[发明专利]高动态范围图像的融合方法、装置和电子设备在审
申请号: | 202011029162.X | 申请日: | 2020-09-25 |
公开(公告)号: | CN112288664A | 公开(公告)日: | 2021-01-29 |
发明(设计)人: | 熊鹏飞;肖坤涛 | 申请(专利权)人: | 北京迈格威科技有限公司 |
主分类号: | G06T5/50 | 分类号: | G06T5/50 |
代理公司: | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 何少岩 |
地址: | 100090 北京市海淀区科*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 动态 范围 图像 融合 方法 装置 电子设备 | ||
1.一种高动态范围图像的融合方法,其特征在于,包括:
获取目标场景的多张待融合图像,其中,所述多张待融合图像的尺度相同,且至少两张待融合图像的曝光补偿值不同;
根据第一融合模型对所述多张待融合图像进行第一融合,得到第一融合图像;
采用第二融合模型对所述第一融合图像和所述多张待融合图像进行第二融合,得到目标融合图像。
2.根据权利要求1所述的融合方法,其特征在于,根据第一融合模型对所述多张待融合图像进行第一融合包括:
将所述多张待融合图像输入至所述第一融合模型,得到多张第一融合系数特征图,其中,一张第一融合系数特征图与一张待融合图像对应;
将所述多张待融合图像与所述多张第一融合系数特征图进行加权运算,得到所述第一融合图像。
3.根据权利要求1所述的融合方法,其特征在于,所述方法还包括:
将所述多张待融合图像缩放至预设尺度,得到预设尺度的多张待融合图像,进而再将所述预设尺度的多张待融合图像输入至所述第一融合模型。
4.根据权利要求2所述的融合方法,其特征在于,所述多张第一融合系数特征图包括:预设尺度的多张第一融合系数特征图,将所述多张待融合图像与所述多张第一融合系数特征图进行加权运算包括:
将所述预设尺度的多张第一融合系数特征图缩放至目标尺度,得到目标尺度的多张第一融合系数特征图,其中,所述目标尺度等于所述多张待融合图像的尺度;
将所述多张待融合图像与所述目标尺度的多张第一融合系数特征图进行加权运算,得到所述第一融合图像。
5.根据权利要求1所述的融合方法,其特征在于,采用第二融合模型对所述第一融合图像和所述多张待融合图像进行第二融合包括:
将所述第一融合图像和所述多张待融合图像中的目标待融合图像输入至所述第二融合模型,得到与所述目标待融合图像对应的第二融合系数特征图,其中,所述目标待融合图像为所述多张待融合图像中的一张;
根据所述第二融合系数特征图、所述第一融合图像和所述目标待融合图像进行图像融合,得到所述目标融合图像。
6.根据权利要求5所述的融合方法,其特征在于,所述方法还包括:
将所述第一融合图像和所述多张待融合图像中的目标待融合图像缩放至预设尺度,得到预设尺度的第一融合图像和预设尺度的目标待融合图像,进而再将所述预设尺度的第一融合图像和所述预设尺度的目标待融合图像输入至所述第二融合模型。
7.根据权利要求5所述的融合方法,其特征在于,所述第二融合系数特征图包括:预设尺度的第二融合系数特征图,根据所述第二融合系数特征图、所述第一融合图像和所述目标待融合图像进行图像融合包括:
将所述预设尺度的第二融合系数特征图缩放至目标尺度,得到目标尺度的第二融合系数特征图,其中,所述目标尺度等于所述目标待融合图像的尺度;
将所述目标待融合图像和所述目标尺度的第二融合系数特征图进行乘积运算,得到第二融合图像;
将所述第一融合图像和所述第二融合图像进行加和运算,得到所述目标融合图像。
8.根据权利要求1-7任一项所述的融合方法,其特征在于,所述方法还包括:
部署所述第一融合模型的第一原始融合模型和所述第二融合模型的第二原始融合模型,其中,所述第二原始融合模型与所述第一原始融合模型串联;
获取训练样本集合,其中,所述训练样本集合中包括:多组训练样本图像和基于每组训练样本图像中的多张第一原始图像融合得到的融合图像,所述多张第一原始图像为在相同位置以不同曝光补偿值对第一预设场景拍摄得到的,所述每组训练样本图像中还包括多张第二原始图像,所述多张第二原始图像为在所述相同位置以不同曝光补偿值对第二预设场景拍摄得到的,所述第二预设场景为所述第一预设场景中目标对象发生移动后的场景;
通过所述训练样本集合对所述第一原始融合模型和所述第二原始融合模型进行训练,得到所述第一融合模型和所述第二融合模型。
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