image SDR-to-HDR

图像SDR to HDR，目标：暗光区域->光照增强，过曝光区域->光照减弱

其中暗光照增强的MATLAB实现主要参考北大学者的论文与开源工程

北大学者github：https://github.com/baidut

参考论文：

A Bio-Inspired Multi-Exposure Fusion Framework for Low-light Image Enhancement

A New Image Contrast Enhancement Algorithm using Exposure Fusion Framework

A New Low-Light Image Enhancement Algorithm using Camera Response Model

原论文创新点：只对缺失光照的地方进行补光增强，而其他光照良好的地方不会增强，从而使得整张图更清晰

原论文有待优化之处（个人拙见）：原方法处理了低光照区域和光照良好区域，但过曝光的区域仍然不清晰，还可以对过曝光区域进行降光处理

该项目则基于原方法，在暗光区域做光照增强，在过曝光区域做光照减弱。

需要环境:MATLAB（我是MATLAB2018a）, 第三方库colorspace

使用方法：

1. demoTSQ：使用论文方法做"暗光增强"，file修改图片路径，同时修改文件后缀。增强图会展示出来，并且在输入图像的路径下会生成 “文件名_out.文件”。
2. demoTSQlight：使用论文方法做"暗光增强"，file修改图片路径，同时修改文件后缀。增强图会展示出来，并且在输入图像的路径下会生成 “文件名_RGB_Light.文件”。
3. demoTSQdark：“过曝降光”，file修改图片路径，同时修改文件后缀，TooDark(I,0.5,0.38)中的第三个参数0.38可手工调整，曝光率越低则降光后越暗。降光图会展示出来，并且在输入图像的路径下会生成 “文件名_RGB_Dark.文件”。
4. demoTSQdark_light：即做“过曝降光”又做“低光增强”，file修改图片路径，同时修改文件后缀，TooDark(I,0.5,0.38)中的第三个参数0.38可手工调整，曝光率越低则降光后越暗。处理后的图会展示出来，并且在输入图像的路径下会生成 “文件名_RGB_Light_Dark.文件”。
5. demoTSQall：在不同的颜色空间下做实验，即做“过曝降光”又做“低光增强”。file修改图片路径，同时修改文件后缀，TooDark(I,0.5,0.38)中的第三个参数0.38可手工调整，曝光率越低则降光后越暗。处理后的图会放在allColor文件夹中， “文件名_颜色空间_Light_Dark.文件”。
6. demoTSQtest：用于评价效果好坏
7. demoTSQlight的效果：

我的修改：
1.代码修改部分细节，并新增中文注解
2.代码新增：“低光区域增强”+“过曝光区域降光”,并引入其他颜色空间
代码见demoTSQdark_light.m
代码V2 = TooDark(J,0.5,0.38);中的第三个参数0.38曝光率可以控制光照，越低则降光越多。
3.代码新增：“低光区域增强”+“过曝光区域降光”,并引入其他颜色空间
测试所有颜色空间下，“暗光区域增亮”+“过曝光区域降光”双重功能下的结果，保存在allColor文件夹下。
allColor文件夹中，P（或Q属于输入图片的名字）。其他图的名字含义是:图片名_颜色空间_操作.后缀。
其中操作包括Dark(过曝光区域降光) Light(暗光区域增亮) Light_Dark(“暗光区域增亮”+“过曝光区域降光”)
详见demoTSQall.m
4.需要包colorspace


效果展示
原图
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RGB空间下，景色部分（树、海岸……）得到“暗光区域增亮”的加强，人脸、锁骨、衣服白色字体等部分得到了“过曝光区域降光”的美化\

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HSV空间下，景色部分（树、海岸……）得到“暗光区域增亮”的加强，人脸、锁骨、衣服白色字体等部分得到了“过曝光区域降光”的美化

更多颜色空间下的效果请看allColor文件夹