[发明专利]一种光晕去除的多曝光图像融合方法

权利要求书

1.一种光晕去除的多曝光图像融合方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一：选取不同场景的清晰图像共N_clear幅，选取的清晰图像包括室内场景的清晰图像和室外场景的清晰图像；然后获取每幅清晰图像的亮度图像；接着获取每幅清晰图像的亮度图像的梯度幅值图像；其中，清晰图像为RGB格式，N_clear≥2，室内场景的清晰图像的幅数与室外场景的清晰图像的幅数相同；

步骤二：通过滑动窗口技术将每幅清晰图像的亮度图像的梯度幅值图像划分成N_block个部分重叠的尺寸大小为B_lock×B_lock的图像块；然后将每幅清晰图像的亮度图像的梯度幅值图像中的每个图像块中的所有像素点的像素值按序排列构成该图像块对应的幅值列向量；接着将每幅清晰图像的亮度图像的梯度幅值图像中的所有图像块对应的幅值列向量构成该幅清晰图像的亮度图像的梯度幅值图像对应的幅值矩阵；再将所有清晰图像的亮度图像的梯度幅值图像对应的幅值矩阵构成总幅值矩阵，记为S_clear；其中，滑动窗口的窗口大小为B_lock×B_lock、滑动步长为1个像素点，N_block＝(W-B_lock+1)×(H-B_lock+1)，W表示清晰图像的宽度，H表示清晰图像的高度，B_lock＝2n+1，n为正整数，1≤n≤5，幅值列向量的维数为(B_lock×B_lock)×1，幅值矩阵的维数为(B_lock×B_lock)×N_block，S_clear的维数为(B_lock×B_lock)×(N_block×N_clear)；

步骤三：采用K-SVD算法对S_clear进行处理，得到最优的过饱和字典，记为D_best；其中，D_best的维数为(B_lock×B_lock)×K，K表示D_best中的原子的总个数；

步骤四：选取待融合的同一场景而曝光程度不同的N_ex幅曝光图像，所有曝光图像中各自含有场景中的在不同曝光条件下所能呈现出来的纹理细节，将第n_ex幅曝光图像记为然后扩展每幅曝光图像的尺寸大小，将扩展后的图像作为待处理图像，每幅待处理图像的宽度为W'+2n且高度为H'+2n；接着获取每幅曝光图像的亮度图像和每幅待处理图像的亮度图像，将的亮度图像记为再获取每幅待处理图像的亮度图像的梯度幅值图像；其中，曝光图像为RGB格式，N_ex≥3，n_ex为正整数，1≤n_ex≤N_ex，W'表示曝光图像的宽度，H'表示曝光图像的高度；

步骤五：通过滑动窗口技术将每幅待处理图像的亮度图像的梯度幅值图像划分成N'_block个部分重叠的尺寸大小为B_lock×B_lock的图像块；然后将每幅待处理图像的亮度图像的梯度幅值图像中的每个图像块中的所有像素点的像素值按序排列构成该图像块对应的幅值列向量；接着将每幅待处理图像的亮度图像的梯度幅值图像中的所有图像块对应的幅值列向量构成该幅待处理图像的亮度图像的梯度幅值图像对应的幅值矩阵，将第n_ex幅待处理图像的亮度图像的梯度幅值图像对应的幅值矩阵记为其中，滑动窗口的窗口大小为B_lock×B_lock、滑动步长为1个像素点，N'_block＝W'×H'，幅值列向量的维数为(B_lock×B_lock)×1，的维数为(B_lock×B_lock)×N'_block；

步骤六：计算每幅待处理图像的亮度图像的梯度幅值图像对应的幅值矩阵的稀疏系数矩阵，将的稀疏系数矩阵记为然后计算每幅曝光图像的亮度图像的局部梯度稀疏复杂度映射图，将的局部梯度稀疏复杂度映射图记为将中坐标位置为(x_ex,y_ex)的像素点的像素值记为设中坐标位置为(x_ex,y_ex)的像素点为中的第i'个像素点，且第n_ex幅待处理图像的亮度图像的梯度幅值图像中的第i'个图像块的中心像素点与中的第i'个像素点对应，则有其中，的维数为K×N'_block，1≤x_ex≤W'，1≤y_ex≤H'，i'为正整数，1≤i'≤N'_block，符号“|| ||₁”为l₁范数求取符号，a_i'表示的第i'列的所有元素构成的向量，亦表示中的第i'个幅值列向量的稀疏系数向量；

