動態範圍（英語：dynamic range）是可變化信號（例如聲音或光）最大值和最小值的比值。也可以用以10為底的對數（分貝）或以2為底的對數表示。
基本介紹
- 中文名：動態範圍
- 外文名：dynamic range
- 對象：音響系統
- 單位：分貝(dB)
- 領域：通信技術
音量競賽,原理,影響,範圍成像,光照渲染,
音量競賽
響度戰爭或音量競賽（英文：loudness war 或 loudness race）指的是混音業（特別是唱片公司及廣告界）中將母帶的音量提升，最早的是簡單地增加波形的振幅，但發展到後期聲音技師以越來越暴力的手段壓縮音波以收窄整條聲音的動態範圍，再將音波振幅按整體比例向上推。這“競賽”的發端是業界的藝人或製作人要求自己作品的音量比其他業者突出（例如在播放電視廣告時段），行家們互相競爭而造成作品音量逐年有增無減，直到音波壓無可壓為止。
原理
在短時間內，響度更大的音樂讓一般聽眾感覺聲音更好聽。所以商業作品希望在響度上不輸於其他作品。
假設音量上限為0dB，一個段落原本的響度為：
-4dB -2dB -6dB；
響度提升的第一階段是整體提升(所有響度+2dB)，即：
-2dB 0dB -4dB；
由於第二個響度已經達到最大，無法再進行整體提升，所以只能將未達到最大響度的部分按比例提升（既壓縮）：
-1dB 0dB -2dB；
可以看到，壓縮以後，響度再次得到了提升。但是動態範圍（最大響度與最小響度之差）變成了2dB,而原本的動態範圍是4dB。
影響
響度戰爭讓當代的音樂聽起來比以前“更響”。主要的負面影響包括：
- 由於所有響度都儘量向最大響度靠近，音樂失去了動態範圍，變得沒有起伏；
- 習慣聽響度較大、沒有起伏的音樂以後，聽眾對音樂的細節產生疲勞、失去興趣；
- 損傷聽力。
範圍成像
高動態範圍成像（英語：High Dynamic Range Imaging，簡稱HDRI或HDR），在計算機圖形學與電影攝影術中，是用來實現比普通數點陣圖像技術更大曝光動態範圍（即更大的明暗差別）的一組技術。高動態範圍成像的目的就是要正確地表示真實世界中從太陽光直射到最暗的陰影這樣大的範圍亮度。
高動態範圍成像最初只用於純粹由計算機生成的圖像。後來，人們開發出了一些從不同曝光範圍照片中生成高動態範圍圖像的方法。隨著數位相機的日漸流行以及桌面軟體變得易於使用，許多業餘攝影師使用高動態範圍成像的方法生成高動態範圍場景的照片，但是，不要將這作為它唯一的用途，實際上高動態範圍還有許多其它的套用。
當用於顯示的時候，高動態範圍圖像經常要進行色調映射，並且要與其它幾種全螢幕顯示效果（full screen effect）一起使用。
與傳統數字圖像的比較
高動態範圍圖像每個顏色通道需要比傳統圖像更多的數據位，這是因為它的線性編碼以及需要表示從
到
人眼可見亮度範圍甚至是更大範圍的數值。經常使用16位“half precision”或者32位浮點數表示高動態範圍像素。但是，如果使用合適的傳遞函式進行變換，一些套用中的高動態範圍像素可以用10-12位表示亮度，用8位表示色度，並且不會帶來任何可見的量化誤差。
圖像來源
高動態範圍圖像最初使用不同的渲染工具生成，其中著名的一個是Radiance。由於所使用單位都是基於如瓦/球面度/米這樣的實際物理單位，所以這種方法可以實現更加逼真的模型場景表現。這種方法可以模擬真實場景的光照，以及利用這個結果選擇照明（假設幾何形狀、照明以及材料都是真實場景的精確表現）。
在1997年的SIGGRAPH上，Paul Debevec提交了題為“從照片中恢復高動態範圍輻射圖”的論文。這篇論文描述了按照不同的曝光設定對同一個場景進行拍照，然後將這些採用不同曝光的照片組合成高動態範圍圖像。這種高動態範圍圖像可以捕捉從黑暗的陰影到亮光源或者高反光的更大動態範圍的場景。
在SIGGRAPH '98一年之後，Debevec又提交了一篇論文“將人造物體渲染成真實場景：溝通基於圖像的傳統圖形與全局照明以及高動態範圍照片”。在這篇論文中，他使用以前的技術對光滑的鉻球照相以生成他所稱作的“light probe”，即本質上的高動態範圍環境圖。然後將這個light probe用於合成場景的渲染。與普通的環境圖簡單地提供反射或者折射信息不同，light probe還提供了場景中的照明，實際上，這是唯一的光源。這種方法實現了一種前所未有的真實感效果，為整體照明模型提供了真實世界的照明數據。
色調映射
在查看高動態範圍圖像的時候經總是會遇到一個問題，CRT、LCD、印表機以及其它圖像顯示方法只能顯示有限動態範圍的圖像。因此，人們開發了各種將高動態範圍圖像“轉換”成可以查看的圖像的方法，這些方法統稱為“色調映射”。
早期的色調映射非常簡單，這些方法設定一個動態範圍視窗，按照最大值、最小值對圖像進行裁剪。最近出現的方法試圖顯示更大的動態範圍，一些更加複雜的方法已經在研究人眼及視神經感知場景的機制，並且爭取在保持真實的顏色與對比度前提下顯示全部的動態範圍。
