一種細節保持的多曝光圖像快速融合方法技術

本發明專利技術涉及一種細節保持的多曝光圖像快速融合方法，屬于圖像融合技術領域。多曝光融合是高動態范圍(HDR)圖像常用的合成方法，即將同一場景多幅不同曝光度的圖像直接融合成一幅HDR圖像。然而，當前已有的多曝光融合算法在場景的超亮超暗區域丟失細節信息，盡管近年來出現了基于細節增強的多曝光融合方法，但是速度較慢。本發明專利技術提出了一種保持亮暗區域細節的多曝光圖像快速融合算法。首先根據圖像的亮度域劃分出場景的超亮超暗區域，然后通過于快速局部拉普拉斯濾波器(FLLF)改變融合過程中的拉普拉斯金字塔系數，從而實現增強亮暗區域細節，而不會造成其他區域的過度增強。該方法生成的融合圖像能夠很好的保持亮暗區域的細節。

【技術實現步驟摘要】
一種細節保持的多曝光圖像快速融合方法
本專利技術屬于圖像融合
，尤其是涉及一種細節保持的多曝光圖像快速融合方法。
技術介紹
隨著超高清數字產業和數字攝影技術的快速發展，人們對超高清酷炫的視覺體驗的追求更加迫切。近年來，高動態范圍成像(highdynamicrangeimaging，簡稱HDRI)技術的興起和發展為高清產業向著畫面高清酷炫的方向發展提供了強大的推動作用。現如今在全世界范圍內HDRI相關的多種技術都獲得快速發展，并且已經在數字攝影、高清電視電影、游戲特效、渲染、遙測遙感等等諸多領域有著廣泛的應用。高動態范圍(highdynamicrange，HDR)圖像可以記錄真實場景的亮暗細節信息，具有非常大的亮度范圍。因為當前的專業HDR設備非常昂貴，所以生成HDR圖像一般的做法是將同一場景多幅不同曝光度的圖像直接融合成一幅HDR圖像，即多曝光融合。當前已有許多學者對靜態圖像多曝光融合算法做出了相關研究，雖然取得了一些進展，但仍存在一些問題，主要體現在兩點：第一，視覺失真的問題遠未徹底解決，如在場景的超亮或超暗區域細節保持不足，造成信息丟失。第二，為了增強亮暗區域的細節信息，近年來出現了基于細節增強的多曝光融合方法，但是這種方法效率較低，而且會造成整個場景的過度增強，會造成視覺失真。當前，主流的多曝光融合算法有兩類。分別如下：(1)多分辨率融合算法。這類算法基于多分辨率金字塔變換進行多分辨率融合，如文獻[1]。此類方法在大多數情況下取得了很好的效果，但是當真實場景的動態范圍非常大的時候，該方法仍會丟失超亮和超暗區域有用的細節信息。(2)基于細節增強的多曝光融合方法。如文獻[2]利用采用加權的指導圖像濾波器(WGIF)進行細節提取，然后將細節添加到多分辨率融合算法[1]生成的融合圖像中，得到細節增強的融合圖像。此類融合方法大部分都基于多分辨率拉普拉斯金字塔的融合方法，但是引入了一種基于邊緣保持的圖像細節提取機制，盡管能夠增強細節信息，但是很容易造成細節的過度增強。而且此類算法由于對所有像素都進行細節改變，所以效率較低。本專利技術也引入了保持邊緣的圖像提取算子，但是只對超亮超暗區域的細節進行提取，不會造成其它區域細節的過度增強。同時由于本專利技術的方法只對亮暗區域進行細節恢復，所以效率較高。參考文獻：[1]MertensT，KautzJ，VanReethF.Exposurefusion：Asimpleandpracticalalternativetohighdynamicrangephotography[C]//ComputerGraphicsForum.2009，28(1)：161-171.[2]Z.G.Li，Z.Wei，C.Y.Wen，andJ.H.Zheng，Detail-enhancedmulti-scaleexposurefusion，IEEETrans.onImageProcessing，2017，26(3)：1243-1252.[3]ParisS，HasinoffSW，KautzJ.LocalLaplacianfilters：edge-awareimageprocessingwithaLaplacianpyramid[J].ACMTrans.Graph.，2011，30(4)：68.
技術實現思路
本專利技術公開了一種細節保持的多曝光圖像快速融合的方法，解決了多曝光融合生成的HDR圖像在亮暗區域丟失細節的缺陷，而不會造成其他區域的細節過度增強。同時本專利技術的方法速度較快，改進了當前基于細節增強的多曝光融合方法效率較低的缺陷。本專利技術提出的一種細節保持的多曝光圖像快速融合方法，其技術方案包括如下步驟：步驟1：確定超亮超暗區域本專利技術采取平均亮度值衡量指標，從兩個方面確定需要細節提取的超亮超暗區域；第一，計算多曝光序列對應位置的N個像素的平均亮度計算方法見公式(2)；當平均亮度在某個區間之外，認為這些像素位于超亮區域Db或超暗區域Dd，區間的取值可以直接給定一個確定值，本專利技術取[0.2，0.8]。第二，超亮超暗區域的細節通常在曝光度最低的圖像I1和曝光度最高的圖像IN中體現，所以僅提取曝光度最低的圖像I1的超亮區域Db和曝光度最高的圖像IN的超暗區域Dd作為最終的超亮超暗區域；后續僅對選定的超亮超暗區域進行細節提取操作，而不對其他區域操作；步驟2：采用LLF超亮超暗區域的拉普拉斯金字塔系數采用局部拉普拉斯濾波器LLF來修改超亮超暗區域的拉普拉斯金字塔系數；具體如下：對每一個金字塔系數，通過一個逐點映射函數R(I)g，σ生成一幅局部處理的中間圖像I′，這個中間圖像是一幅“局部好”的圖像，此中間圖像通過S形曲線增強函數處理得到；I′的中心點是當前金字塔系數的位置。這個增強函數控制用戶所需要的細節改變的程度。然后生成這個中間圖像的拉普拉斯金字塔，將這個位置處的新的系數作為修改后的金字塔系數。按照此修改過程，逐一修改超亮超暗區域每個金字塔系數，即：L{I(k，x，y)}d＝L{R(I)g，σ(k，x，y)}d(3)其中，L{I(k，x，y)}d是第k幅圖像第d層修改后的拉普拉斯金字塔。細節的修改由映射函數R(I)g，σ控制。對于第k幅圖像第d層的每個系數(x，y，d)，該映射函數取決于高斯金字塔g＝G0(x，y)的局部像素值，參數σ被用來區分細節和邊緣。像素值變化小于σ被看作精細尺度的細節，大于σ被看作大的邊緣。作為該函數的中心點，本專利技術使用高斯金字塔的第0層的高斯金字塔系數。在RGB彩色空間中，則定義一個以向量g為中心，半徑σ的球，在球內的像素顏色值為細節，球外的像素顏色值為邊緣。如果||i-g||＜σ，則為細節，反之為邊緣。其中g和i都是對應RGB通道的三維向量。所以，映射函數定義為：此映射函數通過改變向量g周圍的幅度修改細節。要修改圖像的細節，使用的S形曲線函數進行對比度的局部操縱，即f(Δ)＝Δα，其中參數α控制超亮超暗的細節改變程度，根據α取值的不同分為增強函數和平滑函數，當0＜α＜1，此函數為增強函數，圖像的細節增強；當α＞1，此函數為平滑函數，圖像的細節減少。而且α越小，細節增強的幅度越大。本專利技術α取值為0.25。步驟4：多分辨率融合過程當得到修改后的拉普拉斯金字塔系數以后，采用多分辨率融合方法進行融合得到結果圖像。本專利技術仍然采用多分辨率融合策略，對LDR圖像序列和權重圖進行融合，從而得到最終的融合圖像。進一步地，在步驟2完成之后還包括步驟3加速優化，由于步驟2中對超亮超暗區域的每一個金字塔系數，都要通過一個逐點映射函數構造細節增強的中間圖像，并構造中間圖像的拉普拉斯金字塔，整個過程很耗時，因此增加步驟3對步驟2中的拉普拉斯金字塔系數生成算法進行加速，通過有限次的離散采樣和插值算法，代替直接計算每一個拉普拉斯金字塔系數。本專利技術采用的加速優化過程具體算法步驟如下：(S1)計算每幅圖像I的高斯金字塔g＝G(x，y)。本文檔來自技高網...

