首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

从不同曝光时间的图像中获取HDR图像

是一种图像处理技术,HDR全称为High Dynamic Range,即高动态范围。它通过将多张曝光时间不同的图像进行合成,以展现更广泛的亮度范围和更丰富的细节。

在传统的摄影中,相机的曝光时间通常根据场景的平均亮度来确定,这导致了在高亮或低亮部分细节丢失的问题。而HDR技术通过在不同曝光时间下拍摄多张图像,然后将它们合成为一张图像,以获得更好的亮度范围和细节表现。

HDR图像的获取过程通常包括以下步骤:

  1. 拍摄多张图像:使用相机或手机连续拍摄多张图像,每张图像的曝光时间不同。一般情况下,需要拍摄一张正常曝光的图像、一张曝光时间较短的图像(用于捕捉高亮细节)和一张曝光时间较长的图像(用于捕捉低亮细节)。
  2. 图像对齐:由于拍摄过程中可能存在微小的相机晃动或物体移动,需要对拍摄的图像进行对齐,以保证后续合成的准确性。
  3. 曝光融合:将拍摄的多张图像进行曝光融合,通常使用图像处理算法来自动选择每个像素点的最佳曝光值,以获得最终的HDR图像。常用的曝光融合算法包括加权平均法、基于图像对齐的像素选择法等。
  4. 色调映射:由于显示设备的有限亮度范围,HDR图像需要进行色调映射,将其转换为标准的LDR(Low Dynamic Range)图像,以便在普通显示设备上显示。色调映射算法可以根据不同的需求选择,常见的有线性映射、Tone Mapping Operator(TMO)等。

HDR图像的应用场景广泛,包括但不限于以下领域:

  1. 摄影和艺术:HDR图像可以呈现更真实、更丰富的色彩和细节,使照片更加生动和吸引人。
  2. 游戏和虚拟现实:HDR图像可以提供更逼真的游戏画面和虚拟现实体验,增强用户的沉浸感。
  3. 影视制作:HDR技术可以提供更好的色彩还原和细节表现,使影视作品更具观赏性和艺术性。
  4. 医学影像:HDR图像可以帮助医生更准确地诊断疾病,特别是在X射线和核磁共振成像等领域。

腾讯云提供了一系列与图像处理相关的产品和服务,其中包括:

  1. 腾讯云图像处理(Image Processing):提供了丰富的图像处理功能,包括图像格式转换、图像缩放、图像裁剪、图像滤镜等,可用于处理HDR图像的前后处理。
  2. 腾讯云智能图像(Intelligent Image):提供了基于人工智能的图像分析和处理服务,包括图像标签、图像内容审核、人脸识别等,可用于对HDR图像进行进一步的分析和应用。
  3. 腾讯云媒体处理(Media Processing):提供了丰富的媒体处理功能,包括视频转码、音视频剪辑、音视频转换等,可用于处理HDR图像中的音视频内容。

更多关于腾讯云图像处理相关产品和服务的详细信息,您可以访问腾讯云官方网站:https://cloud.tencent.com/product/img

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

扩展的多曝光图像合成算法及其在单幅图像增强中的应用。

在拉普拉斯金字塔在多图HDR算法中的应用以及多曝光图像的融合算法简介一文中提高的Exposure Fusion算法,是一种非常优秀的多曝光图片合成算法,对于大部分测试图都能获取到较为满意的结果,但是也存在着两个局限性...一、Extended Exposure Fusion  这个文章虽然篇幅有十几页,但是实际上核心的东西就是一个:无中生有,即我们从原始的图像数据序列中fu在继续创造更多的图像,然后利用Exposure...那么很明显,如果要想借用多曝光融合算法来增强单幅图像,一个很自然的想法就是在原图的基础上使用不同曝光值进行映射(增强或降低对比度),然后融合就可以了,但是这里就涉及到了几个问题,第一,如果确定需要的曝光的图像的数量...,二是如何确定每幅图像的曝光值。   ...'Check the parameters.']); break end end   根据不同的Alpha和Beta,已经不同的图像特性(决定了中值),可以得到不同的映射曲线

