專利名稱：一種伽瑪環(huán)節(jié)伽瑪特性參數(shù)的獲取方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及視頻通信技術(shù)，特別涉及一種伽瑪環(huán)節(jié)伽瑪特性參數(shù)的獲取方法及裝置。

背景技術(shù)：
視頻通信目前正在隨著寬帶網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展而得到日益廣泛的應(yīng)用，在國內(nèi)和國際上，視頻會議和可視電話業(yè)務(wù)正在成為NGN(Next Generation Network下一代網(wǎng)絡(luò))上的基本業(yè)務(wù)。各國的電信運(yùn)營商也非常重視這個市場機(jī)會，可以預(yù)期在未來幾年中，視頻通信業(yè)務(wù)將成為運(yùn)營商重要的業(yè)務(wù)增長點(diǎn)。
發(fā)展此類業(yè)務(wù)的一個關(guān)鍵問題是提高端到端(End-to-end)的用戶體驗(User Experience，或者叫做Quality of Experience)。用戶體驗中除了網(wǎng)絡(luò)的QoS(丟包，延遲，抖動，R因子等)參數(shù)外，對于視頻，因為各個環(huán)節(jié)引起的Gamma非線性問題，造成對于亮度信號的畸變(Distortion)，也是影響最終用戶體驗的重要因素。
但是目前，對于提高端到端用戶體驗的方法和技術(shù)主要集中在保證網(wǎng)絡(luò)QoS和視頻壓縮編碼相關(guān)的前后處理(Pre-processing，Post-processing)方面，而對于Gamma特性引起的亮度畸變問題，缺乏關(guān)注和系統(tǒng)的解決方法，但是該問題的嚴(yán)重性已經(jīng)引起了一些國際大電信運(yùn)營商的關(guān)注。法國電信(FranceTelecom)在國際電信聯(lián)盟ITU-T近期就提出了要在視頻通信中考慮Gamma特性對于通信用戶體驗的影響，并對此類問題加以解決的建議。
視頻通信過程中，在一個視頻通信終端(下文簡稱終端)中，從需要被傳送的場景(人物，背景，文件等)的光信號進(jìn)入到攝像機(jī)/攝像頭，經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換成數(shù)字圖像信號，再經(jīng)過壓縮編碼，傳送出去到達(dá)對方終端經(jīng)過去壓縮(Decompression)解碼還原為數(shù)字圖像信號，然后再在顯示設(shè)備上顯示出來，最終又變成光信號被人眼感知。這個過程中圖像亮度信號(Luminance，這里是一種廣義的亮度信號，即一開始的光信號，到電信號，再到數(shù)字化的圖像亮度/灰度信號，每個階段的信號都含有亮度信號的信息，因此廣義來說，亮度信號經(jīng)過了多個環(huán)節(jié))經(jīng)過了多個環(huán)節(jié)。
如圖1所示，圖1為環(huán)節(jié)Gamma特性的模型示意圖，Gamma特性就是一個環(huán)節(jié)的亮度信號輸入-輸出關(guān)系不是線性的，而是一種非線性。在實際中，Gamma非線性是由不同原因引起的，例如CRT(Cathod Ray Tube，陰極射線管)顯示器的Gamma特性在理想狀況下滿足公式1 Lout＝Lin2.2(1) 而對對應(yīng)的攝像機(jī)/攝像頭的理想Gamma滿足公式2 Lout＝Lin0.45 (2) 從Gamma問題的起源來看，起源于CRT顯示器，因為其Gamma值是2.2，為了補(bǔ)償?shù)暨@個非線性，在攝像機(jī)中人為引入了Gamma值0.45。如果在系統(tǒng)中只存在兩個Gamma環(huán)節(jié)CRT顯示器和攝像機(jī)，那么可以實現(xiàn)完全的Gamma校正。
需要說明的是，這里的輸入和輸出亮度信號都是在各自的坐標(biāo)空間中進(jìn)行了規(guī)一化(Normalized)的，即0≤Lout≤1，0≤Lin≤1。而其它類型的顯示器比如液晶等，其Gamma函數(shù)的形式或者不同，或者雖然形式上也是冪函數(shù)，但是參數(shù)不同。
如圖2所示，圖2為多個環(huán)節(jié)級聯(lián)(Cascading或者叫做串聯(lián))起來環(huán)節(jié)Gamma特性的模型示意圖，總的Gamma特性等于各個環(huán)節(jié)Gamma函數(shù)的復(fù)合(Composition)，滿足公式3 GCT(.)＝G(1)(.)οG(2)(.)οG(3)(.)........G(n-1)(.)οG(n)(.) lout＝GCT(lin)＝G(n)(G(n-1)(G(n-2)(.......G(2)(G(1)(lin))))) (3) “?！北硎竞瘮?shù)的復(fù)合運(yùn)算。CT表示Cascaded Total，即級聯(lián)總Gamma的意思。
理想的情況是輸入光信號從進(jìn)入攝像頭到最終在顯示屏上顯示輸出光信號，輸入和輸出亮度信號之間存在線性關(guān)系，即Lout＝Lin，這樣人看到的景物才和原來的完全一樣，用戶體驗最好。
要獲得線性關(guān)系，必須對于具有非線性Gamma特性環(huán)節(jié)進(jìn)行Gamma校正(Gamma Correction)。如圖3所示，對于一個環(huán)節(jié)來說，其Gamma特性給定，那么可以用另外一個校正環(huán)節(jié)和它進(jìn)行級聯(lián)，來使得級聯(lián)后總的Gamma特性稱為真正的線性關(guān)系，從而達(dá)到了補(bǔ)償?shù)艚o定環(huán)節(jié)非線性的目的，校正環(huán)節(jié)的模型為Gamma特性等效模型的逆模型，如果等效模型可以用函數(shù)關(guān)系式表示，則逆模型的函數(shù)關(guān)系式為其反函數(shù)。顯然，Gg(.)和Gc(.)互為反函數(shù)，因此對單個給定環(huán)節(jié)，只要Gg(.)滿足一定條件，就可以找到Gc(.)對Gg(.)進(jìn)行Gamma校正。一般情況下，對于一個函數(shù)，要獲得其反函數(shù)不一定有解(或者即使解存在，也無法用計算的方法獲得)。
實際應(yīng)用中更多的情況如圖4所示，校正環(huán)節(jié)需要插入到前后兩個給定環(huán)節(jié)之間，此時Gc(.)情況更加復(fù)雜，Gc(.)和Ga(.)或者Gp(.)不再是簡單的反函數(shù)關(guān)系，但是只要Ga(.)，Gp(.)滿足一定條件，就可以找到Gc(.)對Ga(.)和Gp(.)進(jìn)行Gamma校正。
在通信的一般情況下，校正需要涉及到兩個以上的通信終端。比如在一個兩方視頻通信中，終端A的視頻傳送到終端B，那么這路視頻的校正就同時涉及到終端A上的Gamma環(huán)節(jié)和終端B上的Gamma環(huán)節(jié)。實現(xiàn)以上所述的Gamma校正方法，前提是能夠?qū)τ谝粋€給定的Gamma環(huán)節(jié)或者多個Gamma環(huán)節(jié)的級聯(lián)，確定其Gamma特性參數(shù)，即Gamma特性函數(shù)曲線的參數(shù)。這個前途在很多情況下是不能保證的，主要例如 1、對于IPTV等流媒體業(yè)務(wù)和應(yīng)用，因為節(jié)目制作過程中，已經(jīng)受到了視頻輸入設(shè)備的Gamma特性的影響，在節(jié)目播出的時候，尤其是點(diǎn)播等情況，已經(jīng)無法獲得原來節(jié)目制作時候用于采集視頻信號的視頻輸入設(shè)備的Gamma特性了； 2、對于數(shù)據(jù)會議等應(yīng)用也存在同樣問題，目前視頻會議的發(fā)展和數(shù)據(jù)會議的發(fā)展同步，兩者完善的結(jié)合，對于合作應(yīng)用(collaborative applications)有很大的意義，在企業(yè)等環(huán)境中，有強(qiáng)烈的市場需求。關(guān)國的Webex公司是這個行業(yè)的佼佼者，短短幾年時間公司從一個開始創(chuàng)建(start-up)的公司成長為有世界影響的公司，說明了這種業(yè)務(wù)的巨大市場潛力。但是，在數(shù)據(jù)會議應(yīng)用中，很多多媒體資料比如圖片，其來源是不可考的，很難獲得當(dāng)時生成這些數(shù)據(jù)的視頻輸入設(shè)備的Gamma特性； 3、對于采用廉價攝像頭，尤其是那些非常便宜的USB接口攝像頭，其Gamma特性曲線和標(biāo)準(zhǔn)的Lout＝Lin0.45相差很遠(yuǎn)，甚至根本不是冪函數(shù)的形式，而這些廉價的攝像頭一般出廠技術(shù)資料(可能根本沒有這樣的資料)中也無法獲取其Gamma特性參數(shù)； 以上三種應(yīng)用都是非常重要的，都有很大的市場潛力，尤其是IPTV和數(shù)據(jù)會議市場發(fā)展非?？臁６曨l通信要真正用于巨大的市場，必須依靠走公眾運(yùn)營的道路，吸引千家萬戶，這樣就要求入門條件一定要非常低，視頻輸入設(shè)備要非常價格低廉。因此如何獲得給定的環(huán)節(jié)或者多個Gamma環(huán)節(jié)的級聯(lián)的Gamma特性參數(shù)，實現(xiàn)視頻通信中的Gamma特性校正，是需要解決的首要問題。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種伽瑪環(huán)節(jié)伽瑪特性參數(shù)的獲取方法及裝置，以解決現(xiàn)有技術(shù)中無法僅根據(jù)伽瑪環(huán)節(jié)的輸出亮度信號確定該環(huán)節(jié)伽瑪特性參數(shù)的問題。
