高动态范围图像色调映射成像效果设计开题报告

1. 研究目的与意义

研究背景：随着多媒体技术的不断发展,人们对图像质量的要求也不断提高。高动态范围图像拥有丰富的细节特性,能够真实地表现自然世界中各种丰富的信息,但是高动态范围图像具有非常广的动态范围,一般可达6个数量级以上,而普通的显示设备只有256种亮度,仅仅两个数量级;而且专用的高动态范围显示设备造价昂贵,性价比低。解决上述问题的一类方法是对高动态范围图像进行色调映射,色调映射的目的是将高动态范围图像的动态范围压缩到两个数量级以内,并保留丰富的细节特性。

近几年来我国的遥感事业发展迅速，连续发射了多颗高分辨率遥感卫星，如高分一号、高分二号等，这些遥感卫星的空间分辨率都较高。高动态范围图像在遥感领域的应用前景广泛，遥感影像一般为16位影像，也属于高动态范围图像的-种，遥感影像包含的数据量较大，如光谱特征、纹理特征等，采用高动态范围图像来存储可以获取并保存绝大部分地物信息，对各行各业的发展起到重要的推动作用。

在医疗领域，医学图像是一些重大病症如癌症等进行确诊的重要依据。假如医学图像质量较差，经过处理后丢失了部分重要的细节信息，这样很可能使医生对病情造成误判，无法及时发现病人的病情，后果不堪设想。高动态范围的医疗影像可以展现更多的细节，尤其是在病情的前期，临床表现不明显，医生可以通过高动态范围的医疗图像进行病情诊断。因此，高动态范围图像的研究不仅有着很高的学术价值，还有着广泛的实际应用前景。

2. 研究内容和预期目标

研究内容：本论文阐述了高动态范围图像的研究背景、意义及其相关理论,并分析比较了几种经典的色调映射算法。本文在深入细致分析前人提出的基于局部自适应保边滤波色调映射算法的基础上,对算法进行了改进。

预期目标：本课题旨在采用一种自适应的S型函数,根据边缘梯度响应在增强细节的同时,抑制细节层中残留的大尺度边缘,最大程度的避免了光晕现象的产生;最终将基础层与细节层合并得到细节增强的图像。再比较几种代表性的色调映射算法，如基于直方图的色调映射算法、基于拉普拉斯金字塔的色调映射算法、基于梯度域的色调映射算法、并对每种算法的实验结果进行了详细的分析比较，在以后的应用中，根据具体的应用场景，选择适当的映射算法,扬长避短。

3. 研究的方法与步骤

1．研究方法：

（1）利用matlab实现图像细节增强的设计。

（2）参考各类文献，改革创新。

4. 参考文献

[1] gu b, li w, zhu m, et al. local edge-preserving multiscale decomposition for high dynamic range image tone mapping[j]. ieee transactions on image processing, 2013, 22(1).

[2] long j, shelhamer e, darrell t, fully convolutional networks for semantic segmentation[c]// proceedings of the ieee conference on computer vision and pattern recognition, 2015, 3431-3440.

[3] byung j l, byung c s. local tone mapping using sub-band decomposed multi-scale retinex for high dynamic range images. in: proceedings of the 2014 ieee international conference on consumer electronics. las vegas, nv: ieee, 2014. 125128.

5. 计划与进度安排

（1）1月8日至3月5日(1周前)：根据任务书，明确设计的内容和目的，查阅相关文献材料准备开题报告。

（2）3月8日至3月12日（2周）：根据阅读的资料文献初步了解设计的原理以及实现的方法，开始写开题报告。

（3）3月15日至4月9日（3-6周）：掌握所选择硬件或软件平台的使用方法、开始完成设计的具体内容。