一种大线性动态范围图像自适应融合方法技术

本发明专利技术为解决目前通过对两幅不同增益的图像进行融合，以得到高质量的大线性动态范围图像，但是其需要在融合前期对成像系统的高低增益比和本底值进行大量前期标定工作，并且当外界环境发生变化，会导致高低增益比和本底值发生变化，使标定后融合结果中出现误差或错误的技术问题，而提供一种大线性动态范围图像自适应融合方法。本发明专利技术通过对获取的两幅高、低增益图像中像素点分类，计算出成像系统真实的高低增益比以及融合时的补偿本底，实现大线性动态范围图像的自适应融合。在进行大线性动态范围图像融合时不需要进行预先标定，能有效避免外界环境对增益比和本底的影响。免外界环境对增益比和本底的影响。免外界环境对增益比和本底的影响。

【技术实现步骤摘要】
一种大线性动态范围图像自适应融合方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种大线性动态范围图像自适应融合方法。

技术介绍

[0002]在生物影像、生物医学、高能物理等研究领域中，需要成像的目标图像往往具有很大的动态范围，这就要求成像系统也具有很大的线性动态范围。目前通过使用双增益图像传感器或多次曝光技术，对获取的高低增益两幅图像进行融合，从而获得大线性动态范围图像，其中对高低增益图像进行很好的融合对获取高质量的大线性动态范围图像至关重要。
[0003]目前，对高低增益两幅图像融合的方法有很多种，但都需要预先标定成像系统的高低增益比和本底值，融合前期工作量大；如果融合过程中外界环境发生变化，会导致高低增益比和本底值发生变化，致融合效果变差甚至产生错误的融合结果。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是解决目前通过对两幅不同增益的图像进行融合，以得到高质量的大线性动态范围图像，但是其需要在融合前期对成像系统的高低增益比和本底值进行大量前期标定工作，并且当外界环境发生变化，会导致高低增益比和本底值发生变化，使标定后融合结果中出现误差或错误的技术问题，而提供一种大线性动态范围图像自适应融合方法。
[0005]为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案为：
[0006]一种大线性动态范围图像自适应融合方法，其特殊之处在于，包括以下步骤：
[0007]步骤1：通过多次曝光或同时曝光获取两幅增益图像，其中高增益图像为H，低增益图像为L，并分别记录两幅增益图像中所有像素点的像素灰度值；
[0008]步骤2：对高增益图像H和低增益图像L分别建立像素集合SH和SL，设定像素灰度值线性范围a～b，将高增益图像H和低增益图像L中相同位置灰度值均处于像素灰度值线性范围a～b的像素分别归入集合SH、SL中；
[0009]步骤3：基于两幅增益图像的灰度值，设定分类规则并分别建立像素集合SH和SL的子合集SH1、SH2和SL1、SL2，将像素集合SH和SL中的像素点再次进行分类；
[0010]步骤4：分别计算像素集合SH和SL，以及子集合SH1、SH2和SL1、SL2中像素点的平均灰度值；
[0011]步骤5：计算两幅图像的增益比G和融合补偿本底值V
b
；
[0012]G＝(E
SH1
－E
SH2
)/(E
SL1
－E
SL2
)
[0013]其中，E
SH1
、E
SH2
、E
SL1
和E
SL2
分别为子集合SH1、SH2、SL1和SL2中像素点的平均灰度值；
[0014]V
b
＝E
SH
－G
×
E
SL
[0015]其中，E
SH
和E
SL
分别为像素集合SH和SL中像素点的平均灰度值；
[0016]步骤6：遍历高增益图像H和低增益图像L中的所有像素点进行融合，得到融合后的大线性动态范围HDR图像。
[0017]进一步地，步骤3中，所述设定分类规则将像素集合SH和SL中的像素点再次进行分类，具体为：
[0018]将像素集合SH中像素灰度值大于中位数的像素点归入子集合SH1中，其余归入子集合SH2中；将像素集合SL中像素灰度值大于中位数的像素点归入子集合SL1中，其余归入子集合SL2中。
[0019]进一步地，步骤6具体为：
[0020]遍历高增益图像H和低增益图像L中的所有像素点进行融合，当高增益图像H中像素点(i,j)的灰度值H
i,j
大于b时，则赋予融合后的大线性动态范围HDR图像中该像素点的像素灰度值HDR
i,j
＝G
×
L
i,j
+V
b
；反之，则赋予融合后的大线性动态范围HDR图像中该像素点的像素灰度值HDR
