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一種基于正規(guī)化分層的高動(dòng)態(tài)范圍圖像階調(diào)映射方法

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一種基于正規(guī)化分層的高動(dòng)態(tài)范圍圖像階調(diào)映射方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于正規(guī)化分層的高動(dòng)態(tài)范圍圖像階調(diào)映射方法,包括:讀取一幅高動(dòng)態(tài)范圍圖像,獲取其亮度圖像,再獲取對(duì)數(shù)域亮度圖像;建立基于邊緣保持正規(guī)化圖像分層的目標(biāo)函數(shù),通過(guò)最小化目標(biāo)函數(shù)分解對(duì)數(shù)域的亮度圖像,獲得對(duì)數(shù)域的基礎(chǔ)層圖像;對(duì)對(duì)數(shù)域基礎(chǔ)層圖像取指數(shù)獲得基礎(chǔ)層圖像,再獲得相應(yīng)細(xì)節(jié)層圖像;利用動(dòng)態(tài)S曲線壓縮基礎(chǔ)層圖像的動(dòng)態(tài)范圍;動(dòng)態(tài)范圍壓縮的基礎(chǔ)層與細(xì)節(jié)層圖像相乘獲得動(dòng)態(tài)范圍壓縮的亮度圖像;轉(zhuǎn)換回RGB值獲得用于顯示的低動(dòng)態(tài)范圍圖像。本發(fā)明適用于高動(dòng)態(tài)范圍圖像在相機(jī)、手機(jī)、顯示器等普通終端顯示設(shè)備上再現(xiàn),能夠避免光暈或階調(diào)逆轉(zhuǎn)現(xiàn)象,并具有良好的細(xì)節(jié)再現(xiàn)能力。
【專利說(shuō)明】
一種基于正規(guī)化分層的高動(dòng)態(tài)范圍圖像階調(diào)映射方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于數(shù)字圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,用于在低動(dòng)態(tài)范圍的輸出設(shè)備上顯示高動(dòng)態(tài) 范圍圖像,具體涉及一種基于正規(guī)化分層的高動(dòng)態(tài)范圍圖像階調(diào)映射方法。 技術(shù)背景
[0002] 相對(duì)于普通數(shù)字成像技術(shù),高動(dòng)態(tài)范圍成像技術(shù)可獲得較大的曝光范圍,因而記 錄的場(chǎng)景比較真實(shí)、形成圖像的動(dòng)態(tài)范圍也較大。因此,由此技術(shù)所得圖像通常被稱為高動(dòng) 態(tài)范圍(High Dynamic Range,HDR)圖像。通常,HDR圖像的動(dòng)態(tài)范圍超過(guò)10000 : 1。但 是,目前眾多的圖像顯示終端設(shè)備能輸出的動(dòng)態(tài)范圍都相對(duì)有限,如相機(jī)、手機(jī)、顯示器等 終端設(shè)備的IXD屏的動(dòng)態(tài)范圍一般在100 : 1以內(nèi)。HDR圖像與終端輸出設(shè)備之間動(dòng)態(tài)范 圍的落差會(huì)嚴(yán)重影響HDR圖像中場(chǎng)景的顯示效果。因此,需要借助圖像處理技術(shù)壓縮HDR 圖像的動(dòng)態(tài)范圍,確保HDR圖像中所有場(chǎng)景的有效顯示。此壓縮技術(shù)也稱為階調(diào)映射。