為解決上述問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案 一種伽瑪環(huán)節(jié)的伽瑪特性參數(shù)獲取方法，包括如下步驟 獲取伽瑪環(huán)節(jié)輸出亮度信號的亮度直方圖； 根據(jù)所述亮度直方圖計算所述輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量； 根據(jù)所述輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量確定伽瑪環(huán)節(jié)的伽瑪特性參數(shù)。
所述方法中，可以先根據(jù)所述亮度直方圖確定所述輸出亮度信號的亮度分布概率密度函數(shù)，再根據(jù)所述亮度分布概率密度函數(shù)計算所述輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量。
較佳的，所述的根據(jù)所述輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量確定伽瑪環(huán)節(jié)的伽瑪特性參數(shù)的方法具體包括如下步驟 用如下多項式函數(shù)表示伽瑪環(huán)節(jié)的伽瑪特性函數(shù) 其中pi為需要確定的伽瑪特性參數(shù)，i＝1、2...M，M表示多項式的次數(shù)，x表示自變量，對應(yīng)于輸入亮度信號的亮度； 根據(jù)伽瑪環(huán)節(jié)的輸入亮度信號的亮度分布概率密度函數(shù)fe(x)、輸出亮度信號的亮度分布概率密度函數(shù)fr(x)以及伽瑪特性函數(shù)y＝g(x；p)，e∈
三者之間的如下關(guān)系式 d(e；p)fr(r)＝fe(e)，r＝g(e；p)，e∈
其中e表示輸入亮度信號的亮度，r表示輸出亮度信號的亮度，d(e；p)表示伽瑪特性函數(shù)g(e；p)關(guān)于自變量e的一階導(dǎo)函數(shù)； 得到輸入亮度信號的高階統(tǒng)計量mie、輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量mrq與伽瑪特性函數(shù)各系數(shù)的如下數(shù)學(xué)模型 其中mrq表示輸出亮度信號的第q階統(tǒng)計量，整數(shù)q＝0，1，2，3...；Mei表示輸入亮度信號的第i階統(tǒng)計量，整數(shù)i＝0，1，2，3...Mq；pk1，pk2，......，pkq表示伽瑪特性函數(shù)的系數(shù)，其中整數(shù)k1，k2，....，kq為求和式中的啞元；M表示伽瑪特性函數(shù)的次數(shù)； 利用所述數(shù)學(xué)模型獲得各伽瑪特性參數(shù)值。
較佳的，所述利用所述數(shù)學(xué)模型獲得各伽瑪特性參數(shù)值的方法為 分別令所述數(shù)學(xué)模型中q＝1，2，3，4，....，M+T+1后，形成M+T+1個方程，從而建立一個含有M+T+1個聯(lián)立方程的非線性方程組，然后通過求解該非線性方程組，獲得各伽瑪特性參數(shù)值。
較佳的，如果可以獲取輸入亮度信號的各高階統(tǒng)計量mie，則所述利用所述數(shù)學(xué)模型獲得各伽瑪特性參數(shù)值的方法為 將輸入亮度信號的各高階統(tǒng)計量mie帶入所述數(shù)學(xué)模型，并相應(yīng)令q＝1，2，3，4，....，M后，形成M個方程，從而建立一個含有M個聯(lián)立方程的非線性方程組，然后通過求解該非線性方程組，獲得各伽瑪特性參數(shù)值。
較佳的，所述的根據(jù)所述亮度直方圖確定所述輸出亮度信號的亮度分布概率密度函數(shù)的方法包括如下步驟 根據(jù)輸出亮度信號的亮度直方圖得到設(shè)定亮度信號對應(yīng)的亮度分布概率密度函數(shù)的近似值； 對所述設(shè)定亮度信號對應(yīng)的亮度分布概率密度函數(shù)的近似值進(jìn)行插值和數(shù)據(jù)擬合處理獲得近似的亮度分布概率密度函數(shù)。
較佳的，利用下述公式，根據(jù)所述亮度分布概率密度函數(shù)確定所述輸出亮度信號高階統(tǒng)計量 其中msp表示信號s的第p階高階統(tǒng)計量，fs(s)表示亮度信號s的分布概率密度函數(shù)，p為階數(shù)。
較佳的，利用如下公式，近似根據(jù)所述亮度直方圖確定所述輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量 其中N表示直方圖的柱數(shù)，p為階數(shù)，s為亮度信號值，hs(k)為亮度信號直方圖。
所述方法中，所述伽瑪環(huán)節(jié)為單伽瑪環(huán)節(jié)或者多個單伽瑪環(huán)節(jié)級聯(lián)后的等效伽瑪環(huán)節(jié)。
本發(fā)明還提供一種伽瑪環(huán)節(jié)的伽瑪特性參數(shù)獲取裝置，包括 第一模塊，獲取伽瑪環(huán)節(jié)輸出亮度信號的亮度直方圖； 第二模塊，根據(jù)所述亮度直方圖計算所述輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量； 第三模塊，根據(jù)所述輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量確定伽瑪環(huán)節(jié)的伽瑪特性參數(shù)。
其中，所述第二模塊具體包括 函數(shù)確定子模塊，根據(jù)所述亮度直方圖確定所述輸出亮度信號的亮度分布概率密度函數(shù)； 高階統(tǒng)計量計算子模塊，根據(jù)所述亮度分布概率密度函數(shù)確定所述輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量。
其中，所述第三模塊具體包括 第一數(shù)學(xué)模型生成子模塊，用如下多項式函數(shù)表示伽瑪環(huán)節(jié)的伽瑪特性函數(shù)，則其中pi為需要確定的伽瑪特性參數(shù) 其中pi為需要確定的伽瑪特性參數(shù)，i＝1、2...M，M表示多項式的次數(shù)，x表示自變量，對應(yīng)于輸入亮度信號的亮度； 根據(jù)輸入亮度信號的高階統(tǒng)計量mie、輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量mrq與伽瑪特性函數(shù)多項式中各系數(shù)的內(nèi)在數(shù)學(xué)關(guān)系，生成如下數(shù)學(xué)模型 其中mrq表示輸出亮度信號的第q階統(tǒng)計量，整數(shù)q＝0，1，2，3...；Mei表示輸入亮度信號的第i階統(tǒng)計量，整數(shù)i＝0，1，2，3...Mq；pk1，pk2，......，pkq表示伽瑪特性函數(shù)的系數(shù)，其中整數(shù)k1，k2，....，kq為求和式中的啞元；M表示伽瑪特性函數(shù)的次數(shù)； 第一方程組生成子模塊，分別令所述數(shù)學(xué)模型中q＝1，2，3，4，....，M+T+1后，生成M+T+1個方程； 第一計算子模塊，求解所述M+T+1個方程組成的非線性方程組的解，獲得各伽瑪特性參數(shù)值。
