Устройства и способы для анализа градуировок изображения

Устройства и способы для анализа градуировок изображения

Иллюстрации

Показать все

Реферат

Изобретение относится к способам и устройствам для сравнения разных градуировок, особенно варианта LDR (низкого динамического диапазона) и HDR (высокого динамического диапазона) и получения продуктов, таких как сигналы и носители, несущие эти сигналы, которые, по меньшей мере, заключают в себе структуру данных, описывающую разницу между упомянутыми двумя градуировками.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ, К КОТОРОМУ ОТНОСИТСЯ ИЗОБРЕТЕНИЕ

Визуализация и кодирование цветных кадров, будь то полное отображение захваченной сцены или ее художественно отсортированный вариант, всегда были трудно решаемой задачей, вовсе не по причине сложного адаптивного поведения человеческого зрения. Классическое телевизионное кодирование решало эту задачу при условии, что контент визуализируется только на одиночном типичном устройстве отображения ЭЛТ (электронно-лучевая трубка, CRT) при нормальных условиях просмотра. Это привело к закрытым (и относительно простым) системам, таким как система NTSC (Национальный комитет по телевизионным стандартам), или более поздняя MPEG2, которые предполагают, что цвета (под которыми мы понимаем одновременно, в первую очередь их сигнал яркости и во вторую очередь их хроматические компоненты), представлены относительно правильно (или хотя бы, как желательно, так как существует разрыв между сценой и диапазоном цветов устройства отображения), если условия просмотра соответствуют допущениям. Также, после этого, были определены относительно простые

преобразования цвета, например, матрицирование в систему управления RGB, для разных основных цветов определенного ЖК (жидкокристаллический, LCD) устройства отображения или адаптация точки белого и т.д., которые, если не совершенствовать цветопередачу по той причине, что полученный в результате визуализированный кадр будет, учитывая незначительные отклонения, больше соответствовать визуализации на эталонном (ЭЛТ) устройстве отображения, по крайней мере, не будут допускать более серьезных ошибок цветопередачи, чем те, которые уже были приняты в качестве образца. Однако эта закрытая система была открыта, потому что все больше и больше устройств очень разных видов были закреплены за телевизионной системой в последнее десятилетие в рамках такой же философии управления цветом. Мало того, что стало возможным визуализировать клиентские фотографические снимки из любой камеры на, скажем, ЖК телевизоре (с особым контрастом, гаммой и т.д.), но также различные устройства отображения отдалились друг от друга относительно их физических характеристик (в особенности цветовых диапазонов, которые они могли визуализировать), а условия просмотра вдобавок стали многообразными (например, просмотр уличного переносного телевизора, домашний кинотеатр и т.д.). В частности, когда устройства отображения с всевозрастающими сигналами яркости белого (например, 2000 Кд/м²) начали (или будут) появляться на рынке одновременно с камерами с увеличенной глубиной захвата фотонов и АЦП (аналогово-цифровые преобразователи, ADCs), стало принято начинать говорить о разделении на две подобласти, а именно, стандартную систему устройства отображения, которая может быть названа низким динамическим диапазоном (LDR) и систему со значительно повышенными возможностями визуализации сигнала яркости называемую высоким динамическим диапазоном (HDR). Если некто понимает, что LDR кодированный сигнал может всерьез ухудшить характеристики изображения для определенных диапазонов, которые могут или должны отображаться на HDR устройстве отображения (например, обрезая яркие цвета), то он понимает, что создание приятного кадра для таких HDR устройств отображения может стать, при таких значительных отклонениях от LDR базовой системы, задачей гораздо более сложной, чем простое преобразование цвета (когда действительно нужно использовать цветовой диапазон устройства отображения HDR по максимуму). Поскольку явно существует необходимость быть в состоянии генерировать настройки управления устройством отображения, которое визуализирует кадры на HDR устройствах отображения, с визуальным качеством, подтверждающим более высокую цену такого усовершенствованного HDR устройства отображения, будет понятна необходимость наличия новых кодировок, новых технических приемов обработки изображения, новых способов визуализации и т.д. В этой патентной заявке мы смотрим на задачу в более общем виде, поскольку независимо от устройства отображения (которых существует много больше, чем только два, либо HDR, который может быть нескольких качеств, например, 1000 нит белого или 5000 нит белого, либо даже меньшего качества, чем LDR, который можно называть под-LDR (SLDR)) и дальнейших обстоятельств, мы хотели бы быть в состоянии визуализировать улучшенные кадры, принимая во внимание имеющуюся информацию.

СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Наши нижеследующие технические решения основаны на намерении улучшить все виды систем градуировки, сжатия и HDR. Как известно специалистам, градуировка имеет общеизвестную цель, заключающую в себе художественное улучшение всех цветов/(яркостей) так, чтобы изображение выглядело оптимально. На практике, захват на камеру едва может генерировать точное представление, то есть яркости для всех объектов в сцене, поэтому обычно сортировщик изменяет цвет локальных областей, например, делая лицо более ярким, или даже применяя более продвинутые специальные эффекты, подобные например, добавлению неровностей кожи. Хотя описанные способы (и устройства) могут иметь дело с генерацией оптимальной визуализации для любого устройства отображения, они являются, в основном, полезными для устройств отображения высокого динамического диапазона (скажем, выше 500 нит пиковой яркости), и помимо этого основаны на градуировочной информации, относящейся к вариантам изображений высокого динамического диапазона захваченной сцены (либо дополнительно к градуировке LDR, либо в качестве отдельной HDR информации). Они особенно полезны для анализа и манипуляции кодированной информации для областей более высокой яркости, таких как солнечные улицы или светильники, но также для темных областей, где более важной становится интеллектуальная манипуляция визуализацией этих областей. Если бы некто мог, в принципе, начать при помощи некоторых примеров осуществления с HDR сигналом и некоторой общей стандартной рекомендацией LDR (например, автоматически полученной от HDR), настоящие способы будут в основном применимы, когда существует, по меньшей мере, две градуировки, как правило, одна для низкого и вторая для высокого динамических диапазонов.

Блок (110) сравнения и соответствующий способ приспособлен для осуществления точного сравнения областей (например, объектов, (набора) пикселей) в двух градуировках изображения (то есть две градуировки того же момента времени), то есть сравнения того, чем являются значения пикселя (по меньшей мере, сигнал яркости или его соотношение, но возможно также 3- или N-мерный цвет или дополнительные атрибуты изображения, имеющие отношение к пикселю такие как, например, локально оцененная подсветка) первой и второй градуировки, и отображения этой конкретной разницы в градуировочной информации в легко управляемой форме (которую можно использовать при дальнейшей обработке) в структуре данных разницы градуировки DATGRAD. Эти данные можно использовать на приемной стороне для того, чтобы понимать, как выглядит визуализация, по меньшей мере, двух вариантов теоретически бесконечного множества кадров. То есть, они оба могут, например, состоять из (исключительно на основе камеры) в некоторой степени простой LDR версии сцены и так же с правильно захваченными областями высокого и/или низкого сигнала яркости. Однако также может содержаться информация о том, как эти подобласти должны быть лучше всего визуализированы на нескольких устройствах отображения (из которых по меньшей мере два устройства отображения образцовой характеристики имеют нормированную визуализацию), например сокращение яркой области так, что она не становится слишком заметной или раздражающей, как определено сортировкой пользователя. Начиная с этой важной информации, приемная сторона может лучше определять, что предполагается использовать, а на основании этого создавать более подходящие визуализации для имеющихся устройств отображения, например, усреднять две образцовые градуировки.

Это может быть осуществлено несколькими путями, такими как, например:

Способ анализа разницы, по меньшей мере, двух градуировок изображения на основе:

получения первого градуированного кадра (LDR) с первым динамическим диапазоном яркости;

получения данных, кодирующих градуировку второго градуированного кадра (HDR) со вторым динамическим диапазоном яркости, отличным от первого динамического диапазона яркости;

определения структуры данных разницы градуировки (DATGRAD) на основе, по меньшей мере, данных, кодирующих градуировку второго градуированного кадра (HDR).

