1. 技术背景 HDR图像处理的技术本质上是对阴影，高光的细节增强。即图像太暗或者太亮的部分，其细节丢失的比较明显，HDR图像处理就是对暗部和高亮部分的细节进行恢复的过程。 HDR的处理思路是这样的。首先，用户至少拍摄3张不同曝光量下的照片。分别对应低曝光，正常曝光和高曝光量。对于低曝光拍摄的
hdr是Camera中比较常见的功能，展锐平台下hdr的实现是在 oem 下的 cmr_hdr.c 文件中，本篇我们来介绍hdr的流程。先来看下一个比较关键的结构体，class_hdr ，后面会经常看到对这个结构体的操作struct class_hdr {
struct ipm_common common;
struct hdr_frame_addr hdr_addr[HDR_CA
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2024-04-16 14:12:48
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HDR 什么是HDRHDR在OpenGL中的应用 什么是HDR在渲染一个物体的过程中，物体最终的颜色被存入帧缓冲中时，颜色和亮度值会被限制在0-1之间，这就会有一个问题：当物体的颜色全部都超过1的时候，会被帧缓冲的颜色限制在1这个值，那么场景中的颜色都会变成一种颜色，导致场景一片混乱。如图所示： 好的解决方案是暂时保存超过1部分的颜色值，获得更多的颜色细节，然后将该范围内的值映射到[0,1]
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2024-07-04 18:43:20
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简介 本篇主要对HDR功能，使用全局色调映射算法的实现。 具体实现 HDR相关实现步骤，前面预研中已经提到过。
1、图像配准：
参考文档，注意在这个步骤之后，加上一个稠密光流法配准，基本就可以用了。不过如果想优化时间，或者想得到更好的配准效果的话，就需要进一步研究，这里不深入了，本篇只做简单demo。2、全亮度图像获取
其核心为相机响应曲线的拟合,具体方法参考论文：Recover
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2023-12-20 17:32:13
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Temp 阅读笔记 文章来源：基于达芬奇平台的HDR图像合成算法研究 请不要用于商业目的，尊重作者版权。第三章 高动态范围图像处理算法 3.1 高动态范围图像综述 高动态范围HDR（High Dynamic Range）图像合成技术是一种利用计算机高速运算产生高质量逼真效果的场景图像合成技术，广泛应用于计算机游戏开发、医疗影像、遥感图像处理和计算机图形学等领域。高动态范围图像的动态范围很高，所谓的
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2023-11-27 20:17:35
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LED和LCD有什么区别？
LED是发光二极管Light Emitting Diode的英文缩写。
LED应用可分为两大类：一是LED单管应用，包括背光源LED，红外线LED等；另外就是LED显示屏，目前，中国在LED基础材料制造方面与国际还存在着一定的差距，但就LED显示屏而言，中国的设计和生产技术水平基本与国际同步。
目录HDR介绍何时应开启HDR风景照户外人像准备进行后期处理何时应关闭HDR？拍摄运动物体高对比度照片捕捉鲜艳色彩闪光灯照相HDR技术方案 HDR介绍高动态范围（High-Dynamic Range，简称HDR），又称宽动态范围技术，是在非常强烈的对比下让摄像机看到影像的特色而运用的一种技术。 当在强光源（日光、灯具或反光等）照射下的高亮度区域及阴影、逆光等相对亮度较低的区域在图像中同时存在时，
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2023-09-15 22:04:18
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如题import cv2
import numpy as np
def rgbe2float(rgbe):
res = np.zeros((rgbe.shape[0],rgbe.shape[1],3))
p = rgbe[:,:,3]>0
m = 2.0**(rgbe[:,:,3][p]-136.0)
res[:,:,0][p] = rgbe[:,:,0][p
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2023-06-21 15:21:40
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HDR的图像合成compose，包含有以下几个步骤：Step0 图像配准，在图像有运动的情况下，需要精确配准输入图像Step1 恢复不同曝光图像 (E1, E2, E3…)的辐射度图像 (S1, S2, S3…)Step2计算S1, S2, S3..的权重值w1(x,y), w2(x,y), w3(x,y)，来合成最后一幅图 无论是多帧合成的HDR，还是
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2023-10-17 20:58:32
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深度学习HDR算法的目标是通过深度学习技术提升高动态范围图像（HDR）的生成与处理效果。HDR图像包含了比标准图像更大的光亮范围，从而更加接近人眼所看到的真实场景。然而，现有的HDR技术在动态范围、色彩保真度和处理速度等方面还存在一定的提升空间。
