Tonzuordnung – Wikipedia

Bildverarbeitungstechnik

Tonabgebildetes HDR-Bild (High Dynamic Range) der römisch-katholischen Kirche St. Kentigern in Blackpool, Lancashire, England, Großbritannien

Tonzuordnung ist eine Technik, die in der Bildverarbeitung und Computergrafik verwendet wird, um einen Satz von Farben einem anderen zuzuordnen, um das Erscheinungsbild von Bildern mit hohem Dynamikbereich in einem Medium mit einem begrenzten Dynamikbereich zu approximieren. Ausdrucke, CRT- oder LCD-Monitore und Projektoren haben alle einen begrenzten Dynamikbereich, der nicht ausreicht, um den gesamten Bereich der Lichtintensitäten in natürlichen Szenen wiederzugeben. Die Tonzuordnung behebt das Problem einer starken Kontrastreduzierung von der Szenenstrahlung auf den anzeigbaren Bereich, während die Bilddetails und das Farberscheinungsbild erhalten bleiben, die für die Beurteilung des ursprünglichen Szeneninhalts wichtig sind.

Hintergrund[edit]

Die Einführung der filmbasierten Fotografie verursachte Probleme, da es sehr schwierig war, den enormen Dynamikbereich der Beleuchtung aus der realen Welt auf einem chemisch begrenzten Negativ festzuhalten. Frühe Filmentwickler versuchten, dieses Problem zu beheben, indem sie die Filmmaterialien und Druckentwicklungssysteme entwarfen, die eine gewünschte S-förmige Tonkurve mit leicht erhöhtem Kontrast (ca. 15%) im mittleren Bereich und allmählich komprimierten Lichtern und Schatten ergaben [1]. Das Aufkommen des Zonensystems, das die Belichtung auf den gewünschten Schattentönen basiert und die im chemischen Entwickler verbrachte Zeit variiert (wodurch die Hervorhebungstöne gesteuert werden), erweiterte den Tonwertbereich von Schwarz-Weiß- (und später Farb-) Negativfilmen ab seine native Reichweite von etwa sieben Haltestellen bis etwa zehn. Fotografen haben auch Ausweichen und Brennen verwendet, um die Einschränkungen des Druckprozesses zu überwinden [2].

Das Aufkommen der digitalen Fotografie gab Hoffnung auf bessere Lösungen für dieses Problem. Einer der frühesten Algorithmen, die Land und McCann 1971 verwendeten, war Retinex, inspiriert von Theorien der Helligkeitswahrnehmung [3]Diese Methode ist von den biologischen Anpassungsmechanismen des Auges inspiriert, wenn Lichtverhältnisse ein Problem darstellen. Gamut-Mapping-Algorithmen wurden auch im Zusammenhang mit dem Farbdruck eingehend untersucht. Computermodelle wie CIECAM02 oder iCAM wurden verwendet, um das Erscheinungsbild der Farbe vorherzusagen. Trotzdem, wenn Algorithmen Töne und Farben nicht ausreichend abbilden konnten, wurde immer noch ein erfahrener Künstler benötigt, wie dies bei der Nachbearbeitung von Kinofilmen der Fall ist.

Computergrafiktechniken, mit denen kontrastreiche Szenen gerendert werden können, verlagerten den Fokus von Farbe auf Luminanz als Hauptbegrenzungsfaktor für Anzeigegeräte. Es wurden mehrere Tonzuordnungsoperatoren entwickelt, um HDR-Bilder (High Dynamic Range) auf Standardanzeigen abzubilden. In jüngerer Zeit hat sich diese Arbeit von der Verwendung der Luminanz zur Erweiterung des Bildkontrasts hin zu anderen Methoden wie der benutzerunterstützten Bildwiedergabe verzweigt. Gegenwärtig hat sich die Bildwiedergabe in Richtung anzeigegesteuerter Lösungen verlagert, da Anzeigen jetzt über fortschrittliche Bildverarbeitungsalgorithmen verfügen, mit deren Hilfe das Rendern des Bildes an die Betrachtungsbedingungen angepasst, Strom gespart, der Farbumfang und der Dynamikbereich vergrößert werden können.

