低复杂度高效高动态数字图像的合成方法
【专利摘要】本发明公开一种低复杂度高效高动态数字图像的合成方法，所述方法包括有：1、分别获取高低曝光的图像；2、分别得到对应YCbCr分量；3、计算出亮暗图像三分量各自的梯度值；4、对比两图像同一分量的梯度差值；5、得到亮暗亮图各自的权值系数；6、权值与原图相乘合成高动态图像。本发明有益效果在于，运用于硬件上的高动态实现，可以在保证高动态效果的前提下同时提高处理速度。
【专利说明】低复杂度高效高动态数字图像的合成方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及数字图像处理领域，具体涉及一种高动态范围图像合成方面的方法。 本发明计算复杂度低，合成高动态图像所需的源图像数量少，便于硬件实时处理。 技术背景
[0002] 自然界中实际物体的亮度差可以达到ΚΓ8的量度级，而人眼可以看到的亮度差 达到1〇~5,所以，目前普遍使用的图像获取设备以及显示设备无法很好的显示出物体真实 的亮度范围。由此导致的是在有些偏亮的地方获取图片时会丢失亮区细节，如图1所示。相 反，有些偏暗的地方会丢失暗区的细节，如图2所示。随着人们对数字图像研究的深入，逐 渐发现这种图像显示的局限性，为了能够比较好的解决这个问题，人们就相对应推出了高 动态的概念。
[0003] 高动态范围图像，相对于一般的图像，能有更高的动态范围，及能够表现出比一般 图像更多的细节。通俗的说，亮区可以表现的非常亮，暗区可以表现的非常暗，并且无论亮 区还是暗区，细节都保存的很好。
[0004] 合成高动态主要的方法分为两大类：基于光学成像器件的方法和基于软件后处理 的方法。这两种方法从不同的角度来获取高动态图片，并且都能获得比较好的效果。
[0005] 基于光学成像器件的方法，一个主流的方法是在前端的对感光元器件进行改进， 设计不同的电荷f禹合元件（CO) :charged couple device)来获得高动态图像，如图3所示， 其中S像素用于获取暗区细节，R像素用于获取亮区细节。另一个则是对采光镜片进行改 进，将一束光通过棱镜分成多束光，然后分别送到不同的感光器件获取多应的亮度信息，最 后合成1?动态图像。
[0006] 基于软件后处理的方法，主要有1997年Debevec提出的通过假设曝光时间已知 的情况下合成相机响应曲线，然后利用相机响应曲线合成高动态图像的方法；Mitsunaga 等人通过多项式函数来假设相机响应曲线，最后根据观测数据估计出多项式的系数和曝光 t匕，这样就可以不用确切知道每幅图的具体曝光时间，可以比较灵活的实现。
[0007] 以上的方法实现效果虽好，但是基于光学成像器件的方法成本过高；基于软件的 方法运算复杂度高，在相机中无法完成实时处理。针对以上问题，本发明提出新的高动态实 现方法，并且可以快速有效实现高动态图像的融合。
【发明内容】
[0008] 鉴于现有技术的不足，本发明旨在于提供一种低复杂度高效高动态数字图像的合 成方法，本发明的方法只需运用两张曝光时间不同的图像在梯度域上进行判决，通过适当 的权值分配就可以合成高动态图像。加快了高动态图像在硬件上的实现速度。
[0009] 为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
[0010] 一种低复杂度高效高动态数字图像的合成方法，具有摄影设备，通过所述摄影设 备分别获取曝光时长不同的两幅图像，所述方法包括以下步骤：
[0011] S1将曝光时间长的图像与曝光时间短的图像分别标记为Η图像与L图像；
[0012] S2分别获取所述Η图像与L图像的YCbCr三通道分量，并对各个分量进行梯度计 算后得到所述Η图像与L图像中每个像素位置的三通道分量梯度值；
[0013] S3依次将S2步骤获得的所述Η图像与L图像中每同一分量的同一个像素位置的 梯度进行比较并进行权值修改，得出所述Η图像与L图像相对应的权值矩阵；
[0014] S4将所述Η图像与L图像各自的YCbCr三通道分量每个相同像素位置的像素分别 乘以其相对应的权值；
[0015] S5将S4获得的乘积进行求和处理，最终得到三通道分量合成新的图像。
[0016] 需要说明的是，所述的曝光时间长的图像Η的特点是亮区细节由于过亮已经丢 失，但是对于比较暗的区域细节保存良好；曝光时间短的图像L的特点是暗区由于光线过 暗，导致细节丢失，但是对应亮区，细节信息仍然存在。
