高动态范围图像的原理与应用
hdr显示器原理
hdr显示器原理
HDR（高动态范围）显示器是一种能够呈现更广泛亮度和色
彩范围的显示技术。
它通过以下原理来实现：
1. 高亮度区域增强：HDR显示器能够呈现比传统显示器更高
的亮度水平。
它使用高亮度发光二极管（LED）背光或本地调光技术，在特定区域提供更高的亮度水平。
这样可以使黑色更深，白色更明亮，增加图像的对比度。
2. 色彩范围扩展：HDR显示器具有更广的色彩范围，可以呈
现更多的颜色细节。
它使用更多种类的色彩覆盖，如Wide Color Gamut（WCG）技术或Quantum Dot技术，这些技术能
够揭示更多细节，提供更丰富的色彩表现力。
3. 明暗细节再现：HDR显示器能够同时保留亮部和暗部细节。
它使用本地调光技术或者动态对比度技术，根据图像内容自动调整背光或LED的亮度。
这样可以避免过度曝光和失真，使
图像更加真实且细节丰富。
总结起来，HDR显示器通过提高亮度、扩展色彩范围和保留
明暗细节来呈现更逼真的图像。
这种技术的应用使得用户在观看影视内容或玩游戏时能够获得更加真实、明亮和生动的视觉体验。
了解电脑显示器的高动态范围(HDR)技术
了解电脑显示器的高动态范围（HDR）技术在当今数字化时代，电脑显示器在人们的生活和工作中起到了至关重要的作用。
不仅作为我们与电脑交互的窗口，同时也是我们欣赏照片、观看电影和玩游戏的媒介。
然而，随着科技的不断发展，我们对显示器的要求也越来越高。
高动态范围（HDR）技术应运而生，为我们带来了更为逼真和令人陶醉的视觉体验。
一、什么是高动态范围（HDR）技术？高动态范围（HDR）技术是一种提高显示器图像的亮度、对比度和色彩饱和度的技术。
传统的显示器技术在展现图像时有限的动态范围会导致画面细节不够清晰，并且在亮度和暗度的表现上有局限性。
而有了HDR技术之后，显示器能够呈现更广泛的动态范围，让画面的亮度和色彩更加逼真、生动。
二、HDR技术的工作原理HDR技术的核心是对图像信号进行编码和解码，以展现更广阔的动态范围。
当一个支持HDR的显示器接收到一个HDR格式的图像信号时，它会将信号解码后再进行渲染，以确保色彩的准确再现和更高的亮度对比度。
HDR技术通常使用扩展的色彩空间和高位深度来存储和处理图像信息，从而提供更多细节和更真实的色彩。
三、HDR技术的优势和应用1. 提供更真实的色彩和亮度对比度：HDR技术通过提高亮度和对比度，能够呈现更真实的色彩和更丰富的细节，让画面更加逼真。
2. 改善暗部和亮部细节：HDR技术能够准确地展示照片或视频中的暗部和亮部细节，使得观看者能够更清晰地辨认出细微差别。
3. 提升观影和游戏体验：有了HDR技术，观看电影和玩电子游戏将更加震撼人心。
细节更加清晰，色彩更加鲜艳，让人仿佛身临其境。
4. 专业图像处理和设计应用：对于从事图像处理和设计的专业人士来说，HDR技术能够准确地显示和编辑图像，提供更好的工作环境。
四、如何享受HDR技术的乐趣？要享受HDR技术带来的视觉盛宴，首先需要准备一个支持HDR的显示器。
确保显示器与操作系统和软件的兼容性，以便正常使用HDR功能。
同时，可以通过调整显示器设置来优化HDR效果，以适应不同的观看环境和个人喜好。
三种曝光的原理及应用方法
三种曝光的原理及应用方法1. 光影曝光原理和应用方法光影曝光原理是利用光线和阴影的对比来创造出戏剧性的效果。
通过合理利用光线的方向、强度和角度，可以突出主题或者营造出独特的氛围和表现手法。
应用方法：•利用光源的位置和角度来产生阴影效果，以增强画面的层次感和立体感。
•利用背光来突出主体，使其轮廓更加突出。
•利用侧光或逆光来营造出神秘的氛围或者强调某个对象的细节。
