Tone Mapping, Tone Reproduction oder Dynamikkompression sind synonyme Begriffe, die die Kompression des Dynamikumfangs von Hochkontrastbildern (high dynamic range images) bezeichnen, also von digitalen Bildern mit hohem Helligkeitsumfang. Beim Tone Mapping wird der Kontrastumfang eines Hochkontrastbildes verringert, um es auf herkömmlichen Ausgabegeräten darstellen zu können.
Physiologischer Hintergrund In der Natur kommt ein Dynamikumfang (Verhältnis von größter und kleinster Leuchtdichte) von über 109:1 vor, wenn man das Sonnenlicht mit dem Sternenlicht vergleicht.Reinhard u. a.: High Dynamic Range Imaging, S. 187 Der zu einem bestimmten Zeitpunkt typischerweise beobachtete Dynamikumfang liegt in der Größenordnung von 1:10.000. Die menschliche visuelle Wahrnehmung löst das Tone-Mapping-Problem, da sie in der Lage ist, sich den vorherrschenden Helligkeitsverhältnissen anzupassen. Auf unterschiedliche absolute Helligkeitsbedingungen (photopisch, mesopisch, skotopisch) reagiert das Auge nichtlinear.
Viele Tone-Mapping-Verfahren basieren auf den Erkenntnissen über die menschliche visuelle Wahrnehmung, da ihr Ziel darin besteht, ein möglichst naturgetreu wirkendes Bild zu berechnen. Die wichtigste Rolle spielen dabei die Fotorezeptoren, deren Adaptation sich nach der Naka-Rushton-Gleichung wie folgt beschreiben lässt:
Hierbei ist die Fotorezeptor-Reizstärke, ist die maximale Reizstärke, ist die Lichtstärke und die Lichtstärke, die die halbe Reizstärke bei der vorherrschenden Hintergrundintensität hervorruft. Mehrere Tone-Mapping-Verfahren basieren auf einer Gleichung, die dieser ähnelt.
Verfahren Es existieren zahlreiche Tone-Mapping-Operatoren, die sich jedoch nur in wenige grundlegend verschiedene Klassen einteilen lassen. Sogenannte globale Operatoren verwenden eine Funktion, die jedem HDR-Wert einen dynamikkomprimierten Wert zuweist und die auf jedes Pixel angewandt wird. Im Gegensatz dazu wird bei lokalen Operatoren diese Funktion für jedes Pixel je nach lokalem Adaptationsniveau variiert. Frequenzbasierte Operatoren nutzen eine grundlegend andere Technik, bei der der Dynamikumfang von Bildregionen je nach Ortsfrequenz reduziert wird. Schließlich gibt es noch gradientenbasierte Operatoren, die die Helligkeitsgradienten des Ausgangsbildes für jedes Pixel abschwächen, um das LDR-Bild (Bild mit geringem Helligkeitsumfang) zu erzeugen.
Viele Operatoren erwarten, dass die Werte des Ausgangsbildes als Leuchtdichte in einer bestimmten Einheit (cd/m²) kalibriert sind. Das liegt daran, dass die nichtlineare Wahrnehmung von absoluten Helligkeiten berücksichtigt wird; eine Tageslichtszene wird demnach anders dargestellt als eine Nachtszene. Es ist jedoch oft möglich, die originalen Lichtverhältnisse direkt anhand des HDR-Bildes zu rekonstruieren, indem das Histogramm ausgewertet wird. Die meisten Tone-Mapping-Verfahren ignorieren die Farbwahrnehmung weitgehend und wenden den neuen Helligkeitswert auf alle Kanäle gleich an.
mini|zentriert|400px|Ein HDR-Bild nach Anwendung vier verschiedener Tone-Mapping-Operatoren (im Uhrzeigersinn: Reinhard, Fattal, MantiukRafał Mantiuk u. a.: A Perceptual Framework for Contrast Processing of High Dynamic Range Images. In Proceedings of Second Symposium on Applied Perception in Graphics and Visualization 2005, S. 87–94. ACM Press, New York 2005, ISBN 1-59593-139-2, Reinhard/Devlin)
Globale Operatoren Globale Operatoren verarbeiten die Pixel des Ausgangsbildes unabhängig voneinander. Sie sind schneller als andere Verfahren und können oft in Echtzeit ausgeführt werden. Allerdings eignen sie sich weniger gut für Szenen mit sehr großem Dynamikumfang, da sie eher dazu neigen, in sehr hellen und sehr dunklen Bereichen Details zu verlieren.
