基于深度学习的多曝光图像融合 - MATLAB 实现

最新推荐文章于 2025-02-01 23:18:10 发布

HackDashX

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本文介绍了如何使用MATLAB实现基于深度学习的多曝光图像融合技术，通过加载预训练模型，融合不同曝光条件的图像，生成HDR图像。提供了相应的MATLAB代码示例，包括图像加载、模型应用、结果展示，帮助读者理解和实践这一技术。

基于深度学习的多曝光图像融合 - MATLAB 实现

多曝光图像融合是一种将不同曝光条件下的图像合并为一幅高动态范围（High Dynamic Range，简称 HDR）图像的技术。深度学习方法在图像处理领域取得了显著的成果，因此将深度学习应用于多曝光图像融合也成为了一个研究热点。本文将介绍如何使用 MATLAB 实现基于深度学习的多曝光图像融合，并提供相应的源代码。

在开始之前，确保您已经安装了 MATLAB 并具备基本的编程知识。下面是实现多曝光图像融合的 MATLAB 代码：

% 加载图像
image1 = im2double(imread('image1.jpg'));
image2 =

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基于Matlab使用深度学习的多曝光图像融合

Q1744828575的博客

04-30

1335

一、项目背景在图像处理领域，多曝光图像融合技术是一种重要的技术，它可以将不同曝光条件下的多幅图像合并为一幅高动态范围（HDR）图像。这种技术对于改善图像的视觉效果、增强图像的细节和对比度等方面具有重要意义。近年来，随着深度学习技术的快速发展，将深度学习应用于多曝光图像融合领域已成为一个研究热点。本项目旨在利用Matlab平台和深度学习技术，实现高效、准确的多曝光图像融合。二、项目目标构建深度学习模型：基于Matlab深度学习工具箱，构建适用于多曝光图像融合的深度学习模型。

【图像融合-论文笔记】Fusion of multi-exposure images多曝光图像的融合

u012183541的博客

09-14

2011

本文，以选定的图像的最佳曝光块为中心，使用单调递减的混合函数（混合函数将最大权重分配给块中心的像素，其他像素的权重与到块中心的距离成反比），将图像颜色与相应的混合函数值相乘。与此相识的算法有“Szeliski”，它从一组多重曝光图像中创建平均图像（平均图像像素是多重曝光图像对应位置像素的平均值），通过平均图像的直方图均衡过程（用于增加图像对比度，并补偿强度平均期间的对比度损失），将平均图像强度（以不改变平均强度的方式）映射到新强度。通过这种方法获得的图像块的组合图像，可能在块与块之间存在明显的不连续性。

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多曝光图像融合（基于显著性）

04-05

用于多曝光图像融合，本文算法，利用了人眼视觉识别的特点进行了显著性分析，并以此作为权重进行融合。

【图像融合】基于深度学习的多曝光图像融合附matlab代码

m0_60703264的博客

02-12

1138

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。????个人主页：Matlab科研工作室????个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击????智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器 ...

图像融合和深度学习

weixin_43690932的博客

10-20

6847

仅供自己了解

基于光照估计实现多重曝光图像融合附matlab代码

06-25

在本资源中，我们将探讨如何基于光照估计实现多重曝光图像融合，并且提供了MATLAB2019a的代码实现。首先，我们了解光照估计的基本概念。光照估计是图像处理的一个分支，旨在推断图像中的表面亮度或环境光信息。在...

低光图像增强一个受生物启发(人类视觉系统HVS)的多曝光融合框架用于低光图像增强（Matlab代码实现）

最新发布

10-30

② 学习和复现基于HVS的多曝光图像融合算法，掌握其技术原理与实现流程；③ 作为图像增强模块集成到实际视觉系统中，如安防监控、无人系统视觉感知等。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行理解算法实现，重点关注多...

基于深度学习的多焦点图像融合系统【数据集+深度学习模型+源码+PyQt5界面】

weixin_40280870的博客

10-07

4300

一种基于无监督深度特征提取的多焦点图像融合方法。但只有那些位于景深内的物体才会显得清晰，而超出景深范围的物体则可能看起来较为模糊。本文采用无监督学习策略，用编码器-解码器网络来提取输入图像的特征，并通过基于梯度的方法对图像进行去模糊，从这些深度特征中分析清晰度的变化，以此来衡量模糊度。此外，本文还采用了去噪与平滑策略，用以调整掩码图并生成融合图像。该方法专注于深度特征中的清晰度，而非原始图像，这可被视为无监督学习在图像处理领域的又一应用实例

深度学习图像融合_从网络设计到实际应用，深度学习图像超分辨率综述

weixin_39816260的博客

10-24

823

选自arXiv作者：Zhihao Wang、Jian Chen、Steven C.H. Hoi机器之心编译参与：王淑婷、张倩图像超分辨率(SR)研究已经利用深度学习技术取得了重大进展，本文旨在系统性地综述这些进展。作者将 SR 研究分为三大类：监督 SR、无监督 SR 以及特定领域的 SR。此外，本文还介绍了这一领域常用的公共开源基准数据集和性能评估指标，并指出了未来的几个方向以及一些待...

