宽动态融合方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种宽动态融合方法及装置，该方法包括：在标准测试条件下，对标准测试目标分别在不同增益下进行N次不同光线下的曝光，获取相应增益下的噪声方差-亮度曲线；获取拍摄对象不同快门时间的M帧图像；根据当前增益下的噪声方差-亮度曲线，确定像素点噪声方差，根据该噪声方差确定对应的预处理滤波器模板大小并滤波；根据该噪声方差，确定该等像素点对应的去噪滤波器大小并滤波；将每一帧去噪后的图像进行分层处理，分别对M帧图像的亮度信息进行融合和M帧图像的纹理信息进行融合，将融合后的亮度信息和纹理信息叠加，输出宽动态图像。本发明专利技术有效提升了图像去噪效果，并使宽动态图像包含尽量多的细节信息。

【技术实现步骤摘要】
宽动态融合方法及装置
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种宽动态融合方法及装置。
技术介绍
摄像机具有监控视角广、安装简便等特点，但是，由于一般的摄像机的图像动态范围比较小，在监视场景对比度较大的情况下，比如逆光捕捉对象或者同时捕捉室内场景和室外场景的对象，拍摄的图像质量比较差。有鉴于此，宽动态摄像机应运而生。宽动态技术是在非常强烈的对比下让摄像机看到影像的特色而运用的一种技术。当在强光源(如日光、灯具或反光等)照射下的高亮度区域及阴影、逆光等相对亮度较低的区域在图像中同时存在时，摄像机输出的图像会出现明亮区域因曝光过度成为白色，而黑暗区域因曝光不足成为黑色，严重影响图像质量。摄像机在同一场景中对最亮区域及较暗区域的表现是存在局限的，这种局限就是通常所讲的“动态范围”。目前，宽动态图像一般采用下述两种方式来实现：一种方式为数字宽动态技术，即通过对图像不同区域进行不同的增益调整，调节明暗程度；另一种方式是基于每次曝光获取多帧图像，每次曝光的明暗程度不同，根据多帧图像中像素点的明暗，将多帧图像融合为一帧图像。第一种方式只能增加主观效果，对因动态范围不够引起的图像信息丢失问题无法恢复，并且图像增益增大时，图像噪声也随之增大；第二种方法中，图像信息由于来自不同的曝光图像，融合后图像的噪声分布变化较大，难以根据融合后的图像进行噪声估计，并进行去噪处理。此外，由于以往的多帧融合算法往往只考虑到亮度信息的融合，图像细节纹理信息容易丢失。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种宽动态融合装置，该装置应用于摄像机上，该装置包括：噪声估计单元，用于在标准测试条件下，对选取的标准测试目标分别在不同增益下进行N次不同光线下的曝光，获取相应增益下的噪声方差-亮度曲线，其中，所述噪声方差-亮度曲线为通过预设的噪声估计算法对相应增益下的N次曝光图像进行噪声参数估计后得到；图像采集单元，用于对拍摄对象进行多次曝光，获取不同快门时间的M帧图像，其中，对所述M帧图像的每一帧图像的明暗区域进行划分，不同明暗区域均至少有一次准确曝光；边缘识别单元，用于根据当前增益下的噪声方差-亮度曲线，对所述M帧图像中的每一帧图像的像素点确定噪声方差，根据该噪声方差确定该像素点对应的预设边缘识别算子中预处理滤波器模板大小，并对该像素点进行滤波，在完成一帧图像的滤波后，通过预设边缘识别算子识别图像边缘，确认图像边缘点的边缘方向和法线方向；去噪处理单元，用于根据所述M帧图像中的每一帧图像的像素点的噪声方差，确定该等像素点对应的去噪滤波器大小，根据该等去噪滤波器大小对该等像素点滤波，其中，对图像边缘点只沿边缘方向滤波，不对法线方向滤波；图像融合单元，用于将每一帧去噪后的图像进行分层处理，获得每一帧图像的亮度信息和纹理信息，分别对M帧图像的亮度信息进行融合和M帧图像的纹理信息进行融合，将融合后的亮度信息和纹理信息叠加，输出宽动态图像。