非局部均值图像分解在色调映射中的应用

发布时间：2017-04-06 00:14

  本文关键词：非局部均值图像分解在色调映射中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近些年来,高动态范围图像在数字图像领域变得十分重要而且越来越普遍。随着硬件设备存储量的迅速发展,人们可以很容易获取具有真实场景的高动态范围图像,但是传统的显示设备具有较低的动态范围,无法真实再现高动态范围图像。为了解决这一问题,许多研究人员提出了HDR图像色调映射算法。目前的色调映射算法有全局色调映射算法,局部色调映射算法和基于色貌模型的色调映射算法。其中全局色调映射算法计算简单,能够保持图像的整体明暗对比度,处理过程中会丢失大量的细节信息,因此不适用与场景较为复杂的图像或包含大量细节信息的图像。局部色调映射算法可以更好的处理局部对比度,保留图像的细节信息,但是其计算量较大,在边界区域易出现光晕现象。色貌模型的色调映射算法更关注图像的色彩信息,可以有效的还原色彩。本文详述了高动态范围色调映射的原理及相关知识,并对相关算法进行了深入的讨论和阐述。介绍采用滤波器对图像进行多尺度分解和iCAM06色貌模型在色调映射中的应用。针对色调映射后图像边界易出现光晕现象,给出一个基于非局部均值滤波的多尺度色调映射算法。该算法采用非局部均值滤波对高动态范围图像进行分解,可以把图像分解为一个基本层和许多细节层,由于是对基本层和细节层的处理是分开的,因此可以更好的持边界,最终对处理后的图像进行色彩恢复。该算法可以更好的保留细节,避免光晕现象的出现,使映射后的场景更加真实。为了减少计算复杂度,并更好的对色彩进行预测与重构,本文对非局部均值滤波进行亮度分区,对iCAM06色貌模型进行改进,并应用于色调映射。分区的非局部均值在计算权重之前对图像亮度进行分区,将图像分为基本层和细节层。通过对基本层进行色适应和色调压缩变换,并进行细节补偿操作,保证了再现图像细节可见,最后对图像色彩进行重构,预测原始色彩信息并校正。可更好的对细节进行保留,准确的预测并还原色彩信息。
【关键词】：高动态范围 色调映射 图像分解 亮度分区 色貌模型 非局部均值
【学位授予单位】：河南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 1 绪论11-19
• 1.1 研究背景与意义11-12
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意义及应用领域12
• 1.2 国内外研究现状12-15
• 1.2.1 全局色调映射算法12-14
• 1.2.2 局部色调映射算法14-15
• 1.2.3 基于色貌模型的色调映射算法15
• 1.3 论文的主要工作和创新点15-16
• 1.4 论文的组织结构16-19
• 2 高动态范围色调映射19-29
• 2.1 高动态范围19-21
• 2.1.1 动态范围的表示19-20
• 2.1.2 高动态范围图像的获取20
• 2.1.3 高动态范围图像的格式20-21
• 2.2 色调映射21-22
• 2.3 HDR色调映射相关知识22-27
• 2.3.1 光23-24
• 2.3.2 人类视觉系统24-25
• 2.3.3 色彩空间25-27
• 2.6 色调映射结果评价指标27-28
• 2.7 本章小节28-29
• 3 经典色调映射算法介绍29-45
• 3.1 色调映射算法29
• 3.2 全局映射算法29-35
• 3.2.1 简单的色调映射算法29-31
• 3.2.2 基于S方程的色调映射算法31-32
• 3.2.3 基于直方图的色调映射算法32-33
• 3.2.4 基于对数方程的色调映射算法33-35
• 3.3 局部映射算法35-45
• 3.3.1 基于双边滤波的色调映射算法35-36
• 3.3.2 基于双边滤波的色调映射算法36-38
• 3.3.3 基于多尺度色调和细节处理的边界保持分解算法38-45
• 4 基于非局部均值的多尺度色调映射45-53
• 4.1 引言45
• 4.2 非局部均值滤波45-47
• 4.2.1 基本思想45-46
• 4.2.2 计算公式46
• 4.2.3 滤波结果46-47
• 4.3 多尺度图像分解47-49
• 4.4 基于非局部均值的色调映射算法49-51
• 4.4.1 实验结果与分析49-51
• 4.5 本章小结51-53
• 5 基于分区非局部均值色貌模型的色调映射53-63
• 5.1 引言53
• 5.2 自适应分区的非局部均值53-54
• 5.2.1 分区策略53-54
• 5.2.2 分区非局部均值滤波54
• 5.3 色貌模型54-55
• 5.4 基于分区非局部均值色貌模型的色调映射55-58
• 5.4.1 输入数据56
• 5.4.2 图像分解56
• 5.4.3 色适应变换56
• 5.4.4 色调压缩56-57
• 5.4.5 IPT变换57
• 5.4.6 图像属性调整57-58
• 5.4.7 图像输出58
• 5.5 实验结果58-61
• 5.6 本章小节61-63
• 6 总结与展望63-65
• 6.1 工作总结63
• 6.2 工作展望63-65
• 参考文献65-73
• 作者简历73-75
• 学位论文数据集75

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