緒論

第一章 緒論

1.1 問題描述與研究動機

隨著科技的日新月異，人們對於數位影像品質的要求也越來越高 了，現今使用的數位相機的解析度也越來越高，但是數位影像的檔案 格式仍然是低動態範圍影像格式。隨著數位相機的流行以及桌面軟體 的易於使用，許多攝影師可以通過多張不同曝光動態範圍的照片來實 現高動態範圍影像。

在我們使用數位相機拍攝影像時，由於 CCD 或 CMOS 本身物理的 限制，無法將影像很好的顯示在顯示器上面。舉例來說像是環境中的 光線過亮或者不足時，是會導致影像過亮或過暗。因為顯示器的動態 範圍不足以而導致高動態範圍影像超出動態範圍的部分呈現一部分 是全白或全黑的畫面，例如當外界的真實亮度低於某個值之後，也就 是最暗的部份，為了將大部分的影像呈現出來，某一小部份的會呈現 全黑之情況，看不到暗部份的細節，而亮度如果高於某個值，即最亮 的部份，就會造成捕捉到的影像資訊會呈現全白之情況，也看不到任 何細節，這就是曝光度不同所顯示的影像，如圖 1 所示。

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圖 1、曝光度不同所顯示的影像(a)14stops; (b)0stops

真實世界中太陽光的光線亮度範圍非常廣泛，從微弱的星光直至陽光 直射的雪地亮度分佈的範圍超過10 次方，即便是在單一景色中亮度 的差異也可以超過4 次方，然而在印表機或是顯示器所可以顯示的範 圍只有10 的 2 次方，這個就造成了色調映射的問題[6]。如何把這麼 高動態範圍壓縮到低動態顯示器上面，同時又不會損失掉細節和顏色，

使低動態範圍顯示器能夠正確的將高動態範圍影像資訊顯示出來，如 圖2 所示。

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圖 2、色調映射示意圖

高動態範圍影像的目的是要彌補數位影像和人類視覺之間的差 距，因為人類的眼睛所看到的和數位影像並不相同。人類的眼睛可以 捕捉到極大的亮度範圍，但是需要一點時間來適應，因為當人從進入 到比較暗或亮的地方時要有時間讓眼睛去適應，不過數位影像並不需 要時間去適應，在沒有月光的夜空或直射的陽光下，眼睛可以同時看 到至少 5 個等級的亮度(動態範圍約為 1:100000)；但是大部分的顯 示 器 只 能 重 現 2 到 3 個 等 級 的 亮 度 ( 動 態 範 圍 約 為 1:100 或 1:1000)[5]。

為了解決低動態範圍顯示裝置無法完美的顯示出高動態範圍影 像的問題，學者們提出了色調映射（Tone Mapping）。其目的在於如 何在不失去顏色以及重要的細節情況下，把高動態範圍影像壓縮成低 動態範圍上，使低動態範圍顯示器可以將高動態範圍影像顯示出來。

以下介紹幾種比較常見而且重要的高動態範圍影像重現的方法，

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在 2002 年的時候 Reihard 等學者提出了一種先將原始影像中的平均 自然對數亮度值作為唯一的關鍵值[1]，去重建去接近真實世界的高 動態範圍亮度值，然而在全域色調映射影像中過於明亮或黑暗的部分，

會去使用曝光與遮光的技術(Dodging and burning)去保留影像中細節 的資訊，使得影像不會因為亮度的不足或過度而導致細節消失。

同一年的 Durand 等學者使用降低對比的方法，保存影像的細部 特徵，來讓高動態範圍影像能夠正常的顯示[2]。其論文方式是將影 像去分成兩個部分:全域跟局部域；先使用兩個尺度為基礎將去分解 影像，將影像去分解成基礎層跟細節層，之後再接各個圖層融合。它 使用的非線性雙邊濾波器這種方式[8] [9]，不需要去設定繁複的參數 而且方法快速穩健。

在 2002 年還有一篇是 Fattal 等學者提出了高效能而且易於使用 的方法，去將影像平緩的壓縮動態範圍，同時能夠保留住影像中的細 節[3]。然而這種方法因為保留的細節過於明顯，導致整張影像該亮 的地方與周遭的亮度過於相近，從而整體亮度的對比不夠明顯。

也有另一篇在 2002 年是 Michael 等學者使用一種高對比色調映 射方法[4]，為了讓亮度更好的在人體視覺上感受，先將輸入影像的 亮度去做一個限制，在估計每個點的局部適應亮度，之後在將它壓縮 到顯示範圍內，由於這樣重要的細節會在壓縮過程中消失，所以之後

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還會再去將影像的重要細節重新引入。

由 Martin 等學者提出了一種以感知為動力的混和色調映射方法 [10]，他先將高動態範圍影像去做全局色調映射，然後在去做局部域 的色調映射去重建他的細節。

在 2011 年一篇由 Ji Won 等學者提出一種使用 K-mean 的局部色 調再現和自動伽馬設置[7]，它們先讓影像去做雙邊濾波再做全域亮 度映射，之後再使用 K-mean 去做分群，再利用分群後的結果來設置 伽馬設置，然後根據全域亮度映射和自動伽馬設置來進行色彩的校正。

這種方法能夠有效的將色彩真實的還原，同時增強對比度。但是過於 追求色彩真實，所以整體的光線會有不協調發生。

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