一种用于克服动态问题影响的高动态范围图像融合方法技术

一种用于克服动态问题影响的高动态范围图像融合方法，用于解决拍摄场景动态以及成像系统晃动影响的高动态范围的图像融合问题。其中，采用基于亮度映射函数标定相机响应函数的方法克服动态问题给相机响应函数标定带来的影响，然后结合总体最小二乘法引入校正矩阵，对误差进行联合补偿，从而无需高精度的图像配准即能够获得成像系统的相机响应函数；进而通过分析多曝光图像序列特点选择权重函数，结合标定的相机响应函数构建高动态范围图像权重融合函数，利用输入的多曝光图像序列获得高动态范围图像融合结果。本发明专利技术方法能够克服动态问题给相机响应函数标定带来的困难，进而提高了多曝光高动态范围融合技术的适用性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理
，涉及一种适用于解决拍摄场景动态以及成像系统晃动影响的高动态范围图像融合方法。
技术介绍
现实环境及战场环境中往往会出现动态范围较大的场景，即同一视场中同时出现较亮和较暗的信息。如果拍摄场景的动态范围超过了成像器件的动态范围，就会造成采集的图像出现过饱和或欠饱和的情况，从而影响目标信息的采集及识别。如发射的导弹由于尾焰过亮会造成采集图像饱和，从而无法看清弹体等现象，影响目标的分析。因此，为了便于目标观测，对观测设备、发射时间窗口选取以及天气环境等因素均提出了较高的要求。高动态范围成像技术能够避免因为拍摄方向(如逆光情况)和曝光量不足而使图像存在亮度信息缺失和偏色等问题，不影响真实场景的信息采集，有利于复杂环境下获得更高的成像质量，因此被广泛应用于模式识别、智能交通系统、深空探测、视频监控跟踪、机器人视觉导航、工业检测、遥感遥测、军事监视侦察以及武器导航制导等众多领域，具有重要的研究价值。成像系统的相机响应函数能够建立拍摄图像强度信息与场景辐亮度之间的严格映射关系，是高动态范围图像融合的关键技术，拍摄场景的动态以及成像系统的晃动也会影响成像系统相机响应函数的标定，而多曝光图像序列配准很难达到较高的精度，从而给动态目标高精度的高动态范围图像融合带来较大困难。目前已有的高动态范围图像融合方法主要是利用不同曝光量的已配准的图像序列作为输入，在已知图像之间的曝光比例的情况下，建立了图像各通道图像强度信息与场景辐照度之间的映射关系，从而获得反映拍摄场景的高动态范
围图像，但通常需要拍摄场景保持静态并假设图像序列照度一致。例如2015年计算机工程与科学上的《基于相机响应曲线的高动态范围图像融合》一文，文中提出利用已配准的多曝光图像序列每个像素点的信息标定相机响应函数，进而利用相机响应函数建立图像亮度值与拍摄场景辐照度之间的映射关系，从而获得能够反映拍摄场景高动态范围的辐照度图像。该算法需要精确配准的静态场景多曝光量图像序列作为输入进行相机响应函数的标定，当拍摄场景存在动态问题影响或相机晃动的情况下会给图像配准带来较大困难，从而无法进行相机响应函数标定，也即该算法无法克服动态问题带来的影响；而且，利用该算法获得的高动态范围图像融合存在偏色，需要结合相应的色彩校正算法对输出结果进行白平衡。
技术实现思路
本专利技术解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供了一种克服动态问题影响的高动态范围图像融合方法，能够利用彩色图像各颜色通道的亮度统计特征获得亮度映射函数，从而克服动态问题影响完成相机响应函数的标定，进而结合输入图像序列特征构建权重融合函数进行高动态范围的图像融合。本专利技术的技术解决方案是：一种用于克服动态问题影响的高动态范围图像融合方法，包括如下步骤：(1)利用相机获得目标不同曝光量的曝光图像序列；(2)根据目标的曝光图像序列，获取图像的亮度映射函数T(m)，具体为：(21)将曝光图像序列按曝光量从低到高进行排列，然后从第一帧图像开始每两帧图像组成一个输入图像对；(22)针对每一个输入图像对，获得该输入图像对中两帧图像各颜色通道的亮度信息的累积直方图；(23)利用输入图像对的两帧图像各颜色通道亮度信息的累积直方图，计算两帧图像各颜色通道之间的亮度映射函数T(m)， T ( m ) = H B - 1 ( H A ( m ) ) ]]>其中m为亮度值，HA(m)为输入图像对中的第一帧图像的某颜色通道亮度值为m的累积直方图函数，为输入图像对中的第二帧图像的对应颜色通道亮度值为m的累积直方图逆函数；(3)利用亮度映射函数T(m)对相机响应函数进行标定，获得相机响应逆函数的近似表达式g；(4)结合相机响应逆函数的近似表达式g及曝光图像序列曝光时间信息Δt构建图像权重融合函数Ii，获得彩色图像各颜色通道的辐照度信息，从而获得反映拍摄场景信息的高动态范围图像。所述的图像权重融合函数Ii为： I i = Σ j = 1 P w ( M i j ) g ( M i j ) / Δt j Σ j = 1 P w ( M i j ) ]]>式中i为图像中像素点的空间索引，j为曝光图像序列中的图像索引，Mij为输入曝光图像序列中第j帧图像上像素点i的亮度信息，w为三角帽权值函数，Δtj为曝光图像序列中第j帧图像的曝光时间，P为曝光图像序列中的图像总帧数。所述步骤(3)中获得相机响应逆函数的近似表达式g的方法为：(31)获取两帧不同曝光量图像对应关系如下：g(T(MA))＝kg(MA)其中MA图像A上被估计的像素点的图像亮度信息，T是图像B和图像A之间的亮度传递函数，k是两帧不同曝光量图像中图像A和图像B之间的曝光比；(32)加入权重函数，将步骤(31)的结果修改为： g ( T ( M A ) ) C B = k g ( M A ) C A ]]>其中CA是第一帧图像A中亮度值为MA的像素个本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于克服动态问题影响的高动态范围图像融合方法，其特征在于包括如下步骤：(1)利用相机获得目标不同曝光量的曝光图像序列；(2)根据目标的曝光图像序列，获取图像的亮度映射函数T(m)，具体为：(21)将曝光图像序列按曝光量从低到高进行排列，然后从第一帧图像开始每两帧图像组成一个输入图像对；(22)针对每一个输入图像对，获得该输入图像对中两帧图像各颜色通道的亮度信息的累积直方图；(23)利用输入图像对的两帧图像各颜色通道亮度信息的累积直方图，计算两帧图像各颜色通道之间的亮度映射函数T(m)，T(m)=HB-1(HA(m))]]>其中m为亮度值，HA(m)为输入图像对中的第一帧图像的某颜色通道亮度值为m的累积直方图函数，为输入图像对中的第二帧图像的对应颜色通道亮度值为m的累积直方图逆函数；(3)利用亮度映射函数T(m)对相机响应函数进行标定，获得相机响应逆函数的近似表达式g；(4)结合相机响应逆函数的近似表达式g及曝光图像序列曝光时间信息Δt构建图像权重融合函数Ii，获得彩色图像各颜色通道的辐照度信息，从而获得反映拍摄场景信息的高动态范围图像。

