高動態(tài)范圍圖像合成與顯示技術研究.pdf

1、由于受到現(xiàn)有硬件發(fā)展水平的制約，普通照相機拍攝的圖像往往會發(fā)生欠曝光或者過曝光的現(xiàn)象，并不能記錄人眼所觀察到的場景的真實信息，其亮度、對比度、顏色等方面都受到限制。高動態(tài)范圍圖像可以涵蓋場景中所有的動態(tài)范圍，在色彩飽和度和細節(jié)信息方面都有較好的效果，帶給觀看者更為真實的感官體驗。高動態(tài)范圍技術近年來逐漸應用于衛(wèi)星遙感、醫(yī)學影像、視頻監(jiān)控以及3D游戲產業(yè)等領域，并取得了很好的應用效果。
　　本課題主要圍繞高動態(tài)范圍技術展開研究，首先

2、介紹并分析了在生成與顯示時所涉及的相關技術，包括高動態(tài)范圍成像技術、圖像配準、鬼影去除、多曝光圖像融合以及高動態(tài)范圍圖像的顯示技術等，對每個方面都討論了其發(fā)展現(xiàn)狀和現(xiàn)有技術的優(yōu)缺點。之后，本文著重研究了多曝光圖像融合技術。按照融合方式的不同，分為基于金字塔變換的高動態(tài)范圍圖像生成方法和多曝光圖像直接融合方法兩種。基于金字塔的融合方法在不同尺度、不同分辨率下進行融合，可以得到細節(jié)信息豐富的高動態(tài)范圍圖像。本文主要研究了基于拉普拉斯金字塔和

3、梯度金字塔兩種融合算法，并用實驗對比的方式分析了其各自的優(yōu)缺點。直接融合方式通常采用不同方法生成權重圖，之后對多曝光圖像序列進行加權融合。提出一種有效的權重圖生成算法，基于圖像梯度和亮度兩個因子生成權重圖，并用多組圖像序列對該算法進行實驗分析。實驗結果表明該算法可有效檢測出圖像序列中曝光度最佳的像素點，尤其對于圖像的暗區(qū)部分效果較好。本文在主觀和客觀兩方面對實驗結果進行評價，評價結果表明本文算法可有效擴展圖像的動態(tài)范圍，融合結果無論是在