基于合成的高動態(tài)范圍圖像獲取算法研究.pdf

1、隨著視頻監(jiān)控技術(shù)的不斷應(yīng)用與發(fā)展，圖像處理作為視頻監(jiān)控技術(shù)中不可缺少的技術(shù)，顯得格外重要。現(xiàn)實場景中光照強度的動態(tài)范圍較大，而普通的圖像采集、圖像處理、圖像顯示設(shè)備處理的數(shù)據(jù)一般都是基于8bit的數(shù)據(jù)，表示圖像的光照強度范圍受到硬件的局限。當(dāng)現(xiàn)實場景中的動態(tài)范圍比數(shù)碼攝像設(shè)備所能承受的最大飽和動態(tài)范圍大時，攝像設(shè)備無法記錄真實場景的全部光強信息，因過曝光和欠曝光的現(xiàn)象導(dǎo)致圖像的細(xì)節(jié)特征丟失，這就造成了顯示設(shè)備表示的圖像與現(xiàn)實場景圖像之間

2、的失真。例如，在刑偵監(jiān)控視頻中，陽光高照的室外場景和室內(nèi)的人物不能很好的同時表示，進而導(dǎo)致視頻監(jiān)控技術(shù)獲取的信息失真，影響其在刑偵中的應(yīng)用。然而，高動態(tài)范圍圖像可以包含場景的幾乎全部色彩細(xì)節(jié)信息，是解決前述問題的關(guān)鍵所在。
　　目前獲取高動態(tài)范圍圖像的方法主要有硬件生成法和軟件合成法兩種。文中對兩種方法都有介紹，其中硬件生成法實現(xiàn)起來較為困難，軟件合成法中包括輻照域重建法和像素域直接合成法，后者是較普及的一種獲取高動態(tài)范圍圖像的方

3、法。文中詳細(xì)介紹了兩種軟件合成法的相關(guān)技術(shù)流程。并實現(xiàn)了算法的驗證和仿真。
　　本文在研究國內(nèi)外獲取高動態(tài)范圍圖像的方法的基礎(chǔ)上，提出了一種基于區(qū)域細(xì)節(jié)特征的高動態(tài)范圍圖像合成算法。圖像清晰與否取決于它的細(xì)節(jié)特征是否豐富，文中首先提取不同曝光的低動態(tài)范圍圖像的細(xì)節(jié)特征，這個特征是基于像素的自適應(yīng)特征，然后選取一定的合成準(zhǔn)則，將含有豐富細(xì)節(jié)特征的像素提取到最終的圖像中，這樣就能夠得到一幅含有輸入圖像中較豐富的細(xì)節(jié)信息的圖像。文中提出