CN105427270A - 一种基于高斯滤波的长短曝光宽动态羽化融合方法 - Google Patents

一种基于高斯滤波的长短曝光宽动态羽化融合方法 Download PDF

Info

Publication number
CN105427270A
CN105427270A CN201510962573.7A CN201510962573A CN105427270A CN 105427270 A CN105427270 A CN 105427270A CN 201510962573 A CN201510962573 A CN 201510962573A CN 105427270 A CN105427270 A CN 105427270A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
exposure
plate
emergence
long exposure
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.)
Pending
Application number
CN201510962573.7A
Other languages
English (en)
Inventor
刘军
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.)
Chengdu Guoyi Electronic Technology Co Ltd
Original Assignee
Chengdu Guoyi Electronic Technology 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 Chengdu Guoyi Electronic Technology Co Ltd filed Critical Chengdu Guoyi Electronic Technology Co Ltd
Priority to CN201510962573.7A priority Critical patent/CN105427270A/zh
Publication of CN105427270A publication Critical patent/CN105427270A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/50Image enhancement or restoration by the use of more than one image, e.g. averaging, subtraction

Abstract

本发明公开了一种基于高斯滤波的长短曝光宽动态羽化融合方法,包括:通过亮度区域调整算子将长曝光图像中的高亮区域提取出来;对步骤S1得到的结果求均值,利用均值进行二值化处理,得到一个由0和1组成的二值化蒙板;对二值化蒙板进行高斯滤波,使其产生羽化效果,得到羽化蒙板;提取短曝光信息及长曝光信息:(1)将步骤S3得到的羽化蒙板与短曝光图像做乘法操作;(2)将步骤S3得到的羽化蒙板图像取反,并与长曝光图像做乘法操作;将步骤S4得到的结果做加法操作;对步骤S5的结果进行数据修正,然后输出。本发明适合FPGA实现,实现简单,占用硬件资源较少,而且该融合方法直接对原有像素融合,实时性很高。

Description

一种基于高斯滤波的长短曝光宽动态羽化融合方法
技术领域
本发明涉及一种宽动态融合算法,特别是涉及一种基于高斯滤波的长短曝光宽动态羽化融合方法。
背景技术
在各种宽动态技术中,基于多帧融合的宽动态技术是较为普遍的一种,而融合算法也多种多样,如金字塔式的融合、分块融合等方法,相比较而言,这些算法实现复杂,占用硬件资源较多,实时性较差,不利于产品实现。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种在尽量不改变原始图像像素值的前提下,对长短曝光图像直接融合、适合硬件实现的基于高斯滤波的长短曝光宽动态羽化融合方法。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:一种基于高斯滤波的长短曝光宽动态羽化融合方法,包括以下步骤:
S1:提取高亮区域,通过亮度区域调整算子将长曝光图像中的高亮区域提取出来;
S2:建立二值化蒙板,对步骤S1得到的结果求均值,利用均值进行二值化处理,得到一个由0和1组成的二值化蒙板;
S3:蒙板羽化,对二值化蒙板进行高斯滤波,使其产生羽化效果,得到羽化蒙板L″(x,y);
S4:提取短曝光信息及长曝光信息:
(1)将步骤S3得到的羽化蒙板与短曝光图像做乘法操作;
(2)将步骤S3得到的羽化蒙板图像取反,并与长曝光图像做乘法操作;
S5:长短曝光信息融合,将步骤S4得到的结果做加法操作;
S6:对步骤S5的结果进行数据修正,然后输出。
所述的提取高亮区域方法为:先将长曝光图像F的每一个像素点F(x,y)进行归一化,然后带入公式L(x,y)=1/(1+F(x,y)-10)得到高亮度区域图像L。
所述建立二值化蒙板的方法为:先求取步骤S1中高亮度区域图像L的均值M,均值M的求取方法为将所有像素点相加,并除以图像的总像素数;
遍历高亮度区域图像L,对每一个像素点L(x,y)进行如下操作:当L(x,y)值大于等于M时,L′(x,y)=1,当L(x,y)值小于M时,L′(x,y)=0,即:
L &prime; ( x , y ) = 1 L ( x , y ) &GreaterEqual; M 0 L ( x , y ) < M
其中,M为高亮度区域图像L的均值,L′为得到的二值化蒙板。
所述提取短曝光信息及长曝光信息的方法是:
(1)将步骤S3得到的羽化蒙板L″(x,y)与短曝光图像B做乘法操作,得到一个短曝光信息图像B′,即:
B′(x,y)=L″(x,y)·B(x,y)
其中,B′为短曝光信息图像,B为短曝光图像;
(2)将步骤S3得到的羽化蒙板图像取反,并与长曝光图像F做乘法操作,得到一个长曝光信息图像F′,即:
F′(x,y)=F(x,y)·[1-L″(x,y)]
其中,F′为长曝光信息图像,F为长曝光图像。
所述长短曝光信息融合的方法是:将S4得到的长曝光信息图像F′和短曝光信息图像B′进行相加融合,得到融合后的图像O,为了调节融合效果,乘以一个系数σ做效果调节,即:
O(x,y)=σ·B′(x,y)+(1-σ)·F′(x,y)
其中,σ取值范围为[0,1],O为融合后的图像。
所述数据修正的方法是:遍历图像O的每一个像素点O(x,y),判断O(x,y)的值大小,当O(x,y)大于255时,将数据的值设为255;当O(x,y)的值小于0时,将数据的值设为0,即:
O ( x , y ) = 255 O ( x , y ) > 255 0 O ( x , y ) < 0 .
本发明的有益效果是:相比传统金字塔式的融合、分块融合等融合算法而言,本融合算法实现简单,占用硬件资源较少,而且该融合方法直接对图像像素融合,实时性很高。
(1)本融合方法除了蒙板羽化需要采用卷积实现外,其他步骤都是基于像素点的操作,适合FPGA实现,实现简单;
(2)该融合方法是基于像素的融合,将长短曝光信息直接融合,因此融合后的图像最大程度的保持了原图信息,不会产生不可预知的问题。
附图说明
图1为本发明融合方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案,但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示,一种基于高斯滤波的长短曝光宽动态羽化融合方法,包括以下步骤:
S1:提取高亮区域,通过亮度区域调整算子将长曝光图像中的高亮区域提取出来;
所述的提取高亮区域方法为:先将长曝光图像F的每一个像素点F(x,y)进行归一化,然后带入公式L(x,y)=1/(1+F(x,y)-10)得到高亮度区域图像L。
S2:建立二值化蒙板,对步骤S1得到的结果求均值,利用均值进行二值化处理,得到一个由0和1组成的二值化蒙板;
所述建立二值化蒙板的方法为:先求取步骤S1中高亮度区域图像L的均值M,均值M的求取方法为将所有像素点相加,并除以图像的总像素数;
遍历高亮度区域图像L,对每一个像素点L(x,y)进行如下操作:当L(x,y)值大于等于M时,L′(x,y)=1,当L(x,y)值小于M时,L′(x,y)=0,即:
L &prime; ( x , y ) = 1 L ( x , y ) &GreaterEqual; M 0 L ( x , y ) < M
其中,M为高亮度区域图像L的均值,L′为得到的二值化蒙板。
S3:蒙板羽化,对二值化蒙板进行高斯滤波,使其产生羽化效果,得到羽化蒙板L″(x,y);
所述建立二值化蒙板羽化的方法为:将S2中得到的二值化蒙板采用公知的高斯滤波方法,使其产生羽化效果,并得到一个羽化蒙板L″(x,y)。
S4:提取短曝光信息及长曝光信息:
(1)将步骤S3得到的羽化蒙板L″(x,y)与短曝光图像B做乘法操作,得到一个短曝光信息图像B′,即:
B′(x,y)=L″(x,y)·B(x,y)
其中,B′为短曝光信息图像,B为短曝光图像;
(2)将步骤S3得到的羽化蒙板图像取反,并与长曝光图像F做乘法操作,得到一个长曝光信息图像F′,即:
F′(x,y)=F(x,y)·[1-L″(x,y)]
其中,F′为长曝光信息图像,F为长曝光图像。
S5:长短曝光信息融合,将步骤S4得到的结果做加法操作;
所述长短曝光信息融合的方法是:将S4得到的长曝光信息图像F′和短曝光信息图像B′进行相加融合,得到融合后的图像O,为了调节融合效果,乘以一个系数σ做效果调节,即:
O(x,y)=σ·B′(x,y)+(1-σ)·F′(x,y)
其中,σ取值范围为[0,1],O为融合后的图像。
S6:对步骤S5的结果进行数据修正,然后输出;
所述数据修正的方法是:遍历图像O的每一个像素点O(x,y),判断O(x,y)的值大小,当O(x,y)大于255时,将数据的值设为255;当O(x,y)的值小于0时,将数据的值设为0,即:
O ( x , y ) = 255 O ( x , y ) > 255 0 O ( x , y ) < 0 .
本发明需要解决的技术问题有:
(1)将长曝光图像和短曝光图像中各自有用信息分割出来;
(2)如何建立羽化蒙板(采用高斯);
(3)如何利用羽化蒙板将两幅图像对应区域分割出来;
(4)如何将两部分有用信息合成一张无拼接痕迹的图像。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式,不应看作是对其他实施例的排除,而可用于各种其他组合、修改和环境,并能够在本文所述构想范围内,通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围,则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (6)

