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pix2pix网络结构的单曝光HDR图像生成方法

针对单曝光高动态范围（high dynamic range,HDR）图像生成过程中图像欠曝光区域的细节恢复和图像色彩偏移的问题,提出一种基于pix2pix网络结构的单曝光HDR图像生成算法,采用pix2pix自编码网络结构,利用卷积步长代替池化层简化网络结构,在卷积过程中采用Leaky ReLU激活函数,有效地保留图像的细节信息,并使用绝对误差和余弦相似度函数构建损失函数,使网络能够对图像阴暗区域进行较好的扩展,保证图像色彩不发生偏移。实验结果证明,该算法能在有效地扩展图像阴暗区域的同时保证图像色彩不发生偏移。     

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。     

图像分解与色彩先验下的多曝光图像融合

目的 多曝光图像融合（multi-exposure fusion，MEF）是利用一组不同曝光度的低动态范围（low dynamic range，LDR）图像进行合成，得到类似高动态范围（high dynamic range，HDR）图像视觉效果图像的过程。传统多曝光图像融合在一定程度上存在图像细节信息受损、边界不清晰以及部分色彩失真等问题。为了充分综合待融合图像的有效信息，提出了一种基于图像分解和色彩先验的双尺度多曝光图像融合方法。方法 使用快速导向滤波进行图像分解，分离出细节层对其进行增强处理，保留更多的细节信息，同时减少融合图像的光晕伪影；根据色彩先验，利用亮度和饱和度之差判断图像曝光程度，并联合亮度与饱和度之差以及图像对比度计算多曝光图像融合权重，同时保障融合图像的亮度和对比度；利用导向滤波对权重图进行优化，抑制噪声，增加像素之间的相关性，提升融合图像的视觉效果。结果 在24组多曝光图像序列上进行实验，从主观评价角度来看，该融合方法能够提升图像整体对比度及色彩饱和度，并兼顾过曝光区域和欠曝光区域的细节提升。从客观评价标准分析，采用两种不同的多曝光图像序列融合结果的质量评估算法，评价结果显示融合性能均有所提高，对应的指标均值分别为0.982和0.970。与其他对比算法的数据结果比较，在两种不同的结构相似性指标上均有所提升，平均提升分别为1.2%和1.1%。结论 通过主观和客观评价，证实了所提方法在图像对比度、色彩饱和度以及细节信息保留的处理效果十分显著，具有良好的融合性能。     

基于动态范围扩展的海底视频图像增强算法

水下视频成像是海洋探测的关键技术,但是海底的特殊环境造成海底图像存在细节模糊、光照不均等问题。为此提出一种基于动态范围扩展的海底视频图像增强算法,该算法可以同时处理因光照不均而引起的图像曝光过度和曝光不足现象。首先,构造映射函数判断图像曝光过度和曝光不足的区域;然后,计算图像的动态范围,利用图像的“闲置空间”对图像曝光过度和曝光不足区域同时进行动态扩展;最后将图像转换到YCbCr空间对扩展后的图像进行亮度通道的直方图均衡化。实验结果表明,和已有算法比较,新算法既可以避免传统的直方图均衡化产生的图像过增强,提高了图像的清晰度,又可以修复图像因光照不均丢失的像素信息,显著改善图像细节。     

一种基于细节层分离的单曝光HDR图像生成算法

针对利用单幅低动态范围（Low dynamic range,LDR）图像生成高动态范围（High dynamic range,HDR）图像细节信息不足的问题,本文提出了一种基于细节层分离的单曝光HDR图像生成算法.该算法基于人类视觉系统模型,首先分别提取出LDR图像的亮度分量和色度分量,对伽马校正后的亮度分量进行双边滤波,提取出亮度分量的基本层,再对基本层和亮度分量进行遍历运算,得到亮度分量的细节层;然后,构造反色调映射函数,分别对细节层和伽马校正后的亮度图像进行扩展,得到各自的反色调映图像;之后,将反色调映射后亮度分量与压缩后的细节层进行融合,得到新的亮度分量.最后,融合色度分量与新的亮度分量,并对融合后图像进行去噪,得到最终的HDR图像.实验表明该算法能挖掘出部分隐藏的图像细节信息,处理效果较好,运行效率高,具有较好的鲁棒性.     

