[发明专利]一种光照与运动分离的多曝光融合方法

权利要求书

1.一种光照与运动分离的多曝光融合方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.获取多组图像对构成训练集，每组图像对都是相同场景下的低曝光图像、中曝光图像和高曝光图像；并构建融合模型；

S2.对任一组图像对中的所有图像进行光照预处理；

S3.将光照预处理后的图像对输入融合模型，计算低曝光图像映射到中曝光图像的第一伽马值，以及高曝光图像映射到中曝光图像的第二伽马值；

S4.根据第一伽马值将低曝光图像的光照等级映射到中曝光图像的光照等级并归一化，得到第一新中曝光图像；

S5.根据第二伽马值将高曝光图像的光照等级映射到中曝光图像的光照等级并归一化，得到第二新中曝光图像；

S6.将中曝光图像、第一新中曝光图像和第二新中曝光图像在同一光照等级上进行运动区域对齐；

S7.将对齐后的第一新中曝光图像和第二新中曝光图像分别通过伽马逆变换回到自身对应的原始光照等级，得到新低曝光图像和新高曝光图像；

S8.将中曝光图像、新低曝光图像和新高曝光图像进行光照融合，得到高质量的高动态范围图像，计算损失并反向传播训练模型参数；

S9.获取待处理图像，采用训练好的融合模型得到其对应的高动态范围图像。

2.根据权利要求1所述的一种光照与运动分离的多曝光融合方法，其特征在于，步骤S3中，计算低曝光图像映射到中曝光图像的第一伽马值的过程为：

S31.通过改进伽马映射公式计算低曝光图像映射到中曝光图像的伽马值，并根据该伽马值获取低曝光图像的映射结果；

S32.计算映射结果与中曝光图像的均值方差；

S33.多次重复步骤S31-S32，选择最小均值方差对应的伽马值作为第一伽马值。

3.根据权利要求2所述的一种光照与运动分离的多曝光融合方法，其特征在于，步骤S3计算第一伽马值的过程与计算第二伽马值的过程相同，其中，改进伽马映射公式表示为：

H＝I^γ

其中，H表示低曝光图像或高曝光图像进伽马映射后的图像，I表示低曝光图像或高曝光图像的数值矩阵，γ表示伽马值。

4.根据权利要求1所述的一种光照与运动分离的多曝光融合方法，其特征在于，步骤S6采用特征提取方法color-FastICA进行运动区域对齐。

5.根据权利要求1所述的一种光照与运动分离的多曝光融合方法，其特征在于，步骤S8选择基于多尺度边缘锐化的迭代融合方法进行光照融合。

6.根据权利要求1所述的一种光照与运动分离的多曝光融合方法，其特征在于，训练过程中的损失由两部分组成，第一部分为训练图像及其融合图像间的L1损失，第二部分为训练图像及其融合图像间的亮度损失；两部分损失的权重比为1:1。

7.根据权利要求6所述的一种光照与运动分离的多曝光融合方法，其特征在于，采用RGB亮度公式计算图像的亮度，表示为：

Brightness＝0.3*R+0.6*G+0.1*B

其中，R、G、B为RGB三个颜色通道。