【技术实现步骤摘要】
图像融合的方法、装置、电子设备及可读存储介质
本申请涉及图像处理
，具体而言，本专利技术涉及一种图像融合的方法、装置、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
多曝光高动态范围(HDR，High-DynamicRange)合成是指相机同时或连续拍摄一组多种曝光参数的图像，典型拍摄策略是拍摄一张过度曝光的图像、一张欠曝光的图像、一张正常曝光的图像，然后通过算法对拍摄的多张图像进行融合后得到一张动态范围更广的图像。但是在实际应用中，在对多种曝光图像进行融合时，由于待融合的图像中存在多种亮度的图像信息，因此，最终融合得到的图像很容易出现亮度过渡不自然的现象。
技术实现思路
本申请的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特别是最终融合得到的图像很容易出现亮度过渡不自然现象的技术缺陷。第一方面，提供了一种图像融合的方法，该方法包括：获取同一场景下的至少两张待处理RAW图像；将至少两张待处理RAW图像中的一张图像作为参考帧，其它图像作为补充帧，并分别确定每个补充帧与参考帧之间的亮度关系...
【技术保护点】
1.一种图像融合的方法，其特征在于，包括：/n获取同一场景下的至少两张待处理RAW图像；/n将所述至少两张待处理RAW图像中的一张图像作为参考帧，其它图像作为补充帧，并分别确定每个所述补充帧与所述参考帧之间的亮度关系；/n针对每个所述补充帧，基于所述亮度关系，对所述补充帧中像素的亮度进行线性调整，得到调整后的补充帧；/n对所述调整后的各补充帧以及所述参考帧进行融合，得到融合图像。/n
【技术特征摘要】
1.一种图像融合的方法，其特征在于，包括：
获取同一场景下的至少两张待处理RAW图像；
将所述至少两张待处理RAW图像中的一张图像作为参考帧，其它图像作为补充帧，并分别确定每个所述补充帧与所述参考帧之间的亮度关系；
针对每个所述补充帧，基于所述亮度关系，对所述补充帧中像素的亮度进行线性调整，得到调整后的补充帧；
对所述调整后的各补充帧以及所述参考帧进行融合，得到融合图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取每个所述待处理RAW图像的权重特征图，其中，所述权重特征图包括所述待处理RAW图像中每个像素的权重值；
所述对所述调整后的各补充帧以及所述参考帧进行图像融合，包括：
基于每个所述待处理RAW图像的权重特征图，对所述调整后的各补充帧和所述参考帧进行融合。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述待处理RAW图像为高动态范围图像时，所述获取每个所述待处理RAW图像的权重特征图，包括：
将各所述待处理RAW图像分别转换为低动态范围图像，得到各转换后的待处理RAW图像；
将每个所述转换后的待处理RAW图像分别输入至神经网络，得到每个所述待处理RAW图像的权重特征图。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述神经网络是通过下列方式训练得到的：
获取训练样本集，所述训练样本集包括对应于至少一个场景的训练图像，每个场景的训练图像为至少两张图像，对于每个场景的至少两张图像，将其中的一张图像作为样本参考帧，其它图像作为样本补充帧；
对各所述训练图像分别进行线性亮度变换，得到各变换后的训练图像，并基于所述各变换后的训练图像对初始网络进行训练，直至所述初始网络的损失函数收敛，将损失函数收敛时的所述初始网络确定为所述神经网络；
其中，所述初始网络是以图像为输入，以图像的权重特征图为输出的神经网络，所述损失函数表征了对应于同一场景的样本融合图像与样本参考帧的误差，所述样本融合图像是根据对应于同一场景的各训练图像的权重特征图，对各变换后的训练图像进行融合得到的。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取训练样本集，包括：
获取初始训练样本集，所述初始训练样本集包...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪彧之，
申请(专利权)人：北京迈格威科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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