一种强鬼影去除多曝光图像融合方法技术

本发明专利技术公开了一种强鬼影去除多曝光图像融合方法，其利用直方图匹配获取低、高曝光图像亮度图的映射图，进而获得每幅映射图与中曝光图像亮度图之间的亮度差图像的二值掩膜图像；计算中曝光图像的亮度图的曝光强度三值掩模图像；根据二值掩膜图像及曝光强度三值掩模图像得到强鬼影区域掩模图像；计算预融合图像中待修复像素点的置信度、数据项及曝光一致性因子，进而得到修复次序参考值；结合两幅强鬼影区域掩模图像的或图像，得到预融合图像中不同块间的色彩差异及中曝光图像亮度图中不同块间的亮度差异；按照修复次序参考值，根据色彩差异及亮度差异获取最优匹配块，进而实现强鬼影修复；优点是得到的融合图像含有丰富细节，又完全不存在强鬼影。

【技术实现步骤摘要】
一种强鬼影去除多曝光图像融合方法
本专利技术涉及一种多曝光图像融合技术，尤其是涉及一种强鬼影去除多曝光图像融合方法。
技术介绍
动态范围是指各类场景中的最大亮度与最小亮度的对数比值。现有的通用数码相机所能捕获的动态范围远小于真实世界的动态范围。因此，无法通过通用数码相机的单次拍摄直接获取真实自然场景中的全部纹理细节。高动态范围(highdynamicrange，HDR)成像技术提供了一种解决人眼所见真实世界与数码相机拍摄结果之间矛盾的方案。该技术通过数码相机获取一组同一场景不同曝光水平的低动态范围(lowdynamicrange，LDR)图像及其曝光时间，然后利用相机响应函数将LDR图像映射至辐射域并进行融合获得HDR图像。为了便于在通用显示设备上显示，还需要通过色调映射技术将融合获得的HDR图像转换至LDR。但是，相机响应函数的标定是一个计算量较大的病态问题，需要假设参与标定的多幅图像照度一致且精确配准。多曝光图像融合(multi-exposurefusion，MEF)技术提供了另一种高效的替代方案来弥补数码相机单次拍摄的遗憾。该技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种强鬼影去除多曝光图像融合方法，其特征在于包括以下步骤：/n步骤1：选取动态场景的曝光程度不同的三幅低动态范围图像，并按曝光程度从低到高依次定义为低曝光图像、中曝光图像、高曝光图像；然后获取低曝光图像、中曝光图像、高曝光图像各自的亮度图；/n步骤2：利用直方图匹配方法，以中曝光图像的亮度图为参考，对低曝光图像的亮度图进行映射处理，生成一幅低曝光图像的亮度图对应的映射图，记为

