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        基于加權(quán)最小二乘法的細(xì)節(jié)增強(qiáng)曝光融合算法

        2018-01-02 10:31:42姜媛
        科學(xué)與財(cái)富 2018年31期
        關(guān)鍵詞:細(xì)節(jié)融合信息

        姜媛

        摘 要:為了避免標(biāo)準(zhǔn)數(shù)碼相機(jī)在處理真實(shí)世界場(chǎng)景廣泛動(dòng)態(tài)范圍上的局限,包括光線明亮和光線弱的區(qū)域,許多攝影技術(shù)發(fā)揮了重要的作用。高動(dòng)態(tài)范圍(HDR)圖像顯示技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)將真實(shí)場(chǎng)景的亮暗信息盡可能多的在普通設(shè)備上顯示出來(lái),并盡可能符合人眼感知。傳統(tǒng)的HDR技術(shù)先合成HDR輻射度圖,再通過(guò)色調(diào)映射算法壓縮動(dòng)態(tài)范圍,使其能在相機(jī)上顯示出來(lái)。本文提出一種新的技術(shù)進(jìn)行曝光融合,通過(guò)加權(quán)最小二乘法來(lái)細(xì)化權(quán)重圖的框架,利用邊緣保持濾波器提取的細(xì)節(jié)層和顏色飽和度度量來(lái)快速生成權(quán)重圖以控制來(lái)自一組輸入的多曝光圖像。本技術(shù)能將多幅不同曝光度不同的圖像序列直接融合顯示在傳統(tǒng)設(shè)備上,不需要調(diào)節(jié)相機(jī)曝光參數(shù)和響應(yīng)函數(shù),同時(shí)它非常適合于多焦點(diǎn)圖像融合。

        1圖像融合概念

        圖像融合通常應(yīng)用于去噪,提高分辨率,提高清晰度以及利用其他傳感器圖像來(lái)替代或者彌補(bǔ)某一傳感器圖像中的丟失或故障信息[12]。圖像融合技術(shù)可以有效利用不同輸入信道圖像信息的互補(bǔ)性和冗余性,增強(qiáng)圖片中信息透明度,很好地改善信噪比、翻譯的精度和可靠性。

        傳感器技術(shù)的發(fā)展使更多的圖像可以進(jìn)行融合。單傳感器圖像序列的融合,是將輸入圖像序列進(jìn)行融合,融合過(guò)程中保留輸入圖像的相關(guān)信息,不引起人為虛假信息。利用拉普拉斯金字塔,梯度金字塔,離散小波等方法都可以實(shí)現(xiàn)單傳感器圖像序列融合。

        2算法步驟

        新型曝光融合技術(shù)被開發(fā)出來(lái),以避免傳統(tǒng)數(shù)碼相機(jī)的局限性,可以處理整個(gè)場(chǎng)景中的亮度變化。本文提出一種基于邊緣保留濾波器計(jì)算局部紋理特征的快速曝光融合方法。與大多數(shù)以前的多次曝光融合方法不同,本方法建立在ANI上,它是一種由Perona等人于1990年引入的非線性濾波器,具有保留大的不連續(xù)性邊緣的能力[1]。它源于圖像梯度的大小,并控制圖像中的擴(kuò)散程度,以防止邊緣模糊。實(shí)現(xiàn)的算法包括四個(gè)步驟:

        1、基于ANI的雙尺度分解,在每個(gè)輸入曝光之間分離基礎(chǔ)層和細(xì)節(jié)層。

        2、生成弱紋理(在前一步驟中計(jì)算的細(xì)節(jié)層)和基于飽和度的權(quán)重圖,提供對(duì)來(lái)自輸入圖像序列曝光良好像素的貢獻(xiàn)的精確控制。

        3、基于WLS和sigmoid函數(shù)的權(quán)重圖細(xì)化,分別在第一步中計(jì)算得到的基礎(chǔ)層和細(xì)節(jié)層中執(zhí)行。

        4、對(duì)基礎(chǔ)層和細(xì)節(jié)層加權(quán)平均進(jìn)行圖像融合,使其不會(huì)在不連續(xù)處附近模糊或丟失細(xì)節(jié)。

        3圖像融合結(jié)果

        為了評(píng)估本文所提出的圖像融合方法的可靠性和有效性,將本文的融合方法與不同曝光融合,色調(diào)映射和多聚焦圖像融合方法進(jìn)行了比較。本文采用了圖像質(zhì)量得分 和視覺信息保真度VIFF來(lái)客觀的評(píng)價(jià)圖像融合的效果[18]。本文所有的實(shí)驗(yàn)在matlab上面完成。

        從融合結(jié)果可以直觀看出,本文提出的方法所融合的圖像完美顯示了原圖像的細(xì)節(jié),并保留了局部對(duì)比度和自然色彩為了進(jìn)一步定量說(shuō)明本文方法的優(yōu)越性,我們得出了融合圖像的 和VIFF,結(jié)果如下所示:

        4結(jié)論

        本文提出利用WLS優(yōu)化框架從一組多曝光圖像構(gòu)建細(xì)節(jié)增強(qiáng)融合圖像。本文提出的方法基于各向異性擴(kuò)散的兩層分解用于提取精細(xì)紋理用于細(xì)節(jié)增強(qiáng),與單分辨率與多分辨率技術(shù)得到的融合圖像效果相比,具有更好的效果。同時(shí),本文的方法也適用于多焦點(diǎn)圖像融合,并取得較好的效果。未來(lái),我們將進(jìn)一步改進(jìn)這種方法來(lái)自適應(yīng)選擇WLS參數(shù)以獲得更好的融合效果。

        參考文獻(xiàn):

        [1] S. Mann, R. Picard, Being 'Undigital' with digital camera: Extending dynamic range by combining differently exposed pictures, Proceedings of IST's 48th annual conference, 1995, 442-448.

        [2] E. Reinhard, M. Stark, P. Shirley, J. Ferwerda, Photographic tone reproduction for digital images, ACM Transactions on Graphics, 2002, 21(3), 267-276

        [3] H. Seetzen, L. A. Whitehead, G. Ward, A High Dynamic Range Display using Low and High Resolution Modulator, In the society for Information Display International Symposium, 2003, 34(1), 1450-1453.

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