图像处理技术之动态范围压缩算法介绍

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(n—m)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