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blendexposure

Crear imágenes bien expuestas a partir de imágenes con diferentes exposiciones

Sintaxis

J = blendexposure(I1,I2,...,In)

J = blendexposure(I1,I2,...,In,Name,Value)

Descripción

J = blendexposure(I1,I2,...,In) combina imágenes en escala de grises o RGB que tienen diferentes exposiciones. combina las imágenes en función de su contraste, saturación y bien expuesta, y devuelve la imagen bien expuesta, .blendexposureJ

J = blendexposure(I1,I2,...,In,Name,Value) combina imágenes que tienen diferentes exposiciones, utilizando pares nombre-valor para ajustar cómo cada imagen de entrada contribuye a la imagen combinada.

Ejemplos

Mezclar imágenes con fuentes de luz fuertes

Lea una serie de imágenes con diferentes exposiciones que fueron capturadas desde una cámara fija sin objetos en movimiento en la escena.

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

Muestre las imágenes. En las imágenes subexpuestas, solo las regiones brillantes como los faros tienen detalles informativos. Por el contrario, los faros están saturados en las imágenes sobreexpuestas, y el mejor contraste proviene de regiones más oscuras como el suelo de ladrillo y el techo.

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

Licúe las imágenes utilizando la fusión de exposición. De forma predeterminada, la función intenta suprimir los resaltados de fuentes de luz seguras.blendexposure Para comparar, también mezcle las imágenes sin suprimir los resaltados. Muestre los dos resultados.

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')

En las imágenes fusionadas, las regiones brillantes y las regiones oscuras conservan detalles informativos. Con una fuerte supresión de la luz, la forma de los faros es identificable, y los píxeles saturados no se extienden más allá del límite de los faros. Sin una fuerte percepción de la luz, la forma de los faros no es identificable, y hay píxeles saturados en el reflejo de los faros en el suelo y en algunas partes de los otros coches.

Mezclar imágenes de escena estacionaria utilizando la fusión de exposición

Lea una serie de imágenes con diferentes exposiciones. Las imágenes fueron capturadas desde una cámara fija, y no hay objetos en movimiento en la escena.

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')

Licúe las imágenes registradas utilizando la fusión de exposición, variando opcionalmente el peso del contraste, la saturación y la exposición en la fusión, y sin reducir las fuentes de luz fuertes. Muestre el resultado.

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')

Argumentos de entrada

I1,I2,...,In — Imágenes en escala de grises o RGB

-por- matrices numéricasmn | -por-3 matrices numéricasmn

Imágenes en escala de grises o RGB, especificadas como una serie de matrices numéricas -por- o matrices numéricas -por- -por-3.mnmn Todas las imágenes deben tener el mismo tamaño y tipo de datos.

Tipos de datos: single | double | uint8 | uint16

Argumentos de par nombre-valor

Especifique pares opcionales separados por comas de argumentos. es el nombre del argumento y es el valor correspondiente. deben aparecer entre comillas.Name,ValueNameValueName Puede especificar varios argumentos de par de nombre y valor en cualquier orden como .Name1,Value1,...,NameN,ValueN

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

'Contrast' — Peso relativo dado al contraste

1 (predeterminado) | escalar numérico en el rango [0, 1]

Peso relativo dado al contraste durante la fusión, especificado como el par separado por comas que consta de y un escalar numérico en el rango [0, 1].'Contrast'

'Saturation' — Peso relativo dado a la saturación

1 (predeterminado) | escalar numérico en el rango [0, 1]

Peso relativo dado a la saturación durante la fusión, especificado como el par separado por comas que consta de y un escalar numérico en el rango [0, 1].'Saturation'

'Wellexposedness' — Peso relativo dado a la calidad de la exposición

1 (predeterminado) | escalar numérico en el rango [0, 1]

Peso relativo dado a la calidad de exposición durante la fusión, especificado como el par separado por comas que consta de y un escalar numérico en el rango [0, 1].'Wellexposedness' La calidad de exposición de cada imagen se basa en la divergencia de las intensidades de píxeles de un modelo de píxeles con buena exposición.

'ReduceStrongLight' — Reducir la luz fuerte

true (predeterminado) | false

Reduzca la luz fuerte, especificada como el par separado por comas que consta de y o .'ReduceStrongLight'truefalse Si es , entonces intenta suprimir los resaltados de fuentes de luz fuertes en las imágenes.'ReduceStrongLight'trueblendexposure

Nota

Si las imágenes de entrada no tienen fuentes de luz fuertes y especifica como , entonces la imagen de salida tiene menos contraste.ReduceStrongLighttrueJ

Argumentos de salida

J — Imagen fundida

matriz numérica o matriz

Imagen fusionada, devuelta como una matriz numérica o matriz del mismo tamaño y tipo de datos que las imágenes de entrada.I1,I2,...,In

Sugerencias

• Para combinar imágenes de escenas en movimiento o con fluctuación de la cámara, primero registre las imágenes utilizando la función. considera sólo las traducciones, no las rotaciones u otros tipos de transformaciones geométricas, al registrar las imágenes.imregmtbimregmtb

Algoritmos

La función calcula el peso de cada medida de calidad de la siguiente manera:blendexposure

• Los pesos de contraste se calculan mediante el filtrado Laplacian.

• Los pesos de saturación se calculan a partir de la desviación estándar de cada imagen.

• La exposición se determina comparando partes de la imagen con una distribución gaussiana con una media de 0,5 y una desviación estándar de 0,2.

• Los pesos de reducción de luz fuertes se calculan como una mezcla de los otros tres pesos, multiplicados por una distribución gaussiana con una media y varianza fijas.

Los pesos se descomponen utilizando pirámides gaussianas para una mezcla perfecta con una pirámide laplaiana de la imagen correspondiente, lo que ayuda a preservar los detalles de la escena.

Referencias

[1] Mertens, T., J. Kautz, and F. V. Reeth. "Exposure Fusion." Pacific Graphics 2007: Proceedings of the Pacific Conference on Computer Graphics and Applications. Maui, HI, 2007, pp. 382–390.

Consulte también

imregmtb | makehdr | tonemap

Introducido en R2018a

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