Paso 1: Recoger una pluralidad de registros diferentemente expuestas, ordenarlos por exposición y calcular comparagrams
Un ejemplo simple es un conjunto de cuadros diferentemente expuestos de la misma materia. Pero se puede aplicar esta filosofía a cualquier tipo de grabación.
Por ejemplo, en mi niñez, en los primeros días de grabación de audio, recuerdo que más dispositivos de audio eran monofónicos. En nuestro hogar, el tocadiscos sólo tenía un altavoz en el mismo. Así lo hizo el receptor de radio y televisión. Pero como un aficionado a los hobbys audio tenía una grabadora estérea, e incluso de aparejado un ordenador portátil para grabar sonido estéreo a finales de 1970. Cuando se graba el material monofónico como mi propia voz, yo conectado los dos canales estéreos en paralelo (ambos alimentados desde el mismo micrófono) y muy tranquilo canal izquierdo y canal derecho muy fuerte. Así cuando estaba hablando el canal izquierdo nunca saturado, pero el canal derecho no. Pero cuando estaban hablando otros está lejos de mí, el canal izquierdo era demasiado tranquilo == perdido en ruido de fondo. El canal derecho era perfecto. Más adelante que podría combinar estas dos grabaciones para obtener una única grabación con un enorme rango dinámico, más allá de lo que cualquier dispositivo de sonido grabación de ese día podría producir.
Descubrí algo nuevo: una forma de combinar diferentemente expuestas las grabaciones de la misma materia para obtener rango dinámico extendido. También se aplica este método a la fotografía y video, por ejemplo, a combinar subexpuesta y sobreexpuesta grabaciones de vídeo.
Me fascinaba también de Charles Wyckofffotos de explosiones nucleares en la portada de la revista Life. Quedé fascinado por el trabajo de Wyckoff de MIT, así que aplicó allí y fue aceptado, donde se convirtió en buen amigo de Wyckoff y le mostré mi trabajo audiovisual de HDR.
Rango dinámico versus Dynamage gama:
Además de obra audiovisual, considerar otros tipos de sensores o metasensing. Aquí el principio fundamental se aplica cuando los sensores pueden ser sobreexpuestos sin daño, por ejemplo, siempre que su rango dinámico es mayor que su rango de dynamage. Por ejemplo, vídeo HDR no era posible en los viejos tiempos cuando las cámaras de vídeo fueron dañadas fácilmente por la exposición a la luz excesiva.
Tratar de encontrar una situación donde un sensor satura y proporciona lecturas pobres, en presencia de sobre exposición, pero no se daña por la sobreexposición.
Cámaras modernas son así, al igual que muchos micrófonos, antenas, sensores, etc...
En la parte superior de esta página es una imagen de ejemplo que hice de dos cuadros diferentemente expuestos de la misma materia. Las dos imágenes aparecen por debajo de ella. A la izquierda se toma con una exposición adecuada para el fondo brillante detrás de la gente en la foto. El uno a la derecha se toma con una exposición adecuada para los detalles arquitectónicos del edificio.
Saturación y corte
En la imagen de la izquierda, muchos de los detalles son corte en las áreas de sombra.
En la imagen de la derecha, muchos otros detalles están saturadas en las áreas de punto culminante.
Probar las diferentes maneras de combinar diferentemente expuesto cuadros, con el fin de combinar estas dos imágenes para obtener una imagen como la de la parte superior de esta página.
Tratar de capturar a algunos de sus propios conjuntos de datos en la que existen registros diferentemente expuestos.
Tratar de comprender que la relación matemática entre estos diferentemente expuestos registros.
Sea v1 el primer registro (sin pérdida de generalidad podemos ordenar los registros según la exposición y por lo tanto digamos que v1 es el disco con menos exposición). Que v2 por un récord de la mayor exposición por un factor de cierta constante, k. Hay una cantidad subyacente, q, que estamos tratando de medir, a través de alguna función de respuesta del sensor, f. Así que tenemos v1= f(q(x,y)), vamos a decir (por ejemplo si es una fotografía o imagen en función de (x, y) coordenadas de píxeles) y v2= f(kq(x,y)).
Ahora queremos probar y entender la relación entre v1 y v2, dos diferentemente expusieron imágenes. La manera fundamental de hacerlo es a través de algo llamado comparagram, que es una poderosa pero sencilla herramienta matemática (fundamental) para comparar diferentemente expuestas las grabaciones de la misma materia.
