多曝光融合算法研究及HDR图像合成与色调映射算法设计实现
本文关键词:多曝光融合算法研究及HDR图像合成与色调映射算法设计实现
更多相关文章: 高动态范围 内容感知因子 溢出修正 自动参数调整 流水线设计
【摘要】:真实场景和人眼能辨别的亮度范围可以高达105以上,但是普通图像传感器能捕获的动态范围不超过103。为了再现高动态范围场景,通常对同一个场景多次曝光,得到多张不同曝光度的图像,然后经过图像合成得到高动态范围(High Dynamic Range, HDR)图像。但是,显示设备的动态范围大多在102左右,HDR图像不能在普通显示器上直接显示,需要对其进行亮度值压缩。如何在亮度值有限的情况下,保留原有场景丰富的细节信息和真实的视觉效果,直是该领域研究的热点。近些年来,随着HDR图像技术越来越多地应用于消费类电子、遥测遥感、安防监控、数字电视等领域,该课题的研究具有很强的实用性。HDR图像显示技术主要分为两种:第一种,对多张不同曝光度的图像直接融合;第二种,对多张不同曝光度的图像首先通过合成算法得到一张HDR图像,再通过色调映射算法进行亮度压缩。本文对两种方法均进行了研究,主要做了以下工作:(1)分析了目前多曝光图像融合算法的不足,指出了初始融合权重修正的方法是影响融合效果优劣的关键。在原有引导滤波的基础上,引入了内容感知因子,对初始融合权重进行修正。对于视觉显著性高、边缘信息丰富的区域,融合权重的保真度就高。实验结果表明,在融合过渡区域,本文算法的处理结果呈现出更好的边缘保持性和更高的清晰度。(2)提出了一种过渡区域溢出修正的合成算法。采用winner-take-all策略,减少了合成图像的量化误差。运用一次线性拟合的方式,无需知道曝光时间,就能对不同曝光度图像进行亮度值映射。根据邻域像素的曝光溢出情况,建立分类修正机制,合成图像的过渡区域较为平滑。(3)结合全局算子和局部算子的优点,提出了一种自动参数调整的色调映射算法。采用逐步逼近法以达到最佳显示亮度,运用中值滤波器提取图像的细节信息。本文算法能有效压缩HDR图像的动态范围,同时保留了局部细节和对比度。与其他算法相比,本文算法在图像自然度上有很大优势。(4)根据图像信号处理器(ISP)的应用需求,提出了合成与色调映射算法硬件设计的简化方案。使用line buffer缓存局部滤波器数据;对于组合逻辑较复杂的运算均采用流水线设计:改进了5×5中值滤波器的流水设计,比较器数目从360个减少到125个;采用table-driven算法近似求解指数函数结果,硬件复杂度大大降低。(5)对设计进行RTL仿真,Modelsim定点和Matlab浮点计算结果基本一致。搭建了FPGA验证平台,采用Xilinx xc6slx45器件实现算法。FPGA综合结果表明,设计能够满足60fps帧率、720p分辨率的实时视频处理要求。上位机软件测试效果较好。
【学位授予单位】:中国科学技术大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP391.41
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,本文编号:1232791
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