CN101394487A - 一种合成图像的方法与系统 - Google Patents

一种合成图像的方法与系统 Download PDF

Info

Publication number
CN101394487A
CN101394487A CNA2008102250612A CN200810225061A CN101394487A CN 101394487 A CN101394487 A CN 101394487A CN A2008102250612 A CNA2008102250612 A CN A2008102250612A CN 200810225061 A CN200810225061 A CN 200810225061A CN 101394487 A CN101394487 A CN 101394487A
Authority
CN
China
Prior art keywords
brightness
image
composograph
exposure
time
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CNA2008102250612A
Other languages
English (en)
Other versions
CN101394487B (zh
Inventor
陈海
刘凌志
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Huawei Technologies Co Ltd
Original Assignee
Huawei Technologies Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Huawei Technologies Co Ltd filed Critical Huawei Technologies Co Ltd
Priority to CN2008102250612A priority Critical patent/CN101394487B/zh
Publication of CN101394487A publication Critical patent/CN101394487A/zh
Priority to GB0909567A priority patent/GB2464574B/en
Priority to US12/455,930 priority patent/US8896625B2/en
Application granted granted Critical
Publication of CN101394487B publication Critical patent/CN101394487B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/40Image enhancement or restoration using histogram techniques
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/002D [Two Dimensional] image generation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/50Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/387Composing, repositioning or otherwise geometrically modifying originals
    • H04N1/3871Composing, repositioning or otherwise geometrically modifying originals the composed originals being of different kinds, e.g. low- and high-resolution originals
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/70Circuitry for compensating brightness variation in the scene
    • H04N23/71Circuitry for evaluating the brightness variation
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/70Circuitry for compensating brightness variation in the scene
    • H04N23/741Circuitry for compensating brightness variation in the scene by increasing the dynamic range of the image compared to the dynamic range of the electronic image sensors
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/70Circuitry for compensating brightness variation in the scene
    • H04N23/743Bracketing, i.e. taking a series of images with varying exposure conditions
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T19/00Manipulating 3D models or images for computer graphics
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20172Image enhancement details
    • G06T2207/20208High dynamic range [HDR] image processing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20212Image combination
    • G06T2207/20221Image fusion; Image merging
    • GPHYSICS
    • G09EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09GARRANGEMENTS OR CIRCUITS FOR CONTROL OF INDICATING DEVICES USING STATIC MEANS TO PRESENT VARIABLE INFORMATION
    • G09G5/00Control arrangements or circuits for visual indicators common to cathode-ray tube indicators and other visual indicators
    • G09G5/14Display of multiple viewports
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/70Circuitry for compensating brightness variation in the scene
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/70Circuitry for compensating brightness variation in the scene
    • H04N23/72Combination of two or more compensation controls

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Studio Devices (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明实施例公开了一种合成图像的方法与系统,属于图像处理领域。所述方法包括:采集同一场景在不同曝光时间下的至少两帧不同亮度的图像;根据所述不同亮度的图像中每两帧图像之间的亮度映射关系将所述不同亮度的图像进行合成,得到合成图像,所述亮度映射关系表示亮图像中像素点的亮度值与暗图像中对应位置的像素点的亮度值之间的对应关系。本发明提供的合成图像的方法与系统,增强了图像的动态范围,合成效果好,易于实现。

