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基于注意力机制的多曝光图像融合算法

光子学报 2022年第4期51卷 336-347页

作者：白本督李俊鹏西安邮电大学通信与信息工程学院西安710121

针对多曝光图像任务缺乏真值图像,以及现有多曝光图像融合算法存在的边缘特征丢失、细节模糊等问题,本文提出了一种基于注意力机制的多曝光图像融合算法。该算法建立权重独立的双通道Unet网络,对目标场景不同曝光图像分别进行特征提取,... 详细信息

针对多曝光图像任务缺乏真值图像,以及现有多曝光图像融合算法存在的边缘特征丢失、细节模糊等问题,本文提出了一种基于注意力机制的多曝光图像融合算法。该算法建立权重独立的双通道Unet网络,对目标场景不同曝光图像分别进行特征提取,生成不同曝光图像的高维多尺度特征图;通过视觉注意力机制凸显目标场景在不同曝光下对融合有利的特征,并叠加到高维多尺度特征图上;最后,将过滤的高维多尺度特征进行特征拼接,通过扩张残差稠密单元进行特征重建,得到最终的高动态范围图像。以端到端网络作为设计基础,利用内容损失和结构损失计算策略对神经网络进行约束,实现无监督学习。实验结果表明,所设计的多曝光图像融合网络在保留过曝和欠曝图像纹理特征的同时降低了欠饱和与过饱和区域信息干扰,具有良好的融合效果和鲁棒性。

关键词：多曝光注意力机制卷积神经网络高动态范围图像无监督

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面向CMOS遥感相机的多曝光图像融合方法

遥感信息 2022年第4期37卷 51-57页

作者：钱金卓马骏李峰辛蕾河南大学软件学院河南开封475001 中国空间技术研究院钱学森空间技术实验室北京100094

空间面阵CMOS遥感相机由于曝光时间有限,对于自然界的动态范围不能很好捕获。为了解决这个问题,提出了一种面向CMOS遥感相机的多曝光图像融合方法。该方法主要由多曝光数据生成、图像融合两部分组成。首先,利用面阵CMOS遥感相机快速获... 详细信息

空间面阵CMOS遥感相机由于曝光时间有限,对于自然界的动态范围不能很好捕获。为了解决这个问题,提出了一种面向CMOS遥感相机的多曝光图像融合方法。该方法主要由多曝光数据生成、图像融合两部分组成。首先,利用面阵CMOS遥感相机快速获取同一场景下连续拍摄的多帧原始低照度图像,对这些图像进行配准以选取公共感兴趣区域(region of interest,ROI);然后,模仿数字时间延迟积分技术对ROI进行多曝光数据生成;最后,使用具有多尺度细节增强的多曝光图像融合算法对曝光数据进行处理,即可生成一幅自适应曝光的高动态范围遥感图像。实验表明,该方法可以生成一幅细节丰富的遥感图像,且客观评价指标优于比较算法,为遥感卫星平台获取图像信息提供了一种新的解决方法。

关键词：多曝光图像融合高动态范围(HDR) CMOS 多尺度

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多曝光HDR图像生成方法研究

多曝光HDR图像生成方法研究

作者：夏欢电子科技大学

学位级别：硕士

随着大众生活水平的提高,视觉审美要求也在提升,人们对图像质量和视觉体验有着极致的追求和期待。高动态范围图像从出现到走入大众视线渐渐被消费者所熟知和使用,其获取技术受到了学术界及工业界的极大关注。目前,由于成像设备硬件的限... 详细信息

