基于梯度域的Fattal色调映射算法的MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了Fattal提出的梯度域色调映射算法，可将高动态范围（HDR）图像高效映射至低动态范围设备，显著保留细节与视觉质量。适用于HDR图像处理与计算机视觉应用。

详 情 说 明

基于梯度域的Fattal色调映射算法的MATLAB实现

项目介绍

本项目通过MATLAB编程实现了Fattal等人提出的梯度域色调映射算法。该算法专门用于将高动态范围（HDR）图像有效地映射到低动态范围显示设备上，在压缩动态范围的同时，能够很好地保留图像细节和视觉观感。算法核心通过对HDR图像的梯度场进行多尺度分析和自适应衰减，然后通过求解泊松方程重建出适合显示的图像。

功能特性

• HDR图像梯度场计算：精确计算HDR图像在不同尺度下的梯度分布
• 多尺度梯度衰减优化：采用自适应衰减因子控制梯度压缩强度
• 泊松方程数值求解：使用高效的数值方法重建色调映射后的图像
• 图像后处理：包含色彩空间转换、伽马校正等后处理步骤
• 可视化分析：提供中间处理数据的可视化输出
• 性能评估：自动生成处理时间统计和图像质量评估报告

使用方法

基本使用

% 读取HDR图像 hdr_image = hdrread('input.hdr');

% 使用默认参数进行色调映射 ldr_image = main(hdr_image);

% 显示并保存结果 imshow(ldr_image); imwrite(ldr_image, 'output.jpg');

高级参数配置

% 自定义算法参数 params.alpha = 1.0; % 梯度衰减强度系数（默认0.8-1.2） params.levels = 4; % 多尺度分解层数（默认3-5层） params.gamma = 2.2; % 伽马校正参数

% 使用自定义参数进行色调映射 [ldr_image, intermediate_data, performance_report] = main(hdr_image, params);

输出结果说明

• ldr_image: 色调映射后的低动态范围RGB图像
• intermediate_data: 包含各尺度梯度场、衰减因子分布图等中间数据
• performance_report: 处理时间、SSIM、PSNR等性能指标

系统要求

• MATLAB版本: R2018a或更高版本
• 必要工具箱:

- Image Processing Toolbox - 建议安装：Parallel Computing Toolbox（用于加速计算）

• 内存要求: 至少4GB RAM（处理大尺寸HDR图像时建议8GB以上）
• 支持的文件格式: .hdr、.exr格式的HDR图像，或浮点型矩阵数据

文件说明

主程序文件整合了算法的完整处理流程，包括图像预处理、梯度场多尺度分析、衰减因子优化计算、泊松方程求解重建以及后处理输出等核心功能模块。该文件提供了灵活的参数配置接口，支持完整的处理流程执行和分步骤调试，同时能够输出详细的中间结果和性能分析数据，便于算法效果验证和参数调优。