其中，如果可以獲取輸入亮度信號的各高階統(tǒng)計量，則所述第三模塊具體包括 第二獲取子模塊，獲取輸入亮度信號的各高階統(tǒng)計量mie； 第二數(shù)學(xué)模型生成子模塊，用如下多項式函數(shù)表示伽瑪環(huán)節(jié)的伽瑪特性函數(shù)，則其中pi為需要確定的伽瑪特性參數(shù) 其中pi為需要確定的伽瑪特性參數(shù)，i＝1、2...M，M表示多項式的次數(shù)，x表示自變量，對應(yīng)于輸入亮度信號的亮度； 根據(jù)輸入亮度信號的高階統(tǒng)計量mie、輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量mrq與伽瑪特性函數(shù)多項式中各系數(shù)的內(nèi)在數(shù)學(xué)關(guān)系，生成如下數(shù)學(xué)模型 其中mrq表示輸出亮度信號的第q階統(tǒng)計量，整數(shù)q＝0，1，2，3...；Mei表示輸入亮度信號的第i階統(tǒng)計量，整數(shù)i＝0，1，2，3...Mq；pk1，pk2，......，pkq表示伽瑪特性函數(shù)的系數(shù)，其中整數(shù)k1，k2，....，kq為求和式中的啞元；M表示伽瑪特性函數(shù)的次數(shù)； 第二方程組生成子模塊，分別連接所述第二獲取子模塊和第二數(shù)學(xué)模型生成子模塊，將輸入亮度信號的各高階統(tǒng)計量mie帶入所述數(shù)學(xué)模型，并相應(yīng)令q＝1，2，3，4，....，M后，形成M個方程； 第二計算子模塊，求解所述M個方程組成的非線性方程組的解，獲得各伽瑪特性參數(shù)值。
其中，所述函數(shù)確定子模塊具體包括 第一單元，根據(jù)輸出亮度信號的亮度直方圖得到設(shè)定亮度信號對應(yīng)的近似亮度分布概率密度函數(shù)值； 第二單元，對所述設(shè)定亮度信號對應(yīng)的近似亮度分布概率密度函數(shù)值進(jìn)行插值和數(shù)據(jù)擬合處理獲得近似的亮度分布概率密度函數(shù)。
本發(fā)明的有益效果如下 本發(fā)明技術(shù)方案利用了對于單個給定的Gamma環(huán)節(jié)或者多個給定Gamma環(huán)節(jié)的級聯(lián)組合的輸入亮度信號和輸出亮度信號各自的高階統(tǒng)計量之間的內(nèi)在數(shù)量關(guān)系，從而根據(jù)伽瑪環(huán)節(jié)的輸出亮度信號確定該環(huán)節(jié)伽瑪特性參數(shù)，使得Gamma校正的應(yīng)用范圍能夠大大拓寬，特別能夠針對IPTV，數(shù)據(jù)會議，廣泛使用低端視頻輸入設(shè)備的公眾視頻通信提供好的Gamma校正功能，大大提高用戶體驗和服務(wù)質(zhì)量，進(jìn)一步提升這些業(yè)務(wù)的市場競爭力，為電信運(yùn)營商、服務(wù)提供商和設(shè)備廠商帶來巨大的經(jīng)濟(jì)效益。



圖1為單環(huán)節(jié)Gamma特性的一般模型； 圖2為多環(huán)節(jié)級聯(lián)Gamma特性的一般模型； 圖3為校正單個環(huán)節(jié)的Gamma特性示意圖； 圖4為校正多個給定環(huán)節(jié)的Gamma特性示意圖； 圖5為利用亮度直方圖，通過插值和數(shù)據(jù)擬合處理得到的輸出亮度信號分布概率密碼函數(shù)曲線示意圖； 圖6為256級亮度信號的亮度直方圖的一個示意圖； 圖7為本發(fā)明所述第一種Gamma特性參數(shù)獲取方法的主要流程示意圖； 圖8為圖7所示方法中步驟S102具體包括的詳細(xì)處理流程示意圖； 圖9為圖7所示方法中步驟S104具體包括的詳細(xì)處理流程示意圖； 圖10為本發(fā)明所述第二種Gamma特性參數(shù)獲取方法的主要流程示意圖； 圖11為本發(fā)明Gamma特性參數(shù)獲取裝置的主要結(jié)構(gòu)示意圖； 圖12為圖11中第二模塊的一種具體結(jié)構(gòu)示意圖； 圖13為圖11中第三模塊的一種具體結(jié)構(gòu)示意圖； 圖14為圖11中第三模塊的另一種具體結(jié)構(gòu)示意圖； 圖15為圖12中函數(shù)確定子模塊的一種具體結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施例方式 在當(dāng)前實際應(yīng)用中，Gamma校正可以結(jié)合視頻通信終端來實現(xiàn)，實現(xiàn)Gamma校正的首要問題是確定視頻碼流所經(jīng)過的伽瑪路徑的Gamma函數(shù)參數(shù)，Gamma函數(shù)參數(shù)一般稱為Gamma特性參數(shù)，再根據(jù)Gamma函數(shù)參數(shù)確定Gamma校正函數(shù)參數(shù)，然后根據(jù)Gamma校正函數(shù)參數(shù)對視頻碼流進(jìn)行校正，在確定了Gamma校正函數(shù)參數(shù)后，就可以執(zhí)行Gamma校正，現(xiàn)有技術(shù)中有很多校正方法，都可以基于本發(fā)明獲得的Gamma函數(shù)參數(shù)實現(xiàn)。對于一個給定的Gamma環(huán)節(jié)或者多個Gamma環(huán)節(jié)的級聯(lián)，Gamma函數(shù)參數(shù)獲取過程一般只需要進(jìn)行一次，校正過程發(fā)生在通信過程中，根據(jù)Gamma校正函數(shù)來實現(xiàn)，對于信號的每個采樣值(可以理解為一個像素)都重復(fù)進(jìn)行校正。
本發(fā)明目的在于提供一種Gamma特性參數(shù)的獲取方法，首先分步闡述本發(fā)明技術(shù)構(gòu)思的相關(guān)實現(xiàn)原理 一、亮度信號的分別概率密度函數(shù)和亮度直方圖之間的關(guān)系 對于Gamma環(huán)節(jié)或者多個Gamma環(huán)節(jié)的級聯(lián)組合來說，定義輸入亮度信號的全體集合為{s(t)|t∈R，0≤s(t)≤1}，該集合為全體信號幅值(amplitude)小于等于1的非負(fù)值(信號取值為非負(fù))時間信號的集合(任何信號在經(jīng)過規(guī)一化處理之后一定滿足這個幅值小于等于1的條件)的集合，R表示全體實數(shù)集合。
因為存在隨機(jī)干擾，這些信號可以看成是隨機(jī)過程。這些信號的統(tǒng)計特性可能各不相同，但是按照信號的統(tǒng)計特性，特別是概率分布特性可以對于信號進(jìn)行分類。
任何信號作為一個隨機(jī)過程都有一個概率分布密度函數(shù)，如果隨機(jī)過程是平穩(wěn)的(這里是嚴(yán)格意義上的平穩(wěn))，那么這個概率密度函數(shù)和時間無關(guān)；如果不是平穩(wěn)的，這個概率密度函數(shù)可能和時間有關(guān)。因此，一般來說，對于一個隨機(jī)過程s(t)(t∈R，0≤s(t)≤1)來說，利用fs(x，t)，t∈R表示其概率密度函數(shù)，則如果是嚴(yán)格平穩(wěn)的隨機(jī)過程，fs(x，t)，t∈R和t無關(guān)，即不隨時間變化而變化，因此嚴(yán)格平穩(wěn)的情況下fs(x，t)＝fs(x)。
如果一個信號s(t)不滿足條件t∈R，0≤s(t)≤1，那么需要進(jìn)行規(guī)一化使得其滿足該條件。如果s(t)實際的取值范圍是
，規(guī)一化后的信號sn(t)如公式3所示 sn(t)＝s(t)/Smax(3) 相應(yīng)地，要從規(guī)一化的值還原到實際的值(逆規(guī)一化)。計算公式如公式4所示 s(t)＝Smax sn(t)(4) 根據(jù)概率密度函數(shù)的定義，對于任何t，有公式5所示的如下屬性 并且，fs(x，t)≥0 (5) 對于滿足信號幅值小于等于1的非負(fù)值信號，滿足公式6 fs(x，t)＝0，x＜0或者x＞1 (6) 也就是說，信號值大于1或者小于0是不可能的，因此信號在大于1或者小于0的范圍內(nèi)的分布概率為零。
作為一個自然推論，對于任何t，有公式7所示的如下屬性 按照概率密度函數(shù)的定義，對于很小的區(qū)間長度δ和區(qū)間
上一點(diǎn)x0來說，有公式8所示的如下屬性，其中符號Prob表示概率(Probability) fs(x0，t)δ≈Prob{x0≤s(t)≤x0+δ}(8) 或者等效公式9所示 公式8的直觀意義是說，在時刻t，亮度信號落在區(qū)間[x0，x0+δ]的概率近似等于fs(x0，t)δ；或者公式9的直觀意義是說，亮度信號落在區(qū)間的概率近似等于fs(x0，t)δ。
這其實是一種把連續(xù)概率密度函數(shù)變成離散概率密度的方法。視頻亮度信號的概率分布密度函數(shù)離散化形式定義為該視頻的亮度直方圖，因此，由連續(xù)概率密度，通過這種離散化就可以得到信號的亮度直方圖。
對于規(guī)一化的亮度信號，可以把
