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  • 动态范围图像色调映射的新型实时方法
  • 具有边缘保留抖动的高动态范围图像色调映射
  • 动态范围图像色调映射技术展望
  • 色调映射

    2021-01-13 10:28:04
    自己一直在做高动态范围图像的研究,对色调映射稍有了解,但对于二者之间的关系一直没有做过深入的研究和了解,看了这些博文,将二者联系起来了。也终于明白自己生成的高动态范围图像无法显示的原因。 一、色调映射...

    转载于:乐正倩彦的博客

    翻看查阅了很多博文,发现了以下几篇文章,比较全面的介绍了色调映射概念及过程,我仅当一名搬运工,记录在此。

    自己一直在做高动态范围图像的研究,对色调映射稍有了解,但对于二者之间的关系一直没有做过深入的研究和了解,看了这些博文,将二者联系起来了。也终于明白自己生成的高动态范围图像无法显示的原因。

    一、色调映射的概念:

    参考博文有:

    1. https://blog.csdn.net/LG1259156776/article/details/52414790?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=&utm_source=distribute.pc_search_result.none-task
    2. https://blog.csdn.net/shenjundt2/article/details/88235204
    3. https://blog.csdn.net/charleslei/article/details/80033859
    4. https://blog.csdn.net/weixin_45250844/article/details/103207184
    5. https://blog.csdn.net/weixin_33807284/article/details/86191503
    6. https://blog.csdn.net/Real_Myth/article/details/82910829​​​​​​​

    二、色调映射的算法整理

    ​​​​​​​​​​​​​​参考博文有:

    1. https://blog.csdn.net/weixin_33807284/article/details/86191503
    2. https://blog.csdn.net/gy373499700/article/details/78026935
    3. https://blog.csdn.net/weixin_33807284/article/details/86191503

     

     

     

     

     

     


     

    展开全文
  • 动态范围图像全局与局部色调映射的融合
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  • 使用混合色调映射和自动k因子决策的高动态范围图像渲染
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  • 提出了使用该滤波器进行多尺度分解的方法,以处理具有三个细节层和一个基础层的高动态范围图像。 使用滤波器的多尺度分解可解决三个假设:1)基本层在所有地方均保留局部均值; 2)每个刻度的显着边缘在局部窗口中...
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  • 这次和前几次一样,也是只介绍算法思路和...本篇参考论文把算法分为两个部分,第一个部分是全局色调映射;第二部分是局部色调映射。全局自适应这部分原理既简单又容易实现,局部自适应这部分原理不简单但是容易实现。

    这次和前几次一样,也是只介绍算法思路和实现步骤,再给出本人项目中Retinex的代码,Retinex的原理就不做解释。参考的论文是《Adaptive Local Tone Mapping Based on Retinex for High Dynamic Range Images

    本篇参考论文把算法分为两个部分,第一个部分是全局色调映射;第二部分是局部色调映射。全局自适应这部分原理既简单又容易实现,局部自适应这部分原理不简单但是容易实现。因为我们只需要按着步骤来即可。

    1、全局色调映射步骤:
    在这里插入图片描述
    本篇论文把过程写的很详细,全局映射按公式(4)即可完成,那里面的参数如何求解呢?按公式(5)即可计算出。这个算法是我实现过程中最省心的。。。。

    2、局部色调映射
    这部分的原理有点难理解,但是实现还是很容易的,因为他把实现公式又给我们列出来了。
    在这里插入图片描述
    首先求出α,然后实现β,最后带入公式得结果。
    -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    其中的Hg(x,y)是什么呢?他也给出了说明:
    在这里插入图片描述
    Hg(x,y)就是引导滤波后的结果,可见这篇算法进行了改进,使用了引导滤波代替了高斯滤波。为什么替换?这篇论文是这么解释的:为了减少光晕伪影。为什么会减少我没有看明白。




    接下来是本人项目的实现步骤,共分为五步:

