一种面向双镜头相机的无重影高动态范围成像方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种面向双镜头相机的无重影高动态范围成像方法及装置，获取双镜头相机在同一时刻采集的一张长曝光图像和一张短曝光图像；将所述长曝光图像和所述短曝光图像输入无重影高动态范围成像的主图像增强模型，以使得所述主图像增强模型执行如下操作，获得高动态范围图像：基于所述短曝光图像，对所述长曝光图像进行对齐调整，获得对齐图像；基于所述对齐图像，对所述短曝光图像进行曝光调整以及降噪处理，获得降噪图像；对所述短曝光图像和所述降噪图像进行融合，得到所述高动态范围图像。通过本方案，可以获得面向双镜头相机的无重影的高动态范围图像，提高双镜头相机的成像质量。头相机的成像质量。头相机的成像质量。

【技术实现步骤摘要】
一种面向双镜头相机的无重影高动态范围成像方法及装置


[0001]本专利技术涉及数字图像处理
，特别是涉及一种面向双镜头相机的无重影高动态范围成像方法及装置。

技术介绍

[0002]随着技术的发展，双镜头相机被越来越多地应用于移动终端。由于移动终端通常为普通消费级别的电子设备，因此，用于移动终端的双镜头相机受到硬件限制，通常只能拍摄得到曝光范围很小的低动态范围图像，远远达不到高动态范围图像的质量。对此，为了提高双镜头相机的成像质量，可以利用同一时间拍摄的两张曝光不同的低动态范围图像，合成高动态范围图像。
[0003]相关技术中，可以对两张低动态范围图像进行对齐调整，得到对齐后的图像，将对齐后的图像和两张低动态范围图像中曝光时间更短的短曝光图像的像素值融合在一张图像中，得到高动态范围图像。其中，对齐调整可以包括：寻找两张图像中像素的一一对应关系，并按照该对应关系，利用短曝光图像，重构两张低动态范围图像中曝光时间更长的长曝光图像，得到对齐后的图像。
[0004]但是，由于上述两张低动态范围图像的曝光时间不同，因此，对齐后的图像中往往存在没有准确对应的像素，对齐后的图像存在错误对齐的区域，导致高动态范围图像产生重影。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例的目的在于提供一种面向双镜头相机的无重影高动态范围成像方法及装置，用以解决双镜头相机的高动态范围图像存在重影的问题。具体技术方案如下：
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种面向双镜头相机的无重影高动态范围成像方法，所述方法包括：
[0007]获取双镜头相机在同一时刻采集的一张长曝光图像和一张短曝光图像；
[0008]将所述长曝光图像和所述短曝光图像输入无重影高动态范围成像的主图像增强模型，以使得所述主图像增强模型执行如下操作，获得高动态范围图像：
[0009]基于所述短曝光图像，对所述长曝光图像进行对齐调整，获得对齐图像；
[0010]基于所述对齐图像，对所述短曝光图像进行曝光调整以及降噪处理，获得降噪图像；
[0011]对所述短曝光图像和所述降噪图像进行融合，得到所述高动态范围图像。
[0012]第二方面，本专利技术实施例提供了一种面向双镜头相机的无重影高动态范围成像装置，所述装置包括：
[0013]输入获取模块，用于获取双镜头相机在同一时刻采集的一张长曝光图像和一张短曝光图像；
[0014]图像处理模块，用于将所述长曝光图像和所述短曝光图像输入无重影高动态范围
成像的主图像增强模型，以使得所述主图像增强模型执行如下操作，获得高动态范围图像：
[0015]基于所述短曝光图像，对所述长曝光图像进行对齐调整，获得对齐图像；
[0016]基于所述对齐图像，对所述短曝光图像进行曝光调整以及降噪处理，获得降噪图像；
[0017]对所述短曝光图像和所述降噪图像进行融合，得到所述高动态范围图像。
[0018]本专利技术实施例有益效果：
[0019]本专利技术实施例提供的方案中，将双镜头相机在同一时刻采集的一张长曝光图像和一张短曝光图像，输入无重影高动态范围成像的主图像增强模型，进而该主图像增强模型可以基于短曝光图像，对长曝光图像进行对齐调整，获得对齐图像；基于对齐图像，对短曝光图像进行曝光调整以及降噪处理，获得降噪图像；对短曝光图像和降噪图像进行融合，得到高动态范围图像。其中，基于对齐图像对短曝光图像进行曝光调整以及降噪处理，得到降噪图像，可以保证对齐图像对曝光调整和降噪处理产生贡献。因此，可以在将对齐图像包含的信息通过曝光调整和降噪处理加入降噪图像的同时，保证降噪图像中像素的位置不会受到对齐图像的影响，避免重影的产生，进而对短曝光图像和降噪图像进行融合，得到的高动态范围图像不存在重影。可见，通过本方案，可以获得面向双镜头相机的无重影的高动态范围图像，提高双镜头相机的成像质量。
[0020]当然，实施本专利技术的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
[0021]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的实施例。
[0022]图1为本专利技术一实施例提供的一种面向双镜头相机的无重影高动态范围成像方法的流程示意图；
[0023]图2为本专利技术另一实施例提供的一种面向双镜头相机的无重影高动态范围成像方法中，对齐图像的获取流程示例图；
[0024]图3为本专利技术另一实施例提供的一种面向双镜头相机的无重影高动态范围成像方法中，降噪图像的获取流程示例图；
