高动态范围成像技术(High Dynamic Range Imaging)技术近年来在工业图像处理、机器视觉、3维数字娱乐等领域获得了广泛的应用。在高动态范围图像中,原始图像辐射度的动态范围远大于显示设备的响应动态范围。作为一种增强型的数字图像获取技术,高动态图像(HDR)在全局照明、真实感绘制方面具有不可替代优势。在过去的研究中,国内外的研究人员提出了许多HDR成像相关技术,主要包括成像硬件改进和软件合成算法两类。提升成像硬件的方法由于成本较高,只适用于某些对图像质量要求十分苛刻的场合,不适合大规模广泛应用。而软件算法具有效果好,操作简便,成本低廉的优势,因此吸引了广泛关注。本文所研究的课题主要包括高动态图像合成及显示中所涉及的相关技术,包括相机响应曲线的恢复,多曝光序列图像的合成,高动态范围图像的存储和显示,图像鬼影滤除,以及合成前的多曝光序列图像的配准等。我们的研究来源于与日本欧姆龙公司合作的项目研发。其中作为项目的核心问题的多曝光图像序列的配准,本文作了重点论述并在实验中着重予以分析,详细讨论了多曝光图像序列配准中常用的均值二值化方法(MTB),SIFT特征匹配方法等,并且提出了一种新的基于SURF特征匹配的配准方法。另外对鬼影滤除算法也做了详细的论证。其他的主要算法也在理论分析的基础上给予了相应实验测试。