CN109005368B - 一种高动态范围图像的生成方法、移动终端及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请适用于图像处理技术领域，提供了一种高动态范围图像的生成方法、移动终端及计算机可读存储介质，所述方法包括：通过移动终端的摄像头采集曝光时间不同的多帧图像，并显示所述多帧图像，以提示用户从所述多帧图像中选择一帧运动区域最清晰的图像作为参考图像，获取用户选中的图像，并将选中的图像作为参考图像，将所述多帧图像中所述参考图像以外的其它图像作为候选图像，确定所述候选图像和所述参考图像的重合度，并基于所述参考图像的运动区域，将重合度低于阈值的候选图像和所述参考图像合成获得高动态范围图像，通过本申请可以改善高动态范围图像中运动物体轮廓模糊的现象。

Description

一种高动态范围图像的生成方法、移动终端及存储介质

技术领域

本申请属于图像处理技术领域，尤其涉及一种高动态范围图像的生成方法、移动终端及计算机可读存储介质。

背景技术

高动态范围图像(High-Dynamic Range，简称HDR)，相比普通的图像，可以提供更多的动态范围和图像细节，根据不同的曝光时间的LDR(Low-Dynamic Range)图像，利用每个曝光时间相对应最佳细节的LDR图像来合成最终HDR图像，能够更好的反映人真实环境中的视觉效果。

目前，将多个不同曝光时间拍摄的图像合成后获得的高动态范围图像，虽然能够获得更多的细节；然而，经常出现局部物体轮廓模糊的问题。因此，目前拍摄的高动态范围图像的效果较差。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种高动态范围图像的生成方法、移动终端及计算机可读存储介质，以解决目前高动态范围图像常出现局部物体轮廓模糊、效果较差的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种高动态范围图像的生成方法，包括：

通过移动终端的摄像头采集曝光时间不同的多帧图像，并显示所述多帧图像，以提示用户从所述多帧图像中选择一帧运动区域最清晰的图像作为参考图像；

获取用户选中的图像，并将选中的图像作为参考图像，将所述多帧图像中所述参考图像以外的其它图像作为候选图像；

确定所述候选图像和所述参考图像的重合度，并基于所述参考图像的运动区域，将重合度低于阈值的候选图像和所述参考图像合成获得高动态范围图像。

本申请实施例的第二方面提供了一种移动终端，包括：

显示单元，用于通过移动终端的摄像头采集曝光时间不同的多帧图像，并显示所述多帧图像，以提示用户从所述多帧图像中选择一帧运动区域最清晰的图像作为参考图像；

参考图像确定单元，用于获取用户选中的图像，并将选中的图像作为参考图像，将所述多帧图像中所述参考图像以外的其它图像作为候选图像；

图像合成单元，用于确定所述候选图像和所述参考图像的重合度，并基于所述参考图像的运动区域，将重合度低于阈值的候选图像和所述参考图像合成获得高动态范围图像。

本申请实施例的第三方面提供了一种移动终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请实施例第一方面提供的所述方法的步骤。

本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被一个或多个处理器执行时实现本申请实施例第一方面提供的所述方法的步骤。

本申请实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被一个或多个处理器执行时实现本申请实施例第一方面提供的所述方法的步骤。

本申请实施例提供了一种高动态范围图像的生成方法，通过移动终端的摄像头采集曝光时间不同的多帧图像，并显示所述多帧图像，以提示用户从所述多帧图像中选择一帧运动区域最清晰的图像作为参考图像，获取用户选中的图像，并将选中的图像作为参考图像，将所述多帧图像中所述参考图像以外的其它图像作为候选图像，确定所述候选图像和所述参考图像的重合度，并基于所述参考图像的运动区域，将重合度低于阈值的候选图像和所述参考图像合成获得高动态范围图像，由于由用户从所述多帧曝光时间不同的图像中选择一帧运动区域最清晰的图像作为参考图像，这样，合成后的高动态范围图像的运动区域较清晰；并且，将重合度低于阈值的候选图像和所述参考图像合成获得高动态范围图像，选择重合度高的候选图像的其它区域和参考图像的运动区域合成高动态范围图像，保证运动区域轮廓清晰的同时，还能够保证获得非运动区域更多的细节图像。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的一种高动态范围图像的生成方法的实现流程示意图；

