高动态范围图像色调映射算法及视频增强技术研究

论文摘要

现实世界中的场景丰富多彩、绚丽多姿,这些场景有着非常高的动态范围和对比度。场景的动态范围被定义为场景中最亮部分的亮度值与最暗部分的亮度值之比。传统的显示设备如CRT显示器因为所能显示的动态范围非常有限,大约为10的两个数量级,因此无法真实再现现实的高动态范围场景。然而,由于人眼其特有的视觉自适应机理,人们才能够同时感知高动态范围场景的不同部分。数字图像随着科技的发展在人们的日常生活中变得越来越重要,对高质量数字图像的需求推动着数字成像技术的飞速发展。特别是随着高动态范围成像技术(HDRI, High Dynamic Range Imaging)的出现,使在传统的低动态范围显示设备上再现现实场景成为可能。高动态范围图像是一种可以表示现实场景高动态范围亮度信息的成像技术,通过这种技术可以准确的记录现实场景的亮度信息,并能在传统的显示设备上显示出来。近年来在数字摄影、电影特技、电脑游戏、人类视觉系统的模拟、卫星遥感图像、运动模糊、交互3D应用等领域得到了广泛的应用。虽然高动态范围图像可以通过硬件方式直接获得,但是成本非常昂贵,并且传统的显示设备只支持低动态范围图像的输出,所以在其应用和推广方面遇到了挑战,而这些挑战也正是高动态范围图像的主要研究领域。高动态范围图像的研究领域主要有：多曝光度图像序列的对齐技术,高动态范围图像的合成技术,照度图的存储技术和高动态范围图像的显示技术。通过多曝光度图像序列的对齐技术和高动态范围图像的合成技术,可以通过合成同一场景中不同曝光度的图像序列来获得现实场景的照度图,并通过照度图的存储技术进行存储。通过高动态范围图像的显示技术可以把照度图显示在传统低动态范围显示设备上,真实再现现实场景。本文在国内外学者对高动态范围图像的研究基础上,简要介绍了多曝光度图像序列的对齐技术、照度图合成存储技术,并重点介绍了高动态范围图像的显示技术——色调映射技术,高动态范围图像的色调映射算法也正是本文的研究重点。本文在重点介绍了目前比较经典的几种色调映射算法的基础上,介绍了一种新的基于图像分割技术的色调映射算法,并与其他色调映射算法做了简单的对比分析。在论文的最后部分,介绍了一种基于色调映射算法思想的视频增强算法,该算法能对视频进行很好的增强。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1. 引言
• 1.1 研究背景
• 1.2 高动态范围图像简介
• 1.3 高动态范围图像相关技术
• 1.3.1 照度图的获取
• 1.3.2 照度图的存储
• 1.3.3 高动态范围图像的可视化
• 1.4 论文的内容和组织结构
• 2. 高动态范围图像成像流程
• 2.1 照度图获取
• 2.2 高动态范围图像的存储格式简介
• 2.2.1 IEEEE TIFF格式
• 2.2.2 RGBE格式
• 2.2.3 SGI LogLuv TIFF编码
• 2.3 高动态范围图像的显示
• 2.4 本章小节
• 3. 高动态范围图像合成技术
• 3.1 多曝光度图像序列合成照度图的基本原理简介
• 3.2 MANN和R.W.PICARD合成方法
• 3.3 DEBEVEC & MALIK算法简介
• 3.4 照度图的合成
• 3.5 本章小节
• 4. 多曝光度图像序列对齐技术
• 4.1 多曝光图像序列对齐技术简介
• 4.2 基于MTB的对齐算法简介
• 4.3 本章小节
• 5. 高动态范围图像色调映射技术
• 5.1 全局色调映射算法
• 5.1.1 指数映射算法
• 5.1.2 对数映射算法
• 5.1.3 快速色调映射算法
• 5.2 局部色调映射算法
• 5.2.1 快速双边滤波在高动态范围图像显示中的应用
• 5.2.2 边滤波简介
• 5.2.3 算法实现
• 5.2.4 数字图像的摄影色阶重建
• 5.2.5 基于新颖直方图调节的高动态范围图像色调映射算法
• 5.3 本章小节
• 6. 基于图像分割的高动态范围图像色调映射算法
• 6.1 算法概述
• 6.2 图像分割算法的选择
• 6.3 基于图像分割的色调映射算法
• 6.3.1 照度图的分块
• 6.3.2 算法实现
• 6.3.3 边界效应的解决
• 6.3.4 算法参数的讨论
• 6.4 算法结果与分析
• 6.5 本章小结
• 7. 基于快速色调映射算法的视频增强技术
• 7.1 视频增强技术简介
• 7.2 视频增强算法
• 7.3 帧跳变的解决
• 7.3.1 帧跳变
• 7.3.2 帧跳变的原因
• 7.3.3 帧跳变的解决方法
• 全局视频增强算法帧跳变解决
• 局域视频增强算法帧跳变解决
• 7.4 本章小节
• 总结
• 参考文献
• 致谢