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文檔簡介
1、伴隨著數(shù)碼攝像技術(shù)的不斷發(fā)展,數(shù)字圖像越來越多地出現(xiàn)在人們的生產(chǎn)、生活和科學(xué)研究當(dāng)中。近年來,高動態(tài)范圍成像技術(shù)的研究和進(jìn)展,極大地促進(jìn)了數(shù)字成像技術(shù)朝著高清晰度和高信息量方向的發(fā)展。同時,這一技術(shù)也被越來越多地應(yīng)用到數(shù)字?jǐn)z像、遙測遙感、安防監(jiān)控等領(lǐng)域。
本文在闡述了數(shù)字成像、高動態(tài)范圍成像、多曝光圖像融合、鬼影消除等技術(shù)原理的基礎(chǔ)上,總結(jié)了現(xiàn)有的多曝光圖像融合算法,并基于操作域與參考圖像對算法進(jìn)行了分類和比較。在此基礎(chǔ)上提出
2、了兩種新的多曝光圖像融合中的運(yùn)動檢測與鬼影消除算法。本文的研究內(nèi)容和主要工作如下:
1、深入研究了高動態(tài)范圍成像技術(shù),尤其是多曝光圖像融合技術(shù)。闡述了動態(tài)場景下運(yùn)動檢測與鬼影去除技術(shù)的理論基礎(chǔ)、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及當(dāng)前的技術(shù)難點(diǎn),并針對現(xiàn)有的運(yùn)動檢測與鬼影去除算法進(jìn)行了分類和比較;
2、首次提出了一種高效的基于類內(nèi)一致性與類間一致性的“鬼影”檢測和去除算法,以實(shí)現(xiàn)高動態(tài)范圍(HDR)圖像的無鬼影重建。通過對選定的參考圖像
3、和圖像序列中的其他圖像進(jìn)行直方圖映射匹配運(yùn)算,代替以往直接對圖像數(shù)據(jù)操作來檢測運(yùn)動的算法。這種方法可以使場景中的大部分細(xì)節(jié)得以保留下來,尤其是圖像中過曝光或欠曝光的區(qū)域,并大大降低了后期運(yùn)動檢測的難度。此外,考慮到不同圖像同一位置的像素間的內(nèi)部一致性與同一幅圖像里相鄰像素間的外部一致性,將運(yùn)動檢測模型建立在超像素層面。該方法有效地對輸入的低動態(tài)范圍圖像序列進(jìn)行了校準(zhǔn),同時在去除鬼影的前提下最大限度地保留了圖像中的細(xì)節(jié);
3、首
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