由于相机成像原理的限制,即使在同一光源下,很多不同材质的物品也呈现了不同的曝光状态,其中过曝、欠曝严重影响了图像质量,限制了后期的处理。高动态范围图像作为自然场景的真实还原,在图像处理方面有着重要地位,在交通、安防、工业等领域具有广泛的应用前景,由于工业生产的产线要求,对合成图像质量要求的同时,也对其时间效率有了进一步的限制。目前合成高动态图像的方法主要分为两类,基于相机响应曲线标定和基于多曝光图像序列的直接融合。基于相机响应曲线标定的方法有统一规范的理论依据,有章可循,计算模式固定,从原理上还原了图像的真实关照,但是恢复相机响应曲线的计算量巨大,耗时长;基于多曝光图像序列的直接融合跳过了物理还原的步骤,因此计算简单,但是受限于图像评价质量标准的选取,方法多样。但是这两种方法对于高速生产、产品曝光程度较为单一的产线来说,仍旧过于复杂,耗时较久。因此本文基于Mertens算法,简化了拉普拉斯金字塔的计算,在保证图像质量的同时,优化了时间;就金字塔本身复杂的结构,本文直接采用保边去噪的双边滤波替换了金字塔结构,对权值进行平滑,考虑了空间和像素域的关系,快速融合了图像并验证了合成效果。经实验验证和实际应用,简化的金字塔结构和双边滤波的方法可以适应快速的产线要求。论文主要工作在于:●本文系统介绍了基于相机曲线标定和基于图像直接融合的高动态范围图像合成。简述了两个方法体系的基本流程和理论依据,并通过系统的实验展示了合成流程,作为本文的背景理论。●将基于拉普拉斯金字塔的Mertens算法进行了改进,针对工业应用中高度生产的产线要求和较为简单的图像合成要求,对金字塔分解和合成的算法进行了简化,在保证图像质量的同时,降低了合成时间。●提出利用滤波器将权值矩阵平滑的合成方法,采用保边去噪的双边滤波器,考虑图像像素点的空间距离和值域关系,平滑了权值矩阵,并且保留了权值图的边缘,提高了时间效率。