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基于图像融合的高动态范围图像合成的任务书
任务概述
高动态范围图像合成是对场景动态范围扩展的一种技术，它利用多个不同曝光条件下的图像，合成一个具有比单幅图像更广泛的动态范围的图像。这种技术可以应用于摄影、电影、计算机视觉等领域，提高图像的质量和真实感。
此次任务的目的是通过图像融合的算法，实现高动态范围图像的合成。任务需要完成以下内容：
1.收集多个不同曝光条件下的图像，包括低曝光、中曝光和高曝光条件下的图像。
2.设计图像融合算法，识别场景中的每个像素，并用最佳曝光条件下的像素值代替较暗或较亮条件下的像素值。
3.实现图像融合算法，编写程序从输入的图像进行处理，生成高动态范围图像。
4.评估算法的效果，包括图像合成后的动态范围、色彩饱和度、对比度等指标。
任务分解
1.数据收集
从不同曝光条件下拍摄同一场景的图像是高动态范围图像合成的基础。使用普通相机可以采集多张照片，但需要注意曝光时间和光圈的调整以获取不同曝光条件下的图像。在这个任务中，需要收集至少三张以上的低曝光、中曝光和高曝光条件下的图像。
2.图像融合算法设计
对于高动态范围图像的合成，不同的算法有不同的实现方式。在这个任务中，我们考虑使用基于图像融合的方法进行合成。具体来说，可以采用以下步骤：
①对于每张输入的图像，计算出它的相机响应函数。
相机响应函数指的是一张图像中颜色值与真实亮度之间的映射关系。使用一组输入图像，可以估计出它们的相机响应函数。具体的方法包括直接法和反演法等，本任务中可以使用基于反演法的算法。
②对于每个像素，选取最佳曝光条件。
对于每个像素，选择该像素在所有输入图像中色彩最饱和、同时明暗程度适中的像素值，用该像素值代替该像素在其他曝光条件下的值。
③通过曝光校正合成高动态范围图像。
经过以上选取后，可以得到一张高动态范围图像，但是需要进行曝光校正。具体来说，需要将合成得到的图像的像素值反映到真实世界中的亮度值上。这个过程可以通过对每个像素的像素值进行归一化，然后调整为一张新的图像进行完成。
④去除不一致的细节。
在进行图像合成时，可能会出现一些不一致的细节，例如图像中出现突然的亮度变化或阴影。这种情况下，可以采用基于频域的细节保留算法等方法去除这些不一致的细节。
3.程序实现
根据上述算法的设计，需要建立一组程序来处理输入图像并生成高动态范围图像。程序实现过程中需要注意内存管理、图像访问等问题，保证程序的鲁棒性和实用性。
4.算法评估
在完成程序实现后，需要对合成得到的高动态范围图像进行算法评估。这个过程可以通过以下步骤完成：
①对比度评估：使用不同的图像合成方法，比较得到的高动态范围图像的对比度，并使用评估指标进行量化评估。
②色彩饱和度评估：利用不同合成方法合成高动态范围图像，并比较它们的色彩饱和程度。
③动态范围评估：根据高动态范围图像的动态范围，分析不同合成方法的动态范围。
5.总结和实验报告编写
最后，需要对实验的结果进行总结和分析，并编写实验报告。在实验报告中，需要包括数据的处理、算法原理、程序实现过程、算法效果评估等内容，以便于其他读者理解和借鉴。