一种生成高动态范围图像的方法、装置制造方法

一种生成高动态范围图像的方法、装置制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种生成高动态范围图像的方法、装置，用于消除高动态范围图像中的“鬼影”。该方法包括：针对一图像采集区域，获得曝光度不同的N帧低动态范围图像，其中，N为大于等于2的整数；将所述N帧低动态范围图像中一帧低动态范围图像确定为参考图像；在剩余的N-1帧低动态范围图像中，确定K帧低动态范围图像中每一帧图像的运动区域，其中，K为大于0且小于等于N-1的整数；基于所述参考图像，对所述K帧低动态范围图像中每一帧图像的运动区域进行矫正，生成K帧矫正图像；将所述参考图像及所述K帧矫正图像进行图像融合，生成一帧高动态范围图像。
【专利说明】一种生成高动态范围图像的方法、装置

【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像处理【技术领域】，尤其涉及一种生成高动态范围图像的方法、装置。【背景技术】
[0002] 随着计算机技术的发展，由于智能手机、功能手机、平板电脑等电子设备受硬件 条件的限制，其图像采集装置拍摄的图像和单反相机拍摄的图像在高动态范围（HDR，High DynamicRange)方面存在巨大的差距。为了改善拍摄图像的图像质量，电子设备采用HDR 技术，即将图像采集装置拍摄的多张低动态范围（LDR，LowDynamicRange)图像合成一张 HDR图像。随着电子设备中嵌入式处理器的性能不断提高，电子设备能够在用户可以接受的 响应时间内采用HDR技术生成高质量的图像。
[0003] 由于HDR技术需要对同一场景进行不同曝光程度的多次拍照，在拍照过程中受到 电子设备的运动或者场景中物体运动的影响，同一物体在多张LDR像中的位置可能会发生 变化，例如，当人物1快速移动时，不同曝光度的LDR图像上，人物1的位置是不同的，沿着 人物1的运动轨迹分布，将这些LDR图像进行图像融合，生成HDR图像，如图1所示，其中， 虚线所示就被称为人物1的"鬼影"。那么，如何消除"鬼影"成了HDR技术中的难点之一， 对于HDR图像的质量有至关重要的影响。
[0004] 关于消除"鬼影"，在现有技术中，通过对于多张LDR图像，计算每帧LDR图像中物 体发生运动的概率，对应输出一个物体运动概率图，该图表征了该帧图像中每个像素发生 运动的可能性，然后，基于该运动概率图，确定HDR合成算法中每个像素参与合成的权重， 发生运动位置上的像素权重小，静止位置上的像素权重大，这样，合成后的HDR图像中，发 生运动的位置上的像素对HDR图像的影响就会降低，以降低"鬼影"的程度。
[0005] 那么，就存在由于该技术采用降低发生运动位置上的像素点在合成HDR图像的权 重，减小发生运动位置的像素对合成的HDR图像的影响，进而降低"鬼影"的程度，但是，无 论如何降低发生运动位置上的像素在合成HDR图像的权重，在进行HDR图像合成时，始终要 计算发生运动位置上的像素的值，那么，发生运动位置上的像素对HDR图像多少都会存在 一定影响，所以，当物体运动较快时或者在一些比较复杂的运动场景中时，仅依靠概率加权 无法消除HDR图像中的鬼影。
[0006] 所以，现有技术中尚无较好的消除HDR图像中的"鬼影"的方法。


【发明内容】

[0007] 本发明提供一种生成高动态范围图像的方法、装置，用以解决现有技术中存在当 物体运动较快时或者在一些比较复杂的运动场景中时，仅依靠概率加权并不能消除高动态 范围图像中的"鬼影"的技术问题，实现了消除高动态范围图像中的"鬼影"的技术效果。
[0008] 本发明的第一方面，提供一种生成高动态范围图像的方法，所述方法包括：针对一 图像采集区域，获得曝光度不同的N帧低动态范围图像，其中，N为大于等于2的整数；将所 述N帧低动态范围图像中一帧低动态范围图像确定为参考图像；在剩余的N-1帧低动态范 围图像中，确定K帧低动态范围图像中每一帧图像的运动区域，其中，K为大于0且小于等 于N-1的整数；基于所述参考图像，对所述K帧低动态范围图像中每一帧图像的运动区域进 行矫正，生成K帧矫正图像；将所述参考图像及所述K帧矫正图像进行图像融合，生成一帧 高动态范围图像。
[0009] 结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，将所述N巾贞低动态范围图像中一中贞 低动态范围图像确定为参考图像的步骤包括：对所述N巾贞低动态范围图像中的每一巾贞图像 进行统计，获得与所述N帧低动态范围图像一一对应的N帧灰度直方图；根据所述N帧灰 度直方图，将所述N帧低动态范围图像中灰度值分布最均匀的一帧图像确定为所述参考图 像。
[0010] 结合第一方面或第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，在在剩余 的N-1帧低动态范围图像中，确定出K帧低动态范围图像中每一帧图像的运动区域的步骤 之前，所述方法还包括：在亮度通道上，基于所述参考图像，对所述N-1帧低动态范围图像 中的每一帧图像进行检测，确定N-K-1帧待丢弃图像。
[0011] 结合第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，在在亮度通道上，基于 所述参考图像，对所述N-1巾贞低动态范围图像中的每一巾贞图像进行检测，确定N_K_1巾贞待丢 弃图像的步骤之前，所述方法还包括：在亮度通道上，基于所述参考图像，对所述N-1帧低 动态范围图像的每一帧低动态范围图像进行曝光矫正，获得N-1帧低动态范围矫正图像； 将所述N-1帧低动态范围矫正图像中的每一帧图像与所述参考图像作差，获得N-1帧亮度 差异图像LDiffG。
[0012] 结合第三种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，基于所述参考图像，对 所述N_1巾贞低动态范围图像中的每一巾贞图像进行检测，确定所述N_K_1巾贞待丢弃图像的步 骤包括：通过对所述参考图像进行过曝检测，获得所述参考图像的过曝检测结果；通过对 所述N-1帧LDiffG中的每一帧LDiffG图像进行检测，获得所述N-1帧低动态范围图像中 的每一帧低动态范围图像的第一检测结果；根据所述过曝检测结果和所述每一帧低动态范 围图像的第一检测结果的重合度，确定所述N-K-1帧待丢弃图像。
[0013] 结合第四种可能的实现方式，在第五种可能的实现方式中，通过对所述参考图像 进行过曝检测，获得所述参考图像的过曝检测结果的步骤包括：判断所述参考图像的每一 个像素点的灰度值是否大于第一阈值，其中，所述第一阈值在亮度通道上与所述参考图像 的每一个像素点一一对应；将灰度值大于所述第一阈值的像素点的过曝检测结果0EF取1 ; 将灰度值小于或等于所述第一阈值的像素点的0EF取0 ;根据所述参考图像的每个像素点 的0EF的取值，确定所述参考图像的过曝检测结果。
