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摘要：本发明涉及数字信息技术领域，具体公开了一种基于低秩分解和稀疏表示的多曝光图像融合方法，包括：S10，获取曝光图像序列；S12，对曝光图像序列进行颜色空间转换，得到亮度图像序列和色度图像序列；S13，对亮度图像序列进行多级低秩分解，得到基础图像序列和细节图像序列；S14，对基础图像序列进行稀疏分解；S15，根据稀疏系数的L1范数、基础图像序列的曝光度、对比度和亮度对基础图像序列进行融合；S16，对细节图像序列进行融合，得到融合细节图像；S17，根据融合细节图像和融合基础图像进行重构，得到融合亮度图像；S18，将色度信息的绝对值作为色度融合权重，对色度图像和融合亮度图像进行多尺度融合并进行颜色空间转换，得到融合图像。
主权项：1.一种基于低秩分解和稀疏表示的多曝光图像融合方法，其特征在于，包括：步骤S11，获取曝光图像序列；步骤S12，对所述曝光图像序列进行颜色空间转换，得到亮度图像序列和色度图像序列；所述亮度图像序列包括所述曝光图像序列的强度信息和细节信息；所述色度图像序列包括所述曝光图像序列的色度信息；步骤S13，对所述亮度图像序列进行多级低秩分解，得到基础图像序列和细节图像序列；步骤S14，利用训练好的卷积字典对所述基础图像序列进行稀疏分解，得到稀疏系数；步骤S15，根据所述稀疏系数的L1范数、所述基础图像序列的曝光度、对比度和亮度确定第一融合权重，根据所述第一融合权重对所述基础图像序列进行融合，得到融合基础图像；步骤S16，利用Gabor滤波器提取所述细节图像序列中的细节信息作为第二融合权重，根据所述第二融合权重对所述细节图像序列进行融合，得到融合细节图像；步骤S17，根据所述融合细节图像和所述融合基础图像进行重构，得到融合亮度图像；步骤S18，将所述色度信息的绝对值作为色度融合权重，对所述色度图像和所述融合亮度图像进行多尺度融合并进行颜色空间转换，得到融合图像。
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百度查询： 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 一种基于低秩分解和稀疏表示的多曝光图像融合方法
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