重建视觉外观是色调映射的终极目标。色调映射算法在降低高动态图像(HDR)范围的同时着力保护捕捉到的原始图像的外观。色调映射算子分两种策略，一种是全局的，另一种是局部的。
1. 全局映射算子
每一个像素点将会根据它的全图特征和亮度信息进行映射，不管其空间位置几何。全局算子一个比较典型的例子就是色调曲线。全局色调映射在处理12位(12-bit)深度的图像的时候是完全OK的，当图像的动态范围特别高的时候，那就不行了。这是因为所有的像素点都采取同一种方式进行处理，根本就没有管它是在较亮区域还是较暗区域。这样的话，就是导致图像色调映射过后看起来很平坦，失去了其局部的细节信息。
2. 局部映射算子
像素点所在的空间位置会被考虑，在进行尺度变换的时候，所以，具有相同亮度值的两个像素点会被映射成不同的值，因为它们的空间位置周边的亮度信息可能不一样。局部色调映射需要考虑到每个像素点周围的亮度信息，这样这会使得计算量和内存的使用会更大，但是会有更好的结果。如果处理得当，局部色调映射会很好的保护高亮和阴影部分的局部对比度和细节信息。
目前的一些色调映射算法：
- 伽马压缩算法
- 基于直方图均衡的压缩算法
- 基于Retinex的算法
- 基于梯度的压缩算法，等等
下面给出基于CLAHE的LTP算法效果图：
%% local tone mapping
clc,clear ,close all
% src = imread('m_ImageDemosaic.bmp');
src = imread('C:\Users\Administrator\Desktop\LTP5.png');
figure;imshow(src);
srcHDR = double(src) * 256;
hsv = rgb2hsv(srcHDR);
figure;imshow(uint16(srcHDR))
J = adapthisteq(uint16(hsv(:,:,3)));
hsv(:,:,3) = double(J);
dstHDR = hsv2rgb(hsv);
figure;imshow(uint16(dstHDR))
imwrite(uint16(dstHDR),'C:\Users\Administrator\Desktop\LTP5_1.png')
