高动态范围图像产生方法以及使用该方法的装置的制造方法【
技术领域：
】[0001]本发明涉及一种图像处理技术，特别涉及一种高动态范围图像产生方法以及使用该方法的装置。【
背景技术：
】[0002]高动态范围（HDR，High-Dynamic-Range)图像可显示从现实世界抓取的更大范围的亮度水平，从直射的阳光到微弱的星光。其通常针对相同的拍摄物体抓取不同曝光度的图像，并融合这些图像来产生高动态范围图像。非高动态范围相机以受限的曝光区间拍摄，造成在亮部及暗部损失细节。为了补偿这类的细节损失，高动态范围技术藉由在不同的曝光水平下拍摄并融合这些不同曝光水平下拍摄的图像，用以产生可表示更广色度范围的图像。然而，当在拍摄不同曝光水平下的图像的时间点之间，图像中有物体移动时，如上所述的图像融合会在移动物体的周围产生鬼影。此外，如果物体运动是在图像的过曝光区域(over-exposurearea)或低曝光区域（under-exposurearea)，由于在这些区域内信息全无（例如像素值为全1或者全〇)，无法计算运动的相关信息来消除鬼影。因此，本发明提出一种高动态范围图像产生方法以及使用该方法的装置，用以降低如上所述的缺点。【
发明内容】[0003]本发明的实施例提出一种由处理单元执行的高动态范围图像产生方法。此流程开始于取得第〇帧数据及第1帧数据。接着，计算第〇帧数据及第1帧数据间的第一运动向量，以及依据第一运动向量、拍摄第0帧数据与第1帧数据的时间间隔、以及拍摄第0帧数据与第2帧数据的时间间隔，预测第0帧数据及第2帧数据间的第二运动向量。接着，依据第二运动向量产生运动检测矩阵，其中的运动检测矩阵包含多个运动检测标志。取得第2帧数据。最后，依据运动检测标志融合第〇帧数据以及第2帧数据。[0004]本发明的实施例另提出一种高动态范围图像产生装置，包含相机模块控制器以及处理单元。相机模块控制器耦接于相机模块。处理单元通过相机模块控制器取得第0帧数据及第1帧数据；计算第0帧数据及第1帧数据间的第一运动向量；取得第2帧数据；依据第一运动向量、拍摄第〇帧数据与第1帧数据的时间间隔、以及拍摄第〇帧数据与第2帧数据的时间间隔，预测第〇帧数据及第2帧数据间的第二运动向量；依据第二运动向量产生运动检测矩阵，其中运动检测矩阵包含多个运动检测标志；以及依据运动检测标志融合第〇帧数据以及第2帧数据。[0005]本发明前述的高动态范围图像产生方法及装置利用运动物体在正常曝光条件(最佳曝光条件）下拍摄的多个帧（如第〇及第1帧）之间的运动向量预测在非正常曝光条件下的帧（如第2帧及第3帧）中该运动物体的移动后位置，以解决物体运动至无信息的低/过曝光区时无法计算运动向量的问题。此外，本发明还利用预测的运动向量计算的运动块的运动检测标志来参与HDRM流程中的帧融合，使得预测为倾向于运动的像素更倾向于取正常曝光帧的像素值，预测为倾向于不的像素更倾向于取低/高曝光帧的像素值，以消除鬼影并且避免低/过曝光区边界处运动物体的撕裂。【附图说明】[0006]图1是依据本发明实施例的运算装置的系统架构图。[0007]图2是依据本发明实施例由处理单元执行的高动态范围融合方法的方法流程图。[0008]图3是依据本发明另一实施例由处理单元执行的高动态范围融合方法的方法流程图。[0009]图4是依据本发明实施例的第0帧中每一块的直方图区间示意图。[0010]图5是依据本发明实施例的第0帧的直方图区间示意图。[0011]图6是依据本发明实施例的相邻四块示意图。[0012]图7是依据本发明实施例的第0帧数据与第2帧数据间及第0帧数据与第3帧数据间的运动向量预测示意图。[0013]图8是依据本发明实施例的部分低曝光运动检测矩阵。[0014]图9是依据本发明实施例的相邻四块示意图。