디지털 사진과 정확한 조명 시뮬레이션의 기술을 통합하는 새로운 응용 분야가 발생하면서 해결해야 할 새로운 문제와 탐험이 많이 생겨났다. 톤 매핑은 하나의 최적 솔루션을 갖는 단순한 문제뿐 아니라 높은 동적 범위를 해결하는 문제이기도 하다. 가능한 목표는 여러 가지가 있다. 보는이로 하여금 물리적 장면을 보는 것과 같이, 동일한 시각적 효과를 주는 이미지, 만족스러운 이미지 또는 세밀한 가시성을 극대화하는 이미지 등이다. 동적 장면과 낮은 조도 조건과 같은 다양한 상황이 존재한다. 과거에 캡처하여 생성된 낮은 동적 범위 이미지가 많이 다뤄진다. HDR 이미지와 같은 맥락에서 사용되도록 확장하려면 어떻게 해야 할까? 높은 동적 범위 이미지 시스템에서 생성되어 증가된 추가 데이터를 처리하기 위해 어떤 압축 기술을 사용할 수 있는가? 디스플레이된 이미지의 충실도는 어떻게 평가할 수 있는가?
이 책은 흥미진진한 새로운 영역에 대해 포괄적인 가이드를 제공한다. 이 책에서는 자세한 수식과 코드를 제공하여, 독자들에게 매력적인 이미지를 만들기 위한 새로운 기술을 실험하고 학습하는데 필요한 도구를 함께 제공한다.
1장 소개(Introduction)
1.1 빛, 인간의 시각 및 색 공간
2장 HDR 파이프라인(HDR Pipeline)
2.1 HDR 콘텐트 생성
2.2 HDR 콘텐트 저장
2.3 HDR 콘텐트의 시각화
3장 톤 매핑(Tone Mapping)
3.1 TMO 매트랩 프레임워크
3.2 전역 연산자(Global Operator)
3.3 지역 연산자(Local Operator)
3.4 주파수 기반 연산자(Frequency-Based Operator)
3.5 분할 연산자(Segmentation Operator)
3.6 톤 매핑 문제를 위한 새로운 경향(New Trends to the Tone Mapping problem)
3.7 요약
4장 낮은 공작범위 레인지 콘텐를 위한 확장 연산자(for Low Dynamic Range Content Expansion Operator)
4.1 단일 이미지를 사용한 신호의 선형화
4.2 높은 콘트라스트 디스플레이를 위한 윤곽감소 모델(Decontouring Model for high contrast displays)
4.3 확장 연산자 매트랩 프레임워크
4.4 전역 모델(Global Model)
4.5 분류 모델(Classification Model)
4.6 확장 맵 모델(Expand Map Model)
4.7 사용자 기반 모델(User-based Model: HDR Hallucination)
4.8 요약
5장 이미지-기반 조명(Image-Based Lighting)
5.1 환경 법(Environment Map)
5.2 IBL로 렌더링(Rendering with IBL)
5.3 요약
6장 평가(Evaluation)
6.1 정신물리학적 실험들
6.2 오류 척도
5.3 요약
7장 HDR 콘텐트 압축(HDR Content Compression)
7.1 HDR 압축 매트랩 프레임워크
7.2 HDR 이미지 압축
7.3 HDR 텍스처 압축
7.4 HDR 비디오 압축
7.5 요약
부록
A 양방향 필터(The Bilatera Filter)
B 레티넥스 필터(Retinex Filter)
C 매트랩 HDR 툴박스 소개(A Brief Overview of the MATLAB HDR Toolbox)