[發明專利]一種基于偏振圖像的高動態范圍成像生成方法

有效

• 申請號: 202011388884.4
• 申請日: 2020-12-01
• 公開（公告）號: CN112651911B
• 公開（公告）日: 2023-10-13
• 發明（設計）人: 陳創斌;何力;林旭濱;何劍濤;張宏
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50;H04N23/741
• 代理公司: 廣東廣信君達律師事務所 44329
• 代理人: 張生梅

本發明公開了一種基于偏振圖像的高動態范圍成像生成方法，包括：針對于需要成像的目標區域，通過偏振相機單次曝光獲取多張不同偏振角度的偏振圖像；構建HDR生成模型，并使用多張不同偏振角度的偏振圖像作為HDR生成模型輸入，使用HDR生成模型學習偏振圖像的特征以及偏振效應的特征，最終HDR生成模型輸出每張偏振圖像的特征圖；利用偏振圖像計算線偏振度特征、偏振角度特征；將偏振度特征、偏振角度特征作為融合參數，將HDR生成模型輸出所有偏振圖像的特征圖融合成HDR圖像。本方法通過網絡學習以及使用偏振度特征等獲得HDR圖像，不需要多張不同曝光時間圖像，通過單次曝光即可獲得HDR圖像，有效減少了因多張圖像融合產生的圖像重影問題，提升了成像效果。

技術領域

本申請涉及高動態范圍成像技術領域，具體涉及一種基于偏振圖像的高動態范圍成像生成方法。

背景技術

高動態范圍成像(High Dynamic Range Imaging，HDR)是用來實現比普通數位圖像技術更大曝光動態范圍的一組技術，廣泛應用于計算機圖形學以及圖像攝影等領域。普通數位圖像只有256個亮度等級，遠遠不如人眼的感知范圍，因此而HDR圖像可以提供更多的動態范圍和圖像細節，使其更好的反映人真實環境中的視覺效果。傳統HDR成像主要是通過拍攝多張不同曝光時間圖像，利用每個曝光時間對應的最佳細節來合成最終HDR圖像；然而，現有的HDR成像方法在多張不同曝光時間的圖像融合過程中容易產生圖像重影問題，成像效果有待提升。

發明內容

本申請的目的是提供一種基于偏振圖像的高動態范圍成像生成方法，用以克服現有HDR成像所存在的易產生重影、成像效果差的問題。

為了實現上述任務，本申請采用以下技術方案：

第一方面，本申請提供了一種基于偏振圖像的高動態范圍成像生成方法，包括：

針對于需要成像的目標區域，通過偏振相機單次曝光獲取多張不同偏振角度的偏振圖像；

構建HDR生成模型，并使用多張不同偏振角度的偏振圖像作為HDR生成模型輸入，使用HDR生成模型學習偏振圖像的特征以及偏振效應的特征，最終 HDR生成模型輸出每張偏振圖像的特征圖；

利用所述偏振圖像計算線偏振度特征、偏振角度特征；

將偏振度特征、偏振角度特征作為融合參數，將HDR生成模型輸出的所有偏振圖像的特征圖融合成HDR圖像。

進一步地，所述多張不同偏振角度的偏振圖像為0°、45°、90°、135°共4個偏振角度的偏振圖像。

進一步地，則所述偏振度特征P1、偏振角度特征P2的計算公式如下：

上式中，I₀,I₄₅,I₉₀,I₁₃₅分別表示在0°、45°、90°、135°偏振角度獲取的偏振圖像的強度。

進一步地，所述HDR生成模型利用卷積神經網絡構建；所述HDR生成模型采用編碼器-解碼器的結構，編碼器的下采樣結構用于提取偏振圖像的特征，而解碼器則將圖像的特征恢復到原圖像尺寸；所述模型中，通過從高分辨率的特征圖中引入跳躍連接來改善上采樣的粒度粗糙程度。

進一步地，通過構建HDR生成模型的損失函數，使得模型輸出逼近HDR 圖像真值；所述損失函數表示為：

上式中，μ_x、表示偏振圖像x通過模型輸出的特征圖的平均值、標準差，μ_y、表示對應于偏振圖像x的圖像真值的平均值、標準差，σ_xy表示所述特征圖、圖像真值的協方差，C₁、C₂為常數。