Кіріспе
Сурет өңдеу техникасы – кескіндердің динамикалық диапазонын жақсарту техникасы.
the technique to improve the dynamic range of images
Тоналды карталау – бұл сурет өңдеу және компьютерлік графикада қолданылатын, түстердің бір жиынтығын екіншісіне бейімдеу арқылы жоғары динамикалық диапазонды (HDR) кескіндердің көрінісін, шектеулі динамикалық диапазоны бар ортада шамамен көрсетуге мүмкіндік беретін техника. Принтерлер, CRT немесе LCD мониторлар және проекторлардың барлығында табиғи көріністердегі жарық интенсивтіліктерінің толық диапазонын шығаруға жеткіліксіз, шектеулі динамикалық диапазоны бар. Тоналды карталау, көрініс сәулесінен көрсетілімге дейінгі күшті контраст азайту мәселесін шешеді, сонымен қатар бастапқы көрініс мазмұнын бағалау үшін маңызды суреттік бөлшектерді және түс көрінісін сақтайды. Кері тоналды карталау – бұл кері техника, ол жарық диапазонын кеңейтуге мүмкіндік береді, төмен динамикалық диапазонды кескінді жоғары динамикалық диапазонды кескіңге бейімдейді. Бұл, әсіресе, SDR бейнелерін HDR бейнелеріне айналдыру үшін қолданылады.
Өмірбаян
Фильмге негізделген фотосуреттің пайда болуы мәселе тудырды, себебі химиялық тұрғыдан шектеулі негативте нақты әлемнің кең динамикалық диапазонын бейнелеу өте қиын болды. Алғашқы фотодамытушылар бұл мәселені шешу үшін фильм түрлерін және баспаны дамыту жүйелерін жасады, олар ортаңғы диапазонды шамамен 15%-ға сәл күшейтілген контрастпен және жарықтар мен көлеңкелерді біртіндеп қысқан S тәрізді тон қисығын қамтамасыз етті. Кейіннен, көлеңке тондарына экспозицияны негіздей отырып (осылайша жарық тондарын бақылап), химиялық дамытуда өткізілген уақытты өзгерту арқылы қолданылатын Аймақтық жүйе, қара-ақ (кейіннен түсті) негативтік фильмнің тональдық диапазонын шамамен жеті тоқтан онға дейін кеңейтті. Фотографтар баспа процесінің шектеулерін жеңу үшін жарықтандыру және күйдіру әдістерін де қолданды. Цифрлік фотосуреттің пайда болуы осы мәселені жақсырақ шешуге үміт берді. Лэнд пен Макканн 1971 жылы қолданған алғашқы алгоритмдердің бірі – Retinex, ол жарықты қабылдау теорияларынан шабыттанды. Бұл әдіс көздің жарық жағдайларына бейімделудің биологиялық механизмдарынан алынған. Түсті басып шығару контекстінде гаммуты карталау алгоритмдері де кеңінен зерттелді. CIECAM02 немесе iCAM сияқты есептеу модельдері түс көрінісін болжау үшін пайдаланылды. Дегенмен, егер алгоритмдер тондар мен түстерді жеткілікті түрде карталай алмаса, білікті суретші қажет болды, сияқты киноматографиялық фильмдерді өңдеуде. Жоғары контрастты көріністерді көрсетуге қабілетті компьютерлік графикалық техникалар дисплей құрылғыларының негізгі шектеу факторы ретінде түсті жарыққа ауыстырды. Жоғары динамикалық диапазонды кескіндерді стандартты дисплейлерге бейімдеу үшін бірнеше тондық карталау операторлары жасалды. Соңғы уақытта бұл жұмыс кескін контрастын арттыру үшін жарықты пайдаланудан және пайдаланушының көмегімен кескін көшіру сияқты басқа әдістерге қарай бағытталды. Қазіргі уақытта кескін көшіру дисплейге негізделген шешімдерге қарай өтті, себебі дисплейлер енді кескіннің көрсетілу шарттарына бейімделуге, қуатты үнемдеуге, түс гаммасын және динамикалық диапазонын кеңейтуге көмектесетін жетілдірілген кескін өңдеу алгоритмдеріне ие.
