高動態范圍（HDR）影像技術應用概述

劉霞　張硯

摘要：高動態范圍圖像比起普通圖像，它所能表現的畫面層次更加豐富，光影效果也更加逼近現實。近年，隨著高動態范圍技術的革新與發展，其應用領域也再不斷的擴大。目前高動態范圍技術應用主要集中在影像制作、虛擬現實、遙感探測、醫學檢測等領域，對客觀世界最真實光線的再現能力的優越性，決定了未來對高動態影像技術的追求必然會是大勢所趨。

關鍵詞：HDR 寬容度 曝光 采樣

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2016）08-0253-02

1 HDR介紹

高動態范圍（High-Dynamic Range，高動態范圍）HDR是對同一場景采用不同的曝光值進行采樣，融合成局部自適應曝光的高動態范圍圖像。比起普通圖像，它所能表現的畫面層次更加豐富，場景中的高亮度區和低亮度區的細節信息都能很好的保留下來，可以得到更加逼近現實的光影效果。高動態范圍圖像在影像制作、虛擬現實、遙感探測、醫學檢測等領域將有巨大的應用價值[1-2]。

近年隨著影像技術產業的應用需求，諸多企業和研究學者都在為高動態范圍圖像的技術發展做出自己的努力。而對于HDR影像技術的研究，國外的科研機構主要針對硬件技術和軟件實現方面，國內研究學者則主要集中在HDR的應用研究方面。

2 HDR應用現狀

2.1 影像制作領域

高動態范圍成像技術自20世紀30至40年代由美國攝影師查爾斯·威科夫首先提出，在20世紀晚期由美國南加州大學Paul Debevec博士公開提出了組合多個不同曝光量影像以生成HDR影像的技術，縱使感光器件或者膠片的寬容度有限，卻仍然能夠通過多次成像來得到高動態范圍的影像[3]。富士、尼康、佳能、賓得以及索尼等公司近年也都大力發展HDR技術，努力改進CCD的生產技術，解決HDR功能內置時，由于提高相機感光度，而產生的噪點增多等諸多問題。

在HDR連續影像記錄方面，Soviet Montage 2010年前首次提出雙機同步拍攝方案使用2臺5DII單反照相機，用個分光棱鏡把影像分成兩個并分別進入兩個相機，使不同位置的相機沒有視差，以獲取HDR的視頻短片，該方案主要針對穩定畫面拍攝，以確保畫面像素的重合效果[4]。RED公司HDRx技術，同時獲取“正常曝光”和“高光保護”即過曝光兩幅畫面來達到HDR效果。越來越多的商家都在致力于HDR的商業化應用，大家都在期待著值得推廣的技術方案出爐，屆時攝影、攝像等相關產業的發展也許將會發生重大的變革。

2015年美國CES國際消費電子展會，在這個世界最大、影響最為廣泛的消費技術產業盛會上，在圖像拍攝領域被熟知的高動態范圍（HDR）技術，也開悄然地開始被電視所采用。HDR電視的最高亮度可達1000尼特，這使得場景色彩更加生動，畫面更加清晰，影像效果更加真實。這項技術的應用被認為有可能會引發電視領域的一次新的變革。

陳軍[5]研究了視頻應用前沿技術達芬奇平臺的程序開發過程，針對基于達芬奇的HDR圖像合成進行了探討，開發基于 RGB 和 YUV 色彩空間的 HDR 圖像處理算法仿真程序，并對高動態范圍圖像處理算法在達芬奇平臺上如何進行移植，進行了方案設計和嘗試，該研究工作為高動態范圍圖像在達芬奇平臺上的應用提供了有價值的參考。

2.2 虛擬現實領域

曾珂[6]等提出了改進的虛擬環境實HDR光照工作流及相關模型，通過對實時光照渲染中的HDR光照渲染技術及實時陰影渲染中的高復雜度大規模陰影區域虛擬環境實時陰影渲染技術的相關研究和實現，來提高虛擬世界對真實場景模擬的逼真程度。

趙磊[7]提出了一種基于動態HDR背景下的透明物體渲染方法，在互動虛擬展示系統中展現了實時觀看復雜產品外觀、內飾在動態真實HDR背景光照下材質光影特性變化的功能，為虛擬現實領域中針對復雜對象的真實感和實時性呈現問題提供了一種可借鑒的解決方案。

