1.一种基于图像质量变化规律的曝光融合方法，其特征在于，所述方法包括：对图像进行排序后，计算所述图像质量；

为每个像素选择最优质量的图像索引，并根据所述最优质量的图像索引构造权值矩阵；

将所述图像从RGB空间转换到YCbCr空间；所述图像在所述YCbCr空间中具有色度分量和亮度分量；

根据所述权值矩阵对所述色度分量和所述亮度分量分别进行融合；

将融合后的亮度分量和色度分量转换到RGB空间，生成融合后的图像；

所述对图像进行排序，包括：

按照曝光时间或平均灰度由小到大的顺序对所述图像进行排序；

对排序后的图像从1开始建立索引；

所述计算所述图像的质量，包括：

通过如下公式计算Ii中像素(x，y)的质量Qi(x，y)：Qi(x，y)＝αi(x，y)Contrasti(x，y)+(1‑αi(x，y))Lumii(x，y)；

其中，Ii为索引为i的图像，Contrasti(x，y)为梯度项，αi(x，y)为权值，Lumii(x，y)为强度项；

Contrasti(x，y)＝|Gi(x，y‑1)+Gi(x‑1，y)+Gi(x，y+1)+Gi(x+1，y)‑4Gi(x，y)|；

C为表示Ii的颜色通道数，c表示RGB空间中颜色通道中的一种，Ii，c(x，y)为Ii中像素(x，y)对应c通道的值；

σlumi为亮度标准差，R为RGB空间中的红色通道，G为RGB空间中的绿色通道，B为RGB空间中的蓝色通道；

所述为每个像素选择最优质量的图像索引，包括：通过如下公式选择每个像素的最优质量的图像索引：其中，R(x,y)为像素(x,y)的最优质量的图像索引，Qi(x,y)为Ii中像素(x,y)的质量，Ii为索引为i的图像，n为图像总数量，argmax{}为函数，所述函数用于确定使{}中式子达到最大值时变量的取值；

所述根据所述最优质量的图像索引构造权值矩阵，包括：0

(1.1)构建权值矩阵中任一像素(x,y)的初始权值Wi(x,y)：其中，Ii为索引为i的图像，n为图像总数量，R(x,y)为像素(x,y)的最优质量的图像索引，Ii(x,y)为Ii中的像素(x,y)，IR(x,y)为索引为R(x,y)的图像，IR(x,y)(x,y)为IR(x,y)中的像素(x,y)；

0

(1.2)通过公式 对Wi (x,y)

进行修正，其中，Wi′(x,y)为任一像素(x,y)修正后的权值， 为高斯函数，σD为距离的标准差，β为系数；

E为所有最优质量的图像索引发生变化的像素的集合；

(1.3)通过公式 确定权值矩阵中任一像素(x,y)的权值Wi(x,y)；

其中，根据所述权值矩阵对所述色度分量进行融合包括：根据所述权值矩阵对所述色度分量进行融合，得到融合的色度分量CbF和CrF；

其中，(x,y)为任一像素，Wi(x,y)为像素(x,y)在权值矩阵中的值，Cbi(x,y)为索引为i的图像中像素(x,y)对应蓝色度分量的值，Cri(x,y)为索引为i的图像中像素(x,y)对应红色度分量的值，n为图像总数量，CbF(x,y)和CrF(x,y)为像素(x,y)对应的融合的色度分量；

根据所述权值矩阵对所述亮度分量进行融合，包括：(2.1)根据所述权值矩阵，通过如下公式对所述亮度分量进行融合，得到像素(x,y)的第一亮度分量YF1(x,y)：其中，(x,y)为任一像素，Wi(x,y)为像素(x,y)在权值矩阵中的值，n为图像总数量，Yi(x,y)为索引为i的图像中像素(x,y)的亮度分量；

(2.2)通过如下公式确定亮度分量在x和y方向的梯度：(2.3)求解如下泊松方程ΔYF2得到亮度分量，并对求解出的亮度分量进行线性拉伸，得到第二亮度分量YF2；

其中，R(x,y)为像素(x,y)的最优质量的图像索引，δ()为指示函数，当R(x,y)＝i时，δ()＝1，否则δ()＝0；div()为求散度的函数；

(2.4)为YF1和YF2构建拉普拉斯金字塔 和 其中，L为金字塔层数， M和N分别为所述图像的长度和宽度；

(2.5)分别对每一层图像进行加权平均，得到 其中，YFl＝γlYF1l+(1‑γl)YF2l，γl为权重，若l层图像平坦，则γl＝0.5，若l层图像非平坦，则Contrast()为梯度项；

(2.6)根据 通过如下公式重构亮度分量YF：up()为上采样函数；

(2.7)当l＝L时，将重构亮度分量YF作为融合后的亮度分量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，αi(x,y)＝Contrasti(x,y)。

3.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器、总线以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1或2所述的方法。

4.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述程序被处理器执行时实现如权利要求1或2所述的方法。