專利名稱：計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線及合成大動(dòng)態(tài)范圍圖像的方法及其裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，尤其是指一種計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線及合成大動(dòng) 態(tài)范圍圖像的方法及其裝置。
背景技術(shù)：
在圖像處理領(lǐng)域中， 一般用亮度動(dòng)態(tài)范圍來(lái)表示圖像采集設(shè)備對(duì)拍攝場(chǎng)景 中景物光照反射的適應(yīng)能力，即圖像采集設(shè)備所能識(shí)別的亮度等級(jí)的變化范圍。 因此，亮度動(dòng)態(tài)范圍一般被定義為亮度等級(jí)的最大值與最小值之比。在現(xiàn)實(shí)生
活中， 一般現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的亮度動(dòng)態(tài)范圍一般為105: 1。通常，人眼在對(duì)環(huán)境進(jìn) 行觀察時(shí)，可以察覺(jué)到亮度為l(T3 cd/m2的星光，也能感受到亮度為105 cd/m2 的陽(yáng)光，且人眼在很暗或很亮的情況下都能察覺(jué)到現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的各種細(xì)節(jié)。由 此可知，通過(guò)眼睛瞳孔的自動(dòng)調(diào)節(jié)，人眼能分辨的亮度動(dòng)態(tài)范圍大致為108: 1， 即使在同一個(gè)場(chǎng)景內(nèi)，人眼不需調(diào)節(jié)也能分辨104: l的亮度動(dòng)態(tài)范圍。而對(duì)于 圖像采集設(shè)備來(lái)說(shuō)，目前的圖像采集設(shè)備(例如數(shù)碼相機(jī)、攝像機(jī))所能獲 取的亮度動(dòng)態(tài)范圍僅為102~103: 1，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的亮度動(dòng)態(tài)范圍以及 人眼所能感知的亮度動(dòng)態(tài)范圍，因此目前的圖像采集設(shè)備無(wú)法記錄現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中 的超過(guò)其亮度動(dòng)態(tài)范圍的圖像細(xì)節(jié)，從而影響圖像采集設(shè)備的成像質(zhì)量。所以， 有必要找到 一種能有效增大圖像采集設(shè)備攝取的亮度動(dòng)態(tài)范圍的方法，提高圖 像采集設(shè)備的成像質(zhì)量。為了彌補(bǔ)目前圖像采集設(shè)備所能獲取的亮度動(dòng)態(tài)范圍 不足的缺陷，現(xiàn)有技術(shù)一般都是利用同一場(chǎng)景不同曝光的圖像來(lái)重建這一場(chǎng)景 的動(dòng)態(tài)范圍，并生成相應(yīng)的近似于人類視覺(jué)所能感受到的清晰的圖像，由于該 圖像同時(shí)記錄了足夠多的真實(shí)場(chǎng)景中的亮度或色彩信息(例如高光區(qū)和陰影區(qū) 的細(xì)節(jié))，具有非常高的動(dòng)態(tài)范圍，因此該圖像被稱之為大動(dòng)態(tài)范圍圖像?，F(xiàn)有常用的圖像采集設(shè)備中的感光器件一般為電荷藕合器件(CCD， Charge Coupled Device)和互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體(CMOS, Complementary Metal Oxide Semiconductor),這些感光器件所能采集的亮度動(dòng)態(tài)范圍都很有限。因此，為了 盡可能多地獲取現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的全部細(xì)節(jié)，使得生成的圖像具有比較高的亮度動(dòng) 態(tài)范圍，目前常用的方法是用現(xiàn)有的圖像采集設(shè)備在同一靜止場(chǎng)景下、在多 個(gè)不同的曝光時(shí)刻，分別采集曝光程度不同的圖像，并將這些曝光程度不同的 圖像組成一個(gè)圖像序列(簡(jiǎn)稱為曝光程度不同的圖像序列)，再通過(guò)一定的算法 依靠上述的曝光程度不同的圖像序列或其他的預(yù)先獲取的曝光程度不同的圖像 序列得到相機(jī)的響應(yīng)曲線，最后利用相機(jī)響應(yīng)曲線和已有的不同曝光時(shí)間的圖 像序列合成一張大動(dòng)態(tài)范圍圖像。圖1為在不同曝光時(shí)刻獲取的圖像序列示意 圖。如圖l所示，圖1給出了在同一靜止場(chǎng)景下，在三個(gè)不同的曝光時(shí)刻所獲 取的分辨率均為1024 x 768的圖像序列。
根據(jù)三基色原理，任意一種色光均可用紅(R)、綠(G)和藍(lán)(B)三基色 以不同比例和強(qiáng)度進(jìn)行混合來(lái)表示，因此彩色圖像中每個(gè)象素的色彩信息可用 R、 G和B三個(gè)分量來(lái)表示，且每個(gè)分量的強(qiáng)度值(或亮度值)的大小范圍為 0~255。例如若象素點(diǎn)的R分量亮度值為255， G分量亮度值為0， B分量亮 度值為0,則該象素點(diǎn)為純紅色；若象素點(diǎn)的R、 G、 B三個(gè)分量亮度值相等(除 了 0和255 ),則該象素點(diǎn)為灰色；若象素點(diǎn)的R、 G、 B三個(gè)分量亮度值均為 255,則該象素點(diǎn)為白色；若象素點(diǎn)的R、 G、 B三個(gè)分量亮度值均為0，則該 象素點(diǎn)為黑色。因此， 一般將圖像中象素點(diǎn)的R、 G、 B三個(gè)分量分別稱為R、 G、 B通道。而對(duì)于灰度圖像，則一般用灰度值(也可稱之為亮度值)來(lái)表示 將圖像中象素點(diǎn)的圖像信息。
在上述的方法中，如果只需合成亮度大動(dòng)態(tài)范圍圖像，則僅需要獲得一條 關(guān)于亮度的相機(jī)響應(yīng)曲線。圖2為合成亮度大動(dòng)態(tài)范圍圖像的流程示意圖。如 圖2所示，根據(jù)曝光程度不同的(即在不同的曝光時(shí)刻獲取的)亮度圖像序列 合成亮度大動(dòng)態(tài)范圍圖像的具體步驟如下所述
步驟201，輸入曝光程度不同的亮度圖像序列。步驟202,根據(jù)上述的圖像序列，計(jì)算相機(jī)亮度響應(yīng)曲線。； 步驟203,獲取曝光程度不同的亮度圖像序列。
步驟204,根據(jù)上述的響應(yīng)曲線以及圖像序列，合成亮度大動(dòng)態(tài)范圍圖像。 上述的步驟203中的曝光程度不同的亮度圖像序列可以是步驟201中所輸
入的曝光程度不同的亮度圖像序列，也可以是其他的預(yù)先獲取的曝光程度不同
