一种基于双尺度分解的多曝光图像快速融合方法技术

本发明专利技术公开了一种基于双尺度分解的多曝光图像快速融合方法，方法包括：将获取的曝光程度不同的图像归一化处理后依次转换到YUV色彩空间，然后提取YUV色彩空间图像的亮度分量Y，对其进行双尺度分解，将其分解为基础层和细节层，并计算基础层和细节层的图像融合权重，再通加权融合即可获得融合图像的亮度分量，对于色度分量U和V的处理，我们取偏离0的最大绝对值对应位置的色度值作为融合图像的色度分量，最后将在YUV色彩空间得到的结果转换到RGB色彩空间即可。若初始获取的图像为灰度图像，则可省略RGB到YUV色彩空间的相互转换及对色度分量的处理过程。本发明专利技术最终融合结果保留了不同曝光图像的更多的细节信息，且计算复杂度低耗时短。低耗时短。低耗时短。

【技术实现步骤摘要】
一种基于双尺度分解的多曝光图像快速融合方法


[0001]本专利技术涉及图像融合
，特别是一种基于双尺度分解的多曝光图像快速融合方法。

技术介绍

[0002]高动态范围(HDR)成像技术已经广泛应用于模式识别、智能交通、工业检测、军事侦察等领域，因此具有重要的研究价值。动态范围是指场景中最高亮度与最低亮度的比率。目前市场上常见相机的成像动态范围一般为2～3个数量级，而自然界真实场景的动态范围高达10个数量级。因此对于较高动态范围的场景，普通相机由于动态范围有限，固定曝光时间的单次曝光不可避免的导致动态范围的损失，即拍摄的图像出现曝光不足或曝光过度的现象，高动态范围成像是指用从同一场景捕获的多个不同曝光的图像来估计相机相应函数，再通过相机相应函数来重建出HDR图像。但是，目前使用的显示设备大多不支持HDR图像的显示，因此在获取HDR图像之后，需要通过色调映射过程来压缩HDR图像动态范围，以匹配显示设备的低动态范围(LDR)。
[0003]而多曝光图像融合技术，为规避HDR成像和LDR显示之间的差距提供了一种经济高效的替代方案，它以多个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于双尺度分解的多曝光图像快速融合方法主要包括：S1、将获取的多幅曝光程度不同图像归一化处理；S2、将归一化处理后的图像依次转换到YUV色彩空间；S3、提取YUV色彩空间图像的亮度分量Y，并对其进行双尺度分解，将其分解为基础层和细节层；S4、通过曝光函数分别计算出亮度分量基础层和细节层的图像融合权重；S5、对基础层和细节层进行加权融合，即可得到融合图像的亮度分量；S6、对色度分量U和V的处理，取偏离0的最大绝对值对应位置的色度值被用作融合图像的色度分量；S7、将在YUV色彩空间得到的图像融合结果转换到常用的RGB色彩空间即可得到最终融合结果。2.根据权利要求1所述的一种基于双尺度分解的多曝光图像快速融合方法，其特征在于，所述S2、将归一化处理后的图像依次转换到YUV色彩空间可通过公式(1)实现，转化后图像Y通道表示图像亮度，即图像灰度值，U通道和V通道是图像的色度分量，作用是描述图像的色彩及饱和度。3.根据权利要求1所述的一种基于双尺度分解的多曝光图像快速融合方法，其特征在于，所述S3、提取YUV色彩空间图像的亮度分量，并对其进行双尺度分解，将其分解为基础层和细节层的具体方式为：S301、通过对亮度分量进行引导滤波操作来获取其基础层图像，可通过公式(2)实现，式中，n为图像序列号，(i,j)为图像像素点坐标，为亮度分量经过引导滤波得到的基础层图像，为引导滤波操作，引导滤波半径和平滑系数分别取r＝12和ε＝0.25，为图像亮度分量，P
n
(i,j)为引导图像，这里S302、亮度分量减去基础层图像即可得到细节层图像如公式(3)所示：4.根据权利要求1所述的一种基于双尺度分解的多曝光图像快速融合方法，其特征在于，所述S4、通过曝光函数分别计算出亮度分量基础层和细节层的图像融合权重，具体方式为：S401、基础层图像融合权重可通过改进后曝光函数计算实现，如公式(4)和(5)所示(为书写方便下文中所...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹少齐，鲁长春，李庆丰，
申请(专利权)人：七海测量技术深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：