[0014] 结合第四种可能的实现方式或第五种可能的实现方式，在第六种可能的实现方式 中，通过对所述N-1帧LDiffG的每一帧图像进行检测，获得所述N-1帧低动态范围图像中 的每一帧图像的第一检测结果的步骤包括：判断所述每一帧LDiffG的每一个像素点的灰 度值是否大于第二阈值，其中，所述第二阈值在亮度通道上与所述每一帧LDiffG的每一个 像素点一一对应，且每一帧LDiffG的每一个所述第二阈值取值一致；将灰度值大于所述第 二阈值的像素点的第一亮度检测结果LCMF取1 ;将灰度值小于或等于所述第二阈值的像素 点的LCMF取0 ;根据所述每一帧LDiffG的每一个像素点的LCMF的取值，确定所述每一帧 低动态范围图像的所述第一检测结果。
[0015]结合第四种可能的实现方式或第六种可能的实现方式，在第七种可能的实现方式 中，根据所述过曝检测结果和所述每一帧低动态范围图像的第一检测结果的重合度，确定 所述N-K-1帧待丢弃图像的步骤包括：将所述过曝检测结果中的0EF和所述每一帧低动态 范围图像的第一检测结果中的LCMF分别按位进行与运算，获得N-1个运算结果；根据每一 个运算结果中1的个数，判断与所述N-1个运算结果一一对应的N-1个帧低动态范围图像 的每一帧图像的所述重合度是否大于第三阈值；将所述N-1帧低动态范围图像中所述重合 度大于所述第三阈值的N-K-1帧低动态范围图像确定为所述N-K-1帧待丢弃图像。
[0016]结合第一方面或第一种可能的实现方式到第三种可能的实现方式中的任意一种， 在第八种可能的实现方式中，在剩余的N-1帧低动态范围图像中，确定K帧低动态范围图像 中每一帧图像的运动区域的步骤包括：在亮度通道上，基于所述参考图像，通过对所述K帧 低动态范围图像的每一帧低动态范围图像进行检测，确定所述每一帧低动态范围图像的第 二检测结果；在色度通道上，基于所述参考图像，通过对所述K帧低动态范围图像的每一帧 低动态范围图像进行检测，确定所述每一帧低动态范围图像的第三检测结果；基于所述每 一帧低动态范围图像的第二检测结果与所述第三检测结果，确定所述K帧低动态范围图像 中每一帧低动态范围图像的运动区域。
[0017]结合第八种可能的实现方式，在第九种可能的实现方式中，在亮度通道上，通过对 所述K巾贞低动态范围图像的每一巾贞低动态范围图像进行检测，确定所述每一巾贞低动态范围 图像的第二检测结果的步骤包括：在亮度通道上，判断所述K帧LDiffG中的每一帧LDiffG 的每一个像素点灰度值是否大于第四阈值，其中，所述第四阈值在亮度通道上与所述每一 帧LDiffG图像的每一个像素点一一对应，且所述每一帧LDiffG的每一个所述第四阈值取 值不完全一致；将灰度值大于所述第四阈值的像素点的第二亮度检测结果LFMF取1 ;将灰 度值小于或等于所述第四阈值的像素点的LFMF取0 ;根据所述每一帧LDiffG的每一个像 素点的LFMF的取值，确定所述每一帧低动态范围图像的第二检测结果。
[0018]结合第八种可能的实现方式或第九种可能的实现方式，在第十种可能的实现方式 中，在色度通道上，基于所述参考图像，通过对所述K帧低动态范围图像的每一帧图像进行 检测，确定所述每一帧低动态范围图像的第三检测结果的步骤包括：在色度通道上，将所述 K帧低动态范围图像的每一帧低动态范围图像与所述参考图像作差，获得K帧色度差异图 像⑶ifTG;判断每一帧⑶ifTG的每一个像素点的色度值是否大于与所述像素点对应的第 五阈值；将色度值大于所述第五阈值的像素点的色度检测结果CFMF取1 ;将色度值小于或 等于所述第五阈值的像素点的CFMF取0 ;根据所述每一帧LDiffG的每一个像素点的CFMF 的取值，确定所述每一帧低动态范围图像的第三检测结果。
[0019]结合第八种可能的实现方式或第十种可能的实现方式，在第十一种可能的实现方 式中，基于所述每一帧低动态范围图像的第二检测结果与所述第三检测结果，确定所述K 帧低动态范围图像中每一帧低动态范围图像的运动区域的步骤包括：通过将所述每一帧低 动态范围图像的每一个像素点的LFMF和CFMF按位进行或运算，确定所述每一帧低动态范 围图像的运动区域。
[0020] 结合第一方面或第一种可能的实现方式到第i^一种可能的实现方式中的任意一 种，在第十二种可能的实现方式中，基于所述参考图像，对所述K帧低动态范围图像中每一 帧图像的运动区域进行矫正，生成K帧矫正图像的步骤，具体包括：在亮度通道上，基于所 述参考图像，对所述K巾贞低动态范围图像中每一巾贞图像的运动区域进行壳度矫正，生成K中贞 亮度矫正图像；在色度通道上，对所述K帧低动态范围图像中的每一帧图像的运动区域进 行色度矫正，生成所述K帧色度矫正图像；基于所述K帧亮度矫正图像及所述K帧色度矫正 图像，生成所述K帧矫正图像。
[0021] 结合第十二种可能的实现方式，在第十三种可能的实现方式中，在亮度通道上，基 于所述参考图像，对所述K帧低动态范围图像中每一帧图像的运动区域进行亮度矫正，生 成K帧亮度矫正图像的步骤，具体为：基于参考图像，通过灰度直方图匹配算法，对所述K 帧低动态范围图像中每一帧图像的运动区域进行亮度全局矫正，生成所述K帧亮度矫正图 像。
[0022] 结合第十二种可能的实现方式或第十三种可能的实现方式，在第十四种可能的实 现方式中，在色度通道上，对所述K帧低动态范围图像中的每一帧图像的运动区域进行色 度矫正的步骤，具体包括：获得所述K帧低动态范围图像中每一帧图像的运动区域上的每 一个像素点的灰度比值，其中，所述灰度比值为所述每一个像素点在进行亮度矫正之后的 灰度值与所述每一个像素点在进行亮度矫正之前的灰度值之比；在色度通道上，将所述K 帧低动态范围图像中每一帧图像的运动区域上的每一个像素点的色度值与所述每一个像 素点所对应的所述灰度比值相乘，生成所述K帧色度矫正图像。
[0023] 第二方面，本发明还提供一种生成高动态范围图像的装置，包括：低动态范围图像 获得模块，用于针对一图像采集区域，获得曝光度不同的N帧低动态范围图像，其中，N为大 于等于2的整数；参考图像确定模块，用于将所述N帧低动态范围图像中一帧低动态范围图 像确定为参考图像；运动区域确定模块，用于在剩余的N-1帧低动态范围图像中，确定K帧 低动态范围图像中每一帧图像的运动区域，其中，K为大于0且小于等于N-1的整数；图像 矫正模块，用于基于所述参考图像，对所述K帧低动态范围图像中每一帧图像的运动区域 进行矫正，生成K帧矫正图像；高动态范围图像生成模块，用于将所述参考图像及所述K帧 矫正图像进行图像融合，生成一帧高动态范围图像。