[0003] 目前,大量階調(diào)映射方法已經(jīng)被提出,主要分為:全局階調(diào)映射、局部階調(diào)映射和 分層階調(diào)映射。相對(duì)于全局階調(diào)映射容易丟失大量圖像紋理細(xì)節(jié)、局部階調(diào)映射不可避免 產(chǎn)生光暈和階調(diào)逆轉(zhuǎn)的問(wèn)題,分層階調(diào)映射被認(rèn)為是相對(duì)效果最好的一類方法。對(duì)HDR圖 像進(jìn)行分層映射,即利用分層算法把HDR圖像分解成包含高動(dòng)態(tài)范圍信息(通常表征為顯 著邊緣)的基礎(chǔ)層圖像和僅包含對(duì)比度較小紋理細(xì)節(jié)信息的細(xì)節(jié)層圖像,通過(guò)只壓縮基礎(chǔ) 層圖像的動(dòng)態(tài)范圍而保持細(xì)節(jié)層不變,使重新合成得到的動(dòng)態(tài)范圍壓縮的圖像可以有效保 留細(xì)節(jié)。但是,當(dāng)分層算法分解HDR圖像過(guò)程中無(wú)法保證顯著邊緣在基礎(chǔ)層圖像中的銳度 時(shí)(即邊緣模糊或銳化),動(dòng)態(tài)范圍壓縮的圖像會(huì)出現(xiàn)光暈或階調(diào)逆轉(zhuǎn)現(xiàn)象。如Durand等 人在文獻(xiàn)〈〈Fast bilateral filtering for the display of high dynamic range images)) (F Durand and J Dorsey, Proceedings of the 29th annual conference on Computer graphics and interactive techniques,pp. 257-266, 2002.)中利用雙邊濾波器分解 HDR 圖像,基礎(chǔ)層圖像中顯著邊緣被模糊,其動(dòng)態(tài)范圍壓縮的圖像中會(huì)出現(xiàn)光暈現(xiàn)象;如利用L Xu 等人在文獻(xiàn)《Image smoothing via L〇 gradient minimization》(L Xu,C Lu,Y Xu,and J Jia,Proceedings of the 2011SIGGRAPH Asia Conference,Article No. 174,2011.)中 提出的L。范數(shù)分層方法分解HDR圖像時(shí),基礎(chǔ)層圖像中顯著邊緣被銳化,其動(dòng)態(tài)范圍壓縮 的圖像中會(huì)出現(xiàn)階調(diào)逆轉(zhuǎn)現(xiàn)象。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的是提出一種基于正規(guī)化分層的HDR圖像階調(diào)映射方法,建立基于邊 緣保持正規(guī)化圖像分層的目標(biāo)函數(shù),通過(guò)最小化目標(biāo)函數(shù)正確分解HDR圖像,避免現(xiàn)有同 類方法中出現(xiàn)的邊緣被模糊或銳化、光暈或階調(diào)逆轉(zhuǎn)的問(wèn)題。
[0005] 本發(fā)明采用的技術(shù)方案為,一種基于正規(guī)化分層的HDR圖像階調(diào)映射方法,按照 以下步驟實(shí)施:
[0006] 步驟1,讀取一幅HDR圖像,獲得圖像各像素的RGB值,其中的R、G、B分別為HDR 圖像的紅、綠、藍(lán)三個(gè)通道的顏色值,通過(guò)RGB到Lab色空間的轉(zhuǎn)換獲得其亮度圖像L ;
[0007] 步驟2,對(duì)其亮度圖像L取對(duì)數(shù),獲得對(duì)數(shù)域的亮度圖像Lg,計(jì)算如下:
[0008] Lg = log (max (L, 10 6));
[0009] 步驟3,建立基于邊緣保持正規(guī)化圖像分層的目標(biāo)函數(shù)E( ?),通過(guò)最小化目標(biāo)函 數(shù)分解對(duì)數(shù)域的亮度圖像Lg,獲得其對(duì)數(shù)域的基礎(chǔ)層圖像f,具體如下:
[0010] / = argminCE(/)),
[0011] E(f) = Ei (f) + A E2 (f),
[0012] 其中,/為f?的最優(yōu)估計(jì)也⑴為保真項(xiàng),保證分解后圖像f?保留圖像1^的主要特 征(即顯著邊緣);E 2(f)為正規(guī)化項(xiàng),決定分解后圖像f中顯著邊緣的銳度;A為正規(guī)化 參數(shù),用于平衡保真項(xiàng)和正規(guī)化項(xiàng),本發(fā)明中利用L曲線法確定其最佳取值范圍;
