一种基于小波变换的多曝光图像融合方法技术

本发明专利技术提供一种基于小波变换的多曝光图像融合方法，该方法通过用亮度均值最大和最小图像描述像素间的相对亮度关系，并且将其引入到曝光适度权值计算，避免融合图像出现亮度翻转，提高融合后图像的整体对比度；该方法对亮度分量、曝光适度权值图和对比度权值图进行分层小波变换，采用曝光适度权值图的近似子图对图像亮度分量的近似子图进行加权融合，采用调整后的对比度权值图的近似子图对图像亮度分量的细节子图进行加权融合，对不同尺度的细节进行不同尺度的增强，在提高弱细节对比度的同时，保证了融合图像强边缘两边区域都能较好曝光，避免细节丢失。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理
，具体的涉及一种基于小波变换的多曝光图像融合方法。
技术介绍
普通数字相机在用于拍摄动态范围很大的场景时，受动态范围的限制，无论如何设置曝光时间都不能同时对场景中的暗区和高亮区域的细节实现较清楚地成像，会出现欠曝光或过曝光现象。现有技术中为了能清楚呈现场景暗区和高亮区的细节信息，多通过将曝光参数不相同的多幅图像融合成一幅图像来实现。常用的融合方法：1)辐射度域融合方法，该方法需要估计相机响应函数和图像成像参数，先生成高动态图像，然后再通过色调映射方法映射为低动态图像进行显示，由于预先估计难以保证准确性，因而限制了这种方法的应用范围。2)图像域融合方法，该方法可对不同曝光的图像进行直接融合，无需任何成像信息，所得结果图像可以直接显示，因而受到业内广泛关注。Mertens等人(Mertens,T.,J.Kautz and F.V.Reeth.Exposure Fusion:A Simple and Practical Alternative to High Dynamic Range Photography.Computer Graphics Forum,2009,pp.161-171)提出了基于拉普拉斯金字塔的多曝光图像融合方法。参见图1，该方法首先根据曝光适度、对比度、饱和度计算每幅输入图像的权重图；然后对所得权重图进行高斯金字塔分解，然后再对输入图像进行拉普拉斯金字塔分解，之后在相同分解层上将多曝光图像的子图像和权重图的子图像进行加权求和，从而得到一个融合图像的拉普拉斯金字塔分解，将得到的拉普拉斯金字塔重构即可得到最终的融合图像。该方法较好地解决了融合图像因权值变化而出现的裂缝问题。但是该融合方法在过亮和过暗区域仍然存在过曝光和欠曝光的情况，并且因为权值函数而使得融合结果存在场景亮度反转的问题。Malik等人(Malik M H,Gilani S A M,Anwaar-ul-Haq.Wavelet Based Exposure Fusion[J].Lecture Notes in Engineering&Computer Science,2008,2170(1).)在Mertens的权值图基础上提出了基于小波变换的融合方法。该方法首先对多曝光图像和权值图分别进行小波分解，再对图像的近似子图直接进行加权融合，对于图像的细节子图，则采用相加求和的方式融合，为了防止细节子图过大，通过将融合图像的细节子图除以阈值，最后，对融合结果进行小波逆变换便得到最终的融合图像。该方法对仅在某一幅图像中较好曝光的弱细节，除以阈值后会变的更弱，使其在融合图像中对比度变差甚至不可见，而对于在多幅图像中都存在强边缘，除以阈值求和之后会变得更强，这会导致融合图像边缘附近出现暗区域。Shutao Li等人(S.Li and X.Kang,“Fast multi-exposure image fusion with median filter and recursive filter,”IEEE Trans.Consumer Electron,58(2),626–632(2012))仍然用对比度和曝光适度来计算融合权值，通过将权值结果的最大值赋1，其余结果赋值0的方式来保证每一个像素都是曝光最好的。最后以输入图像作为参考图像，对权值图进行迭代滤波，以消除其中的噪点。用滤波后的权值图来对输入图像序列进行加权融合，得到最终的融合图像。Wei Zhang等人(W.Zhang and W.-K.Cham,“Gradient-directed multiexposure composition,”IEEE Trans.Image Process,21(4),2318–2323(2012))等提出了基于梯度的曝光融合方法。用梯度的幅值来衡量图像细节的可见性，用梯度的方向来消除运动物体对融合结果的影响。最终的权值为梯度的幅值与梯度方向变化的乘积。采用交叉双边滤波来对得到的权值图进行提纯，用提纯后的权值对输入图像加权融合，即可得到最终的融合图像。Shutao Li和Wei Zhang等人的方法都是基于局部信息进行加权融合，没有考虑图像整体的亮度分布，能够保留原输入图像中所有的细节，但是融合图像的亮度分布可能与原场景不一致，甚至存在比较明显的伪轮廓。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于小波变换的多曝光图像融合方法，该专利技术解决了现有技术中图像融合后所得图像中的亮度反转和强边缘附近细节丢失的技术问题。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于小波变换的多曝光图像融合方法，包括以下步骤：步骤S100：将N幅输入图像分别转换为YUV颜色空间图像；步骤S200：计算步骤S100中转换后的每幅图像的饱和度权值图、对比度权值图和曝光适度权值图；步骤S300：对步骤S100中转换后的每幅输入图像的亮度分量、步骤S200中所得的曝光适度权值图和对比度权值图进行分层小波变换，采用曝光适度权值图对图像亮度分量的近似子图进行加权融合，采用对比度权值图对图像亮度分量的细节子图进行加权融合，将所得融合结果进行逆小波变换，得到融合图像的亮度分量；步骤S400：采用步骤S200中所得饱和度权值图，对N幅输入图像的色差分量进行加权融合，得到融合图像的色差分量；步骤S500：将步骤S300中所得的融合图像的亮度分量和步骤S400中所得的融合图像的色差分量转换到RGB空间，输出RGB颜色空间的融合图像。本专利技术提供的方法对亮度分量和相应的权值图分别进行分层小波变换，采用调整后的对比度对细节子图进行加权融合，并对不同尺度的细节进行不同尺度的增强，在提高弱细节对比度的同时，保证了融合后图像的强边缘两边区域都能较好的曝光，避免了细节的丢失。其中未提及的其他内容均可按现有常用方法进行处理，例如对每幅图像的饱和度权值图、对比度权值图和曝光适度权值图的计算。作为本专利技术的进一步改进：步骤S200中，曝光适度权值图wei在(x,y)处的值wei(x,y)的表达式为： we i ( x , y ) = E i ( x , y ) Σ j = 1 N E j ( x , y ) , i = 1 , ... , N - - - ( 3 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于小波变换的多曝光图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S100：将N幅输入图像分别转换为YUV颜色空间图像；步骤S200：计算步骤S100中转换后的每幅图像的饱和度权值图、对比度权值图和曝光适度权值图；步骤S300：对步骤S100中转换后的每幅输入图像的亮度分量、步骤S200中所得曝光适度权值图和对比度权值图进行分层小波变换，采用曝光适度权值图对图像亮度分量的近似子图进行加权融合，采用对比度权值图对图像亮度分量的细节子图进行加权融合，将所得融合结果进行逆小波变换，得到融合图像的亮度分量；步骤S400：采用步骤S200中所得饱和度权值图，对N幅输入图像的色差分量进行加权融合，得到融合图像的色差分量；步骤S500：将步骤S300中所得的融合图像的亮度分量和步骤S400中所得的融合图像的色差分量转换到RGB空间，输出RGB颜色空间的融合图像。

【技术特征摘要】
1.一种基于小波变换的多曝光图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S100：将N幅输入图像分别转换为YUV颜色空间图像；步骤S200：计算步骤S100中转换后的每幅图像的饱和度权值图、对比度权值图和曝光适度权值图；步骤S300：对步骤S100中转换后的每幅输入图像的亮度分量、步骤S200中所得曝光适度权值图和对比度权值图进行分层小波变换，采用曝光适度权值图对图像亮度分量的近似子图进行加权融合，采用对比度权值图对图像亮度分量的细节子图进行加权融合，将所得融合结果进行逆小波变换，得到融合图像的亮度分量；步骤S400：采用步骤S200中所得饱和度权值图，对N幅输入图像的色差分量进行加权融合，得到融合图像的色差分量；步骤S500：将步骤S300中所得的融合图像的亮度分量和步骤S400中所得的融合图像的色差分量转换到RGB空间，输出RGB颜色空间的融合图像。2.根据权利要求1所述的基于小波变换的多曝光图像融合方法，其特征在于，所述步骤S200中，曝光适度权值图wei在(x,y)处的值wei(x,y)的表达式为： we i ( x , y ) = E i ( x , y ) Σ j = 1 N E j ( x , y ) , i = 1 , ... , N - - - ( 3 ) ]]>其中， E i ( x , y ) = exp ( - ( Y i ...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘肖琳，张文龙，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科学技术大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43