李可嘉[8]定義了9個用來渲染HDR效果的獨立的紋理渲染目標對象來實現HDR算法，并將其配置好的合成器腳本運用到大規模海洋實時渲染技術研究中，運用HDR技術來提升海洋渲染的真實感[9]。

丁穎浩[10]在軌道無人機三維視景仿真技術研究中為了避免在標準光照流程計算下產生的結果會受到軌道空間環境劇烈變化亮度影響而發生失真，而利用帶有色調映射算法的高動態范圍光照（HDR Tone Mapping）來達到接近真實的光照效果，有效地提高了軌道無人機視景仿真畫面的真實感[11-12]。

趙再騫[13]通過 HDR技術渲染交會對接電視仿真圖像，對各像素點的亮度值進行重新分配來突出圖像的細節，以此來提高決定航天員完成實際太空飛行任務的熟練度與精準度的仿真圖像質量，使載人手控交會對接任務完成的更加順利。

2.3 遙感探測領域

李山山[14]等為了獲取更加接近真實景物的遙感影像，對亮度范圍高于普通遙感圖的高位動態影像（High Dynamic RangeImages，HDR）進行了重點研究，提出了基于分段線性變換（PLT）的算法，使極暗區域和極亮區域得到有效擴展，盡量多的捕獲符合原始地物特點的細節紋理，使圖像的整體質量得到明顯得提高[15]。

王華[16]針對近年來開始應用于軍事和空間探測等領域的CMOS 圖像傳感器的 HDR 技術的工程實現方法進行了研究，對于集成度高，功耗低，抗輻射能力強，但動態范圍不高的CMOS 圖像傳感器，在HDR模式下，將圖像傳感器的每個像素進行三次不同時間的曝光，后再進行合成輸出，以獲取高動態的影像，對提高CMOS 圖像傳感器在探測等領域的使用價值具有重要意義。

張春華[17]等結合使用專用相機拍攝的高動態范圍HDR的星空觀測圖像的特性，提出基于局部直方圖Gauss擬合的方法進行星圖背景參數估計，提出基于最優Gamma變換的弱小目標增強算法進行高亮恒星灰度動態范圍的壓縮和星圖中空間弱小目標成像對比度的增加，以降低HDR星空觀測圖像中恒星成像對空間目標檢測的干擾[18-19]。

2.4 醫學檢測領域

在現實環境場景中存在很寬的動態范圍，普通照片所能記錄的范圍是有限的，有些細節會被淹沒掉，使照片所呈現的影像效果與真實感知存在一定差異，那么，在醫療影像的成像系統中也會存在同樣的問題，在保證整體最優化的狀態下，有些細節可能就很難得保障了。試將HDR的高動態范圍優勢，遷移至醫學影像的獲取中，來提高醫學成像的質量，提高對疾病檢測的準確性。

羅年[20]提出利用痰涂片連續視野進行結核菌的動態智能檢測，重點對顯微圖像動態范圍擴展與其中結核菌目標的提取進行了研究，通過改變圖像獲取設備的曝光度的方法，獲取結核菌不同細節的圖像，再進行圖像的融合，即獲取比一般圖像具有更寬動態范圍的HDR結核菌數字圖像，將人眼所無法感知的結核菌也提取出來，提高了檢測的準確性[21-25]。

吳云飛[26]在對醫學影像數據的高清體繪制研究中，提出了一種基于特征分析的局部特征加強體繪制方法，對體數據進行局部特征分析和局部特征加強繪制進行兩個過程的處理，對采樣光線上大部分的特征區域執行加強累積，使最終的累積顏色值處于一個高動態范圍（High Dynamic Rang，HDR），并基于自適應等方法來完成高動態范圍圖像的正常顯示[27]，實現對體數據的快速高質量特征繪制。

邊青山[28]等根據膝骨性關節炎病灶點斷面圖像數據運用計算機圖像重建技術將二維圖像轉換為三維數字模型，進行膝部經筋循行區域、病灶點及經筋的三維可視化影像研究。研究中使用含有的高對比光照信的HDR圖像來代替虛擬燈光效果，來提升渲染圖像的對比度，增強影像的真實感。該研究為中醫學科診斷病情實現三維診斷分析、為中醫學科臨床治療方法選擇提供了科學依據。

