中值直方图均衡的动态场景多曝光图像融合算法

为解决动态场景下多曝光融合图像出现鬼影的问题,提出一种新的动态多曝光图像融合算法。引入中值图像均衡对输入图像和参考图像的直方图进行处理,将获取的图像对做差分,并对差分图进行阈值分割和形态学优化得到运动权重图。中值直方图均衡可以为一对图像分配相同的直方图,同时保持其灰度动态,因此对多曝光图像对调整其亮度差异,有利于运动区域检测的准确性。通过强度映射函数将参考图像分别映射为各个输入图像的亮度,并将输入图像的运动区域替换为参考图像的一部分,得到具有亮度过渡自然的图像序列。在此基础上,对静态图像序列进行融合得到最终的融合图像。实验结果表明,该算法可有效地避免鬼影现象,且能够获得细节丰富、视觉效果良好的高动态范围图像,经该算法融合后的图像在标准差、边缘强度、相关系数和动态场景结构一致4个指标上与DGF、FMSD等算法相比具有明显的优势。     

动态场景的高动态范围图像生成

动态场景的多曝光高动态范围成像方法中,由于鬼影检测不准确导致鬼影去除失败,并且采用单帧参考图的鬼影去除方法生成的高动态范围图像存在细节信息不足.为此,提出一种无鬼影且高细节信息的多曝光高动态范围成像方法.首先通过相邻的两帧图像灰度值之间的顺序关系得到部分鬼影区域,另一部分鬼影区域则由相邻图像灰度值之间的差值,与经过多次迭代优化后的阈值判定得到,在分离相邻图像的鬼影区域后,整合为选定的单帧参考图像与其余输入图像之间的鬼影区域;然后采用图像修复方法增强去除移动物体后的非参考图像在鬼影区域内细节信息;最后使用静态场景的多曝光高动态范围成像方法生成高动态范围图像.实验结果表明,与已有方法相比,该方法不仅能有效地去除鬼影,同时避开了单帧参考图方法中鬼影区域细节信息完全由单帧参考图像决定的弊端,保留和改善了生成图像在鬼影区域内的细节信息.     

基于场景局部特征的多曝光图像融合

针对现有多曝光图像融合算法得到的图像质量不高以及算法效率低的问题,提出了基于场景局部特征的多曝光图像融合算法。首先,将不同曝光量的图像序列划分为规则的图像块,并且相邻的图像块有一定像素的重叠区域。对于静态场景,根据图像的局部方差、局部可视性以及局部显著性特征这三个指标计算每一个图像块的权重值;对于动态场景,除了应用前面所述的三个局部特征指标外,还需要将局部相似性指标用于动态场景融合过程中以去除运动物体导致的鬼影现象。其次,利用加权求和的方法得到最佳的图像块。最后,将输出的图像块进行融合,并且将图像块重叠区域的像素求平均,从而得到最终的融合结果。选取12组不同自然场景的曝光序列,从主观和客观两方面与现有的基于像素和基于特征的7种算法进行了分析和比较。实验结果表明：无论在静态场景还是动态场景的测试中,所提算法都保留了更多的场景信息,获得了令人满意的视觉效果,同时该算法还保持了较高的计算效率。     

基于图切割的图像拼接技术研究

虽然图像拼接技术已进行多年研究,但是鬼影和曝光差异仍然难以消除。为解决这两个问题,提出了一种基于图切割的图像拼接方法。该方法结合图切割和泊松融合技术,首先利用每个像素邻域统计得到的梯度方向直方图来计算重叠区的带权有向图的权值,并通过实现稳定的图切割缝合线搜索,以消除鬼影;然后利用重叠过渡的泊松融合过程解决了缝合线拼接后的曝光差异问题,从而最终实现平滑的图像拼接。实验表明,该算法能够效地消除鬼影和曝光差异。     

高动态场景的图像融合优化和实时应用

目的：由于照相机不能采集到很宽的亮度范围,过度曝光和曝光不足现象普遍存在,尤其对于高动态(HDR)场景。图像融合技术能够解决这一问题,但是由于算法大多过于复杂,难以实现高效的处理速度,只适合对静态图像做处理。本文针对图像融合算法进行了多种优化,并提出使用图像融合技术来解决视频中的曝光问题。方法：我们对图像融合算法进行测试,对块融合的方法做了有效的优化来提升算法效率,并且将优化后的算法嵌入到实时监控系统中,通过曝光控制模块与融合技术相结合,实现了实时融合的视频采集系统。结果：对高动态场景的测试表明,视频中的每一帧均能采集到整个场景中的所有信息,并且不会存在曝光问题。结论：本文针对图像融合方法提出了多种优化和加速策略,并独创性地将其应用于实时视频采集中。实验结果表明,即使是高动态场景中,也可以将几乎所有信息都保留下来,不受曝光问题的干扰。     

