Benchmark Evaluation of Image Fusion algorithms for Smartphone Camera Capture

本文探讨了在智能手机摄像头捕获图像融合技术的计算资源利用与图像质量之间的权衡。该研究探索了各种融合方法、融合权重、帧数以及堆叠（即合并）技术的组合，采用来自Motorola智能手机捕获的专有数据集。目标是识别在计算效率与图像质量之间找到平衡的最佳配置。我们的结果表明，多尺度方法及其单尺度融合对等价物的图像质量和运行时间相似，但单尺度方法的内存使用更低。此外，我们确定， operate in YUV色彩空间的融合方法在图像质量、资源利用和运行时间方面表现更好。该研究还显示，融合权重对图像质量、运行时间和内存的整体影响较小。此外，我们的结果显示，增加高度曝光输入帧的数量并不一定会提高图像质量，同时会增加计算资源使用和运行时间；而堆叠技术虽然可降低内存使用，但可能牺牲图像质量。最后，我们的工作凸显了在受限环境中对图像融合技术进行审慎配置选择的重要性，并为未来的图像融合方法开发，特别是针对智能手机应用程序，提供了见解。