本专利技术还提供了一种宽动态融合方法，该方法应用于摄像机上，该方法包括：步骤A，在标准测试条件下，对选取的标准测试目标分别在不同增益下进行N次不同光线下的曝光，获取相应增益下的噪声方差-亮度曲线，其中，所述噪声方差-亮度曲线为通过预设的噪声估计算法对相应增益下的N次曝光图像进行噪声参数估计后得到；步骤B，对拍摄对象进行多次曝光，获取不同快门时间的M帧图像，其中，对所述M帧图像的每一帧图像的明暗区域进行划分，不同明暗区域均至少有一次准确曝光；步骤C，根据当前增益下的噪声方差-亮度曲线，对所述M帧图像中的每一帧图像的像素点确定噪声方差，根据该噪声方差确定该像素点对应的预设边缘识别算子中预处理滤波器模板大小，并对该像素点进行滤波，在完成一帧图像的滤波后，通过预设边缘识别算子识别图像边缘，确认图像边缘点的边缘方向和法线方向；步骤D，根据所述M帧图像中的每一帧图像的像素点的噪声方差，确定该等像素点对应的去噪滤波器大小，根据该等去噪滤波器大小对该等像素点滤波，其中，对图像边缘点只沿边缘方向滤波，不对法线方向滤波；步骤E，将每一帧去噪后的图像进行分层处理，获得每一帧图像的亮度信息和纹理信息，分别对M帧图像的亮度信息进行融合和M帧图像的纹理信息进行融合，将融合后的亮度信息和纹理信息叠加，输出宽动态图像。本专利技术通过对一个拍摄对象进行多次曝光获取多帧图像，分别对每一帧图像进行去噪和分层处理，并在亮度信息和纹理信息两个方面分别对多帧图像进行融合，最终获得具有较优去噪效果以及包含尽量多细节信息的宽动态图像。附图说明图1是本专利技术一种实施方式中宽动态融合装置的逻辑结构及其基础硬件环境的示意图。图2是本专利技术一种实施方式中宽动态融合方法的流程图。图3是本专利技术一种实施方式中图像传感器不同增益下噪声方差-亮度曲线示意图。图4是本专利技术一种实施方式中图像边缘点的边缘方向和法线方向示意图。图5是本专利技术一种实施方式中图像处理系统框图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术进行详细说明。本专利技术提供一种宽动态融合装置，该装置应用于摄像机设备上，以下以软件实现为例进行说明，但是本专利技术并不排除诸如硬件或者逻辑器件等其他实现方式。如图1所示，该摄像机设备包括CPU、内存、非易失性存储器以及其他硬件。该宽动态融合装置作为一个逻辑层面的虚拟装置，其通过CPU来运行。该装置包括噪声估计单元、图像采集单元、边缘识别单元、去噪处理单元以及图像融合单元。请参考图2，该装置的使用和运行过程包括以下步骤：步骤101，噪声估计单元在标准测试条件下，对选取的标准测试目标分别在不同增益下进行N次不同光线下的曝光，获取相应增益下的噪声方差-亮度曲线，其中，所述噪声方差-亮度曲线为通过预设的噪声估计算法对相应增益下的N次曝光图像进行噪声参数估计后得到；步骤102，图像采集单元对拍摄对象进行多次曝光，获取不同快门时间的M帧图像，其中，对所述M帧图像的每一帧图像的明暗区域进行划分，不同明暗区域均至少有一次准确曝光；步骤103，边缘识别单元根据当前增益下的噪声方差-亮度曲线，对所述M帧图像中的每一帧图像的像素点确定噪声方差，根据该噪声方差确定该像素点对应的预设边缘识别算子中预处理滤波器模板大小，并对该像素点进行滤波，在完成一帧图像的滤波后，通过预设边缘识别算子识别图像边缘，确认图像边缘点的边缘方向和法线方向；步骤104，去噪处理单元根据所述M帧图像中的每一帧图像的像素点的噪声方差，确定该等像素点对应的去噪滤波器大小，根据该等去噪滤波器大小对该等像素点滤波，其中，对图像边缘点只沿边缘方向滤波，不对法线方向滤波；步骤105，图像融合单元将每一帧去噪后的图像进行分层处理，获得每一帧图像的亮度信息和纹理信息，分别对M帧图像的亮度信息进行融合和M帧图像的纹理信息进行融合，将融合后的亮度信息和纹理信息叠加，输出宽动态图像。