图像处理技术之动态范围压缩算法介绍.doc
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1、图像处理技术之动态范围压缩算法介绍,即动态范围压缩(DRC,Dynamic Range Compression)。动态范围压缩算法常见的分为全局映射和局部映射:全局映射:像素的一对一映射,降低一致的分辨率,这样得到的LDR图像的对比度大大地减少,容易丢失细节部分的信息 。局部映射:考虑像素和像素之间的关系,能够适当增强局部范围的亮度对比度,它保留了一定的细节,但是某些区域会出现失真的现象,并且它的复杂度较高 。鉴于这个原因,我们希望有一个理想算法:既要能保持像素的整体变化,又要能保存一部分细节特征,使得亮度效果能够达到人眼可以接受的接近现实的场景。2、动态范围压缩算法实现动态范围压缩有许多种算
2、法,比如线性移位算法、对数映射算法、分段函数映射算法、自适应性对数映射算法、高动态范围图像可视化算法。2.1 线性移位算法原理:是最简单的DRC算法,它将以n比特整数表示的HDR图像直接右移(nm)个比特得m(m 缺点:考虑像素颜色的分布,会使数值集中的颜色分辨率降低,对于大部分图像来说,像素颜色不均,并且多分布于中低数值区间,高数值区间的颜色较少,这样映射后的LDR图像,颜色暗的地方更暗了,丢失很多细节,颜色高亮的地方会变得很尖锐,有失真的表现。2.2 对数映射算法原理:为简便起见以2为底,将数值区间0,2对数化到区间0,n,然后再线性变换到区间0,2 。缺点:与线性移位算法一样,都是全局算
3、法,不能对图像的局部进行有效的修正,图像效果一般,但是效率较高 。2.3 分段函数映射原理:考虑到低数值区间、高数值区间以及它们之间区域的不同特点,使用三段式的分段函数对HDR图像进行压缩,对不同的亮度区域进行分辨率调整。优点:两端的线段斜率较小,中间的斜率较大,即算法有意地提高中间值像素的分辨率。映射曲线的两个拐点值视不同的图像而定,即它考虑到了图像的局部特征变化, 所以不完全是全局算法。缺点:仍然是粗粒度的,因为它没有考虑像素之间的关系。2.4 自适应性对数映射原理:引入实际场景最高亮度值和现实场景最高亮度值的对数比,并且选取一个较优对比度调节算子,实现HDR到LDR的映射。优点:样扩大中
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