基于Bayer格式的图像融合方法及图像融合装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于Bayer格式的图像融合方法及图像融合装置，该图像融合方法包括：获取待融合的多帧Bayer图像；对所述多帧Bayer图像中的每帧Bayer图像进行处理，以得到所述每帧Bayer图像的基本层和细节层；对所述多帧Bayer图像的基本层和细节层分别进行融合处理，得到融合后的基本层和细节层；根据所述融合后基本层和细节层，生成融合后的图像。本发明专利技术的技术方案有效减少了图像融合时的计算量，进而降低了对系统资源的消耗，提高了图像融合算法的效率，并能有效提升低照度的亮度和对比度，增强了图像的细节和清晰度。

【技术实现步骤摘要】
基于Bayer格式的图像融合方法及图像融合装置
本专利技术涉及图像处理
，具体而言，涉及一种基于Bayer格式的图像融合方法及图像融合装置。
技术介绍
随着计算机技术和多媒体技术的发展，数字视频在视频监控、视频会议系统等领域获得了广泛应用。视频图像的获取经常受到环境光照条件的影响，如环境光照度较低或逆光等情况下会导致曝光不当，造成视频图像对比度低，细节信息丢失严重或是颜色不自然等问题。因此，需要采用视频图像增强技术来改善和提升低照度图像质量，而基于融合方法的图像增强技术是目前比较流行的一种增强技术，具体地，图像融合方法利用多帧图像的综合信息，弥补了单帧低照度图像信息量不足的问题，达到了图像增强的目的。图像融合通常分3个层次：像素级、特征级和决策级。像素级融合最大优点是能保持尽可能多的现场数据，提供其他融合层次所不能提供的细微信息，但是计算量大，冗余度高，实时性差；特征级融合方式损失了一部分信息，属于中间级的融合；决策级融合与像素级融合相比，处理的数据量大为减少，但是这种融合方式损失信息量最大。目前大多数图像融合算法的自适应性差，算法的实时性有待提高。因此需要一种新的图像融合方案来实现图像增强的效果。需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本专利技术的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于Bayer格式的图像融合方法及图像融合装置，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。本专利技术的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本专利技术的实践而习得。根据本专利技术的一个方面，提供一种基于Bayer格式的图像融合方法，包括：获取待融合的多帧Bayer图像；对所述多帧Bayer图像中的每帧Bayer图像进行处理，以得到所述每帧Bayer图像的基本层和细节层；对所述多帧Bayer图像的基本层和细节层分别进行融合处理，得到融合后的基本层和细节层；根据所述融合后的基本层和细节层，生成融合后的图像。在本专利技术的一种示例性实施例中，对所述多帧Bayer图像中的每帧Bayer图像进行处理的步骤，包括：计算所述每帧Bayer图像对应的完整的指定颜色分量；以所述每帧Bayer图像对应的完整的指定颜色分量为导向，对所述每帧Bayer图像进行导向滤波处理。在本专利技术的一种示例性实施例中，在所述指定颜色分量为绿色分量的情况下，计算所述每帧Bayer图像对应的完整的绿色分量，包括：基于颜色插值法恢复所述每帧Bayer图像中的蓝色像元对应的绿色分量和红色像元对应的绿色分量；根据所述每帧Bayer图像中的蓝色像元对应的绿色分量和红色像元对应的绿色分量，以及所述每帧Bayer图像中的绿色像元，生成所述每帧Bayer图像对应的完整的绿色分量。在本专利技术的一种示例性实施例中，对所述多帧Bayer图像中的每帧Bayer图像进行处理，以得到所述每帧Bayer图像的基本层和细节层的步骤，包括：对所述每帧Bayer图像进行处理，得到所述每帧Bayer图像的基本层；根据所述每帧Bayer图像和所述每帧Bayer图像的基本层，计算所述每帧Bayer图像的细节层。在本专利技术的一种示例性实施例中，对所述多帧Bayer图像的基本层和细节层分别进行融合处理的步骤，包括：计算所述多帧Bayer图像的基本层的均值；将所述多帧Bayer图像的基本层的均值作为所述多帧Bayer图像融合后的基本层。在本专利技术的一种示例性实施例中，对所述多帧Bayer图像的基本层和细节层分别进行融合处理的步骤，包括：采用区域标准差最大准则对所述多帧Bayer图像的细节层进行融合处理。在本专利技术的一种示例性实施例中，采用区域标准差最大准则对所述多帧Bayer图像的细节层进行融合的步骤，包括：针对所述多帧Bayer图像的细节层中任一相同位置处的像素，分别计算所述每帧Bayer图像中以所述任一相同位置处的像素为中心的局部区域标准差；确定所述多帧Bayer图像的细节层中以所述任一相同位置处的像素为中心的局域区域标准差最大的目标细节层；将所述目标细节层中位于所述任一相同位置处的像素的值作为所述多帧Bayer图像融合后的细节层中对应位置处的像素值。在本专利技术的一种示例性实施例中，在对所述多帧Bayer图像的基本层进行融合处理之后，以及在生成所述融合后的图像之前，还包括：对所述融合后的基本层进行Gamma变换处理。