[发明专利]一种基于模糊控制的高动态场景图像序列获取方法

权利要求书

1.一种基于模糊控制的高动态场景图像序列获取方法，其特征在于包括：

步骤1)采集两幅不同曝光场景的图像，并根据图像灰度值将HDR场景分割成不同的区域；

步骤2)分析图像中的不同亮度区域，根据平均梯度和曝光度估计每个区域的粗曝光时间；

步骤3)设计基于模糊控制的曝光时间精调方法，定义由模糊控制隶属函数组成的模糊控制基变量：采用图像的曝光度相关的量如灰度直方图来调整曝光时间；模糊化需要将量化的输入值转换为模糊值；根据图像区域的直方图以及直方图的主域位置，推断出图像是亮的还是暗的，最终得到一组图像序列。

2.根据权利要求1所述的一种基于模糊控制的高动态场景图像序列获取方法，其特征在于所述步骤1)基于联合概率分布函数，对场景亮度区域进行分割，具体包括以下步骤：

1.1)在不同曝光时间(t1和t2)下拍摄的两幅场景图像表示为f1和f2，联合分布函数(P(f1,f2))是L×L的矩阵，其中L表示图像中的灰度级，其取值范围为0～255的整数；

1.2)由于摄像机响应曲线是近似线性的，那么对于HDR场景，不同的亮度区域将反映在P(f1,f2)中，其灰度级分布于曝光时间密切相关；

1.3)根据P(f1,f2)矩阵非零值的分布对场景进行分割。

3.根据权利要求2所述的一种基于模糊控制的高动态场景图像序列获取方法，其特征在于所述步骤2)基于虚拟曝光的粗曝光时间估计，其中虚拟曝光定义为参考图像乘以时间系数的图像获取过程包括如下步骤：

2.1)比较图像f₁和f₂中同一亮度区域，将图像质量较好的作为参考图像，图像质量可以联合曝光度和平均梯度等评价标准来衡量，如等式

所示，其中，(i,j)是像素的位置索引,h_P＝[10-1]，

σ＝0.2，对于每个像素，使用乘法将两种度量信息融合为标量权重映射函数：其中，ω_W和ωG用于控制每个度量的影响，设置ω_W＝0.5和ω_G＝0.5，高动态场景内，某个亮度区域的图像质量使用统计值进行评估，其平均值：其中，(i,j)是位于该区域的像素的索引，M是该区域的总像素数；当图像区域的平均值位于灰度值范围的中间时，图像具有良好的曝光质量；对于选定的参考图像区域，如果图像的平均灰度大于阈值，则选择较小的时间系数(δ1)；当平均灰度小于等于阈值时，则选择较大的时间系数(δ1)；通过优化曝光度来选择最佳时间系数δ：其中，f_R是标准化的参考图像，δ是时间系数，通过推导得到：其中，m和n是图像区域的长度和宽度；

2.2)得到粗曝光时间t_rough＝δ_optt_R，其中t_R是参考图像区域的当前曝光时间。