1. 研究目的与意义
研究背景：在历史的长河中，人类主要通过视觉来观察和认知世界,而眼睛则是人类获取图像信息的途径，再通过大脑来处理和理解这些图像信息。人类获取的周围场景信息中，大概有80%是经由视觉获得的，这既体现了视觉信息的重要和丰富，也突出了人类对视觉信息的有效利用。
随着信号处理理论和计算机技术的发展，使得计算机可以像人类一样获取并处理视觉信息，研究者尝试使用摄像机来采集三维场景的图像，并使用计算机上编写的程序完成对视觉信息的处理，由此产生了计算机视觉这一研究方向。
高动态范围图像（high-dynamic range，简称hdr），相比普通的图像，可以提供更多的动态范围和图像细节，能够更好地反映人真实环境中的视觉感受。突破了宽容度的限制，将照片的层次细节带到一个前所未有的水平。
2. 研究内容与预期目标
研究内容：本课题旨在通过使用基于传统的色调映射方法，研究双眼感知不同低动态范围图像后的融合效果。
预期目标：本课题旨在利用MATLAB对视觉感知实验进行设计和编程，通过相关算法对双目视觉色调映射进行研究并最终得出双眼对于不同低动态范围图像后的融合效果。3. 研究方法与步骤
1．研究方法：
（1）利用matlab实现对双目色调映射系统的设计。
（2）参考各类文献，独立思考，敢于创新。
4. 参考文献
| [1]张如如，葛广英，申哲 等．基于双目立体视觉的三维重建方法[J]．扬州大学学报（自然科学版），2018，21（3）：8-13． [2]Carter.R and Huertas. R, Ultra-large color difference and small subtense. Color Researchamp;Application. [J]. 2010,4-17. [3]Cui.H, Shen. S, Gao. W, et al. Efficient large-scale structure from motion byfusing auxiliary imaging information[J]. IEEE Trans Image Process, 2015, 24(11):3561-3573. [4]祝琨，杨唐文，阮秋琦，等．基于双目视觉的运动物体实时跟踪和测距[J]．机器人，2009，31（4）：327-334． [5]Pei.J, Huang. Y, Huo W, et al. SAR automatic target recognition based on Multiviewdeep learning framework[J]. IEEE Transactions on Geoscience and RemoteSensing, 2018, 56(4): 2196-2210. [6]Hardy.N. D, Shapiro. J. H. Computational ghost imaging versus imaging laser radarfou three-dimensional imaging[J]. Physical Review A, 2013, 87(2): 23-40. [7]Heng.Y, Wang. C, Qi. Y. Keyframe-based texture mapping for RGBD human reconstruction[C].Proceedings of the International Conference on 3D Vision. Seattle, WA, USA: IEEEComputer Society, 2013: 25-32. [8]M.Lang, O. Wang, T. Aydin, A. Smolic, M. Gross, Practical temporal consistencyfor image-based graphics applications, in: ACM Trans. Graph, Vol.31, no 4, p.34:1–34:8, July 2012. [9]X.Dong, B. Bonev, Y. Zhu, A.L. Yuille, Region-based temporally consistent videopost-processing, in: The IEEE Conference on Computer Vision and PatternRecognition(CVPR), 2015.
[10] N.Bonneel, J. Tompkin, K. Sunkavalli, D. Sun, S. Paris, H. Pfister, Blind videotemporal consistency, in: ACM Trans. Graph, Vol.34, no 6, p. 196:1–196:9,Oct. 2015.
[11] E.P. Bennett, L. Mcmillan, Video enhancement usingper-pixel virtual exposures,in: ACM Trans. Graphics, Vol.24, no 3, p. 845–852., 2005. [12] J.H. Van Hateren, Encoding of high dynamic range video with a model of humancones, in: ACM Trans. Graphics 25, pp. 1380-1399, 2006.
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5. 工作计划
（1）1月10日至2月25日（1周前）：根据任务书， 明确设计的内容和目的 ，查阅相关文献材料准备开题报告。
（2）2月28日至3月4日（2周）：根据阅读的资料文献初步了解设计的原理以及实现的方法，开始写开题报告。
（3）3月7日至4月1日（3-6周）：掌握所选择硬件或软件平台的使用方法、开始完成设计的具体内容。
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