2. 高动态范围（HDR）曝光原理和应用方法高动态范围（HDR）曝光原理是基于不同曝光程度的多张照片，通过融合或合成的方式获得较大曝光范围的图像。
它能够在同一张照片中同时呈现出明亮和暗部的细节，提高图像的动态范围。
应用方法：•利用多曝光拍摄技术，在不同曝光下拍摄同一个场景的多张照片。
•使用专业的HDR软件或者后期处理工具，将多张照片进行融合或合成。
•通过调整曝光值、对比度和色彩饱和度等参数，使图像呈现出更丰富、更真实的细节和颜色。
3. 长曝光原理和应用方法长曝光原理是指摄影中曝光时间较长的拍摄技术。
通过延长曝光时间，可以捕捉到快速移动的物体经过的轨迹，产生流动的效果，让静止的画面变得动感十足。
应用方法：•使用三脚架或稳定器来保持相机的稳定，避免拍摄过程中的晃动和模糊。
•调整镜头光圈和快门速度，使得曝光时间更长，以捕捉到物体的移动轨迹。
•利用人群、流水或交通工具等具有动态感的元素，增强画面的流动性和动感效果。
通过了解以上三种曝光原理和应用方法，我们可以更加灵活地运用不同的曝光技术来达到所需的效果。
无论是创造戏剧化的光影效果、获得更大的动态范围还是营造流动的画面，这些曝光技术都能够给摄影作品带来更丰富、更具创意的展示效果。
高动态范围与HDR利用HDR技术保留细节与光影效果
高动态范围与HDR利用HDR技术保留细节与光影效果高动态范围与HDR：利用HDR技术保留细节与光影效果当我们欣赏美丽的自然风光或者电影中精彩的画面时，我们常常会被绚丽的光影效果所吸引。
这些光影不仅令画面更加生动逼真，还能够展现出丰富的细节。
然而，由于摄影技术的限制以及人眼对光照的适应性，拍摄出既保留细节又具有丰富光影效果的照片或视频并不容易。
而高动态范围（High Dynamic Range，HDR）的出现解决了这一难题。
HDR技术可以对拍摄的照片或视频进行多帧曝光的融合，从而保留更广泛的亮度范围。
相较于传统的拍摄方式，HDR可以在同一张照片或视频中同时展示出亮部和暗部的细节，并且保持自然的色彩和光影效果。
接下来，我们将详细探讨HDR技术的原理和应用。
一、HDR技术的原理HDR技术的核心原理在于将不同曝光度的多张照片或视频帧进行合成。
通常情况下，我们需要拍摄一组照片或视频帧，包括低曝光度、中等曝光度和高曝光度。
低曝光度的照片或视频帧会保留亮部的细节，但暗部会过暗；而高曝光度的照片或视频帧则会保留暗部的细节，但亮部会过亮。
通过将这些照片或视频帧进行合成，HDR技术可以达到兼顾亮暗两个极端的效果。
在合成过程中，HDR技术会根据不同照片或视频帧的曝光度，自动调整每个像素点的亮度值，以保留最多的细节。
例如，在光线很强的区域，低曝光度的照片或视频帧可能已经捕捉到了纹理细节，但亮度过暗；而高曝光度的照片或视频帧能够提供更好的亮度，但却无法展示纹理。
HDR技术通过综合这些不同曝光度的信息，将亮度值调整到合适的范围内，以还原出丰富的细节和光影效果。
二、HDR技术的应用1. 摄影领域HDR技术在摄影中有着广泛的应用。
通过HDR技术，摄影师可以在照片中轻松捕捉到宽广的景深和明亮的细节。
尤其是在户外拍摄中，HDR技术可以帮助拍摄者在逆光或者高对比度的情况下，依然保持画面的细节和色彩。
此外，在风景摄影中，HDR技术也能够凸显出山水的层次感和细腻的细节，让观众享受到更加真实的视觉体验。
电脑显卡的HDR技术
电脑显卡的HDR技术HDR（High Dynamic Range）技术是电脑显卡中一项重要的技术，它通过提高图像的动态范围，使得影像更加真实、色彩更加丰富。
在本文中，将详细介绍电脑显卡的HDR技术及其在图像处理中的应用。
一、HDR技术的原理HDR技术的原理是通过增加图像的亮度范围来提升图像的视觉效果。