1.一种基于高斯滤波的长短曝光宽动态羽化融合方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:提取高亮区域,通过亮度区域调整算子将长曝光图像中的高亮区域提取出来;
S2:建立二值化蒙板,对步骤S1得到的结果求均值,利用均值进行二值化处理,得到一个由0和1组成的二值化蒙板;
S3:蒙板羽化,对二值化蒙板进行高斯滤波,使其产生羽化效果,得到羽化蒙板;
S4:提取短曝光信息及长曝光信息:
(1)将步骤S3得到的羽化蒙板与短曝光图像做乘法操作;
(2)将步骤S3得到的羽化蒙板图像取反,并与长曝光图像做乘法操作;
S5:长短曝光信息融合,将步骤S4得到的结果做加法操作;
S6:对步骤S5的结果进行数据修正,然后输出。
2.根据权利要求1所述的一种基于高斯滤波的长短曝光宽动态羽化融合方法,其特征在于:所述的提取高亮区域方法为:先将长曝光图像F的每一个像素点F(x,y)进行归一化,然后带入公式L(x,y)=1/(1+F(x,y)-10)得到高亮度区域图像L。
3.根据权利要求1所述的一种基于高斯滤波的长短曝光宽动态羽化融合方法,其特征在于:所述建立二值化蒙板的方法为:先求取步骤S1中高亮度区域图像L的均值M,均值M的求取方法为将所有像素点相加,并除以图像的总像素数;
遍历高亮度区域图像L,对每一个像素点L(x,y)进行如下操作:当L(x,y)值大于等于M时,L′(x,y)=1,当L(x,y)值小于M时,L′(x,y)=0,即:
L &prime; ( x , y ) = 1 L ( x , y ) &GreaterEqual; M 0 L ( x , y ) < M
其中,M为高亮度区域图像L的均值,L′为得到的二值化蒙板。
4.根据权利要求1所述的一种基于高斯滤波的长短曝光宽动态羽化融合方法,其特征在于:所述提取短曝光信息及长曝光信息的方法是:
(1)将步骤S3得到的羽化蒙板L″(x,y)与短曝光图像B做乘法操作,得到一个短曝光信息图像B′,即:
B′(x,y)=L″(x,y)·B(x,y)
其中,B′为短曝光信息图像,B为短曝光图像;
(2)将步骤S3得到的羽化蒙板图像取反,并与长曝光图像F做乘法操作,得到一个长曝光信息图像F′,即:
F′(x,y)=F(x,y)·[1-L″(x,y)]
其中,F′为长曝光信息图像,F为长曝光图像。
5.根据权利要求1所述的一种基于高斯滤波的长短曝光宽动态羽化融合方法,其特征在于:所述长短曝光信息融合的方法是:将S4得到的长曝光信息图像F′和短曝光信息图像B′进行相加融合,得到融合后的图像O,为了调节融合效果,乘以一个系数σ做效果调节,即:
O(x,y)=σ·B′(x,y)+(1-σ)·F′(x,y)
其中,σ取值范围为[0,1],O为融合后的图像。
6.根据权利要求1所述的一种基于高斯滤波的长短曝光宽动态羽化融合方法,其特征在于:所述数据修正的方法是:遍历图像O的每一个像素点O(x,y),判断O(x,y)的值大小,当O(x,y)大于255时,将数据的值设为255;当O(x,y)的值小于0时,将数据的值设为0,即: O ( x , y ) = 255 O ( x , y ) > 255 0 O ( x , y ) < 0 .
CN201510962573.7A 2015-12-18 2015-12-18 一种基于高斯滤波的长短曝光宽动态羽化融合方法 Pending CN105427270A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510962573.7A CN105427270A (zh) 2015-12-18 2015-12-18 一种基于高斯滤波的长短曝光宽动态羽化融合方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510962573.7A CN105427270A (zh) 2015-12-18 2015-12-18 一种基于高斯滤波的长短曝光宽动态羽化融合方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN105427270A true CN105427270A (zh) 2016-03-23