The advent of digital photography gave hope for better solutions to this problem. One of the earliest algorithms employed by Land and McCann in 1971 was Retinex, inspired by theories of lightness perception This method is inspired by the eye’s biological mechanisms of adaptation when lighting conditions are an issue. Gamut mapping algorithms were also extensively studied in the context of color printing. Computational models such as CIECAM02 or iCAM were used to predict color appearance. Despite this, if algorithms could not sufficiently map tones and colors, a skilled artist was still needed, as is the case with cinematographic movie post processing. Computer graphic techniques capable of rendering high contrast scenes shifted the focus from color to luminance as the main limiting factor of display devices. Several tone mapping operators were developed to map high dynamic range images to standard displays. More recently, this work has branched away from utilizing luminance to extend image contrast and towards other methods such as user assisted image reproduction. Currently, image reproduction has shifted towards display driven solutions since displays now possess advanced image processing algorithms that help adapt rendering of the image to viewing conditions, save power, up scale color gamut and dynamic range.
Мақсаты мен әдістері
Тоналды карталаудың мақсаттары нақты қолдануға байланысты әртүрлі айтылуы мүмкін. Кейбір жағдайларда тек эстетикалық жағынан ұнамды кескіндерді жасау басты мақсат болып табылады, ал басқа қолданулар мүмкіндігінше көп кескін бөлшектерін қайта жаңғыртуға немесе кескін контрастын барынша арттыруға баса назар аударуы мүмкін. Реалистік рендеринг қолдануларындағы мақсат – дисплей құрылғысы жарықтықтың толық диапазонын қайта жасай алмаса да, нақты көрініс пен көрсетілген кескін арасында қабылдау сәйкестігін алу болуы мүмкін. Соңғы жылдары түрлі тонды карталау операторлары жасалды. Олардың барлығын екі негізгі түрге бөлуге болады: жаһандық (немесе кеңістікте біркелкі) операторлар: олар кескіннің жарықтылығымен және басқа да жаһандық айнымалылармен негізделген сызықтық емес функциялар. Белгілі бір кескінге сәйкес оңтайлы функция бағаланғаннан кейін, кескіндегі әрбір пиксель қоршаған пиксельдердің мәніне тәуелсіз, бірдей түрде картаға түсіріледі. Бұл әдістер қарапайым және жылдам (өйткені оларды іздеу кестелерін пайдалану арқылы жүзеге асыруға болады), бірақ олар контраст жоғалтуына әкелуі мүмкін. Жалпы жаһандық тонды карталау әдістерінің мысалдары – контрастты азайту және түс инверсиясы. жергілікті (немесе кеңістікте өзгеретін) операторлар: сызықтық емес функцияның параметрлері қоршаған параметрлерден алынған ерекшеліктерге сәйкес әр пикселде өзгереді. Басқаша айтқанда, алгоритмнің әсері кескіннің жергілікті ерекшеліктеріне сәйкес әр пикселде өзгереді. Бұл алгоритмдер жаһандық алгоритмдерге қарағанда күрделірек; олар артефакттарды (мысалы, гало эффектісі және діріл) көрсетуі мүмкін; және нәтиже шынайы көрінбейді, бірақ олар (дұрыс қолданғанда) ең жақсы нәтижелерді беруі мүмкін, өйткені адамның көруі негізінен жергілікті контрастқа сезімтал. Жаһандық тонды карталау сүзгісінің қарапайым мысалы (Рейнхард), онда Vin – бастапқы пикселдің жарықтылығы, ал Vout – сүзгіленген пикселдің жарықтылығы. Бұл функция Vin жарықтығын белгілі бір диапазонға карталайды, ал дисплейдегі жарықтықтың диапазоны болады. Бұл сүзгі кескіннің төмен жарықты бөліктеріне лайықты контрастты қамтамасыз етеді (әсіресе ), ал жоғары жарықты