臺灣博碩士論文加值系統

動態範圍(Dynamic Range)為一場景中最亮部分與最暗部分的輝度比，而人眼所能觀看到的動態範圍遠高於現今顯示器上所能呈現的動態範圍，如要將人眼所能觀看的高動態範圍(High Dynamic Range)影像於顯示器的低動態範圍(Low Dynamic Range)上呈現，則需經過色調複製(Tone Mapping)的轉換；色調轉換模式研發至今已有二十餘種之多，但在現有研究方法上多以主觀偏好來評比，並未評比出何者的實地視覺效果最接近人眼所觀看。本研究提出一種新的方法製作高動態範圍影像，利用可調整燈光強度的不同光源，藉此製造可控制動態範圍的影像，也在影像內放置可作為評比依據的色卡，共拍攝照度比1,030：1與9,571：1兩種動態範圍的數位影像檔，其動態比也是經由儀器所測量而非一般影像經由影像內部互相計算所得的相對對比。本研究利用影像內的色卡做配對比較法的依據，藉此評比Bilateral Filter、iCAM06、Histogram Adjustment、Logarithmic Mapping、Photographic Reproduction等五種轉換方法，比較五種轉換方法與實際人眼觀看景物，實驗結果顯示iCAM06轉換模式最接近人眼所觀看，但在暗部的表現仍有需要加強的地方。而本研究也提供內含可評比依據的高動態範圍影像，藉此可檢測色調複製的轉換效果。

Abstract
Dynamic range of a scene image is the luminance ratio between the brightest area and darkest area in a scene of the luminance ratio. Human eyes can perceive much higher dynamic range than what the current display technology can produce. Tone reproduction conversion (or Tone mapping) is applied to process the high dynamic range image into the lower dynamic range for the display to correctly show the image. More than twenty conversion modes have been developed, however most of the verification of the conversion models is done by solely visual preference without any truly comparison with the real scene. This study proposes a new method of producing high dynamic range images by using two light sources of different intensities which creates images in two levels of dynamic ranges: 1030:1 and 9571 : 1. Kodak Q13 gray scales are used as the scene objects to be captured by digital camera in different exposures. Five conversion models - Bilateral Filter, iCAM06, Histogram Adjustment, Logarithmic Mapping and Photographic Reproduction are used to process the high dynamic range image and the results are compared with the real scene by observers with pair comparison method. The results show that iCAM06 mode yields the best results among these five models to closely match with what observers perceive the scene. However in the darker scene, there is still a need to improve the performance of iCAM06 model in the darker area. This study also generates a set of new high dynamic range images that is good for further testing on other conversion models.

第一章 緒論…………………………………………………………………1
第一節 研究背景與動機……………………………………………………1
第二節 研究目的……………………………………………………………4
第三節 研究架構……………………………………………………………6
第四節 研究範圍與限制……………………………………………………7

第二章 文獻探討……………………………………………………………8
第一節 動態範圍……………………………………………………………8
一、高動態範圍……………………………………………………………8
二、製作高動態範圍影像…………………………………………………9
三、高動態範圍影像儲存格式……………………………………………11
第二節 色調複製…………………………………………………………12
一、空間均勻法（Spatially Uniform）……………………………14
二、空間變化法（Spatially Varying）……………………………19
第三節 心理物理實驗法…………………………………………………24
一、心理物理……………………………………………………………24
二、配對比較法……………………………………………………………24

第三章 研究方法…………………………………………………………26
第一節 實驗設計…………………………………………………………26
第二節 實驗設備與環境…………………………………………………27
一、硬體設備……………………………………………………………27
二、軟體…………………………………………………………………28
三、實驗設備控制………………………………………………………29
四、實驗環境控制………………………………………………………29
第三節 刺激材料製作……………………………………………………31
一、拍攝內容……………………………………………………………31
二、拍攝數量……………………………………………………………32
三、曝光程度……………………………………………………………32
四、高動態範圍影像合成………………………………………………37
五、色調複製轉換………………………………………………………38
第四節、實驗程序………………………………………………………45
第五節、實驗分析方法…………………………………………………47

第四章 實驗結果與討論…………………………………………………48
第一節 實驗數據分析……………………………………………………48
一、低動態範圍影像轉換模式比較數據分析……………………………48
二、高動態範圍影像轉換模式比較數據分析……………………………51
第二節 實驗結果與討論…………………………………………………54
一、動態範圍的控制………………………………………………………54
二、配對比較法之評比依據………………………………………………55

第五章 結論與建議…………………………………………………………59
第一節 結論…………………………………………………………………59
第二節 研究後續與研究建議………………………………………………60
參考文獻………………………………………………………………………61
一、中文文獻…………………………………………………………………61
二、英文文獻…………………………………………………………………62

一、中文文獻
1.吳齊殷(1999)，量表的發展：理論與應用，弘智文化出版
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4.陳永進(2006)，調整影像銳利度對視覺偏好影響之研究，中國文化大學資訊傳播研究所碩士論文
5.陳鴻興、陳詩涵(2007)，色彩工程學：理論與應用，全華圖書股份有限公司
6.黃宏富、張蓺英(2005)，高動態範圍影像壓縮之研究，國立成功大學電機工程所研究報告
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二、英文文獻
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2.Erik Reinhard, Greg Ward, Sumanta Pattanaik, and Paul Debevec(2006),“High Dynamic Range Imaging” ,Morgan Kaufmanns,San Francisc
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7.Jiangtao Kuang, Hiroshi Yamaguchi, Changmeng Liu, Garrett M. Johnson, and Mark D. Fairchild(2006),“Evaluating HDR Rendering Algorithms”,Perception,ACM Transactions on Applied Perception ,Volume 4 , Issue 2, New York
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