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申请/专利权人：松立控股集团股份有限公司

摘要：本发明属于图像处理技术领域，涉及一种由粗到细的多尺度双支路图像曝光校正方法，先通过动态区域感知卷积来学习过曝和欠曝区域的区域表示，再结合双支路光照学习机制在一张图片中同时定位过曝和欠曝区域，然后通过多尺度曝光融合技术将曝光校正后的多张图像进行融合，输出最终的融合图像，利用动态区域感知卷积和双支路光照学习机制，在一张图片中同时定位过曝和欠曝区域并进行图像区域自适应增强，并利用多尺度曝光融合技术，将增强后的不同曝光图像融合为信息更丰富的图像。

主权项：1.一种由粗到细的多尺度双支路图像曝光校正方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、将原始图像输入动态区域感知的特征提取模块进行特征提取，得到过曝和欠曝区域的区域表示；所述动态区域感知的特征提取模块采用Unet网络的编码器-解码器架构，其中解码器中设有多尺度局部颜色分布模块，动态区域感知的特征提取模块提取特征的具体过程为：S11、动态滤波器生成：给定原始图像，将原始图像输入Unet网络中，解码器每一层的特征图均与对应层的下采样输出进行跳跃连接，将每一层来自编码器的特征图作为输入，使用自适应平均池化方法将输入样本进行降维，然后应用两个连续的1维卷积层，第一个卷积操作使用sigmoid·作为激活函数，第二个卷积操作不使用激活函数，最终产生n个卷积核的参数，得到n个滤波器；S12、可学习掩码生成：通过可学习掩码决定将哪个滤波器分配到哪个区域，先通过解码器中的多尺度局部颜色分布模块得到多尺度局部颜色分布图，再将对应尺度的局部颜色分布图进行2维卷积操作来预测多值掩码，将空间特征映射划分为n个区域，通过在不同的区域上应用不同的卷积核，多尺度局部颜色分布图引导网络定位不同曝光的区域，并将解码器的输出进行双边上采样，获得最终的提取特征，得到过曝和欠曝区域的区域表示；S2、通过双支路照明估计模块定位过曝和欠曝区域，分别得到过曝增强图像和欠曝增强图像；S3、通过多尺度曝光融合模块将步骤S2得到的过曝增强图像和欠曝增强图像进行融合，得到曝光校正后的图像；具体过程为：S31、以欠曝增强图像、过曝增强图像以及原始图像三张图像作为输入，设为包含三张图像的集合，，是图像的亮度分量，为一个像素位置，用分别表示像素的对比度、色彩饱和度和曝光度，其中，通过对每个图像的灰度版本应用拉普拉斯滤波器得到，通过计算R、G和B通道内的标准偏差得到，通过对每个通道分别应用高斯曲线并将结果相乘得到，将它们的乘积记为，则权重图表示为：；S32、设和分别为亮度分量和权重图的高斯金字塔，则金字塔的总层数定义为：，其中，表示不大于的最大整数，分别代表图像的宽度和高度；S33、将引导滤波的系数设置为和，则基于引导滤波的金字塔表示为：；S34、将的拉普拉斯金字塔表示为，在完成引导滤波后，利用新的权重图将不同金字塔层的所有图像进行多尺度融合，得到融合金字塔：；S35、对融合金字塔进行折叠操作得到最终的增强图像，即为曝光校正图像。

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