大动态范围多曝光图像融合方法-计算机工程与应用
像素融合点-概述说明以及解释
像素融合点-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述：像素融合是一种图像处理技术，通过将多个像素进行融合，达到图像增强、信息融合等目的的方法。
随着计算机视觉和图像处理技术的发展，像素融合在多个领域得到了广泛应用。
在图像处理领域中，像素融合是一种将多幅图像进行融合的技术。
通过将多幅图像的像素值进行加权平均或者其他数学运算，将图像中不同图像源的信息进行融合，并生成一幅综合图像。
通过像素融合可以获得更丰富、更清晰、更具细节的图像，提升图像的视觉效果和信息呈现能力。
像素融合的原理是基于对各像素点的加权处理，并结合其他算法进行图像信息的集成。
通过对不同图像源的处理和融合，可以使得图像具有更广阔的动态范围、更高的对比度，从而呈现出更真实、更具有细节的图像效果。
像素融合在很多领域都有广泛的应用。
在军事领域，像素融合可以对多源信息进行融合，提高目标检测和识别的能力。
在医学领域，像素融合可以将不同模态的医学影像进行融合，提高病变检测和诊断的准确性。
在遥感和地球观测领域，像素融合可以对多个传感器获取的遥感影像进行融合，提高对地观测的精度和解译能力。
在工业和交通领域，像素融合可以对多个传感器获取的数据进行融合，实现智能监控和控制。
综上所述，像素融合是一种重要的图像处理技术，通过对多幅图像进行融合，可以提高图像的视觉效果和信息呈现能力。
在各个领域都有广泛的应用前景，对于提高图像处理和分析的准确性和效率具有重要意义。
随着技术的发展和创新，像素融合将会在更多领域发挥重要作用，并为人们带来更多的便利和价值。
1.2文章结构1.2 文章结构本文主要分为以下几个部分：1. 引言：本节将对像素融合点进行概述，并介绍本文的结构和目的。
2. 正文：本节将详细讨论像素融合点的定义和原理，以及它在各个领域中的应用。
2.1 像素融合的定义和原理：首先，将介绍像素融合的基本概念，即将多个像素点合并为一个新的像素点。
接着，将深入探讨像素融合的原理，包括像素的颜色、亮度、位置等因素如何被融合。
多光谱融合技术
多光谱融合技术多光谱融合技术是一种将不同光谱图像融合成单一图像的方法，以便在多个光谱带中同时获取信息。
这种技术被广泛应用于遥感、医疗影像、材料检测等领域。
以下是关于多光谱融合技术的详细介绍。
一、背景与意义在遥感领域中，传统的单一光谱成像技术已经无法满足人们对地物识别、环境监测等方面的需求。
为了获取更多地物信息，人们开始研究多光谱成像技术。
多光谱成像技术利用不同的光谱带，可以捕捉到地物的不同特征，如颜色、纹理等。
然而，单一的多光谱图像往往不能满足所有应用需求，因此需要将不同多光谱图像融合成单一图像，以便更好地提取地物特征、提高地物识别的准确性。
二、研究现状目前，多光谱融合技术已经得到了广泛的研究和应用。
其中，一些常见的多光谱融合方法包括：基于波段组合的融合方法、基于变换域的融合方法、基于深度学习的融合方法等。
1.基于波段组合的融合方法基于波段组合的融合方法是最简单的一种多光谱融合方法。
它通常将高分辨率的单波段图像与低分辨率的多光谱图像进行组合，以得到高分辨率的多光谱图像。
这种方法简单易用，但往往会造成一些信息损失。
2.基于变换域的融合方法基于变换域的融合方法是一种比较常用的多光谱融合方法。
它通常将多光谱图像进行变换，如傅里叶变换、小波变换等，然后将变换后的系数进行融合，以得到新的多光谱图像。
这种方法可以保留更多的信息，但计算量较大。
3.基于深度学习的融合方法基于深度学习的融合方法是一种比较新的多光谱融合方法。
它利用深度神经网络对多光谱图像进行处理，以得到更好的融合效果。
这种方法可以自动提取特征，避免人为设定特征的问题，但需要大量的训练数据。
三、实验与分析为了验证多光谱融合技术的有效性，我们在遥感影像和医疗影像等领域进行了实验。
实验结果表明，多光谱融合技术可以提高图像的分辨率和清晰度，增强地物特征的提取效果，提高疾病诊断的准确性。
具体来说，我们采用了基于波段组合的融合方法对遥感影像进行处理，得到了高分辨率的多光谱图像，并利用图像处理技术对图像进行分析和处理，提取了更多的地物特征信息。
大动态范围多曝光图像融合方法_胡燕翔
作者简介： 胡燕翔 （ 1969— ） ， 男， 博士， 副教授， 主要研究领域为数字图像处理； 万莉 （ 1989— ） ， 女， 硕士研究生。E-mail： yanxianghu@ 收稿日期： 2012-03-05 修回日期： 2012-05-16 文章编号： 1002-8331 （2014） 01-0153-03 CNKI 网络优先出版： 2012-07-16, /kcms/detail/11.2127.TP.20120716.1609.054.html
融合算法
（1） 原图像转换到 HSI 颜色空间； 各图像 I 分量进
行 M 级小波分解。 （2） 计算局部归一化对比度决策图 LC， 归一化颜色 饱和度决策图 C 和整体亮度范围 GDR。 （3） 饱和度融合。采用 C 作为权重计算融合图像的 各点 S：
k k S ij = å S ij ´ C ij f k=1 N
（7）
③小波逆变换， 得到融合后的 I 分量， 并调整至图像 格式范围内。 （6） 将 HSI 空间转换为 RGB 空间， 获得融合结果。 （2）
