專利名稱：基于子帶結(jié)構(gòu)的多曝光圖像融合方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種圖像融合方法，特別涉及一種基于子帶結(jié)構(gòu)的多曝光圖像融合方 法，屬于數(shù)字圖像處理領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
多曝光圖像融合是指將一組關(guān)于同一場(chǎng)景的曝光程度不同的圖像序列融合成為 一幅高質(zhì)量的復(fù)合圖像。數(shù)字照相機(jī)的動(dòng)態(tài)范圍(圖像中像素最大亮度與最小亮度的比 值)有限，要比真實(shí)世界的動(dòng)態(tài)范圍(100000000 1)低。在高動(dòng)態(tài)范圍場(chǎng)景中，用數(shù)字照 相機(jī)拍攝出來(lái)的照片往往曝光不足或者過(guò)度曝光。多曝光圖像融合是針對(duì)這一問(wèn)題所設(shè)計(jì) 的技術(shù)，利用這一技術(shù)可以生成高動(dòng)態(tài)范圍圖像。多曝光圖像融合技術(shù)與傳統(tǒng)的圖像融合 技術(shù)的原則一致，因此，與傳統(tǒng)圖像融合一樣，可以使用很多種現(xiàn)有的方法，如基于梯度的 融合技術(shù)，多源融合技術(shù)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合技術(shù)等。多曝光圖像融合與一般的圖像融合 區(qū)別之處在于，它的對(duì)象是多幅同一場(chǎng)景的不同曝光程度的圖像，而不是多傳感器圖像或 是多光譜圖像。圖像融合技術(shù)一般可分為三個(gè)級(jí)別像素級(jí)，特征級(jí)，決策級(jí)。特征級(jí)的方法根據(jù) 圖像的多種特征(區(qū)域或邊緣)進(jìn)行融合，因此，它對(duì)于修正錯(cuò)誤標(biāo)定及降噪具有魯棒性。 決策級(jí)的方法直接對(duì)圖像的相關(guān)描述進(jìn)行融合。像素級(jí)的方法直接對(duì)圖像的像素值進(jìn)行操 作，由于其能夠有效地保留信息的特性，可以得到高質(zhì)量的融合結(jié)果，因此被廣泛使用。目前，圖像融合技術(shù)大都僅局限于多傳感器或多光譜的圖像融合，而針對(duì)多曝光 輸入圖像序列的融合技術(shù)卻為數(shù)不多?，F(xiàn)有的處理多曝光輸入圖像序列的技術(shù)，一般不能 完整地保留圖像中的細(xì)節(jié)，如結(jié)果圖中紋理或?qū)Ρ榷刃畔⒌膩G失，以及會(huì)出現(xiàn)相比于原圖 過(guò)亮或過(guò)暗的情況。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，提供一種基于子帶結(jié)構(gòu)的多曝光圖 像融合方法，能夠提高融合后的圖像質(zhì)量，保留圖像細(xì)節(jié)及增強(qiáng)對(duì)比度。本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)思想在于用QMF濾波器組作為分析濾波器組將輸入圖像分解成一 組子帶圖像，并用權(quán)值圖修飾子帶圖像，然后基于這樣的子帶圖像進(jìn)行融合得到融合后的 子帶圖像，用增益控制圖對(duì)新的子帶圖像進(jìn)行修飾，最后用結(jié)構(gòu)與分析濾波器組對(duì)稱的綜 合濾波器組處理上述子帶圖像，并通過(guò)重構(gòu)過(guò)程得到融合后的結(jié)果圖。本發(fā)明提供了一種基于子帶結(jié)構(gòu)的多曝光圖像融合方法，包括以下步驟(1)輸入一組關(guān)于同一場(chǎng)景的曝光程度不同的圖像序列IN(x，y)，N為輸入圖像個(gè) 數(shù)；(2)用一組奇數(shù)長(zhǎng)度的正交鏡像濾波器(QMF，Quadrature Mirror Filter)作為 分析濾波器組，將圖像序列中的每幅圖像MX，y)，i = 1，...，N分別分解成為一組子帶圖 像，則每一幅圖像均有3n+l幅子帶圖像；第i幅圖像的3n+l幅子帶圖像，表示為BiJx, y)，Bi,2 (X，y)，...，Bij3n+1 (χ，y)，形成QMF金字塔，其中η為金字塔的級(jí)數(shù)；(3)計(jì)算權(quán)值圖Wk(x, y)，k = 1，· · ·，N，計(jì)算方法為，
權(quán)利要求
1. 一種基于子帶結(jié)構(gòu)的多曝光圖像融合方法，其特征在于，包括以下步驟(1)輸入一組關(guān)于同一場(chǎng)景的曝光程度不同的圖像序列IN(x，y)，N為輸入圖像個(gè)數(shù)；(2)用一組奇數(shù)長(zhǎng)度的正交鏡像濾波器即QMF，作為分析濾波器組，將圖像序列中的每 幅圖像Ii (X，y)，i = 1，...，N分別分解成為一組子帶圖像，則每一幅圖像均有3n+l幅子 帶圖像；第i幅圖像的3n+l幅子帶圖像，表示為Biil (X，y)，Bi,2 (x, y)，...，Bii3ntl (x, y)，形 成QMF金字塔，其中η為金字塔的級(jí)數(shù)；(3)計(jì)算權(quán)值

