ISP(Image Signal Processor)——HDR技术总结

news2025/4/16 8:53:58

传统多帧融合技术

拍摄一系列不同曝光时长的图像帧(LDR),然后使用融合算法进行融合成HDR图像。

融合算法可以分为两种

基于照度图估计的融合

基于照度估计需要拟合相机响应函数,详细可以参考如下论文:

Recovering High Dynamic Range Radiance Maps from Photographs

该论文描述了如何求解相机响应曲线。

通常相机对于现实世界的亮度是一个非线性映射,它决定了场景中的亮度如何转换成为输出图像中的像素值。通过该曲线可以查找到所有现实场景亮度对应的像素值,在同时拍摄了过曝光图像A和欠曝光图像B后,A中欠曝光过暗(黑色区域)地方的像素值可以通过B图乘以一个比例因子,而该比例因子可以根据相机响应曲线中Exposure的比值来确定。

假设相机在拍摄一个场景,对于场景中某个点处辐照度为E,则曝光为

X=E\cdot \Delta t

该曝光经过相机处理(相机响应曲线)输出的原始数据

Z=f(X)=f(E\cdot \Delta t)

需要注意的是,对于拍摄场景中的同一个点,辐照度是现实场景真实存在的参数,短时间内可认为是恒定的,即某个点的真实场景亮度短期是恒定的。由于使用不同的\Delta t曝光时长,造成了同一场景可以拍摄出不同亮度的图像。而这些图像序列的对应像素点都源于同一场景对应点的相同辐照度。

这里的f即为相机响应曲线。

例如下列案例

欠曝光B图
过曝光A图

假设该响应曲线已知,知道欠曝光B图的参数\Delta t_B和像素值Z_B,过曝光A图的参数\Delta t_A和像素值Z_A。在B图中,暗光区域(黑区)的像素值由于没有正确曝光(黑区中Z_B无法表达场景),需要通过A图对应位置来获取,也就是以下公式:

根据已知信息可知

f(E\cdot \Delta t_A) =Z_A

f(E\cdot \Delta t_B) = Z_B

根据上述同一场景某个点处辐照度E短时间内是恒定的,可以得出将A图中正确曝光Z_A像素映射到B图中黑区对应位置的值如下:

Z_{B}' =f(\frac{f^{-1}(Z_A)}{\Delta t_A}\cdot \Delta t_B)

同理可以得到欠曝光B图中正常曝光区域(在B图中是高光饱和区域)的像素值Z_B映射到A图中对应区域位置的像素值Z_A

以上描述的仅是利用相机响应曲线中的最简单融合方式。

值得注意的是:笔者认为,应该在Bayer域求解相机响应曲线,因为ISP后续的一些部分会引入非线性变换,这些非线性变换很有可能会扭曲相机响应曲线。

多曝光直接融合

参考最经典的论文:

Exposure Fusion: A Simple and Practical Alternative to High Dynamic Range Photography

以饱和度、对比度、曝光度等简单的质量指标为指导进行多帧图像的加权和多尺度融合。

对比度指标:拉普拉斯滤波器应用于每个图像的灰度图,并获得滤波器响应的绝对值C作为对比度指标。

饱和度指标:饱和度测量S,它被计算为每个像素的R、G和B通道内的标准偏差。

曝光度指标:像素的曝光度使用高斯曲线根据每个像素强度接近0.5的程度E

多尺度融合过程如下所示:

将输入图像分解为拉普拉斯金字塔(提取细节层),该金字塔基本上包含不同尺度的带通滤波图像。然后分别对每个级别进行混合。多分辨率(多尺度)融合在避免接缝方面非常有效,因为它混合了图像特征而不是强度。

另一篇有意思的论文:

An Analysis and Implementation of the HDR+ Burst Denoising Method

传统多帧的HDR图像融合方式最大的缺点是容易产生运动伪影,在拍摄高速运动场景中的运动物体时候或者相机发生抖动的时候,由于拍摄多帧之间的帧间隔时间,图像内容往往会发生较大改变(不仅仅是亮度),因此需要联合鬼影消除和图像配准等方式,算法会变得更为复杂。

HDR Sensor

现代HDR技术更多依赖于硬件的支持,其中最重要的就是CMOS Image Sensor。

Interlaced HDR(iHDR)

为了解决鬼影问题,诞生了隔行曝光(Interlaced)HDR。采用这种技术的sensor,以行为单位,一组做长曝光,一组做短曝光,比如奇数组短曝光,偶数组长曝光(由于bayer阵列的结构,一般是两行为一组)。这样在一帧中就同时包含了长曝光和短曝光的行。算法最后会进行融合处理。iHDR会使得空间分辨率损失一半,主要的iHDR的技术有Sony的BME-HDR和OV的Alternate row HDR。

索尼的BME 是 binned multiplexed exposure 的缩写。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。空间分辨率损失了一半,就好像是做了 1x2 binning,所以叫做 binned multiplexed exposure。 IMX135 和 IMX258 使用了这一技术。

