基于DCT变换的多曝光图像融合方法

刘卫华，马洋花，刘 颖

(西安邮电大学 通信与信息工程学院，陕西 西安 710121)



基于DCT变换的多曝光图像融合方法

刘卫华，马洋花，刘 颖

(西安邮电大学 通信与信息工程学院，陕西 西安 710121)

针对普通相机拍摄图像中存在区域曝光问题，提出一种改进的基于离散余弦变换的多曝光图像融合算法。分别对同一场景的多幅不同曝光图像分块，并对每个小块进行离散余弦变换。对提取相应位置的低频系数平均加权，获取图像近似部分的融合分量；对高频系数基于区域标准差确定权重系数，根据权重系数的大小获取细节部分的融合分量。最后，通过反离散余弦变换获得较好质量的多曝光融合图像。仿真实验表明，该算法在提取低频系数为25%，高频系数为75%时，展现的图像细节信息更加丰富。

图像融合；多曝光图像；DCT变换；局部标准差；加权平均

传统相机拍照只能记录有限范围的对比度、亮度和色度，不能对现实场景的细节信息完全记录。拍摄一系列不同曝光度的同一场景的图像，可以提供比单张照片更为丰富的细节信息[1]。 在不同曝光度下，图像所呈现的细节信息不同，通过多曝光图像合成可以将不同图像的细节呈现在同一张图像上。对这样的图像序列进行融合处理，不仅能够消除数据之间的冗余，提高信息的利用率，还可以使更多的图像细节信息表现出来，可抑制各图缺点，使图像质量更好[2]。

已有的获取多曝光图像融合方法中，基于细节特征的图像融合获取算法在提取方差区域特征时，窗口过大，导致合成图像不清晰[3]。……