劉賓[29]從系統控制設計、數據采集、圖像融合及顯示方面展開高動態范圍X射線成像檢測技術的研究，以線性遞變高壓射線源控制配合探測器曝光時間間隔的調整，來自動獲取不同管電壓間隔的透照圖像序列；利用相鄰管電壓間隔圖像對應厚度重復率約束的思想對原始透照數據進行二次抽樣，提取不同厚度區域對應的有效信息；再通過一系列運算處理后，最終獲得融合后的高動態范圍圖像，對不同材質、厚度分布的大厚度比物體均具有較強的適用性。該方法一定程度上改善了X 射線數字成像在檢測大厚度比物體時，由于傳統固定管電壓成像模式出現過曝光和欠曝光共存現象而導致圖像中數據信息嚴重缺失，結構信息無法完整再現的問題[30-31]。

2.5 其他領域

何海冉[32]對紅外圖像發展的新方向高動態紅外圖像（High Dynamic Range Infrared Images）進行了研究，基于線性映射方法對高動態紅外圖像進行可視化后圖像細節的增強[33-34]，利用 CLAHE 算法[35-36]對有大尺度變化信息特點的基礎層進行增強處理，利用Gamma 算法對變化不明顯的細節層進行像素的非線性的調整[37-38]來達到增強的目的。

戴價[39]在多臺投影機無縫拼接校正中減弱和消除多臺投影機由于亮度疊加后所產生的亮度差異的亮度校正中，采用了基于相機HDR（High Dynamic Range，HDR）的方法先求出相機的亮度響應曲線，再以相機的亮度響應曲線為基礎，使相機的輸入為投影機的輸出，從而間接求得投影機的亮度響應曲線，這種方法縮減了求出投影機亮度曲線的時間需求和價格需求，而得出的亮度曲線測量與直接使用照度計比較，結果相差在10%以內。

楊中東[40]提出基于高動態（High Dynamic Range， HDR）成像的三維視覺測量系統，來提高激光掃描三維視覺測量的精確度，在光學空間實現對三維視覺測量成像系統的高動態成像擴展，采用 HDR 圖像作為三維視覺測量系統圖像處理軟件的輸入進行坐標位置的解算，從根源上解決由于圖像采集質量而影響視覺測量系統的精度問題。

3 討論

高動態范圍影像技術應用越來越廣，除了影像制作領域外，已逐步擴展到了虛擬現實、遙感探測、醫學檢測等領域。為了實現現實場景的寬動態范圍，對高動態范圍技術的追求將會是大勢所趨，而隨著高動態范圍影像技術的自身發展，必將會影響到更多領域，而HDR這個能夠對客觀世界最真實光線再現的優勢技術必也將會給我們帶來全新的視覺感受。

參考文獻

[1]謝一凇，方俊永.高動態范圍圖像色調映射技術的發展與展望[J].照明工程學報，2011.22（5），11-17.

[2]Debevec P. Image based lighting[J]. IEEE Computer Graphics and Applications， 2002，22（2）：26-34.

[3]趙陽.高動態范圍連續影像技術的發展及前景[J].現代電影技術，2013，6：42-46.

[4]Li Y.，SharanL.Adelson E.H. Compressing and companding high dynamic range images with subband architectures[J]. ACM Trans. Graph，2005，24（3）：836-844.

[5]陳軍.基于達芬奇平臺的HDR圖像合成算法研究[D].上海交通大學，2012.

[6]曾珂.分布交互虛擬環境真實感渲染的關鍵技術研究[D].電子科技大學，2009.

[7]趙磊.面向復雜對象的實時虛擬展示關鍵技術研究[D].浙江大學大學，2009.

[8]李可嘉.基于圖形引擎的大規模海洋實時渲染技術研究及應用[D].電子科技大學，2011.

[9]Kei Iwasaki.Efficient Rendering of Optical Effects within Water Using Graphics Hardware.0-7695-1227-5/01，2001， IEEE：277-284.

[10]丁穎浩.軌道無人機三維視景仿真技術研究[D].電子科技大學，2012.

[11]陳雷霆，蔡洪斌，王國錦等.基于HDR的延遲光照技術[J].電子科技大學學報，2007， 36（5）：817-820.

[12]Ulf Assarsson，TomasMoller.Optimized View Frustum Culling Algorithms for Bounding Boxes.journalsof graphics tools，2000，1-10.

[13]趙再騫，晁建剛，王金坤等.交會對接電視圖像高動態范圍仿真技術[J]. 計算機輔助設計與圖形學學報，2015，27（2）：279-286.