的亮度圖像序列。
對(duì)于合成彩色大動(dòng)態(tài)范圍圖像，則需要先對(duì)R、 G、 B三個(gè)通道分別計(jì)算， 獲得相機(jī)所分別對(duì)應(yīng)的上述三個(gè)通道的響應(yīng)曲線，最后利用相機(jī)響應(yīng)曲線和已 有的曝光程度不同的圖像序列合成一張大動(dòng)態(tài)范圍圖像。
圖3為合成彩色大動(dòng)態(tài)范圍圖像示意圖。如圖3所示，根據(jù)曝光程度不同 的彩色圖像序列合成彩色大動(dòng)態(tài)范圍圖像的具體步驟如下所述
步驟301，輸入曝光程度不同的彩色圖像序列。
步驟302,根據(jù)上述的彩色圖像序列，分別獲取圖像的R、 G、 B通道。 步驟303,根據(jù)上述的R、 G、 B通道，分別計(jì)算相機(jī)在R、 G、 B通道的 響應(yīng)曲線。
步驟304,獲取曝光程度不同的彩色圖像序列。
步驟305,根據(jù)上述的響應(yīng)曲線以及圖像序列，合成彩色大動(dòng)態(tài)范圍圖像。 上述的步驟304中的曝光程度不同的亮度圖像序列可以是步驟301中所輸
入的曝光程度不同的亮度圖像序列，也可以是其他的預(yù)先獲取的曝光程度不同
的亮度圖像序列。
在上述的兩種計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線的算法中， 一般都需要選取一定可信的點(diǎn) 作為特征點(diǎn)用于計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線，如何選取好的可信特征點(diǎn)將對(duì)相機(jī)響應(yīng)曲 線的計(jì)算具有直接的影響，而獲得的相機(jī)響應(yīng)曲線的準(zhǔn)確與否又將進(jìn)一步影響 到后續(xù)圖像合成的效果。所以，可信特征點(diǎn)的選取對(duì)于相機(jī)響應(yīng)曲線的計(jì)算具 有很重要的作用。
在現(xiàn)有技術(shù)中，有如下兩種計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線的方法。
第一種方法在計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線的時(shí)，不對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行選取，而是將圖像中的所有象素點(diǎn)都作為特征點(diǎn)用于進(jìn)行相機(jī)響應(yīng)曲線的計(jì)算。
對(duì)于如圖l所示的圖像序列來(lái)說(shuō)，假設(shè)序列中每張圖像的大小均為1024x 768，即每張圖中有1024x 768個(gè)象素點(diǎn)，如果使用上述的計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線的 方法，則必須將圖1所示的圖像序列中的每張圖像中的每個(gè)象素點(diǎn)的R， G， B 值都分別用于求解相機(jī)對(duì)應(yīng)的R、 G、 B通道響應(yīng)曲線。由于圖像中所有的象素 點(diǎn)都用于計(jì)算相機(jī)的響應(yīng)曲線，因此將不可避免地引入噪聲點(diǎn)，從而影響計(jì)算 相機(jī)響應(yīng)曲線的準(zhǔn)確性；此外，由于所有的象素點(diǎn)都用于計(jì)算，因此增加了算 法的計(jì)算復(fù)雜度，導(dǎo)致所需的計(jì)算時(shí)間比較長(zhǎng)。
文獻(xiàn)1 (High Dynamic Range Imaging, E. Reinhard， G. Ward, S. Pattanaik and P. Debevec， Morgan Kaufmann Publishers, 2005)中在第4.6.1章中提出了另一 種計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線的方法，具體的計(jì)算步驟如下所述
步驟1，把所獲得的曝光程度不同的圖像序列中的所有圖像按照亮度從亮 到暗的順序進(jìn)行排列。
步驟2，初始化小塊列表，即從上述圖像序列中的某一張圖像中隨機(jī)選取 足夠多的大小合適的小塊，并將這些小塊存儲(chǔ)于該小塊列表中。
步驟3,從上述小塊列表中，選取其中的一個(gè)小塊，并分別根據(jù)以下的兩 個(gè)步驟來(lái)檢測(cè)該被選取的小塊是否應(yīng)被從小塊列表中刪除，即
1) 、在所述小塊中隨機(jī)選取一個(gè)象素點(diǎn)，如果該被選取的象素點(diǎn)的灰 度值比所述小塊所在圖像之前的幾張圖像中對(duì)應(yīng)處的象素點(diǎn)的灰度值 大，則把該小塊從小塊列表中刪除；否則，保留該小塊。
2) 計(jì)算該小塊的灰度值的方差或標(biāo)準(zhǔn)差，如果該小塊的灰度值的方差 或標(biāo)準(zhǔn)差超過(guò)預(yù)先設(shè)定的閾值，則把該小塊從小塊列表中刪除；否貝寸， 保留該小塊。
步驟4，重復(fù)步驟3，直到對(duì)小塊列表中所有的小塊均完成上述的檢測(cè)。 步驟5，根據(jù)小塊列表中剩下的小塊中的象素點(diǎn)，計(jì)算相機(jī)的響應(yīng)曲線。 在上述方法中，由于所采集的圖像序列中的圖像的噪聲點(diǎn)一般比較多，因 此如果僅僅要求相鄰兩張圖像的對(duì)應(yīng)小塊中的象素點(diǎn)灰度值保持單調(diào)下降性，則可以找到對(duì)應(yīng)的小塊；但是，如果要求圖像序列中所有圖像的對(duì)應(yīng)小塊的灰 度值均保持單調(diào)下降性，則很難找到滿足上述條件的小塊，從而將導(dǎo)致無(wú)法找 到合適的特征點(diǎn)用于計(jì)算相機(jī)的響應(yīng)曲線。此外，上述方法中所涉及的計(jì)算也 比較復(fù)雜，將使得運(yùn)算所需的時(shí)間較長(zhǎng)。
綜上可知，在上述現(xiàn)有技術(shù)中的兩種方法中，由于沒(méi)有考慮選取可信特征 點(diǎn)或選取特征點(diǎn)的方法存在缺陷，因此根據(jù)上述方法計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線及合成 大動(dòng)態(tài)范圍圖像所需的時(shí)間較長(zhǎng)，且所獲得的相機(jī)響應(yīng)曲線不夠準(zhǔn)確，從而影 響后續(xù)合成的大動(dòng)態(tài)范圍圖像的質(zhì)量。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的實(shí)施例的主要目的在于提供一種計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線及合成大動(dòng)態(tài) 范圍圖像的方法及其裝置，從而減少了計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線及合成大動(dòng)態(tài)范圍圖 像所需的時(shí)間。
