CN202059486U - 一种采用线阵ccd的大动态范围图像获取的装置 - Google Patents

Abstract

本实用新型涉及一种采用线阵CCD的大动态范围图像获取的装置，用于实现大动态范围成像。该装置包括获取大动态范围图像的线阵CCD图像传感器、获取大动态范围图像的时序电路、计算机；并且，所述计算机含有获取大动态范围图像的基于传递函数修正的图像融合算法。该装置采用获取大动态范围图像的线阵CCD采像，在获取大动态范围图像的时序电路控制下，线阵CCD的行曝光时间单独可控，并且以一定的周期循环可变，线阵CCD采集到的图像通过时序电路实时传送至计算机。计算机把线阵CCD的时序写入获取大动态范围图像的时序电路。基于传递函数修正的图像融合算法在计算机上完成，运用此算法把线阵CCD采集到的包含多个不同曝光时间的图像合成，实现大动态范围成像。

Description

一种采用线阵CCD的大动态范围图像获取的装置

技术领域

本实用新型是一种采用线阵CCD的大动态范围图像获取的装置，用于实现大动态范围成像。 

背景技术

大动态范围成像(High Dynamic Range Imaging)是一项近年来十分流行的技术，简单地说就是让照片表现出更大的明暗差别，强光下不过曝光，弱光下不欠曝光，令所有的层次和细节都很清楚。 

CCD图像传感器的动态范围多为60dB，而像素尺寸受限的动态范围只能获得有限的宽度，为了在有限的动态范围内获得层次和细节都很清楚的图像，必须要求高精密度的曝光控制。以往数码照片要获得HDR效果一般要反复给同一场景拍摄不同曝光的多张照片，然后再枯燥地剔除每一张中过曝和欠曝的部分，进行数码暗房合成。最近许多相机开始内置HDR的合成功能，譬如说索尼Alpha A550，是拍摄后由机身自行判断高光与低光进行合成，但因为处理方式相较通过专业软件制作的HDR简单许多，除了看起来不自然以外，细节的耗损更为严重。 

同样，在工业领域，许多目标是强光照射或透射下成像的，由于强光的存在，CCD成像极有可能过曝光，如减小曝光时间，又有部分区域可能欠曝光，为了使相机具有更宽的动态范围，研究者提出了一些方法，如采用曝光曲线非线性的CMOS传感器，但采用该方法在增加动态范围的同时，又降低了图像的对比度(或称灰度分辨率)。 

实用新型内容

本实用新型针对以上问题，利用线阵CCD的采像特点，提供一种大动态范围图像获取的装置，在不降低灰度分辨率的前提下，提高图像的动态范围。 

本实用新型采用的具体技术方案如下： 

一种采用线阵CCD的大动态范围图像获取的装置，该装置包括获取大动态范围图像的时序电路、计算机和获取大动态范围图像的线阵CCD图像传感 器；其中：计算机把获取大动态范围图像的线阵CCD图像传感器的时序写入获取大动态范围图像的时序电路；获取大动态范围图像的时序电路根据计算机写入的时序设定n个不同的行曝光时间；获取大动态范围图像的线阵CCD图像传感器根据获取大动态范围图像的时序电路设定的n个不同的行曝光时间进行数据采集，以n次数据采集为一个循环，同一循环内的每次数据采集的行曝光时间不同，并将数据实时传送至计算机进行存储；计算机对采集到的数据进行图像融合。 

所述图像融合采用基于灰度和入射光强度的传递函数修正的图像融合算法。 

本实用新型的积极效果在于： 

1.采用线阵CCD图像传感器，可以对其每一行的曝光时间单独控制，实现行曝光时间周期性循环可变。 

2.采用获取大动态范围图像的时序电路，对线阵CCD图像传感器的行曝光时间单独控制，实现一幅图像包含多曝光时间，较以往的整幅图像曝光时间一致节省了反复拍摄照片的时间。 

3.采用基于灰度和入射光强度的传递函数修正的图像融合算法，将多曝光时间的图像合成，减少细节损耗，呈现完美的大动态范围图像。 

附图说明

图1为本实用新型的系统框图； 

图2(a)、2(b)为本实用新型的大动态范围成像示意图； 

图3(a)、3(b)、3(c)、3(d)为运用加权平均融合算法对传递函数修正的示意图； 

具体实施方式

下面结合附图及优选实施例对本实用新型进行详细说明。 

一种采用线阵CCD的大动态范围图像获取的装置，该装置包括获取大动态范围图像的时序电路、计算机和获取大动态范围图像的线阵CCD图像传感器；并且，所述计算机含有获取大动态范围图像的基于灰度和入射光强度的 传递函数修正的图像融合算法程序。连接关系如图1所示，具体说明如下： 