Description

一种合成图像的方法与系统
技术领域
本发明涉及图像处理领域,特别涉及一种合成图像的方法与系统。
背景技术
现实场景中,亮度动态范围是108:1,人眼能感知的亮度范围很大,人眼能察觉出亮度为10-3cd/m2的星光,也能感受亮度为105cd/m2的阳光,并且人眼在很亮和很暗的情况下也能察觉到现实场景中的各种细节。由此可知,通过眼睛瞳孔的自动调节,人眼能分辨的亮度动态范围大致为108:1。即使在同一个场景内,人眼不需调节也能分辨105:1的亮度动态范围。
而目前的图像采集设备(数码图像采集设备、摄像机)的亮度动态范围较低,在特别亮的场景不能看到相应的细节,在特别暗的部分不能采集相应的暗细节。因此,采集设备和实际场景以及人眼能感知的亮度动态范围差距很大。对于高速公路上的监控摄、在夜里拍摄、日出出落等,拍摄场景中都同时包含有直对图像采集设备镜头的高光源(如车的前后灯、街灯、太阳、以及高反射度的表面等)和低照度的细节(如阴影、光源后面的景物和其他灯光照不到的区域)。通常在这种场合我们需要很好的调整曝光时间,甚至有些场合无论如何调整都不可能把场景中高照度和低照度的特征全部都清晰的拍下来。因此需要提出各种方法增大图像采集设备采集细节的能力和相应的亮度动态范围。
按照目前学术界流行的方法合成高动态范围图像,通常需要采用优化的方式标定图像采集设备的响应曲线,根据图像采集设备的响应曲线和不同曝光情况下拍摄得到的图像序列计算出大动态范围的图像(直观上,由一系列象素值为0~255的图像序列计算得到0~105甚至更大范围的图像)。最后为了能在常用的显示设备中显示大动态范围图像,还需要对获得的大动态范围图像进行色调映射(把0~105的大动态范围图像映射为0~255范围的图像)。
现有技术中,有一种技术方案采用一个图像采集设备采集图像,采集图像前根据象素亮度分布设置每帧的曝光时间,长短曝光图像相隔;经过初始化帧,对图像的每帧确定相邻帧间一一对应的象素;从对应象素中选取相应象素计算出相应帧的亮度范围;把计算获得的帧的亮度范围经色调映射转成可显示的8位图像。
在对上述现有技术进行分析后,发明人发现:
现有技术需要频繁的标定图像采集设备的响应曲线,而响应曲线会随着外界特性如温度的改变而变化,而且在色调映射阶段,效果较好也最常用的做法是基于自适应的色调映射算法,但是这一过程会不可逆转的破坏前面两个复杂的标定和计算得到的一些良好的物理特性,如图像亮度值与场景亮度成正比、与曝光无关等。因此,这些计算过程非常复杂,比较难以转换为一个实时系统,且合成后的图像的效果不是很好。
发明内容
本发明实施例提供了一种合成图像的方法与系统,易于实现,合成图像效果较好。
所述技术方案如下:
一种合成图像的方法,所述方法包括:
采集同一场景在不同曝光时间下的至少两帧不同亮度的图像;
根据所述不同亮度的图像中每两帧图像之间的亮度映射关系将所述不同亮度的图像进行合成,得到合成图像,所述亮度映射关系表示亮图像中象素点的亮度值与暗图像中对应位置的象素点的亮度值之间的对应关系。
一种合成图像的系统,所述系统包括:采集模块,合成模块;
所述采集模块,用于采集同一场景在不同曝光时间下的至少两帧不同亮度的图像;
所述合成模块,用于根据所述不同亮度的图像中每两帧图像之间的亮度映射关系将所述不同亮度的图像进行合成,得到合成图像,所述亮度映射关系表示亮图像中象素点的亮度值与暗图像中对应位置的象素点的亮度值之间的对应关系。
本发明实施例提供的技术方案的有益效果是:通过采集同一场景不同曝光时间下的至少两帧不同亮度的图像;根据不同亮度的图像中每两帧图像之间的亮度映射关系将得到的多帧不同亮度的图像进行合成,得到合成图像。本发明在计算上易于实现,而且合成图像的效果好。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例1提供的一种合成图像的方法流程示意图;
图2是本发明实施例1提供的视频图像序列合成的示意说明图;
图3是本发明实施例1提供的采集的原始图像和合成后的效果图;
图4是本发明实施例1提供的直方图及亮度映射函数图;
图5是本发明实施例1提供的曝光控制过程流程示意图;
图6是本发明实施例1提供的合成过程流程示意图;
图7是本发明实施例1提供的动态范围增加的图像合成示意图;
图8是本发明实施例2提供的一种合成图像的系统结构示意图;
图9是本发明实施例2提供的另一种合成图像的系统结构示意图;
图10是本发明实施例2提供的进行亮度增强后的合成图像的系统结构示意图。
图11是本发明实施例2提供的合成图像的系统的一个具体结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例1
本发明实施例提供了一种合成图像的方法,通过采集同一场景在不同曝光时间下的至少两帧不同亮度的图像;根据不同亮度的图像中的每两帧图像之间的亮度映射关系将多帧不同亮度的图像进行合成,得到合成图像。参见图1,为视频图像序列合成的示意说明图。以相机作为图像采集设备为例,采用相机获得当前场景亮、暗程度不同的视频图像帧序列,通过控制曝光可以获得亮度不同的图像,亮曝光的亮图像中具有场景中暗的部分的大部分细节,但可能丢失场景中亮的部分的细节;在短曝光的暗图像中具有场景中亮的部分的大部分细节,但可能丢失场景中暗的部分的细节。因此,将相同场景的亮、暗程度不同的图像帧进行合成,可以保留亮、暗图像中蕴含的所有图像细节,获得一帧高动态范围视频图像,达到了增大视频图像的动态范围的目的,即两帧不同曝光的图像帧的合成进而获得当前场景的高动态范围视频。
参见图2,该方法包括:
101:采集同一场景在不同曝光时间下的至少两帧不同亮度的图像。
根据曝光时间的不同,采集得到至少两帧不同亮度的图像,包括亮曝光图像和暗曝光图像,后文的描述中也可能称亮曝光图像为亮图像,暗曝光图像为暗图像,这里的明暗是相对的,在两帧不同的图像中,相对较亮就可以成为亮图像,相对较暗的就可以称为暗图像。对于相机等采集设备,连续采集的同一场景的多帧不同曝光的图像,通常是串行输出的,为了便于合成,,可以将先采集的图像进行存储,然后将存储的图像的数据与最后采集获得的图像进行同步,最后并行输出待合成的所有图像。
例如,若待合成的图像为2帧,即需要一帧亮图像和一帧暗图像,在两种曝光的情况下,先采集的亮曝光图像,则存储该亮曝光图像,然后将该亮曝光图像的数据与之后采集的暗曝光图像的数据进行同步,分两路并行输出一个图像对,这里的图像对指的是同一场景的亮图像和暗图像。
本发明实施例中,采用DDR(Double Data Rate,双数据速率)存储器将前一帧的图像进行存储,DDR可以达到比较理想的成本和性能的平衡。
帧存储器的数量取决于需要合成的图像数量。
本发明实施例是将两路图像合成动态范围增强的图像,因此采用一个帧存储器,将该两路图像的帧头对齐来实现同步。如果有n种曝光合成动态范围增强的图像,则需要n-1个这样的帧存储器,这样可以保证任何时刻可以得到n种不同曝光的输入,从各个帧存储器输出的数据与实时的数据流进行同步,最后并行的输出图像。
102:根据所述不同亮度的图像中每两帧图像之间的亮度映射关系将所述不同亮度的图像进行合成,得到合成图像,所述亮度映射关系表示亮图像中象素点的亮度值与暗图像中对应位置的象素点的亮度值之间的对应关系。
其中,采集同一场景在不同曝光时间下的至少两帧不同亮度的图像之后,还包括:
根据各帧图像的亮度直方图和亮度累计直方图计算每两帧图像之间的亮度映射函数f(x),其中,x表示亮图像中象素点的亮度值,f(x)表示暗图像中对应位置的象素点的亮度值;
每一组x,f(x)称为一个映射对,x减去f(x)的值称为映射差;
确定一个映射对,将确定的映射对作为所述映射关系。
为了方便说明,以在两种曝光情况下即亮曝光和暗曝光下采集的两帧图像为例进行说明。
参见图3(a)和图3(b),为在亮曝光和暗曝光情况下采集的图像,图3(a)为亮曝光图像,图3(b)为暗曝光图像。图4(a)为这对亮暗图像的亮度直方图,该亮度直方图的横轴表示亮度等级,从左侧0(暗色调)到右侧255(亮色调),将图像的亮度等级分为256级,而纵轴则表示每个亮度等级下的像素个数,将纵轴上这些像数值点连接起来,就是亮度直方图,图4(b)为这对亮暗图像亮度累计直方图,其中,曲线1表示亮曝光图像,曲线2表示暗曝光图像。图4(c)为根据图4(a)所示的这对亮暗图象的亮度直方图及图4(b)所示的亮度累计直方图计算出的亮度映射函数图,计算过程与现有技术相同,此处不再赘述。该亮度映射函数图的横坐标表示的是亮图像的像素,该亮度映射函数图的纵坐标表示的是暗图像的像素。该亮度映射函数可以理解为亮图像中亮度值为x的象素在暗图像中应为f(x),x>=f(x)。如果从离散的角度看,f应该是多对多的函数;然而,可以把f理解连续的函数,这样f就成了单调递增的函数。在具体计算中,可以将x和f(x)取值为整数进行计算,取其它数值也不会对结果产生影响,x和f(x)之差即为映射差。
其中,亮度信息可以包括以下列举信息的任何一种或几种组合:亮图像中的暗象素数量或亮象素数量、暗图像中的亮象素数量或暗象素数量、亮暗图像的全局或者局部均值、亮暗图像的中值、映射差等。
本发明实施例选取最大映射差EDRmax对应的映射对(xmax,f(xmax)),作为映射信息:
EDRmax=max{x-f(x)} x∈[0,255]                (1)
选取最大映射差对应的映射对作为映射信息,可以使最后合成的图像动态范围最大,当然,也可以选取其他的映射差对应的映射对,作为映射信息,即亮度映射函数曲线中,x与对应着的f(x)为映射对,作为映射信息。
EDR在本方案中是个重要的指标,可以直接衡量增强的动态范围(enhanced dynamicrange),可以表征当前曝光时间是否合适。
对于多曝光的情况,即待合成图像包括两幅以上不同曝光的图像,按照曝光时间不同将这些图像从亮到暗排序,每相邻两个图像可以算出一个亮度映射函数fn。公式1就相应的变成(2)式。容易知道,n帧的EDR实际上是n-1个2帧相互无关的的EDR之和。同样,映射信息为:
{(xmax 1,f1(xmax 1),(xmax 2,f2(xmax 2)...(xmax(n-1),f(n-1)(xmax(n-1))}
EDRmaxk=max{xk-fk(xk)}  xk∈[0,255]
EDR max = Σ i = 1 n - 1 EDR max i - - - ( 2 )
其中,该方法还包括:
对各帧图像的亮度直方图进行统计,得到亮度信息;
根据所述亮度信息调节参考曝光时间和曝光动态时间,根据所述参考曝光时间和曝光动态时间计算下一次采集时各帧图像的曝光时间。
其中,根据亮度信息调整参考曝光时间和曝光动态时间,为此,本发明实施例提出了一种自动多曝光控制方法,参见图5,该方法根据曝光参考值(ER)与曝光动态范围值(ED)来调节曝光时间,设定参考曝光时间为Ter,该参考曝光时间为多曝光时间的基准参考值,能准确反应场景亮度,保证多曝光图像序列不会过亮也不会过暗。通常为多曝光中的曝光时间序列的中值,暗曝光时间为Td,亮曝光时间为Tb,曝光时间动态值为Ted,该曝光时间动态值为多曝光时间的偏移系数,用于确定多曝光序列能覆盖的场景亮度的动态范围,通常为多曝光中相邻曝光时间的差值,也可以表示为相邻曝光时间的比值。
该方法包括:
