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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利同态滤波的细节增强多曝光图像融合方法及可存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114331939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111658179.6，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权同态滤波的细节增强多曝光图像融合方法及可存储介质是由徐超;胡韵雪;李正平设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本同态滤波的细节增强多曝光图像融合方法及可存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于同态滤波的细节增强多曝光图像融合方法及可存储介质，涉及图像处理领域。本发明包括以下步骤：获取图像序列；根据局部对比度权重算法、曝光量权重算法计算出图像序列中的各个像素的权重信息；将各个像素的权重信息结合，得到初始权重图；利用引导滤波器对初始权重图滤波和归一化得到权重图；利用权重图的高斯金字塔和图像序列的同态滤波细节增强的拉普拉斯金字塔重构金字塔得到融合图像。本发明能够产生高质量的融合图像，在具有原来输入图像的大部分细节的同时也保持了光影过渡的自然。

本发明授权同态滤波的细节增强多曝光图像融合方法及可存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于同态滤波的细节增强多曝光图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：获取图像序列；根据局部对比度权重算法、曝光量权重算法计算出图像序列中的各个像素的权重信息；将各个像素的权重信息结合，得到初始权重图；利用引导滤波器对初始权重图滤波和归一化得到权重图；利用权重图的高斯金字塔和图像序列的同态滤波细节增强的拉普拉斯金字塔重构金字塔得到融合图像；局部对比度权重算法具体如下：对每个图像的灰度图应用Laplacian滤波器滤波，具体算法如下： 其中n的取值范围为1,2,…,N，N是输入图像序列数目，Ani,j为第n张图片i,j位置的局部对比度值，|·|表示取绝对值计算，表示第n张图像灰度图i,j位置的值，*代表卷积运算，h是Laplacian滤波核，h的取值如下： 采用所有图像中同一像素位置的最大值作为局部对比度权重W1，具体算法如下： 其中表示第n张图i,j位置的局部对比度权重值；所述曝光量权重算法如下：首先对图像序列灰度图归一化到[0,1]区间上，用阈值把每幅图像分成两部分分开计算曝光权重，阈值具体算法如下： 其中表示第n张图像归一化后的灰度图i,j位置的值，mean{·}表示均值计算，T1的初始值为0.5，T0为自定义数值，|T1-T2|T0成立，则T2为最优阈值，否则将T2的值赋给T1，重复上面步骤进行迭代，直到获取最优阈值T2；按照最优阈值把图像划分为G1和G2两个部分，G1部分是由灰度值大于T2的像素组成，G2部分是由灰度值小于或等于T2的像素组成，分别计算G1和G2两个部分的均值，再分别计算总平均，自适应曝光量权重控制因子αn和βn，计算公式如下： 其中，Tn是第n张图像的最优阈值，αn和βn分别表示G1和G2部分的自适应曝光量权重控制因子；最后用高斯曲线分配曝光量权重，公式如下： 其中，σ控制曲线的幅度。

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