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专利号: 2019100684121
申请人: 重庆邮电大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2024-06-03
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种用于高动态范围图像联合上采样的导向图的合成方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、获取N张高分辨率待处理图片,并分别将所述N张高分辨率待处理图片进行压缩处理得到低分辨率待处理图片,并采用高动态范围图像合成方法得到低分辨率高动态范围图片;

步骤2、对步骤1获取的N张高分辨率待处理图片,采用普通相机在同一场景下,在短时间内拍摄多张有着不同曝光时间的图片的方法处理得到N张曝光图片,并采用基于单张图片的噪声估计,基于图像分块所组成列向量矩阵的特征分解,给每张曝光图片计算一个额外因子γ,并采用HGI加权平均函数合成得到高动态范围图像联合上采样的导向图HGI;

步骤3、将步骤1得到的低分辨率高动态范围图片和步骤2得到的高动态范围图像联合上采样的导向图HGI采用联合上采样算法得到高分辨率高动态范围图片;

所述步骤2的HGI加权平均函数为:

其中,z为像素值,zmid为相机动态范围的中间值,γ为衡量图像噪声水平额外因子,w(z)是像素值z所对应的权重值;

所述步骤2给每张曝光图片计算一个额外因子γ的步骤具体包括:将某张曝光图片,记为I,其色彩通道数为c;

2

对I进行不重叠分块,每块大小为d×d,包含r=cd个数据;

生成数据集矩阵,记为Xs,且 其维度为s×r.其中xt为一个分块中像素值展开而成的列向量,其长度为r;

计算数据集矩阵Xs的均值: 计算数据集矩阵Xs的协方差矩阵:T为矩阵的转置符;计算Σ的特征值 λi表示第i个特征值;

计算 的中值,记为τ,并得到

重复上述过程,计算出曝光组合每张图片的σ,记为 N为曝光图片的数量,则

2.根据权利要求1所述的一种用于高动态范围图像联合上采样的导向图的合成方法,其特征在于,最终HGI中的像素的可由以下公式合成,其中,P表示计算而来的HGI上的像素值,w(z)是像素值z所对应的权重值,附带下标表示曝光组合中不同图片相同位置的像素。

3.根据权利要求1或2所述的一种用于高动态范围图像联合上采样的导向图的合成方法,其特征在于,所述步骤3将步骤1得到的低分辨率高动态范围图片和步骤2得到的高动态范围图像联合上采样的导向图HGI采用联合上采样算法得到高分辨率高动态范围图片,联合上采样算法具体包括:联合双边上采样、导向滤波和双边导向上采样;

这三种算法上采样时都用到了导向图和低分辨率处理后图片,因此称之为联合上采样。

4.根据权利要求1或2所述的一种用于高动态范围图像联合上采样的导向图的合成方法,其特征在于,所述N大于等于3。