随着个人电脑和因特网的普及,数码相机正逐渐成为人们快速获取图像和计算机图像信息输入的常用设备。人眼所能观察到的实际场景有着非常大的明暗动态范围,光强细节信息很丰富,而由于受到电荷耦合器和模数转换器等的制约,数码相机的动态范围很有限,只能记录有限范围的对比度、亮度和颜色数,很难做到全面记录光的信息。当拍摄场景的动态范围超出了照相机的采集范围时,摄影师通常会改变相机曝光度来控制所需捕捉的亮度信息范围,但是无论如何调整曝光量,最终成像总会有曝光过度或者曝光不足的区域,往往造成高亮处或阴暗处细节的损失。针对这一问题,本文提出了一种基于响应函数信息测度的多曝光图像增强算法,对同一静态场景拍摄多幅不同曝光度的图像,通过一定的算法将这些图像有机地结合起来,从而最大限度地利用各种光强信息进行协调优化和综合处理,使得各层次的亮度细节都能很好地呈现在同一幅图像中。算法的主要思想是对同一场景多幅配准照片进行分块,利用相机响应曲线作为衡量图像信息量的测度,对不同曝光照片进行信息块的选取,并利用一定的融合函数将像素块全局融合起来,消除边缘效应,从而获得便于人眼识别的明暗对比层次丰富的合成图像。