基于引导滤波的iCAM06色调映射算法

高动态范围图像原始数据在获取和合成过程中会出现异常值,进而影响色调映射后的低动态范围图像显示效果。为了解决此问题,提出了一种基于图像引导滤波的图像色貌模型(iCAM06)色调映射算法。该算法使用具有较强平滑作用的引导滤波代替双边滤波,将输入数据分成细节层和基本层,分别对细节层和基本层进行处理。为了使映射后的图像更加符合人眼感知效果,对色适应矩阵CAT02进行了调整。实验结果表明,与相关算法相比较,该算法减少了由于数据异常造成的显著噪声点,避免了伪影和偏色现象,使细节得到了较好的保持。信息熵、方差和清晰度等客观指标也证明了该算法的有效性。

HDR图像压缩算法比较研究

高动态范围图像是航空遥感、虚拟现实、医疗图像、跨媒体出版领域中极其重要和广泛应用的一种方法,但所表现的广阔动态范围受到显示和输出处理位数的限制,致使在常规设备上显示和输出HDR图像必须进行原阶调范围的压缩.如何保证阶调压缩后的HDR图像再现效果最佳是目前HDR图像显示的关键技术.本文在分析目前6种代表性高动态范围图像阶调压缩算法机理的基础上,通过对各种算法对HDR图像压缩后再现效果影响的理论分析及实验,采用主观和客观两种评价方法比较了这6种HDR图像压缩算法的优劣.实验结果表明,基于iCAM06图像色貌模型的压缩算法在HDR图像的阶调压缩及再现方面具有明显的优势.

高动态范围图像算法的高校管理研究

尽管iCAM06算法适合处理动态范围较大的图像;但却损耗了一定的准确性。文中采用小波变换的方式对图像进行分层处理。经实验对比,设计算法针对性地解决了iCAM06算法中的问题,对动态范围小的图像同样具有良好的处理效果,并且成果避免了光晕现象,取得了令人满意的效果。算法在iCAM06算法的基础上实现改进,用以显示高动态图像。这一研究对于实现高校管理的高动态范围监控具有一定的意义。