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OpenCV计算摄影学（12）色调映射（Tone Mapping）的一个类cv::TonemapMantiuk

news 来源：原创 2025/5/7 13:22:06

操作系统：ubuntu22.04
OpenCV版本：OpenCV4.9
IDE:Visual Studio Code
编程语言：C++11

算法描述

cv::TonemapMantiuk 是 OpenCV 库中用于实现色调映射（Tone Mapping）的一个类，它基于 Mantiuk 等人提出的算法。色调映射是将高动态范围（HDR）图像转换为低动态范围（LDR）图像的过程，使得结果可以在常规显示器上显示。Mantiuk 的方法是一种流行的全局色调映射算子，旨在保留原始场景中的对比度和颜色信息，同时适应显示器的亮度范围。

主要特点

全局操作：该算法不考虑图像的局部特性，而是对整个图像应用相同的变换。
参数调整：用户可以通过调整几个关键参数来控制输出图像的视觉效果，包括伽马校正、饱和度增强和对比度比例因子等。

主要成员函数

process()：这是主要的功能函数，接收一个或多个 HDR 图像，并返回经过色调映射处理后的 LDR 图像。此函数通常需要与 cv::MergeDebevec 或其他 HDR 合并技术结合使用。
getGamma() / setGamma(float gamma)：获取/设置伽马值，用于调整图像的亮度分布。
getScale() / setScale(float scale)：获取/设置对比度缩放因子，影响最终图像的对比度水平。
getSaturation() / setSaturation(float saturation)：获取/设置饱和度增强因子，用于控制色彩的鲜艳程度。

代码示例

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/photo.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
    // 假设已经有一个HDR图像"hdr_image"
    cv::Mat hdr_image = cv::imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/hdr_image.hdr", cv::IMREAD_ANYDEPTH );

    if ( hdr_image.empty() )
    {
        std::cerr << "无法加载HDR图像！" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 创建色调映射对象，并设置夸张的参数以增加视觉上的差异
    cv::Ptr< cv::TonemapMantiuk > tonemap = cv::createTonemapMantiuk( 1.5f, 4.0f, 3.0f );  // gamma, scale, saturation

    // 执行色调映射
    cv::Mat ldr_image;
    tonemap->process( hdr_image, ldr_image );

    // 将LDR图像强度归一化到[0, 255]范围
    double minVal, maxVal;
    cv::minMaxLoc( ldr_image, &minVal, &maxVal );                    // 获取色调映射后图像的最大最小值
    ldr_image = 255 * ( ldr_image - minVal ) / ( maxVal - minVal );  // 归一化到[0, 255]
    ldr_image.convertTo( ldr_image, CV_8U );

    // 显示结果或保存图像
    cv::Mat normalized_hdr_image;
    cv::minMaxLoc( hdr_image, &minVal, &maxVal );                        // 获取HDR图像的最大最小值
    hdr_image.convertTo( normalized_hdr_image, CV_8U, 255.0 / maxVal );  // 正规化显示HDR图像

    cv::imshow( "Original HDR Image", normalized_hdr_image );
    cv::imshow( "Tone Mapped LDR Image", ldr_image );
    cv::imwrite( "enhanced_ldr_image.jpg", ldr_image );

    cv::waitKey( 0 );
    cv::destroyAllWindows();

    return 0;
}