【技術保護點】
1.一種細節保持的多曝光圖像快速融合方法，其特征在于:包括如下步驟：/n步驟1：確定超亮超暗區域/n本專利技術采取平均亮度值衡量指標，從兩個方面確定需要細節提取的超亮超暗區域；/n第一，計算多曝光序列對應位置的N個像素的平均亮度

【技術特征摘要】
1.一種細節保持的多曝光圖像快速融合方法，其特征在于:包括如下步驟：
步驟1：確定超亮超暗區域
本發明采取平均亮度值衡量指標，從兩個方面確定需要細節提取的超亮超暗區域；
第一，計算多曝光序列對應位置的N個像素的平均亮度計算方法見公式(2)；當平均亮度在某個區間之外，認為這些像素位于超亮區域Db或超暗區域Dd，區間的取值可以直接給定一個確定值，本發明取[0.2,0.8]；



第二，超亮超暗區域的細節通常在曝光度最低的圖像I1和曝光度最高的圖像IN中體現，所以僅提取曝光度最低的圖像I1的超亮區域Db和曝光度最高的圖像IN的超暗區域Dd作為最終的超亮超暗區域；后續僅對選定的超亮超暗區域進行細節提取操作，而不對其他區域操作；
步驟2：采用LLF超亮超暗區域的拉普拉斯金字塔系數
采用局部拉普拉斯濾波器LLF來修改超亮超暗區域的拉普拉斯金字塔系數；具體如下:
對每一個金字塔系數，通過一個逐點映射函數R(I)g,σ生成一幅局部處理的中間圖像I′，這個中間圖像是一幅“局部好”的圖像，此中間圖像通過S形曲線增強函數處理得到；I′的中心點是當前金字塔系數的位置；這個增強函數控制用戶所需要的細節改變的程度；然后生成這個中間圖像的拉普拉斯金字塔，將這個位置處的新的系數作為修改后的金字塔系數；按照此修改過程，逐一修改超亮超暗區域每個金字塔系數，即：
L{I(k,x,y)}d＝L{R(I)g,σ(k,x,y)}d(3)
其中，L{I(k,x,y)}d是第k幅圖像第d層修改后的拉普拉斯金字塔；細節的修改由映射函數R(I)g,σ控制；對于第k幅圖像第d層的每個系數(x,y,d)，該映射函數取決于高斯金字塔g＝G0(x,y)的局部像素值，參數σ被用來區分細節和邊緣；像素值變化小于σ被看作精細尺度的細節，大于σ被看作大的邊緣；作為該函數的中心點，本發明使用高斯金字塔的第0層的高斯金字塔系數；
在RGB彩色空間中，則定義一個以向量g為中心，半徑σ的球，在球內的像素顏色值為細節，球外的像素顏色值為邊緣；如果||i-g||<σ，則為細節，反之為邊緣；其中g和i都是對應RGB通道的三維向量；所以，映射函數定義為：


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【專利技術屬性】
技術研發人員：王春萌，
申請(專利權)人：金陵科技學院，
類型：發明
國別省市：江蘇;32