бөліктері кескіннің жарықтығы 1-ге жақындағанда контрасты азайтады. Бұл сүзгінің түрлері рендерингте жиі қолданылады. Мүмкін, пайдалы жаһандық тонды карталау әдісі – гамма-сығу, онда сүзгі келесідей: және Бұл функция V жарықтығын белгілі бір диапазонға карталайды. γ тұрақтылығы төмен болса, контраст төмендейді. γ тұрақтылығы төмен болса, контраст төмендеп, кескін көмескіленеді, бұл кескіннің жетіспей жарықтанған бөліктерінің экспозициясын арттырады, ал егер , кескіннің артық жарықтанған бөліктерінің экспозициясын азайтады. Тонды карталау алгоритмдерінің одан да күрделі тобы – «жергілікті» контраст немесе градиент доменді әдістерге негізделген. Мұндай операторлар абсолюттік мәнге қарағанда көршілес аймақтар арасындағы контрастты сақтауға назар аударады, бұл адам қабылдауының абсолюттік қарқындылыққа қарағанда кескіндердегі контрастқа сезімталдығына негізделген тәсіл. Бұл тонды карталау әдістері әдетте өте өткір кескіндерді шығарады, олар кішкентай контрастты бөлшектерді жақсы сақтайды; дегенмен, бұл көбінесе жалпы кескін контрастын тегістеу есебінен жасалады және жанама әсер ретінде қараңғы нысандардың айналасында гало сияқты жарқыраулар тудыруы мүмкін. Мұндай тонды карталау әдістерінің мысалдары: градиент доменді жоғары динамикалық диапазонды сығу және жоғары динамикалық диапазонды кескіндердің контрастын өңдеуге арналған қабылдау аясы (тонды карталау осы аяның қолданыстарының бірі). HDR кескіндерін тоналды карталауға тағы бір тәсіл – жарықтықты қабылдаудың бекіту теориясынан бастау алады. Бұл теория адамның көру жүйесінің көптеген сипаттамаларын, мысалы, жарықтықтың тұрақтылығы мен оның сәтсіздіктерін (мысалы, шахмат тақтасы көлеңкесінің иллюзиясында) түсіндіреді, олар кескіндерді қабылдауда маңызды. Бұл тонды карталау әдісінің негізгі тұжырымдамасы (тондық репродукциядағы жарықтықты қабылдау) – HDR кескінін тұрақты жарықтандыру аймақтарына (аяларға) бөлу және жарықтық мәндерін жергілікті түрде есептеу. Кескіннің жалпы жарықтығы аялардың күшіне пропорционалды түрде біріктірілуі арқылы есептеледі. Әсіресе маңыздысы – бекіту, яғни жарықтықты белгілі жарықтыққа байланыстыру, атап айтқанда, көріністе ақ деп қабылданатын жарықтық мәнін анықтау. Тоналды карталаудың бұл тәсілі жергілікті контрастқа әсер етпейді және HDR кескінінің табиғи түстерін сақтайды, өйткені жарықтық сызықтық түрде өңделеді. Тонды карталаудың қарапайым түрі стандартты кескінді (HDR емес – динамикалық диапазоны бұрынғысынан қысқартылған) алып, үлкен радиусы бар өткір масканы қолданады, бұл жергілікті контрастты арттырады, емес, кескінді өткірлендіреді. Толық мәліметтер үшін өткір масканы қараңыз: жергілікті контрастты арттыру. Көп қолданылатын тонды карталау алгоритмдерінің бірі – iCAM06, ол түс көрінісінің моделіне және иерархиялық карталауға негізделген. Екітаралы сүзгіленгеннен кейін кескін негізгі қабатқа және егжей-тегжейлі қабатқа бөлінеді. Негізгі қабатқа ақ нүктеге бейімделу және түстікке бейімделу қолданылады, ал егжей-тегжейлі қабатқа егжей-тегжейлі күшейту қолданылады. Соңында екі қабат біріктіріліп, IPT түс кеңістігіне түрлендіріледі. Жалпы, бұл әдіс жақсы, бірақ сүзгілеу әдісінің есептеу қиындығына байланысты кейбір кемшіліктері бар. Бұл мәселені шешу үшін сүзгінің өнімділігін оңтайландыру ұсынылады. Кескіннің негізгі қабаты тондық сығу үшін RGB кеңістігіне де түрлендіріледі. Бұл әдіс шығысқа қосымша түзетулер мен қанықтыруды арттыруға мүмкіндік береді, бұл оны есептеу жағынан аз қарқынды етеді және жалпы гало эффектін азайтуға көмектеседі.
global (or spatially uniform) operators: they are non linear functions based on the luminance and other global variables of the image. Once the optimal function has been estimated according to the particular image, every pixel in the image is mapped in the same way, independent of the value of surrounding pixels in the image. Those techniques are simple and fast (since they can be implemented using look up tables), but they can cause a loss of contrast. Examples of common global tone mapping methods are contrast reduction and color inversion. local (or spatially varying) operators: the parameters of the non linear function change in each pixel, according to features extracted from the surrounding parameters. In other words, the effect of the algorithm changes in each pixel according to the local features of the image. Those algorithms are more complicated than the global ones; they can show artifacts (e. g. halo effect and ringing); and the output can look unrealistic, but they can (if used correctly) provide the best performance, since human vision is mainly sensitive to local contrast. A simple example of global tone mapping filter is (Reinhard), where Vin is the luminance of the original pixel and Vout is the luminance of the filtered pixel. This function will map the luminance Vin in the domain to a displayable output range of While this filter provides a decent contrast for parts of the image with low luminance (particularly when ), parts of the image with higher luminance will get increasingly lower contrast as the luminance of the filtered image goes to 1. Variations on this filter are commonly used in rendering. A perhaps more useful global tone mapping method is gamma compression, which has the filter where and This function will map the luminance V in the domain to the output range γ regulates the contrast of the image; a lower value for lower contrast. While a lower constant γ gives a lower contrast and perhaps also a duller image, it increases the exposure of underexposed parts of the image while at the same time, if , it can decrease the exposure of overexposed parts of the image enough to prevent them from being overexposed. An even more sophisticated group of tone mapping algorithms is based on contrast or gradient domain methods, which are 'local'. Such operators concentrate on preserving contrast between neighboring regions rather than absolute value, an approach motivated by the fact that the human perception is most sensitive to contrast in images rather than absolute intensities. Those tone mapping methods usually produce very sharp images, which preserve very well small contrast details; however, this is often done at the cost of flattening an overall image contrast, and may as a side effect produce halo like glows around dark objects. Examples of such tone mapping methods include: gradient domain high dynamic range compression and A Perceptual Framework for Contrast Processing of High Dynamic Range Images (a tone mapping is one of the applications of this framework). Another approach to tone mapping of HDR images is inspired by the anchoring theory of lightness perception. This theory explains many characteristics of the human visual system such as lightness constancy and its failures (as in the checker shadow illusion), which are important in the perception of images. The key concept of this tone mapping method (Lightness Perception in Tone Reproduction) is a decomposition of an HDR image into areas (frameworks) of consistent illumination and the local calculation of the lightness values. The net lightness of an image is calculated by merging of the frameworks proportionally to their strength. Particularly important is the anchoring—relating of the luminance to a known luminance, namely estimating which luminance value is perceived as white in the scene. This approach to tone mapping does not affect the local contrast and preserves the natural colors of an HDR image due to the linear handling of luminance. One simple form of tone mapping takes a standard image (not HDR – the dynamic range already compressed) and applies unsharp masking with a large radius, which increases local contrast rather than sharpening. See unsharp masking: local contrast enhancement for details. One of the commonly used tone mapping algorithms is the iCAM06 which is based on both the color appearance model and hierarchical mapping. After bilateral filtering, the image is broken into a base layer and a detail layer. White point adaptation and chrominance adaptation are applied to the base layer, while detail enhancement is applied to the detail layer. Eventually the two layers are merged and converted to the IPT color space. In general, this method is good but has some shortcomings, specifically in how computationally heavy the filtering method is. A proposed solution to this involves performance optimization of the filter. The base layer of the image is also converted to the RGB space for tone compression. This method also allows for more output adjustment and saturation enhancement, making it be less computationally intensive and better at reducing the overall halo effect.