區(qū)間等分成N個子區(qū)間，每個子區(qū)間的長度是1/N。第k(k＝0，1，2，....，N-1)個子區(qū)間是[k/N，(k+1)/N]。如果N足夠大，1/N足夠小，那么根據(jù)公式9得到公式10 于是形成一個可以用集合11表示的概率序列(sequence) 如果信號還原到其非規(guī)一化的信號空間中，比如在視頻通信中通常亮度信號取0-255的整數(shù)，共256級亮度。當(dāng)然可以一般化為2D級亮度的情況。這個時候，那么需要把
線性映射成集合{0，1，2，3，...，2D-2，2D-1}。每個子區(qū)間相應(yīng)擴(kuò)大2D倍，成為(1/N)2D。于是相應(yīng)的概率序列變成集合12所示 根據(jù)公式7、公式9，顯然有公式13 集合12所示序列即為亮度信號s(t)的直方圖，顯然直方圖是可以由信號亮度的概率密度函數(shù)直接得到的，反過來也可以由直方圖經(jīng)過處理得到信號的亮度概率密度函數(shù)。
例如256級亮度信號直方圖如圖5所示，其中h(0)＝0、h(1)＝0....h(64)＝0.005、h(65)＝0.006.....h(96)＝0.01.....h(128)＝0.015.....h(190)＝0.006、h(191)＝0.005、h(192)＝0.001、h(193)＝0...h(255)＝0。
二、亮度信號亮度直方圖的獲取 現(xiàn)有技術(shù)中由很多獲取亮度信號亮度直方圖的方法，對于一個已知的亮度信號，在視頻信號的情況下，視頻分成一幀一幀連續(xù)的圖像。每一幀圖像(或者其中的某個連續(xù)的區(qū)域，比如其中的一個景物等)可以看成是平穩(wěn)的隨機(jī)信號(在二維圖像的情況下，也叫做隨機(jī)場random field)。對于這幀平穩(wěn)的圖像(或者其中的平穩(wěn)區(qū)域)都可以用現(xiàn)有的技術(shù)獲得其亮度直方圖，具體獲取的方法為本領(lǐng)域技術(shù)人員所熟知。
總之，對于輸出亮度信號，可以獲得集合12所示的亮度直方圖，進(jìn)一步因為是平穩(wěn)的，其亮度分布概率密度函數(shù)和時間變量無關(guān)，因此相應(yīng)的概率序列變成集合14所示 對于本發(fā)明來說，因為需要確定其Gamma特性參數(shù)的給定Gamma環(huán)節(jié)或者多個給定Gamma環(huán)節(jié)的級聯(lián)組合的Gamma特性參數(shù)是不隨時間變化的(即使有變化，也是因為產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定造成緩慢的時間飄移)，因此，我們只要利用輸入亮度信號在某一時間段內(nèi)的信息(對應(yīng)于上述的平穩(wěn)圖像幀或者其平穩(wěn)區(qū)域)來確定Gamma特性參數(shù)就可以了。
三、從亮度直方圖獲得亮度分布概率密度函數(shù) 根據(jù)14則有 對于均勻分布在
區(qū)間上的N個點(diǎn)可以得到函數(shù)fr(x)在這些點(diǎn)上的數(shù)值， 這些離散點(diǎn)在坐標(biāo)系r軸上的位置如圖6所示，如果N足夠大(一般可以對于256級亮度做到N＝256，已經(jīng)足夠大了)，那么可以通過數(shù)據(jù)插值(interpolation)或者擬合(fitting)方式得到輸出亮度分布概率密度的表達(dá)式，該表達(dá)式可以表示為公式16所示的多項式(包括多項式樣條函數(shù)) fr(r)＝cdrd+cd-1rd-1+cd-2rd-2+.....+c1r+c0(16) 多項式16中涉及到d+1個系數(shù)，分別為cd，cd-1，cd-2，.....，c0. 作為一個實施例，以采用最小二乘(Least Squares)擬合方法為例，首先構(gòu)造矩陣R，向量f，然后按照標(biāo)準(zhǔn)公式17計算向量c，得到的系數(shù)cd，cd-1，cd-2，.....，c0 c＝(RTR)-1RTf(17) 其中 c＝[c0，c1，......，cd]T
因此，一旦按照式17計算出了系數(shù)向量c＝[c0，c1，......，cd]T，就可以計算出在任意給定r數(shù)值下的函數(shù)值fr(r)。
四、亮度信號的連續(xù)高階統(tǒng)計量及其計算 高階統(tǒng)計量，又叫做高階統(tǒng)計量(higher order moments，HOM，也稱高階矩)，對于隨機(jī)信號s(t)，的高階統(tǒng)計量的具體定義是 p階原點(diǎn)矩如公式18所示 其中msp表示信號s的第p階高階統(tǒng)計量，fs(s)表示亮度信號s的分布概率密度函數(shù)，p為階數(shù)。
顯然，有公式19 ms0＝1(19) 并且，均值(mean)其實就是一階原點(diǎn)矩。
p階中心矩 顯然，一般意義上，方差就是二階中心矩，當(dāng)p＞2，p階中心矩就稱為高階統(tǒng)計量。
由上述描述可知，對于一個給定的亮度信號，其高階統(tǒng)計量可以通過如下步驟計算 第一步首先獲取其亮度直方圖； 第二步從亮度直方圖獲取用多項式近似表示的亮度分布概率密度函數(shù)； 第三步按照公式18或者公式20，同過數(shù)值積分的方法分別計算原點(diǎn)矩和中心矩。
另外，在計算精度要求不高的情況下，也可以直接由直方圖計算高階統(tǒng)計量，具體方法如下 因為按照積分的近似表達(dá)式有 即公式21，利用直方圖直接計算高階統(tǒng)計量的近似公式 其中N表示直方圖的柱數(shù)，p為階數(shù)，s為亮度信號值，hs(k)為亮度信號直方圖。
同理，有公式22 在精度要求不是很高的情況下，可以利用公式21和公式22直接通過亮度直方圖來計算信號的高階統(tǒng)計量。
對于滿足規(guī)一化條件的亮度信號，從公式19和公式20可以看出，亮度信號都是小于1的非負(fù)數(shù)，并且對于同一個亮度信號而言，有下述不等式23和24成立 ms0≥ms1≥...............≥msp≥msp+1≥..........................(23) cs0≥cs1≥...............≥csp≥csp+1≥..........................(24) 并且隨著階數(shù)p的增大，序列ms0，ms1，...............，msp，msp+1，..........................和cs0，cs1，...............，csp，csp+1，..........................按照近似幾何級數(shù)的規(guī)律遞減并且趨近于零，即 limp→+∞msp＝0(25) limp→+∞csp＝0(26) 這個屬性很重要，說明高階統(tǒng)計量隨著階數(shù)增高遞減，趨向于零。從而在后面的推理中，可以根據(jù)這個性質(zhì)，把高于一定階數(shù)的輸入信號的高階統(tǒng)計量忽略不計，作為零處理。從而可以把需要求解的未知數(shù)控制在一定的數(shù)量，而方程的數(shù)量可以有任意多個，因此只要構(gòu)造了足夠多的方程，就可以求解所有的未知數(shù)，從而獲得Gamma特性參數(shù)和輸入信號的所有不為零(即沒有小到一定門限以下而沒有被忽略為零的)的高階統(tǒng)計量。
因此，當(dāng)p大于某個正整數(shù)T之后，可以認(rèn)為高階統(tǒng)計量等于零。
五、Gamma環(huán)節(jié)的輸入、輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量之間的內(nèi)在數(shù)量關(guān)系 用y＝g(x；p)，p＝[p1，p2，...，pM]T表示單Gamma環(huán)節(jié)或多Gamma環(huán)節(jié)的級聯(lián)等效環(huán)節(jié)的Gamma特性函數(shù)關(guān)系式，其中p＝[p1，p2，...，pM]T是一個參數(shù)向量，一般情況下由M個參數(shù)組成，這些參數(shù)的全部或者部分是需要確定的。
按照這個很一般的形式，Gamma特性函數(shù)幾乎可以是任何形式的函數(shù)，只要滿足連續(xù)的條件，而且一般來說，Gamma特性函數(shù)還是光滑可導(dǎo)的，至少是分段光滑可導(dǎo)的，因此假設(shè)其關(guān)于變量x的導(dǎo)數(shù)存在是合理的。用如下符號表示 并且，Gamma特性函數(shù)還應(yīng)該滿足 g(1；p)＝1(28) 一般來說，用多項式函數(shù)表示Gamma特性函數(shù)，其中各系數(shù)即為需要確定的Gamma特性參數(shù) 其中pi為需要確定的伽瑪特性參數(shù)，i＝1、2...M，M表示多項式的次數(shù)，x表示自變量，對應(yīng)于輸入亮度信號的亮度；常數(shù)項之所以是