[0017] 需要说明的是，所述S2步骤中获得的梯度值分别为GYH (m，n)、GCbH (m，η)、 GCrH(m, n)和 GYL(m, η)、GCbL(m, n)与 GCrL(m, η)，其中，m 表示图像 H 或图像 L 的第 m 行， η表示图像Η或图像L的第η列。
[0018] 需要说明的是，所述梯度值通过5*5域的方式获得：
[0019] 在如下所示的5*5域，对应计算像素 Ζ13处的梯度值：
【权利要求】
1. 低复杂度高效高动态数字图像的合成方法，具有摄影设备，通过所述摄影设备分别 获取曝光时长不同的两幅图像，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1将曝光时间长的图像与曝光时间短的图像分别标记为Η图像与L图像； S2分别获取所述Η图像与L图像的YCbCr三通道分量，并对各个分量进行梯度计算后 得到所述Η图像与L图像中每个像素位置的三通道分量梯度值； S3依次将S2步骤获得的所述Η图像与L图像中每同一分量的同一个像素位置的梯度 进行比较并进行权值修改，得出所述Η图像与L图像相对应的权值矩阵； S4将所述Η图像与L图像各自的YCbCr三通道分量每个相同像素位置的像素分别乘以 其相对应的权值； S5将S4获得的乘积进行求和处理，最终得到三通道分量合成新的图像。
2. 根据权利要求1所述的合成方法，其特征在于，所述S2步骤中获得的梯度值分别为 GYH (m, n)、GCbH (m, n)、GCrH (m, η)和 GYL (m, n)、GCbL (m, η)与 GCrL (m, η)，其中，m 表不图像 Η或图像L的第m行，η表示图像Η或图像L的第η列。
3. 根据权利要求1或2所述的合成方法，其特征在于，所述梯度值通过5*5域的方式获 得：
而对于图像四周边缘的顶两行、底两行以及左两列、右两列的梯度计算，可赋予〇为初 始值； 直接取X，y两方向梯度值的平均值作为梯度代表值，公式如下： GYHavg = avg(GYHx+GYHy) GCbHavg = avg (GCbHx+GCbHy) GCrHavg = avg (GCrHx+GCrHy) GYLavg = avg(GYLx+GYLy) GCbLavg = avg (GCbLx+GCbLy) GCrLavg = avg (GCrLx+GCrLy)
4. 根据权利要求1所述的合成方法，其特征在于，所述S3步骤中的比较为GYH(m，n)与 GYL(m, n)、GCbH(m, η)与 GCbL(m, n)、GCrH(m, η)与 GCrL(m, η)在相同 m，n 情况下进行比较， 其中，m表示图像Η或图像L的第m行，η表示图像Η或图像L的第η列；进行权值修改时， 当两个图像梯度差在最大梯度差的1/3以内时，取相同的权值，即为0. 5 ;反之，当梯度差大 于最大梯度差的1/3时，对梯度值大的赋予大于0. 5的权值，梯度值小的赋予小于0. 5的权 值；最后得到两幅图对应的权值矩阵YA (m, n)、CbA (m, n)、CrA (m, η)与YB (m, n)、CbB (m, η)、 CrB (m, η) 〇
5.根据权利要求1或4所述的合成方法，其特征在于，所述S3步骤中的比较梯度值使 用以下方法： S1 分别使用 gHz(m，η)表示 GYHaVg(m，n)、GCbHavg(m，n)、GCrHavg(m，η)中的某一个分量对 应（m, η)位置的梯度参量；g^On，η)表示 GYLavg(m，n)、GCbLavg(m，n)、GCrLavg(m，η)中的某 一个分量对应（m，η)位置的梯度参量； S2然后将k(m，n)、gHz(m，η)求差值，并且根据差值大小对应赋予时间长或短的曝光 图像不同的权值：
A = 1-B 其中，A为曝光时间长的图像权值，B为曝光时间短的图像权值，a、b为梯度差阈值且 b>a〇
【文档编号】H04N5/235GK104301636SQ201410598547
【公开日】2015年1月21日 申请日期:2014年10月30日 优先权日:2014年10月30日
【发明者】宋锐, 江雄华, 贾媛, 李云松, 王养利 申请人:西安电子科技大学