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图像处理(二十四)Gradient Domain High Dynamic Range Compression学习笔记

《Gradient Domain High Dynamic Range Compression》学习笔记

原文地址：

作者：hjimce


一、相关理论

本篇博文主要讲解基于梯度域编辑的HDR，也是HDR的经典之作：《Gradient Domain High Dynamic Range Compression》，效果很牛逼。这篇文献其实只要学过图片泊松融合，那么就会发现学习这篇文献非常简单。开始前，先啰嗦一下简单的光照模型理论，在这世界中，图片的生成公式大体可以表示成：


其中I(x,y)表示图片的像素点值，R表示该点的材质等反射率，总之是一个与物体属性相关的东西，这个在图片领域有个专业的名词又称之为：intrinsic image。L则是光照强度。对于HDR，其实就是要把L(x,y)进行缩小成L’，然后重建图片：

从而减少光照对比度。这事一个病态问题，因为我们并不知道R、L，只知道图片I。

或者说的简单一点，HDR其实是为了把一张本来像素值范围比较大的图片，压缩到0~255之间用于显示。说的在简单一点就是对比度压缩。

二、算法描述

这篇文献主要提出对一张图片的梯度场，进行对比度压缩，从而达到动态范围压缩的目的。

1、求解图片梯度场

2、对修改梯度场数值对比度(不修改方向)


3、泊松方程第二类边界条件，根据散度值重建

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