一种多曝光图像融合方法技术

一种多曝光图像融合方法，属于图像处理领域。所述方法包括如下步骤：S1：求各输入图像的平均亮度，依照平均亮度由低到高进行排序；S2：对中间图像进行强度映射，使得其平均亮度在中间灰度值；对于其余图像，则依据其排位序号进行强度映射，使得输入图像序列中包含各种曝光级别的图像；S3:以中间图像为参考图像，对各图像进行分块，逐块进行动态图像检测并替换。S4:对进行了动态检测与替换的图像序列进行多曝光融合，得到最终的融合图像。该方法输入图像集包含各种曝光级别的图像，提高了融合效果；而预先的动态图像检测可以筛选出各幅图像中的运动物体，对其进行替换并进行最终融合，提高了图像的动态范围，避免了运动物体导致的鬼影。影。影。

【技术实现步骤摘要】
一种多曝光图像融合方法


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种多曝光图像融合方法。

技术介绍

[0002]与大部分数码相机拍摄到的图片相比，自然场景常常具有更高的动态范围。这是因为传统的图像传感器对光的响应曲线是线性的，而人眼对光的响应则是更趋向线性对数的，故而人眼可以捕捉到更多的信息。为了能够更真实的呈现场景中的所有细节信息，一种常用方法是利用不同的策略拍摄同一场景的多张图片，利用它们的互补性来获得一幅能够丰富反映场景信息的融合图像。其中，多曝光图像融合方法是对同一场景拍摄一系列具有不同曝光时间的图像进行融合，该方法较为经济有效，利用成本较低的线性图像传感器就可以获得一幅具有丰富信息的HDR图像。
[0003]但是传统的多曝光图像融合算法要求输入的图像序列是完全对齐的，而拍摄时相机的轻微抖动，或场景中物体的运动都会导致鬼影现象的产生。故而，现有的多曝光图像融合方法的输入图像序列大多要经过严格的图像配准且不允许包含运动物体。
[0004]故而，本专利技术提出了一种基于图像预处理和结构相似性检测来图像序列进行图像质量本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多曝光图像融合方法，其特征在于，包含以下步骤：S1:计算各图像的平均亮度，并根据平均亮度对输入图像序列按照曝光等级由小到大进行排序；S2:对各图像进行强度映射，调节步骤S1排序后图像序列的曝光等级分布，进而提高源图像序列的质量；S3:对步骤S2处理后的图像序列进行动态物体的检测与替换，使输入图像序列中的各图像中不再包含运动不一致的物体；S4:进行多曝光图像融合，获得HDR图像。2.根据权利要求1所述的一种多曝光图像融合方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤：S21、对图像序列的像素值进行归一化，将所有像素值映射至[0,1]之间；S22、取步骤S1排好序且归一化后的中间图像，依据其平均亮度，将中间图像的曝光等级映射至18％灰度级别；S23、对于其他图像，依据它们在图像序列中的位置确定放缩系数，使得图像序列中包含各种曝光级别的图像；S24、对各图像的像素值进行重新归一化，将之前因放缩而超出取值范围的像素值重新映射回0到1之间，再将图像像素值转换回8bit整数。3.根据权利要求1所述的一种多曝光图像融合方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下步骤：S31、选取中间图像作为参考图像；S32、依次选取图像序列内的图像作为待检测图像，对参考图像进行直方图匹配，使其直方图分布与待测图像相近，将对参考图像进行直方图匹配的结果称作拟态图像；S33、对拟态图像与待测图像进行锐化，仅保留图像中的结构轮廓信息，记作结构图；S34、对两幅结构图，依次取其同一位置的N*N图像块，计算两图像块的结构相似性因子；S35、依次取拟态图像和待测图像同一位置的N*N图像块，计算两图像块的亮度相似性因子和对比度相似性因子；S36、综合三个相似性因子，检测出所有的待测图像中结构与拟态图像不符的图像块位置；S37、对未通过相似性检测的图像块，使用拟态图像的锐化图中相同位置图像块与待测图像锐化图中相同位置的图像块相减，记录下结果不为0的像素点位置，进行形态学处理中的膨胀操作得到运动像素点分布图；S38、对于上一步记录下来的运动像素点分布图，使用拟态图像中对应位置...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁爽，李镇，常玉春，熊波涛，卢宏斌，潘冲，孟凡龙，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：