HDR图像融合方法、系统、存储介质及终端技术方案

本发明专利技术提供了一种HDR图像融合方法、系统、存储介质及终端，所述HDR图像融合方法，包括：获取LDR图像的设备相关信息和场景相关信息，根据所述设备相关信息和所述场景相关信息生成基础融合函数；通过所述基础融合函数对所述LDR图像中相邻帧图像计算第一融合权重；根据所述第一融合权重计算所述全体LDR图像的第二融合权重；对所述第二融合权重进行平滑处理；根据平滑处理后的所述第二融合权重确定每一帧所述LDR图像的最终融合权重，根据所述最终融合权重对所述LDR图像进行融合以得到HDR图像。本发明专利技术提高了图像融合之后的图像质量。本发明专利技术提高了图像融合之后的图像质量。本发明专利技术提高了图像融合之后的图像质量。

【技术实现步骤摘要】
HDR图像融合方法、系统、存储介质及终端


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种HDR图像融合方法、系统、存储介质及终端。

技术介绍

[0002]连续包围曝光中，传感器所能捕捉的图像动态范围通常是有限的，在计算摄影中，通常使用不同的曝光信息采集多帧低动态范围(Low
‑
Dynamic Range,LDR)图像，将每个曝光时间的LDR图像按照一定比例，将相对应最佳细节的区域融合成高动态范围(High
‑
Dynamic Range，HDR)图像，更好地反映出真实环境中的视觉效果。
[0003]传感器采集的LDR图像，曝光时间越长，图像亮度越高，暗处区域可见但亮处过曝；曝光时间越短，图像亮度越低，暗处区域不可见但亮处细节可见。为获取HDR图像，一般通过HDR融合算法，将传感器采集的不同曝光时间的LDR原始bayer格式数据，按适当的比例融合，得到高动态范围的HDR图像。这个过程根据LDR图像的原始bayer格式像素值，评估图像亮度，通过融合权重计算公式，计算不同曝光原始bayer格式图像的融合权重，再按照对应的权重对原始bayer格式像素值加权融合，生成高动态范围图像。
[0004]在目前的LDR图像的融合过程中，常设计一个融合权重计算公式，利用图像信息计算融合权重，再将不同曝光时间的LDR图像融合为HDR图像。但是由于原始bayer格式图像之间的像素关系与真实曝光参数有一定差异；且不同曝光时间的图像噪声水平不同；图像本身边缘影响或融合过程中亮度差过大，这些区域的融合图像效果的质量可能欠佳，从而在HDR融合过程中可能导致信噪比断裂、边缘异常、融合过渡不自然等现象，影响成像质量。
[0005]因此，有必要提供一种新型的HDR图像融合方法、系统、存储介质及终端以解决现有技术中存在的上述问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种HDR图像融合方法、系统、存储介质及终端，提高了图像融合之后的图像质量。
[0007]为实现上述目的，本专利技术的所述一种HDR图像融合方法，包括：
[0008]获取LDR图像的设备相关信息和场景相关信息，根据所述设备相关信息和所述场景相关信息生成基础融合函数；
[0009]通过所述基础融合函数计算所述LDR图像中相邻帧图像的第一融合权重；
[0010]根据所述第一融合权重计算所述LDR图像的第二融合权重；
[0011]对所述第二融合权重进行平滑处理，并计算所述LDR图像的导向系数；
[0012]根据平滑处理后的所述第二融合权重和所述导向系数确定每一帧所述LDR图像的最终融合权重，根据所述最终融合权重对所述LDR图像进行融合以得到HDR图像。
[0013]本专利技术所述HDR图像融合方法的有益效果在于：采用相邻帧图像融合的方式计算第一融合权重，可以有效降低模型复杂度和异常风险，而且采用导向滤波的方式计算导向
系数，在保留图像边缘细节的同时，能够有效去除图像中的部分噪声信息，最终图像融合之后在保证图像有效信息的同时，使图像过渡平滑、边缘表现良好，提高HDR融合图像质量。
[0014]可选的，所述通过所述基础融合函数对所述LDR图像中相邻帧图像的第一融合权重，包括：
[0015]将第一帧所述LDR图像和第二帧所述LDR图像作为第一个相邻帧对，根据所述基础融合函数分别得到第一个所述相邻帧对中两帧图像的第一融合权重；
[0016]根据第一个所述相邻帧对中两帧图像的第一融合权重对第一个所述相邻帧组的两帧图像进行加权融合以得到第二帧中间图像；将所述第二帧中间图像和第三帧所述LDR图像作为第二个相邻帧对，根据所述基础融合函数分别得到第二个所述相邻帧对中两帧图像的第一融合权重；
[0017]根据第二个所述相邻帧对中两帧图像的第一融合权重对第二个所述相邻帧对中的两帧图像进行加权融合以得到第三帧中间图像；
[0018]将所述第三帧中间图像和第四帧所述LDR图像作为第三个相邻帧对，根据所述基础融合函数分别得到所述第三帧中间图像和第四帧所述LDR图像的第一融合权重；
[0019]对后续的所述LDR图像循环执行上述过程，直至得到每一帧所述LDR图像的第一融合权重；
[0020]其中，每一个所述相邻帧对中两帧图像的所述第一融合权重之和为1。
