1.一种相机响应曲线生成方法，其特征在于：保持相机的其他参数不变，只改变曝光时间，获得A张照片，Xmin为相机最小曝光时间，Xmax为相机最大曝光时间，根据照片曝光时间对照片进行快速排序方法非降次排序，第I张照片的曝光时间为S(I)，其中S(I)的值大于并且小于 ；I=1,

2,…A，其中A的值取{3,4,5,6}任意一数；

具体的实现步骤如下：

步骤1、构造向量 为向量 中的第 个元素，

；

；

步骤2、设k=  ，将第k张照片上所有像素点按照从左到右，从上到下的顺序构成矩阵Z；将矩阵Z的行数设为m,列数设为n，Z (c,d)=（R（c,d）,G（c,d）,B（c,d））为矩阵Z的第c行第d列元素，其中R（c,d）、G（c,d）、B（c,d）分别为Z（c,d）的RGB值;c=1,2...,m;d=1,2,...,n；

步骤3、构造矩阵Gy，设元素Gy（c,d）是矩阵Gy的第c行第d列元素，;

设矩阵 中的元素最大值用 表示，矩阵Gy中的元素最小值用 表示;步骤4、根据照片的张数A，来确定采样点的个数N，只需满足方程：其中 表示为像素值的最小值和最大值，N表示像素值的数量，A表示照片的数量

步骤5、构造向量 为向量 中的第t个元素，

令

;

步骤6、构造向量RandNumber，RandNumber (e)为RandNumber的第e个元素，RandNumber (e)的值小于Lrange(e+1)并且大于Lrange(e)，e=1,2…,N-1;步骤7、设在矩阵Gy中与RandNumber (e)相同的元素的个数为size(e)，e=1,2…,N；构造矩阵Hk，设元素Hk（i,j）是矩阵Hk的第i行第j列元素， i=1,2,…size(k);j=1,2; k=1,

2,…,N;构造向量w，w(q)为向量w的第q个元素，w(q)=1,q=1,2,…size(k);按照从上到下，从左到右的顺序，c=1,2,…m;d=1,2,…n,如果Gy(c,d)等于RandNumber (e)，那么Hk (w(k),1)=c; Hk (w(k),2)=d，w(k)=w(k)+1;步骤8、构造矩阵RandTest，其中RandTest(i,j)是矩阵RandTest中的第i行第j列元素;i=1,2,…N;j=1,2; 构造向量random，random(i)为向量random的第i个值，random(i)的值是大于1并且小于w(i)的一个整数，RandTest(i,1)=Hk(random(i),1); RandTest(i,

2)=Hk(random(i),2);

步骤9、将第L张照片上所有像素点按照从左到右，从上到下的顺序构成矩阵ZL，将矩阵ZL的行数设为m,列数设为n,设元素ZL (i,j)=( RL（i,j）,GL（i,j）,BL( i,j))是矩阵ZL的第i行第j列元素，其中RL(i,j）、GL(i,j)、BL(i,j)分别为ZL(i,j)的RGB值i=1,2,…,m;j=1,

2,…n;L=1,2,…A;

步骤10、构造矩阵OL，OL(i，j)是矩阵OL中的第i行，第j列元素， OL (i,j)=( RL（i,j）+GL（i,j）+BL( i,j))/3，i=1,2,…,m;j=1,2,…n;L=1,2,…A;步骤11、构造一个向量U,其中U(i)为向量U中的第i个元素;当i对N取余值恒为0时，U(i)=OM(Hi(N,1),Hi(N,2));当i对N取余不为0时，U(i)=OM(Hi(i%N,1),Hi(i%N,2))，其中;步骤12、构造向量T，T(i)为向量T中的第i个元素，T(i)=L((i/(N+1))+1)，i=1,2,…N*A;步骤13、令相机响应曲线表示为 ;

求解过程如下：

设函数SS可表示为：

用向量内积形式表示，可得：

其矩阵的形式为：

由矩阵可知，如果向量组 是线性无关，则得上式系数行列式,

存在唯一解;

由已知可知，  ，故 ，进行多项

式拟合时，取 ，则当v取不同值时， 线性无关;于是得到函数的最小二乘解；即为所求的方程：

通过上述步骤可以快速、高精度地生成相机响应曲线。