EOTF与采样比特位深对HDR影像质量的影响

在数字化时代,图像亮度动态范围获取和显示都离不开转换函数和采样比特位深.当今,虽然图像系统中亮度获取和显示的能力已经得到显著提升,若转换函数选取不当,在既定比特位深下,仍会出现亮度阶梯现象,造成图像质量下降.本文以人眼对比灵敏度为衡量标准,讨论现有高动态范围内容制作标准中,不同转换函数、不同量化位深对图像质量的影响.通过计算,与Barten视敏度模型对比,表明使用12比特位深的PQ不会产生采样量化带来的亮度阶梯现象;在显示最高亮度为200 cd/m^2时,使用12位比特位深的修改后的Gamma2.6与PQ表现相似.

基于量化新息的容积粒子滤波融合目标跟踪算法

针对现有非线性网络化目标跟踪融合算法存在的精度低和实用性差等不足,以一类带有噪声相关的非线性网络化目标跟踪系统为对象,研究基于测量新息量化策略和容积粒子滤波(Cubature particle filter,CPF)的目标跟踪融合算法.首先,利用状态方程恒等变换和矩阵相似变换理论解除过程噪声与测量噪声以及测量噪声之间的相关性;其次,各个传感器节点采用自适应策略量化局部测量新息并将其发送到融合中心(Fusion center,FC);随后,在集中式融合框架下采用容积粒子滤波器设计基于测量值扩维的量化融合跟踪算法,进而给出相应的顺序滤波量化融合算法,上述算法可有效解决因自适应量化引起的非高斯问题;最后,通过两个计算机仿真实验验证了所提出跟踪算法的有效性.