一种超长景深超宽动态图像合成算法的制作方法

本发明涉及一种图像合成算法，尤其涉及的是一种超长景深超宽动态图像合成算法。

背景技术：

由于相机的物理特性和数字特性的限制，相机有着有限的景深和有限的动态范围，即能看清的距离区间有限和可区分的亮暗区间有限。在一些对景深和动态范围要求较高的领域，有限的景深和动态范围造成不小的困扰，如内窥镜摄像系统在临床使用时，由于景深限制，手术视野内工作距离相差较大的组织难以同时看清，需要反复调整工作距离或者焦距，带来操作不便；同时，由于有限动态范围的影响，难以同时看清亮暗差距较大的物体，给医生带来不适。

现有的高动态范围（hdr）合成算法通过将多张曝光不同的raw格式图像依据曝光时间长短进行加权，合成hdr图像用一幅值域很宽广的矩阵表示，最后通过色调映射（tonemapping）将hdr图像映射到0~255进行正确的颜色显示。该种算法计算复杂度较高，难以实现摄像系统50、60帧实时显示的要求。另外，该种算法需要在raw格式图像上进行，对于常用的rgb图像，需要转到raw格式进行运算，进一步增加了计算复杂度。再有，合成图像的好坏主要与色调映射方法有关，而色调映射容易出现细节丢失、光晕、色偏等问题。最重要的是，该种算法只能解决相机有限动态范围的问题，而不能解决有限景深的问题。

因此，现有的技术还有待于改进和发展。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种超长景深超宽动态图像合成算法，以提供具有超长景深超高分辨率输出图像。

本发明的技术方案如下：一种超长景深超宽动态图像合成算法，其中，具体包括以下步骤：

s1：获取至少两幅图像；

s2：分别计算每幅图像的清晰度c，饱和度s和曝光程度e；

s3：根据每幅图像的清晰度c、饱和度s和曝光程度e分别计算每幅图像的权重w；

s4：对全部图像的权重w进行加权平均处理，合成超长景深超宽动态图像。

所述的超长景深超宽动态图像合成算法，其中，所述s1中，所述图像包括近景清晰且不过曝图像和远景清晰且不欠曝图像。

所述的超长景深超宽动态图像合成算法，其中，所述s2中，通过3*3的拉普拉斯算子滑过每幅图像每个像素点，得到每个像素点的清晰度c(i,j)。

所述的超长景深超宽动态图像合成算法，其中，每个像素点的清晰度c(i,j)的计算公式为：

f(i,j)为坐标为(i,j)像素点的灰度值。

所述的超长景深超宽动态图像合成算法，其中，所述s2中，通过每幅图像每个像素点的rgb值计算得到每个像素点的饱和度s(i,j)。

所述的超长景深超宽动态图像合成算法，其中，所述每个像素点的饱和度s(i,j)的计算公式为：

其中，r(i,j)为坐标为(i,j)像素点的红色分量，g(i,j)为坐标为(i,j)像素点的绿色分量，b(i,j)为坐标为(i,j)像素点的蓝色分量，m(i,j)为坐标为(i,j)像素点的灰度值。

所述的超长景深超宽动态图像合成算法，其中，通过每幅图像每个像素点的rgb值计算得到每个像素点的曝光程度e(i,j)。

所述的超长景深超宽动态图像合成算法，其中，所述每个像素点的曝光程度e(i,j)的计算公式为：

其中，g为预设值，r(i,j)为坐标为(i,j)像素点的红色分量，g(i,j)为坐标为(i,j)像素点的绿色分量，b(i,j)为坐标为(i,j)像素点的蓝色分量。

所述的超长景深超宽动态图像合成算法，其中，所述s3中，分别得到每幅图像中每个像素点的清晰度c，饱和度s和曝光程度e之后，分别计算每幅图像中每个像素点的权重w；每个像素点的权重值w(i,j)根据c(i,j)、s(i,j)、b(i,j)计算得到，计算公式为：

。

所述的超长景深超宽动态图像合成算法，其中，所述s4中，逐一将全部图像中同一坐标的像素点的权重进行加权平均，得到超长景深超宽动态图像中同一坐标的像素点的像素值，将得到的超长景深超宽动态图像中全部像素点合成得到超长景深超宽动态图像，每个像素点的加权公式为：，

其中，wn为第n幅图像中坐标为(i,j)像素点的权重，in(i,j)为第n幅图像中坐标为(i,j)像素点的像素值。

本发明的有益效果：本发明通过提供一种超长景深超宽动态图像合成算法，可在rgb图像上直接合成，不需要在raw格式上进行处理，处理方便；本图像合成算法运算复杂度低，不需要进行色调映射，可实时处理；本图像合成算法同时考虑清晰度，饱和度和曝光程度，能同时合成超长景深和超宽动态图像，还能较好地保留颜色信息。

附图说明

图1是本发明中超长景深超宽动态图像合成算法的步骤流程图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接或可以相互通讯；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正下方和斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

下文的公开提供了许多不同的实施方式或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。当然，它们仅仅为示例，并且目的不在于限制本发明。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或参考字母，这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施方式和/或设置之间的关系。此外，本发明提供了的各种特定的工艺和材料的例子，但是本领域普通技术人员可以意识到其他工艺的应用和/或其他材料的使用。

如图1所示，一种超长景深超宽动态图像合成算法，具体包括以下步骤：

s1：获取至少两幅图像。

其中，分别获取至少1幅近景清晰且不过曝图像image1和至少1幅远景清晰且不欠曝图像image2进行合成。

s2：分别计算每幅图像的清晰度c，饱和度s和曝光程度e。

其中，所述清晰度c通过3*3的拉普拉斯算子滑过图像每个像素点，得到每个像素点的清晰度c(i,j)，计算公式如下：

f(i,j)为坐标为(i,j)像素点的灰度值。c值越大，清晰度越高。

其中，所述饱和度s通过每个像素点的rgb值计算得到每个像素点的饱和度s(i,j)，计算公式如下：

其中，r(i,j)为坐标为(i,j)像素点的红色分量，g(i,j)为坐标为(i,j)像素点的绿色分量，b(i,j)为坐标为(i,j)像素点的蓝色分量，m(i,j)为坐标为(i,j)像素点的灰度值。s值越大，饱和度越高。

其中，所述曝光程度e通过每个像素点的rgb值计算得到每个像素点的曝光程度e(i,j)，计算公式如下：

其中，g为预设值，可设为0.2。e值越大，曝光程度越佳。

其中，上述r(i,j)、g(i,j)、b(i,j)、f(i,j)取值范围为0~1，若否，需要归一化。

s3：根据每幅图像的清晰度c、饱和度s和曝光程度e分别计算每幅图像的权重w。

分别得到每幅图像中每个像素点的清晰度c，饱和度s和曝光程度e之后，分别计算每幅图像中每个像素点的权重w，每个像素点的权重值w(i,j)根据c(i,j)、s(i,j)、b(i,j)计算得到，计算公式如下：

s4：对全部图像的权重w进行加权平均处理，合成超长景深超宽动态图像。

假设n张图像中同一坐标的像素点的权重分别为w1…wn，对n幅图像中同一坐标的像素点的权重进行加权平均，得到超长景深超宽动态图像中同一坐标的像素点的像素值，将得到的超长景深超宽动态图像中全部像素点合成得到超长景深超宽动态图像，每个像素点的加权公式如下所示：

其中：i1(i,j)…in(i,j)为第1幅到第n幅图像坐标为(i,j)像素点的像素值。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施方式”、“某些实施方式”、“示意性实施方式”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合所述实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。

应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。