[發(fā)明專利]基于多幀圖像的圖像處理方法和裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910509711.4
• 申請(qǐng)日: 2019-06-13
• 公開（公告）號(hào): CN110264420B
• 公開（公告）日: 2023-04-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 康健
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: OPPO廣東移動(dòng)通信有限公司
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00;G06T5/50;G06T3/40;G06T7/11;H04N23/95
• 代理公司: 北京知帆遠(yuǎn)景知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11890
• 代理人: 徐勇勇

1.一種基于多幀圖像的圖像處理方法，其特征在于，包括：

獲取多幀原始圖像；

根據(jù)所述多幀原始圖像，合成得到高動(dòng)態(tài)范圍圖像；

對(duì)所述高動(dòng)態(tài)范圍圖像進(jìn)行紋理分析，以將所述高動(dòng)態(tài)范圍圖像劃分為不同的紋理區(qū)域；

對(duì)所述高動(dòng)態(tài)范圍圖像中不同紋理區(qū)域采用不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別進(jìn)行降噪處理，以得到降噪后的高動(dòng)態(tài)范圍圖像；

所述對(duì)所述高動(dòng)態(tài)范圍圖像中不同紋理區(qū)域采用不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別進(jìn)行降噪處理，包括：

根據(jù)各個(gè)所述紋理區(qū)域的類型，確定各個(gè)所述紋理區(qū)域?qū)?yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

根據(jù)各神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述高動(dòng)態(tài)范圍圖像中對(duì)應(yīng)紋理區(qū)域進(jìn)行降噪處理；

所述根據(jù)各神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述高動(dòng)態(tài)范圍圖像中對(duì)應(yīng)紋理區(qū)域進(jìn)行降噪處理，包括：

根據(jù)各神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述高動(dòng)態(tài)范圍圖像中對(duì)應(yīng)紋理區(qū)域進(jìn)行噪聲特性識(shí)別，以識(shí)別出所述對(duì)應(yīng)紋理區(qū)域中的噪聲特性，其中，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，已學(xué)習(xí)得到所述對(duì)應(yīng)紋理區(qū)域與噪聲特性之間的映射關(guān)系；

根據(jù)識(shí)別出的噪聲特性，對(duì)所述對(duì)應(yīng)紋理區(qū)域進(jìn)行降噪處理。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于，所述多幀原始圖像中包括至少兩幀相同曝光量的第一圖像，以及包括曝光量低于所述第一圖像的至少一幀第二圖像；

所述根據(jù)所述多幀原始圖像，合成得到高動(dòng)態(tài)范圍圖像，包括：

對(duì)所述至少兩幀第一圖像，進(jìn)行多幀降噪，得到合成降噪圖像；

將所述合成降噪圖像與所述至少一幀第二圖像進(jìn)行高動(dòng)態(tài)合成，得到所述高動(dòng)態(tài)范圍圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于，所述根據(jù)所述多幀原始圖像，合成得到高動(dòng)態(tài)范圍圖像，包括：

將所述多幀原始圖像輸入高動(dòng)態(tài)合成模型，以得到相應(yīng)原始圖像中各區(qū)域的合成權(quán)重；

根據(jù)所述合成權(quán)重，分區(qū)域?qū)λ龆鄮紙D像進(jìn)行合成，以得到所述高動(dòng)態(tài)范圍圖像。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的圖像處理方法，其特征在于，所述高動(dòng)態(tài)合成模型，已學(xué)習(xí)得到原始圖像中各區(qū)域的特征與合成權(quán)重之間的映射關(guān)系；所述特征用于表征曝光量和相應(yīng)區(qū)域的圖像亮度。

5.一種基于多幀圖像的圖像處理裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取多幀原始圖像；

合成模塊，用于根據(jù)所述多幀原始圖像，合成得到高動(dòng)態(tài)范圍圖像；

紋理分析模塊，用于對(duì)所述高動(dòng)態(tài)范圍圖像進(jìn)行紋理分析，以將所述高動(dòng)態(tài)范圍圖像劃分為不同的紋理區(qū)域；

降噪模塊，用于對(duì)所述高動(dòng)態(tài)范圍圖像中不同紋理區(qū)域采用不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別進(jìn)行降噪處理，以得到降噪后的高動(dòng)態(tài)范圍圖像；

所述降噪模塊，具體用于：

根據(jù)各個(gè)所述紋理區(qū)域的類型，確定各個(gè)所述紋理區(qū)域?qū)?yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

根據(jù)各神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述高動(dòng)態(tài)范圍圖像中對(duì)應(yīng)紋理區(qū)域進(jìn)行降噪處理；

所述降噪模塊，還具體用于：

根據(jù)各神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述高動(dòng)態(tài)范圍圖像中對(duì)應(yīng)紋理區(qū)域進(jìn)行噪聲特性識(shí)別，以識(shí)別出所述對(duì)應(yīng)紋理區(qū)域中的噪聲特性，其中，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，已學(xué)習(xí)得到所述對(duì)應(yīng)紋理區(qū)域與噪聲特性之間的映射關(guān)系；

根據(jù)識(shí)別出的噪聲特性，對(duì)所述對(duì)應(yīng)紋理區(qū)域進(jìn)行降噪處理。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的圖像處理裝置，其特征在于，所述多幀原始圖像中包括至少兩幀相同曝光量的第一圖像，以及包括曝光量低于所述第一圖像的至少一幀第二圖像；

所述合成模塊，具體用于：

對(duì)所述至少兩幀第一圖像，進(jìn)行多幀降噪，得到合成降噪圖像；

將所述合成降噪圖像與所述至少一幀第二圖像進(jìn)行高動(dòng)態(tài)合成，得到所述高動(dòng)態(tài)范圍圖像。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的圖像處理裝置，其特征在于，所述合成模塊，具體用于：

將所述多幀原始圖像輸入高動(dòng)態(tài)合成模型，以得到相應(yīng)原始圖像中各區(qū)域的合成權(quán)重；

根據(jù)所述合成權(quán)重，分區(qū)域?qū)λ龆鄮紙D像進(jìn)行合成，以得到所述高動(dòng)態(tài)范圍圖像。