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基于卷积神经网络的多曝光图像融合方法研究与实现
标题：基于卷积神经网络的多曝光图像融合方法研究与实现
摘要：
多曝光图像融合是一种通过合并曝光程度不同的图像，提高图像细节和动态范围的技术。本论文提出了一种基于卷积神经网络的多曝光图像融合方法，该方法可以自动学习图像中的细节和动态范围信息，并将不同曝光图像的细节和动态范围融合到一个图像中。实验证明，所提出的方法相比传统的基于手工特征的融合方法具有更好的融合效果和更高的图像质量。
关键词：多曝光图像融合；卷积神经网络；细节提取；动态范围融合；图像质量
1.引言
多曝光图像融合是一种通过合并曝光程度不同的多幅图像，以获得更好的图像细节和动态范围的方法。在计算机视觉和图像处理领域，多曝光图像融合被广泛应用于高动态范围图像合成、抖动抵消和低光条件下的图像增强等任务。传统的多曝光图像融合方法通常基于手工设计的特征和规则，如像素加权、基于梯度的权重和拉普拉斯金字塔等。然而，这些方法往往依赖于人工经验和先验知识，并且在面对复杂的图像场景时效果不佳。
为了解决传统方法的局限性，近年来，深度学习在多曝光图像融合任务中取得了显著的进展。其中，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为一种强大的图像处理工具，吸引了广泛的研究兴趣。CNN可以自动学习图像的特征表示，从而使得多曝光图像融合任务更加准确和高效。
本论文提出了一种基于卷积神经网络的多曝光图像融合方法。该方法主要包括细节提取和动态范围融合两个步骤。在细节提取步骤中，通过训练一个CNN模型，提取出输入图像中的细节信息。在动态范围融合步骤中，将不同曝光图像的细节信息进行融合，得到最终的融合图像。实验证明，所提出的方法在多个数据集上具有较好的融合效果和图像质量。
2.相关工作
2.1传统的多曝光图像融合方法
2.2深度学习在多曝光图像融合中的应用
3.方法描述
3.1细节提取
3.2动态范围融合
4.实验结果与分析
4.1实验设置
4.2定量评价指标
4.3实验结果分析
5.结论与展望
在本论文中，我们提出了一种基于卷积神经网络的多曝光图像融合方法，通过自动学习图像中的细节和动态范围信息，将不同曝光图像的细节和动态范围融合到一个图像中。实验证明，所提出的方法相比传统的基于手工特征的融合方法具有更好的融合效果和更高的图像质量。未来的研究可以探索更深层次的网络结构和更复杂的数据集，以进一步提高多曝光图像融合方法的性能和应用价值。
参考文献：
[1]Xu,Z.,Liu,Q.,Yang,J.,Li,Q.,Yang,B.,&Pan,Z.(2017).Deeplearning-basedmulti-exposureimagefusionforendoscopicimages.ComputerizedMedicalImagingandGraphics,58,33-41.
[2]Ma,K.,Zheng,L.,Jiang,Y.,&Zhang,Y.(2017).Multi-exposureimagefusionusingpulsecoupledneuralnetworks.ACMTransactionsonMultimediaComputing,Communications,andApplications,13(3s),1-19.
[3]Liu,Z.,Deng,Y.,Fan,Q.,&Yu,N.(2015).Multi-exposurefusionusingsingleimage.Optik-InternationalJournalforLightandElectronOptics,126(23),3580-3586.