是由條件28決定的。
用e(t)和r(t)分別表示輸入和輸出亮度信號，那么各自對應(yīng)的概率密度函數(shù)是fe(x，t)和fr(x，t)。
并且 r(t)＝g(e(t)；p)，p＝[p1，p2，....，pM]T(30) 根據(jù)概率理論有 d(e；p)fr(r)＝fe(e)其中，r＝g(e；p)，e∈
(31) 其中e表示輸入亮度信號的亮度，r表示輸出亮度信號的亮度，d(e；p)表示伽瑪特性函數(shù)g(e；p)關(guān)于自變量e的一階導(dǎo)函數(shù)。
公式31可以用經(jīng)典的概率理論獲得，如果兩個隨機(jī)變量r、e各自有概率分布密度函數(shù)，而兩個變量之間通過一個函數(shù)g發(fā)生關(guān)聯(lián)，那么在兩者的概率分布密度函數(shù)和函數(shù)g三者之間有公式31所示的關(guān)系成立。該關(guān)系的推演屬于經(jīng)典概率內(nèi)容，這里從略。
高階統(tǒng)計量或者高階統(tǒng)計量都來自一階矩和二階矩。對于一個物體，都可以計算其重心(center of gravity)或者質(zhì)心(center of mass)，其實這就是一階矩。同樣，可以計算其轉(zhuǎn)動慣量(rotational inertia，物理上通常用I表示)，轉(zhuǎn)動慣量是一種二階距。對于隨機(jī)變量，可以按照公式(18)和(20)計算一系列量，叫做高階統(tǒng)計量，本來是沒有物理意義的。但是在一階和二階的情況下，計算公式和物理上計算重心和轉(zhuǎn)動慣量的公式相似，(18)，(20)中的被積分變量s相當(dāng)于物體上某個體積微元的坐標(biāo)，而概率分布密度函數(shù)相當(dāng)于物質(zhì)密度分布函數(shù)。因此，從物理上借用了高階統(tǒng)計量這個名詞，高階統(tǒng)計量在信息處理技術(shù)中得到廣泛的應(yīng)用。因為在早期的經(jīng)典隨機(jī)過程研究中，一般只對信號的一階二階矩進(jìn)行研究，信號很多屬性其實無法得到深刻反映和描述。一個系統(tǒng)的輸入輸出信號之間的很多關(guān)系通過高階統(tǒng)計量可以得到揭示，因此高階統(tǒng)計量適合作為橋梁來溝通一個系統(tǒng)的輸入和輸出。信息處理的普遍問題歸納起來無非就是對于一個系統(tǒng)輸入、輸出和系統(tǒng)屬性參數(shù)三種量之中已知一種、或者兩種，來求另外的兩種或者一種。
高階統(tǒng)計量在本發(fā)明中的作用是通過公式31把輸入信號和輸出信號的高階統(tǒng)計量關(guān)聯(lián)起來。同時利用屬性25、26建立方程，求解Gamma特性參數(shù)。
六、根據(jù)輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量確定Gamma特性參數(shù)的方法 由31出發(fā)，用微分形式表示為32 d(e；p)fr(r)de＝fe(e)de(32) 其中de表示變量e的微分。因為r＝g(e；p)，所以即33 dr＝d(e；p)de (33) 由于dr是變量r的微分，于是32就變成34 fr(r)dr＝fe(e)de (34) 以上32、33式用了微分的基本關(guān)系，目的是推出關(guān)系35，從而把輸入信號和輸出信號的高階統(tǒng)計量，Gamma參數(shù)三者之間的關(guān)系建立起來。
結(jié)合高階統(tǒng)計量，對于第q階矩，于是有35 為表述方便起見，引入一個輔助變量于是，經(jīng)過一些數(shù)學(xué)處理，得到36 其中系數(shù)b(q)0，b(q)1，............，b(q)mq-1，b(q)mq滿足37所示遞推關(guān)系
或者等價地表示成38 對于i＝0，1，2，..............，M(q+1)(38) 其中函數(shù)min(M，i)表示取M、i中的最小值；Max(i-Mq，0)表示取i-Mq、0中的最大值。
顯然，對于q＝0，1，2，.........，b(q)0，b(q)1，............，b(q)Mq-1，b(q)Mq，完全由Gamma特性參數(shù)決定。
在q＝0，1的簡單情形下，可以通過觀察得到39和40 b(0)0＝1(39) b(1)0＝p0，b(1)1＝p1，............，b(1)M-1＝pM-1，b(1)M＝pM(40) 因此，按照這個初始條件39和40，就可以用遞推關(guān)系得到對于任意q的表達(dá)式。
所以經(jīng)過數(shù)學(xué)分析，可以得到如下的一般形式 結(jié)合36可以得到數(shù)學(xué)模型42 其中mrq表示輸出亮度信號的第q階統(tǒng)計量，整數(shù)q＝0，1，2，3...；Mei表示輸入亮度信號的第i階統(tǒng)計量，整數(shù)i＝0，1，2，3...；pk1，pk2，......，pkq表示伽瑪特性函數(shù)的系數(shù)，其中整數(shù)k1，k2，....，kq為求和式中的啞元(dummies)；Mq是M和q的乘積。
等式左邊是輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量，根據(jù)前述內(nèi)容可以計算出來，因此是已知量。
將42看成是一個含有未知數(shù)的方程，那么其中的未知數(shù)是兩類 第一類是需要確定的Gamma特性參數(shù)； 第二類是輸入亮度信號的各個高階統(tǒng)計量。
因為輸入信號是不知道的，因此它們的高階統(tǒng)計量也是未知數(shù)。這個方程是高度非線性的，最外層的每個求和項都是關(guān)于未知數(shù)p1，p2，p3，...，pM的q次乘式，因此相當(dāng)于一個q次代數(shù)方程。
前面已經(jīng)分析過，對于輸入亮度信號的高階統(tǒng)計量，當(dāng)階數(shù)大于某個正整數(shù)T-之后，可以認(rèn)為后面?zhèn)€各個高階統(tǒng)計量都非常接近零，可以認(rèn)為是零。那么對于第二類未知數(shù)，只要考慮前0，1，2，...，T階即可，也就是說，共有T+1個第二類未知數(shù)需要求解。
第一類未知數(shù)有M個，于是共有未知數(shù)M+T+1個。因此，需要至少M(fèi)+T+1個方程來形成聯(lián)立方程組從而求得唯一解。因為有實際物理意義，方程組一定有解。
于是對于公式42，令q＝1，2，3，4，...，M+T+1，從而得到需要的M+T+1個方程。按照代數(shù)理論，當(dāng)代數(shù)方程的次數(shù)高于5次，就不一定存在解析解，即不能獲得解的表達(dá)式。在這種情況下，必須借助數(shù)值分析技術(shù)中的非線性方程組的數(shù)值解法來求得一個解。
總之，在建立了方程組之后，利用現(xiàn)有技術(shù)可以獲得方程組的解。
式36是基本的方程形式，但是不方便應(yīng)用，因為存在中間變量b(q)k。該組中間變量通過遞推關(guān)系37依賴于Gamma特性參數(shù)。因此，實際上，按照式37一步步往回推演，可以得到關(guān)于Gamma特性參數(shù)的一組方程。也就是得到式41，把中間變量b(q)k全部用Gamma參數(shù)表示出來。因此，最終得到式42，一個完全不含有中間變量的方程，通過式37-41的推理，從基本方程形式36中消去了中間變量，得到了一個只包含于Gamma特性參數(shù)和輸入信號0-Mq階高階統(tǒng)計量作為未知數(shù)的方程組。
利用上述原理，本發(fā)明為解決現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，基于輸出視頻信號的亮度信號的亮度直方圖，提出一種單Gamma環(huán)節(jié)或多個級聯(lián)的Gamma環(huán)節(jié)對應(yīng)的等效環(huán)節(jié)的Gamma特性參數(shù)獲取方法，在不具備任何對應(yīng)的輸入視頻信號相關(guān)知識的情況下，根據(jù)輸出亮度信號測量視頻信號經(jīng)過的單個Gamma環(huán)節(jié)或者多個Gamma環(huán)節(jié)的級聯(lián)組合對應(yīng)的Gamma特性參數(shù)，本發(fā)明將這種獲取方法稱為全盲Gamma特性參數(shù)獲取方法。