3
实验结果与分析
采用 Sym3 小波、 亮度线性压缩进行融合实验， 小波
认为亮度越接近中间值， 则颜色信息越丰富。 （3） 全局动态范围 （GDR） ， 场景中最亮与最暗区域 亮度的比值：
2 000 Pixel/像素 1 500 1 000 500 0 0 2 000 Pixel/像素 1 500 1 000 500 0 0 0.2 0.4 0.6 Intensity 0.8 0.2 0.4 0.6 Intensity 0.8 2 000 Pixel/像素 1 500 1 000 500 0 0 2 000 Pixel/像素 1 500 1 000 500 0 0
多视角图像融合算法综述
多视角图像融合算法综述图像融合是一种将多幅图像融合成一幅结果图像的技术。
随着科技的发展和人们对图像质量的要求不断提高，多视角图像融合算法成为了研究热点。
本文将对多视角图像融合算法进行综述，分析其各种方法和应用。
1. 引言多视角图像融合算法的研究与应用涉及多个领域，包括计算机视觉、图像处理、机器学习等。
其主要目标是能够合成一幅更加清晰、更具信息丰富性的图像，并能够从多个视角中获取更多的细节。
多视角图像融合算法可应用于许多领域，如遥感图像、医学影像等。
2. 多视角图像融合算法的分类2.1 基于传统图像处理的方法传统的图像处理方法主要包括像素级融合、变换域融合和区域级融合三种。
2.1.1 像素级融合像素级融合是一种将多个图像的像素进行简单叠加或加权求和的方法。
这种方法简单直观，易于实现，但容易导致图像失真和信息丢失。
2.1.2 变换域融合变换域融合是基于图像的频域变换，如小波变换和离散余弦变换（DCT）。
通过对不同图像进行变换域分析和合成，可以达到多视角图像融合的目的。
然而，变换域融合方法对不同图像的频谱分量有一定假设，因此可能导致失真。
2.1.3 区域级融合区域级融合方法是基于图像的区域分割和匹配，将不同图像中相似的区域进行融合。
这种方法能够更好地保留图像的细节和结构，但需要进行复杂的图像分割和匹配，计算复杂度较高。
2.2 基于深度学习的方法近年来，深度学习在图像处理领域取得了重大突破。
多视角图像融合算法也开始采用基于深度学习的方法。
2.2.1 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种可以自动学习图像特征的神经网络。
通过训练大量的图像数据，CNN可以学习到图像中的细节和结构，并将多个视角的图像进行融合。
2.2.2 生成对抗网络（GAN）生成对抗网络是一种通过两个神经网络进行对抗训练的模型。
其中一个网络为生成器，负责生成合成图像；另一个网络为判别器，负责判断生成的图像是否真实。
通过不断迭代训练，GAN可以生成更加真实且细节丰富的多视角图像。
影像融合方法
影像融合是一种将来自不同传感器或不同时间的图像或视频数据融合成一个图像或视频的过程，通常用于提高图像质量、增加信息量、提高目标检测的准确性和改善三维重建效果。
下面介绍几种常见的影像融合方法：1. 像素融合法：这种方法是将两个或多个图像的像素值进行合并，以形成一个新的图像。
通常使用加权平均法或非平均法来合并像素值。
加权平均法可以根据每个像素的重要性或信息价值来分配权重，非平均法则不考虑像素的权重，直接将所有像素的值进行平均。
2. 特征融合法：这种方法是通过提取源图像的特征（如边缘、纹理、颜色等），并将这些特征融合到新的图像中。
这种方法通常用于增强图像的细节和纹理信息，提高目标检测的准确性和鲁棒性。
3. 深度学习融合法：这种方法利用深度学习技术，将多个源图像或视频数据通过神经网络进行融合。
常用的深度学习融合法包括卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）。
这种方法可以自动学习图像之间的相似性和差异性，并生成新的图像或视频数据，具有很高的灵活性和准确性。
4. 基于小波变换的融合法：这种方法利用小波变换将图像分解成多个频段，并将不同传感器或时间的图像数据分别进行小波变换，然后将相同频段的系数进行合并，形成新的图像。
这种方法可以有效地融合不同传感器或时间的图像数据，提高图像的质量和信息量。
5. 基于多尺度几何的融合法：这种方法利用多尺度几何理论将图像分解成多个尺度和形状，并将不同传感器或时间的图像数据分别进行多尺度几何变换，然后将相同尺度和形状的特征进行合并，形成新的图像。
这种方法可以有效地融合不同传感器或时间的图像数据，提高目标检测的准确性和鲁棒性。
总之，影像融合方法有多种，可以根据不同的应用场景和需求选择适合的方法。
同时，随着计算机技术和人工智能技术的不断发展，影像融合技术也在不断改进和完善，未来将有更多的新方法和新技术出现。
如何利用图像处理技术进行多视角图像融合
如何利用图像处理技术进行多视角图像融合图像融合是计算机视觉领域中的重要技术之一，它能够将多个视角的图像信息融合为一个更为准确和完整的图像。
图像融合技术在许多应用领域具有广泛的应用，例如航空航天、地质勘探、医学影像等。
其中，利用图像处理技术进行多视角图像融合是一种常见且有效的方法。
本文将介绍如何利用图像处理技术进行多视角图像融合。
多视角图像融合的基本原理是通过对多幅图像进行配准和融合，从而得到更为准确和全面的图像信息。
图像配准是指将多幅图像进行对齐，使得它们在相对位置和尺度上保持一致。