71820

OpenCV高动态范围成像(HDR)介绍与使用

HDR 成像适用于每通道使用超过 8 位(通常为 32 位浮点值)的图像,允许更宽的动态范围。 获取 HDR 图像的方法有多种,但最常见的一种是使用不同曝光值拍摄的场景照片。...当场景或相机的对象在镜头之间移动时会出现额外的复杂性,因为应该注册和对齐具有不同曝光度的图像。 在本教程中,我们将展示如何从曝光序列生成和显示 HDR 图像。...在我们的例子中,图像已经对齐并且没有移动的物体。我们还展示了一种称为曝光融合的替代方法,该方法可生成低动态范围图像。...), images, times); 首先,我们从用户定义的文件夹中加载输入图像和曝光时间。...该文件夹应包含图像和list.txt - 包含文件名和反向曝光时间的文件。

1.1K10
  • 拉普拉斯金字塔在多图HDR算法中的应用以及多曝光图像的融合算法简介。

    *B; end   每副图像得到三个指标(对比度C、饱和度S以及曝光度E),将他们相乘得到这幅图像的综合权重W。      ...2、根据每副图像的权重,计算在序列中图像的每副图像的归一化权重,原文表述如下:           To obtain a consistent result, we normalizethe values...关于这个算法的原理性说明,CSDN这个作者讲的也比较好: 【HDR】曝光融合(Exposure Fusion),有兴趣可以参考。   ...3、对于金字塔分解和重构,要从原理上进行优化,详见:SSE图像算法优化系列二十六:和时间赛跑之优化高斯金字塔建立的计算过程。        ...在SSE图像算法优化系列二十九:基础的拉普拉斯金字塔融合用于改善图像增强中易出现的过增强问题(一)一文中使用的融合方法,实际上也是可以应用于多图的融合的,只不过这个时候低频的融合方式就不能是选择哪一个图了

    1.2K20

    如何从失焦的图像中恢复景深并将图像变清晰?

    是的,我们今天就来看看另外一种图像模糊——即失焦导致的图像模糊——应该怎么样处理。 我今天将要介绍的技术,不仅能够从单张图像中同时获取到全焦图像(全焦图像的定义请参考33....一、景深和失焦模糊 1.1 失焦模糊的原理 说起失焦的模糊,我们就要回忆一下我的另外一篇文章31. 镜头、曝光,以及对焦(上)中的内容。...中的思想,只不过现在要求的是卷积核c,这就要求我们提前获取到失焦的图像x和清晰的图像b ?...此时,聪明的你一定想到如何获取全焦图像了,我猜你是这样想的: 先提前标定好各个失焦距离的PSF 对输入的模糊图像每一个点,用这些不同的PSF分别做去卷积操作,根据输出的图像的清晰程度,判断哪个是这个点对应的正确尺寸的...盲去卷积 - 更加实用的图像去模糊方法中,我讲过去卷积其实是一个病态问题,有多种组合都可以产生同样的结果。比如下面两种不同的图像和同样的卷积核卷积后都可以得到一致的模糊图像。

    3.5K30

    ISP基础(02):宽动态范围WDR

    2、宽动态范围实现技术 WDR图像获取方法,可以归结为以下三种: 模拟光线和物理光照模型的合成图像; 使用宽响应范围cmos传感器拍摄; 利用拍摄得到的不同曝光多帧低动态范围图像(LDR)合成; 2.1...这种sensor每隔两行的曝光时间分别设为短曝光和长曝光。然后融合长短曝光的两帧图像,成为行数减半的一帧HDR图像。...2.4 多次曝光 这种方法很直观,就是同步设定不同曝光时间,进行Frame by Frame曝光,得到不同曝光图像后,进行多帧合成,得到WDR图像,此方法缺点是一般会影响帧率,也就是sensor最高帧率除以...3,而且如果使用最高帧率比如60Hz,又要考虑长曝光帧曝光时间是否够长(16.66ms); 基本上可配置曝光时间的sensor都可以做,合成图像示例: ?...2.5 DOL DOL:是digital overlap的缩写,是sony的一种sensor多帧HDR技术。索尼支持‘准同时’输出多帧不同曝光时间的图像。

