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【OpenCV-Python】教程：8-3 高动态范围 HDR

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OpenCV Python HDR



【目标】

  • 学习如何从曝光序列生成和显示HDR图像。
  • 使用曝光融合来合并曝光序列。



【理论】

高动态范围成像(HDRI或HDR)是一种用于成像和摄影的技术，用于再现比标准数字成像或摄影技术更大的动态范围的光度。虽然人眼可以适应广泛的光照条件，但大多数成像设备每个通道使用8位，因此我们只能使用256级。当我们拍摄真实世界的场景时，明亮的区域可能曝光过度，而黑暗的区域可能曝光不足，所以我们不能用一次曝光来捕捉所有的细节。HDR成像适用于每个通道使用8位以上的图像(通常是32位浮点值)，允许更宽的动态范围。

获取HDR图像有不同的方法，但最常见的是使用不同曝光值拍摄的场景照片。要组合这些曝光，了解相机的响应函数是很有用的，有算法可以估计它。HDR图像合并后，必须将其转换回8位才能在通常的显示器上查看。这个过程被称为音调映射。当场景或相机的物体在镜头之间移动时，会出现额外的复杂性，因为不同曝光的图像应该被注册和对齐。

在这里插入图片描述

在本教程中，我们展示了2种算法(Debevec, Robertson)从曝光序列生成和显示HDR图像，并演示了一种称为曝光融合的替代方法(Mertens)，该方法产生低动态范围图像，不需要曝光时间数据。此外，我们还估计了摄像机响应函数(CRF)，这对许多计算机视觉算法都有很大的价值。HDR管道的每一步都可以使用不同的算法和参数来实现，所以请查看参考手册来了解它们。



【代码】

在这里插入图片描述 

import numpy as np 
import cv2 

# 1. Loading exposure images into a list
img_fn = ["assets/img0.jpg", "assets/img1.jpg", "assets/img2.jpg", "assets/img3.jpg"]
img_list = [cv2.imread(fn) for fn in img_fn]

# 曝光时间
exposure_times = np.array([15.0, 2.5, 0.25, 0.0333], dtype=np.float32)


# 2. Merge exposures into HDR image
merge_debevec = cv2.createMergeDebevec()
hdr_debevec = merge_debevec.process(img_list, times=exposure_times.copy())
merge_robertson = cv2.createMergeRobertson()
hdr_robertson = merge_robertson.process(img_list, times=exposure_times.copy())

# 3. Tonemap HDR image
tonemap1 = cv2.createTonemap(gamma=2.2)
res_debevec = tonemap1.process(hdr_debevec.copy())
res_robertson = tonemap1.process(hdr_robertson.copy())

# 4. Merge exposures using Mertens fusion
merge_mertens = cv2.createMergeMertens()
res_mertens = merge_mertens.process(img_list)

# 5. Convert to 8-bit and save
res_debevec_8bit = np.clip(res_debevec*255, 0, 255).astype('uint8')
res_robertson_8bit = np.clip(res_robertson*255, 0, 255).astype('uint8')
res_mertens_8bit = np.clip(res_mertens*255, 0, 255).astype('uint8')

cv2.imshow("ldr_debevec.jpg", res_debevec_8bit)
cv2.imshow("ldr_robertson.jpg", res_robertson_8bit)
cv2.imshow("fusion_mertens.jpg", res_mertens_8bit)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()



【接口】

cv2.MergeDebevec.process(	src, times, response[, dst]	) ->	dst
cv2.MergeDebevec.process(	src, times[, dst]	) ->	dst
cv2.MergeRobertson.process(	src, times, response[, dst]	) ->	dst
cv2.MergeRobertson.process(	src, times[, dst]	) ->	dst
cv2.MergeMertens.process(	src, times, response[, dst]	) ->	dst
cv2.MergeMertens.process(	src[, dst]	) ->	dst



【参考】


  1. High Dynamic Range (HDR)
  2. Paul E Debevec and Jitendra Malik. Recovering high dynamic range radiance maps from photographs. In ACM SIGGRAPH 2008 classes, page 31. ACM, 2008.

    [56]
  3. Mark A Robertson, Sean Borman, and Robert L Stevenson. Dynamic range improvement through multiple exposures. In Image Processing, 1999. ICIP 99. Proceedings. 1999 International Conference on, volume 3, pages 159–163. IEEE, 1999.

    [206]
  4. Tom Mertens, Jan Kautz, and Frank Van Reeth. Exposure fusion. In Computer Graphics and Applications, 2007. PG’07. 15th Pacific Conference on, pages 382–390. IEEE, 2007.

    [169]
  5. Images from

    Wikipedia-HDR

  6. HDR imaging