基于多曝光融合及偽影去除的動態(tài)范圍擴展技術研究.pdf

1、真實世界的很多場景包含了豐富的對比度、亮度、顏色信息，其動態(tài)范圍遠遠超出了常規(guī)數字相機的捕獲能力。數字相機在拍攝高動態(tài)范圍場景時，盡管可以通過調節(jié)曝光度選擇感興趣的亮度范圍，然而拍攝得到的單幅圖像往往存在灰暗或飽和的區(qū)域，過多的細節(jié)被丟失。隨著計算機科學和數字圖像處理技術的不斷發(fā)展，數字圖像被應用于越來越多的領域，也對數字成像系統(tǒng)的動態(tài)范圍提出了更高的要求。利用一系列不同曝光度的低動態(tài)范圍圖像合成高動態(tài)范圍圖像、增強圖像細節(jié)是擴展成像系

2、統(tǒng)動態(tài)范圍的有效手段，具有重大的研究價值和科學意義。
　　針對數字相機在拍攝寬亮度范圍場景時動態(tài)范圍不足的問題，介紹了數碼相機成像過程，分析了多次曝光成像擴展動態(tài)范圍的原理。對典型的相機響應函數求解與高動態(tài)范圍圖像合成方法進行了詳細分析，對多曝光圖像匹配方法和色調映射進行了探討，通過實驗進行了驗證。
　　提出了一種高效的多曝光圖像融合方法。首先提出了結合場景亮度信息的曝光適度評價方法，通過場景的多次采樣曝光，分析不同像素的亮

3、暗變化，利用高斯數學模型計算評價數值。將該曝光適度評價方法應用于圖像分塊區(qū)域，計算每個像素的權重值，并消除圖像塊狀效應，從而將不同曝光度下成像的多幅低動態(tài)范圍圖像融合為一幅局部自適應曝光的高動態(tài)范圍圖像，實現(xiàn)動態(tài)范圍擴展。實驗與對比結果表明，該方法簡潔、有效，細節(jié)紋理與顏色信息具有更強的表現(xiàn)能力，且熵值更高。
　　提出了一種新穎、有效的偽影檢測與去除方法，用于解決多曝光圖像拍攝過程物體移動引起的偽影問題。首先利用超像素分割方法提取