OV的alternate row HDR 是每两行用一个曝光,long 或者short。对应长曝光、短曝光行的gain也可以分开控制。与sony 的BME HDR 类似,这个alternate row HDR 会损失一半的空间分辨率。

zHDR(Zig-zag HDR)

iHDR技术最大的问题是空间分辨率损失的问题,zHDR基本思想源自iHDR,但做了改进。zHDR不再以行为单位做曝光时间区分,而是按照Z字形方式组织长曝光和短曝光的数据。 zHDR是由SONY提出的iHDR的升级版本, 具体的实现方案主要是SONY的SME-HDR。

SME 是 Spatially multiplexed exposure 的缩写。这种 sensor 在空间上以棋盘格的 pattern 排列着长曝光和短曝光的像素。然后通过算法处理融合两个曝光的图像成为一帧 HDR 图像。IMX214 采用了这一技术。

QHDR(QB-HDR)

QBC 是 quad bayer coding 的缩写。这种 sensor 的设计是:每个像素是有四个子像素组成, 他们公用一个 color filter。在非 HDR 模式下,四个像素合并成一个输出值,在 HDR 模式时,会把四个像素分成两组,对角线方向的分到同一组,135 度的那组曝光要短于 45 度的那组,然后再 scale+combine,这样就生成完全 pixel 位置的 HDR 图像。IMX294CJK 采用了这个技术。

行交织HDR(Digital-Overlap)

索尼的DOL(Digital-Overlap) HDR相比传统HDR读取完每一行所有像素然后开始曝光,完成后再分别进行长中短这种低效模式下,DOL HDR的长中短三次读取曝光是同时进行的(准同时)效率更高。DOL HDR相比传统HDR读取完每一行所有像素然后开始曝光,完成后再分别进行长中短这种低效模式下,DOL HDR的长中短三次读取曝光是同时进行的(准同时)效率更高。IMX290 使用了这一技术。(IMX274LQC也使用了该技术)

OV的Staggered HDR:staggered HDR 与sony 的Dol 类似,不同的是Sony 最多支持4:1 曝光输出,即long,medium,short,veryshort。而OV 最多支持3:1 输出,即long,medium,short。

传统的多帧HDR是以帧为单位,只有第一帧所有行完成曝光后才开始第二帧的曝光,如下图所示

而行交织DOL  HDR只要长曝光行曝光结束就开始短曝光行的曝光,这种方式避免了传统多帧HDR方式对于拍摄高速移动物体场景的限制。

大小pixel HDR Sensor

与普通CFA的不同,大小pixel技术的sensor在相邻位置有一大一小两个pixel,他们空间上非常接近,可以认为对空间采样相同。IMX490 采用了此技术

由于pixel的大小不同,物理上的sensitivity不同,FWC也不同,会产生与时域HDR一样的不同曝光效果,形成了对不同动态范围的覆盖。

DCG Sensor 

据说这是小米10 至尊纪念版主摄技术

Dual一词也就说明了一个pixel下有两个方案--Low conversion gain(LCG)和high conversion gain (HCG)。 LCG应对于明亮的场景,DCG处于打开状态;HCG应对低光场景,DCG处于关闭状态,灵敏度增加。CG值越高,电子更容易被探测到,也就是sensitivity越高。

双摄HDR

这个不用多说,就是使用两个摄像头,一颗摄像头负责短曝光,一颗摄像头负责长曝光,后期通过HDR多帧融合算法融合即可。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2259191.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【理想汽车中科院】基于模仿学习的端到端自动驾驶数据缩放规律

论文: https://arxiv.org/pdf/2412.02689 项目: https://github.com/ucaszyp/Driving-Scaling-Law 0. 摘要 端到端自动驾驶范式因其可扩展性而最近吸引了大量关注。然而,现有方法受到现实世界数据规模有限的制约,这阻碍了对端到端自动驾驶相关扩展规律…

程序的调试

一名优秀的程序员也是一名出色的侦探,每一次调试都是尝试破案的过程 前言 一、什么是调试? 二、调试 1.调试是什么 2.基本步骤 三、调试注意事项 1.怎么写出易于调试的代码 2.常见错误 总结 前言 主要是怎么调试,调试的注意事项&#xff0c…

Linux内核移植之内核简介

学到本章节,大家应该对Linux操作系统都有了一定的了解,但可能还不知道我们拿到手的内核源码都经历了什么。 linux有一个庞大的开源社区,每个人都可以向开源社区提交代码。由于linux内核十分庞大所以每个模块都有对应的维护人员。维护人员的工…

2024年鄂州初级、中级职称公示了

本次鄂州市工程、中职教师、技工学校教师、档案、农业、新闻、艺术、群文、文博等专业中级和初级职称公示了,通过共有371人,公示时间为2024年12月9日至2024年12月13日。 本次公示工程类中级职称人员有210人通过评审,助理职称有35人通过评审。…

node_modules文件夹删除失败解决办法

在前端开发过程中,node_modules 文件夹是一个必不可少的组成部分,里面存放着项目所需的各种依赖包。然而,随着项目的发展,node_modules 文件夹可能会变得异常庞大,甚至有时需要删除它来解决一些依赖冲突或清理空间。但…

