1.像处理（十一）exposure fusion 像曝光融合
2.图源码是曝光曝光什么
3.用C语言画一个哆啦A梦_附源码
4.Pixel ArtAseprite像素软件源码编译使用（白嫖19.99刀）
像处理（十一）exposure fusion 像曝光融合
本意是为了学习HDR，高动态范围成像，图像图像但HDR概念对我来说太复杂了，源码源码用涉及到硬件和软件。曝光曝光我的图像图像目标是跳过硬件和tone mapping，只做最简单的源码源码用黑盾云源码多曝光融合，如下列图像
融合成一张
搜索曝光融合，曝光曝光出现的图像图像是《exposure fusion》这篇文章，像素级别的源码源码用融合，再加上多尺度的曝光曝光平滑处理，从现在的图像图像眼光来看，是源码源码用非常简单的，OpenCV也实现了这个算法，曝光曝光在lightroom中也有应用。图像图像
尽管原理简单，源码源码用但实现上有坑，C++写了好几遍过不了，换成Python也错误，看了官方的matlab源码才知道坑。
论文提出了三种计算每个像素融合权重的的方法
对比度
在过曝图像或严重低曝光的区域，图像都基本是或0，因此这些区域是很平滑的，梯度信息几乎为0，这些也是曝光融合中要舍弃的区域——过曝部分缺乏细节，低曝光区域缺乏细节和亮度。因此，论文提出用laplace算子提取图像的梯度信息，梯度信息越小的hortonworks hdp 源码像素在融合时占据的比重就越小，相反梯度信息越大的像素的比重就越大。对输入的第[公式]张图像[公式]
[公式]
饱和度
同样针对过曝或严重低曝光，二者的饱和度是接近于0的，而那些饱和度高的区域常常是需要保留的区域，因此论文通过三通道的标准差来衡量饱和度大小，以此得到不同的比重
[公式]
亮度
亮度越接近0或者的，很可能就是处在过曝或严重低曝光区域，而亮度在附近的常常可以认为是曝光良好的区域，这些区域的信息在融合过程中要尽量保留，比重尽量大，如下
[公式]
[公式]是方差，论文中取0.2。以上公式是我具体实现时使用的，三通道的比重相乘，为了简单，也可以提取出YCrCb通道，用Y通道算也可以。良好曝光不一定取0.5。
上面是人为提出的一些先验知识，接下来验证下是否有效
可以看出，对于严重低曝光的图像，响应值比较高的就是光源附近的细节，这些细节得以保留，而过曝图像往往在这些地方是没有细节的
同上，以亮度为例，该图在天空区域的曝光是良好的，而且具有一定的ffmpeg php 源码细节，得以保留
对于这一类局部过曝的图像，背光区域反而得到了较好的曝光，所以图中气球的细节和亮度响应值比较高，得以保留，而天空和光源部分的灰度值偏离、梯度也较小，因此这些过曝的区域的响应值（比重）很小，在融合时被舍弃。
上面根据对比度、饱和度、曝光三方面可以得到每个像素点在融合时的比重，三者合在一起
[公式]
为了防止多张图像融合，出现过高或者过低的值，要对[公式]进行归一化
[公式]
多张图像[公式]，各自对应一张归一化的比重图[公式]，融合
[公式]
上面的方法非常简单，但会得到十分粗糙的结果。我在具体实现时，得到的结果会出现很多黑色和纯白色的斑点（灰度值为0），而且存在一些光晕，如下：
经过我追本溯源，发现这是由于多张图像之间的灰度跳变太大导致的——假设现在有图像序列[公式]，在点[公式]处，比重值分别是[公式]，因此在融合时，[公式]点的灰度值主要取决于[公式]；在旁边一个点，[公式]的play项目源码比重值却是[公式]，融合时就主要取决于[公式]，而从[公式]的灰度值跳变太大，因此最后看起来有很多噪声。相邻点的比重相差会这么大，个人看法是比重由对比度、饱和度、亮度相乘得到，实际上，很多区域都是接近于0，差不多1e-4的值，三个相乘量级就到了1e-，任意一个指标突然变大变小，权重就一边倒了，基本集中在某一张图像上。理想情况是一系列对比度、饱和度、亮度平滑变化的图像，就不会出现这种问题，但实际也不可能拍这么多精细的图像。
如何解决？一个很直观的想法就是对每张图的权重图做平滑处理，缓解灰度跳变，重新归一化后，再融合，效果如下：
看得出来，有所改善，但还是不够平滑，存在一定程度的rabitemq源码安装光晕，继续加大力度
又好一点了，但天空还是很明显
好像又好一点了！但还是存在一些光晕（后面怎么解决的还不清楚）。
但是每次都对原始分辨率做这么大的计算吗？
这又回到了上次总结的拉普拉斯金字塔融合，构造金字塔解决分辨率过大和滤波核过大的问题，这也是论文提出的方法
