基于相机响应曲线的高动态范围图像融合

高动态范围成像技术由于能够更加真实地再现成像目标及周围场景,在军事、航天等领域具有重要的研究价值。首先利用佳能1DC针对同一场景拍摄不同曝光量的序列图像,通过推导计算获得彩色图像各通道的相机响应曲线;然后通过建立图像灰度值与辐照度之间的照度映射获得一幅高动态范围的辐照度图像;其次利用基于双边滤波色调映射算法对获得的高动态范围图像进行压缩;最后通过基于镜面反射白平衡算法对图像进行色彩校正,从而获得拍摄场景的高动态范围图像。抽取不同帧数的实验拍摄图像对所提算法进行有效性验证,通过实验结果分析该算法实现高动态范围图像融合所需最少图像帧数为4帧。

针对动态目标的高动态范围图像融合算法研究

高动态范围成像技术能够全面有效地反映拍摄场景信息,有利于在复杂环境下获得更高的成像质量。目前基于多曝光图像序列的高动态范围图像融合算法需要高精度配准的输入图像序列,无法克服动态问题带来的影响,无法针对存在动态目标的多曝光图像序列进行高动态范围图像融合。基于此,提出了一种高动态范围图像融合算法。该算法利用基于色彩梯度的微分光流法获得由相机抖动以及场景目标运动导致的多曝光图像之间的动态目标偏移量;结合标定的逆相机响应函数构建高动态范围图像融合权重函数,对存在动态问题影响的多曝光图像进行高动态范围图像融合。实验结果表明,提出的算法无需提前对输入图像序列进行精确配准,能够有效克服动态问题影响,实现动态目标的高动态范围图像融合。