hdr

系列文章＜六＞（从LED显示领域遇到的细节清晰度不足、HDR表现不足问题到手机影像）：从LED冬奥会、奥运会及春晚等大屏，到手机小屏，快来挖一挖里面都有什么巨人的肩膀：系列文章规划：以解决的LED“高灰段闪烁、水墨块”等相关问题为切入点，系统拆解其与手机影像ISP（图像信号处理器）中3A算法、AI超分、HDR等模块的共性技术原理。深入剖析LED显示问题（如闪烁、色块）与手机拍照问题（如色彩断层、低光照噪点）在底层信号处理层面的关联。中间会夹杂讲解类似如下内容：

OpenCV 官翻6 - Computational Photographyhttps://docs.opencv.org/4.x/d5/d69/tutorial_py_non_local_means.html

视频HDR技术全解析：从原理到应用的深度探索0.1 什么是HDR？0.2 HDR在视频领域的重要性1.1 人眼与显示设备的动态范围差异1.2 动态范围与视频画质的关系

【ISP】WDR and HDR当在强光源（日光、灯具或反光等）照射下的高亮度区域及阴影、逆光等相对亮度较低的区域在图像中同时存在时，摄像机输出的图像会出现明亮区域因曝光过度成为白色，而黑暗区域因曝光不足成为黑色，严重影响图像质量。摄像机在同一场景中对最亮区域及较暗区域的表现是存在局限的，这种局限就是通常所讲的 “动态范围”。

【图像处理基石】什么是tone mapping？Tone mapping（色调映射）是一种用于将高动态范围（HDR）图像的颜色值映射到低动态范围（LDR）的技术，目的是使图像能够在有限动态范围的显示设备（如屏幕、打印机等）上呈现，同时尽可能保留视觉细节和自然观感。其核心作用包括：

【图像处理基石】什么是HDR图片？HDR（高动态范围图像，High Dynamic Range）是一种通过技术手段扩展照片明暗细节的成像方式。以下是关于HDR的详细说明：

从HDR到metadata这篇文章主要是想聊聊metadata，但是在这之前好像我得简要介绍一下HDR技术。高动态范围成像（英语：High Dynamic Range Imaging，简称HDRI或HDR），在计算机图形学与电影摄影术中，是用来实现比普通数位图像技术更大曝光动态范围（即更大的明暗差别）的一组技术。高动态范围成像的目的就是要正确地表示真实世界中从太阳光直射到最暗的阴影这样大的范围亮度（即高动态范围）。

HDR视频技术之十一：HEVCH.265 的 HDR 编码方案前文我们对 HEVC 的 HDR 编码优化技术做了介绍，侧重编码性能的提升。本章主要阐述 HEVC 中 HDR/WCG 相关的整体编码方案，包括不同应用场景下的 HEVC 扩展编码技术。

HDR视频技术之八：色域映射在之前的色调映射章节中提到：在色调映射环节，为了便于操作，且不使图像颜色产生巨大失真，色调映射算法通常会仅处理图像亮度信息，将 HDR 图像亮度映射到 SDR图像亮度域中，通过原 HDR 图像的颜色信息，恢复并重建 SDR 图像的颜色信息。由于前面的主题是色调映射，因此颜色转换相关技术没有深入介绍。但颜色转换或色域映射问题（ Color Transfer or Gamut Mapping），也是 HDR 的重要环节。本章将介绍 HDR 中颜色转换(或色域映射)技术。本章分为两个部分，第一部分

HDR视频技术之九：HDR 质量评价技术本章聚焦 HDR 质量评价技术，对于编解码、色调映射以及逆色调映射等不同任务，通常会采取不同的评价方法。本章将从主观评价和客观评价两个角度对常用的 HDR 视觉质量评价技术做整体介绍。

HDR视频技术之七：逆色调映射HDR 技术近年来发展迅猛，在未来将会成为图像与视频领域的主流。当前 HDR 内容非常短缺，限制了 HDR 视听节目的广泛应用。逆色调映射(Inverse Tone Mapping)应运而生，它是一种用来将 SDR 源信号转换为 HDR 源信号的技术，可以应用于生产端或终端设备，在一定程度上实现对现有 SDR 节目的 HDR“还原”及向上兼容。本系列中，我们将会详细分类介绍逆色调映射算法。分为两个部分：（一）逆色调映射概述及一些经典算法，包括全局算法，分类算法以及拓展映射算法；（二）介绍最近的研究趋势，特