同一场景不同曝光图像的配准及HDR图像合成

提出了一种针对同一场景不同曝光的多幅照片图像的配准、恢复光照响应曲线及高动态范围图像合成算法.首先将不同曝光的序列图像中值二值化,利用多尺度思想构造二值图像的金字塔序列并逐级比较,以实现多幅图像间的平移配准和转角配准.从配准后的序列图像中采样,根据最小二乘原理拟合出相机的光照响应曲线,并获得图像中像素值与曝光量之间的映射关系,进而将不同曝光的场景照片图像融合成一幅高动态范围图像.实验结果表明,合成的高动态范围图像效果满意.     

基于亮度分区模糊融合的高动态范围成像算法

针对单幅图像生成高动态范围（HDR）图像进行直方图扩展时,造成的色彩失真、局部细节信息丢失的问题,提出了一种基于亮度分区融合的高动态范围图像成像算法。首先,提取正常曝光彩色图像的亮度分量,根据亮度阈值将亮度分成两个区间;然后,对两个区间的图像用改进的指数函数扩展其亮度范围,使得低亮度区域的亮度增加、范围扩大,高亮度区域的亮度减小、范围扩大,从而增大图像的整体对比度,保留色彩和细节信息;最后,将扩展后的图像和原始正常曝光的图像基于模糊逻辑的方法融合为高动态图像。分别从主观和客观两方面对所提算法进行了分析。实验结果表明,所提算法能够有效地扩展图像的亮度范围,并保持场景的颜色信息和细节信息,生成的图像视觉效果更佳。     

图像拼接的改进算法

图像拼接在制作全景图的过程中具有重要作用，但是现有的方法不能很好地处理鬼影和曝光差异，针对存在的问题，提出了一种实现图像拼接的算法．首先利用动态规划的方法在要进行拼接的图像中找到一条最佳的缝合线，然后利用多分辨率技术进行拼接，解决了鬼影和曝光差异。     

基于Retinex理论的多曝光图像融合算法

多曝光图像融合技术是将一组场景相同但曝光程度不同的图像序列直接融合成为一幅含有更多场景细节信息的高质量图像。针对现有算法局部对比度差和色彩失真的问题，结合Retinex理论模型提出了一种新的多曝光图像融合算法。首先，基于Retinex理论模型，利用光照估计算法将曝光序列图像分为入射光分量序列和反射光分量序列，然后分别采用不同的融合方法对这两组序列进行处理。对于入射光分量，要保证场景的全局亮度的变化特性并且削弱过曝光和欠曝光区域的影响；而对于反射光分量，要采用适度曝光的评价参数来更好地保留场景的色彩及细节信息。分别从主观和客观两方面对所提算法进行了分析。实验结果表明，同传统基于图像域合成的算法相比，该算法在结构相似度（SSIM）上平均提升了1.7%，另外在图像色彩和局部细节上的处理效果更好。     

基于不变矩相似度的快速图像拼接

针对图像拼接中普遍存在的效率低和误匹配等问题,提出了一种基于不变矩相似度的快速拼接方法。首先利用不变矩相似度准则,预估输入图像的重叠区域,然后采用SIFT算法进行特征点检测和匹配,减少了不必要的特征提取和误匹配。利用稳健的RANSAC算法实现特征点提纯并计算单应性矩阵。最后,针对带运动目标的动态场景融合后易出现鬼影的现象,提出一种改进的分段线性加权融合算法以消除拼接鬼影。     

大动态范围多曝光图像融合方法

提出一种基于动态范围扩展的多曝光图像多尺度融合方法。讨论融合目标与动态范围分布、细节及颜色的处理策略。在融合规则中提出全局动态范围系数来反映全局照度范围,并指导亮度融合来突出融合结果的动态范围;使用局部对比度和色彩饱和度来反映原始图像的曝光程度,并用于指导色彩融合;使用小波分析作为多尺度融合工具。对算法进行测试并与已有算法的结果进行信息熵和动态范围比较,结果表明该算法对于信息熵和动态范围均有提高。     