[0013] 步驟4,對(duì)對(duì)數(shù)域的基礎(chǔ)層圖像f取指數(shù),獲得基礎(chǔ)層圖像B,并獲得對(duì)應(yīng)細(xì)節(jié)層圖 像D,計(jì)算如下:
[0014] B = exp (f),
[0015] D = L/B ;
[0016] 步驟5,利用動(dòng)態(tài)S曲線壓縮基礎(chǔ)層圖像,獲得動(dòng)態(tài)范圍壓縮的基礎(chǔ)層圖像B。,具 體如下:
[0018] 式中Yw為HDR圖像在CIEXYZ色空間中的Y值通過(guò)高斯低通濾波器卷積所得,其 中高斯低通濾波器的窗口半徑為1/4圖像大?。籢表示亮度因子,計(jì)算如下:
[0019] Fl = 0. 2k4 (5La) +0. 1 (1-k4)2 (5LA)1/3,
[0020] 式中,LA表示適應(yīng)性亮度,為HDR圖像Yw值的20 % ;參數(shù)k則在LA的基礎(chǔ)上由k =1/ (5LA+1)計(jì)算所得;
[0021] 步驟6,基礎(chǔ)層圖像動(dòng)態(tài)范圍壓縮后,與細(xì)節(jié)層圖像合成動(dòng)態(tài)范圍壓縮的亮度圖像 K
[0022] LCBCXD ;
[0023] 步驟7,由動(dòng)態(tài)范圍壓縮的亮度圖像L。轉(zhuǎn)換回RGB值,新的紅、綠、藍(lán)三個(gè)通道的顏 色值分別為R。、G。、B。,具體如下:
[0025] 步驟8,裁切步驟7所得顏色值的極大和極小閾值,并把極小和極大閾值之間的顏 色值拉伸至[0, 1]區(qū)間:
[0027] 式中,Si表示極小顏色閾值,設(shè)定為1 %圖像像素處的顏色值;S2表示極大顏色閾 值,設(shè)定為99%圖像像素處的顏色值。
[0028] 本發(fā)明的有益效果是,采用基于正規(guī)化的最小化優(yōu)化分層方法獲得HDR圖像顯著 邊緣的正確分解,有效地保持了基礎(chǔ)層圖像中顯著邊緣的銳度(即沒(méi)有模糊或銳化現(xiàn)象), 避免了動(dòng)態(tài)范圍壓縮的圖像中產(chǎn)生光暈或階調(diào)逆轉(zhuǎn)現(xiàn)象。
【附圖說(shuō)明】
[0029] 圖1是本發(fā)明具體實(shí)施例的流程圖;
[0030] 圖2是本發(fā)明具體實(shí)施例對(duì)HDR圖像rend04_o80A處理過(guò)程中得到的基礎(chǔ)層圖 像;
[0031] 圖3是本發(fā)明具體實(shí)施例對(duì)HDR圖像rend04_o80A處理過(guò)程中得到的細(xì)節(jié)層圖 像;
[0032] 圖4是本發(fā)明具體實(shí)施例對(duì)HDR圖像rend04_〇80A處理后得到的輸出圖像;
[0033] 圖5是原始HDR圖像rend04_o80A第86列位置處亮度值的一維信號(hào);
[0034] 圖6是本發(fā)明具體實(shí)施例處理過(guò)程中得到的基礎(chǔ)層圖像第86列處亮度值的一維 信號(hào);
[0035] 圖7是本發(fā)明具體實(shí)施例處理后得到的輸出圖像的第86列處亮度值的一維信號(hào)。
【具體實(shí)施方式】
[0036] 下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。在實(shí)施例中,以本發(fā)明方法 處理HDR圖像rend04_o80A (動(dòng)態(tài)范圍為61027 :1)。
[0037] 參見(jiàn)圖1,實(shí)施例按以下步驟處理:
[0038] 步驟1,讀取HDR圖像的像素值(RGB),R、G、B分別為HDR圖像的紅、綠、藍(lán)通道的 顏色值,通過(guò)RGB到Lab色空間的轉(zhuǎn)換獲得其亮度圖像L ;
[0039] 步驟2,對(duì)亮度圖像L取對(duì)數(shù),獲得其對(duì)數(shù)域的亮度圖像Lg,計(jì)算如下:
[0040] Lg = log (max (L, 10 6)),
[0041] 其中,函數(shù)max( ?)表示取最大值;
