普通数码相机拍摄的图像动态范围有限,不能满足人们对高清晰图像的迫切需求,多曝光图像融合技术的出现能有效解决该问题。多曝光图像融合算法通过融合不同曝光强度的图像细节信息,达到扩展融合图像动态范围的目的。多曝光图像融合根据拍摄场景分为两类问题,一是静态场景下融合图像出现细节丢失和光晕现象的问题,二是动态场景下融合图像出现鬼影的问题。针对这两类问题,本文通过研究多曝光图像融合相关理论,提出一种多尺度细节增强与鬼影消除算法。首先,利用多尺度融合框架去除融合图像中的光晕现象。然后,使用边缘保持滤波平滑权重保留图像纹理信息,并提出自适应细节增强算法,增强图像细节信息。最后,本文提出了一种基于二维信息熵的鬼影检测与消除算法,有效检测与消除融合图像中的鬼影。本文研究内容包括:1.针对已有多尺度融合算法易导致融合图像边缘信息丢失的问题,本文通过加权最小二乘滤波对Gaussian权重金字塔进行平滑处理。加权最小二乘滤波是一种边缘保持滤波,通过其平滑Gaussian权重金字塔可有效保留图像边缘纹理信息,并防止融合图像中出现相对亮度变化,得到纹理清晰和细节丰富的融合图像。2.针对已有多曝光图像融合算法存在融合图像细节信息不清晰的问题,本文提出了一种自适应图像细节增强方法。首先,获取反映融合金字塔图像细节变化的高频细节信息。然后,设计图像增益因子,并通过增益因子对图像高频分量自适应增强。最后,通过Laplacian重构得到细节增强后的融合图像。3.针对动态场景下对图像直接融合而导致融合结果出现鬼影的问题,本文提出了一种基于二维信息熵的鬼影消除算法。首先,通过直方图匹配算法调整非参考图像的曝光强度,使其与参考图像曝光一致,再利用图像差分得到相应图像的差分图。然后,通过差分图像的二维信息熵划分动态和静态像素区域得到无鬼影权重。最后,将无鬼影权重作为权重衡量因子,结合其余三个权重项构建初始权重图,并在改进的多尺度融合框架下加权融合,得到无鬼影融合图像。