[14]李山山，彭嫚，孫小芳等.高位動態遙感影像可視化算法研究[J].安徽理工大學學報（自然科學版），2008，28（1）：6-8，15.

[15]ERIK REINHARD，PAUL DEBEVEC，GREG WARD. High Dynamic Range Imaging： Theory andPractice[J].SIGGRAPH，2006，Course（5）：21-23.

[16]王華.基于CMOS圖像傳感器的HDR圖像采集技術研究[D].中國科學院研究生院，2012.

[17]張春華，張紅雷，袁博等.星空觀測圖像背景估計及其在HDR星圖增強中的應用[J].遙測遙控，2013，34（4）：22-27，38.

[18]張科科，傅丹鷹，周峰.空間目標可見光相機探測能力理論計算方法研究[J].航天返回與遙感，2006，27（4）：22-26.

[19]Payne T E， Gregory S A， Kim L. Electro-Optical Signatures of Geosynchronous Satellites[C]. Proc. 2006 IEEE Aerospace Conference，（2006）：6-11.

[20]羅年.顯微圖像動態范圍擴展及其在結核菌智能檢測中的應用研究[D].東華大學，2011.

[21]ZHONGPing，LUONian，etal.ApplicationofMicroscopicImageDyna

micRangeEnhancementinSputumSmearTuberculosisIntelligentExam

ination，SPIE，2009，7382.

[22]MannS，RosalingW.Picard.Onbeing`”undigital” withdigital cameras：extendingdynamicrangeby combiningdifferently exposedpictures[A].In IS&Ts48thAnnualConference[C].1995.

[23] MannS，PicardRW.Onbeing “undigital”withdigitalcameras：extending dynamic rangeby combiningdifferently exposed pictures[C] Proceedingsof IS&Ts 48thAnnualConference.WashingtonDC； SocietyforImagingScienceandTechnology，1995：422-28.

[24] MartinCalik，MichaelWimmer. EvaluationofHDRtone mapping methodsusingessentialperceptualattributes： Computers&Graphics， 2008（32）：330-349.

[25]王忠立，趙清潔.高動態圖像獲取技術[J].光學技術，2006，32（1）：279-285.

[26]吳云飛.醫學影像數據的高清體繪制算法研究[D].浙江工業大學，2012.

[27]YuanX， Nguyen M.X， Chen， B， et al. HDR VolVis：High Dynamic Range Volume Visualization[J]. IEEE Transaction on Visualization and Computer Graphics，2006， 12（4）：433-445.

[28]邊青山，張志星，李春日，等.膝骨性關節炎經筋病灶點醫學圖像三維可視化研究[J].中華中醫藥學刊，2014，32（11）：2595-2598.

[29]劉賓.高動態范圍X射線成像技術與系統[D].中北大學，2014.

[30]華順剛，王麗丹，歐宗瑛.同一場景不同曝光圖像的配準及HDR圖像合成[J].中華中醫藥學刊，2007，15（11）：1362-1366.

[31] Li Y.，SharanL.Adelson E.H. Compressing and compandinghigh dynamic range images with subband architectures[J]. ACM Trans. Graph，2005，24（3）：836-844.

[32]何海冉.紅外視頻圖像細節增強的并行算法研究[J].浙江理工大學，2012.

[33] Francesco Branchitta， Marco Diani， Giovanni Corsini. New technique for thevisualization of high dynamic range infrared images[J]. Optical Engineering，2009，48（9）.

[34]劉松濤，王維，殷福亮.基于動態廣義直方圖均衡的紅外圖像增強方法[J].系統工程與電子技術，2010.32（7）.

[35]Phillip David Ferguson， TughrulArslan Ahmet T， Erdogan Andrew Parmley. Evaluation of Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization Enhancement on a FPGA[C].IEEE International SOC Conference. Jan.2008.

[36]楊有，李波.CLAHE 和細節放大相結合的檔案圖像增強方法[J].中國圖象圖形學報， 2011，16（4）：522-527.

[37]魏永毅，李海峰，劉旭.液晶投影機自動 Gamma 校正系統[J].浙江大學學報.2005，39（11）.

[38]Texas Instruments.Implementing the Gamma Correction Algorithm Usingthe TMS320C2xx DSP[M].1997.

[39]戴價.基于HDR的投影機亮度曲線標定[J].現代計算機，2013，12：54-56.

[40]楊中東.高速掃描三維測量系統寬動態自適應成像方法研究[D].天津大學，2014.