高动态范围成像研究进展

高动态范围成像技术是近年来图像处理、计算机图形学等领域的研究热点。基于高动态范围成像技术的主要流程,从高动态范围场景的捕获、高动态范围图像的合成、色调映射、当前高动态范围成像技术遇到的挑战以及高动态范围成像的发展趋势等5个方面,综述高动态范围成像技术的研究进展。     

高动态范围图像成像技术

基于高动态范围成像技术近年来的最新研究成果,从单曝光高动态范围图像重建和多曝光高动态范围重建两方面进行综述,并针对高动态范围成像研究领域面临的主要难点问题-鬼影去除问题,特别是近年来基于深度学习的鬼影去除研究成果进行了回顾总结。     

基于曝光适度评价的多曝光图像融合方法

针对数字相机在拍摄宽亮度范围场景时动态范围不足的问题,提出一种高效的多曝光图像融合方法.该方法通过场景的多次采样曝光,分析不同像素的亮暗变化,利用高斯数学模型计算评价数值.将结合图像亮度信息的曝光适度评价方法应用于图像分块区域,并计算每个像素的权重值,消除图像块效应.将不同曝光度下成像的图像序列融合为一幅局部自适应曝光的高动态范围(HDR)图像,实现动态范围扩展.与另外3种方法进行对比分析,结果表明:该方法简便有效,细节纹理与颜色信息具有更强的表现能力,且熵值更高.     

基于曝光适度评价的多曝光图像融合方法

针对数字相机在拍摄宽亮度范围场景时动态范围不足的问题,提出一种高效的多曝光图像融合方法.提出结合图像亮度信息的曝光适度评价方法,通过场景的多次采样曝光,分析不同像素的亮暗变化,利用高斯数学模型计算评价数值.将该曝光适度评价方法应用于图像分块区域,并计算每个像素的权重值,消除图像块效应.将不同曝光度下成像的图像序列融合为一幅局部自适应曝光的高动态范围(HDR)图像,实现动态范围扩展.结果表明,该方法简便有效,细节纹理与颜色信息具有更强的表现能力,且熵值更高.     

高动态范围成像(英文)

我们经常见到的场景都具有很高的动态范围,使得相机拍出的照片与真实的场景有差别。为了更好地抓取真实的场景,提出一种新技术——高动态范围成像(HDRI)。本文介绍了如何从多次曝光中生成高动态范围图像,讨论了开发一个实用高动态范围成像系统面对的问题,最后,简单介绍了我们的系统所具有的功能和技术。     

基于细节特征的高动态范围图像获取算法

为了解决真实场景的动态范围与数字图像的动态范围不匹配的问题,提出一种基于细节特征合成的高动态范围图像获取算法。该方法首先提取多幅不同曝光的低动态范围图像的细节特征,细节特征值越大表明所含细节信息越多,然后将归一化的特征值作为权重,合成多幅低动态范围图像,得到一幅高质量的合成图。实验表明,该算法能得到一幅含有较丰富细节特征、动态范围较广的图像,合成图像不需要色调映射就可以较好地在低动态范围显示器上直接显示。     

对积分器线性动态范围的研究

本文利用闭环负反馈线性电路分析方法，从输入输出两方面定量透析了积分器的线性动态范围，讨论了输出要求与输入动态范围取值的关系，为使用与调试提供更充分的依据。     

结合亮度估计的航空相机曝光融合方法

航空相机CCD(charge coupled device)动态范围有限,在高动态范围场景下通过调节曝光量的方式不能保证图像中所有部分都准确曝光.为了解决这一问题,在复小波域内结合亮度估计对航空多曝光图像进行融合.首先,在相同高动态场景下调节曝光参数曝光多次,获得这一场景的多曝光图像序列,使用基于SURF(speeded up robust feature)算法的小范围快速配准策略对其配准.然后估计它们的亮度情况,在复小波域内,根据亮度情况分配权值对低频分量进行融合,采用加权的区域能量最大法对高频分量进行融合.最后,将融合后的低频分量和高频分量经逆变换得到结果.得到的结果在空间频率、图像清晰度、平均梯度和边缘信息保持度方面表现较好.实验结果表明:在复小波域内结合亮度估计的方法得到的图像亮度适宜,无重影现象且较好地保持了源图像中的细节信息,该方法可适用于多种高动态场景,满足航空相机的工作需求.     

信号处理提高开环光纤陀螺动态范围的方法研究

本文根据光纤陀螺开环系统的输出信号特点，提出用信号处理方法提高动态范围的方案．文中对动态范围、刻度因子的线性等参数进行了分析和计算．最后给出了实际的测试结果     

基于平场定标的彩色高动态范围图像非均匀校正

彩色成像系统响应的非线性导致了高动态范围彩色图像与系统平场图像不能匹配,给高动态范围图像的非均匀校正带来了困难.通过不同F数和不同积分时间的多点平场辐射定标实验,标定系统RGB三通道的相对响应曲线;对高动态范围场景通过多积分时间成像,应用三通道的相对响应曲线对其进行线性化,融合生成高动态范围彩色图像;引入对应F数下的线...     