图2是本申请实施例提供的另一种高动态范围图像的生成方法的实现流程示意图；

图3是本申请实施例提供的一种移动终端的示意框图；

图4是本申请实施例提供的另一种移动终端的示意框图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

图1是本申请实施例提供的一种高动态范围图像的生成方法的实现流程示意图，如图所示，该方法可以包括以下步骤：

步骤S101，通过移动终端的摄像头采集曝光时间不同的多帧图像，并显示所述多帧图像，以提示用户从所述多帧图像中选择一帧运动区域最清晰的图像作为参考图像。

在本申请实施例中，移动终端的摄像头可以采集多帧图像，多帧图像的曝光时间可以不同，在获得了多帧图像后，将多帧图像显示在移动终端的显示界面上，可以按照采集的时间顺序进行显示，也可以按照运动区域从清晰到模糊的顺序进行显示。显示的同时发出提示信息，以提示用户从所述多帧图像中选择一帧运动区域最清晰的图像作为参考图像。

由于用户在进行拍摄时有可能存在运动物体，在存在运动物体时，多个曝光时间中需要存在短曝光时间，所述短曝光时间采集的运动物体相对比较清晰，然而，由于运动在进行拍摄的过程有可能由于手抖等各种因素，最短曝光时间下采集的图像中运动区域可能并不是最清晰的，为了最终合成的高动态范围图像的运动区域比较清晰，需要选取一张运动区域最清晰的图像作为参考图像，这样，用户可以根据自己想要拍摄的效果，从中选择一个图像作为参考图像。

步骤S102，获取用户选中的图像，并将选中的图像作为参考图像，将所述多帧图像中所述参考图像以外的其它图像作为候选图像。

在本申请实施例中，在用户通过物理按键、虚拟按钮或触控等方式选中一个图像后，可以将该图像作为参考图像，并将该图像之外的其它图像作为候选图像。

步骤S103，确定所述候选图像和所述参考图像的重合度，并基于所述参考图像的运动区域，将重合度低于阈值的候选图像和所述参考图像合成获得高动态范围图像。

在本申请实施例中，可以确定候选图像和参考图像的重合度，参考图像中的运动区域是最清晰的，因此，可以将参考图像中的运动区域作为合成的高动态范围图像中的运动区域的主要表征，将候选图像中的非运动区域作为合成的高动态范围图像中的其它细节的主要表征。候选图像和参考图像的重合度越高，表示两幅图像越相似，那么合成后，所能表示的细节就越少，如果两幅图像差异越大，那么合成后，所能表示的细节越多，因此，需要设置阈值，将重合度低于阈值的候选图像和所述参考图像合成获得高动态范围图像。这样，获得的高动态范围图像就能够获得更多的细节。

作为本申请又一实施例，所述确定所述候选图像和所述参考图像的重合度包括：

获取所述候选图像中的像素点和所述参考图像中的像素点之间的灰度差异图像；

对所述灰度差异图像进行二值化处理获得二值化图像，并根据所述二值化图像确定所述候选图像和所述参考图像的重合度。

在本申请实施例中，可以直接计算所述候选图像和所述参考图像的重合度，也可以将每个图像中的运动区域去除后再计算所述候选图像和所述参考图像的重合度。

以未去除运动区域为例，可以将候选图像和参考图像分别处理为灰度图像，然后计算二者之间的灰度差异图像，即将坐标相同的像素点的灰度值相减，就可以获得灰度差异图像，对所述灰度差异图像进行二值化处理获得二值化图像，二值化图像中白色区域(或黑色区域)就是候选图像和所述参考图像之间的差异区域，根据差异区域的面积或像素点的个数代表差异度；同理，二值化图像中黑色区域(或白色区域)就是候选图像和所述参考图像之间的重合区域，根据重合区域的面积或像素点的个数代表重合度。

作为本申请又一实施例，所述基于所述参考图像的运动区域，将重合度低于阈值的候选图像和所述参考图像合成获得高动态范围图像包括：

基于所述参考图像的运动区域，对所述重合度低于阈值的候选图像的运动区域进行矫正，获得候选矫正图像；

将所述参考图像和所述候选矫正图像合成获得高动态范围图像。

在本申请实施例中，为了最终获得的高动态范围图像种运动区域比较清晰。且轮廓边界分明，还可以基于所述参考图像的运动区域，对所述重合度低于阈值的候选图像的运动区域进行矫正，获得候选矫正图像；将所述参考图像和所述候选矫正图像合成获得高动态范围图像。当然，在计算候选图像和参考图像之间的重合度时，也可以计算参考图像候选校正图像之间的重合度。

