對高動態(tài)圖像中移動物體的配準算法的研究.pdf

1、近年來,高動態(tài)圖像配準作為一個多交叉,多領(lǐng)域的學(xué)科問題越來越被人們所重視,對它及其分支的研究有著重要的和廣泛的意義。高動態(tài)圖像能有效的避免長曝光時間及高反射系數(shù)區(qū)域所帶來的高光問題,又能最大程度的有效利用多幅常規(guī)低動態(tài)圖像的信息與數(shù)據(jù),對環(huán)境中移動物體的數(shù)碼圖像的成像與利用都是具有重要的意義。有別于一般常規(guī)低動態(tài)圖像中的物體的追蹤與配準,高動態(tài)圖像由于在多幅不同曝光圖像的中物體與環(huán)境的的紋理,顏色,特征都會隨著曝光時間的變化而變化,一般

2、常規(guī)的配準算法并不適用。通過對高動態(tài)圖像中物體與環(huán)境隨曝光時間變化而產(chǎn)生的變化的研究,并結(jié)合高動態(tài)圖像自身的特點,研究與實踐一整套針對高動態(tài)圖像配準的算法是很有意義的。本文根據(jù)研究高動態(tài)圖像中物體與環(huán)境隨曝光時間變化而產(chǎn)生的變化,常規(guī)配準算法對高動態(tài)圖像配準的適用的局限性——通常紋理特征被光照的改變而改變從而不能在系列圖像中保持一致性與弊端——待配準圖像的相機響應(yīng)曲線的計算先于配準算法進行被深入剖析。并把它們用來對比的得出現(xiàn)有算法的過分

3、依賴各種特征造成對多曝光敏感的缺陷并找出相應(yīng)的突破口——對配準物體先進行像素二值化和頻域處理的方法,并結(jié)合高動態(tài)圖像的特點與原理——利用相機響應(yīng)曲線,研究及提出了數(shù)種高動態(tài)圖像的配準算法。本論文中：研究了基于位操作運算的快速二值化的高動態(tài)圖像配準算法(MTB算法)。由于MTB算法對于二值化閾值的選定十分敏感,像素值相對集中的圖像的二值化往往會因為噪音的微小引入而造成極大的誤差,本文在實驗的基礎(chǔ)上改進得到了一種半自適應(yīng)的閾值選定方法來改進

4、MTB算法中值閾值選取,一定程度上降低閾值選取對算法的影響。研究了一種基于相機響應(yīng)函數(shù)來恢復(fù)E值(亮度值)的傅里葉——馬林的高動態(tài)圖像檢測算法。利用相機響應(yīng)函數(shù)恢復(fù)出的E值圖在恢復(fù)較暗圖像中所得到的數(shù)據(jù),往往由于噪音與信號接近而導(dǎo)致恢復(fù)的E值波動較大,通過實驗研究,本文改進了一種簡單迭代的快速搜索方法來防止非常暗的區(qū)域引入的不必要的噪聲干擾的方法,并預(yù)設(shè)了一個標準化得函數(shù),對平衡太亮或太暗區(qū)域的像素有著非常重要的作用。實現(xiàn)結(jié)果表明,在一