圖1(1，7)，1^=1，...，N，計(jì)算方法為，Wk (x, y) = Ck (χ, y) X Sk (χ, y) XEk(χ, y)其中，Ck(x，y)為對(duì)比度度量，它可以使得圖像中的重要元素，如邊界和紋理信息，得到 較高的權(quán)值；Sk(x，y)為飽和度度量，它可以令圖像的顏色看起來(lái)更加生動(dòng)；Ek(x，y)為曝光 度度量，用來(lái)限定圖像中每個(gè)像素的曝光程度；然后將N幅權(quán)值圖分別進(jìn)行歸一化及平滑處理，~ψ (χ 1；)Wk (X，力=^Nkwi 、 (σ)，其中g(shù) ( O )是高斯核函數(shù)；(4)將步驟(3)得到的歸一化及平滑處理后的權(quán)值圖作用于各子帶圖像，并將對(duì)應(yīng)的 子帶進(jìn)行融合，得到3n+l幅融合后的子帶圖像巧(叉，少)盡,'(x，少)， =ι …，3"+工；眾=1，…，^ ；k=\ ‘(5)計(jì)算每個(gè)子帶圖像的增益控制圖Gas(X，y)，計(jì)算方法為，Z,=l”..’3n+l"^,(X,^)、(y-l)δ = aδΣ(υ、(0,少))Mr* McAag(X，y) =Σ i =!,...,3η+Λy) Ai (X，y) = g(0 )*|Fi(x，y)其中，ε是一個(gè)小于0.01的非零常量；參數(shù)γ是權(quán)值因子，在0到1之間取值；α是 與空間頻率相關(guān)的常量，在0. 1到1之間取值；g( ο )是高斯核函數(shù)；δ是增益控制的活躍 度級(jí)別；每幅輸入圖像的大小均為MjM。A (χ, y)是步驟(4)中得到的融合后的子帶圖像； 然后，將這些增益控制圖按照以下公式作用于步驟的結(jié)果 F' i(x, y) = IiiiGag(χ, y) XFi (χ, y), i = 1, . . . , 3η+1 ； Hii = max (1-(level_here-l) 15,0. 6)； level_here = floor ((i~l)/3)+1 ；(6)使用綜合濾波器組，即對(duì)步驟(2)用到的正交鏡像濾波器組取反而得到的濾波器 組，對(duì)步驟(5)獲得的圖像進(jìn)行重構(gòu)，得到最終的融合結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于子帶結(jié)構(gòu)的多曝光圖像融合方法，其特征在于步 驟O)中η的值為4。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種基于子帶結(jié)構(gòu)的多曝光圖像融合方法，其特征在于步驟(3)中所述0^，一、^^，一、&0^，7)的計(jì)算方法分別為 Ck(X，y)為對(duì)輸入圖像的灰度圖像進(jìn)行拉普拉斯濾波，然后對(duì)濾波結(jié)果取絕對(duì)值從而 得到 Ck(x，y)；Sk(x, y)為對(duì)輸入圖像的R、G、B三個(gè)通道的像素值進(jìn)行操作，具體為 mu = (R+G+B)/3 ；Sk (X，y) = sqrt (((R-mu) · "2+(G-mu). "2+(B-mu). "2)/3)；Ek (χ, y)為對(duì)輸入圖像的R、G、B三個(gè)通道的值分別實(shí)施高斯函數(shù)，具體為Rout = exp (-0. 5*(R-0. 5). "2/sig. "2)；Gout = exp (-0. 5*(G-0. 5). "2/sig. "2)；Bout = exp (-0. 5*(Β-0· 5). "2/sig. "2)；其中，sig取值為0.2 ；最后，將計(jì)算出的R。ut，Gout, B。ut相乘得到最終的&0^，y)，具體 為:Ek(x，y) = Rout.氺Gout.氺Bout。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于子帶結(jié)構(gòu)的多曝光圖像融合方法，包括以下步驟先用QMF濾波器組作為分析濾波器組將輸入圖像分解成一組子帶圖像，并用權(quán)值圖修飾子帶圖像，然后基于這樣的子帶圖像進(jìn)行融合得到融合后的子帶圖像，用增益控制圖對(duì)新的子帶圖像進(jìn)行修飾，最后用結(jié)構(gòu)與分析濾波器組對(duì)稱的綜合濾波器組處理上述子帶圖像，并通過(guò)重構(gòu)過(guò)程得到融合后的結(jié)果圖。本方法能夠自動(dòng)完成，無(wú)需人工干預(yù)。本方法能夠保留輸入圖像的細(xì)節(jié)并且增強(qiáng)對(duì)比度，得到的結(jié)果圖像更接近人眼直接觀察到的真實(shí)世界場(chǎng)景。
文檔編號(hào)G06T5/50GK102063712SQ201010531828
公開(kāi)日2011年5月18日 申請(qǐng)日期2010年11月4日 優(yōu)先權(quán)日2010年11月4日
發(fā)明者沈建冰, 趙穎 申請(qǐng)人:北京理工大學(xué)