如圖7所示，本發(fā)明第一種Gamma環(huán)節(jié)的Gamma特性參數(shù)獲取方法包括如下步驟 步驟S101、獲取Gamma環(huán)節(jié)輸出亮度信號的亮度直方圖； 本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員可以通過多種現(xiàn)有技術(shù)方便獲取Gamma環(huán)節(jié)輸出亮度信號的亮度直方圖，亮度直方圖可以用序列{hr(k)，k＝0，1，2...，N-1}表示，例如256級亮度信號直方圖如圖5所示，其中h(0)＝0、h(1)＝0....h(64)＝0.005、h(65)＝0.006.....h(96)＝0.01.....h(128)＝0.015.....h(190)＝0.006、h(191)＝0.005、h(192)＝0.001、h(193)＝0...h(255)＝0。
步驟S102、根據(jù)所述亮度直方圖確定所述輸出亮度信號的亮度分布概率密度函數(shù)； 通過公式14-17，利用步驟S101中獲得的亮度直方圖確定所述輸出亮度信號的亮度分布概率密度函數(shù)。
步驟S103、根據(jù)所述亮度分布概率密度函數(shù)計算所述輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量； 通過公式18-20，可以根據(jù)前述步驟得到的亮度分布概率密度函數(shù)的多項表達(dá)式16，計算出輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量。
步驟S104、根據(jù)兩個通過設(shè)定函數(shù)相關(guān)聯(lián)的變量的微分的數(shù)學(xué)關(guān)系，建立輸入信號和輸出信號的高階統(tǒng)計量、Gamma參數(shù)三者之間的數(shù)學(xué)模型，從而確定Gamma環(huán)節(jié)的Gamma特性參數(shù)。
如圖8所示，步驟S102具體包括如下步驟 S1021、獲得輸出亮度信號的亮度分布概率密度函數(shù)的亮度信號各離散采樣值對應(yīng)的亮度分布概率密度函數(shù)值； 根據(jù)前述亮度直方圖與亮度分布概率密度函數(shù)值之間的近似關(guān)系(具體見公式3-13的推導(dǎo))，在認(rèn)為信號平穩(wěn)的情況下，通過公式15，利用步驟S202中得到的亮度直方圖，可以獲得輸出亮度信號的亮度分布概率密度函數(shù)的各亮度信號值對應(yīng)的亮度分布概率密度函數(shù)值。
S1022、利用具有一般性的多項式表達(dá)式16表示亮度分布概率密度函數(shù)； S1023、利用步驟S1021中獲得的各亮度信號值對應(yīng)的亮度分布概率密度函數(shù)值，計算該表達(dá)式16中的系數(shù)。
可以通過現(xiàn)有數(shù)學(xué)方法進(jìn)行計算，例如前面給出的最小二乘擬合方法，見公式17。
當(dāng)然，最小二乘是最常用方法，但是不是唯一方法。在經(jīng)典的計算數(shù)學(xué)方法中，還可以用多種插值方法。甚至可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來訓(xùn)練來得到系數(shù)。
應(yīng)該說明，本發(fā)明在描述中，為了描述方便采用了均勻間隔的N個離散采樣值，間隔為1/N。但是這個條件不是必需的，完全可以采用非均勻間隔的N個離散采樣值。離散采樣值對應(yīng)的函數(shù)值，由直方圖直接得到。
如圖9所示，步驟S104具體包括如下步驟 S1041、用如下具有一般性的多項式函數(shù)表示Gamma環(huán)節(jié)的Gamma特性函數(shù)，即公式29所示 其中pi為需要確定的伽瑪特性參數(shù)，i＝1、2...M，M表示多項式的次數(shù)，x表示自變量，對應(yīng)于輸入亮度信號的亮度； S1042、根據(jù)概率理論得出公式31，通過公式32-42的推導(dǎo)，建立輸入亮度信號的高階統(tǒng)計量、輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量與Gamma特性函數(shù)多項式中各系數(shù)的如下數(shù)學(xué)模型，即42 其中mrq表示輸出亮度信號的第q階統(tǒng)計量，整數(shù)q＝0，1，2，3...；Mei表示輸入亮度信號的第i階統(tǒng)計量，整數(shù)i＝0，1，2，3...Mq；pk1，pk2，......，pkq表示伽瑪特性函數(shù)的系數(shù)，其中整數(shù)k1，k2，....，kq為求和式中的啞元；M表示伽瑪特性函數(shù)的次數(shù)； S1043、當(dāng)分別令數(shù)學(xué)模型42中q＝1，2，3，4，....，M+T+1時，等式左邊為步驟S103中求出的輸出信號的高階統(tǒng)計量，由此可以組成M+T+1個方程； S1044、對該非線性方程組求解獲得29式中的各系數(shù)值。
如前所述，在計算精度要求不高的情況下，還可以直接通過亮度信號直方圖計算高階統(tǒng)計量，具體方法如圖10所示，為本發(fā)明提供的第二種Gamma環(huán)節(jié)的Gamma特性參數(shù)獲取方法，包括如下步驟 步驟S201、獲取Gamma環(huán)節(jié)輸出亮度信號的亮度直方圖； 步驟S202、根據(jù)所述亮度直方圖近似計算所述輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量； 通過前述公式21-26近似計算。
步驟S203、根據(jù)所述輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量確定Gamma環(huán)節(jié)的Gamma特性參數(shù)。
如果輸入亮度信號的統(tǒng)計特性是知道的，因此其亮度概率密度分布函數(shù)是已知的，從而其各個高階統(tǒng)計量都是已知的，不需要求解。
因此，只有Gamma特性參數(shù)p1，p2，p3，...，pM作為未知數(shù)需要求解。這樣，只需要M個方程就夠了。我們對于(42)，令q＝1，2，3，4，....，M，取M個方程形成聯(lián)立方程組，從而通過求解該方程組確定Gamma特性參數(shù)p1，p2，p3，...，pM。
本發(fā)明在不能對于輸入亮度信號進(jìn)行直接測量的情況下，僅僅根據(jù)輸出亮度信號及其亮度分布概率密度函數(shù)和高階統(tǒng)計量來確定未知Gamma環(huán)節(jié)或者多個Gamma環(huán)節(jié)級聯(lián)組合的Gamma特性參數(shù)。
如圖11所示，為實現(xiàn)上述方法，本發(fā)明還提供一種伽瑪環(huán)節(jié)的伽瑪特性參數(shù)獲取裝置100，包括 第一模塊101，獲取伽瑪環(huán)節(jié)輸出亮度信號的亮度直方圖； 第二模塊102，根據(jù)所述亮度直方圖計算所述輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量； 第三模塊103，根據(jù)所述輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量確定伽瑪環(huán)節(jié)的伽瑪特性參數(shù)。
如圖12所示，為實現(xiàn)第一種較為精確的獲取方法，所述第二模塊102具體包括 函數(shù)確定子模塊1021，根據(jù)所述亮度直方圖確定所述輸出亮度信號的亮度分布概率密度函數(shù)； 高階統(tǒng)計量確定子模塊1022，根據(jù)所述亮度分布概率密度函數(shù)確定所述輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量。
如圖13所示，如果不知道輸入亮度信號的任何特性，所述第三模塊具體103的一種具體結(jié)構(gòu)包括 第一數(shù)學(xué)模型生成子模塊10311，用如下多項式函數(shù)表示伽瑪環(huán)節(jié)的伽瑪特性函數(shù)，則其中pi為需要確定的伽瑪特性參數(shù) 其中pi為需要確定的伽瑪特性參數(shù)，i＝1、2...M，M表示多項式的次數(shù)，x表示自變量，對應(yīng)于輸入亮度信號的亮度； 根據(jù)輸入亮度信號的高階統(tǒng)計量mie、輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量mrq與伽瑪特性函數(shù)多項式中各系數(shù)的內(nèi)在數(shù)學(xué)關(guān)系，生成如下數(shù)學(xué)模型 其中mrq表示輸出亮度信號的第q階統(tǒng)計量，整數(shù)q＝0，1，2，3...；Mei表示輸入亮度信號的第i階統(tǒng)計量，整數(shù)i＝0，1，2，3...Mq；pk1，pk2，......，pkq表示伽瑪特性函數(shù)的系數(shù)，其中整數(shù)k1，k2，....，kq為求和式中的啞元；M表示伽瑪特性函數(shù)的次數(shù)； 第一方程組生成子模塊10312，分別令所述數(shù)學(xué)模型中q＝1，2，3，4，....，M+T+1后，生成M+T+1個方程； 第一計算子模塊10313，求解M+T+1個方程組成的非線性方程組的解，獲得各伽瑪特性參數(shù)值。