[0024] 结合第二方面，在第一种可能的实施方式中，所述参考图像确定模块包括：灰度统 计模块，用于对所述N帧低动态范围图像中的每一帧图像进行统计，获得与所述N帧低动态 范围图像一一对应的N帧灰度直方图；参考图像选择模块，用于根据所述N帧灰度直方图， 将所述N帧低动态范围图像中灰度值分布最均匀的一帧图像确定为所述参考图像。
[0025] 结合第二方面或第一种可能的实施方式，在第二种可能的实施方式中，所述装置 还包括：待丢弃图像确定模块，用于在亮度通道上，基于所述参考图像，对所述N-1帧低动 态范围图像中的每一帧图像进行检测，确定N-K-1帧待丢弃图像。
[0026] 结合第二种可能的实施方式，在第三种可能的实施方式中，所述装置还包括：曝光 矫正模块，用于在亮度通道上，基于所述参考图像，对所述N-1帧低动态范围图像的每一帧 低动态范围图像进行曝光矫正，获得N-1帧低动态范围矫正图像；亮度差异图像获得模块， 用于将所述N-1帧低动态范围矫正图像中的每一帧图像与所述参考图像作差，获得N-1帧 亮度差异图像LDiffG。
[0027] 结合第三种可能的实施方式，在第四种可能的实施方式中，所述待丢弃图像确定 模块包括：过曝检测模块，用于通过对所述参考图像进行过曝检测，获得所述参考图像的过 曝检测结果；第一图像亮度检测模块，用于通过对所述N-1帧LDiffG中的每一帧LDiffG 图像进行检测，获得所述N-1帧低动态范围图像中的每一帧低动态范围图像的第一检测结 果；重合度确定模块，用于根据所述过曝检测结果和所述每一帧低动态范围图像的第一检 测结果的重合度，确定所述N-K-1帧待丢弃图像。
[0028] 结合第四种可能的实施方式，在第五种可能的实施方式中，所述过曝检测模块包 括：第一阈值判断模块，用于判断所述参考图像的每一个像素点的灰度值是否大于第一阈 值，其中，所述第一阈值在亮度通道上与所述参考图像的每一个像素点一一对应；过曝确定 模块，用于将灰度值大于所述第一阈值的像素点的过曝检测结果0EF取1 ;还用于将灰度值 小于或等于所述第一阈值的像素点的0EF取0 ;过曝检测结果确定模块，用于根据所述参考 图像的每个像素点的0EF的取值，确定所述参考图像的过曝检测结果。
[0029] 结合第四种可能的实施方式或第五种可能的实施方式，在第六种可能的实施方式 中，所述第一图像亮度检测模块包括：第二阈值判断模块，用于判断所述每一帧LDiffG的 每一个像素点的灰度值是否大于第二阈值，其中，所述第二阈值在亮度通道上与所述每一 帧LDiffG的每一个像素点一一对应，且每一帧LDiffG的每一个所述第二阈值取值一致；第 一亮度确定模块，用于将灰度值大于所述第二阈值的像素点的第一亮度检测结果LCMF取 1 ;还用于将灰度值小于或等于所述第二阈值的像素点的LCMF取0 ;第一检测结果确定模 块，用于根据所述每一帧LDiffG的每一个像素点的LCMF的取值，确定所述每一帧低动态范 围图像的所述第一检测结果。
[0030] 结合第四种可能的实施方式或第六种可能的实施方式，在第七种可能的实施方式 中，所述重合度确定模块包括：与运算模块，用于将所述过曝检测结果中的0EF和所述每一 帧低动态范围图像的第一检测结果中的LCMF分别按位进行与运算，获得N-1个运算结果， 获得N-1个运算结果；第三阈值判断模块，用于根据每一个运算结果中1的个数，判断与所 述N-1个运算结果--对应的N-1个帧低动态范围图像的每一帧图像的所述重合度是否大 于第三阈值；待丢弃图像确定子模块，用于将所述N-1帧低动态范围图像中所述重合度大 于所述第二阈值的N_K_1巾贞低动态范围图像确定为所述N_K_1巾贞待丢弃图像。
[0031] 结合第二方面或第一种可能的实现方式到第三种可能的实现方式中的任意一种， 在第八种可能的实现方式中，所述运动区域确定模块包括：第二图像亮度检测模块，用于在 亮度通道上，基于所述参考图像，通过对所述K帧低动态范围图像的每一帧低动态范围图 像进行检测，确定所述每一帧低动态范围图像的第二检测结果；图像色度检测模块，用于在 色度通道上，基于所述参考图像，通过对所述K帧低动态范围图像的每一帧低动态范围图 像进行检测，确定所述每一帧低动态范围图像的第三检测结果；运动区域确定子模块，用于 基于所述每一帧低动态范围图像的第二检测结果与所述第三检测结果，确定所述K帧低动 态范围图像中每一帧低动态范围图像的运动区域。
[0032] 结合第八种可能的实现方式，在第九种可能的实现方式中，所述第二图像亮度检 测模块包括：第四阈值判断模块，用于在亮度通道上，判断所述K帧LDiffG中的每一帧 LDiffG的每一个像素点灰度值是否大于第四阈值，其中，所述第四阈值在亮度通道上与所 述每一帧LDiffG图像的每一个像素点一一对应，且所述每一帧LDiffG的每一个所述第四 阈值取值不完全一致；第二亮度确定模块，用于将灰度值大于所述第四阈值的像素点的第 二亮度检测结果LFMF取1 ;还用于将灰度值小于或等于所述第四阈值的像素点的LFMF取 〇 ;第二检测结果确定模块，用于根据所述每一帧LDiffG的每一个像素点的LFMF的取值，确 定所述每一帧低动态范围图像的第二检测结果。
[0033] 结合第八种可能的实现方式或第九种可能的实现方式，在第十种可能的实现方式 中，所述图像色度检测模块包括：色度差异图像获得模块，用于在色度通道上，将所述K帧 低动态范围图像的每一帧低动态范围图像与所述参考图像作差，获得K帧色度差异图像 ⑶iffG;第五阈值判断单元，用于判断每一帧⑶ifTG的每一个像素点的色度值是否大于与 所述像素点对应的第五阈值；色度确定模块，用于将色度值大于所述第五阈值的像素点的 色度精检测结果CFMF取1 ;还用于将色度值小于或等于所述第五阈值的像素点的CFMF取 〇 ;第三检测结果确定模块，用于根据所述每一帧LDiffG的每一个像素点的CFMF的取值，确 定所述每一帧低动态范围图像的第三检测结果。
[0034] 结合第八种可能的实现方式或第十种可能的实现方式，在第十一种可能的实现方 式中，所述运动区域确定子模块包括：按位或运算单元，用于通过将所述每一帧低动态范围 图像的每一个像素点的LFMF和CFMF按位进行或运算，确定所述每一帧低动态范围图像的 运动区域。
[0035] 结合第二方面或第一种可能的实现方式到第i^一种可能的实现方式中的任意一 种，在第十二种可能的实现方式中，所述图像矫正模块包括：亮度矫正模块，用于在亮度通 道上，基于所述参考图像，对所述K帧低动态范围图像中每一帧图像的运动区域进行亮度 矫正，生成K帧亮度矫正图像；色度矫正模块，用于在色度通道上，对所述K帧低动态范围图 像中的每一帧图像的运动区域进行色度矫正，生成所述K帧色度矫正图像；生成矫正图像 模块，用于基于所述K帧亮度矫正图像及所述K帧色度矫正图像，生成所述K帧矫正图像。