Zweck und Methoden[edit]

Die Ziele der Tonzuordnung können je nach Anwendung unterschiedlich angegeben werden. In einigen Fällen ist es das Hauptziel, nur ästhetisch ansprechende Bilder zu erzeugen, während andere Anwendungen möglicherweise darauf abzielen, so viele Bilddetails wie möglich zu reproduzieren oder den Bildkontrast zu maximieren. Das Ziel bei realistischen Rendering-Anwendungen könnte darin bestehen, eine Wahrnehmungsübereinstimmung zwischen einer realen Szene und einem angezeigten Bild zu erzielen, obwohl das Anzeigegerät nicht in der Lage ist, den gesamten Bereich der Luminanzwerte zu reproduzieren.

In den letzten Jahren wurden verschiedene Tonabbildungsoperatoren entwickelt.[4] Sie können alle in zwei Haupttypen unterteilt werden:

  • global (oder räumlich einheitlich) Operatoren: Dies sind nichtlineare Funktionen, die auf der Luminanz und anderen globalen Variablen des Bildes basieren. Sobald die optimale Funktion gemäß dem jeweiligen Bild geschätzt wurde, wird jedes Pixel im Bild auf die gleiche Weise abgebildet, unabhängig vom Wert der umgebenden Pixel im Bild. Diese Techniken sind einfach und schnell[1] (da sie mithilfe von Nachschlagetabellen implementiert werden können), können jedoch einen Kontrastverlust verursachen. Beispiele für gängige globale Tonabbildungsmethoden sind Kontrastreduzierung und Farbinversion.
  • lokal (oder räumlich variierend) Operatoren: Die Parameter der nichtlinearen Funktion ändern sich in jedem Pixel entsprechend den aus den umgebenden Parametern extrahierten Merkmalen. Mit anderen Worten, die Wirkung des Algorithmus ändert sich in jedem Pixel entsprechend den lokalen Merkmalen des Bildes. Diese Algorithmen sind komplizierter als die globalen. Sie können Artefakte zeigen (z. B. Halo-Effekt und Klingeln). und die Ausgabe kann unrealistisch aussehen, aber sie können (wenn sie richtig verwendet werden) die beste Leistung liefern, da das menschliche Sehen hauptsächlich auf lokalen Kontrast reagiert.

Ein einfaches Beispiel für einen globalen Tonzuordnungsfilter ist

V.aus=V.imV.im+1,{ displaystyle V _ { text {out}} = { frac {V _ { text {in}}} {V _ { text {in}} + 1}},}

wo V.im ist die Luminanz des Originalpixels und V.aus ist die Luminanz des gefilterten Pixels.[2] Diese Funktion bildet die Luminanz ab V.im in der Domäne

[0,){displaystyle [0,infty )}

to a displayable output range of

[0,1).{displaystyle [0,1).}

While this filter provides a decent contrast for parts of the image with low luminance (particularly when Vin < 1), parts of the image with higher luminance will get increasingly lower contrast as the luminance of the filtered image goes to 1.

A perhaps more useful global tone mapping method is gamma compression, which has the filter

Vout=AVinγ,{displaystyle V_{text{out}}=A,V_{text{in}}^{gamma },}

where A > 0 and 0 < γ < 1. This function will map the luminance Vin in the domain

[0,A1/γ]{ displaystyle [0,A^{-1/gamma }]}}

auf den Ausgabebereich

[0,1].{ displaystyle [0,1].}

γ reguliert den Kontrast des Bildes; ein niedrigerer Wert für geringeren Kontrast. Während eine niedrigere Konstante γ ergibt einen geringeren Kontrast und möglicherweise auch ein langweiligeres Bild, erhöht es die Belichtung von unterbelichteten Bildteilen, während gleichzeitig, wenn EIN <1kann die Belichtung überbelichteter Bildteile so weit verringert werden, dass sie nicht überbelichtet werden.

Eine noch ausgefeiltere Gruppe von Tonabbildungsalgorithmen basiert auf Kontrast- oder Gradientendomänenmethoden, die “lokal” sind. Solche Operatoren konzentrieren sich eher auf die Wahrung des Kontrasts zwischen benachbarten Regionen als auf den absoluten Wert, ein Ansatz, der durch die Tatsache motiviert ist, dass die menschliche Wahrnehmung eher auf Kontrast in Bildern als auf absolute Intensitäten reagiert. Diese Tonabbildungsverfahren erzeugen normalerweise sehr scharfe Bilder, bei denen sehr kleine Kontrastdetails erhalten bleiben. Dies geschieht jedoch häufig auf Kosten der Abflachung eines Gesamtbildkontrasts und kann als Nebeneffekt haloähnliche Leuchten um dunkle Objekte erzeugen. Beispiele für solche Tonabbildungsverfahren umfassen: Komprimierung im Gradientenbereich mit hohem Dynamikbereich[5] und ein Wahrnehmungsrahmen für die Kontrastverarbeitung von Bildern mit hohem Dynamikbereich[6] (Eine Tonzuordnung ist eine der Anwendungen dieses Frameworks).