201:调节参考曝光时间Ter,使亮度信息在预设的阈值范围内。
在双曝光的情况下,规定Ter=Td。在n曝光情况下,规定参考曝光时间Ter为暗到亮排序的第n/2个曝光图像值:Ter=T(n/2)。
202:根据所述映射对调节曝光时间动态值Ted,使该曝光时间动态值Ted能够很好的覆盖场景亮度。
本发明实施例中,采用最大映射差EDRmax来调节Ted,在双曝光情况下,EDRmax取值在140~180时能得到较好的效果。
203:保持曝光时间动态值Ted不变,将参考曝光时间调节在预设的阈值范围内;
204:以固定的周期判断动态范围是否发生变化,如果是,返回201;否则,执行205。
其中,动态范围是图像的最亮和最暗部分之间的比值。
205:判断场景亮度是否发生变化,如果是,返回203,否则,等待下一周期,判断动态范围是否发生变化。
完成自动多曝光控制计算后,在两种曝光的情况下,按规定Ter=Td,Tb=Ter+Ted,可以根据实际平台对图像采集设备设置[亮暗亮暗......]交替方式的曝光时间,以达到曝光轮换的目的。
在n中曝光的情况下,T(i)=Ter+(i-n/2)Ted,可以对图像采集设备设置为由亮到暗的交替方式的曝光时间,比如,有4中曝光,将这4种曝光由亮到暗进行排序,这4种曝光的曝光时间分别为4、3、2、1,然后循环这种排序,即4、3、2、1,4、3、2、1……。
对于高速图像采集设备,可以采用固定的多曝光实现全动态范围的拍摄,不再需要实现自动曝光控制。
其中,根据所述不同亮度的图像中每两帧图像之间的亮度映射关系将所述多帧不同亮度的图像进行合成,得到合成图像,包括:
根据确定的映射对计算映射后的每帧图像的亮度值;
本发明实施例中,用最大映射差对应的映射对(xmax,f(xmax))来计算暗曝光下映射后的图像的亮度值。假设I1为亮曝光图像亮度值,I2为暗曝光图像亮度值,经过映射后,暗曝光图像的亮度值I2的亮度值为(I2+xmax-f(xmax))。
根据确定的映射对计算每帧图像的合成权重;
本发明实施例中,为亮曝光图像的合成权重,
Figure A200810225061D00112
是以0为中心,Xmax为半径计算高斯权重,具体计算公式如下式所示。
Figure A200810225061D00113
为暗曝光图像的合成权重,
Figure A200810225061D00114
以255为中心,f(Xmax)为半径计算高斯权重,具体计算公式如式(3)所示。
s 1 ′ = exp ( - 4 * I 1 2 x 2 max )
s 2 ′ = exp ( - 4 * ( 255 - I 2 ) 2 f ( x max ) 2 ) - - - ( 3 )
为了使后续的计算方便,可以将每个图像的合成权重进行归一化。将式(3)归一化后,如式(4)所示;
s 1 = s 1 ′ s 1 ′ + s 2 ′ - - - ( 4 )
s2=1-s1
经过简化运算,式(4)可以简化到查表、加法和三个乘法。
对于n曝光的情况,合成权重如式(5)为:
s k ′ = exp ( - 4 * I k 2 x 2 max 1 ) k = 1 exp ( - 4 * ( 2 I k - x max k - f ( k - 1 ) ( x max ( k - 1 ) ) ) 2 ( x max k - f ( k - 1 ) ( x max ( k - 1 ) ) ) 2 ) k = 2 . . . ( n - 1 ) exp ( - 4 * ( 255 - I k ) 2 f ( n - 1 ) ( x max ( k - 1 ) ) 2 ) k = n - - - ( 5 )
归一化后,如式(6)为 s k = s k ′ Σ i = 1 n s i ′ - - - ( 6 )
利用映射后的各帧图像的亮度值和各帧相应的合成权重对采集到的多帧图像进行合成,得到合成图像。
继续上述的例子,设亮曝光图像的色度为C1,暗曝光图像的色度为C2,对于亮度I和色度C,加权叠加后如式(7)所示。
I=s1*I1+s2*(I2+xmax-f(xmax))                (7)
C=s1*C1+s2*C2
式(7)可以简化为两个乘法和五个加法。这在软硬件设计中都是轻而易举就能实现。
对于n曝光的情况,各个图像的亮度值分别为I1,I2,......,In,各个图像的色度值分别为C1,C2,......,Cn,加权叠加后如式(8):
I = s 1 * I 1 + Σ i = 2 n s i * ( I i + Σ k = 1 i - 1 x max k - Σ k = 1 i - 1 f k ( x max k ) ) - - - ( 8 )
C = Σ i = 1 n s i * C i
合成的图像如图3(c)所示。
图7为高动态范围图像合成示意图,m为在亮曝光下采集的图像的动态范围,n为在暗曝光下采集的图像的亮度动态范围,采集图像得到的亮曝光图像和暗曝光图像的亮度动态范围是相同的,如图中m和n的长度是相等的,但是采集的亮度范围区间发生了变化,如暗曝光图像相比于亮曝光图像,采集的区间向右移动了g长度的距离,因此合成后图像对应的动态范围的有效区间就相应的变成了m+g,图中线条1表示此处场景信息全,没有丢失,线条2表示此处场景信息丢失,亮曝光图像中,亮度动态范围右边的场景信息有所丢失,暗曝光图像中,亮度动态范围左边的场景信息有所丢失,在合成后的图像中,亮度动态范围两边的场景信息都没有丢失。
其中,根据所述不同亮度的图像中每两帧图像之间的直方图亮度映射关系将不同亮度的图像进行合成,得到合成图像之后,还包括:
对所述合成图像进行亮度增强。
具体的,可以将所述合成图像的亮度通道成比例的缩小,并进行双边滤波,然后将所述成比例的缩小的合成图像和进行双边滤波后的图像进行叠加,得到新的合成图像,所述新的合成图像的亮度比步骤102得到的合成图像的亮度强。
本发明实施例中,对亮度通道成比例的缩小的比例系数约为
δ = 255 255 + Σ i = 1 n - 1 x max i - Σ i = 1 n - 1 f i ( x max i )
具体的,本发明实施例采用空间的窗口滤波和亮度域的三角形滤波混合成双边滤波器进行滤波,因为经典的双高斯组成的双边滤波器的复杂度比常用的单个滤波器复杂度高很多,通常随着滤波器的窗口尺寸而指数上升,而且需要消耗大量的资源。
对图像进行亮度通道成比例缩小和滤波后,图像亮度增强为
Ien=δ*I+α*(I-Ibilateral)    (9)
其中,Ien为增强之后的图像亮度,Ibilateral为滤波之后的图像亮度,α为加权系数,这里α取0.5可以取得较好的效果。如果是多曝光合成,则α相应的增大。。
如式(9)所示,滤波前的图像减去滤波后的图像即为图像的细节,加权叠加到成比例缩小亮度的图像后即可以得到细节丰富的高动态范围图像,如图3(d)。
本发明实施例提供的一种合成图像的方法,通过采集同一场景在不同曝光时间下的至少两帧不同亮度的图像;根据每两帧图像之间的亮度映射关系将多帧不同亮度的图像进行合成,得到合成图像。该方法不更改现有图像采集设备如相机的架构,利用现有图像采集设备的曝光设置功能和附加软件模块就可以实现;应用范围广,可集成到图像采集设备监控设备系统,也可以作为后处理软件使用;可扩展性好,后期升级简便;合成效果比普通图像采集设备好;细节鲜明,尤其在强照度和低照度共存的场景,能清晰的获取大亮度范围的特征细节;合成图像无合成痕迹,亮暗区域内平滑自然,整体上亮暗过渡谐和统一;由于是并行输出图像,没有降低图像采集设备帧率,输出图像频率等同于原图像采集设备输出帧率;算法实用高效,可以达到实时,几乎不增加硬件成本。
实施例2
本发明实施例提供了一种合成图像的系统,通过采集同一场景在不同曝光时间下的至少两帧不同亮度的图像;根据每两帧图像之间的亮度映射关系将多帧不同亮度的图像进行合成,得到动态范围增强的合成图像。参见图1,为视频图像序列合成的示意说明图。以相机作为图像采集设备为例,采用相机获得当前场景亮、暗程度不同的视频图像帧序列,通过控制曝光可以获得亮度不同的图像,亮曝光的亮图像中具有场景中暗的部分的大部分细节,但可能丢失场景中亮的部分的细节;在短曝光的暗图像中具有场景中亮的部分的大部分细节,但可能丢失场景中暗的部分的细节。因此,将相同场景的亮、暗程度不同的图像帧进行合成,可以保留亮、暗图像中蕴含的所有图像细节,获得一帧高动态范围视频图像,达到了增大视频图像的动态范围的目的,即两帧不同曝光的图像帧的合成进而获得当前场景的高动态范围视频。
参见图8,该系统包括:采集模块801,合成模块802;
其中,采集模块801,用于采集同一场景在不同曝光时间下的至少两帧不同亮度的图像;
根据曝光时间的不同,采集得到至少两帧不同亮度的图像,包括亮曝光图像和暗曝光图像,后文的描述中也可能称亮曝光图像为亮图像,暗曝光图像为暗图像,这里的明暗是相对的,在两帧不同的图像中,相对较亮就可以成为亮图像,相对较暗的就可以称为暗图像。对于相机等采集设备,连续采集的同一场景的多帧不同曝光的图像,通常是串行输出的,为了便于合成,,可以将先采集的图像进行存储,然后将存储的图像的数据与最后采集获得的图像进行同步,最后并行输出待合成的所有图像。
例如,若待合成的图像为2帧,即需要一帧亮图像和一帧暗图像,在两种曝光的情况下,先采集的亮曝光图像,则存储该亮曝光图像,然后将该亮曝光图像的数据与之后采集的暗曝光图像的数据进行同步,分两路并行输出一个图像对,这里的图像对指的是同一场景的亮图像和暗图像。
本发明实施例中,采用DDR存储器将前一帧的图像进行存储,DDR可以达到比较理想的成本和性能的平衡。
帧存储器的数量取决于需要合成的图像数量。
本发明实施例是将两路图像合成高动态范围图像,因此采用一个帧存储器,将该两路图像的帧头对齐来实现同步。如果有n种曝光合成高动态范围图像,则需要n-1个这样的帧存储器,这样可以保证任何时刻可以得到n种不同曝光的输入,从各个帧存储器输出的数据与实时的数据流进行同步,最后并行的输出图像。
合成模块802,用于根据所述不同亮度的图像中每两帧图像之间的亮度映射关系将采集模块801采集得到的至少两帧不同亮度的图像进行合成,得到合成图像。
其中,参见图9,该系统还包括:
统计模块803,用于对采集模块801采集得到的各帧不同亮度的图像的亮度直方图和亮度累计直方图计算亮度映射函数f(x),其中,x表示亮图像中象素点的亮度值,f(x)表示暗图像中对应位置的象素点的亮度值;每一组x,f(x)称为一个映射对,x减去f(x)的值称为映射差;并确定一个映射对,将确定的映射对作为所述映射关系。
为了方便说明,以在两种曝光情况下即亮曝光和暗曝光下采集的两帧图像为例进行说明。参见图3(a)和图3(b),为在亮曝光和暗曝光情况下采集的图像,图3(a)为亮曝光图像,图3(b)为暗曝光图像。图4(a)为这对亮暗图像的亮度直方图,该亮度直方图的横轴表示亮度等级,从左侧0(暗色调)到右侧255(亮色调),将图像的亮度等级分为256级,而纵轴则表示每个亮度等级下的像素个数,将纵轴上这些像数值点连接起来,就是亮度直方图,图4(b)为这对亮暗图像亮度累计直方图,其中,曲线1表示亮曝光图像,曲线2表示暗曝光图像。图4(c)为根据图4(a)所示的这对亮暗图象的亮度直方图及图4(b)所示的亮度累计直方图计算出的亮度映射函数图,计算过程与现有技术相同,此处不再赘述。该亮度映射函数图的横坐标表示的是亮图像的像素,该亮度映射函数图的纵坐标表示的是暗图像的像素。该亮度映射函数可以理解为亮图像中亮度值为x的象素在暗图像中应为f(x),x>=f(x)。如果从离散的角度看,f应该是多对多的函数;然而,可以把f理解连续的函数,这样f就成了单调递增的函数。在具体计算中,可以将x和f(x)取值为整数进行计算,取其它数值也不会对结果产生影响,x和f(x)之差即为映射差。