【合作原创】使用Termux搭建可以使用的生产力环境(六)

前言 在上一篇【合作原创】使用Termux搭建可以使用的生产力环境(五)-CSDN博客我们讲到了如何美化xfce4桌面,达到类似于Windows的效果,这一篇将继续在上一篇桌面的基础上给我们的系统装上必要的软件,让它做到真正可以使…

40 list类 模拟实现

目录 一、list类简介 (一)概念 (二)list与string和vector的区别 二、list类使用 (一)构造函数 (二)迭代器 (三)list capacity (四&#x…

小程序开发常见问题

一、开发方案选择 1.小程序原生开发:需要live-player组件资质,对开发者的资质要求较高,开发难度较大; 2.小程序内嵌H5:因校验文档上限,目前平台已经不支持配置校验文件; 3.半屏小程序&#xff1…

02. Docker:安装和操作

目录 一、Docker的安装方式 1、实验环境准备 1.1 关闭防火墙 1.2 可以访问网络 1.3 配置yum源 2、yum安装docker 2.1 安装docker服务 2.2 配置镜像加速 2.3 启动docker服务 3、二进制安装docker 3.1 下载或上传安装包并解压 3.2 配置使用systemctl管理 3.3 配置镜像…

uniapp 开发小程序 准备工作

前言: 在本地使用vue2.0 实现网页版拍照功能,本地开发老是报错 NotFoundError: Requested device not found ,原因是 浏览器主要用于处理网络协议(如 HTTP、HTTPS)相关的数据交互,它的运行环境被设计为相对…

vue3 封装request请求

vue3 原生请求封装 我这里用一个案例来解释 需求:把vue3原生的静态页 集成到 vue2 的若依项目 并且可以访问 vue2接口 在vue3 src 下的 utils 下 创建文件request.ts文件 import axios from "axios"; import { showMessage } from "./status"; // 引入状态…

Java安全—SpringBootActuator监控泄露Swagger自动化

前言 今天依旧是SpringBoot框架,估计还要一篇文章才能把它写完,没办法,Java安全的内容太多了。 Actuator SpringBoot Actuator模块提供了生产级别的功能,比如健康检查,审计,指标收集,HTTP跟踪…

质数的和与积

质数的和与积 C语言代码C 代码Java代码Python代码 💐The Begin💐点点关注,收藏不迷路💐 两个质数的和是S,它们的积最大是多少? 输入 一个不大于10000的正整数S,为两个质数的和。 输出 一个整…

如何用VScode恢复误删文件-linux

如果你用vscode远程在服务器上办公,有一天你用了: rm -rf *然后你发现你的文件不见了,不要着急。 这种方法只适用于不多的几个文件。 这个时候你要做的是,查看右侧的1: 从1里面查找你删除的文件,然后点…

Linux文件操作基础

1.引入 在Linux第一章提到过, 在Linux中,一切皆文件,而文件由文件内容和文件属性组成,在C语言中可以 使用相应的接口打开文件,例如 fopen 函数 文件最开始在磁盘中,但是因为磁盘的速度远低于CPU的执行速度…

如何在 MacOS 上安装 Flutter ?

Flutter 是 Google 开发的一个功能强大的框架,它允许开发人员从单个代码库构建高质量的、本机编译的移动、web 和桌面应用程序。如果你是初次接触 Flutter,并希望在你的 macOS 系统上安装它,本指南将引导你一步一步地完成这个过程。 Step 1:…

【2025最新计算机毕业设计】基于SpringBoot+Vue社区医院挂号健康服务平台【提供源码+答辩PPT+文档+项目部署】

作者简介:✌CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流。✌ 主要内容:🌟Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能…

Docker安装MySQL5.5版本数据库(图文教程)

本章教程,介绍如何使用Docker安装MySQL低版本5.5版本的数据库。 一、拉取镜像 docker pull mysql:5.5二、启动容器 docker run -d --name mysql5.5 --restart=always

可视化建模与UML《部署图实验报告》

一、实验目的: 1、熟悉部署图的基本功能和使用方法。 2、掌握使用建模工具软件绘制部署图的方法 二、实验环境: window11 EA15 三、实验内容: 根据以下的描述,绘制部署图。 网上选课系统在服务器端使用了两台主机,一…

Python的3D可视化库【vedo】2-3 (plotter模块) 增删物体、控制相机

文章目录 4 Plotter类的方法4.3 渲染器内的物体操作4.3.1 添加物体4.3.2 移除物体4.3.3 渲染器的内容列表 4.4 相机控制4.4.1 访问相机对象4.4.2 重置相机状态4.4.3 移动相机位置4.4.4 改变相机焦点4.4.5 改变相机朝向的平面4.4.5 旋转相机4.4.6 对齐相机的上朝向4.4.7 缩放 pl…