Frequency scaling algorithm for high squint FMCW-SAR imaging

For the invalidation of the present frequency scaling algorithm in the case of the high squint angle, a modified frequency scaling algorithm for high squint Frequency Modulated Continuous Wave Synthesis Aperture Radar imaging is presented. Based on the new Residual Video Phase (RVP), this algorithm can solve the problem of range frequency aliasing on the high squint mode effectively by considering the effect of the variation of the squint angle on the range bandwidth. Hence, high quality imaging can be obtained in the case of the high squint mode with the frequency scaling algorithm. Finally, performance analyses and simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

Polarimetric super-resolution algorithm for radar range imaging via spatial smoothing processing

A full-polarimetric super-resolution algorithm with spatial smoothing processing is presented for one-dimensional (1-D) radar imaging. The coherence between scattering centers is minimized by using spatial smoothing processing (SSP). Then the range and polarimetric scattering matrix of the scattering centers are estimated. The impact of different lengths of the smoothing window on the imaging quality is mainly analyzed with different signal-to-noise ratios (SNR). Simulation and experimental results show that an improved radar super-resolution range profile and more precise estimation can be obtained by adjusting the length of the smoothing window under different SNR conditions.     

一种新型大动态范围CMOS图像传感器

提出了一种具有新型像素结构的大动态范围CMOS图像传感器,通过调整单个像素的积分时间来自适应不同的局部光照情况,从而有效提高动态范围。设计了一种低延时、低功耗、结构简单的新型pixel级电压比较器及基于可逆计数器的时间-电压编码电路。采用0.6μm DPDM标准数字CMOS工艺参数对大动态范围像素单元电路进行仿真,积分电容电压Vcint与光电流呈良好的线性关系,其动态范围可达126dB。在3.3V供电电压下,单个像元功耗为2.1μW。     

高动态接收机的多普勒频偏捕获新算法

为了解决高动态接收机长时间信号累积导致的能量扩散问题,提出一种基于迭代搜索范围校正的多普勒频偏捕获新算法.根据接收信号连续性特点,首先,单次校正算法利用前两个累积周期内的估计结果来校正第3个累积周期内估计结果的搜索范围,并分析了搜索范围大小对捕获概率的影响;然后,迭代校正算法采用一种多个单次校正级联的方式来逐步缩小多普勒搜索范围,从而进一步提高多普勒捕获性能并得到捕获概率的上界值.仿真计算结果表明,该算法可以通过校正搜索范围来提高多普勒捕获概率.     

多地面运动目标大动态SAR成像稀疏表示

为了保证对多个地面运动目标同时进行合成孔径雷达成像时具有足够的响应动态范围,提出了一种基于参数化贝叶斯机器学习的压缩感知稀疏表示方法,在对运动目标稀疏特征增强的同时可以显著地提高多目标合成孔径雷达成像的响应动态范围。首先,利用渐进线性的吕氏分布时频表示方法获得多运动目标的多普勒调制参数,并构建二阶多项式傅里叶字典; 然后,针对该字典可能导致的压缩感知有限等距特性欠佳的问题,研究利用字典的互相关度进行定量评估; 最后,引入地面运动目标相对背景杂波的稀疏先验概率分布,建立层级贝叶斯模型,应用变分贝叶斯期望最大算法实现合成孔径雷达地面运动目标成像的稀疏表示,同时对可能存在的目标高阶运动和载机运动误差造成的相位失调进行校正,以保证运动目标雷达图像的聚焦性能。仿真及实测数据的处理结果验证了应用该方法可以显著地提升多目标成像响应动态范围,相比传统方法具有明显的优越性。     

一种高分辨距离像辅助的多目标跟踪算法

When the tracks of the multi-target get approached or crossed, it is easy to lead to combining or even to get wrong tracks for the traditional tracking methods, since the traditional methods only utilize the information on the target position to finish the data association. Aiming at this problem, a multi-target tracking algorithm aided by the high resolution range profile (HRRP) is proposed in this paper. Firstly, the target attitude angle is estimated in real time on the principle that the HRRP is sensitive to the attitude angle. And then the attitude angle is added to the target measurement state to construct a multi-dimension correlating gate. The data association is accomplished with the multi-dimension information. So the problem of multi-target data association is simplified to multiple sub-problems of data association for a single target. Finally, each target motion state is estimated by the probabilistic data association-unscented Kalman filter (PDA-UKF). Simulation results reveal that the computing complexity is reduced, and that the correct probability of data association is improved by using the target HRRP on the one hand. On the other hand, the tracking accuracy is improved with the aid of the target attitude angle.     

一种新的高动态全球定位系统频率估计算法

针对常用高动态全球定位系统频率估计算法扩展卡尔曼滤波(EKF)由于对模型进行简单线性化而造成的估计精度低与失锁门限高等缺陷,引入了一种新的线性滤波算法unscented卡尔曼滤波(UKF)进行频率估计．该算法不需要对非线性模型进行线性化,而是利用一系列Sigma采样点,通过unscented变换(UT)来进行状态与协方差阵的递推与更新．仿真实验结果表明新算法的估计精度远高于EKF,失锁门限也比EKF低约1dB,估计性能得到了改善．     

Normal-distribution-test algorithm for range spread target detection

A range spread target detection algorithm based on the normal distribution test is proposed. Based on the fact that the range spread target signal generally does not follow normal distribution, the range spread target detection problem is equivalent to the normal distribution test problem. Analysis show that the normal distribution test detector has the characteristic of constant false alarm rate. The performance of the proposed detector is analyzed. Numerical experimental results based on simulation and measured high range resolution profile data show that the proposed detector outperform the energy integration detector.