tone Mapping原是摄影学中的一个术语，因为打印相片所能表现的亮度范围不足以表现现实世界中的亮度域，而如果简单的将真实世界的整个亮度域线性压缩到照片所能表现的亮度域内，则会在明暗两端同时丢失很多细节，这显然不是所希望的效果，Tone Mapping就是为了克服这一情况而存在的，既然相片所能呈现的亮度域有限则我们可以根据所拍摄场景内的整体亮度通过光圈与曝光时间的长短来控制一个合适的亮度域，这样既保证细节不丢失，也可以不使照片失真。
整个Tone Mapping的过程就是首先要根据当前的场景推算出场景的平均亮度，再根据这个平均亮度选取一个合适的亮度域，再将整个场景映射到这个亮度域得到正确的结果。
简单的说，ToneMapping=色调映射。
RGB图像：
MONO图像：
一、算法原理
首先是要根据场景设置输出图像的色调范围：
其中Lw(x,y)是像素点x,y的亮度，N是场景内的像素数，δ是一个很小的数用来应对像素点纯黑的情况。
然后，进行亮度域的映射：
α是场景的Key，将决定整个场景的亮度倾向，倾向偏亮亦或是偏暗。用来控制场景的亮度倾向，一般来说，会使用几个特定的值，0.18是一个适中的Key，0.36或者0.72相对偏亮，0.09甚至0.045则是偏暗。
完成映射的场景为了满足计算机能显示的范围还要将亮度范围再映射到[0,1]区间，可以通过下面的公式简单的得到[0,1]区间的亮度。
不过使用上面的式子得到的结果并不总是令人满意的，所以一般扩展为如下面的公式，公式中的参数Lwhite用来控制场景中的曝光，凡是亮度超过Lwhite的像素都会被置为纯白。如果Lwhite的值非常大，则这个参数在公式中将不起任何作用，如果非常小则场景将变为几乎全白。Ld即为我们所要的映射后的x,y像素点的亮度值。
二、仿真结果
上图中，左边是将RGB图的Y通道替换成Mono的Y通道之后的图，右边是对左图进行tone mapping之后的图像。算法使用的是opencv中的<TonemapDrago>。