不同光照环境下图像融合及图像转换算法的研究

发布时间：2025-06-27 02:26

　　光照在图像采集过程中始终扮演着至关重要的角色,为了研究光照对图像信息的影响,本文分别使用了图像融合和图像转换算法从光照的强度和方向两个角度对光照影响进行探讨。在图像融合领域选择了多曝光图像融合作为切入点,而在基于生成式对抗网络的图像转换算法中,设计了两组多光源图像向简单光源图像转换的实验进行循序验证。论文的主要研究工作包括以下两个方面:1.为了研究光照强度对图像信息的影响,本文提出了一种基于独立成分分析的多曝光图像融合算法。针对多曝光图像融合中存在部分细节信息无法有效保留及颜色失真的问题,提出了一种结合信号分解的多曝光图像融合方法。多曝光图像关键在于对亮度通道进行融合,因此对亮度通道与色度通道分别使用不同的融合方法。在亮度通道融合中,通过加入独立成分分析分解信号的过程将尽可能多的细节提取出来,再结合Hybrid HDR方法使之保留到结果图像中。实验结果表明,所提出的方法能够使最终融合结果整体质量有所提升,且在部分场景中相比其他现有方法有更为突出的细节保留能力,同时其仍能保持原有曝光图像的颜色信息。2.为了研究光照方向对图像信息的影响,本文使用了两组不同的图像转换算法及数据集进行实验。在多...

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
注释表
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 不同光照强度图像的融合
        1.1.2 多种光照方向图像间的转换
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 多曝光图像融合HDR图像技术
        1.2.2 基于深度学习的图像转换技术
    1.3 论文的主要研究内容
    1.4 论文组织结构
第2章 光照影响分析研究的相关理论
    2.1 独立成分分析算法
    2.2 生成式对抗网络
        2.2.1 标准的生成式对抗网络
        2.2.2 带条件约束的生成式对抗网络
    2.3 图像转换算法
        2.3.1 有监督的图像转换算法
        2.3.2 无监督的图像转换算法
    2.4 本章小结
第3章 基于独立成分分析的多曝光图像融合算法研究
    3.1 ICA在 MEF中的方法概述
    3.2 基于ICA的多曝光图像亮度通道融合方法
    3.3 基于图像质量评价的颜色通道融合方法
    3.4 实验结果与分析
        3.4.1 对比方法
        3.4.2 评价指标
        3.4.3 数据集与结果
    3.5 本章小结
第4章 转换光照方向的图像转换算法研究
    4.1 多光源图像向单光源转换
        4.1.1 基于图像质量评价的形变区域检测
        4.1.2 基于GAN的形变区域图像修复方法
        4.1.3 实验结果与分析
    4.2 自然光照图像向简单光源转换
        4.2.1 使用无监督的图像转换网络
        4.2.2 网络结构和数据集
        4.2.3 实验结果与分析
    4.3 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 研究工作总结
    5.2 未来研究展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果



本文编号：4053657