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        基于多幀光融合的高速攝像機(jī)寬動(dòng)態(tài)研究

        2018-05-14 09:06:07羅啟宏
        絲路視野 2018年9期

        羅啟宏

        【摘要】人眼在視覺上具有攝像機(jī)不能比擬的動(dòng)態(tài)范圍,無論所關(guān)心的細(xì)節(jié)所處何種亮度區(qū)域,它總能獲得所關(guān)注的事物具體信息,但這僅限于運(yùn)動(dòng)速度較低的物體。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷向前發(fā)展,機(jī)器視覺在對(duì)于高速運(yùn)動(dòng)物體信息的捕獲上以及所呈現(xiàn)的實(shí)際景物的動(dòng)態(tài)范圍已經(jīng)有超越人眼的趨勢(shì)。不同幀之間不同的曝光時(shí)間能夠最大程度地獲取場(chǎng)景細(xì)節(jié),然后將他們彼此融合,獲取高動(dòng)態(tài)范圍的數(shù)據(jù)圖像,同時(shí)高幀數(shù)攝像機(jī)保證了融合后的視頻的幀數(shù)基本要求(>=25fps)。本文介紹了一種實(shí)現(xiàn)高速攝像機(jī)寬動(dòng)態(tài)圖像融合算法。

        【關(guān)鍵詞】高速攝像機(jī);寬動(dòng)態(tài);圖像處理

        機(jī)器視覺通常是通過機(jī)器視覺產(chǎn)品(即攝像機(jī))將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)然后顯示出來,所呈現(xiàn)出來的景物和動(dòng)態(tài)范圍完全由該幀的曝光時(shí)間決定,曝光時(shí)間越長(zhǎng),圖像低亮區(qū)域的景物表現(xiàn)的層次細(xì)節(jié)越豐富,反之,高亮區(qū)域的景物表現(xiàn)的層次細(xì)節(jié)豐富。高速傳感器一般是指120fps以上的傳感器,通過設(shè)定多組曝光值,將不同曝光時(shí)間獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像進(jìn)行融合處理,同時(shí)獲取低亮和高亮細(xì)節(jié),使原本不具備寬動(dòng)態(tài)處理能力的芯片能實(shí)現(xiàn)寬動(dòng)態(tài)效果。

        圖像融合算法在圖像處理領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。很多專家對(duì)此都有深入的研究并且獲得了一定的研究成果,比如基于金字塔分解式多曝光圖像融合算法,以權(quán)重融合為基礎(chǔ),是一種多尺度、多分辨率的融合策略;本文介紹了高速傳感器寬動(dòng)態(tài)功能實(shí)現(xiàn)流程以及總結(jié)了TomMertens、JanKautz和FrankVanReeth在《ExporeFusion》一文的圖像分層融合的方法以及融合效果。

        一、高速攝像機(jī)寬動(dòng)態(tài)實(shí)現(xiàn)流程以及圖像融合算法

        (一)高速攝像機(jī)寬動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流

        高速攝像機(jī)設(shè)定多組曝光參數(shù)(120幀為例,設(shè)定四組曝光值,分別為S1、S2、L1、L2,其中S1和S2為兩組短曝光值,L1和L2為兩組長(zhǎng)曝光值)交替曝光,每個(gè)循環(huán)4幀數(shù)據(jù)合成一幀寬動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)H,出30幀寬動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),如圖1所示。

        N是指由N副圖像(本文中N=4),k為第k個(gè)輸入圖像(每個(gè)周期4幅圖中的序號(hào)),i,j為融合像素點(diǎn)位置?;救诤鲜疽鈭D與流程如下。

        三、圖像融合結(jié)果仿真

        通過matlab仿真工具對(duì)本算法進(jìn)行了仿真,所測(cè)結(jié)果如圖3所示。

        在上述仿真結(jié)果當(dāng)中,每組的前三張圖片為同一場(chǎng)景不同曝光參數(shù)的三幀圖像數(shù)據(jù),第四幅為合成后攝像機(jī)的實(shí)際輸出圖像。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中我們可以得出,該算法融合效果好,色彩和細(xì)節(jié)還原度高,不具備寬動(dòng)態(tài)功能的芯片也能出寬動(dòng)態(tài)效果。(身份證號(hào):430524198805041171)

        參考文獻(xiàn)

        [1]GoshtasbyAA.Fusionofmulti-exposureimages[J].Image andVisionComputing,2005,23(06):611~618.

        [2]貴喜,楊萬海.基于多尺度對(duì)比度塔的圖像融合方法及性能評(píng)價(jià)[J].光學(xué)學(xué)報(bào),2001,21(11):1336~1342.

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