Ein anderer Ansatz zur Tonabbildung von HDR-Bildern ist von der Verankerungstheorie der Helligkeitswahrnehmung inspiriert.[7] Diese Theorie erklärt viele Eigenschaften des menschlichen visuellen Systems wie die Helligkeitskonstanz und ihre Fehler (wie in der Schachbrett-Schattenillusion), die für die Wahrnehmung von Bildern wichtig sind. Das Schlüsselkonzept dieser Tonabbildungsmethode (Helligkeitswahrnehmung bei der Tonwiedergabe[8]) ist eine Zerlegung eines HDR-Bildes in Bereiche (Gerüste) gleichmäßiger Beleuchtung und die lokale Berechnung der Helligkeitswerte. Die Nettohelligkeit eines Bildes wird berechnet, indem die Gerüste proportional zu ihrer Stärke zusammengeführt werden. Besonders wichtig ist die Verankerung, die die Luminanz mit einer bekannten Luminanz in Beziehung setzt, nämlich zu schätzen, welcher Luminanzwert in der Szene als weiß wahrgenommen wird. Dieser Ansatz zur Tonabbildung wirkt sich nicht auf den lokalen Kontrast aus und bewahrt die natürlichen Farben eines HDR-Bildes aufgrund der linearen Handhabung der Luminanz.

Eine einfache Form der Tonzuordnung verwendet ein Standardbild (nicht HDR – der bereits komprimierte Dynamikbereich) und wendet eine unscharfe Maskierung mit einem großen Radius an, wodurch der lokale Kontrast erhöht und nicht geschärft wird. Weitere Informationen finden Sie unter Unscharfe Maskierung: Lokale Kontrastverbesserung.

Einer der häufig verwendeten Tonzuordnungsalgorithmen ist der iCAM06, der sowohl auf dem Farberscheinungsmodell als auch auf der hierarchischen Zuordnung basiert.[9] Nach der bilateralen Filterung wird das Bild in eine Basisebene und eine Detailebene aufgeteilt. Die Weißpunktanpassung und die Chrominanzanpassung werden auf die Basisebene angewendet, während die Detailverbesserung auf die Detailebene angewendet wird. Schließlich werden die beiden Ebenen zusammengeführt und in den IPT-Farbraum konvertiert. Im Allgemeinen ist diese Methode gut, weist jedoch einige Mängel auf, insbesondere hinsichtlich des Rechenaufwands der Filtermethode. Eine vorgeschlagene Lösung[10] Dazu gehört die Leistungsoptimierung des Filters. Die Basisebene des Bildes wird zur Tonkomprimierung auch in den RGB-Bereich konvertiert. Diese Methode ermöglicht auch eine stärkere Anpassung der Ausgabe und eine Verbesserung der Sättigung, wodurch sie weniger rechenintensiv ist und den gesamten Halo-Effekt besser reduziert.

Digitale Fotografie[edit]

Tonabgebildetes HDR-Bild des Dundas Square; Die Tonzuordnung wurde als Nachbearbeitungstechnik unter Verwendung der Photomatix-Fotosoftware durchgeführt.

Formen der Tonabbildung gehen der digitalen Fotografie lange voraus. Die Manipulation des Films und des Entwicklungsprozesses, um kontrastreiche Szenen, insbesondere solche, die in hellem Sonnenlicht aufgenommen wurden, auf Druckpapier mit einem relativ geringen Dynamikbereich zu rendern, ist effektiv eine Form der Tonabbildung, obwohl dies normalerweise nicht so genannt wird. Die lokale Anpassung der Tonalität bei der Filmverarbeitung erfolgt hauptsächlich durch Ausweichen und Brennen und wird insbesondere von Ansel Adams befürwortet und mit ihm in Verbindung gebracht, wie in seinem Buch beschrieben Der Druck; siehe auch sein Zonensystem.

