高動(dòng)態(tài)范圍圖像處理相關(guān)方法研究.pdf

1、由于真實(shí)視覺(jué)環(huán)境的亮度對(duì)比（又稱為動(dòng)態(tài)范圍）遠(yuǎn)超出圖像傳感器以及數(shù)字顯示設(shè)備所能達(dá)到的動(dòng)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(wú)法重現(xiàn)出這種具有較高動(dòng)態(tài)范圍的亮度對(duì)比所帶來(lái)的逼真的可視化效果。因此，如何利用普通的數(shù)字相機(jī)以及顯示器捕獲、顯示具有較高亮度差異的拍攝場(chǎng)景的視覺(jué)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(diǎn)方向。本文將這一熱點(diǎn)領(lǐng)域統(tǒng)稱為高動(dòng)態(tài)范圍圖像處理方法。
　　高動(dòng)態(tài)范圍圖像處理主要針對(duì)的對(duì)象是具有

2、較寬動(dòng)態(tài)范圍的浮點(diǎn)型的亮度圖像。這一特點(diǎn)決定了高動(dòng)態(tài)范圍圖像處理方法能夠提取較多的亮度信息進(jìn)行分析、處理。對(duì)于亮度對(duì)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(chǎng)景，高動(dòng)態(tài)范圍圖像處理方法具有較為明顯的優(yōu)勢(shì)。高動(dòng)態(tài)范圍圖像處理主要需要解決以下三個(gè)問(wèn)題：如何通過(guò)動(dòng)態(tài)范圍受限的圖像傳感器重建出高動(dòng)態(tài)范圍圖像（又稱為高動(dòng)態(tài)范圍圖像合成）；如何將高動(dòng)態(tài)范圍圖像轉(zhuǎn)換為可以直接在動(dòng)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(dòng)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(yùn)動(dòng)所引起的信號(hào)相關(guān)噪聲。以上三個(gè)問(wèn)題是迄今為止高動(dòng)態(tài)范圍圖像處理領(lǐng)域研究的重點(diǎn)與難點(diǎn)問(wèn)題。本文針對(duì)以上三個(gè)問(wèn)題進(jìn)行深入研究，提出了解決以上三類問(wèn)題的新思路和算法：
　　1、為了解決由傳統(tǒng)的相機(jī)響應(yīng)函數(shù)標(biāo)定法合成高動(dòng)態(tài)范圍圖像質(zhì)量較差這一問(wèn)題，本文提出一種基于三次樣條函數(shù)的高動(dòng)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(diǎn)，通過(guò)三次樣條插值將相機(jī)響應(yīng)函數(shù)標(biāo)定問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求解一個(gè)三對(duì)角線性

4、方程組；根據(jù)拍攝場(chǎng)景動(dòng)態(tài)范圍的變化情況，通過(guò)手動(dòng)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(guò)逐點(diǎn)遞推的方式求出三次樣條函數(shù)各離散端點(diǎn)的二階導(dǎo)數(shù)，進(jìn)而擬合出相機(jī)響應(yīng)曲線；最后根據(jù)已選定的基準(zhǔn)點(diǎn)，結(jié)合已標(biāo)定的相機(jī)響應(yīng)曲線恢復(fù)出單位曝光度下像素對(duì)應(yīng)的曝光時(shí)間，即圖像真實(shí)的亮度值。
　　2、為了抑制由高對(duì)比度的圖像邊緣引起的光暈現(xiàn)象這一問(wèn)題，本文提出了一種基于Mean-Shift算法的一維迭代式光照估計(jì)算法。由

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

6、息，對(duì)輸出圖像的顏色通道進(jìn)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(dòng)態(tài)范圍圖像的圖像細(xì)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(dòng)態(tài)壓縮算法。首先通過(guò)基于地球移動(dòng)距離的稀疏表示方法，將高動(dòng)態(tài)范圍圖像分割為多個(gè)亮度差異較大的區(qū)域；通過(guò)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(gè)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(duì)電像法只能求解規(guī)則平面區(qū)域的泊松方程，本文推導(dǎo)出一種針對(duì)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(jìn)后的數(shù)值解法在區(qū)域的邊界外構(gòu)造多個(gè)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(gè)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(jī)的非線性響應(yīng)造成圖像恢復(fù)結(jié)果不精確這一缺陷，本文提出一種基于最大后驗(yàn)概率的圖像復(fù)原以及動(dòng)態(tài)范圍壓縮算法。首先通