高动态范围图像是一种可以表示真实世界场景中高动态范围亮度信息的图像。近年来在数字摄影、基于图像的光照、基于图像的建模、虚拟现实等领域得到了越来越广泛的应用。但是在其应用推广过程中存在如下的两个问题:高动态范围图像已可通过硬件直接获得,但是其专用硬件造价昂贵,难以推广至日常应用;而且大多数显示设备只支持低动态范围的显示输出。通过图像的软件合成及色阶重建可以有效解决这两个问题。色阶重建的工作就是在保证较好显示效果的前提下,将高动态范围图像的动态范围进行压缩以便能够在低动态范围设备显示。本文针对合成及色阶重建两方面展开研究工作。在论文中,首先,对高动态范围图像的获取生成方法进行了总结。目前已有算法使用多张曝光图像来合成高动态范围图像。这种算法通过恢复相机成像系统光照响应曲线来进行合成工作。它使得人们通过普通数码相机即可得到高动态范围图像。本文实现了该合成算法并研究了几个重要参数对合成结果的影响,在分析实验结果后得出一种对丢失曝光时间信息的图像组进行合成的方法。通过使用随机采样的方法提升了算法的自动性。然后,对色阶重建方面的算法进行了简单的综述分析。色阶重建可分为空域不变和空域变化两类。空域不变的色阶重建算法具有简单快速的优点。在分析并实现现有算法的基础上,本文通过一个改进的空域不变的色阶算法对图像进行处理,得到了较好的效果。