[发明专利]一种高动态范围图像生成方法、终端设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种高动态范围图像生成方法、终端设备及存储介质，所述方法包括获取一组图像；其中，所述一组图像为在一个拍摄周期内对同一个场景的至少两帧不同曝光程度的图像，且所述不同曝光程度的图像包括一帧正常曝光图像和至少一帧异常曝光图像；提取所述正常曝光图像中的曝光异常区域，并对所述曝光异常区域进行运动区域检测，将所述曝光异常区域划分为运动区域和静止区域；对所有图像的所述运动区域和静止区域进行HDR融合，获得融合子区域；将所述融合子区域与所述正常曝光图像中的曝光异常区域进行合成，获得高动态范围图像。通过实施本发明实施例能够在生成高动态范围图像时能降低时间复杂度。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种高动态范围图像生成方法、终端设备及存储介质。

背景技术

由于硬件和技术限制，目前摄影设备和显示设备所能采集和呈现的画面亮度范围远远小于现实场景的亮度范围。在拍摄大光比的现实场景时，强光源(日光、灯具或反光等)照射所形成的高亮度区域因曝光过度显示为白色，而阴影、逆光等黑暗区域因曝光不足显示为黑色，从而导致纹理信息缺失，严重影响成像质量。

高动态范围摄影技术和装置旨在用普通的摄影设备在大光比场景下拍摄时，不出现因曝光过度或者曝光不足而产生无纹理的白色和黑色区域，导致画面信息丢失。

在现有技术中，中国专利CN110611750A采用了融合同一场景同一角度的多张欠曝和正常曝光的图像从而生成夜景高动态图像，但是大多数拍摄场景中通常存在移动的车辆或人物，由于单摄像头拍摄的待融合图像采集时刻不同，融合成的图像可能会存在鬼影或重影的问题。中国专利CN108492262A利用泊松算法在图像上检测和去除移动区域，然后再进行全图的静态场景多曝光图像融合。此方法虽然能够解决鬼影问题，但是全图的运动区域去除算法和全图的图像融合算法增加了时间复杂度，无法满足拍摄高动态范围图像的需求。

发明内容

本发明实施例提供一种高动态范围图像生成方法、终端设备及存储介质，在生成高动态范围图像时能降低时间复杂度。

本发明一实施例提供一种高动态范围图像生成方法，包括：

获取一组图像；其中，所述一组图像为在一个拍摄周期内对同一个场景的至少两帧不同曝光程度的图像，且所述不同曝光程度的图像包括一帧正常曝光图像和至少一帧异常曝光图像；

提取所述正常曝光图像中的曝光异常区域，并对所述曝光异常区域进行运动区域检测，将所述曝光异常区域划分为运动区域和静止区域；

将所述正常曝光图像的运动区域和静止区域分别与所述异常曝光图像中的对应区域进行融合，获得融合子区域；

将所述融合子区域与所述正常曝光图像中的曝光异常区域进行合成，获得高动态范围图像。

进一步的，根据预设的亮度阈值对所述正常曝光图像进行过曝和欠曝像素点的检测，生成曝光二值化图像；

将所述曝光二值化图像进行异常值剔除并计算剔除异常值后的曝光二值化图像的各连通域的边界，继而根据所述各连通域的边界提取所述曝光异常区域。

进一步的，所述对所述曝光异常区域进行运动区域检测，将所述曝光异常区域划分为运动区域和静止区域，具体包括：

计算所述正常曝光图像中所有像素点像素值的中位数获得第一中位数，根据所述第一中位数对所述正常曝光图像进行二值化操作，生成第一二值图像；

计算所述异常曝光图像中所有像素点像素值的中位数获得第二中位数，根据所述第二中位数对所述异常曝光图像进行二值化操作，生成第二二值图像；

根据所述第一二值图像与第二二值图像的差异，提取所述正常曝光视图像的所有运动区域，继而根据所述正常曝光图像的所有运动区域，将所述曝光异常区域中的运动区域和静止区域进行划分。