RU2004121997A - Система и способ для генерации изображения с расширенным динамическим диапазоном из множества экспозиций движущейся сцены - Google Patents

Система и способ для генерации изображения с расширенным динамическим диапазоном из множества экспозиций движущейся сцены Download PDF

Info

Publication number
RU2004121997A
RU2004121997A RU2004121997/09A RU2004121997A RU2004121997A RU 2004121997 A RU2004121997 A RU 2004121997A RU 2004121997/09 A RU2004121997/09 A RU 2004121997/09A RU 2004121997 A RU2004121997 A RU 2004121997A RU 2004121997 A RU2004121997 A RU 2004121997A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
image
luminosity
images
pixel
reference image
Prior art date
Application number
RU2004121997/09A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2335017C2 (ru
Inventor
Синг Бинг КАНГ (US)
Синг Бинг КАНГ
Мэттью Т. УИТТЕНДАЕЛ (US)
Мэттью Т. УИТТЕНДАЕЛ
Саймон УИНДЕР (US)
Саймон УИНДЕР
Ричард ШЕЛИСКИ (US)
Ричард ШЕЛИСКИ
Original Assignee
Майкрософт Корпорейшн (Us)
Майкрософт Корпорейшн
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 Майкрософт Корпорейшн (Us), Майкрософт Корпорейшн filed Critical Майкрософт Корпорейшн (Us)
Publication of RU2004121997A publication Critical patent/RU2004121997A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2335017C2 publication Critical patent/RU2335017C2/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00—General purpose image data processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/50—Image enhancement or restoration by the use of more than one image, e.g. averaging, subtraction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/269—Analysis of motion using gradient-based methods

Claims (20)