i,j
＝H
i,j
，得到融合后的大线性动态范围HDR图像；
[0021]其中，0≤i≤m－1，0≤j≤n－1；m为高增益图像H与低增益图像L的像素行数，n为高增益图像H与低增益图像L的像素列数。
[0022]进一步地，步骤1中，所述通过多次曝光或同时曝光获取两幅增益图像具体为，采用具有高低双增益通道输出的成像系统，通过多次曝光或同时曝光获取两幅增益图像。
[0023]进一步地，步骤2中，a为步骤1中所述成像系统高增益输出线性范围的最小值，b为成像系统高增益输出线性范围的最大值。
[0024]与现有技术相比，本专利技术具有的有益技术效果如下：
[0025]本专利技术提供的大线性动态范围图像自适应融合方法，通过对获取的两幅高、低增益图像中像素点分类，计算出成像系统真实的高低增益比以及融合时的补偿本底，实现大线性动态范围图像的自适应融合。在进行大线性动态范围图像融合时不需要进行预先标定，能有效避免外界环境对增益比和本底的影响。
附图说明
[0026]图1为本专利技术大线性动态范围图像自适应融合方法的流程图；
[0027]图2为本实施例中获取增益图像采用的具有高低双增益通道输出的成像系统结构示意图。
具体实施方式
[0028]为使本专利技术的目的、优点和特征更加清楚，以下结合附图和具体实施例对本专利技术提出的一种大线性动态范围图像自适应融合方法作进一步详细说明。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用来解释本专利技术的技术原理，目的并不是用来限制本专利技术的保护范围。
[0029]如图1所示，本实施例提供的大线性动态范围图像自适应融合方法，具体包括以下步骤：
[0030]步骤1：通过多次曝光或同时曝光获取两幅增益图像，其中高增益图像为H，低增益图像为L，并分别记录两幅增益图像中所有像素点的像素灰度值；
[0031]令两幅增益图像的像素行数为m，像素列数为n，幅增益图像中像素点(i,j)的像素灰度值分别表示为H
i,j
、L
i,j
，其中0≤i≤m－1，0≤j≤n－1；
[0032]获取增益图像时，可选择具有高低双增益通道输出的成像系统(如图2所示)，同时获取高增益图像为H，低增益图像为L；
[0033]步骤2：对高增益图像H和低增益图像L分别建立像素集合SH和SL，设定像素灰度值线性范围a～b，将高增益图像H和低增益图像L中相同位置灰度值均处于像素灰度值线性范围a～b的像素分别归入集合SH、SL中；
[0034]a为步骤1中采用的成像系统高增益输出线性范围的最小值，b为成像系统高增益输出线性范围的最大值。
[0035]步骤3：基于两幅增益图像的灰度值，设定分类规则并分别建立像素集合SH和SL的子合集SH1、SH2和SL1、SL2，将像素集合SH和SL中的像素点再次进行分类；
[0036]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种大线性动态范围图像自适应融合方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过多次曝光或同时曝光获取两幅增益图像，其中高增益图像为H，低增益图像为L，并分别记录两幅增益图像中所有像素点的像素灰度值；步骤2：对高增益图像H和低增益图像L分别建立像素集合SH和SL，设定像素灰度值线性范围a～b，将高增益图像H和低增益图像L中相同位置灰度值均处于像素灰度值线性范围a～b的像素分别归入集合SH、SL中；步骤3：基于两幅增益图像的灰度值，设定分类规则并分别建立像素集合SH和SL的子合集SH1、SH2和SL1、SL2，将像素集合SH和SL中的像素点再次进行分类；步骤4：分别计算像素集合SH和SL，以及子集合SH1、SH2和SL1、SL2中像素点的平均灰度值；步骤5：计算两幅图像的增益比G和融合补偿本底值V
b
；G＝(E
SH1
－E
SH2
)/(E
SL1
－E
SL2
)其中，E
SH1
、E
SH2
、E
SL1
和E
SL2
分别为子集合SH1、SH2、SL1和SL2中像素点的平均灰度值；V
b
＝E
SH
－G
×
E
SL
其中，E
SH
和E
SL
分别为像素集合SH和SL中像素点的平均灰度值；步骤6：遍历高增益图像H和低增益图像L中的所有像素点进行融合，得到融合后的大线性动态范围H...

【专利技术属性】
技术研发人员：周二瑞，李斌康，严明，杨少华，刘璐，李刚，郭明安，王晶，时明月，
申请(专利权)人：西北核技术研究所，
类型：发明
国别省市：