HDR算法(一)


HDR的圖像合成compose,包含有以下幾個步驟:

Step0 圖像配准,在圖像有運動的情況下,需要精確配准輸入圖像

Step1 恢復不同曝光圖像 (E1, E2, E3…)的輻射度圖像 (S1, S2, S3…)

Step2計算S1, S2, S3..的權重值w1(x,y), w2(x,y), w3(x,y),來合成最后一幅圖

 

無論是多幀合成的HDR,還是特殊曝光pattern的sensor,都遵循上面的步驟。展開介紹一下:

Step0 圖像配准,參照光流的實現,這一步主要是用在多幀不同曝光圖像合成的情況,是之后兩步的基礎

Step1 恢復輻照度圖像,即根據曝光時間(大部分情況下是通過曝光時間來獲取高動態范圍),以及CMOS灰度值,得到該像素點原本的輻照度。

一種輻照度與曝光時間和cmos灰度的對應關系是這樣的

E(i,j) = Func( T(i) x  I(j) )

E(i,j)為第i次曝光的,曝光時長為T(i)的,圖像I第j個像素點的實際輻照度。

可以根據標定的方式結合最小二乘,得到這個曲線的參數。

理論上,如果不存在噪聲,那么根據step1,完全可以融合成一張HDR的圖片了(用其他圖像補償一幅圖像中過曝以及欠曝,以至於算出來的輻照度不准確的點)。當然現實不是這樣的,考慮到算出來的輻照度是有一定的不確定性的,我們需要不確定性最小的那個。所以需要step2.

Step2 計算輻射度圖像合成一幅圖像的每個像素點處的權重,即生成n幅權重圖。

有各種生成權重圖的方式,主要是考慮到這個點鄰域的梯度,亮度,運動與否(長短曝光相比),來考察這個點生成的輻照度圖像的可靠程度,進而確定權重圖。

 

下一次會講tone mapping色調映射,這個主要是得到HDR圖像后,如何在顯示器上顯示出來,畢竟,HDR的圖像位數比較高,而顯示器的顯示范圍有限。高動態范圍壓縮到地動態范圍。包括全局映射和局部映射。

HDR相關的topic有許多的知識,還包括HDR算法的評價等。

 


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