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光电数字图像高动态成像技术研究(2)

时间:2021-05-27 20:02来源:毕业论文
3.3.2 Paul E.Debevec and Jitendra Malik算法 17 3.3.3 Tomoo Mitsunaga and Shree K.Nayar算法 18 3.3.4 几种算法的对比分析19 3.4 高动态范围图像合成20 3.4.1 灰度图像合成20 3.4.2

3.3.2  Paul E.Debevec and Jitendra Malik算法 17

3.3.3  Tomoo Mitsunaga and Shree K.Nayar算法 18

3.3.4  几种算法的对比分析19

3.4  高动态范围图像合成20

3.4.1  灰度图像合成20

3.4.2  彩色图像合成20

3.5  色调映射21

3.5.1  HDR色调映射思路21

3.5.1  全局色调映射与局部色调映射简述22

3.6  实例23

4  总结26

4.1  论文工作总结26

4.2  进一步工作展望26

结论 27

致谢 28

参考文献29

 

 

 

 

1  引言

1.1研究背景

人类获取信息有多种途径,著名的心理学家弛瑞特拉曾经做过一系列的实验。实验证实,人类获取的信息有1%来自于味觉,3.5%来自与触觉,12%来自于听觉,82%来自于视觉。由此可见,视觉是人类获取外界信息最重要的方式。图像作为视觉信息的一种,在人们的生活和工作中有着重要的地位。因此,图像处理技术的应用有着巨大的市场需求,而这种需求也将会进一步推动高质量图像技术,使其得到迅速发展。论文网

 高动态范围图像(High Dynamic Range Image,简称HDR)以更优于传统图像的技术优点,能给人带来更接近真实场景的感受,其应用领域也变得越来越广泛。

1.2高动态范围成像技术简介

动态范围,就是指在某一个场景中亮度最亮的部分与亮度最暗的部分之比,一般用符号 表示,如式1-1:

                  (式1-1)

真实场景中的动态范围十分巨大,一般能达到至少14个数量级。而作为图像输入的设备,比如说照相机,其设备的动态范围越大,则可以得到层次更丰富,色彩空间更广阔的图片。如果一个场景的动态范围较小,低于一般图像输入设备的动态范围,则称之为LDR(Low Dynamic Range);如果一个场景的动态范围很大,远大于输出设备时,则称之为HDR(High Dynamic Range)。如图1-1和图1-2,是一组LDR与HDR图像的对比:

 

低动态范围图像(图1-1)

 

一般情况下,人类的视觉系统能够直接感知到5个数量级的动态范围,而且由于人类可以进行暗适应和亮适应的调整。比如从晚上突然关掉房间里的灯,一开始什么都看不清,但过几分钟就可以适应黑暗的场景。考虑这样的情形,人眼最多可以感知到9个数量级的动态范围。来~自^优尔论+文.网www.youerw.com/

而长期以来,大多数图形采集的设备其输入的动态范围都很小,大约在3个数量级左右。这远远不能真实的再现现实当中的高动态场景。因此,寻求一种再现真实场景,保持其动态范围的技术就显得尤为重要。

前面讲到的是输入设备对高动态范围成像的限制。除此之外,图像的输出质量也会影响高动态范围成像的质量。在传统的数字图像当中,红、绿、蓝三原色中每种颜色的深浅用8个字节来存储,而8字节只能表示256中不同的深度,这使得图像的表达范围比较有限。为此,要得到高动态范围的图像,最直接的方式是增加数据位。如用16个字节或是32个字节来存储一种颜色,可以极大的增加图像的表达范围

 


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