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    重庆时时彩彩票站: 一种图像优化方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201610889485.3

    申请日:

    2016.10.12

    公开号:

    CN106570849A

    公开日:

    2017.04.19

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06T 5/50申请日:20161012|||公开
    IPC分类号: G06T5/50; G06T7/11(2017.01)I 主分类号: G06T5/50
    申请人: 成都西纬科技有限公司
    发明人: 王涛
    地址: 610000 四川省成都市高新区天华二路219号12栋3层
    优先权:
    专利代理机构: 成都金英专利代理事务所(普通合伙) 51218 代理人: 袁英
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201610889485.3

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.05.17|||2017.04.19

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种图像优化方法,该方法需要一个可以实时拍照和更新曝光参数的摄像设备。通过迭代曝光参数,拍摄出对应场景下最适合用来合成HDR图像的几张图像,进而得到较好的HDR图像。通过对正常曝光图像区域分割和曝光参数迭代,可以进行ev参数的自适应,进而得到理论上亮度细节信息最好的高亮,偏亮,偏暗和暗图像,进而使得最后的HDR融合图像质量更好。

    权利要求书

    1.一种图像优化方法,该方法适用于采用能够实时拍照和更新曝光参数的摄像设备拍
    摄的图像,其特征在于:它包括如下步骤:
    S1:使用摄像设备在正常曝光参数下,拍摄出一张图像;
    S2:将图像变成黑白图像,采用区域分割算法将图像分割成m个区域块,并计算每个分
    割区域块的平均亮度;
    S3:根据不同的亮度区间将整个图像分成n个亮度区间段;
    S4:将分割区域块平均亮度属于同一个亮度区间段的区域进行区域合并,最终形成n个
    区域块;
    S5:计算任意一个区域块当前图像细节量,通过曝光参数迭代,拍摄保存当前区域细节
    最好时候的图像;
    S6:依次得到其他n-1块区域细节量最好时候的图像;
    S7:通过HDRI融合算法,将这n张图像融合成HDR图像;
    其中m、n为正整数,且m≥n。
    2.根据权利要求1所述的一种图像优化方法,其特征在于:所述的区域分割算法实现流
    程为:
    S21:计算图像每个像素和它8临近像素的相似度E,设置相似度合并阀值T;
    S22:将所有的相似度按照从小到大排列(E0...En);
    S23:从E0开始选择,遍历E1到En,将相似度高于T的E合并到区域集合Z0中,并将E从排
    列中删除;
    S24:从排列中继续选择下一个E,进行相似度合并,知道排列中所有E都合并完毕,得到
    区域集合Z;
    S25:重新将原图像归一化,根据像素亮度分为n档;
    S26:将分割区域Z,根据亮度分档,进行同一个亮度区域合并,最终得到n个分割区域。
    3.根据权利要求1所述的一种图像优化方法,其特征在于:所述的n为4。
    4.根据权利要求3所述的一种图像优化方法,其特征在于:所述的4个亮度区间分别为
    极亮,偏亮,偏暗和极暗四个区间。
    5.根据权利要求1所述的一种图像优化方法,其特征在于:所述的图像细节量计算采用
    的方法具体为:首先判断当前计算细节区域亮度是亮区还是暗区,如果是暗区,则曝光时间
    从正常曝光开始,逐渐迭代增加;反之则迭代减??;每迭代一次,都用canny算法,计算当前
    区域的边缘,通过迭代后的边缘图像减去迭代前的边缘图像,可以知道是否迭代后,边缘更
    清晰,从而最后得到当前区域细节最好时候的曝光参数Ev;依次遍历4个区域,分别得到各
    区域分别对应的最合适Ev参数。
    6.根据权利要求4所述的一种图像优化方法,其特征在于:所述的HDRI融合算法为高动
    态范围成像技术;具体实现步骤包括:获取极亮,偏亮,偏暗和极暗四个图像;合成全亮度图
    像;对全亮度图像进行色调映射,进而最终获得结果图像。
    7.根据权利要求6所述的一种图像优化方法,其特征在于:所述的全亮度图像合成通过
    Debevec&Malik算法来拟合相机响应曲线,通过该曲线和四张亮度图像来获得全亮度图像。

    说明书

    一种图像优化方法

    技术领域

    本发明涉及一种图像优化方法。

    背景技术

    随着科技的发展,数字图像技术在人们的日常生活中变得越来越重要,对高质量
    数字图像的需求也变得越来越高。HDRI作为一种可以准确的记录现实场景的亮度细节,提
    供更多的现实信息,在数字摄影、卫星遥感图像等领域的应用变得越来越广泛。因此对HDRI
    技术的优化和改进也变得很有意义。

    发明内容

    本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种图像优化方法,通过对正常曝
    光图像区域分割和曝光参数迭代,可以进行ev参数的自适应,进而得到理论上亮度细节信
    息最好的图像,进而使得最后的HDR融合图像质量更好。

    本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:一种图像优化方法,该方法适用于
    采用能够实时拍照和更新曝光参数的摄像设备拍摄的图像,它包括如下步骤:

    S1:使用摄像设备在正常曝光参数下,拍摄出一张图像;

    S2:将图像变成黑白图像,采用区域分割算法将图像分割成m个区域块,并计算每个分
    割区域块的平均亮度;

    S3:根据不同的亮度区间将整个图像分成n个亮度区间段;

    S4:将分割区域块平均亮度属于同一个亮度区间段的区域进行区域合并,最终形成n个
    区域块;

    S5:计算任意一个区域块当前图像细节量,通过曝光参数迭代,拍摄保存当前区域细节
    最好时候的图像;

