Abstract-Low-light bilder bidrar inte till mänsklig observation och datorseende algoritmer på grund av deras låga synlighet. Även om många tekniker för bildförbättring har föreslagits för att lösa detta problem, inför befintliga metoder oundvikligen kontrast under- och överförstärkning. Inspirerad av det mänskliga visuella systemet designar vi ett multiexponeringsramverk för bildförbättring med låg belysning. Baserat på ramverket, föreslår vi en dubbelexponering fusionsalgoritm för att ge en korrekt kontrast och ljushet förbättring. Speciellt designar vi först viktmatrisen för bildfusion med hjälp av belysningsberäkningstekniker. Sedan introducerar vi vår kameraresponsmodell för att syntetisera multiexponeringsbilder. Därefter finner vi det bästa exponeringsförhållandet så att den syntetiska bilden är välexponerad i de regioner där den ursprungliga bilden är underexponerad. Slutligen erhålls det förbättrade resultatet genom sammansmältning av indatabilden och den syntetiska bilden enligt viktmatrisen. Experiment visar att vår metod kan få resultat med mindre kontrast och lätthet förvrängning jämfört med flera state-of-the-art metoder.
Z. Ying, G. Li och W. Gao, REF konstruerade en viktmatris för bildfusion genom att använda en belysningsberäkning metod.
A Bio-Inspired Multi-Exposure Fusion Framework for Low-light Image Enhancement
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}