本申请实施例由用户从所述多帧曝光时间不同的图像中选择一帧运动区域最清晰的图像作为参考图像，这样，合成后的高动态范围图像的运动区域较清晰；并且，将重合度低于阈值的候选图像和所述参考图像合成获得高动态范围图像，选择重合度高的候选图像的其它区域和参考图像的运动区域合成高动态范围图像，保证运动区域轮廓清晰的同时，还能够保证获得非运动区域更多的细节图像。

图2是本申请实施例提供的另一种高动态范围图像的生成方法的实现流程示意图，如图所示，该方法是在图1所示实施例的基础上，描述了如何显示所述多帧图像，具体可以包括以下步骤：

步骤S201，选定一帧图像，从所述多帧图像中当前帧图像之外的其它帧图像中选取两帧图像，并计算选取的两帧图像分别与当前帧图像的差值，获得两个差值图像。

在本申请实施例中，在显示多帧图像时，希望将多帧图像的运动区域按照从清晰到模糊的顺序显示，以缩短用户挑选的时间，或者直接将运动区域最清晰的图像作为参考图像，这样，就需要先确定多帧图像的运动区域，在对候选图像的运动区域进行校正之前，参考图像和候选图像之间的运动区域的差别比较大，通常参考图像和候选图像之间的差异图像中包含了参考图像的运动区域和差异图像的运动区域。因此，在计算多帧图像中的每帧图像的运动区域时，可以选定一帧图像作为当前帧图像，从其它图像中选择两帧图像，计算选取的两帧图像分别与当前帧图像的差值，获得两个差值图像。

步骤S202，对两个差值图像分别进行二值化处理，获得两个二值化图像，并计算两个二值化图像的目标区域的交集区域，获得当前帧图像的运动区域。

在本申请实施例中，在获得两个差值图像之后，还不能当前帧图像的运动区域，还需要进一步对差值图像进行二值化处理才能体现出选取的一帧图像和当前帧图像的差异区域，因此，需要对两个差值图像进行二值化处理，才能获得差异区域，在对两个差异区域计算交集，就可以获得当前帧图像的运动区域。

作为举例，A图像的运动区域a、B图像的运动区域b、C图像的运动区域c，假设计算A图像的运动区域，首先对A图像、B图像和C图像进行灰度处理，处理为灰度图像，然后，计算A图像和B图像的差值图像(灰度差值图像)，选取合适的阈值进行二值化处理，将A图像和B图像中的主要差异体现出来，因此获得的二值化图像(A图像和B图像之间的差异图像的二值化图像)中包含了区域a和区域b，同样获得A图像和C图像之间的差异图像的二值化图像，该二值化图像中包含了区域a和区域c，对两个二值化图像取交集，就可以获得区域a，区域a就是A图像的运动区域。在确定运动区域后，还需要确定运动区域的清晰度或模糊度。

步骤S203，计算所述运动区域的轮廓线上每个像素点的灰度值分别在第一方向上的第一梯度变化值，并计算所述运动区域的轮廓线上每个像素点的灰度值分别在第二方向上的第二梯度变化值，所述第一方向和所述第二方向垂直。

步骤S204，计算所述第一梯度变化值和所述第二梯度变化值的数据特征值，并根据所述数据特征值获得所述运动区域的模糊度。

在本申请实施例中，运动区域确定了之后，图像中运动区域的轮廓线也就确定了，那么可以计算所述运动区域的轮廓线上每个像素点的灰度值分别在水平方向上的第一梯度变化值(每个像素点对应一个第一梯度变化值)，并计算所述运动区域的轮廓线上每个像素点的灰度值分别在竖直方向上的第二梯度变化值(每个像素点对应一个第二梯度变化值)，实际中，也可以仅设置一个方向，也可以设置两个方向，且两个方向垂直，还可以设置多个方向。然后获得了像素点的个数两倍的梯度变化值，在计算这些梯度变化值(第一梯度变化值和第二梯度变化值)的数据特征值(例如平均值等)，数据特征值越大(表示梯度变化越大)，则边界越清晰，运动区域模糊度也就越低。即所述数据特征值和所述运动区域的模糊度成反比。模糊度可以是具体的值，也可以是等级。

步骤S205，在计算所述多帧图像中每一帧图像的运动区域的模糊度之后，根据所述模糊度从小到大的顺序，显示所述多帧图像。

在本申请实施例中，通过上述描述可知，图像的运动区域的模糊度与运动区域边界线的梯度变化值相关，根据所述模糊度从小到大的顺序，显示所述多帧图像，也可以是根据所述第一梯度变化值和所述第二梯度变化值的数据特征值从大到小的顺序，显示所述多帧图像。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

