一种高效的多曝光图像分块融合方法

本发明属于图像处理，具体涉及一种高效的多曝光图像分块融合方法。

背景技术：

1、图像的动态范围可被定义为图像中可被表示的最大亮度与最小亮度的比值，图像的动态范围越大，所能显示的亮度范围越大，能表示的有效信息越多。高动态范围成像(high dynamic range,hdr)技术可获得动态范围更大的图像，hdr图像往往具有更高的对比度、更丰富的图像细节信息，这一技术被广泛应用于数字摄影、医学成像等领域。

2、目前，主要有两种获取hdr图像的方式：一是使用专业的硬件成像设备直接生成hdr图像，但相关设备费用昂贵，难以普及，且仍难以达到自然场景的真实动态范围；二是使用一张或多张低动态范围的图像，通过色调映射技术、多曝光图像融合技术等方法生成hdr图像。

3、其中多曝光图像融合技术中的多曝光图像分块融合算法能够生成效果较好的hdr图像。这一算法属于图像空间域的融合方法，引入了图像亮度平滑处理以去除了分块融合中带来的明显界限。相较于常见的拉普拉斯金字塔分解式多曝光融合算法，多曝光图像分块融合算法使用较少的数据源，运算相对简单，结构更优，能够节省一定的硬件资源，在应用上有较多的优势。

4、然而多曝光图像分块融合算法仍存在缺陷，主要存在以下问题：

5、(1)计算量、存储器访问量过大的问题：多曝光图像分块融合算法中，对一个图像块中某像素进行融合时，需要获取所有图像块对应位置像素的灰度值，同时计算相同数量的二维高斯函数值以进一步计算各对应位置像素的融合权重。而二维高斯函数值的计算涉及乘方、指数运算，导致算法的计算量、算法延时较大，将消耗大量计算资源。若提前计算并存储各像素所需二维高斯函数值，则需要存储9倍于总像素个数的二维高斯函数值，这将对存储空间造成较大压力；

6、(2)二维高斯函数值重复计算问题：由于各待融合像素所需的二维高斯函数值取决于待融合像素与各图像块中心之间的距离，不同位置的待融合像素所需的二维高斯函数值存在部分重合，对这些重合的二维高斯函数值的多次计算是非必要的重复计算，将显著增加计算延时和计算功耗。

技术实现思路

1、本发明为解决上述多曝光图像分块融合方法存在的问题，提出一种高效的多曝光图像分块融合方法，以期能有效减少算法的计算量、计算复杂度，并能提高计算速度，从而能有效减小融合方法部署于可编程逻辑器件需要占用的面积。

2、本发明为达到上述目的所采用的技术方案是：

3、本发明一种高效的多曝光图像分块融合方法的特点在于，包括以下步骤：

4、s1、获取q张曝光时间不同、分辨率为s×t、色彩标准为ycbcr的原始图像，并将每张原始图像分割为边长为n的个正方形的图像块；将每张原始图像中任意一个图像块记为第i行第j列的图像块，且

5、s2、统计原始图像中每个图像块的灰度分布，并根据原始图像中每个图像块的灰度分布，计算q张原始图像中同一位置图像块的信息熵，从而选择最大信息熵所对应的图像块，得到个最大信息熵图像块并组合为一张信息熵图像；将所述信息熵图像中每一个像素点的cb、cr两通道取值依次存储至s×t×2的三维色彩通道矩阵a中；

6、s3、计算信息熵图像中每个图像块的每个像素的融合权重；

7、s3.1、将信息熵图像中任意一个图像块记为v，将图像块v中任意一个像素点r的坐标记为(u,v)，u,v∈[0,n-1]；

8、s3.2、在信息熵图像中以图像块v为中心，并作为第0行第0列的图像块，从而划分一个维度为h×h的图像块区域，且h为奇数；将h×h图像块区域中任意一个图像块记为第p行第q列的图像块；且

9、s3.3、利用式(1)计算像素点r对于h×h图像块区域中第p行第q列图像块的(u,v)位置处像素点的融合权重wp,q(u,v)，从而得到信息熵图像中每个图像块的每个像素点的融合权重存储至n×n×h2的三维融合权重矩阵u中；

10、

11、式(1)中，gm,n(u,v)表示h×h图像块区域中以第m行第n列的图像块的中心像素点为中心的二维高斯函数在图像块v中(u,v)位置处的函数值，gp,q(u,v)表示h×h图像块区域中以第p行第q列的图像块的中心点为中心的二维高斯函数在图像块v中(u,v)位置处的函数值，并有：

12、

13、式(2)中，dpq(u,v)是图像块v中(u,v)位置处的像素点与h×h的图像块区域中第p行第q列图像块的中心点之间的距离，σ为二维高斯函数的标准差；

14、s4、进行图像融合，生成多曝光融合图像：

15、s4.1、初始化i＝1；

16、s4.2、初始化j＝1；

17、s4.3、利用式(3)计算多曝光融合图像的第i行第j列图像块中(u,v)位置处的融合像素点灰度值oij(u,v)，并依次存储在s×t的二维融合灰度值矩阵b中：

18、

19、式(3)中，ii+p,j+q(u,v)是第i行第j列图像块所在的原始图像的第(i+p)行第(j+q)列图像块中(u,v)位置处的像素点的灰度值；

20、s4.4、将j+1赋值给j后，判断是否成立，若成立，则返回s4.3；否则，执行s4.5；

21、s4.5、将i+1赋值给i后，判断是否成立，若成立，则返回s4.2；否则，执行s5；

22、s5、将s×t的二维融合灰度值矩阵b与s×t×2的三维色彩通道矩阵a合并，从而得到s×t×3的三维多曝光融合图像并输出。

23、本发明一种电子设备，包括存储器以及处理器的特点在于，所述存储器用于存储支持处理器执行所述多曝光图像分块融合方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。

24、本发明一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序的特点在于，所述计算机程序被处理器运行时执行所述多曝光图像分块融合方法的步骤。

25、与现有技术相比，本发明的有益效果体现在以下方面：

26、1、本发明提出只使用以待融合像素所在图像块为中心的h×h图像块进行分块融合，且这一情况下各图像块内像素进行分块融合所需的融合权重相同，只需计算一个图像块内像素进行分块融合所需的融合权重，从而有效减少了融合权重计算次数和求取融合像素灰度值的计算量；

27、2、本发明提出利用同一图像块内位置对称像素的融合权重的计算所用到的二维高斯函数值具有对称性的特点，减少了二维高斯函数的计算次数，可将二维高斯函数值计算次数降低75％。

技术特征：

1.一种高效的多曝光图像分块融合方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.一种电子设备，包括存储器以及处理器，其特征在于，所述存储器用于存储支持处理器执行权利要求1所述多曝光图像分块融合方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。

3.一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行权利要求1所述多曝光图像分块融合方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种高效的多曝光图像分块融合方法，是针对多曝光图像分块融合算法中二维高斯函数值计算次数过多引起的计算量大和计算复杂度高的问题，利用像素位置几何对称性推导像素融合所需二维高斯函数值的周期性的方法，找出各像素融合所需二维高斯函数值之间的等量关系，从而求得二维高斯函数值的最小计算次数，并通过一次计算多次复用的方式可有效减少算法的计算量、计算复杂度，提高计算速度，也可有效减小将算法部署于可编程逻辑器件需要占用的面积。

技术研发人员：杜高明,王江浩,顾承玺,刘瑞豪,孙瑜旸,王晓蕾
受保护的技术使用者：合肥工业大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15