高动态范围图像的合成技术研究

论文摘要

高动态范围图像是像素值与场景亮度值成正比，可以表示亮度大范围变化的一种图像类型。近年来在数字摄影、基于图像的光照、基于图像的建模、虚拟现实等领域得到了越来越广泛的应用。本文基于图像配准技术，研究了在HSI空间利用多幅普通图像合成高动态范围图像的方法。首先，研究了一种简单、快速的图像配准方法。针对普通边缘检测算法对曝光量较为敏感的情况，本文采用中值二值化方法来提取图像的边缘信息；并利用二值图像的金字塔序列，来提高配准速度。基于平移配准和转角配准的结果，本文提出了一种基于HSI空间的高动态范围图像合成算法。由于只需要对亮度分量进行相机响应曲线的标定，因此可以大大提高合成效率。基于上述的合成方法，本文开发了一个高动态范围图像合成处理软件。不仅可以实现图像的平移旋转配准，还可以采用四种不同的方法合成高动态范围图像。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究背景
• 1.2 研究意义
• 1.3 研究现状
• 1.4 本文工作和章节安排
• 第二章 高动态范围图像及其质量评价综述
• 2.1 高动态范围图像综述
• 2.1.1 动态范围
• 2.1.2 高动态范围图像的存储
• 2.1.3 高动态范围图像的显示
• 2.2 图像质量评价
• 2.2.1 主观评价
• 2.2.2 常用的客观评价方法
• 2.3 本章小结
• 第三章 高动态范围图像合成算法
• 3.1 基于多曝光量的高动态范围图像合成原理
• 3.2 同一场景不同曝光量图像的获取
• 3.3 相机响应曲线的标定算法
• 3.3.1 Debevec和Malik算法
• 3.3.2 Mitsunaga和Nayar算法
• 3.4 分量合成算法
• 3.5 彩色高动态范围图像的合成
• 3.5.1 色彩空间
• 3.5.2 标准RGB合成方法
• 3.6 存在的问题
• 3.7 本章小结
• 第四章 基于配准融合的彩色高动态范围图像合成算法设计
• 4.1 图像序列的配准
• 4.1.1 中值二值化及去噪处理
• 4.1.2 平移配准
• 4.1.3 旋转配准
• 4.1.4 需要注意的问题
• 4.2 图像的空间转化
• 4.3 亮度响应曲线的标定及合成
• 4.4 色度分量的合成
• 4.4.1 色调分量的合成
• 4.4.2 饱和度分量的合成
• 4.5 本章小结
• 第五章 实验设计与结果
• 5.1 开发环境及实现功能
• 5.1.1 开发环境
• 5.1.2 实现功能
• 5.2 基本流程
• 5.3 实验结果
• 5.3.1 严格对齐的图像序列
• 5.3.2 存在偏移的图像序列
• 5.4 采样点个数的分析
• 5.5 几种合成方法的比较
• 5.5.1 均值和比例法
• 5.5.2 合成结果比较
• 5.6 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录A：组图5.3 的四种合成结果
• 附录B：组图5.6 的四种合成结果