10강 HDR

HDR 기능을 활용하여 화질 개선해보자

HDR 이란

High Dynamic Range (HDR) Imaging 의 약자로 다양한 노출값 이미지들을 추출하여 보이지 않는 영역에 데이터를 선명하게 볼수 있게 만드는 기술이다.

1. 이미지의 범위는 0~255 까지이고
2. 밝은 값은 255에 가깝고
3. 어두운 값은 0에 가깝다

1단계 여러 노출값의 이미지 가져오기

사진 정보

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def readImagesAndTimes():
  # List of file names  
  filenames = ["img_0.033.jpg", "img_0.25.jpg", "img_2.5.jpg", "img_15.jpg"]
  
  # List of exposure times  
  times = np.array([ 1/30.0, 0.25, 2.5, 15.0 ], dtype=np.float32)
  
  # Read images 
  images = []
  for filename in filenames:
    im = cv2.imread(filename)
    im = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    images.append(im)
  
  return images, times

2단계 이미지 정렬

# Read images and exposure times
images, times = readImagesAndTimes()

# Align Images
alignMTB = cv2.createAlignMTB()
alignMTB.process(images, images)

3단계 카메라 지연 시간 측정하기

# Find Camera Response Function (CRF)
calibrateDebevec = cv2.createCalibrateDebevec()
responseDebevec = calibrateDebevec.process(images, times)

# Plot CRF
x = np.arange(256, dtype=np.uint8)
y = np.squeeze(responseDebevec)

ax = plt.figure(figsize=(30,10))
plt.title("Debevec Inverse Camera Response Function", fontsize=24)
plt.xlabel("Measured Pixel Value", fontsize=22)
plt.ylabel("Calibrated Intensity", fontsize=22)
plt.xlim([0,260])
plt.grid()
plt.plot(x, y[:,0],'r'  , x, y[:,1],'g', x, y[:,2],'b');

4단계 노출된 이미지에 HDR 합치기

# Merge images into an HDR linear image
mergeDebevec = cv2.createMergeDebevec()
hdrDebevec = mergeDebevec.process(images, times, responseDebevec

5단계 Tonemapping

1. ldr-Drago 방법

   # Tonemap using Drago's method to obtain 24-bit color image
   tonemapDrago = cv2.createTonemapDrago(1.0, 0.7)
   ldrDrago = tonemapDrago.process(hdrDebevec)
   ldrDrago = 3 * ldrDrago
   plt.figure(figsize=(20,10)); plt.imshow(np.clip(ldrDrago,0,1)); plt.axis('off');
   cv2.imwrite("ldr-Drago.jpg", ldrDrago * 255)
   print("saved ldr-Drago.jpg")
   

1. ldr-Reinhard 방법

   # Tonemap using Reinhard's method to obtain 24-bit color image
   print("Tonemaping using Reinhard's method ... ")
   tonemapReinhard = cv2.createTonemapReinhard(1.5, 0,0,0)
   ldrReinhard = tonemapReinhard.process(hdrDebevec)
   plt.figure(figsize=(20,10)); plt.imshow(np.clip(ldrReinhard,0,1)); plt.axis('off');
   cv2.imwrite("ldr-Reinhard.jpg", ldrReinhard * 255)
   print("saved ldr-Reinhard.jpg")
   

   

2. Mantiuk 방법

# Tonemap using Mantiuk's method to obtain 24-bit color image
print("Tonemaping using Mantiuk's method ... ")
tonemapMantiuk = cv2.createTonemapMantiuk(2.2,0.85, 1.2)
ldrMantiuk = tonemapMantiuk.process(hdrDebevec)
ldrMantiuk = 3 * ldrMantiuk
plt.figure(figsize=(20,10)); plt.imshow(np.clip(ldrMantiuk,0,1)); plt.axis('off');
cv2.imwrite("ldr-Mantiuk.jpg", ldrMantiuk * 255)
print("saved ldr-Mantiuk.jpg")