[发明专利]应用于多比特量子图像传感器的高动态范围图像还原方法

说明书

本发明涉及多比特量子图像传感器，为提出一种基于二分法最佳阈值更新方案实现多比特量子图像传感器图像还原方法。该方法能有效地提高多比特量子图像传感器对于高动态范围图像的重建效果。为此，本发明采取的技术方案是，应用于多比特量子图像传感器的高动态范围图像还原方法，利用多个阈值，在全局阈值的情况下进行多个阈值的调整，使其上下限与输入数据的上下限对应，使有限个数的阈值准确地覆盖输入数据，从而使无法量化的部分得以分辨。本发明主要应用于多比特量子图像传感器设计制造场合。

技术领域

本发明涉及多比特量子图像传感器，特别涉及一种基于二分法阈值更新方案实现单光子高动态范围成像的多比特量子图像传感器图像还原方法。具体涉及实现高动态范围图像还原的多比特量子图像传感器。

背景技术

量子图像传感器具有单光子计数、空间过采样、时间过采样三大特征。这些特征使其具有超低的读出噪声、超大的动态范围、超高的图像分辨率以及超快的帧频，量子图像传感器的实现将会极大提升许多特殊环境下的图像获取质量，例如微弱光环境成像、高速运动物体捕获、高对比度成像等，具有广阔的应用前景。

量子图像传感器分为单比特量子图像传感器和多比特量子图像传感器两类，其工作原理如下：每个单光子探测器像素能够检测单个光子以产生指示光子计数，是高于还是低于特定阈值q的二元响应，从而输出二进制数。对于单比特量子图像传感器，如果光子计数高于q，则传感器输出“1”；如果光子计数低于q，则传感器输出“0”。多比特量子图像传感器由于具有多个阈值，其输出不是仅有一位的二进制数，而是多位的二进制数，对于一个k位的多比特量子图像传感器，其输出范围为0～2^k-1。由于量子图像传感器的时间空间过采样特性，会产生大量的比特流，所以需要解码以还原图片，如图1所示。

目前大多算法均通过假设固定阈值来获取比特流，进而重建图像。然而，实际情况中，常常存在动态范围较大的场景，固定阈值就表现出明显的局限性。例如：对于较暗图像，需要一个小的阈值来确保并非所有输出都是0；同样，对于较亮图像，阈值也应该适当大，使得不是所有输出都是饱和状态，因此最佳阈值应该与光强度相匹配，来实现高动态范围图像的还原。而目前已有的动态阈值算法要求每一个像素匹配一个阈值，计算量和计算时间均较大，难以应用实现。

发明内容

为克服现有技术的不足，本发明旨在提出一种基于二分法最佳阈值更新方案实现多比特量子图像传感器图像还原方法。该方法能有效地提高多比特量子图像传感器对于高动态范围图像的重建效果。为此，本发明采取的技术方案是，应用于多比特量子图像传感器的高动态范围图像还原方法，利用多个阈值，在全局阈值的情况下进行多个阈值的调整，使其上下限与输入数据的上下限对应，使有限个数的阈值准确地覆盖输入数据，从而使无法量化的部分得以分辨。

具体步骤如下：

定义多比特量子图像传感器的位数为k，空间过采样因子M,时间过采样因子T，L＝M*T,等效满阱容量为L*2^k-1，阈值步长为σ，对应的量化结果为对于一组输入，其最大值最小值是唯一的，则对应的量化结果在S₁与中存在最佳值C₁和以最大最小阈值的量化结果是否达到最佳值为判断依据，通过二分法快速更新阈值，实现阈值准确地覆盖输入数据。

在更新最大最小阈值的同时，也对其周围的阈值进行调整，调整的大小由两端向中间逐个递减，直到为0，以此保证整体阈值的线性度，在最大最小阈值确定后，整体阈值也得以确定。图像恢复过程通过基于最大似然估计非迭代算法进行性，最终重建结果

详细步骤如下：

定义量化结果误差为e＝0.01*L*2^k-1，

最小量化结果最佳值为C₁＝L/2,

最大量化结果最佳值为