## 背景描述
最早的HDR图像处理方法可以追溯到20世纪90年代，随着计算能力的提升，研究逐渐深入。近年来，深度学习技术的崛起为HDR图像处理带来
HDR功能是相机的重要功能之一，如https://cloud.tencent.com/developer/article/1167072的系列文章所言，近些年HDR技术发展迅速，新算法层出不穷。为了降低读者的入门门槛，下面我将结合代码就简单但非常经典的基于多尺度对比度重组的单图像HDR技术进行讲解。先前讲过最小二乘（WLS）滤波器可用于图像抽象、多尺度HDR分解等，本文其实可以看作是对“Edge-
HDR，High-Dynamic Range，也就是高动态范围，用于对象的最明亮和最暗部分相差特别大的时候。HDR开启后会连拍三张照片，分别对应欠曝光、正常曝光和过度曝光，然后把这三张图片合到一块并且突出每张照片最好的部分从而生成一张精妙绝伦的照片。HDR能让该亮的亮、让该暗的暗、让亮/暗部的细节更丰满。设置不同的ev曝光，得到长曝光帧和短曝光帧，再对齐融合。如果黑的地方很暗，ev1过曝帧加大，例
在现代移动摄影中，HDR（高动态范围成像）技术越发受到欢迎，尤其是在Android平台上。本文将深入探讨如何在Android应用中实现GPUImage HDR算法，包括其背景、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析和展望未来的方向。
### 背景描述
HDR技术的主要目的是在不同光照条件下捕捉更多的细节，以增强图像的色彩深度和明暗对比。一般情况下，传统的拍摄方式无法捕捉到图像中的高光和阴影细节
对于动态场景来说，从一组不同曝光的图像中生成高动态范围(HDR)图像是一个具有挑战性的过程。这个问题可以分为两个阶段:1)对齐输入的LDR图像，2)合并对齐的图像到HDR图像。方法主要分为两类：一种直接基于LDR对齐融合，一种是先通过相机响应函数线性化这些输入图像（一般就是一个单调的非线性函数），将LDR图像转为HDR域，然后在HDR域进行融合得到HDR图像。另外一种是直接基于LDR（...
原创
2021-12-15 17:42:30
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深度学习HDR算法总结
## 引言
高动态范围（High Dynamic Range, HDR）技术是一种用于在图像或视频中捕捉更宽广动态范围的技术。传统的拍照技术只能捕捉到有限的动态范围，而HDR技术能够通过合成多个不同曝光的图像来获得更广泛的动态范围。在过去的几年里，深度学习技术的迅猛发展给HDR算法带来了革命性的突破。本文将总结一些常见的深度学习HDR算法，并提供相应的代码示例。
##
原创
2023-09-07 08:46:47
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关于highgui库HighGui是一个可以移植的图形工具包。 OpenCV将与操作系统，文件系统，摄像机之类的硬件进行交互的一些函数纳入HighGui（high-level graphical user interface）库中，有了HighGui，我们可以方便的打开窗口，显示图像，读出或者写入图像相关的文件（包含图像与视屏），处理简单的鼠标，光标和键盘事件。也可以使用HighGui创建其他一些
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2024-10-14 17:13:24
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# 使用Python绘制HDR图像的完整指南
在数字图像处理中，高动态范围图像（HDR）因其能够捕捉更大范围的亮度信息而变得越来越流行。本教程将指导你如何在Python中绘制HDR图像。以下是整个流程的概览。
## 1. 流程概览
下面是实现HDR图像绘制的一些基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 加载低动
1. 基本结构理解2.python代码实现一般的操作一个HDF5对象的步骤是打开这个对象；
对这个对象进行操作；
关闭这个对象。特别要注意的是，一定要在操作结束后关闭对象。因为之前的操作只是生成操作的流程，并不真正执行操作，只有关闭对象操作才会真正出发对对象进行的修改。2.1 文件（files）创建/打开/关闭import h5py
# r 只读，文件必须已存在
# r+ 读写，文件必须已存在
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2024-10-09 10:39:30
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android联网最最开始就是要拿ip地址，dns地址，掩码，网关等，虽然可以静态设置，但90%的场景都是要用到dhcp动态获取地址。android中有dhcpcd这个服务端负责从网络中获得地址，而系统会通过一个库（libnetutils）去请求和控制服务端。并写入属性共享给开发者。一、了解一下dhcp协议 &n
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2023-11-14 22:29:13
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HDR技术概述 高动态范围（HDR）图像生成是通过合成多张不同曝光度的图像，来捕捉超出传统显示设备范围的亮度信息。以下是主要的HDR生成算法及其MATLAB实现。 HDR成像基本原理 动态范围定义 动态范围 = 最大可记录亮度 / 最小可记录亮度 LDR图像：~100:1 HDR图像：可达100,0 ...