[0025]图4为本专利技术另一实施例提供的一种面向双镜头相机的无重影高动态范围成像方法的示例图；
[0026]图5为本专利技术一实施例提供的一种面向双镜头相机的无重影高动态范围成像装置的结构示意图；
[0027]图6为本专利技术一实施例提供的电子设备的结构示意图
具体实施方式
[0028]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于
本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0029]本专利技术实施例提供的一种面向双镜头相机的无重影高动态范围成像方法，可以应用于双镜头相机或者采用双镜头采集图像的电子设备，例如双镜头的移动终端，可穿戴设备等等。
[0030]如图1所示，本专利技术一实施例提供的一种面向双镜头相机的无重影高动态范围成像方法的流程，其该方法可以包括如下步骤：
[0031]S101，获取双镜头相机在同一时刻采集的一张长曝光图像和一张短曝光图像。
[0032]在具体应用中，双镜头相机的两个镜头可以是相同型号的镜头。并且，上述一张长曝光图像和一张短曝光图像为同一拍摄对象的图像。其中，长曝光图像的曝光时间大于短曝光图像的曝光时间。
[0033]S102，将长曝光图像和短曝光图像输入无重影高动态范围成像的主图像增强模型，以使得主图像增强模型执行步骤S1021至S1023的操作，获得高动态范围图像。
[0034]S1021，基于短曝光图像，对长曝光图像进行对齐调整，获得对齐图像。
[0035]在具体应用中，基于短曝光图像，对长曝光图像进行对齐调整，获得对齐图像的具体方式，可以是多种的。示例性的，可以对短曝光图像和长曝光图像中的像素点，进行一一对齐，利用短曝光图像中像素点的信息调整长曝光图像中像素点的信息，获得对齐图像。或者，示例性的，可以利用长曝光图像对短曝光图像进行曝光调整，得到第一软曝光图像；将长曝光图像和第一软曝光图像，输入预先训练得到的图像匹配卷积神经子网络，以使得图像匹配卷积神经子网络将长曝光图像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向双镜头相机的无重影高动态范围成像方法，其特征在于，所述方法包括：获取双镜头相机在同一时刻采集的一张长曝光图像和一张短曝光图像；将所述长曝光图像和所述短曝光图像输入无重影高动态范围成像的主图像增强模型，以使得所述主图像增强模型执行如下操作，获得高动态范围图像：基于所述短曝光图像，对所述长曝光图像进行对齐调整，获得对齐图像；基于所述对齐图像，对所述短曝光图像进行曝光调整以及降噪处理，获得降噪图像；对所述短曝光图像和所述降噪图像进行融合，得到所述高动态范围图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述短曝光图像，对所述长曝光图像进行对齐调整，获得对齐图像，包括：利用所述长曝光图像对所述短曝光图像进行曝光调整，得到第一软曝光图像；将所述长曝光图像和所述第一软曝光图像，输入预先训练得到的图像匹配卷积神经子网络，以使得所述图像匹配卷积神经子网络将所述长曝光图像调整为与所述第一软曝光图像对齐的图像，得到对齐图像；其中，所述图像匹配卷积神经子网络为利用多个样本长曝光图像，多个样本短曝光图像以及每个样本短曝光图像分别对应的真实长曝光图像训练得到的网络；任一短曝光图像对应的真实长曝光图像为所述双镜头相机对该短曝光图像进行物理长曝光得到的图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述长曝光图像对所述短曝光图像进行曝光调整，得到第一软曝光图像，包括：获取所述长曝光图像的直方图，作为目标直方图；对所述短曝光图像进行曝光调整，并获取调整后的短曝光图像的直方图，作为待调整直方图；将所述待调整直方图调整至与所述目标直方图之间的差异值满足预设差异条件，得到调整后的直方图，并将所述调整后的直方图对应的图像作为所述第一软曝光图像。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图像匹配卷积神经子网络将所述长曝光图像调整为与所述第一软曝光图像对齐的图像，得到对齐图像，包括：提取所述长曝光图像的深度特征作为第一深度特征，以及提取所述第一软曝光图像的深度特征作为第二深度特征；将所述第一深度特征和所述第二深度特征映射为一个四维特征，作为第一四维特征；所述第一四维特征为用于反映所述第一深度特征和所述第二深度特征的特征；利用三维调节网络将所述第一四维特征调节为三维特征；针对所述三维特征中的每个像素点，将该像素点与所述长曝光图像中相应位置的像素点进行加权平均，得到所述对齐图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述对齐图像，对所述短曝光图像进行曝光调整以及降噪处理，获得降噪图像，包括：利用所述对齐图像对所述短曝光图像进行曝光调整，得到第二软曝光图像；将所述对齐图像和所述第二软曝光图像，输入预先训练得到的三维引导降噪卷积神经子网络，以使得所述三维引导降噪卷积神经子网络按照所述对齐图像对所述第二软曝光图像进行降噪，...

【专利技术属性】
技术研发人员：董譞，许康，胡晓妍，李伟欣，王小捷，王蕴红，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：