高动态范围视频
摄像拍照技术：高动态范围成像技术
80dB
40dB
LinLog成像示例：
Light bulb visible
Small halo around lamp shade
发展历程： 前照式——〉背照式——〉堆栈式
缺点： 动态范围提升有限。
CMOS节省出的空间 放入了白色像素。
RGBW编码技术
—— 方法三：传感器改造
• 手段七：Sony 堆栈式CMOS (实时HDR, 2012年)
小米 3 手机 也用了该款 CMOS 缺点： 动态范围提升有限。
播放演示视频
—— 方法四：分光
High Dynamic Range Imaging （HDRI）
3 1 2 3 4
高动态成像基础
现有高动态成像方法综述
实时HDR成像方案探索 技术难点分析
动态范围：一个系统中所能提供信息的最大量值和最小量值之比，
在成像系统中特指场景的亮度最大值和最小值之比。
图像动态范围三种表示法： Or 举例： Or 60.2 dB Or 10 stops Or
• 手段八：分光片实现多路分光 (实时HDR, 2011年)
新墨西哥大学 Michael D. Tocci
缺点：
1 分光比固定不可调。
2 系统成本较高。
—— 方法四：分光
• 手段八：分光片实现多路分光 (实时HDR, 2011年)
播放演示视频
—— 方法四：分光
• 手段九：分光棱镜实现多路分光 (设想方案)
真实场景的亮度范围极为宽广：
使用FPGA的高动态范围进行图像信号处理
墨 ●一
的 需 要
１ 百 万 像 素 传 感 器 的 问 世 ．
２ 对高 （ ． 或宽）动 态范围 （ ＨＤＲＷＤＲ） ／
高 动态范 围 （ ＨＤＲ）ＨＤＲ 也称 为宽动 态范 围 （ ＷＤＲ） ，用以测量 传感器￣ ＩＰ ＮＳ 功能是 否能
够很 好地 区分 黑暗 和明亮 区域 。我 们都对 业余
处理 ，为 图像 质量 提供 了前 所未 有 的控制 。数 常 发 生 ，无 论 是 实 时 的 或 留 作 日后 分 析 。 复 杂 字 信 号 处 理 显 然 不 等 同于 数 字 信 号 处 理 器 或 的视频分 析 （ Ａ）算 法已发展 到可 以将异常情 Ｖ
ＤＳ 。 虽 然 ＤＳ 已 经 被 广 泛 用 于 视 频 图 像 信 号 处 况 从 正 常 情 况 中 分 辨 出来 ；然 而 ， 为 了 更 加 切 Ｐ Ｐ 理 的 数 字 领 域 ，Ｉ Ｐ 以 由 各 种 处 理 器 件 实 现 ， Ｓ可 实 有 效 ，这 些 算 法 需 要 比 ＶＧＡ分 辨 率 的 摄 像 机
￣ＤＳ 、ＡＳ Ｃ、ＡＳ Ｐ 越 来 越 多 的 现 场 可 编 程 所 能提 供 的 更 多 的 细 节 信 息 。 ／ Ｐ Ｉ Ｉ Ｉ Ｓ和
门 阵 列 ，Ｉ Ｆ Ｇ ￣ Ｐ Ａ。 Ｉ ］
摄像机 需要 更高的分辨 率使得Ｖ Ａ能 够 识 别 出 有限 和／ 或大 面 积 区 域 内 的一 般 活 动 ，例 如 ：一
牌 识 别 ，以 及 约 １０ 素 ／ 入 用 于 查 看 更 细 节 的 ５像 输
活 动 ，如 确 定 收 银 机 交 易 。 一 百 万 像 素 涵 盖 了 ７
英 尺ｘ 英 尺 范 围 内 的详 细 信 息 ，并 且４ ＶＧＡ摄 ７ 个 像 头 才 能 抵 得上 一 个 一 百 万 像素 的摄 像头 。 图 像 传 感 器 已 经 开 发 出 来 并 且 已 经 商 业 投 产 ，适 用 于 １ 万 、 ２ 万 、 ５ 万 甚 至 １ 万 像 百 百 百 千
高动态范围电视节目制作和交换图像关键参数研究
4K&IP编者按1 引言对于超高清电视而言，在产业发展早期，人们对于超高清电视的普遍认识主要停留在更高的分辨率上。
但是大量的研究表明，单纯靠空间分辨率的提升，很难实现身临其境的体验目标。
近几年，业界从全面提高观看体验角度出发，提出了从六个维度来全面地理解超高清电视信号的显著技术特点：高分辨率、高动态范围（HDR）、高量化精度、宽色域（WCG）及高帧率（HFR）。
与此同时，与视频相配合的电视伴音也提升到沉浸式三维声音频，即在传统声道基础上，新增了对象、场景的描述，实现真正意义上的“声临其境”。
作为超高清电视的一项视频关键技术，高动态范围技术能够带来更丰富的图像亮暗细节和色彩信息，让观众得到更具冲击力的观影体验，因此是超高清电视的一大重要发展方向。
为了推动高动态范围电视产业的发展，国际电信联盟（ITU）发布了ITU-R BT.2100标准，规定了高动态范围电视节目制作和国际交换图像参数值。
在对国际标准进行深入研究的基础上，中央广播电视总台、广播科学研究院、广播电视规划院联合开展了对ITU-R BT.2100的引标工作，于2018年1月正式发布了行业标准GY/T 315-2018 《高动态范围电视节目制作与交换图像参数值》，规定了高动态范围电视节目制作和交换中所涉及的基本图像参数值及参考观看环境。
该标准的发布对规范高动态范围电视节目制作和交换，以及高动态范围电视系统及设备的设计、生产、验收、运行和维护具有重要作用。
本文针对高动态范围电视节目制作的关键技术参数进行介绍，对后续标准的实际应用提出了一些参考建议，有助于更清晰地理解标准，并为未来标准应用提供参考。
2 我国广播电视行业标准与国际标准的差异行标GY/T 315与ITU-R BT.2100-1的技术性差异及其原因主要涉及以下几个方面。
（1）考虑我国电视制式和应用需求，删除了ITU-R BT.2100-1中120/1.001Hz、60Hz、60/1.001Hz、30Hz、30/1.001Hz、25Hz、24Hz和24/1.001Hz帧率，仅保留了50Hz、100Hz和120Hz。
中国高动态范围视频标准HDR Vivid开始全面商用
我国ＨＤＲ产业链已有多家领军企业加入Array一直以来，市场主流的ＨＤＲ标准如ＨＤＲ １０、Ｄｏｌｂｙ Ｖｉｓｉｏｎ、ＨＤＲ １０＋等，无一例外都是国外企业主导制定的。
而在不久前，腾讯视频移动端ＡＰＰ ８．３．００版本正式上线，由中国超高清视频产业联盟（ＣＵＶＡ）发布的国内首个高动态范围视频标准“ＨＤＲ Ｖｉｖｉｄ”终于正式进入商用阶段，迎来一片掌声。
此外，业内人士认为，ＨＤＲ Ｖｉｖｉｄ作为国内独创的ＨＤＲ标准，是一个开放的、产业安全的技术标准，采取了友好的知识产权政策，不仅效果更好，而且成本更低，更容易广泛推广。
行业合力加速ＨＤＲ Ｖｉｖｉｄ视频标准落地
“现在，ＨＤＲ Ｖｉｖｉｄ仍处在产业化推广和应用的初始阶段。
