一种ToF系统的高动态范围图像融合方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种ToF系统的高动态范围图像融合方法及装置。本发明专利技术通过先对高增益/长曝光时间图像的四个相位数据是否均为亮度非饱和进行判断，若均为亮度非饱和则采用高增益/长曝光时间图像进行亮度计算，否则采用低增益/短曝光时间图像进行亮度计算，可以只需要算一张ToF系统红外热像仪的图像，不需要同时计算两张图像，节省了ToF系统MCU运算时间，可以快速进行高动态范围图像融合，可以增大ToF系统红外热像仪图像的动态范围，避免只用低增益/短曝光时间的图像造成图像中噪声偏大的现象，改善ToF系统红外热像仪的图像质量。改善ToF系统红外热像仪的图像质量。改善ToF系统红外热像仪的图像质量。

【技术实现步骤摘要】
一种ToF系统的高动态范围图像融合方法及装置


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种ToF系统的高动态范围图像融合方法及装置。

技术介绍

[0002]双目测距、结构光与飞行时间(Time
‑
of
‑
Flight，简称ToF)是当今三大主流3D成像技术，其中，ToF由于其原理简单、结构简单稳定、测量距离远等优势，已逐渐应用于手势识别、3D建模、无人驾驶及机器视觉等领域。
[0003]现有高动态范围(High
‑
Dynamic
‑
Range，简称HDR)的ToF系统红外热像仪(Infrared
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Images)，为了避免长曝光时间(Long
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Exposure
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Time)或是高增益(High
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Gain)中有像素(Pixel)亮度饱和，通常只用短曝光时间(Short
‑
Exposure
‑
Time)或是低增益(Low
>‑
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种ToF系统的高动态范围图像融合方法，其特征在于，包括如下步骤：获取ToF系统红外热像仪的第一特征图像与第二特征图像，其中，所述第一特征图像的特征值大于所述第二特征图像的特征值；判断所述第一特征图像的四个相位数据是否均为亮度非饱和；若所述第一特征图像的四个相位数据均为亮度非饱和，则采用所述第一特征图像的四个相位数据来计算目标亮度；若所述第一特征图像的四个相位数据任一为亮度饱和，则进一步判断所述第二特征图像的四个相位数据是否均为亮度非饱和；若所述第二特征图像的四个相位数据均为亮度非饱和，则采用所述第二特征图像的四个相位数据与预先获取的高动态范围增益值的乘积来计算目标亮度；根据所述目标亮度，对所述第一特征图像与第二特征图像进行融合，获取融合后的高动态范围图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在高动态范围时间模式下，所述第一特征图像的特征值为长曝光时间值，所述第二特征图像的特征值为短曝光时间值，所述高动态范围增益值为长曝光时间图像的长曝光时间值与短曝光时间图像的短曝光时间值的比值；在高动态范围像素模式下，所述第一特征图像的特征值为高增益值，所述第二特征图像的特征值为低增益值，所述高动态范围增益值为高增益图像的高增益值与低增益图像的低增益值的比值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的判断所述第一特征图像的四个相位数据是否均为亮度非饱和的步骤进一步包括：预先设定一高动态范围阈值，其中，ToF系统红外热像仪的图像传感器在小于或等于所述高动态范围阈值时工作在线性区域，在大于所述高动态范围阈值时工作在非线性区域或亮度饱和区；判断所述第一特征图像的四个相位数据是否均小于或等于所述高动态范围阈值；若所述第一特征图像的四个相位数据均小于或等于所述高动态范围阈值，则判定所述第一特征图像的四个相位数据均为亮度非饱和。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的采用所述第一特征图像的四个相位数据来计算目标亮度的步骤进一步包括：将所述第一特征图像的四个相位数据分别记为Quad1_0、Quad1_1、Quad1_2、Quad1_3，其中，Quad1_0＝(A0
‑
B0)，Quad1_1＝(A90
‑
B90)，Quad1_2＝(A180
‑
B180)，Quad1_3＝(A270
‑
B270)，A、B为单个像素的两个抽头；通过如下公式得到I、Q：I＝(A0
‑
B0)
‑
(A180
‑
B180)＝
‑
(G
A
+G
B
)
×
4cos(Trt/T)Q＝(A90
‑
B90)
‑
(A270
‑
B270)＝
‑
(G
A
+G
B
)
×
4sin(Trt/T)其中，G
A
、G
B
为抽头A、B的电荷电压转换增益，T为ToF系统红外热像仪的调制光脉冲的脉冲半周期，Trt为发射光与反射光之间的时间差；根据所得到的I、Q计算获取目标亮度，其中，以正弦波算法来计算目标亮度Amp：Amp＝sqrt(I*I+Q*Q)，或，以方波算法来计算目标亮度Amp：Amp＝|I|+|Q|。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
预先设定第一高动态范围阈值与第二高动态范围阈值，其中，所述第二高动态范围阈值大于所述第一高动态范围阈值；当所述第一特征图像的四个相位数据均小于或等于所述第一高动态范围阈值时，采用所述第一特征图像的四个相位数据来计算目标亮度；当所述第一特征图像的四个相位数据均大于所述第二高动态范围阈值时，采用采用所述第二特征图像的四个相位数据与所述高动态范围增益值的乘积来计算目标亮度；当所述第一特征图像的四个相位数据大于所述第一高动态范围阈值并小于或等于所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈衣凡，王昆，刘善豪，
申请(专利权)人：福建杰木科技有限公司，
类型：发明
国别省市：