| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 高动态范围图像的研究背景及内容 | 第10-13页 |
| 1.2 高动态范围图像的应用及国内外的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 高动态范围图像的应用 | 第13-14页 |
| 1.2.2 高动态范围图像的国内外的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 高动态范围图像的处理技术 | 第18-30页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 数字图像成像过程 | 第18-19页 |
| 2.3 高动态范围图像的合成相关理论 | 第19-24页 |
| 2.3.1 基于硬件的算法 | 第20页 |
| 2.3.2 基于软件合成的算法 | 第20-21页 |
| 2.3.3 高动态范围图像的合成 | 第21-22页 |
| 2.3.4 同一场景下不同曝光量图像的获取方法 | 第22-24页 |
| 2.4 常用高动态图像格式 | 第24-25页 |
| 2.5 色阶映射 | 第25-29页 |
| 2.5.1 全局色阶映射算法 | 第27页 |
| 2.5.2 局部色调映射算法 | 第27-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于多曝光图像的高动态范围图像合成的降噪算法 | 第30-45页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 多曝光图像的合成算法 | 第30-33页 |
| 3.3 噪声的种类 | 第33-34页 |
| 3.4 基于多曝光图像合成的噪声优化 | 第34-36页 |
| 3.4.1 帧平均滤波法 | 第34-35页 |
| 3.4.2 降噪算法模型 | 第35页 |
| 3.4.3 基于多曝光图像融合的高动态范围图像成像方法 | 第35-36页 |
| 3.5 基于多曝光图像的高动态范围图像合成的降噪算法 | 第36-39页 |
| 3.5.1 图像的噪声处理算法 | 第36-38页 |
| 3.5.2 加权系数和簇数s的确定 | 第38-39页 |
| 3.6 实验结果分析 | 第39-43页 |
| 3.7 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于局部线性变换的色阶映射算法 | 第45-56页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 高动态范围图像的色阶映射技术 | 第45-46页 |
| 4.3 线性变换模型 | 第46-47页 |
| 4.4 基于局部线性变换的色阶映射算法 | 第47-50页 |
| 4.5 局部窗内微调系数c_i的确定 | 第50-52页 |
| 4.6 实验结果及分析 | 第52-55页 |
| 4.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 硕士期间取得的研究成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