传统的显示技术只能显示有限的亮度范围，而HDR技术则可以显示更大的亮度范围，使得亮部和暗部的细节更加清晰可见。
通过对图像的亮度进行分段调整，可以使得阴影和高光部分的细节都能得到清晰的显示，从而提升图像的真实感和视觉效果。
二、HDR技术的发展历程HDR技术起源于摄影行业，最早是为了解决摄影过程中拍摄高对比度场景时亮部或暗部细节丢失的问题。
随着数字图像处理技术的发展，HDR技术逐渐应用到电脑图形处理中。
现如今的电脑显卡已经具备了强大的图像处理功能，可以实时处理图像的HDR效果，大大提升了图像的质量和画面的表现力。
三、HDR技术在电脑游戏中的应用HDR技术在电脑游戏中有着广泛的应用。
通过使用HDR技术，游戏画面可以呈现出更加真实的光照效果和明暗对比，使得游戏画面更生动、更有层次感。
同时，HDR技术还可以提高游戏的可玩性和沉浸感，让玩家更好地融入游戏的世界之中。
四、HDR技术在视频制作中的应用HDR技术在视频制作中也有着重要的应用。
通过使用HDR技术，可以拍摄和制作出更加真实、令人震撼的视频作品。
在电影、电视剧等领域，HDR技术可以使得画面的色彩更加饱满、细节更加清晰，给观众带来更加真实的观影体验。
同时，在广告制作等领域，HDR技术也可以加强产品的呈现效果，吸引消费者的注意力。
五、HDR技术的发展趋势随着电脑显卡技术的不断进步，HDR技术在图像处理领域的应用也将不断扩大。
未来，随着显示设备和软件的升级，HDR技术将会得到更加广泛的应用。
同时，随着虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等技术的快速发展，HDR技术在这些领域的应用也将会变得越来越重要。
hdr的原理和应用
HDR的原理和应用1. HDR的定义HDR（High Dynamic Range）即高动态范围技术，是一种通过在同一幅照片中展示更大亮度范围的技术。
传统的照片通常无法同时展示出明亮细节和暗部细节，HDR通过将多张不同曝光程度的照片合成，来获取更多的细节并提高图像质量。
2. HDR的原理HDR技术的原理基于人眼对亮度的感知。
人眼在不同光照强度下具有不同的亮度范围。
相比之下，相机的感知范围要小得多。
因此，要展示细节丰富的照片，需要将多个曝光度不同的照片进行合成。
HDR合成的基本原理如下： 1. 拍摄多张曝光度不同的照片：通常包括一张过曝（曝光过度），一张正常曝光和一张欠曝（曝光不足）的照片。
2. 合成照片：将多张照片通过特定算法进行合成，以展示出较宽广的亮度范围。
3. 增强细节与对比度：HDR技术可以增强细节和对比度，使照片更具有立体感和真实感。
4. 色彩硬化：HDR技术还可以通过增加色彩饱和度和对比度来改善照片的视觉效果。
3. HDR的应用3.1 摄影领域HDR技术在摄影领域有广泛应用。
主要通过以下几个方面来提高照片的质量：•全景照片拍摄：在拍摄全景照片时，HDR技术可以帮助展示更广的亮度范围，使整个景色更加真实。
•风光摄影：HDR技术可以提高照片的动态范围，捕捉到夜空中的明亮星光和地面上的细节，使照片更加生动。
•特殊光照条件下的拍摄：在强光照射或逆光的情况下，HDR技术可以进行曝光补偿，使照片更加均衡。
3.2 视频制作HDR技术也逐渐在视频制作领域得到应用。
通过HDR技术，视频制作者可以展示更广的亮度范围，从而提高视频的视觉效果。
•影视制作：在电影和电视剧的制作中，使用HDR技术可以提高视觉冲击力，营造更加真实的观影体验。
•游戏开发：游戏开发者可以使用HDR技术来提高游戏画面的质量，增强光照效果和场景表现力。
3.3 显示技术随着HDR技术的普及，越来越多的设备开始支持HDR显示。
这些设备通常具有更高的亮度和更广的色域范围，能够展示更真实的颜色和更多的细节。
