[发明专利]一种基于综合增益的高动态范围图像视频处理方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，特别涉及一种基于综合增益的高动态范围图像视频处理方法。尤其涉及一种不依赖于特殊硬件设备，可以处理普通摄像机直接拍摄视频的高动态范围（HDR，High Dynamic Range）视频处理技术。

背景技术

近年来，随着数码照相机、数码摄像机以及各种有拍摄功能的手持电子设备的普及，海量的图像和视频正在不间断地产生。互联网上社交网站和图片视频分享网站的兴起，更是强化了人们对于图像、视频的拍摄需求，每天有数以万计的媒体信息在互联网上被传输和分享。但是作为人类视觉系统的辅助工具，摄像设备现在已经开始显露出来它的不足，近些年来许多研究人员不断地从各个方面改进摄像设备的能力，除了对设备本身的更新以外，还对其输出的图像和视频进行后期处理，以期得到更好的效果。

在各种图像后期处理的研究中， 图像HDR处理能够在现有的图像采集设备和显示设备条件下，尽可能地得到类似于人眼观察景象的效果，所以成为了当今图像处理领域研究的热点。目前图像HDR 处理已经比较成熟，不仅有很多成熟的HDR处理软件，能够直接将多张不同曝光的图像处理成HDR 图像，而且不少消费级的数码相机和手机上都已经内置了简单的HDR 处理功能。但是就目前来说，视频HDR 的处理还比较落后，还没有可以直接商业化的成果。当前流行的HDR 视频处理方法不仅处理速度慢，而且还需要特殊的视频采集设备，这样就大大限制了HDR 视频应用的范围。

1.HDR图像处理算法

Debevec 等人受到传统摄像机成像原理的启发，将胶片特征曲线的映射过程应用到了HDR 图像处理领域，恢复了含有场景的原始亮度的HDR 图像。作者在文章中使用了一个简化的摄像机模型，用特征函数来表示相机拍照时的亮度映射过程：

Z_ij=f(E_iΔt_j)

其中: f(·) 表示特征函数，Z_ij 表示在第j 张图像上的第i个像素点的亮度值，E_i表示真实环境中i对应点的实际亮度，即最终HDR 图像中的亮度值，Δt_j 表示第j张图像拍摄时的曝光时间。

作者使用了二次约束函数来估计特征函数：

 

其中，g(Z_ij)=lnf^-1(Z_ij)=lnE_i+lnΔt_j。

特征函数计算完毕后，便可以通过反向映射得到对应的HDR图像。

2.HDR视频处理算法

视频与图像处理的不同之处在于，除了视频帧内部的空间相关性以外，还存在着视频帧间的时间相关性。所以在视频处理时，可以充分利用已有的图像处理方法。在HDR 图像处理中最重要的一个条件就是要获得不同曝光条件的多张图像，在图像处理中，可以通过手动改变曝光值的方法来获取这些图像，但是在视频处理中，这个问题变得比较复杂，因为无法实时有效地在摄像机上完成类似于照相机的曝光控制。目前常用的方法是使用特殊的摄像设备在加上后期处理来解决这个问题，比如采用同时多种曝光设置的摄像设备，或者不断切换摄像机的曝光模式等等。但是特殊设备的使用极大地影响了视频HDR的应用范围。

发明内容

本发明的目的是为了克服已有技术的不足之处，提出了一种基于综合增益的高动态范围图像视频处理方法，其特征在于，包括： 

1）利用摄像机内置的AGC（自动增益控制）功能，提取视频画面的内容和整体亮度变化，用于图像HDR处理中调节曝光参数；

2）根据带有AGC的摄像机的特殊性，提出了综合增益值（SGV）的概念，并进一步提出了带有AGC的摄像机模型。按照此模型可以从视频中恢复出所有关键帧的综合增益值；将视频HDR的处理转化为图像HDR处理的方式，恢复出全局HDR图像；最终按照帧对齐的逆变换，得到处理后的HDR视频；并在恢复出关键帧的过程中加入关键帧选取和关键帧分组的步骤，有效地减少了计算量，提高了处理速度；