Der normale Prozess der Belichtungskorrektur, der Aufhellung von Schatten und der Änderung des Kontrasts, der im Rahmen eines professionellen oder seriösen Amateur-Workflows global auf digitale Bilder angewendet wird, ist auch eine Form der Tonzuordnung.

Allerdings HDR-Tonzuordnung, in der Regel mit lokale Betreiber, ist bei Digitalfotografen als Nachbearbeitungstechnik immer beliebter geworden, bei der mehrere Belichtungen mit unterschiedlichen Verschlusszeiten kombiniert werden, um ein HDR-Bild zu erzeugen, und dann ein Tonabbildungsoperator auf das Ergebnis angewendet wird. Mittlerweile gibt es im Internet viele Beispiele für lokal tonabgebildete digitale Bilder, die fälschlicherweise als “HDR-Fotos” bezeichnet werden, und diese sind von unterschiedlicher Qualität. Diese Beliebtheit ist zum einen auf das unverwechselbare Erscheinungsbild von Bildern mit lokalem Ton zurückzuführen, die viele Menschen attraktiv finden, und zum anderen auf den Wunsch, kontrastreiche Szenen aufzunehmen, die mit einer einzigen Belichtung nur schwer oder gar nicht zu fotografieren sind und möglicherweise nicht attraktiv gerendert werden wenn sie erfasst werden können. Obwohl digitale Sensoren tatsächlich einen höheren Dynamikbereich als Filme erfassen, verlieren sie bei extremen Glanzlichtern vollständig Details und schneiden sie auf reines Weiß ab. Dies führt im Vergleich zu Negativfilmen zu einem unattraktiven Ergebnis, bei dem Farbe und einige Details in Glanzlichtern erhalten bleiben.

In einigen Fällen wird die lokale Tonabbildung verwendet, obwohl der Dynamikbereich des Quellbilds auf dem Zielmedium erfasst werden könnte, um entweder das unverwechselbare Erscheinungsbild eines lokal tonabgebildeten Bildes zu erzeugen oder um ein Bild zu erzeugen, das der künstlerischen Vision des Fotografen näher kommt die Szene durch Entfernen scharfer Kontraste, die oft unattraktiv aussehen. In einigen Fällen werden tonabgebildete Bilder aus einer einzelnen Belichtung erzeugt, die dann mit herkömmlichen Verarbeitungswerkzeugen manipuliert wird, um die Eingaben für den HDR-Bilderzeugungsprozess zu erzeugen. Dadurch werden Artefakte vermieden, die auftreten können, wenn verschiedene Belichtungen kombiniert werden, weil sich Objekte in der Szene bewegen oder die Kamera verwackelt. Wenn die Tonzuordnung auf diese Weise auf eine einzelne Belichtung angewendet wird, hat das Zwischenbild nur einen normalen Dynamikbereich, und die Menge an Schatten- oder Glanzlichtdetails, die gerendert werden kann, ist nur die Menge, die in der ursprünglichen Belichtung erfasst wurde.

Anzeigegeräte[edit]

Eines der ursprünglichen Ziele der Tonabbildung bestand darin, eine bestimmte Szene oder ein bestimmtes Bild auf einem Anzeigegerät so wiedergeben zu können, dass das Helligkeitsempfinden des Bildes für einen menschlichen Betrachter eng mit dem tatsächlichen Helligkeitsgefühl übereinstimmt. Eine perfekte Übereinstimmung für dieses Problem ist jedoch niemals möglich, und daher wird das Ausgabebild auf einer Anzeige häufig aus einem Kompromiss zwischen verschiedenen Bildmerkmalen aufgebaut. Die Auswahl zwischen Funktionen basiert häufig auf der erforderlichen Anwendung. Bei geeigneten Metriken für die Anwendung besteht eine mögliche Lösung darin, das Problem als Optimierungsproblem zu behandeln[11].

Bei dieser Methode werden zunächst Modelle für das Human Visual System (HVS) und die Anzeige zusammen mit einem einfachen Tonzuordnungsoperator generiert. Die Kontrastverzerrungen werden nach ihren individuellen Sichtbarkeiten gewichtet, die vom HVS angenähert werden. Mit diesen Modellen kann eine Zielfunktion, die die Tonkurve definiert, mit einem schnellen quadratischen Löser erstellt und gelöst werden.