為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的實(shí)施例的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的 一種計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線的方法，該方法包括從至少包括兩張圖像的圖
像序列中的任意一張圖像中選取至少一個(gè)小區(qū)域；計(jì)算所述小區(qū)域在所述圖 像序列中每張圖像中的對(duì)應(yīng)處的象素點(diǎn)亮度值的統(tǒng)計(jì)信息，對(duì)所述統(tǒng)計(jì)信息 求和，得到每個(gè)小區(qū)域的統(tǒng)計(jì)信息和；根據(jù)所述每個(gè)小區(qū)域的統(tǒng)計(jì)信息和的 大小選取至少 一個(gè)小區(qū)域作為特征點(diǎn)塊，根據(jù)所述被選取的特征點(diǎn)塊中的象 素點(diǎn)計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線。
一種大動(dòng)態(tài)范圍圖像合成的方法，該方法包括根據(jù)權(quán)利要求l所述的方 法選取至少 一個(gè)小區(qū)域作為特征點(diǎn)塊，并根據(jù)所述被選取的特征點(diǎn)塊中的象素 點(diǎn)計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線；根據(jù)所述的相機(jī)響應(yīng)曲線和一個(gè)至少包括兩張圖像的圖 像序列，合成大動(dòng)態(tài)范圍圖像。
一種合成大動(dòng)態(tài)范圍圖像的裝置，該裝置包括分選單元，統(tǒng)計(jì)篩選單元， 計(jì)算單元和合成單元；
所述分選單元，用于從接收到的圖像序列A中的任意一張圖像中選取至少一個(gè)小區(qū)域；
所述統(tǒng)計(jì)篩選單元，用于接收所述分選單元發(fā)送的小區(qū)域，計(jì)算接收到的 小區(qū)域在所述圖像序列A中每張圖像中的對(duì)應(yīng)處的象素點(diǎn)亮度值的統(tǒng)計(jì)信息及 統(tǒng)計(jì)信息和，才艮據(jù)所述統(tǒng)計(jì)信息和的大小選取至少一個(gè)小區(qū)域；
所述計(jì)算單元，用于接收所述統(tǒng)計(jì)篩選單元發(fā)送的小區(qū)域，根據(jù)接收到的 小區(qū)域中的象素點(diǎn)計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線；
所述合成單元，用于接收所述計(jì)算單元發(fā)送的所述相機(jī)響應(yīng)曲線，根據(jù)接 收到的圖像序列B以及所述相機(jī)響應(yīng)曲線，合成的大動(dòng)態(tài)范圍圖像。
綜上可知，本發(fā)明的實(shí)施例提供了 一種計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線及合成大動(dòng)態(tài)范 圍圖像的方法及其裝置，通過(guò)減少特征點(diǎn)的個(gè)數(shù)，使得所用的算法比較簡(jiǎn)單， 減少了計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線所需的時(shí)間；同時(shí)，由于去除了噪聲點(diǎn)的影響，所以 提高了計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線的準(zhǔn)確性，從而提高了大動(dòng)態(tài)范圍圖像的合成質(zhì)量。


圖1為現(xiàn)有技術(shù)中在不同曝光時(shí)刻獲取的圖像序列示意圖。
圖2為現(xiàn)有技術(shù)中合成亮度大動(dòng)態(tài)范圍圖像的流程示意圖。
圖3為現(xiàn)有技術(shù)中合成彩色大動(dòng)態(tài)范圍圖像的流程示意圖。
圖4為本發(fā)明實(shí)施例中的選取可信特征點(diǎn)的流程示意圖。
圖5為本發(fā)明實(shí)施例中合成亮度大動(dòng)態(tài)范圍圖像的流程示意圖。
圖6為本發(fā)明實(shí)施例中合成彩色大動(dòng)態(tài)范圍圖像的流程示意圖。
圖7為本發(fā)明實(shí)施例中合成大動(dòng)態(tài)范圍圖像的裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式
為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)表達(dá)得更加清楚明白，下面結(jié)合附 圖及具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明再作進(jìn)一 步詳細(xì)的說(shuō)明。
目前，CCD、 CMOS的采集過(guò)程主要包括感光、光電轉(zhuǎn)換、模數(shù)轉(zhuǎn)換和 最終亮度梯度數(shù)字化等幾個(gè)主要步驟。在上述的幾個(gè)步驟中都將產(chǎn)生一定的誤差，從而使得所采集的圖像的象素點(diǎn)亮度都帶有一定的噪聲。根據(jù)CCD、 CMOS的固有特性可知，當(dāng)使用CCD、 CMOS獲取一張圖像時(shí)，在亮度變 化較大的區(qū)域引入噪聲的可能性比較大，因此我們?cè)谶x取特征塊的時(shí)候可盡 量不考慮選取這種亮度變化大的區(qū)域。反映區(qū)域亮度變化的統(tǒng)計(jì)方法有很 多，比如利用亮度標(biāo)準(zhǔn)差、區(qū)域各亮度與區(qū)域平均亮度的絕對(duì)值差或區(qū)域各 亮度與區(qū)域平均亮度差的其他距離的方法。因此本發(fā)明實(shí)施例提出了一種基 于統(tǒng)計(jì)信息選取特征塊，并將特征塊中所有象素點(diǎn)作為可信特征點(diǎn)用于計(jì)算 相機(jī)響應(yīng)曲線的方法。圖4為本發(fā)明實(shí)施例中的選取可信特征點(diǎn)的流程示意 圖，如圖4所示，選取可信特征點(diǎn)的具體步驟如下所述
步驟401，給定一個(gè)曝光程度不同的圖像序列。該圖像序列由Q張?jiān)谕?一靜止場(chǎng)景下不同曝光時(shí)刻拍攝的圖像組成，每張圖像均具有M x N個(gè)象素 點(diǎn)，可將上述的Q張圖像分別標(biāo)記為(/=1， 2， ...， Q)，其中M和N 均為大于或等于l的整數(shù)，Q為大于或等于2的整數(shù)。
步驟402，從上述圖像序列中任選一張圖像并將其分割成S個(gè)大區(qū)域。 如果所選取的圖像為上述圖像序列中的第/張圖像/,.，則將圖像/,.分割成S 個(gè)大區(qū)域后，可將圖像/,中的S個(gè)大區(qū)域分別標(biāo)記為4(/=1， 2, ...， Q; 乂=1， 2， ...， S)。若圖像/,.被平均分割為S個(gè)大區(qū)域，則上述的每個(gè)大區(qū)