[0036] 结合第十二种可能的实现方式，在第十三种可能的实现方式中，所述亮度矫正模 块，具体用于：基于参考图像，通过灰度直方图匹配算法，对所述K帧低动态范围图像中每 一帧图像的运动区域进行亮度全局矫正，生成所述K帧亮度矫正图像。
[0037] 结合第十二种可能的实现方式或第十三种可能的实现方式，在第十四种可能的实 现方式中，所述色度矫正模块，包括：比较模块，用于获得所述K帧低动态范围图像中每一 帧图像的运动区域上的每一个像素点的灰度比值，其中，所述灰度比值为所述每一个像素 点在进行亮度矫正之后的灰度值与所述每一个像素点在进行亮度矫正之前的灰度值之比； 生成模块，用于在色度通道上，将所述K帧亮度矫正图像中每一帧图像的运动区域上的每 一个像素点的色度值与所述每一个像素点所对应的所述灰度比值相乘，生成所述K帧色度 矫正图像。
[0038] 第三方面，本发明提供一种终端，包括：存储器，用于存储针对一图像采集区域的 曝光度不同的N帧低动态范围图像，其中，N为大于等于2的整数；处理器，与所述存储器连 接，用于获得所述存储器中存储的所述N帧低动态范围图像；将所述N帧低动态范围图像中 一帧低动态范围图像确定为参考图像；在剩余的N-1帧低动态范围图像中，确定K帧低动 态范围图像中每一帧图像的运动区域，其中，K为大于0且小于等于N-1的整数；基于所述 参考图像，对所述K巾贞低动态范围图像中每一巾贞图像的运动区域进行矫正，生成K巾贞矫正图 像；将所述参考图像及所述K帧矫正图像进行图像融合，生成一帧高动态范围图像。
[0039] 结合第三方面，在第一种可能的实现方式中，所述处理器具体用于：对所述N帧低 动态范围图像中的每一帧图像进行统计，获得与所述N帧低动态范围图像一一对应的N帧 灰度直方图；根据所述N帧灰度直方图，将所述N帧低动态范围图像中灰度值分布最均匀的 一帧图像确定为所述参考图像。
[0040] 结合第三方面或第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述处理 器还用于：在亮度通道上，基于所述参考图像，对所述N-1帧低动态范围图像中的每一帧图 像进行检测，确定N-K-1帧待丢弃图像。
[0041] 结合第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述处理器还用于：在 亮度通道上，基于所述参考图像，对所述N-1帧低动态范围图像的每一帧低动态范围图像 进行曝光矫正，获得N-1帧低动态范围矫正图像；将所述N-1帧低动态范围矫正图像中的每 一帧图像与所述参考图像作差，获得N-1帧亮度差异图像LDiffG。
[0042]结合第三种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，所述处理器具体用于： 通过对所述参考图像进行过曝检测，获得所述参考图像的过曝检测结果；通过对所述N-1 帧LDiffG中的每一帧LDiffG图像进行检测，获得所述N-1帧低动态范围图像中的每一帧 低动态范围图像的第一检测结果；根据所述过曝检测结果和所述每一帧低动态范围图像的 第一检测结果的重合度，确定所述N-K-1帧待丢弃图像。
[0043]结合第四种可能的实现方式，在第五种可能的实现方式中，所述处理器具体用于： 判断所述参考图像的每一个像素点的灰度值是否大于第一阈值，其中，所述第一阈值在亮 度通道上与所述参考图像的每一个像素点一一对应；将灰度值大于所述第一阈值的像素点 的过曝检测结果0EF取1 ;将灰度值小于或等于所述第一阈值的像素点的0EF取0 ;根据所 述参考图像的每个像素点的0EF的取值，确定所述参考图像的过曝检测结果。
[0044] 结合第四种可能的实现方式或第五种可能的实现方式，在第六种可能的实现方式 中，所述处理器具体用于：判断所述每一帧LDiffG的每一个像素点的灰度值是否大于第二 阈值，其中，所述第二阈值在亮度通道上与所述每一帧LDiffG的每一个像素点一一对应， 且每一帧LDiffG的每一个所述第二阈值取值一致；将灰度值大于所述第二阈值的像素点 的第一亮度检测结果LCMF取1 ;将灰度值小于或等于所述第二阈值的像素点的LCMF取0 ; 根据所述每一帧LDiffG的每一个像素点的LCMF的取值，确定所述每一帧低动态范围图像 的所述第一检测结果。
[0045] 结合第四种可能的实现方式或第六种可能的实现方式，在第七种可能的实现方式 中，所述处理器具体用于：将所述过曝检测结果中的0EF和所述每一帧低动态范围图像的 第一检测结果中的LCMF分别按位进行与运算，获得N-1个运算结果；根据每一个运算结果 中1的个数，判断与所述N-1个运算结果一一对应的N-1个帧低动态范围图像的每一帧图 像的所述重合度是否大于第三阈值；将所述N-1帧低动态范围图像中所述重合度大于所述 第二阈值的N_K_1巾贞低动态范围图像确定为所述N_K_1巾贞待丢弃图像。
[0046] 结合第三方面或第一种可能的实现方式到第三种可能的实现方式中的任意一种， 在第八种可能的实现方式中，所述处理器还用于：在亮度通道上，基于所述参考图像，通过 对所述K帧低动态范围图像的每一帧低动态范围图像进行检测，确定所述每一帧低动态范 围图像的第二检测结果；在色度通道上，基于所述参考图像，通过对所述K帧低动态范围图 像的每一帧低动态范围图像进行检测，确定所述每一帧低动态范围图像的第三检测结果； 基于所述每一帧低动态范围图像的第二检测结果与所述第三检测结果，确定所述K帧低动 态范围图像中每一帧低动态范围图像的运动区域。
[0047]结合第八种可能的实现方式，在第九种可能的实现方式中，所述处理器具体用于： 在亮度通道上，判断所述K帧LDiffG中的每一帧LDiffG的每一个像素点灰度值是否大于 第四阈值，其中，所述第四阈值在亮度通道上与所述每一帧LDiffG图像的每一个像素点 一一对应，且所述每一帧LDiffG的每一个所述第四阈值取值不完全一致；将灰度值大于所 述第四阈值的像素点的第二亮度检测结果LFMF取1;将灰度值小于或等于所述第四阈值的 像素点的LFMF取0;根据所述每一帧LDiffG的每一个像素点的LFMF的取值，确定所述每 一帧低动态范围图像的第二检测结果。
[0048]结合第八种可能的实现方式或第九种可能的实现方式，在第十种可能的实现方式 中，所述处理器具体用于：在色度通道上，将所述K帧低动态范围图像的每一帧低动态范围 图像与所述参考图像作差，获得K帧色度差异图像⑶iffG;判断每一帧⑶iffG的每一个像 素点的色度值是否大于与所述像素点对应的第五阈值；将色度值大于所述第五阈值的像素 点的色度检测结果CFMF取1;将色度值小于或等于所述第五阈值的像素点的CFMF取0;根 据所述每一帧LDiffG的每一个像素点的CFMF的取值，确定所述每一帧低动态范围图像的 第三检测结果。
