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blendexposure

Crear imagen bien expuesta 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) mezcla imágenes en escala de grises o RGB que tienen diferentes exposiciones. blendexposure mezcla las imágenes basándose en su contraste, saturación y bien expuesta, y devuelve la imagen bien expuesta, J.

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

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');

Mostrar las imágenes. En las imágenes subexpuestas, sólo regiones brillantes como faros tienen detalles informativos. Por el contrario, los faros se saturan en las imágenes sobreexpuestas, y el mejor contraste proviene de regiones más oscuras como el piso de ladrillo y el tejado.

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

Mezclar las imágenes mediante la fusión de la exposición. De forma predeterminada, la función blendexposure intenta suprimir los resaltes de fuentes de luz fuertes. Para la comparación, también mezcle las imágenes sin suprimir los puntos culminantes. Mostrar 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, regiones brillantes y regiones oscuras conservan detalles informativos. Con la supresión ligera fuerte, la forma de los faros es identificable, y los pixeles saturados no extienden más allá del límite de las linternas. 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 la escena estacionaria usando la fusión de la 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')

Mezcle las imágenes registradas mediante la fusión de la exposición, variando opcionalmente el peso del contraste, la saturación y la buena exposición en la fusión, y sin reducir las fuentes de luz fuertes. Mostrar 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

matrices numéricas m-por-n | matrices numéricas m-por-n-por-3

Imágenes en escala de grises o RGB, especificadas como una serie de matrices numéricas m-por-n o matrices numéricas m-por-n-por-3. 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 Name,Value . Name es el nombre del argumento y Value es el valor correspondiente. Name debe aparecer dentro de comillas simples (' '). 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 mezcla, especificado como el par separado por comas consistente en 'Contrast' y un escalar numérico en el rango [0,1].

'Saturation' — Peso relativo dado a la saturación

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

Peso relativo dado a la saturación durante la mezcla, especificada como el par separado por comas consistente en 'Saturation' y un escalar numérico en el rango [0,1].

'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 mezcla, especificada como el par separado por comas consistente en 'Wellexposedness' y un escalar numérico en el rango [0,1]. La calidad de exposición de cada imagen se basa en la divergencia de las intensidades de los píxeles de un modelo de píxeles con buena exposición.

'ReduceStrongLight' — Reduzca la luz fuerte

true (predeterminado) | false

Reduzca la luz fuerte, especificada como el par separado por comas que consiste en 'ReduceStrongLight' y true o false. Si 'ReduceStrongLight' es true, blendexposure intenta suprimir los puntos destacados de fuentes de luz fuertes en las imágenes.

Nota

Si las imágenes de entrada no tienen fuentes de luz fuertes y se especifica ReduceStrongLight como true, la imagen de salida J tiene menos contraste.

Argumentos de salida

J — Imagen fusionada

matriz numérica o matriz

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

Sugerencias

• Para mezclar imágenes de escenas en movimiento o con el jitter de la cámara, primero registre las imágenes usando la función imregmtb . imregmtb considera sólo traducciones, no rotaciones u otros tipos de transformaciones geométricas, al registrar las imágenes.

Algoritmos

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

• Los pesos de contraste se calculan utilizando el filtrado laplaciano.

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

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

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

Los pesos se descomponen usando pirámides de Gauss para la mezcla inconsútil con una pirámide Laplaciano de la imagen correspondiente, que ayuda a preservar 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