目前,現(xiàn)實(shí)視覺環(huán)境下的亮度對(duì)比遠(yuǎn)超出成像傳感器和普通數(shù)字顯示設(shè)備動(dòng)態(tài)范圍的極限,對(duì)于視覺成像系統(tǒng)中采集的可用于顯示的灰度圖像,無法呈現(xiàn)出較高動(dòng)態(tài)范圍的亮度對(duì)比所要求的可視化效果;同時(shí),受到現(xiàn)有硬件發(fā)展水平的制約,普通CCD/CMOS傳感器采集到的圖像無法真實(shí)的記錄人眼觀察到的自然場景信息,對(duì)于具有高反光特性的目標(biāo)表面往往存在全局或局部過曝光現(xiàn)象。因此,如何利用普通數(shù)字顯示設(shè)備捕獲、合成、顯示具有高反光特性和較高亮度差異的目標(biāo)表面視覺信息,成為當(dāng)下數(shù)字圖像處理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題。為解決具有高反光特性的目標(biāo)表面視覺檢測難題,本文以圖像處理和機(jī)器視覺檢測為基礎(chǔ),系統(tǒng)深入地研究了用于提高成像過程中動(dòng)態(tài)范圍的高動(dòng)態(tài)范圍成像（High Dynamic Range Imaging,HDRI）技術(shù)和表面缺陷檢測算法。通過本文所提算法可以有效地合成較寬動(dòng)態(tài)范圍的浮點(diǎn)型亮度圖像,在提高色彩飽和度和豐富圖像細(xì)節(jié)信息等方面均有良好的效果,解決了高反光表面的過曝光現(xiàn)象,帶來更為真實(shí)的感官體驗(yàn)。本文主要研究工作如下:1.提出改進(jìn)成像過程中相機(jī)響應(yīng)函數(shù)（Camera Response Function,CRF）標(biāo)定... 

【文章來源】：湖北工業(yè)大學(xué)湖北省

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

典型數(shù)字圖像成像及顯示流程圖

湖北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文2圖1.2真實(shí)場景和數(shù)字圖像的動(dòng)態(tài)范圍表示現(xiàn)實(shí)中，通過人的視覺系統(tǒng)自我調(diào)節(jié)，人眼所能看到的動(dòng)態(tài)范圍在10-2cd/m2到105cd/m2之間。并且將圖像采集到的目標(biāo)表面亮度值大于200cd/m2的區(qū)域定義為高亮部分(即高反光部分)，將表面亮度值小于25cd/m2的區(qū)域定義為低暗部分�？梢姮F(xiàn)有數(shù)字圖像的動(dòng)態(tài)范圍遠(yuǎn)無法滿足人類視覺的需要[6,7]。對(duì)自然場景進(jìn)行拍攝時(shí)，由于相機(jī)動(dòng)態(tài)范圍的限制，場景中的高亮和低暗部分則無法在同一圖像中顯示出來，這就造成了細(xì)節(jié)的丟失。如下圖1.3所示，對(duì)于具有高反光特性的目標(biāo)表面，無法通過一張圖像顯示出目標(biāo)所有的細(xì)節(jié)信息。如何在動(dòng)態(tài)范圍有限的條件下更好地顯示出場景信息，這就需要應(yīng)用高動(dòng)態(tài)范圍成像(HighDynamicRangImaging,HDRI)技術(shù)，以及高動(dòng)態(tài)范圍(HighDynamicRang,HDR)圖像在低動(dòng)態(tài)范圍顯示器上的映射技術(shù)。如下圖1.4所示，經(jīng)過合成并映射后顯示的圖像含有較多的細(xì)節(jié)信息，最大程度上接近于真實(shí)場景[8]。圖1.3同一場景不同曝光時(shí)間的圖像圖1.4高動(dòng)態(tài)范圍成像技術(shù)合成的圖像

