[发明专利]一种高动态范围的图形映射到低动态范围的方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及一种图形处理技术，特别涉及一种高动态范围的图形压缩映射到低动态范围以适应现有的常规显示设备的方法及装置。

背景技术

近几年来，高动态范围(High Dynamic Range，HDR)技术在计算机图形学、虚拟现实等领域开始有着越来越多的应用。HDR是与传统的LDR(lowdynamic range)相对的，LDR是采用8位纹理格式(每像素24或32位颜色)，HDR这种全新的模型将每个像素的RGB以及亮度值用实际物理参数或是线性函数来表示，参数不再限于整数，可以达到更大的范围和更高精确度。

一幅图像亮度级的最大值和最小值之比被称为动态范围(DynamicRange)。通过眼睛瞳孔的自动调节，从明亮的日光到星光，人眼能分辨物体的动态范围可以达到100000000∶1，即使在同一个适应图形内，不需调节，人眼也能分辨10000∶1的亮度范围。然而，常规显示设备能重建的亮度动态范围仅仅是100∶1。

HDR的图形在现实生活中大量的存在着，因此需要以某种方式将图像的动态范围进行缩放，使之匹配只能输出LDR的常规显示设备。这种方式称为色阶重建(Tone Reproduction)或色调映射(Tone Mapping)，它提供一种方式将现实图形的亮度值缩放或者映射到显示设备能显示的范围。除了压缩亮度范围，还必须保留原始图像的感观质量(Perceptual Quality)，如重建方法必须保留原始图像对比度、明亮程度、细节等信息。

动态范围的重建方法大致分为两种，一种是空域不变(Spatially Uniform)，或者叫全局范围动态压缩。此类方法在对图像进行动态范围变换时，每个像素(Pixel)上使用同一条变换曲线，变换曲线可以预先指定或者根据图像的内容获取。这类算法中以Ward Larson等人(A visibility matching tone reproductionoperator for high dynamic range scenes)基于直方图调整的动态范围重建技术为标志，其不足在于不变的变换曲线不能自适应图像的各个区域，导致结果图像在细节、颜色、明亮程度上损失。

另一种是空域变化(Spatially Varying)，或者叫局部动态范围压缩。该类方法针对图像不同的区域进行不同的变换。根据人类视觉系统(HVS)的不同模型，各种不同方法在压缩动态范围的同时都以保留图像质量的某一方面为标准。一直到90年代末期，各种方法都是在多层模型上针对不同的HVS模型进行调整，但是由于低频图像上采用的滤波函数特性不佳，在结果图像中物体边缘产生的严重光晕(halo)一直是困扰该类方法多年的问题。1999年，Tumblin等人提出了LCIS方法(Lcis：A boundary hierarchy for detail-preserving contrastreduction)，通过对图像不同细节的定义，提高了结果图像质量，但却使得方法的运行变得非常低效，速度过慢。

发明目的

本发明的目的是解决现有技术存在的上述不足，提供一种高动态范围压缩映射到低动态范围的方法和装置，能够有效地保障实时性要求，效率更高，还能够保留图形的细节、颜色、明亮程度等，并且易于实现、具有良好的可扩展性。

本发明的目的通过下述技术方案来实现：

一种高动态范围的图形映射到低动态范围的方法，包括如下步骤：

a、先从高动态范围的图形纹理中读取每个像素的RGB值；

b、将RGB值转换成实际光强值；

c、然后利用如下的公式将实际光强值转换成平均光强值，