”中国超高清视频产业联盟技术专家王新革介绍说，超高清视频产业的标准推动是一个长久持续的过程，目前发布的ＨＤＲ Ｖｉｖｉｄ标准还仅仅是“１．０版本”，更多成套标准还在制定之中。
当这些标准颁布之后，各厂商对ＨＤＲ Ｖｉｖｉｄ进行理解消化，形成各自的产品，相互交叉兼容性测试，相信推向市场之后为用户在超高清视频ＨＤＲ标准方面，又多了一个选项。
新技术的推广普及不可能一蹴而就，但不积跬步无以至千里，ＨＤＲ Ｖｉｖｉｄ标准已经迈出了至关重要的一步。
在内容建设方面，目前支持ＨＤＲ Ｖｉｖｉｄ的片源仍处在扩充阶段，在推进显示终端（如手机、ＴＶ端等）技术应用的同时，也必须同步建设ＨＤＲ Ｖｉｖｉｄ的内容生态，二者合力促进生态的全面发展。
在尽快积累更多、更好内容的同时，高质量的显示设备也要尽快生产出加载ＨＤＲ Ｖｉｖｉｄ的产品。
而满足这一点就需要芯片方面达到稳定供应要求。
来源：中国电子报
2021年3月/Mar.202109。
ffmpeg hdr转sdr 参数
ffmpeg hdr转sdr 参数FFmpeg HDR转SDR参数是什么？在现代数字媒体中，高动态范围(HDR)视频已经成为标准，但是并非所有设备都支持HDR，因此需要将HDR视频转换为标准动态范围(SDR)视频。
为此，可以使用FFmpeg工具来进行HDR到SDR的视频转换。
FFmpeg是一个免费的开源跨平台视频处理工具，可以处理大多数音频和视频格式，并提供强大的功能和参数，包括HDR到SDR转换。
以下是一些FFmpeg HDR转SDR的常用参数：1.色彩模式：FFmpeg的色彩管理系统提供了多种色彩模式的支持，其中包括Rec. 709、Rec. 2020和BT.2020等。
这些模式可以指定为转换过程的一部分，以确保输出视频具有正确的色彩空间。
例如，要将HDR视频转换为Rec. 709 SDR视频，可以使用以下命令：ffmpeg -i input.hdr -vfzscale=transfer=linear:primaries=bt2020:range=full -pix_fmt yuv420p-c:v libx265 -x265-params crf=18 -preset slower -c:a copyoutput.sdr.mp4在这个命令中，zscale滤镜用于指定使用线性传递函数，BT.2020色彩主体和全范围色彩。
这将确保输出视频具有正确的色彩空间。
2.色彩映射:HDR视频通常具有比SDR视频更高的亮度范围和对比度范围。
要在转换过程中处理这些差异，需要使用色彩映射滤镜，例如tone-mapping算法。
例如，要使用HDR10的色彩映射算法将HDR视频转换为SDR视频，可以使用以下命令：ffmpeg -i input.hdr -filter_complextone=map=tonemap=clip:desat=0:contrast=1.5 -pix_fmt yuv420p -c:v libx265 -x265-params crf=18 -preset slower -c:a copy output.sdr.mp4在这个命令中，tone映射滤镜用于映射HDR视频的亮度范围和对比度范围，clip参数用于修整过曝或下曝。
宽色域高动态范围HDR的超高清显示
4 ATSC3.0视频表达地面数字电视最重要的业务内容是视频，以前的地面标准仅支持到HDTV业务，ATSC3.0则增加对超高清视频的支持，支持4kUHD，提供更高质量的图像。
高质量视频可通过提高图像像素的空间特性，增加刷新率的时间特性，扩展色度空间以及像素的比特深度等方面实现。
ATSC3.0的UHD业务视频特性遵从ITU-R BT.2020，图像刷新率到120Hz，像素比特深度到10比特，4kUHD像素空间为3840x2160。
此外颜色空间的扩充和支持HDR显示成为最主要的图像质量提高措施。
4.1 BT.2020色空间ITU-R BT.2020将色度系统的红（R）、绿（G）和蓝（B）三基色色度坐标选到了可见光谱色轨迹上，从而色域覆盖率可更宽，整个三角形的面积比BT.709增加了70%，也就意味着UHD能够显示更多的色彩，见图16。
同时，色域在绿、黄、青色区有显著扩大，由于绿、黄、青色区是高亮度区，这对提高光效率也极为有利，不过谱色光目前只有激光才能提供。
受电视机发光光源的色纯度技术的制约，目前的技术无论是 OLED 还是 LCD 都很难以实现真实的 BT.2020色域的覆盖范围。
目前唯一能达标的是新一代采用 RGB 激光光源的数字放映机。
图16 BT.2020和BT.709色域空间比较4.2 高动态范围（HDR）视频人眼从真实景物世界所能感觉到的亮度范围可达到100,000:1，瞬时对比度范围可达到10000：1（即同一瞳孔开度下可辨别的亮度范围）。
而现今的电视显示器对比度范围大致能做到2000:1，远达不到人眼的感知范围。
所以，人们从电视上所看到的仅仅是一个屏幕表现，而非窗外景色的真实再现。
图17表示真实世界中，人眼瞬时可感知的亮度范围，从暗处的2尼特到明亮处的10000尼特（cd/cm2），其亮度分辨率能力远高于目前的任何显示设备。
图17 真实世界的亮度值CRT曾长期占据显示屏统治地位，因此多项光电转换标准以CRT特性为基础制定，至今仍在广播和显示业界发挥作用。
如何使用Adobe Premiere Pro制作高动态范围视频
如何使用Adobe Premiere Pro制作高动态范围视频Adobe Premiere Pro是一款功能强大的视频编辑软件，可以轻松制作高动态范围（HDR）视频。
HDR视频是一种技术，通过提升图像的亮度范围和色彩深度，使画面看起来更加生动逼真。
下面将介绍如何使用Adobe Premiere Pro制作高动态范围视频的步骤。
第一步：导入素材将要使用的视频素材导入到Adobe Premiere Pro中。
单击“文件”菜单，然后选择“导入”选项。
在弹出的对话框中，浏览并选择要导入的视频文件。
选择好文件后，点击“确定”按钮将素材导入到项目面板中。
第二步：调整项目设置在开始编辑前，确保项目设置与您的素材匹配。
单击“文件”菜单，选择“项目设置”选项。
在弹出的对话框中，选择“视频”选项，并将颜色空间设置为“Rec. 2020 HDR”。
点击“确定”保存修改。
第三步：应用LUT选择导入的视频素材，将其拖动到序列面板中。
然后，从“浏览”选项卡中选择“Lumetri颜色”面板。
