1. Radiance HDR (.HDR)
.hdr 后缀的文件是使用Radiance HDR 编码后的HDR文件
Radiance HDR文件头的一些参数
- 比较重要的FORMAT 和 PRIMARIES
FORMAT 可以是 rgbe 也可以是 xyze, 如果是xyze, 那么就不需要PRIMARIES参数了, 因为XYZ信号是色域无关的信号 - PRIMARIES 表示RGB信号所在的色彩空间
以下是摘自白皮书的关于Radiance HDR的一些重要参数
image.png
image.png
-
一个Radiance HDR文件二进制示例
image.png
开源的编解码方案
- OpenCV 解码示例
解码后, 内部是存储的CV_32FC3 格式的RGB 浮点数据, 注意这个数据是线性信号, 如果要将线性信号在SDR显示器上"正确"显示出来, 需要进行Tonemap和OETF gamma校正
cv:Mat src = cv::imread(test_path + "image.hdr", -1);
2. OpenEXR
EXR格式由Industrial Light & Magic (ILM)开发并维护，是一种开放标准，被广泛用于电影、电视和游戏制作等行业。在许多专业的图形软件中，如Autodesk Maya、The Foundry Nuke等，都支持.EXR格式。
EXR格式支持更高的精度和更多的颜色深度，压缩算法比.hdr更高效
- 开源地址
AcademySoftwareFoundation/openexr - github
3. HEIF（High Efficiency Image Format）
- HEIC（High Efficiency Image Container） heic 是heif 的一种具体实现, 可以存储单帧图像或者多帧图像
编解码方案
libheif
https://xxxhub.com/nokiatech/heif
应用情况
- 在ios 和macos 中已经得到应用
4. Gain Map HDR
-
它是Adobe 最近开放的一个标准, 不挑容器, 兼容性好, 在不支持的设备上, 可以不应用gain map, 直接显示SDR, 在支持的设备上, 则可以应用gain map 来显示HDR
image.png - 支持的容器格式
JPEG, PNG, HEIC, TIFF, AVIF
编码增强层代码
vec3 CalculateGainMap (image2d sdrImage,
image2d hdrImage,
vec2 position)
{
// Read SDR image. This should be gamma 1.0.
vec3 sdr = ReadImage (sdrRendition, position);
// Read HDR image. This should be gamma 1.0 and
// have the same RGB primaries as the SDR rendition.
vec3 hdr = ReadImage (hdrRendition, position);
// Offset parameters, which need to be written to the
// Gain Map metadata so that the transform can be reversed later.
constexpr vec3 k_sdr = vec3 (1.0-5f);
constexpr vec3 k_hdr = vec3 (1.0-5f);
// Calculate gain map in log2 space.
return log2 ((hdr + k_hdr) / (sdr + k_sdr));
}
解码增强层代码
vec3 ApplyGainMap (image2d baseImage,
image2d gainMap,
vec2 position,
float w, // weight for applying the gain map
vec3 gainMapMin, // from gain map metadata
vec3 gainMapMax, // from gain map metadata
vec3 gainMapGamma, // from gain map metadata
vec3 offsetBase, // from gain map metadata
vec3 offsetOther) // from gain map metadata
{
// Read base image (e.g., SDR). This should be gamma 1.0.
vec3 base = ReadImage (baseImage, position);
// Read gain map in normalized [0,1] space.
vec3 gainMapEncoded = ReadImage (gainMap, position);
// Undo gamma & affine transform; result is in log 2 space.
vec3 gainMapLog2 = lerp (gainMapMin,
gainMapMax,
pow (gainMapEncoded,
vec3 (1.0) / gainMapGamma));
// Apply weighted gain map to image.
//
// If Base = SDR, then offsetBase is k_sdr and offsetOther is k_hdr.
// If Base = HDR, then offsetBase is k_hdr and offsetOther is k_sdr.
return ((base + offsetBase) * exp2 (gainMapLog2 * w)) - offsetOther;
}