    第一步:色彩空间转化

    第二步:全局色调映射

    Lave = exp(Lsum / (1.0*rows*cols));//计算对数平均值
    
    Mat out_image(rows,cols,CV_32FC1);//定义输出图像
    double Ymax=-1e9,Ysum=0,Yave=0,Ymin=1e9;
    
    for (int i = 0; i < rows; i++)
    {
    	for (int j = 0; j < cols; j++)
    	{
    		//记录XYZ空间下x,y,z的比率
    		double rateX=xyz[i][j].x/(xyz[i][j].x+xyz[i][j].y+xyz[i][j].z);
    		double rateY=xyz[i][j].y/(xyz[i][j].x+xyz[i][j].y+xyz[i][j].z);
    
    		//对亮度值进行压缩
    		xyz[i][j].y = log(1 + xyz[i][j].y / Lave) / log(1 + Lmax / Lave);
    
    		//还原x,y,z的比率
    		xyz[i][j].x=xyz[i][j].y/rateY*rateX;
    		xyz[i][j].z=xyz[i][j].y/rateY*(1-rateX-rateY);
    

    第三步:局部色调映射——引导滤波

    resultImage = guidedFilter3(out_image, out_image, 9, 0.01);//对分通道分别进行引导滤波,半径为1、3、5...等奇数  
    
    Mat guidedFilter3(Mat srcMat, Mat guidedMat, int radius, double eps)//引导滤波器
    {
    	//转换源图像信息,将输入扩展为64位浮点型,以便以后做乘法
        srcMat.convertTo(srcMat, CV_64FC1, 1.0);  
        guidedMat.convertTo(guidedMat, CV_64FC1, 1.0);  
    
    	/*imshow("srcMat",srcMat);
    	imshow("guidedMat",guidedMat);*/
    
        //各种均值计算
        Mat mean_p, mean_I, mean_Ip, mean_II; 
    
    	//生成待滤波图像均值mean_p   
        boxFilter(srcMat, mean_p, CV_64FC1, Size(radius, radius));
    	//生成引导图像均值mean_I   
        boxFilter(guidedMat, mean_I, CV_64FC1, Size(radius, radius));
    	//生成互相关均值mean_Ip  
        boxFilter(srcMat.mul(guidedMat), mean_Ip, CV_64FC1, Size(radius, radius));
    	//生成引导图像自相关均值mean_II  	
        boxFilter(guidedMat.mul(guidedMat), mean_II, CV_64FC1, Size(radius, radius));
    
        //计算相关系数,计算Ip的协方差cov和I的方差var
        Mat cov_Ip = mean_Ip - mean_I.mul(mean_p);  
        Mat var_I = mean_II - mean_I.mul(mean_I);  
    
        //计算参数系数a、c
        Mat c = cov_Ip / (var_I + eps);  
        Mat b = mean_p - c.mul(mean_I);  
    
        //计算系数a、b的均值
        Mat mean_a, mean_b;  
        boxFilter(c, mean_a, CV_64FC1, Size(radius, radius));  
        boxFilter(b, mean_b, CV_64FC1, Size(radius, radius)); 
    
        //生成输出矩阵
        Mat dstImage = mean_a.mul(srcMat) + mean_b;  
        return dstImage;  
    }
    

    第四步:局部色调映射——计算比例因子带入公式

    //获得两个因子,进行色调映射
    double aerfa = 1 + 36.0 * xyz[i][j].y/Ymax;
    double beta=10*Yave;
    double result=resultImage.at<float>(i,j);
    xyz[i][j].y=aerfa*log(xyz[i][j].y/(result+a)+beta+1);
    

    第五步:局部色调映射——归一化

    //归一化
    xyz[i][j].y=(log(xyz[i][j].y+a)-log(Lmin+a))/(log(Lmax+a)-log(Lmin+a));
    

    第六步:色彩空间还原

    映射效果:
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述总结:该算法是五种色调映射算法中,映射效果最好的。也可以用来图像增强,以车牌号为例。
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述但是增强效果一般。

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    Tonemapping

    色调映射是将图像的HDR值重新映射为新的值范围的过程。它最常见的目的是使一个低动态范围的图像看起来有一个较高的范围。参见维基百科:色调映射。

    Using Tonemapping

    色调映射映射使用体积系统,所以要启用和修改色调映射属性,你必须为场景中的体积添加色调映射盖。

    添加音色到一个音量:

    1. 在场景或层次视图中,选择一个包含体积组件的游戏对象,在检查器中查看它。
    2. 在检查器中,导航到Add Override > Post-processing,点击Tonemapping色调映射。通用渲染管道应用色调映射到这个体积影响的任何相机。

    Properties

    Property Description
    Mode

    Select a tonemapping algorithm to use for color grading. The options are:
    • None: Use this option if you do not want to apply tonemapping.
    • Neutral: Use this option if you only want range-remapping with minimal impact on color hue & saturation. It is generally a good starting point for extensive color grading.
    • ACES: Use this option to apply a close approximation of the reference ACES tonemapper, for a more cinematic look. It is more contrasted than Neutral, and has an effect on actual color hue & saturation. If you use this tonemapper, Unity does all the grading operations in the ACES color spaces, for optimal precision and results.

    选择用于颜色分级的色调映射算法。的选项是:

    None无:如果你不想使用色调映射,请使用此选项。

    Neutral中性:如果你只想对色调和饱和度影响最小的范围重新映射,请使用此选项。对于广泛的颜色分级来说,这通常是一个好的起点。

    ACES:使用这个选项来应用一个接近ace色调映射器的参考,为一个更电影的外观。它比中性的对比度更强,并且对实际的色彩色相和饱和度有影响。如果你使用这个调色器,Unity会在ACES的颜色空间中完成所有的分级操作,以获得最佳的精度和结果。

    展开全文
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  • WidsMob HDR具有先进的色调映射算法,可将一组3个不同的括号内的照片与高级色调映射算法组合成HDR。WidsMob HDR可提供最佳HDR结果,以增强照片的视觉效果。它还提供了HDR照片全分辨率的实时预览。 通过色调映射参数...

    WidsMob HDR具有先进的色调映射算法,可将一组3个不同的括号内的照片与高级色调映射算法组合成HDR。WidsMob HDR可提供最佳HDR结果,以增强照片的视觉效果。它还提供了HDR照片全分辨率的实时预览。

    通过色调映射参数(如色调长度和色调饱和度)自定义HDR照片。颜色管理也支持亮度,饱和度和对比度。调整参数很容易找到最佳的高动态范围结果。支持大多数类型的数码单反相机或智能手机拍摄的JPEG和RAW格式。即时预览高品质HDR照片和Retina显示屏支持。将文件保存为高质量的JPEG,PNG和TIFF文件,无需额外更改。自动对准手持照片的图像,这可能会有一些畸变。抑制幽灵以创建移动物体的HDR图像,例如汽车,云彩,人物等。它总是通过卓越的算法变成最佳结果。WidsMob HDR Plus还提供一些默认预设或效果以增强HDR效果。

    先进的色调映射算法将一组3个不同的括号内的照片组合成HDR。WidsMob HDR提供最佳的HDR结果,以增强照片的视野。它还提供了HDR照片的完整分辨率的实时预览。

    WidsMob HDR还提供了一些默认的预设或效果来增强HDR效果。它提供了黑白HDR效果以及艺术家HDR效果。有关WidsMob HDR的更多预置或效果,请继续关注免费更新的程序。

    通过色调映射参数(如色调长度和色调饱和度)自定义HDR照片。色彩管理也支持亮度,饱和度和对比度。调整参数很容易找到最佳的高动态范围结果。

    支持大多数类型的数码单反相机或智能手机拍摄的JPEG和RAW格式。即时预览高品质HDR照片和Retina显示屏支持。将文件保存为高质量的JPEG,PNG和TIFF文件,无需额外的更改。

    自动对准手持照片的图像,这可能会有一些畸变。幽灵抑制创建HDR图像移动的对象,如汽车,云,人和更多。它总是以优越的算法变成最佳的结果。

    WidsMob HDR Plus for Mac通过色调映射参数(如色调长度和色调饱和度)自定义HDR照片。颜色管理也支持亮度,饱和度和对比度。WidsMob HDR Plus for Mac支持大多数类型的数码单反相机或智能手机拍摄的JPEG和RAW格式。

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    千次阅读 2019-03-18 22:55:42
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空空如也

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动态色调映射