使用laplace金字塔，对每张图像分解出laplace金字塔，对应的比重图分解出高斯金字塔，根据比重对laplace金字塔做融合，从低分辨率开始上采样叠加同尺度的融合后laplace细节，即可得到结果，如下：
效果有点惊艳，不仅融合了多张图像中的细节，还保持了良好的曝光，和之前的对比还是很明显的，如过曝这个区域的细节还是很不错的！但为什么和之前直径的高斯模糊相比，解决了光晕，这一点是我暂时无法理解的。
算法十分简单，只要按部就班算出每个点的对比度、饱和度、曝光，结合起来，再加一个laplace金字塔分解，问题貌似就解决了。但我在实际写的时候，得到的结果却是这样的：
饱和度太高了，而且细节也没有得到保留。。。。。。一开始还以为是C++，我索引写错了之类的，重写了几遍都过不了，换成python也是一样的，也是错的，后面还是参考了官方的matlab代码，才发现不同：
即下面两张图的对比
当我把上采样的对象改成了官方的形式，就正常了。
至于为什么会这么差，我想可能是因为一路上采样，丢失的信息太多了，所以采用之前的高斯金字塔的次一级分辨率上采样可以减少信息损失。
代码见我的github
Python 3
鬼影
本篇讨论的多曝光图像融合，默认都是对齐的，但实际上不同时间拍的图像，会因相机抖动和环境的风吹草动，而导致内容有差别，使得最后的融合结果可能出现鬼影，而鬼影(ghost effect)也是HDR融合要解决的主要问题之一。
移动
考虑下面这个例子
可以看到画面中的三个人物都存在较明显的移动，经过上面的exposure fusion像素级融合，就会得到下面的结果
这一类情况下，不保证像素级的对齐，就会出现鬼影。
模糊
和多曝光融合类似的是多焦点融合，不同图像存在不同的局部模糊
保留对比度、饱和度，不计算曝光，得到的融合结果如下:
效果感觉还行，但又不很行 ! 如IMAGE块区域，第一张图有点类似于运动模糊的效果了，在曝光融合这里就近似于"没对齐"，因此融合的结果有一些虚影、鬼影 !
虽然存在如上问题，但这个方法还是给后续的一些研究提供了思路，融合不断频段的信息做图像融合，不仅仅是曝光融合，多焦点融合等。
参考资料
图源码是什么
图源码是图像的源代码。 详细解释如下： 图源码的概念： 图源码，顾名思义，指的是图像的源代码。这通常涉及到图像的处理、生成或编辑所使用的编程语言和代码。在数字时代，随着计算机技术的发展，越来越多的图像处理和编辑工作依赖于软件编程。这些源代码可能是为了生成特定的图像效果、实现某种图像算法或者是进行图像的数据分析。 图源码的内容： 图源码的具体内容会依据其用途和平台而有所不同。例如，在网页开发中，图源码可能涉及到HTML标签定义图像的属性，如大小、位置等，同时可能包含CSS样式来美化图像外观。如果是图像处理软件中的图源码，可能涉及到图像处理算法、滤镜效果等，使用特定的编程语言编写。此外，一些高级的图形应用如游戏开发中的图像渲染，源码可能包含复杂的图形处理算法和计算逻辑。 应用场景： 图源码广泛应用于多个领域。在网站开发中，设计师或开发者使用图源码来创建具有吸引力和响应式的网页图像。在图像处理领域，摄影师或设计师使用图源码来实现各种图像编辑效果。在游戏开发领域，图源码是实现高质量图像渲染和动画的关键部分。此外，随着人工智能和机器学习的发展，图源码也在图像识别、数据分析等领域发挥着重要作用。 总的来说，图源码是处理、编辑和实现图像效果的关键工具，其内容和应用取决于具体的使用场景和平台。随着技术的进步，图源码的应用将越来越广泛。用C语言画一个哆啦A梦_附源码
// 通过C语言与Windows API，成功绘制出哆啦A梦的图像，并附上源代码示例。
以下是用于实现这一目标的代码：
c
#include
LRESULT CALLBACK WndProc(HWND, UINT, WPARAM, LPARAM);
int WINAPI WinMain(HINSTANCE hInstance, HINSTANCE hPrevInstance, PSTR szCmdLine, int iCmdShow) {
static TCHAR szAppName[] = TEXT("MyWindows");
HWND hwnd;
MSG msg;
WNDCLASS wndclass;
// 窗口风格设置
