HDR阴影高光图像增强
HDR阴影高光图像增强
abcijkxyz 发表于1年前
HDR阴影高光图像增强
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移动开发云端新模式探索实践 >>>   

1. 技术背景

         HDR图像处理的技术本质上是对阴影,高光的细节增强。即图像太暗或者太亮的部分,其细节丢失的比较明显,HDR图像处理就是对暗部和高亮部分的细节进行恢复的过程。

        HDR的处理思路是这样的。首先,用户至少拍摄3张不同曝光量下的照片。分别对应低曝光,正常曝光和高曝光量。对于低曝光拍摄的图片,场景中比较亮的部分细节会比较突出,而其他部分则细节丢失比较严重。而对于高曝光量,则场景中较暗的部分被凸显出来,而其它部分曝光过度造成细节丢失。正常曝光水平则是丢失暗部细节和高亮的部分。

       值得一提的是HDR相机拍出来的图片,其每一个像素的分量并不是8位的,而是大于8位的。然而大多数显示设备目前只能显示每一个分量为8位的位图。如何把这3张不同曝光量水平的图片合成一张图片,以方便显示设备显示,这就是HDR色调映射的关键步骤。

      由此可见,对于场景光照不均的场合特别适合HDR效果,而正常光照下,其效果并不太明显。

      Photoshop提供的阴影高光工具可以一定程度上增强阴影高光的细节,但会产生噪点和色彩失真,尤其是在多次处理之后。iOS设备本身已经具备HDR功能,但处理时间很长,这主要是因为HDR算法复杂,在嵌入式设备上没法进行视频图像的实时处理。


2. 新的实现思路

   类似于数字音频中的均衡器原理,通过对不同波段局部光照量的分析,分段映射不同局部光照量到原始图片上,实现了一种简单高效的阴影高光细节增强算法。而其中局部光照量的分析使用积分图可以快速计算。该算法只需要一张照片就可以处理,完全满足视频图像处理的需要,时间复杂度为O(1)。优化后的算法只占用一帧灰度图像的缓存空间,在iPod4设备上对于640x480的图片可以达到20FPS以上。


3. 图像处理结果














测试图片来源于网络,其中最后一张图片是连续两次增强的结果。




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