[发明专利]一种多帧加权的宽动态图像处理方法

权利要求书

1.一种多帧加权的宽动态图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

S01：将输入的N帧图像分别通过MxM滤波模块，对其进行简单的噪声消除和边界平滑作用；

S02：将均值滤波后的数据送入权值初始化模块，根据每帧对应的可配置权值阈值参数，对输入的帧进行权值初始化，赋予每帧初始的加权值；

S03：将均值滤波后的数据送入运动检测模块，根据各帧之间的差值计算加在各帧初始化权值上的权值偏移量；

S04：将各帧的初始化权值和权值偏移量送入权值修正模块，计算每帧图像的实际权值；

S05：将输入的N帧图像和其对应的权值送入加权融合模块，对各帧数据进行加权求和，并进行归一化，得到输出的帧图像；

其中，运动检测模块处理方法为：

S1：差分计算；

S2：m*n腐蚀处理，取当前点及其周围m行n列的样点，取其中的最小值作为当前点的输出值；

S3：m*n膨胀处理，取当前点及其周围m行n列的样点，取其中的最大值作为当前点的输出值；

S4：s*s膨胀处理，取当前点及其周围s行s列的样点，取其中的最大值作为当前点的输出值；

其中，差分计算具体为：

S1.1：计算短曝光帧分别于其他帧的绝对差值；

S1.2：根据F_mode取值，对N-1个绝对差值进行融合，生成参数dF_abs，其中，F_mode位宽为N-1bit，其从高到低的比特值分别控制DF₁～dF_N-1是否参与融合，若对应比特为1，则其控制的对应绝对差值参与融合，否则不参与融合；

S1.3：将dF_abs进行增益控制，再减去一个阈值，并将结果限制在[0,255]的区间内。

2.根据权利要求1所述的一种多帧加权的宽动态图像处理方法，其特征在于，所述S01步骤中MxM滤波模块用于对输入数据进行简单的降噪处理和边界平滑效果，使得后面计算的加权权值更准确，且MxM滤波模块处理的数学表达式为：

其中，H为MxM滤波的滤波系数，可根据滤波特性进行配置；F_k为输入帧数据，F_k’为滤波输出帧数据，k的取值为1～N；T是一个中间参数，取值为floor(M/2)。