曝光融合Exposure Fusion 与ghost

曝光融合(Exposure Fusion)是扩展图像动态范围的一种方法,尤其适用于处理静态和动态场景。该技术避免了传统HDR图像处理中的相机响应函数恢复和色调映射步骤。文章介绍了多曝光融合的常见算法,如基于拉普拉斯金字塔的方法,并指出动态场景中由于移动物体或相机抖动导致的鬼影问题。解决鬼影的技术主要分为无参考图像和基于参考图像的两种方法,其中基于参考图像的方法更为流行。

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1、概述  

         说到EF那我们不得不谈谈HDR。高动态范围(HDR)图像可以表示动态范围跨度很大的真实场景。图像的动态范围(dynamic range)是指一幅图像中可见区域最大亮度与最小亮度的比值。同样的,场景中最大光度与最小光度的比值被称为场景的动态范围。现实场景中光度值的分布范围是非常宽广的,而且人眼能够观察的动态范围也是很广的,比如强烈阳光照射下的光度超过100,000cd/m2,而夜晚人们能够看到微弱星光的光度值会低于0.0001cd/m2,真实场景的动态范围已经超过了109:1。人的视觉系统在同一固定场景内不需要适应性调节能观察的动态范围也可达到15:1。而目前泛使用的CCD/CMOS图像传感器的动态范围远远小于现实场景和人眼所能观察到的动态范围。


        EF根据拍摄场景不同分为静态场景和动态场景。前者是指场景中所有的物体都是静的,融脊目标只是如何更多更好的显示颜色和细节信息,而后者是指场景中存在移动的物体或者相机发生抖动,这样会使融合图像产生明显的鬼影,所以需要解决如何去除鬼影的问题。

        数字相机在拍摄宽亮度范围场景时,受其动态范围限制,捕获的单幅图像往往存在灰暗或饱和的区域,细节丢失严重.利用一系列不同曝光度的低动态范围(low dynamic range, LDR)图像扩展成像动态范围、增强细节是近年来快速发展的一项技术,称为高动态范围成像(high dynamic range imaging, HDRI)技术.传统HDRI技术的图像处理过程一般为:首先从多幅LDR图像推算相机的响应函数(camera response fuction, CRF)利用CRF的逆运算得到场景实际亮度,从而合成以浮点数保存的高动态范围(high dynamic range, HD

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