一种基于直方图归一化与超像素分割的HDR重建算法

摘要

本发明公开了一种基于直方图归一化与超像素分割的HDR重建算法，利用直方图匹配算法将选中的参考图像I_r的直方图映射到图像序列的其他图像I_i上，并分别生成相应的匹配图像通过比较每个像素点和其临近像素的一致性，将图像的像素组合成超像素，并采用切割算法来获取图像中运动物体的轮廓，对匹配图像与其他图像I_i作差取绝对值，然后进行超像素分割；将分割得到的超像素分为两类：静态部分和动态部分，并将I_i和合成中间图像基于梯度的图像质量评价系统，计算得到每一幅中间图像的权值地图并将其进行加权融合得到最终图像融合结果。将参考图像和输入序列中其他图像进行直方图匹配，而不是直接计算输入图像的梯度信息。这使得图像的更多细节能够被保留。

主权项

一种基于直方图归一化与超像素分割的HDR重建算法，其特征是，包括以下步骤：步骤一：利用直方图归一化算法将选中的参考图像I_r的直方图映射到图像序列的除参考图像之外的其他输入图像I_i上，并分别生成相应的匹配图像步骤二：将匹配图像分别与相对应的输入图像I_i的像素值相减并取绝对值，得到代表运动信息的图像D_i；步骤二：通过比较运动信息的图像D_i中每个像素点和其临近像素的一致性，将运动信息的图像D_i的像素组合成超像素，并采用切割算法来获取图像中运动物体的轮廓，以保证图像融合过程中运动物体的完整性；步骤三：将切割得到的超像素分为两类：静态超像素和动态超像素，并将输入图像I_i和匹配图像在运动信息图像D_i的指导下合成中间图像步骤四：基于梯度的图像质量评价系统，计算得到每一幅中间图像的权值地图并将其进行加权融合得到最终图像融合结果。