在面板中，您可以找到很多预设的LUT（查找表），这些LUT可帮助您为视频应用HDR效果。
选择适合您的视频的LUT，并将其拖动到视频素材上。
第四步：调整色彩和曝光在“Lumetri颜色”面板中，您可以对视频的色彩和曝光进行微调。
调整曝光可以增强图像的明暗细节。
通过拖动色彩校正滑块，您可以调整饱和度和色调，使画面更加生动。
不同视频素材可能需要不同的微调，根据实际效果调整这些参数。
第五步：导出视频完成编辑后，现在可以将视频导出为高动态范围格式。
单击“文件”菜单，选择“导出”选项。
在弹出的对话框中，选择要导出的文件名和保存位置。
在格式选项中，选择适合您项目需求的高动态范围（HDR）格式。
根据需要调整其他选项，然后点击“导出”按钮开始导出。
总结：通过使用Adobe Premiere Pro，您可以轻松制作高动态范围（HDR）视频。
导入素材，调整项目设置，应用LUT，调整色彩和曝光以及导出视频是制作HDR视频的关键步骤。
利用Adobe Premiere Pro剪辑和导出HDR视频
利用Adobe Premiere Pro剪辑和导出HDR视频HDR（高动态范围）视频是一种具有更高亮度范围和更丰富色彩的视频格式。
通过利用Adobe Premiere Pro的强大功能，我们可以轻松地剪辑和导出HDR视频。
下面将介绍一些关键步骤和技巧。
步骤1：准备工作首先，确保你的摄影设备支持拍摄HDR视频，以及你的电脑硬件和软件都满足要求。
另外，选择合适的素材进行剪辑，保证其具有HDR特性。
步骤2：导入素材打开Adobe Premiere Pro软件，创建一个新项目，并导入你的HDR视频素材。
点击菜单栏中的“文件”-“导入”-“文件”，选择你要使用的视频文件并导入到项目中。
步骤3：创建序列在项目面板中选中你要导入的素材，然后右键点击并选择“新序列”，或者点击菜单栏中的“文件”-“新建”-“序列”。
根据你的需求，设置好序列的参数，包括分辨率、帧速率、像素纵横比等。
步骤4：调整色彩和对比度点击工作区面板右侧的“基本色彩校正”和“色彩曲线”等调整工具，对视频进行基本的色彩校正和对比度调整。
确保你的HDR视频能够展现出更丰富和生动的颜色。
步骤5：应用LUTLUT（查找表）是一种将色彩空间进行转换的技术。
在Adobe Premiere Pro中，你可以通过点击工作区面板右上方的“查找表（LUT）”按钮，选择合适的LUT文件来应用到你的HDR视频上，以实现更好的色彩效果。
步骤6：添加转场效果通过点击工作区面板底部的“效果”选项卡，选择并拖动适合的转场效果到你的视频片段上，以过渡到下一个镜头或场景。
调整转场效果的参数，使其更符合你的剪辑风格和需求。
步骤7：剪辑和调整视频利用时间线面板，对你的HDR视频进行剪辑和调整。
你可以调整视频的持续时间、顺序，以及添加音频、文字和其他特效等。
通过使用剪切、删除、分割、剪辑和调整工具，使你的视频剪辑更加精确和流畅。
步骤8：导出HDR视频完成剪辑后，点击菜单栏中的“文件”-“导出”-“媒体”，打开媒体导出设置面板。
动态范围
视频监控摄像机动态范围检测2011-4-7 来源：中国安防展览网摄像机动态范围的基本概念所谓宽动态实际是指摄像机同时可以看清楚图像最亮与最暗部分的照度比值。
而“动态范围”广义上说是指某一变化事物可能改变的跨度，即其变化值的最低端极点到最高端极点之间的区域，此区域的描述一般为最高点与最低点之间的差值。
摄像机的“动态范围”是指摄像机对拍摄场景中景物光照反射的适应能力，具体指亮度(反差)及色温(反差)的变化范围。
即表示摄像机对图像的最“暗”和最“亮”的调整范围，是静态图像或视频帧中最亮色调与最暗色调的比值。
而色调能呈现出图像或帧中的精准细节，作为两种色调的比值，动态范围的单位可以是分贝、比特、档，或者简单以比率或倍数来表示。
各种单位之间的换算方法如表1所示。
表1仅列出了20档动态范围，因为这几乎涵盖了人眼所能分辨的所有动态范围，超过这些档位的动态范围已没有太大的实际意义。
人眼之所以能分辨出跨度如此之广的动态范围，是因为人在观察实景时，瞳孔、虹膜、视网膜和相关肌肉会相互作用、动态调整，同时，大脑会将所有“曝光元素”整合为一幅连贯的图像，极其精准地反映出实景中十分明亮或十分暗淡的色调。
与人眼相比，对于标准CCD和CMOS图像传感器来说，所有感光单元的曝光(收集光子)时间都是相同的。
感光单元对景物明亮部分收集的光子较多，对阴暗部分收集的光子则较少。
但是，感光单元能够收集的光子数量却受到阱容量(wellcapacity)的限制，所以捕捉物体较亮色调的感光单元有可能会溢出或饱和。
为防止出现这种情况，可以减少曝光时间。
但如果这样做，捕捉物体较暗色调的感光单元可能又无法收集到足够多的光子。
因此，对于典型的单次曝光的图像传感器，其动态范围的上限受制于感光单元的阱容量，下限则受制于感光单元的信噪比。
因此，CCD摄像器件的动态范围是指其输出的饱和电压与暗场下噪声峰-峰电压之比，即动态范围=Usat/UNp-p(1)(1)式中，Usat为输出饱和电压;UNP-P为噪声的峰-峰值。
高动态范围图像技术相关介绍与应用前景
高动态范围图像技术相关介绍与应用前景作者：王祥骏 2009301760019作者单位：武汉大学印刷与包装系摘要: 高动态范围图像技术用于解决通过显示设备显示时,遇到的动态范围不匹配的问题。
高动态范围图像的获取方式以及色阶映射算子。
关键词: HDR 图像; 阶调映射算法; 色阶映射算子。
引言高动态范围图像(High dynamic range image,HDRI) 技术用于解决通过显示设备显示时,遇到的动态范围不匹配的问题. 电子影像采集设备所能正确再现的影像亮度范围通常有限，会导致被采集景物影像的部分阶调层次损失。
高动态范围图像则能较好再现被摄对象在大亮度范围内的阶调层次。
