一種擴展動態(tài)范圍的圖像處理算法*

朱良銷,余學(xué)才,陳 濤,蘇 柯,王世陽

(電子科技大學(xué)光電信息學(xué)院,成都 610054)

對于圖像傳感器,提高動態(tài)范圍(DR)和信噪比(SNR)是很重要的。圖像傳感器的動態(tài)范圍被定義為最大非飽和信號與黑暗條件下噪聲的比值,這是圖像傳感器品質(zhì)的關(guān)鍵因素[1]。傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)的圖像傳感器的動態(tài)范圍只有大約 60 dB,而環(huán)境圖景的動態(tài)范圍往往超過 100 dB[2],這就使得圖像傳感器所拍攝到的圖像的對比度不夠,當(dāng)強背景光時,會使得圖像傳感器飽和,導(dǎo)致圖像分辨率不足。

圖像傳感器的動態(tài)范圍定義為最大非飽和信號和最小可測信號的比值,即表示為：動態(tài)范圍 =最大非飽和信號/最小可測信號[3]。其中,最大非飽和信號為臨界飽和信號,與光電探測器的勢阱容量有關(guān);最小可測信號為噪聲的均方差。一般來說,圖像傳感器的動態(tài)范圍都達不到自然界光強的范圍,尤其是CMOS圖像傳感器的讀出噪聲較大,動態(tài)范圍更受限制。圖像傳感器的動態(tài)范圍示意圖如圖 1所示。

根據(jù)上圖中飽和值和最小可測信號值的比值就可以求得圖像傳感器的動態(tài)范圍。

圖1 圖像傳感器的動態(tài)范圍示意圖

自然場景的光動態(tài)范圍大于 105(100 dB),常見圖像采集系統(tǒng)的動態(tài)范圍[4],如表 1所示。

表1 常見圖像采集系統(tǒng)的動態(tài)范圍

從上表中可以看出,只有高端 CCD數(shù)碼相機的動態(tài)范圍才能達到膠片相機和人眼的水平,此類數(shù)碼相機價格非常昂貴,應(yīng)用受到很大的限制。由于自然場景的光動態(tài)范圍大于 100 dB,CMOS圖像傳感器若要在更多領(lǐng)域取代 CCD圖像傳感器,開拓出更廣闊的市場,就必須擴展其動態(tài)范圍。

擴展圖像傳感器動態(tài)范圍可采用各種技術(shù),如對數(shù)像素結(jié)構(gòu)、橫向溢出柵像素結(jié)構(gòu)、多次曝光技術(shù)、局部曝光技術(shù)等[5-6]。對數(shù)像素結(jié)構(gòu)該像素單元輸出信號與入射光信號成對數(shù)關(guān)系,它的工作特點是光信號被連續(xù)地轉(zhuǎn)化為電壓信號,這種方法是通過提高圖像接收器件的探測性能來達到擴展動態(tài)范圍[7-8]。要獲得高動態(tài)范圍的同時又有較高的信噪比 SNR,可采用兩次或多次曝光的方法,這也是采用得最多的方法,很多研究人員進行了這方面的包括不通曝光量圖像的獲取和圖像合成算法方面的研究。兩次曝光方法使指對同一幅場景攝像兩次,即在較短時間積分后攝像一次,更長積分時間后再攝像一次。從理論上說,短積分時間采樣的圖像在勢阱飽和前捕獲了高照度區(qū)域,長積分時間采樣的圖像在足夠的積分時間后,捕獲了低照度區(qū)域,因此所采樣的兩幅圖像通過一定的合成算法可組合成一幅高動態(tài)范圍的圖像[9-11]。本文提出一種圖像處理的算法來擴展動態(tài)范圍,其原理是對同一圖像進行連續(xù)采集兩次,利用數(shù)學(xué)算法對圖像進行合成以達到動態(tài)外圍的擴展。

