【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉、图像处理、目标提取等多学科交叉，更具体的说是涉及一种基于多重曝光图像融合的高动态范围成像方法及系统。
技术介绍
1、随着图像检测技术的发展，其应用越来越广泛，正在逐渐为各个领域提供智能、便利、低成本的解决方案。对光环境检测任务而言，使用图像检测方法来替代传统的光学仪器检测，可以大大提高检测效率，降低检测成本，是智能化检测发展的必然趋势。
2、但是，由于成像设备的限制，单幅图像的动态范围远低于实际光环境。在进行面向夜间人工照明(alan)检测时，经常会产生过曝和信息丢失，严重影响目标关键信息的表达。
3、因此需要高动态范围(hdr)成像技术解决该问题，多重曝光图像融合(mef)方法是一种经济高效的hdr解决方案，通过一种适配于该具体任务的mef方法来解决图像信息量丢失的问题。
4、因此，如何提供一种基于多重曝光图像融合的高动态范围成像方法及系统，实现面向alan检测任务的hdr处理，提升图像对alan亮度检测任务的准确度与可靠性是本领域技术人员亟需解决的问题。
【技术保护点】
1.基于多重曝光图像融合的高动态范围成像方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多重曝光图像融合的高动态范围成像方法，其特征在于，所述不同曝光级别图像包括通过改变曝光时间控制曝光级别，得到低曝光图像、中曝光图像和高曝光图像。
3.根据权利要求1所述的基于多重曝光图像融合的高动态范围成像方法，其特征在于，所述特征点匹配法包括：
4.根据权利要求1所述的基于多重曝光图像融合的高动态范围成像方法，其特征在于，所述图像边缘提取算法包括：
5.根据权利要求1所述的基于多重曝光图像融合的高动态范围成像方法，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.基于多重曝光图像融合的高动态范围成像方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多重曝光图像融合的高动态范围成像方法，其特征在于，所述不同曝光级别图像包括通过改变曝光时间控制曝光级别，得到低曝光图像、中曝光图像和高曝光图像。
3.根据权利要求1所述的基于多重曝光图像融合的高动态范围成像方法，其特征在于，所述特征点匹配法包括：
4.根据权利要求1所述的基于多重曝光图像融合的高动态范围成像方法，其特征在于，所述图像边缘提取算法包括：
5.根据权利要求1所述的基于多重曝光图像融合的高动态范围成像方法，其特征在于，所述对比度...
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