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基于曝光适度评价的多曝光图像融合方法
摘要
多曝光图像融合技术应用广泛，但在实际应用中有一些缺陷，例如过度或不足曝光造成的失真。因此，本文提出一种基于曝光适度评价的多曝光图像融合方法。该方法通过评估每个图像的曝光适度，并基于适度参数来实现图像融合。在实验中，该方法的融合结果与其他现有方法相比表现较好。因此，该方法具有较高的实际应用价值。
关键字：多曝光图像，图像融合，曝光适度评价，适度参数
Abstract
Multi-exposureimagefusiontechnologyiswidelyused,buttherearesomedefectsinpracticalapplications,suchasdistortioncausedbyexcessiveorinsufficientexposure.Therefore,thispaperproposesamulti-exposureimagefusionmethodbasedonexposuremoderateevaluation.Thismethodevaluatestheexposuremoderateofeachimageandrealizesimagefusionbasedonmoderateparameters.Intheexperiment,thefusionresultsofthismethodperformbetterthanotherexistingmethods.Therefore,thismethodhashighpracticalvalue.
Keywords:Multi-exposureimage,imagefusion,exposuremoderateevaluation,moderateparameter
引言
多曝光图像融合技术是一种广泛应用的图像处理技术。通过将多个曝光不同的图像融合成一张图像，可以使得融合后的图像具有更高的动态范围。然而，在实际应用中，多曝光图像融合技术存在一些缺陷。例如，过度或不足曝光可能会导致图像失真。为了解决这个问题，本文提出了一种基于曝光适度评价的多曝光图像融合方法。该方法通过评估曝光适度参数来实现融合，以减少图像失真和噪声。
方法
本文提出的多曝光图像融合方法基于曝光适度评价。曝光适度评价是一种评估图像曝光程度的方法。曝光适度评价可以使用不同的技术来实现，包括暗通道先验（darkchannelprior）、阈值分割、灰度弱化、颜色补偿等技术。在本文中，我们使用暗通道先验技术评估曝光适度。
基于曝光适度评价，我们可以计算出每个图像的适度参数。在多个曝光不同的图像中，适度参数通常是不同的。因此，为了实现图像融合，我们需要将适度参数归一化。在本文中，我们使用归一化组合函数来进行适度参数的归一化。具体来说，我们使用以下公式来计算归一化适度参数：
M_i=(E_i-m)/(1-m)
其中，M_i是第i个图像的归一化适度参数，E_i是第i个图像的原始适度参数，m是所有图像的最小适度参数。
在计算出归一化适度参数之后，我们使用加权平均规则来实现图像融合。具体来说，我们使用以下公式来计算融合后的像素值：
P_r=w_1P_1+w_2P_2+...+w_nP_n
其中，P_r是融合后的像素值，w_i是归一化适度参数M_i的权重，P_i是第i个图像的像素值。
结果与讨论
为了验证本文提出的方法的效果，我们进行了实验。在实验中，我们比较了本文提出的方法与其他现有的图像融合方法的效果。在实验中，我们使用了一组具有不同曝光度的图像。如图1所示，这些图像分别具有不同程度的曝光，其中灰暗的部分表示曝光不足，白色的部分表示曝光过度。
图1:用于实验的多曝光图像组
在实验中，我们使用以下4种图像融合方法进行比较：
1.像素值平均法
2.最大亮度法
3.Retinex算法
4.本文提出的基于曝光适度评价的图像融合法
实验结果如图2所示。在使用本文提出的方法进行图像融合时，我们可以看到图像具有更好的细节和更少的噪声。通过与其他方法的比较，可以看出本文提出的方法可以显著减少过度或不足曝光造成的失真，并提高图像的质量。
图2:使用不同融合方法的结果比较
结论
本文提出了一种基于曝光适度评价的多曝光图像融合方法。该方法通过评估曝光适度，并基于适度参数来实现图像融合。在实验中，本文提出的方法相对于其他现有方法表现更好，可以减少过度或不足曝光造成的失真，并提高图像的质量。因此，该方法具有较高的实际应用价值。