域均具有^!-^x^個(gè)象素點(diǎn)。其中，,=l，2，...，S,且S、 乂、 &、 ！和
*St/, 尺, t/,
!均為大于或等于1的整數(shù)。
《,
步驟403，從上述的每個(gè)大區(qū)域中隨機(jī)選取L個(gè)小區(qū)域。因此，從上述 所選取的圖像/,的S個(gè)大區(qū)域中隨機(jī)選取出的(SxL)個(gè)小區(qū)域，可分別標(biāo) 記為7^。.= 1， 2，…，Q; _/=1, 2，…，S; ， A= 1, 2，…，L)，每個(gè) 小區(qū)域的象素個(gè)數(shù)為t/^x F^，其中，L、 t/^和F^均為大于或等于1的整 數(shù)。因此，不論是同一個(gè)大區(qū)域的小區(qū)域還是不同大區(qū)域的小區(qū)域，其大小 可以相同，也可以不同。步驟404，計(jì)算上述小區(qū)域的亮度值的標(biāo)準(zhǔn)差并將標(biāo)準(zhǔn)差按所述圖像序
列中的圖像個(gè)數(shù)求和。即對(duì)于上述所選取圖像/,中的每個(gè)大區(qū)域^來(lái)說(shuō)，對(duì)
其所選取的每個(gè)小區(qū)域/^,分別計(jì)算該小區(qū)域在上述圖像序列(Q張圖像) 的每張圖像中的對(duì)應(yīng)處的亮度值的標(biāo)準(zhǔn)差，可得該小區(qū)域的Q個(gè)亮度值的 標(biāo)準(zhǔn)差aw,;將上述的Q個(gè)亮度值的標(biāo)準(zhǔn)差按圖像個(gè)數(shù)求和，可得該小區(qū)
域的標(biāo)準(zhǔn)差和因此，在上述所選取圖像/,中的每個(gè)大區(qū)域4 中都將得到L個(gè)小區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差和。其中，標(biāo)準(zhǔn)差cj^的計(jì)算公式為， =22|^,廣司'"=2，其中仏.，為小區(qū)域坐標(biāo)為"，的灰度值，S為小
區(qū)域灰度平均值。另夕卜，根據(jù)距離定義的不同，上述公式中的M直可為1， 2， 3，…，~0
步驟405，將上述小區(qū)域按標(biāo)準(zhǔn)差和排序，并將標(biāo)準(zhǔn)差和小的P個(gè)小區(qū) 域選為特征點(diǎn)塊。即對(duì)于每個(gè)大區(qū)域/y，將該大區(qū)域中所選取的L個(gè)小區(qū)域 按照標(biāo)準(zhǔn)差和從小到大的順序進(jìn)行排序，并選取前P個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差和小的小區(qū)域 作為該大區(qū)域^的特征點(diǎn)塊。因此，從上述所選取的圖像/,中一共可選取(S xP)個(gè)特征點(diǎn)塊。其中，P為正整數(shù)，且1《P《L。
此外，也可將上述所有的從S個(gè)大區(qū)域中選取的(SxL)個(gè)小區(qū)域按照 標(biāo)準(zhǔn)差和從小到大的順序進(jìn)行排序，并選取前(Sxp)個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差和小的小區(qū) 域作為圖像/,的特征點(diǎn)塊。
步驟406，選取所給圖像序列中的所有特征點(diǎn)塊。即根據(jù)上述所選取的 圖像中的特征點(diǎn)塊，將這些特征點(diǎn)塊在所給圖像序列中的其他圖像中的對(duì) 應(yīng)區(qū)域也選取為特征點(diǎn)塊。因此，從上述圖像序列中一共可選取(QxSxp) 個(gè)特征點(diǎn)塊，可將這些特征點(diǎn)塊分別標(biāo)記為(/=1， 2， ...， Q; _/=1, 2, ...， S; /=1， 2, P)。其中，如果將下標(biāo)/、 /的值相同的特征點(diǎn)塊 作為一組，則可得(Sxp)個(gè)特征點(diǎn)塊組。例如，當(dāng)Q-3， S = 4， P-3時(shí)，
則特征點(diǎn)塊Sl42、仏42和^342為一個(gè)特征點(diǎn)塊組，^134、 &34和S334為另 一個(gè)
13特征點(diǎn)塊組……，依此類推，可得12個(gè)特征點(diǎn)塊組。
步驟407,將上述所選取的特征點(diǎn)塊中的所有象素點(diǎn)作為可信特征點(diǎn)。
圖4所示的選取可信特征點(diǎn)的方法是首先從上述所給圖像序列中任選 一張圖像并將其分割成S個(gè)大區(qū)域，然后從每個(gè)大區(qū)域中隨機(jī)選取L個(gè)小區(qū) 域，接著計(jì)算每個(gè)小區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差和，之后將標(biāo)準(zhǔn)差和最小的P個(gè)小區(qū)域作 為特征點(diǎn)塊，最后選取所給圖像序列中的所有特征點(diǎn)塊，并將特征點(diǎn)塊中的 所有象素點(diǎn)作為可信特征點(diǎn)。
在本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案中，還可以對(duì)所給圖像序列中的每 一 張圖像 都單獨(dú)執(zhí)行步驟402-405，從每張圖像中選取(Sxp)個(gè)特征點(diǎn)塊，然后 將所有特征點(diǎn)塊中的所有象素點(diǎn)作為可信特征點(diǎn)。
從實(shí)際操作的情況來(lái)看，通過(guò)圖4所示的方法所選取出的特征點(diǎn)在整個(gè) 圖像上的分布比較均勻，并盡量避免了選取圖像中的噪聲點(diǎn)。
當(dāng)上述的特征點(diǎn)被選定后，則可將上述特征點(diǎn)用于計(jì)算相機(jī)的響應(yīng)曲 線，并最終獲得大動(dòng)態(tài)范圍的圖像。圖5為本發(fā)明實(shí)施例中合成亮度大動(dòng)態(tài) 范圍圖像流程示意圖，如圖5所示，合成亮度大動(dòng)態(tài)范圍圖像的流程如下 所示
步驟501,輸入曝光程度不同的特征點(diǎn)塊。具體地說(shuō)，即逐組輸入從上 述圖像序列中選取的特征點(diǎn)塊組。由上述步驟406可知，每一個(gè)特征點(diǎn)塊組 均由不同曝光程度的特征點(diǎn)塊構(gòu)成的。由于所需合成的為亮度大動(dòng)態(tài)范圍圖 像，因此只需知道所輸入特征點(diǎn)塊中各象素點(diǎn)的灰度值(也可稱為亮度值)， 因此所輸入的特征點(diǎn)塊可稱之為亮度特征點(diǎn)塊。
步驟502,根據(jù)上述的特征點(diǎn)塊中的象素點(diǎn)，計(jì)算相機(jī)的亮度響應(yīng)曲線。 具體地說(shuō)，即根據(jù)上述輸入的特征點(diǎn)塊組中各特征點(diǎn)塊的像素點(diǎn)的亮度值 (或灰度值)，計(jì)算出相機(jī)的亮度響應(yīng)曲線。
