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