[0049]结合第八种可能的实现方式或第十种可能的实现方式，在第十一种可能的实现方 式中，所述处理器具体用于：通过将所述每一帧低动态范围图像的每一个像素点的LFMF和 CFMF按位进行或运算，确定所述每一帧低动态范围图像的运动区域。
[0050] 结合第三方面或第一种可能的实现方式到第i^一种可能的实现方式中的任意一 种，在第十二种可能的实现方式中，所述处理器还用于：在亮度通道上，基于所述参考图像， 对所述K帧低动态范围图像中每一帧图像的运动区域进行亮度矫正，生成K帧亮度矫正图 像；在色度通道上，对所述K帧低动态范围图像中的每一帧图像的运动区域进行色度矫正， 生成所述K帧色度矫正图像；基于所述K帧亮度矫正图像及所述K帧色度矫正图像，生成所 述K帧矫正图像。
[0051] 结合第十二种可能的实现方式，在第十三种可能的实现方式中，所述处理器具体 用于：基于参考图像，通过灰度直方图匹配算法，对所述K帧低动态范围图像中每一帧图像 的运动区域进行亮度全局矫正，生成所述K帧亮度矫正图像。
[0052] 结合第十二种可能的实现方式或第十三种可能的实现方式，在第十四种可能的实 现方式中，所述处理器具体用于：获得所述K帧低动态范围图像中每一帧图像的运动区域 上的每一个像素点的灰度比值，其中，所述灰度比值为所述每一个像素点在进行亮度矫正 之后的灰度值与所述每一个像素点在进行亮度矫正之前的灰度值之比；在色度通道上，将 所述K帧低动态范围图像中每一帧图像的运动区域上的每一个像素点的色度值与所述每 一个像素点所对应的所述灰度比值相乘，生成所述K帧色度矫正图像。
[0053] 本发明有益效果如下：
[0054] 在本发明实施例中，针对一图像采集区域，分别获得曝光度不同的N帧LDR图像， 然后，在这N帧LDR图像中确定一帧为参考图像，接下来，在剩余的N-1帧LDR图像中，确定 K帧LDR图像中每一帧图像的运动区域，并根据参考图像，对其进行矫正，使得矫正后的每 一帧LDR图像中的运动区域与参考图像中的运动区域一致，那么，最后由矫正后的K帧矫正 图像与参考图像进行图像融合后所生成的一帧高动态范围图像就不会出现鬼影了，这样就 消除了高动态范围图像中的"鬼影"，更好的提升了高动态范围图像的质量。

【专利附图】

【附图说明】
[0055] 图1为现有技术中的原始图像合成的高动态范围图像；
[0056] 图2为本发明实施例中生成高动态范围图像的方法的流程图；
[0057] 图3为本发明实施例中确定待丢弃图像的方法的流程图；
[0058] 图4为本发明实施例中确定低动态范围图像的运动区域的方法的流程图；
[0059] 图5为本发明实施例中亮度检测中b(z)函数曲线图；
[0060] 图6为本发明实施例中色度检测动态阈值曲线图；
[0061]图7为本发明实施例中采用3帧低动态范围图像生成高动态范围图像的方法的流 程图；
[0062] 图8为本发明实施例中的生成高动态范围图像的装置的功能框图；
[0063] 图9为本发明实施例中的终端的结构示意图。

【具体实施方式】
[0064] 本申请实施例通过提供一种生成高动态范围图像的方法、装置，针对一图像采集 区域，分别获得曝光度不同的N帧LDR图像，然后，在这N帧LDR图像中确定一帧为参考图 像，接下来，在剩余的N-1帧LDR图像中，确定K帧LDR图像中每一帧图像的运动区域，并根 据参考图像，对其进行矫正，使得矫正后的每一帧LDR图像中的运动区域与参考图像中的 运动区域一致，那么，最后由矫正后的K帧矫正图像与参考图像进行图像融合后所生成的 一帧高动态范围图像就不会出现鬼影了，这样就消除了高动态范围图像中的"鬼影"，更好 的提升了_动态范围图像的质量。
[0065] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例 中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是 本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员 在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0066] 首先说明，本文中出现的术语"和/或"，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表 示可以存在三种关系，例如,A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B 这三种情况。另外，本文中字符"/"，一般表示前后关联对象是一种"或"的关系。
[0067] 下面结合附图对本发明优选的实施方式进行详细说明。
[0068] 实施例一
[0069] 本发明一实施例提供一种生成高动态范围图像的方法，如图2所示，该方法包括：
[0070] 步骤201:针对一图像采集区域，获得曝光度不同的N帧LDR图像，其中，N为大于 等于2的整数。
[0071] 在本实施例中，上述N帧曝光度不同的LDR图像可以由生成高动态范围图像的 电子设备装置上的图像采集装置获得，比如，先由手机上的摄像头中设置的(XD、CMOS等 感光元件获得图像信号，再将这些图像信号传输给图像信号处理器（ISP，ImageSignal Processor)，由ISP对图像信号进行预处理，生成上述N帧LDR图像，接下来，将这N帧LDR 图像传输给手机上生成HDR图像的装置(例如处理器)，将这些图像处理以生成HDR图像； 或者由单反相机镜头中设置的(XD、CMOS等感光元件获得图像信号，再将这些图像信号传 输给ISP，由ISP对图像信号进行预处理，生成上述N帧LDR图像，并以此生成HDR图像，当 然，还可以由独立的图像采集设备获得上述N帧LDR图像，再将这些图像传输给生成HDR图 像的装置，比如，由单反相机或者手机的摄像头中的感光元件以及ISP获得上述N帧LDR图 像，并将其输出给笔记本电脑，或者其他手机、单反相机等。
[0072] 在实际应用中，上述N帧LDR图像是针对同一图像采集区域的曝光度不同的N张 LDR图像，也就是说，手机或者单反相机的取景框对准同一个区域，在用户按下快门之后，在 很短的时间内，如0.Is?0.5s内，控制快门快速开关N次，每次快门的通光量不同，可以获 得不同曝光度的N帧LDR图像。
[0073] 在具体实施过程中，上述N帧LDR图像的具体曝光值，可以是手机、平板电脑或者 单反相机等电子设备根据实际的拍摄模式和/或用户设定的曝光值来确定。
[0074] 以上几种方式只是为了介绍本发明而给出的几种具体的实施例，并不能说明本发 明中为获得上述N帧LDR图像只能采取以上几种方式来实现。事实上，凡是能够获得上述 N帧LDR图像均在本发明的保护范围之内。
[0075] 步骤202:将N帧LDR图像中一帧LDR图像确定为参考图像。
