携手创作，共同成长！这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第12天，点击查看活动详情

What is LTM?

LTM是一个single-frame single-exposure的HDR方案。它关键在一个local上,暗区提升亮度,中间色调区块不动,亮区轻微抑制亮度,提升局部区域对比度.

How to do LTM?

LTM又称spatially varying， 局部算法的映射效果与亮度的分布相关，其基本思想就是根据亮度值分布的不同将图像分成不同的区域，然后不同的区域会用不同的压缩曲线进行亮度的压缩，这种方法使得目标像素的压缩情况与其相邻像素值紧密相关，暗点与亮点相邻和暗点与暗点相邻其处理过程是完全不同的。

另一种典型的局部色调映射算法是基于滤波分解的，原始图像经滤波之后得到一基础层，原图与基础层的差值为细节层，再对基础层进行动态范围及对比度压缩同时保留细节层，最后将细节层与基础层相加得到低动态范围图像。

总之, 相对全局阶调映射压缩方法, 局部阶调映射压缩方法提高了图像阶调层次或细节再现方面的能力, 但此类压缩方法存在2个问题：(1)计算相对比较复杂, 处理比较耗时, 难以推广到实际应用中;(2)由于要对图像进行滤波分解，会产生“光晕”、虚假轮廓以及噪声等问题, 若要减弱甚至消除这些问题，只能使用滤波算法，但是滤波操作会使图像变得模糊。 局部算法借鉴了人眼的知觉原理，在映射一个像素时，不仅考虑该像素的绝对值，还会考虑该像素周围区域的平均亮度值，将对比度大的像素映射为高亮，对比度小的像素映射为低亮，往往可以取得更好的效果。