HDR - High Dynamic Range

17. April 2012

HDR auch als HDRI (High Dynamic Range Imaging, aus dem Englischen = Bilderstellung mit hohem Dynamikumfang) bezeichnet, berechnet die reale Lichtintensität (HDR) und wird mit anschließender Kompression (Tone Mapping) verwendet.

Auch wenn das zunächst kompliziert klingt, ist es doch mit relativ einfachen Mitteln möglich, die während des Fotografierens herrschenden Lichtverhältnisse aus den verschiedenen Bildern der Belichtungsreihe zu berechnen. Anhand der relativen Helligkeitswerte der einzelnen Bildpunkte untereinander ist es dann möglich, ein neues Bild zu erstellen, in dem das komplette Helligkeitsspektrum auf den in der Bilddatei darstellbaren Bereich „zusammengestaucht“ wird.

Die ursprüngliche Idee des Verfahrens stammt von Paul E. Debevec und Jitendra Malik. Vereinfacht gehen Debevec und Malik davon aus, dass die Helligkeit eines Bildpunktes das Produkt aus der realen Helligkeit des Punktes und der Belichtungszeit ist. Dividiert man dieses Ergebnis durch die Belichtungszeit, kann man von der Helligkeit des Bildpunktes auf die reale Beleuchtungssituation zurückschließen. Als tatsächliche Helligkeit eines Bildpunktes wird dann ein gewichtetes Mittel der Summe aller berechneten Helligkeitswerte des Punktes in den verschiedenen Bildern angenommen. Dabei wird der Prozentsatz, zu dem ein Helligkeitswert in die Summe eingeht, davon abhängig gemacht, in welchem Bereich des darstellbaren Farbraums sich der Punkt befindet. Werte aus Bildern, an denen der Punkt überstrahlt ist oder in der Dunkelheit verschwindet, werden dabei natürlich nur mit einem sehr geringen Anteil eingehen, während mittelhelle Werte stärkeren Einfluss ausüben.

In der Realität ist das Verfahren natürlich noch ein wenig aufwändiger, da in der Regel kein linearer Zusammenhang der Tonwerte der Ausgangsbilder zu den realen Farbwerten besteht. Ganz im Gegenteil ist es sogar so, dass dieser Zusammenhang von Kamera zu Kamera unterschiedlich sein kann, weshalb in das Verfahren noch eine individuelle Transformationsfunktion hineingerechnet wird. Der Vorteil dieses Verfahrens ist, dass durch die Summierung der Daten aus mehreren Bildern für jeden Bildpunkt ein eventuellvorhandenes Rauschen in den Bildern minimiert wird. Auch entstehen hier keine Übergangsränder an Stellen, an denen Teile aus einem anders belichteten Bild eingefügt wurden.

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