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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)

摘要：本发明公开一种多曝光图像融合的无监督学习方法、装置及电子设备，方法包括：构建图像融合网络；所述融合网络包括：视觉特征保持单元VPN和光照调节单元IAN；将曝光不足图像Iu和曝光过度图像Io作为样本集，输入至视觉特征保持单元VPN，训练所述视觉特征保持单元VPN，得到训练完毕的视觉特征保持单元VPN；视觉特征保持单元VPN输出中间融合图像Iini；将中间融合图像Iini作为光照调节单元IAN的输入，训练所述光照调节单元，得到训练完毕的光照调节单元；输入实际待处理图像至图像融合网络，利用训练完毕的视觉特征保持单元VPN和训练完毕的光照调节单元，得到最终图像。本发明的有益效果是：能够生成具有自然颜色、高对比度和整体清晰场景表示的融合图像。

主权项：1.一种多曝光图像融合的无监督学习方法，其特征在于：包括以下步骤：S101：构建图像融合网络；所述融合网络包括：视觉特征保持单元VPN和光照调节单元IAN；S102：将曝光不足图像Iu和曝光过度图像Io作为样本集，输入至视觉特征保持单元VPN，训练所述视觉特征保持单元VPN，得到训练完毕的视觉特征保持单元VPN；视觉特征保持单元VPN输出中间融合图像Iini；S103：将中间融合图像Iini作为光照调节单元IAN的输入，训练所述光照调节单元，得到训练完毕的光照调节单元；S104：输入实际待处理图像至图像融合网络，利用训练完毕的视觉特征保持单元VPN和训练完毕的光照调节单元，得到最终图像；所述视觉特征保持单元VPN的损失函数为视觉特征保持损失LVPN；视觉特征保持损失LVPN包括用于保存原图像颜色和对比度的MEF损失LMEF和用于保持图像视觉效果的TV平滑损失LTV；其中：LVPN＝LMEF+αLTV1其中α是平衡LMEF和LTV影响的超参数，根据实际情况预设；所述MEF损失LMEF如下式： 其中为中间融合图像i，为中间融合图像i对应的过曝图像，为中间融合图像i对应的曝光不足图像；ωo、ωu分别为过曝图像权重图和曝光不足图像的权重图；MEF损失LMEF采用自适应清晰度评估权重图；所述光照调节单元IAN的损失函数LIAN由两部分组成，分别为变亮损失函数Llighten和变暗损失函数Ldarken；其中：LIAN＝Llighten+Ldarken3。

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