湖北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文2圖1.2真實(shí)場景和數(shù)字圖像的動(dòng)態(tài)范圍表示現(xiàn)實(shí)中，通過人的視覺系統(tǒng)自我調(diào)節(jié)，人眼所能看到的動(dòng)態(tài)范圍在10-2cd/m2到105cd/m2之間。并且將圖像采集到的目標(biāo)表面亮度值大于200cd/m2的區(qū)域定義為高亮部分(即高反光部分)，將表面亮度值小于25cd/m2的區(qū)域定義為低暗部分�？梢姮F(xiàn)有數(shù)字圖像的動(dòng)態(tài)范圍遠(yuǎn)無法滿足人類視覺的需要[6,7]。對(duì)自然場景進(jìn)行拍攝時(shí)，由于相機(jī)動(dòng)態(tài)范圍的限制，場景中的高亮和低暗部分則無法在同一圖像中顯示出來，這就造成了細(xì)節(jié)的丟失。如下圖1.3所示，對(duì)于具有高反光特性的目標(biāo)表面，無法通過一張圖像顯示出目標(biāo)所有的細(xì)節(jié)信息。如何在動(dòng)態(tài)范圍有限的條件下更好地顯示出場景信息，這就需要應(yīng)用高動(dòng)態(tài)范圍成像(HighDynamicRangImaging,HDRI)技術(shù)，以及高動(dòng)態(tài)范圍(HighDynamicRang,HDR)圖像在低動(dòng)態(tài)范圍顯示器上的映射技術(shù)。如下圖1.4所示，經(jīng)過合成并映射后顯示的圖像含有較多的細(xì)節(jié)信息，最大程度上接近于真實(shí)場景[8]。圖1.3同一場景不同曝光時(shí)間的圖像圖1.4高動(dòng)態(tài)范圍成像技術(shù)合成的圖像

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于自適應(yīng)條紋的高反光表面三維面形測量方法[J]. 馮維,湯少靖,趙曉冬,趙大興.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2020(05)
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[4]基于顏色校正模型的梯度域自適應(yīng)色調(diào)映射算法[J]. 馮維,劉紅帝,吳貴銘,趙大興.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2020(08)
[5]基于HDRI的高反光金屬表面缺陷檢測方法研究[J]. 馮維,劉紅帝,湯少靖,孫國棟,趙大興.  儀表技術(shù)與傳感器. 2019(08)
[6]面向異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)的SpMV劃分優(yōu)化算法研究[J]. 談?wù)啄?計(jì)衛(wèi)星,Akrem Benatia,高建花,李安民,王一拙.  計(jì)算機(jī)工程與科學(xué). 2019(04)
[7]基于L0梯度最小化濾波和對(duì)比度受限直方圖均衡的色調(diào)映射算法[J]. 段瑞,郭鋮.  中國傳媒大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(01)
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博士論文
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[2]基于數(shù)字微鏡的計(jì)算成像與三維掃描測量方法研究[D]. 馮維.天津大學(xué) 2017
[3]現(xiàn)場影像增強(qiáng)中的硬件加速機(jī)制研究[D]. 吳安.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2017
[4]多曝光圖像融合關(guān)鍵技術(shù)的研究[D]. 王春萌.山東大學(xué) 2015

碩士論文
[1]針對(duì)類鏡面物體的高光缺陷檢測技術(shù)的研究[D]. 陳芳.華南理工大學(xué) 2018
[2]基于機(jī)器視覺的加熱片表面缺陷檢測技術(shù)研究[D]. 嚴(yán)梁.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[3]高動(dòng)態(tài)范圍圖像的合成與色階映射的研究[D]. 劉宗玥.哈爾濱工程大學(xué) 2016
[4]基于雙邊濾波的高動(dòng)態(tài)范圍圖像映射算法研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 孫晨康.西安電子科技大學(xué) 2015
[5]基于多曝光融合及偽影去除的動(dòng)態(tài)范圍擴(kuò)展技術(shù)研究[D]. 江燊煜.浙江大學(xué) 2015
[6]基于動(dòng)態(tài)場景的高動(dòng)態(tài)圖像合成研究[D]. 梁晨.上海交通大學(xué) 2014
[7]基于色調(diào)映射和多曝光率融合的高動(dòng)態(tài)范圍圖像成像技術(shù)[D]. 楊顏如.西安電子科技大學(xué) 2013
[8]高動(dòng)態(tài)范圍圖像色調(diào)映射算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 余志俊.北京交通大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3313907