高动态范围图像融合算法：动态目标处理

"针对动态目标的高动态范围图像融合算法研究" 本文主要探讨了高动态范围成像（High Dynamic Range Imaging, HDR）技术在处理动态目标时所面临的问题及解决方案。HDR成像技术能捕捉到场景中的宽广亮度范围，从而提供更丰富的细节和层次，尤其在复杂光照环境中，它能显著提升成像质量。然而，传统的基于多曝光图像序列的HDR融合方法通常假设所有图像都是静态的，当图像中存在移动的目标时，这些方法会遇到挑战，因为不同曝光时间的图像之间可能存在位置偏差。 针对这一问题，研究者提出了一种新的HDR图像融合算法，专门用于处理包含动态目标的多曝光图像序列。该算法的核心是利用色彩梯度的微分光流法来估计由于相机抖动和目标运动导致的动态目标偏移量。光流法是一种计算连续图像帧之间像素运动的技术，而色彩梯度则是用来增强图像边缘和细节，帮助识别移动目标的关键特征。 在算法设计中，研究者结合了逆相机响应函数（Inverse Camera Response Function, ICRF）来构建融合权重函数。ICRF是描述相机传感器对光线强度的非线性响应的模型，其逆函数可以帮助将相机的线性空间转换为更接近真实场景的HDR空间。通过使用这种权重函数，算法可以更加准确地处理因动态目标引起的图像差异，同时减少运动模糊和伪影。 实验结果显示，新提出的算法无需预先对输入图像序列进行精确配准，就能有效地处理动态目标的影响，实现动态场景下的HDR图像融合。这种方法对于实时监控、自动驾驶、遥感成像等应用具有重要的实际意义，因为它能在不牺牲成像质量的前提下，适应变化的环境和运动的物体。 关键词：图像处理，动态目标，色彩梯度，微分光流法，高动态范围图像融合权重函数 中图分类号：TN911.73 文献标识码：A DOI：10.3788/AOS201737.0410001 Huang Dulin, Sun Huayan, Wang Shuai, Gao Yuxuan, Qi Yingying. High Dynamic Range Image Fusion Algorithm for Moving Targets[J]. Acta Optica Sinica, 2017, 37(4): 10001-10010. 该研究为动态场景下的HDR成像提供了一种有效的方法，通过结合光流法和逆相机响应函数，解决了传统HDR融合算法在处理动态目标时的局限性，提升了图像融合的质量和实用性。