一种用于高动态范围图像联合上采样的导向图的合成方法技术

本发明专利技术请求保护一种用于高动态范围图像联合上采样的导向图的合成方法，其包括以下步骤：步骤1、获取N张高分辨率待处理图片，并分别将所述N张高分辨率待处理图片进行压缩处理得到低分辨率待处理图片，并采用高动态范围图像合成方法得到低分辨率高动态范围图片；步骤2、对步骤1获取的N张高分辨率待处理图片处理得到N张曝光图片，并给每张曝光图片计算一个额外因子γ，并采用HGI加权平均函数合成得到高动态范围图像联合上采样的导向图HGI；步骤3、将步骤1得到的低分辨率的高动态范围图片和步骤2得到的高动态范围图像联合上采样的导向图HGI采用联合上采样算法得到高分辨率高动态范围图片。本发明专利技术可以使高动态图像合成处理操作良好地兼容各类联合上采样算法。

【技术实现步骤摘要】
一种用于高动态范围图像联合上采样的导向图的合成方法
本专利技术属于图像处理领域，尤其涉及用于高动态范围图像联合上采样的导向图的合成技术。
技术介绍
高动态范围相比传统图像有着更宽广的动态范围，可以完整地展现同一场景下的明暗处细节，克服了单张图片存在欠曝或者过曝的问题。现在最为常用的高动态范围合成算法通常是对同一场景拍摄曝光时间不同的几张图片(后面称之为曝光组合)，然后采取相应算法进行合成。这类高动态范围图像合成算法在面对高分辨图像时，通常需要较大的计算量和较高的合成时间，难以满足实时性较高的应用场景。图1展示了高动态范围图像的合成步骤，曝光图片数量一般大于等于3，图片之间有着不同的曝光时间。联合上采样算法是一种加速图像处理的技术手段，例如去雾、锐化、黑白图像上色等图像处理操作都可以使用联合上采样进行加速。常用的联合上采样算法有联合双边上采样、导向滤波、双边导向上采样等等。联合上采样算法的大致实现流程如图2所示。首先，高分辨待处理图片压缩后得到低分辨待处理图片。接着，原本在高分辨率待处理图片上执行的图像处理操作，换为在低分辨率待处理图片上执行。最后一步，将低分辨处理后图片与高分辨待处理本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于高动态范围图像联合上采样的导向图的合成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取N张高分辨率待处理图片，并分别将所述N张高分辨率待处理图片进行压缩处理得到低分辨率待处理图片，并采用高动态范围图像合成方法得到低分辨率高动态范围图片；步骤2、对步骤1获取的N张高分辨率待处理图片，采用普通相机在同一场景下，在短时间内拍摄多张有着不同曝光时间的图片的方法处理得到N张曝光图片，并采用基于单张图片的噪声估计，基于图像分块所组成列向量矩阵的特征分解，给每张曝光图片计算一个额外因子γ，并采用HGI加权平均函数合成得到高动态范围图像联合上采样的导向图HGI；步骤3、将步骤1得到的低分辨率高动态范围...

【技术特征摘要】
1.一种用于高动态范围图像联合上采样的导向图的合成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取N张高分辨率待处理图片，并分别将所述N张高分辨率待处理图片进行压缩处理得到低分辨率待处理图片，并采用高动态范围图像合成方法得到低分辨率高动态范围图片；步骤2、对步骤1获取的N张高分辨率待处理图片，采用普通相机在同一场景下，在短时间内拍摄多张有着不同曝光时间的图片的方法处理得到N张曝光图片，并采用基于单张图片的噪声估计，基于图像分块所组成列向量矩阵的特征分解，给每张曝光图片计算一个额外因子γ，并采用HGI加权平均函数合成得到高动态范围图像联合上采样的导向图HGI；步骤3、将步骤1得到的低分辨率高动态范围图片和步骤2得到的高动态范围图像联合上采样的导向图HGI采用联合上采样算法得到高分辨率高动态范围图片。2.根据权利要求1所述的一种用于高动态范围图像联合上采样的导向图的合成方法，其特征在于，所述步骤2的HGI加权平均函数为：其中，j(1,2,…,N)为曝光图片的下标,z为像素值，zmid为相机动态范围的中间值，γ为衡量图像噪声水平额外因子，w(z)是像素值z所对应的权重值。3.根据权利要求1所述的一种用于高动态范围图像联合上采样的导向图的合成方法，其特征在于，所述步骤2给每张曝光图片计算一个额外因子γ的步骤具体包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：丰江帆，韩思祺，付雪君，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50