多曝光融合算法研究及HDR圖像合成與色調映射算法設計實現(xiàn).pdf

1、真實場景和人眼能辨別的亮度范圍可以高達105以上，但是普通圖像傳感器能捕獲的動態(tài)范圍不超過103。為了再現(xiàn)高動態(tài)范圍場景，通常對同一個場景多次曝光，得到多張不同曝光度的圖像，然后經過圖像合成得到高動態(tài)范圍(High Dynamic Range，HDR)圖像。但是，顯示設備的動態(tài)范圍大多在102左右，HDR圖像不能在普通顯示器上直接顯示，需要對其進行亮度值壓縮。如何在亮度值有限的情況下，保留原有場景豐富的細節(jié)信息和真實的視覺效果，一直是該

2、領域研究的熱點。近些年來，隨著HDR圖像技術越來越多地應用于消費類電子、遙測遙感、安防監(jiān)控、數字電視等領域，該課題的研究具有很強的實用性。
　　HDR圖像顯示技術主要分為兩種:第一種，對多張不同曝光度的圖像直接融合;第二種，對多張不同曝光度的圖像首先通過合成算法得到一張HDR圖像，再通過色調映射算法進行亮度壓縮。本文對兩種方法均進行了研究，主要做了以下工作:
　　(1)分析了目前多曝光圖像融合算法的不足，指出了初始融合權重修

3、正的方法是影響融合效果優(yōu)劣的關鍵。在原有引導濾波的基礎上，引入了內容感知因子，對初始融合權重進行修正。對于視覺顯著性高、邊緣信息豐富的區(qū)域，融合權重的保真度就高。實驗結果表明，在融合過渡區(qū)域，本文算法的處理結果呈現(xiàn)出更好的邊緣保持性和更高的清晰度。
　　(2)提出了一種過渡區(qū)域溢出修正的合成算法。采用winner-take-all策略，減少了合成圖像的量化誤差。運用一次線性擬合的方式，無需知道曝光時間，就能對不同曝光度圖像進行亮度

4、值映射。根據鄰域像素的曝光溢出情況，建立分類修正機制，合成圖像的過渡區(qū)域較為平滑。
　　(3)結合全局算子和局部算子的優(yōu)點，提出了一種自動參數調整的色調映射算法。采用逐步逼近法以達到最佳顯示亮度，運用中值濾波器提取圖像的細節(jié)信息。本文算法能有效壓縮HDR圖像的動態(tài)范圍，同時保留了局部細節(jié)和對比度。與其他算法相比，本文算法在圖像自然度上有很大優(yōu)勢。
　　(4)根據圖像信號處理器(ISP)的應用需求，提出了合成與色調映射算法硬件

5、設計的簡化方案。使用line buffer緩存局部濾波器數據;對于組合邏輯較復雜的運算均采用流水線設計;改進了5×5中值濾波器的流水設計，比較器數目從360個減少到125個;采用table-driven算法近似求解指數函數結果，硬件復雜度大大降低。
　　(5)對設計進行RTL仿真，Modelsim定點和Matlab浮點計算結果基本一致。搭建了FPGA驗證平臺，采用Xilinx xc6slx45器件實現(xiàn)算法。FPGA綜合結果表明，設