1. Система для генерации изображения с расширенным динамическим диапазоном (РДД) из последовательности изображений сцены, зафиксированных при изменении экспозиции каждого изображения, включающая в себя компьютерное устройство общего назначения; компьютерную программу, содержащую программные модули, исполняемые компьютерным устройством, причем компьютерное устройство управляется программными модулями компьютерной программы для определения изображения, имеющего самое большое количество допустимых пикселей, в качестве опорного изображения, в котором пиксель считается допустимым, если он не насыщен и показывает приемлемую степень контраста, для каждого изображения, кроме опорного изображения, совмещают рассматриваемое изображение с изображением, включая опорное изображение, которое показывает экспозицию, которая и ближе к этому опорному изображению, чем у рассматриваемого изображения, и наиболее близка среди изображений к экспозиции рассматриваемого изображения, для генерации поля потока, сцепления полей потока, сгенерированных для не опорных изображений, уже не совмещенных с опорным изображением, для совмещения каждого из них с опорным изображением, деформирования каждого не опорного изображения при помощи поля потока, связанного с ним, и объединения опорного изображения и деформированных изображений для создания карты светимости, представляющей РДД-изображение.
2. Система по п.1, дополнительно содержащая программный модуль для отображения тона карты светимости для преобразования ее в восьмибитное представление, подходящее для визуализации.
3. Система по п.2, в которой программный модуль для отображения тона карты светимости включает в себя подмодули для преобразования карты светимости к пространству Международной комиссии по освещению (МКО) и восстановления координат цветности для создания изображения светимости; сжатия динамического диапазона изображения светимости и повторной вставки информации о цвете; и преобразования изображения в пространстве МКО для создания конечного восьмибитного RGB изображения.
4. Система по п.1, в которой количество изображений в упомянутой последовательности изображений и вариации экспозиции среди изображений таковы, что изображения все вместе фиксируют по существу все вариации яркости сцены, изображенной на изображениях.
5. Система по п.1, в которой интенсивность пикселя измеряют в терминах восьмибитных значений цветового пространства RGB, и в которой пиксель рассматривают как являющийся ненасыщенным и показывающий приемлемую степень контраста, если каждое из этих RGB значений находится в пределах предписанного интервала.
6. Система по п.5, в которой предписанный интервал находится между значениями 17 и 254 включительно.
7. Система по п.1, в которой подмодуль для совмещения рассматриваемого изображения с изображением, показывающим экспозицию, которая и ближе к этому опорному изображению, чем у рассматриваемого изображения, и наиболее близка среди изображений к экспозиции рассматриваемого изображения, генерируя поле потока, содержит подмодули для всякий раз, когда рассматриваемое изображение имеет более короткую экспозицию, чем у другого вводимого изображения, совмещенного с ним, усиления интенсивности рассматриваемого изображения для фактического соответствия диапазону интенсивности упомянутого другого вводимого изображения, вычисления поля потока, которое в общем совмещает рассматриваемое изображение с упомянутым другим вводимым изображением посредством оценки общего преобразования, которое отображает рассматриваемое изображение на это другое изображение; и вычисления поля движения плотности, которое формирует локальную коррекцию к полю потока, вычисленному при общем преобразовании, используя оптический поток, основанный на градиенте; причем скорректированное поле потока содержит составной вектор для каждого местоположения пикселя поля потока, который является суммой (i) общего компонента, полученного из упомянутого общего преобразования, и (ii) локального компонента, взятого из упомянутого поля движения плотности, формирующего локальную коррекцию для общего компонента.
8. Система по п.7, в которой подмодуль для вычисления поля движения плотности, который формирует локальную коррекцию к общему преобразованию, используя оптический поток, основанный на градиенте, содержит подмодули для применения варианта методики Лукаса и Канэйда, используемого в рамках пирамиды Лапласа, где рассматриваемое изображение деформируется по отношению к упомянутому другому вводимому изображению, и разностные векторы потока оцениваются на каждом уровне пирамиды; и накопления разностных векторов потока, вычисленных для каждого пикселя на каждом уровне пирамиды для установления упомянутого локального компонента поля движения плотности.
9. Система по п.1, в которой подмодуль для совмещения рассматриваемого изображения с изображением, показывающим экспозицию, которая и ближе к этому опорному изображению, чем у рассматриваемого изображения, и наиболее близка среди изображений к экспозиции рассматриваемого изображения, генерируя поле потока, содержит подмодули для всякий раз, когда рассматриваемое изображение имеет более длинную экспозицию, чем другое вводимое изображение, с которым оно было совмещено, усиления интенсивности рассматриваемого изображения для фактического соответствия диапазону интенсивности рассматриваемого изображения, вычисления поля потока, которое в общем совмещает рассматриваемое изображение с упомянутым другим вводимым изображением, посредством оценки общего преобразования, которое отображает рассматриваемое изображение на это другое изображение; и вычисления поля движения плотности, которое формирует локальную коррекцию к полю потока, вычисленному с общим преобразованием, используя оптический поток, основанный на градиенте; причем скорректированное поле потока содержит составной вектор для каждого местоположения пикселя поля потока, который является суммой (i) общего компонента, полученного из упомянутого общего преобразования, и (ii) локального компонента, взятого из упомянутого поля движения плотности, формирующего локальную коррекцию для общего компонента.
10. Система по п.9, в которой подмодуль для вычисления поля движения плотности, который формирует локальную коррекцию к общему преобразованию, используя оптический поток, основанный на градиенте, содержит подмодули для применения варианта методики Лукаса и Канэйда, используемого в рамках пирамиды Лапласа, где рассматриваемое изображение деформируется по отношению к упомянутому другому вводимому изображению, и разностные векторы потока оцениваются на каждом уровне пирамиды; и накопления разностных векторов потока, вычисленных для каждого пикселя на каждом уровне пирамиды для установления упомянутого локального компонента поля движения плотности.
11. Система по п.1, в которой программный модуль для объединения опорного изображения и деформированных изображений для создания карты светимости содержит подмодули для преобразования опорного изображения и каждого деформированного изображения, соответственно, в изображения светимости; и назначения значения светимости каждому местоположению пикселя в карте светимости, причем указанное значение светимости карты светимости представляет собой значение светимости, назначенное тому же самому местоположению пикселя в изображении светимости, связанном с опорным изображением, или взвешенную комбинацию двух или более значений светимости, взятых из соответствующих местоположений пикселя в изображениях светимости, связанных с опорным изображением и деформированными изображениями, в зависимости от которых значения считают заслуживающими доверия, основываясь на интенсивности пикселя в этом местоположении пикселя в опорном изображении.
12. Выполняемый компьютером способ для генерации изображения с расширенным динамическим диапазоном (РДД) из последовательности изображений сцены, зафиксированной при изменении экспозиции каждого изображения, указанный способ включает в себя использование компьютера для исполнения действий способа, на которых вводят упомянутые изображения; определяют в качестве опорного изображения вводимое изображение, имеющее самое большое количество допустимых пикселей, причем пиксель считают допустимым, если он не насыщен и показывает предписанную степень контраста; для каждого вводимого изображения, кроме опорного изображения, идентифицируют соответствующие пиксели между рассматриваемым изображением и другим вводимым изображением, в том числе опорным изображением, которые показывают экспозицию, которая и ближе к этому опорному изображению, чем у рассматриваемого изображения, и наиболее близка среди изображений к экспозиции рассматриваемого изображения; используют соответствия пикселей, идентифицированные между парами вводимых изображений, для установления набора соответствующих пикселей среди вводимых изображений для каждого пикселя опорного изображения; и для каждого набора соответствующих пикселей идентифицируют, по меньшей мере, один пиксель в наборе, который представляет заслуживающий доверия пиксель, и применяют информацию о цвете пикселя, связанную с одним или более идентифицированными заслуживающими доверия пикселями, для вычисления значения светимости для этого набора пикселей для формирования карты светимости, представляющей РДД-изображение.
