基于重映射和曝光融合的HDR成像

摘要：

传统的高动态范围(HDR)成像方法需采集多幅图像,不仅容易引入视场误差,而且很难适用于新兴的HDR图像采集系统.为此,提出了一种基于重映射和多尺度曝光融合的简单有效的HDR成像方法.该方法只需要采集一组短、长曝光图像,通过人工重映射分别生成一系列多曝光序列;然后根据曝光评价因子求取多曝光序列权重图;接着对权重图进行高斯金字塔分解,并对多曝光序列进行拉普拉斯金字塔分解;最后基于多尺度曝光融合生成一幅细节保持良好的高质量HDR图像.实验结果表明,对比一些主流的算法,所提方法在多个场景测试中性能较好,图像质量在MEF-SSIM评分中得到较大提升.其中,相比基于梯度场的方法提升了13.33％,相比基于深度学习的方法提升了2.62％.所提方法为HDR成像领域提供了新的参考,可潜在地应用于基于CCD/CMOS的成像系统进行高质量HDR图像采集.

关键词：高动态范围成像;图像增强;曝光融合;图像质量评价;金字塔算法

所属期刊栏目：36

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;广东科技学院青年项目

在线出版日期：2022-01-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1712-1719