步驟503,獲取曝光程度不同的亮度圖像序列。該亮度圖像序列可以是 步驟501中所輸入的特征點(diǎn)塊所在的圖像序列，也可以是其他的預(yù)先獲取的 曝光程度不同的亮度圖像序列。步驟504，根據(jù)上述的亮度響應(yīng)曲線和亮度圖像序列，合成亮度大動(dòng)態(tài) 范圍圖像。
圖6為本發(fā)明實(shí)施例中合成彩色大動(dòng)態(tài)范圍圖像流程示意圖，如圖6所 示，合成彩色大動(dòng)態(tài)范圍圖像的流程如下所示
步驟601，輸入曝光程度不同的特征點(diǎn)塊。具體地說(shuō)，即逐組輸入從上 述圖像序列中選取的特征點(diǎn)塊組。由上述步驟406可知，每一個(gè)特征點(diǎn)塊組 均由不同曝光程度的特征點(diǎn)塊構(gòu)成的。由于所需合成的為彩色大動(dòng)態(tài)范圍圖 像，因此所輸入特征點(diǎn)塊中各象素點(diǎn)的在R、 G、 B通道具有相應(yīng)的亮度值， 因此所輸入的特征點(diǎn)塊可稱之為彩色特征點(diǎn)塊。
步驟602，分別取上述的特征點(diǎn)塊的R、 G、 B通道。具體地說(shuō)，即從 上述輸入的特征點(diǎn)塊組中，分別讀取各特征點(diǎn)塊中象素點(diǎn)的R、 G、 B通道。
步驟603，根據(jù)上述特征點(diǎn)塊的R、 G、 B通道，分別計(jì)算相機(jī)在R、 G、 B通道的響應(yīng)曲線。具體地說(shuō)，即根據(jù)上述輸入的特征點(diǎn)塊組中各特征點(diǎn)塊 的像素點(diǎn)的R、 G、 B通道的亮度值，計(jì)算出相機(jī)的亮度響應(yīng)曲線。
步驟604，獲取曝光程度不同的彩色圖像序列。該彩色圖像序列可以是 步驟601中所輸入的特征點(diǎn)塊所在的圖像序列，也可以是其他的預(yù)先獲取的 曝光程度不同的彩色圖像序列。
步驟605,根據(jù)上述各響應(yīng)曲線和彩色圖像序列，合成彩色大動(dòng)態(tài)范圍 圖像。
以下，將從時(shí)間復(fù)雜度以及準(zhǔn)確度兩個(gè)方面來(lái)說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例中提供 的方法相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)方案的優(yōu)越性。
首先，我們可從時(shí)間復(fù)雜度方面來(lái)進(jìn)行分析。本發(fā)明實(shí)施例中的計(jì)算相 機(jī)響應(yīng)曲線的方法的時(shí)間復(fù)雜度由根據(jù)象素點(diǎn)計(jì)算響應(yīng)曲線的時(shí)間復(fù)雜度 和選取特征點(diǎn)塊的時(shí)間復(fù)雜度兩部分組成。本發(fā)明實(shí)施例通過(guò)使用特征點(diǎn)塊 選取象素點(diǎn)的方法，可以節(jié)省計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線的時(shí)間，但同時(shí)也增加了用 于選取特征點(diǎn)塊的時(shí)間。不過(guò)，與現(xiàn)有技術(shù)中的計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線的時(shí)間相 比，本發(fā)明實(shí)施例中選取特征點(diǎn)塊所花費(fèi)的時(shí)間是很少的，我們可通過(guò)如下所述的量化分析來(lái)進(jìn)行說(shuō)明。
1 )本發(fā)明實(shí)施例中的方法可節(jié)省計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線的計(jì)算時(shí)間。 根據(jù)算法的不同，計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線所需的計(jì)算復(fù)雜度的數(shù)量級(jí)為O
(T),其中的T為運(yùn)算中所用到的特征點(diǎn)的個(gè)數(shù)。根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例中的 計(jì)算方法，從上述圖像序列中某張圖像中所選取的作為特征點(diǎn)的象素點(diǎn)個(gè)數(shù)
為iiu^xV^而如果根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)中的第一種計(jì)算方法，則所選取的
作為特征點(diǎn)的象素點(diǎn)個(gè)數(shù)將為MxN。因此，本發(fā)明實(shí)施例中計(jì)算相機(jī)響 應(yīng)曲線所需的計(jì)算時(shí)間僅為現(xiàn)有技術(shù)的第一種計(jì)算方法所需計(jì)算時(shí)間的
例如對(duì)于一幅具有1024x 768個(gè)象素點(diǎn)的圖像，根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)中的第 一種計(jì)算方法，需要掃描所有1024x 768 = 786432個(gè)象素點(diǎn)，假設(shè)對(duì)每個(gè)象 素點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算需要執(zhí)行約100次加法操作，則其計(jì)算的時(shí)間復(fù)雜度至少是 786432 x 100 = 78643200次；而如果采用本發(fā)明實(shí)施例中的方法，當(dāng)S = 100, P = 3， ^尸&「 12 (即每個(gè)小塊的大小均一樣大)時(shí)，則僅需要掃描100 x 3 x 12 x 12 = 43200個(gè)象素點(diǎn),計(jì)算的時(shí)間復(fù)雜度為43200 x 100 = 4320000 次。因此，本發(fā)明實(shí)施例中所需計(jì)算的象素點(diǎn)個(gè)數(shù)僅約為現(xiàn)有技術(shù)的第一種 計(jì)算方法中所需計(jì)算的象素點(diǎn)個(gè)數(shù)的1/18倍，從而可大大減少計(jì)算的時(shí)間 復(fù)雜度，節(jié)省計(jì)算時(shí)間。
