發(fā)布時間：2017-11-27 18:53

  本文關(guān)鍵詞：多曝光融合算法研究及HDR圖像合成與色調(diào)映射算法設(shè)計實現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 高動態(tài)范圍 內(nèi)容感知因子 溢出修正 自動參數(shù)調(diào)整 流水線設(shè)計

【摘要】：真實場景和人眼能辨別的亮度范圍可以高達(dá)105以上,但是普通圖像傳感器能捕獲的動態(tài)范圍不超過103。為了再現(xiàn)高動態(tài)范圍場景,通常對同一個場景多次曝光,得到多張不同曝光度的圖像,然后經(jīng)過圖像合成得到高動態(tài)范圍(High Dynamic Range, HDR)圖像。但是,顯示設(shè)備的動態(tài)范圍大多在102左右,HDR圖像不能在普通顯示器上直接顯示,需要對其進(jìn)行亮度值壓縮。如何在亮度值有限的情況下,保留原有場景豐富的細(xì)節(jié)信息和真實的視覺效果,直是該領(lǐng)域研究的熱點。近些年來,隨著HDR圖像技術(shù)越來越多地應(yīng)用于消費類電子、遙測遙感、安防監(jiān)控、數(shù)字電視等領(lǐng)域,該課題的研究具有很強(qiáng)的實用性。HDR圖像顯示技術(shù)主要分為兩種：第一種,對多張不同曝光度的圖像直接融合;第二種,對多張不同曝光度的圖像首先通過合成算法得到一張HDR圖像,再通過色調(diào)映射算法進(jìn)行亮度壓縮。本文對兩種方法均進(jìn)行了研究,主要做了以下工作：(1)分析了目前多曝光圖像融合算法的不足,指出了初始融合權(quán)重修正的方法是影響融合效果優(yōu)劣的關(guān)鍵。在原有引導(dǎo)濾波的基礎(chǔ)上,引入了內(nèi)容感知因子,對初始融合權(quán)重進(jìn)行修正。對于視覺顯著性高、邊緣信息豐富的區(qū)域,融合權(quán)重的保真度就高。實驗結(jié)果表明,在融合過渡區(qū)域,本文算法的處理結(jié)果呈現(xiàn)出更好的邊緣保持性和更高的清晰度。(2)提出了一種過渡區(qū)域溢出修正的合成算法。采用winner-take-all策略,減少了合成圖像的量化誤差。運(yùn)用一次線性擬合的方式,無需知道曝光時間,就能對不同曝光度圖像進(jìn)行亮度值映射。根據(jù)鄰域像素的曝光溢出情況,建立分類修正機(jī)制,合成圖像的過渡區(qū)域較為平滑。(3)結(jié)合全局算子和局部算子的優(yōu)點,提出了一種自動參數(shù)調(diào)整的色調(diào)映射算法。采用逐步逼近法以達(dá)到最佳顯示亮度,運(yùn)用中值濾波器提取圖像的細(xì)節(jié)信息。本文算法能有效壓縮HDR圖像的動態(tài)范圍,同時保留了局部細(xì)節(jié)和對比度。與其他算法相比,本文算法在圖像自然度上有很大優(yōu)勢。(4)根據(jù)圖像信號處理器(ISP)的應(yīng)用需求,提出了合成與色調(diào)映射算法硬件設(shè)計的簡化方案。使用line buffer緩存局部濾波器數(shù)據(jù)；對于組合邏輯較復(fù)雜的運(yùn)算均采用流水線設(shè)計：改進(jìn)了5×5中值濾波器的流水設(shè)計,比較器數(shù)目從360個減少到125個；采用table-driven算法近似求解指數(shù)函數(shù)結(jié)果,硬件復(fù)雜度大大降低。(5)對設(shè)計進(jìn)行RTL仿真,Modelsim定點和Matlab浮點計算結(jié)果基本一致。搭建了FPGA驗證平臺,采用Xilinx xc6slx45器件實現(xiàn)算法。FPGA綜合結(jié)果表明,設(shè)計能夠滿足60fps幀率、720p分辨率的實時視頻處理要求。上位機(jī)軟件測試效果較好。
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王作省;鄒少芳;王章野;;高動態(tài)圖像色調(diào)映射技術(shù)新進(jìn)展[J];計算機(jī)應(yīng)用研究;2010年07期

2 蘆碧波;李yN;;基于非局部均值的多尺度色調(diào)映射[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2013年16期

3 霍永青;彭啟琮;;高動態(tài)范圍圖像及反色調(diào)映射算子[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2012年04期

4 宋明黎;王慧瓊;陳純;葉秀清;顧偉康;;基于概率模型的高動態(tài)范圍圖像色調(diào)映射[J];軟件學(xué)報;2009年03期

5 郭少宸;陳文藝;;圖像傳感器MT9M034輸出圖像數(shù)據(jù)的校正[J];電子科技;2014年09期

6 歐海燕;郭太良;姚劍敏;林志賢;徐勝;;基于分層色調(diào)映射的LED背光調(diào)制算法[J];液晶與顯示;2011年02期

7 謝一凇;方俊永;;高動態(tài)范圍圖像色調(diào)映射技術(shù)的發(fā)展與展望[J];照明工程學(xué)報;2011年05期

8 劉衡生;沈建冰;;基于亮度分層的快速三邊濾波器色調(diào)映射算法[J];計算機(jī)輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報;2011年01期

9 程中林;王永國;劉平;;一種改進(jìn)的低照度視頻增強(qiáng)方法[J];山東理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2010年04期

10 陳振躍;王霞;張明陽;金偉其;;高位灰度圖像假彩色顯示方法研究[J];北京理工大學(xué)學(xué)報;2014年03期

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 元剛;HDR“疑難雜癥”解析[N];中國攝影報;2010年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 王曉珂;高動態(tài)圖像色調(diào)映射在低動態(tài)范圍顯示和背光調(diào)節(jié)應(yīng)用上的研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

2 李yN;非局部均值圖像分解在色調(diào)映射中的應(yīng)用[D];河南理工大學(xué);2015年

3 郭劍橋;多曝光融合算法研究及HDR圖像合成與色調(diào)映射算法設(shè)計實現(xiàn)[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2016年

4 劉洋;基于強(qiáng)度反轉(zhuǎn)和色調(diào)映射的圖像去霧[D];天津大學(xué);2014年

5 何梓溢;基于FPGA的高動態(tài)攝像機(jī)的設(shè)計[D];吉林大學(xué);2014年

，

本文編號：1232791