一种基于高低曝光图像融合的HDR细节增强方法与流程

技术特征：
1.一种基于高低曝光图像融合的细节增强hdr方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获得原始的高低曝光的待融合图像；步骤2、对高低曝光的待融合图像进行改进的自适应引导滤波处理，得到引导滤波的输出图像序列；步骤3、比照原图，提取图像的细节因子；步骤4、通过线性融合生成多曝光图像的细节层；步骤5、通过曝光度、对比度、饱和度因子对多曝光图像进行衡量，构造对应图像的权值图；步骤6、通过递归滤波的方式处理权值图；步骤7、将处理后的权重图与对应高低曝光图像进行加权融合，生成多曝光图像的基本层；步骤8、将基本层和细节层进行线性融合，得到增强hdr融合图像。2.如权利要求1所述的基于高低曝光图像融合的细节增强hdr方法，其特征在于，所述步骤2具体表示为：g
k
(i,j)＝gf
r,ε
(g
k
,p
k
(i,j))，其中，p
k
(i,j)为高低曝光的待融合图像序列，g
k
代表引导图，gf
r,ε
(g
k
,p
k
(i,j))代表域导向滤波的处理，r为窗口半径，ε为正则化参数，g
k
(i,j)为引导滤波的输出图像序列。3.如权利要求1所述的基于高低曝光图像融合的细节增强hdr方法，其特征在于，所述步骤3具体表示为：c
k
(i,j)＝|p
k
(i,j)
‑
g
k
(i,j)|，其中，c
k
(i,j)为细节因子。4.如权利要求1所述的基于高低曝光图像融合的细节增强hdr方法，其特征在于，所述步骤4具体表示为：c
k
(x,y)＝c
klow
(x,y) c
khigh
(x,y)，其中，c
k
(x,y)代表细节层，c
klow
(x,y)和c
khigh
(x,y)分别为高低曝光图像通过改进域导向滤波获得的细节因子。5.如权利要求1所述的基于高低曝光图像融合的细节增强hdr方法，其特征在于，所述步骤5中的权值图为：w(x,y)＝s
k
*e
k
*h
k
，其中e
k
、h
k
和s
k
分别为曝光度、对比度、饱和度因子。6.如权利要求5所述的基于高低曝光图像融合的细节增强hdr方法，其特征在于，所述步骤5中的曝光度因子为：其中，σ为高斯标准差，t
low
和t
high
分别为欠曝光阈值和过曝光阈值，i(x,y)为图像灰度值，u为最佳曝光位置，所述最佳曝光位置u具体表示为：u＝0.5 β*[i
mean
‑
0.5]，其中，β为平均亮度影响系数，i
mean
为高低曝光图像的平均亮度均值。7.如权利要求5所述的基于高低曝光图像融合的细节增强hdr方法，其特征在于，所述步骤5中的对比度因子为：h
k
(i,j)＝h*i
k
(i,j)，其中，h为拉普拉斯矩阵，i
k
(i,j)为图像灰度值，所述拉普拉斯矩阵h具体表示为：
8.如权利要求5所述的基于高低曝光图像融合的细节增强hdr方法，其特征在于，所述步骤5中的饱和度因子为：其中，r(x,y)、g(x,y)和b(x,y)分别为图像rgb三个通道，为图像rgb三个通道的平均值，ε1为标准差。9.如权利要求1所述的基于高低曝光图像融合的细节增强hdr方法，其特征在于，所述步骤6和步骤7之间还包括对权值图进行归一化处理的步骤。10.如权利要求1所述的基于高低曝光图像融合的细节增强hdr方法，其特征在于，所述步骤8具体包括：在得到三通道基础层图像后，将其转换至hsl色彩空间，并对l通道进行细节因子注入，融合结构如下：f(i,j)＝b
k
(x,y) θc
k
(x,y)，其中，b
k
(x,y)为基本层，c
k
(x,y)为细节层，θ为注入细节的线性增强因子，f(i,j)为最终的融合图像。

技术总结
本发明公开了一种基于高低曝光图像融合的细节增强HDR方法，包括：获得原始的高低曝光的待融合图像；对高低曝光的待融合图像进行改进的自适应引导滤波处理，得到引导滤波的输出图像序列；比照原图，提取图像的细节因子；通过线性融合生成多曝光图像的细节层；通过曝光度、对比度、饱和度因子对多曝光图像进行衡量，构造对应图像的权值图；通过递归滤波的方式处理权值图；将处理后的权重图与对应高低曝光图像进行加权融合，生成多曝光图像的基本层；将基本层和细节层进行线性融合，得到增强HDR融合图像。本发明有效提取融合低曝光图像和高曝光图像的细节，实现对图像的细节增强，可以避免图像低曝光细节丢失和高曝光鬼影。免图像低曝光细节丢失和高曝光鬼影。免图像低曝光细节丢失和高曝光鬼影。


技术研发人员：张晋侨 姜晓栋
受保护的技术使用者：上海磐启微电子有限公司
技术研发日：2021.08.18
技术公布日：2021/11/8