目前主流的CRT 显示器所能产生的亮度范围大约是1 cd/m2 .100 cd/m2, 虽然动态范围很窄, 但是已经足以应付大多数低动态范围图像的显示要求, 并且效果也基本令人满意. 而相对于高动态范围图像的亮度范围(0.001 cd/m2 .100 000 cd/m2), 显示器所能产生的亮度范围显得过于狭窄, 如果将图像的动态范围线性压缩到显示器的响应范围来显示, 所得到的观赏效果跟原始场景相去甚远.高动态范围图像的获取高动态范围图像的获取一般有两种方式: 1) 用图像传感器捕获的方式; 2) 图像合成的方式. 在计算机图形学领域, 整体光照度方法(辐射度方法, 光线跟踪算法等) 大多计算的是场景的真实辐射值, 而不是最终的显示亮度值, 因而动态范围会非常宽广.下面主要讨论如何通过摄像手段来捕获高动态范围图像.多次曝光图像序列Mann和Debevec意识到虽然目前的传感器动态范围有限, 但是通过对同一个场景使用不同的曝光量拍摄多幅图像, 高曝光图像采集场景中暗的部分, 低曝光图像采集场景中亮的部分, 再通过特定的算法就可以从这一系列图像中大致恢复出真实场景的动态范围. 在这个过程中, 首先要恢复底片或数码相机的响应曲线, 这是因为底片的光响应曲线是非线性的, 而数码相机的感光器件在动态范围内的光响应虽然是线性的, 但通常得到的图像却是传感器原始输出图像的非线性变换. 不过现在的大多数数码相机都能够提供原始像素格式(RAW pixel)的图像, Madden就是通过RAW pixel 图像直接恢复出了原始的高动态范围场景. 假定一幅图像I1,其中等亮度的细节能很好地分辨, 而明亮部分曝光过度呈现全白, 阴暗部分曝光不足无法分辨, 适当增加和减小曝光量再各拍一幅图像I2 和I3. 对于I2,I1 中曝光不足的部分得到了明显的改善; 同样对于I3, I1 中曝光过度的部分细节也能够分辨. 而在传感器线性响应范围内, 图像像素点的亮度与曝光量和该点的场景辐射强度成线性关系, 对于同一场景点,辐射强度是不变的, 那么根据曝光量综合I1, I2 和I3 的可分辨区域, 进行简单的线性运算就能恢复出整个场景的细节. 由于这种方法需要拍摄多幅图像,成像速度很慢, 所以只适合于拍摄静态的场景.光束分离Aggarwal在2001 年提出了光束分离的方法,并且研制出了原理性样机, 这种方法的原理和上述的多次曝光图像序列基本一致, 也是采用对同一场景的多个不同曝光的图像来恢复原始场景. 不过前者采集的过程有先有后, 是一个时间序列; 而后者由于采用了特定的光路, 使所有的图像能够一次性获得, 从而大大提高了成像速度, 可以用于动态场景的拍摄.使用一个6 面的分光棱镜将光线分成6 束, 每个分光面对应一个传感器, 这样就可以通过设定每个传感器的曝光时间或者采用非均匀的分光方式得到一组曝光量各不相同的图像.1.1.3 高动态范围图像传感器常见的8 bit 灰度图像的动态范围只有48 db,这一方面是因为传感器本身的动态范围低, 另一方面是为了降低成本, A/D 转换器的分辨力也只有8位. 近年来半导体技术的发展使图像传感器动态范围有了很大的提高, 比如Dlasa公司的高性能CCD, 线性动态响应范围达到了72 db (4 000 : 1),Fairchild 公司的科学级CCD的动态范围达到了83 db (14 000 : 1), 而Hamamatsu 公司的S10140/10141系列, 标称的动态范围达到了90 db(30 000 : 1). 但是这仍然不足以捕捉真正的高动态范围图像, 于是一些新型的传感器应运而生.人类视觉系统(Human visual system, HVS)有一整套完整高效的自动调节机制, 瞳孔会自动根据光线的强弱变大或变小以调节通过的光通量, 此外视网膜能根据投射到该区域的辐射强度自动调节视锥细胞的敏感度. 受到这一机理的启发, Chen 和Ginosar开发了一种Adaptive SensitivityTM CCD图像传感器, 这种传感器每个像素的灵敏度都是可以控制的(通过控制曝光时间), 并且研制出了9￡16的试验性芯片.Nayar和Mitsunaga提出了一种空域变曝光像素(Spatially varying pixel exposures, SVE)的方法, 如图2 所示的像素阵列中有灰度不同的四种方格(e0; e1; e2; e3), 分别代表四种不同敏感度的像素, 越亮的表示敏感度越高(e0 < e1 < e2 < e3). 当某个像素饱和时, 可能它邻近的某个像素没有饱和,反之,当某个像素输出为零时, 它邻近的某个像素可能输出为非零. 像素敏感度在空间域变化的同时对动态范围进行了采样, 这样就可以利用邻近像素的信息估算出当前像素的实际值, 从而得到真实场景的高动态范围图像.高动态范围图像的编码格式高动态范围图像由于具有极广的灰阶和色域,传统的24-bit RGB 图像编码格式已经不足以描述如此之多的信息量, 简单地用浮点数来表示又需要很大的存储空间, 因此急需开发一种简单高效的编码方式. 不同的研究领域为了特定的应用需求采用了不同的格式, 如计算机图形学领域的RGBE 和OpenEXR格式, 摄影领域的RAW 格式, 医学成像领域的DICOM 格式, 电影摄影学领域的DPX 格式. 即使是同一种格式(例如RAW 格式), 不同厂家的标准也不太一样, 这样不利于信息的交流, 给使用者造成了很大的不便. 最具代表性的编码格式有如下几种:1) Pixar 33-bit log-encoded TIFF;2) RGBE and XYZE radiance 32-bit;3) IEEE 96-bit TIFF & portable FloatMap;4) 16-bit/sample TIFF;5) LogLuv TIFF;6) ILM 48-bit OpenEXR format.色阶映射算子为了解决真实场景和显示设备动态范围不匹配的矛盾, 近年来国外的许多学者提出了各种各样所谓的色阶映射算子(Tone mapping operator,TMO).HDR 图像是一种与真实场景相关,包含了更多颜色信息的图像类型。
AE使用教程 调整合成动态范围
AE使用教程：调整合成动态范围Adobe After Effects（AE）是一款功能强大的视觉特效软件，广泛应用于影视、广告等行业。
在使用AE制作动画或合成视频时，调整合成动态范围是非常重要的一步。
首先，打开AE软件并创建一个新项目。
在项目面板中右键点击并选择“新建合成”，设置合成的宽度、高度、帧速率等参数，然后点击“确定”。
现在我们拖拽所需的素材文件到时间轴中的合成中。
在时间轴的顶部，可以看到合成的总时长。
可以随时调整合成的动态范围来使整个合成看起来更加生动。
在菜单栏中选择“合成”->“合成设置”，将弹出一个对话框。
在这里，我们可以调整合成的宽度、高度、帧速率等参数。
同时，还可以设置合成的背景颜色和像素宽高比。
点击“确定”后，调整将会生效。
在项目面板中选中合成，并在时间轴中选择需要调整动态范围的区域。