在对图像进行去噪处理前，需确认当前使用的图像传感器的噪声参数，对于固定的图像传感器，其噪声参数会随着传感器曝光使用的增益值和传感器曝光时接收到的光线积累强度改变，因此，需要在不同的增益和外界光线下对传感器噪声参数进行估计。噪声模型可以描述为：z(x)＝y(x)+σ(y(x))ξ(x)其中，z(x)为采集到的Bayer格式图像；y(x)为原始无噪声污染图像；ξ(x)为无偏随机噪声；σ(y(x))为噪声均方差。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种宽动态融合装置，该装置应用于摄像机上，其特征在于，该装置包括：噪声估计单元，用于在标准测试条件下，对选取的标准测试目标分别在不同增益下进行N次不同光线下的曝光，获取相应增益下的噪声方差‑亮度曲线，其中，所述噪声方差‑亮度曲线为通过预设的噪声估计算法对相应增益下的N次曝光图像进行噪声参数估计后得到；图像采集单元，用于对拍摄对象进行多次曝光，获取不同快门时间的M帧图像，其中，对所述M帧图像的每一帧图像的明暗区域进行划分，不同明暗区域均至少有一次准确曝光；边缘识别单元，用于根据当前增益下的噪声方差‑亮度曲线，对所述M帧图像中的每一帧图像的像素点确定噪声方差，根据该噪声方差确定该像素点对应的预设边缘识别算子中预处理滤波器模板大小，并对该像素点进行滤波，在完成一帧图像的滤波后，通过预设边缘识别算子识别图像边缘，确认图像边缘点的边缘方向和法线方向；去噪处理单元，用于根据所述M帧图像中的每一帧图像的像素点的噪声方差，确定该等像素点对应的去噪滤波器大小，根据该等去噪滤波器大小对该等像素点滤波，其中，对图像边缘点只沿边缘方向滤波，不对法线方向滤波；图像融合单元，用于将每一帧去噪后的图像进行分层处理，获得每一帧图像的亮度信息和纹理信息，分别对M帧图像的亮度信息进行融合和M帧图像的纹理信息进行融合，将融合后的亮度信息和纹理信息叠加，输出宽动态图像。...

【技术特征摘要】
1.一种宽动态融合装置，该装置应用于摄像机上，其特征在于，该装置包括：噪声估计单元，用于在标准测试条件下，对选取的标准测试目标分别在不同增益下进行N次不同光线下的曝光，获取相应增益下的噪声方差-亮度曲线，其中，所述噪声方差-亮度曲线为通过预设的噪声估计算法对相应增益下的N次曝光图像进行噪声参数估计后得到；图像采集单元，用于对拍摄对象进行多次曝光，获取不同快门时间的M帧图像，其中，对所述M帧图像的每一帧图像的明暗区域进行划分，不同明暗区域均至少有一次准确曝光；边缘识别单元，用于根据当前增益下的噪声方差-亮度曲线，对所述M帧图像中的每一帧图像的像素点确定噪声方差，根据该噪声方差确定该像素点对应的预设边缘识别算子中预处理滤波器模板大小，并对该像素点进行滤波，在完成一帧图像的滤波后，通过预设边缘识别算子识别图像边缘，确认图像边缘点的边缘方向和法线方向；去噪处理单元，用于根据所述M帧图像中的每一帧图像的像素点的噪声方差，确定该等像素点对应的去噪滤波器大小，根据该等去噪滤波器大小对该等像素点滤波，其中，对图像边缘点只沿边缘方向滤波，不对法线方向滤波；图像融合单元，用于将每一帧去噪后的图像进行分层处理，获得每一帧图像的亮度信息和纹理信息，分别对M帧图像的亮度信息进行融合和M帧图像的纹理信息进行融合，将融合后的亮度信息和纹理信息叠加，输出宽动态图像。2.如权利要求1所述的装置，其特征在于：所述预设的噪声估计算法为L-M算法。3.如权利要求1所述的装置，其特征在于：所述预设边缘识别算子为Canny算子；所述预处理滤波器为Ca...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱旭东，李禅，王智玉，
申请(专利权)人：浙江宇视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33