2 )根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例中的方法選取特征點(diǎn)塊的操作無(wú)需太多計(jì)算時(shí)間。 選取特征點(diǎn)塊所需的時(shí)間包括計(jì)算每個(gè)小區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差和的時(shí)間以及 按標(biāo)準(zhǔn)差和的大小對(duì)小區(qū)域進(jìn)行排序的時(shí)間。計(jì)算小區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差和的時(shí)間 復(fù)雜度為0(N2),其中的N為小區(qū)域的象素點(diǎn)的個(gè)數(shù)；按標(biāo)準(zhǔn)差和的大小 對(duì)小區(qū)域進(jìn)行排序，其時(shí)間復(fù)雜度為O (NlogN),其中的N為一個(gè)大區(qū)域 中所有小區(qū)域的個(gè)數(shù)。因此，當(dāng)S-IOO, L=10, t/^= 12 (即每個(gè)小塊 的大小均一樣大)時(shí)，計(jì)算每個(gè)小區(qū)域標(biāo)準(zhǔn)差的時(shí)間可近似為(^尸^/J2=1442 = 20736個(gè)簡(jiǎn)單加法操作所需的時(shí)間；而按標(biāo)準(zhǔn)差和的大小對(duì)小區(qū)域 進(jìn)行排序則約需LlogL= 101ogl0= 10個(gè)加法操作。因此，選取特征點(diǎn)塊所 花費(fèi)的總時(shí)間約為(20736x 10+ 10) xs- ( 207360+ 10) xioo = 2073700 個(gè)簡(jiǎn)單加法操作所需的時(shí)間。因此選取特征點(diǎn)塊所需要的總時(shí)間約為現(xiàn)有技 術(shù)第 一種計(jì)算方法中計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線所需時(shí)間的2073700 / 78643200 1/4倍。
綜上可知，使用本發(fā)明實(shí)施例所提供的方法計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線所需的總 時(shí)間約為現(xiàn)有技術(shù)第一種計(jì)算方法中所需時(shí)間的1/18+1/4 1/3倍，因此將 大大節(jié)省計(jì)算的時(shí)間。
其次，我們還可從準(zhǔn)確度方面來(lái)進(jìn)行分析。如上所述，在現(xiàn)有技術(shù)中， ccd、 cmos在亮度變化比較大的區(qū)域獲取圖像時(shí)容易引入噪聲點(diǎn)，從而所 獲取的圖像不可避免帶有一定的噪聲，如果選用這些噪聲點(diǎn)作為特征點(diǎn)，則 必然會(huì)影響所合成的大動(dòng)態(tài)范圍圖像的成像質(zhì)量。而在本發(fā)明實(shí)施例中的方 法中，由于是選取了標(biāo)準(zhǔn)差和最小的幾個(gè)特征點(diǎn)塊中的象素點(diǎn)作為特征點(diǎn)， 因此可以間接地去除圖像中的噪聲點(diǎn)，而使用無(wú)噪聲的象素點(diǎn)來(lái)計(jì)算相機(jī)的 響應(yīng)曲線，從而提高了所獲得的相機(jī)響應(yīng)曲線的擬合準(zhǔn)確程度；而在圖像合 成的后續(xù)步驟中，當(dāng)使用準(zhǔn)確度更高的相機(jī)響應(yīng)曲線來(lái)合成大動(dòng)態(tài)范圍圖像 時(shí)，所獲得的大動(dòng)態(tài)范圍圖像的成像質(zhì)量也必然得到相應(yīng)地提高。
此外，在上述的實(shí)施例中，也可不將上述的圖像序列中的圖像分成s個(gè) 大區(qū)域，而是直接從上述圖像序列中任意確定的一張圖像中隨機(jī)選取x個(gè) 的小區(qū)域，計(jì)算上述每個(gè)小區(qū)域在圖像序列中所有圖像的對(duì)應(yīng)處的標(biāo)準(zhǔn)差以 及標(biāo)準(zhǔn)差和，并將這些小區(qū)域按標(biāo)準(zhǔn)差和的大小進(jìn)行排序，然后選取前y 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差和較小的小區(qū)域作為特征點(diǎn)塊，并將特征點(diǎn)塊中的所有象素點(diǎn)作為 特征點(diǎn)。其中，y<X，且x和y均為大于等于1的整數(shù)。但實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明， 當(dāng)使用該方法時(shí)，所選取的小區(qū)域都在圖像的某一局部，而依靠圖像的局部 來(lái)計(jì)算的相機(jī)響應(yīng)曲線，其效果不佳。
在以上的本發(fā)明的實(shí)施例中，均是利用對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差的計(jì)算結(jié)果來(lái)選取特征點(diǎn)塊，同理，我們也可將上述的標(biāo)準(zhǔn)差替換為絕對(duì)值差或距離等其它統(tǒng)計(jì)信 息進(jìn)行計(jì)算，即利用對(duì)絕對(duì)值差或距離等其它統(tǒng)計(jì)信息的計(jì)算結(jié)果來(lái)選取特 征點(diǎn)塊，其效果是相同或類似的。
此外，還可在上述實(shí)施例中加入另外的統(tǒng)計(jì)信息，使得所獲得的特征點(diǎn) 更可信。例如，可要求所選取的小區(qū)域中的象素點(diǎn)的最大灰度值滿足
條件128<//賺《255 (例如//OT = 250)，且最小灰度值滿足條件 0</4, 《127 (例如//M, = 20)。
本發(fā)明另一個(gè)實(shí)施例還提出了一種合成大動(dòng)態(tài)范圍圖像的裝置。圖7為本 發(fā)明實(shí)施例中合成大動(dòng)態(tài)范圍圖像的裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖7所示，本發(fā)明 實(shí)施例中合成大動(dòng)態(tài)范圍圖像的裝置701包括一個(gè)分選單元702，統(tǒng)計(jì)篩選單 元703,計(jì)算單元704和一個(gè)合成單元705。
所述分選單元702接收所輸入的圖像序列A,并從所述圖像序列中的任意 一張圖像中選取至少一個(gè)小區(qū)域，然后將所選取的小區(qū)域發(fā)送給所述統(tǒng)計(jì)篩選 單元703;所述統(tǒng)計(jì)篩選單元703接收所述分選單元發(fā)送的所述小區(qū)域，計(jì)算 所述小區(qū)域在所述圖像序列中每張圖像中的對(duì)應(yīng)處的象素點(diǎn)亮度值的統(tǒng)計(jì)信息 及圖像序列統(tǒng)計(jì)信息和，并根據(jù)所述統(tǒng)計(jì)信息和的大小選取至少一個(gè)小區(qū)域， 然后將所選取的小區(qū)域發(fā)送給所述計(jì)算單元704;所述計(jì)算單元704根據(jù)接收
到的小區(qū)域中的象素點(diǎn)計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線，并將所述相機(jī)響應(yīng)曲線發(fā)送給所述 合成單元705;所述合成單元705根據(jù)接收到的圖像序列B以及所述相機(jī)響應(yīng) 曲線，合成的大動(dòng)態(tài)范圍圖像。
