高动态范围图像使用16位、32位等高位宽数据进行存储,可以最大限度地保留自然界的真实场景,拥有非常丰富的细节信息。但常见的显示设备是8位的,所以高动态范围图像需要经过色调映射才能在普通显示器上显示。本文的研究任务是实现高动态范围图像的色调映射,使压缩后的图像尽量保持更多的细节信息,保持相应的颜色信息并且避免光晕现象等视觉瑕疵,便于后期的人眼观察或机器处理。本文的主要工作和研究成果有:1.研究、分析并比较了常用的边缘保持滤波器:双边滤波、加权最小二乘滤波、₀L平滑滤波和局部边缘保持滤波。研究了基于边缘保持滤波器的色调映射算法,剖析了光晕现象产生的原因,最后通过实验对比分析选择了加权最小二乘滤波器。2.针对Khan等人提出的一种基于直方图和人类视觉模型的色调映射算法存在细节保持不够的问题进行改进,提出了一种细节保持的色调映射算法TWT。该算法将图片转化为亮度通道,采用加权最小二乘滤波进行图像基本层和细节层的分解,并分别对基本层采用基于直方图和人类视觉模型创造查找表的方法进行压缩,对细节层采用S曲线进行增强,合并处理后进行去除噪声和颜色校正,实现高位宽的映射和细节的保持。对比实验的主观和客观评价表明该算法比Khan算法更好地保持了图像的细节信息,尤其是高亮和低暗的信息,同时保持了图像的颜色信息、无梯度反转和光晕现象,映射得到的图像质量更高。3.针对细节保持算法时间复杂度高的问题,提出了一种基于梯度域引导滤波的色调映射算法TGT。该算法在引导滤波的基础上,加入显式的一阶边缘感知约束以更好地保持图像边缘,减少光晕现象,实现图像基本层与细节层的分解与高位宽映射。该算法运行效率比TWT算法至少提升50%,而通过实验图像的主观和客观评价表明,该算法所得图像质量和TWT算法所得图像质量基本相当。