从 HDR 图像中选择亮度（曝光）

Question

我目前卡在图片视频项目上。

问题：

我正在从 UE4 中提取图片，由于错误，在屏幕截图的渲染过程中并未考虑所有灯光。输出是 HDR 图像。我想得到更好的亮度，因为导出的图片很暗，就像第一次曝光一样。

在 UE4 中使用 "exposure bias" 参数，我能够获得真正好的场景亮度，但无法将此参数应用于屏幕截图渲染：

尝试：

使用 Tonemapper 算法（特别是 cv::TonemapDrago）我可以获得更好的图像效果：

就我而言，色调映射算法的主要问题是因为全局亮度根据区域的亮度而改变：在第二张图像中，window 添加了大量光线，因此算法低所有光度调整均值。渲染出来的视频中，光线的变化非常残酷。

我尝试更改 brightness 和饱和度但没有成功。我修改了 TonemapDrago 的代码，试图对算法的某些 steps 使用常量。

问题：

我想 "choose the exposure time" 来自 HDR 图像。色调图基于同一图像的多个曝光时间，对我而言并不有趣。

欢迎任何其他想法。

编辑:

CV::Mat 深度为 5，类型为 CV_32FC3

cout << mat.step给我19200

这是我用来尝试解决问题的 2 个示例：

First Image

Image with light window

编辑 2 :

无法使用 gimp 打开 .HDR 图片，使用 "explosure blend" 插件。我能够使用 Photoshop 获得足够好的结果。知道背后的算法吗？ OpenCV 的 6 种色调图算法中的任何一种都允许选择曝光校正。

编辑 3：

我已经按照 tuto 中针对 openGL 的算法解释，它为我提供了这个 C+ 代码：

cv::Mat exposureTonemap (cv::Mat m, float gamma = 2.2, float exposure = 1)
{
  // Exposure tone mapping
  cv::Mat exp;
  cv::exp( (-m) * exposure, exp );

  cv::Mat mapped = cv::Vec3f(1.0) - exp;
  // Gamma correction 
  cv::pow(exp, 1.0f / gamma, exp);

  cv::imshow("exposure tonemap", exp );
  cv::waitKey();

  return exp;
}

在我的 .HDR 图片上应用此算法，即使对伽马和曝光进行了 1 和 1 的校正，我也得到了非常明亮的结果：

阅读代码，有问题，因为1和1作为参数不应该修改图片。修复了，答案已发布。非常感谢@user3896254（Ge 在评论中也看到了）

Answer 1

您目前使用的是哪种场景照明？看起来您在灯泡所在的地方使用了点光源，但它们不够亮。在您未渲染的场景中，场景将是全亮度的。在你渲染的场景中，你会变得黑暗。

我可能会推荐至少一个最小的天光，这样你的场景中总是有一些光（除非你有实际黑暗的区域）

Answer 2

考虑使用 Retinex。它使用单个图像作为输入并包含在 GIMP 中，因此很容易玩弄，此外您还可以获得它的源代码（或者自己制作，这很简单）。因为你有渲染而不是照片 - 没有噪音，理论上你可以根据需要调整颜色。

但是正如@mark-ransom 已经说过的，您可能无法从呈现的输出中恢复信息。你说你有 HDR 图像作为渲染输出，但我不确定你的意思。它是单个 RGB 图像吗？每个通道的颜色深度是多少？我已尝试将 retinex 应用于您的样本，但显然它看起来不太好，因为压缩和保存前应用的范围有限。如果您的输出具有高范围且未压缩 - 您将获得更好的结果。

编辑：我已经在你的输入上尝试了 retinex，但结果不是很好——图像的明亮部分 (lamps/windows) 在它们周围引入了丑陋的暗光晕。

在这种情况下，简单的色调映射和伽玛校正看起来好多了。你的代码几乎没问题，你只是有一点错字：而不是 cv::pow(exp, 1.0f / gamma, exp); 你应该 v::pow(mapped, 1.0f / gamma, exp);

我弄乱了你的代码，发现这种色调映射似乎降低了色彩饱和度。为了克服这个问题，我只在 HSV 图像的 V 通道上执行它。自己比较结果（左 - 完整 space 色调映射，右 - 仅 V）：注意地板颜色、window 中的天空和通过这种方法保留的淡黄色光色。

为了完整起见，这里是完整的代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

Mat1f exposureTonemap (Mat1f m, float gamma = 2.2, float exposure = 1) {
  // Exposure tone mapping
  Mat1f exp;
  cv::exp( (-m) * exposure, exp );
  Mat1f mapped = 1.0f - exp;

  // Gamma correction
  cv::pow(mapped, 1.0f / gamma, mapped);

  return mapped;
}

Mat3f hsvExposureTonemap(Mat &a) {
  Mat3f hsvComb;
  cvtColor(a, hsvComb, COLOR_RGB2HSV);

  Mat1f hsv[3];
  split(hsvComb, hsv);

  hsv[2] = exposureTonemap(hsv[2], 2.2, 10);

  merge(hsv, 3, hsvComb);

  Mat rgb;
  cvtColor(hsvComb, rgb, COLOR_HSV2RGB);

  return rgb;
}

int main() {
  Mat a = imread("first.HDR", -1);
  Mat b = imread("withwindow.HDR", -1);

  imshow("a", hsvExposureTonemap(a));
  imshow("b", hsvExposureTonemap(b));
  waitKey();

  return 0;
}

Answer 3

cv::Mat exposureTonemap (cv::Mat m, float gamma = 2.2, float exposure = 1)
{
  // Exposure tone mapping
  cv::Mat exp;
  cv::exp( (-m) * exposure, exp );
  cv::Mat mapped = cv::Scalar(1.0f, 1.0f, 1.0f) - exp;

  // Gamma correction 
  cv::pow(mapped, 1.0f / gamma, mapped);

  /*
  cv::imshow("exposure tonemap", mapped );
  cv::waitKey();
  */

  return mapped;
}

此算法是一个色调映射器，试图模拟 HDR 中的曝光偏差如果你想在 openCv 3.0 中使用它，不要忘记用 -1 作为 imread cv::Mat img = cv::imread("mypicture.HDR", -1);

的最后一个参数打开

从 HDR 图像中选择亮度（曝光）

Choose luminosity (exposure) from HDR image

c++

opencv

hdr

unreal-engine4

opencv3.0