HDR原理与实现
HDR原理与实现HDR（High Dynamic Range）即高动态范围技术，是一种使用多个曝光水平的图像，通过合成来提高图像的动态范围的技术。
传统的摄影技术仅能呈现有限的动态范围，而HDR技术则能够更好地还原现实世界中宽广的亮度范围。
下面将详细介绍HDR技术的原理和实现方法。
1.HDR原理：传统的相机或摄影器材仅能同时记录一种曝光水平下的光照信息，因此当场景中包含明亮和暗部分时，摄影师必须在两者之间做出折中选择，导致亮部或暗部细节的丢失。
而HDR技术则通过在相机中采集多个不同曝光水平的图像，再通过合成算法将这些图像合并成一幅具有更广泛动态范围的图像。
具体原理如下：-曝光：使用自动或手动曝光控制，拍摄多张不同曝光水平的图像，通常包括亮度适中、亮度较低、和亮度较高的图像。
-对齐：将这些图像进行对齐对准，以保证后续的图像合成过程中各个图像对应区域的一致性。
-合成：通过合成算法，将亮度适中、亮度较低、亮度较低的图像进行加权叠加，得到高动态范围的图像。
-映射：对合成得到的高动态范围图像进行色调映射，以适应普通显示设备的有限动态范围，使图像能够在常规设备上显示。
2.HDR实现：实现HDR技术主要分为硬件实现和软件实现两种方式。
硬件实现：-多曝光传感器：一些相机设备中已经内置了多个传感器，可以同时捕捉多个曝光水平的图像。
-可变ND滤镜：通过在相机中使用可变中性密度（ND）滤镜，可调节进光量，以获取不同曝光水平的图像。
-曝光时间调节：通过控制相机的曝光时间，可以获取不同曝光水平的图像。
软件实现：- 图像融合：使用图像融合算法（如加权平均或基于像素值的选择）对不同曝光水平的图像进行合成，可使用Photoshop等软件进行处理。
- 色调映射：使用色调映射算法（如Reinhard，Durand等算法），将HDR图像映射到低动态范围显示设备上。
-色彩校正：通过色彩校正算法，对合成结果进行色彩修正，以达到更好的视觉效果。
HDR摄影如何通过多张照片合成高动态范围图像
HDR摄影如何通过多张照片合成高动态范围图像摄影是一门艺术，通过摄影可以记录下美丽的瞬间，展现出丰富的色彩和细节。
然而，在现实生活中，我们常常会遇到光线不均匀的情况，这就导致了照片中的亮度范围有限，无法完美地还原真实场景。
为了解决这个问题，HDR（High Dynamic Range）摄影技术应运而生。
本文将介绍HDR摄影的原理以及如何通过多张照片合成高动态范围图像。
一、HDR摄影的原理HDR摄影是通过合成多张不同曝光的照片来扩展照片的动态范围。
在一张照片中，亮度范围有限，无法同时还原出明亮和暗部的细节。
而通过HDR摄影，我们可以拍摄多张照片，每张照片的曝光值不同，从而捕捉到不同亮度范围的细节。
然后，通过合成这些照片，就可以得到一张具有高动态范围的图像。
二、HDR摄影的步骤1. 准备工作在进行HDR摄影之前，我们需要准备一些必要的设备和软件。
首先，我们需要一台支持曝光补偿的相机，以及一个稳定的三脚架，以确保拍摄的照片保持一致的构图和对焦。
其次，我们需要一款HDR软件，如Photomatix、Adobe Photoshop等，用于合成照片和调整图像。
2. 拍摄照片在拍摄照片时，我们需要选择一个合适的场景，并使用相机的曝光补偿功能。
曝光补偿是通过调整相机的曝光值来控制照片的亮度。
通常情况下，我们需要拍摄三张照片，分别为正常曝光、过曝和欠曝。
正常曝光的照片保留了场景中的中等亮度细节，过曝的照片保留了暗部细节，欠曝的照片保留了亮部细节。
3. 合成照片将拍摄的照片导入HDR软件中，然后进行合成。
在合成过程中，软件会自动将不同曝光的照片进行融合，以展现出更丰富的细节和色彩。