【技术特征摘要】
1.一种用于克服动态问题影响的高动态范围图像融合方法，其特征在于包括如下步骤：(1)利用相机获得目标不同曝光量的曝光图像序列；(2)根据目标的曝光图像序列，获取图像的亮度映射函数T(m)，具体为：(21)将曝光图像序列按曝光量从低到高进行排列，然后从第一帧图像开始每两帧图像组成一个输入图像对；(22)针对每一个输入图像对，获得该输入图像对中两帧图像各颜色通道的亮度信息的累积直方图；(23)利用输入图像对的两帧图像各颜色通道亮度信息的累积直方图，计算两帧图像各颜色通道之间的亮度映射函数T(m)， T ( m ) = H B - 1 ( H A ( m ) ) ]]>其中m为亮度值，HA(m)为输入图像对中的第一帧图像的某颜色通道亮度值为m的累积直方图函数，为输入图像对中的第二帧图像的对应颜色通道亮度值为m的累积直方图逆函数；(3)利用亮度映射函数T(m)对相机响应函数进行标定，获得相机响应逆函数的近似表达式g；(4)结合相机响应逆函数的近似表达式g及曝光图像序列曝光时间信息Δt构建图像权重融合函数Ii，获得彩色图像各颜色通道的辐照度信息，从而获得反映拍摄场景信息的高动态范围图像。2.根据权利要求1所述的一种用于克服动态问题影响的高动态范围图像融合方法，其特征在于：所述的图像权重融合函数Ii为： I i = Σ j = 1 P w ( M i j ) g ( M i j ...

【专利技术属性】
技术研发人员：都琳，孙华燕，张廷华，王帅，徐韬祜，李迎春，梁丹华，高宇轩，
申请(专利权)人：中国人民解放军装备学院，
类型：发明
国别省市：北京;11