当前普通的显示设备可以显示的亮度范围远远小于真实场景和人眼所能感知的亮度范围,所以不可能在普通设备上显示人眼观察到的真实场景。而高动态范围(High Dynamic Range, HDR)图像显示技术可以实现将真实场景的亮暗信息尽可能多的在普通设备上显示出来,并且尽可能符合人眼真实的感知效果。随着高清数字产业的快速发展,HDR显示技术已经成为当前数字领域的研究热点之一,不仅具有相当重要的理论研究价值,而且有非常广泛的应用和很高的商业价值。通常的HDR显示技术策略是对多幅不同曝光度的图像根据相机响应函数合成HDR辐射度图,然后对辐射度图通过色调映射算法压缩动态范围,使其能在普通设备上显示出来,但这种策略存在一定的缺陷,比如需要输入各种相机曝光参数等。而多曝光图像融合技术是另一种更加简便的HDR显示技术,它可以由多幅不同曝光度的图像序列直接融合成一幅能在普通显示设备上显示的图像,不需要相机响应函数和各种设备输入参数。如何得到亮暗区域细节信息清晰并且避免失真的融合图像,并且如何处理动态场景融合过程中产生的鬼影(Ghost)问题,是当前多曝光图像融合技术面临的难题。本文深入研究了HDR图像和多曝光融合技术的理论方法,技术特点以及国内外研究现状,提出了一种在视觉失真最小的基础上尽可能多的保持亮暗区域细节的静态场景多曝光图像融合算法,并且对HDR图像质量评价领域做了探索性的研究。然后针对动态场景融合过程中出现的鬼影问题,提出了一种有效的基于参考图像的鬼影消除算法。本文的主要工作和创新点包括：1.提出了一种基于权重图修正的多分辨率静态场景多曝光融合算法我们对传统的基于拉普拉斯金字塔的多曝光融合方法进行改进,提出了权重修正函数修改基本的权重图,然后通过最小化失真概率函数确定权重修正的参数。与以前的方法相比,本文的方法不仅保留了原场景超亮和超暗区域中更多有用的细节信息,而且最大限度的减少了失真。我们通过从不同角度的度量标准对比实验证明了本文方法的优点。2.提出了一种交互式的多曝光图像细节展示方法本文将边缘保持图像处理中的局部拉普拉斯滤波器(LLF)运用在基于拉普拉斯金字塔的多分辨率融合方法中,提出了一种交互式的多曝光融合方法,在细节显示方面具有更大的灵活性。用户不仅可以整体的调节输入图像对应的参数,使输出图像有不同清晰度,还可以独立调节某幅输入图像对应的参数,控制输出图像中与此输入图像对应的局部场景的清晰度。3.提出了一种基于亮度比例关系的动态场景鬼影消除算法针对动态场景的HDR图像显示过程中出现的鬼影问题,我们提出了一种基于光度值比例关系的避免鬼影的多曝光图像融合方法。在检测动态场景中移动物体的过程中,本文充分利用了场景光度值和曝光时间之间的线性关系,将每幅输入图像的亮度统一到参考图像的亮度水平。然后使用视频运动检测中的差分法生成移动物体检测的二值图像,并运用形态学图像操作完善此二值图像。最后,根据修改后的二值图像重新定义权重图,运用多分辨率方法融合得到最后的结果图像。本方法可以选择不同的参考图像生成相应的鬼影消除效果。与以前基于参考图像的鬼影消除方法相比,本文的方法对参考图像曝光质量的容忍度大大增强,当参考图像曝光质量不好或者存在大片过饱和区域时仍然能够得到很好的鬼影消除效果。本方法实现简单,效率较高。