其中,亮度信息可以包括以下列举信息的任何一种或几种组合:亮图像中的暗象素数量或亮象素数量、暗图像中的亮象素数量或暗象素数量、亮暗图像的全局或者局部均值、亮暗图像的中值、映射差等。
本发明实施例选取最大映射差EDRmax对应的映射对(xmax,f(xmax)),作为映射信息:
EDRmax=max{x-f(x)}  x∈[0,255]                       (1)
选取最大映射差对应的映射对作为映射信息,可以使最后合成的图像动态范围最大,当然,也可以选取其他的映射差对应的映射对,作为映射信息,即亮度映射函数曲线中,x与对应着的f(x)为映射对,作为映射信息。
EDR在本方案中是个重要的指标,可以直接衡量增强的动态范围(enhanced dynamicrange),可以表征当前曝光时间是否合适。
对于多曝光的情况,按照曝光时间亮到暗排序,每相邻两个图像可以算出一个亮度映射函数fn。公式1就相应的变成(2)式。容易知道,n帧的EDR实际上是n-1个2帧相互无关的的EDR之和。同样,映射信息为:
{(xmax 1,f1(xmax 1),(xmax 2,f2(xmax 2)...(xmax(n-1),f(n-1)(xmax(n-1))}
EDRmax k=max{xk-fk(xk)}  xk∈[0,255]
EDR max = Σ i = 1 n - 1 EDR max i - - - ( 2 )
该系统还包括:
计算调整模块804,用于对采集模块801采集到的各帧图像的亮度直方图进行统计,得到亮度信息;并根据根据所述亮度信息调节参考曝光时间和曝光动态时间,然后根据所述参考曝光时间和曝光动态时间计算下一次采集时各帧图像的曝光时间,将该曝光时间反馈给采集模块801。
设定参考曝光时间为Ter,该参考曝光时间为多曝光时间的基准参考值,能准确反应场景亮度,保证多曝光图像序列不会过亮也不会过暗。通常为多曝光中的曝光时间序列的中值,暗曝光时间为Td,亮曝光时间为Tb,曝光时间动态值为Ted,该曝光时间动态值为多曝光时间的偏移系数,用于确定多曝光序列能覆盖的场景亮度的动态范围,通常为多曝光中相邻曝光时间的差值,也可以表示为相邻曝光时间的比值。
如图11所示,计算调整模块804,包括:
第一调节单元8041,用于调节参考曝光时间Ter,使亮度信息在预设的阈值范围内,并用于根据统计模块得到的映射对调节曝光时间动态值Ted,使该曝光时间动态值Ted能够很好的覆盖场景亮度。
在双曝光的情况下,规定Ter=Td。在n曝光情况下,规定参考曝光时间Ter为暗到亮排序的第n/2个曝光图像值:Ter=T(n/2)。
本发明实施例中,采用最大映射差EDRmax来调节Ted,在双曝光情况下,EDRmax取值在140~180时能得到较好的效果。
第二调节单元8042,用于保持第一调节单元8041调节的曝光时间动态值Ted不变,将参考曝光时间Ter调节在预设的阈值范围内。
判断单元8043,用于以固定的周期判断动态范围是否发生变化,如果是,通知第一调节单元8041,重新调整参考曝光时间,直到参考曝光时间在预设的阈值范围内;否则,判断场景亮度是否发生变化,如果是,通知第二调节单元8042,保持曝光时间动态值不变,将参考曝光时间调节在预设的阈值范围内;否则,等待下一次判断动态范围是否发生变化。
在两种曝光的情况下,按规定Ter=Td,Tb=Ter+Ted,计算调整模块根据实际平台对图像采集设备设置[亮暗亮暗......]交替方式的曝光时间,以达到曝光轮换的目的。
在n中曝光的情况下,T(i)=Ter+(i-n/2)Ted,计算调整模块对图像采集设备设置为由亮到暗的交替方式的曝光时间,比如,有4中曝光,将这4种曝光由亮到暗进行排序,这4种曝光的曝光时间分别为4、3、2、1,然后循环这种排序,即4、3、2、1,4、3、2、1……。
对于高速图像采集设备,计算调整模块可以采用固定的多曝光实现全动态范围的拍摄,不再需要实现自动曝光控制。
如图11所示,其中,合成模块802,包括:
映射单元8021,用于根据统计模块803确定的映射对,计算映射后的每帧图像的亮度值。
本发明实施例中,用最大映射差对应的映射对(xmax,f(xmax))来计算暗曝光下映射后的图像的亮度值。假设I1为亮曝光图像亮度值,I2为暗曝光图像亮度值,经过映射后,暗曝光图像的亮度值I2的亮度值为(I2+xmax-f(xmax))。
合成权重计算单元8022,用于根据统计模块803确定的映射对计算每帧图像的合成权重。本发明实施例中,
Figure A200810225061D00171
为亮曝光图像的合成权重,
Figure A200810225061D00172
是以0为中心,Xmax为半径计算高斯权重,具体计算公式如下式所示。
Figure A200810225061D00173
为暗曝光图像的合成权重,
Figure A200810225061D00174
以255为中心,f(Xmax)为半径计算高斯权重,具体计算公式如式(3)所示。
s 1 ′ = exp ( - 4 * I 1 2 x 2 max )
s 2 ′ = exp ( - 4 * ( 255 - I 2 ) 2 f ( x max ) 2 ) - - - ( 3 )
为了使后续的计算方便,可以将每个图像的合成权重进行归一化。将式(3)归一化后,如式(4)所示;
s 1 = s 1 ′ s 1 ′ + s 2 ′ - - - ( 4 )
s2=1-s1
经过简化运算,式(4)可以简化到查表、加法和三个乘法。
对于n曝光的情况,合成权重如式(5)为:
s k ′ = exp ( - 4 * I k 2 x 2 max 1 ) k = 1 exp ( - 4 * ( 2 I k - x max k - f ( k - 1 ) ( x max ( k - 1 ) ) ) 2 ( x max k - f ( k - 1 ) ( x max ( k - 1 ) ) ) 2 ) k = 2 . . . ( n - 1 ) exp ( - 4 * ( 255 - I k ) 2 f ( n - 1 ) ( x max ( k - 1 ) ) 2 ) k = n - - - ( 5 )
归一化后,如式(6)为 s k = s k ′ Σ i = 1 n s i ′ - - - ( 6 )
合成单元8023,用于根据映射单元8021得到的每帧图像的亮度值和合成权重计算单元8022计算的对应的合成权重,对采集模块801采集的不同亮度的图像进行合成,得到合成图像,即动态范围增强的图像。
继续上述的例子,设亮曝光图像的色度为C1,暗曝光图像的色度为C2,对于亮度I和色度C,加权叠加后如式(7)所示。
I=s1*I1+s2*(I2+xmax-f(xmax))              (7)
C=s1*C1+s2*C2
式(7)可以简化为两个乘法和五个加法。这在软硬件设计中都是轻而易举就能实现。
对于n曝光的情况,各个图像的亮度值分别为I1,I2,......,In,各个图像的色度值分别为C1,C2,......,Cn,加权叠加后如式(8):
I = s 1 * I 1 + Σ i = 2 n s i * ( I i + Σ k = 1 i - 1 x max k - Σ k = 1 i - 1 f k ( x max k ) ) - - - ( 8 )
C = Σ i = 1 n s i * C i
合成的图像如图3(c)所示。
图7为高动态范围图像合成示意图,图中,m为在亮曝光下采集的图像的动态范围,n为在暗曝光下采集的图像的亮度动态范围,采集图像得到的亮曝光图像和暗曝光图像的亮度动态范围是相同的,如图中m和n的长度是相等的,但是采集的亮度范围区间发生了变化,如暗曝光图像相比于亮曝光图像,采集的区间向右移动了g长度的距离,因此合成后图像对应的动态范围的有效区间就相应的变成了m+g,图中线条1表示此处场景信息全,没有丢失,线条2表示此处场景信息丢失,亮曝光图像中,亮度动态范围右边的场景信息有所丢失,暗曝光图像中,亮度动态范围左边的场景信息有所丢失,在合成后的图像中,亮度动态范围两边的场景信息都没有丢失。
其中,参加图10,该系统还包括:
增强模块805,用于对合成模块802得到的动态范围增强的合成图像进行强调细节的亮度增强,以获得更好的显示效果。
如图11所示,该增强模块包括:
缩小单元8051,用于将合成模块802合成后的图像的亮度通道成比例的缩小。
本发明实施例中,对亮度通道成比例的缩小的比例系数约为
δ = 255 255 + Σ i = 1 n - 1 x max i - Σ i = 1 n - 1 f i ( x max i )
滤波单元8052,用于对合成模块802合成后的图像进行双边滤波;
叠加单元8053,用于将缩小单元8051缩小后的图像和滤波单元8052滤波后的图像进行叠加,得到新的合成图像,所述新的合成图像的亮度比合成模块802得到的合成图像的亮度强。
具体的,滤波单元8052采用空间的窗口滤波和亮度域的三角形滤波混合成双边滤波器进行滤波,因为经典的双高斯组成的双边滤波器的复杂度比常用的单个滤波器复杂度高很多,通常随着滤波器的窗口尺寸而指数上升,而且需要消耗大量的资源。
对图像进行亮度通道成比例缩小和滤波后,图像亮度增强为
Ien=δ*I+α*(I-Ibilateral)               (9)
其中,Ien为增强之后的图像亮度,Ibilateral为滤波之后的图像亮度,α为加权系数,这里α取0.5可以取得较好的效果。如果是多曝光合成,则α相应的增大。
如式(9)所示,滤波前的图像减去滤波后的图像即为图像的细节,加权叠加到成比例缩小亮度的图像后即可以得到细节丰富的高动态范围图像,如图3(d)。
本发明实施例提供的一种合成图像的系统,通过采集同一场景在不同曝光时间下的至少两帧不同亮度的图像;根据每两帧图像之间的亮度映射关系将多帧不同亮度的图像进行合成,得到合成图像。该方法不更改现有图像采集设备如相机的架构,利用现有图像采集设备的曝光设置功能和附加软件模块就可以实现;应用范围广,可集成到图像采集设备监控设备系统,也可以作为后处理软件使用;可扩展性好,后期升级简便;合成效果比普通图像采集设备好;细节鲜明,尤其在强照度和低照度共存的场景,能清晰的获取大亮度范围的特征细节;结果无合成痕迹,亮暗区域内平滑自然,整体上亮暗过渡谐和统一;由于是并行输出图像,没有降低图像采集设备帧率,输出图像频率等同于原图像采集设备输出帧率;算法实用高效,可以达到实时,几乎不增加硬件成本。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory,RAM)等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (14)