wndclass.style = CS_HREDRAW | CS_VREDRAW;
wndclass.lpfnWndProc = WndProc;
wndclass.cbClsExtra = 0;
wndclass.cbWndExtra = 0;
wndclass.hInstance = hInstance;
wndclass.hIcon = LoadIcon(NULL, IDI_APPLICATION);
wndclass.hCursor = LoadCursor(NULL, IDC_ARROW);
wndclass.hbrBackground = (HBRUSH)GetStockObject(WHITE_BRUSH);
wndclass.lpszMenuName = NULL;
wndclass.lpszClassName = szAppName;
if (!RegisterClass(&wndclass)) {
MessageBox(NULL, TEXT("这个程序需要在 Windows NT 才能执行！"), szAppName, MB_ICONERROR);
return 0;
}
hwnd = CreateWindow(szAppName, TEXT("Windows"), WS_OVERLAPPEDWINDOW, CW_USEDEFAULT, CW_USEDEFAULT, , , NULL, NULL, hInstance, NULL);
ShowWindow(hwnd, iCmdShow);
UpdateWindow(hwnd);
while (GetMessage(&msg, NULL, 0, 0)) {
TranslateMessage(&msg);
DispatchMessage(&msg);
}
return msg.wParam;
}
LRESULT CALLBACK WndProc(HWND hwnd, UINT message, WPARAM wParam, LPARAM lParam) {
HDC hdc;
PAINTSTRUCT ps;
RECT rect;
HPEN hBlackPen, hOldPen, hWhite2Pen;
HBRUSH hWhiteBrush, hOldBrush, hBlackBrush, hRedBrush, hYellowBrush;
static HBRUSH hBlueBrush, blue_brush, green_brush;
static HPEN hBlue3Pen, blue_pen, green_pen;
POINT pxRightHand[4], pxiLeftHand[4];
int xCursor, yCursor;
POINT point;
switch (message) {
case WM_PAINT:
hdc = BeginPaint(hwnd, &ps);
GetClientRect(hwnd, &rect);
// 在窗口上写字
Rectangle(hdc, rect.right / 2 - , 5, rect.right / 2 - , );
Rectangle(hdc, rect.right / 2 + , 5, rect.right / 2 + , );
TextOut(hdc, rect.right/2 -, , L"画蓝色哆啦A梦", 7);
TextOut(hdc, rect.right/2 + , , L"画绿色哆啦A梦", 7);
// 绘制哆啦A梦各个部位
// 绘制头部、脸、眼睛、瞳孔、鼻子、嘴巴、胡子、身体、肚子、项圈、铃铛、百宝袋、腿、脚掌、手臂与手掌等细节
// 绘制哆啦A梦的整体结构与细节
// 绘制哆啦A梦的各个部分
// 结束绘制
EndPaint(hwnd, &ps);
break;
// 其他消息处理
// 更多消息处理逻辑
}
return 0;
}
Pixel ArtAseprite像素软件源码编译使用（白嫖.刀）
探索强大的Aseprite像素图像软件，本文为您带来源码编译使用的详细指南。首先，通过运行构建命令，您将看到成功的输出，这一步骤是确保软件正确安装的关键一步。
若您希望简化流程，不进行skia编译，可以选用预编译库作为替代方案，同样能实现功能使用。
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