hdr合成的原理是什么？_ZNDS问答

fanter2008

用相机包围曝光拍的几张图放到camera raw里合成的工作原理是什么？ Hdr的计算和PS里堆栈的计算一样吗？如果不一样，hdr的算法是如何对几张相片进行取舍的？

我不是计算机图形学的学生，这篇回答是将搜索到的资料选取整理后得出的。
不一定对，一定不全面。
答案来源：
Programmatic approach to HDR photography with Mathematica image processing functions（帖子回答）
http://rit-mcsl.org/fairchild//PDFs/PAP24.pdf（HDR算法罗列）
你看到的灰灰图像有两步：

HDR算法有很多种而且在不断改进。

（都是找的，随便看看）
这里引用 Mathematica 论坛中的一个回帖，来看看 HDR 其中的一种算法。
先让四张曝光不同的照片，升序排列。

比较各个照片的曝光比，选取合适的部分，创建蒙版。（直译，不知道怎么选，也没图）
然后确定一条 brightness weight curve ，取消掉暗部低信噪比（signal-to-noise）的部分，然后去掉死白的部分（clipped area），曲线如下图。

观察蒙版的重叠情况。

将曲线应用于蒙版，得到如下效果图。

然后把他们合成（这里也没说是加权相加还是怎么样）

得到这样的一张图。我们可以改变它的曝光值来观察。

因为显示器能显示的范围有限，所以我们需要将这张HDR图像进行色调映射（如降低对比度）将图像的整体或者部分（过曝欠曝区域）进行压缩（线性或对数），来获得一张显示器可以完全显示细节的图像。
色调映射又是另外一种算法，基本是通过对灰度的归一化，再输出到 [0,255]区间上。算法也有很多种。最终看到的效果图应该是这样

灰灰的，丑丑的。然后再此基础上进行新的调整。增加对比度，增加饱和度等等。
堆栈和HDR算法的区别我懒得找了，但是我又猜了一下：HDR关注的是获得depth-of-field，所以会去注重对亮度的转换。而堆栈的种类有很多，有焦点合成的，有最大最小峰值均值中值等等，这些都是针对一组图像的差异。所以在计算亮度的同时，也会考虑到颜色。

没写过hdr的算法，根据原理猜测一下：
首先之所以需要包围曝光是因为LCD（包括胶片）的动态范围小于人眼，所以对暗的地方测光，亮的就过曝；对亮的测光，暗的就曝光不足了。所以需要不同的曝光参数，有些把暗部记录下来，有些把亮部记录下来，然后再合成
最简单的HDR算法可以是把所有照片的相应像素点的值做个平均。假设第一张照片是过曝的，第二张是曝光不足的。那么亮部体现在第一张上就是一堆白色（数字上就一堆255），暗部在第二张上就是一堆黑（数字0）。两张平均一下，亮部和暗部都会变成一个介于0跟255之间的数字，于是细节就都能看清了
这种方法简单粗暴，缺点就是照片显“灰”，对比度不好。关于HDR有不少算法，有兴趣可以看看。这里有OpenCV里面提供的几个算法介绍：High Dynamic Range (HDR)

简单讲就是，亮的照一张，暗的照一张，曝光正好的部分合起来，成了～

hdr只是一个概念。你讲的hdr是camera hdr，建议想系统了解经典算法的话可以看看《exposure fusion》mertens的著作，当然这只是camera hdr其中一种方式，但是应该是非深度学习算法里camera hdr应用最广的吧。针对该算法以前做过些改进申过专利。

我只知道用途不一样但是没研究过原理，hdr一般是为了弥补宽容度的不足从而保留更多细节，堆栈则是拍星轨或者叠风景照的云层什么的用的。

HDR是根据多张同一场景拍摄的多张不同曝光值照片合成的，因此它的色域很宽，可以达到32bit。对于什么样的算法，应该是开发人员搞的事情吧，普通人只要知道颜色信息比一般的图片丰富就可以了。

HDR原理有很多，首先说一下sony，绝对的cmos界不可撼动的地位，同样的算法，用别人的sensor拍出来的效果就差，用sony就好很多。为什么？因为sony信噪比好并且电子数多。也就是说，正常LDR图片假如我们能够输出10bit，但是sony能给出14bit(具体数值是举例)。并且暗处的信噪比好，不怕在合成的时候乘gain，天然的hdr。
再说三星，三星的s8 HDR效果还是蛮好的，用的是自家sensor，具体是什么原理不清楚，据说是大小pixel。也就是各个像素点能够存储的电子数不同，或者曝光时间不同。
再说说我们常用的多帧长短曝序列合成的方法。对于静止图像这个其实不难，直接根据过曝和欠曝情况加权合成即可，在权重分配上，可以采用高斯模型，也可以按照相机响应曲线推出实际辐射度，对于ISP来讲，一般我们的相机响应曲线是已知的，基本上为线性，所以重点也就不在这部分。
难的地方在于运动带来的ghost，会导致合成的图像非常难看，关于这一点很多文献中也有相应的方法，比如SVD秩最小化，联合概率密度，以及匹配相关的算法。但是有一个问题文献中没有处理到，但是实际中又特别棘手。就是非过曝地方运动其实可以只考虑采用某一个曝光帧，而不使用其他曝光帧来最小化motion带来的影响，最难的地方就在于这样的场景:背景是过曝的窗外，而人就在过曝下运动，那么多帧图像中，过曝的信息是不能用的，多帧之间过曝非过曝很难合成，只有匹配的方法才有效果，但是计算量大，复杂，暂时很难硬件实现。包括三星s8 这部分处理的也不完美。
那么有没有解决办法呢？
有！强大的google重新定义了ISP，采用6帧等时短曝，然后通过patch进行叠加，效果特别好，既达到了HDR，又达到了DNOISE又达到了DBLUR。但是pixel one是用软件处理的，据说pixel two实现了硬件化，有兴趣的又有钱的可以买pixel two对比一下，效果是真的好。当然，网上也有开源代码！

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