唐凌峰，黄欢，张亚飞，李凡

昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明 650500

0 引 言

高动态范围(high dynamic range,HDR)成像旨在有效地捕捉和显示自然场景的照明。由于标准数码相机受限于设备传感器的性能，只能捕获有限动态范围内的光强，导致拍摄图像中出现过亮或过暗的区域，不能很好地反映出人眼在自然场景中感知到的明亮或黑暗区域的细节。虽然利用专业成像设备可以直接获取HDR图像，但这些设备通常十分昂贵，大多数用户无法负担。因此，利用HDR重建算法(范逵和周晓波，2014;朱雄泳 等，2018)，即从传统数码相机捕获的图像中恢复出HDR图像的方法十分流行。

一些研究者试图利用单幅低动态范围(lour dynamic range,LDR)图像生成HDR图像(Eilertsen等，2017；Liu等，2020)。由于照相机传感器在捕获信息时存在量化误差和饱和工作区间，只利用单幅图像的信息难以达到较好的重建效果。具有不同曝光度的LDR图像分别包含了不同动态区间下的信息。因此，融合同一场景下的多幅不同曝光LDR图像可以重建出更高动态范围的图像。然而，现实生活中拍摄一组图像通常会存在相机位置的偏移、前景物体的移动以及饱和等现象。由于待融合图像的像素在空间位置上未对齐，会造成重建HDR图像出现鬼影、噪声和模糊的现象。为了解决这些问题，一些传统方法(Zimmer等，2011；Xu等，2010)试图使用光流法(Kang等，2003)先对LDR图像进行预先配准，然后进行融合。Gallo等人(2009)先检测运动区域，再预测由物体运动而导致的信息不一致区域，并将其摒弃来解决空间信息误对齐的问题。……