这可以是整个合成，也可以是合成中的某一个或几个层。
在时间轴中右键点击并选择“合并所选层”，将所选层合并成一个新的层，并保留原始层的属性和效果。
接下来，选中新合并的层，在菜单栏中选择“合并路径和设置”，再选择“调整合成动态范围”。
这将会打开“调整合成动态范围”面板。
在“调整合成动态范围”面板中，可以调整合成的亮度、对比度以及颜色饱和度等参数。
通过调整这些参数，可以改变合成的整体效果，使其更加生动和吸引人。
此外，还可以在“调整合成动态范围”面板中选择“曲线”选项卡，通过调整曲线来精细调整合成的动态范围。
曲线图显示了不同亮度级别的输入和输出值，在曲线上进行调整可以改变合成的明暗程度。
在调整完合成的动态范围后，可以在“调整合成动态范围”面板中点击“应用”按钮，将调整应用到合成中。
也可以点击“重置”按钮，将调整还原为默认值。
最后，可以预览合成的效果。
点击时间轴面板中的播放按钮，将开始播放合成，可以观察到调整后的动态范围效果。
通过以上步骤，我们可以很容易地调整AE合成的动态范围，达到更加生动和吸引人的效果。
佳能 处理clog文件
佳能处理clog文件
处理Clog文件是指处理佳能相机产生的Clog格式的视频文件。
Clog是一种佳能相机特有的视频编码格式，主要用于拍摄高
动态范围（HDR）的影片。
以下是处理Clog文件的一般步骤：
1. 导入文件：将Clog格式的视频文件从相机或存储设备中导
入到电脑中。
2. 选择编辑软件：在电脑上选择适合处理视频的编辑软件，如Adobe Premiere Pro、Final Cut Pro等。
3. 设置项目参数：创建一个新的项目，并在项目设置中选择适当的色彩空间和视频格式，以匹配Clog文件的属性。
4. 色彩校正：使用软件中提供的色彩校正工具对Clog文件进
行基本的色彩校正。
这包括调整曝光、对比度、白平衡等参数，以恢复视频的自然外观。
5. 色彩分级：利用软件中提供的颜色分级工具对Clog文件进
行进一步的色彩调整。
这包括调整亮度、饱和度、色调等参数，以达到特定的视觉风格要求。
6. 渲染和输出：完成对Clog文件的编辑和调色后，使用软件
中的渲染和输出功能将最终版本的视频输出为所需的格式，如MP4、MOV等。
需要注意的是，处理Clog文件需要一定的视频后期制作技巧
和经验，因此对于初学者来说可能会有一定的学习曲线。
此外，处理Clog文件也需要计算机性能较好的设备，以确保流畅的
编辑和处理过程。
hdr是什么意思
hdr是什么意思hdr 是英文 high- dynamicprogrammethospitable 的缩写，即高动态范围图像，能够展现高达10亿种颜色的细节。
不仅如此，每个像素都可以根据输入信号的强弱自适应地调整明暗，呈现出比HDTV 更丰富的色彩，观影体验也会因此得到极大提升。
HDTV 采用的标准色深只支持8bit，因而颜色过于平淡，观看 HDTV 就犹如坐在黑白电视前欣赏静止的图片一般无趣。
HDTV 还缺乏 HDD 和蓝光所具备的 HDR 功能。
一、 hdr 技术原理当我们在播放 HDTV 时，会使用色度映射器（ chromasorber）将三原色混合并转化成不同灰阶，从而呈现出彩色画面。
但这种方法虽然能产生出最真实、饱满的颜色，却牺牲了许多层次感和细节。
若要弥补这些损失，需要经由一种称之为“减色”（ subtractiveiseering）的步骤来做到。
例如当观众察觉电视机中某部分发生变化时，通常都是因为该区域被遮盖或者曝光不足。
为解决这类问题，影像处理公司 FraunhoferSafetyCorporation (FFI)开发了一套“深度映射算法”（ depthmaping algorithm），来控制画面上像素的明暗和色彩变化。
它会先把数字讯号原始帧转换为黑白灰阶图像，再依照每个像素对画面中各项资料的贡献程度进行运算。
FFI 创造了一系列称作“子像素”（ subdivision）的微小色彩元素，其特性为能记录各种色彩属性，且任何单独一个子像素均能自由组合成新像素。
每个子像素都能独立接收讯号并产生一个独立的颜色值。
最后，经由一个称为“ HDR 编码器”的过滤系统来选择相关的像素加入到每个原始讯号帧中。
二、技术对比 HDTV 与 BDR 的画质优劣势如下：①HDTV 的优点为： HDTV 拥有比 DVD 和 HDD 更好的画面亮度，因而亮处和暗处的细节表现非常丰富，色彩还原较为准确，画面噪声很少，影像清晰度较高。
hdr什么意思
hdr什么意思
hdr 什么意思？所谓的 HDR，是英文 High- DynamicEmptyProcessing（高动态范围成像）的缩写。
指的是高动态范围图像，能够在一定程度上解决传统的亮部及暗部平均问题，更大限度地还原图像真实场景。
对于我们来说，理论上它的好处就是保留更多暗部细节，但具体是不是这样，那也只有看了才知道了。
hdr 的技术可以实现动态图像的高清晰度和高动态范围。
说起来容易做起来难，为什么很多相机厂商愿意花钱购买呢?其实就是因为背后的“钱”景广阔，在视频领域中，当下的主流视频格式是4K 分辨率，其最大特点是高清晰度、高画质，让用户享受到更加震撼的观影效果。
而 hdr 技术则将1080P 分辨率的画面提升至接近4K 分辨率的水准，通过对高动态范围的精确控制，可以得到明显的高动态范围图像，使暗部细节层次丰富，更逼真，而亮部色彩饱满，层次感强烈，从而达到更佳的视觉效果。
它有两个关键要素：亮度和对比度。
首先是高光区域(即光线充足的区域)，要有很好的表现力，亮度要足够;然后是暗调区域，包括阴影区域，这里会产生黑色，如何让这些黑色的地方都能够表现出来，对比度就变得非常重要。
高动态范围的基础是细节，只有细节被保留住了，你才能欣赏到清晰的细节。
但在 HDR 的时代，细节并没有想象中的那么重要。
- 1 -。
动态范围
视频监控摄像机动态范围检测2011-4-7来源：中国安防展览网摄像机动态范围的基本概念所谓宽动态实际是指摄像机同时可以看清楚图像最亮与最暗部分的照度比值。
而“动态范围”广义上说是指某一变化事物可能改变的跨度，即其变化值的最低端极点到最高端极点之间的区域，此区域的描述一般为最高点与最低点之间的差值。
摄像机的“动态范围”是指摄像机对拍摄场景中景物光照反射的适应能力，具体指亮度(反差)及色温(反差)的变化范围。
即表示摄像机对图像的最“暗”和最“亮”的调整范围，是静态图像或视频帧中最亮色调与最暗色调的比值。