如圖14所示，如果可以根據(jù)輸入亮度信號的特性獲知輸入亮度信號的高階統(tǒng)計量mie，則所述第三模塊103的另一種具體結(jié)構(gòu)包括 第二獲取子模塊10321，獲取輸入亮度信號的各高階統(tǒng)計量mie； 第二生成子模塊10322，用如下多項式函數(shù)表示伽瑪環(huán)節(jié)的伽瑪特性函數(shù)，則其中pi為需要確定的伽瑪特性參數(shù) 其中pi為需要確定的伽瑪特性參數(shù)，i＝1、2...M，M表示多項式的次數(shù)，x表示自變量，對應(yīng)于輸入亮度信號的亮度； 根據(jù)輸入亮度信號的高階統(tǒng)計量mie、輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量mrq與伽瑪特性函數(shù)多項式中各系數(shù)的內(nèi)在數(shù)學(xué)關(guān)系，生成如下數(shù)學(xué)模型 其中mrq表示輸出亮度信號的第q階統(tǒng)計量，整數(shù)q＝0，1，2，3...；Mei表示輸入亮度信號的第i階統(tǒng)計量，整數(shù)i＝0，1，2，3...Mq；pk1，pk2，......，pkq表示伽瑪特性函數(shù)的系數(shù)，其中整數(shù)k1，k2，....，kq為求和式中的啞元；M表示伽瑪特性函數(shù)的次數(shù)； 第二方程組生成子模塊10323，分別連接所述第二獲取子模塊和第二數(shù)學(xué)模型生成子模塊，將輸入亮度信號的各高階統(tǒng)計量mie帶入所述數(shù)學(xué)模型，并相應(yīng)令q＝1，2，3，4，....，M后，形成M個方程； 第二計算子模塊10324，求解所述生成子模塊生成的M個方程組成的非線性方程組的解，獲得各伽瑪特性參數(shù)值。
如圖15所示，圖12中的函數(shù)確定子模塊1021的一種具體結(jié)構(gòu)包括 第一單元10211，根據(jù)輸出亮度信號的亮度直方圖得到設(shè)定亮度信號對應(yīng)的近似亮度分布概率密度函數(shù)值； 第二單元10212，對所述設(shè)定亮度信號對應(yīng)的近似亮度分布概率密度函數(shù)值進(jìn)行插值和數(shù)據(jù)擬合處理獲得近似的亮度分布概率密度函數(shù)。
本發(fā)明提供的上述技術(shù)方案可以在任何一個視頻終端中實現(xiàn)，視頻終端中包括硬件形式的實體(當(dāng)然其中運(yùn)行的程序?qū)儆谲浖?，也可以包括軟件處理環(huán)節(jié)(運(yùn)行于計算機(jī)上的程序，當(dāng)然需要結(jié)合部分硬件外部設(shè)備比如攝像頭等)。對于硬件形式的終端，其核心是各種集成電路。外圍電路主要負(fù)責(zé)視頻信號的前后處理。
對于本發(fā)明方案，可以將圖11所示的裝置結(jié)構(gòu)作為視頻終端的外圍電路，先行根據(jù)輸入的亮度信號獲取Gamma參數(shù)，然后將Gamma參數(shù)輸入給具體負(fù)責(zé)Gamma校正的部分電路，現(xiàn)有技術(shù)中有很多方法實現(xiàn)Gamma校正的部分電路，都可以基于本發(fā)明獲得的Gamma函數(shù)參數(shù)實現(xiàn)校正。
圖11所示的裝置利用現(xiàn)有商用的硬件集成電路芯片來實現(xiàn)，其中的部分計算環(huán)節(jié)，同樣可以使用硬件集成電路實現(xiàn)，例如 對于高階統(tǒng)計量的計算，主要需要用到積分計算，對于計算積分，積分器(integrator)是非常常用的典型集成電路之一，因此對于計算高階統(tǒng)計量，有大量商用集成電路芯片可以選擇。積分器芯片在使用的時候，需要制定被積分函數(shù)的形式，因此，在本發(fā)明中，需要通過芯片電路的配置功能指定被積分函數(shù)形式和具體參數(shù)； 對于直方圖的計算，也可以借助商用集成電路實現(xiàn)。因為直方圖計算是基本的圖像處理功能之一，很多視頻通信的外圍電路，都提供這樣的功能。尤其在數(shù)碼相機(jī)行業(yè)，存在進(jìn)行多功能處理的芯片，包括直方圖統(tǒng)計、均衡、圖像增強(qiáng)和運(yùn)動模糊處理等。在本發(fā)明中，可以借助這些電路來進(jìn)行直方圖的計算。
顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對本發(fā)明進(jìn)行各種改動和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權(quán)利要求及其等同技術(shù)的范圍之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動和變型在內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種伽瑪環(huán)節(jié)的伽瑪特性參數(shù)獲取方法，其特征在于，包括如下步驟
獲取伽瑪環(huán)節(jié)輸出亮度信號的亮度直方根據(jù)所述亮度直方圖計算所述輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量；
根據(jù)所述輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量確定伽瑪環(huán)節(jié)的伽瑪特性參數(shù)。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，先根據(jù)所述亮度直方圖確定所述輸出亮度信號的亮度分布概率密度函數(shù)，再根據(jù)所述亮度分布概率密度函數(shù)計算所述輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量。
3.如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述的根據(jù)所述輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量確定伽瑪環(huán)節(jié)的伽瑪特性參數(shù)的方法具體包括如下步驟
用如下多項式函數(shù)表示伽瑪環(huán)節(jié)的伽瑪特性函數(shù)
其中pi為需要確定的伽瑪特性參數(shù)，i＝1、2...M，M表示多項式的次數(shù)，x表示自變量，對應(yīng)于輸入亮度信號的亮度；
根據(jù)伽瑪環(huán)節(jié)的輸入亮度信號的亮度分布概率密度函數(shù)fe(x)、輸出亮度信號的亮度分布概率密度函數(shù)fr(x)以及伽瑪特性函數(shù)y＝g(x；p)，e∈
三者之間的如下關(guān)系式
d(e；p)fr(r)＝fe(e)，r＝g(e；p)，e∈
；
其中e表示輸入亮度信號的亮度，r表示輸出亮度信號的亮度，d(e；p)表示伽瑪特性函數(shù)g(e；p)關(guān)于自變量e的一階導(dǎo)函數(shù)；
得到輸入亮度信號的高階統(tǒng)計量mei、輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量mrq與伽瑪特性函數(shù)各系數(shù)的如下數(shù)學(xué)模型
其中mrq表示輸出亮度信號的第q階統(tǒng)計量，整數(shù)q＝0，1，2，3...；Mei表示輸入亮度信號的第i階統(tǒng)計量，整數(shù)i＝0，1，2，3...Mq；pk1，pk2，......，pkq表示伽瑪特性函數(shù)的系數(shù)，其中整數(shù)k1，k2，....，kq為求和式中的啞元；M表示伽瑪特性函數(shù)的次數(shù)；
利用所述數(shù)學(xué)模型獲得各伽瑪特性參數(shù)值。
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于所述利用所述數(shù)學(xué)模型獲得各伽瑪特性參數(shù)值的方法為
分別令所述數(shù)學(xué)模型中q＝1，2，3，4，....，M+T+1后，形成M+T+1個方程，從而建立一個含有M+T+1個聯(lián)立方程的非線性方程組，然后通過求解該非線性方程組，獲得各伽瑪特性參數(shù)值。
