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被ばく線量が異なる N 枚の X 線画像が与えられた場合、それらを 1 枚の画像に結合して、N 枚のソース画像からの情報を凝縮する必要があります。私の調査が正しければ、この問題はHDRIカテゴリに分類されます。

私の最初のアプローチは加重平均です。まず、2 つのフレームだけで作業します。

最初Aの画像は露出が最も低いため、詳細を強調するために重く設定されています。B2番目の露出過度の画像、結果Cの画像、およびM可能な最大ピクセル値を とします。したがって、各ピクセルについてi：

w[i] = A[i]/M

C = w[i] * A[i] + (1 - w[i] ) B[i]

このアイデアを適用した結果の例:

ここに画像の説明を入力

結果 (3 番目の画像) が、両方のソース画像からの情報をうまく捉えていることに注目してください。

問題は、2 番目のイメージのオブジェクトのエッジの周りに不連続性があり (これは露出オーバーのイメージでは避けられません)、それが結果に引き継がれることです。近づいてみると…

ここに画像の説明を入力

最も評判の良い HDR ソフトウェアはPhotomatixであるように思われるので、私はそれをいじり、どのように微調整しても、不連続性が常に結果に現れました。

2 番目の画像のエッジをどうにかして無視する必要があると思いますが、「スムーズな方法」で行う必要があります。単純なしきい値を使用してみましたが、結果はさらに悪くなります。

何を指示してるんですか？(オープンソース ライブラリのみ歓迎)

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ここでの問題は、各画像に異なる露光量が関連付けられていることです。どの HDR アルゴリズムでも、これを考慮に入れる必要があります。

X線画像を作成した人に聞いたところ、2枚目の画像の被ばく線量は4.21枚目の画像の約2倍です。EV がストップで表されることを知らなかったので、Photomatix に間違った EV 値を与えていました。1 ストップは基準値の 2 倍を意味します。0 EVしたがって、最初の画像と2 番目の画像に割り当てると+2.1 EV、すべての情報が保持され、不連続性がなくなりました。

次の問題は、Photomatix がこれをどのように行ったのか、私にはわからなかったことです。そこで、オープンソースのLuminance HDR、別名 qtpfsguiを使用して同じことを試みました。

要約すると、露出ブラケット画像は、HDR 画像を作成する HDR 圧縮アルゴリズムにフィードする必要があります。基本的に、これはすべての画像の情報を含む浮動小数点画像です。これを行うアルゴリズムはたくさんあります。ルミナンス HDR はこのHDR 作成モデルを呼び出し、Debevec と Robertson の 2 つを提供します。

ただし、HDR 画像を従来のディスプレイ (モニター) に直接表示することはできません。したがって、できるだけ多くの色情報を保持しながら、「通常の」(LDR) 画像に変換する必要があります。これはトーンマッピングと呼ばれ、これにはさまざまなアルゴリズムが利用可能です。Luminance はこれらのトーンマップ オペレータを呼び出し、いくつかを提供します。また、最適なものを選択します。Pattanaik オペレーターは、これらの画像に対して非常にうまく機能しました。

だから今、私はルミナンスのコードを読んで、それを理解し、独自の実装を作成しています。

于 2012-09-19T18:27:54.117 に答える