1.一种合成图像的方法,其特征在于,所述方法包括:
采集同一场景在不同曝光时间下的至少两帧不同亮度的图像;
根据所述不同亮度的图像中每两帧图像之间的亮度映射关系将所述不同亮度的图像进行合成,得到合成图像,所述亮度映射关系表示亮图像中象素点的亮度值与暗图像中对应位置的象素点的亮度值之间的对应关系。
2.根据权利要求1所述的合成图像的方法,其特征在于,采集同一场景的至少两帧不同亮度的图像之后,还包括:
根据各帧图像的亮度直方图和亮度累计直方图计算每两帧图像之间的亮度映射函数f(x),其中,x表示亮图像中象素点的亮度值,f(x)表示暗图像中对应位置的象素点的亮度值;
每一组x,f(x)称为一个映射对,x减去f(x)的值称为映射差;
确定一个映射对,将确定的映射对作为所述映射关系。
3.根据权利要求2所述的合成图像的方法,其特征在于,还包括:
对各帧图像的亮度直方图进行统计,得到亮度信息;
根据所述亮度信息调节参考曝光时间和曝光动态时间,根据所述参考曝光时间和曝光动态时间计算下一次采集时各帧图像的曝光时间。
4.根据权利要求3所述的合成图像的方法,其特征在于,根据所述亮度信息调节参考曝光时间和曝光动态时间,包括:
调节参考曝光时间,使所述亮度信息在预设的阈值范围内;
根据所述映射信息调节曝光时间动态值;
保持所述曝光时间动态值不变,将所述参考曝光时间调节在预设的阈值范围内;
以固定的周期判断动态范围是否发生变化,如果是,重新调整参考曝光时间,直到所述参考曝光时间在预设的阈值范围内,所述动态范围是图像的最亮和最暗部分之间的比值;
否则,判断场景亮度是否发生变化,如果是,保持所述曝光时间动态值不变,将所述参考曝光时间调节在预设的阈值范围;否则,等待下一周期,判断动态范围是否发生变化。
5、根据权利要求2至4任一项所述的合成图像的方法,其特征在于,根据每两帧图像之间的亮度映射关系将所述多帧不同亮度的图像进行合成,得到合成图像,包括:
根据所述确定的映射对计算映射后的每帧图像的亮度值;并根据所述确定的映射对计算每帧图像的合成权重;
利用映射后的各帧图像的亮度值和各帧相应的合成权重对所述多帧图像进行合成,得到合成图像。
6.根据权利要求1至4任一项权利要求所述的合成图像的方法,其特征在于,根据所述不同亮度的图像中每两帧图像之间的亮度映射关系将所述不同亮度的图像进行合成,得到合成图像之后,还包括:
对所述合成图像进行亮度增强。
7.根据权利要求6所述的合成图像的方法,其特征在于,对所述合成图像进行亮度增强,包括:
将所述合成图像的亮度通道成比例的缩小,并进行双边滤波,然后将所述成比例的缩小的合成图像和进行双边滤波后的图像进行叠加,得到新的合成图像,所述新的合成图像的亮度比所述合成图像的亮度强。
8.一种合成图像的系统,其特征在于,所述系统包括:采集模块,合成模块;
所述采集模块,用于采集同一场景在不同曝光时间下的至少两帧不同亮度的图像;
所述合成模块,用于根据所述不同亮度的图像中每两帧图像之间的亮度映射关系将所述不同亮度的图像进行合成,得到合成图像,所述亮度映射关系表示亮图像中象素点的亮度值与暗图像中对应位置的象素点的亮度值之间的对应关系。
9.根据权利要求8所述的合成图像的系统,其特征在于,所述系统还包括:
统计模块,用于根据各帧图像的亮度直方图和亮度累计直方图计算每两帧图像之间的亮度映射函数f(x),其中,x表示亮图像中象素点的亮度值,f(x)表示暗图像中对应位置的象素点的亮度值;每一组x,f(x)称为一个映射对,x减去f(x)的值称为映射差;
并用于确定一个映射对,将确定的映射对作为所述映射关系。
10.根据权利要求9所述的合成图像的系统,其特征在于,所述系统还包括:
计算调整模块,用于对各帧图像的亮度直方图进行统计,得到亮度信息;并根据所述亮度信息调节参考曝光时间和曝光动态时间,然后根据所述参考曝光时间和曝光动态时间计算下一次采集时各帧图像的曝光时间。
11.根据权利要求10所述的合成图像的系统,其特征在于,所述计算调整模块包括:
第一调节单元,用于调节参考曝光时间,使所述统计模块得到的亮度信息在预设的阈值范围内;并用于根据所述统计模块得到的映射信息调节曝光时间动态值;
第二调节单元,用于保持曝光时间动态值不变,将所述参考曝光时间调节在预设的阈值范围内;
判断单元,用于以固定的周期判断动态范围是否发生变化,如果是,通知所述第一调节单元,重新调整参考曝光时间,直到所述参考曝光时间在预设的阈值范围内;否则,判断场景亮度是否发生变化,如果是,通知第二调节单元,保持所述曝光时间动态值不变,将所述参考曝光时间调节在预设的阈值范围内;否则,等待下一周期,判断动态范围是否发生变化。
12.根据权利要求8所述的合成图像的系统,其特征在于,所述合成模块包括:
映射单元,用于根据所述统计模块确定的映射对,计算映射后的每帧图像的亮度值;
合成权重计算单元,用于所述统计模块确定的映射对计算每帧图像的合成权重;
叠加单元,用于根据所述映射单元得到的每帧图像的亮度值和所述合成权重计算单元计算的相应的合成权重,进行加权叠加,得到合成图像。
13.根据权利要求8至11任一项权利要求所述的合成图像的系统,其特征在于,所述系统还包括:
增强模块,用于对所述合成模块得到的合成图像进行亮度增强。
14.根据权利要求13所述的合成图像的系统,其特征在于,所述增强模块包括:
缩小单元,用于将所述合成模块合成后的图像的亮度通道成比例的缩小;
滤波单元,用于对所述合成模块合成后的图像进行双边滤波;
叠加单元,用于将所述缩小单元缩小后的图像和滤波单元滤波后的图像进行叠加,得到新的合成图像,所述新的合成图像的亮度比所述合成模块得到的合成图像的亮度强。
CN2008102250612A 2008-10-27 2008-10-27 一种合成图像的方法与系统 Active CN101394487B (zh)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN2008102250612A CN101394487B (zh) 2008-10-27 2008-10-27 一种合成图像的方法与系统
GB0909567A GB2464574B (en) 2008-10-27 2009-06-03 Method and system for fusing images
US12/455,930 US8896625B2 (en) 2008-10-27 2009-06-08 Method and system for fusing images

