多尺度权重评估的MSRCR混合曝光成像算法

摘要：

针对混合曝光成像算法过程中会出现低曝光处细节丢失且颜色失真饱和度不佳导致视觉观感下降的问题,提出一种多尺度权重评估的MSRCR(Multi-Scale Retinex with Color Restoration,MSRCR)混合曝光融合算法.基于Retinex模型将待融合图像分解为亮度分量与反射光分量,对亮度分量结合ACES函数构造光照补偿归一化函数进行处理,对反射光分量加入颜色恢复函数提升色彩细节;分别从曝光量、饱和度、对比度、色域四个尺度设计图像融合权重值,通过多尺度评估优化融合比例;利用Laplacian金字塔融合算法进行多尺度权重融合获得最终图像.实验结果表明,与传统的图像融合算法相比,该算法处理效果较好,有效降低了暗处失真率,提升了视觉信息保真度.

关键词：高动态范围;带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法(MSRCR);光照补偿;多尺度评估;金字塔融合

所属期刊栏目：57

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：工业和信息化部2019年产业技术基础公共服务平台项目;国家重点研发计划项目

在线出版日期：2021-09-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：224-229