深度学习中的图像融合:图像融合论文阅读与实战

aqwca的博客

11-19

6534

介绍图像融合概念，回顾sota模型，其中包括数字摄像图像融合，多模态图像融合，接着评估一些代表方法介绍一些常见应用，比如RGBT目标跟踪，医学图像检查，遥感监测。

matlab_实现不同曝光成度的图像融合_HDR

06-21

matlab_实现不同曝光成度的图像融合_HDR

多重曝光图像的区域融合

05-13

文章中介绍把图像分成若干块，通过计算熵值找出最优版块，最后融合在一起

数据融合matlab代码-SICE:从多重曝光图像中学习深层单图像对比度增强器（TIP2018）

05-22

数据融合matlab代码从多重曝光图像中学习深层单图像对比度增强器抽象的由于不良的照明条件和数字成像设备的动态范围有限，因此记录的图像通常曝光不足/曝光过度且对比度较低。大多数以前的单图像对比度增强（SICE）方法都会调整色调曲线以校正输入图像的对比度。但是，由于单个图像中的信息有限，这些方法通常无法揭示图像细节。另一方面，如果我们可以从适当收集的培训数据中学习更多信息，则可以更好地完成SICE任务。在这项工作中，我们建议使用卷积神经网络（CNN）来训练SICE增强器。一个关键问题是如何为端到端CNN学习构建低对比度和高对比度图像对的训练数据集。为此，我们建立了一个大规模的多重曝光图像数据集，其中包含589个精心挑选的高分辨率多重曝光序列和4,413张图像。采用十三种代表性的多曝光图像融合和基于堆栈的高动态范围成像算法来生成每个序列的对比度增强图像，并进行主观实验以筛选质量最好的图像作为每个场景的参考图像。利用构建的数据集，可以轻松地将CNN训练为SICE增强器，以改善曝光不足/曝光过度图像的对比度。实验结果证明了我们的方法相对于现有SICE方法的优势，并且具有很

图像融合的图像数据集

02-25

Lytro系列图像数据集，包括20张多聚焦彩色图像和四张三个系列的彩色图像，这些图像用于图像融合。

图像融合代码

11-27

此代码是我博士毕业使用的图像代码，大家可以直接利用！

[人工智能-深度学习-61]：生成对抗网络GAN - 图像融合的基本原理与案例

文火冰糖（王文兵）的博客

12-15

9111

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_优快云博客本文网址：目录第1章什么是图像融合 1.1 什么是常规的图像合成 1.2 图像融合的系统框架 1.3 图像融合的案例第2章图像融合涉及到的基本概念第3章图像融合的常见方法 3.1直接剪切粘贴技术（cut-and-paste) 3.2 Alpha融合 3.3 多频段融合参考：第1章什么是图像融合 1.1 什么是常规的图像合成图像融合（Image Fusion）是指...

【图像融合】基于低级特征的精确多重曝光图像融合Matlab复现

qq_59747472的博客

02-01

918

多重曝光图像融合 (MEF) 提供了一种简洁有效的方式来生成高动态范围 (HDR) 图像。尽管现有的 MEF 方法在不同的静态场景中可以实现精确的融合效果，但在不同的动态场景下，其鬼影消除性能却存在差异。本文提出一种基于特征块 (FPM) 的精确 MEF 方法，旨在提高动态场景下鬼影消除的鲁棒性。首先，通过先验曝光质量选择参考图像，并将其用于结构一致性测试，以解决动态场景 MEF 中存在的图像鬼影问题。源图像通过引导滤波分解为空间域结构。分解图像的基底层和细节层均进行融合，以实现 MEF。

深度学习图像融合_深度学习图像分割必看的12篇文章

weixin_39931101的博客

10-22

1386

图像分割Author：孙叔桥From：有三AI1 FCNFully Convolutional Network(FCN)是神经网络用于图像分割任务的鼻祖，后续提出的大部分基于编解码结构的图像分割网络都是从FCN上发展、改进而来的。FCN用卷积层替换了分类网络结构中的全连接层，从而得到稠密的分割结果，实现端到端训练。同时，网络还将不同尺度下的特征信息进行融合，实现更细节的图像分割。【图像分...

用一个网络实现曝光不足和曝光过度的曝光修正：Learning Multi-Scale Photo Exposure Correction

u014546828的博客

01-18

7286

本文是第一个对欠曝光和过曝光用同一个网络实现校准的方法。个人认为本文最大的贡献是：1. 本文不是做图像增强，而是曝光错误进行修正。2. 提供了一个全新的、曝光时间范围更广的数据集。

Matlab实现的多曝光图像融合源码下载

此源码下载解压后可直接运行，意味着它应该已经包含了运行所需的所有代码和资源文件，对用户来说，只需要通过Matlab环境运行主函数，就能实现多曝光图像融合的全过程。对于标签“多曝光图像融合”，我们可以...