不再一拍即成，手持拍攝高品質HDR照片的黑科技

無論是使用手機還是相機拍攝，你可能都遇到過這樣的問題：光線太暗拍出的照片噪點太多;海邊日出，明暗差異極大，難以捕捉天空的細節;烈日當頭，想拍一個逆光的自己結果發現辦不到，等等。要解決這些問題，就會涉及到高動態范圍圖像（HDR）技術。簡單來說，就是用多張曝光不同的照片組合成一張畫質更好、動態范圍更大的照片。而在計算攝影的時代，HDR技術已經走得更遠了。

谷歌HDR+技術

我們先來說用手機實現更高動態范圍。

對于手機上的攝像頭來說，其進光量遠遠低于相機，希望在手機中獲取更高品質的圖片不是一件輕而易舉的事。尤其是在室內或夜間拍攝中，光線不足對手機攝影是非常大的限制。經典的解決方案是應用模擬或數字增益（粗暴提高感光度），此時雖然傳感器對于光線更加敏感了，但相關的噪聲也被等比放大了。而如果通過延長曝光時間解決，震動或拍攝對象移動很可能導致發生運動模糊。

HDR+基本原理?HDR+對比效果，左圖和中圖為普通模式下的兩種拍攝，右圖為HDR+模式拍攝

怎么辦呢？在使用相機拍攝時，增加進光量的方法有采用大光圈鏡頭、光學防抖、包圍曝光或閃光燈，而換做以簡單、快速為主要賣點的手機攝影來說，每種方法都有致命缺點：大光圈鏡頭又大又厚，手機裝不下;光學防抖同樣會增加鏡頭模組的體積和成本，同時如果被攝對象在抖動，光學防抖也是無能為力的;采用包圍曝光，手持拍攝時會出現不同照片無法對齊的情況，最終畫面里會出現重影、鬼影;手機閃光燈作用距離有限，只能在特殊環境下進行補救，例如逆光自拍。

HDR+正是在這樣一種復雜約束的攝影創作需求中應運而生的。HDR+對于計算攝影的巨大貢獻，不僅大幅提升照片的最終畫質，也直接推動了全行業的快速進步。

該怎么理解HDR+呢？如果拍攝過星野、銀河的朋友應該知道，當我們在拍攝夜景銀河時，通常會采用同樣的曝光參數拍攝多張，后期通過攝影堆棧的方式來提升畫質、降低噪點。這個核心思想和HDR+如出一轍，不同的是，HDR+允許手機攝影用戶在手持拍攝的情況下，同時完成圖片堆棧，避免產生任何的重影和鬼影。

利用谷歌HDR+技術拍攝的樣張

利用谷歌HDR+技術拍攝的樣張

HDR+的實現方法

這些年，在每臺手機之中你幾乎都能找到HDR+的蹤跡。計算攝影的一大特征就是圖像不再是一拍即成，往往是拍攝很多張影像后，通過計算融合后得到的一張更高品質的圖片。這個計算過程，讀者并不需要完全理解，因為他是隱形存在的。但是，通過對于其技術的解讀，一定能夠幫助我們更好地把HDR+的功效發揮到極致。

具體來講，HDR+處理高動態范圍場景拍攝的方法包括三個步驟：

1.在拍攝照片時故意曝光不足，保留高光細節，攝影中我們也稱之為向右曝光;

2.捕獲多個畫面（幀）以減少暗部影像的噪聲;

3.使用本地色調映射壓縮動態范圍（色調映射指在有限的動態范圍媒介上近似顯示高動態范圍圖像的一項計算機圖形學技術，不同的場景會搭配不同的色調映射曲線，谷歌針對近5000個場景單獨適配色調映射曲線——編者注）。

我們簡單解釋下這三個步驟。首先，之所以故意欠曝進行拍攝，是為了保留足夠多的高光細節，同時攝影者能以更快的快門速度來降低運動模糊的幾率，并利用多張合成的堆棧增強暗光部分畫質。其次，多張合成的過程中，盡管采用同完全相同的曝光參數連拍多個影像，但小幅曝光變化也可能會導致堆棧對齊失敗進而產生鬼影，所以需要設計一種可以去鬼影的算法來改善這個問題。通常做法是在堆棧過程中選擇某一張圖作為參考圖，其他的圖片在進行語義分割后向像參考圖進行對齊，然后再分區進行堆棧融合。通過對齊和合并多個幀畫面，可以生成了具有更高位深度、更高動態范圍的一張圖片。再次，第三個步驟中要增加陰影，保留局部對比度，調整全局對比度，獲得一張觀感自然又不失視覺沖擊力的照片。