合成后的图像可以根据个人喜好进行调整，如调整亮度、对比度、饱和度等。
4. 后期处理合成后的图像可能会存在一些问题，如过度曝光、色彩失真等。
因此，我们需要进行一些后期处理来优化图像。
可以使用图像编辑软件，如Adobe Photoshop，对图像进行调整，如修复曝光问题、调整色彩平衡、增加锐度等。
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高动态范围图像原理与应用摘要：主要阐述了高动态范围图像的概念、编码方式、合成方式、合成原理以及显示方式。
关键字：高动态范围图像、HDR第一章概要1.1数字图像成像传统胶片成像过程是基于光化学理论。
在相机拍摄时，光线通过相机镜头到达胶片的感光晶体卤化银上，引起胶片的光学密度发生变化，曝光量越大，光学密度越小，呈现非线性关系。
再经过扫描、数字化等非线性处理转换成数字图像。
与胶片成像不同，现在普遍使用的数码相机是利用影像传感器(一般是CCD和CMOS)把接收到的光信号通过图像传感器上的光敏单元离散成正比于曝光量的成千上万个像素点，并转换成模拟电压信号，再经过模拟/数字转换处理后变成数字信号，最后经过微处理器的非线性运算转换成图像的标准存储格式如BMP、JPEG、TIFF等存储在物理介质上（如图1-1所示）。
图1-1数字图像成像流程图1-1描述了典型的现代数码相机成像的流程。
流程图中一系列的转换过程可是看作非线性的映射关系，最后形成了每通道8位表示的图像。
1.2数字图像中的动态范围动态范围(Dynamic Range)在很多领域用来表示某个变量最大值与最小值的比率。
在数字图像中，动态范围也被称为对比度，表示了在图像可显示得范围内最大灰度值和最小灰度值之间的比率。
对真实世界中的自然在场景来说，动态范围代表了最亮的光照亮度和最暗光照亮度的比。
目前大部分的彩色数字图像中，R、G、B各通道分别使用一个字节8位来存储，也就是说，各通道的表示范围是0~255灰度级，这里的0~255就是图像的动态范围。
由于真实世界中同一场景中动态范围变化很大，我们称之为高动态范围（high dynamic range, HDR），相对的普通图片上的动态范围为低动态范围(low dynamic range,LDR)。
数码相机的成像过程实际上就是真实世界的高动态范围到相片的低动态范围的映射。
这往往是一个非线性的过程(图1-2)。
图1-2动态范围映射1.3高动态范围图像获取方式及其编码方式传统数字图像各通道256个等级灰度所表示的色差范围十分有限。
高动态范围图像(HDRI)是一种可以表示实际场景中亮度大范围变化的图像类型，因此，可以更好地表示场景中亮区和暗区的光学特性。
高动态范围图像所要表示的像素值范围通常很大，有时候需要达到数十万，甚至数百万。
高动态范围图像每个颜色通道需要比传统图像更多的数据位，这是因为它的线性编码以及需要表示从到人眼可见亮度范围甚至是更大范围的数值。
经常使用16位“half precision”或者32位浮点数表示高动态范围像素。
但是，如果使用合适的传递函数进行变换，一些应用中的高动态范围像素可以用10-12位表示亮度，用8位表示色度，并且不会带来任何可见的量化误差。
HDR图像的获取方法主要有三类：第一类是模拟光线和基于物理光照模型的合成图像，早期HDR图像的来源主要是这一类；第二类是用多张不同曝光度的普通地动态范围图像(LDRI)来计算高动态的实际亮度，得到HDR图像（多次曝光法、多靶面曝光合成）；第三类是用特殊的硬件设备来直接拍摄HDR图像。
第一类都是人工合成的图像，不能处理自然图像，第三类方法需要特殊的设备，而第二类只需要普通相机拍摄的几张不同曝光量的图像就可以合成HDR图像，因此具有较好的应用价值。
