技术美术百人计划 | 《4.1 Bloom算法》笔记

1. Bloom算法介绍

1.1. Bloom效果

实际拍摄照片与游戏画面Bloom效果对比，Bloom模拟了真实世界图片的效果

Bloom流程图

1.2. 前置知识：HDR和LDR，高斯模糊

1.2.1. HDR和LDR

LDR颜色范围太少，精度不够，往往会存在颜色精度范围的丢失。

1.2.2. 高斯模糊

1.2.2.1. 卷积与卷积核

首先了解卷积是什么？

图像卷积操作（convolution），或称为核操作（kernel），是进行图像处理的一种常用手段。图像卷积操作的目的是利用像素点和其邻域像素之前的空间关系，通过加权求和的操作，实现模糊（blurring），锐化（sharpening），边缘检测（edge detection）等功能。图像卷积的计算过程就是卷积核按步长对图像局部像素块进行加权求和的过程。

卷积核实质上是一个固定大小的权重数组，该数组中的锚点通常位于中心。通常情况下，选取卷积核大小为1x1，3x3，5x5，7x7等。取奇数大小的目的是为了设置卷积核中心为锚点，方便卷积核和图像的对齐处理。设置卷积核大小对称的目的是为了在空间域中充分利用像素点和其领域像素间的关系。当然这不是必须的，如果需要针对某一轴进行处理，可以设置1x3或3x1大小。