Viele globale Operatoren basieren auf Adaptationsmodellen, bei denen die Hintergrundintensität bekannt sein muss. Diese Intensität kann abgeschätzt werden, indem das arithmetische Mittel der Pixelwerte berechnet wird, das geometrische Mittel ist jedoch die bevorzugte Methode.Reinhard u. a.: High Dynamic Range Imaging, S. 212
Der einfachste globale Operator rechnet die Werte des Ausgangsbildes linear auf den Dynamikumfang des LDR-Bildes herunter. Dieses Verfahren ist jedoch unzureichend, da Details und Kontrast verlorengehen.
Miller Der erste globale Tone-Mapping-Operator wurde 1984 von Miller und Hoffmann vorgestellt.Gene Miller, C. Robert Hoffmann: . In SIGGRAPH 84 Course Notes for Advanced Computer Graphics Animation. Das Ziel bestand darin, gerenderte HDR-Bilder für das architektonische Lichtdesign darzustellen. Dazu wird das Ausgangsbild zunächst in empfundene Helligkeitswerte umgewandelt. Helligkeitsverhältnisse verschiedener Bildbereiche sollen dabei gleich bleiben. Dies wird erreicht, indem die Helligkeiten normalisiert und anschließend in Luminanzwerte umgewandelt werden. Die Helligkeit-Luminanz-Beziehung basiert auf psychophysikalischen Daten, die nur bis ca. 1000 cd/m² gültig sind, sich also nur für Innenraum-Szenen eignen. Tumblin-Rushmeier Tumblin und Rushmeiers Operator auf den gleichen psychophysikalischen Daten wie Millers Verfahren.John Tumblin, Holly Rushmeier: Tone Reproduction for Realistic Computer Generated Images. Technical Report GIT-GVU-91-13, Graphics, Visualization, and Usability Center, Georgia Institute of Technology 1991 (Online)John Tumblin, Holly Rushmeier: Tone Reproduction for Computer Generated Images. IEEE Computer Graphics and Applications 13, 6 (Nov. 1993): 42–48, Allerdings wird eine etwas andere Helligkeitsfunktion als bei Miller verwendet. Im Gegensatz zu Miller versucht der Tumblin-Rushmeier-Operator nicht die Helligkeitsverhältnisse, sondern die Helligkeitswerte selbst zu erhalten. WardWards Operator gehört zu den Tone-Mapping-Verfahren, die sich nicht auf die Helligkeitswahrnehmung konzentrieren, sondern versuchen, Kontraste beizubehalten.Greg Ward: Real Pixels. In James Avro (Hrsg.): Graphics Gems II, S. 80–83. Academic Press, San Diego 1992, ISBN 0-12-286166-3 Dabei werden die beim Betrachten des Ausgangsbildes wahrgenommenen JND-Werte über eine Threshold-versus-Intensity-Funktion („Schwellwert gegen Intensität“) mit den entsprechenden JNDs im LDR-Bild in Beziehung gesetzt. Die Ausgangswerte werden mit einem so ermittelten konstanten Faktor skaliert. FerwerdaAuch der Operator von Ferwerda et al. versucht, JNDs in Beziehung zu setzen.James Ferwerda u. a.: A Model of Visual Adaptation for Realistic Image Synthesis. In SIGGRAPH 96 Conference Proceedings, S. 249–258. ACM, New York 1996, ISBN 0-89791-746-4 () archiviert vom Original www.graphics.cornell.edu/~jaf/publications/sig96_paper.pdf Er arbeitet ebenfalls linear, berücksichtigt aber im Gegensatz zu Ward eine skotopische Komponente. Auch der Schärfeverlust bei dunklen Szenen wird berücksichtigt, indem Bildfrequenzen über einem Schwellenwert gefiltert werden. Drago Dragos Operator nutzt die Tatsache, dass das menschliche visuelle System auf Intensität in erster Annäherung logarithmisch reagiert.Frédéric Drago u. a.: Adaptive Logarithmic Mapping for Displaying High Contrast Scenes. Computer Graphics Forum 22, 3 (2003): 419–426, (Online) Die Basis des Logarithmus wird für jedes Pixel unterschiedlich gewählt, so dass hellere Bereiche stärker komprimiert werden. Reinhard und Devlin Außerhalb eines bestimmten Bereichs ist die Reizstärke des visuellen Systems nicht mehr logarithmisch. Der Operator von Reinhard und Devlin basiert auf den Ergebnissen elektrophysiologischer Experimente, die nahelegen, dass Fotorezeptoren auf Intensität gemäß einer Sigmoidfunktion ansprechen.E. Reinhard, K. Devlin: Dynamic Range Reduction Inspired by Photoreceptor Physiology. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 11, 1 (Jan./Feb. 2005): 13–24, () Der Operator wird auf die verschiedenen Farbkanäle einzeln angewandt. Ward (Histogram Adjustment) Wards Histogram-Adjustment-Technik berechnet ein Histogramm aus dem Logarithmus der Pixelwerte.Gregory Ward Larson: A Visibility Matching Tone Reproduction Operator for High Dynamic Range Scenes. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 3, 4 (Oct.-Dec. 1997): 291–306 (PDF, 880 KB) Das Tone Mapping basiert auf dem so berechneten Histogramm, wobei darauf geachtet wird, dass der Kontrast beibehalten wird und dass die visuelle Wahrnehmung berücksichtigt wird. In einem Nachbearbeitungsschritt werden Aspekte wie Glare, Farbempfindlichkeit und Schärfe berücksichtigt. Diese Faktoren machen besonders bei Nachtszenen einen großen Unterschied. SchlickDieses Verfahren, genannt Uniform rational quantization, verwendet eine Sigmoid-ähnliche Funktion.Christophe Schlick: Quantization Techniques for the Visualization of High Dynamic Range Pictures. In Georgios Sakas u. a. (Hrsg.): Photorealistic Rendering Techniques, S. 7–20. Springer, New York 1995, ISBN 3-540-58475-7 Der Operator ist durch zwei benutzerdefinierte Parameter konfigurierbar, deren Wirkung jedoch schwer intuitiv abzuschätzen ist. Reinhard Die von Reinhard und anderen veröffentlichte Methode basiert auf den in der Fotografie genutzten Tone-Mapping-Techniken, insbesondere dem Zonensystem.Erik Reinhard u. a.: Photographic Tone Reproduction for Digital Images. ACM Transactions on Graphics 21, 3 (Jul. 2002): 267–276, () Wie in der modernen Fotografie werden vor allem helle Regionen komprimiert. Für diesen Operator gibt es auch eine lokale Variante (siehe unten).
Lokale und frequenzbasierte Operatoren mini|hochkant=0.8|Typische Halo-Artefakte beim Tone Mapping mit einem veralteten lokalen Operator
Lokale Operatoren können eine große Klasse von HDR-Bildern verarbeiten, da sie einen größeren Dynamikumfang darstellen können, ohne Details zu verlieren. Sie gehen davon aus, dass die menschliche Helligkeitswahrnehmung sich nicht dem gesamten Bild anpasst, sondern nur kleineren Regionen.
Um den lokalen Helligkeitswert für jedes Pixel zu berechnen, kann ein radialer Filter verwendet werden, der auf die Nachbarpixel angewandt wird. Diese Methode führt jedoch zu Halo-Artefakten und Kontrastumkehrungen nahe Kanten, da dort zu große Helligkeitsunterschiede innerhalb des Filterradius vorherrschen. Um dieses Problem zu umgehen, können unterschiedliche Methoden verwendet werden: Eine Möglichkeit besteht darin, den Filterradius zu variieren.Michael Ashikhmin: A Tone Mapping Algorithm for High Contrast Images. In Proceedings of 13th Eurographics Workshop on Rendering, S. 145–155. Eurographics, Aire-la-Ville 2002, ISBN 1-58113-534-3 Der Radius des Filters wird, ausgehend vom Wert 1, so lange verdoppelt, bis die Pixel der Kante das Ergebnis verfälschen, also wenn der neue Mittelwert von alten um einen bestimmten Wert abweicht. Eine andere Möglichkeit ist die bilaterale Filterung. Hierbei wird mittels radialem Filter nicht nur in Abhängigkeit von der Entfernung zum zentralen Pixel, sondern auch in Abhängigkeit von der absoluten Differenz der Helligkeitswerte gefiltert. Pixel, deren Werte sich stark von dem des zentralen Pixels unterscheiden, haben dadurch nur wenig Einfluss auf das Ergebnis. Durand und Dorsey verwenden für beide Faktoren GaußfunktionenFrédo Durand, Julie Dorsey: Fast Bilateral Filtering for the Display of High-dynamic-range Images. ACM Transactions on Graphics, 21, 3 (2002): 257–266 (Online); Pattanaik und Yee verwenden für den radialen Faktor eine Zylinderfunktion und für den Helligkeits-Faktor eine Exponentialfunktion. Sumanta Pattanaik, Hector Yee: Adaptive Gain Control for High Dynamic Range Image Display. In Proceedings of the Spring Conference on Computer Graphics 2002, S. 83–87. ACM, New York 2002 (PDF, 140 KB)