學位論文

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End date: 2025Subject: search.filters.subject.Tone Mapping

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    基於巨觀邊緣感知與對比圖分析的高動態範圍成像
    (2025) 鄭翔元; Cheng, Hsiang-Yuan
    本研究主要探討高動態範圍影像處理中，在極端光照條件下的影像主體重建與色調映射問題。當畫面遭遇強烈背光、低光源或大面積背景干擾時，傳統的影像處理方法經常無法有效地凸顯主體，且在壓縮動態範圍過程中容易造成細節喪失與色彩失真。本研究針對上述問題，提出一套考慮巨集邊緣資訊的影像處理方法，結合全域與區域對比度評估，透過調整適合的色調映射曲線，使暗部細節清晰且避免亮部過曝。此外，研究中亦針對色彩還原問題，於色彩轉換過程中引入色域映射模型的補償機制，有效避免傳統方法常見的色相偏移與飽和失真現象。本論文透過實驗驗證所提出方法的有效性，並經由業界常見的客觀指標評估其在亮度、色彩準確性與視覺對比度上的改善效果，期望能提供未來影像訊號處理系統設計的重要參考。
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    基於色調映射與模型可解釋性技術的人臉偵測優化
    (2025) 李少榆; Lee, Shao-Yu
    邊緣攝影機在極端背光與低光環境下，因對比失衡與雜訊升高，常導致人臉偵測表現顯著退化。本研究以全域與區域色調映射為核心，結合輕量化偵測器進行系統性評估與消融，聚焦於「前端影像增益」與「小樣本重新訓練」的相對效益與互補效應。結果顯示，在背光與低光影像集中，最佳組合可將檢測精度由 11.6% 提升至 50.7 % ，並明顯改善困難區域的人臉可見度與穩定性。基於此結論，我們提出適用於資源受限情境的實作指引，說明前端增益與輕量偵測的搭配原則與取捨，提供可部署方案，並為後續自適應色調映射與輕量偵測器的協同設計奠定基礎。