HDR视频技术之五：HDR生产流程在介绍 HDR 的生产流程之前，我们先介绍下视频制作与传输的一些基本知识。下图为一个传统的 SDR 视频内容制作的基本流程图。图中包括了制作，后期处理、内容分发及多类型发行等过程，同时包含了实时制作和离线制作，包含了卫星、地面广播、广域网、光盘等常见的内容分发途径，以及 IPTV、电脑、移动设备等终端显示设备。与 SDR 类似，从 HDR 的拍摄到最终的显示，也包括了拍摄、制作、后期处理、传输、显示等多个环节，是一个端到端的完整系统。下图所示为兼容 SDR 的 HDR 端到端系统示意图，其描绘了 H

HDR视频技术之六：色调映射图像显示技术的最终目的就是使得显示的图像效果尽量接近人们在自然界中观察到的对应的场景。 HDR 图像与视频有着更高的亮度、更深的位深、更广的色域，因此它无法在常见的普通显示器上显示。入门级的显示器与播放设备（例如普通人家使用的电视，常见的电脑、智能手机屏幕等）的对比度很低，只有大约 200： 1。相对性能更好的LCD 显示器能达到更高的对比度，大约 10000： 1。但是，这些设备通常都会将一个色彩通道离散化到 8-bit，少数 10-bit 的色度区间内。这意味着色度区间只有 255 个层级，这样的

HDR视频技术之三：色度学与颜色空间HDR 技术的第二个理论基础是色度学。从前面的内容中可以了解到，光学以及人类视觉感知模型为人类提供了解释与分析人类感知亮度的理论基础，但是 HDR 技术不仅仅关注于提升图像与视频的亮度范围，同时也关注于提供更加丰富的色彩。因此，本章将首先介绍人眼与色度学相关的生理特征以及人类对颜色的识别方式，然后介绍颜色空间的概念，最后再回到 HDR，介绍与 HDR 相关的颜色标准。

HDR视频技术之四：HDR 主要标准HDR 是 UHD 技术中最重要维度之一，带来新的视觉呈现体验。 HDR 技术涉及到采集、加工、传输、呈现等视频流程上的多个环节，需要定义出互联互通的产业标准，以支持规模化应用和部署。本文整理当前 HDR 应用中的一些代表性的国际标准。

HDR视频技术之二：光电转换与 HDR 图像显示将自然界中的真实场景转换为屏幕上显示出来的图像，往往需要经过两个主要的步骤：第一个是通过摄影设备，将外界的光信息转换为图像信息存储起来，本质上是存储为数字信号；第二个是通过显示设备，将图像信息转换为屏幕输出的光信息。下图展示了从拍摄到现实的电视信号链。在整个过程中，信息流要经过两个重要的非线性映射，才能形成我们在显示设备上看到的图像。其中，相机的非线性映射通常称为光电转换函数（ OETF），而显示端的显示器的非线性映射通常称为电光转换函数（ EOTF）。通常， OETF 和 EOTF 并不是互逆关系。显

HDR视频技术之一：光学与人类视觉感知特性基础HDR，即高动态范围是一个光学以及视觉领域的概念，如果想要清楚地理解什么是HDR， HDR 与 LDR 的差别在哪里，以及 HDR 技术的理论基础，首先需要对光学以及人类视觉感知系统（ Human Visual System， HVS）有基本的了解。

[快速阅读八] HDR->LDR：Matlab中tonemapfarbman函数的解析和自我实现。最近受朋友的委托，想自己实现Matlab里的一个HDR转LDR的函数，函数名是tonemapfarbman，乘着十一假期，稍微浏览下这个函数，并做了一点C++的实现和优化。

FFmpeg中的Color颜色参数解析、转码和HDR视频中帧的颜色信息非常重要，表示着编码时用到的标准，意味着解码时也要对应上，或者要使用正确的转换函数，否则就会带来色差问题。关于FFmpeg中的颜色参数，有下边几个重要的结构体：

拉普拉斯金字塔在多图HDR算法中的应用以及多曝光图像的融合算法简介。在SSE图像算法优化系列二十九：基础的拉普拉斯金字塔融合用于改善图像增强中易出现的过增强问题（一）一文中我们曾经描述过基于几种高频融合法则的拉普拉斯金字塔融合算法，那里是主要针对2副图像的。实际的应用中，我们可能会遇到多帧图像的融合过程（图像都是对齐后的），特别是多帧不同曝光度的图像的融合问题，在相机的应用中较为广泛，我们同时也可以认为这是另外一种的HDR算法。