【技术特征摘要】
1.一种强鬼影去除多曝光图像融合方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1：选取动态场景的曝光程度不同的三幅低动态范围图像，并按曝光程度从低到高依次定义为低曝光图像、中曝光图像、高曝光图像；然后获取低曝光图像、中曝光图像、高曝光图像各自的亮度图；
步骤2：利用直方图匹配方法，以中曝光图像的亮度图为参考，对低曝光图像的亮度图进行映射处理，生成一幅低曝光图像的亮度图对应的映射图，记为同样，利用直方图匹配方法，以中曝光图像的亮度图为参考，对高曝光图像的亮度图进行映射处理，生成一幅高曝光图像的亮度图对应的映射图，记为
步骤3：计算与中曝光图像的亮度图之间的亮度差图像，记为YCLow-Mid，将YCLow-Mid中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值记为YCLow-Mid(x,y)；同样，计算与中曝光图像的亮度图之间的亮度差图像，记为YCHigh-Mid，将YCHigh-Mid中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值记为YCHigh-Mid(x,y)；然后计算YCLow-Mid的二值掩膜图像，记为MLow-Mid，将MLow-Mid中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值记为MLow-Mid(x,y)，同样，计算YCHigh-Mid的二值掩膜图像，记为MHigh-Mid，将MHigh-Mid中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值记为MHigh-Mid(x,y)，其中，1≤x≤W，1≤y≤H，W表示选取的低动态范围图像的宽度，H表示选取的低动态范围图像的高度，α表示给定的曝光差异阈值；
步骤4：计算中曝光图像的亮度图的曝光强度三值掩模图像，记为Mf，将Mf中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值记为Mf(x,y)，其中，IMid(x,y)表示中曝光图像的亮度图IMid中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值，β表示给定的中曝光图像的曝光阈值，Mf中像素值为1的所有像素点构成中曝光图像的亮度图的完全过曝光区域，Mf中像素值为0的所有像素点构成中曝光图像的亮度图的正常曝光区域，Mf中像素值为-1的所有像素点构成中曝光图像的亮度图的完全欠曝光区域；
步骤5：计算低曝光图像的强鬼影区域掩模图像，记为将中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值记为同样，计算高曝光图像的强鬼影区域掩模图像，记为将中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值记为然后计算与的或关系图像，记为将中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值记为等于与进行或运算得到的值；其中，和各自中像素值为0的所有像素点构成无鬼影区域，和各自中像素值为1的所有像素点构成强鬼影区域；
步骤6：利用已有的复杂动态场景多曝光图像融合方法对低曝光图像、中曝光图像、高曝光图像进行融合，得到多曝光图像预融合图像；然后将多曝光图像预融合图像中与中像素值为1的每个像素点对应的像素点定义为待修复像素点，将多曝光图像预融合图像中与中像素值为0的每个像素点对应的像素点定义为非待修复像素点；
步骤7：计算多曝光图像预融合图像中的每个待修复像素点的置信度因子、数据项因子及曝光一致性因子，对于任一个待修复像素点，将其置信度因子、数据项因子及曝光一致性因子对应记为C、D及E，假设该待修复像素点在多曝光图像预融合图像中的坐标位置为(x,y)，则有：

其中，Numsg,0表示中以坐标位置为(x,y)的像素点为中心的尺寸为n×n的窗口内像素值为0的像素点的总个数，Numsg表示中以坐标位置为(x,y)的像素点为中心的尺寸为n×n的窗口内的像素点的总个数，即Numsg＝n×n，若中以坐标位置为(x,y)的像素点为中心的尺寸为n×n的窗口的部分超出则超出部分由值0补充，n＝7,9,11；

其中，符号“||”为取绝对值符号，表示中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值的水平梯度值，表示中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值的垂直梯度值，表示多曝光图像预融合图像中该待修复像素点的三个通道分量值的水平梯度值的平均值的旋转值，表示多曝光图像预融合图像中该待修复像素点的三个通道分量值的垂直梯度值的平均值的旋转值，和的获取过程为：1)计算多曝光图像预融合图像中该待修复像素点的R通道分量值的水平梯度值和垂直梯度值；并计算多曝光图像预融合图像中该待修复像素点的G通道分量值的水平梯度值和垂直梯度值；计算多曝光图像预融合图像中该待修复像素点的B通道分量值的水平梯度值和垂直梯度值；2)计算多曝光图像预融合图像中该待修复像素点的R、G、B三个通道分量值的水平梯度值的平均值，记为并计算多曝光图像预融合图像中该待修复像素点的R、G、B三个通道分量值的垂直梯度值的平均值，记为3)令和中的“＝”为赋值符号；

其中，max()为取最大值函数，Numf,1表示Mf中以坐标位置为(x,y)的像素点为中心的尺寸为n×n的窗口内像素值为1的像素点的总个数，Numf,-1表示Mf中以坐标位置为(x,y)的像素点为中心的尺寸为n×n的窗口内像素值为-1的像素点的总个数，Numf表示Mf中以坐标位置为(x,y)的像素点为中心的尺寸为n×n的窗口内的像素点的总个数，即Numf＝n×n，若Mf中以坐标位置为(x,y)的像素点为中心的尺寸为n×n的窗口的部分超出Mf，则超出部分由值0补充，n＝7,9,11；
步骤8：计算多曝光图像预融合图像中的每个待修复像素点的修复次序参考值，对于任一个待修复像素点，将其修复次...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵华，郁梅，蒋刚毅，
申请(专利权)人：宁波大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33