3.1 TMO MATLAB 框架（Advanced High Dynamic Range Imaging ）

通常，无论属于哪一类TMO，都有两个共同的步骤。本节描述了大多数但不是全部TMO使用的通用例程。第一步是从输入的HDR图像或帧中提取亮度信息。这是因为TMO通常在亮度通道上工作，从而避免了颜色压缩。第二步是恢复压缩图像中的颜色信息。 list3.1和list3.2中显示了这两个步骤的实现。

在list3.1的第一步中，检查输入图像img，看它是否由三个颜色通道组成。然后，使用函数lum.m在文件夹ColorSpace下提取亮度通道。请注意，对于本章将介绍的每个TMO，用于确定输出图像外观的可选输入参数imgOut，进行了验证。如果不存在，则将它们设置为其作者建议的默认值。

在list3.2的最后一步中，将文件夹Tmo / util中的ChangeLuminance.m应用于img，以删除旧的亮度L，然后用Ld替换它，以获得imgOut。可选步骤是颜色校正。许多TMO通过将公式（3.2）应用于最终输出来处理此问题。但是，由于颜色外观可能会根据TMO的参数而有很大差异，因此省去了这一额外的过程。 list3.3中显示了ColorCorrection文件夹下的ColorCorrection.m函数，该函数以简单的方式将公式（3.2）应用于输入图像。注意，校正值cc_s可以是每个像素校正的单通道图像。

本书中所有已实现的TMO都在[0,1]中产生线性色调映射值。为了在显示器上正确显示色调映射的图像，需要应用监视器的反特性。对于标准LCD和CRT显示器，一种简单的方法是通过调用文件夹Tmo中的GammaTMO.m函数来应用反伽马函数（通常使用γ= 2.2）或通过调用ConvertRGBtosRGB.m应用sRGB非线性函数。在ColorSpace文件夹中。

代码演示

clc
clear
hdr=hdrread("Bottles_Small.hdr");
hdr_r=hdr(:,:,1);
hdr_g=hdr(:,:,2);
hdr_b=hdr(:,:,3);
%提取亮度信息
L=lum(hdr);
Lmax=max(L(:));
%颜色校正
cc_s=0.5;
imgout=zeros(size(hdr));
for i=1:size(hdr, 3)imgout(:,:,i) = ((hdr(:,:,i) ./ L).^cc_s) .* L;
end
RGBout=ConvertRGBtosRGB(imgout,0);
%如果像素值大于1，压缩到1，如果像素值小于0，压缩到0
for i=1:size(hdr,1)for j=1:size(hdr,2)for k=1:size(hdr,3)if(RGBout(i,j,k)>1)RGBout(i,j,k)=1;endif(RGBout(i,j,k)<0)RGBout(i,j,k)=1;endendend
end
imshow([hdr RGBout]);

function l = lum(img)
col = size(img, 3);switch colcase 1l = img;case 3l = 0.2126 * img(:,:,1) + 0.7152 * img(:,:,2) + 0.0722 * img(:,:,3);otherwisel = mean(img, 3); disp('Mean of channels was computed; the input image is not an RGB or luminance image!');
endend

function imgOut = ConvertRGBtosRGB(img, inverse)
a = 0.055;
imgOut = zeros(size(img));if(inverse == 0) %from linear RGB to sRGBgamma_inv = 1.0 / 2.4;imgOut(img <= 0.0031308) = 12.92 * img(img <= 0.0031308);imgOut(img >  0.0031308) = (1 + a) * (img(img > 0.0031308).^gamma_inv) - a;
endif(inverse == 1) %from sRGB to linear RGBgamma = 2.4;imgOut(img <= 0.04045) = img(img <= 0.04045) / 12.92;imgOut(img >  0.04045) = ((img(img > 0.04045) + a) / (1 + a)).^gamma;
endend

结果

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