HDR和WDR有什么区别

HDR指高动态范围成像,与之相对的还有一个概念WDR(wide dynamic range)宽动态范围成像,从概念上来说二者并无本质区别,为了提高图像的动态范围,解决光照条件不一致时图像过暗或过亮的问题。但它们的原理和应用场景略有不同。WDR一般用在图像采集领域,而HDR领域一般用在图像处理领域,在一些场合HDR和WDR存在着混用的情况。场景的动态范围定义为场景中最亮部分的亮度值与最暗部分的亮度值之比。

WDR是软件调整画面:过亮的地方调暗些,过暗的地方调亮些,从而使整个画面看起来更协调。HDR是硬件调整画面:对同一场景2~3次曝光,长曝光照顾暗的地方,短曝光照顾亮的地方,然后合成在一起,使画面更协调。

JPEG图像编码中,使用YUV色彩空间,每个像素值用三个8bit整数表示。如下图左所示,该颜色空间仅能存储可见色域的一小部分;如下图右所示,该颜色空间的亮度范围只是人眼可感知亮度范围的一小部分。现在很多高端相机都可以输出12~16bit精度的RAW图,但是受限于各种限制,通常看到的图像基本都是经过ISP处理之后的8bit图像,在这种对原始场景采集、压缩、传输、显示的过程中,导致了与人类视觉能力相关的不可挽回的信息损失。将这种传统成像技术称为低动态范围成像(Low Dynamic Range,LDR),也称为标准动态范围成像(Stand Dynamic Range,SDR)。

HDR,也就是High Dynamic Range,为了在广泛的光照条件下实现更加真实的图像效果,目的是将更多的细节信息呈现在图像中,增大图像中最亮和最暗部分的亮度差,增强图像的亮度、对比度和饱和度等方面的表现,提高图像的逼真度和观感质量。更多地在图像处理和显示领域被提及。HDR成像技术主要分为三部分:HDR图像获取、色调映射和HDR显示。

要实现这一目的,通常有两种方法:一种是通过对同一场景进行多次不同曝光度的拍摄,虽然普通的sensor一次只能捕获场景中有限的动态范围,但是可以通过改变曝光率使多张图像包含真实场景所有的动态范围。将不同曝光参数的图像加权平均,即可得到相应的HDR图像。

DOL(digital overlap)是sony的一种sensor(imx290)多帧HDR技术。如果只使用单次曝光,可能会导致过度曝光或者欠曝光,失去了某些区域的细节和质感。索尼支持'准同时'输出多帧不同曝光时间的图像。ISP收到多帧图像后可以做图像融合,生成HDR图像。可以同时呈现高亮和暗部细节的图像,使得整张图像更加自然和真实。

另一种则是依赖于高性能的硬件,主要是为了解决强烈逆光场景下的问题,使感光器能够同时采集到很暗和很亮的光线。WDR,即Wide Dynamic Range,主要出现在图像采集阶段,特别是在监控摄像和行车记录仪等领域。这是因为这些场景往往需要在亮度差异极大的环境中捕获尽可能多的信息。

一般来说,WDR更倾向于通过硬件来实现这一功能,而HDR则更多是通过软件处理来达到效果。但值得注意的是,有些技术,如索尼的DOL-WDR(Digital Overlap Wide Dynamic Range),实际上是使用传感器硬件实现的,但在官方文档中可能会交替使用DOL-WDR和DOL-HDR的术语。这表明在实际应用中,WDR和HDR的界限并不是那么清晰,它们有时会相互交织使用。

相关推荐
乙真仙人几秒前
数据,正在成为AI大模型最后的护城河
大数据·人工智能·数字化
eric-sjq8 分钟前
基于深度学习的图像到文本序列转换技术
人工智能·深度学习
源图客9 分钟前
Ubuntu22.4部署大模型前置安装
人工智能·深度学习
青梅主码20 分钟前
CB Insights 最新发布《2025年第二季度 AI 行业报告》:全球 AI 投资创历史新高,美国仍是 AI 投资的中心
人工智能
下面我就简单说两句21 分钟前
个人项目介绍:语音识别小助手
人工智能·语音识别
CoovallyAIHub35 分钟前
只有2MB,却能跑满277FPS?专为无人机小目标打造!
深度学习·算法·计算机视觉
金宗汉37 分钟前
文明存续的时间博弈:论地球资源枯竭临界期的技术突围与行动紧迫性
大数据·人工智能·笔记·算法·观察者模式
YuhsiHu1 小时前
【论文简读】DIV-Loss
人工智能·深度学习·计算机视觉·3d
Ronky1 小时前
绿联NAS+Coze实现私有AI Agent+RAG自由,打造本地化智能知识引擎
人工智能·coze