    4.1K30

    OpenCV 图像处理学习手册:6~7

    在大多数情况下,低,中和高曝光量的三张图像就足够了。 使用 iPhone 5S 中的本机摄像头应用进行曝光控制 智能手机和桌子很方便,可以拍摄许多曝光不同的图像。...注意 从 iOS 7 开始,本机相机应用具有 HDR 模式,可自动快速捕获三幅图像,每幅图像具有不同的曝光度。 这些图像也会自动组合为单个(有时更好)的图像。...最后,将 HDR 图像计算为从每次曝光的像素中恢复的辐照度值的加权和。 请注意,此图像无法在范围有限的常规屏幕上显示。...该书随附 DVD,其中包含不同 HDR 格式的图像。 范例 OpenCV(仅从 3.0 版开始)提供了从一组以不同曝光拍摄的图像中创建 HDR 图像的函数。...甚至还有一个名为hdr_imaging的教程示例,该示例从图像文件中读取图像文件和曝光时间列表,并创建 HDR 图像。

    1.3K30

    HDR-NeRF自监督重建高动态神经辐射场

    / 论文:https://arxiv.org/abs/2111.14451 标题:HDR-NeRF: High Dynamic Range Neural Radiance Fields 从(a)具有不同曝光的多个...基于MLP的tone-mapper或许可以成为NeRF的基础模块 主要贡献: 1、提出了一种端到端方法 HDR-NeRF,以从具有不同曝光量的多个 LDR 视图中恢复高动态范围神经辐射场。...2、相机响应函数建模,HDR视图和不同曝光的LDR视图都是从辐射场渲染的。 3、收集了一个新的 HDR 数据集,包括合成场景和真实场景。与 SOTA 相比,我们的方法在该数据集上实现了最佳性能。...我们的目标是通过使用不同曝光的 LDR 图像作为监督来恢复辐射在 0 到 +∞ 之间的真实辐射场。主要挑战是如何有效地聚合 LDR 图像中的信息以获得 HDR 辐射场。...我们将可微色调映射操作表述为: 其中 Δt(r) 表示相机捕获光线 r 的曝光时间。我们可以轻松地从包含照片元数据的 EXIF 文件中读取曝光时间,例如曝光时间、焦距、f 值等。

    97230

    CNN 是如何处理图像中不同位置的对象的?

    文中讨论了当要识别的对象出现在图像中的不同位置时,CNN 是如何应对、识别的。Pete Warden 给出的解释也许算不上完善,而且也仍然无法保证能够消除位置的影响,但这是一个不错的开始。...一位正在学习用卷积神经网络做图像分类的工程师最近问了我一个有趣的问题:模型是如何学会辨别位于图片中不同位置的物体的呢?...这一池化过程会不断重复,把值在网络中传递下去。也就是说,最终,图像尺寸可能会从 300×300 缩小到 13×13。这样大的收缩量意味着位置变量的数量会大大缩减。...这就是我对分类器在处理位置变化问题上的解释,但对类似的问题,比如不同时间位置上的音频信号又是如何呢?最近我对一种可以替代池化,被称为「扩张」或者又叫「空洞」卷积的方法很感兴趣。...与最大池化一样,它产出的是一个更小的图像,但工作原理是基于卷积方法本身的。不同于池化是采集相邻的输入像素,它对样本的选取是跨越式的,因此采集范围可以非常大。

    1.7K10

    ISP-长短曝光融合生成HDR图像

    1、高动态范围图像相关 图像的动态范围是指一幅图像中量化的最大亮度与最小噪声的比值。高动态范围HDR(high dynamic range)图像,能够完整表示真实场景中跨度很大的动态范围。...采用普通CMOS/CCD图像传感器不能完整呈现亮度层次差异较大的真实场景。场景中较亮的区域,由于过曝光会出现一片白亮,而场景中较暗的区域,由于欠曝光会出现一片黑暗。...多帧图像融合 较为经济的解决思路是采用多帧图像融合,图像可以是固定增益采用不同曝光下采集,也可以是同等曝光不同增益下采集。一般情况多采用两帧图像合成,长曝光-短曝光合成或者高增益-低增益合成。...短曝光与低增益数据保证场景中较亮处不至于过曝(低增益类似)。 通过高低增益融合或者长短曝光融合方式融合,这种HDR图像既能够有好的暗部信息,又保证了亮部不过曝,保留了亮度信息。...需要sensor支持同时输出长曝光、短曝光图像,通过长短曝光融合方式来形成高动态图像。长短曝光比率是可以配置的(如果sensor支持的话),不同的配比带来不同的效果。

    21610

    AISP之HDR | 深度高动态范围成像

    利用相机上的曝光定格来拍摄一系列照片,每张照片都有不同的曝光值。目标是至少进行 3 次曝光:1 次曝光不足,1 次正确曝光,1 次曝光过度。...摘要 对于动态场景来说,从一组具有不同曝光度的图像生成高动态范围 (HDR) 图像是一个具有挑战性的过程。一类现有技术首先将输入图像配准到参考图像,然后将对齐的图像合并到 HDR 图像中。...输入是一组对齐后的LDR图像(低曝光、中等曝光和高曝光),输出是一个HDR图像。 CNN直接学习如何从输入的LDR图像中提取信息并生成HDR图像,而不需要显式的权重或对齐图像的细化。...这种方法利用了现有的HDR合并技术,通过权重来控制不同曝光图像对最终结果的贡献,从而减少对齐伪影的影响。...细化的对齐图像是通过CNN从原始对齐图像中生成的,这使得网络能够合成在原始对齐图像中不存在的内容,例如在运动区域中补充细节。

    93610

    基于噪声模型优化的HDR融合算法

    我们之前介绍的HDR算法中有两个缺点: 所用到的权重主要是考虑融合后的图像动态范围尽可能高,但对图像中的噪声并没有太关注,甚至可以说它假设图像是没有带噪声的。...数码相机成像时的噪声模型与标定后,我想你已经知道了:图像总是带有噪声的,尤其是曝光时间短时的暗部区域噪声特别明显,如下图所示: 而且随着曝光时间的变化,图像中的各类噪声对图像的影响也会变化。...在进一步介绍之前,先给你看看作者展示的结果: 这是一幅南希教堂的图像,这里展示了三种不同的结果,左图由基础HDR的标准曝光时间组合方式形成,中间则是本文所阐述的方法,而右图则是理想对照图像。...观察:曝光时间限制时,高ISO值反而有更高的信噪比 传统上,人们倾向于使用最低的ISO设定来进行摄影,与此同时为了使得能获得不同的单帧动态范围,需要进行恰当的曝光时间的调整。...该方法很好的提升了暗区的信噪比,但亮区的信噪比却不如基础的HDR算法——这给了我一个灵感:也许我们每一次进行HDR拍摄时,通过组合不同的曝光时间和ISO值进行融合,在图像的暗区采用上文作者的结果,而亮区采用基础曝光组合的结果

    1.4K20

    HDRUNet | 深圳先进院董超团队提出带降噪与反量化功能的单帧HDR重建算法

    为获得具有优异视觉质量的高动态范围图像,现有方案往往采用多曝光图像合成方式。然而,相同场景的多曝光图像的获取难度极大,而且现有HDR重建方法往往忽略了噪声与量化损失。...从上图可以看到,相比HDR图像, 由于动态范围压缩与量化,LDR图像高光区域的梯度几乎不可见; 在正常曝光区域,LDR与HDR图像的噪声梯度均清晰可见,这意味着两种类型图像中均存在噪声。...尽管如此,由于噪声水平不同导致两种类型图像中的噪声模式存在显著差异。 此外,这些图像中的噪声并非均匀分布,即与常见高斯白噪声不同。因此,噪声模式差异不仅仅存在于高亮与暗部区域,同时还在于正常曝光区域。...Condition Network HDR重建的关键:对输入LDR图像的过曝与欠曝区域进行遗失细节重建。不同的区域具有不同的曝光核亮度,不同的凸显更具有不同的整体亮度和对比度信息。...注:LDR/HDR图像对在时间轴、曝光等级方面进行了对齐并进行伽马校正后保存。 Metrics 度量准则选择了PSNR-L与PSNR- \mu ,前者更倾向于高亮值,而后置则更倾向于视觉相似性。