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN2008102250612A CN101394487B (zh) 2008-10-27 2008-10-27 一种合成图像的方法与系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN101394487A true CN101394487A (zh) 2009-03-25
CN101394487B CN101394487B (zh) 2011-09-14

Family

ID=40494537

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN2008102250612A Active CN101394487B (zh) 2008-10-27 2008-10-27 一种合成图像的方法与系统

Country Status (3)

Country Link
US (1) US8896625B2 (zh)
CN (1) CN101394487B (zh)
GB (1) GB2464574B (zh)

Cited By (34)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2010118658A1 (zh) * 2009-04-16 2010-10-21 华为技术有限公司 一种视频处理方法及装置
CN101877768A (zh) * 2009-04-30 2010-11-03 索尼公司 固态成像装置及其驱动方法以及成像设备
CN102025917A (zh) * 2009-09-18 2011-04-20 索尼公司 图像处理设备、图像捕捉设备、图像处理方法和程序
CN102082911A (zh) * 2009-12-01 2011-06-01 索尼公司 图像拍摄装置和图像拍摄方法
CN102447816A (zh) * 2010-10-13 2012-05-09 瑞昱半导体股份有限公司 图像调整装置及方法
CN102620909A (zh) * 2012-03-23 2012-08-01 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 一种光学星点图像的采集方法
CN103118229A (zh) * 2013-02-06 2013-05-22 重庆金山科技(集团)有限公司 一种成像方法及系统
CN103190881A (zh) * 2012-01-04 2013-07-10 清华大学 胶囊式内窥镜及其图像处理方法
CN103247036A (zh) * 2012-02-10 2013-08-14 株式会社理光 多曝光图像融合方法和装置
CN103248828A (zh) * 2012-02-13 2013-08-14 宏达国际电子股份有限公司 曝光值调整装置及曝光值调整方法
CN103907343A (zh) * 2011-10-20 2014-07-02 杜比实验室特许公司 用于视频均衡的方法和系统
CN104320575A (zh) * 2014-09-30 2015-01-28 百度在线网络技术(北京)有限公司 一种用于便携式终端的图像处理方法及图像处理装置
CN104333708A (zh) * 2014-11-28 2015-02-04 广东欧珀移动通信有限公司 拍照方法、拍照装置及终端
CN104349067A (zh) * 2013-08-07 2015-02-11 联想(北京)有限公司 一种信息处理的方法及电子设备
CN104639845A (zh) * 2015-03-17 2015-05-20 上海兆芯集成电路有限公司 高动态范围图像产生方法以及使用该方法的装置
CN105578042A (zh) * 2015-12-18 2016-05-11 深圳市金立通信设备有限公司 一种图像数据的传输方法及终端
CN105898148A (zh) * 2016-05-27 2016-08-24 深圳英飞拓科技股份有限公司 监控宽动态摄像机的图像合成方法及装置
CN105933617A (zh) * 2016-05-19 2016-09-07 中国人民解放军装备学院 一种用于克服动态问题影响的高动态范围图像融合方法
CN106127718A (zh) * 2016-06-17 2016-11-16 中国人民解放军国防科学技术大学 一种基于小波变换的多曝光图像融合方法
CN106341579A (zh) * 2015-07-02 2017-01-18 豪威科技股份有限公司 读出图像像素阵列的方法及高动态范围(hdr)成像系统
CN106537896A (zh) * 2014-07-18 2017-03-22 索尼半导体解决方案公司 成像控制器件、成像装置和成像控制方法
CN107197168A (zh) * 2017-06-01 2017-09-22 松下电器(中国)有限公司苏州系统网络研究开发分公司 图像采集方法以及应用该方法的图像采集系统
CN107545555A (zh) * 2016-06-27 2018-01-05 比亚迪股份有限公司 图像处理方法及装置
CN107566745A (zh) * 2017-08-17 2018-01-09 努比亚技术有限公司 一种拍摄方法、终端和计算机可读存储介质
CN107667523A (zh) * 2015-06-02 2018-02-06 索尼移动通讯有限公司 不良光照条件下的增强视频捕获
CN107888839A (zh) * 2017-10-30 2018-04-06 广东欧珀移动通信有限公司 高动态范围图像获取方法、装置及设备
CN110009587A (zh) * 2019-04-09 2019-07-12 Oppo广东移动通信有限公司 图像处理方法、装置、存储介质及电子设备
CN110868548A (zh) * 2018-08-27 2020-03-06 华为技术有限公司 一种图像处理方法及电子设备
CN111131722A (zh) * 2019-12-30 2020-05-08 维沃移动通信有限公司 图像处理方法、电子设备及介质
CN111212240A (zh) * 2018-11-21 2020-05-29 株式会社摩如富 图像生成装置、图像生成方法和图像生成程序
CN111428779A (zh) * 2020-03-20 2020-07-17 浙江大华技术股份有限公司 一种确定补光灯照射范围方法、装置、设备及存储介质
WO2021097744A1 (zh) * 2019-11-21 2021-05-27 北京机电研究所有限公司 用于三维尺寸的动态测量装置及其测量方法
WO2022160906A1 (zh) * 2021-01-29 2022-08-04 北京字节跳动网络技术有限公司 图像处理方法、装置、电子设备及介质
CN116017164A (zh) * 2019-12-30 2023-04-25 马特波特公司 捕获并生成全景三维图像的系统和方法

