HDR阴影高光图像增强

1. 技术背景

         HDR图像处理的技术本质上是对阴影，高光的细节增强。即图像太暗或者太亮的部分，其细节丢失的比较明显，HDR图像处理就是对暗部和高亮部分的细节进行恢复的过程。

        HDR的处理思路是这样的。首先，用户至少拍摄3张不同曝光量下的照片。分别对应低曝光，正常曝光和高曝光量。对于低曝光拍摄的图片，场景中比较亮的部分细节会比较突出，而其他部分则细节丢失比较严重。而对于高曝光量，则场景中较暗的部分被凸显出来，而其它部分曝光过度造成细节丢失。正常曝光水平则是丢失暗部细节和高亮的部分。

       值得一提的是HDR相机拍出来的图片，其每一个像素的分量并不是8位的，而是大于8位的。然而大多数显示设备目前只能显示每一个分量为8位的位图。如何把这3张不同曝光量水平的图片合成一张图片，以方便显示设备显示，这就是HDR色调映射的关键步骤。

      由此可见，对于场景光照不均的场合特别适合HDR效果，而正常光照下，其效果并不太明显。

      Photoshop提供的阴影高光工具可以一定程度上增强阴影高光的细节，但会产生噪点和色彩失真，尤其是在多次处理之后。iOS设备本身已经具备HDR功能，但处理时间很长，这主要是因为HDR算法复杂，在嵌入式设备上没法进行视频图像的实时处理。

2. 新的实现思路

   类似于数字音频中的均衡器原理，通过对不同波段局部光照量的分析，分段映射不同局部光照量到原始图片上，实现了一种简单高效的阴影高光细节增强算法。而其中局部光照量的分析使用积分图可以快速计算。该算法只需要一张照片就可以处理，完全满足视频图像处理的需要，时间复杂度为O(1)。优化后的算法只占用一帧灰度图像的缓存空间，在iPod4设备上对于640x480的图片可以达到20FPS以上。

3. 图像处理结果

测试图片来源于网络，其中最后一张图片是连续两次增强的结果。