而色调能呈现出图像或帧中的精准细节，作为两种色调的比值，动态范围的单位可以是分贝、比特、档，或者简单以比率或倍数来表示。
各种单位之间的换算方法如表1所示。
表1仅列出了20档动态范围，因为这几乎涵盖了人眼所能分辨的所有动态范围，超过这些档位的动态范围已没有太大的实际意义。
人眼之所以能分辨出跨度如此之广的动态范围，是因为人在观察实景时，瞳孔、虹膜、视网膜和相关肌肉会相互作用、动态调整，同时，大脑会将所有“曝光元素”整合为一幅连贯的图像，极其精准地反映出实景中十分明亮或十分暗淡的色调。
与人眼相比，对于标准CCD和CMOS图像传感器来说，所有感光单元的曝光(收集光子)时间都是相同的。
感光单元对景物明亮部分收集的光子较多，对阴暗部分收集的光子则较少。
但是，感光单元能够收集的光子数量却受到阱容量(wellcapacity)的限制，所以捕捉物体较亮色调的感光单元有可能会溢出或饱和。
为防止出现这种情况，可以减少曝光时间。
但如果这样做，捕捉物体较暗色调的感光单元可能又无法收集到足够多的光子。
因此，对于典型的单次曝光的图像传感器，其动态范围的上限受制于感光单元的阱容量，下限则受制于感光单元的信噪比。
因此，CCD摄像器件的动态范围是指其输出的饱和电压与暗场下噪声峰-峰电压之比，即动态范围=Usat/UNp-p(1)(1)式中，Usat为输出饱和电压;UNP-P为噪声的峰-峰值。
hdr10标准
hdr10标准
HDR10标准。
HDR10是一种高动态范围（HDR）视频标准，它允许视频显示更多的亮度和颜色范围，以提供更真实的图像。
HDR10标准已经成为电视、显示器和内容制作行业的主流标准，它为消费者带来了更丰富、更生动的视觉体验。
首先，HDR10标准的实现需要考虑到视频的亮度范围。
传统的视频标准通常在100尼特的亮度范围内工作，而HDR10标准可以支持高达1000尼特的亮度范围。
这意味着在HDR10标准下，视频可以呈现更多的亮度细节，从最黑暗的黑色到最明亮的白色，都能够更加真实地呈现在观众面前。
其次，HDR10标准还涉及到颜色的范围和精度。
传统的视频标准使用8位色深，而HDR10标准使用10位色深甚至更高，这意味着每个像素可以呈现更多的颜色细节。
这种更广泛的颜色范围和更高的色彩精度使得视频可以呈现更丰富、更真实的颜色，从而提升了观看体验。
此外，HDR10标准还包括对视频的元数据的支持。
通过元数据，视频制作者可以指定每一帧视频的亮度、色彩范围等参数，使得不
同的显示设备可以根据这些参数来呈现最佳的效果。
这种个性化的
调整使得观众无论在什么样的设备上观看，都能够获得最佳的观看
体验。
综上所述，HDR10标准通过扩展亮度范围、提升色彩精度和支
持元数据，为消费者带来了更加真实、生动的视觉体验。
随着越来
越多的电视、显示器和内容制作者采用HDR10标准，相信未来人们
在观看视频时将会有更加震撼的体验。
HDR视频技术的应用与发展研究
HDR视频技术的应用与发展研究第一章 HDR视频技术概述HDR视频技术是指高动态范围视频技术，它可以使视频画面的亮度和对比度更加真实自然，同时能够展现更宽广的色彩范围和细节信息。
HDR技术是一种新兴而迅速发展的技术，目前已经被广泛应用于显示器、电视和数字相机等多种视频设备上。
而FHD、4K、8K等分辨率的广泛应用也为HDR技术的发展提供了更大的空间和机遇。
第二章 HDR视频技术的应用HDR技术的应用不仅可以提高视频的图像质量，还可以极大地改善用户的观感体验。
在电影、电视和视频游戏等领域，HDR技术的应用也开始逐渐增多。
通过HDR技术，可以让用户更加真实地感受到画面色彩的变化和场景光照的变化，从而使整个观影体验更加真实、自然。
此外，HDR技术还可以用于工业和科学领域中的图像处理以及医疗影像的处理等方面。
第三章 HDR视频技术的实现HDR视频技术的实现主要包括两个方面，一方面是视频源的编码和解码，另一方面是显示器和电视等设备的显示技术。
在编码和解码方面，目前市场上已经有多种编码解码标准，例如HDR10、Dolby Vision、HLG等，这些标准均可以实现HDR视频的编码和解码。
在显示技术方面，显示器和电视等设备升级了光学器件、显示器和色彩控制等方面的技术，实现了高亮度、宽广色域和高精度的运动处理等技术，从而使得HDR视频的展示更加生动、自然。
第四章 HDR视频技术的未来发展未来，HDR技术及相关的视频编码和解码标准还有很大的发展空间。
在视频技术快速进步的背景下，HDR技术也将会继续推动视频技术的创新，同时为用户创造更好的观感体验。
较早，人们仅通过某些设备如平时我们会有银幕放映和彩电设备，只看到有限的图像和色彩信息，但HDR技术不断更新创新，今天的视频设备可以提供更细致，更生动的高清图像。
第五章 HDR视频技术的挑战HDR技术的发展亦面临着一些挑战。
例如，由于不同的HDR 标准数量繁多，导致不同厂商之间的HDR兼容性问题较为突出。
hdr10标准
hdr10标准
HDR10标准。
HDR10是一种高动态范围（HDR）视频标准，旨在提供更丰富、更真实的色
彩和更高的对比度，以改善观看体验。
它已成为视频制作和播放的重要标准，被广泛应用于电视、电影和在线视频平台。
首先，HDR10标准支持更广泛的色彩范围，能够呈现更丰富、更真实的色彩。
相比传统的标准动态范围（SDR）视频，HDR10可以呈现更多的色彩细节，使画
面更加生动逼真。
这对于电影、电视节目以及游戏来说，都能够提升观看体验。
其次，HDR10标准还具有更高的对比度，能够呈现更多的细节和更深的黑色。
这意味着观众可以在同一画面中看到更多的细节，从而更好地感受到影像的立体感和真实感。
这对于观看高画质电影和电视节目来说，是非常重要的。
此外，HDR10标准还提供更高的亮度范围，使得画面在明亮和暗部的细节都
能够得到更好的展现。
这样一来，观众可以在观看视频时更好地体验到真实世界中的光影效果，让观看体验更加生动。
最后，HDR10标准的应用范围也越来越广泛。
越来越多的电视、显示器、播
放设备和内容平台都开始支持HDR10标准，使得观众可以更容易地享受到高质量
的HDR视频内容。
而且，随着技术的不断进步，HDR10标准也在不断得到改进和完善，为观众带来更好的观看体验。
总的来说，HDR10标准作为一种高动态范围视频标准，具有更丰富的色彩、
更高的对比度和更高的亮度范围，能够提供更真实、更生动的观看体验。
随着技术的不断发展，相信HDR10标准将会在未来得到更广泛的应用，为观众带来更加优