关于HDR图像的一个很重要的方面是如何表示以及存储它。
不同于传统24位的RGB 图像，高动态范围图像存储要复杂的多，其中一个需要考虑的问题是如何减少磁盘空间的占用并能表示高动态范围。
目前已经有一些存储HDR图像的文件格式被开发出来，主要有HDR 格式,TIFF格式,EXR格式。
HDR格式的图像(.hdr,.pic,.rad)也叫照度格式(radiance format),它包含了一段ASCII文件头、一个表示图像大小的字符串以及通过游程编码处理的图像数据。
对于每个像素点，一般采用RGBE编码（下图1-5所示）共32比特表示。
1）RGBE编码RGBE使用4个字节表示一个像素，其中3个8位的字节分别表示RGB分量，1个8位字节表示指数值，此指数值用作其他3个线性色彩值的缩放比例系数。
图1-3 RGBE编码RGBE编码表示的各分量(E、Rm、Gm、Bm)可以通过真实的高动态值按如下规则转换得来:(1-1)(1-2)(1-3)(1-4)其中、、分别表示高动态的RGB分量。
这种方式表示的HDR图像其动态范围往往可以达到70多个量级。
存在的问题：由于它能够代表的动态范围过大，从而明亮的日光到夜晚星光下岩石的背光面之间的动态范围才12级，因此会有许多浪费；其次，此编码方式中的RGB权值仅为正值，不能有效覆盖全部的可见光范围；最后，这种编码的误差分布不均匀，表现饱和的蓝色和紫色时尤为明显。
2）OpenEXR编码OpenEXR是专门为好莱坞电影进行特效制作的工业光魔公司内部格式。
OpenEXR的文件扩展名为.exr，采用的是一种与IEEE浮点类型相似的16位半浮点类型。
OpenEXR库同时也支持全32位浮点类型和24位浮点类型。
图1-4 OpenEXR的半浮点类型编码下式式从编码的半浮点数进行转换的公式，其中：S代表符号位，E代表指数（0~31），M位小数部分：由于OpenEXR中可以表示正负值，因此他涵盖了全部的可见光范围，并具有10.7的动态范围值，相对精度达0.1%。
虽然动态范围不是很高，但对于大多数的运用已经足够了，OpenEXR格式被目前许多高端的图形卡所支持。
3）TIFF编码TIFF编码的初衷是基于对RGBE编码进行改进，以获得一种工业标准的HDR标准。
该编码的思想基础是基于人类视觉的生理基础，吧图像数据量化步长值控制在人类视觉的生理基础，把图像数据量化步长控制在人眼辨别色彩和亮度变化的域限以下，使人眼能够得到连续光滑过度的图像质量。
TIFF编码将亮度通道（L）和色度通道（u，v）分开，对亮度采用对数编码，从而达到理想结果。
这里的u，v是指国际发光照明委员会推出的CIE国际标准颜色系统的坐标值，可以通过一个3*3的矩阵进行CIEXYZ和RGB互算。
TIFF编码有两种版本：24位和32位。
24位编码用24位色彩表示分为连个部分：一个10位的对数亮度值和一个14位的CIEuv查表值，亮度值可以用下式计算：式中，为物理亮度级别，范围0.00015~15.9。
剩下的14位表示色度值（u，v）可以通过查表方式得到色彩值。
这种表达方法可以在满足肉眼观察的基础上达到4.8级的动态范围。
图1-5 24位和32位TIFF编码32位编码的基本思想与24位一样，只是位数分配不同，可以记录更大的范围和更高的精度。
其使用16位来记录亮度信息，两个8位来记录CIE的u，v值，亮度转换计算如下：TIFF编码是目前最合适记录HDR图像的编码方法，由于TIFF中的色彩信息需要一个3*3的矩阵进行转化，因此习惯使用常用的RGB色彩空间。
第二章高动态灰度图像合成2.1基于多曝光的HDR合成原理由于单幅曝光的图像其包含的场景动态范围非常有限，因而通过多次曝光来恢复出实际场景原有的照度，从而得到HDR图像就是一种非常不错的方式。