[0042] 步驟3,建立基于邊緣保持正規(guī)化圖像分層的目標(biāo)函數(shù),通過(guò)最小化目標(biāo)函數(shù)分解 對(duì)數(shù)域的亮度圖像L g,獲得其對(duì)數(shù)域的基礎(chǔ)層圖像f,具體的f?的最優(yōu)估計(jì)/的表達(dá)式如 下:
[0043] / = argmin(£'(/)),
[0044] 其中,E( ?)為目標(biāo)函數(shù),它決定著圖像分解是否能保持邊緣的銳度,以及能否避 免光暈或階調(diào)逆轉(zhuǎn)現(xiàn)象,它由兩部分構(gòu)成:
[0045] E(f) = Ei (f) + A E2 (f),
[0046] 其中,Ejf)為保真項(xiàng),保證分解后圖像f能保留圖像Lg的主要特征(即顯著邊 緣):
[0047] Ei(f) = | |Lg-f| |2,
[0048] 式中,II *||2表示L2范數(shù);E2(f)為正規(guī)化項(xiàng),決定分解后圖像f?中顯著邊緣的銳 度:
[0049] ^2 (/) = X P\^Dxf)k ? + 2 P^Dyf)k ^ab k k
[0050] 本發(fā)明為了避免邊緣模糊或銳化、光暈和階調(diào)逆轉(zhuǎn)現(xiàn)象,正規(guī)化項(xiàng)用Turkey雙權(quán) 函數(shù)P (X,〇)構(gòu)建,其Turkey雙權(quán)函數(shù)如下:
[0051]
[0052] 式中〇為常數(shù),是邊緣銳度保護(hù)的梯度閾值,在本發(fā)明的應(yīng)用中取值范圍為 0. 3~0. 5,本實(shí)施例中取〇 = 0. 42 ;Dx、Dy分別表示x、y軸方向的前向差分操作:
[0053] (D.f),, j = fx, j
[0054] (Dyf),, j = f1+1> -f,, j ;
[0055] 入為正規(guī)化參數(shù),本發(fā)明用L曲線法求得,在本實(shí)施例中求得入=0. 3 ;
[0056] 步驟4,由于建立的目標(biāo)函數(shù)E( ?)是非凸函數(shù),在最小化求解時(shí)不容易收斂或在 局部最小處收斂,本發(fā)明使用半二次正規(guī)化方程等價(jià)目標(biāo)函數(shù)E(f):首先,引入輔助變量 a= (ax,ay),獲得半二次函數(shù)p*(x,〇 , a),在如下的情況下等價(jià)Turkey雙權(quán)函數(shù)p (x, 〇 ):
[0057] p{x,a) = int{p*{x,a,d)},
[0058] 本實(shí)施例中半二次函數(shù)為
;接著,在此基礎(chǔ)上,獲得新的 目標(biāo)函數(shù)E*(f, ax, ay):
[0059] E*(f^x,ay) = ||lg -/||2 +X^P*{{DJ)k,a,{ax)k) + X^P*({Dyf)k,a,(a )k), k k
[0060] 且新舊目標(biāo)函數(shù)滿足等價(jià)關(guān)系Z(/) =
[0061] 步驟5,由此,替換成新的目標(biāo)函數(shù)后,f的求解變?yōu)榘攵握?guī)化,求解時(shí),首先 設(shè)置初始條件f°三L g、收斂條件mean| |fn+1-fn| |彡0? 001,其中n為迭代次數(shù),通過(guò)交替固 定變量f?和a最小化目標(biāo)函數(shù)直到收斂,最終求得f?的最優(yōu)估計(jì)/,具體過(guò)程如下:
[0062] 當(dāng) mean |fn+1-fn| | > 0? 001,
[0063] an+1argmina [E* (fn, a)],
[0064] fn+1 = argminf [E* (f, an+1)],
[0065] 其中,第n次迭代時(shí)輔助變量ax、ay的計(jì)算如下:
[0068] 第n次迭代時(shí)
f?的計(jì)算具體如下:
[0069] /"+| ^(I + MnA+ly1Lg ,
[0070] 其中,I 為單位矩陣,ATkW+A + W+A,Axn+1 = diag[(axn+1)J,Ayn+1 = diag[ayn+1)J ;
