[发明专利]终端及其多曝光图像融合方法有效
申请号: | 201911353435.3 | 申请日: | 2019-12-24 |
公开(公告)号: | CN111091522B | 公开(公告)日: | 2022-09-13 |
发明(设计)人: | 彭晓峰 | 申请(专利权)人: | 紫光展讯通信(惠州)有限公司 |
主分类号: | G06T5/50 | 分类号: | G06T5/50 |
代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 熊永强;李光金 |
地址: | 516000 广东省惠州市陈江街道仲*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 终端 及其 曝光 图像 融合 方法 | ||
1.一种多曝光图像融合方法,其特征在于,包括步骤:
提供曝光时间由短到长的至少三帧图像,所述至少三帧图像包括由照相机拍摄的具有相同背景的且曝光时间从短到长的至少第一帧图像、第二帧图像和第三帧图像;
将所述第一帧图像亮度匹配到第二帧图像而得到第四图像;
将所述第二帧图像亮度匹配到第三帧图像而得到第五图像;
将第一帧图像、第二帧图像、第三帧图像、第四图像和第五图像组成第一图像序列;
将所述第二帧图像作为参考图像,计算所述第二帧图像与所述第四图像的结构相似性矩阵和像素一致性矩阵,并将所述结构相似性矩阵和所述像素一致性矩阵点乘得到第一矩阵;
第二矩阵为1;
计算所述第三帧图像与所述第五图像的结构相似性矩阵和像素一致性矩阵,并将所述结构相似性矩阵和所述像素一致性矩阵点乘得到第三矩阵;
计算1与所述第一矩阵的差值得到第四矩阵;
计算1与所述第三矩阵的差值得到第五矩阵;
其中,所述第一矩阵、第二矩阵、第三矩阵、第四矩阵和第五矩阵组成矩阵序列;
将所述至少三帧图像进行亮度匹配得到亮度匹配后的图像,且将所述至少三帧图像和所述亮度匹配后的图像组成第二图像序列,其中,所述第一图像序列和所述第二图像序列不同;
基于所述矩阵序列和所述第二图像序列计算所述第二图像序列中每个图像的特征值;及
根据所述矩阵序列、特征值和第二图像序列实现图像融合,得到融合后的高动态范围图像。
2.根据权利要求1所述的多曝光图像融合方法,其特征在于,将所述第一帧图像亮度匹配到第二帧图像而得到第四图像,包括:
获得所述第一帧图像和所述第二帧图像的直方图,所述直方图的横坐标为颜色值,纵坐标为像素个数;
将直方图转换为累计直方图,所述累计直方图的横坐标为颜色值,纵坐标为像素累计个数;
将所述第一帧图像中每个颜色值对应的像素累计个数与所述第二帧图像的所有颜色值分别对应的像素累计个数分别相减得到多个像素累计个数差值,并确定所述多个像素累计个数差值中绝对值最小的差值所对应的所述第二帧图像的累计直方图的颜色值为目标颜色值;及
将所述第一帧图像的所述颜色值替换为所述目标颜色值而得到所述第四图像;
或者,将所述第二帧图像匹配到第三帧图像而得到第五图像,包括:
获得所述第二帧图像和所述第三帧图像的直方图,所述直方图的横坐标为颜色值,纵坐标为像素个数;
将直方图转换为累计直方图,所述累计直方图的横坐标为颜色值,纵坐标为像素累计个数;
将所述第二帧图像的每个颜色值对应的像素累计个数与所述第三帧图像的所有颜色值分别对应的像素累计个数分别相减得到多个像素累计个数差值,并确定所述多个像素累计个数差值中绝对值最小的差值所对应的所述第三帧图像的累计直方图的颜色值为目标颜色值;及
将所述第二帧图像的所述颜色值替换为所述目标颜色值而得到所述第五图像。
3.根据权利要求1所述的多曝光图像融合方法,其特征在于,计算所述第二帧图像与所述第四图像的结构相似性矩阵,包括:
所述第二帧图像与所述第四图像的对应像素点的结构相似性大于预设阈值时,将结构相似性矩阵中对应该像素点的数值置为1;或者,
当所述第二帧图像与所述第四图像的对应像素点的结构相似性小于等于预设阈值时,将所述第二帧图像与所述第四图像的结构相似性矩阵中对应该像素点的数值置为0。
4.根据权利要求1所述的多曝光图像融合方法,其特征在于,计算所述第二帧图像与所述第四图像的像素一致性矩阵,包括:
将第二帧图像和第四图像的对应像素点的颜色值的R值、G值和B值分别相减,得到绝对值R,绝对值G和绝对值B;
取绝对值R、绝对值G和绝对值B的最大值与预设阈值比较;
当所述最大值大于所述预设阈值,表明对应像素点的颜色值不一致,并将颜色一致性矩阵中对应该像素点的数值置为0;或者,
当所述最大值小于等于所述预设阈值,表明对应像素点的颜色值一致,并将颜色一致性矩阵中对应该像素点的数值置为1。
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