图像融合是指将多幅配准后的图像进行加权或融合，得到一幅综合的图像。
下面将逐步介绍多视角图像融合的具体过程。
第一步是图像配准。
图像配准可以采用特征点匹配的方法，通过检测图像中的特征点，并找出它们之间的对应关系。
常用的特征点包括角点、斑点、边缘等。
一旦找到了特征点的对应关系，就可以通过应用几何变换，如仿射变换或投影变换，将图像进行对齐。
图像对齐后，它们的尺度、旋转和平移关系将一致，为后续的图像融合奠定基础。
第二步是图像融合。
在图像融合过程中，可以采用像素级融合或特征级融合的方法。
像素级融合是指通过调整图像的亮度、对比度和颜色等属性，使得它们在空间上平滑过渡，并融合为一幅全新的图像。
常用的像素级融合方法包括加权平均、Laplace金字塔融合和小波变换融合等。
特征级融合是指将图像中的特征提取出来，再进行融合。
常用的特征级融合方法包括特征加权融合、特征匹配融合和特征拼接融合等。
在进行图像融合时，还需要考虑到图像质量的评估和优化。
图像质量评估是指通过一些客观的指标，如均方误差、峰值信噪比和结构相似性指标等，对融合后的图像进行质量评估。
根据评估结果，可以对融合过程进行优化，以得到更好的图像融合效果。
除了基本的图像处理技术，还有一些高级的技术可以用于多视角图像融合。
例如，通过深度学习方法，可以学习图像的特征表示和融合权重，以得到更准确和自然的图像融合结果。
高动态范围条纹结构光在机检测技术及应用进展
文章编号 2097-1842（2024）01-0001-18高动态范围条纹结构光在机检测技术及应用进展刘泽隆，李茂月*，卢新元，张明垒（哈尔滨理工大学 先进制造智能化技术教育部重点实验室, 黑龙江 哈尔滨 150080）摘要：条纹结构光技术是近年来发展迅速的非接触式测量方法，为机械加工在机检测提供了新的解决方案。
由于加工环境光线复杂且金属零件本身具有高反光的特性，造成结构光在机检测的精度降低。
将高动态范围(High Dynamic Range ，HDR)技术应用于结构光检测中，可抑制高反光的影响，实现金属零件在复杂场景的测量。
本文首先介绍了结构光测量原理，总结出HDR 结构光在机检测面临的难点；其次，对HDR 结构光技术进行了全面综述，以机械加工在机检测为背景，对基于硬件设备的HDR 技术和基于条纹算法的HDR 技术分别进行了归纳分析；然后，根据在机检测的条件需求，对各类技术进行总结，并比较不同方法的优缺点和在机检测的适用性；最后，结合近年来先进制造技术和精密测量的研究热点，对潜在应用进行分析，提出技术展望。
关 键 词：三维测量；结构光；条纹投影；高动态范围；在机检测中图分类号：TH741 文献标志码：A doi ：10.37188/CO.2023-0068On-machine detection technology and application progress ofhigh dynamic range fringe structured lightLIU Ze-long ，LI Mao-yue *，LU Xin-yuan ，ZHANG Ming-lei（Key Laboratory of Advanced Manufacturing and Intelligent Technology , Ministry of Education ,Harbin University of Science and Technology , Harbin 150080, China ）* Corresponding author ，E-mail : lmy 0500@Abstract : Fringe structured light technology is a non-contact measurement method, which has developed rapidly in recent years and provides a new solution for on-machine detection in mechanical processing.However, the accuracy of structured light for on-machine detection is compromised by the convoluted light-ing in machining environments and metal parts’ high reflectivity, leading to inaccurate measurements. Apply-ing high dynamic range (HDR) technology to structured light detection can reduce the effect of high re-flectivity, achieving the measurement of metal parts in complex scenes. This paper introduces the measure-ment principle of structured light and summarizes the challenges of on-machine detection for HDR struc-tured light. Subsequently, this