色调映射技术将高动态范围图像的动态范围压缩至输出设备的动态范围以下以便其输出,是高动态范围图像研究领域的重点和热点之一。本文系统地研究了高动态范围图像局部色调映射算法和色调映射算法评价指标,并通过实验验证了本文提出算法的有效性。论文的主要工作与研究成果有:1.提出了基于边缘的自适应支持域局部色调映射算法。该算法针对摄影学色调映射算法局部映射时,弱细节稠密的支持域与有稀疏强边缘的支持域可能产生混淆的问题,利用逐步扩大的最大值滤波器,寻找局部映射的支持域,有效地区分了支持域内弱细节与强边缘,并得到了更准确的支持域。实验证明,本文提出的方法能更准确地计算出支持域尺寸,且与高动态图像的结构相似性更高,时间消耗更少。2.针对现有基于统计学模型的自然度评价指标只适用于对自然场景进行评价的问题,本文提出了基于明暗关系的亮度一致性评价指标。该评价指标与人类视觉系统的主观感受相似,并且与图像动态范围无关。该指标分析了人类视觉系统对明暗关系的感受,并分别提取出了高动态范围图像与映射图像中局部亮点与局部暗点,通过对这四组点进行匹配,比较了明暗关系的一致性。3.将所提出的基于明暗关系的亮度一致性评价指标和已有的结构相似性评价指标相结合,改进了色调映射算法综合评价指标。本文提出的色调映射综合评价指标遵从了色调映射的标准,对色调映射算法的评价更符合人眼的感知,鲁棒性更强。