【摘 要】
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为解决动态场景下多曝光融合图像出现鬼影的问题，本文提出了一种中值直方图均衡的动态多曝光图像融合算法。首先，引入MIE（Midway Image Equalization）对输入图像和参考图像的直方图进行处理，得到的图像对做差分，差分图进行阈值分割和形态学优化得到运动权重图。中值直方图均衡可以为一对图像分配相同的直方图的同时尽可能保持其灰度动态，因此对于多曝光图像对能够调整其亮度差异，有利于运动区域
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61801373）；
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为解决动态场景下多曝光融合图像出现鬼影的问题，本文提出了一种中值直方图均衡的动态多曝光图像融合算法。首先，引入MIE（Midway Image Equalization）对输入图像和参考图像的直方图进行处理，得到的图像对做差分，差分图进行阈值分割和形态学优化得到运动权重图。中值直方图均衡可以为一对图像分配相同的直方图的同时尽可能保持其灰度动态，因此对于多曝光图像对能够调整其亮度差异，有利于运动区域检测的准确性。其次，引入IMF（Intensity Mapping Function）将参考图像分别映射为各个输入图像的亮度，将输入图像的运动区域替换为参考图像的部分，得到亮度过渡自然的图像序列。最后，对静态图像序列进行融合得到最终的融合图像。实验结果分析了直方图匹配和中值直方图均衡针对动态多曝光图像融合的性能，证明所提算法能够有效地避免鬼影现象，且获得细节丰富、视觉效果良好的高动态范围图像。另外，经该方法融合后的图像在标准差、边缘强度、相关系数和动态场景结构一致4个指标上与其他对比算法相比取得了明显的优势。
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