0055-在OpenCV环境下合成高动态范围图像(HDR)

高动态范围图像的英文名称为HDR,全称为High Dymamic Range。图像动态范围是指图像中像素亮度的最大值也最小值的比值，即最亮与最暗的灰度等级划分，动态范围越大，图像细节层次越丰富，表现形态越细腻。

HDR图像使用超过8bit/每通道(通常是32bit浮点值)，这样极大地提高了图像动态范围。

现在有许多种不同的方式去获得HDR图像，最常用的方式就是对同一个场景使用不同的曝光值，然后再把这些图像合成起来。HDR图像生成后，如果要是，必须要进行转化才能显示，这个过程叫tonemapping。

具体的合成原理请自行查阅相关文献。

OpenCV中的photo模块提供HDR图像生成的相关函数和类。

类CalibrateCRF应用于相机响应校准算法。

类MergeExposure实现合并曝光单个图像序列算法。

类Tonemap实现HDR基础tonemapping算法。

代码如下：
代码中用到的文件Memorial_SourceImages下载地址链接：https://pan.baidu.com/s/1jI5XEU6 分享密码请搜索公众号"qxsf321"，关注后回复0055即可获取

这个文件夹放置的路径如下图所示：

 

// opencv版本:OpenCV3.0
//VS版本:VS2013
//Author:qxsf321.net

#include <opencv2/photo.hpp>  
#include <opencv2/highgui.hpp>  
#include <vector>  
#include <iostream>  
#include <fstream>  

using namespace cv;
using namespace std;

void loadExposureSeq(String, vector<Mat>&, vector<float>&);

int main(void)
{
     //完整代码请请搜索公众号"qxsf321"，关注后回复0055即可获取
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void loadExposureSeq(String path, vector<Mat>& images, vector<float>& times)
{
        path = path + std::string("/");
        ifstream list_file((path + "list.txt").c_str());
        string name;
        float val;
        while (list_file >> name >> val) {
                Mat img = imread(path + name);
                images.push_back(img);
                times.push_back(1 / val);
        }
        list_file.close();
}

运行程序后，程序目录下生成了HDR(高动态范围)图像和LDR(低动态范围)图像。大家可以看出，HDR图像确实是集合了各个程序曝光度的图像的细节。

程序生成的HDR图像下载链接：https://pan.baidu.com/s/1hrWPSpe 密码：4pym
程序生成的LDR图像下载链接：https://pan.baidu.com/s/1miFwZNi 密码：1ukj