13. Способ по п.12, дополнительно содержащий действие отображения тона карты светимости для преобразования ее в восьмибитное представление, подходящее для визуализации.
14. Способ по п.12, в котором действие способа идентификации соответствующих пикселей между рассматриваемым изображением и упомянутым другим вводимым изображением содержит действие вычисления поля потока, которое совмещает это изображение с упомянутым другим вводимым изображением.
15. Способ по п.14, в котором действие использования соответствия пикселей идентифицированных между парами вводимых изображений для установления набора соответствующих пикселей среди вводимых изображений для каждого пикселя опорного изображения включает в себя действие сцепления полей потока, сгенерированных для не опорного изображения, уже не совмещенных с опорным изображением для совмещения каждого из них с опорным изображением.
16. Способ по п.14, в котором действие способа для каждого набора соответствующих пикселей идентифицируют, по меньшей мере, один пиксель в наборе, который представляет заслуживающий доверия пиксель, и применяют информацию о цвете пикселя, связанную с одним или более идентифицированными заслуживающими доверия пикселями для вычисления значения светимости для этого набора пикселей для формирования карты светимости, представляющей РДД-изображение, содержит этапы на которых преобразуют опорное изображение и каждое деформированное изображение, соответственно, в изображения светимости; и для каждого местоположения пикселя опорного изображения определяют, если значения светимости, назначенные соответствующим местоположениям в деформированных изображениях, находятся в пределах максимально допустимой шумовой дисперсии значений светимости назначенного местоположению пикселя рассматриваемого опорного изображения, всякий раз, когда оказывается, что, по меньшей мере, одно из значений светимости, назначенных упомянутому соответствующему местоположению в деформированном изображении, находится в пределах максимально допустимой шумовой дисперсии значений светимости, назначенных местоположению пикселя в рассматриваемом опорном изображении, вычисляют взвешенное среднее значений светимости, назначенного местоположению пикселя рассматриваемого, опорного кадра и упомянутому соответствующему местоположению пикселя в деформированных изображениях, значения светимости которых попадают в пределы максимально допустимой шумовой дисперсии, и назначают взвешенное среднее значение в качестве значения светимости для рассматриваемого местоположения пикселя в карте светимости, и всякий раз, когда оказывается, что ни одно из значений светимости, назначенных упомянутым соответствующим местоположениям в деформированных изображениях, не обладает максимально допустимой шумовой дисперсией значения светимости, назначенного местоположению пикселя в опорном изображении, тогда назначают значение светимости, назначенное рассматриваемому местоположению пикселя в опорном изображении, в качестве значения светимости для рассматриваемого местоположения пикселя в карте светимости.
17. Способ по п.16, в котором действие вычисления взвешенных средних значений светимости, назначенных местоположению пикселя рассматриваемого опорного кадра и упомянутому соответствующему местоположению пикселя в деформированных изображениях, значения светимости которых попадают в пределы максимально допустимой шумовой дисперсии, включает в себя действие вычисления светимости взвешенного среднего значения как
Figure 00000001
где рR, pSi и pLi представляют собой соответствующие пиксели в изображениях светимости с нижним индексом R, относящимся к изображению светимости, связанному с опорным изображением, нижним индексом Si, относящимся к изображениям светимости, связанным с каждым из деформированных изображений, имеющих экспозиции короче, чем у опорного изображения, и нижним индексом Li, относящимся к изображениям светимости, связанным с каждым из деформированных изображений, имеющих экспозиции длиннее чем у опорного изображения, и где весовая функция fWM(q, р)=fM(|р-q|) fM (p) представляет собой основанную на интенсивности функцию fW веса, модулированную картой fM () правдоподобия, где fM () представляет собой Эрмитово кубическое уравнение, определяемое
Figure 00000002
и δмакс представляет собой предписанный параметр такой, что модулированный вес значения светимости, связанного с деформированным изображением, которое находится за пределами упомянутой максимально допустимой шумовой дисперсии, устанавливается в нуль при вычислении взвешенного среднего значения светимости.
18. Считываемый компьютером носитель, имеющий выполняемые компьютером команды для генерации изображения с расширенным динамическим диапазоном (РДД) из последовательности сгруппированных изображений, упомянутые выполняемые компьютером команды содержат действия на которых
(а) вводят упомянутые сгруппированные изображения;
(b) сортируют вводимые изображения в порядке их экспозиции;
(c) обозначают вводимое изображение, имеющее самое большое количество допустимых пикселей, как опорное изображение, причем пиксель считают допустимым, если он не насыщен и показывает предписанную степень контраста;
(d) выбирают предварительно не совмещенное не опорное вводимое изображение;
(e) определяют, имеет ли выбранное вводимое изображение экспозицию, которая короче или длиннее, чем у опорного изображения;
(f) всякий раз, когда выбранное вводимое изображение имеет экспозицию, которая короче, чем у опорного изображения,
идентифицируют вводимое изображение, как имеющее следующую после самой короткой экспозицию, которая, тем не менее, является более длинной, чем у выбранного вводимого изображения, которое могло быть совмещенным изображением, усиливают выбранное изображение для совпадения с экспозицией идентифицированного изображения, совмещают усиленное выбранное изображение с идентифицированным изображением для генерации поля потока для выбранного изображения;
(g) всякий раз, когда выбранное вводимое изображение имеет экспозицию, которая длиннее, чем у опорного изображения,
идентифицируют вводимое изображение, как имеющее следующую после самой длинной экспозицию, которая, тем не менее, является более короткой, чем у выбранного вводимого изображения, которое могло быть совмещенным изображением, усиливают идентифицированное изображение для совпадения с экспозицией выбранного изображения, совмещают выбранное изображение с усиленным идентифицированным изображением для генерации поля потока для выбранного изображения;
(h) определяют, остаются ли какие бы то ни было не совмещенные не опорные вводимые изображения, и если это так, то повторяют команды (d)-(h) до тех пор, пока все не опорные изображения не будут совмещены;
(i) производят конкатенацию полей потока, сгенерированных для не опорных вводимых изображений, уже не совмещенных с опорным изображением, для совмещения каждого из них с опорным изображением;
(j) деформируют каждое не опорное вводимое изображение, используя поле потока или конкатенированное поле потока, если хотя бы одно из них связано с ним; и
(k) объединяют опорное изображение и деформированные изображения для создания карты светимости, представляющей РДД-изображение.
19. Считываемый компьютером носитель по п.18, дополнительно содержащий команду для отображения тона карты светимости для преобразования его в восьмибитное представление, подходящее для визуализации.
20. Считываемый компьютером носитель по п.18, в котором интенсивность пикселя измеряют в терминах восьмибитных значений цветового пространства RGB, и в котором пиксель считают являющимся ненасыщенным и показывающим приемлемую степень контраста, если каждое из его RGB значений находится между 17 и 254 включительно.
RU2004121997/09A 2003-07-18 2004-07-16 Система и способ для генерации изображения с расширенным динамическим диапазоном из множества экспозиций движущейся сцены RU2335017C2 (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US10/623,033 US7142723B2 (en) 2003-07-18 2003-07-18 System and process for generating high dynamic range images from multiple exposures of a moving scene
US10/623,033 2003-07-18

