩展功能可参照上文描述。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。