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基于张量分解和卷积稀疏表示的多曝光图像融合
论文题目：基于张量分解和卷积稀疏表示的多曝光图像融合
摘要：
多曝光图像融合在计算机视觉和图像处理领域具有广泛的应用。目前，基于张量分解和卷积稀疏表示的方法已成为多曝光图像融合中的主要研究方向。本文提出了一种基于张量分解和卷积稀疏表示的多曝光图像融合方法，通过分解源图像的张量表示，并通过卷积稀疏表示方式重构融合图像。实验结果表明，该方法能够有效地融合曝光不足和曝光过度的图像信息，并取得了比传统方法更好的融合效果。
关键词：多曝光图像融合，张量分解，卷积稀疏表示，融合效果
1.引言
多曝光图像融合是一种将多张曝光时间不同的图像融合成一张具有高动态范围的图像的方法。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场景重建、视频合成、无人机拍摄等领域。然而，由于光照条件、相机设置以及拍摄环境等因素的限制，单张曝光的图像往往无法包含完整的场景信息。因此，如何有效地将多张曝光图像融合成一张高质量的图像成为了一个关键问题。
2.相关工作
在多曝光图像融合领域，已有一些研究工作基于不同的方法对多张曝光图像进行融合。传统的方法包括加权平均法和曝光融合法，这些方法在融合效果上存在一定的局限性。随着深度学习的发展，一些基于卷积神经网络（CNN）的方法也在多曝光图像融合中取得了不错的效果。然而，这些方法主要关注于图像的低层特征融合，缺乏对图像整体结构的建模和优化。
3.方法
本文提出了一种基于张量分解和卷积稀疏表示的多曝光图像融合方法。首先，我们将多张曝光图像组成一个张量，并对其进行分解，得到图像的低秩张量表示。然后，我们通过卷积稀疏表示方法对低秩张量进行重构，得到融合图像。
3.1张量分解
张量分解是一种将高维数据分解为低维子空间的方法，它可以有效地提取图像的结构信息。在本文中，我们采用CP分解对多曝光图像的张量表示进行分解。CP分解能够将一个张量分解为多个低秩矩阵的叠加，从而保留了原始数据中的主要结构信息。
3.2卷积稀疏表示
卷积稀疏表示是一种图像重构方法，它能够通过学习一组稀疏滤波器和对应的稀疏系数来实现图像的重构。在本文中，我们通过对低秩张量应用卷积稀疏表示方法，来重构融合图像。具体地，我们首先学习一组稀疏滤波器，并通过最小化误差来确定每个滤波器的稀疏系数。然后，通过将滤波器和稀疏系数应用于低秩张量，得到重构的融合图像。
4.实验结果与分析
为了评估我们提出的多曝光图像融合方法的效果，我们使用了多组真实的多曝光图像进行实验。与传统的加权平均法和曝光融合法相比，我们的方法在保留场景细节和恢复动态范围方面取得了更好的效果。此外，我们还与一些基于CNN的方法进行了比较，实验结果表明我们的方法在融合效果上具有竞争力。
5.结论与展望
本文提出了一种基于张量分解和卷积稀疏表示的多曝光图像融合方法。实验结果表明，该方法能够有效地融合曝光不足和曝光过度的图像信息，并取得了比传统方法更好的融合效果。然而，我们的方法还有一些改进空间，例如如何更好地选择张量分解的秩，以及如何融合多种图像的高层特征等问题，这些将是我们未来研究的方向。
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