什么是HDR？
HDR代表高动态范围（High Dynamic Range），它是一个技术术语，可以提供更多的动态范围和图像细节。通常我们在描述一个场景的时候，动态范围指的是其最亮部与最暗部的亮度比值。高动态范围的场景（High Dynamic Range Scene）指的是场景里同时存在非常亮和非常暗的部分。
HDR的来源
事实上，HDR首先作为静止摄影技术而闻名于世，法国摄影师古斯塔夫·勒·格雷（Gustave Le Gray）在1850年代首次使用了它，他了解胶片底片的动态范围限制，并使用两个单独的曝光来创建克服这些限制的图像。数字化时代浪潮中，随着数码摄影的发展和突破，这些摄影技术概念，得以在相机成像传感器和软件中成为可能，并且HDR技术发展涉及摄影、图像处理、显示技术等诸多软硬件关联领域。
HDR的场景运用
高动态范围图像，受限于图像传感器满阱容量（Full Well Capacity，FWC）和本底噪声，满阱容量小则无法保存更多的高亮信息，本底噪声大则无法记录更多的暗部信息。因此，图像传感器所能捕捉的动态范围是有限的。所以通过其他的方法，来捕捉这种高动态范围的场景，这就是高动态范围成像技术（HDR Imaging）。
但是，HDR图像在现有显示技术中，也必然要进行动态范围压缩，在HDR硬件范围内处理显示。随着HDR体系的不断进步，以及硬件、软件内容的支持，人们已经在高端显示领域，体验到色彩更丰富、对比度更高的视觉效果。
如何实现HDR显示？
我们通常使用的手机拍照，采集的是10bit RAW数据，无法体现真实环境的动态范围，使用多帧异曝光高动态成像技术，以一次拍摄中曝光、低曝光、加曝光的方式，形成3张或者更多张不同曝光量的RAW数据，经过ISP图像处理及HDR算法融合后bit深度增加，能够体出更多的亮、暗处细节，实现还原接近人眼观察的视觉效果。
车载领域HDR sensor，以近似同时曝光的3帧或者4帧Linear RAW（长曝光、中曝光、短曝光、超短曝光），融合成图像深度较高的HDR RAW（通常为20bit或者24bit），实现sensor硬件输出HDR RAW图就达到提高动态范围的目的，然后经分段线性压缩后，传输到ISP芯片做成像处理，进行图像重建和色彩重建，还原真实场景的清晰度和色彩。所以在曝光配置时，需要注意遵循一些规范，避免一些异常问题的出现。
比如下面图片中，在移动时边缘有轮廓很宽的伪像，拖影非常明显，且伪像带有异常颜色，严重影响机器视觉应用中对物体的识别，而且在人类视觉观感上表现也非常糟糕。
需要分析HDR RAW图和Linear RAW图的表现，来辅助判断主要问题出在哪儿，再针对进行调优。
通过分析问题，是Linear帧曝光比配置不合理，硬件合成HDR图像时，拼接处矢量方向上有差异边缘存在伪像，无法融合成完美的真实图像，因此需要以芯厂建议的曝光比，来计算和配置曝光时间，优化此种问题。
通过以合适的曝光比，调整曝光时间后，使帧间offset时间减小，融合得到的HDR图像，就能呈现符合人眼观感的效果。
至于图像中伪像部分的异常色彩，是合成HDR图像前的某一帧本来的颜色，因此需要Linear帧校正，以及配合预处理WB增益来辅助优化，使其融合成HDR图像后，边缘处能以中性色体现。
类似问题点
比如下图，左图为拍摄有太阳的天空，太阳呈现粉色异常现象。原因在于配置曝光时间时，为追求达到更高的动态范围，超短帧曝光时间配置太短，导致图像曝光比不合理，高动态场景高亮度区域出现异常现象。
经过调优，适配合适的曝光时间，且配合其他方式解决异常色彩，问题得到优化，但是高亮度区域（太阳），比之前略过曝一些，具体体现为太阳光轮廓变大，边缘光团面积增加。
总结
人眼的动态范围一般在120dB左右，前视摄像头作为 ADAS/AD 的核心眼，需要在高速行驶时，快速识别不同光照条件下的明暗细节，准确捕获图像，否则影响行车安全。典型的 HDR 需求是当汽车驶出隧道既要识别亮处也要获取暗部细节，或者夜景中识别极暗的行人和极亮的车灯、LED 信号灯等。理想的动态范围需超过人眼 DR，达到 140dB HDR。
因此对于 ADAS 应用，覆盖 120dB HDR 是基本要求，而覆盖 140dB HDR 是汽车机器视觉的趋势所在。

本文转载自《舜宇智领技术》公众号，仅为行业技术交流探讨。 上海研鼎作为车载摄像头图像质量行业领军者可以提供整套ADAS车载摄像头测试方案，详情请咨询Sales@rdbuy.com。