基于相机响应曲线的高动态范围图像融合

高动态范围成像技术由于能够更加真实地再现成像目标及周围场景,在军事、航天等领域具有重要的研究价值。首先利用佳能1DC针对同一场景拍摄不同曝光量的序列图像,通过推导计算获得彩色图像各通道的相机响应曲线;然后通过建立图像灰度值与辐照度之间的照度映射获得一幅高动态范围的辐照度图像;其次利用基于双边滤波色调映射算法对获得的高动态范围图像进行压缩;最后通过基于镜面反射白平衡算法对图像进行色彩校正,从而获得拍摄场景的高动态范围图像。抽取不同帧数的实验拍摄图像对所提算法进行有效性验证,通过实验结果分析该算法实现高动态范围图像融合所需最少图像帧数为4帧。     

面向电子助视系统的文档图像拼接算法研究

电子助视系统是一种运用实时图像处理技术来提高低视力患者阅读能力的仪器。由于传统电子助视系统使用单摄像头采集图像,视角较小,要多次移动助视设备或目标书籍才能完成阅读,因此用户体验不佳。针对此问题,设计了一种基于多路摄像头采集的文档图像拼接算法。在图像配准步骤,提出了一种针对文档图像的区域特征描述方法,提取单个文字区域作为特征区域,其质心作为特征点,通过描述特征区域的纹理信息完成特征点的描述,提高了特征匹配效率。在图像融合步骤,提出了一种利用文档图像字符间隙的最优拼接缝搜索算法,消除了拼接鬼影;构建多尺度的图像金字塔,使用多分辨率融合算法,抑制了融合图像的曝光差异。从实验结果来看,算法获得了很好的配准和融合效果,提升了配准速度,消除了配准鬼影和曝光差异,能够获得较广的阅读视角,可以较好的用于电子助视系统。     

利用多曝光对图像进行动态范围增强

当实际场景的明暗动态范围比电子成像器件所能记录的范围更大时，照片就会有曝光过度或者曝光不足的区域，造成高亮或阴暗处细节的损失。本文提出了一种基于多曝光的图像增强方法。该方法通过对同一场景拍摄一组不同曝光度的图像，依据相机响应曲线性质对不同曝光量的图像分块进行信息量的衡量，选取包含信息最丰富的图块进行拼合，再利用一定的融合函数消除图块间的块效应，得到最终的增强图像。实验证明，该方法简单有效，图像增强后高亮与阴暗处的细节都能很好地呈现在一幅图像中，整体效果自然，对噪点控制较好，无明显光晕现象。     

基于最优曝光的最小包围曝光集合获取方法

针对传统的基于多曝光的高动态范围成像方法存在冗余信息多、总曝光时间长的不足,提出一种基于最优曝光的最小包围曝光集合的获取方法.利用目标相机可捕获最大曝光到最小曝光的图像序列,计算出目标相机的辐射域动态范围,并以此作为目标相机基准;在实际多曝光捕获时,只需计算目标场景最优曝光图像的动态范围,以及目标场景最小、最大辐照度,即可得到目标场景的基于最优曝光的最小包围曝光集合.利用典型的高动态范围场景对不同集合合成的高动态范围图像进行实验的结果表明,该方法在保证所获得高动态范围图像质量的前提下,相比传统的包围曝光集合获取方法,可有效地减少高动态范围成像所需低动态范围图像的数量,降低多曝光图像集合总捕获时间,节省存储空间.     

基于大位移视点图像的单帧图像修复

提出一种基于大位移视点图像的单帧图像修复算法,利用大位移视点图像中的可见信息修补目标图像中的被遮挡或信息丢失区域.算法的关键在于如何转化大位移视点图像的可见信息为可用信息,以及如何利用得到的可用信息来有效地修补目标图像.在交互指定待修复的目标区域后,算法首先将所有图像分割为不同的平面场景区域,并基于图像匹配将大位移视点图像中的平面场景区域变换到当前视点.因此,其中的可见信息就可被直接使用.进而通过定义合适的修复和融合优先级函数,提出基于纹理合成和图像融合的图像修复算法,利用获得的可用信息来修补目标区域.修复区域和目标图像之间的鬼影现象使用Poisson图像融合算法来消除,以达到无缝的修复结果.实验结果表明,该算法能够修复较大的丢失信息区域中的结构和纹理信息,具有一定的实用价值.     

