本文關(guān)鍵詞：非局部均值圖像分解在色調(diào)映射中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近些年來(lái),高動(dòng)態(tài)范圍圖像在數(shù)字圖像領(lǐng)域變得十分重要而且越來(lái)越普遍。隨著硬件設(shè)備存儲(chǔ)量的迅速發(fā)展,人們可以很容易獲取具有真實(shí)場(chǎng)景的高動(dòng)態(tài)范圍圖像,但是傳統(tǒng)的顯示設(shè)備具有較低的動(dòng)態(tài)范圍,無(wú)法真實(shí)再現(xiàn)高動(dòng)態(tài)范圍圖像。為了解決這一問(wèn)題,許多研究人員提出了HDR圖像色調(diào)映射算法。目前的色調(diào)映射算法有全局色調(diào)映射算法,局部色調(diào)映射算法和基于色貌模型的色調(diào)映射算法。其中全局色調(diào)映射算法計(jì)算簡(jiǎn)單,能夠保持圖像的整體明暗對(duì)比度,處理過(guò)程中會(huì)丟失大量的細(xì)節(jié)信息,因此不適用與場(chǎng)景較為復(fù)雜的圖像或包含大量細(xì)節(jié)信息的圖像。局部色調(diào)映射算法可以更好的處理局部對(duì)比度,保留圖像的細(xì)節(jié)信息,但是其計(jì)算量較大,在邊界區(qū)域易出現(xiàn)光暈現(xiàn)象。色貌模型的色調(diào)映射算法更關(guān)注圖像的色彩信息,可以有效的還原色彩。本文詳述了高動(dòng)態(tài)范圍色調(diào)映射的原理及相關(guān)知識(shí),并對(duì)相關(guān)算法進(jìn)行了深入的討論和闡述。介紹采用濾波器對(duì)圖像進(jìn)行多尺度分解和iCAM06色貌模型在色調(diào)映射中的應(yīng)用。針對(duì)色調(diào)映射后圖像邊界易出現(xiàn)光暈現(xiàn)象,給出一個(gè)基于非局部均值濾波的多尺度色調(diào)映射算法。該算法采用非局部均值濾波對(duì)高動(dòng)態(tài)范圍圖像進(jìn)行分解,可以把圖像分解為一個(gè)基本層和許多細(xì)節(jié)層,由于是對(duì)基本層和細(xì)節(jié)層的處理是分開(kāi)的,因此可以更好的持邊界,最終對(duì)處理后的圖像進(jìn)行色彩恢復(fù)。該算法可以更好的保留細(xì)節(jié),避免光暈現(xiàn)象的出現(xiàn),使映射后的場(chǎng)景更加真實(shí)。為了減少計(jì)算復(fù)雜度,并更好的對(duì)色彩進(jìn)行預(yù)測(cè)與重構(gòu),本文對(duì)非局部均值濾波進(jìn)行亮度分區(qū),對(duì)iCAM06色貌模型進(jìn)行改進(jìn),并應(yīng)用于色調(diào)映射。分區(qū)的非局部均值在計(jì)算權(quán)重之前對(duì)圖像亮度進(jìn)行分區(qū),將圖像分為基本層和細(xì)節(jié)層。通過(guò)對(duì)基本層進(jìn)行色適應(yīng)和色調(diào)壓縮變換,并進(jìn)行細(xì)節(jié)補(bǔ)償操作,保證了再現(xiàn)圖像細(xì)節(jié)可見(jiàn),最后對(duì)圖像色彩進(jìn)行重構(gòu),預(yù)測(cè)原始色彩信息并校正�？筛玫膶�(duì)細(xì)節(jié)進(jìn)行保留,準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)并還原色彩信息。
【關(guān)鍵詞】：高動(dòng)態(tài)范圍 色調(diào)映射 圖像分解 亮度分區(qū) 色貌模型 非局部均值
【學(xué)位授予單位】：河南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 1 緒論11-19
• 1.1 研究背景與意義11-12
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意義及應(yīng)用領(lǐng)域12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 全局色調(diào)映射算法12-14
• 1.2.2 局部色調(diào)映射算法14-15
• 1.2.3 基于色貌模型的色調(diào)映射算法15
• 1.3 論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)15-16
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)16-19
• 2 高動(dòng)態(tài)范圍色調(diào)映射19-29
• 2.1 高動(dòng)態(tài)范圍19-21
• 2.1.1 動(dòng)態(tài)范圍的表示19-20
• 2.1.2 高動(dòng)態(tài)范圍圖像的獲取20
• 2.1.3 高動(dòng)態(tài)范圍圖像的格式20-21
• 2.2 色調(diào)映射21-22
• 2.3 HDR色調(diào)映射相關(guān)知識(shí)22-27
• 2.3.1 光23-24
• 2.3.2 人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)24-25
• 2.3.3 色彩空間25-27
• 2.6 色調(diào)映射結(jié)果評(píng)價(jià)指標(biāo)27-28
• 2.7 本章小節(jié)28-29
• 3 經(jīng)典色調(diào)映射算法介紹29-45
• 3.1 色調(diào)映射算法29
• 3.2 全局映射算法29-35
• 3.2.1 簡(jiǎn)單的色調(diào)映射算法29-31
• 3.2.2 基于S方程的色調(diào)映射算法31-32
• 3.2.3 基于直方圖的色調(diào)映射算法32-33
• 3.2.4 基于對(duì)數(shù)方程的色調(diào)映射算法33-35
• 3.3 局部映射算法35-45
• 3.3.1 基于雙邊濾波的色調(diào)映射算法35-36
• 3.3.2 基于雙邊濾波的色調(diào)映射算法36-38
• 3.3.3 基于多尺度色調(diào)和細(xì)節(jié)處理的邊界保持分解算法38-45
• 4 基于非局部均值的多尺度色調(diào)映射45-53
• 4.1 引言45
• 4.2 非局部均值濾波45-47
• 4.2.1 基本思想45-46
• 4.2.2 計(jì)算公式46
• 4.2.3 濾波結(jié)果46-47
• 4.3 多尺度圖像分解47-49
• 4.4 基于非局部均值的色調(diào)映射算法49-51
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析49-51
• 4.5 本章小結(jié)51-53
• 5 基于分區(qū)非局部均值色貌模型的色調(diào)映射53-63
• 5.1 引言53
• 5.2 自適應(yīng)分區(qū)的非局部均值53-54
• 5.2.1 分區(qū)策略53-54
• 5.2.2 分區(qū)非局部均值濾波54
• 5.3 色貌模型54-55
• 5.4 基于分區(qū)非局部均值色貌模型的色調(diào)映射55-58
• 5.4.1 輸入數(shù)據(jù)56
• 5.4.2 圖像分解56
• 5.4.3 色適應(yīng)變換56
• 5.4.4 色調(diào)壓縮56-57
• 5.4.5 IPT變換57
• 5.4.6 圖像屬性調(diào)整57-58
• 5.4.7 圖像輸出58
• 5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果58-61
• 5.6 本章小節(jié)61-63
• 6 總結(jié)與展望63-65
• 6.1 工作總結(jié)63
• 6.2 工作展望63-65
• 參考文獻(xiàn)65-73
• 作者簡(jiǎn)歷73-75
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集75

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  本文關(guān)鍵詞：非局部均值圖像分解在色調(diào)映射中的應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：287946