图3是本申请一实施例提供的移动终端的示意框图，为了便于说明，仅示出与本申请实施例相关的部分。

该移动终端3可以是内置于手机、平板电脑、笔记本等移动终端内的软件单元、硬件单元或者软硬结合的单元，也可以作为独立的挂件集成到所述手机、平板电脑、笔记本等移动终端中。

所述移动终端3包括：

显示单元31，用于通过移动终端的摄像头采集曝光时间不同的多帧图像，并显示所述多帧图像，以提示用户从所述多帧图像中选择一帧运动区域最清晰的图像作为参考图像；

参考图像确定单元32，用于获取用户选中的图像，并将选中的图像作为参考图像，将所述多帧图像中所述参考图像以外的其它图像作为候选图像；

图像合成单元33，用于确定所述候选图像和所述参考图像的重合度，并基于所述参考图像的运动区域，将重合度低于阈值的候选图像和所述参考图像合成获得高动态范围图像。

可选的，所述显示单元31还用于：

确定所述多帧图像中每帧图像的运动区域，并按照运动区域从清晰到模糊的顺序显示所述多帧图像。

可选的，所述显示单元31包括：

差值图像获取模块311，用于在计算所述多帧图像中每帧图像的运动区域时，从所述多帧图像中当前帧图像之外的其它帧图像中选取两帧图像，并计算选取的两帧图像分别与当前帧图像的差值，获得两个差值图像；

运动区域获得模块312，用于对两个差值图像分别进行二值化处理，获得两个二值化图像，并计算两个二值化图像的目标区域的交集区域，获得当前帧图像的运动区域。

可选的，所述显示单元31还包括：

显示模块313，用于计算所述运动区域的轮廓线上每个像素点灰度值的梯度变化值，并根据所述梯度变化值从大到小的顺序，显示所述多帧图像。

可选的，所述显示模块313还用于：

计算所述运动区域的轮廓线上每个像素点的灰度值分别在第一方向上的第一梯度变化值，并计算所述运动区域的轮廓线上每个像素点的灰度值分别在第二方向上的第二梯度变化值，所述第一方向和所述第二方向垂直；

计算所述第一梯度变化值和所述第二梯度变化值的数据特征值，并将所述数据特征值作为所述运动区域的轮廓线上每个像素点灰度值的梯度变化值。

可选的，所述图像合成单元33包括：

灰度差异图像获取模块331，用于获取所述候选图像中的像素点和所述参考图像中的像素点之间的灰度差异图像；

重合度确定模块332，用于对所述灰度差异图像进行二值化处理获得二值化图像，并根据所述二值化图像确定所述候选图像和所述参考图像的重合度。

可选的，所述图像合成单元33包括：

矫正模块333，用于基于所述参考图像的运动区域，对所述重合度低于阈值的候选图像的运动区域进行矫正，获得候选矫正图像；

合成模块334，用于将所述参考图像和所述候选矫正图像合成获得高动态范围图像。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述移动终端的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述移动终端中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

图4是本申请又一实施例提供的移动终端的示意框图。如图4所示，该实施例的移动终端4包括：一个或多个处理器40、存储器41以及存储在所述存储器41中并可在所述处理器40上运行的计算机程序42。所述处理器40执行所述计算机程序42时实现上述各个方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至S103。或者，所述处理器40执行所述计算机程序42时实现上述移动终端实施例中各模块/单元的功能，例如图3所示模块31至33的功能。

示例性的，所述计算机程序42可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器41中，并由所述处理器40执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序42在所述移动终端4中的执行过程。例如，所述计算机程序42可以被分割成显示单元、参考图像确定单元、图像合成单元，

显示单元，用于通过移动终端的摄像头采集曝光时间不同的多帧图像，并显示所述多帧图像，以提示用户从所述多帧图像中选择一帧运动区域最清晰的图像作为参考图像；

参考图像确定单元，用于获取用户选中的图像，并将选中的图像作为参考图像，将所述多帧图像中所述参考图像以外的其它图像作为候选图像；

图像合成单元，用于确定所述候选图像和所述参考图像的重合度，并基于所述参考图像的运动区域，将重合度低于阈值的候选图像和所述参考图像合成获得高动态范围图像。

其它单元或者模块可参照图3所示的实施例中的描述，在此不再赘述。

所述移动终端包括但不仅限于处理器40、存储器41。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是移动终端4的一个示例，并不构成对移动终端4的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述移动终端还可以包括输入设备、输出设备、网络接入设备、总线等。