Family

ID=55505451

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510962573.7A Pending CN105427270A (zh) 2015-12-18 2015-12-18 一种基于高斯滤波的长短曝光宽动态羽化融合方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105427270A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111045609A (zh) * 2018-10-13 2020-04-21 森大(深圳)技术有限公司 喷墨打印方法、装置、设备及存储介质
CN113222870A (zh) * 2021-05-13 2021-08-06 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种图像处理方法、装置及设备

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104899845A (zh) * 2015-05-10 2015-09-09 北京工业大学 一种基于lαβ空间场景迁移的多曝光图像融合方法
WO2015184408A1 (en) * 2014-05-30 2015-12-03 Apple Inc. Scene motion correction in fused image systems

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015184408A1 (en) * 2014-05-30 2015-12-03 Apple Inc. Scene motion correction in fused image systems
CN104899845A (zh) * 2015-05-10 2015-09-09 北京工业大学 一种基于lαβ空间场景迁移的多曝光图像融合方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
吴黎: "人像照片背景替换方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库(信息科技辑)》 *
胡燕翔 等: "大动态范围多曝光图像融合方法", 《计算机工程与应用》 *
顾桓: "用双扫拼合技术扩大图像的动态范围", 《印刷杂志》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111045609A (zh) * 2018-10-13 2020-04-21 森大(深圳)技术有限公司 喷墨打印方法、装置、设备及存储介质
CN113222870A (zh) * 2021-05-13 2021-08-06 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种图像处理方法、装置及设备

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE102014015353B4 (de) Dynamikkompression
CN110310229A (zh) 图像处理方法、图像处理装置、终端设备及可读存储介质
JP2015517167A (ja) カラーをエンハンスするための方法及び装置
CN105376473A (zh) 一种拍照方法、装置及设备
CN111127303A (zh) 背景虚化方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质
Wang et al. Enhancement for dust-sand storm images
CN105282529A (zh) 一种基于raw空间的数字宽动态方法及装置
CN110827225A (zh) 一种基于双重曝光框架的非均匀光照水下图像增强方法
CN105427270A (zh) 一种基于高斯滤波的长短曝光宽动态羽化融合方法
EP2975574A3 (en) Method, apparatus and terminal for image retargeting
DE112016006833T5 (de) Verbesserung von kanten in bildern unter verwendung von tiefeninformationen
CN115294055A (zh) 图像处理方法、装置、电子设备和可读存储介质
Wei et al. Uhd underwater image enhancement via frequency-spatial domain aware network
CN104952089B (zh) 一种图像处理方法及系统
Zhu et al. Low-light image enhancement network with decomposition and adaptive information fusion
CN106709888A (zh) 一种基于人眼视觉模型的高动态范围图像产生方法
CN110930474B (zh) 昆虫密度热力图构建方法、装置及系统
CN105608686A (zh) 一种基于均值滤波的长短曝光宽动态羽化融合方法
CN110545414B (zh) 一种图像锐化方法
CN104732495A (zh) 一种基于模糊的自动色调的图像处理方法和系统
CN105704349B (zh) 一种基于亮区和暗区分别调整的单帧宽动态增强方法
CN105631814A (zh) 一种基于低通滤波的长短曝光宽动态羽化融合方法
CN112991236B (zh) 一种基于模板的图像增强方法及装置
KR20200041374A (ko) 이미지 처리 방법 및 장치
CN112991209A (zh) 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20160323