    S6:依次得到其他n-1块区域细节量最好时候的图像;

    S7:通过HDRI融合算法,将这n张图像融合成HDR图像;

    其中m、n为正整数,且m≥n。

    所述的区域分割算法实现流程为:

    S21:计算图像每个像素和它8临近像素的相似度E,设置相似度合并阀值T;

    S22:将所有的相似度按照从小到大排列(E0...En);

    S23:从E0开始选择,遍历E1到En,将相似度高于T的E合并到区域集合Z0中,并将E从排
    列中删除;

    S24:从排列中继续选择下一个E,进行相似度合并,知道排列中所有E都合并完毕,得到
    区域集合Z;

    S25:重新将原图像归一化,根据像素亮度分为n档;

    S26:将分割区域Z,根据亮度分档,进行同一个亮度区域合并,最终得到n个分割区域。

    所述的n为4。

    所述的4个亮度区间分别为极亮,偏亮,偏暗和极暗四个区间。

    所述的图像细节量计算采用的方法具体为:首先判断当前计算细节区域亮度是亮
    区还是暗区,如果是暗区,则曝光时间从正常曝光开始,逐渐迭代增加;反之则迭代减??;每
    迭代一次,都用canny算法,计算当前区域的边缘,通过迭代后的边缘图像减去迭代前的边
    缘图像,可以知道是否迭代后,边缘更清晰,从而最后得到当前区域细节最好时候的曝光参
    数Ev;依次遍历4个区域,分别得到各区域分别对应的最合适Ev参数。

    所述的HDRI融合算法为高动态范围成像技术;具体实现步骤包括:获取极亮,偏
    亮,偏暗和极暗四个图像;合成全亮度图像;对全亮度图像进行色调映射,进而最终获得结
    果图像。

    所述的全亮度图像合成通过Debevec&Malik算法来拟合相机响应曲线,通过该曲
    线和四张亮度图像来获得全亮度图像。

    本发明的有益效果是:本发明提供了一种图像优化方法,通过对正常曝光图像区
    域分割和曝光参数迭代,可以进行ev参数的自适应,进而得到理论上亮度细节信息最好的
    图像,进而使得最后的HDR融合图像质量更好。

    附图说明

    图1为本发明的方法流程图。

    具体实施方式

    下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案,但本发明的?;し段Р痪窒抻?br />以下所述。

    如图1所示,一种图像优化方法,该方法适用于采用能够实时拍照和更新曝光参数
    的摄像设备拍摄的图像,它包括如下步骤:

    S1:使用摄像设备在正常曝光参数下,拍摄出一张图像;

    S2:将图像变成黑白图像,采用区域分割算法将图像分割成m个区域块,并计算每个分
    割区域块的平均亮度;

    S3:根据不同的亮度区间将整个图像分成n个亮度区间段;

    S4:将分割区域块平均亮度属于同一个亮度区间段的区域进行区域合并,最终形成n个
    区域块;

    S5:计算任意一个区域块当前图像细节量,通过曝光参数迭代,拍摄保存当前区域细节
    最好时候的图像;

    S6:依次得到其他n-1块区域细节量最好时候的图像;

    S7:通过HDRI融合算法,将这n张图像融合成HDR图像;

    其中m、n为正整数,且m≥n。

    所述的区域分割算法实现流程为:

    S21:计算图像每个像素和它8临近像素的相似度E,设置相似度合并阀值T;

    S22:将所有的相似度按照从小到大排列(E0...En);

    S23:从E0开始选择,遍历E1到En,将相似度高于T的E合并到区域集合Z0中,并将E从排
    列中删除;

    S24:从排列中继续选择下一个E,进行相似度合并,知道排列中所有E都合并完毕,得到
    区域集合Z;

    S25:重新将原图像归一化,根据像素亮度分为n档;

    S26:将分割区域Z,根据亮度分档,进行同一个亮度区域合并,最终得到n个分割区域。

    所述的n为4。

    所述的4个亮度区间分别为极亮(0.75-1.0),偏亮(0.5-0.75),偏暗(0.25-0.5)和
    极暗(0.0-0.25)四个区间。

    所述的图像细节量计算采用的方法具体为:首先判断当前计算细节区域亮度是亮
    区还是暗区,如果是暗区,则曝光时间从正常曝光开始,逐渐迭代增加;反之则迭代减??;每
    迭代一次,都用canny算法,计算当前区域的边缘,通过迭代后的边缘图像减去迭代前的边
    缘图像,可以知道是否迭代后,边缘更清晰,从而最后得到当前区域细节最好时候的曝光参
    数Ev;依次遍历4个区域,分别得到各区域分别对应的最合适Ev参数。

    所述的HDRI融合算法为高动态范围成像技术;具体实现步骤包括:获取极亮,偏
    亮,偏暗和极暗四个图像;通过Debevec&Malik算法来拟合相机响应曲线,通过该曲线和四
    张亮度图像来获得合成全亮度图像;采用直方图调节的线性均衡化算法对全亮度图像进行
    色调映射,进而最终获得结果图像。

    常用的HDR方法是直接在当前环境的正确曝光参数下,直接通过EV+和EV-来获得
    用来融合的高亮,偏亮,偏暗和暗图像。本发明通过对正常曝光图像区域分割和曝光参数迭
    代,可以进行ev参数的自适应,进而得到理论上亮度细节信息最好的高亮,偏亮,偏暗和暗
    图像,进而使得最后的HDR融合图像质量更好。

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    一种 图像 优化 方法
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