针对带色彩恢复的多尺度Retinex色调映射算法(MSRCR)在分离图像光照信息时未保留部分细节信息,导致结果图像出现细节提出了一种具有细节补偿和色彩恢复的多尺度Retinex色调映射算法(MSRCD)。该算法利用Retinex理论的基本原理将高动态范围图像分为反射层和光照层,先使用双边滤波从图像光照层中提取出细节信息进行补偿,然后从图像的反射层中分离出基本层信息并进行自适应调整,压缩其动态范围,最后通过色彩校正还原图像颜色。实验结果表明,与MSRCR算法及基于双边滤波的算法相比,MSRCD算法的处理结果

图像直方图均衡化算法matlab代码音调映射库 现实世界中的场景通常具有很大的动态范围（最亮与最暗强度之比），可以跨越几个数量级。 这样的高动态范围（HDR）图像无法在常规显示器上直接复制。 为了获得更自然的外观，必须将强度范围压缩到显示器的低动态范围，同时大致保持图像的外观。 此过程称为色调映射或动态范围压缩。 在MATLAB中已考虑并实现了许多有助于色调映射的算法。 用户可以根据速度，详细信息等的要求自由选择其中任何一个 线性和对数缩放 将HDR图像加载到程序中，并通过线性重新缩放像素值使其形象化。 可以完成线性重新缩放的不同范围，而不仅仅是0-255 请注意，HDR图像包含线性强度值，而低动态范围图像则被非线性量化，因此请使用伽玛校正来获得合理的图像。 创建了两种Gamma函数： 未缩放：应用该功能时不将输入图像缩放到0-1 缩放：缩放后应用函数，然后将线性重新缩放应用到0-255或max（0，minOrig）-min（255，maxOrig） 作为基线色调映射算法，在对数亮度域中执行重新缩放。 也就是说，计算亮度L = 0.299R + 0.587G + 0.114B并取其对数

matlab有些代码不运行色调映射的图像质量指数-修订 Travis CI：信号量：CircleCI：AppVeyor： 工作服：Codecov：代码气候： 这是色调映射图像质量指数的Python3重新实现。 此实现与Matlab原始版本有显着差异，并且它们产生不同的结果！ 原始文章可以在这里找到： Matlab中的参考实现： 原始源代码未指定许可证，只是应引用该代码并应引用原始论文。 我将此重新实现置于AGPLv3许可下，希望这与最初的意图兼容。 测试照片是我拍摄的，我将它们捐赠给了公共领域。 偏差 我不同意原始文章中的一些实现选择，例如 块处理期间的零填充 输入图像动态范围的重新缩放 （也许还有其他，尚不确定） 这些导致不同的TMQI得分，因此原始文章和此实现中的值不可比较。 选择其中之一之前，请务必小心。 您可以使用适当的函数调用（TMQI与TMQIr）或在CLI中使用--revised选项来调用原始代码和修改后的代码。 安装 pip install git+https://github.com/dvolgyes/TMQI 之后，您可以将其导入为库： from TMQI impo

在程序中提出了一种利用亮度直方图构造色调映射查找表（LUT）的色调映射算法。融合人类视觉系统（HVS）的特性，在构造直方图的同时，更加重视视觉可分辨度的缩放范围，有利于更好地保留原始图像的细节。使用memorial.hdr图像例子，图像高动态映射后细节表现完美。

本程序是对http://cybertron.cg.tu-berlin.de/eitz/hdr/#downloads上开源代码的修正版。该开源代码在实现“Photographic Tone Reproduction for Digital Images”论文算法时有一处错误。论文本身有一个符号错误和一个参数设置不合理。这些我都在程序中做了修正。关于该论文的色调映射算法讲解可参见我的博客https://blog.csdn.net/u014230360/article/details/108527016。相机响应曲线恢复部分后续可能也会写篇博客，敬请关注

摘要 色调映射是高动态范围（HDR）成像领域的关键组成部分。它的重要性体现在众多文献中都可以找到大量的色调映射方法，这是该领域二十多年积极发展的结果。尽管这些可以满足显示HDR图像的大多数要求，但随着HDR视频的出现，出现了新的挑战，这在色调映射运算符（TMO）的设计中需要更多的考虑。如今，存在许多支持视频资料的TMO。现在，由于标准显示设备的局限性，我们可以达到大多数摄像机捕获的HDR视频的高质量，而没有可见的瑕疵。 在本报告中，我们着手总结和分类到目前为止的色调映射研究，总结出色调再现管道的最重要趋势和特征。尽管这提供了对该区域的广泛概述，然后我们还是专门关注HDR视频的色调映射以及所面临

是一本讲述色调映射以及图像优化的书籍，我从国外网站上下载的，很难找的一本书。对学习ISP及图像处理很有帮助。

偏振成像中AoP的计算和色调映射

提出一种快速双边滤波，并用其来作图像的色调映射。

提出一种融合多种特征的图像过曝光区域检测算法。利用转换的亮度特征和颜色特征，并新引入亮颜特征和边界邻域特征来构成特征向量，用L2正则化逻辑非线性回归方法。对实验图像进行过曝光区域检测，结果显着示，相较于亮度阈值法和采用亮度和​​颜色特征的常规检测方法，约会新特征后的改进算法检测出的过照射范围区域连通性更好。