blendexposure

Создайте хорошо открытое изображение из изображений с различными экспозициями

Описание

пример

J = blendexposure(I1,I2,...,In) смешивает изображения полутонового цвета или RGB, которые имеют различные воздействия. blendexposure смешивает изображения на основе их контрастности, насыщения и хорошо экспозиции и возвращает хорошо открытое изображение, J.

пример

J = blendexposure(I1,I2,...,In,Name,Value) смешивает изображения, которые имеют различные воздействия, используя пары "имя-значение", чтобы настроить, как каждое входное изображение способствует смешанному изображению.

Примеры

свернуть все

Считайте серию изображений с различными экспозициями, которые были получены с фиксированной камеры без движущихся объектов в сцене.

I1 = imread('car_1.jpg');
I2 = imread('car_2.jpg');
I3 = imread('car_3.jpg');
I4 = imread('car_4.jpg');

Отобразите изображения. На недоэкспонированных изображениях только такие яркие области, как фары, имеют информативные детали. И наоборот, фары насыщены на передержанных изображениях, а лучшая контрастность происходит из более темных областей, таких как кирпичный пол и крыша.

montage({I1,I2,I3,I4})

Figure contains an axes. The axes contains an object of type image.

Смешайте изображения с помощью экспозиционного слияния. По умолчанию в blendexposure функция пытается подавить подсветки от сильных источников света. Для сравнения также смешивайте изображения, не подавляя подсветки. Отобразите два результата.

E = blendexposure(I1,I2,I3,I4);
F = blendexposure(I1,I2,I3,I4,'ReduceStrongLight',false);
montage({E,F})
title('Exposure Fusion With (Left) and Without (Right) Strong Light Suppression')

Figure contains an axes. The axes with title Exposure Fusion With (Left) and Without (Right) Strong Light Suppression contains an object of type image.

На сросшихся изображениях яркие области и темные области сохраняют информативные детали. При сильном подавлении света форма фар идентифицируема, а насыщенные пиксели не проходят за границу фар. Без сильного восприятия света форма фар не идентифицируется, а в отражении фар есть насыщенные пиксели на земле и на некоторых частях других автомобилей.

Прочтите серию изображений с различными экспозициями. Изображения были сняты с фиксированной камеры, и движущихся объектов в сцене нет.

I1 = imread('office_1.jpg');
I2 = imread('office_2.jpg');
I3 = imread('office_3.jpg');
I4 = imread('office_4.jpg');
I5 = imread('office_5.jpg');
I6 = imread('office_6.jpg');
montage({I1,I2,I3,I4,I5,I6})
title('Images with Different Exposures')

Figure contains an axes. The axes with title Images with Different Exposures contains an object of type image.

Смешайте зарегистрированные изображения с помощью экспонирования слияния, опционально изменяя вес контраста, насыщения и хорошо экспонируемости в слиянии и не уменьшая сильных источников света. Отобразите результат.

E = blendexposure(I1,I2,I3,I4,I5,I6,'contrast',0.8,...
    'saturation',0.8,'wellexposedness',0.8,'reduceStrongLight',false);
imshow(E)
title('Blended Image Using Exposure Fusion')

Figure contains an axes. The axes with title Blended Image Using Exposure Fusion contains an object of type image.

Входные параметры

свернуть все

Полутоновые или RGB изображения, заданные как ряд m -by- n числовых матриц или m -by- n -by-3 числовых массивов. Все изображения должны иметь одинаковый размер и тип данных.

Типы данных: single | double | uint8 | uint16

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: blendexposure(I1,I2,I3,'Contrast',0.5,'Saturation',0.9)

Относительный вес, придаваемый контрастности во время смешивания, задается как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Contrast' и числовой скаляр в области значений [0, 1].

Относительный вес, заданный для насыщения во время смешения, задается как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Saturation' и числовой скаляр в области значений [0, 1].

Относительный вес, придаваемый качеству воздействия во время смешивания, задается как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Wellexposedness' и числовой скаляр в области значений [0, 1]. Качество экспозиции каждого изображения основано на расхождении интенсивности пикселей от модели пикселей с хорошей экспозицией.

Уменьшите сильный свет, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'ReduceStrongLight' и true или false. Если 'ReduceStrongLight' является true, затем blendexposure пытается подавить подсветки от сильных источников света на изображениях.

Примечание

Если входные изображения не имеют сильных источников света, и вы задаете ReduceStrongLight как true, затем выходное изображение J имеет меньшую контрастность.

Выходные аргументы

свернуть все

Сросшееся изображение, возвращенное как числовая матрица или массив того же размера и типа данных, что и входные изображения I1,I2,...,In.

Совет

  • Чтобы смешать изображения движущихся сцен или с дрожанием камеры, сначала зарегистрируйте изображения при помощи imregmtb функция. imregmtb рассматривает только перемещения, а не повороты или другие типы геометрических преобразований при регистрации изображений.

Алгоритмы

The blendexposure функция вычисляет вес каждой меры качества следующим образом:

  • Контрастные веса вычисляются с помощью Laplacian фильтрации.

  • Веса насыщения вычисляются из стандартного отклонения каждого изображения.

  • Хорошо выставляемость определяется путем сравнения частей изображения с Гауссовым распределением со средним значением 0,5 и стандартным отклонением 0,2.

  • Сильные веса сокращения света вычисляются как смесь трех других весов, умноженная на Гауссовское распределение с фиксированным средним и отклонением.

Веса разлагаются с помощью Гауссовых пирамид для бесшовного смешивания с лаплакской пирамидой соответствующего изображения, что помогает сохранить детали сцены.

Ссылки

[1] Mertens, T., J. Kautz, and F. V. Reeth. «Экспонирование слияния». Pacific Graphics 2007: Труды Тихоокеанской конференции по компьютерной графике и приложениям. Maui, HI, 2007, pp. 382-390.

См. также

| |

Введенный в R2018a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте