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MATLAB中的HDR实现

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简介：
本文章介绍了如何使用MATLAB软件来实现高动态范围(HDR)图像处理技术，包括图像融合、色调映射等关键技术步骤。 利用MATLAB对图像进行HDR处理的方法。

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  • MATLAB中的HDR实现
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    本文章介绍了如何使用MATLAB软件来实现高动态范围(HDR)图像处理技术，包括图像融合、色调映射等关键技术步骤。 利用MATLAB对图像进行HDR处理的方法。
     
  • HDR原理及实现方法
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    本文章介绍了HDR（高动态范围）图像和视频的基本概念、技术原理及其在成像领域的应用，并深入探讨了多种HDR信号处理与显示技术的具体实现方式。 HDR（高动态范围）是一种图像后处理技术，用于展示超出显示器显示能力的亮度范围内的图像。这项技术能够精确再现现实生活中的丰富光线层次，并产生出逼真的视觉效果，在现代游戏中不可或缺。 通常情况下，显示器可以呈现红、绿、蓝三色分量在0到255之间的像素值。然而，这256个不同的级别远不足以表示自然界中各种光源的亮度差异。例如，太阳的光强度可能是普通白炽灯的几千倍，并且是被白炽灯光照耀桌面亮度的几十万倍之多，这种极端范围内的光线变化远远超出了常规显示器的表现能力。 HDR技术正是为了解决如何在有限的显示范围内再现如此宽广的亮度差异而设计出来的。
     
  • MATLAB HDR成像对比实验代码-HDR_imaging
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    本项目为MATLAB实现HDR（高动态范围）图像处理的实验代码，通过比较不同曝光时间的图片合成高质量HDR影像，适用于摄影与计算机视觉领域研究。 为了在MATLAB环境中进行HDR影像对比实验，请先创建一个包含所有测试图像的子目录，并且在此目录下建立名为“list.txt”的文本段落件。“list.txt”中应列出每张图片及其对应的快门速度，格式为：图片名 空格 快门速度（浮点数）。例如，对于两张曝光时间分别为1秒和0.5秒的照片，“list.txt”内容如下： ``` image1.jpg 1 image2.jpg 0.5 ``` 创建好子目录及“list.txt”文件之后，请修改project1.m脚本中的路径变量以指向该子目录。例如，若新建了一个名为images的文件夹，则需将代码中相关行更改为： ```matlab directory = ./images/; ``` 注意，在指定路径时尾部斜杠必不可少。 随后按照上述步骤操作完成设置后就可以运行程序了。 我们的HDR图像处理流程采用了第10章所介绍的技术。具体来说，第一步是估计相机的辐射响应函数。为了实现这一点，我们对不同曝光条件下拍摄的所有图片中的每个像素进行分析，以建立其辐照度值和测量到的像素亮度之间的关系图。
     
  • KeyShot HDR
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    KeyShot HDR是一款由Luxion公司开发的专业级渲染软件插件，用于处理高动态范围图像，帮助设计师和艺术家提升场景的真实感与细节表现。 将HDR环境光压缩包放入环境文件夹中，在KEYSHOT软件中可以查看到。
     
  • HDR Video
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    HDR视频是一种高动态范围成像技术应用于视频领域，能够提供更广阔的亮度和色彩范围，使画面更加逼真、细腻。 High Dynamic Range Video Karol Myszkowski, Rafał Mantiuk, Grzegorz Krawczyk
     
  • HDRlib：C++ HDR库
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    HDRlib是一款功能强大的开源C++库，专注于高动态范围(HDR)图像和视频处理，为开发者提供高效便捷的HDR内容创建、编辑与优化工具。 HDR 库是一个用 C++ 编写的工具包，可以从 LDR 图像的多重曝光序列创建 HDR 图像，并能应用色调映射运算符。该库支持使用 Debevec Malik 算法合成图像权重函数、最少 3 帧的线性算子、对数运算符和指数运算符以及 Reinhard 全局运算符进行色调映射。 安装步骤如下： 1. 进入 HDRlib 文件夹 2. 执行 `qmake` 3. 执行 `make` 4. 最后运行 `./HDRlib` 该库依赖于开源计算机视觉软件库，用于从图像中读取和写入 Exif 信息。执照为 GNU GENERAL PUBLIC LICENSE Version 3 ，更多详情请参见 LICENSE 文件。
     
  • HDR静态元数据扩展（HDR标准）
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    HDR静态元数据扩展是针对HDR视频内容制定的标准，它定义了用于提升画质的关键参数和格式，确保不同设备间的一致性和兼容性。 本标准规定了使用额外的信息帧（additionalInfoFrame）和EDID CTA数据块来扩展静态高动态范围（HDR）元数据，并替代CTA-861-F [1] 表5 和表46 中预留的代码。此外，还提供了关于如何使用这些静态 HDR 元数据的相关建议。这些数据结构用于标识 SMPTE ST 2084 HDR EOTF [2]和SMPTE ST 2086 主显示器元数据[3]的同时，也为未来的HDR EOTFs 和元数据保留了扩展空间。预计在 CTA-861-F 的未来版本中，这些数据结构将被进一步扩展以包含额外的EOTF 和 HDR 元数据功能。 本标准的要求是对CTA-861-F [1] 的补充和完善。所有符合CTA-861.3 标准的设备也必须遵循 CTA-861-F [1]，除了该标准取代了CTA-861-F 中表5 和表46的内容。
     
  • Matlab中的JPEG实现
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    本文介绍了如何在MATLAB环境中实现JPEG图像压缩算法，涵盖了编码与解码过程，并提供了具体示例代码。 压缩包内容包括：1. 一个详细注释的JPEG编解码程序；2. 程序运行所需的mat文件；3. 初学者适用的个人绘制JPEG压缩示例。请注意，此代码不存储编码信息，仅计算编码长度、PSNR值、数据流和压缩比等指标。
     
  • MATLAB中的ARIMA实现
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    本文介绍了如何使用MATLAB工具箱进行时间序列分析中常用的ARIMA模型的建立、参数估计和预测。通过实例展示了代码的应用与操作步骤。 使用MATLAB实现ARIMA模型的应用。
     
  • MATLAB中的GMDH实现
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    本文介绍了在MATLAB环境中实现GMDH（Group Method of Data Handling）算法的过程和方法，探讨了其在数据建模与预测分析中的应用。 自组织数据挖掘算法GMDH的Matlab程序实现；以及相关的数据分组处理方法。