paper provides a comprehensive review of HDR structured light technology. In the context of on-machine detection of mechanical processing, the HDR technology based on hardware equipment and the HDR technology based on stripe algorithm are discussed and analyzed, respectively. Fol-收稿日期：2023-04-16；修订日期：2023-05-15基金项目：国家自然科学基金资助项目（No. 51975169）；黑龙江省自然科学基金资助项目（No. LH2022E085）Supported by National Natural Science Foundation of China (No. 51975169); Natural Science Foundation of Heilongjiang Province(No. LH2022E085)第 17 卷 第 1 期中国光学（中英文）Vol. 17 No. 12024年1月Chinese OpticsJan. 2024lowing this, different technologies are summarized according to the requirements of on-machine detection. The advantages and disadvantages of various methods are presented, and the applicability of on-machine de-tection is compared. Finally, the potential applications are analyzed, and the technological prospects will be proposed in combination with the research hotspots of advanced manufacturing technology and precision measurement in recent years.Key words: three-dimensional measurement；structured light；fringe projection；high dynamic range；on-ma-chine detection1 引 言航空发动机涡轮叶片、核电汽轮机大叶片、大口径光学镜面等典型的复杂曲面零件，几何精度和物理性能要求高，在机械加工过程中极易产生变形[1]。
如何利用计算机视觉技术进行图像混合与合成
如何利用计算机视觉技术进行图像混合与合成图像混合和合成是计算机视觉领域的重要技术之一，它可以将多个图像进行融合，生成具有新特性的图像。
本文将介绍如何利用计算机视觉技术进行图像混合与合成。
首先，图像混合与合成的一种常见方法是使用图像融合技术。
图像融合是将两个或多个图像进行融合，生成新的图像，使其具有多个输入图像的特征。
常见的图像融合方法包括加权平均法、拉普拉斯金字塔融合法和融合滤波器法等。
加权平均法是最简单的图像融合方法之一。
它通过对两个输入图像的像素值进行加权平均，生成融合后的图像。
权重可以根据需要进行调整，以控制融合后的图像在整体上更接近于哪个输入图像。
拉普拉斯金字塔融合法是一种基于图像金字塔的融合方法。
它通过对输入图像进行金字塔分解，然后对同一层级的图像进行混合，最后通过金字塔重建生成融合后的图像。
这种方法可以在保留输入图像细节的同时，实现对图像特征的融合。
融合滤波器法是一种基于滤波器的图像融合方法。
它通过将两个输入图像分别与不同的滤波器进行滤波，然后将两个滤波后的图像进行加权相加得到融合后的图像。
这种方法可以在保留输入图像的边缘信息的同时，实现对图像细节的融合。
除了图像融合，还有一种常见的图像合成方法是基于图像拼接。
图像拼接是将多个图像进行拼接，生成大幅面的图像。
常见的图像拼接方法包括特征点匹配法、全景拼接法和网格拼接法等。
特征点匹配法是一种基于特征点提取和匹配的图像拼接方法。
它通过提取输入图像的特征点，并根据特征点间的关系进行匹配，然后通过对匹配点进行配准和融合生成拼接后的图像。
全景拼接法是一种基于全景图像的图像拼接方法。
它通过对输入图像进行全景变换，将多个图像拼接到一个全景图像中。
这种方法可以实现对输入图像的平移、旋转和缩放等变换，从而实现图像的无缝拼接。
网格拼接法是一种基于网格变换的图像拼接方法。
它通过将输入图像分割成网格，然后对网格进行变换，将多个网格拼接到一起，最后通过插值生成拼接后的图像。
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1
概述
动态范围 （Dynamic Range， DR） 定义为图像中可表
