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Mejora de detalle de fusión de imágenes de múltiple exposición basada en filtrado homomórfico

Autores: Hu, Yunxue; Xu, Chao; Li, Zhengping; Lei, Fang; Feng, Bo; Chu, Lingling; Nie, Chao; Wang, Dou

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Mejora de detalle de fusión de imágenes de múltiple exposición basada en filtrado homomórfico


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Rango dinámico
Fusión de exposición
Mejora de detalles
Filtrado homomórfico
Pirámides laplacianas
Imágenes de alta calidad

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 22

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Debido al amplio rango dinámico de escenas reales, es difícil que las imágenes tomadas por dispositivos ordinarios representen escenas reales de alta calidad. Para obtener imágenes de alta calidad, se requiere la fusión de exposición de múltiples imágenes de exposición de la misma escena. La fusión de múltiples imágenes resulta en la pérdida de detalles de borde en áreas con grandes diferencias de exposición. Aiming at this problem, this paper proposes a new method for the fusion of multi-exposure images with detail enhancement based on homomorphic filtering. First, a fusion weight map is constructed using exposure and local contrast. The exposure weight map is calculated by threshold segmentation and an adaptively adjustable Gaussian curve. The algorithm can assign appropriate exposure weights to well-exposed areas so that the fused image retains more details. Then, the weight map is denoised using fast-guided filtering. Finally, a fusion method for the detail enhancement of Laplacian pyramids with homomorphic filtering is proposed to enhance the edge information lost by Laplacian pyramid fusion. The experimental results show that the method can generate high-quality images with clear edges and details as well as similar color appearance to real scenes and can outperform existing algorithms in both subjective and objective evaluations.

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