[0076] 在具体实施过程中，步骤202具体为：对N帧LDR图像中的每一帧图像进行统计， 获得与N帧LDR图像一一对应的N帧灰度直方图；根据N帧灰度直方图，将N帧LDR图像中 灰度值分布最均匀的一帧图像确定为参考图像。
[0077] 步骤203:在剩余的N-1帧LDR图像中，确定K帧LDR图像中每一帧图像的运动区 域，其中，K为大于0且小于等于N-1的整数。
[0078]上述K帧LDR图像即为待矫正图像，其中，K可以取（0,N-1]之间的整数，例如，K取 1，K取 2，K取N-1。
[0079] 步骤204 :基于参考图像，对K帧LDR图像中每一帧图像的运动区域进行矫正，生 成K帧矫正图像。
[0080] 步骤205 :将参考图像及K帧矫正图像进行图像融合，生成一帧高动态范围图像。
[0081] 通过上述步骤可以看出，针对一图像采集区域，分别获得曝光度不同的N帧LDR图 像，然后，在这N帧LDR图像中确定一帧为参考图像，接下来，在剩余的N-1帧LDR图像中，确 定K帧LDR图像中每一帧图像的运动区域，并根据参考图像，对其进行矫正，使得矫正后的 每一帧LDR图像中的运动区域与参考图像中的运动区域一致，那么，最后由矫正后的K帧矫 正图像与参考图像进行图像融合后所生成的一帧高动态范围图像就可以不会出现鬼影了， 这样就可以消除高动态范围图像中的"鬼影"，更好的提升了高动态范围图像的质量。
[0082] 在具体实施过程中，在N-1帧LDR图像中，可能会有部分LDR图像的运动区域是无 法被完全矫正的，那么，如果在合成高动态范围图像时，仍使用这些无法被完全矫正的图像 的话，合成之后的高动态范围图像还是会有"鬼影"出现。
[0083] 所以，在本实施例中，在步骤202之后，且在步骤203之前，该生成高动态范围图像 的方法还包括：在亮度通道上，基于参考图像，对N-1帧LDR图像中的每一帧图像进行检测， 确定N-K-1帧待丢弃图像，这里所说的N-K-1帧待丢弃图像即为上述无法被完全矫正的图 像。
[0084] 在另一实施例中，在亮度通道上，基于参考图像，对N-1帧LDR图像中的每一帧图 像进行检测，确定N-K-1帧待丢弃图像的步骤还可以与步骤203并行执行。
[0085] 此时，若经过检测，发现没有需要丢弃的LDR图像，那么，N-K_1=0,即K=N_1，此时， 待矫正图像为N-1帧；若经过检测，确定有N-K-1帧LDR图像需要丢弃，即存在N-K-1帧待 丢弃图像，那么，N-K-1关0,即K关N-1，此时，待矫正图像为K帧，K为（0,N-1)之间的整 数。
[0086] 需要说明的是，为了合成高动态范围图像，用于合成的LDR图像至少为2帧，所以， 当N为2时，K也为2,就无需进行在亮度通道上，基于参考图像，对N-1帧LDR图像中的每 一帧图像进行检测，确定N-K-1帧待丢弃图像的步骤，直接在步骤202之后，进入步骤203。
[0087] 进一步，在进行在亮度通道上，基于参考图像，对N-1帧LDR图像中的每一帧图像 进行检测，确定N-K-1帧待丢弃图像的步骤之前，如图3所示，该生成高动态范围图像的方 法还包括：
[0088] 步骤301 :在亮度通道上，基于参考图像，对N-1帧LDR图像的每一帧LDR图像进 行曝光矫正，获得N-1帧LDR矫正图像。
[0089] 在本实施例中，对于N-1帧LDR图像的每一帧LDR图像，在亮度通道上，先基于参 考图像，对其进行曝光矫正，使得矫正后的N-1帧LDR图像的曝光更为均匀。
[0090] 例如，以N-1帧LDR图像中的第i帧LDR图像为例，其他帧LDR图像均进行相同处 理处理。即，通过公式（1)，对第i帧LDR图像进行曝光矫正，获得第i帧LDR矫正图像。

【权利要求】
1. 一种生成高动态范围图像的方法，其特征在于，所述方法包括： 针对一图像采集区域，获得曝光度不同的N峽低动态范围图像，其中，N为大于等于2的 整数； 将所述N巾贞低动态范围图像中一峽低动态范围图像确定为参考图像； 在剩余的N-1峽低动态范围图像中，确定K峽低动态范围图像中每一峽图像的运动区 域，其中，K为大于0且小于等于N-1的整数； 基于所述参考图像，对所述K峽低动态范围图像中每一峽图像的运动区域进行矫正， 生成K峽矫正图像； 将所述参考图像及所述K峽矫正图像进行图像融合，生成一峽高动态范围图像。
2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述N峽低动态范围图像中一峽低动态范 围图像确定为参考图像的步骤包括： 对所述N峽低动态范围图像中的每一峽图像进行统计，获得与所述N峽低动态范围图 像一一对应的N巾贞灰度直方图； 根据所述N峽灰度直方图，将所述N峽低动态范围图像中灰度值分布最均匀的一峽图 像确定为所述参考图像。
3. 如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在剩余的N-1峽低动态范围图像中，确 定K峽低动态范围图像中每一峽图像的运动区域的步骤之前，所述方法还包括： 在亮度通道上，基于所述参考图像，对所述N-1峽低动态范围图像中的每一峽图像进 行检测，确定N-K-1巾贞待丢弃图像。
4. 如权利要求3所述的方法，其特征在于，在亮度通道上，基于所述参考图像，对所述 N-1峽低动态范围图像中的每一峽图像进行检测，确定N-K-1峽待丢弃图像的步骤之前，所 述方法还包括： 在亮度通道上，基于所述参考图像，对所述N-1峽低动态范围图像的每一峽低动态范 围图像进行曝光矫正，获得N-1峽低动态范围矫正图像； 将所述N-1峽低动态范围矫正图像中的每一峽图像与所述参考图像作差，获得N-1峽 亮度差异图像LDiffG。
5. 如权利要求4所述的方法，其特征在于，在亮度通道上，基于所述参考图像，对所述 N-1峽低动态范围图像中的每一峽图像进行检测，确定所述N-K-1峽待丢弃图像的步骤包 括： 通过对所述参考图像进行过曝检测，获得所述参考图像的过曝检测结果； 通过对所述N-1巾贞LDiffG中的每一峽LDiffG图像进行检测，获得所述N-1巾贞低动态 范围图像中的每一峽低动态范围图像的第一检测结果； 根据所述过曝检测结果和所述每一峽低动态范围图像的第一检测结果的重合度，确定 所述N-K-1巾贞待丢弃图像。
6. 如权利要求5所述的方法，其特征在于，通过对所述参考图像进行过曝检测，获得所 述参考图像的过曝检测结果的步骤包括： 判断所述参考图像的每一个像素点的灰度值是否大于第一阔值，其中，所述第一阔值 在亮度通道上与所述参考图像的每一个像素点一一对应； 将灰度值大于所述第一阔值的像素点的过曝检测结果OEF取1 ; 将灰度值小于或等于所述第一阔值的像素点的OEF取0 ; 根据所述参考图像的每个像素点的0EF的取值，确定所述参考图像的过曝检测结果。
