| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第10-30页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态分析 | 第12-21页 |
| 1.2.1 基于单幅图像的高动态范围图像重建 | 第13-16页 |
| 1.2.2 基于多幅不同曝光图像的高动态范围图像重建 | 第16-21页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第21-29页 |
| 1.3.1 单幅图像的高动态范围图像重建 | 第21-23页 |
| 1.3.2 静态场景的多曝光图像融合 | 第23-24页 |
| 1.3.3 动态场景的多曝光图像融合 | 第24-27页 |
| 1.3.4 多曝光图像融合重建的质量评价 | 第27-29页 |
| 1.4 论文组织结构及创新点 | 第29-30页 |
| 2 基于模糊理论的单幅高动态图像重建 | 第30-42页 |
| 2.1 问题的描述 | 第30-31页 |
| 2.2 图像预处理 | 第31-33页 |
| 2.2.1 HSV色彩空间变换 | 第31-32页 |
| 2.2.2 非线性变换 | 第32-33页 |
| 2.3 高动态图像的重建 | 第33-38页 |
| 2.3.1 空间域映射到模糊域的变换 | 第33-36页 |
| 2.3.2 模糊域上的图像增强 | 第36-37页 |
| 2.3.3 空间域上的高动态图像重建 | 第37-38页 |
| 2.4 实验结果分析 | 第38-41页 |
| 2.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 3 多尺度细节融合的多曝光高动态图像重建 | 第42-56页 |
| 3.1 问题的描述 | 第42-44页 |
| 3.2 多尺度变换 | 第44-46页 |
| 3.2.1 多尺度高斯分解 | 第44-45页 |
| 3.2.2 多尺度拉普拉斯分解 | 第45-46页 |
| 3.2.3 重构源图像 | 第46页 |
| 3.3 多尺度细节融合的多曝光高动态图像重建 | 第46-50页 |
| 3.3.1 测度因子确定 | 第47-48页 |
| 3.3.2 权重确定 | 第48页 |
| 3.3.3 构造权重图映射函数 | 第48-49页 |
| 3.3.4 图像融合规则 | 第49-50页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第50-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 4 基于人眼视觉适应函数的多曝光高动态图像重建 | 第56-72页 |
| 4.1 问题的描述 | 第56-57页 |
| 4.2 多曝光图像融合的HDR图像重建模型 | 第57-58页 |
| 4.3 光度值关系模型 | 第58-60页 |
| 4.3.1 光度值比例关系 | 第58-59页 |
| 4.3.2 图像平均亮度与曝光时间关系 | 第59-60页 |
| 4.4 鲁棒性曲线建立 | 第60-64页 |
| 4.4.1 曲线映射关系的确定 | 第60-61页 |
| 4.4.2 视觉适应曲线模型的建立 | 第61-63页 |
| 4.4.3 确定最佳曝光点 | 第63-64页 |
| 4.5 高动态范围图像的重建 | 第64-66页 |
| 4.5.1 序列图像融合权重确定 | 第64-66页 |
| 4.5.2 运动像素点剔除 | 第66页 |
| 4.5.3 融合算法流程 | 第66页 |
| 4.6 实验结果及分析 | 第66-71页 |
| 4.6.1 静态LDR图像序列融合 | 第67-68页 |
| 4.6.2 含有运动目标的LDR图像序列融合 | 第68-69页 |
| 4.6.3 相机微小移动的LDR图像序列融合 | 第69-70页 |
| 4.6.4 超暗区域的信息恢复 | 第70-71页 |
| 4.7 本章小结 | 第71-72页 |
| 5 基于灰度级映射函数建模的多曝光高动态图像重建 | 第72-94页 |
| 5.1 问题的描述 | 第72-73页 |
| 5.2 灰度级映射关系 | 第73-78页 |
| 5.2.1 同一灰度不同曝光像素值变化关系 | 第73-74页 |
| 5.2.2 基于最大熵的基准图像选择 | 第74-76页 |
| 5.2.3 灰度级融合算法流程图 | 第76-78页 |
| 5.3 运动区域检测和鬼影消除 | 第78-83页 |
| 5.3.1 鬼影检测 | 第78-81页 |
| 5.3.2 灰度级映射的鬼影检测 | 第81-83页 |
| 5.3.3 鬼影消除 | 第83页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第83-91页 |
| 5.4.1 静态场景LDR图像序列融合 | 第83-84页 |
| 5.4.2 相机微小移动的LDR图像序列融合 | 第84-85页 |
| 5.4.3 含有运动目标的LDR图像序列融合 | 第85-89页 |
| 5.4.4 不符合像素值顺序的多曝光融合 | 第89-91页 |
| 5.5 融合质量评价和计算效率分析 | 第91-92页 |
| 5.5.1 融合质量评价 | 第91页 |
| 5.5.2 计算效率对比分析 | 第91页 |
| 5.5.3 存在问题 | 第91-92页 |
| 5.6 本章小结 | 第92-94页 |
| 6 基于模糊理论的多曝光高动态图像重建效果评价方法 | 第94-108页 |
| 6.1 问题的描述 | 第94-95页 |
| 6.2 基于模糊理论的多曝光高动态图像重建效果评价方法 | 第95-101页 |
| 6.2.1 单因素评价指标 | 第95-97页 |
| 6.2.2 基于模糊理论的多曝光图像融合效果评价算法 | 第97-99页 |
| 6.2.3 评价因素权重的确定 | 第99-101页 |
| 6.3 仿真及结果分析 | 第101-107页 |
| 6.4 本章小结 | 第107-108页 |
| 7 总结与展望 | 第108-112页 |
| 7.1 总结 | 第108-109页 |
| 7.2 展望 | 第109-112页 |
| 致谢 | 第112-114页 |
| 参考文献 | 第114-124页 |
| 附录 攻读博士期间的主要研究成果 | 第124页 |