1 擴展動態(tài)范圍的圖像處理算法

利用同一圖像傳感器連續(xù)采集到幾幅圖像,這幾幅圖像是在同一背景下的,再運用圖像合成算法來擴展動態(tài)范圍。該算法主要是通過對兩幅幅圖像進行相加后,再對圖像進行改算法處理,使所合成的圖像的灰度值得到很好的改善。這種算法可以使圖像中很暗、難分辨的物體得到增強,并可以使圖像的背景得到適當(dāng)?shù)母纳?由此可以分辨較暗物體和背景,動態(tài)范圍得到了擴展。這里要利用用幾幅圖像相加的方法,是因為這樣能增加合成圖像的信噪比。對于幾幅相近的圖像,信噪比相差不是很大,相加過程中,信號的增加幅度比噪聲的增加幅度要高,這樣就提高了合成后的圖像信噪比。

設(shè)第i幅圖像在(x,y)位置的像素值為 Gi(x,y),合成后的圖像在(x,y),位置的像素值為g(x,y),則：

其中 N0為所采集到的圖像數(shù)目,G0為預(yù)設(shè)的參數(shù)值,為每幅圖像在(x,y)位置上各像素值的平均值即：

該算法中的限制條件是 G0×N0＜255。本算法與所取圖像的數(shù)目 N0和預(yù)設(shè)的參數(shù)值 G0有關(guān),如圖 2所示,當(dāng)預(yù)設(shè)的參數(shù)值為 50時,所取圖像的數(shù)目 N0對該算法的影響。如圖 3所示,當(dāng)圖像數(shù)目確定為 2時,預(yù)設(shè)的參數(shù)值 G0對該算法的影響。由圖 2和圖 3可看出對圖像中低像素值(較暗的物體)進行了增強,使其能被肉眼所見,而對圖像高像素值(較亮的物體和背景)進行適當(dāng)?shù)脑鰪?從而使動態(tài)范圍得以擴展。本算法的一個重要優(yōu)點是合成后的圖像的像素值都在 0～255之間,不存在像素值溢出的問題,不需要對圖像進行歸一化處理,使圖像很好地保持原有的信息。

圖2 本算法中圖像數(shù)目 N0對灰度值的影響

本算法在運算速度上具有一定的優(yōu)勢,在MATLAB下做了速度的測試工作。MATLAB用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)值計算的高級技術(shù)計算語言和交互式環(huán)境[12]。當(dāng)取兩幅圖像時本算法所耗的時間為 1 ms,這個測試是在圖像為30萬像素時進行的。對于一般的圖像傳感器,利用此算法可以有效的進行實時顯示,并且可以利用此算法來抑制強背景光。

圖3 本算法中預(yù)設(shè)的參數(shù)值G0對灰度值的影響

2 實驗效果

實驗中,我們使用 Point Grey Research的 PGR Fly Capture CMOS圖像傳感器,對同一景物進行拍攝。采集多圖像,根據(jù)上面的合成算法,我們利用VC編程實現(xiàn)對圖像的采集,算法的實現(xiàn)和圖像的顯示。做了兩組實驗,圖 4為原始圖像,一組是當(dāng)G0為 50時,N0從 2到 3變化,一組是當(dāng) N0為 2,G0從 20到 50變化。實驗結(jié)果圖分別為圖 5和圖 6。

圖4 原始圖像

圖5

圖6

經(jīng)過實驗得到本算法中的圖像數(shù)目 N0為 2,預(yù)設(shè)的參數(shù)值 G0為 50時所得到的效果最佳。

3 結(jié)論

通過上述提出的一種擴展圖像傳感器動態(tài)范圍的圖像處理算法,我們將兩幅圖像合成一幅圖像擴展了圖像傳感器的動態(tài)范圍。實驗表明,這種合成圖像的算法較好地表示了原圖像的信息,這時一種簡潔優(yōu)化的動態(tài)范圍擴展方法。改算法的關(guān)鍵在于：確定圖像的數(shù)目和預(yù)設(shè)的參數(shù)。提高圖像傳感器動態(tài)范圍的方法在技術(shù)上,商業(yè)上都會有很大的空間,對在光照強弱分明的景物中,獲取更多的圖像信息具有重要意義。

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