在本专利技术的一种示例性实施例中，基于以下公式对所述融合后的基本层进行Gamma变换处理：B'(fc)＝255(B(fc)/255)γ其中，B(fc)表示所述融合后的基本层，B'(fc)表示经过Gamma变换后的基本层，γ表示Gamma变换的自适应系数，所述γ的值与所述融合后的基本层中的像素点在图像坐标系中的梯度矢量值成反相关关系。根据本专利技术的另一方面，提供了一种基于Bayer格式的图像融合装置，包括：获取单元，用于获取待融合的多帧Bayer图像；处理单元，用于对所述多帧Bayer图像中的每帧Bayer图像进行处理，以得到所述每帧Bayer图像的基本层和细节层；融合单元，用于对所述多帧Bayer图像的基本层和细节层分别进行融合处理，得到融合后的基本层和细节层；生成单元，用于根据所述融合后的基本层和细节层，生成融合后的图像。在本专利技术的一种示例性实施例中，所述处理单元包括：计算单元，用于计算所述每帧Bayer图像对应的完整的指定颜色分量；滤波单元，用于以所述每帧Bayer图像对应的完整的指定颜色分量为导向，对所述每帧Bayer图像进行导向滤波处理。在本专利技术的一种示例性实施例中，在所述指定颜色分量为绿色分量的情况下，所述计算单元配置为：基于颜色插值法恢复所述每帧Bayer图像中的蓝色像元对应的绿色分量和红色像元对应的绿色分量，并根据所述每帧Bayer图像中的蓝色像元对应的绿色分量和红色像元对应的绿色分量，以及所述每帧Bayer图像中的绿色像元，生成所述每帧Bayer图像对应的完整的绿色分量。在本专利技术的一种示例性实施例中，所述处理单元配置为：对所述每帧Bayer图像进行处理，得到所述每帧Bayer图像的基本层，并根据所述每帧Bayer图像和所述每帧Bayer图像的基本层，计算所述每帧Bayer图像的细节层。在本专利技术的一种示例性实施例中，所述融合单元配置为：计算所述多帧Bayer图像的基本层的均值，将所述多帧Bayer图像的基本层的均值作为所述多帧Bayer图像融合后的基本层。在本专利技术的一种示例性实施例中，所述融合单元配置为：采用区域标准差最大准则对所述多帧Bayer图像的细节层进行融合处理。在本专利技术的一种示例性实施例中，所述融合单元采用区域标准差最大准则对所述多帧Bayer图像的细节层进行融合的操作，包括：针对所述多帧Bayer图像的细节层中任一相同位置处的像素，分别计算所述每帧Bayer图像中以所述任一相同位置处的像素为中心的局部区域标准差；确定所述多帧Bayer图像的细节层中以所述任一相同位置处的像素为中心的局域区域标准差最大的目标细节层；将所述目标细节层中位于所述任一相同位置处的像素的值作为所述多帧Bayer图像融合后的细节层中对应位置处的像素值。在本专利技术的一种示例性实施例中，所本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于Bayer格式的图像融合方法，其特征在于，包括：获取待融合的多帧Bayer图像；对所述多帧Bayer图像中的每帧Bayer图像进行处理，以得到所述每帧Bayer图像的基本层和细节层；对所述多帧Bayer图像的基本层和细节层分别进行融合处理，得到融合后的基本层和细节层；根据所述融合后的基本层和细节层，生成融合后的图像。

【技术特征摘要】
1.一种基于Bayer格式的图像融合方法，其特征在于，包括：获取待融合的多帧Bayer图像；对所述多帧Bayer图像中的每帧Bayer图像进行处理，以得到所述每帧Bayer图像的基本层和细节层；对所述多帧Bayer图像的基本层和细节层分别进行融合处理，得到融合后的基本层和细节层；根据所述融合后的基本层和细节层，生成融合后的图像。2.根据权利要求1所述的基于Bayer格式的图像融合方法，其特征在于，对所述多帧Bayer图像中的每帧Bayer图像进行处理的步骤，包括：计算所述每帧Bayer图像对应的完整的指定颜色分量；以所述每帧Bayer图像对应的完整的指定颜色分量为导向，对所述每帧Bayer图像进行导向滤波处理。3.根据权利要求2所述的基于Bayer格式的图像融合方法，其特征在于，在所述指定颜色分量为绿色分量的情况下，计算所述每帧Bayer图像对应的完整的绿色分量，包括：基于颜色插值法恢复所述每帧Bayer图像中的蓝色像元对应的绿色分量和红色像元对应的绿色分量；根据所述每帧Bayer图像中的蓝色像元对应的绿色分量和红色像元对应的绿色分量，以及所述每帧Bayer图像中的绿色像元，生成所述每帧Bayer图像对应的完整的绿色分量。4.根据权利要求1所述的基于Bayer格式的图像融合方法，其特征在于，对所述多帧Bayer图像中的每帧Bayer图像进行处理，以得到所述每帧Bayer图像的基本层和细节层的步骤，包括：对所述每帧Bayer图像进行处理，得到所述每帧Bayer图像的基本层；根据所述每帧Bayer图像和所述每帧Bayer图像的基本层，计算所述每帧Bayer图像的细节层。5.根据权利要求1所述的基于Bayer格式的图像融合方法，其特征在于，对所述多帧Bayer图像的基本层和细节层分别进行融合处理的步骤，包括：计算所述多帧Bayer图像的基本层的均值；将所述多帧Bayer图像的基本层的均值作为所述多帧Bayer图像融合后的基本层。6.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：马昊辰，宋斌，冉骏，
申请(专利权)人：聚龙智瞳科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11