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2004121997A true RU2004121997A (ru) 2006-01-20
RU2335017C2 RU2335017C2 (ru) 2008-09-27

Family

ID=33565186

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2004121997/09A RU2335017C2 (ru) 2003-07-18 2004-07-16 Система и способ для генерации изображения с расширенным динамическим диапазоном из множества экспозиций движущейся сцены

Country Status (16)

Country Link
US (1) US7142723B2 (ru)
EP (1) EP1507234B1 (ru)
JP (1) JP4429103B2 (ru)
KR (1) KR101026585B1 (ru)
CN (1) CN100433785C (ru)
AT (1) ATE398819T1 (ru)
AU (1) AU2004202849B2 (ru)
BR (1) BRPI0402766A (ru)
CA (1) CA2471671C (ru)
DE (1) DE602004014448D1 (ru)
HK (1) HK1073004A1 (ru)
MX (1) MXPA04006931A (ru)
MY (1) MY137026A (ru)
RU (1) RU2335017C2 (ru)
TW (1) TWI334567B (ru)
ZA (1) ZA200404846B (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2444786C2 (ru) * 2006-11-27 2012-03-10 Долби Лабораторис Лайсэнзин Корпорейшн Устройство и способы для увеличения динамического диапазона в цифровых изображениях

Families Citing this family (155)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10301898A1 (de) * 2003-01-17 2004-08-05 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Einstellung eines Bildsensors
US7596284B2 (en) * 2003-07-16 2009-09-29 Hewlett-Packard Development Company, L.P. High resolution image reconstruction
JP4374252B2 (ja) * 2004-01-23 2009-12-02 Ｈｏｙａ株式会社 デジタルカメラの制御装置および遠隔制御システム
US20050243176A1 (en) * 2004-04-30 2005-11-03 James Wu Method of HDR image processing and manipulation
US7281208B2 (en) * 2004-11-18 2007-10-09 Microsoft Corporation Image stitching methods and systems
GB2421652A (en) * 2004-12-23 2006-06-28 Elekta Ab Optimising registration vectors
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
JP4839035B2 (ja) * 2005-07-22 2011-12-14 オリンパス株式会社 内視鏡用処置具および内視鏡システム
JP2007073165A (ja) * 2005-09-09 2007-03-22 Hitachi Global Storage Technologies Netherlands Bv 磁気ヘッドスライダ
US8018999B2 (en) * 2005-12-05 2011-09-13 Arcsoft, Inc. Algorithm description on non-motion blur image generation project
KR100724134B1 (ko) 2006-01-09 2007-06-04 삼성전자주식회사 이미지 매칭 속도와 블렌딩 방법을 개선한 파노라마 영상제공 방법 및 장치
US20070160134A1 (en) * 2006-01-10 2007-07-12 Segall Christopher A Methods and Systems for Filter Characterization
US8509563B2 (en) 2006-02-02 2013-08-13 Microsoft Corporation Generation of documents from images
US8014445B2 (en) * 2006-02-24 2011-09-06 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for high dynamic range video coding
US8194997B2 (en) * 2006-03-24 2012-06-05 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for tone mapping messaging
US7623683B2 (en) * 2006-04-13 2009-11-24 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Combining multiple exposure images to increase dynamic range
KR101313637B1 (ko) * 2006-06-09 2013-10-02 서강대학교산학협력단 콘트라스트 개선을 위한 영상 처리 장치 및 영상 처리 방법
US8422548B2 (en) * 2006-07-10 2013-04-16 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for transform selection and management
US7840078B2 (en) * 2006-07-10 2010-11-23 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for image processing control based on adjacent block characteristics
US8532176B2 (en) * 2006-07-10 2013-09-10 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for combining layers in a multi-layer bitstream
US8130822B2 (en) * 2006-07-10 2012-03-06 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for conditional transform-domain residual accumulation
US8059714B2 (en) * 2006-07-10 2011-11-15 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for residual layer scaling
US7885471B2 (en) * 2006-07-10 2011-02-08 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for maintenance and use of coded block pattern information
US7944485B2 (en) * 2006-08-30 2011-05-17 Micron Technology, Inc. Method, apparatus and system for dynamic range estimation of imaged scenes
TWI399081B (zh) * 2006-10-16 2013-06-11 Casio Computer Co Ltd 攝像裝置、連續攝影方法、以及記憶有程式之記憶媒體
US9633426B2 (en) * 2014-05-30 2017-04-25 General Electric Company Remote visual inspection image capture system and method
US8503524B2 (en) * 2007-01-23 2013-08-06 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for inter-layer image prediction
US8233536B2 (en) * 2007-01-23 2012-07-31 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for multiplication-free inter-layer image prediction
US7826673B2 (en) * 2007-01-23 2010-11-02 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for inter-layer image prediction with color-conversion
US8665942B2 (en) * 2007-01-23 2014-03-04 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for inter-layer image prediction signaling
