4、图像高动态范围处理与超分辨率技术解析

图像高动态范围处理与超分辨率技术解析

1. 高动态范围图像问题与解决方法

1.1 高动态范围图像的曝光问题

在拍摄照片时，常常会遇到曝光过度或暗部曝光不足的情况。例如在一些场景中，室外阳光强烈而室内走廊较暗，或者黑暗室内对着明亮室外景观拍摄，照片就容易出现这些曝光问题。

1.2 现有高动态范围图像算法分类

高动态范围图像算法主要分为两类：
- 色调再现曲线（TRCs） ：对图像数据进行逐点操作，算法相对简单。常见的TRC函数有幂函数或对数映射，这些函数可以压缩动态范围。
- 色调再现算子（TROs） ：利用图像数据的空间结构，试图通过保持局部强度比来保留局部图像对比度。

1.3 不同算法的特点与局限性

算法类型	优点	缺点
基于视觉灵敏度的算法	利用了视觉概念	-
Pattnaik和Yee的TRO细节保留局部增益控制算法	能保留局部对比度	计算量大、内存消耗高
Ramponi基于Retinex理论的特殊变换方法	有一定效果	计算量大