色调映射是在有限动态范围媒介上近似显示高动态范围图像的一项计算机图形学技术。打印结果、CRT 或者 LCD 显示器以及投影仪等都只有有限的动态范围。
本质上来讲，色调映射是要解决的问题是进行大幅度的对比度衰减将场景亮度变换到可以显示的范围，同时要保持图像细节与颜色等对于表现原始场景非常重要的信息。
根据应用的不同，色调映射的目标可以有不同的表述。在有些场合，生成“好看”的图像是主要目的，而在其它一些场合可能会强调生成尽可能多的细节或者最大的图像对比度。在实际的渲染应用中可能是要在真实场景与显示图像中达到匹配，尽管显示设备可能并不能够显示整个的亮度范围。
在最近几年中已经开发了各种各样的色调映射算法[1]，其中一个简单的色调映射滤波器例子是 L = Y / (Y + 1)，这个函数将场景在 
域内的 radiance 值 Y 映射到显示输出范围 [0,1)。
另外一组更加复杂的算法是基于对比度或者梯度域的方法，这些算法的侧重点在于对比度的保持而不是亮度的映射，这种方法的思路起源于人眼对于对比度或者不同亮度区域的亮度比例最为敏感。这种色调映射由于较好地保存了对比度细节，所以通常会产生非常锐利的图像，但是这样做的代价是使得整体的图像对比度变得平缓。这种色调映射方法的例子包括：
梯度域高动态范围压缩[2]以及高动态范围图像感知框架[3]（有一种色调映射就是这种框架的一个应用）。
一个有趣的高动态范围图像色调映射实现方法是从anchoring theory of lightness perception[4]得到的灵感。这个理论全面地解释了人类视觉系统中如 lightness constancy 以及 its spectacular failures 这些对于感知图像非常重要部分的特点。这个色调映射方法（色调重建中的亮度感知[5]）的核心概念是将高动态范围图像分解成照明一致的区域或结构以及计算局部亮度值。根据各个区域亮度的比例进行合并，从而计算图像的纯亮度值。其中尤其重要的是亮度定位（anchoring）——将照明的亮度对应于已知的亮度值，也就是说哪个亮度值在场景中感知为白色。这种色调映射实现方法不影响局部对比度，并且由于对亮度进行线性处理所以也保留了高动态图像的自然颜色。
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两幅四级曝光差别的照片组合在一起，然后动态范围进行压缩以在标准显示器上显示
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高动态范围落日图像。Taken as an exposure bracket of three images 2 stops apart.
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San Francisco HDR.jpg
A nighttime picture of San Francisco taken from an 8th floor hotel room using 3 exposures bracketed two stops apart.
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Village alsacien.jpg
An evening picture of Colmar using 5 exposures.
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[编辑]参考文献
- ^ Kate Devlin, Alan Chalmers, Alexander Wilkie, Werner Purgathofer. "STAR Report on Tone Reproduction and Physically Based Spectral Rendering" in Eurographics 2002. DOI: 10.1145/1073204.1073242
- ^ Raanan Fattal, Dani Lischinski, Michael Werman. "梯度域高动态范围压缩"
- ^ Rafal Mantiuk, Karol Myszkowski, Hans-Peter Seidel. "高动态范围图像对比度处理的感知架构"
- ^ Alan Gilchrist. "An Anchoring Theory of Lightness Perception".
- ^ Grzegorz Krawczyk, Karol Myszkowski, Hans-Peter Seidel. "高动态范围图像色调重现中的亮度感知"
[编辑]外部链接
[编辑]色调映射算法
posted on 2008-01-01 06:30
姚明 阅读(964)
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图形学