即使拍攝到了美麗的夜景，在紙上印刷時無法完美再現。為解決這一問題，日本國際高等專門學校（石川縣金澤市）大塚作一教授（現任金澤工業大學教授）的研究團隊開發出能夠按照實際觀感還原夜景的印刷技術。大塚教授自幼便是一位熱衷於拍攝鐵路的「鐵路迷」。然而，即便是充滿美感和氛圍的夜景，在照片中卻往往顯得平淡乏味。「為什麼會這樣？」正是這一樸素的疑問，讓他持續開展了近50年相關研究，希望能夠解決這一問題。「這應該就是興趣和工作的完美結合吧。」大塚教授笑著說道。研究之路，如同鐵路一般，不斷延伸。
大塚作一教授在國際學術會議上獲得最佳論文獎（供圖：國際高等專門學校）
來自兒時蒸汽機車的教誨
大塚教授出生於父母的老家、日本岡山縣津山市。後來，為探望曾祖母，一家人經常乘坐火車往返於石川縣和岡山縣之間，蒸汽機車時常就停在眼前。烏黑髮亮的巨大車身、震耳欲聾的汽笛聲，都深深震撼了年幼的他。
「我從小就是個鐵路迷。上初中、高中時，還會用卡式錄音帶錄下蒸汽機車行駛的聲音。」大塚教授回憶道。1970年代後期，在讀高中和大學期間，為了追拍當時仍在運行、但即將退出歷史舞臺的蒸汽機車，他曾遠赴九州、北海道等地。
攝影隨著時代發生了變化，相機也由膠片相機變成了數位相機。在2000年代初期，隨著影像感測器性能的不斷提高，用數位相機拍攝夜景逐漸成為可能。剛好那個時期鐵路車輛的顏色也變得更加豐富，大塚教授希望「把各種美麗列車的身影記錄下來」，於是不斷拍攝並列印照片。
在漆黑夜色中，夜晚的列車的烏黑車身反射著燈光，格外迷人。「暗」和「黑」其實是完全不同的概念，他一直希望能夠拍攝出能夠清晰區分二者的照片。然而，肉眼看到的景象與列印出來的照片卻有很大差別。「為什麼白天幾乎沒什麼區別，而夜晚卻相差得如此懸殊呢？」正是這個疑問，成為了他研究的「始發站」。
質疑教科書，提出有關大腦與視網膜功能的新假設
進入科研領域之前，大塚教授曾在企業工作。他的專業方向是視覺資訊處理，主要研究顯示器的人機交互，以及人在明亮和昏暗環境中的視覺感知。研究過程中，他開始對教科書中的一段描述產生了疑問。那段表述是，「進入眼球的光線由視網膜轉換為神經脈衝，之後由大腦的一級視覺皮層等區域進行資訊處理」。
按照這一描述，視網膜就像相機的影像感測器一樣，僅僅是一個簡單的信號轉換器。而解剖學已經證明，資訊在到達視覺皮層後會被分解成多個組成部分，然後再重新整合。雖然具體機制還不清楚，但視網膜信號是在大腦不同功能的區域分別完成各自的局部處理後，再被整合起來，最終形成視覺圖像的。
不過，大塚教授認為，即使人的視線不斷快速移動，整個視野中的明暗層次依然能保持穩定。如果按照「視覺完全由大腦完成處理」的傳統理論，那麼，大腦在形成圖像時，就必須同時高速完成大量基於局部資訊的計算。「這就好比有好幾塊NVIDIA GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理器）晶片一直在全速運轉，卻完全不發熱一樣」。真的可能做到嗎？這種說法，讓他始終感到難以信服。
此外，教科書上還說：「位於下視丘的視交叉上核負責感知光線資訊，並調節人體生物鐘。」對此，大塚教授對此同樣抱有懷疑：「如果視交叉上核僅負責非視覺性的調節生理節律，而完全不參與視覺形成，這種說法也有不合理之處。」
大塚教授認為，人類視覺系統中還存在一種無法用以往學說解釋的「視覺感受」機制（供圖：大塚作一教授）
對此，大塚教授提出了一項新的假說：視網膜實際上與視交叉上核協同工作，發揮著高性能「主動式感測器」的作用。過去認為視交叉上核「僅影響藍光感知、睡眠等非視覺性生理現象」的觀點一部分正確，一部分錯誤。他認為，視交叉上核並非隻感知非視覺性的資訊，還會根據晝夜環境輝度自動調節人對明暗的感知，並在視覺形成的初期階段就開始發揮作用。
夜晚越黑，人眼性能越高
為了驗證這一假說，大塚教授以「各站停車」的方式一步一個腳印地開始了實驗。首先，他試圖回答一個最基本的問題——究竟什麼叫「看得見」。視覺研究與聽覺、觸覺研究一樣，很難使他人和自己的感受一致。因此，他決定通過人眼看到和相機拍攝的各種圖像來展示「物體在多暗的環境下仍能被看見」、「達到怎樣的輝度才能被看見」的問題。
