图像高动态范围增强在弱环境视频监控图像分析中有重要应用价值。论文围绕该领域的图像增强算法及其插件实现展开工作：

（1） 论文集中研究了高动态范围图像增强的直方图均衡化变分方法、自动颜色增强（ACE）算法和分段仿射直方图均衡算法。设计了三个算法的处理流程。

（2） 基于C++面向对象设计和动态连接库方法，设计了高动态范围增强算法的插件式实现。49689

（3） 基于大量不同曝光和弱对比度图像，分析比较三个算法的处理效果，并进行了图像增强的性能评价。

毕业论文关键字 高动态范围图像  自动颜色增强算法 直方图均衡化变分方法 分段仿射均衡算法 动态连接库

毕业设计说明书外文摘要

Title    The C++ Implementation and Integration of High Dynamic Range    Enhancement Algorithm                                                   

Abstract

High dynamic range image enhancement has important application value in the weak environment video monitoring image analysis.We mainly focus on image enhancement algorithm and its plug-in implementation in this paper.

(1) In this dissertation,we mainly focus on making an investigation on several high dynamic range image enhancement algorithms such as variational method of histogram equalization,automatic color enhancement algorithm and piecewise affine histogram equalization algorithm.Processing flows for these three algorithms were designed.

(2) The plug-in implementation for high dynamic range enhancement algorithm was designed based on C++ object oriented design and dynamic link library.

(3) We analyzed and compared the effects of these three algorithms based on a large number of images with different exposure and weak contrast,and made a performance evaluation of them.

Keywords  high dynamic range(HDR) ，ACE ，histogram equalization variational method ，piecewise affine histogram equalization ， dynamic link library

目   次

1 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 高动态范围图像的相关研究及现状 2

1.3 HVS  4

1.4 本文的内容5

2 基于变分框架的局部对比度增强算法 6

2.1 引言  6

2.2直方图均衡化的变分框架 6

2.3 色彩修正  6

2.4 算法实现 8

2.5 实验结果 11

2.6 本章小结14

3 自动颜色增强算法（ACE） 15

3.1引言 15

3.2 ACE原理 15

3.3 ACE算法实现 15

3.4 ACE算法优化 16

3.5 实验结果 18

3.6 本章小结20

4 分段仿射直方图均衡化算法 21

4.1 引言  21

4.2直方图均衡化原理 21

4.3 分段仿射均衡算法 22

4.4 实验结果 24

4.5 对彩色图像的处理 26

4.6 本章小结 27

5 基于插件式的高动态范围图像增强软件 28

5.1引言  28

5.2基于插件式的MFC软件开发 28

5.3软件的实现29

5.4三种算法评价34

5.5 本章小结39

结论 40

致谢 41

参考文献 42 

1 绪论

1.1 研究背景

   自然界色彩绚丽，通常都包含很高的动态范围[1]，一般都超过100000:1，甚至有的场景都达到 数量级[28]。人眼对于场景有着独特的视觉适应机制，可以通过不断自我调节，来捕捉到场景中的微小细节。从古代到现代，从绘画到摄影，人们总是想用自己的方式记录下具有高动态范围的美好场景。所以摄影技术再不断发展。目前已经有很对技术被应用在摄影中。虽然现在的摄影设备和显示设备比起以前已经好了很多，但是它们的动态范围仍然非常有限，一般只有100:1到1000:1的数量级[7]，得到的图像是LDR图像而非HDR图像。在光照强度变化很大的场景中，如室内外光照强度差别很大的场景或者医学成像场景中，8位的数据图像格式根本不能准确地记录这些场景的真实信息，会造成很多细节的丢失。所以高动态范围图像的发展显得很有必要。相比于低动态范围图像，HDR图像能够比较完整地保存原始场景中的亮度变化和色彩差异。也就是由于高动态范围图像的这些优点以及很多领域对于高质量信息收集的需求，高动态范围图像在医学影像、公共安全图像、卫星遥感、电影特效制作等领域有广泛的应用。但是，现有的显示设备如液晶显示器、阴极射线管及LED显示器及其配套的显示系统一般只支持8位的动态范围，所以当高动态范围图像在这种显示器上显示的时候就会有问题，比如图片中层次清晰分明的部分被挤压到层次模糊不清[14]。当然，目前也有可以直接显示高动态范围图像的设备，但是这类设备都比较昂贵，不能满足大多数人的需求。所以使用软件方法改善高动态范围图像在传统显示设备视觉效果就变得尤为重要。