随着大众生活水平的提高,视觉审美要求也在提升,人们对图像质量和视觉体验有着极致的追求和期待。高动态范围图像从出现到走入大众视线渐渐被消费者所熟知和使用,其获取技术受到了学术界及工业界的极大关注。目前,由于成像设备硬件的限制,获取的图像大多为低动态范围,难以覆盖整个场景的动态范围信息。直接捕获高动态范围图像的高动态范围成像设备虽已出现,但此类设备成本昂贵,难以普及大众市场。现阶段高动态范围图像的获取主要是基于软件的方法,目前使用最多的是多曝光高动态范围图像生成的软件方法,该方法是目前主流的高动态范围成像技术。多曝光高动态范围成像技术包含两类:一类是基于逆相机响应曲线恢复的方式,另一类是直接融合的方式。前者在RGB空间对图像处理时常引起图像的色彩偏移,后者只能适当扩展图像的动态范围,拓展性不强。针对目前两类多曝光的高动态范围图像技术存在的问题,本文提出两种算法。一种算法是基于多分辨率生成高动态范围图像,该算法在用逆相机响应曲线恢复图像辐射值的基础上,根据像素点特征设置各像素点权值,结合金字塔模型来更好地完成图像融合。这种算法对图像动态范围的提升效果很好,保持了图像细节信息、避免了色彩偏移,在主观评价和客观评价指标下都取得较好效果。本文另一种算法是在YUV空间生成高动态范围图像,该算法针对RGB彩色空间生成高动态范围图像时出现的颜色偏离等问题,将图像分解为亮度和颜色分量,用逆相机响应曲线对亮度分量进行映射处理,同时引入人眼视觉响应模型来增强亮度通道的感知强度,提升图像的动态范围。实验结果表明该算法可以避免色彩偏移,且运算复杂度低、运算量小。

关键词：高动态范围图像相机响应曲线图像融合多曝光

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高动态范围视频的多曝光图像序列快速融合

液晶与显示 2014年第6期29卷 1032-1041页

作者：朴永杰徐伟王绍举陶淑苹中国科学院长春光学精密机械与物理研究所小卫星技术国家地方联合工程研究中心吉林长春130033

使用多次曝光法进行高动态范围视频获取时,需要将多幅低动态范围(LDR)图像进行快速融合,并满足视频融合系统的实时性要求。本文提出了一种改进的快速多分辨率塔形分解融合算法,在不降低原有算法融合质量的前提下极大减少计算量。算法分... 详细信息

使用多次曝光法进行高动态范围视频获取时,需要将多幅低动态范围(LDR)图像进行快速融合,并满足视频融合系统的实时性要求。本文提出了一种改进的快速多分辨率塔形分解融合算法,在不降低原有算法融合质量的前提下极大减少计算量。算法分别从金字塔分解卷积核、高斯系数扩展插值方法、拉普拉斯系数融合规则、高斯系数融合规则等方面进行改进,简化了塔形分解、融合和重构过程。该方法应用在某运载火箭视频采集系统中,实验结果表明,该改进算法稳定性强,融合质量高,并极大地减少了计算量,运算速度提高了10倍以上,在TMS320DM642DSP上一帧512×512图像的融合时间约为8.9ms,满足25fps高动态范围视频融合的实时性要求。

关键词：高动态范围视频 HDR 多曝光图像融合塔形分解

多曝光图像融合算法及其融合图像的质量评价算法研究

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多曝光图像融合算法及其融合图像的质量评价算法研究

作者：蒋剑斌上海交通大学

学位级别：硕士

当前普通数码相机的成像传感器可获取到的亮度范围远远小于真实场景与人眼所能感知到的亮度范围,因此,单张图像只能显示拍摄场景一定亮度范围内的图像信息,从而导致在图像的过曝光和欠曝光区域存在细节丢失的问题。多曝光图像融合技术... 详细信息

