随着科技的进步及人类生活水平的提高，人们对于视觉体验的需求也与日俱增，因此对于图像的自然重构成为了数字图像处理研究中的热点。高动态范围图像处理是获取及展现自然图像的一种先进技术，可以突破传统显像设备对于图像重构时带来的局限，使得显示的图像更加自然、清晰。由于高动态范围图像在成像领域的种种优势使得其可以广泛应用于数字图像美化，医学图像处理，遥感图像处理，监控安全等各种领域。本论文着重研究了高动态图像的合成及重构中的核心步骤，即多曝光度图像融合和色阶映射，并且针对人类色觉感知的特点对于两个核心步骤进行了改良，优化了该步骤的实现方式。本论文首先提出了一种基于混合色阶映射及自动压缩系数选取的高动态范围图像的重构方法，该方法主要解决了高动态范围图像处理中由于系数选取不当出现的图像失真问题。（1）提出了一种混合色阶映射的方法。首先对原始图像进行全局色阶映射获得图像的整体色调；最后对进行了全局色阶映射的图像进行梯度域的局部色阶映射以补充细节。（2）提出了色阶映射中压缩系数自动选取的方案。我们根据多组实验发现了压缩系数和图像质量之间的联系，通过对于压缩系数的自动选择降低了高动态范围图像色阶映射的压缩系数选取难度。本论文其次提出了一种基于色觉感知的多曝光度图像融合技术，主要解决高动态范围图像合成中产生的色觉失真问题。（1）提出了多曝光度图像融合时的最优特征选取的色觉感知方法。首先利用整体图像质量因子判断出图像的最重要特征，最后利用质量因子选择出需要融合的最优特征。（2）提出了融合图像的色彩矫正方法。利用色彩校正修正了融合图像中特征值选取不当带来的失真。本论文中提出的方法能够方便高效的获得自然、清晰的高动态范围图像结果，因此可广泛应用于图像处理及视频处理等相关领域中。本论文得到国家自然科学基金（No.61271298）的资助。