计算机把获取大动态范围图像的线阵CCD图像传感器的时序写入获取大动态范围图像的时序电路；获取大动态范围图像的时序电路根据计算机写入的时序设定n个不同的行曝光时间；获取大动态范围图像的线阵CCD图像传感器根据获取大动态范围图像的时序电路设定的n个不同的行曝光时间进行数据采集，以n次数据采集为一个循环，同一循环内的每次数据采集的行曝光时间不同，并将数据实时传送至计算机进行存储；计算机对采集到的数据进行图像融合。所述图像融合采用基于灰度和入射光强度的传递函数修正的图像融合算法。运用此算法把利用线阵CCD图像传感器每一行感光单元的曝光时间可控可变得到的曝光时间不同的图像合成，实现大动态范围成像。 

如图2(a)所示，以3个不同的行曝光时间为一个循环单元为例详细说明采用获取大动态范围图像的线阵CCD图像传感器以及获取大动态范围图像的时序电路来采集大动态范围图像的方法。首先操作者通过计算机把行曝光时间单独可控且可变的线阵CCD图像传感器的时序写入获取大动态范围图像的时序电路，获取大动态范围图像的时序电路根据计算机写入的时序设定3个不同的行曝光时间，即通过计算机写时序时，把能获取大动态范围图像的线阵CCD图像传感器的前3行的行曝光时间分别设为3个不同值，把第1行的曝光时间设为2us，第2行的曝光时间设为20us，第3行的曝光时间设为200us，以此循环设置每一行的曝光时间，即把第4行的曝光时间设为2us，第5行的曝光时间设为20us，第6行的曝光时间设为200us，这样线阵CCD图像传感器输出的一幅图像自身就包含3种不同的曝光时间，较以往的整幅图像曝光时间一致节省了反复拍摄照片的时间。 

如图2(b)所示，也可以把能获取大动态范围图像的线阵CCD图像传感器的前6行的行曝光时间分别设为6个不同值，把第1行的曝光时间设为5us，第2行的曝光时间设为10us，第3行的曝光时间设为15us，第4行的曝光时间设为20us，第5行的曝光时间设为25us，第6行的曝光时间设为30us，以此循环设置每一行的曝光时间，即把第7行的曝光时间设为5us，第8行的曝光时间设为 10us，第9行的曝光时间设为15us，第10行的曝光时间设为20us，第11行的曝光时间设为25us，第12行的曝光时间设为30us。 

对于采集到的数据，可以采用基于灰度和入射光强度的传递函数修正的各种图像融合算法进行图像融合。采用基于灰度和入射光强度的传递函数修正的图像融合算法，重点在于不同曝光时间的灰度和入射光强度的传递函数曲线的修正以及拟合，通过基于灰度和入射光强度的传递函数修正并拟合的图像融合算法把曝光时间不同的灰度和入射光强度的传递函数曲线合成为一条线性传递函数曲线，这条线性传递函数曲线对应一幅完美的的大动态范围图像。 

以获取大动态范围图像的线阵CCD图像传感器采集到的包含3个不同曝光时间的图像合成为例，使用加权平均融合算法进行图像融合。 

加权平均融合算法 

利用matlab软件，根据采集到的数据拟合出入射光强度与图像灰度的函数。如图3(a)所示，实线a代表曝光时间为200us的源图像的入射光强度与灰度的传递函数曲线，实线b为曝光时间为20us的源图像的入射光强度与灰度的传递函数曲线，实线c为曝光时间为2us的源图像的入射光强度与灰度的传递函数曲线。传递函数曲线a由于曝光时间长，在入射光强度较强处灰度值呈现饱和状态，即曲线a趋于水平；传递函数曲线b、c由于曝光时间短，在入射光强度较弱处灰度值不能体现，以上三条传递函数曲线均不能真实的的反映实际场景中入射光强度与灰度的线性关系。 

为了真实的反映实际场景中入射光强度与灰度的线性关系，使用加权平均融合算法对传递函数进行修正。首先对b和c利用加权平均融合算法进行融合得到融合曲线d，然后，再将融合曲线d与a进行融合得到最终的融合曲线e。 