自古以來，月亮一直是人類重要的觀察對象，詩詞和歌謠中都有大量賞月的作品。人們自古便依靠肉眼欣賞月亮。與此同時，月亮也是夜間的重要光源，只要有月光，即使身處相當昏暗的環境，人也能夠行走活動。
月光和賞月是日本《百人一首》和浮世繪中經常出現的題材。圖為浮世繪《十二個月內之八月 賞月》（作者：溪齋英泉，出版：蔦屋吉藏，引用自日本國立國會圖書館數位館藏）
另一方面，白天雖然能夠讓太陽進入視野邊緣，卻無法直視太陽本身。由於我們不會直接觀看刺眼的太陽，因此與夜晚相比白天實際上並不需那樣精細地區分明暗差異。人們往往認為，白天的人眼更容易分辨明暗變化，但事實恰恰相反。
從最暗到最亮，景物輝度變化的範圍，以及人眼或相機能夠識別和記錄的輝度範圍，被稱為「動態範圍」。對於人眼和相機而言，動態範圍越大，性能越強。研究表明，人眼在白天的動態範圍約為30,000∶1，而夜間則可達到1,000,000∶1以上，人眼的性能夜晚反而更高。
所以，當眼睛適應黑暗後，即使沒有路燈，也能辨認周圍事物。遠處城市的燈光、交通信號燈，甚至夜空中星星的顏色等，都能夠保持豐富的色彩；而較暗區域則趨近於黑白色調。這種視覺狀態被稱為「中間視覺(Mesopic vision，也稱介明視覺)」。在這一狀態下，負責感知顏色的視錐細胞和負責感知明暗的桿狀細胞會同時發揮作用，因此即使從傍晚進入夜晚，亮處與暗處並存，人眼依然能夠辨別顏色。
「相機之眼」與人眼的不同之處
新潟縣長岡的花火大會。與HDR圖像（圖A）相比，本次研究實現的hMDR圖像（圖D）更接近人眼所見，連河岸上的人影也清晰可辨。（編輯部根據大塚教授提供的圖片改編）
我們平時看到的大多數相機照片，屬於SDR（Standard Dynamic Range，標準動態範圍）圖像。以新潟縣長岡煙花大會拍攝的照片為例，圖C就是SDR圖像。它的動態範圍約為200∶1，可以正常顯示在顯示器上，也能夠直接印刷到紙張上。
另一方面，人類在日常生活環境中的人眼動態範圍遠遠超過SDR，能夠完整記錄這種動態範圍的圖像被稱為HDR（High Dynamic Range，高動態範圍）圖像，煙花照片中的圖A便屬於這一類型。HDR圖像雖然能夠準確保存原始數據，但卻無法直接按原樣印刷到紙上。
為瞭解決這一問題，目前主要採用兩種方法。第一種方法是在拍攝時藉助反光板、補光燈等輔助設備，人為改變拍攝對象的光照條件，使其輝度控制在SDR能夠記錄的範圍內。如果使用得當，確實可以獲得更漂亮的照片。
但對於自然風景等無法人為布光的場景，這種方法便難以奏效，只能記錄極少部分輝度資訊。以煙花照片為例，普通SDR圖像（圖C）中，明亮部分會出現過曝發白，而暗部的細節則完全丟失。
第二種方法，是近年來數位相機和智慧型手機普遍配備的HDR色調映射技術（煙花照片中的圖B）。該技術借鑑了人類視覺皮層的資訊處理方式，通過以局部處理為主，對圖像進行大膽處理，分別強化亮部和暗部的色彩、飽和度與對比，從而彌補傳統SDR圖像的不足。
然而，即使採用這種技術，像煙花這樣的場景，得到的圖像依然會像圖B那樣，與人眼實際看到的景象存在明顯差異。也就是說，傳統意義上的「相機之眼」，其工作機制與人眼其實並不相同。雖然都稱為「眼睛」，卻如同雙線鐵道的兩條軌道，彼此不同。
能否通過影像處理重現「視覺錯覺」
HDR圖像很難直接印刷到普通紙上。如果將其列印成「真實再現人眼看到的美麗景象」，就必須進一步改進影像處理技術，使相機的「觀察方式」儘可能接近人眼。
例如，人眼能夠正確理解眼前景象，離不開視覺錯覺（錯視）的作用。所謂視覺錯覺，是指大腦在處理視覺資訊時，會將實際形狀或大小感知為與真實情況不同的現象。人眼的適應力能極為出色，它會自動壓縮亮部資訊、提升暗部輝度，使整個畫面中的光線看起來更加自然。也就是說，人們看到的並非景色實際的樣子，而是經過眼睛和大腦共同調整後的圖像，並將其認為是自然的景象。
因此，僅僅把相機記錄的數據還原到紙面上，並不會呈現出人眼看到的美麗畫面。也就是說，如果能夠利用影像處理重現人眼產生的這種視覺錯覺，就能夠把美麗的圖像印刷到紙上。至此，大塚教授看到了「隧道盡頭的光芒」。
