高动态范围图像色调映射算法的研究与实现

论文摘要

真实世界的景观能展现很高的亮度级别,而且我们的视觉系统也能很有效地适应这一动态范围。当前能够存储真实世界动态范围的HDR图像技术日趋成熟,它让观察者所获得的感觉和观察者置身于真实环境中的感觉基本一致。虽然目前图像生成技术已经能够提供越来越好的方法,但是由于常规的显示输出设备只能够输出小动态范围的亮度图像,影像的显示并不能反映真实世界的动态效果,这时常规显示设备的低动态范围的局限性就暴露出来了。在高动态输出设备价格昂贵的情况下,国内外研究者提出了许多不同的色调映射算子(Tone Mapping Operator, TMO)对HDR图像的高动态范围进行压缩,色调映射算法的相关研究必将存在巨大的潜力和广阔的应用前景。本文研究了当前有代表性的HDR色调映射算法,发现目前大多数色调映射算法都只是对亮度通道进行图像压缩,压缩亮度的同时也影响到了图像的色度信息,导致了图像对比度下降,细节信息丢失的情况。本文在Reinhard的色调映射算法的基础上,提出了一些改进措施,改进后的算法同时加入了色度信息的处理,增强了图像的对比度,较好的实现了对图像的动态范围的压缩,从而达到重塑图像的效果。实验结果表明,本文所提出的基于Reinhard改进的色调映射算法能够适用于高动态范围图像调整的大部分情况,产生具有很好视觉效果的低动态范围图像。本文通过对色调映射算法的研究与实现,不仅有助于此技术的研究,而且使高动态范围图像能够更好的应用于卫星气象、医疗、显示设备开发等社会各个领域。

论文目录

• 致谢
• 中文摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 1 引言
• 1.1 色调映射问题引出
• 1.2 研究的目的及意义
• 1.3 本文的研究内容
• 1.4 论文章节安排
• 2 高动态范围图像综述
• 2.1 图像的动态范围
• 2.2 高动态范围图像简介
• 2.3 高动态范围图像的存储格式
• 2.4 人类视觉系统
• 2.5 高动态范围图像的发展现状及其应用
• 3 高动态范围图像色调映射算法
• 3.1 图像色调变换技术由来
• 3.2 色调映射算法
• 3.2.1 全局色调映射算法
• 3.2.2 局部色调映射算法
• 3.3 几种代表性的色调映射算法
• 3.3.1 基于亮度匹配的色调映射算法
• 3.3.2 基于S曲线方程的色阶重建算法
• 3.3.3 基于分层模型的色调映射算法
• 3.3.4 基于概率模型的色调映射算法
• 3.4 本章小结
• 4 改进的基于Reinhard的色调映射算法
• 4.1 Reinhard算法思想
• 4.2 改进的Reinhard算法数理模型
• 4.2.1 亮度空间压缩
• 4.2.2 图像边缘处理
• 4.2.3 色度空间处理
• 4.2.4 Gamma校正
• 4.3 算法流程图及关键代码
• 4.4 本章小结
• 5 实验结果及分析
• 5.1 实验数据
• 5.2 实验环境
• 5.3 算法编程思路
• 5.4 算法评价
• 5.4.1 复杂度分析
• 5.4.2 改进后的色调映射算法评估
• 5.5 结果分析
• 5.6 本章小结
• 6 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 作者简历
• 学位论文数据集