HDR 图像自适应局部色调映射：OpenCV 与 CUDA 实现

2023-11-15 19:20:07

每个人都希望拍摄出完美的照片，但相机受限于其自身的局限性，无法捕捉到所有光线细节。高动态范围 (HDR) 摄影就是应对这一挑战的解决方案。

为了拍摄 HDR 图像，我们需要使用特殊设备或使用多张照片进行组合。HDR 图像包含更多细节，无论是阴影还是高光区域，都能展现清晰的层次。然而，当 HDR 图像在标准显示器上显示时，由于显示器自身的动态范围限制，可能会出现过曝或欠曝的情况。

色调映射就是在不损失任何图像细节的情况下，将 HDR 图像转换为可以正常显示的图像。本文将介绍一种基于视神经网络的 HDR 图像自适应局部色调映射算法，并提供 OpenCV 和 CUDA 的实现。

理论基础：视神经网络的 Retinex 算法

视神经网络是人类视觉系统的重要组成部分，负责将光信号转换为神经信号。视神经网络的 Retinex 算法模拟了人眼对光线的响应，可以在不同光照条件下感知到稳定的颜色和亮度。基于 Retinex 算法的 HDR 图像自适应局部色调映射方法，能够更好地保留图像细节，减少噪声和伪影，提供更真实自然的视觉效果。

OpenCV 实现：HDR 色调映射算法的 Python 代码

使用 OpenCV 库，我们可以轻松实现基于视神经网络的 HDR 图像自适应局部色调映射算法。OpenCV 提供了丰富的图像处理函数，可以简化算法的实现。

import cv2
import numpy as np

def hdr_tonemapping_retinex(hdr_image):
    # 将 HDR 图像转换为浮点型
    hdr_image = hdr_image.astype(np.float32)

    # 将 HDR 图像转换为 log 空间
    log_hdr_image = np.log(hdr_image)

    # 计算视神经网络的中心环绕感受野
    kernel = cv2.getGaussianKernel(5, 1)
    center_surround_kernel = np.outer(kernel, kernel)

    # 计算视神经网络的输出
    retinex_image = log_hdr_image - cv2.filter2D(log_hdr_image, -1, center_surround_kernel)

    # 将视神经网络的输出转换为线性空间
    linear_retinex_image = np.exp(retinex_image)

    # 将线性视神经网络的输出转换为 8 位整型图像
    tonemapped_image = (linear_retinex_image / np.max(linear_retinex_image) * 255).astype(np.uint8)

    return tonemapped_image

CUDA 实现：HDR 色调映射算法的 GPU 加速

为了进一步提高算法的性能，我们可以使用 CUDA 库在 GPU 上实现 HDR 图像自适应局部色调映射算法。CUDA 提供了强大的并行计算能力，可以显著减少算法的执行时间。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime.h>

__global__ void hdr_tonemapping_retinex_kernel(const float *hdr_image, float *tonemapped_image, int width, int height) {
    int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;

    if (x < width && y < height) {
        float log_hdr = log(hdr_image[y * width + x]);

        // 计算视神经网络的中心环绕感受野
        float center_surround = 0.0f;
        for (int i = -2; i <= 2; i++) {
            for (int j = -2; j <= 2; j++) {
                if (x + i >= 0 && x + i < width && y + j >= 0 && y + j < height) {
                    center_surround += log_hdr_image[(y + j) * width + (x + i)] * gaussian_kernel[i + 2][j + 2];
                }
            }
        }

        // 计算视神经网络的输出
        float retinex_image = log_hdr - center_surround;

        // 将视神经网络的输出转换为线性空间
        float linear_retinex_image = exp(retinex_image);

        // 将线性视神经网络的输出转换为 8 位整型图像
        tonemapped_image[y * width + x] = (linear_retinex_image / max_linear_retinex_image) * 255.0f;
    }
}

void hdr_tonemapping_retinex_cuda(const cv::Mat &hdr_image, cv::Mat &tonemapped_image) {
    // 将 HDR 图像转换为浮点型
    cv::Mat hdr_image_float;
    hdr_image.convertTo(hdr_image_float, CV_32F);

    // 将 HDR 图像转换为 log 空间
    cv::Mat log_hdr_image;
    cv::log(hdr_image_float, log_hdr_image);

    // 计算视神经网络的中心环绕感受野
    cv::Mat gaussian_kernel = cv::getGaussianKernel(5, 1);
    cv::Mat center_surround_kernel;
    cv::sepFilter2D(log_hdr_image, center_surround_kernel, -1, gaussian_kernel, gaussian_kernel);

    // 计算视神经网络的输出
    cv::Mat retinex_image;
    cv::subtract(log_hdr_image, center_surround_kernel, retinex_image);

    // 将视神经网络的输出转换为线性空间
    cv::Mat linear_retinex_image;
    cv::exp(retinex_image, linear_retinex_image);

    // 将线性视神经网络的输出转换为 8 位整型图像
    cv::Mat max_linear_retinex_image;
    cv::max(linear_retinex_image, max_linear_retinex_image);
    cv::divide(linear_retinex_image, max_linear_retinex_image, tonemapped_image);
    cv::multiply(tonemapped_image, 255.0f, tonemapped_image);
    tonemapped_image.convertTo(tonemapped_image, CV_8U);
}