3.1色調映射一般管道
目錄
3.2 Global Tone Mapping Algorithms
3.3 Local Tone Mapping Algorithms
圖3.1顯示了從HDR到LDR的廣泛流水線。 此HDR內容需要存儲在比單個LDR圖像具有更多位/像素的介質中。 爲了獲得更大的動態範圍，這是必要的。 儘管確實存在HDR顯示系統[73]，並且動態範圍擴展的電視目前已在商業市場上獲得，但是由於其在動態範圍和色域方面的限制，它們並不那麼普及。 色調映射的過程包括將HDR圖像的動態範圍縮小爲可以輕鬆顯示在動態範圍和色域有限的各種顯示設備上的圖像。
此過程可能高度非線性，具體取決於預期結果。 由於色調映射功能減少了信息，因此色調映射後的LDR圖像將比原始HDR圖像具有更少的信息。 但是它隨時可以顯示，並且根據我們的感知，可以通過顯示黑暗和明亮部分的細節來爲圖像提供足夠的信息。 色調映射已成爲重要的研究領域，這可以從多年來發表的幾項調查中看出來[70,75,92,113,114]。 根據色調映射功能使用的處理功能，可以將其分爲兩大類。
- Global operators:相同的映射函數被應用到所有像素通過出來的圖像。
- Local operators:應用於一個像素的映射函數依賴於它的鄰居像素。
3.2 Global Tone Mapping Algorithms
全局色調映射算法（也稱爲“色調重現曲線”）在空間上是不變的，也就是說，它們對輸入圖像中的所有像素都應用相同的功能[115-119]。 這導致針對特定輸入像素值的一個且只有一個輸出值，而不管其附近的像素如何。 圖3.3顯示了一個通用管道，可用於實現圖3.2（a）所示的全局色調圖功能。 如我們所見，色調映射管線首先獲取亮度圖像，並由此計算全局統計量（如Lmax，Lmin，Laverage）。 在某些算法中，這些統計信息也是基於以下假設而計算的，即，以每秒30/60幀的速度成像時，連續幀之間的變化很小[15,16,24]。
圖3.3:硬件實現的全局色調映射系統的一般框圖。
圖3.4:用於硬件實現的局部色調映射系統的一般框圖。對於局部計算，全幀緩衝區/行緩衝區或壓縮幀緩衝區是必需的(圖像來自[68])。
在流水線中，下一步是實現對數或指數函數，以計算色調映射圖像。 這些功能的硬件實現是一個挑戰，一種常見的方法是通過在實現的實現中保持可接受的錯誤級別來近似這些功能。 由於在許多工程和科學應用中經常需要計算這些函數，因此文獻[120-122]中提出了許多硬件友好的方法。 色調圖之後，管線中的最後一步是還原顏色以顯示輸出圖像。 有關色彩校正技術的詳細說明，請參見第3.4節。
3.3 Local Tone Mapping Algorithms
局部色調映射算法（也稱爲“色調再現運算符”）在空間上有所不同，並根據輸入像素的鄰域應用不同的功能[123–129]。因此，一個輸入像素可能會基於其位置產生不同的輸出值，如圖3.2（b）所示。與全局色調映射算法相比，局部色調映射算法在計算上更加昂貴且耗時[130]。我們可以使用圖3.4中所示的框圖來描述本地色調映射算法的操作。與全局色調圖一樣，我們最初獲得輸入圖像的亮度值。顏色校正步驟將在3.4節中詳細介紹。局部色調圖運算符的高計算成本是由於局部信息計算所致，如圖3.4所示，必須爲其填充整個幀或幾行輸入圖像。一些算法還實現了壓縮幀緩衝器（下采樣圖像）以減少存儲成本[12,40]。爲了滿足實時約束，作爲一種通用方法，使用前一幀來計算當前幀的本地信息。
局部色調映射方法通常會保留更好的細節，從而產生質量更好的圖像，而使用全局色調映射方法則可能不是這種情況[70]。 然而，局部色調映射算法的主要缺點之一是在高對比度邊緣之間產生了光暈僞像，以及在低對比度區域中出現了灰化[131,132]。 因此，局部色調圖方法實現了額外的濾波器，以抑制這些圖像僞像，例如光暈和噪聲。 這種過濾可能需要將輸入圖像（大小爲M×N）與過濾器（大小爲k×r）進行卷積。 Benedetti等。 演示了一個簡單的硬件滑動窗口卷積塊，每個時鐘可以輸出一個像素[133]。 與此滑動窗口方法相關的等待時間計算爲：
3.4 Color to Luminance
圖像亮度可用於各種應用程序，例如打印，數據壓縮，特徵提取和色調映射。 因此，獲得亮度對於TMO是非常重要的步驟。 有很多定義明確的方法可以從彩色圖像中獲得亮度值。 獲得亮度的一種簡單方法是根據RGB到XYZ轉換方案將其計算爲紅色，綠色和藍色分量的線性組合。 這裏，
是RGB圖像的亮度。 另一種無縫方法是使用CIELab或YUV顏色空間，並且可以直接獲取亮度通道作爲彩色圖像的灰度版本。 因爲，他們認爲亮度和顏色通道是獨立的。
色調映射算法在如上所述獲得的亮度通道上運行。 對於給定的HDR圖像，將計算亮度值，並按稍後需要的色度值進行存儲/存儲，以恢復彩色後期色調圖。 不同的研究使用了不同的亮度方法，我們在表4.1中列出了這些方法。 一些研究機構還使用了單色圖像[11,15,32,45,50]，這種方法在減少內存和減少計算方面可以具有某些優勢。 但是，單色圖像的應用受到限制。
色調映射後，一種常用的顏色恢復方法是基於Schlick的色比[116]:
在Eq. 3.3中，Cin爲原始RGB圖像，Lin爲由Eq. 3.2得到的對應亮度值。如果Lout是色調映射的亮度值，那麼我們可以計算出Eq. 3.3中所示的三個輸出色度值，其中，temp是用於顯示彩色圖像的顏色飽和因子，其值通常設置在0.4到0.6之間[134]。