[发明专利]一种相机响应曲线生成方法

说明书

本发明的涉及一种相机响应曲线生成方法，其特征在于：保持相机的其他参数不变，只改变曝光时间，获得A张照片，Xmin为相机最小曝光时间，Xmax为相机最大曝光时间，根据照片曝光时间对照片进行快速排序方法非降次排序，第I张图片的曝光时间为S(I)，其中S(I)的值大于并且小于；I=1,2,…A，其中A的值可以取{3,4,5,6}任意一数；其针对静止场景，通过使用一组曝光度不同的图像并自动选取若干个点的方法，来生成相机响应曲线，具有高效、快速、精准等优点，合成高动态范围图像，光照响应曲线的恢复是关键。

技术领域

本发明涉及一种相机响应曲线生成方法，属于数字图像处理技术领域。

背景技术

高动态范围图像(high dynamic range image)是一种可以表示实际场景中亮度大范围变化的图像类型，相比普通的图像，可以提供更大的动态范围和更多的图像细节。现实场景中的亮度动态范围一般为，通常人眼在对环境进行观察时，可以察觉到亮度为的星光，也能感受到亮度为的阳光，且人眼在很暗或很亮的情况下都能察觉到现实场景中的各种细节。然而，目前大多数图像的每个颜色通道的深度都是用8位来存储的，但是在一些对质量要求苛刻和精密的传感器领域中，对更高深度的需求正在快速增长。如在数字媒体领域，因为缺乏理想的对比度和亮度范围，通常要使用高动态范围图像，特别是在那些虚拟与真实的素材进行无缝融合的时候。

基于图像的光照，其核心技术是记录真实场景光照信息载体（高动态范围图像）的获取。目前，已经有很多方法合成高动态图像的方法，如Debevec与Malik算法、Nayar算法，以及它们的各种改算法。对于全景高动态范围图像，主要有Debevec等人提出的“lightprobe”(光探测器)，光探测器实际上就是一个固定在杆子上的镜面球体，把这个球放置在想要记录照明和反射信息的点，然后用普通相机来拍摄一系列的照片，生成高动态范围图像。另外一种方式是拍摄多幅从不同方向观看的图像照片，然后使用图像拼合技术把它们结合起来，每次拍摄较大覆盖区域的一个好办法是使用鱼眼镜头，可以使用最少两幅图像来覆盖全部区域，由此来生成高动态范围图像。但是这两种方法存在操作或算法复杂的缺点。还有一种方式是直接通过相机获取高动态范围图像，但是该方法只能采用相机本身提供的固定方法，相机快门的设置数量固定或者无法直接显示。

目前主要的两种计算相机响应曲线方法：

第一种方法：在计算相机响应曲线的时，不进行选点操作，而是将图片中的所有像素点都用于进行相机响应曲线的计算。对于选取的曝光度不同的图片，假设该组图片中每张图片的大小均为1024x768，即每张图中有1024x768个像素点。由于所有的像素点都用于计算，因此增加了算法的计算复杂度，导致所需的计算时间比较长。

第二种方法(文献l(High Dynamic Range Imaging,E.Reinhard,G.Ward,S.Pattanaik and

P.Debevec,Morgan Kaufmann Publishers,2005)中在第4.6.1章中提出)具体的实现方法如下所述:

、把所获得的曝光度不同的图片按照亮度从亮到暗的顺序进行排列。

②、初始化小块列表,即从上述图像序列中的某一张图像中随机选取足够多的大小合适的小块,并将这些小块存储于该小块列表中。

③、对小块列表进行筛选，筛选过程如下:

l)、在所述小块中随机选取一个像素点，如果该被选取的像素点的灰度值比所述小块所在图像之前的几张图像中对应处的像素点的灰度值大，则把该小块从小块列表中删除；否则，保留该小块。

2)、计算该小块的灰度值的方差或标准差,如果该小块的灰度值的方差或标准差超过预先设定的阈值,则把该小块从小块列表中删除;否则,保留该小块。

④、重复③,直到对小块列表中所有的小块均完成上述的检测。