基于工業(yè)圖像的高動態(tài)范圍圖像合成算法研究.pdf

1、為了滿足工業(yè)應(yīng)用以及其他高質(zhì)量成像的要求，生成高動態(tài)范圍圖像的研究課題日益興起。在過去的研究中，國內(nèi)外研究者提出了一系列高動態(tài)范圍圖像的合成方法，既有硬件實現(xiàn)的方法，也有軟件實現(xiàn)的方法。鑒于到硬件實現(xiàn)方法的特殊成本以及應(yīng)用的廣泛性考慮，本設(shè)計項目主要著力于軟件實現(xiàn)的高動態(tài)范圍合成方法，通常來說即為使用相同場景不同曝光的圖像序列來合成一幅高動態(tài)范圍圖像。然而，如果按照這些傳統(tǒng)的方法來生成高動態(tài)范圍圖像，合成結(jié)果中都無法徹底排除噪聲點的負面

2、影響，因此所得的結(jié)果也無法達到最高的信噪比，而信噪比恰恰是工業(yè)應(yīng)用中最關(guān)心的要素之一。本文中首先從傳統(tǒng)Retinex的概念中推導出相對于單幅圖像傳統(tǒng)Retinex更加廣義的多曝光Retinex模型，并以之為基礎(chǔ)提出一個新的高動態(tài)范圍圖像合成方法。與傳統(tǒng)方法相比，新方法生成的圖像質(zhì)量更高，它具有更高的信噪比和不低于傳統(tǒng)合成算法的動態(tài)范圍。在新算法中由于光照分量圖像和反射分量圖像各自不同的屬性，本設(shè)計采用不同的方法對它們分別進行合成，然后再