[发明专利]基于多曝光车载图像的HDR图像融合方法

权利要求书

1.基于多曝光车载图像的HDR图像融合方法，其特征在于，包含以下步骤：

步骤1)，采用第一相机、第二相机、第三相机等距间隔设置在同一直线上作为车载摄像头，第一相机、第二相机、第三相机分别以-1EV、0EV、+1EV的曝光模式进行拍摄，获得三张原始图像；

步骤2)，对于第一至第三相机中的每一个相机，依次采用张正友标定法得到其内外参数，并根据其内外参数使用Bouguet立体校正算法对其拍摄原始图像序列进行校正，得到对应的第一校正图像、第二校正图像、第三校正图像；

步骤3)，采用HAD-Census算法求出第一校正图像相对第二校正图像各像素匹配点的视差，获得第一视差图，即第一校正图像相对第二校正图像的视差图；

采用HAD-Census算法求出第三校正图像相对第二校正图像各像素匹配点的视差，获得第二视差图，即第三校正图像相对第二校正图像的视差图；

步骤4)，以局部对比度、适当曝光度、色彩饱和度建立质量权重因子，构造权重图：

步骤5)，输入经立体校正后的图像序列以及立体匹配后的视差图，进行拉普拉斯分解，消除视差信息，得到拉普拉斯融合金字塔；

步骤6)，输入第一校正图像、第二校正图像、第三校正图像、第一视差图、第二视差图进行拉普拉斯分解，对第一校正图像、第二校正图像、第三校正图像消除第一视差图、第二视差图中的视差信息并加权融合，得到一个融合的拉普拉斯金字塔；

步骤7)，对质量评价因子权重图进行高斯分解，得到权重图的高斯金字塔；

步骤8)，根据融合的拉普拉斯金字塔和权重图的高斯金字塔进行分级视差消除并融合，得到多曝光HDR融合图像。

2.根据权利要求1所述的基于多曝光车载图像的HDR图像融合方法，其特征在于，所述步骤4)的具体步骤如下：

所述局部对比度的计算公式如下：

C_n(j,k)＝I_n(j,k)·L(j,k)

式中，C_n(j,k)为第n个图像的局部对比度，·为卷积操作；I_n(j,k)为第n个图像的灰度图像；L(j,k)代表拉普拉斯滤波算子，为拉普拉斯算子计算公式，L|| ||表示采取拉普拉斯滤波模板L对拉普拉斯算子进行滤波，或j、k分别为图像像素的横、纵坐标，f为输入的图像；

所述适当曝光度计算方法如下：

式中，E_n(j,k)为第n个图像的适当曝光度，分别是第n个图像的红、绿、蓝三通道的灰度，σ为高斯方程标准差；

所述色彩饱和度的计算公式如下：

式中，S_n(j,k)为第n个图像色彩饱和度，为三通道像素强度平均值；R_n、G_n、B_n分别为第n个图像的红、绿、蓝三通道的色彩饱和度，R_s、G_s、B_s分别为第s个图像的红、绿、蓝三通道的像素强度；

局部对比度、适当曝光度、色彩饱和度相乘组合得到多曝光图像的权重图，权重图W_n(j,k)计算方法为：

式中，ω_c、ω_s、ω_E分别代表局部对比度、色彩饱和度、适当曝光度的权重值，用以控制评价因子在权重图中所占比重，最终的权重图W_n(j,k)将用于多曝光图像融合过程。