Получить части, содержащие разные пространственные частоты, можно также с помощью разложения Фурье, вейвлет-анализа и других методов. Модель восприятия изображений iCAM06 также использует разложение на части, содержащие разные пространственные частоты.
Метод градиентных полей учитывает тот факт, что высококонтрастные области изображения соответствуют участкам с большими градиентами яркости, а области тонких деталей изображения дают градиенты меньшей величины. Если уменьшить только большие градиенты без изменения их направления, то получится изображение с меньшим динамическим диапазоном и при этом не возникнут гало. Для построения градиентных полей часто используются свертки изображения с помощью таких операторов как Sobel или Prewitt.
Метод выравнивания гистограммы перераспределяет яркости пикселей так, чтобы распределение логарифма яркостей точек изображения было более равномерным. Иногда это делается только на низкочастотной части изображения. Цель – сохранить воспринимаемый контраст без потери деталей в тенях и светлых частях.
Многие камеры умеют выполнять тональное сжатие HDR-изображения самостоятельно прямо во время съемки. Для этого нужно включить соответствующий режим. Такое же преобразование могут выполнять редакторы raw-файлов. При этом используется несколько raw-снимков одной и той же сцены с разными экспозициями.
Я предпочитаю снять такую серию и с ее помощью выполнить тональное сжатие вручную.
Чтобы правильно превратить такую серию фотографий в изображение с уменьшенным динамическим диапазоном, строго говоря, нужно было бы выполнить следующее.
1) В каждой фотографии устранить эффекты, связанные с нелинейностью тональной кривой камеры. Для этого нужно сначала измерить эту кривую, фотографируя специальную мишень (например, OECF-карту). К счастью существует способ извлечь эту информацию из исходной серии фотографий (радиометрическая самокалибровка, radiometric self calibration, см. в конце этого параграфа).
2) Попиксельно выравнять фотографии вручную или с помощью какого-либо алгоритма регистрации (image registration, см. следующий параграф).
3) Объединить полученные изображения в картинку с малым диапазоном яркостей с помощью одного из многочисленных алгоритмов слияния изображений (например, exposure fusion).
Возможны два подхода к использованию исходных данных:
• сначала построить HDR-изображение в линейном цветовом пространстве с большой глубиной цветности (32 бит на канал и выше), а затем в этом пространстве выполнить тональную компрессию с помощью конверторов;
• объединить исходные изображения с помощью некоторого алгоритма слияния изображений и сразу получить картинку с низким динамическим диапазоном.
В обоих случаях необходимо указать, какие параметры изображения нужно постараться воспроизвести как можно лучше, а какими можно пожертвовать. Возможны следующие варианты (можно использовать сразу несколько критериев, каждый со своим весом):
• точнее сохранить заданный интервал яркостей за счет ухудшения отображения яркостей в остальных интервалах;
• точнее сохранить контраст в заданном интервале яркостей за счет ухудшения контраста в остальных интервалах;
• точнее сохранить
• точнее сохранить контраст на границах и в текстурах за счет ухудшения контраста внутри более однородных областей;
• точнее сохранить насыщенность за счет ухудшения соотношения яркостей и других параметров;
• точнее сохранить значения хорошо экспонированных пикселей (то есть, таких, значение нормированных rgb-координат которых близко к 50 %) за счет ухудшения соотношения яркостей и других параметров.
В заключение параграфа опишем алгоритм радиометрической самокалибровки.
Этот алгоритм предназначен для оценки функции, связывающей интенсивность света на входе камеры с яркостью, измеренной сенсором. С помощью такой функции (точнее, обратной к ней) можно для каждого измеренного значения яркости восстановить фактическую яркость каждой точки сцены. Для нахождения этой функции используется серия снимков одной и той же сцены, снятых с разными и известными экспозициями. Поскольку измеренные яркости одной и той же точки при разных экспозициях разные, но соответствуют одной и той же фактической яркости точки сцены, оказывается возможным определить искомую функцию (с точностью до множителя) без знания величин фактической яркости. После того, как такая функция определена, с ее помощью картинки, снятые при различных экспозициях, объединяются в одно HDR-изображение в линейном цветовом пространстве.