下图中显示了相机捕获场景的示意图，由图1-5可知：已知条件是最终各通道8bits表示的源图像，我们的目的是恢复实际场景的曝光量X。
而在原图像和实际场景之间往往存在一种非线性的关系，它涵盖了相机内部处理的一系列非线性处理过程（红框所示），一般我们把它称为相机的响应曲线(Camera Response Curve)。
通过多幅原图像来标定出响应曲线，就可以恢复出实际场景的照度，最终得到HDR图像。
图2-1 HDR相机响应函数在经典的基于多曝光的高动态范围图像合成中，一般包括三个基本流程，即响应曲线标定、HDR合成、HDR显示。
实际应用中，有些情况下响应曲线是已知的，如果未给定则可以根据曝光时间加以标定。
由于HDR图像覆盖的动态范围很大，而传统的显示设备很难胜任，如何显示HDR图像也是研究的一个热点。
如图2-2所示，可以通过硬件直接显示HDR 图像，或者通过一种称为Tone-mapping的压缩方式将HDR图像压缩成传统的低动态范围图像(LDRI)再显示。
图2-2HDR图像合成流程图2.2相机响应曲线的标定算法由LDR图合成HDR图需要知道相机响应曲线，如果其未给定，就需要某种算法来加以标定。
目前比较经典的主要有两种方法：(1)Debevec与Malik算法(2)Nayar算法。
这两种方法各有特点。
2.2.1 Debevec与Malik算法Debevec和Malik使用一组知道精确曝光度的图像，可以得到更精确地结果。
这个算法对响应函数没有严格的限制，只要求是连续的。
由相机的非线性的响应曲线，可知：(2-1)其中i代表像素点，j代表序列图像号，表示序列图像中某幅图像的某个点的灰度值，表示照度，表示曝光时间。
此处我们假设响应曲线f是平滑且单调的，所以此函数可逆，则逆变换后取对数2.2.2 Nayar算法Nayar用N次多项式来模拟相机响应函数。
使用曝光度比的估计值(曝光时间光圈F值得倒数的平方)来计算多项式的系数，然后用计算出来的多项式重新估计曝光度比，重复上述过程，如果算法收敛，就得到了响应函数和精确的曝光度比。
这种方法和上述Debevec与Malik算法最大的不同是不需要知道精确的曝光时间，这对于某些情况来说是不错的选择。
2.3 HDR合成算法一旦相机曲线通过上述方法估算出或者提前已知的情况下，一系列源图像就可以通过相应曲线来线性化了（除以曝光时间），而将线性化后的序列图像加起来就可以得到高动态范围图像:(2-15)其中p为图像数。
然而我们知道，在每次曝光中，其最终图像中肯定存在以下三种情况:（1）曝光不足的点（2）过曝光的点（3）适度曝光的点。
而(1)(2)包含了不准确的信息（往往由噪声影响等），故在合成时应该加以去处。
也就是说，并不是所有的点都可以可靠地参与高动态图像的合成。
为了解决这个问题，我们可以对相应的点补偿一个权值加以约束，于是有，(2-16)其中.目前有很多种设置权值的方法。
Mann和Picard曾经提出了将响应函数的导数作为权值的方法，其理由是像素的可靠性是与相机对光变化的灵敏度有关的；Debevec和Malik提出了一种简单的帽形三角权值，基于灰度靠近中间的像素更加可靠这一假设；Mitsunag和Nayar 在Mann和Picard提出的权值上加以了一些改进;Ward则将Mitsunag和Nayar的权值乘以一个宽的帽形函数，以此来补偿两个极端的像素值。
这些经典的权值我们显示在图2-3中。
图2-3 HDR图像合成权值第三章高动态范围彩色图像合成3.1色彩空间一般说来，在人类的视觉系统中，视网膜上含有三种类型的锥体细胞，它们对自然界的照度拥有不同的光谱反应，也就是对不同的颜色有不同的敏感度。