高動態(tài)范圍圖像處理相關(guān)方法研究.pdf

1、由于真實視覺環(huán)境的亮度對比（又稱為動態(tài)范圍）遠超出圖像傳感器以及數(shù)字顯示設(shè)備所能達到的動態(tài)范圍的極限，所以普通的數(shù)字成像系統(tǒng)生成的可顯示灰度圖像無法重現(xiàn)出這種具有較高動態(tài)范圍的亮度對比所帶來的逼真的可視化效果。因此，如何利用普通的數(shù)字相機以及顯示器捕獲、顯示具有較高亮度差異的拍攝場景的視覺信息這一課題已經(jīng)成為數(shù)字圖像處理領(lǐng)域研究的熱點方向。本文將這一熱點領(lǐng)域統(tǒng)稱為高動態(tài)范圍圖像處理方法。
　　高動態(tài)范圍圖像處理主要針對的對象是具有

2、較寬動態(tài)范圍的浮點型的亮度圖像。這一特點決定了高動態(tài)范圍圖像處理方法能夠提取較多的亮度信息進行分析、處理。對于亮度對比較高或者光線條件較差的環(huán)境，例如逆光，傍晚，黃昏等場景，高動態(tài)范圍圖像處理方法具有較為明顯的優(yōu)勢。高動態(tài)范圍圖像處理主要需要解決以下三個問題：如何通過動態(tài)范圍受限的圖像傳感器重建出高動態(tài)范圍圖像（又稱為高動態(tài)范圍圖像合成）；如何將高動態(tài)范圍圖像轉(zhuǎn)換為可以直接在動態(tài)范圍受限的數(shù)字顯示器上顯示的灰度圖像（又稱為動態(tài)范圍壓縮或

3、色階映射）；如何有效地抑制由光子的不規(guī)則運動所引起的信號相關(guān)噪聲。以上三個問題是迄今為止高動態(tài)范圍圖像處理領(lǐng)域研究的重點與難點問題。本文針對以上三個問題進行深入研究，提出了解決以上三類問題的新思路和算法：
　　1、為了解決由傳統(tǒng)的相機響應(yīng)函數(shù)標定法合成高動態(tài)范圍圖像質(zhì)量較差這一問題，本文提出一種基于三次樣條函數(shù)的高動態(tài)范圍圖像成像算法。首先根據(jù)多曝光圖像灰度變化的特點，通過三次樣條插值將相機響應(yīng)函數(shù)標定問題轉(zhuǎn)化為求解一個三對角線性

4、方程組；根據(jù)拍攝場景動態(tài)范圍的變化情況，通過手動調(diào)整曝光的方式使多曝光圖像大部分像素的正序或倒序的灰度變化趨于恒定；通過逐點遞推的方式求出三次樣條函數(shù)各離散端點的二階導數(shù)，進而擬合出相機響應(yīng)曲線；最后根據(jù)已選定的基準點，結(jié)合已標定的相機響應(yīng)曲線恢復出單位曝光度下像素對應(yīng)的曝光時間，即圖像真實的亮度值。
　　2、為了抑制由高對比度的圖像邊緣引起的光暈現(xiàn)象這一問題，本文提出了一種基于Mean-Shift算法的一維迭代式光照估計算法。由

5、于同類像素在迭代式的聚類過程中逐步收斂于各自對應(yīng)的聚類中心，因此基于Mean-Shift的光照估計算法能夠抑制由具有高對比度的圖像邊緣所引起的光暈現(xiàn)象。另外，針對retinex模型顏色保持能力較差的缺點，本文提出一種具有顏色恒定性的光照補償模型。首先光照補償模型利用原始圖像的亮度信息，對通過retinex模型提取出的細節(jié)層圖像進行補償，從而彌補由于精確度有限的光照估計算法造成的細節(jié)信息的缺失；另一方面，光照補償模型通過原始圖像的飽和度信

6、息，對輸出圖像的顏色通道進行重建，從而保證了retinex的色彩恒定性。
　　3、為了改善由梯度衰減算法生成的低動態(tài)范圍圖像的圖像細節(jié)特征較差這一缺陷，本文提出了一種基于格林函數(shù)的動態(tài)壓縮算法。首先通過基于地球移動距離的稀疏表示方法，將高動態(tài)范圍圖像分割為多個亮度差異較大的區(qū)域；通過調(diào)整各平面區(qū)域的狄利克雷邊界條件，將各區(qū)域內(nèi)部像素整體亮度的取值范圍重新映射到一個適于顯示的亮度的取值范圍；最后，求解各區(qū)域?qū)?yīng)的泊松方程繼而得到映射

7、后各像素的亮度值。針對電像法只能求解規(guī)則平面區(qū)域的泊松方程，本文推導出一種針對不規(guī)則區(qū)域?qū)?yīng)的泊松方程的數(shù)值解法。區(qū)別于傳統(tǒng)的電像法，改進后的數(shù)值解法在區(qū)域的邊界外構(gòu)造多個等效電荷，從而將求解平面區(qū)域的格林函數(shù)轉(zhuǎn)化為求解一個線性方程組。最后，本文將得到的格林函數(shù)帶入格林公式中從而得到泊松方程的解。
　　4、為了改善由于相機的非線性響應(yīng)造成圖像恢復結(jié)果不精確這一缺陷，本文提出一種基于最大后驗概率的圖像復原以及動態(tài)范圍壓縮算法。首先通