Durch Hinzufügen von Filtern kann diese Methode auch auf Videos erweitert werden. Die Filter stellen sicher, dass die schnelle Änderung der Tonkurve zwischen den Bildern im endgültigen Ausgabebild nicht ausgeprägt ist.

Beispiel für den Bildgebungsprozess[edit]

Die sechs Einzelbelichtungen, mit denen das vorherige Bild erstellt wurde. In den Bildern mit geringer Belichtung ist der Raum dunkel und unklar, aber die Details der Fenster sind sichtbar. In den Bildern mit hoher Belichtung sind die Fenster hell und unklar, aber die Details des Raums werden enthüllt.

Die Bilder auf der rechten Seite zeigen das Innere einer Kirche, eine Szene, deren Strahlungsschwankung viel größer ist als die, die auf einem Monitor angezeigt oder mit einer herkömmlichen Kamera aufgezeichnet werden kann. Die sechs Einzelbelichtungen der Kamera zeigen die Ausstrahlung der Szene in einem bestimmten Bereich, der in den Helligkeitsbereich umgewandelt wurde, der auf einem Monitor angezeigt werden kann. Der Bereich der auf jedem Foto aufgezeichneten Strahlungsdichten ist begrenzt, sodass nicht alle Details gleichzeitig angezeigt werden können. Beispielsweise können Details des dunklen Kircheninneren nicht gleichzeitig mit denen des hellen Buntglasfensters angezeigt werden. Auf die sechs Bilder wird ein Algorithmus angewendet, um die Strahlungskarte mit hohem Dynamikbereich der Originalszene (ein Bild mit hohem Dynamikbereich) wiederherzustellen. Alternativ können einige hochwertige digitale Digitalkameras für Endverbraucher und Spezialisten ein Bild mit hohem Dynamikbereich direkt aufnehmen, beispielsweise mit RAW-Bildern.

Im Idealfall kann eine Kamera die Luminanz direkt messen und im HDR-Bild speichern. Die meisten Bilder mit hohem Dynamikbereich, die heutzutage von Kameras erzeugt werden, sind jedoch aus praktischen Gründen wie Kosten und Zeitaufwand für die Messung genauer Luminanzwerte nicht kalibriert oder sogar proportional zur Luminanz. Für Künstler ist es häufig ausreichend, Mehrfachbelichtungen zu verwenden, um eine ” HDR-Bild “, das das wahre Luminanzsignal grob annähert.

Das Bild mit hohem Dynamikbereich wird an einen Tonabbildungsoperator übergeben, in diesem Fall einen lokalen Operator, der das Bild in ein Bild mit niedrigem Dynamikbereich umwandelt, das zur Anzeige auf einem Monitor geeignet ist. Im Vergleich zum Kircheninneren wird das Buntglasfenster mit einer viel geringeren Helligkeit angezeigt, als dies bei einer linearen Abbildung zwischen Szenenstrahlung und Pixelintensität der Fall wäre. Diese Ungenauigkeit ist jedoch wahrnehmungsmäßig weniger wichtig als das Bilddetail, das nun gleichzeitig sowohl im Fenster als auch im Kircheninneren angezeigt werden kann.

Die lokale Tonabbildungstechnik der HDR-Bildverarbeitung erzeugt häufig eine Reihe charakteristischer Effekte in Bildern, wie z. B. helle Lichthöfe um dunkle Objekte, dunkle Lichthöfe um helle Objekte und manchmal ein “cartoonartiges” Erscheinungsbild aufgrund extrem lebendiger Farben und des Fehlens großer Farben. Farbvariationen skalieren. Diese Ergebnisse werden durch die Anwendung einer geometrischen Raumverzerrung des aufgenommenen Bildes zusammen mit einer Farbraumverzerrung verursacht, während nur Farbraumverzerrungen einen Tonabbildungseffekt darstellen und alle anderen Verzerrungen eher eine benutzerdefinierte Filtertechnik als eine Ton- oder Farbraumabbildung sind. Daher werden die Ergebnisse der lokalen Tonabbildung häufig als pervers für die Natur eines dokumentalistischen fotografischen Bildes und weit entfernt vom fotografischen Realismus beurteilt.