[0015]【符号说明】[0016]110处理单元；130、150帧缓存区；[0017]140易失性存储器；170相机模块控制器；[0018]190相机模块；S210~S280方法步骤；[0019]S311~S399方法步骤；BinO~Binl6亮度区；[0020]V7~V9、C0~C4亮度值；[0021]Wp像素权重；W左上块中心点的权重；[0022]WUR右上块中心点的权重；[0023]下块中心点的权重；[0024]WLRS下块中心点的权重；[0025]E1下边；E2右边；[0026]E3上边；E4左边；[0027]D1像素Wp与下边E1间的距离；[0028]D2像素Wp与右边E2间的距离；[0029]D3像素Wp与上边E3间的距离；[0030]D4像素Wp与左边E4间的距离；[0031]F0第0帧数据；F1第1帧数据；[0032]F2第2帧数据；F3第3帧数据；[0033]700主体；[0034]MV(F0,F1)第0帧数据至第1帧数据间的移动向量；[0035]MV(F0，F2)第0帧数据至第2帧数据间的移动向量；[0036]MV(F0,F3)第0帧数据至第3帧数据间的移动向量；[0037]Atl拍摄第0帧数据及第1帧数据的时间间隔；[0038]At2拍摄第0帧数据及第2帧数据的时间间隔；[0039]At3拍摄第0帧数据及第3帧数据的时间间隔；[0040]Mp运动检测标志；[0041]]\V左上块中心点的运动检测标志代表；[0042]MUR右上块中心点的运动检测标志代表；[0043]下块中心点的运动检测标志代表；[0044]Mu右下块中心点的运动检测标志代表；[0045]B1下边；B2右边；[0046]B3上边；B4左边；[0047]D1运动检测标志Mp与下边B1间的距离；[0048]D2运动检测标志Mp与右边B2间的距离；[0049]D3运动检测标志Mp与上边B3间的距离；[0050]D4运动检测标志Mp与左边B4间的距离。【具体实施方式】[0051]以下说明为完成发明的优选实现方式，其目的在于描述本发明的基本精神，但并不用以限定本发明。实际的【
发明内容】必须参考之后的权利要求范围。[0052]必须了解的是，使用于本说明书中的"包含"、"包括"等词，用以表示存在特定的技术特征、数值、方法步骤、作业处理、元件和/或组件，但并不排除可加上更多的技术特征、数值、方法步骤、作业处理、元件、组件，或以上的任意组合。[0053]在权利要求中使用如"第一"、〃第二〃、〃第三〃等词是用来修饰权利要求中的元件，并非用来表示之间具有优先权顺序，先行关系，或者是一个元件先于另一个元件，或者是执行方法步骤时的时间先后顺序，仅用来区别具有相同名字的元件。[0054]图1是依据本发明实施例的运算装置的系统架构图。此系统架构可实施于桌上型计算机、笔记型计算机、平板计算机、手机、数字相机、数字录影机等，至少包含处理单元110。处理单元110可使用多种方式实施，例如以专用硬件电路或通用硬件（例如，单一处理器、具平行处理能力的多处理器、图形处理器或其他具运算能力的处理器），并且在执行固件或软件时，提供之后所描述的功能。处理单元110可通过相机模块控制器170控制相机模块190捕捉多个低动态范围帧（LDR，Low-Dynamic-Rangeframe)并存储在帧缓存区（framebuffer)130。相机模块190可包含图像传感器，例如，互补式金属氧化物半导体（complementarymetal-oxide-semiconductor，CMOS)、电荷親合元件（charge-coupleddevice，（XD)等传感器，用以感测由红、绿、蓝光强度所形成的图像，以及包含读取电子电路，用以从图像传感器搜集感测到的数据。处理单元110可从帧缓存器130取得至少三个低动态范围帧（LDRframe)，在一实施例中，前述至少三个LDR帧是12位，其中二个LDR帧是在最佳曝光设定（exposuresetting)下取得，由自动曝光算法（AE，AutomaticExposurealgorithm)计算而得，以下称第0帧、第1帧。由此须注意的是，第0帧或/以及第1帧取得时使用的曝光设定，包括快门速度（shutterspeed)、模拟增益（analoggain)以及数字增益（digitalgain)，这些设定参数也会记录在帧缓存器130或易失性存储器140。易失性存储器140,例如动态随机随取存储器（DRAM，DynamicRandomAccessMemory)，用以存储执行过程中需要的数据，例如，变量、数据表（datatables)等。另一个LDR帧为一个低曝光帧，以下称第2帧。再另一个LDR帧为一个高曝光帧，以下称第3帧。处理单元110使用高动态范围融合算法（HDRM，High-Dynamic-RangeMergingAlgorithm)融合第0、2、3当前第1页1 2 3 4 5