為了弄清究竟需要調整到什麼程度才能接近人眼的視覺效果，大塚教授在不同動態範圍條件下進行了大量實驗，先後共分析了約3萬張圖像。他回憶這項艱巨的工作時表示，「這幾乎已經是AI才會處理的數據量了。我一直在那個無法直接觀察的‘黑箱’裡，反復研究人眼究竟是如何看見世界的。」
煙花照片經過兩次處理，效果「幾乎與實景無異」
就在研究進行期間，一個意外的機會降臨了。大塚教授幸運地抽中了夫人老家新潟縣長岡煙花大會設在信濃川河岸的攝影席位。2025年8月煙花大會當天，他不斷按下快門，拍攝了大量照片。並利用此前從海量實驗數據中得到的參數，嘗試對這些照片進行了處理。
長岡煙花大會照片。原始拍攝圖像（a）經過處理後得到（b）。（c）和（d）為現有技術處理結果。（供圖：大塚作一教授）
首先，對於HDR拍攝的圖像，為了更加符合人眼的視覺感受對照片輝度進行了壓縮。通過降低過亮區域，同時適當提升過暗區域，將HDR的大輝度範圍壓縮至約70∶1。
左圖為適用於顯示器顯示的hSDR圖像，右圖為可直接印刷在銅版紙和普通紙上的hMDR圖像。（供圖：大塚作一教授）
與此同時，為適應紙張印刷特性，大塚教授又進行了第二階段的處理，保留關鍵部分並縮小多餘的色差，將圖像調整為即使在30:1的對比下也能呈現自然效果，從而實現了在紙張上的印刷。通過「適應人眼」和「適應紙張」這兩個階段的處理，成功地在紙上再現了美麗的夜景和細膩的白天景色。這就是hMDR（hyper-realistic Moderate Dynamic Range：超寫實中等動態範圍）圖像。
這張圖表展示了在晴朗的早晨、夜幕降臨之際等不同場景下，應將照片的輝度調整到何種程度才能顯得自然。左側為「適應人眼」的處理，右側為「適應紙張」的處理（大塚作一教授供圖）
大塚教授研究還拍攝了學校附近的金澤兼六園、JR札幌站前廣場等夜景，並利用hMDR技術完成印刷，實現了「如實再現肉眼所見」的效果。之所以這些夜景照片即使在白天看起來也依然自然，大塚教授推測，是因為視交叉上核會調節視網膜功能，並根據環境自動調整視覺感知方式。經過大量不同場景的驗證，從影像處理角度來看，目前尚未發現任何與這一假說相矛盾的案例。持續多年的研究，終於抵達了「終點站」。
採用hMDR技術印刷的不同時間、不同光照條件下的風景照片，均與肉眼實際所見高度一致。（大塚作一教授供圖）
期待未來應用於刑偵等更多領域
然而，大塚教授並不打算「收車入庫」，而是準備「轉乘另一列列車」，繼續下一段的科研旅程。談及未來的應用目標，他表示：「希望這項技術未來能夠應用於防災監控攝像頭、公共安全監控攝像頭以及行車記錄器等需要高質量圖像的設備上。」
此外，他還表示：「目前，我們已經基本完成了從影像處理角度對這一假說的驗證，但仍需要從生理學角度加以證明，真實的視網膜和視交叉上核確實具有與假說一致的功能。但僅憑我目前的研究團隊無法完成這一工作，還需要開展跨學科合作，從多個角度通過動物實驗等多種方式確認實際情況是否確實如此。這項工作實際上還需要幾十年的時間。」
另外，大塚教授還對此次介紹的技術進行改進，使其不僅能夠真實還原室外場景，還能夠在室內逆光等傳統HDR極難處理的惡劣光照環境下，實現印刷的照片看起來很自然的新技術。2026年5月，他在美國洛杉磯舉行的國際學術會議上發表了這一最新成果。
雖說大塚教授的研究是「起源於自己的興趣愛好」，但其社會意義重大。在警方偵破案件中，有17.6%是藉助監控攝像頭等影像資料成功破案（參照《2024年日本警察白皮書》），這一比例還在逐年上升。期待這項技術能夠面向構建更加安全的社會，儘早「發車」。
原文：瀧山展代 / JST Science Portal 編輯部
翻譯：JST客觀日本編輯部
【論文資訊】
期刊：IDW2025（The 32nd International Display Workshops）
論文：Printable Moderate-Dynamic-Range (MDR) Image Generation Employing High-Dynamic-Range (HDR) Image Capture Technology Aligned with Human Circadian Behavior
DOI：doi.org/10.36463/idw.2025.1414