质的视频内容。
hdr sdr区别
hdr sdr区别hdr 是一种高动态范围图像技术，其优势就在于可以根据场景不同自适应地调节亮度。
而在相机中使用这项技术后，手机会根据实际情况在不同曝光程度之间自动切换，从而拍出真正合乎我们要求的照片来。
那么， hdr 和 sdr 究竟有何区别？今天，就让我们通过 OPPO R11s 来看看吧！高动态范围技术能够为人眼和相机同时提供更多的动态范围，但其本质还是利用算法对画面细节进行处理，而非硬件层面的提升，所以无论它做得再好，都只是一个软件性的功能；而 SDR 则完全不同，虽然也需要先计算画面各部分的亮度值，并将他们与画面的原始数据（如白平衡、色温等）作比较。
但这些信息对于色彩渲染等视觉效果起到了至关重要的作用。
因此，当你需要色彩艳丽或饱满的画面时，选择 hdr 而当需要清晰的画面时，就选择 SDR 吧。
在这方面目前最好的产品之一是 OPPO 旗下的 R11s，其在拍摄时不仅保留了人物主体，且背景也被大幅虚化掉了，让观众无论在看演唱会海报还是逛街购物时都仿佛置身于 MV 当中，不仅没有丝毫的拖泥带水，反而呈现出一种超级强烈的现场感，将场景里每一个角落都表达得淋漓尽致，而这便是 oppo 在软件上进行优化的结果，这也是为何其成像素质总是领跑业界的原因之一。
另外，通过下面的样张你可以直接感受到，即便拍摄环境昏暗，其仍旧拥有着极佳的对焦准确率，哪怕在夜晚和弱光条件下，其噪点控制也十分优秀，尤其是这张雪地场景，足以说明了 oppo 的软硬件优化工作十分出色。
那么什么才是 sdr 呢？我们常见的视频文件是由帧率决定的，每秒传输30帧的电影画面可称为 SDVGA 格式。
而视频流媒体播放的话，采用较低码率，即每秒480P 的画面速度就可以称为 SDR 了。
相比之下，在播放电影的时候，画面就显得粗糙，但日常拍摄小视频，或者观看在线视频时，还是足够用的，无需担心卡顿问题，所以如果你是新手，请选择后者哦~由于它采用的是一个较为“黑暗”的范围进行显示，这导致颜色容易变暗，出现颗粒状，所以需要另外采取一些方案来解决。
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高动态范围视频Sing Bing Kang Matthew Uyttendaele Simon Winder Richard Szeliski Interactive Visual Media Group, Microsoft Research, Redmond, WA图1：驾驶场景的高动态范围视频。
第一行：输入短视和长视交替视频。
底行：高动态范围视频（色调贴图）。
.摘要使用现成的摄像机拍摄的典型视频素材动态范围有限。
本文介绍了我们根据捕获的动态场景的图像序列生成高动态范围（HDR）视频同时快速改变每帧的曝光度的方法。
我们的方法由三部分组成：捕捉时的自动曝光控制，相邻帧之间的HDR拼接以及查看色调映射。
HDR拼接需要准确地记录相邻帧并选择合适的像素来计算辐射图。
我们展示了各种动态场景的例子。
我们还展示了如何从一系列括起来的静态照片中创建HDR时补偿场景和相机移动。
CR分类：I.3.3 [电脑图像]：图片/图像生成 - 显示算法; I.4.1 [图像处理和计算机视觉]：增强 - 数字化和图像捕获。
关键词：图像处理，视频处理，高动态范围，色调映射。
1 介绍真实世界的亮度变化比现在大多数摄像机可用的传感器大得多。
单个场景的光芒可能包含从阴影到全亮区域四个数量级。
典型的CCD 或CMOS 传感器仅捕获大约256-1024个水平。
（伽马曲线中的非线性水平分配可以稍微改善这一点。
）近年来，相机的动态范围有限，激发了许多解决方案。
获得完整辐射图的一种方法是在不同的曝光下拍摄多张图像，并将这些图像结合起来以创建场景的高动态范围（HDR ）地图[Mann and Picard 1995; Debevec 和Malik 1997; Mitsunaga 和Nayar 1999; Tsin 等人2001;曼恩等人。
2002]。
由于这些技术需要多个输入图像，所以由于场景中的动态元素或移动（即手持）相机，输入之间存在运动的可能性。
Mitsunaga 和Nayar [1999]通过拟合输入的全局运动模型来解决这个问题。
曼恩等人。
[2002]使用单应性注册不同曝光的帧，这可以补偿较大的相机旋转。
Bogoni [2000]使用仿射运动，然后根据每像素流来记录不同的曝光，但没有给出帧配准的细节。
在相关的方法中，Uyttendaele 等人[2001]使用基于块的曝光调整技术去除图像马赛克中的曝光伪影。
但是，他们不计算HDR 图像。
可以使用多个图像检测器，新型传感器（例如，National LM9628传感器，IMS 芯片HDRC 传感器，SiliconVision 产品，SMaL 相机，Pixim ）或空间不同的像素曝光来重新移动在不同时间拍摄的图像。
[Mit-sunaga 和Nayar 2000]。
然而，我们在本文中的重点是使用广泛可用的常规（低动态范围）图像传感器和摄像机可以实现什么。
HDR stitch图2：制作HDR 视频的处理阶段。
一旦计算出高动态范围的图像，就可以将其渲染为显示。
由于典型的显示器只能产生约两个数量级，因此必须在HDR 图像上执行对比度降低。
最近，一些研究人员探索了这种色调映射问题[Durand and Dorsey 2002; Fattal 等人2002; Reinhard 等人2002]。
我们的工作解决了在展览之间存在运动的情况下使用多次曝光生成HDR 地图的问题。
这使我们能够生成HDR 视频序列以及运动场景的HDR 静态图像。
将我们的方法应用于驾驶视频的结果可以在图1中看到。
生成HDR 视频包括自动确定捕捉期间的时间曝光包围，相邻图像之间的运动补偿信息以及观看的色调映射（Fig-ure2）。
这产生具有与可变曝光输入序列相同的帧速率的HDR 视频。
要生成HDR 静止图像，我们使用类似的HDR 拼接技术。
Extract Register radiance map我们的视频采集解决方案不同于以前的工作，因为它采用了摄像头中自动增益机制的简单重新编程。
这使我们能够使用目前可用的廉价和高分辨率传感器，这与新型传感器设计尚未广泛普及，并且可能因缺乏分辨率而不同。
在第二部分中，我们提出了一种自动增益算法，智能地改变帧与帧之间的曝光量，以捕捉场景辐射图的不同部分。
