一种适用于LDR视频的HDR视频生成方法技术

本发明专利技术公开了一种适用于LDR视频的HDR视频生成方法，步骤(1)、将一个正常曝光的图像转化为有着不同亮度的伪曝光图像，求出对于LDR视频的第一帧LDR图像的HDR图像；步骤(2)、输入向量x和向量y，通过判别均方误差的大小来决定一个拟合曲线的优劣性，找到一个MSE最小的拟合曲线；对生成拟合曲线进行修正，从而找到一条最优化拟合曲线，作为LDR图像和HDR图像之间的曲线拟合结果；步骤(3)、利用最优化拟合曲线，对输入的LDR视频的每一帧都进行相应的像素级映射，得到最终的HDR视频序列。与现有技术相比，本发明专利技术复杂度低，更能够实现实时的LDR视频向HDR视频的转换；所生成的HDR视频的色彩信息更符合人眼视觉特性，细节更加清晰，包含信息更丰富。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视频监控领域，特别是涉及一种HDR视频生成方法。
技术介绍
高动态范围(HighDynamicRange，简称HDR)视频与低动态范围(LowDynamicRange，简称LDR)视频相比，能够更加准确的记录真实场景的绝大部分色彩和光照信息，并能表现出丰富的色彩细节和明暗层次，而且能够提供更高的对比度、更丰富的信息和更真实的视觉感受，能更好地匹配人眼对现实世界场景的认知特性。正因为如此，HDR技术可以被应用于对图像质量要求较高的领域，如医学影像、视频监控、卫星遥感和计算机视觉等领域中。目前生成HDR视频的方法主要分为两类：一类是硬件方法，使用配有改进传感器的专用HDR摄相机一次曝光直接生成HDR，这种特殊的HDR摄相机系统需要有特殊的定制的硬件，不仅价格昂贵而且市场应用性不广泛。另一类是软件方法，包括：(1)使用普通的摄相机拍摄交替循环曝光的低动态范围(LowDynamicRange，简称LDR)视频，然后利用多幅LDR相邻帧的图像生成HDR相应帧的图像，该方法获取视频源比较繁琐；(2)每一帧都利用单幅图像生成HDR图像的方法，从而生成HDR视频；该方法获取视频源较之简单，但是每一帧都采用相同的方法生成HDR，导致会有冗余的操作。但是，与硬件的方法相比较，软件的生成方法，细节信息更为细腻，而且对设备的要求较低。因此，实际应用中大多使用软件方法生成HDR视频。
技术实现思路
基于现有技术，本专利技术提出了一种基于LDR视频的HDR视频生成方法，在单幅图像生成HDR图像方法的基础上，实现适用于LDR视频的HDR视频生成方案。本专利技术提出了一种适用于LDR视频的HDR视频生成方法，该方法包括以下步骤：步骤1、将一个正常曝光的图像转化为有着不同亮度的伪曝光图像，建模如下：其中，Lwk表示第k个伪曝光HDR图像在坐标(i,j)点处的亮度，Pk表示相邻伪曝光之间的亮度差异的控制参数，Ld(i,j)表示在像素(i,j)点处的输入LDR图像的归一化的亮度控制参数，Lmax,k表示生成的第k个伪曝光图像的最大亮度值。Lsmax的值为382.5，Lad,k表示第k幅伪曝光图像的平均亮度控制参数：Lad,k＝1+exp(μEVk)其中，EVk表示第k幅图像的曝光值，μ的值设为0.85；对于给定不同的(EVk，Pk)，得到LDR视频第一帧图像的多幅不同曝光的图像；根据图像的对比度、饱和度以及曝光度，计算图像的权重图，并且得到N个多曝光图像序列中第k个图像(i,j)处的像素点的归一化权重为：图像的权重图Wij,k计算公式如下：其中，ij,k表示多曝光图像序列中第k个图像(i,j)处的像素点；ωC、ωS、ωE分别用于控制的对比度测量因子C、饱和度测量因子S、曝光度测量因子E对标量权重图W的影响程度，ωC＝ωS＝ωE＝1；将N幅多曝光图像序列分别进行拉普拉斯金字塔分解，得到关于不同分辨率的图像和权重图的金字塔融合公式如下：式中，N表示输入的图像总数，即生成的伪曝光图像数，Iij,k表示第k个输入的图像在坐标(i,j)处的值，即第一步生成的Lwk，i,j表示像素点坐标(i,j)，l表示进行拉普拉斯金字塔分解或者高斯金字塔分解时的层，表示第k个输入图像在像素点坐标为(i,j)处的归一化的权重图；表示对第k个输入图像在像素点坐标为(i,j)处的归一化权重图进行高斯金字塔分解，得到的第l层高斯金字塔；表示坐标为(i,j)处的融合后图像R的第l层拉普拉斯金字塔；表示对像素点坐标为(i,j)处的第k个输入图像进行拉普拉斯金字塔分解，得到的第l层拉普拉斯金字塔；最后，将金字塔L{R本