【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。

⛳️ 运行结果

参考文献

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类 2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类 2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测 2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类 2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类 2.14 PNN脉冲神经网络分类 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 2.16 时序、回归预测和分类 2.17 时序、回归预测预测和分类 2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类 2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类 方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断 图像处理方面 图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面 旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面 无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面 传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面 信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测 电力系统方面 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电 元胞自动机方面 交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面 卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度 零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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