    73630

    数码相机成像时的噪声模型与标定

    HDR - 高动态范围成像),当我们获取RAW图像后,可以自己来做想要的色调映射,而不是让相机内的图像处理器来做。...今天我想通过这篇文章,为你介绍一种基础的成像过程中的噪声模型,以及获取这个模型中的各项参数的方法。通过这些介绍,我们能部分回答这些问题。 一. 回顾图像的生成过程 在2....从入射光到JPEG相片-数码相机内部的秘密中,我们看到了成像系统是如何把入射光变成最终的JPEG图像的: 那么在这个过程中,噪声是哪些地方引入的呢?...意味着我们不必求出暗电流D的具体值,只需要在同等曝光时间和ISO设定的图像中减去这个暗帧,就可以消除图像中的暗噪声。...为了消除在不同的ISO设定下的暗噪声,我们需要做的就是在相机的不同ISO设置下分别标定出当前的暗帧即可。由于曝光时间可以任意设置,我们很难针对每个不同的曝光时间去标定当前的暗帧。

    2.1K10

    Google为Pixel更新HDR,夜间拍摄无「鬼影」,每个像素都是细节

    目前常用的合成高动态范围图像的方法是多重曝光的图像合成,该方法的关键是: 1、曝光包围(Exposure bracketing):拍摄多个不同曝光的LDR图像 2、合并(Merging):将它们合并到一个...HDR图像 传统的摄影需要自己手工来设置相机参数来调整曝光,更费时。...2、充分利用长时间曝光的帧,同时避免由于帧之间的运动而导致的重影伪影。 之前Google的HDR技术是基于曝光不足,从而保留了亮部的细节,但却会增加阴影部分的噪点。...为了进行包围曝光,我们在快门按下后拍摄了另外一个较长的曝光框,该框未在显示器中显示。快门按下后将相机静止不动半秒以适应长时间曝光也可以帮助改善图像质量。...长曝光框具有不同的噪声特性,剪裁的高光和不同数量的运动模糊,这使得与短曝光参考框进行比较更加困难。 此外,重影伪像在包围曝光的镜头中更明显,因为可以减少掩盖这些错误的噪声。

    1.4K21

    干货 | CNN 是如何处理图像中不同位置的对象的?

    文中讨论了当要识别的对象出现在图像中的不同位置时,CNN 是如何应对、识别的。Pete Warden 给出的解释也许算不上完善,而且也仍然无法保证能够消除位置的影响,但这是一个不错的开始。...一位正在学习用卷积神经网络做图像分类的工程师最近问了我一个有趣的问题:模型是如何学会辨别位于图片中不同位置的物体的呢?...这一池化过程会不断重复,把值在网络中传递下去。也就是说,最终,图像尺寸可能会从 300×300 缩小到 13×13。这样大的收缩量意味着位置变量的数量会大大缩减。...这就是我对分类器在处理位置变化问题上的解释,但对类似的问题,比如不同时间位置上的音频信号又是如何呢?最近我对一种可以替代池化,被称为「扩张」或者又叫「空洞」卷积的方法很感兴趣。...与最大池化一样,它产出的是一个更小的图像,但工作原理是基于卷积方法本身的。不同于池化是采集相邻的输入像素,它对样本的选取是跨越式的,因此采集范围可以非常大。

    1.8K20

    Photomatix Pro for Mac(HDR图像处理器)

