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基于局部对比度拉伸的高动态范围图像色调映射算法研究

作　者: 董文鹏
导　师: 段江
学　校: 西南财经大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 色调映射对比度双边滤波器光谱图
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 77次
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内容摘要

真实世界中的场景具有很大的动态范围,动态范围指的是一个场景中最亮区域亮度值与最暗区域亮度值的比值。而人眼能够很好的适应并处理这些高动态范围场景,使人能够清晰的看到场景中较暗和较亮区域的细节。光谱图是一种可以表示高动态范围场景的图像。然而光谱图无法通过传统的图像采集设备获取,目前都是通过相同场景不同曝光度的多张图像来合成高动态范围光谱图。由于现在大多数的输出设备只支持低动态范围的显示输出；因此要通过色调映射技术来压缩光谱图的动态范围,使输出设备能够输出显示。色调映射技术是指在保证图像成像质量的情况下,压缩其动态范围,使低动态范围显示设备能够输出。而本文研究的重点是色调映射技术。在论文中,首先介绍了通过多幅图像来合成一张高动态范围光谱图的几种算法。然后介绍了前人研究的色调映射算法,其主要分为全局色调映射算法和局部色调映射算法两类。最后本文提出了基于局部对比度拉伸的色调映射算法,对比度指的是在指定的区域内,亮度值最大的像素点和亮度值最小的像素点的差值。这个算法很好的解决了高动态范围光谱图经过全局色调映射算法处理后局部对比度下降的情况。基于局部对比度拉伸的色调映射算法,首先是对图像的动态范围进行全局的对数映射,然后再对图像的每个像素点所在的局部块的对比度进行拉伸。实验结果表明,经过本文提出的基于局部对比度拉伸算法处理过的图像不但保留了高动态范围场景的细节,而且在图像的整体对比度没变的情况下,扩大了图像的局部对比度。使图像看上去具有更好的层次。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
1. 引言  8-14
  1.1 研究背景  8-11
  1.2 研究现状  11-12
  1.3 研究内容及论文结构  12-13
  1.4 本章小结  13-14
2. 人类视觉系统概述  14-18
  2.1 瞳孔  14-15
  2.2 锥状体细胞和杆状体细胞亮度  15-16
  2.3 同时对比现象  16-17
  2.4 视觉神经  17
  2.5 人眼的视觉特性  17
  2.6 本章总结  17-18
3. HDR光谱图的合成和存储  18-30
  3.1 光谱图的合成  18-26
    3.1.1 Mann and R.W.Picard提出的算法  20-22
    3.1.2 Paul E.Debevec和Jitendra Malik算法  22-24
    3.1.3 Tomoo Mitsunaga and Shree K.Nayar算法  24-25
    3.1.4 手动曝光存在的问题及解决办法  25-26
  3.2 光谱图的存储和文件格式  26-29
    3.2.1 IEEE TIFF存储的格式  26-27
    3.2.2 RGBE格式  27-28
    3.2.3 SGI LogLuv TIFF编码格式  28-29
  3.3 本章总结  29-30
4. 色调映射技术综述  30-42
  4.1 高动态范围图像色调映射算法  30-32
  4.2 全局色调映射算法  32-36
    4.2.1 基于S方程的色调映射算法  32-33
    4.2.2 基于频率敏感竞争学习的色调映射算法  33
    4.2.3 自适应对数映射算法  33-35
    4.2.4 基于直方图的线性均衡量化色调映射算法  35-36
  4.3 局部色调映射算法  36-41
    4.3.1 基于分层模型的色调映射算法  36-40
    4.3.2 基于规则块的HALEQ色调映射算法  40-41
  4.4 本章小结  41-42
5. 基于局部对比度拉伸的色调映射算法  42-54
  5.1 算法思想  42-43
  5.2 算法的实现  43-49
  5.3 参数讨论  49-51
  5.4 色调映射结果分析  51-53
  5.5 本章总结  53-54
6. 总结  54-56
  6.1 论文工作总结  54-55
  6.2 进一步工作展望  55-56
参考文献  56-60
致谢  60-61
在读期间科研成果目录  61

基于局部对比度拉伸的高动态范围图像色调映射算法研究

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