[发明专利]一种多帧加权的宽动态图像处理方法

说明书

本发明公开了一种多帧加权的宽动态图像处理方法，包括以下步骤，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，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，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。本发明中，利用几帧不同曝光强度的帧图像进行加权求和，可在不影响图像质量的前提下，补偿恢复图像中过亮区域和过暗区域看不见的图像细节信息，使过暗的区域以曝光强度较强的帧为主，使过亮的区域以曝光强度较弱的帧为主，使处理后的图像亮暗边界自然过渡。

技术领域

本发明涉及视频图像处理技术领域，尤其涉及一种多帧加权的宽动态图像处理方法。

背景技术

在安防监控摄像机实际应用中，通常监控画面中有可能出现某些区域因过亮或过暗而看不清楚的情况，从而有可能使图像画面的某些重要信息缺失。目前，通常有两种方法来解决这个问题：第一，根据场景自动调整图像的曝光强度，若图像过亮则降低图像的曝光时间，若图像过暗则增加图像的曝光时间，但此种方法是改变图像整体亮度，不够灵活，第二，把多帧图像从时域变换到频域，将图像信息分为高频系数和低频系数，然后对低频系数求均值，并将求得的均值作为融合后的低频系数；对高频系数进行加权求和，并将求和的值作为融合后的高频系数。此种方法计算复杂度较大，硬件实现成本较高。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种多帧加权的宽动态图像处理方法。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种多帧加权的宽动态图像处理方法，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。

作为上述技术方案的进一步描述：

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)。

作为上述技术方案的进一步描述：

所述S02步骤中权值初始化模块用于根据帧图像数据的取值赋予一个用于后面加权融合的初始权值，且权值初始化模块处理的数学表达式为：

W₁＝min(max(Th₁_max-Y_l，1)，val₁)

W₂＝min(A₂，B₂)

A₂＝min(max(F₂′-Th₂_min，1)，val₂)