首先，HDR的算法通過軟件的實現方式有很多種，對於硬件（FPGA）來說，存在運算過程中要求緩存少，少乘除法運算等等的限制。基於上述考慮，主要參考早期的一篇論文： Paul E. Debevec等人的《Recovering High Dynamic Range Radiance Maps from Photographs》的算法，來完成FPGA上的HDR圖像合成。
算法的原理詳解網上很多，在opencv中也有對應這個算法的軟件實現。這里不詳述，這篇文章主要是針對FPGA上的實現。
先放效果：（matlab版本，定點化后的結果，右下角的是處理后的結果）
（該圖片涉及隱私，已刪除）
從上圖中的直方圖可以看到，處理后的直方圖分布比較均勻，明暗細節都能看清楚（室內屬於暗處，玻璃窗戶外屬於亮處）。
2. FPGA的實現。
要實現HDR的功能，最好使用帶有HDR模式輸出的cmos sensor，這種sensor在圖像輸出時會將長、中、短曝光的三幀圖像按行進行列交替輸出（即...長0...中0...短0...長1...中1...短1...這種順序輸出）。那么在FPGA內處理時，只需要進行2行數據的緩存即可，大大降低了硬件緩存的需求。 由於我使用的是黑白圖像的sensor，處理的是黑白圖像HDR，原理與上述的彩色是基本一致的。（matlab仿真結果，我將原始圖像進行了縮小，方便modelsim的圖像導入和仿真）
（該圖片涉及隱私，已刪除）
在FPGA實現的過程中，有幾個難點的地方：
第一是對sensor的響應曲線進行推算；
第二是算法中存在exp指數運算，需要特殊處理。
下圖為該HDR模塊的硬件實現的大致框圖：