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种适用于LDR视频的HDR视频生成方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤(1)、将一幅正常曝光的图像转化为有着不同亮度的伪曝光图像，建模如下：其中，Lwk表示第k个伪曝光HDR图像在坐标(i,j)点处的亮度，Pk表示相邻伪曝光之间的亮度差异的控制参数，Ld(i,j)表示在像素(i,j)点处的输入LDR图像的归一化的亮度控制参数，Lmax,k表示生成的第k个伪曝光图像的最大亮度值；Lsmax的值为382.5，Lad,k表示第k幅伪曝光图像的平均亮度控制参数，公式如下：Lad,k＝1+exp(μEVk)其中，EVk表示第k幅图像的曝光值，μ的值设为0.85；对于给定不同的(EVk，Pk)，得到LDR视频第一帧图像的多幅不同曝光的图像；根据图像的对比度、饱和度以及曝光度，计算图像的权重图，并且得到N个多曝光图像序列中第k个图像(i,j)处的像素点的归一化权重为：W^ij,k=[Σk′=1NWij,k′]-1Wij,k]]>图像的权重图Wij,k计算公式如下：Wij,k=(Cij,k)ωC×(Sij,k)ωS×(Eij,k)ωE]]>其中，ij,k表示多曝光图像序列中第k个图像(i,j)处的像素点；ωC、ωS、ωE分别用于控制的对比度测量因子C、饱和度测量因子S、曝光度测量因子E对标量权重图W的影响程度，ωC＝ωS＝ωE＝1；将N幅多曝光图像序列和权重图分别进行拉普拉斯金字塔分解和高斯金字塔分解，得到关于不同分辨率的图像和权重图的金字塔融合公式如下：L{R}ijl=Σk=1NG{W^}ij,klL{I}ij,kl]]>式中，N表示输入的图像总数，即生成的伪曝光图像数，Iij,k表示第k个输入的图像在坐标(i,j)处的值，即第一步生成的Lwk，i,j表示像素点坐标(i,j)，l表示进行拉普拉斯金字塔分解或者高斯金字塔分解时的层，表示第k个输入图像在像素点坐标为(i,j)处的归一化的权重图；表示对第k个输入图像在像素点坐标为(i,j)处的归一化权重图进行高斯金字塔分解，得到的第l层高斯金字塔；表示坐标为(i,j)处的融合后图像R的第l层拉普拉斯金字塔；表示对像素点坐标为(i,j)处的第k个输入图像进行拉普拉斯金字塔分解，得到的第l层拉普拉斯金字塔；最后，将金字塔L{R}l进行拉普拉斯逆变换得到融合后的图像R；至此，求出对于LDR视频的第一帧LDR图像的HDR图像；步骤(2)、将输入的第一帧LDR图像的R,G和B通道所有像素值存放到一个行向量x里，将第一帧合成的HDR图像的R,G和B通道所有像素值存放到行向量y里；通过CFTOOL工具，输入向量x和向量y，通过判别均方误差的大小来决定一个拟合曲线的优劣性，找到一个MSE最小的拟合曲线；通过HDR图像的平均亮度值的差异来对生成的曲线进行修正，从而得到最优拟合曲线；具体处理包括：定义灰度图像的一元灰度熵为：H=Σi=0255pilog pi]]>其中pi表示图像中灰度值为i的像素在该图像中出现的概率；通过人眼对生成的HDR图像进行感知，再参考信息熵的大小，对生成拟合曲线进行修正，从而找到一条最优化拟合曲线，作为LDR图像和HDR图像之间的曲线拟合结果；步骤(3)、利用步骤(2)得到的最优化拟合曲线，对输入的LDR视频的每一帧都进行相应的像素级映射，得到最终的HDR视频序列。...

【技术特征摘要】
1.一种适用于LDR视频的HDR视频生成方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤(1)、将一幅正常曝光的图像转化为有着不同亮度的伪曝光图像，建模如下：其中，Lwk表示第k个伪曝光HDR图像在坐标(i,j)点处的亮度，Pk表示相邻伪曝光之间的亮度差异的控制参数，Ld(i,j)表示在像素(i,j)点处的输入LDR图像的归一化的亮度控制参数，Lmax,k表示生成的第k个伪曝光图像的最大亮度值；Lsmax的值为382.5，Lad,k表示第k幅伪曝光图像的平均亮度控制参数，公式如下：Lad,k＝1+exp(μEVk)其中，EVk表示第k幅图像的曝光值，μ的值设为0.85；对于给定不同的(EVk，Pk)，得到LDR视频第一帧图像的多幅不同曝光的图像；根据图像的对比度、饱和度以及曝光度，计算图像的权...

【专利技术属性】
技术研发人员：张淑芳，刘孟娅，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12