步骤七：对每幅曝光图像的亮度图像进行归一化处理，得到每幅曝光图像的亮度图像的归一化图像，将的归一化图像记为然后计算每幅曝光图像的亮度图像的曝光质量映射图，将的曝光质量映射图记为将中坐标位置为(x_ex,y_ex)的像素点的像素值记为其中，表示曝光质量好，表示曝光质量差，α表示曝光质量阈值，α∈[0,1]，表示中坐标位置为(x_ex,y_ex)的像素点的像素值；

步骤八：计算每幅曝光图像的亮度图像的初步融合权值图像，将的初步融合权值图像记为将中坐标位置为(x_ex,y_ex)的像素点的像素值记为然后对每幅曝光图像的亮度图像的初步融合权值图像进行归一化处理，得到每幅曝光图像的亮度图像的初步融合权值图像的归一化图像，将的归一化图像记为将中坐标位置为(x_ex,y_ex)的像素点的像素值记为接着通过递归滤波技术对每幅曝光图像的亮度图像的初步融合权值图像的归一化图像进行优化处理，得到每幅曝光图像的亮度图像的初步融合权值图像的归一化图像的优化图像，将的优化图像记为将中坐标位置为(x_ex,y_ex)的像素点的像素值记为再对每幅曝光图像的亮度图像的初步融合权值图像的归一化图像的优化图像进行归一化处理，得到每幅曝光图像的亮度图像的初步融合权值图像的归一化图像的优化图像的归一化图像，将的归一化图像记为将中坐标位置为(x_ex,y_ex)的像素点的像素值记为其中，τ是一个很小的正数，F_c(x_ex,y_ex)为引入的中间变量，e表示自然基数，sigma_s表示递归滤波的标准差，sigma_r表示递归滤波的标准偏差范围，表示中坐标位置为(x_ex,y_ex)的像素点的像素值，若1≤y_ex+1≤H'则表示中坐标位置为(x_ex,y_ex+1)的像素点的像素值，若y_ex+1＞H'则令表示中坐标位置为(x_ex,H')的像素点的像素值，若1≤y_ex+1≤H'则表示中坐标位置为(x_ex,y_ex+1)的像素点的像素值，若y_ex+1＞H'则令表示中坐标位置为(x_ex,H')的像素点的像素值，F_b(x_ex,y_ex)为引入的中间变量，若1≤y_ex-1≤H'则表示中坐标位置为(x_ex,y_ex-1)的像素点的像素值，若y_ex-1＜1则令表示中坐标位置为(x_ex,1)的像素点的像素值，F_a(x_ex,y_ex)为引入的中间变量，若1≤x_ex+1≤W'则表示中坐标位置为(x_ex+1,y_ex)的像素点的像素值，若x_ex+1＞W'则令表示中坐标位置为(W',y_ex)的像素点的像素值，若1≤x_ex+1≤W'则表示中坐标位置为(x_ex+1,y_ex)的像素点的像素值，若x_ex+1＞W'则令表示中坐标位置为(W',y_ex)的像素点的像素值，若1≤x_ex-1≤W'则表示中坐标位置为(x_ex-1,y_ex)的像素点的像素值，若x_ex-1＜1则令表示中坐标位置为(1,y_ex)的像素点的像素值；

步骤九：计算所有曝光图像的最终融合图像，记为I_F，将I_F的第m个通道中坐标位置为(x_ex,y_ex)的像素点的像素值记为I_F(x_ex,y_ex,m)，其中，I_F为RGB格式，m＝1,2,3，m＝1时表示R通道，m＝2时表示G通道，m＝3时表示B通道，表示的第m个通道中坐标位置为(x_ex,y_ex)的像素点的像素值。

2.根据权利要求1所述的一种光晕去除的多曝光图像融合方法，其特征在于所述的步骤三中，D_best的获取过程为：令D表示过饱和字典；然后赋予D初始值；再计算公式满足条件||a_i||₁＜th,i∈[1,N_block×N_clear]和||d_j||₂＝1,j∈[1,K]，得到在误差允许范围内D的最优值，并作为最优的过饱和字典D_best；其中，D的维数为(B_lock×B_lock)×K，min()为取最小值函数，符号“|| ||₂”为l₂范数求取符号，符号“|| ||₁”为l₁范数求取符号，A_clear表示S_clear的稀疏系数矩阵，A_clear的维数为K×(N_block×N_clear)，a_i表示A_clear的第i列的所有元素构成的列向量，亦表示S_clear中的第i个幅值列向量的稀疏系数向量，1≤i≤N_block×N_clear，th表示设定的误差上限，0＜th＜0.1，d_j表示D的第j列的所有元素构成的列向量，1≤j≤K。