基于视觉系统的高动态图像生成算法研究

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1、西南科技大学研究生学位论文基于视觉系统的高动态图像生成算法研究年级2014姓名刘钉申请学位级别硕士专业信息与通信工程指导教师张红英教授ClassifiedIndex:TP391.4U.D.C:621.3SouthwestUniversityofScienceandTechnologyMasterDegreeThesisResearchonHighDynamicImageGenerationAlgorithmBasedonVisualSystemGrade:2014Candidate:LiuDingAcademicDegreeAppliedfor:MasterSpeciality:In

2、formationandCommunicationEngineeringSupervisor:Prof.ZhangHongyingMay.23,2018独创性声明本人所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包括其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得西南科技大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示感谢。签名：日期：关于论文使用和授权的说明本人完全了解西南科技大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文的复印件

3、，允许改论文被查阅和借阅；学校可以公布该论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)签名：导师签名：日期：西南科技大学硕士研究生学位论文第I页摘要HDRI(HighDynamicRangImage,高动态范围图像)以其高动态、广色域的优点在社会中的各个方面得到了普遍的应用。与以往的普通的低动态图像比较，它使用了浮点数据格式对场景的辐照度直接进行了存储，是对场景亮度的真实反应。其无论在细节表达还是色彩表现上都是低动态图像所无法比拟的。本文主要研究基于多曝光的方式合成高动态图像的技术。多曝光融合之前首先使用Retinex算法进行图

4、像增强预处理，但由于Retinex算法对于高亮度区域的处理不敏感，本文针对多尺度的Retinex算法进行了改进，具体是增加了自适应的阈值化处理，目的在于提取高亮度区域的细节信息，然后将得到的细节信息融合到输出图像中，得到增强后的图像。之后使用基于稀疏表示的方法对增强的图像进行融合，并对基于原子使用率的融合规则进行了改进，得到了基于原子平均使用率的融合规则。实验结果表明，本文算法相较于使用改进前的融合规则得到的图像，在细节表现力和色彩上都有很大的提高。关键字：人类视觉系统高动态图像图像融合稀疏表示西南科技大学硕士研究生学位论文第II页AbstractHighDynamicRangIma

5、ge(HDRI)hasbeenwidelyusedinvariousaspectsofsocietywithitsHighDynamicandwidecolorfield.Comparedwiththeusuallowdynamicimage,itusesthefloating-pointdataformattostoretheirradianceofthescenedirectly,whichistherealreactiontothescenebrightness.Whetherindetailorcolor,HDRIisbetter.However,thiskindofimag

6、eisonlyappliedinsomehigh-endneighborhood,whichisnotusedbyordinaryconsumers,soitisofgreatpracticalsignificancefortheresearch.ThispapermainlystudiesthetechniqueofsynthesizingHDRIbasedonmulti-exposure.Beforemultiexposurefusion,Retinexalgorithmisfirstusedforimageenhancementpreprocessing.However,the

7、Retinexalgorithmisnotsensitivetotheprocessingofhighbrightnessregions.Inthispaper,themulti-scaleRetinexalgorithmisimproved,especiallytheadaptivethresholdprocessingwhosepurposeistoextractdetailsfromhighbrightnessareas.Thenthedetaile