标题中的“基于SURF特征的高动态范围图像配准算法”指的是使用Speeded Up Robust Features (SURF)算法来解决高动态范围图像(HDR)的配准问题。HDR图像通常由同一场景的不同曝光时间的多张普通动态范围图像合并而成，以捕捉更宽的亮度范围。然而，在图像序列的捕获过程中，可能会遇到诸如相机抖动、场景运动等挑战，这些因素会影响最终合成的HDR图像的质量。
SURF是一种快速且鲁棒的图像特征检测和描述算子，由Hessian矩阵检测尺度空间的极值点，并利用方向稳定性来描述这些特征点。它在计算效率上优于早期的SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征，同时在光照变化、缩放、旋转和部分遮挡情况下仍能保持良好的匹配性能。
描述中提到的问题是，当有近距离的大目标存在时，由于显著的三维形状会导致视差效应，进而影响图像配准和HDR图像的合成。为了解决这个问题，文章提出了一种基于SURF特征点的三维图像配准算法。这种算法旨在提高在存在大目标和视差效应情况下的配准精度。
标签“算法 cs”表明这是计算机科学领域的一个算法问题。在文章中，葛成、胡福乔和赵宇明可能详细介绍了如何利用SURF特征进行图像配准，包括特征点的检测、描述符的计算、匹配策略以及如何通过这些匹配点进行图像的几何变换估计。他们可能还比较了新提出的算法与传统的MTB（Mean Threshold Bitmap，均值二值化）方法在处理近距离大目标时的表现，证明了新算法的优势。
相关文献列举了一些其他的研究，比如结合SURF特征和RANSAC（Random Sample Consensus）的图像配准方法，以及基于SC-RANSAC（Sequential Consistency RANSAC）的改进算法，这些都表明了在图像配准领域，结合不同的特征检测和稳健的模型估计方法对于提高配准精度的重要性。
这篇文章探讨的是如何利用SURF特征来改进高动态范围图像配准的精度，特别是在面对相机抖动、场景运动和大目标引起的视差效应时。通过实验验证，该算法在特定条件下能提供比传统方法更好的结果，从而有助于提高HDR图像合成的质量。
