3.3.2  Paul E.Debevec and Jitendra Malik算法 17

3.3.3  Tomoo Mitsunaga and Shree K.Nayar算法 18

3.3.4  几种算法的对比分析19

3.4  高动态范围图像合成20

3.4.1  灰度图像合成20

3.4.2  彩色图像合成20

3.5  色调映射21

3.5.1  HDR色调映射思路21

3.5.1  全局色调映射与局部色调映射简述22

3.6  实例23

4  总结26

4.1  论文工作总结26

4.2  进一步工作展望26

结论 27

致谢 28

参考文献29

1  引言

1.1研究背景

人类获取信息有多种途径，著名的心理学家弛瑞特拉曾经做过一系列的实验。实验证实，人类获取的信息有1%来自于味觉，3.5%来自与触觉，12%来自于听觉，82%来自于视觉。由此可见，视觉是人类获取外界信息最重要的方式。图像作为视觉信息的一种，在人们的生活和工作中有着重要的地位。因此，图像处理技术的应用有着巨大的市场需求，而这种需求也将会进一步推动高质量图像技术，使其得到迅速发展。论文网

 高动态范围图像（High Dynamic Range Image,简称HDR）以更优于传统图像的技术优点，能给人带来更接近真实场景的感受，其应用领域也变得越来越广泛。

1.2高动态范围成像技术简介

动态范围，就是指在某一个场景中亮度最亮的部分与亮度最暗的部分之比，一般用符号 表示，如式1-1：

                  (式1-1)

真实场景中的动态范围十分巨大，一般能达到至少14个数量级。而作为图像输入的设备，比如说照相机，其设备的动态范围越大，则可以得到层次更丰富，色彩空间更广阔的图片。如果一个场景的动态范围较小，低于一般图像输入设备的动态范围，则称之为LDR(Low Dynamic Range)；如果一个场景的动态范围很大，远大于输出设备时，则称之为HDR(High Dynamic Range)。如图1-1和图1-2，是一组LDR与HDR图像的对比：

低动态范围图像（图1-1）

一般情况下，人类的视觉系统能够直接感知到5个数量级的动态范围，而且由于人类可以进行暗适应和亮适应的调整。比如从晚上突然关掉房间里的灯，一开始什么都看不清，但过几分钟就可以适应黑暗的场景。考虑这样的情形，人眼最多可以感知到9个数量级的动态范围。来~自^优尔论+文.网www.youerw.com/

而长期以来，大多数图形采集的设备其输入的动态范围都很小，大约在3个数量级左右。这远远不能真实的再现现实当中的高动态场景。因此，寻求一种再现真实场景，保持其动态范围的技术就显得尤为重要。

前面讲到的是输入设备对高动态范围成像的限制。除此之外，图像的输出质量也会影响高动态范围成像的质量。在传统的数字图像当中，红、绿、蓝三原色中每种颜色的深浅用8个字节来存储，而8字节只能表示256中不同的深度，这使得图像的表达范围比较有限。为此，要得到高动态范围的图像，最直接的方式是增加数据位。如用16个字节或是32个字节来存储一种颜色，可以极大的增加图像的表达范围