5.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于如果可以獲取輸入亮度信號的各高階統(tǒng)計量me，則所述利用所述數(shù)學(xué)模型獲得各伽瑪特性參數(shù)值的方法為
將輸入亮度信號的各高階統(tǒng)計量mei帶入所述數(shù)學(xué)模型，并相應(yīng)令q＝1，2，3，4，....，M后，形成M個方程，從而建立一個含有M個聯(lián)立方程的非線性方程組，然后通過求解該非線性方程組，獲得各伽瑪特性參數(shù)值。
6.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述的根據(jù)所述亮度直方圖確定所述輸出亮度信號的亮度分布概率密度函數(shù)的方法包括如下步驟
根據(jù)輸出亮度信號的亮度直方圖得到設(shè)定亮度信號對應(yīng)的亮度分布概率密度函數(shù)的近似值；
對所述設(shè)定亮度信號對應(yīng)的亮度分布概率密度函數(shù)的近似值進(jìn)行插值和數(shù)據(jù)擬合處理獲得近似的亮度分布概率密度函數(shù)。
7.如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述的插值和數(shù)據(jù)擬合處理方法為最小二乘擬合法。
8.如權(quán)利要求2或6所述的方法，其特征在于，利用下述公式，根據(jù)所述亮度分布概率密度函數(shù)確定所述輸出亮度信號高階統(tǒng)計量
其中msp表示信號s的第p階高階統(tǒng)計量，fs(s)表示亮度信號s的分布概率密度函數(shù)，p為階數(shù)。
9.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，利用如下公式，近似根據(jù)所述亮度直方圖確定所述輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量
其中N表示直方圖的柱數(shù)，p為階數(shù)，s為亮度信號值，hs(k)為亮度信號直方圖。
10.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述伽瑪環(huán)節(jié)為單伽瑪環(huán)節(jié)或者多個單伽瑪環(huán)節(jié)級聯(lián)后的等效伽瑪環(huán)節(jié)。
11.一種伽瑪環(huán)節(jié)的伽瑪特性參數(shù)獲取裝置，包括
第一模塊，獲取伽瑪環(huán)節(jié)輸出亮度信號的亮度直方第二模塊，根據(jù)所述亮度直方圖計算所述輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量；
第三模塊，根據(jù)所述輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量確定伽瑪環(huán)節(jié)的伽瑪特性參數(shù)。
12.如權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，所述第二模塊具體包括
函數(shù)確定子模塊，根據(jù)所述亮度直方圖確定所述輸出亮度信號的亮度分布概率密度函數(shù)；
高階統(tǒng)計量計算子模塊，根據(jù)所述亮度分布概率密度函數(shù)確定所述輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量。
13.如權(quán)利要求11或12所述的裝置，其特征在于，所述第三模塊具體包括
第一數(shù)學(xué)模型生成子模塊，用如下多項式函數(shù)表示伽瑪環(huán)節(jié)的伽瑪特性函數(shù)，則其中pi為需要確定的伽瑪特性參數(shù)
其中pi為需要確定的伽瑪特性參數(shù)，i＝1、2...M，M表示多項式的次數(shù)，x表示自變量，對應(yīng)于輸入亮度信號的亮度；
根據(jù)輸入亮度信號的高階統(tǒng)計量mie、輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量mrq與伽瑪特性函數(shù)多項式中各系數(shù)的內(nèi)在數(shù)學(xué)關(guān)系，生成如下數(shù)學(xué)模型
其中mrq表示輸出亮度信號的第q階統(tǒng)計量，整數(shù)q＝0，1，2，3...；Mei表示輸入亮度信號的第i階統(tǒng)計量，整數(shù)i＝0，1，2，3...Mq；pk1，pk2，......，pkq表示伽瑪特性函數(shù)的系數(shù)，其中整數(shù)k1，k2，....，kq為求和式中的啞元；M表示伽瑪特性函數(shù)的次數(shù)；
第一方程組生成子模塊，分別令所述數(shù)學(xué)模型中q＝1，2，3，4，....，M+T+1后，生成M+T+1個方程；
第一計算子模塊，求解所述M+T+1個方程組成的非線性方程組的解，獲得各伽瑪特性參數(shù)值。
14.如權(quán)利要求11或12所述的方法，其特征在于，如果可以獲取輸入亮度信號的各高階統(tǒng)計量，則所述第三模塊具體包括
第二獲取子模塊，獲取輸入亮度信號的各高階統(tǒng)計量mie；
第二數(shù)學(xué)模型生成子模塊，用如下多項式函數(shù)表示伽瑪環(huán)節(jié)的伽瑪特性函數(shù)，則其中pi為需要確定的伽瑪特性參數(shù)
其中pi為需要確定的伽瑪特性參數(shù)，i＝1、2...M，M表示多項式的次數(shù)，x表示自變量，對應(yīng)于輸入亮度信號的亮度；
根據(jù)輸入亮度信號的高階統(tǒng)計量mie、輸出亮度信號的高階統(tǒng)計量mrq與伽瑪特性函數(shù)多項式中各系數(shù)的內(nèi)在數(shù)學(xué)關(guān)系，生成如下數(shù)學(xué)模型
其中mrq表示輸出亮度信號的第q階統(tǒng)計量，整數(shù)q＝0，1，2，3...；Mei表示輸入亮度信號的第i階統(tǒng)計量，整數(shù)i＝0，1，2，3...Mq；pk1，pk2，......，pkq表示伽瑪特性函數(shù)的系數(shù)，其中整數(shù)k1，k2，....，kq為求和式中的啞元；M表示伽瑪特性函數(shù)的次數(shù)；
第二方程組生成子模塊，分別連接所述第二獲取子模塊和第二數(shù)學(xué)模型生成子模塊，將輸入亮度信號的各高階統(tǒng)計量mie帶入所述數(shù)學(xué)模型，并相應(yīng)令q＝1，2，3，4，....，M后，形成M個方程；
第二計算子模塊，求解所述M個方程組成的非線性方程組的解，獲得各伽瑪特性參數(shù)值。
15.如權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，所述函數(shù)確定子模塊具體包括
第一單元，根據(jù)輸出亮度信號的亮度直方圖得到設(shè)定亮度信號對應(yīng)的近似亮度分布概率密度函數(shù)值；
第二單元，對所述設(shè)定亮度信號對應(yīng)的近似亮度分布概率密度函數(shù)值進(jìn)行插值和數(shù)據(jù)擬合處理獲得近似的亮度分布概率密度函數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明涉及視頻通信技術(shù)，提供一種伽瑪環(huán)節(jié)伽瑪特性參數(shù)的獲取方法及裝置，以解決現(xiàn)有技術(shù)中無法僅根據(jù)伽瑪環(huán)節(jié)的輸出亮度信號確定該環(huán)節(jié)伽瑪特性參數(shù)的問題。本發(fā)明技術(shù)方案利用了單個給定Gamma環(huán)節(jié)或者多個給定Gamma環(huán)節(jié)的級聯(lián)組合的輸入亮度信號和輸出亮度信號各自的高階統(tǒng)計量之間的內(nèi)在數(shù)量關(guān)系，從而根據(jù)伽瑪環(huán)節(jié)的輸出亮度信號確定該環(huán)節(jié)伽瑪特性參數(shù)，使得Gamma校正的應(yīng)用范圍能夠大大拓寬，特別能夠針對IPTV，數(shù)據(jù)會議，廣泛使用低端視頻輸入設(shè)備的公眾視頻通信提供好的Gamma校正功能，大大提高用戶體驗和服務(wù)質(zhì)量，進(jìn)一步提升這些業(yè)務(wù)的市場競爭力，為電信運(yùn)營商、服務(wù)提供商和設(shè)備廠商帶來巨大的經(jīng)濟(jì)效益。
文檔編號H04N9/69GK101132537SQ20061010991
公開日2008年2月27日 申請日期2006年8月22日 優(yōu)先權(quán)日2006年8月22日
發(fā)明者忠 羅 申請人:華為技術(shù)有限公司