一种消除图像拼接缝和鬼影的快速拼接算法

由于提取SIFT特征进行图像拼接的算法复杂度较高且不能很好地处理拼接缝和鬼影等问题,提出了一种消除拼接缝和鬼影的快速图像拼接算法.该算法首先划定提取SIFT特征的范围,计算出匹配特征点后使用RANSAC算法求取两幅图像间的坐标变换关系矩阵H,然后结合最佳缝合线算法和改进的加权平均融合算法实现无缝拼接.实验结果表明,提出的算法不仅有效地消除了拼接缝和鬼影,也提高了图像拼接的效率.     

求解低秩矩阵融合高动态范围图像

目的 利用低秩矩阵恢复方法可从稀疏噪声污染的数据矩阵中提取出对齐且线性相关低秩图像的优点,提出一种新的基于低秩矩阵恢复理论的多曝光高动态范围（HDR）图像融合的方法,以提高HDR图像融合技术的抗噪声与去伪影的性能。方法 以部分奇异值（PSSV）作为优化目标函数,可构建通用的多曝光低动态范围（LDR）图像序列的HDR图像融合低秩数学模型。然后利用精确增广拉格朗日乘子法,求解输入的多曝光LDR图像序列的低秩矩阵,并借助交替方向乘子法对求解算法进行优化,对不同的奇异值设置自适应的惩罚因子,使得最优解尽量集中在最大奇异值的空间,从而得到对齐无噪声的场景完整光照信息,即HDR图像。结果 本文求解方法具有较好的收敛性,抗噪性能优于鲁棒主成分分析（RPCA）与PSSV方法,且能适用于多曝光LDR图像数据集较少的场合。通过对经典的Memorial Church与Arch多曝光LDR图像序列的HDR图像融合仿真结果表明,本文方法对噪声与伪影的抑制效果较为明显,图像细节丰富,基于感知一致性（PU）映射的峰值信噪比（PSNR）与结构相似度（SSIM）指标均优于对比方法：对于无噪声的Memorial Church图像序列,RPCA方法的PSNR、SSIM值分别为28.117 dB与0.935,而PSSV方法的分别为30.557 dB与0.959,本文方法的分别为32.550 dB与0.968。当为该图像序列添加均匀噪声后,RPCA方法的PSNR、SSIM值为28.115 dB与0.935,而PSSV方法的分别为30.579 dB与0.959,本文方法的为32.562 dB与0.967。结论 本文方法将多曝光HDR图像融合问题与低秩最优化理论结合,不仅可以在较少的数据量情况下以较低重构误差获取到HDR图像,还能有效去除动态场景伪影与噪声的干扰,提高融合图像的质量,具有更好的鲁棒性,适用于需要记录场景真实光线变化的场合。     

多尺度细节融合的多曝光高动态图像重建

同一场景不同曝光的图像序列,常出现曝光不足或曝光过度的区域,造成高亮或阴暗处的细节损失。针对这一问题,提出的多尺度细节融合的多曝光高动态图像重建方法,根据图像的对比度、饱和度、适度曝光量等三个测度因子生成原始多曝光图像的权重图,对分解的权重高斯金字塔进行Dirichlet函数映射,保证信息丰富区域权值最大,通过拉普拉斯金字塔重建,使得融合图像所包含的细节信息最大化并且最大限度地减少失真。     

基于最佳缝合线的序列遥感图像拼接融合方法

在图像融合过程中常采用重叠区域像素加权融合方法,这会存在鬼影现象。为解决这一问题,提出了一种改进的最佳缝合线生成算法和沿最佳缝合线的融合方法,并将其应用于序列遥感图像的拼接融合。首先在重叠图像中,对重叠区域的边赋予权值,然后进行最大流最小割,最终获取最佳缝合线。在计算边权值时引入了图像梯度信息,使缝合线更准确。在图像融合时,沿最佳缝合线生成一个条带形融合区域,采用渐入渐出法对缝合线两侧的条带形融合区域图像进行过渡处理,使拼接后的图像更为真实。在序列遥感图像拼接上,采用捆绑调整算法调整拼接图像的参数来实现全局误差最小化。实验表明,该方法能够有效消除鬼影并且能获得准确的拼接图像与融合,对于序列遥感图像的拼接融合能够获得很好的效果。