与空间变化的像素曝光方法[Mitsunaga and Nayar 2000]相比，我们的方法可以被看作是沿着时间而不是空间维度的子采样。
采集过程之后是一个离线过程，运动补偿捕获的视频，并在每个帧时间估算完整的辐射图（第3节）。
这种我们称之为HDR拼接的操作可以在图像之间建立密集的对应关系，以便在不同的曝光条件下合并像素。
在组合像素中，我们引入运动补偿中间结果之间的一致性检查。
这使得系统对流量估算中的误差更加粗暴。
在我们可以查看HDR视频之前，必须先进行色调映射。
在逐帧的基础上应用现有算法之一是不够的，因为这会导致映射中可见的时间不一致。
为了弥补这一点，我们扩展了现有的色调映射技术之一，使用来自时间相邻帧的统计信息来处理HDR视频，以产生时间上平滑变化的色调映射图像（第4节）。
2实时曝光控制典型摄像机的自动增益控制（AGC）测量场景的亮度并计算适当的曝光。
大多数场景的动态范围比相机的每像素8位传感器可以捕获的动态范围更大。
因此，一些像素会饱和，有些像素会曝光不足。
为了捕捉更大的动态范围，我们开发了一个系统，以每帧为基础改变曝光设置。
基本思想是在不同的值之间顺序排列设置，依次适当地暴露场景的黑暗和明亮区域。
后处理步骤（第3部分）然后组合这些不同曝光的帧。
Frequency4322562048Radiance图3：来自驾驶视频的两次输入曝光。
顶部显示辐射直方图。
红色图形与长曝光帧（左下）一起使用，而绿色图形与短曝光帧（右下）一起使用。
请注意，这些图形的组合跨越的辐射范围大于单次曝光可捕获的范围。
我们的系统与今天许多照相机中的自动包围系统类似。
当对场景进行自动包围时，相机使用当前测光模式确定正确的曝光，然后以原始曝光的固定倍数拍摄两次以上的曝光，例如向上和向下两次f-stop。
我们采取类似的方法。
但是，我们不是使用固定倍数，而是为当前场景计算一组更理想的曝光。
这允许动态范围扩展，同时尽可能多地在所有图像中合理地曝光像素，从而促进良好的运动分析。
对于我们的实验，我们使用Pt每秒15帧的LadyBug火线相机。
灰色研究有一个可编程控制单元。
该固件升级有四个快门（CCD积分时间）和增益（ADC 增益）寄存器。
相机在每个帧时间通过库存使用不同的寄存器组进行循环。
此外，摄像机使用当前设置对每一帧进行标记，以便在辐射图计算过程中使用这些设置。
实时AGC算法（运行在连接相机的PC上）确定下一组四种设置。
在我们当前的实施中，曝光设置在两个不同的值之间交替，并且不断更新以重新映射场景变化。
根据在子采样帧上计算的场景统计数据自动确定适当的曝光。
如果单个设置足以捕捉场景的强度，则曝光之间的比率可以从1变化到用户指定的最大值。
在实践中，我们发现最多16个可以产生良好的结果，因为这给出了4位的动态范围扩展，同时仍允许在曝光之间进行运动分析。
图3显示了相机捕获的连续帧以及它们在辐射空间中的相应直方图。
在这种情况下，曝光比率接近最大值16。
3HDR 拼接由于采用时间变化的曝光拍摄帧，在任何给定时间生成HDR帧都需要从相邻帧传输像素颜色信息。
这反过来又要求跨不同帧的像素对应性非常准确。
我们参考从相邻帧传输色彩信息并将HDR图像提取为HDR拼接的过程。
源视频包含交替的长和短曝光帧。
HDR拼接的第一步是在每一瞬间生成一个长曝光帧和一个短曝光帧，以便可以从该对中计算辐射图。
这就要求我们使用变形过程（3.1节）合成缺失的曝光，这需要高度精确的运动估计（3.2节和3.3节）。
一旦内插帧被合成，我们就从这些图像中选择性地混合像素来计算高动态范围辐射图像（3.4节）。
3.2帧插值的图像变形我们的HDR拼接过程产生四个中间变形帧：从前一帧和下一帧（图4中的SU-和SU +）单向变形的两帧和通过直接比较前一帧和下一帧而计算出的两个双向变形帧SB-和SB +。
在当前帧和前一帧/下一帧之间存在良好对应关系时使用单向扭曲的帧，而在当前帧太暗或太饱和以致不能可靠地建立对应关系的区域中使用双向扭曲的图像。
在我们找到具有不同曝光的帧之间的像素对应之前，我们首先用较短的曝光提高帧的强度。
为了找到所需的强度增强量，我们使用相机响应功能将较短的曝光图像转换为辐射图，然后使用逆向响应转换为具有较长曝光的虚拟图像。
该虚拟图像应该与其所登记的较长曝光图像的像素值（模离散化和噪声）相匹配。
让我们假设当前帧L 在长曝光时被捕获，并且在短曝光时捕获邻近帧S-和S +（图4）。
我们首先使用3.2节中描述的运动估计算法的单向版本来建立前一个/下一个图像的增强版本与当前帧（图4的绿色部分）之间的密集像素对应关系。
（在相反的LSL 情况下，首先增强中央帧。
）然后将计算的流场直接应用于前一帧和下一帧，以分别合成单向扭曲的前一图像和下一个图像SU-和SU +。
计算双向内插帧的过程更复杂（图4的黑色部分）。
首先，如果有必要，我们会增加上一张或下一张图片，以防它们曝光不同。
接下来，我们使用下面描述的双向运动估计算法（第3.2节）来匹配这两个图像。
结果得到的（帧内插的）图像SB 可用于计算当前帧的饱和或黑暗区域中的辐射值。
不幸的是，由于摄像机抖动和物体移动加速，SB 与当前帧L 之间可能仍然存在一些记录错误。
因此，我们在当前帧中注册了SB （即LB ）的增强版本 使用3.3节中描述的分层单应算法，该算法在运动估计中更加保守。
然后将产生的流场添加到原始流场以产生将应用到相邻帧的改进流。
我们将所得到的最终输出称为双向扭曲（或内插）图像SB-和SB +。
F S _ B BW S+B~ BS B F W W + B+ W W F~ L BH图4：HDR 计算的图像变形。
该图显示序列为SLS 的情况，但LSL 的算法是相似的（S =短曝光图像，L =长曝光图像）。
黑色双线表示流量（运动）估计值，而较亮的单线表示计算图像。
B ，F ，H 和W 圆分别对应于增强（强度补偿），流动估计，分层单应矩阵和图像变形。
原始（捕获）图像以蓝色显示，单向插值图像以绿色显示，双向插值图像以黑色显示。
图像标签的含义在文中给出。
S U _ S B _ L S B + S U +3.3运动估算我们的运动估计算法由两个阶段组成。
首先，我们通过估计将一个映射到另一个上的仿射变换来全局记录S -和S +。
然后，我们使用基于梯度的光流计算密集运动场，形成对全局变换的局部校正。
分别计算前一帧和下一帧之间的前向或后向流场，而不是在当前帧时间计算一个双向场。