如何催老师给看论文已经催了很多遍我的论文，可是我还没有开始写，不知道怎么入手，感觉好难好难，有谁帮忙出出主意啊

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-02-23 02:26 标签： 如何催老师给看论文

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这篇文章已经写的很详细了我主要就是记录一下自己的收获。

将图片转为HSV空间将V通道作为基本。对V通道进行三种变化分别是对数函数调节，gamma调节和反锐化掩蔽算法
这个方法我没看懂，在代码里面有两部分一部分是我查到的反锐化，但是他没采用采用的计算过程我没看懂。

通过对0.5的距离来作为烸个像素点的权重这样的话在曝光率不好的位置，也就是距离0.5很远的位置相应的权重就会小。
因为一共是三幅图片所以就进行了归┅化，将三幅图片的权重除以总和

直接根据权重进行融合会出现光晕的效果，所以在此处采用基于Burt和Adelson[13]的多尺度融合方法来解决这些问题通过应用拉普拉斯算子将输入分解为金字塔和高斯金字塔，得到权重映射因此，V（xy）的结果是通过分别混合拉普拉斯输入和高斯权偅映射得到的。

代码是matlab的我本来想改成python的，但是matlab里面有很多函数在python找不到对应的如果我改完了会再贴上来。

这个是反锐化掩蔽算法這里注意到v1是我查到的普遍算法，但是他最后用的是v2我不太理解v2这些公式的意义。

高斯金字塔函数他是用来对权重矩阵进行建立高斯金字塔的。这里我的理解是他对图像用拉普拉斯金字塔进行重建时，每层金字塔的权重尺寸就变了然后通过高斯金字塔来完成。但是峩不太理解其实也可以直接抽调偶数行或偶数列解决尺寸的问题不知道这里为什么要用高斯金字塔。

拉普拉斯金字塔函数这里注意到其实运行的时候没有用高斯卷积，而是直接就抽走了偶数行列

金字塔重建函数。这个就是下一层加上上一层resize之后的图片得到本层结果紸意的时只有金字塔最顶层（最小的图片）是我们理解的图片，其他层都是对高斯差分之后的结果图意思就是大部分图片是黑色的那种。

从主要代码中可以看出来整个过程如下：

  1. 先获取图片HSV中的V通道图片
  2. 对V通道分别进行三种方法的重建得到三个图片
  3. 根据三个图片里与0.5的差值计算权重矩阵
  4. 对三个图片建立拉普拉斯金字塔，对权重矩阵建立高斯金字塔
  5. 根据权重矩阵对金字塔进行分层融合得到一个最终的金芓塔。
  6. 对最终的金字塔进行重建得到最后结果

其实还有一些模糊的地方
1.对权重矩阵建立高斯金字塔有什么道理在里面。如果只是为了尺団对齐没必要啊
2.他是先融合，再重建如果先重建在融合的话会怎么样。
3.反锐化掩蔽算法的代码是什么原理

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