Цифрлық фотосурет
Тоналды карталаудың түрлері цифрлық фотографиядан бұрын көптен пайда болды. Фильмді және оны дамыту процесін жоғары контрастты көріністерді, әсіресе жарқын күнде түсірілгендерді, салыстырмалы түрде төмен динамикалық диапазонды баспа қағазына беру үшін манипуляциялау – бұл, әдетте осылай аталмаса да, тоналды карталаудың бір түрі болып табылады. Фильмді өңдеуде тоналдылықты жергілікті түрде реттеу негізінен күйдіру және ағарту арқылы жасалады, және бұл әдіс Әнсел Адамспен тығыз байланысты, оның "Баспа" кітабында сипатталғандай; сондай-ақ оның Аймақтық жүйесіне де назар аударыңыз. Кәсіби немесе жауапкершілігі жоғары фотографтардың жұмыс ағынының бөлігі ретінде қолданылатын цифрлық суреттерге экспозицияны түзету, көлеңкелерді ашық ету және контрастты өзгерту де тоналды карталаудың бір түрі болып табылады. Дегенмен, HDR тоналды карталау, әдетте жергілікті операторларды қолдана отырып, цифрлық фотографтар арасында кең танымал пост-өңдеу әдісіне айналды, онда әртүрлі жапқыштарда түсірілген бірнеше экспозиция біріктіріліп HDR суреті жасалады, содан кейін нәтижеге тоналды карталау операторы қолданылады. Қазір интернетте "HDR суреттері" деп қате аталатын жергілікті тоналды карталанған цифрлық суреттердің көптеген мысалдары бар, олардың сапасы әртүрлі. Бұл танымалдылықтың бір бөлігі – көптеген адамдарға тартымды көрінетін жергілікті тоналды карталанған суреттердің ерекше сыртқы түрі, екінші бөлігі – бір экспозицияда суретке түсіру қиын немесе мүмкін емес, тіпті түсірілсе де тартымды көрінбейтін жоғары контрастты көріністерді түсіруге деген ұмтылыс. Цифрлық сенсорлар фильмге қарағанда жоғары динамикалық диапазонды түсіргенімен, олар ең жарқын жерлердегі егжей-тегжейлі мәліметтерді толығымен жойып, оларды таза ақ түске дейін кесіп тастайды, бұл теріс фильммен салыстырғанда азырақ тартымды нәтиже береді, себебі теріс фильм жарқын жерлердегі түстерді және кейбір егжей-тегжейлі мәліметтерді сақтайды. Кейбір жағдайларда жергілікті тоналды карталау қолданылады, тіпті егер бастапқы суреттің динамикалық диапазоны мақсатты медиада көрсетілуі мүмкін болса да, жергілікті тоналды карталанған суреттің ерекше сыртқы түрін жасау үшін немесе суретшінің көркемдік көрінісіне жақын суретті жасау үшін, көбінесе тартымсыз көрінетін өткір контрасттарды жою арқылы. Кейде бір экспозициядан тоналды карталанған суреттер жасалады, содан кейін HDR суретін жасау процесіне кіріс ретінде беру үшін дәстүрлі өңдеу құралдарымен өңделеді. Бұл әртүрлі экспозицияларды біріктіргенде, көріністегі қозғалмалы нысандар немесе камераның дірілі салдарынан туындауы мүмкін артефакттарды болдырмайды. Алайда, бір экспозицияға осылай тоналды карталау қолданылғанда, аралық суретте тек қанағаттанарлық динамикалық диапазон болады, ал көлеңкелер мен жарқын жерлердегі егжей-тегжейлі мәліметтердің көрсетілуі бастапқы экспозицияда түсірілгендермен ғана шектеледі.
