HDR_OpenCV —— 纯 OpenCV 版 HDR 处理（独立研究用）

本文件夹是从 HDRAlgDemo 项目中独立出来的 OpenCV 实现， 不依赖 Halcon / halconcpp.dll。算法结构与 demo 的 "hdr" 处理一致， 与 demo 输出平均差约 0.005%（肉眼无差）。

文件

• hdr_opencv.py —— 算法实现（核心，含 CLI）
• hdr_gui.py —— PyQt5 图形界面
• requirements.txt —— 依赖

快速运行

python hdr_gui.py                          # 图形界面
python hdr_opencv.py 输入.tiff -o 输出.tiff # 命令行
# 可选参数：--intensity 20 --detail 3 --border 2 --gauss 20

算法流程（对应 demo 的 hdr）

1. median(circle, r=1) 十字中值去噪
2. 归一化：范围 = 百分位截断最大值(Max1) - 全量最小值(Min2)， 最亮像素会超过满量程、被 uint16 截断（与 demo 一致）
3. 对数域处理：
   • L = ln(img)，N = L / max(L)
   • base = guided_filter(N, N, 窗口=border, eps=0.001) * max(L)
   • detail = median_sep3x3(L - base)
   • k = ln(intensity) / (max(base) - min(base))
   • out = exp(k*(base - max(base)) + detail*detail)
4. 再归一化 → ×65535 → uint16
5. 高斯：sigma = gauss % 11（取奇、≥3），再重复 int(gauss/11) 次 sigma=11

参数含义

参数	含义	默认
intensity	亮度层压缩强度（k 的来源）	20
detail	细节层放大倍数	3
border	guided filter 均值窗口（偶数自动取奇）	2
gaussParam	高斯平滑强度	20
guided eps / 归一化截断%	GUI 高级参数（demo 内部常量）	0.001 / 1% / 2%

与 demo 的一致性

• 默认参数、50/10/5、5/3/20 多组真实输出验证：平均差 ≤ 0.017%
• 剩余差异来自 Halcon scale_image 查找表与 median_separate 的内部数值实现
• 需要逐像素一致时用 DLL 版（HDRAlgHalcon 项目）

研究建议

• 想理解算法：从 hdr_process() 入口读，逐步看 _a850 / _d170 / _guided_filter
• 想改效果：先调 GUI 四个主参数，再看高级参数
• 想对比：HDRAlgHalcon（DLL 版）是逐像素一致的基准