學位論文

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    基於階層式空間光譜緊密關聯性Transformer之高光譜與多光譜影像融合
    (2025) 何祐豪; Ho, Yu-Hao
    在衛星遙測領域 (Satellite Remote Sensing) 中高解析高光譜影像 (HRHSI, High Resolution Hyperspectral Image) 的獲取與生成一直是熱門的研究議題之一，原因是使用高解析高光譜影像能更加提升遙測物件偵測與辨識任務的準確率與可靠性。而使用低解析度高光譜影像 (LRHSI, Low Resolution Hyperspectral Image) 以及高解析度多光譜影像 (HRMSI, High Resolution Multispectral Image) 進行融合是常見且優秀的方法，此方法可以同時結合高光譜影像豐富的光譜資訊與多光譜影像的空間資訊以融合生成高品質的高解析高光譜影像。本論文中我們提出一個基於Transformer高光譜與多光譜影像融合任務用的類神經網路模型，此模型稱為HSSDCT，其透過Residual Dense Connection能降低訓練時資訊的損失並且有效地再利用特徵圖 (Feature Map)，並使用SSC (Spatial-Spectral Correlation) 的架構以提升模型空間與光譜特徵的提取能力。此外，此模型採用階層式架構建立模型，透過由小到大改變每層Transformer的窗口大小 (Window Size) 以達到提取局部資訊與維持長程依賴性 (Long-Range Dependencies) 的效果。實驗結果顯示，此方法能以適當的模型大小與參數量融合生成高品質的高解析高光譜影像。
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    高動態範圍下的影像融合與色調重現
    (2008) 黃瑋琦; Wei-Chi Huang
    色調重現目的是去調整或映射高動態範圍影像，調整影像圖素的亮度以及更好的對比度。本論文提出一個完善的彩色影像系統對於在極高動態範圍下場景的影像拍攝。用五張不同曝光的原始影像作融合來拓展動態範圍的概念，搭配色調重現和局部對比增強演算法以重現原始影像的對比和細節。 系統首先融合多張不同曝光的原始影像以獲得更多的動態範圍資訊，融合後原始影像的有效動態範圍可以擴展到256倍，接著對影像在不同亮度下重複抽取邊緣以擷取影像的細節，我們所提出的色調重現演算法將所擷取到的最佳邊緣統計圖作等化以分配到更均勻分佈的區域。最後區域對比增強使影像的細部更明顯。經由實驗結果，我們提出的高動態範圍影像系統能夠在色調重現及色彩鮮明度上得到好的結果。
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    數位相機上的多重曝光影像融合
    (2006) 徐健智; Chien-Chih Hsu
    融合多張不同曝光的畫面可呈現具高動態範圍的情境，本論文提出一個影像融合方法，藉由融合兩張連續但不同曝光的視訊畫面，提升畫面的動態範圍，使得在融合畫面中比在典型曝光畫面中更容易找尋移動物件與偵測人臉，提出的方法已實現在具強健硬體平台與軟體平台的消費型數位相機中，由實驗結果顯示影像融合的速度接近每秒四個畫面。 融合多張不同曝光倍率的影像對於在高動態範圍的情境下拍攝靜態影像是十分有用的，然而在實際相機應用面上，由於拍攝者造成相機輕微晃動或是情境中被拍攝者輕微移動皆會使得情境改變，此種情境改變必須進行補償。本論文提出一個完整的影像融合系統，藉由融合三張不同曝光的影像，以達到延展影像動態範圍的目標。不像大部分影像融合演算法均針對被處理過的影像進行融合，且嘗試去還原拍攝系統的轉換函數，我們提出的演算法直接針對還未經過任何影像處理的原始影像資料進行融合。此影像融合系統中亦包含整體性與局部性抖動補償演算法，能有效補償晃動的問題並且得到穩定的融合結果。