Families Citing this family (91)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
ITTO20070620A1 (it) * 2007-08-31 2009-03-01 Giancarlo Capaccio Sistema e metodo per presentare dati visuali rilevati a distanza in immagini multi-spettrali, di fusione, ed a tre dimensioni spaziali.
US8270691B2 (en) * 2007-10-09 2012-09-18 Siemens Aktiengesellschaft Method for fusing images acquired from a plurality of different image acquiring modalities
CN101394487B (zh) 2008-10-27 2011-09-14 华为技术有限公司 一种合成图像的方法与系统
JP5290233B2 (ja) * 2010-04-13 2013-09-18 Ckd株式会社 三次元計測装置及び基板検査装置
WO2012173571A1 (en) * 2011-06-17 2012-12-20 Nanyang Technological University A method and system for fusing images
KR101754750B1 (ko) * 2011-09-08 2017-07-10 인텔 코포레이션 상호작용 스크린 보기를 위한 장치, 매체 및 방법
JP5713885B2 (ja) * 2011-12-26 2015-05-07 キヤノン株式会社 画像処理装置及び画像処理方法、プログラム、並びに記憶媒体
GB2499668B (en) * 2012-02-27 2019-03-06 Apical Ltd Exposure controller
US9083935B2 (en) * 2012-06-15 2015-07-14 Microsoft Technology Licensing, Llc Combining multiple images in bracketed photography
US8446481B1 (en) 2012-09-11 2013-05-21 Google Inc. Interleaved capture for high dynamic range image acquisition and synthesis
CN113472989A (zh) 2012-11-28 2021-10-01 核心光电有限公司 多孔径成像系统以及通过多孔径成像系统获取图像的方法
US9087391B2 (en) 2012-12-13 2015-07-21 Google Inc. Determining an image capture payload burst structure
US8866927B2 (en) 2012-12-13 2014-10-21 Google Inc. Determining an image capture payload burst structure based on a metering image capture sweep
US8866928B2 (en) 2012-12-18 2014-10-21 Google Inc. Determining exposure times using split paxels
US9247152B2 (en) 2012-12-20 2016-01-26 Google Inc. Determining image alignment failure
US8995784B2 (en) 2013-01-17 2015-03-31 Google Inc. Structure descriptors for image processing
US9686537B2 (en) 2013-02-05 2017-06-20 Google Inc. Noise models for image processing
JP6251297B2 (ja) * 2013-03-15 2017-12-20 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. デュアルエネルギー画像からの残差モード画像の決定
US9117134B1 (en) 2013-03-19 2015-08-25 Google Inc. Image merging with blending
US9066017B2 (en) 2013-03-25 2015-06-23 Google Inc. Viewfinder display based on metering images
US9131201B1 (en) 2013-05-24 2015-09-08 Google Inc. Color correcting virtual long exposures with true long exposures
US9077913B2 (en) 2013-05-24 2015-07-07 Google Inc. Simulating high dynamic range imaging with virtual long-exposure images
CN109040553B (zh) 2013-06-13 2021-04-13 核心光电有限公司 双孔径变焦数字摄影机
CN108388005A (zh) 2013-07-04 2018-08-10 核心光电有限公司 小型长焦透镜套件
US9053558B2 (en) * 2013-07-26 2015-06-09 Rui Shen Method and system for fusing multiple images
CN109120823B (zh) 2013-08-01 2020-07-14 核心光电有限公司 具有自动聚焦的纤薄多孔径成像系统及其使用方法
US9654738B1 (en) * 2013-08-07 2017-05-16 Waymo Llc Using multiple exposures to improve image processing for autonomous vehicles
KR102145201B1 (ko) 2013-08-12 2020-08-18 삼성전자주식회사 이미지의 동적 범위 향상을 위한 방법 및 장치
KR20150024098A (ko) * 2013-08-26 2015-03-06 삼성전자주식회사 디지털 카메라에서 사진 합성 방법 및 장치
US9615012B2 (en) 2013-09-30 2017-04-04 Google Inc. Using a second camera to adjust settings of first camera
JP6070599B2 (ja) * 2014-02-18 2017-02-01 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム、および撮像装置
CN105323493B (zh) * 2014-06-25 2018-11-06 恒景科技股份有限公司 局部增强装置、多重曝光影像系统以及局部增强方法
US9392188B2 (en) 2014-08-10 2016-07-12 Corephotonics Ltd. Zoom dual-aperture camera with folded lens
CN112327463B (zh) 2015-01-03 2022-10-14 核心光电有限公司 微型长焦镜头模块和使用该镜头模块的相机
WO2016156996A1 (en) 2015-04-02 2016-10-06 Corephotonics Ltd. Dual voice coil motor structure in a dual-optical module camera
ES2907810T3 (es) 2015-04-16 2022-04-26 Corephotonics Ltd Enfoque automático y estabilización de imagen óptica en una cámara compacta de plegado
EP3304161B1 (en) 2015-05-28 2021-02-17 Corephotonics Ltd. Bi-directional stiffness for optical image stabilization in a digital camera
KR102263924B1 (ko) 2015-08-13 2021-06-11 코어포토닉스 리미티드 비디오 지원 및 스위칭/비스위칭 동적 제어 기능이 있는 듀얼-애퍼처 줌 카메라
EP3335077B1 (en) 2015-09-06 2019-08-14 Corephotonics Ltd. Auto focus and optical image stabilization with roll compensation in a compact folded camera
KR102187146B1 (ko) 2015-12-29 2020-12-07 코어포토닉스 리미티드 자동 조정가능 텔레 시야(fov)를 갖는 듀얼-애퍼처 줌 디지털 카메라
US9743025B2 (en) 2015-12-30 2017-08-22 Omnivision Technologies, Inc. Method and system of implementing an uneven timing gap between each image capture in an image sensor
CN106412448B (zh) * 2016-02-03 2023-08-15 深圳市迪威码半导体有限公司 一种基于单帧图像的宽动态范围处理方法与系统
US9871965B2 (en) * 2016-02-03 2018-01-16 Texas Instruments Incorporated Image processing for wide dynamic range (WDR) sensor data
CN105704349B (zh) * 2016-04-01 2019-03-15 成都振芯科技股份有限公司 一种基于亮区和暗区分别调整的单帧宽动态增强方法
CN105872397A (zh) * 2016-04-01 2016-08-17 成都振芯科技股份有限公司 一种自动识别亮区和暗区的单帧宽动态增强方法及系统
CN111965919B (zh) 2016-05-30 2022-02-08 核心光电有限公司 旋转滚珠引导音圈电动机
US10129485B2 (en) 2016-06-10 2018-11-13 Microsoft Technology Licensing, Llc Methods and systems for generating high dynamic range images
KR102521406B1 (ko) 2016-06-19 2023-04-12 코어포토닉스 리미티드 듀얼 애퍼처 카메라 시스템에서의 프레임 동기화
WO2018007981A1 (en) 2016-07-07 2018-01-11 Corephotonics Ltd. Linear ball guided voice coil motor for folded optic
US10706518B2 (en) 2016-07-07 2020-07-07 Corephotonics Ltd. Dual camera system with improved video smooth transition by image blending
CN106447642B (zh) * 2016-08-31 2019-12-31 北京贝塔科技股份有限公司 一种图像双重曝光融合方法及装置
CN108205804B (zh) * 2016-12-16 2022-05-31 斑马智行网络(香港)有限公司 图像处理方法、装置及电子设备
US11531209B2 (en) 2016-12-28 2022-12-20 Corephotonics Ltd. Folded camera structure with an extended light-folding-element scanning range
KR102164655B1 (ko) 2017-01-12 2020-10-13 코어포토닉스 리미티드 컴팩트 폴디드 카메라
IL290630B2 (en) 2017-02-23 2023-10-01 Corephotonics Ltd Lens designs for a folded camera
CN114137790A (zh) 2017-03-15 2022-03-04 核心光电有限公司 具有全景扫瞄范围的系统、移动电子装置及其方法
CN107172354B (zh) * 2017-06-21 2020-04-03 深圳市万普拉斯科技有限公司 视频处理方法、装置、电子设备及存储介质
US10863105B1 (en) * 2017-06-27 2020-12-08 Amazon Technologies, Inc. High dynamic range imaging for event detection and inventory management
US10904512B2 (en) 2017-09-06 2021-01-26 Corephotonics Ltd. Combined stereoscopic and phase detection depth mapping in a dual aperture camera
US10951834B2 (en) 2017-10-03 2021-03-16 Corephotonics Ltd. Synthetically enlarged camera aperture
KR102261024B1 (ko) 2017-11-23 2021-06-04 코어포토닉스 리미티드 컴팩트 폴디드 카메라 구조
KR102091369B1 (ko) 2018-02-05 2020-05-18 코어포토닉스 리미티드 폴디드 카메라에 대한 감소된 높이 페널티
CN113467031B (zh) 2018-02-12 2023-07-14 核心光电有限公司 具有光学图像稳定化的折叠摄像机、数字摄像机及方法
US10694168B2 (en) 2018-04-22 2020-06-23 Corephotonics Ltd. System and method for mitigating or preventing eye damage from structured light IR/NIR projector systems
CN111936908B (zh) 2018-04-23 2021-12-21 核心光电有限公司 具有扩展的两个自由度旋转范围的光路折叠元件
CN110557573A (zh) 2018-06-01 2019-12-10 苹果公司 用于成像的统一包围曝光方法
WO2020031005A1 (en) 2018-08-04 2020-02-13 Corephotonics Ltd. Switchable continuous display information system above camera
WO2020039302A1 (en) 2018-08-22 2020-02-27 Corephotonics Ltd. Two-state zoom folded camera
CN111050143B (zh) * 2018-10-11 2021-09-21 华为技术有限公司 一种图像拍摄方法和终端设备
CN111919057B (zh) 2019-01-07 2021-08-31 核心光电有限公司 具有滑动接头的旋转机构
CN111489320A (zh) * 2019-01-29 2020-08-04 华为技术有限公司 图像处理的方法和装置
CN109903260B (zh) * 2019-01-30 2023-05-23 华为技术有限公司 图像处理方法及图像处理装置
WO2020183312A1 (en) 2019-03-09 2020-09-17 Corephotonics Ltd. System and method for dynamic stereoscopic calibration
KR102365748B1 (ko) 2019-07-31 2022-02-23 코어포토닉스 리미티드 카메라 패닝 또는 모션에서 배경 블러링을 생성하는 시스템 및 방법
CN110728648B (zh) * 2019-10-25 2022-07-19 北京迈格威科技有限公司 图像融合的方法、装置、电子设备及可读存储介质
US11659135B2 (en) 2019-10-30 2023-05-23 Corephotonics Ltd. Slow or fast motion video using depth information
US11949976B2 (en) 2019-12-09 2024-04-02 Corephotonics Ltd. Systems and methods for obtaining a smart panoramic image
CN114641983A (zh) 2019-12-09 2022-06-17 核心光电有限公司 用于获得智能全景图像的系统及方法
CN111242880B (zh) * 2019-12-30 2023-05-02 广州市明美光电技术有限公司 一种用于显微镜的多景深图像叠加方法、设备及介质
WO2021165764A1 (en) 2020-02-22 2021-08-26 Corephotonics Ltd. Split screen feature for macro photography
WO2021220080A1 (en) 2020-04-26 2021-11-04 Corephotonics Ltd. Temperature control for hall bar sensor correction
KR102495627B1 (ko) 2020-05-17 2023-02-06 코어포토닉스 리미티드 전체 시야 레퍼런스 이미지 존재 하의 이미지 스티칭
KR20240001277A (ko) 2020-05-30 2024-01-03 코어포토닉스 리미티드 슈퍼 매크로 이미지를 얻기 위한 시스템 및 방법
US11637977B2 (en) 2020-07-15 2023-04-25 Corephotonics Ltd. Image sensors and sensing methods to obtain time-of-flight and phase detection information
EP4202521A1 (en) 2020-07-15 2023-06-28 Corephotonics Ltd. Point of view aberrations correction in a scanning folded camera
EP4065934A4 (en) 2020-07-31 2023-07-26 Corephotonics Ltd. LARGE STROKE LINEAR POSITION DETECTION HALL EFFECT SENSOR MAGNET GEOMETRY
KR102480820B1 (ko) 2020-08-12 2022-12-22 코어포토닉스 리미티드 스캐닝 폴디드 카메라의 광학 이미지 안정화
CN112580385B (zh) * 2020-12-31 2022-05-10 杭州荣旗科技有限公司 一种基于多帧图像融合和非局部均值滤波的条码解码方法
WO2022259154A2 (en) 2021-06-08 2022-12-15 Corephotonics Ltd. Systems and cameras for tilting a focal plane of a super-macro image
CN113781370A (zh) * 2021-08-19 2021-12-10 北京旷视科技有限公司 图像的增强方法、装置和电子设备
CN114205533B (zh) * 2021-10-20 2024-06-07 浙江华感科技有限公司 视频帧校正方法、电子设备和计算机可读存储介质

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5828793A (en) * 1996-05-06 1998-10-27 Massachusetts Institute Of Technology Method and apparatus for producing digital images having extended dynamic ranges
US6650774B1 (en) * 1999-10-01 2003-11-18 Microsoft Corporation Locally adapted histogram equalization
US6850642B1 (en) 2000-01-31 2005-02-01 Micron Technology, Inc. Dynamic histogram equalization for high dynamic range images
US6738510B2 (en) * 2000-02-22 2004-05-18 Olympus Optical Co., Ltd. Image processing apparatus
US7298402B2 (en) * 2000-10-26 2007-11-20 Olympus Corporation Image-pickup apparatus with expanded dynamic range capabilities
US6879731B2 (en) * 2003-04-29 2005-04-12 Microsoft Corporation System and process for generating high dynamic range video
US8417055B2 (en) * 2007-03-05 2013-04-09 DigitalOptics Corporation Europe Limited Image processing method and apparatus
US8050512B2 (en) 2004-11-16 2011-11-01 Sharp Laboratories Of America, Inc. High dynamic range images from low dynamic range images
US7561731B2 (en) * 2004-12-27 2009-07-14 Trw Automotive U.S. Llc Method and apparatus for enhancing the dynamic range of a stereo vision system
US7239805B2 (en) * 2005-02-01 2007-07-03 Microsoft Corporation Method and system for combining multiple exposure images having scene and camera motion
EP1934939A1 (en) * 2005-10-12 2008-06-25 Active Optics Pty Ltd. Method of forming an image based on a plurality of image frames, image processing system and digital camera
US7639893B2 (en) 2006-05-17 2009-12-29 Xerox Corporation Histogram adjustment for high dynamic range image mapping
KR101313637B1 (ko) * 2006-06-09 2013-10-02 서강대학교산학협력단 콘트라스트 개선을 위한 영상 처리 장치 및 영상 처리 방법
WO2008075136A1 (en) * 2006-12-20 2008-06-26 Nokia Corporation Exposure control based on image sensor cost function
CN100515042C (zh) * 2007-03-29 2009-07-15 上海交通大学 多曝光图像增强方法
CN100464572C (zh) * 2007-07-25 2009-02-25 北京中星微电子有限公司 一种图像合成方法和装置
US8330768B2 (en) * 2007-07-27 2012-12-11 Sharp Laboratories Of America, Inc. Apparatus and method for rendering high dynamic range images for standard dynamic range display
CN101394487B (zh) 2008-10-27 2011-09-14 华为技术有限公司 一种合成图像的方法与系统