[0021]可选的，第k帧所述LDR图像的所述第一融合权重weight
k
满足如下公式：
[0022]weight
k
＝f(LDR
k
,Noise(LDR
k
‑1),awbGain)
[0023]第k帧所述中间图像LDR
′
k
满足如下公式：
[0024]LDR
′
k
＝(1
‑
weight
k
)
·
LDR
k
‑1+weight
k
·
LDR
k
[0025]其中，LDR
′
k
为第k帧中间图像，weight
k
为第k帧LDR图像的第一融合权重，LDR
k
表示第k帧LDR图像，f表示所述基础融合函数，Noise(LDR
k
‑1)表示第k
‑
1帧LDR图像的噪声系数，awbGain表示所述LDR图像的白平衡系数，k为大于1的整数。
[0026]可选的，所述对所述第二融合权重信息进行平滑处理，并计算所述LDR图像的导向系数，包括：
[0027]对N帧所述LDR图像的所述第二融合权重进行下采样处理并做高斯滤波处理以得到每一帧所述LDR图像的低分辨率权重，N为正整数；
[0028]根据所述低分辨率权重分别计算得到滤波窗口内的像素点均值、相关系数和方差；
[0029]根据所述滤波窗口内的像素点均值、所述相关系数和所述方差计算得到N组低分辨率权重图的第一导向系数和第二导向系数。其有益效果在于：通过导向滤波的方式计算得到N组低分辨率的第一导向系数和第二导向系数，能够提高图像的平滑性，实现细节增强。
[0030]可选的，所述第一导向系数和所述第二导向系数的计算过程满足如下公式：
[0031][0032][0033]var
k
＝corr
k
‑
mean
k
·
mean
k
[0034]a
k
＝var
k
/(var
k
+ε)
[0035]b
k
＝mean
k
‑
a
k
·
mean
k
[0036]其中，mean
k
为滤波窗口内的像素点均值，corr
k
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种HDR图像融合方法，其特征在于，包括：获取LDR图像的设备相关信息和场景相关信息，根据所述设备相关信息和所述场景相关信息生成基础融合函数；通过所述基础融合函数计算所述LDR图像中相邻帧图像的第一融合权重；根据所述第一融合权重计算所述LDR图像的第二融合权重；对所述第二融合权重进行平滑处理；根据平滑处理后的所述第二融合权重确定每一帧所述LDR图像的最终融合权重，根据所述最终融合权重对所述LDR图像进行融合以得到HDR图像。2.根据权利要求1所述的HDR图像融合方法，其特征在于，所述通过所述基础融合函数计算所述LDR图像中相邻帧图像的第一融合权重，包括：将第一帧所述LDR图像和第二帧所述LDR图像作为第一个相邻帧对，根据所述基础融合函数分别得到第一个所述相邻帧对中两帧图像的第一融合权重；根据第一个所述相邻帧对中两帧图像的第一融合权重对第一个所述相邻帧组的两帧图像进行加权融合以得到第二帧中间图像；将所述第二帧中间图像和第三帧所述LDR图像作为第二个相邻帧对，根据所述基础融合函数分别得到第二个所述相邻帧对中两帧图像的第一融合权重；根据第二个所述相邻帧对中两帧图像的第一融合权重对第二个所述相邻帧对中的两帧图像进行加权融合以得到第三帧中间图像；将所述第三帧中间图像和第四帧所述LDR图像作为第三个相邻帧对，根据所述基础融合函数分别得到所述第三帧中间图像和第四帧所述LDR图像的第一融合权重；对后续的所述LDR图像循环执行上述过程，直至得到每一帧所述LDR图像的第一融合权重；其中，每一个所述相邻帧对中两帧图像的所述第一融合权重之和为1。3.根据权利要求2所述的HDR图像融合方法，其特征在于，第k帧所述LDR图像的所述第一融合权重weight
k
满足如下公式：weight
k
＝f(LDR
k
,Noise(LDR
k
‑1),awbGain)第k帧所述中间图像LDR'
k
满足如下公式：LDR
’
k
＝(1
‑
weight
k
)
·
LDR
k
‑1+weight
k
·
LDR
k
其中，LDR'
k
为第k帧中间图像，weight
k
为第k帧LDR图像的第一融合权重，LDR
k
表示第k帧LDR图像，f表示所述基础融合函数，Noise(LDR
k
‑1)表示第k
‑
1帧LDR图像的噪声系数，awbGain表示所述LDR图像的白平衡系数，k为大于1的整数。4.根据权利要求2所述的HDR图像融合方法，其特征在于，所述对所述第二融合权重信息进行平滑处理，包括：对N帧所述LDR图像的所述第二融合权重进行下采样处理并做高斯滤波处理以得到每一帧所述LDR图像的低分辨率权重，N为正整数；根据所述低分辨率权重分别计算得到滤波窗口内的像素点均值、相关系数和方差；根据所述滤波窗口内的像素点均值、所述相关系数和所述方差计算得到N组低分辨率权重图的第一导向系数和第二导向系数。5.根据权利要求4所述的HDR图像融合方法，其特征在于，所述第一导向系数和所述第

【专利技术属性】
技术研发人员：李佳坤，宋博，王勇，温建新，
申请(专利权)人：成都微光集电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：