基于图像低层特征一致性的多曝光图像配准与融合方法研究

发布时间：2022-11-06 18:05

　　在现在数字图像成像中,由于成像设备与场景中的动态范围存在不匹配的矛盾,很难通过一次曝光完成场景中信息的完整提取。多曝光融合（Multi-Exposure Image Fusion,MEF）提供了一种简洁的解决途径。现有MEF面临的两大技术难题:动态场景下重影检测和去除问题、静态场景中细节信息提取保存问题。为解决这两个技术难题,本研究从图像块结构一致分析与不一致像素校正入手,利用图像亮度、曝光适度、对比度、结构向量等低层特征,研究基于图像低层特征一致性的多曝光融合方法,并结合伽马校正和饱和度调整,将多曝光融合技术应用到单幅图像去雾中。具体如下:1.针对静态场景曝光图像融合中曝光等级度量和色彩信息保存问题,研究基于图像低层特征一致性的静态场景多曝光图像融合方法。通过使用导向滤波器对图像进行尺度分解,得到基层和细节层,并分别应用图像块结构分解算法和曝光适度评价实现图像基层和细节层的融合。2.针对动态场景下物体运动不一致的问题,研究基于图像低层特征一致性的动态场景多曝光融合方法。通过计算结构向量的方向性,来识别图像中运动不一致的区域;然后利用亮度映射函数对不一致区域进行校正,实现动态场景中多曝... 

【文章页数】：107 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
注释表
第1章 绪论
    1.1 论文研究背景及意义
    1.2 研究现状及存在的问题和挑战
        1.2.1 HDR显示技术
        1.2.2 静态场景多曝光融合
        1.2.3 动态场景重影去除
        1.2.4 单幅图像去雾
        1.2.5 存在的问题
    1.3 研究内容与章节安排
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 章节安排
第2章 相关工作
    2.1 静态场景的多曝光图像融合
        2.1.1 图像融合简介
        2.1.2 多曝光图像融合方法
    2.2 动态场景多曝光融合重影去除
        2.2.1 无参考图像的去除方法
        2.2.2 基于参考图像的去除方法
    2.3 多曝光图像融合在单幅图像去雾中的应用
    2.4 本章小结
第3章 基于图像低层特征一致性的静态场景多曝光融合方法
    3.1 引言
    3.2 算法
        3.2.1 基于导向滤波器的空间尺度分解
        3.2.2 基于图像块结构分解的图像基层融合
        3.2.3 基于曝光质量评估的图像细节层融合
        3.2.4 基于RGB颜色通道联合处理的色彩信息多保留方法
    3.3 静态场景融合结果与分析
        3.3.1 实验设置
        3.3.2 静态场景下融合结果
    3.4 本章小结
第4章 基于图像低层特征一致性的动态场景多曝光融合方法
    4.1 引言
    4.2 算法
        4.2.1 基于曝光先验的参考图像选取
        4.2.2 基于结构一致性的重影区域检测
        4.2.3 结合亮度映射函数的重影去除
    4.3 动态场景下多曝光融合结果与分析
        4.3.1 实验设置
        4.3.2 动态场景下融合结果
    4.4 本章小结
第5章 基于图像块结构自适应分解多曝光融合的图像去雾
    5.1 引言
    5.2 算法
        5.2.1 空间域图像增强
        5.2.2 人工多曝光融合去雾
    5.3 去雾结果与分析
        5.3.1 实验设置
        5.3.2 单幅图像去雾结果
    5.4 本章小结
第6章 实验结果与分析
    6.1 实验相关配置
    6.2 评价标准
        6.2.1 基于结构相似性度量(SSIM)的多曝光融合指标 Q(Y)
        6.2.2 结构相似性度量(Structual Similarity,SSIM)
        6.2.3 雾霾密度估计(Fog Aware Density Evaluator,FADE)
    6.3 主观分析与评价
        6.3.1 静态场景下多曝光融合结果与讨论
        6.3.2 动态场景下重影去除结果与讨论
        6.3.3 单幅图像去雾结果与讨论
    6.4 客观评价
        6.4.1 多曝光融合的质量感知评价
        6.4.2 单幅图像去雾质量感知评价
    6.5 本章小结
第7章 总结与展望
    7.1 论文工作总结
    7.2 后续研究工作
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]针对动态目标的高动态范围图像融合算法研究[J]. 都琳,孙华燕,王帅,高宇轩,齐莹莹.  光学学报. 2017(04)
[2]相机参数可变的齐次多项式色度特征化模型[J]. 方竞宇,徐海松,汪哲弘,吴晓玟.  光学学报. 2016(08)
[3]基于多曝光的高动态范围全景图像合成[J]. 权巍,王颖,王艳春,王旭阳,朱云瑞.  系统仿真学报. 2015(10)
[4]基于曝光适度评价的多曝光图像融合方法[J]. 江燊煜,陈阔,徐之海,冯华君,李奇,陈跃庭.  浙江大学学报(工学版). 2015(03)
[5]Contourlet变换系数加权的医学图像融合[J]. 张鑫,陈伟斌.  中国图象图形学报. 2014(01)
[6]自适应选取样本块大小的纹理合成方法[J]. 张伟伟,何凯,孟春芝.  计算机工程与应用. 2012(17)
[7]高分辨率遥感影像的快速分割方法[J]. 李晓峰,张树清,刘强,张柏,刘殿伟,卢碧波,那晓东.  红外与毫米波学报. 2009(02)
[8]高动态范围图像和色阶映射算子[J]. 杨克虎,姬靖,郭建军,郁文生.  自动化学报. 2009(02)

博士论文
[1]图像去雾与增强算法的研究[D]. 蔡博仑.华南理工大学 2019
[2]像素级多源图像融合方法研究[D]. 刘羽.中国科学技术大学 2016
[3]多曝光图像融合关键技术的研究[D]. 王春萌.山东大学 2015

硕士论文
[1]图像去雾的算法研究与FPGA实现[D]. 卫林霄.西安电子科技大学 2019
[2]动态场景的无鬼影高动态范围图像生成研究[D]. 张登辉.电子科技大学 2018
[3]多曝光图像融合算法研究[D]. 王莉明.华中师范大学 2018
[4]动态目标场景下的高动态范围图像融合算法研究[D]. 赵海.燕山大学 2017
[5]基于动态场景的多曝光图像融合算法的研究[D]. 李楠.西安电子科技大学 2017
[6]多曝光HDR图像生成方法研究[D]. 夏欢.电子科技大学 2017
[7]基于多曝光融合及伪影去除的动态范围扩展技术研究[D]. 江燊煜.浙江大学 2015



本文编号：3703968