Cited By (56)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8749699B2 (en) 2009-04-16 2014-06-10 Huawei Technologies Co., Ltd. Method and device for video processing using a neighboring frame to calculate motion information
CN101867727B (zh) * 2009-04-16 2011-12-07 华为技术有限公司 一种视频处理方法及装置
WO2010118658A1 (zh) * 2009-04-16 2010-10-21 华为技术有限公司 一种视频处理方法及装置
CN101877768A (zh) * 2009-04-30 2010-11-03 索尼公司 固态成像装置及其驱动方法以及成像设备
CN102025917A (zh) * 2009-09-18 2011-04-20 索尼公司 图像处理设备、图像捕捉设备、图像处理方法和程序
CN102025917B (zh) * 2009-09-18 2014-09-24 索尼公司 图像处理设备、图像捕捉设备、图像处理方法和程序
CN102082911A (zh) * 2009-12-01 2011-06-01 索尼公司 图像拍摄装置和图像拍摄方法
CN102447816A (zh) * 2010-10-13 2012-05-09 瑞昱半导体股份有限公司 图像调整装置及方法
CN102447816B (zh) * 2010-10-13 2016-09-07 瑞昱半导体股份有限公司 图像调整装置及方法
US9667910B2 (en) 2011-10-20 2017-05-30 Dolby Laboratories Licensing Corporation Method and system for video equalization
CN103907343A (zh) * 2011-10-20 2014-07-02 杜比实验室特许公司 用于视频均衡的方法和系统
CN103907343B (zh) * 2011-10-20 2017-05-03 杜比实验室特许公司 用于视频均衡的方法和系统
CN103190881A (zh) * 2012-01-04 2013-07-10 清华大学 胶囊式内窥镜及其图像处理方法
CN103247036B (zh) * 2012-02-10 2016-05-18 株式会社理光 多曝光图像融合方法和装置
CN103247036A (zh) * 2012-02-10 2013-08-14 株式会社理光 多曝光图像融合方法和装置
CN103248828A (zh) * 2012-02-13 2013-08-14 宏达国际电子股份有限公司 曝光值调整装置及曝光值调整方法
US9479705B2 (en) 2012-02-13 2016-10-25 Htc Corporation Exposure value adjustment apparatus, method, and non-transitory tangible machine-readable medium thereof
CN102620909A (zh) * 2012-03-23 2012-08-01 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 一种光学星点图像的采集方法
CN102620909B (zh) * 2012-03-23 2014-06-18 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 一种光学星点图像的采集方法
CN103118229A (zh) * 2013-02-06 2013-05-22 重庆金山科技(集团)有限公司 一种成像方法及系统
CN104349067A (zh) * 2013-08-07 2015-02-11 联想(北京)有限公司 一种信息处理的方法及电子设备
CN104349067B (zh) * 2013-08-07 2017-12-26 联想(北京)有限公司 一种信息处理的方法及电子设备
CN106537896A (zh) * 2014-07-18 2017-03-22 索尼半导体解决方案公司 成像控制器件、成像装置和成像控制方法
CN104320575A (zh) * 2014-09-30 2015-01-28 百度在线网络技术(北京)有限公司 一种用于便携式终端的图像处理方法及图像处理装置
CN104320575B (zh) * 2014-09-30 2019-01-15 百度在线网络技术(北京)有限公司 一种用于便携式终端的图像处理方法及图像处理装置
CN104333708A (zh) * 2014-11-28 2015-02-04 广东欧珀移动通信有限公司 拍照方法、拍照装置及终端
CN104639845A (zh) * 2015-03-17 2015-05-20 上海兆芯集成电路有限公司 高动态范围图像产生方法以及使用该方法的装置
CN104639845B (zh) * 2015-03-17 2017-12-26 上海兆芯集成电路有限公司 高动态范围图像产生方法以及使用该方法的装置
CN107667523A (zh) * 2015-06-02 2018-02-06 索尼移动通讯有限公司 不良光照条件下的增强视频捕获
CN106341579B (zh) * 2015-07-02 2019-07-23 豪威科技股份有限公司 读出图像像素阵列的方法及高动态范围(hdr)成像系统
CN106341579A (zh) * 2015-07-02 2017-01-18 豪威科技股份有限公司 读出图像像素阵列的方法及高动态范围(hdr)成像系统
CN105578042B (zh) * 2015-12-18 2019-04-30 深圳市金立通信设备有限公司 一种图像数据的传输方法及终端
CN105578042A (zh) * 2015-12-18 2016-05-11 深圳市金立通信设备有限公司 一种图像数据的传输方法及终端
CN105933617A (zh) * 2016-05-19 2016-09-07 中国人民解放军装备学院 一种用于克服动态问题影响的高动态范围图像融合方法
CN105933617B (zh) * 2016-05-19 2018-08-21 中国人民解放军装备学院 一种用于克服动态问题影响的高动态范围图像融合方法
CN105898148A (zh) * 2016-05-27 2016-08-24 深圳英飞拓科技股份有限公司 监控宽动态摄像机的图像合成方法及装置
CN105898148B (zh) * 2016-05-27 2019-02-05 深圳英飞拓科技股份有限公司 监控宽动态摄像机的图像合成方法及装置
CN106127718A (zh) * 2016-06-17 2016-11-16 中国人民解放军国防科学技术大学 一种基于小波变换的多曝光图像融合方法
CN106127718B (zh) * 2016-06-17 2018-12-07 中国人民解放军国防科学技术大学 一种基于小波变换的多曝光图像融合方法
CN107545555A (zh) * 2016-06-27 2018-01-05 比亚迪股份有限公司 图像处理方法及装置
CN107545555B (zh) * 2016-06-27 2021-07-30 比亚迪半导体股份有限公司 图像处理方法及装置
CN107197168A (zh) * 2017-06-01 2017-09-22 松下电器(中国)有限公司苏州系统网络研究开发分公司 图像采集方法以及应用该方法的图像采集系统
CN107566745B (zh) * 2017-08-17 2020-11-13 南京宇则智能科技有限公司 一种拍摄方法、终端和计算机可读存储介质
CN107566745A (zh) * 2017-08-17 2018-01-09 努比亚技术有限公司 一种拍摄方法、终端和计算机可读存储介质
CN107888839A (zh) * 2017-10-30 2018-04-06 广东欧珀移动通信有限公司 高动态范围图像获取方法、装置及设备
CN107888839B (zh) * 2017-10-30 2019-12-06 Oppo广东移动通信有限公司 高动态范围图像获取方法、装置及设备
CN110868548A (zh) * 2018-08-27 2020-03-06 华为技术有限公司 一种图像处理方法及电子设备
CN111212240B (zh) * 2018-11-21 2021-08-20 株式会社摩如富 图像生成装置、图像生成方法和记录介质
CN111212240A (zh) * 2018-11-21 2020-05-29 株式会社摩如富 图像生成装置、图像生成方法和图像生成程序
CN110009587A (zh) * 2019-04-09 2019-07-12 Oppo广东移动通信有限公司 图像处理方法、装置、存储介质及电子设备
WO2021097744A1 (zh) * 2019-11-21 2021-05-27 北京机电研究所有限公司 用于三维尺寸的动态测量装置及其测量方法
CN111131722A (zh) * 2019-12-30 2020-05-08 维沃移动通信有限公司 图像处理方法、电子设备及介质
CN116017164A (zh) * 2019-12-30 2023-04-25 马特波特公司 捕获并生成全景三维图像的系统和方法
CN111428779A (zh) * 2020-03-20 2020-07-17 浙江大华技术股份有限公司 一种确定补光灯照射范围方法、装置、设备及存储介质
CN111428779B (zh) * 2020-03-20 2023-06-06 浙江大华技术股份有限公司 一种确定补光灯照射范围方法、装置、设备及存储介质
WO2022160906A1 (zh) * 2021-01-29 2022-08-04 北京字节跳动网络技术有限公司 图像处理方法、装置、电子设备及介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN101394487B (zh) 2011-09-14
US20100103194A1 (en) 2010-04-29
GB0909567D0 (en) 2009-07-15
US8896625B2 (en) 2014-11-25
GB2464574B (en) 2010-12-29
GB2464574A (en) 2010-04-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101394487B (zh) 一种合成图像的方法与系统
CN101853498B (zh) 图像合成方法及图像处理装置
CN105745914B (zh) 用于逆色调映射的方法和系统
CN110062160A (zh) 图像处理方法和装置
CN112734650B (zh) 一种基于虚拟多曝光融合的不均匀光照图像增强方法
CN101242476B (zh) 图像颜色自动校正方法及数字摄像系统
CN107657594A (zh) 一种高质量的快速色调映射方法和系统
CN110166692A (zh) 一种提高摄像机自动聚焦准确率和速度的方法及装置
CN109005342A (zh) 全景拍摄方法、装置和成像设备
CN101983510B (zh) 自适应局部白平衡调节的系统与方法
CN109005361A (zh) 控制方法、装置、成像设备、电子设备及可读存储介质
CN108111749A (zh) 图像处理方法和装置
CN107438170A (zh) 一种图像透雾方法及实现图像透雾的图像采集设备
CN101095078A (zh) 数字成像的曝光
CN108024054A (zh) 图像处理方法、装置及设备
CN110248107A (zh) 图像处理方法和装置
US10789692B2 (en) Method and system for generating an output image from a plurality of corresponding input image channels
CN107370910B (zh) 基于最优曝光的最小包围曝光集合获取方法
CN109873981A (zh) 车载360环视系统四路智能曝光策略
CN110490811A (zh) 图像降噪装置及图像降噪方法
CN108156369A (zh) 图像处理方法和装置
CN108024057A (zh) 背景虚化处理方法、装置及设备
CN108833802A (zh) 曝光控制方法、装置和电子设备
CN101478689B (zh) 一种基于色域映射的图像光照校正系统
CN105635603A (zh) 一种采用两路视频间亮度和色偏对视频拼接的系统

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant