专利名称：基于高阶统计模型的图像最优化显示方法专利类型：发明专利发明人：牛毅,李宜烜,石光明申请号：CN201710497220.3申请日：20170626公开号：CN107369138A公开日：20171121
摘要：本发明公开了一种基于高阶统计模型的图像最优化显示方法，主要解决现有高动态图像低动态映射时信息损失较大，易造成重要信息细节丢失的问题。其实现步骤为：1)统计待映射图像中像素点对的出现概率；2)定义降价显示过程中造成的对比度失真；3)根据像素点对的出现概率和降价显示过程中造成的对比度失真建立整体失真模型；4)定义最大的色调误差；5)通过高阶动态规划求解最小对比度失真，进而求取最优映射函数；6)根据最优化映射函数，完成映射操作。本发明可有效降低图像低动态映射时信息的损失，通过加入色调误差保护机制，确保重要语义信息的细节不会损失，且运算复杂度低并行性好，易于实时实现，可用于高动态图像的低动态映射及显示。
申请人：西安电子科技大学
地址：710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号
国籍：CN
代理机构：陕西电子工业专利中心
代理人：王品华
更多信息请下载全文后查看
因篇幅问题不能全部显示，请点此查看更多更全内容