7. 如权利要求5或6所述的方法，其特征在于，通过对所述N-1峽LDiffG中的每一峽 图像进行检测，获得所述N-1峽低动态范围图像中的每一峽低动态范围图像的第一检测结 果的步骤包括： 判断所述每一峽LDiffG的每一个像素点的灰度值是否大于第二阔值，其中，所述第二 阔值在亮度通道上与所述每一峽LDiffG的每一个像素点一一对应，且每一峽LDiffG的每 一个所述第二阔值取值一致； 将灰度值大于所述第二阔值的像素点的第一亮度检测结果LCMF取1 ; 将灰度值小于或等于所述第二阔值的像素点的LCMF取0 ; 根据所述每一峽LDiffG的每一个像素点的LCMF的取值，确定所述每一峽低动态范围 图像的所述第一检测结果。
8. 如权利要求5或7所述的方法，其特征在于，根据所述过曝检测结果和所述每一峽低 动态范围图像的第一检测结果的重合度，确定所述N-K-1峽待丢弃图像的步骤包括： 将所述过曝检测结果中的0EF和所述每一峽低动态范围图像的第一检测结果中的 LCMF分别按位进行与运算，获得N-1个运算结果； 根据每一个运算结果中1的个数，判断与所述N-1个运算结果一一对应的N-1个峽低 动态范围图像的每一峽图像的所述重合度是否大于第H阔值； 将所述N-1峽低动态范围图像中所述重合度大于所述第H阔值的N-K-1峽低动态范围 图像确定为所述N-K-1峽待丢弃图像。
9. 如权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，在剩余的N-1峽低动态范围图像 中，确定K峽低动态范围图像中每一峽图像的运动区域的步骤包括： 在亮度通道上，基于所述参考图像，通过对所述K峽低动态范围图像的每一峽低动态 范围图像进行检测，确定所述每一峽低动态范围图像的第二检测结果； 在色度通道上，基于所述参考图像，通过对所述K峽低动态范围图像的每一峽低动态 范围图像进行检测，确定所述每一峽低动态范围图像的第H检测结果； 基于所述每一峽低动态范围图像的第二检测结果与所述第H检测结果，确定所述K峽 低动态范围图像中每一巾贞低动态范围图像的运动区域。
10. 如权利要求9所述的方法，其特征在于，在亮度通道上，基于所述参考图像，通过对 所述K巾贞低动态范围图像的每一巾贞低动态范围图像进行检测，确定所述每一巾贞低动态范围 图像的第二检测结果的步骤包括： 在亮度通道上，判断所述K巾贞LDiffG中的每一峽LDiffG的每一个像素点灰度值是否 大于第四阔值，其中，所述第四阔值在亮度通道上与所述每一峽LDiffG图像的每一个像素 点一一对应，且所述每一峽LDiffG的每一个所述第四阔值取值不完全一致； 将灰度值大于所述第四阔值的像素点的第二亮度检测结果LFMF取1 ; 将灰度值小于或等于所述第四阔值的像素点的LFMF取0 ; 根据所述每一峽LDiffG的每一个像素点的LFMF的取值，确定所述每一峽低动态范围 图像的第二检测结果。
11. 如权利要求9或10所述的方法，其特征在于，在色度通道上，基于所述参考图像，通 过对所述K峽低动态范围图像的每一峽低动态范围图像进行检测，确定所述每一峽低动态 范围图像的第H检测结果的步骤包括： 在色度通道上，将所述K峽低动态范围图像的每一峽低动态范围图像与所述参考图像 作差，获得K峽色度差异图像CDiffG ; 判断每一峽CDiffG的每一个像素点的色度值是否大于与所述像素点对应的第五阔 值； 将色度值大于所述第五阔值的像素点的色度检测结果CFMF取1 ; 将色度值小于或等于所述第五阔值的像素点的CFMF取0 ; 根据所述每一峽LDiffG的每一个像素点的CFMF的取值，确定所述每一峽低动态范围 图像的第H检测结果。
12. 如权利要求9或11所述的方法，其特征在于，基于所述每一峽低动态范围图像的第 二检测结果与所述第H检测结果，确定所述K峽低动态范围图像中每一峽低动态范围图像 的运动区域的步骤包括： 通过将所述每一峽低动态范围图像的每一个像素点的LFMF和CFMF按位进行或运算， 确定所述每一峽低动态范围图像的运动区域。
13. 如权利要求1-12任一项所述的方法，其特征在于，基于所述参考图像，对所述K峽 低动态范围图像中每一峽图像的运动区域进行矫正，生成K峽矫正图像的步骤，包括： 在亮度通道上，基于所述参考图像，对所述K峽低动态范围图像中每一峽图像的运动 区域进行亮度矫正，生成K峽亮度矫正图像； 在色度通道上，对所述K峽低动态范围图像中的每一峽图像的运动区域进行色度矫 正，生成所述K峽色度矫正图像； 基于所述K峽亮度矫正图像及所述K峽色度矫正图像，生成所述K峽矫正图像。
14. 如权利要求13所述的方法，其特征在于，在亮度通道上，基于所述参考图像，对所 述K峽低动态范围图像中每一峽图像的运动区域进行亮度矫正，生成K峽亮度矫正图像的 步骤，具体为： 基于参考图像，通过灰度直方图匹配算法，对所述K峽低动态范围图像中每一峽图像 的运动区域进行亮度全局矫正，生成所述K峽亮度矫正图像。
15. 如权利要求13或14所述的方法，其特征在于，在色度通道上，对所述K峽低动态范 围图像中的每一峽图像的运动区域进行色度矫正，生成所述K峽色度矫正图像的步骤，具 体包括： 获得所述K峽低动态范围图像中每一峽图像的运动区域上的每一个像素点的灰度比 值，其中，所述灰度比值为所述每一个像素点在进行亮度矫正之后的灰度值与所述每一个 像素点在进行亮度矫正之前的灰度值的之比； 在色度通道上，将所述K峽低动态范围图像中每一峽图像的运动区域上的每一个像 素点的色度值与所述每一个像素点所对应的所述灰度比值相乘，生成所述K峽色度矫正图 像。
16. -种生成高动态范围图像的装置，其特征在于，所述装置包括： 低动态范围图像获得模块，用于针对一图像采集区域，获得曝光度不同的N峽低动态 范围图像，其中，N为大于等于2的整数； 参考图像确定模块，用于将所述N峽低动态范围图像中一峽低动态范围图像确定为参 考图像； 运动区域确定模块，用于在剩余的N-1峽低动态范围图像中，确定K峽低动态范围图像 中每一峽图像的运动区域，其中，K为大于0且小于等于N-1的整数； 图像矫正模块，用于基于所述参考图像，对所述K峽低动态范围图像中每一峽图像的 运动区域进行矫正，生成K峽矫正图像； 高动态范围图像生成模块，用于将所述参考图像及所述K峽矫正图像进行图像融合， 生成一峽高动态范围图像。
17. 如权利要求16所述的装置，其特征在于，所述参考图像确定模块包括： 灰度统计模块，用于对所述N峽低动态范围图像中的每一峽图像进行统计，获得与所 述N峽低动态范围图像一一对应的N峽灰度直方图； 参考图像选择模块，用于根据所述N峽灰度直方图，将所述低动态范围图像中灰度值 分布最均匀的一峽图像确定为所述参考图像。
18. 如权利要求16或17所述的装置，其特征在于，所述装置还包括： 待丢弃图像确定模块，用于在亮度通道上，基于所述参考图像，对所述N-1峽低动态范 围图像中的每一峽图像进行检测，确定N-K-1峽待丢弃图像。
