1.一种基于多曝光融合测量叶面积指数的方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、采集冠层图像；

(1.1)、利用相机的自动曝光模式对植物冠层进行拍摄，采集冠层图像并记录拍摄冠层图像时的曝光时间；

(1.2)、以记录下的曝光时间为参考，设置不同的K个曝光时间档位，其中K个曝光时间档位包括自动曝光模式的曝光时间；

(1.3)、将相机的曝光时间依次固定在K个曝光时间档位，然后在同一采样点依次进行拍摄，从而采集到同一采样点的K幅不同曝光时间的冠层图像；

(2)、对冠层图像进行多曝光融合处理；

(2.1)、将同一采样点的K幅冠层图像分别转化成灰度图，其中，第k幅冠层灰度图像记为Ik，k＝1,2,…,K；

(2.2)、将冠层灰度图像Ik进行全局平均滤波得到全局滤波图像Lk，再将Lk中的各个像素点带入公式(1)，计算冠层灰度图像Ik在各个像素位置的全局曝光权重；

其中， 表示Ik中像素点(x,y)处的全局曝光权重，上标B表示基本层，g表示全局，σg为全局高斯分布的参数， 表示 中像素点(x,y)处的像素值；

(2.3)、将冠层灰度图像Ik经过导向滤波器得到Ik的基本层Bk；

Bk＝Gr,ε(Ik,Ik)                          (2)其中，Gr,ε()表示导向滤波器；

(2.4)、计算冠层灰度图像Ik在各个像素位置的局部曝光权重其中，上标l表示局部，Bk(x,y)表示基本层Bk中像素点(x,y)处的像素值，σl为局部高斯分布的参数；

(2.5)、将每个像素点的全局曝光权重 和局部曝光权重 融合在一起，作为基层权重

(2.6)、计算冠层灰度图像Ik的细节层Dk；

Dk＝Ik‑Bk                       (5)(2.7)、将冠层灰度图像Ik通过7×7的平均滤波器处理，得到滤波图像 再将 中的各个像素点带入公式(6)，计算出冠层灰度图像Ik的细节层权重其中，上标D表示细节层， 表示 中像素点(x,y)处的像素值，σD为控制高斯分布的参数；

(2.8)、在基本层Bk和细节层Dk中，分别将各个像素位置处的权重值除以各个像素位置处的权重之和，得到各个像素位置处的归一化权重，各个像素位置处的归一化权重组成归一化权重矩阵；

(2.9)、计算多曝光融合处理后的冠层图像；

其中， 表示基本层Bk对应的归一化权重矩阵， 表示细节层Dk对应的归一化权重矩阵，α表示控制多曝光融合图像的融合对比度；

(3)、利用半球摄影法计算多曝光融合后的冠层图像的叶面积指数；

(3.1)、对多曝光融合后的冠层图像Pout进行二值化处理，二值化处理后，将得到的二值化图像中的白色像素标记为背景像素，将黑色像素标记为植被冠层像素；

(3.2)、设定标定投影方程r＝fθ，f为鱼眼镜头有效圆形成像区域的半径，θ为入射角，r表示环半径；

根据标定投影方程，在二值化图像中按照(0～θ0)入射角范围取n个环，每个环对应宽度dθ＝θ0/n的入射角区间，由内到外，各环的半径为r1＝f·θ0/n,r2＝2f·θ0/n,r3＝3f·θ0/n......rn＝f·θ0，各环的入射角依次用θ1＝1/(2n)θ0,θ2＝3/(2n),θ3＝5/(2n)θ0,…,θn＝(2n‑1)/(2n)θ0表示；

(3.3)、计算各入射角下的冠层孔隙度T(θi)；

其中，T(θi)表示入射角θi下的冠层孔隙度，Nf(θi)表示在入射角θi下二值化图像中的植被冠层像素点的个数，Nb(θi)表示在入射角θi下二值化图像中的背景像素点的个数；

(3.4)、计算叶面积指数LAI；

其中， 为各个环的归一化权重因子，满足