[发明专利]夜景图像处理方法、装置、电子设备以及存储介质

权利要求书

1.一种夜景图像处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

采集多帧原始图像；其中，所述多帧原始图像中包括至少两帧相同曝光量的第一图像，以及包括曝光量低于所述第一图像的至少一帧第二图像；

根据所述至少两帧第一图像，生成用于多帧降噪以得到合成降噪图像的第一任务；

根据所述至少两帧第一图像中选取的目标图像以及所述至少一帧第二图像，生成用于确定高动态合成权重信息的第二任务，其中，所述目标图像为所述至少两帧第一图像中清晰度最高的图像；

同时将所述第一任务和所述第二任务分配至CPU、GPU和DSP中的不同处理器以并行执行所述第一任务和执行所述第二任务；所述执行所述第二任务，包括：对所述至少一帧第二图像和所述目标图像进行高动态合成，以确定在合成得到的图像中不同区域，所述至少一帧第二图像和所述目标图像所占的权重；将所述目标图像的权重作为所述合成降噪图像的权重；根据所述合成降噪图像的权重，以及所述至少一帧第二图像的权重，生成所述高动态合成权重信息；

根据所述第二任务确定的所述高动态合成权重信息，合成所述至少一帧第二图像和所述合成降噪图像，以得到高动态范围图像。

2.根据权利要求1所述的夜景图像处理方法，其特征在于，所述采集多帧原始图像，包括：

根据拍摄场景的亮度，确定基准曝光量；

根据所述基准曝光量和设定的基准感光度，确定基准曝光时长；

根据所述基准曝光时长和所述基准感光度，采集所述第一图像；

根据设定的曝光补偿等级，对所述基准曝光时长进行补偿，得到短于所述基准曝光时长的补偿曝光时长；

根据所述补偿曝光时长和所述基准感光度，采集所述第二图像。

3.根据权利要求2所述的夜景图像处理方法，其特征在于，所述根据所述第二任务确定的所述高动态合成权重信息，合成所述至少一帧第二图像和所述合成降噪图像之后，还包括：

采用神经网络模型，对所述高动态范围图像进行噪声特性识别；其中，所述神经网络模型，已学习得到感光度与噪声特性之间的映射关系；

根据识别出的噪声特性，对所述高动态范围图像降噪，以得到所述目标图像。

4.根据权利要求2所述的夜景图像处理方法，其特征在于，所述根据设定的曝光补偿等级，对所述基准曝光时长进行补偿，得到短于所述基准曝光时长的补偿曝光时长之后，还包括：

将所述补偿曝光时长与设定的时长下限比较；

若存在所述补偿曝光时长小于时长下限的第二图像，将所述补偿曝光时长增大至所述时长下限。

5.根据权利要求4所述的夜景图像处理方法，其特征在于，所述将所述补偿曝光时长增大至所述时长下限之后，还包括：

确定所述补偿曝光时长增大后与增大前的比值；

对补偿曝光时长不小于所述时长下限的其余各帧第二图像，根据所述比值，更新对应的补偿曝光时长或基准感光度；

对基准曝光时长不小于所述时长下限的各帧第一图像，根据所述比值，更新对应的基准曝光时长或基准感光度。