[发明专利]基于拜尔颜色滤波阵列的高动态范围视频录制方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及高动态范围(high dynamic range，下文简称HDR)视频录制技术领域，特别是涉及一种基于拜尔颜色滤波阵列的高动态范围视频录制方法和装置。

背景技术

在数码相机中，在大光比环境下拍摄时，普通相机因受到动态范围的限制，不能纪录极端亮或者暗的细节，而HDR视频录制在高光和低光区域都能获得比正常拍摄更好的明暗层次。实际场景的动态范围常常在100dB以上，传感器是数码影像设备成像的核心器件。传统数码相机所采用的传感器元件有CCD(Charge-coupled Device，电荷耦合元件)或者CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor，互补金属氧化物半导体)，一般只能有大约60dB的动态范围，如果采用动态范围较窄的传感器记录动态范围较宽的场景，则需要多次成像。以100dB的场景为例，可以先提高快门速度，拍摄一张0～60dB的欠曝光照片，再降低快门速度，拍摄一张40～100dB的过曝光照片，最后将两张照片融合成一张并重新计算灰阶映射关系。

现有厂商拍摄HDR视频采用高帧率传感器，可高速连续拍摄若干张不同曝光值的影像，以HDR的方式合成为一张照片。不过拍摄移动中的主体时，照片就有可能出现残影现像。在采集到多帧图像后，需要用特殊的HDR算法将多帧图像合并为一帧。

现代CMOS传感器通常是一种颜色滤波阵列结构，拜尔滤波阵列拍摄的图像简称拜尔图。每个像素记录10～14比特的单色信息，RGB三原色信息需要该像素与周围像素插值计算获得。

现有的拍摄HDR视频的方法主要包括两个关键技术点，多曝光帧采集和HDR的帧合并算法。多曝光帧采集是以不同曝光值高速连拍获得多帧图片。存在两个缺点：一方面，如果场景中存在高速运动的物体，则两帧之间无法做到点点匹配，合并后的图片很容易出现运动模糊。另一方面，高速连拍需要极高的帧率，限制了视频拍摄的快门下限。

而HDR算法是首先基于多个曝光帧估计相机的亮度响应函数，然后采用灰阶映射的方式计算新的灰阶表，最后计算新的HDR图像。由于相机的亮度响应函数通常需要对所有灰阶进行参数估计，计算复杂度在8位图像(256个灰阶)时尚可接受，但对于拜尔图(14比特)则计算量过于庞大，因此无法直接应用于HDR视频录制。加权平均是另一种常用的帧合并方法。以两帧图片合并为例，合并像素值P_new可以用式(1)计算：

P_new＝W₁P₁+(1+W₁)P₂(1)

其中，P₁，P₂分别是欠曝光图和过曝光图上某一指定位置的像素值，W₁是0～1之间的数，表示像素1在合并像素中所占的权重。传统方法在分配权重时一般考虑的因素主要是像素的过曝光和欠曝光，并通常设定阈值来检测曝光的异常。过曝光或者欠曝光的像素权重会远低于正常像素值。以8位图像为例，采用式(2)计算权重：

其中，T₁和T₂分别为欠曝光和过曝光阈值。这种简单的区分过曝光和欠曝光对场景的适应性不好，很容易出现伪影，并且在像素合并时会出现过渡不自然的情况。

发明内容

本发明解决的技术问题是提供一种基于拜尔颜色滤波阵列的高动态范围视频录制方法和装置，能够克服高速运动模糊问题，降低高速连拍的帧率。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种基于拜尔颜色滤波阵列的高动态范围视频录制方法，其特征在于，方法包括：

按照奇偶双列配置不同的感光时间进行曝光，获得奇偶双列不同曝光值的一个图像帧，其中奇数双列为所述图像帧的总列数被4整除和余1的列，偶数双列为所述图像帧的总列数被4整除余2和余3的列；

将图像帧分解为欠曝光图像帧和过曝光图像帧，其中欠曝光图像帧中欠曝光双列与缺失双列依次间隔分布，过曝光图像帧中过曝光双列与缺失双列依次间隔分布；

对于欠曝光图像帧，分别在红绿蓝通道上根据欠曝光双列像素点的像素值获取欠曝光图像帧中缺失双列像素点的像素恢复值作为对应像素点的像素值；

对于过曝光图像帧，分别在红绿蓝通道上根据过曝光双列像素点的像素值获取过曝光图像帧中缺失双列像素点的像素恢复值作为对应像素点的像素值；

根据欠曝光图像帧和过曝光图像帧中红绿蓝通道上像素点的像素值合并过曝光图像帧和欠曝光图像帧，获得一个高动态范围帧。