所述分選單元702包括分割模塊706和選取模塊707。所述分割模塊706 接收所輸入的圖像序列A,將所述圖像序列A中的任意確定的一張圖像分割為 至少一個(gè)大區(qū)域，并將所述的每個(gè)大區(qū)域分割為至少一個(gè)小區(qū)域，然后將分割 好的小區(qū)域發(fā)送給選取模塊707;所述選取模塊707根據(jù)接收到的小區(qū)域，從 所述的每個(gè)大區(qū)域中選取至少一個(gè)小區(qū)域，并將所選取的小區(qū)域發(fā)送給所述統(tǒng) 計(jì)篩選單元703。
所述統(tǒng)計(jì)篩選單元703包括統(tǒng)計(jì)模塊708和篩選沖莫塊709。所述統(tǒng)計(jì)才莫塊708接收所述分選單元發(fā)送的所述小區(qū)域，計(jì)算所述小區(qū)域在所述圖像序列中 每張圖像中的對(duì)應(yīng)處的象素點(diǎn)亮度值的統(tǒng)計(jì)信息及統(tǒng)計(jì)信息和，并將統(tǒng)計(jì)信息 和發(fā)送給所述篩選模塊709;所述篩選模塊709根據(jù)接收到的每個(gè)小區(qū)域的統(tǒng) 計(jì)信息和，按統(tǒng)計(jì)信息和從小到大的順序選取至少一個(gè)小區(qū)域，然后將所選取 的小區(qū)域發(fā)送給所述計(jì)算單元704。
所述計(jì)算單元704包括獲取模塊710和運(yùn)算;^莫塊711。所述獲取模塊710 接收所述統(tǒng)計(jì)篩選單元703發(fā)送的小區(qū)域，分別獲取所述小區(qū)域中各象素點(diǎn)的 R、 G、 B通道并發(fā)送給運(yùn)算模塊711;所述運(yùn)算模塊711根據(jù)接收到的各象素 點(diǎn)的R、 G、 B通道，分別計(jì)算相機(jī)在R、 G、 B通道的響應(yīng)曲線，并將計(jì)算出 的所述相機(jī)響應(yīng)曲線發(fā)送給所述合成單元705。
所述合成單元705接收到的所述圖像序列B與所述分選單元接收到的所述 圖像序列A為同一個(gè)圖像序列。
此外，以上所述的本發(fā)明實(shí)施例中的步驟401 ~步驟407、步驟501 - 504 以及步驟601 ~步驟605均可通過(guò)軟件的方式實(shí)施，且所述的軟件可存儲(chǔ)于可 被計(jì)算機(jī)讀取的存儲(chǔ)介質(zhì)之中，所述存儲(chǔ)介質(zhì)可能包括ROM/RAM、磁碟、光 盤等。
綜上所述，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線及合成大動(dòng)態(tài)范 圍圖像的方法及其裝置，通過(guò)使用本發(fā)明實(shí)施例提供的方法和裝置，可以有 效減少特征點(diǎn)的個(gè)數(shù)，使得所用的算法比較簡(jiǎn)單，減少計(jì)算響應(yīng)曲線所需的 時(shí)間；同時(shí)，由于所選取的特征點(diǎn)中去除了噪聲點(diǎn)，因此可提高計(jì)算響應(yīng)曲 線的準(zhǔn)確性，從而提高大動(dòng)態(tài)范圍圖像的合成質(zhì)量。
以上所述，僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù) 范圍。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等， 均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1、 一種計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線的方法，其特征在于，該方法包括 從至少包括兩張圖像的圖像序列中的任意一張圖像中選取至少一個(gè)小區(qū)域；計(jì)算所述小區(qū)域在所述圖像序列中每張圖像中的對(duì)應(yīng)處的象素點(diǎn)亮度值的統(tǒng)計(jì)信息，對(duì)所述統(tǒng)計(jì)信息求和，得到每個(gè)小區(qū)域的統(tǒng)計(jì)信息和；根據(jù)所述每個(gè)小區(qū)域的統(tǒng)計(jì)信息和的大小選取至少一個(gè)小區(qū)域作為特征點(diǎn) 塊，根據(jù)所述被選取的特征點(diǎn)塊中的象素點(diǎn)計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述圖像序列包括至少兩張 同 一場(chǎng)景的曝光程度不同的圖像。
3、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述從圖像序列中的任意一 張圖像中選取至少一個(gè)小區(qū)域包括將所述圖像序列中的任意確定的一張圖像分割為至少一個(gè)大區(qū)域；將所述 的每個(gè)大區(qū)域分割為至少一個(gè)小區(qū)域，從每個(gè)大區(qū)域中選取至少一個(gè)小區(qū)域。
4、 根據(jù)權(quán)利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述每個(gè)小區(qū) 域的統(tǒng)計(jì)信息和的大小選取至少 一個(gè)小區(qū)域包括根據(jù)每個(gè)小區(qū)域的統(tǒng)計(jì)信息和從小到大的順序選取至少一個(gè)小區(qū)域。
5、 根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述每個(gè)小區(qū)域的 統(tǒng)計(jì)信息和的大小選取至少一個(gè)小區(qū)域包括在每個(gè)大區(qū)域中根據(jù)每個(gè)小區(qū)域的統(tǒng)計(jì)信息和從小到大的順序選取至少一 個(gè)小區(qū)域。
6、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述被選取的特征 點(diǎn)塊中的象素點(diǎn)計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線包括當(dāng)所述圖像為彩色圖像時(shí)，分別獲取所述象素點(diǎn)的R、 G、 B通道；分別計(jì) 算相機(jī)R、 G、 B通道的響應(yīng)曲線。
7、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述的響應(yīng)曲線為相機(jī)的亮度響應(yīng)曲線。
8、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述的統(tǒng)計(jì)信息為標(biāo)準(zhǔn)差或 絕對(duì)值差或距離。
9、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根據(jù)所述每個(gè)小區(qū)域 的統(tǒng)計(jì)信息和的大小選取至少一個(gè)小區(qū)域之后還進(jìn)一步包括所選取的小區(qū)域 的象素點(diǎn)的最大灰度值/4瓜滿足條件128</fWflX《255;最小灰度值/Z,滿足 條件0《//顯《127。
