[发明专利]一种基于高阶奇异值分解的多曝光图像融合方法

摘要

本发明公开了一种基于高阶奇异值分解的多曝光图像融合方法，其将曝光图像的亮度通道图像分成重叠的亮度块，利用高阶奇异值分解获取亮度块的核张量和第三模式因子矩阵，进而获得亮度块的特征系数和活动等级测度，根据亮度块的第一和第二模式因子矩阵及特征系数和活动等级测度获得融合后的亮度块，对得到的亮度通道图像进行线性变换，得到融合后的亮度通道图像；通过计算曝光图像的第一色度通道图像中的像素点的融合系数，得到融合后的第一色度通道图像；通过计算曝光图像的第二色度通道图像中的像素点的融合系数，得到融合后的第二色度通道图像；根据融合后的三个通道的图像得到融合图像；优点是能获得较好的细节纹理和丰富的颜色信息。

主权项

1.一种基于高阶奇异值分解的多曝光图像融合方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：选取D幅宽度为M且高度为N的不同的曝光图像；然后将每幅曝光图像从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间，得到每幅曝光图像的亮度通道图像、第一色度通道图像、第二色度通道图像，将第d幅曝光图像的亮度通道图像、第一色度通道图像、第二色度通道图像对应记为Y_d、Cb_d、Cr_d；其中，D为正整数，D＞1，d为正整数，d的初始值为1，1≤d≤D；步骤2：获取所有曝光图像的亮度通道图像融合后的亮度通道图像，具体过程为：步骤2_1：使用宽度为且高度为的滑动窗口，以步长为r个像素点，在每幅曝光图像的亮度通道图像中进行滑动，将每幅曝光图像的亮度通道图像划分为L个亮度块，将Y_d中的第i个亮度块记为B_d,i；并记录在亮度块划分过程中每幅曝光图像的亮度通道图像中的每个像素点的重叠次数；然后将所有曝光图像的亮度通道图像中相同位置的亮度块构成一个大小为的张量，共得到L个张量，每个张量对应有D个亮度块，将所有曝光图像的亮度通道图像中的第i个亮度块构成的张量记为A_i；其中，r为正整数，min()为取最小值函数，i为正整数，i的初始值为1，1≤i≤L；步骤2_2：对每个张量进行高阶奇异值分解，对于A_i，对A_i进行高阶奇异值分解后得到A_i＝S_i×₁U_i×₂V_i×₃W_i；其中，S_i表示A_i的核张量，U_i表示A_i的第一模式因子矩阵，V_i表示A_i的第二模式因子矩阵，W_i表示A_i的第三模式因子矩阵，符号“×₁”为张量的第一模式乘积符号，符号“×₂”为张量的第二模式乘积符号，符号“×₃”为张量的第三模式乘积符号；步骤2_3：获取每个张量对应的每个亮度块的特征系数，将A_i对应的第d个亮度块的特征系数记为其中，A_i对应的第d个亮度块即为B_d,i，表示A_i对应的第d个亮度块即B_d,i的核张量；步骤2_4：计算每个张量对应的每个亮度块的活动等级测度，将A_i对应的第d个亮度块的活动等级测度记为其中，m为正整数，m的初始值为1，n为正整数，n的初始值为1，符号“| |”为取绝对值符号，表示中下标为(m,n)处的值；步骤2_5：获取每个张量的融合系数矩阵，将A_i的融合系数矩阵记为E_i，其中，k为权重指数，k∈(0,1]；步骤2_6：计算每个张量对应的融合后的亮度块，将A_i对应的融合后的亮度块记为F_i，F_i＝U_i×E_i×(V_i)^T；其中，(V_i)^T为V_i的转置；步骤2_7：根据得到的L个融合后的亮度块，获取由L个融合后的亮度块构成的重叠的亮度通道图像，记为Y_out，将Y_out中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值记为Y_out(x,y)；然后将Y_out中的每个像素点叠加后的像素值除以该像素点的重叠次数得到亮度通道图像，记为将中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值记为其中，Y_out、的宽度均为M且高度均为N，1≤x≤M，1≤y≤N；步骤2_8：对进行线性变换优化，得到所有曝光图像的亮度通道图像融合后的亮度通道图像，记为将中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值记为其中，Y_min表示中的最小像素值，Y_max表示中的最大像素值；步骤3：获取所有曝光图像的第一色度通道图像融合后的第一色度通道图像，具体过程为：步骤3_1：计算每幅曝光图像的第一色度通道图像中的每个像素点的融合系数，将Cb_d中坐标位置为(x,y)的像素点的融合系数记为其中，1≤x≤M，1≤y≤N，符号“| |”为取绝对值符号，Cb_d(x,y)表示Cb_d中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；步骤3_2：计算所有曝光图像的第一色度通道图像融合后的第一色度通道图像，记为步骤4：获取所有曝光图像的第二色度通道图像融合后的第二色度通道图像，具体过程为：步骤4_1：计算每幅曝光图像的第二色度通道图像中的每个像素点的融合系数，将Cr_d中坐标位置为(x,y)的像素点的融合系数记为其中，Cr_d(x,y)表示Cr_d中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；步骤4_2：计算所有曝光图像的第二色度通道图像融合后的第二色度通道图像，记为步骤5：将组成的YCbCr颜色空间的图像从YCbCr颜色空间转换到RGB颜色空间，得到多曝光图像的融合图像。