高動(dòng)態(tài)范圍圖像融合中保留無(wú)鬼影運(yùn)動(dòng)物體處理方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，具體講，涉及高動(dòng)態(tài)范圍多曝光圖像融合中的鬼 影處理方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 傳統(tǒng)的低動(dòng)態(tài)范圍（Low Dynamic Range，LDR)圖像在過(guò)曝光和欠曝光區(qū)域都會(huì)丟 失一些重要的信息。高動(dòng)態(tài)范圍(High Dynamic Range，HDR)圖像通過(guò)融合一系列不同曝光 度的低動(dòng)態(tài)范圍圖像來(lái)擴(kuò)大單一圖像所能覆蓋的動(dòng)態(tài)范圍和增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié)?，F(xiàn)有的融合技 術(shù)為了得到高動(dòng)態(tài)范圍圖像通常是把不同曝光度的低動(dòng)態(tài)范圍圖像進(jìn)行融合得到。然而， 現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中獲得的圖像大多含有移動(dòng)物體等動(dòng)態(tài)元素，這會(huì)造成融合后得到的高動(dòng)態(tài)范圍 圖像中含有鬼影?，F(xiàn)有的去鬼影技術(shù)通常是直接把所有待融合圖像中含有的移動(dòng)物體去 掉，這在一定程度上使得得到的高動(dòng)態(tài)范圍圖像喪失了原始圖像的真實(shí)度。
[0003] 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的錯(cuò)位和疊加現(xiàn)象是造成鬼影的主要因素，現(xiàn)有的去鬼影的高動(dòng)態(tài)范圍 圖像融合方法大致分為三類(lèi):一是用單一曝光度的單幅圖像來(lái)改正產(chǎn)生鬼影的地方，二是 用多重曝光度的多幅圖像來(lái)改正產(chǎn)生鬼影的地方，三是直接修改導(dǎo)致鬼影產(chǎn)生的源圖像在 融合過(guò)程中的權(quán)重。
[0004] 對(duì)于第一類(lèi)方法，F(xiàn)abrizio等[1]用中值閾值位圖法來(lái)檢測(cè)像素的變化，然后在融 合的過(guò)程中進(jìn)行圖像配準(zhǔn)并將變化較大的像素排除在外。Wei Zhang等[2]在梯度域利用梯 度方向?qū)ζ毓舛炔幻舾刑匦詠?lái)檢測(cè)移動(dòng)物體，在融合的過(guò)程中對(duì)移動(dòng)物體賦予較小的權(quán)重 來(lái)去除鬼影的影響。Jacob[3]提出一種基于局部像素熵值變化來(lái)檢測(cè)移動(dòng)物體的方法。用 熵值作為測(cè)度因子是因?yàn)殪刂挡粫?huì)受到像素值強(qiáng)度變化的影響。然而，基于熵值的方法容 易在動(dòng)態(tài)范圍大的地方出現(xiàn)較大的誤差。
[0005] 第二類(lèi)方法采用了用不同曝光度的圖像來(lái)修正出現(xiàn)鬼影區(qū)域的方法。Gallo[4]提 出一種測(cè)量場(chǎng)景中像素正確曝光度的方法。對(duì)于場(chǎng)景的每一區(qū)域像素值，計(jì)算同一曝光度 下基于另一場(chǎng)景區(qū)域的偏差。最終，用不同曝光度的區(qū)域來(lái)合成一幅無(wú)鬼影的高動(dòng)態(tài)范圍 圖像。E.Reinhard[5]基于像素局部方差分割出由運(yùn)動(dòng)目標(biāo)造成的"鬼影"區(qū)域，然后通過(guò)直 方圖找到最佳曝光的參考圖像去替代"鬼影"區(qū)域，最終得到合成后的高動(dòng)態(tài)圖像。這種算 法的優(yōu)點(diǎn)在于想法直觀(guān)，運(yùn)算簡(jiǎn)單;缺點(diǎn)是基于方差檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的過(guò)程中容易將其它靜 止目標(biāo)的邊界檢測(cè)出來(lái)，出現(xiàn)誤檢。Grosch提出依據(jù)殘差圖像(the error map)[6]檢測(cè)出 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。首先選取一幅曝光良好的圖像作為參考，估計(jì)出相機(jī)的響應(yīng)函數(shù)，依據(jù)相機(jī)響應(yīng) 曲線(xiàn)計(jì)算其他輸入圖像的估計(jì)圖像，然后計(jì)算殘差圖像(the error map)，殘差圖像中像素 值大的點(diǎn)就認(rèn)定為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。但這種算法受相機(jī)響應(yīng)函數(shù)和圖像噪聲的影響較大。
[0006] 第三類(lèi)方法中，Khan[7]提出一種不需要移動(dòng)物體檢測(cè)和運(yùn)動(dòng)估計(jì)的方法。本方法 通過(guò)迭代方法直接反復(fù)的修改權(quán)重使得可見(jiàn)的鬼影部分的權(quán)重足夠小以得到無(wú)鬼影的高 動(dòng)態(tài)范圍圖像。算法通過(guò)一個(gè)無(wú)參數(shù)的靜態(tài)場(chǎng)景模型來(lái)計(jì)算像素每一像素值屬于同一集群 的概率。這主要是基于靜態(tài)背景像素比動(dòng)態(tài)移動(dòng)物體像素出現(xiàn)時(shí)間長(zhǎng)的假設(shè)。這種方法可 以得到效果非常好的結(jié)果，但計(jì)算量大且耗時(shí)。Kang[8]提出一種基于光流法檢測(cè)移動(dòng)物體 的方法。算法主要依據(jù)光流法來(lái)配準(zhǔn)相鄰幀以達(dá)到融合后無(wú)鬼影的效果。然而，這種方法結(jié) 果的好壞主要依據(jù)運(yùn)動(dòng)估計(jì)是否準(zhǔn)確，很難得到正確的結(jié)果。
[0007] 可以看出，現(xiàn)有的多曝光圖像融合去鬼影算法往往需要復(fù)雜的計(jì)算來(lái)求得相機(jī)的 響應(yīng)曲線(xiàn)，或者需要設(shè)置參考圖像，而且都是在融合過(guò)程中直接把所有待融合圖像中含有 的移動(dòng)物體去掉，計(jì)算復(fù)雜且喪失了原始圖像的真實(shí)度。因此，本發(fā)明提出一種簡(jiǎn)便的多曝 光圖像融合去鬼影方法，利用背景建模的幀差法來(lái)檢測(cè)移動(dòng)物體，修改移動(dòng)物體在融合過(guò) 程中所對(duì)應(yīng)的權(quán)重來(lái)去除鬼影的影響，且能得到保留原始移動(dòng)物體的無(wú)鬼影高動(dòng)態(tài)范圍圖 像。
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【發(fā)明內(nèi)容】

[0017] 為克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，實(shí)現(xiàn)去除圖像融合過(guò)程中產(chǎn)生的鬼影且保留曝光度良好 的移動(dòng)物體。為此，本發(fā)明采取的技術(shù)方案是，高動(dòng)態(tài)范圍圖像融合中保留無(wú)鬼影運(yùn)動(dòng)物體 方法，包括如下步驟:先將圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖，然后對(duì)一系列灰度圖像進(jìn)行直方圖均衡化， 使圖像灰度歸一化到〇-255范圍內(nèi)且分布均勻;然后將移動(dòng)物體看成是奇異點(diǎn)，利用中值 濾波得到去除移動(dòng)物體的背景圖的建模結(jié)果;分別用含有移動(dòng)物體的圖像與背景圖作差相 減，得