Дисплей құрылғылары
Тоналды карталаудың бастапқы мақсаттарының бірі – берілген көрініс немесе суретті дисплей құрылғысына орай, адамның жарықтық сезімін нақты әлемдегі жарықтық сезімімен мүмкіндігінше жақын етуіне қол жеткізу еді. Дегенмен, осы мәселенің толыққанды шешіміне жете алмаймыз, сондықтан дисплейдегі шығарылған сурет көбінесе әртүрлі суреттік ерекшеліктер арасындағы тепе-таулықтан құралады. Ерекшеліктерді таңдау көбінесе қажетті қолданбаға байланысты болады, ал қолданбаға сәйкес өлшемдерді ескере отырып, мәселені оңтайландыру мәселесі ретінде қарастыруға болады. Бұл әдіс үшін алдымен Адам Визуалдық Жүйесінің (HVS) және дисплейдің модельдері, сондай-ақ қарапайым тональды карталау операторы жасалады. Контраст бұрмалаулары HVS арқылы шамаланған олардың жеке көріну деңгейіне сәйкес салмақтандырылады. Осы модельдердің негізінде тон қисығын анықтайтын объективтік функция құрылып, жылдам квадраттық шешім табушы арқылы шешіледі. Сүзгілерді қосу арқылы бұл әдіс бейнелерге де қолданылуы мүмкін. Сүзгілер кадрлар арасындағы тон қисығының күрт өзгеруі соңғы шығарылған суретте көзге түспеуін қамтамасыз етеді.
Суретке түсіру процесінің үлгісі
Оң жақтағы суреттерде шіркеудің ішкі бөлігі көрсетілген, бұл көрініс мониторда немесе әдеттегі камерамен түсірілгеннен гөрі әлдеқайда кең сәулелену диапазонына ие. Камераның алты жеке экспозициясы сахнаның сәулесін мониторда көрсетуге болатын жарықтық диапазонына түрлендіреді. Әрбір фотосуреттегі сәулелену диапазоны шектеулі болғандықтан, барлық егжей-тегжейлі ақпаратты бірден көрсету мүмкін емес: мысалы, шіркеудің қараңғы ішкі бөлігінің егжей-тегжейлері мен жарқын витраж терезелерінің егжей-тегжейлерін бір уақытта көрсетуге болмайды. Алты суретке қолданылатын алгоритм бастапқы сахнаның жоғары динамикалық диапазонды сәулелік картасын (жоғары динамикалық диапазонды сурет) қайта жасайды. Сонымен қатар, кейбір жоғары деңгейдегі тұтынушылық және арнайы ғылыми цифрлық камералар жоғары динамикалық диапазонды суреттерді тікелей, мысалы RAW форматында жаза алады. Идеалды жағдайда, камера жарықтықты тікелей өлшеп, оны HDR суретінде сақтауы мүмкін; алайда, қазіргі уақытта камералар жасаған көптеген жоғары динамикалық диапазонды суреттер практикалық себептерге байланысты, мысалы, шығындар мен дәл жарықтық мәндерін өлшеуге кеткен уақытқа байланысты жарықтыққа калибрленбеген немесе пропорционалды емес. Сондықтан суретшілерге шын жарық сигналына жуық "HDR суретін" алу үшін бірнеше экспозицияны пайдалану жеткілікті. Жоғары динамикалық диапазонды суреттер тональды карталау операторына, осы жағдайда жергілікті операторға жіберіледі, ол суретті мониторда көруге қолайлы төмен динамикалық диапазонды суретке түрлендіреді. Шіркеудің ішкі бөлігіне қарағанда, витраж терезесі көрініс сәулесі мен пиксел қарқындылығы арасындағы сызықтық түрлендіруге қарағанда әлдеқайда төмен жарықтықта көрсетіледі. Алайда, бұл қателік көздің қабылдауы үшін маңызды емес, себебі енді терезе