近年来,随着数字图像技术的不断进步,高动态范围图像具有动态范围宽广、色彩空间大、信息层次丰富等特点,从而备受研究人员的青睐,并逐渐的在气象、军事、医疗、交通等不同领域广泛应用。但是在研究工作或日常生活中的显示设备无法直接显示高动态范围图像,需要通过色调映射算法将高动态范围(High Dynamic Range,HDR)图像进行压缩,将其映射为可以直接在日常显示设备中显示的低动态范围(Low Dynamic Range,LDR)图像。因此色调映射算法成为高动态范围图像研究中极其重要的内容,目的是对HDR图像进行压缩,并且在压缩过程中尽可能保留更多的细节信息,同时保证映射过程中不产生颜色失真、对比度差、光晕等现象。传统意义的边缘保持滤波算法将亮度信息分层之后,大致都是采用对基本层进行动态范围压缩,对细节层进行增强的处理方法。本文对HDR图像的相关理论进行深入的研究,调研全局色调映射和局部色调映射等多种算法,从其中选取边缘保持滤波器这一方法为基础,对传统方式展开多种改进,最终提出本文的色调映射算法,并从主观和客观层面对算法进行了验证。主要工作包括以下几个方面。(一)边缘保持滤波算法分层处理的研究与分析。测试分析了不同的边缘滤波器的效果,设计了以双边滤波算法为基础的色调映射算法。实现了将图像从RGB空间转换到YUV空间的方法,使得图像的亮度分量和色度分量分离开来,解决了色调映射过程中色彩发生翻转的问题;使用快速双边滤波器对亮度分量图进行处理将其分成基本层和细节层分别对其进行处理。(二)亮度图细节信息增强的分析与设计。设计并实现了一种可以有效增强亮度图细节信息的算法。根据人眼视觉中绿色分量在亮度的计算中占据重要地位的特性,本文采用了与传统方式不同的细节层处理方式,设计了从两方面对细节层进行处理的算法思路,改善优化HDR图像的显示过程中使用的色彩插值算法。基于实验研究结果,亮度分量图的细节层非常依赖于色彩插值过程中的细节信息处理,因此本文在色彩插值中完成对高动态范围图像的边缘信息增强。算法使用八方向梯度计算的方式对绿色分量进行补全,同时计算每一个方向的边缘信息,避免产生梯度方向计算错误;并根据色差理论,对红色和蓝色分量在绿色分量已经补全的基础上进行插值计算,利用S型曲线对细节层进行增强处理。(三)亮度图基本层压缩的分析与设计。根据全局色调映射算法具有速度快,不会发生梯度反转的特点,本文在对基本层进行处理时,利用了对整幅图像进行处理的全局色调映射算法的思想,设计了细节信息与基本层分离的方法来解决全局色调映射算法对图像的细节与对比度处理都比较粗糙的缺点;而对于对比度压缩的问题,本文利用自适应对数的映射算法来压缩基本层的动态范围,自适应对数映射算法利用人眼对亮度的感知曲线趋近于对数变换函数的特性,可处理好图像的对比度问题,处理之后的图像可以达到整体明亮适中的效果。(四)色调映射算法主观客观评价与分析。通过主观客观评价方法及实验,对几种典型的色调映射算法和本文实现的色调映射算法进行对比分析。分析结果显示本文的色调映射算法具有较低的时间复杂度,并且映射后的图像保留了较为丰富的细节信息,图像的明暗边缘处理恰当,图像整体对比度清晰自然,避免了光晕现象的产生。本文算法达到了HDR图像动态范围得到压缩、颜色映射后准确、图像细节信息保留完整等目的,效果较为理想。