【多曝光图像融合】基于matlab多曝光图像融合的光照估计【含Matlab源码 7537期】

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⛄一、多曝光图像融合的光照估计

多曝光图像融合的光照估计主要是为了从融合图像中恢复出真实的环境照明信息，这通常是通过利用不同曝光条件下，物体的阴影和高光部分所受到的不同光照影响来推断的。其基本原理和流程包括以下几个步骤：

1 图像准备：首先，准备好两张或多张曝光不同的原图像，它们在不同程度上捕捉了不同的光照条件。

2 阴影检测：通过图像差分或灰度级对比找出图像中明显的阴影区域。阴影是由于光照变化造成的，在阴影处可以观察到曝光差异。

3 高光分割：识别图像中的高光区域，它们通常没有受光照变化影响，因为过高的曝光使得大部分细节丢失，只留下明亮的部分。

4 光照模型建立：假设光照是全局一致的，可以通过已知的物理模型，比如朗伯斯定理（Lighting Invariant Model），将每个像素的亮度与光照强度和表面反射率关联起来。

5 光照估计：在阴影区域，利用相邻非阴影像素的亮度信息，通过反向传播或插值的方式，估算出潜在的光照强度。在高光区域则保持亮度不变，作为光源方向的一个参考点。

6 多次迭代：由于光照估计是一个逆问题，可能存在不确定性和噪声，因此可能需要反复迭代优化，直到达到稳定的解。

7 光照合成：最后，根据估计的光照强度和其他因素（如物体材质），合成一张带有更真实光照效果的融合图像。

8 光照一致性检查：检查融合后的图像是否在视觉上呈现了预期的光照效果，如有必要，进行微调。

⛄二、部分源代码和运行步骤

2.1 部分代码
clc all

2.2 通用运行步骤
（1）直接运行main.m即可一键出图

⛄三、运行