мен шіркеудің ішкі бөлігінің егжей-тегжейлерін бір уақытта көрсетуге болады. HDR суреттерді өңдеудегі жергілікті тональды карталау әдісі көбінесе суреттерде қараңғы нысандардың айналасында жарқын шұғылалар, жарық нысандардың айналасында қараңғы шұғылалар және кейде өте жарқын түстер мен кең ауқымды түс өзгерістерінің болмауынан туындайтын "мультфильм сияқты" көрініс сияқты ерекше эффекттер тудырады. Бұл нәтижелер түсірілген суреттің геометриялық кеңістігін және түс кеңістігін бұрмалаудың нәтижесінде пайда болады, мұнда тек түс кеңістігінің бұрмалануы тональды карталау эффектісі болып табылады, ал қалған бұрмалаулар тондық немесе түс кеңістігін карталау емес, ерекше сүзгілеу техникасы болып табылады. Сондықтан жергілікті тональды карталаудың нәтижелері көбінесе фотореализмнен алыс және құжаттамалық фотосуреттің мәнін бұзады деп бағаланады. Барлық тональды карталанған суреттер визуалды ерекшеленбейді. Тональды карталау арқылы динамикалық диапазонды азайту, әсіресе тікелей күн сәулесінде, жарықтандыру мен көлеңке арасындағы қарқындылықтың айырмашылығы жоғары болатын жағдайларда жиі пайдалы. Бұл жағдайларда көріністің жалпы контрасты төмендейді, бірақ жергілікті контраст сақталады, ал сурет тұтастай табиғи көрінеді. Бұл жағдайда тональды карталауды қолдану соңғы суреттен көрінбеуі мүмкін: тональды карталау соңғы суретте ерекше визуалды эффекттер тудыра алады, мысалы, төмендегі Корнелл құқық мектебінің суретіндегі мұнараның айналасындағы көрінетін шұғыла. Бұл эффекттерді бастапқы суреттің динамикалық диапазоны ерекше жоғары болмаған кезде де жасауға болады. Суреттердегі шұғылалар пайда болады, өйткені жергілікті тональды карталау операторы қараңғы нысандардың айналасындағы аймақтарды жарықтандырады, бұл бастапқы суреттегі жергілікті контрасты сақтайды, бұл адамның көру жүйесін қараңғы нысандарды қараңғы деп қабылдауға итермелейді, тіпті олардың нақты жарықтығы жарық деп қабылданатын сурет аймақтарымен бірдей болса да. Әдетте бұл эффект өте жұмсақ, бірақ егер бастапқы суреттегі контраст өте жоғары болса немесе фотограф жарықтық градиентін әдейі өте тік етіп орнатса, шұғылалар көрінеді.
Tone mapping can also produce distinctive visual effects in the final image, such as the visible halo around the tower in the Cornell Law School image below. It can be used to produce these effects even when the dynamic range of the original image is not particularly high. Halos in images come about because the local tone mapping operator will brighten areas around dark objects, to maintain the local contrast in the original image, which fools the human visual system into perceiving the dark objects as being dark, even if their actual luminance is the same as that of areas of the image perceived as being bright. Usually this effect is subtle, but if the contrasts in the original image are extreme, or the photographer deliberately sets the luminance gradient to be very steep, the halos become visible.