A MULTI-EXPOSURE IMAGE FUSION BASED ON THE ADAPTIVE WEIGHTS REFLECTING THE RELATIVE PIXEL INTENSITY AND GLOBAL GRADIENT 论文复现

由于相机和显示设备的动态范围远小于人眼可识别的动态范围，相机获取到的图像往往不能兼顾亮部细节与暗部细节。多曝光图像融合可以解决上述问题，但目前该方法大多基于相机与目标场景相对静止的前提。文中通过结合图像配准和图像融合，实现一个可以处理运动相机拍摄的多曝光图像的融合系统。首先，配准模块提取SURF特征点，进行欧式距离粗匹配；其次，配准模块利用RANSAC算法进行精匹配，提取变换模型参数并进行投影变换以矫正图像；最后，融合模块利用金字塔融合法融合已配准图像。实验结果表明该系统可有效矫正图像空间位置偏差，扩大图像的动态范围，提高图像质量。

数据融合matlab代码BIMEF 我们的论文“用于弱光图像增强的受生物启发的多重曝光融合框架”的代码 还提供了比较方法的代码，请参见 下载：（只需将数据解压缩到当前文件夹） 数据集VV, LIME, NPE, NPE-ex1, NPE-ex2, NPE-ex3, DICM, MEF 由于某些方法非常耗时，因此我们还提供了它们的结果（例如， results__dong@VV.zip ） 由于某些指标非常耗时，因此我们还提供了它们的结果（ TestReport.zip ） 通过运行experiments.m可以轻松复制所有experiments.m 从左到右：输入图像，MSRCR，Dong，NPE，LIME，MF，SRIE和BIMEF（我们的）的结果。 数据集 （**增强图像增强和色调映射算法：**最具挑战性的案例的集合） DICM-从商用数码相机拍摄的69张图像： 先决条件 原始代码在Matlab 2016b 64位Windows 10上进行了测试 是运行VIF指标（ vif.m ）所必需的。 设置 运行startup.m添加所需的路径，然后您可以尝试以下演示。 I = imread(

抖音短视频不外传的教程，抖音蓝V运营如何实现更多曝光。

通过提出基于梯度上升优化处理的自适应分块算法与基于图像序列梯度域运动检测与去除相结合的方法，自适应调整分块大小及动态区域块的融合权值，最终达到混淆去除的目的。同时，利用Gaussian中心函数窗口滤波，去除在分块融合过程中引入的块边缘不连续性痕迹。实验结果表明，该方法能快速有效地增强多曝光图像融合生成HDRI并去除混淆问题。

【图像增强】基于BIMEF算法多曝光融合框架实现微光图像增强

多曝光图像融合代码，文章为“ A Precise Multi-Exposure Image Fusion Method Based on Low-level Features” 仅用于科研用途，如果使用，请引用论文： Qi, G.; Chang, L.; Luo, Y.; Chen, Y.; Zhu, Z.; Wang, S. A Precise Multi-Exposure Image Fusion Method Based on Low-level Features. Sensors 2020, 20, 1597. BIBTEX: @Article{s20061597, AUTHOR = {Qi, Guanqiu and Chang, Liang and Luo, Yaqin and Chen, Yinong and Zhu, Zhiqin and Wang, Shujuan}, TITLE = {A Precise Multi-Exposure Image Fusion Method Based on Low-level Features}, JOURNAL = {Sensors}, VOLUME = {20}, YEAR = {2020}, NUMBER = {6}, ARTICLE-NUMBER = {1597} }

DSIFT_EF_SIFT特征_融合_基于SIFT特征的多曝光图像融合_多曝光_DSIFT_源码.zip

matlab开发-多曝光多焦点融合梯度域。一种多曝光多焦点图像的融合算法

该文件包含了本论文的MATLAB代码，即无重影多曝光图像融合技术，采用了密集的SIFT描述符和导引滤波器。 The file contains the MATLAB code of our paper Ghost-free multi exposure image fusion technique using dense SIFT descriptor and guided filter. 参考文献： Hayat, Naila, and Muhammad Imran. “Ghost-Free Multi Exposure Image Fusion Technique Using Dense {SIFT} Descriptor and Guided Filter.” Journal of Visual Communication and Image Representation, vol. 62, Elsevier {BV}, July 2019, pp. 295–308, doi:10.1016/j.jvcir.2019.06.002.