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摘要
现有的多曝光融合方法一般只根据每幅图像自身的特征确定权重图，得到的融合图像存在部分信息缺失、细节不清晰等问题，尤其当图像中存在强光时，融合结果不理想。为了解决上述问题，提出了一种基于图像全序列特征权重的多曝光图像融合方法。该方法首先确定反映图像每个像素的亮度在图像自身中重要性的局部亮度权重、反映图像每个像素的亮度在图像全序列重要性的全局亮度权重、反映图像每个像素的局部梯度在图像全序列重要性的梯度权重；然后根据权重得到融合图像。实验数据选用包含各种场景的多曝光图像序列，结果表明，所提方法的平均多曝光融合结构相似性（MEF-SSIM）达到了0.980，平均信息熵达到了7.652，平均运行时间只有1.34 s。与传统方法和深度学习方法相比，所提方法得到的融合图像细节清晰、信息丰富、表现自然、更符合人眼的视觉效果，融合效果更优。
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单位西安邮电大学; 通信与信息工程学院