US7760949B2 (en) 2007-02-08 2010-07-20 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for coding multiple dynamic range images
JP4941285B2 (ja) * 2007-02-20 2012-05-30 セイコーエプソン株式会社 撮像装置、撮像システム、撮像方法及び画像処理装置
US8767834B2 (en) 2007-03-09 2014-07-01 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for scalable-to-non-scalable bit-stream rewriting
US8081838B2 (en) * 2007-03-16 2011-12-20 Massachusetts Institute Of Technology System and method for providing two-scale tone management of an image
US8416197B2 (en) * 2007-06-15 2013-04-09 Ricoh Co., Ltd Pen tracking and low latency display updates on electronic paper displays
US8203547B2 (en) * 2007-06-15 2012-06-19 Ricoh Co. Ltd Video playback on electronic paper displays
US8913000B2 (en) * 2007-06-15 2014-12-16 Ricoh Co., Ltd. Video playback on electronic paper displays
US8319766B2 (en) * 2007-06-15 2012-11-27 Ricoh Co., Ltd. Spatially masked update for electronic paper displays
US8355018B2 (en) * 2007-06-15 2013-01-15 Ricoh Co., Ltd. Independent pixel waveforms for updating electronic paper displays
US8279232B2 (en) * 2007-06-15 2012-10-02 Ricoh Co., Ltd. Full framebuffer for electronic paper displays
DE102007030630A1 (de) * 2007-07-02 2009-01-15 Siemens Ag Verfahren und Vorrichtung zur Erzeugung eines Ergebnisbildes bei Verwendung eines Infrarot-Nachtsichtgeräts zur Aufnahme von Bildern
US7961983B2 (en) * 2007-07-18 2011-06-14 Microsoft Corporation Generating gigapixel images
ES2396318B1 (es) * 2007-07-25 2013-12-16 Tay HIOK NAM Control de exposicion para un sistema de formacion de imagenes
CN101394485B (zh) * 2007-09-20 2011-05-04 华为技术有限公司 图像生成方法、装置及图像合成设备
US7970178B2 (en) * 2007-12-21 2011-06-28 Caterpillar Inc. Visibility range estimation method and system
US8723961B2 (en) * 2008-02-26 2014-05-13 Aptina Imaging Corporation Apparatus and method for forming and displaying high dynamic range (HDR) images
US8724921B2 (en) * 2008-05-05 2014-05-13 Aptina Imaging Corporation Method of capturing high dynamic range images with objects in the scene
JP5102374B2 (ja) * 2008-06-19 2012-12-19 パナソニック株式会社 撮像システムにおける移動ぶれ及びゴースト防止のための方法及び装置
US8134624B2 (en) * 2008-07-03 2012-03-13 Aptina Imaging Corporation Method and apparatus providing multiple exposure high dynamic range sensor
US20100091119A1 (en) * 2008-10-10 2010-04-15 Lee Kang-Eui Method and apparatus for creating high dynamic range image
JP5386946B2 (ja) * 2008-11-26 2014-01-15 ソニー株式会社 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよび画像処理システム
US20100157079A1 (en) * 2008-12-19 2010-06-24 Qualcomm Incorporated System and method to selectively combine images
US8339475B2 (en) * 2008-12-19 2012-12-25 Qualcomm Incorporated High dynamic range image combining
WO2010088465A1 (en) 2009-02-02 2010-08-05 Gentex Corporation Improved digital image processing and systems incorporating the same
JP5624062B2 (ja) * 2009-03-06 2014-11-12 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 入力画像データを出力画像データに変換するための方法、入力画像データを出力画像データに変換するための画像変換ユニット、画像処理装置、ディスプレイデバイス
US8248481B2 (en) * 2009-04-08 2012-08-21 Aptina Imaging Corporation Method and apparatus for motion artifact removal in multiple-exposure high-dynamic range imaging
WO2010118177A1 (en) * 2009-04-08 2010-10-14 Zoran Corporation Exposure control for high dynamic range image capture
US8111300B2 (en) 2009-04-22 2012-02-07 Qualcomm Incorporated System and method to selectively combine video frame image data
US8570396B2 (en) * 2009-04-23 2013-10-29 Csr Technology Inc. Multiple exposure high dynamic range image capture
US8525900B2 (en) 2009-04-23 2013-09-03 Csr Technology Inc. Multiple exposure high dynamic range image capture
US8237813B2 (en) 2009-04-23 2012-08-07 Csr Technology Inc. Multiple exposure high dynamic range image capture
JP4818393B2 (ja) * 2009-05-07 2011-11-16 キヤノン株式会社 画像処理方法および画像処理装置
JP5319415B2 (ja) * 2009-06-22 2013-10-16 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法
JP5383360B2 (ja) * 2009-07-15 2014-01-08 キヤノン株式会社 画像処理装置およびその制御方法
RU2426264C2 (ru) * 2009-07-20 2011-08-10 Дмитрий Валерьевич Шмунк Способ улучшения изображений
GB2486348B (en) * 2009-10-08 2014-11-12 Ibm Method and system for transforming a digital image from a low dynamic range (LDR) image to a high dynamic range (HDR) image
JP5408053B2 (ja) * 2009-10-20 2014-02-05 株式会社ニコン 画像処理装置、画像処理方法
KR101633460B1 (ko) * 2009-10-21 2016-06-24 삼성전자주식회사 다중 노출 제어 장치 및 그 방법
KR20110043833A (ko) * 2009-10-22 2011-04-28 삼성전자주식회사 퍼지룰을 이용한 디지털 카메라의 다이나믹 레인지 확장모드 결정 방법 및 장치
US8737755B2 (en) 2009-12-22 2014-05-27 Apple Inc. Method for creating high dynamic range image
