3.2.3 Quantization Techniques（HDR量化）（Advanced High Dynamic Range Imaging）Schlick TMO

Schlick [341]提出了一种基于有理函数的算子，以提供一种直接直观的色调映射方法。 TMO定义为：

其中p∈[1，∞），它可以自动估算为

变量N是输出显示的位数，L0是HVS可以感知的监视器的最低亮度值。由于将相同的函数应用于所有像素，因此在公式（3.9）中使用p是统一的量化过程。可以使用如下自适应参数p进行非均匀量化处理：

其中k∈[0,1]是用户选择的不均匀权重，L w，avg（x）是围绕像素的给定区域的平均亮度强度。这种不统一过程的行为通常与本地操作员相关。 Schlick在所有实验中均使用k = 0.5。还提出了三种计算平均亮度强度值Lw，avg（x）的技术。有关更多详细信息，请参阅Schlick的原始文章[341]。这种不统一的过程可以由以下事实证明：

人眼在图像中从一个点连续移动到另一点。对于眼睛所关注的每个点，都存在一个周围区域，该区域创建局部适应并修改亮度感知。量化技术提供了一种简单且计算速度快的TMO。参见图3.4。但是，用户需要为每个图像指定适当的k值。

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清单3.8提供了Schlick TMO [341]的MATLAB代码。完整代码可在文件SchlickTMO.m中找到。参数s模式指定所使用的Schlick技术的模型类型。共有三种模式：手动，自动和不一致。手动模式将参数p作为用户的输入。自动模式和非均匀模式分别使用均匀和非均匀量化技术。取决于使用的模式，变量p是p或p'，nBit是输出显示的位数N，L0是L0，k是k。第一步是以一种健壮的方式（以避免出现不愉快的现象）来计算最大值L Max和最小亮度L Min，即计算百分位数。这些值可用于计算p。然后，基于s模式，选择三种模态之一，p由用户给定（手动模式），或者使用公式（3.9）（自动模式）或使用公式（3.10）（非均匀模式）计算。最后，通过应用公式（3.8）来减小亮度通道的动态范围。

原图

matlab自带的

%%
clc
clear
hdr=hdrread("Bottles_Small.hdr");
RGBout=SchlickTMO(hdr);
imshow(RGBout);

结果图

改进的算法

%% HDR量化
% Schlick TMO
clc
clear
hdr=hdrread("Bottles_Small.hdr");
hdr_r=hdr(:,:,1);
hdr_g=hdr(:,:,2);
hdr_b=hdr(:,:,3);
%亮度压缩
L=lum(hdr);
%计算最大亮度
Lmax=MaxQuart(L,0.99);
%计算最小亮度
Lmin=MaxQuart(L(L>0.0),0.01);
L0=1;
p=L0*Lmax/(2^8*Lmin);
Ld=p.*L./((p-1).*L+Lmax);%颜色校正
cc_s=0.5;
imgout=zeros(size(hdr));
for i=1:size(hdr, 3)imgout(:,:,i) = ((hdr(:,:,i) ./ Ld).^cc_s) .* Ld;
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
RGBout=RemoveSpecials(RGBout);
imshow(RGBout);

结果：

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