基于色调映射和多曝光率融合的高动态范围图像成像技术

摘要

高动态范围图像的显示是图像处理、机器视觉、模式识别等学科都十分关注的问题，属于一个交叉性的问题，对它的研究有着重要的和广泛的意义。尤其是随着数码技术的不断发展，不论是静止图像还是视频都对图像的显示提出了较高的要求。在这个问题中，高动态范围图像的显示是项重要的技术。
　　本文就这项技术，做了广泛的调查研究，查阅了国内外相关的资料信息，设计出包括获取、储存、显示高动态范围图像的总布局管道。获取高动态范围图像通过高动态范围的辐射图呈现来实现，而色调映射以及多曝光率融合则是两大主要的显示高动态范围图像的技术。整个布局图的合理配置将会对高动态范围图像的推广实现起到很大的促进作用。
　　色调映射是一种渲染高动态范围图像的常用技术。我们将全局适应以及与人类视觉系统相关联的局部适应将结合提出了一种有效的色调映射方法。全局适应用于提高图像的整体效果水平，同时局部适应通过对比度增强用来压缩由双边滤波得到的亮度分量，最后饱和度通过自动调整得到有效的呈现。实验证明，该方法不仅能提高高动态范围图像的整体水平而且能很好的保留细节。
　　多曝光率融合是一种快而有效的高动态范围图像成像技术。我们提出了一种简单而有效的多曝光率融合技术。典型的曝光率融合技术通过计算权重的大小来决定每个图像在最后合成图像中的重要性。我们选择简单有效的亮度来计算权重的大小，然后用基于双边滤波的处理来增强暗处的细节。实验证明，我们的方法能够有效的呈现细节并且能应用于移动成像设备。算法的流程简单，处理速度快，适用性强，不仅能适用于PC电脑处理高动态范围图像，经过改进之后，还能适用于嵌入式设备中的色阶重建过程。
　　随着时代的发展，不断更新的图像生成技术给人们提供了越来越好的结果和越来越快速的方法。但目前的图像产生过程仍然不足以确保感觉上的逼真性。近年来人们对高动态范围图像的需求迅速提升，但是高动态范围图像成像技术至今还未成熟。由于技术和其他各个方面的影响，它现在达到了一个瓶颈。本文可以从一下几个方面进行改进:
　　本文提出来的色调映射算法在处理高动态范围图像上取得了视觉上舒适的结果，但是对于过大的图像，处理速度很慢，本文需要进一步提升效率。
　　由于目前没有统一客观的评价标准用来分析最终的结果，因此主观评价占了主要位置，客观分析需要进一步探索。

目录

声明

摘要

ABSTRACT

CONTENTS

Chapter 1 Introduction

1．1 Background and Significance

1．2 Related Work

1．2．1 Tone mapping algorithms

1．2．2 Multi-exposure image fusion algorithms

1．3 Thesis Organization

Chapter 2 Basic Theory

2．1 Retinex Theory

2．1．1 General Framework of Retinex Method

2．1．2 Retinex Algorithms for High Dynamic Range Compression

2．2 Bilateral Filtering

Chapter 3 High Dynamic Range Imaging

3．1 Recovering of High Dynamic Range Radiance Maps

3．1．1 Film Response Recovery

3．1．2 Construction of the High Dynamic Range Radiance Map

3．1．3 Storage

3．2 Tone Mapping

3．2．1 Fast Bilateral Filtering for the Display of High-Dynamic-Range Images

3．2．2 Image Color Appearance Model(iCAM)

3．2．3 Gradient Domain Compression

3．3 Direct HDRI Using Fusion of Multi-Exposure Images

3．3．1 High Dynamic Range Imaging on Mobile Devices

3．3．2 Multi-scale Image Fusion Framework

3．3．3 Motion Detection Method for Fusing Images in Dynamic Scenes

3．4 Conclusion

Chapter 4 Tone Mapping for High Dynamic Range Image Display

4．1 Introduction

4．2 Methods

4．2．1 Global Tone Mapping

4．2．2 Contrast enhancement using image decomposition and luminance compression

4．2．3 Color reproduction using an adaptive color saturation control parameter

4．3 Results

4．4 Conclusion

Chapter 5 High Dynamic Range Image Rendering Using Fusion of Multi-Exposure Images

5．1 Introduction

5．2 Method

5．2．1 Multi-Exposure Capture

5．2．2 Image Fusion

5．2．3 Image Decomposition

5．3 Results

5．4 Conclusion

Chapter 6 Discussion

6．1 Thesis Summary

6．2 Future Work

Appendix Interface

References

Acknowledgements

Research Achievements