基于Retinex增强的单幅LDR图像生成HDR图像方法

针对目前生成高动态范围(HDR)图像的方法对采集设备要求高且不适用于动态场景的问题,提出一种基于Retinex增强的单幅低动态范围(LDR)图像生成HDR图像方法.首先基于Retinex方法将单幅LDR图像映射生成多幅不同曝光的图像,然后结合图像的对比度、饱和度等4个测量因子计算各幅图像的权重,最后利用金字塔分解来融合生成HDR图像.在多幅图像上的实验结果表明,该方法生成的HDR图像纹理更清晰,更符合人眼视觉效果.

采用主成分分析与梯度金字塔的高动态范围图像生成方法

针对由多曝光低动态范围(LDR)图像融合生成高动态范围(HDR)图像对采集设备要求高且不适用于动态场景的问题,提出一种采用主成分分析(PCA)与梯度金字塔的HDR图像生成(HDR-PGG)方法。首先用改进的S曲线全局映射和Retinex局部色调映射对PCA变换后的亮度图像进行处理,以避免光晕和泛灰,并结合PCA逆变换获取多曝光LDR图像;其次利用多曝光LDR图像的对比度、饱和度、曝光度和亮度信息构造标量权重图,确保生成的HDR图像亮暗区域分明且细节清晰;最后,利用梯度金字塔生成HDR图像。实验结果表明,当视觉差异大于75%时,由HDR-PGG方法生成的HDR图像的平均像素分布概率比拉普拉斯金字塔和梯度金字塔算法降低了10.84%和30.75%,其平均相对熵与噪声程度比值分别提高了0.542 1和0.508 9。