[发明专利]基于加权灰度熵差的分区域曝光算法

权利要求书

1.一种基于加权灰度熵差的分区域曝光算法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：在某固定场景下，计算各曝光时间下的加权灰度熵差U，得到加权灰度熵差与曝光时间的映射关系；

步骤2：计算基准图像的加权灰度熵差，并使用二分法得到曝光时间；

步骤3：分割基准图像为过曝光区域E_h、欠曝光区域E_l和正常曝光区域A；

步骤4：计算出各区域的加权灰度熵差U_A、U_h和U_l；

步骤5：计算各区域对应的最佳曝光时间。

2.根据权利要求1所述的基于加权灰度熵差的分区域曝光算法，其特征在于：所述步骤1中加权灰度熵差U的计算公式为：

G＝|G_mean-G_median|

其中，U为加权灰度熵差，E为信息熵，G为灰度偏移量，G_mean为灰度平均值，G_mean为灰度级中位数,d为图像深度,α为权重值。

3.根据权利要求1所述的基于加权灰度熵差的分区域曝光算法，其特征在于：所述步骤2中计算基准图像的公式为：

U＝t_m*u_m+t_l*u_l+t_h*u_h

t_m+t_l+t_h＝1

其中，U为基准图像的加权灰度熵差，u_m为原始图像的加权灰度熵差，u_l为低于u_m的区域的加权灰度熵差，u_h为高于u_m的区域的加权灰度熵差，t_m，t_l，t_h为归一化因子。

4.根据权利要求1所述的基于加权灰度熵差的分区域曝光算法，其特征在于：所述步骤2中二分法的公式为：

其中，X₀，X₁为给定的两个初始曝光时间点，分别赋值25ms，250ms。

5.根据权利要求1所述的基于加权灰度熵差的分区域曝光算法，其特征在于：所述步骤3中基准图像的分割标准为：

其中，U为当前图像区域的加权灰度熵差，T_h为过曝光阈值，T_l为欠曝光阈值，E_h为过曝光区域，E_l为欠曝光区域，A为正常曝光区域。

6.根据权利要求1所述的基于加权灰度熵差的分区域曝光算法，其特征在于：所述步骤4中各个区域的加权灰度熵差，计算公式如下：

G＝|G_mean-G_median|。

7.根据权利要求1所述的基于加权灰度熵差的分区域曝光算法，其特征在于：所述步骤5中各区域对应的最佳曝光时间计算公式为：

其中，X₀，X₁为给定的两个初始曝光时间点，分别赋值25ms，250ms。