[发明专利]HDR图像的生成方法及装置

说明书

本申请涉及一种HDR图像的生成方法及装置。方法包括：获取图像序列的第一运动区域和第二运动区域；根据第一比例与第一阈值之间的比较结果以及第二比例与第一阈值之间的比较结果，确定目标运动区域；根据第一权重值和第二权重值，得到第一HDR图像；根据第一权重之和与第二权重之和的比较结果，确定参照图像；利用参照图像对第一HDR图像进行亮度调节处理，得到调节后的第一HDR图像；基于连通区域，将调节后的第一HDR图像与参考图像或第一非参考图像进行融合处理，得到第二HDR图像。由此，可以检测目标场景中一定面积的运动区域，扩大了运动区域的范围，即可以允许场景中存在较大的运动区域，并去除了调节后的第一HDR图像的鬼影，得到没有鬼影的第二HDR图像。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及HDR图像的生成方法及装置。

背景技术

高动态范围(High-Dynamic Range，HDR)成像(HDR Image，HDRI)技术，在计算机图形学与电影摄影术中，是用来实现比普通数位图像技术更大曝光动态范围(即更大的明暗差别)的一组技术。HDR的目的是正确地表示真实世界中从太阳光直射到较暗的阴影这样大的范围亮度。相比普通数位图像，HDR可以提供更多的动态范围和图像细节，根据不同的曝光时间的低动态范围(Low-Dynamic Range，LDR)图像，利用每个曝光时间相对应最佳细节的LDR图像来合成最终HDR图像，能够更好的反映人真实环境中的视觉效果。

高动态范围成像最初只用于纯粹由计算机生成的图像。后来，人们开发出了一些从不同曝光范围照片中生成HDR的方法。随着手持相机的日渐流行以及智能手机变得易于使用，使得许多业余摄影师能够通过一些手机应用简单地生成高动态范围场景的照片。

国内外许多手机算法设计者都已经对HDR的技术进行了一些研究，包括谷歌(Google)、苹果、宏达国际电子股份有限公司(High Technology Computer Corporat ion，HTC)、诺基亚等手机厂商也都已经将他们的技术应用到实际去，在他们的相机应用中内置了HDR算法。比较传统的方法是由Paul Debevec在1997年提出的，该方法利用图像的曝光时间，获得相机的响应函数，然后利用响应函数，将图像从像素值反映射回场景辐照域，从而获得像素的辐照度(正比于场景的实际亮度值)，然后在辐照域上对多幅图像进行加权平均融合，最后进行色调映射从而得到最终的HDR。但是这些方法的效果往往依赖于对相机响应函数的求解，而响应函数对图像的噪声比较敏感，因此为了能够得到精确的响应函数，需要拍摄出多幅不同曝光时间的高质量图像，并采样各种实际亮度不同的点，导致操作会比较复杂。此外，随着相机的损耗，相机的响应函数可能会发生改变，需要定时进行标定，这就需要标准化用户的操作，如果用户不能很好的进行响应函数的标定，那么HDR合成的效果会大打折扣。因此如果采用这种相机响应函数标定的方法，会使得用户体验较差，此外，得到的图像质量可能也会下降，不适合用于手持相机应用。

还有一种方法是在图像域上进行融合，是由Mertens在2009年提出曝光融合(exposure fusion)方法，该方法是计算多张图像每个像素的饱和度、对比度和曝光程度(well-exposedness)，即描述物体显示效果是否良好，结合这三种系数，得出每张图的每个像素的权重，然后利用这个权重对多张图片进行加权，这个方法只需要输入图像即可，并不需要求解相机响应函数，也不需要进行最终的色调映射。不管是Debevec的方法还是Mertens的方法，都只能对静态的场景进行处理，如果场景中有物体在运动，则会造成鬼影。

现有技术中，为了实现对动态的场景进行处理，以多张LDR图像作为输入，首先对图像进行对齐，在红、绿、蓝(Red、Green、Blue，RGB)通道上和亮度通道上分别利用直方图匹配将所有非参考图像的色调都变得和参考图像相似，然后在亮度通道上将非参考图像与参考图像做差，得到场景的运动区域，如果运动区域比较大，会将该图片舍弃，接着将运动区域对应的参考图像像素贴到未舍弃的非参考图像上，再利用Mertens方法对进行过色调映射的图进行曝光融合。