利用谷歌HDR+技術拍攝的樣張

利用谷歌HDR+技術拍攝的樣張

使用谷歌Pixel 4手機利用HDR+技術拍攝的星空

還要說明的是，HDR+處理過程需要連拍影像，具體應該采用幾連拍，是經過試驗和折衷得出來的。通常來講，在動態范圍很高的場景中，我們希望有更多的畫面（幀）來提高信噪比，但是這也需要更多的時間和內存來捕獲、緩沖和處理。而在明亮的場景中，盡管通常仍然可以使用更多圖像對抗相機抖動模糊，但捕獲2張圖像已足夠。實際上，谷歌將連拍次數限制為2～8張。

HDR+的出現給手機攝影帶來十分驚艷的結果，谷歌公司也十分慷慨地向世人公開了幾乎所有技術細節，從而推動了全行業的快速進步。

Kandao Raw+

雖然谷歌非常慷慨地公開了HDR+的軟件技術細節，使得其他手機廠商也可以采用類似的技術去提升自己的畫質，但是傳統相機廠商并未能從中受益，因為HDR+是一項綜合技術，需要結合相機自身的硬件去進行精確適配。但傳統相機的硬件設計并不開放，因而鮮有廠商去跟進。而KandaoRaw+這個計算攝影的軟件利器，讓所有傳統相機也能享受到先進的計算攝影成果。如果說HDR+是一套軟硬件結合的拍攝體系，那么Raw+則是把其中最為精華的智能堆棧降噪部分推廣到了所有相機。

Raw+的基本原理

使用Raw+前后的畫質對比

使用Raw+前后的畫質對比

谷歌的HDR+技術和Raw+技術的原理是一樣的，但后者更容易讓人接受，因為它是一個可以在電腦上運行的圖像處理軟件。

Raw+的精妙之處在于通過連拍RAW格式照片，借助電腦一鍵智能對齊并且堆棧降噪，生成更高質量的DNG文件，提升暗部細節表現力，擴大動態范圍，還不會產生傳統包圍曝光HDR所帶來的鬼影。堆棧處理的操作很簡單，將連拍的所有照片直接導入Raw+軟件，選定最精彩的一張作為參考圖，然后點擊渲染即可。由于Raw+運行在計算資源更加豐富的PC/MAC端，因此其內部可采用更加完美的堆棧降噪算法以提升降噪質量，同時還能夠保證敏捷和快速。

具體應用時，我們只需手持相機連拍獲得12bit或者14bit位深的RAW格式原始圖片，通過Raw+提升成為16bit的DNG圖片，后期處理的空間一下子拓展得很寬。更直觀地說，我在出門旅游拍攝夜景的時候，已經可以不帶三腳架了，只需帶一臺輕巧的卡片機，通過欠曝連拍配合Raw+堆棧，不但能夠得到高品質的夜景照片，夜間流水和人流的表現力也是超出以往想象的。

借助Raw+這個圖像處理工具，固然可以借鑒谷歌的思想，采用欠曝的方式進行拍攝，通過盡可能提升單張照片的有效位寬來得到一張高品質的圖片。但是我們還可以走得更遠，比如充分利用相機的寬容度，通過兩組不同曝光值的連拍圖片序列，在Raw+里面得到兩張曝光不同的高品質圖片。再通過這兩張曝光值不相同的照片的融合得到一張高動態范圍的、畫質更極致的圖片。這種處理本質上是把自動包圍曝光的思想與攝影堆棧的方法進行結合，其結果遠遠超出HDR+。

使用小尺寸傳感器全景相機拍攝經Raw+處理得到的照片，郭育青 攝

使用小尺寸傳感器全景相機拍攝經Raw+處理得到的照片，郭育青 攝

最后需要說明的是，不同于手機拍攝HDR+照片，KandaoRaw+不能幫你完成所有的操作。通過智能堆棧之后得到的仍是RAW格式文件，仍然需要去做調色修飾。只不過，智能堆棧增強了RAW格式照片的品質，使得后期調整空間變得更大，調色的起點也會更高。

使用理光GRIII拍攝、Raw+處理得到的夜景照片，郭育青 攝