具体步骤如下： 

1、修正曲线c的传递函数。 

去除灰度值呈现饱和状态的部分，即舍去水平部分，如图3(b)所示；斜率变换为曲线b的斜率；平行上移到曲线b的位置。 

2、修正曲线b的传递函数。 

去除灰度值呈现饱和状态的部分，即舍去水平部分，如图3(b)所示； 

3、利用修正公式对修正后的曲线c和修正后的曲线b进行融合，得到融合曲线d，如图3(c)所示。 

具体修正公式如下： 

f(x)＝w₁f₁(x)+w₂f₂(x)； 

其中：f(x)为基于传递函数修正后的融合曲线的传递函数； 

f₁(x)为修正后的曲线b的传递函数； 

f₂(x)为修正后的曲线c的传递函数； 

w₁、w₂为加权系数， $w_1=1-\frac{x-m}{n-m},$ $w_2=\frac{x-m}{n-m};$

式中m为曲线f₂(x)的起始点的横坐标值，n为曲线f₁(x)的终点的横坐标值； 

4、修正曲线d的传递函数 

斜率变换为曲线a的斜率；平行上移到曲线a的位置。 

5、修正曲线a的传递函数 

去除灰度值呈现饱和状态的部分，即舍去水平部分，如图3(b)所示； 

6、利用修正公式对修正后的曲线d和修正后的曲线a进行融合，得到融合曲线e，如图3(d)所示。 

具体修正公式如下： 

f(x)＝w₁f₁(x)+w₂f₂(x)； 

其中：f(x)为基于传递函数修正后的融合曲线的传递函数； 

f₁(x)为修正后的曲线a的传递函数； 

f₂(x)为修正后的曲线d的传递函数； 

w₁、w₂为加权系数， $w_1=1-\frac{x-m}{n-m},$ $w_2=\frac{x-m}{n-m};$

式中m为曲线f₂(x)的起始点的横坐标值，n为曲线f₁(x)的终点的横坐标值； 

假设matlab软件拟合得到的曲线a、b、c的传递函数为： 

曲线a的传递函数为 $y=\left\{\begin{array}{cc}2x& 0\≤x\≤2\\ 4& x>2\end{array}\right.;$

曲线b的传递函数为 $y=\left\{\begin{array}{cc}x-1& 1\≤x\≤5\\ 4& x>5\end{array}\right.;$

曲线c的传递函数为 $y=\left\{\begin{array}{cc}0.5x-1& 2\≤x\≤10\\ 4& x>10\end{array}\right.;$

如图3(a)所示。 

对曲线a、b、c的传递函数修正后得到： 

修正后的曲线a的传递函数为y＝2x 0≤x≤2； 

修正后的曲线b的传递函数为y＝x-1 1≤x≤5； 

修正后的曲线c的传递函数为y＝0.5x-1 2≤x≤10； 

如图3(b)所示。 

利用修正公式对b、c进行融合，得到融合曲线d的传递函数： 

y＝x-1 1≤x≤10；如图3(c)所示。 

对曲线d的传递函数修正后得到：y＝2x 1≤x≤10； 

利用修正公式对d、a进行融合，得到融合曲线e的传递函数： 

y＝2x 0≤x≤10。如图3(d)所示。 

还可以选择其他的算法对图像进行融合。 

经过传递函数修正得到的传递函数曲线光滑，即基于传递函数修正的融合图像灰度分辨率不会发生突变，在维持对比度的条件下，图像的动态范围得到扩大，完美再现广范围的光强度。 

Claims (1)

1.一种采用线阵CCD的大动态范围图像获取的装置，该装置包括获取大动态范围图像的时序电路、计算机和获取大动态范围图像的线阵CCD图像传感器；其特征在于：

计算机把获取大动态范围图像的线阵CCD图像传感器的时序写入获取大动态范围图像的时序电路；

获取大动态范围图像的时序电路根据计算机写入的时序设定n个不同的行曝光时间；

获取大动态范围图像的线阵CCD图像传感器根据获取大动态范围图像的时序电路设定的n个不同的行曝光时间进行数据采集，以n次数据采集为一个循环，同一循环内的每次数据采集的行曝光时间不同，并将数据实时传送至计算机进行存储；

计算机对采集到的数据进行图像融合。 

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