[发明专利]基于颜色空间的图像融合方法与装置

说明书

本发明涉及图像处理领域，公开了一种基于颜色空间的图像融合方法与装置。本发明实施方式中，获取M张不同曝光值的输入图像的亮度分量Y_w与色差分量U_w、V_w，其中，w＝1,2,...,M，M为正整数，根据幂次运算，对Y_w进行优化，并加权融合输入图像的优化后的Y_w，得到目标图像的亮度分量Y，根据U_w与V_w，计算目标图像的色差分量U与V，融合Y、U与V，得到目标图像。本发明实施方式，通过对Y_w进行幂次运算，得到优化后的Y_w，并通过对优化后的Y_w进行加权融合，从而得到目标图像的优化后的亮度分量Y，最后融合目标图像的Y、U与V，得到目标图像，从而有效改善目标图像的合成质量，提升细节呈现，尤其是能够明显提升暗区域的图像细节呈现。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别涉及一种基于颜色空间的图像融合方法与装置。

背景技术

现实生活场景有很高的动态范围，但是受到硬件条件的限制，普通相机的标准动态范围与实际场景中的动态范围存在巨大差距，用普通相机所拍摄的视频或者照片，往往只能够得到场景中的一部分动态范围内的信息，这会导致包含有关键信息的部分高动态数据或者被直接舍弃，或者被大幅度削弱，从而无法为深入分析提供有效数据源。在视频处理领域该问题体现为，采集到的图像往往在亮区域和暗区域丢失了很多细节，使得移动设备虽然有很高的空间分辨率，但是成像效果却不理想。近些年来，随着宽动态拍照技术的逐渐普及，出现了很多对此进行后期处理的软件方法，其中，最具有代表性的是Mertens等人提出的多曝光融合算法，该算法是目前最为可靠的方法，该方法无需增加硬件设备，主要通过软件后处理方法拓展传统相机的动态范围，此外，谢骞等人基于多曝光融合算法，提出的将YUV颜色空间中的亮度分量Y和色差分量UV分离处理的HDR(High-Dynamic Range，高动态范围)合成方法，也非常实用。

然而，在实现本发明的过程中，本申请的发明人发现，对于亮度分量的计算，如果采用Mertens等人在RGB颜色空间计算权重因子的方法，虽然能够获得较好的合成效果，但是暗区域细节呈现不理想，对于对比度权重因子的计算，如果采用对像素亮度分量直接做变换的方法，虽然暗区域对比度会拓宽，但是过曝区域的亮度区间会受到挤压，从而导致图像整体不均衡。

发明内容

本发明实施方式的目的在于提供一种基于颜色空间的图像融合方法与装置，有效拓展暗区域的亮度区间，改善目标图像的合成质量，提升细节呈现，尤其是显著提升暗区域HDR的图像细节呈现。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种基于颜色空间的图像融合方法，包括：

获取M张不同曝光值的输入图像的亮度分量Y_w与色差分量U_w、V_w，其中，w＝1,2,...,M，M为正整数；

根据幂次运算，对所述Y_w进行优化，并加权融合所述输入图像的优化后的Y_w，得到目标图像的亮度分量Y；

根据所述U_w与所述V_w，计算所述目标图像的色差分量U与V；

融合所述Y、所述U与所述V，得到所述目标图像。

本发明的实施方式还提供了一种基于颜色空间的图像融合装置，包括：

获取模块，用于获取M张不同曝光值的输入图像的亮度分量Y_w与色差分量U_w、V_w，其中，w＝1,2,...,M，M为正整数；

加权融合模块，用于根据幂次运算，对所述Y_w进行优化，并加权融合所述输入图像的优化后的Y_w，得到目标图像的亮度分量Y；