[发明专利]一种宽动态图像合成方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种宽动态图像合成方法。

背景技术

动态范围是指给定场景中最亮区域与最暗区域的光照强度差异，目前广泛应用的传统数字图像所能表示的动态范围是非常有限的，这使得场景中的高亮区域由于曝光过度丢失了细节，而黑暗区域由于曝光不足，细节信息也有丢失。对于室内那些明暗反差很大的场景，传统的网络摄像机IPC受CCD或CMOS感光特性所限，亮区和暗区的细节均难以保持，严重影响图像质量。因此需要获取一组不同曝光度的图像，再通过图像融合对这组图像进行多帧宽动态合成，使最终呈现的图像亮区和暗区细节均能得到体现。

在许多理论研究中，对静态图像仅仅有好的曝光结果和融合算法就能得到好的宽动态图像了，但是在实际监控应用中，更多的是要观察存在运动物体的场景，并且相机装在室外时，受到风力、震动影响，不可避免的会发生抖动。无论是相机抖动造成的画面整体运动，还是场景中存在运动物体，如果不进行特殊的伪影去除操作，所观察到的景象将是充满拖影、重影、鬼影等，边缘和细节模糊不清。

现有技术中，对于相机抖动造成画面整体运动，通常采用基于MTB的图像配准算法，一般是对两幅长、短曝光图像直接二值化，计算位移结果，或者进行金字塔分解后，再计算位移结果。但是无论是否使用金字塔分解，都存在以下几个问题：

(1)如果曝光场景的中值附近像素所占比例较大时，差异评价相当不稳定，非常容易导致配准结果错误；

(2)更为重要的是，该方法受到运动物体的影响，如果画面中存在运动物体，很容易导致判断结果错误。

而宽动态图像合成过程中的伪影去除方案有很多，主要差别在于运动检测方法的不同和运动部分伪影消除方式的不同，运动检测方法有基于方差、块匹配、MTB等许多方法。但是现有方法存在的主要问题有：运动物体的伪影去除不够彻底；运动物体与静止背景的融合性不够好，拼接效果明显；用到了迭代过程，运算量大，不适合视频监控实时处理的需求。

发明内容

本发明的目的是提供一种宽动态图像合成方法，用于宽动态场景下多帧待合成曝光图像的合成，可以有效避免相机抖动，以及场景中存在运动物体造成的拖影、重影、鬼影等画面模糊的情况。

为了实现上述目的，本发明技术方案如下：

一种宽动态图像合成方法，用于对图像采集设备获取的当前宽动态场景的至少两帧待合成曝光图像进行合成，该方法包括步骤：

对于获取的待合成曝光图像，选取其中一帧为参考图像，其他帧为待配准图像，将每一帧待合成曝光图像进行区域分割，对于每一帧待配准图像，对分割后的每个区域块计算其对应于参考图像的运动矢量，以频数最多的运动矢量作为帧运动配准的运动矢量，对该待配准图像进行帧运动配准；

对于帧运动配准后的待合成曝光图像重建其辐照图，对重建的辐照图进行分级得到各自的多门限图，计算两两待合成曝光图像多门限图的差值得到运动图像，将得到的运动图像进行或运算得到最终的运动图像，利用得到的最终运动图像提取每帧待合成曝光图像的运动区域，对运动区域计算信息熵，选择信息熵最大的一帧待合成曝光图像作为参考图像，其他的帧作为待配准图像，将参考图像的运动区域匹配到待配准图像的运动区域，进行物体运动配准；

对配准后的待合成曝光图像进行图像融合得到最终的输出宽动态图像。

由于图像中的伪影是由于图像中物体运动和相机抖动造成的，为了去除伪影，如果先进行物体运动配准，再进行帧运动配准容易造成帧配准过度，还需要进行回调，操作较为麻烦。本发明首先进行帧运动配准，然后再进行物体运动配准，无论运动物体的大小，都可以很好的去除相机抖动和物体运动造成的伪影。

进一步地，所述方法在获取待合成曝光图像时，还包括曝光选择步骤，所述曝光选择方法包括步骤：

对判断为宽动态场景的单帧图像的像素点按照像素值的大小顺序均分为至少两级；

选择其中的至少两级对应的像素点作为曝光对象，分别进行自动曝光，得到至少两帧待合成曝光图像。

本发明方法中，所述对分割后的每个区域块计算其对应于参考图像的运动矢量，包括步骤：

步骤1.1)、对分割的每个区域块分别求MTB二值图像；