在本压缩包“matlab_int.rar”中，包含的是使用MATLAB编程语言实现的曝光融合算法，该算法针对FPGA（Field-Programmable Gate Array）进行了定点化处理，以适应实时处理的需求。以下是关于这个主题的详细知识解析： 1. **HDR（高动态范围）图像处理**： 高动态范围图像技术旨在捕捉并显示比标准数字图像更广泛的亮度范围，允许同时保留亮部和暗部的细节。曝光融合是实现HDR的一种方法，通过拍摄多个不同曝光时间的图像，然后将它们合并成一个具有更宽动态范围的图像。 2. **曝光融合**： 在曝光融合过程中，不同曝光设置的图像被结合在一起，以创建一个具有所有曝光条件下最佳细节的单一图像。这种方法可以避免过曝或欠曝，同时保持图像的自然外观。 3. **MATLAB编程**： MATLAB是一种高级的数值计算和可视化环境，常用于科学研究、工程计算以及数据分析等领域。在这个项目中，MATLAB被用来编写曝光融合算法，这表明它可以作为原型开发和测试的工具，尤其是在快速迭代和实验不同的算法参数时。 4. **定点化处理**： 定点化处理是指将原本在浮点数运算环境中运行的算法转换为整数运算，以适应硬件如FPGA的限制。这种处理可以减少计算资源的需求，提高计算速度，同时降低功耗。在FPGA上实现定点化算法对于实时应用至关重要，因为它可以提供更快的处理速度和更低的功耗。 5. **FPGA在图像处理中的应用**： FPGA因其可编程性和并行处理能力，常被用于实时图像处理任务。相比于CPU，FPGA可以提供更高的吞吐量和更低的延迟，特别是在处理密集型任务时。在本项目中，MATLAB代码经过定点化处理后，能够直接在FPGA上执行，以满足实时曝光融合的需求。 6. **实时处理**： 实时处理是指系统能在特定的时间内完成对输入数据的处理，保证输出不会延迟。在图像处理领域，实时性意味着系统能够在图像捕获后立即进行处理，这对于视频流和其他需要即时响应的应用至关重要。 “matlab_int.rar”中的内容提供了从MATLAB算法设计到FPGA硬件实现的完整流程，展示了如何利用MATLAB进行算法开发，然后通过定点化将其移植到FPGA以实现高效的实时曝光融合。这样的工作流程在高清视频处理、监控系统、自动驾驶等需要高动态范围图像处理的场景中具有广泛应用前景。

matlab代码影响AMEF-用于图像去雾的人工多重曝光融合 AMEF是一种快速除雾技术，可以将（模糊的）曝光不足的朦胧图像版本融合为单个无雾结果 描述 用于图像去雾的AMEF方法的Matlab实现，在以下内容中进行了介绍： Image Dehazing by Artificial Multi-Exposure Image Fusion Adrian Galdran Signal Processing, 149: 135-147, Aug. 2018. PDF ：遵循此 DOI ：遵循此 该代码的融合部分来自： “曝光融合”， 汤姆·梅滕斯（Tom Mertens），简·考茨（Jan Kautz）和弗兰克·范·瑞斯（Frank Van Reeth） 在Pacific Graphics 2007会议记录中 如果此代码对您有用，请考虑适当引用每项工作。 谢谢 ：） 指示 打开amef_demo.m m文件，然后修改图像名称以处理您自己的图像。 最相关的参数是clip_range ，在大多数实验中，论文clip_range其固定为c=0.010 ，但可以更改。 较大的clip_range会尝

A-MULTI-EXPOSURE-IMAGE-FUSION-BASED-ON-THE-ADAPTIVE-WEIGHTS

A MULTI-EXPOSURE IMAGE FUSION BASED ON THE ADAPTIVE WEIGHTS REFLECTING THE RELATIVE PIXEL INTENSITY AND GLOBAL GRADIENT 论文复现

以下步骤介绍了使用WLS进行图像融合的算法： （1）在我们的算法中，第一步是基于各向异性扩散（ANI）的两尺度分解，该分解用于在每次输入曝光时将较粗糙的细节（基础层）和较精细的细节（细节层）分开。 （2）弱纹理细节（即从ANI计算得出的细节层）和饱和度度量用于生成权重蒙版，以控制来自所有所有多次曝光中分离的基础层的像素的贡献。 （3）分别对第一步中计算的较粗细节和较细细节分别执行基于加权最小二乘（WLS）和基于Sigmoid函数的权重图细化。 （4）执行基于加权平均的较粗细节和较细细节的混合，以形成合成的无缝图像，而不会在大的不连续点附近模糊或丢失细节。

细节增强的matlab代码多尺度曝光融合 2017年细节增强型多尺度曝光融合的matlab代码本文分为A和B部分。 零件代码：主要用于融合不同的曝光图像，此处的代码基于参考文献[12]和[13]进行了一些修改。 B部分的代码：主要是为了增强融合图像的细节，而优化部分的代码则基于参考文献[31]。

数据融合matlab代码BIMEF 我们的论文“用于弱光图像增强的受生物启发的多重曝光融合框架”的代码 还提供了比较方法的代码，请参见 下载：（只需将数据解压缩到当前文件夹） 数据集VV, LIME, NPE, NPE-ex1, NPE-ex2, NPE-ex3, DICM, MEF 由于某些方法非常耗时，因此我们还提供了它们的结果（例如， results__dong@VV.zip ） 由于某些指标非常耗时，因此我们还提供了它们的结果（ TestReport.zip ） 通过运行experiments.m可以轻松复制所有experiments.m 从左到右：输入图像，MSRCR，Dong，NPE，LIME，MF，SRIE和BIMEF（我们的）的结果。 数据集 （**增强图像增强和色调映射算法：**最具挑战性的案例的集合） DICM-从商用数码相机拍摄的69张图像： 先决条件 原始代码在Matlab 2016b 64位Windows 10上进行了测试 是运行VIF指标（ vif.m ）所必需的。 设置 运行startup.m添加所需的路径，然后您可以尝试以下演示。 I = imread(

通过提出基于梯度上升优化处理的自适应分块算法与基于图像序列梯度域运动检测与去除相结合的方法，自适应调整分块大小及动态区域块的融合权值，最终达到混淆去除的目的。同时，利用Gaussian中心函数窗口滤波，去除在分块融合过程中引入的块边缘不连续性痕迹。实验结果表明，该方法能快速有效地增强多曝光图像融合生成HDRI并去除混淆问题。

AMEF 是一种快速除雾技术，可将不同（人为）曝光不足的朦胧图像融合为单个无雾效果。 您可以在https://github.com/agaldran/amef_dehazing 上找到描述此技术的相关论文的 pdf 版本链接，其中包含更多详细信息

基于曝光融合框架的对比度增强算法(python) 一种精确的对比度增强的算法。具体来说，我们首先使用光照估计技术为图像融合设计权重矩阵。然后，用相机的响应模型合成多重曝光图像。接下来，我们找到最佳的曝光率，为了合成图像在原始图像曝光不足的区域进行更好的曝光。最后，输入图像和合成图像根据权重矩阵进行融合以获得图像增强的结果。实验表明，相比其他优秀的方法，我们的方法可以得到对比度和亮度失真更少的结果。