多曝光图像融合使用不同长度曝光时间对同一场 景进行多次曝光采样， 分别获得不同强度范围入射光的 细节。通过将这些图像采样有效融合， 可以有效抑制随 机噪声， 获得高动态范围和低时域噪声图像。其主要目 标为正确反映出全局亮度差异， 保持全局对比度； 保留 亮、 暗区域尽可能多的原始细节； 对过饱和与欠曝光区 域颜色补偿修正。 Burt 等 [4]最早提出将图像融合技术用于动态范围扩 展。 Goshtasby 等 [5] 使用分块熵方法进行多曝光图像融 合， 块大小和块混合交接宽度与内容无关， 需要进行迭 代优化。 Mertens 等 [6] 在 RGB 空间采用对比度、 饱和度 和充分曝光度作为融合指导指标， 采用拉普拉斯金字塔
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。 关键词： 多次曝光图像融合； 动态范围； 小波分析 文献标志码： A 中图分类号： TP391.4 doi： 10.3778/j.issn.1002-8331.1203-0003
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
2014， 50 （1）
153
大动态范围多曝光图像融合方法
胡燕翔， 万 莉
HU Yanxiang, WAN Li
天津师范大学 计算机与信息工程学院， 天津 300387 Computer and Information Engineering College, Tianjin Normal University, Tianjin 300387, China HU Yanxiang, WAN Li. Multi exposure image fusion based on dynamic range extending. Computer Engineering and Applications, 2014, 50 （1） ： 153-155. Abstract：A multi-scale multi exposure image fusion method based on dynamic range extending is proposed. Fusion goal, composed strategies of global dynamic range, local contrast and color are discussed in detail. Global dynamic range factor is used to measure the global illumination range and guide the intensity fusion； local contrast and color saturation are extracted and used to guide color fusion. Wavelet is used as multi-scale analysis tool. The algorithm is tested using Matlab and compared with existing algorithms. The results show that the algorithm can get wide dynamic range while keeping high entropy. Key words： multi exposure fusion; dynamic range; wavelet analysis 摘 要： 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
示的最大与最小亮度的比值。固态图像传感器可感知 的最大光强受限于像素的阱容量， 而最小可探测光强则 受限于噪声水平， 因此图像传感器的 DR 远小于自然界 亮度的变化范围， 致使在亮度变化剧烈的场合无法通过 单次拍摄来获得清晰的图像。从电路设计角度， 提出的 动态范围扩展技术包括阱容量调整， 饱和时间检测， 对 数 CIS 传感器等 [1]。多次曝光图像融合是一种有效扩展 动态范围的数字处理手段， 能够同时从最大和最小两端 扩大动态范围， 对亮度变化较大且无快速运动目标的场 景能够显著提高图像清晰度和对比度 [2-3]。
基金项目： 国家自然科学基金 （No.60970060， No.F020508） 。
作者简介： 胡燕翔 （ 1969— ） ， 男， 博士， 副教授， 主要研究领域为数字图像处理； 万莉 （ 1989— ） ， 女， 硕士研究生。E-mail： yanxianghu@ 收稿日期： 2012-03-05 修回日期： 2012-05-16 文章编号： 1002-8331 （2014） 01-0153-03 CNKI 网络优先出版： 2012-07-16, /kcms/detail/11.2127.TP.20120716.1609.054.html
154
2014， 50 （1）
Computer Engineering and Applin 等 [7] 改进 Mertens 方法， 采用小 波变换在 Lab 空间完成融合。这两种方法没有从动态 范围的角度综合考虑亮度分布、 对比度以及色彩的处 理， 同时融合指导指标存在不合理性。而已有算法均以 最大信息量 （熵） 为目标， 忽略了全局动态范围的作用。 仅将局部显著性作为融合指导指标会导致中等强度部 分被过分突出， 融合图像的整体亮度分布被压缩， 降低 了整体对比度。多曝光图像融合的前提是参加融合的 图像应充分反映不同亮度区域的信息 。