[0071] 步驟6,對(duì)對(duì)數(shù)域的基礎(chǔ)層圖像f取指數(shù),獲得基礎(chǔ)層圖像B (本實(shí)施例結(jié)果如圖2 所示),并獲得對(duì)應(yīng)細(xì)節(jié)層圖像D (本實(shí)施例結(jié)果如圖3所示),計(jì)算如下:
[0072] B = exp (f),
[0073] D = L/B ;
[0074] 步驟7,利用動(dòng)態(tài)S曲線壓縮基礎(chǔ)層圖像,獲得動(dòng)態(tài)范圍壓縮的基礎(chǔ)層圖像B。,具 體如下:
[0076] 其中,YWSHDR圖像在CIEXYZ色空間中的Y值由窗口半徑為1/4圖像大小的高斯 低通濾波器濾波所得;^表示亮度因子,計(jì)算如下:
[0077] FL = 0? 2k4 (5LA) +0? 1 (1-k4)2 (5LA)1/3,
[0078] 式中,HDR圖像的適應(yīng)性亮度值LA為Yw的20% ;參數(shù)k的計(jì)算為k = 1A5La+1);
[0079] 步驟8,基礎(chǔ)層圖像動(dòng)態(tài)壓縮后,與細(xì)節(jié)層圖像合成動(dòng)態(tài)范圍壓縮的亮度圖像L。:
[0080] Lc = BCXD ;
[0081] 步驟9,由動(dòng)態(tài)范圍壓縮的亮度圖像L。轉(zhuǎn)換回RGB值,新的紅、綠、藍(lán)三個(gè)通道的顏 色值分別為R。、G。、B。,具體如下:
[0083] 步驟10,裁切步驟9得到的顏色通道值的極小和極大閾值,并拉伸其他顏色值至 區(qū)間[0,1]之間,其中極小和極大閾值分別為1%和99%圖像像素處的顏色值,本實(shí)施例所 得結(jié)果圖像如圖4所示,計(jì)算如下:
[0085] 為了更好地說(shuō)明本發(fā)明方法的處理效果,截取原始HDR圖像rend04_o80A、本發(fā)明 具體實(shí)施例中分解得到的基礎(chǔ)層圖像、本發(fā)明最終輸出的動(dòng)態(tài)范圍壓縮圖像的第86列處 像素的亮度信號(hào),分別如圖5、圖6、圖7所示。由圖5、圖6、圖7中的一維信號(hào)圖可知:本發(fā) 明分解得到的基礎(chǔ)層圖像中保持了顯著邊緣的銳度,即邊緣無(wú)模糊也無(wú)銳化現(xiàn)象;本發(fā)明 最終輸出的動(dòng)態(tài)范圍壓縮圖像中并未出現(xiàn)對(duì)比度逆轉(zhuǎn)或光暈特征的信號(hào),即未出現(xiàn)階調(diào)逆 轉(zhuǎn)和光暈現(xiàn)象;除此之外,小對(duì)比度的細(xì)節(jié)紋理并未遭受壓縮,即細(xì)節(jié)信息得以保存。由此 可見(jiàn),本發(fā)明作為在有限動(dòng)態(tài)范圍的輸出設(shè)備上顯示HDR圖像的顯示技術(shù),可清晰、有效地 保持HDR圖像的紋理信息,并避免邊緣模糊或銳化、光暈或階調(diào)逆轉(zhuǎn)現(xiàn)象。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于正規(guī)化分層的高動(dòng)態(tài)范圍圖像階調(diào)映射方法,其特征在于,按照以下步驟 實(shí)施: 步驟1,讀取一幅1?動(dòng)態(tài)范圍圖像,獲得圖像各像素的RGB值,其中的R、G、B分別為1? 動(dòng)態(tài)范圍圖像的紅、綠、藍(lán)三個(gè)通道的顏色值,通過(guò)RGB到Lab色空間的轉(zhuǎn)換獲得其亮度圖 像L; 步驟2,對(duì)亮度圖像L取對(duì)數(shù),獲得對(duì)數(shù)域的亮度圖像Lg,具體計(jì)算如下: Lg = log (max (L, IO6)); 步驟3,建立基于邊緣保持正規(guī)化圖像分層的目標(biāo)函數(shù)E ( ·),通過(guò)最小化目標(biāo)函數(shù)分 解對(duì)數(shù)域的亮度圖像Lg,獲得其對(duì)數(shù)域的基礎(chǔ)層圖像f,具體如下:E(f) = E^D + AE^f), 其中,/ :為f的最優(yōu)估計(jì)也(f)為保真項(xiàng),保證分解后圖像f保留圖像Lg的主要特征 (即顯著邊緣);E2(f)為正規(guī)化項(xiàng),決定分解后圖像f中顯著邊緣的銳度;λ為正規(guī)化參 數(shù),用于平衡保真項(xiàng)和正規(guī)化項(xiàng),利用L曲線法確定其最佳取值范圍; 步驟4,對(duì)對(duì)數(shù)域的基礎(chǔ)層圖像f取指數(shù),獲得基礎(chǔ)層圖像Β,再由亮度圖像L計(jì)算得細(xì) 節(jié)層圖像D : B = exp (f), D = L/B ; 步驟5,利用動(dòng)態(tài)S曲線壓縮基礎(chǔ)層圖像,得到動(dòng)態(tài)范圍壓縮的基礎(chǔ)層圖像B。,具體如 下:式中,Yw為高動(dòng)態(tài)范圍圖像在CIEXYZ色空間中的Y值通過(guò)高斯低通濾波器卷積所得, 其中高斯低通濾波器的窗口半徑為1/4圖像大?。籢表示亮度因子,計(jì)算如下: Fl = 0. 2k4(5LA)+0. l(l-k4)2(5LA)1/3, 式中,高動(dòng)態(tài)范圍圖像的適應(yīng)性亮度值La為¥"的20 % ;參數(shù)k的計(jì)算為k= I/ (5La+1); 步驟6,基礎(chǔ)層圖像動(dòng)態(tài)壓縮后,與細(xì)節(jié)層圖像合成動(dòng)態(tài)范圍壓縮的亮度圖像L。: Lc = BcXD ; 步驟7,由動(dòng)態(tài)范圍壓縮的亮度圖像L。轉(zhuǎn)換回RGB值,新的紅、綠、藍(lán)三個(gè)通道的顏色值 分別為m,具體如下:步驟8,裁切步驟7得到的顏色通道值的極小和極大閾值,并拉伸其他顏色值至區(qū)間 [〇,1]之間,其中極小和極大閾值分別為1 %和99%圖像像素處的顏色值:2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于正規(guī)化分層的高動(dòng)態(tài)范圍圖像階調(diào)映射方法,其特征在 于:所述步驟3中,基于邊緣保持正規(guī)化圖像分層的目標(biāo)函數(shù)E (f) = E1 (f) + λ E2 (f),具體 如下:式中,11 · I Γ表示L2范數(shù);為了避免邊緣模糊或銳化、光暈或階調(diào)逆轉(zhuǎn)現(xiàn)象,正規(guī)化項(xiàng) E2 (f)用Turkey雙權(quán)函數(shù)P (X,σ )構(gòu)建,其Turkey雙權(quán)函數(shù)如下:式中σ為常數(shù),是邊緣銳度保護(hù)的梯度閾值,在本發(fā)明的應(yīng)用中取值范圍為0.3~ 0. 5 ;DX、Dy分別表示X、y軸方向的前向差分操作: (Dxf)ljj = (Dyf)i, j = fi + l,.廠fi, j。3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于正規(guī)化分層的高動(dòng)態(tài)范圍圖像階調(diào)映射方法,其 特征在于:所述的最小化目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化方法,采用半二次正規(guī)化法,首先,引入輔助變量 a = (ax,ay),獲得半二次函數(shù)P *(χ,σ,a),在如下的情況下等價(jià)Turkey雙權(quán)函數(shù)P (X, σ ):最小化求解時(shí),設(shè)置初始條件f° E Lg、收斂條件mean I I fn+1-fn I I彡0· 001,其中η為迭 代次數(shù),通過(guò)交替固定變量f和a最小化目標(biāo)函數(shù)直到收斂,最終求得f的最優(yōu)估計(jì)/,具 體過(guò)程如下:
【文檔編號(hào)】G06T5/00GK105894456SQ201410591785
【公開日】2016年8月24日
【申請(qǐng)日】2014年10月27日
【發(fā)明人】謝德紅, 位春傲, 王琪
【申請(qǐng)人】南京林業(yè)大學(xué)
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