基于一致性敏感哈希块匹配的HDR图像去伪影融合方法.docx

二章首先介绍高动态范围图像（HDR）的基本概念和重要性，分析了传统低动态范围（LDR）图像在捕捉真实场景亮度信息方面的局限性。HDR图像能够存储更广泛的亮度信息，提供更接近人眼感知的视觉效果。文章讨论了HDR图像的获取方式，包括通过硬件提升传感器动态范围和多曝光图像融合技术。其中，多曝光图像融合是目前广泛应用的HDR生成方法，主要分为基于相机响应函数逆映射和直接像素融合两类，但两者都无法完全解决运动伪影问题。 第三章深入探讨了基于图像配准的去伪影融合方法，特别是PatchMatch算法在HDR图像配准中的应用。尽管PatchMatch能有效减少伪影，但在处理包含复杂运动物体的场景时，算法复杂度增加，效率降低。因此，为了解决这一问题，文章提出了采用一致性敏感哈希（CSH）的新型块匹配方法。CSH是一种高效的数据降维和一致性保持技术，可以加速近似最近邻域搜索，并在处理高维图像数据时保持精度。 第四章详细阐述了CSH方法如何结合相机响应函数（CRF）来改进多曝光图像的辐射校准和配准过程。通过精确的CRF估计和曝光校正，可以确保输入图像在相同的亮度域内，从而降低配准难度并减少伪影的产生。此外，CSH方法的引入显著提高了搜索速度和准确性，优化了整体融合效果。 第五章和第六章可能分别介绍了实验设计和结果分析。通过对比实验，验证了本文提出的基于一致性敏感哈希块匹配的HDR图像去伪影融合方法在处理复杂运动场景时的高效性和鲁棒性。实验结果可能展示了新方法在图像质量和伪影消除上的优势，进一步证明了其在嵌入式设备中的实用价值。 第七章可能总结了研究工作，讨论了算法的局限性和未来的研究方向，比如如何进一步提高算法的效率和适应性，或者如何将其拓展到其他图像处理领域。 本文研究了一种基于一致性敏感哈希块匹配的HDR图像去伪影融合方法，通过引入CSH技术和改进的CRF处理，实现了在保持图像质量的同时，有效消除复杂场景中的运动伪影，提高了融合效率和鲁棒性。这种方法对于推动HDR图像处理技术的发展具有重要意义。