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私は T. Mertens の et を複製しようとしています。アル。論文 [1] では、異なるカメラ露出で撮影された複数の写真を「より良い」露出の写真に融合する方法を著者が提示しています。この論文で使用できる Matlab デモ コードもあります [2]。この方法は非常に単純です。各ピクセルのピクセル ウェイト マップを計算し、ウェイト マップとラプラス/ガウス ピラミッド ブレンディング アプローチを使用して画像を結合し、ブレンディング アーティファクトを防ぎます。

私は基本的に Matlab コードを C++ に移植しましたが、結果の画像は Matlab の実装と比較して色あせて見えます (画像: http://imageshack.us/photo/my-images/204/exposuresample.jpg/ )。

C++ ポートの処理ワークフローのさまざまなステップを既に比較しましたが、これらは問題ないようです。私のピラミッド処理に問題があるようです。

画像処理のバックグラウンドを持つ人は、色あせた結果を引き起こす可能性のある提案やアイデアを持っていますか?

よろしく、

[ 1 ] http://research.edm.uhasselt.be/%7Etmertens/exposure_fusion/ [ 2 ] http : //research.edm.uhasselt.be/%7Etmertens/exposure_fusion/exposure_fusion.zip

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2 番目の画像が一定の定数だけオフセットされて効果的に「明るく」表示され、非常に明るい領域が飽和しているか、定数が乗算されて一部の領域が飽和しているように見えます。これは、黒と思われるいくつかのピクセルの値を確認することでテストできます。予想される黒が実際に黒である場合、それは乗法です。添付の画像ではわかりません。

ただし、私の賭けは最初のケースです。

これをデバッグするには、アルゴリズム全体でピクセル操作の結果が 255 (倍精度か整数かによっては 1) を超えるかどうかをチェックし、そこから作業します。または、簡単で汚い解決策として、値を減算するか、小さな値 (1.3 など) で除算して、最終的な画像を修正できるかどうかを確認します。

于 2012-01-07T19:56:05.543 に答える