KR101653272B1 (ko) * 2009-12-28 2016-09-01 삼성전자주식회사 디지털 촬영 장치, 그 제어 방법, 및 컴퓨터 판독가능 매체
US8611654B2 (en) 2010-01-05 2013-12-17 Adobe Systems Incorporated Color saturation-modulated blending of exposure-bracketed images
EP2360926A1 (en) * 2010-01-19 2011-08-24 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der Angewandten Forschung e.V. Image encoder and image decoder
WO2011093994A1 (en) * 2010-01-27 2011-08-04 Thomson Licensing High dynamic range (hdr) image synthesis with user input
US8606009B2 (en) 2010-02-04 2013-12-10 Microsoft Corporation High dynamic range image generation and rendering
US8666186B1 (en) 2010-02-12 2014-03-04 Pacific Data Images Llc Lossy compression of high dynamic range video
US8340442B1 (en) * 2010-02-12 2012-12-25 Pacific Data Images Llc Lossy compression of high-dynamic range image files
KR101664123B1 (ko) * 2010-06-14 2016-10-11 삼성전자주식회사 필터링에 기반하여 고스트가 없는 ｈｄｒｉ를 생성하는 장치 및 방법
US8478076B2 (en) 2010-07-05 2013-07-02 Apple Inc. Alignment of digital images and local motion detection for high dynamic range (HDR) imaging
US8818131B2 (en) * 2010-08-20 2014-08-26 Adobe Systems Incorporated Methods and apparatus for facial feature replacement
DE102010053458B4 (de) * 2010-12-03 2023-06-22 Testo SE & Co. KGaA Verfahren zur Aufbereitung von IR-Bildern und korrespondierende Wärmebildkamera
US8737736B2 (en) 2010-12-31 2014-05-27 Microsoft Corporation Tone mapping of very large aerial image mosaic
US8704943B2 (en) 2011-01-21 2014-04-22 Aptina Imaging Corporation Systems for multi-exposure imaging
US9451274B2 (en) * 2011-04-28 2016-09-20 Koninklijke Philips N.V. Apparatuses and methods for HDR image encoding and decoding
JP5744614B2 (ja) 2011-04-28 2015-07-08 オリンパス株式会社 画像処理装置、画像処理方法、および、画像処理プログラム
US8526763B2 (en) 2011-05-27 2013-09-03 Adobe Systems Incorporated Seamless image composition
US8933985B1 (en) 2011-06-06 2015-01-13 Qualcomm Technologies, Inc. Method, apparatus, and manufacture for on-camera HDR panorama
US9443495B2 (en) * 2011-06-14 2016-09-13 Koninklijke Philips N.V. Graphics processing for high dynamic range video
US9769430B1 (en) 2011-06-23 2017-09-19 Gentex Corporation Imager system with median filter and method thereof
KR101699919B1 (ko) * 2011-07-28 2017-01-26 삼성전자주식회사 다중 노출 퓨전 기반에서 고스트 흐림을 제거한 ｈｄｒ 영상 생성 장치 및 방법
US20130044237A1 (en) * 2011-08-15 2013-02-21 Broadcom Corporation High Dynamic Range Video
US8923392B2 (en) 2011-09-09 2014-12-30 Adobe Systems Incorporated Methods and apparatus for face fitting and editing applications
JP5882702B2 (ja) * 2011-12-02 2016-03-09 キヤノン株式会社 撮像装置
CN104115211B (zh) 2012-02-14 2017-09-22 金泰克斯公司 高动态范围成像系统
US9083935B2 (en) 2012-06-15 2015-07-14 Microsoft Technology Licensing, Llc Combining multiple images in bracketed photography
CN102779334B (zh) * 2012-07-20 2015-01-07 华为技术有限公司 一种多曝光运动图像的校正方法及装置
US8446481B1 (en) 2012-09-11 2013-05-21 Google Inc. Interleaved capture for high dynamic range image acquisition and synthesis
FR2996034B1 (fr) * 2012-09-24 2015-11-20 Jacques Joffre Procede pour creer des images a gamme dynamique etendue en imagerie fixe et video, et dispositif d'imagerie implementant le procede.
CN102848709B (zh) * 2012-09-29 2015-05-13 信利光电股份有限公司 一种半自动丝网印刷对位方法
TWI487346B (zh) * 2012-11-07 2015-06-01 Nat Univ Chung Cheng Method of hue corresponding to high dynamic range image
AU2012394396B2 (en) * 2012-11-16 2019-01-17 Interdigital Vc Holdings, Inc. Processing high dynamic range images
US8866927B2 (en) 2012-12-13 2014-10-21 Google Inc. Determining an image capture payload burst structure based on a metering image capture sweep
US9087391B2 (en) 2012-12-13 2015-07-21 Google Inc. Determining an image capture payload burst structure
WO2014099320A1 (en) 2012-12-17 2014-06-26 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Methods, systems, and media for high dynamic range imaging
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
EP2763396A1 (en) 2013-01-30 2014-08-06 ST-Ericsson SA Automatic exposure bracketing
US9686537B2 (en) 2013-02-05 2017-06-20 Google Inc. Noise models for image processing
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
US9424632B2 (en) * 2013-04-05 2016-08-23 Ittiam Systems (P) Ltd. System and method for generating high dynamic range images
US9077913B2 (en) 2013-05-24 2015-07-07 Google Inc. Simulating high dynamic range imaging with virtual long-exposure images
US9131201B1 (en) 2013-05-24 2015-09-08 Google Inc. Color correcting virtual long exposures with true long exposures
JP6315895B2 (ja) * 2013-05-31 2018-04-25 キヤノン株式会社 撮像装置、画像処理装置、撮像装置の制御方法、画像処理装置の制御方法、プログラム