当前普通数码相机的成像传感器可获取到的亮度范围远远小于真实场景与人眼所能感知到的亮度范围,因此,单张图像只能显示拍摄场景一定亮度范围内的图像信息,从而导致在图像的过曝光和欠曝光区域存在细节丢失的问题。多曝光图像融合技术与高动态范围(High Dynamic Range,HDR)技术通过对同一场景不同曝光的图像处理可解决上述问题。HDR技术利用相机响应函数合成HDR辐射度图,再通过色调映射的方法压缩动态范围,得到能够在普通设备上显示的各区域细节信息清晰的图像。但HDR技术存在着相机响应函数估计不准和耗时久的问题。多曝光图像融合技术直接对多曝光序列图像进行融合,不需要相机响应函数,运行速度更快,更适合在移动设备上使用。本文首先提出了一种基于图像块分量抽取的静态场景多曝光融合算法。将输入图像块分量抽取为结构对比度、结构方向以及平均曝光度三个独立的分量,分别对三个分量进行融合,并重构融合后的分量得到融合图像。其中,该方法同时利用RGB三通道信息进行三分量融合,使得融合图像颜色更为鲜艳。由于多曝光图像拍摄场景中运动目标的存在,静态场景算法融合后常出现鬼影。因此在融合前,需要进行运动目标检测。在本文提出的静态场景融合算法的基础上,首先利用曝光度函数选取参考图像,利用结构方向分量计算其他曝光图像与参考图像的结构一致性指标,再引进Dense Sift描述子计算空间一致性指标。通过结构与空间一致性指标排除运动目标区域进行融合,得到无鬼影的融合图像。本文与12种经典去鬼影算法在20个动态场景进行了实验对比,本文动态场景算法在运算速度与性能上均有优势。在多曝光融合图像质量评价方面,学界一直没有形成公论。本文提出了基于视觉显著性的多曝光融合图像质量评价算法。首先将待评价的融合图像切分成图像块,通过深度卷积神经网络建立了图像块的质量评价模型。利用基于区域对比度的显著性提取算法与Prewitt边缘检测技术对不同图像块进行重要性评估,得到图像块的质量权重。再对图像块得分加权,得到整幅图像质量得分。最后用该评价方法对多曝光融合图像进行了定量分析,并对本文提出的多曝光融合算法进行了自动参数调优。

关键词：多曝光图像块分量抽取动态场景图像融合显著性质量评价

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多视角多曝光图像融合算法研究及质量评价

多视角多曝光图像融合算法研究及质量评价

作者：薛骁上海交通大学

学位级别：硕士

图像融合是将多源采集到的同一目标的图像进行处理,提取各自图像中的有利信息,最后综合成高质量图像的方法。多曝光图像的融合是图像融合的重要分支之一。受光线、曝光时间的影响,同一场景下的图像往往会出现曝光过度或曝光不足的现象,... 详细信息

图像融合是将多源采集到的同一目标的图像进行处理,提取各自图像中的有利信息,最后综合成高质量图像的方法。多曝光图像的融合是图像融合的重要分支之一。受光线、曝光时间的影响,同一场景下的图像往往会出现曝光过度或曝光不足的现象,甚至出现重要信息丢失的问题,无法满足人们对于高信息量图像的要求。多曝光图像融合的研究则是在同一静态场景同一视角拍摄多张不同曝光程度的图像,并加以综合,得到信息含量较高的图像。考虑到拍摄场景的复杂性,同一视角的拍摄是难以保证的,那么对应的像素匹配也将产生一定的偏差。基于这样的场景,本文将讨论在多视角下拍摄得到的多曝光图像融合问题。本文针对多视角图像中对应像素难以精确匹配的问题,先将多视角图像在近似尺度下提取特征,并进行超图建模,通过筛选找出若干个精确匹配点。对于这些匹配点,本文将亮度作为衡量其曝光量的特征,并定义亮度增长量。之后将所有匹配点的亮度增长量定义为标签,引入随机游走模型,依像素逐个讨论其通过数次迭代游走到种子点的概率,并且基于概率加权得到每个像素点的亮度增长量。最后,根据不同的亮度提升,得到融合后的结果。同时,本文提出一种针对多视角融合图像的质量评价指标。一般的融合图像质量评价,除了主观评价法,通常采用基于统计特性的均方根误差法,或者是基于信息量的交叉熵法,但由于融合多视角的样本会产生扭曲或失真,传统的质量评价方法不再适用。本文针对这个问题,提出了基于边缘特征的融合图像质量评价指标。本文重新定义了边缘的概念,并且将样本到结果的边缘保持度作为融合结果的质量评价标准。最后,本文对Daniel Scharstein数据库中的样本以及自己拍摄的样本库进行了融合实验并得到了较理想的结果,总结了当前工作,展望了未来前景。

关键词：多视角多曝光超图模型图像融合随机游走质量评价

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基于特征分割的多视角多曝光图像配准与融合

基于特征分割的多视角多曝光图像配准与融合

作者：余韩羿上海交通大学

学位级别：硕士

随着数字图像处理和计算机视觉相关技术的迅猛发展,数字图像在越来越多的领域起到了极为关键的作用,同时也反过来对数字图像本身提出了越来越高的要求。在真实世界中,场景通常包含极为丰富的颜色、亮度、对比度等视觉信息,辐照度的动态... 详细信息