Nicht alle Tonabbildungsbilder sind visuell unterscheidbar. Das Reduzieren des Dynamikbereichs mit Tonabbildung ist häufig bei hellen, sonnenbeschienenen Szenen nützlich, bei denen der Intensitätsunterschied zwischen direkter Beleuchtung und Schatten groß ist. In diesen Fällen wird der globale Kontrast der Szene verringert, der lokale Kontrast jedoch beibehalten, während das Bild insgesamt weiterhin natürlich aussieht. Die Verwendung der Tonzuordnung in diesem Zusammenhang ist möglicherweise nicht aus dem endgültigen Bild ersichtlich:

Die Tonzuordnung kann auch im endgültigen Bild deutliche visuelle Effekte erzeugen, z. B. den sichtbaren Lichthof um den Turm im Bild der Cornell Law School unten. Es kann verwendet werden, um diese Effekte auch dann zu erzeugen, wenn der Dynamikbereich des Originalbilds nicht besonders hoch ist. Lichthöfe in Bildern entstehen, weil der lokale Tonabbildungsoperator Bereiche um dunkle Objekte aufhellt, um den lokalen Kontrast im Originalbild beizubehalten, wodurch das menschliche visuelle System die dunklen Objekte als dunkel wahrnimmt, selbst wenn ihre tatsächliche Luminanz die ist das gleiche wie das von Bereichen des Bildes, die als hell wahrgenommen werden. Normalerweise ist dieser Effekt subtil, aber wenn die Kontraste im Originalbild extrem sind oder der Fotograf den Luminanzgradienten absichtlich auf sehr steil einstellt, werden die Lichthöfe sichtbar.

Galerie[edit]

Siehe auch[edit]

Verweise[edit]

  1. ^ Livingstone, M. 2002. “Vision und Kunst: Die Biologie des Sehens.” Harry N Abrams
  2. ^ Hunt, R. 2004. “Die Reproduktion von Farbe in Fotografie, Druck und Fernsehen: 6. Auflage.” John Wiley & Sons.
  3. ^ Adams, A. 1981. “Der Druck, The Ansel Adams Photography Series 3.” New York Graphic Society
  4. ^ Land, EH und McCann, JJ 1971. “Leichtigkeit und die Retinex-Theorie.” Journal of the Optical Society of America 61, 1, 1–11.
  5. ^ Kate Devlin, Alan Chalmers, Alexander Wilkie und Werner Purgathofer. “STAR-Bericht über Tonwiedergabe und physikalisch basierte spektrale Wiedergabe” in Eurographics 2002. DOI: 10.1145 / 1073204.1073242
  6. ^ Raanan Fattal, Dani Lischinski, Michael Werman. “Gradient Domain High Dynamic Range Compression”
  7. ^ Rafal Mantiuk, Karol Myszkowski, Hans-Peter Seidel. “Ein Wahrnehmungsrahmen für die Kontrastverarbeitung von Bildern mit hohem Dynamikbereich”
  8. ^ Alan Gilchrist. “Eine Verankerungstheorie der Helligkeitswahrnehmung”.
  9. ^ Grzegorz Krawczyk, Karol Myszkowski, Hans-Peter Seidel. “Helligkeitswahrnehmung bei der Tonwiedergabe für Bilder mit hohem Dynamikbereich”
  10. ^ Fairchild, MD, Johnson, GM: “Das iCAM-Framework für Bilddarstellung, Unterschiede und Qualität”. J Electron. Bildgebung, 2004
  11. ^ J. Xiao, W. Li, G. Liu, S. Shaw & Y. Zhang (nd). Hierarchische Tonzuordnung basierend auf dem Erscheinungsbild der Bildfarbe. [12]
  12. ^ Mantiuk, R., Daly, S. & Kerofsky, L. (nd). Adaptive Tonzuordnung anzeigen. http://resources.mpi-inf.mpg.de/hdr/datmo/mantiuk08datm.pdf
  13. ^ https://web.archive.org/web/20150206044300/http://docs.opencv.org/trunk/doc/tutorials/photo/hdr_imaging/hdr_imaging.html
  14. ^ Durand und Julie Dorsey, „Schnelle bilaterale Filterung für die Anzeige von Bildern mit hohem Dynamikbereich“. ACM Transactions on Graphics, 2002, 21, 3, 257 – 266. https://people.csail.mit.edu/fredo/PUBLI/Siggraph2002/DurandBilateral.pdf

Externe Links[edit]

Tonzuordnungsalgorithmen[edit]