US8957984B2 (en) * 2013-06-30 2015-02-17 Konica Minolta Laboratory U.S.A., Inc. Ghost artifact detection and removal in HDR image processsing using multi-scale normalized cross-correlation
US9305358B2 (en) * 2013-07-01 2016-04-05 Kabushiki Kaisha Toshiba Medical image processing
RU2654049C2 (ru) * 2013-07-19 2018-05-16 Конинклейке Филипс Н.В. Транспортировка hdr метаданных
RU2538340C1 (ru) * 2013-07-23 2015-01-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тамбовский государственный технический университет" ФГБОУ ВПО ТГГУ Способ совмещения изображений, полученных с помощью разнодиапазонных фотодатчиков
CN104349066B (zh) * 2013-07-31 2018-03-06 华为终端（东莞）有限公司 一种生成高动态范围图像的方法、装置
WO2015016991A1 (en) 2013-07-31 2015-02-05 Massachusetts Institute Of Technology Methods and apparatus for true high dynamic range imaging
US9615012B2 (en) 2013-09-30 2017-04-04 Google Inc. Using a second camera to adjust settings of first camera
WO2015124212A1 (en) * 2014-02-24 2015-08-27 Huawei Technologies Co., Ltd. System and method for processing input images before generating a high dynamic range image
SG11201608233WA (en) * 2014-03-31 2016-10-28 Agency Science Tech & Res Image processing devices and image processing methods
US11959749B2 (en) * 2014-06-20 2024-04-16 Profound Positioning Inc. Mobile mapping system
US9613408B2 (en) * 2014-09-25 2017-04-04 Intel Corporation High dynamic range image composition using multiple images
EP3198556B1 (en) * 2014-09-26 2018-05-16 Dolby Laboratories Licensing Corp. Encoding and decoding perceptually-quantized video content
CN104318591B (zh) * 2014-10-16 2017-05-17 南京师范大学 一种带边界平面流场的动态绘制方法
CN107113470B (zh) * 2014-11-10 2021-07-13 皇家飞利浦有限公司 用于编码的方法、视频处理器、用于解码的方法、视频解码器
RU2580473C1 (ru) * 2014-12-29 2016-04-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Донской государственный технический университет" (ФГБОУ ВПО "ДГТУ") Устройство бесшовного объединения изображений в единую композицию с автоматической регулировкой контрастности и градиентом
KR20160138685A (ko) 2015-05-26 2016-12-06 에스케이하이닉스 주식회사 저 복잡도의 하이 다이나믹 레인지 이미지 생성 장치 및 그 방법
JP6320440B2 (ja) 2015-08-04 2018-05-09 ドルビー ラボラトリーズ ライセンシング コーポレイション ハイダイナミックレンジ信号のための信号再構成
WO2017095549A2 (en) 2015-10-21 2017-06-08 Massachusetts Institute Of Technology Methods and apparatus for true high dynamic range (thdr) time-delay-and-integrate (tdi) imaging
CN105550981A (zh) * 2015-11-27 2016-05-04 中山大学 一种基于Lucas-Kanade算法的图像配准和拼接方法
US20170163902A1 (en) * 2015-12-08 2017-06-08 Le Holdings (Beijing) Co., Ltd. Method and electronic device for generating high dynamic range image
KR101713255B1 (ko) * 2016-03-08 2017-03-08 동국대학교 산학협력단 하이 다이내믹 레인지 영상 생성 장치 및 방법
JP6741533B2 (ja) * 2016-09-26 2020-08-19 キヤノン株式会社 撮影制御装置およびその制御方法
CN106504228B (zh) * 2016-09-30 2019-02-12 深圳市莫廷影像技术有限公司 一种眼科oct图像的大范围高清快速配准方法
CN106530263A (zh) * 2016-10-19 2017-03-22 天津大学 一种适应于医学影像的单曝光高动态范围图像生成方法
WO2018213149A1 (en) * 2017-05-16 2018-11-22 Apple, Inc. Synthetic long exposure image with optional enhancement using a guide image
US10666874B2 (en) 2017-06-02 2020-05-26 Apple Inc. Reducing or eliminating artifacts in high dynamic range (HDR) imaging
CN107730479B (zh) * 2017-08-30 2021-04-20 中山大学 基于压缩感知的高动态范围图像去伪影融合方法
KR102466998B1 (ko) * 2018-02-09 2022-11-14 삼성전자주식회사 영상 융합 방법 및 장치
CN108305252B (zh) * 2018-02-26 2020-03-27 中国人民解放军总医院 用于便携式电子内镜的图像融合方法
KR20190114332A (ko) 2018-03-29 2019-10-10 에스케이하이닉스 주식회사 이미지 센싱 장치 및 그의 동작 방법
EP3776474A1 (en) 2018-04-09 2021-02-17 Dolby Laboratories Licensing Corporation Hdr image representations using neural network mappings
WO2020055196A1 (en) * 2018-09-11 2020-03-19 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus and methods for generating high dynamic range media, based on multi-stage compensation of motion
US11113801B1 (en) * 2018-09-11 2021-09-07 Apple Inc. Robust image motion detection using scene analysis and image frame pairs
US10609299B1 (en) * 2018-09-17 2020-03-31 Black Sesame International Holding Limited Method of measuring light using dual cameras
CN112541859B (zh) * 2019-09-23 2022-11-25 武汉科技大学 一种光照自适应的人脸图像增强方法
US11693919B2 (en) * 2020-06-22 2023-07-04 Shanghai United Imaging Intelligence Co., Ltd. Anatomy-aware motion estimation
KR102266453B1 (ko) * 2020-09-18 2021-06-17 한국광기술원 용접 공정에서의 객체 트래킹 장치 및 방법
US11776141B1 (en) * 2020-09-22 2023-10-03 Apple Inc. Hybrid image registration techniques
US11637998B1 (en) * 2020-12-11 2023-04-25 Nvidia Corporation Determination of luminance values using image signal processing pipeline
US11978181B1 (en) 2020-12-11 2024-05-07 Nvidia Corporation Training a neural network using luminance

