【图像融合】多曝光图像融合的光照估计Matlab代码

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🔥 内容介绍

多曝光图像融合技术旨在将同一场景在不同曝光条件下拍摄的多幅图像融合成一幅包含更多细节、动态范围更广的图像。其中，光照估计是关键步骤之一，准确的光照估计能够有效地还原不同曝光图像之间的亮度差异，从而实现更自然的融合效果。本文将探讨多曝光图像融合中的光照估计方法，并给出相应的Matlab代码示例。

1. 光照估计方法

目前，常用的光照估计方法主要包括：

• 基于直方图的方法: 通过分析图像的直方图，识别出不同曝光图像之间的亮度差异，并利用该差异信息进行光照估计。例如，可以使用直方图匹配方法，将不同图像的直方图匹配到一个参考直方图，从而实现光照估计。

• 基于亮度梯度的方法: 利用图像的亮度梯度信息来估计光照。例如，可以使用梯度域方法，将图像的亮度梯度映射到一个统一的空间，从而实现光照估计。

• 基于深度学习的方法: 利用深度学习模型来学习图像的亮度信息，并进行光照估计。例如，可以使用卷积神经网络，通过学习大量的训练数据，来识别图像的光照条件。

2. 代码实现

以下代码展示了使用Matlab实现该算法的具体步骤：

exposure_ratio = mean(img1(:)) / mean(img2(:));

% 图像融合
fused_img = (img1 + exposure_ratio * img2) / (1 + exposure_ratio);

% 显示结果
figure;
subplot(2,2,1); imshow(img1); title('图像1');
subplot(2,2,2); imshow(img2); title('图像2');
subplot(2,2,3); imshow(fused_img); title('融合图像');

% 定义局部对比度增强函数
function enhanced_img = localcontrast(img, radius)
% 使用均值滤波器平滑图像
smooth_img = imgaussfilt(img, radius);
% 计算局部对比度
local_contrast = img - smooth_img;
% 增强局部对比度
enhanced_img = img + local_contrast;
end

代码解释：

• 代码首先读取两张输入图像，并进行去噪和色彩空间转换。

• 然后使用localcontrast函数进行局部对比度增强，其中radius参数控制局部区域的大小。

• 接着，使用histeq函数对每个图像进行直方图均衡化。

• 通过计算两张图像像素均值的比值，我们可以估算出两张图像之间的曝光程度差异。

• 最后，使用加权平均的方式将两张图像融合在一起，其中权重由曝光程度差异决定。

3. 结论

本文介绍了一种基于局部对比度增强和直方图均衡化的多曝光图像融合算法，并提供了相应的Matlab代码实现。该算法能够有效地估计图像曝光程度，并实现高质量的多曝光图像融合。

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