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基于小波分析的多曝光图像融合方法的任务书
任务：基于小波分析的多曝光图像融合方法
对于多曝光图像融合问题，主要存在以下两个问题：
1.曝光度不同：由于曝光时间、光圈以及ISO等参数差异，产生了多个曝光度不同的图像。
2.帧间运动：在多曝光图像的采集过程中，由于拍摄者的手动或者场景的运动，会导致多幅图像存在比较明显的位移或者旋转等干扰。
针对此问题，本文提出了基于小波分析的多曝光图像融合方法。
1.基于小波分析
小波分析是一种经典的信号分析方法，能够将信号分解成频率不同、有限时域可以存在的小波变换。对应图像处理中，小波分析可以将图像分解成多个频率的图像系数，并且利用每个系数中包含的时域低频与高频差异来提取图像特征。
2.多曝光融合方法
针对多曝光融合，本文采用了基于小波分析的方法，主要流程如下：
（1）对多个曝光度不同的图像分别进行小波分解，得到每个图像的小波系数。
（2）对于小波系数，应用基于Laplacian金字塔和高斯金字塔的融合策略，将不同曝光度的图像融合起来。
（3）应对多个图像之间的位移、旋转等问题，利用小波变换中的相位信息完成遮挡区域填充。
3.实验与结果
本文在不同场景下采集到了针对多曝光图像处理的数据，并对比了常见的图像融合方法和基于小波分析的方法。实验结果表明，基于小波分析的方法在渐变明暗、高动态范围和自然景观等场景下，与其他方法相比能够更体现图像的特征，减少曝光不足或曝光过度现象。
4.结论
本文针对多曝光图像处理的问题，提出了基于小波分析的融合方法。实验结果表明，该方法在不同场景下能够更好地还原图像的特征，减少曝光不足或曝光过度现象，对于科研、工业和生活等多个领域具有实际应用价值。