亮度分区自适应对数色调映射算法*

色调映射可将高动态范围图像显示在低动态范围显示器上。常用的对数全局色调映射算法由于压缩范围有限容易引起细节丢失,为此本文给出一种基于亮度分区的自适应对数色调映射算法。首先将高动态范围图像由RGB颜色空间转换为XYZ颜色空间以提取图像亮度信息,然后将亮度图分为高、中、低三个照度区域。根据区域亮度属性实施对数色调映射实现动态范围局部压缩,并进行融合处理以消除区域交界处的显示效果。同时采用双边滤波技术进行细节补偿。实验结果表明,此算法能有效压缩动态范围并再现真实场景信息,同时可以保留丰富的细节。     

宏微观信息增强与色彩校正的高效色调映射

目的 色调映射是一种在保持视觉效果基本不变的前提下将高动态范围图像映射到常规低动态显示设备上进行显示的技术。针对现有方法存在细节模糊、边缘光晕及色彩失真等不足,提出一种宏微观信息增强与色彩校正的色调映射新方法。方法 将给定的高动态范围图像映射到HSV(hue, saturation, value)颜色空间,分离亮度信息与色彩信息。基于人类视觉感知机制,在亮度通道构建宏观一致性和微观显著性的亮度感知压缩模型,并进一步通过调节模型缩放因子消除边缘光晕现象。基于颜色恒常性原理,在色度通道构建自适应饱和度偏移模型,融合亮度压缩信息调整图像的饱和度信息,解决色调映射所造成的主观色彩失真问题。结果 实验结果表明,所提算法在结构保真度、自然度和色调映射质量指数等客观评价方面均优于对比色调映射算法,同时主观平均意见值也取得了最高的4.3分（即好—非常好）。结论 宏微观信息增强的亮度感知压缩模型,在确保场景亮度信息不变的情况下,可以有效增强图像纹理细节的完整性和保真性。融合亮度压缩的饱和度偏移模型可以有效解决亮度压缩导致的图像色彩失真等问题。该色调映射算法效率高、通用性强,可广泛应用于图像压缩、生物医学...     

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。     

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。     

基于色阶重建的彩色图像增强算法

色阶重建技术已应用于高动态范围图像的处理中.应用色调映射技术和局部亮度适应性原理,提出了彩色图像增强的算法来改善彩色图像的可视性.使用一个参数自适应的可变基的对数函数对亮度图像进行变换,采用双边滤波技术来计算每一像素的局部适应亮度,再对彩色图像的对比度进行调整.实验结果显示,图像的暗区部分获得了较好的可视性和细节,同时对比度获得改善.     

雾天条件下的多尺度Retinex图像增强算法

在雾天条件下拍摄图像时,由于受到大气散射作用的影响,图像的颜色和对比度会出现退化现象。为了提高雾天图像的质量,提出一种改进的多尺度Retine雾天图像增强算法。首先采用幂次变换压缩图像动态范围;然后采用非线性变换对图像的高光区域进行抑制;最后采用反锐化掩模滤波消除图像模糊,增强雾天图像细节信息,并采用多幅雾天图像对算法性能进行仿真测试。仿真结果表明,改进多尺度Rctinc的雾天图像增强算法较好地解决了传统Retine算法存在的不足,加快了雾天图像增强的运行速度,使得雾天图像更加清晰化,获得了更优的视觉效果。     

基于亮度评估技术的特征增强衍生图融合算法

针对由动态范围,光照条件,图像捕获设备等因素获得的低亮度图像,提出了一种基于亮度评估技术的特征增强衍生图融合算法来实现亮度较暗图像的对比度调整和特征增强.首先,利用亮度评估技术对低亮度图像的亮度进行评估优化处理,得到曝光率映射;然后,结合曝光率映射和改进的卡方分布函数模型来获取两幅特征增强的衍生图进行融合.最后,利用改进的衍生图融合算法得到最终融合图像.实验结果表明,所提算法的亮度误差,视觉信息保真度,图像互信息等评估参数优于近期方法,在提升图像对比度同时保留了图像良好曝光率区域,并较好地恢复了低亮度区域的边缘以及纹理等细节信息.     

HSV变换和同态滤波的彩色图像光照补偿

为了有效消除光照对彩色图像的影响,提出应用HSV变换和同态滤波的光照补偿方法。首先将图像从RGB色彩空间变换至HSV色彩空间,然后将高斯高通滤波传递函数引入同态滤波中,设计出一种新的动态高斯同态滤波器,在频域内对图像亮度分量进行增强,并保持色调和饱和度不变,在增强图像细节的同时,削减图像低频分量,弥补因光照不足引起的图像质量下降,实现对彩色图像的光照补偿。实验分析表明,所提出方法能够弱化光照影响,提高彩色图像质量,是一种比传统高斯高通滤波和Gamma矫正更有效的光照补偿方法。     

模糊自适应的彩色图像数字水印算法*

提出了一种基于离散余弦变换 (DCT)域的模糊自适应彩色图像水印算法.采用YUV彩色空间,以人类视觉系统(HVS)为基础,结合原始图像的特点,设计了模糊控制器,建立了合理的模糊规则,将水印信号以不同强度嵌入到彩色图像的Y、U、V分量的DCT系数中,实现了水印的自适应嵌入以及水印强度的动态调度.实验结果表明,该算法不仅具有很好的不可感知性,而且对剪切、滤波、噪声等攻击均具有较好的鲁棒性.