研究目的
提出一种基于自适应块结构的新颖多曝光图像融合（MEF）方法，该方法能增强局部对比度并捕捉源图像更多细节信息，从而生成更生动的宽动态范围（HDR）图像。
研究成果
提出的APS-MEF融合方法能保留更多细节信息并获得更优的人眼视觉效果。未来工作将聚焦于采用高效的非迭代优化算法来提升融合算法的效率。
研究不足
迭代优化算法不适用于实时应用。未来将采用高效的 非迭代优化算法来提升融合算法的效率。
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一种基于自适应块结构的多曝光图像融合新方法
DOI：10.3390/e20120935
期刊：Entropy
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
多曝光图像融合方法常用于融合同一场景下不同曝光度拍摄的低动态范围图像。融合后的图像不仅包含更丰富的色彩和细节信息，还能呈现与人眼观测一致的逼真视觉效果。本文提出一种基于自适应块结构的多曝光图像融合（MEF）新方法。该算法结合图像卡通-纹理分解、图像块结构分解及结构相似性指数来提升图像局部对比度。此外，该方法能捕捉源图像更多细节信息，生成更生动的宽动态范围（HDR）图像。具体而言，通过图像纹理熵值评估局部信息以实现图像块尺寸的自适应选择；采用所提出的结构块分解算法获取中间融合图像；最后利用结构相似性指数对中间融合图像进行优化，得到最终HDR融合图像。对比实验结果表明，该方法能获得具有更优视觉效果和更丰富细节信息的高质量HDR图像。
作者：
Yuanyuan Li，Yanjing Sun，Mingyao Zheng，Xinghua Huang，Guanqiu Qi，Hexu Hu，Zhiqin Zhu
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