高动态范围(High Dynamic Range,HDR)图像合成技术是一种有效的图像处理技术。相比于普通数字图像,HDR图像有着较广的动态范围。因此HDR图像在工业图像处理、机器视觉、3D娱乐、航空图像、医学成像等领域获得广泛应用。考虑到在实际合成中图像内一般都会存在运动的物体,因此本论文研究的图像融合算法也主要针对动态场景的图像进行融合研究,目标是获得无鬼影现象的高动态范围图像。图像对齐和融合函数是含有动态目标场景图像融合中的研究核心,论文主要针对这两方面进行研究,并在融合过程中做出如下创新:首先为避免融合过程中鬼影的形成,论文改进了图像双向相似性算法,并将其应用到图像的对齐过程中。改进的算法在图像对齐的过程中考虑到了图像的完整性以及与参考图像的一致性,从而保证了对齐后的图像的质量,为后续的图像融合做准备。其次论文分析了融合函数各部分在融合图像中的作用,提高了参考图像适度曝光区域的权重,并在图像融合过程中加入参考图像的比重;并根据非正常曝光区域的特点,采用cos函数代替现有的分段线性函数,降低了过曝光图像中过亮点的和欠曝光图像中过暗点的比重,以此来增强高动态范围图像效果。仿真实验部分,应用本论文研究的算法进行了图像融合试验,并且与Sen P算法、都琳算法的处理结果进行了比较。结果显示,本论文所构造的图像融合算法总体效果要优于以上两种算法。