[发明专利]图像处理方法、装置、介质和设备

说明书

本发明公开了一种图像处理方法、装置、介质和设备，用以对多张图像进行图像融合，从而生成清晰成像的合并图像。该图像处理方法包括：获取关于同一场景的包围曝光图像集合，计算每张包围曝光图像的各个像素点的梯度向量方向；针对N张包围曝光图像中的第k张包围曝光图像的第L像素点，执行如下处理：根据除了第k张包围曝光图像之外的N‑1张包围曝光图像的第L像素点的梯度向量方向，和所述第k张包围曝光图像的第L像素点的梯度向量方向，计算第L像素点的梯度方向差，得到N‑1个第L像素点的梯度方向差；并确定第k张包围曝光图像的第L像素点的类型；根据各张包围曝光图像的各个像素点的类型进行图像融合，融合后的图像不包括运动类型的像素点。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、介质和设备。

背景技术

目前，照相及显示器材的动态范围远低于真实场景的动态范围，在高动态范围场景中，用数字照相机拍摄出来的照片往往曝光不足或者过度曝光，为此需要通过对一组包围曝光图像进行图像融合处理，以得到一幅高动态范围的图像。考虑到现实拍摄的场景大多为动态场景，例如，在拍摄多张包围曝光图像时，拍摄间隔可能会有新的移动物体出现在场景中，再比如，场景中的树叶也会由于风发生位移。而现有的多曝光图像融合算法大都仅针对静态场景下的图像融合，在高动态范围图像融合过程中，因为曝光帧图像之间存在时间差，在一些风景图像中，会存在移动物体有鬼影，影响图像质量。

因此，如何针对动态场景下的图像融合成为业界亟需解决的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种图像处理方法、装置、介质和设备，用以在图像融合过程中去除图像中的杂乱部分，提高融合图像的质量。

第一方面，本发明提供一种图像处理方法，该方法包括：

获取关于同一场景的包围曝光图像集合，所述包围曝光图像集合包括N张包围曝光图像，N张包围曝光图像中的任意一张包围曝光图像均包括M个像素点，N和M为正整数；

计算每张包围曝光图像的各个像素点的梯度向量方向；

针对N张包围曝光图像中的第k张包围曝光图像的第L像素点，所述第k张包围曝光图像为任意一张包围曝光图像，所述第L像素点为M个像素点中的任意一个，执行如下处理：根据除了第k张包围曝光图像之外的N-1张包围曝光图像的第L像素点的梯度向量方向，和所述第k张包围曝光图像的第L像素点的梯度向量方向，计算第L像素点的梯度方向差，得到N-1个第L像素点的梯度方向差；根据N-1个第L像素点的梯度方向差，确定第k张包围曝光图像的第L像素点的类型，k和L为正整数；

根据按照上述方法计算得到的各张包围曝光图像的各个像素点的类型，对N张包围曝光图像进行图像融合，其中，融合后的图像不包括运动类型的像素点。

本发明提供的图像处理方法的有益效果在于：上述方法中利用像素点的梯度向量方向和梯度方向差，来计算各个像素点的类型，这样有助于区分图像中运动类型的像素点和非运动类型的像素点，继而区分出来移动目标和图像背景，从而按照需要在图像融合过程中，将处于运动类型的像素点移除，以获得较为清晰的图像。

在一种可能的实施方式中，根据N-1个第L像素点的梯度方向差，确定第k张包围曝光图像的第L像素点的类型，包括：

根据N-1个第L像素点的梯度方向差，计算第k张包围曝光图像的第L像素点的类别分值，其中，第L像素点的梯度方向差的值越大，第L像素点的梯度方向变化越强烈，第L像素点的类别分值越大，

当所述类别分值大于设定阈值，则确定第k张包围曝光图像的第L像素点的类型为运动类型；

当所述类别分值小于或等于所述设定阈值，则确定第k张包围曝光图像的第L像素点的类型为非运动类型。