随着人们对数字图像拍摄清晰度和信息量要求的日渐提升,高动态范围图像逐渐成为数字图像领域的研究热点,其在数字摄影、遥测遥感、安防监控等领域有着广泛应用。然而,受到底片感光元件的灵敏度、拍摄系统噪声、记录设备容量的影响,数字摄影系统只能记录有限灰度级的图像,导致成像设备能够记录的信息量远远小于真实场景的信息,严重的情形下图像中会出现大量的过曝光与欠曝光区域,严重影响人眼的视觉感知效果。多曝光图像融合技术能够为上述问题提供良好的解决方案,该技术是获取高动态范围图像的重要技术之一,现有的多曝光图像融合算法与系统均消耗过多的时间分辨率,且算法运算时间过长,同时对于生成高动态范围视频的系统,其对“鬼影”现象均未给出解决方案。针对上述问题,本文开展了如下工作。(1)对多曝光融合算法国内外现状进行了调研:根据拍摄场景类型不同,对静态场景和动态场景图像融合算法及鬼影去除算法进行综述;同时考虑到工程方向的应用,对多曝光图像融合现有已研制成功的系统进行调研。通过上述三方面的深入调研,对多曝光融合技术进行了理论分析与算法梳理。(2)针对双曝光图像亮度差异过大的问题,本文基于Retinex算法提出一种亮度平衡算法,对两帧图像的亮度进行统一:算法主要对双曝光图像的照度层进行平均,并依据高斯函数的3σ原则对图像的反射层进行重映射区间限定,使得尽可能多的像素得到完整映射;考虑到同一视频序列中会存在静态和动态两种场景的情况,本文提出一种自适应阈值选取算法,提升运动区域检测准确率。为增加算法普适性,本文同时针对彩色图像对该算法进行了相应的改进。本文采取对双曝光相机所拍摄视频序列进行抽取图像和短视频序列的方式,对双曝光图像融合算法进行测试,同时对彩色双曝光图像进行仿真测试,并对上述图像及其序列进行主观和客观质量的评价。实验仿真证明,本文算法所得融合图像其二维熵、平均梯度和空间频率等评价指标平均达到12.25、11.51、40.97,三种指标相较于 MertensT 等人、Paul S 等人、SenP 等人、Ma K等人所提出的融合算法平均分别提升了 3.81%、14.69%、7.92%,算法运行时间相较于Sen P等人、Ma K等人的动态场景融合算法平均提升58.5%,证明本文算法在图像信息量、清晰度、细节信息和保持较低算法运算时间方面具备较高优势。(3)研制了一套基于双曝光的高动态范围视频融合相机,相机双曝光模块采用FPGA控制传感器寄存器,控制CCD芯片对场景进行连续高低交替曝光,获得交替曝光的双曝光视频图像。通过对多个场景进行双曝光实验并对控制相机曝光硬件模式进行分析证明,所研制的双曝光相机能够通过交替曝光完整捕捉自然场景中较大亮度范围的信息,实现算法对双曝光图像的融合处理,且其融合所得高动态范围视频能够达到原视频序列帧频的一半,在保证视频融合效果的同时又能同时保持其流畅性。