随着数字图像处理和计算机视觉相关技术的迅猛发展,数字图像在越来越多的领域起到了极为关键的作用,同时也反过来对数字图像本身提出了越来越高的要求。在真实世界中,场景通常包含极为丰富的颜色、亮度、对比度等视觉信息,辐照度的动态范围是一般的成像设备无法比拟的。因此,在成像过程中,得到的图像往往会丢失过暗或者过亮区域的细节信息。如何扩展数字图像的动态范围,保持图像的纹理细节变化,是数字图像处理领域一项具有重大研究价值和意义的课题。一种行之有效的方案是利用一系列采用不同曝光参数的动态范围图像实现信息互补。本文介绍了辐照度重建法和直接融合法这两类动态范围扩展方法的基本思想。对一些经典的动态范围扩展算法进行了实验验证和结果分析。出于种种原因,多曝光图像经常处于不同的视角进行拍摄,因此在进行融合之前,需要对图像进行配准处理。本文介绍了多曝光图像配准的几种经典算法。在经典特征提取算法的基础上,针对多曝光环境提出利用归一化互相关度对特征匹配结果进行筛选,提升了匹配的准确性。提出了一种高效的多视角多曝光图像配准方法,弥补了传统算法在图像深度变化过大的情况下表现不佳的缺陷。该方法通过划分平面的方式对图像进行分区域变换,解决了一般情况下无法找到合适的单一变换矩阵的问题。在多曝光融合质量评价方面,学界一直没有形成公论。本文尝试提出一种算法框架,通过评价对融合前后图像的特征保持度来衡量融合算法的性能。最后用该评价方法对多视角多曝光图像融合结果进行了定性与定量分析。

关键词：多视角多曝光图像融合图像配准图像质量评价

基于细节增强与鬼影消除的多曝光图像融合算法研究

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基于细节增强与鬼影消除的多曝光图像融合算法研究

作者：张玲重庆邮电大学

学位级别：硕士

随着数字成像技术的飞速发展,视觉审美的要求也日益提升。高动态范围成像技术的发展极大促进了数字图像朝着高品质、高信息量的方向发展,同时,这一技术也被广泛应用到各个领域。多曝光图像融合技术作为合成高动态范围图像的一种有效手段... 详细信息

随着数字成像技术的飞速发展,视觉审美的要求也日益提升。高动态范围成像技术的发展极大促进了数字图像朝着高品质、高信息量的方向发展,同时,这一技术也被广泛应用到各个领域。多曝光图像融合技术作为合成高动态范围图像的一种有效手段,成为国内外学者的研究热点,根据拍摄场景的不同可分为基于静态场景的多曝光图像融合及基于动态场景的多曝光图像融合。如何在视觉失真最小的基础上得到细节清晰的融合图像,及如何消除动态场景下因运动物体所产生的鬼影等问题,成为当前多曝光图像融合技术亟待解决的难题。本文深入研究了多曝光图像融合的相关理论,以尽可能多的保留亮暗区域细节信息及有效消除鬼影为研究重点,提出了一种改进的多曝光图像融合算法,实现了静态场景下的细节增强与动态场景下的鬼影消除,提高了融合图像的质量。本文的研究内容主要包括:1.针对传统多曝光图像融合算法将参与图像融合的像素点都集中在0.5左右,导致最终融合的图像中存在细节保留不完整的问题。本文改进曝光亮度权重函数,引入两个平衡因子,在剔除过曝光像素点和欠曝光像素点的基础上,保留较亮像素点和较暗像素点,使原图像中更多的有效信息参与图像融合,最大程度平衡全局亮度与局部细节。2.针对多曝光融合算法合成的HDR(High Dynamic Range)图像存在纹理细节不清晰的问题,本文通过圆形均值滤波构建一种三尺度图像融合框架,将待融合图像分为基础层、中间层和细节层,并结合引导滤波,计算三尺度图像的最终融合权重图,与待融合图像进行加权相加融合,得到纹理清晰的融合图像。3.针对在动态场景下直接对图像进行融合会产生鬼影的问题,本文提出一种双检测运动位图的鬼影检测算法,用于动态场景下的多曝光图像融合。首先,选取中间曝光度图像作为参考图像,根据光度顺序关系计算待融合图像的初始运动位图。然后,根据亮度一致性修正初始运动位图,得到最终运动位图,将该运动位图作为图像融合的其中一个权重项,结合其余三个权重,计算融合权重图,在三尺度图像融合框架上进行加权融合,得到无鬼影的融合图像。