    打开在同一场景拍摄的不同曝光度的照片,选择一个曝光混合方法,Photomatix Pro能让你在6种联合模式中选择:平均5种曝光混合方法,每个方法都基于不同的算法。...Photomatix Pro有两种处理方式,一种称作HDR色调映射(HDR Tone Mapping),HDR色调映射处理包含两步:第一步是把不同曝光的照片生成一幅HDR图像;第二步是将生成的HDR图像进行色调映射...,对呈现HDR图像的高光和阴影的细节至关重要;另一种称作曝光混合(Exposure Blending),通过“合并”菜单(combine)来进行。...混合选项如果您想要更逼真的外观,可以将原始照片与HDR图像混合。您还可以使用画笔和套索工具将特定区域与原始区域混合或替换,或者从括号中集合中进行其他曝光。...软件下载地址:Photomatix Pro for Mac(HDR图像处理器) v7.0中文版windows软件安装:ON1 HDR 2023(HDR图像处理软件)

    47620

    ECCV 2018 | 腾讯优图&港科大提出较大前景运动下的深度高动态范围成像

    而且,即使出现了完全遮挡、过曝、曝光不足等问题,简单的翻译网络也能够生成逼真的细节,这也是传统优化方法所做不到的。此外,这种方法还能根据不同的指定参照图生成 HDR 图像。...贡献: 现有的数码相机一般都不足以记录整个场景的动态范围,而一些用于拍摄 HDR 图像的特制设备通常都过于昂贵或沉重,因此,合并多张在不同曝光拍摄的低动态范围(LDR)图像是另一种比较现实的方法。...整体来看,网络结构可以分为 3 个部分,编码器,合并器,解码器,对于每个不同的曝光输入,编码器的前两层是分立的,其余层共享参数。...幻化: 我们的方法能够幻化出缺失的细节,这些细节对于传统的优化方法是不可能恢复的。在 Fig.5 中,只输入中等曝光的图片,我们的网络可以合理地幻化出饱和区域里草地的纹理。...如 Fig.6 所示,在过度曝光或者低度曝光的区域里,有些细节通常会在所有的 LDR 图像中都缺失,因此这种幻化效果在动态范围成像中显得十分有用。

    90630

    技术 | 突破手机运存和功耗限制,Google携手MIT打造实时AI“修图师”

    高动态范围(HDR),就是利用每个曝光时间相对应最佳细节的LDR图像来合成最终HDR图像,它能够更好地反映出真实环境中的视觉效果。...为了解决这一问题,可以利用相机连拍至少三种曝光度以上的照片,最后再用软件合成一张保留所有细节的照片,此技术称为HDR技术。...其中,复杂高动态范围(HDR)算法是其技术核心,它可以捕获数字图像中颜色丢失的微小变化,但是受限于智能手机硬件的处理能力,而未能发挥很好的作用。...为了实现快速处理,团队开始从图像的低分辨率版本来进行处理,但因为高分辨率图像中的各个像素的颜色值变化微小,而机器学习系统必须从自身的“粗糙输出”辨识出图像各像素点的细微颜色变化特征,以判断出图像处理算法的类型...目前研究团队已对机器学习系统进行了5000张图像数据集的训练,其中每张图像都具有五个不同的润饰变体。

    48600

    HDR关键技术:逆色调映射(二)

    ,提出了一种基于深度学习的方法,其网络基于卷积神经网络,将输入图像转化为多幅不同曝光度的图片,再组合为一张HDR图像输出。...首先,作者通过使用不同的非线性相机反应曲线来改变图像的曝光度,由此形成了多幅不同曝光度的图片,数据集就是以SDR图像为输入,多幅不同曝光度的图片为输出组成。其计算方法如下: ? 其中 ?...表示SDR图像对应点i在曝光指数j下的像素值,f表示相机反应函数, ? 表示HDR图像在点i处的像素值。 ? 为曝光时间,作者通过指数定义,实验中采用 ? 。...随后,在使用得到的多张不同曝光度的照片,通过合并算法进行计算,从而得到一张完整的HDR图片。 Endo使用的是编解码器结构,并在对应层间有跳跃式连接。...先将一张SDR图片编码至深度网络,这里通过2D卷积神经网络实现,随后再将图像的深度语义特征解码为不同曝光度的SDR图片,这时使用的是3D卷积神经网络。

    3.4K92
    领券