10、 一種大動(dòng)態(tài)范圍圖像合成的方法，其特征在于，該方法至少包括以下 步驟從至少包括兩張圖像的圖像序列A中的任意一張圖像中選取至少一個(gè)小區(qū)域'，計(jì)算所述小區(qū)域在所述圖像序列A中每張圖像中的對(duì)應(yīng)處的象素點(diǎn)亮度值 的統(tǒng)計(jì)信息，對(duì)所述統(tǒng)計(jì)信息求和，得到每個(gè)小區(qū)域的統(tǒng)計(jì)信息和；根據(jù)所述每個(gè)小區(qū)域的統(tǒng)計(jì)信息和的大小選取至少一個(gè)小區(qū)域作為特征點(diǎn) 塊，并根據(jù)所述被選取的特征點(diǎn)塊中的象素點(diǎn)計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線；根據(jù)所述的 相機(jī)響應(yīng)曲線和一個(gè)至少包括兩張圖像的圖像序列B，合成大動(dòng)態(tài)范圍圖像。
11、 根據(jù)權(quán)利要求IO所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述被選取的特 征點(diǎn)塊中的象素點(diǎn)計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線包括當(dāng)所述圖像為彩色圖像時(shí)，分別獲取所述象素點(diǎn)的R、 G、 B通道；根據(jù)所 述R、 G、 B通道，分別計(jì)算R、 G、 B通道的相機(jī)響應(yīng)曲線。
12、 根據(jù)權(quán)利要求IO所述的方法，其特征在于所述的相機(jī)響應(yīng)曲線為相 機(jī)的亮度響應(yīng)曲線。
13、 根據(jù)權(quán)利要求IO所述的方法，其特征在于，所述的大動(dòng)態(tài)范圍圖像為 亮度大動(dòng)態(tài)范圍圖像或彩色大動(dòng)態(tài)范圍圖像。
14、 根據(jù)權(quán)利要求10所述的方法，其特征在于所述圖像序列A與所述 圖像序列B為同一個(gè)圖像序列。
15、 一種合成大動(dòng)態(tài)范圍圖像的裝置，其特征在于，該裝置包括分選單元，用于從接收到的圖像序列A中的任意一張圖像中選取至少一個(gè) 小區(qū)i或；統(tǒng)計(jì)篩選單元，用于接收所述分選單元發(fā)送的小區(qū)域，計(jì)算接收到的小區(qū)域在所述圖像序列A中每張圖像中的對(duì)應(yīng)處的象素點(diǎn)亮度值的統(tǒng)計(jì)信息及統(tǒng)計(jì) 信息和，根據(jù)所述統(tǒng)計(jì)信息和的大小選取至少一個(gè)小區(qū)域；計(jì)算單元，用于接收所述統(tǒng)計(jì)篩選單元發(fā)送的小區(qū)域，根據(jù)接收到的小區(qū)域中的象素點(diǎn)計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線；合成單元，用于接收所述計(jì)算單元發(fā)送的所述相機(jī)響應(yīng)曲線，根據(jù)接收到 的圖像序列B以及所述相機(jī)響應(yīng)曲線，合成大動(dòng)態(tài)范圍圖像。
16、 根據(jù)權(quán)利要求15所述的裝置，其特征在于所述分選單元包括 分割模塊，用于將接收到的圖像序列A中的任意確定的一張圖像分割為至少一個(gè)大區(qū)域，將所述的每個(gè)大區(qū)域分割為至少一個(gè)小區(qū)域；選取模塊，用于接收所述分割模塊發(fā)送的所述分割好的小區(qū)域，根據(jù)接收 到的小區(qū)域，從所述的每個(gè)大區(qū)域中選取至少一個(gè)小區(qū)域，將所選取的小區(qū)域 發(fā)送給所述統(tǒng)計(jì)篩選單元。
17、 根據(jù)權(quán)利要求15所述的裝置，其特征在于所述統(tǒng)計(jì)篩選單元包括 統(tǒng)計(jì)模塊，用于計(jì)算接收到的小區(qū)域在所述圖像序列中每張圖像中的對(duì)應(yīng)處的象素點(diǎn)亮度值的統(tǒng)計(jì)信息及統(tǒng)計(jì)信息和；篩選模塊，用于接收所述統(tǒng)計(jì)模塊發(fā)送的統(tǒng)計(jì)信息和，根據(jù)接收到的統(tǒng)計(jì) 信息和，按統(tǒng)計(jì)信息和從小到大的順序選取至少一個(gè)小區(qū)域，將所選取的小區(qū) 域發(fā)送給所述計(jì)算單元。
18、 根據(jù)權(quán)利要求15所述的裝置，其特征在于所述計(jì)算單元包括獲取模 塊和運(yùn)算模塊；獲取模塊，用于從接收到的小區(qū)域分別獲取所述小區(qū)域中各象素點(diǎn)的R、 G、 B通道；運(yùn)算模塊，用于接收所述獲取模塊發(fā)送的各象素點(diǎn)的R、 G、 B通道，根據(jù) 接收到的各象素點(diǎn)的R、 G、 B通道，分別計(jì)算相機(jī)在R、 G、 B通道的響應(yīng)曲線，將計(jì)算出的所述響應(yīng)曲線發(fā)送給所述合成單元。
19、根據(jù)權(quán)利要求15所述的裝置，其特征在于，所述合成單元接收到的所述圖像序列B與所述分選單元接收到的所述圖像序列A為同一個(gè)圖像序列。
全文摘要
本發(fā)明的實(shí)施例公開(kāi)了一種計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線及合成大動(dòng)態(tài)范圍圖像的方法及其裝置，即從一個(gè)圖像序列中的任意一張圖像中隨機(jī)選取至少一個(gè)小區(qū)域，計(jì)算每個(gè)小區(qū)域在每張圖像中的對(duì)應(yīng)處的統(tǒng)計(jì)信息以及從多張圖像獲得的統(tǒng)計(jì)信息和，并將小區(qū)域按統(tǒng)計(jì)信息和進(jìn)行排序，選取統(tǒng)計(jì)信息和較小的幾個(gè)小區(qū)域作為特征點(diǎn)塊，并將特征點(diǎn)塊中的所有象素點(diǎn)作為特征點(diǎn)計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線，并利用相機(jī)響應(yīng)曲線和圖像序列合成大動(dòng)態(tài)范圍圖像。使用上述的方法及其裝置，可有效減少特征點(diǎn)的個(gè)數(shù)，使所用的算法比較簡(jiǎn)單，減少了計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線所需的時(shí)間；同時(shí)，由于所選取的特征點(diǎn)中去除了噪聲點(diǎn)，因此提高了計(jì)算相機(jī)響應(yīng)曲線的準(zhǔn)確性，提高了大動(dòng)態(tài)范圍圖像的合成質(zhì)量。
文檔編號(hào)G06T5/00GK101312494SQ200710105220
公開(kāi)日2008年11月26日 申請(qǐng)日期2007年5月21日 優(yōu)先權(quán)日2007年5月21日
發(fā)明者楊海欽 申請(qǐng)人:華為技術(shù)有限公司