关键词：多曝光图像融合细节增强三尺度鬼影消除

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指静脉多曝光图像的研究

指静脉多曝光图像的研究

作者：王陈北京邮电大学

学位级别：硕士

近年来,随着互联网的高速发展,互联网信息也在呈指数型增加,因此信息安全性问题受到了社会各界的广泛重视。指静脉识别技术凭借其唯一性、高精确性、高防伪性等优势引起了社会的关注以及学术的研究。但是现阶段的指静脉图像采集过程中,... 详细信息

近年来,随着互联网的高速发展,互联网信息也在呈指数型增加,因此信息安全性问题受到了社会各界的广泛重视。指静脉识别技术凭借其唯一性、高精确性、高防伪性等优势引起了社会的关注以及学术的研究。但是现阶段的指静脉图像采集过程中,仍然存在着不足之处。由于指静脉属于人体内部特征,同时由于采集设备为传统的CMOS图像传感器,以及采集环境为半封闭结构的影响,导致指静脉采集的图像细节缺失比较严重,亮度色彩对比不是很明显,从而影响到了指静脉特征识别后续过程(如:特征提取,特征匹配等)的进行。本文针对此问题,为获得高动态范围的指静脉图像,基于高动态范围成像技术展开了研究,具有很高的研究和实现价值。本文提出了一种基于相机响应曲线以及拉普拉斯金字塔的多曝光图像融合算法。首先通过指静脉图像采集设备获得指静脉多曝光图像,通过多曝光图像每个像素点对应的像素值和曝光时间求得其相机响应曲线,然后根据相机响应曲线判断每个像素点的信息量多少,以及高斯方程约束其图像亮度,进而为其分配权重。同时与提出了一种权重修正函数,来避免过曝光或欠曝光区域图像细节的丢失,得到最终的权重函数。然后对多曝光图像和权重函数进行高斯金字塔分解,将其在多分辨率下进行图像融合,将不同层次权重因子与不同层次上的图像细节进行结合,既可以掌握小范围的细节,又可以把握图像的整体特征。最后基于拉普拉斯金字塔对图像进行重构与合成,获得最终的指静脉多曝光融合图像。与以往的多曝光图像融合算法相比,本文算法简单可行,尽可能的保留了指静脉图像中过曝光和欠曝光区域的图像细节,指静脉对比明显,分支延伸更加清晰可见,而且减少了色彩失真,为指静脉特征识别提供了良好的图像基础。提出了一种基于亮度值关系的动态场景下多曝光融合图像鬼影消除算法。假定用同一个拍摄设备对同一场景所拍摄的不同曝光度N幅输入图像。然后通过算法选择一幅最优参考图像,以参考图像亮度水平为基准,将其他图像的亮度进行统一化处理。然后使用差分法计算参考图像与其他图像之间各个像素值之间的差值,将差值与本文设定的阈值进行比较,如果大于该区域就为运动区域,那么该位置的像素就加以去除,即权重设为0;否则,则认为静止区域将其加以保留,权重设为1。最后将得到二值图像函数加入到多曝光图像融合的权重函数中去,得到新的高斯金字塔权重图,然后对每幅曝光图像拉普拉斯金字塔分解、融合、重构,最终得到鬼影消除之后的指静脉多曝光融合图像。本文算法既能够通过算法选择最优参考图像,又能通过人工自主选择参考图像,方便用户得到自己想要的消除鬼影的最终融合图像。本文提出算法的最大优点是即使参考图像中有大量的过曝光或者欠曝光的区域,仍能良好的消除动态鬼影,且不会出现图像失真以及光晕现象。

关键词：高动态范围图像多曝光相机响应曲线拉普拉斯金字塔鬼影消除