【技术实现步骤摘要】
一种基于边缘保持平滑金字塔的多曝光图像融合方法
[0001]本专利技术属于图形数据处理
，涉及一种基于边缘保持平滑金字塔的多曝光图像融合方法。
技术介绍
[0002]自然场景的动态范围非常大，而广泛使用的相机的动态范围是有限的，远远小于前者。相机的一次拍摄成像仅能够获取到自然场景的一个有限区间的动态范围，无法完整真实获取自然场景的全部内容，导致部分场景信息丢失。为解决该问题，高动态范围成像开始得到研究。高动态范围图像重建有改进成像设备、多传感器成像、色调映射和多曝光图像融合等方法。多曝光图像融合基于构建融合规则，对不同曝光度下得到的图像序列直接融合，以求获得内容丰富的高质量图像，进而尽可能反映自然场景的所有内容。多曝光图像融合以其无需改变硬件、无需恢复辐射度、方法流程简单的优点成为重建高动态范围图像的重要手段之一，并已在手机相机、工业相机等多个领域得到应用。
[0003]其中，[T. Mertens, J. Kautz, F. Reeth, and PG, "Exposure Fusion," in Compu...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于边缘保持平滑金字塔的多曝光图像融合方法，其特征在于，该方法包括：步骤一、通过对比度、曝光度和亮度均值三个度量得到多曝光源图像序列对应的权重图，选取均值最小的权重图作为引导图像；步骤二、基于权重图构建高斯金字塔，针对高斯金字塔的每一层级，对引导图像采用侧窗梯度域引导滤波生成边缘保持平滑金字塔；步骤三、生成多曝光源图像的拉普拉斯金字塔，将边缘保持平滑金字塔加权到拉普拉斯金字塔得到融合的拉普拉斯金字塔；步骤四、重构融合的拉普拉斯金字塔得到融合图像。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤一中，多曝光源图像序列对应的权重图的计算方法如下：；其中， 为多曝光源图像序列中第k张多曝光源图像上像素点（i，j）的权重，由组成第k张权重图，（i，j）为像素点的坐标，i是像素点的横坐标，j是像素点的纵坐标；，M为多曝光源图像在水平方向的像素数；N为多曝光源图像在垂直方向的像素数；为多曝光源图像序列中第k张多曝光源图像上像素点（i，j）的对比度；为多曝光源图像序列中第k张多曝光源图像上像素点（i，j）的曝光度；为多曝光源图像序列中第k张多曝光源图像的亮度均值；为对比度对应的权重指数；为曝光度对应的权重指数；为亮度均值对应的权重指数。3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，步骤一中，权重图的均值计算方法如下：；其中，为第k张权重图的均值；选取具有最小的权重图作为引导图像；M为多曝光源图像在水平方向的像素数；N为多曝光源图像在垂直方向的像素数；（i，j）为像素点的坐标；i是像素点的横坐标，j是像素点的纵坐标，；为多曝光源图像序列中第k张多曝光源图像上像素点（i，j）的权重。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤二中，基于权重图构建高斯金字塔的方法包括：底层图像为权重图，即第0层图像；对权重图进行高斯滤波和隔行隔列的下采样得到高斯金字塔的第1层图像；再对第1层图像高斯滤波和隔行隔列的下采样得到高斯金字塔的第2层图像；重复以上过程直至得到高斯金字塔的顶层图像，由底层图像到顶层图像构建高斯金字塔。5.如权利要求1或4所述的方法，其特征在于，步骤二中，基于权重图构建高斯金字塔的计算方法包括：；
其中，为权重图的高斯金字塔的第l层图像上像素点（i，j）的像素值，通过构建高斯金字塔；是一个m
×
n的二维窗口函数；为权重图的高斯金字塔的第l
‑
1层图像上像素点的像素值；l为金字塔的层级，L为金字塔顶层的层号，，M为多曝光源图像在水平方向的像素数；N为多曝光源图像在垂直方向的像素数；（i，j）为像素点的坐标，i是像素点的横坐标，j是像素点的纵坐标，；为高斯金字塔第 l 层图像在水平方向的像素数；为高斯金字塔第 l 层图像在垂直方向的像素数。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤二中，针对高斯金字塔的每一层级，对引导图像采用侧窗梯度域引导滤波生成边缘保...
【专利技术属性】
技术研发人员：祝新力，付琦玮，彭思卿，张雅声，方宇强，程文华，郑洁，许洁平，汪夏，李鹏举，李婉芸，于恬悦，
申请(专利权)人：中国人民解放军战略支援部队航天工程大学，
类型：发明
国别省市：
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