【ISP】HDR算法
问题：对于高动态场景，相机sensor表示范围有限，容易出现过曝问题。
方法：
1. Burst Photography
HDR+ 使用 burst photography 方法，利用N帧欠曝帧（同gain低shutter）融合成一张正常曝光图像（等效同gain长shutter）。
但是此方法，相对于使用等效曝光时间得到的正常曝光图像，读噪声（高斯底噪）变为原来的N倍，导致暗部信噪比差。
2. exposure bracketing
包围曝光通过取一帧长曝帧，用来改善暗部细节，将暗部区域融合长曝光帧。
长曝帧一般后取（快门之后获取）。
正常场景欠曝帧可以前取（预览流）
夜景全部后取
2. exposure bracketing 2.0
1. 暗部区域通过长曝帧改善。
2. 高光过曝直接通过低gain的欠曝帧改善（数字gain后，信噪比等效中爆）。
3. 中曝通过多帧融合进行多帧降噪，进一步减少中间调的底噪和泊松噪声。
| 类型 | 欠爆 | 中爆 | 长曝光 | 噪声(比G+S) |
| burst photography | N G+S(短) | 无 | 无 | 底噪变为N倍 泊松相等 |
| exposure bracketing | N G+S(短) | 无 | 1 G+S(长) | 底噪降低 泊松相等 |
| exposure brackting2.0 | 1 G(小)+S | N/2 G+S | 1 G+S(长) | 底噪降低 泊松降低 |
Deghost重建
1. 对齐到中爆帧，检测中曝帧(base帧)和参考帧的运动区域（差异区域）。
优点：可以对齐到base帧，欠曝帧非高光运动区域使用高帧，避免噪声太强问题。
缺点：高光运动区域重建困难，容易产生鬼影。
- (低→高）重建高曝帧对齐到base帧；“运动”区域取base帧。
- (高→低) 重建低曝帧对齐到base帧；“运动”区域取base帧，“高光运动区域”进行保留或生成。
- 对于base高光运动区域若在欠曝帧上存在（例如黄色区域），则对欠曝帧计算光流warp后进行保留。
- 对于base高光运动区域若在欠曝帧不存在 (例如欠曝帧手臂区域)，则留空进行后续生成算法处理。
中曝帧(base)，欠曝帧，高爆帧。
2. 对齐到欠爆帧，检测欠曝帧和参考帧的运动区域（差异区域）。
优点：没有高光运动重建，不易产生鬼影。
缺点：非高曝运动区域使用欠曝帧信息，信噪比较低（特别是阴影区域）。
对运动区域依次重建中曝帧，和高曝帧。
高动态融合
重建后将高光区域融合欠曝帧，阴影融合高曝帧，可以得到一张高质量的高动态图像。
若不进行重建直接进行融合，会得到一张错误的融合结果。
PIPLine参考：
参考资料:
2021 HDR+ with Bracketing on Pixel Phones
2018 See Better and Further with Super Res Zoom on the Pixel 3
2019 Handheld Multi-Frame Super-Resolution
2021 HDR Video Reconstruction: A Coarse-to-fine Network and A Real-world Benchmark Dataset
2022 A Lightweight Network for Hight Dynamic Range Imaging
2019 Attention-guided Network for Ghost-free High Dynamic Range Imaging
2021 Efficient Multi-Stage Video Denoising with Recurrent Spatio-Temporal Fusion