Family Cites Families (9)

* 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
NZ332626A (en) * 1997-11-21 2000-04-28 Matsushita Electric Ind Co Ltd Expansion of dynamic range for video camera
US6560285B1 (en) * 1998-03-30 2003-05-06 Sarnoff Corporation Region-based information compaction as for digital images
US6687400B1 (en) * 1999-06-16 2004-02-03 Microsoft Corporation System and process for improving the uniformity of the exposure and tone of a digital image
US6975355B1 (en) * 2000-02-22 2005-12-13 Pixim, Inc. Multiple sampling via a time-indexed method to achieve wide dynamic ranges
US6650774B1 (en) * 1999-10-01 2003-11-18 Microsoft Corporation Locally adapted histogram equalization
US7084905B1 (en) 2000-02-23 2006-08-01 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Method and apparatus for obtaining high dynamic range images
US7050205B2 (en) * 2000-12-26 2006-05-23 Fuji Photo Film Co., Ltd. Method of correcting image data picked up from photographic film
US7120293B2 (en) * 2001-11-30 2006-10-10 Microsoft Corporation Interactive images

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2444786C2 (ru) * 2006-11-27 2012-03-10 Долби Лабораторис Лайсэнзин Корпорейшн Устройство и способы для увеличения динамического диапазона в цифровых изображениях

Also Published As

Publication number Publication date
KR101026585B1 (ko) 2011-04-04
ZA200404846B (en) 2005-03-08
TWI334567B (en) 2010-12-11
EP1507234B1 (en) 2008-06-18
CN100433785C (zh) 2008-11-12
MXPA04006931A (es) 2005-09-08
US20050013501A1 (en) 2005-01-20
BRPI0402766A (pt) 2005-05-24
CN1577396A (zh) 2005-02-09
JP2005045804A (ja) 2005-02-17
AU2004202849B2 (en) 2010-03-04
KR20050009694A (ko) 2005-01-25
EP1507234A1 (en) 2005-02-16
MY137026A (en) 2008-12-31
HK1073004A1 (en) 2005-09-16
DE602004014448D1 (de) 2008-07-31
AU2004202849A1 (en) 2005-02-03
CA2471671A1 (en) 2005-01-18
ATE398819T1 (de) 2008-07-15
CA2471671C (en) 2011-05-24
US7142723B2 (en) 2006-11-28
JP4429103B2 (ja) 2010-03-10
RU2335017C2 (ru) 2008-09-27
TW200529065A (en) 2005-09-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2004121997A (ru) Система и способ для генерации изображения с расширенным динамическим диапазоном из множества экспозиций движущейся сцены
JP6351903B1 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、及び撮影装置
KR100200363B1 (ko) 영상의 다이나믹 레인지 확대 장치
DE102012023299A1 (de) Einrichtung und Algorithmus zum Erfassen von HDR-Video (High Dynamic Range - hoher Dynamikumfang)
Kwok et al. Gray world based color correction and intensity preservation for image enhancement
KR20120049138A (ko) 화이트 밸런스 조정이 가능한 촬상장치, 방법 및 기록매체
JPWO2017056834A1 (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
EP3204812A1 (en) Microscope and method for obtaining a high dynamic range synthesized image of an object
JP2010220207A (ja) 画像処理装置及び画像処理プログラム
Kim et al. Large scale multi-illuminant (lsmi) dataset for developing white balance algorithm under mixed illumination
CN108353133B (zh) 用于缩减高动态范围视频/成像的曝光时间集合的设备和方法
CN106331663B (zh) 一种便携设备的交互材质获取系统和方法
Lam et al. Automatic white balancing using standard deviation of RGB components
RU2667800C1 (ru) Способ комплексирования двух цифровых полутоновых изображений
JP4359662B2 (ja) カラー画像の露出補正方法
TWI403177B (zh) 高動態範圍合成影像色溫調控系統及其調控方法
JP2012100170A (ja) 撮像装置、ホワイトバランス調整方法及びホワイトバランス調整プログラム
KR102643839B1 (ko) 영상 처리 장치 및 그 동작방법
JP7301893B2 (ja) 可視画像と熱画像のデータ処理装置及び処理方法
Manders et al. The effect of linearization of range in skin detection
Nerkar et al. Extrapolative lightspace method for HDR video exposure selection
TWI636686B (zh) High dynamic range imaging
Vera et al. Color image formation for multiscale gigapixel imaging
Kaur et al. Improving differently-illuminant images with fuzzy membership based saturation weighting
KR20220055380A (ko) 영상 변환 장치 및 이의 방법

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20130717