所述处理器40可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器41可以是所述移动终端4的内部存储单元，例如移动终端4的硬盘或内存。所述存储器41也可以是所述移动终端4的外部存储设备，例如所述移动终端4上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器41还可以既包括所述移动终端4的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器41用于存储所述计算机程序以及所述移动终端所需的其他程序和数据。所述存储器41还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的移动终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的移动终端实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种高动态范围图像的生成方法，其特征在于，包括：

通过移动终端的摄像头采集曝光时间不同的多帧图像，并显示所述多帧图像，以提示用户从所述多帧图像中选择一帧运动区域最清晰的图像作为参考图像；

获取用户选中的图像，以确定用户所需要的拍摄效果，将选中的图像作为参考图像，将所述多帧图像中所述参考图像以外的其它图像作为候选图像；

确定所述候选图像和所述参考图像的重合度，并基于所述参考图像的运动区域，将重合度低于阈值的候选图像和所述参考图像合成获得高动态范围图像；

所述确定所述候选图像和所述参考图像的重合度包括：

获取所述候选图像中的像素点和所述参考图像中的像素点之间的灰度差异图像；

对所述灰度差异图像进行二值化处理获得二值化图像，并根据所述二值化图像确定所述候选图像和所述参考图像的重合度。

2.如权利要求1所述的高动态范围图像的生成方法，其特征在于，所述显示所述多帧图像包括：

确定所述多帧图像中每帧图像的运动区域，并按照运动区域从清晰到模糊的顺序显示所述多帧图像。

3.如权利要求2所述的高动态范围图像的生成方法，其特征在于，所述确定所述多帧图像中每帧图像的运动区域包括：

在计算所述多帧图像中每帧图像的运动区域时，从所述多帧图像中当前帧图像之外的其它帧图像中选取两帧图像，并计算选取的两帧图像分别与当前帧图像的差值，获得两个差值图像；

对两个差值图像分别进行二值化处理，获得两个二值化图像，并计算两个二值化图像的目标区域的交集区域，获得当前帧图像的运动区域。

4.如权利要求2所述的高动态范围图像的生成方法，其特征在于，所述按照运动区域从清晰到模糊的顺序显示所述多帧图像包括：

计算所述运动区域的轮廓线上每个像素点灰度值的梯度变化值，并根据所述梯度变化值从大到小的顺序，显示所述多帧图像。

5.如权利要求4所述的高动态范围图像的生成方法，其特征在于，所述计算所述运动区域的轮廓线上每个像素点灰度值的梯度变化值包括：

计算所述运动区域的轮廓线上每个像素点的灰度值分别在第一方向上的第一梯度变化值，并计算所述运动区域的轮廓线上每个像素点的灰度值分别在第二方向上的第二梯度变化值，所述第一方向和所述第二方向垂直；

计算所述第一梯度变化值和所述第二梯度变化值的数据特征值，并将所述数据特征值作为所述运动区域的轮廓线上每个像素点灰度值的梯度变化值。

6.如权利要求1至5任一项所述的高动态范围图像的生成方法，其特征在于，所述基于所述参考图像的运动区域，将重合度低于阈值的候选图像和所述参考图像合成获得高动态范围图像包括：

基于所述参考图像的运动区域，对所述重合度低于阈值的候选图像的运动区域进行矫正，获得候选矫正图像；

将所述参考图像和所述候选矫正图像合成获得高动态范围图像。

7.一种移动终端，其特征在于，包括：

显示单元，用于通过移动终端的摄像头采集曝光时间不同的多帧图像，并显示所述多帧图像，以提示用户从所述多帧图像中选择一帧运动区域最清晰的图像作为参考图像；

参考图像确定单元，用于获取用户选中的图像，以确定用户所需要的拍摄效果，将选中的图像作为参考图像，将所述多帧图像中所述参考图像以外的其它图像作为候选图像；

图像合成单元，用于确定所述候选图像和所述参考图像的重合度，并基于所述参考图像的运动区域，将重合度低于阈值的候选图像和所述参考图像合成获得高动态范围图像；

所述确定所述候选图像和所述参考图像的重合度包括：

获取所述候选图像中的像素点和所述参考图像中的像素点之间的灰度差异图像；

对所述灰度差异图像进行二值化处理获得二值化图像，并根据所述二值化图像确定所述候选图像和所述参考图像的重合度。

8.一种移动终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被一个或多个处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。

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