逆光拍摄时，天空过曝看不清细节，前景人物却黑成 “剪影”（见图1）；夜间拍路灯场景，灯源过曝刺眼，而路边的行人和路标却隐入暗部难以分辨（见图2）；室内外混合光照下，窗边强光过曝，房间角落却一片模糊（见图3） —— 这些拍摄中常见的“遗憾”，本质都是相机动态范围不足导致的。动态范围是相机 “捕捉明暗细节的能力边界”，接下来，本文将深入探讨动态范围背后的原理。

图1	图2	图3

一、动态范围概念
动态范围（Dynamic Range，简称 DR）在摄影领域，指的是成像设备能同时记录真实场景 “可区分细节” 的最亮区域与最暗区域的亮度范围。

Lower DR	higher DR

其常用单位如下：
1.分贝（dB）：专业设备参数首选，公式为：$DR_{dB}=20log_{10}(\frac{L_{max}}{L_{min}})$，其中， $L_{max}$ 为可辨最亮亮度，$L_{min}$ 为可辨最暗亮度。
2.曝光值（EV）或档（f-Stops）：在摄影实践中常用来形象地描述动态范围的大小，1EV即代表亮度增加一倍或减少一半。

注意：
1.动态范围≠对比度：动态范围是 “亮度跨度”（即从暗到亮的范围），对比度是 “明暗差异强度”（即亮区与暗区的比值）；高动态范围是 “保留亮暗细节的同时兼顾对比度”的基础，而非直接等于高对比度。
2. 数值越大≠画质越好：需结合 “细节保留能力”， 若动态范围高但图像画面伴随严重噪点或色彩失真，实际画质反而较差；
3.“可区分细节” 是前提：若亮区过曝（细节丢失）或暗区欠曝（无纹理），即使计算出的 “亮度比值” 再大，也不是有效动态范围。

二、影响因素：
（1）硬件：动态范围的“物理上限”
传感器：
受两个因素影响：满阱容量（Full Well Capacity）和读出噪声（Read Noise）。
（图像来源：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Pier2.3_OV7120_CMOS_image_sensor.jpg）

• 满阱容量（Full Well Capacity）：单个像素可容纳的最大光生电子数量，决定亮度上限。 满阱容量像水桶一样，水桶越大，装的水（光信号）越多，越不容易 “溢出”（过曝），从而能保留更多高光细节。
  

• 读出噪声（Read Noise）：是传感器在读取每个像素信号的过程中所引入的本底噪声，以电子数衡量。该噪声决定了传感器可探测的信号下限，读出噪声越低，传感器对暗部或弱光信号的探测能力就越灵敏，暗区细节越丰富。
  

镜头：镜头眩光直接影响动态范围。

眩光主要是由光线在成像系统内部发生的非预期的反射、散射或衍射造成的，会干扰有效动态范围。为此，优质镜头通常借助多层镀膜与低反射镜片来最大限度减少眩光干扰，确保相关细节不被淹没。

（2）算法：动态范围的”效能放大器“
硬件决定上限，算法决定 “是否能充分发挥硬件潜力”。

1.HDR（高动态范围）算法：解决“单帧无法覆盖宽动态范围” 的问题。
① 多帧 HDR：拍摄不同曝光的照片（欠曝抓亮区、过曝抓暗区、正常曝抓中间调），通过算法融合成一张包含暗部亮部细节的高动态范围图像；
② 单帧 HDR：通过传感器 “子像素分区曝光”，单帧内实现不同区域的曝光差异，适配抓拍等快速场景；

2.色调映射（Tone Mapping）：解决 “高动态范围数据无法适配显示设备” 的问题。高 DR 图像的亮度跨度远超过屏幕 / 打印的显示范围，色调映射会在 “保留细节” 的前提下，压缩亮度范围，让亮区不刺眼、暗区不发黑。

HDR图像	局部色调映射图像

（图像来源：https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=77755416）