[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

说明书

本发明公开了一种基于模糊控制的高动态场景图像序列获取方法，包括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；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；根据图像的统计特性构造模糊控制调节机制，对粗曝光时间进行精调，得到一组图像序列。本发明主要针对高动态范围场景获取一组数量少、质量高的图像序列，算法效率高，为后续图像融合提供高效的数据支持。

技术领域

本发明涉及图像序列获取方法，特别是一种基于模糊控制的高动态场景图像序列获取方法。

背景技术

自然景物的辐射度可以达到10个数量级，但是传统的相机只能捕捉大约4个数量级的动态范围。高动态范围(HDR)成像是指在大动态范围内拍摄场景的过程，这类场景包含多个亮度区域，不同亮度区域的亮度差别较大，采用传统相机单次曝光难以获得清晰的图像。针对高动态场景的图像序列，通过把多次曝光获得的图像序列融合得到HDR图像。然而，在HDR成像过程中，低动态范围(LDR)图像的数量和质量严重影响着成像效率和成像效果。首先，LDR图像数量过多，不可避免地会出现信息冗余，导致时间成本显著增加，降低拍摄效率和后期图像融合效率；其次，LDR图像数量不足不能保证场景中不同亮度区域的良好表达；最后，图像序列中每幅图像的质量均涉及一个亮度区域，对高动态场景的整体表达具有意义。因此，获取包含明暗区域场景细节的最小图像集具有重要意义。

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上述模糊控制器的理论较为成熟，为本发明的提供了一种解决思路。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明提供了一种主要针对高动态范围场景获取一组数量少、质量高的图像序列，算法效率高，为后续图像融合提供高效的数据支持的基于模糊控制的高动态场景图像序列获取方法。

本发明的目的通过以下技术方案实现。

一种基于模糊控制的高动态场景图像序列获取方法，包括：

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；

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；3)根据图像的统计特性构造模糊控制调节机制，对粗曝光时间进行精调，得到一组图像序列。

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；