瞿 中，张 玲

(重庆邮电大学 计算机科学与技术学院，重庆 400065)

0 引 言

图像融合的目的在于更好保留源图像中的细节信息[1,2]。多曝光图像融合作为合成HDR高动态范围图像一种有效手段，具有计算成本低、耗时少的优点[3]。因此，近年来，国内外学者着眼于多曝光图像融合算法的研究。Singh H[4]通过边缘保持滤波，提出一种细节增强的多曝光图像融合算法，但该算法复杂度较高；Kou F等[5]提出了基于梯度域的智能细节增强的曝光融合算法，但该方法兼顾不了全局亮度；Kinoshita等[6]提出了基于自动曝光补偿的多曝光图像融合算法，但该方法局部对比度较低；付争方等[7]提出了一种多尺度细节融合的多曝光图像重建方法；Cai J等[8]提出了一种基于CNN的对比度增强器，能自适应的将过曝或欠曝的图像生成一幅高质量的高动态范围图像，但色度信息较差。

为兼顾局部细节和全局亮度，本文提出一种基于细节增强的多曝光图像融合算法。首先，计算3个融合权重指标：对比度、饱和度、曝光亮度，并构建初始权重图；然后，通过圆形均值滤波将待融合图像分解为三层，以此构建三尺度融合框架；最后在引导滤波的基础上，对初始权重图进行重构，计算三尺度图的最终融合权重，并与图像加权相加，得到最终的融合结果图像，图1为基于细节增强的多曝光图像融合算法的流程。

图1 基于细节增强的多曝光图像融合算法流程

1 权重构造

1.1 权重项定义

Ma K等[9]通过分解图像结构块，以信号强度、信号结构和平均强度为权重融合指标；……