由于成像设备的动态范围远远小于自然场景和人眼可识别的动态范围,因此获取到的图像往往不能反映场景的真实情况,特别是阴影和高亮区域的细节。该问题可用高动态范围成像技术和多曝光图像融合进行解决,但两者都基于成像设备与成像目标不能有相对运动这一前提之上。进行空间观测实验时,目标各部分的反射率不同,且目标与相机有相对运动,使这一问题尤为严重。为解决该难题,本文设计了一个多曝光图像融合系统,在图像融合模块之前加入图像配准和校正模块,用于扩展空间图像的动态范围。本课题完成的主要工作如下:首先,对国内外图像配准和多曝光图像融合算法做了深入调研;其次,介绍了高动态范围成像技术的原理和高动态范围图像的存储和显示方式;再次,针对空间试验和空间图像的特点,设计了一个可应用于相机与场景有相对移动的多曝光融合系统,先利用SURF算法提取图像特征,并分别基于欧氏距离和RANSAC算法进行了粗-精结合的特征匹配,再依据拟合出的图像变换模型对图像进行校正和裁剪,然后通过基于高斯金字塔和拉普拉斯金字塔分解的多曝光融合算法进行动态范围扩展;最后,利用大量图像进行实验并进行主客观评估,经验证系统可有效达成预设目标。本文的创新点在于:(1)针对空间图像的特殊性,首次提出一个应用于空间图像处理的多曝光图像融合系统,扩展图像的动态范围。(2)考虑到空间试验是在成像设备与成像目标有相对移动的过程中完成的,将基于SURF特征和RANSAC算法的图像配准模块加入系统,以实现图像校正。(3)利用C++创建一个软件平台,可使图像在图形窗口中进行处理。