Advertisement

高动态范围成像，采集，显示和图像基础...

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
The High.Dynamic.Range.Imaging technique, encompassing Acquisition, Display, and Image-Based Lighting methodologies, as detailed by Reinhard, Ward, and Pattanaik in their second edition (MK.pdf), represents a significant advancement in the field.

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 高动态范围成像的获取、显示及基于图像的研究
    优质
    本研究聚焦于高动态范围（HDR）成像技术，涵盖HDR图像获取方法、高质量显示技术和基于HDR图像的数据分析与处理等关键领域。 High Dynamic Range Imaging, Acquisition, Display, and Image-Based Lighting by Reinhard, Ward, Pattanaik, 2nd Edition, MK出版。
     
  • HDR与LDR图像解析：高动态范围与低动态范围影像比较
    优质
    本篇文章深入探讨了HDR和LDR图像的区别与特点，旨在帮助读者理解高动态范围与低动态范围影像之间的差异，并分析其在不同场景下的应用优势。 资源包括17幅高动态范围图像（HDR）及其对应的低动态范围图像（LDR）。
     
  • HDR格式的高动态范围测试图像集
    优质
    该文介绍了HDR格式的高动态范围测试图像集，旨在评估显示设备和图像处理算法在宽广亮度范围内的表现能力。 高动态范围（HDR）以及色调映射测试图集的介绍。
     
  • 高动态范围(HDR)影像技术
    优质
    高动态范围（HDR）影像技术是一种图像处理方法，通过合并不同曝光条件下的多张照片来扩展图像的亮度范围，呈现更加逼真的细节和色彩。 使用OpenCV进行高动态范围（HDR）成像可以通过C++或Python实现。这种方法能够处理不同曝光度的照片并生成一张具有更宽亮度范围的图像。在实践过程中，开发者可以利用OpenCV库中的相关函数来读取一系列不同曝光时间拍摄的照片，并通过特定算法融合这些图片以获得最终的高动态范围图像。
     
  • 关于高动态范围图像的亮度测定法
    优质
    本文探讨了一种用于高动态范围（HDR）图像处理中的亮度测量方法。通过优化算法以提升图像质量，尤其在极端光照条件下表现更为出色。该研究为实现更自然、逼真的视觉效果提供了技术支撑。 本段落研究了一种基于高动态范围（HDR）图像的亮度测量方法。通过利用数码相机的感光特性和成像原理，采用Photosphere软件将一组低动态范围的时间序列图像合成为HDR图像，并获取该图像的灰度值。然后，与经过线性变换得到的RGB数据进行拟合，从而建立亮度计算模型。通过对三种不同背景亮度下标准色板各色块亮度的计算分析发现，在这三种背景下计算出的标准色板各色块亮度平均误差不超过9.22%；随着背景亮度降低，所有目标（包括彩色和灰度）的亮度测量误差均减小，而灰色目标在适中背景亮度下的测量误差最小。
     
  • AD分级采集的大动态范围
    优质
    本研究提出了一种基于AD转换器的分级数据采集方法，显著提升了系统的动态范围，适用于高精度测量与高性能信号处理领域。 地震数据采集是实现地震信号数字化的关键步骤之一，其中动态范围是一个重要的性能指标。实际的地震信号具有超过160dB的动态范围，而目前广泛使用的24位地震数据采集器在50Hz采样率时的最大动态范围仅为135dB，这导致其对小信号的分辨率不足，在提取地震信息方面效果不佳；同时，在大地震发生时容易因饱和限幅失真而导致监测记录功能失效。鉴于此，本段落针对地震监测和研究中亟需具备高分辨率及宽动态范围的数据采集器问题，提出了一种采用多通道ADC并行分级采集的方法，并探讨了各通道之间的不匹配及其校准方案。测试结果表明，在50Hz采样率下，实验样机的动态范围可达157dB以上，线性度优于0.005%。
     
  • 计算图像动态范围-getcf(pic) MATLAB开发
    优质
    getcf(pic) 是一个用于计算图像动态范围的MATLAB函数或脚本。它通过分析输入图片的亮度分布来评估其对比度和细节展现能力，适用于图像处理与计算机视觉领域中的质量评价任务。 在图像处理领域，动态范围是一个关键概念，它描述了图像亮度值的区间——即最亮部分与最暗部分之间的差距。使用MATLAB可以计算出这一参数，这对于理解图像中光线分布、优化显示效果以及进行增强操作非常重要。本段落将详细介绍如何利用MATLAB来确定图像的动态范围。 MATLAB提供了强大的工具箱，包括用于处理各种类型图片的功能函数。可能在特定文件如`getcf.mltbx`或`getcf.zip`内包含一个名为`getcf`的自定义功能或者工具包，用以计算对比度和动态范围。通常这类程序会通过分析图像灰阶直方图来确定最亮与最暗像素值。 以下是基本步骤： 1. **读取图片**：利用MATLAB函数如`imread(image.jpg)`加载所需的文件。 2. **转换为灰度模式**：若原图为彩色，使用`rgb2gray()`将其转成黑白图像。 3. **获取直方图数据**：通过`histcounts()`或`imhist()`来生成图片的灰阶分布情况。 4. **确定最亮和最暗像素值**：从上述统计信息中找出最大与最小亮度级别，代表了整个场景中最明亮及最黑暗的部分。 5. **计算动态范围**：定义为最高亮度减去最低亮度得到的结果作为图像的整体光强区间大小。 此外，在实际情况应用时可能需要处理非均匀光照环境，这时可以使用`imadjust()`函数来调节图片的对比度和亮度。最后通过展示直方图与原始或调整后的影像结果来进行效果评估。 在MATLAB中，“getcf”功能或许涵盖了这些步骤或者提供了更复杂的分析途径。为了更好地理解其工作原理，需要查看源代码文件。 总的来说，计算动态范围是图像处理中的基础技术之一，在改善视觉体验、提升图片质量等方面起着重要作用。通过使用自定义函数或内置工具箱，可以在MATLAB环境中轻松实现这一目标，“getcf”功能可能为此提供了方便的方法。进一步了解其细节，则需深入研究提供的源代码文件内容。
     
  • 关于图像高动态范围压缩技术的回顾（2007年）
    优质
    本文是对2007年前图像高动态范围(HDR)压缩技术的一次全面回顾，分析了该领域的关键进展和挑战。 自然界中的亮度动态范围以及人眼能够感知的亮度范围远超现有显示设备的能力。本段落探讨了如何将高动态范围图像转换为适合普通显示设备展示的图像，并确保保留原图的质量感观，同时介绍了现有的各种动态范围压缩算法分类和总结，并展望未来的发展方向。
     
  • OV5640摄像头图像采集与显示系统
    优质
    本系统基于OV5640摄像头设计开发，具备高效的图像采集和实时显示功能，适用于多种视觉应用场景。 基于OV5640 500万像素自动对焦摄像头的FPGA图像采集缓冲和显示是学习FPGA图像视频处理的基础，并附有OV5640使用手册。
     
  • 基于Video4Linux2的双USB摄像头图像采集与显示
    优质
    本项目采用Video4Linux2框架，实现通过两个USB摄像头同时采集图像，并在屏幕上实时显示双路视频流，适用于多视角监控或增强现实应用。 采用的摄像头是现代UVC免驱动类型，如果改为单USB摄像头只需稍作调整即可。Linux内核版本使用的是2.6.30，其他版本也应该可以兼容。