19. 如权利要求17所述的装置，其特征在于，所述装置还包括： 曝光矫正模块，用于在亮度通道上，基于所述参考图像，对所述N-1峽低动态范围图像 的每一峽低动态范围图像进行曝光矫正，获得N-1峽低动态范围矫正图像； 亮度差异图像获得模块，用于将所述N-1峽低动态范围矫正图像中的每一峽图像与所 述参考图像作差，获得N-1峽亮度差异图像LDiffG。
20. 如权利要求19所述的装置，其特征在于，所述待丢弃图像确定模块包括： 过曝检测模块，用于对所述参考图像进行过曝检测，获得所述参考图像的过曝检测结 果； 第一图像亮度检测模块，用于通过对所述N-1峽LDiffG中的每一峽LDiffG图像进行 检测，获得所述N-1峽低动态范围图像中的每一峽低动态范围图像的第一检测结果； 重合度确定模块，用于根据所述过曝检测结果和所述每一峽低动态范围图像的第一检 测结果的重合度，确定所述N-K-1峽待丢弃图像。
21. 如权利要求20所述的装置，其特征在于，所述过曝检测模块包括： 第一阔值判断模块，用于判断所述参考图像的每一个像素点的灰度值是否大于第一阔 值，其中，所述第一阔值在亮度通道上与所述参考图像的每一个像素点一一对应； 过曝确定模块，用于将灰度值大于所述第一阔值的像素点的过曝检测结果OEF取1 ;还 用于将灰度值小于或等于所述第一阔值的像素点的OEF取0 ; 过曝检测结果确定模块，用于根据所述参考图像的每个像素点的OEF的取值，确定所 述参考图像的过曝检测结果。
22. 如权利要求20或21所述的装置，其特征在于，所述第一图像亮度检测模块包括： 第二阔值判断模块，用于判断所述每一峽LDiffG的每一个像素点的灰度值是否大于 第二阔值，其中，所述第二阔值在亮度通道上与所述每一峽LDiffG的每一个像素点一一对 应，且每一峽LDiffG的每一个所述第二阔值取值一致； 第一亮度确定模块，用于将灰度值大于所述第二阔值的像素点的第一亮度检测结果 LCMF取1 ;还用于将灰度值小于或等于所述第二阔值的像素点的LCMF取0 ; 第一检测结果确定模块，用于根据所述每一峽LDiffG的每一个像素点的LCMF的取值， 确定所述每一峽低动态范围图像的所述第一检测结果。
23. 如权利要求20或21所述的装置，其特征在于，所述重合度确定模块包括： 与运算模块，用于将所述过曝检测结果中的OEF和所述每一峽低动态范围图像的第一 检测结果中的LCMF分别按位进行与运算，获得N-1个运算结果； 第H阔值判断模块，用于根据每一个运算结果中1的个数，判断与所述N-1个运算结果 一一对应的N-1个峽低动态范围图像的每一峽图像的所述重合度是否大于第H阔值； 待丢弃图像确定子模块，用于将所述N-1峽低动态范围图像中所述重合度大于所述第 H阔值的N-K-1峽低动态范围图像确定为所述N-K-1峽待丢弃图像。
24. 如权利要求16-20中任一项所述的装置，其特征在于，所述运动区域确定模块包 括： 第二图像亮度检测模块，用于在亮度通道上，基于所述参考图像，通过对所述K峽低动 态范围图像的每一峽低动态范围图像进行检测，确定所述每一峽低动态范围图像的第二检 测结果； 图像色度检测模块，用于在色度通道上，基于所述参考图像，通过对所述K峽低动态范 围图像的每一峽低动态范围图像进行检测，确定所述每一峽低动态范围图像的第H检测结 果； 运动区域确定子模块，用于基于所述每一峽低动态范围图像的第二检测结果与所述第 H检测结果，确定所述K峽低动态范围图像中每一峽低动态范围图像的运动区域。
25. 如权利要求24所述的装置，其特征在于，所述第二图像亮度检测模块包括： 第四阔值判断模块，用于在亮度通道上，判断所述K峽LDiffG中的每一峽LDiffG的 每一个像素点灰度值是否大于第四阔值，其中，所述第四阔值在亮度通道上与所述每一峽 LDiffG图像的每一个像素点一一对应，且所述每一峽LDiffG的每一个所述第四阔值取值 不完全一致； 第二亮度确定模块，用于将灰度值大于所述第四阔值的像素点的第二亮度检测结果 LFMF取1 ;还用于将灰度值小于或等于所述第四阔值的像素点的LFMF取0 ; 第二检测结果确定模块，用于根据所述每一峽LDiffG的每一个像素点的LFMF的取值， 确定所述每一峽低动态范围图像的第二检测结果。
26. 如权利要求24或25所述的装置，其特征在于，所述图像色度检测模块包括： 色度差异图像获得模块，用于在色度通道上，将所述K峽低动态范围图像的每一峽低 动态范围图像与所述参考图像作差，获得K峽色度差异图像CDiffG ; 第五阔值判断单元，用于判断每一峽CDiffG的每一个像素点的色度值是否大于与所 述像素点对应的第五阔值； 色度确定模块，用于将色度值大于所述第五阔值的像素点的色度精检测结果CFMF取 1 ;还用于将色度值小于或等于所述第五阔值的像素点的CFMF取0 ; 第H检测结果确定模块，用于根据所述每一峽LDiffG的每一个像素点的CFMF的取值， 确定所述每一峽低动态范围图像的第H检测结果。
27. 如权利要求24或26所述的装置，其特征在于，所述运动区域确定子模块包括： 按位或运算单元，用于通过将所述每一峽低动态范围图像的每一个像素点的LFMF和 CFMF按位进行或运算，确定所述每一峽低动态范围图像的运动区域。
28. 如权利要求16-27任一项所述的装置，其特征在于，所述图像矫正模块包括： 亮度矫正模块，用于在亮度通道上，基于所述参考图像，对所述K峽低动态范围图像中 每一峽图像的运动区域进行亮度矫正，生成K峽亮度矫正图像； 色度矫正模块，用于在色度通道上，对所述K峽低动态范围图像中的每一峽图像的运 动区域进行色度矫正，生成所述K峽色度矫正图像； 生成矫正图像模块，用于基于所述K峽亮度矫正图像及所述K峽色度矫正图像，生成所 述K峽矫正图像。
29. 如权利要求28所述的装置，其特征在于，所述亮度矫正模块，具体用于；基于参考 图像，通过灰度直方图匹配算法，对所述K峽低动态范围图像中每一峽图像的运动区域进 行亮度全局矫正，生成所述K峽亮度矫正图像。
30. 如权利要求28或29所述的装置，其特征在于，所述色度矫正模块，包括： 比较模块，用于获得所述K峽低动态范围图像中每一峽图像的运动区域上的每一个像 素点的灰度比值，其中，所述灰度比值为所述每一个像素点在进行亮度矫正之后的灰度值 与所述每一个像素点在进行亮度矫正之前的灰度值之比； 生成模块，用于在色度通道上，将所述K峽低动态范围图像中每一峽图像的运动区域 上的每一个像素点的色度值与所述每一个像素点所对应的所述灰度比值相乘，生成所述K 峽色度矫正图像。
【文档编号】H04N5/355GK104349066SQ201310330184
【公开日】2015年2月11日 申请日期:2013年7月31日 优先权日:2013年7月31日
【发明者】陈刚, 罗巍, 朱聪超 申请人:华为终端有限公司