普通相机实现大动态范围图像融合技术

本文主要探讨了一种基于多次曝光的大动态范围图像获取方法。这种方法利用普通成像系统，通过进行6次不同的积分时间曝光来捕捉同一场景下的图像。积分时间的不同使得相机能够分别记录下从低光到高光区域的光线信息，从而覆盖了宽广的动态范围。在成像过程中，作者构建了一个"灰度值-辐射亮度"模型，该模型详细描绘了每幅曝光图像中像素点灰度值随积分时间变化的规律。 通过这个模型，研究者可以精确地分析每张照片中各个点的辐射照度比例，即使在高亮目标与暗目标同时存在的复杂光照条件下，也能有效地恢复出场景的真实对比度。然后，这6幅8位（bit）的图像被融合成一幅10位的图像，提升了图像的精度和细节信息的保存能力。这种方法的优势在于能够显著增强图像的灵敏度，特别是在高光背景下暗目标的检测性能上表现优秀。 该研究对于诸如天文摄影、医学成像、工业检测等领域具有重要意义，因为它们通常需要处理大动态范围的场景。通过这种方法，图像质量得到了显著提升，同时避免了传统单次曝光方法可能出现的过曝或欠曝问题。此外，该技术也为解决实际应用中的图像处理难题提供了新的思路和技术手段。 这项工作不仅创新了动态范围图像获取的技术路线，而且在理论上为解决高动态范围图像处理中的挑战提供了有效的解决方案，对于提高图像质量和处理能力具有深远的影响。