Эта разница градуировки может быть определена, по большому счету, несмотря на кодированный HDR, например, глядя на функцию модификации для области или на фрагмент кадра, кодирующий часть сцены как отдельное изображение для областей высокой яркости. Структура данных разницы градуировки (DATGRAD) может, как правило, идентифицировать, где в пространственном отношении существуют некие области, которые разные относительно HDR и как правило, по возможности, также каким образом они разные, например, что они должны быть увеличены в 1,5 раза по сигналу яркости, по сравнению с тем, где на диапазоне яркости они упадут, когда одиночное отображение (например, гамма-преобразование) будет применено ко всему изображению (то есть отображение, которое подходит для более темных сигналов яркости, скажем, LDR диапазона). Устройство отображения приемной стороны может затем пытаться соответствовать этому 1,5-кратному увеличению в зависимости от, конечно, того, как много натурального цветового диапазона ей доступно для такого увеличения (например, за счет затемнения сигналов яркости ниже соответствующих ярким областям).

Способ, в котором данные, кодирующие градуировку второго градуированного кадра (HDR), являются вторым градуированным кадром (HDR), а этап определения структуры данных разницы градуировки (DATGRAD) содержит сравнимые значения пикселя первого градуированного изображения (LDR) и второго градуированного изображения (HDR), по меньшей мере, пространственной или яркостной области одного из первого градуированного кадра (LDR) и второго градуированного кадра (HDR).

Разумеется, сравнение может быть осуществлено фактически по градуированному состоянию HDR кадра, то есть, например, 18-битное кодированное изображение RAW линейного сигнала яркости. Предварительное отображение затем может использоваться для того, чтобы привести две градуировки в тот же формат, например 32-битное линейное пространство, применяя определенные обратно кодируемые цветовые диапазоны, расширение, выполнение стандартного алгоритма LDR в HDR (например, обратная градуировочная кривая) и т.д. То, что потом остается в качестве разницы, как правило, является тем, что сортировщик определил как лучший вид на самых ярких высокого динамического диапазона (HDR) устройствах отображения в сравнении с менее яркими LDR.

Способ, в котором структура данных разницы градуировки (DATGRAD) содержит пространственную область интереса (R1) изображения, показывающую присутствие или количество, в соответствии с критерием, разницы градуировки в пространственной области для первого градуированного кадра (LDR) в сравнении со вторым градуированным кадром (HDR).

Это позволяет быструю идентификацию специальных областей для создания особой визуализации предметов, например, HDR эффекты, которые затем могут быть получены путем применения специальных функций преобразования, поиск в памяти дополнительных данных для тех областей, для осуществления преобразования (например, значения коррекции для некоторых пикселей), или даже применяемые функции такие, как функция (ре)генерации компьютерной графики в этих областях. Величина эффекта HDR может быть такой же скромной, как величина для увеличения, например, области яркости в сравнении с остальным изображением, что может происходить в результате, например, отображения чистого тона (то есть обычного сигнала яркости) от градуировки LDR посредством отображения, которое, например, в значительной мере предохраняет изначальные (более темные) величины сигналов яркости пикселей LDR.

Способ, дополнительно содержащий этап получения третьего градуированного кадра (MDR) на основе структуры данных разницы градуировки (DATGRAD).

Как правило, будет создано промежуточное изображение, например, для устройства отображения прямого воздействия или в эталонном цветовом пространстве, от которых могут быть получены конечные значения управления устройством отображения.

Способ, дополнительно содержащий применяемое преобразование обработки изображения на по меньшей мере, одном из первого, второго или третьего градуированного кадра, такое как, например, адаптированная к кадру заливка или увеличение четкости кадра.

Кадры могут быть дополнительно оптимизированы, особенно грамотно принимая во внимание все доступные разные градуированные данные. Например, если контраст для области был потерян в промежуточной градуировке низкого диапазона (MDR), что может психовизуально компенсироваться например, повышением локальной резкости (например, шаблоны тонкого диапазона) или сменой насыщенности цвета и т.д.

Способ, дополнительно содержащий получаемое описание изображения (IMDESC) на основе структуры данных разницы градуировки (DATGRAD), такое, как например, спецификация цвета пространственной области изображения.

Способ, в котором яркости пикселей в третьем градуированном кадре (MDR) находятся в пределах, по меньшей мере, одного варьирующегося диапазона по яркостям пикселей в первом градуированном кадре (LDR), в частности, в котором третий градуированный кадр (MDR) представляет собой улучшение визуального качества первого градуированного кадра (LDR), в соответствии со свойством визуального качества, таким как резкость или степень артефактов сжатия.

Разумеется, кадр MDR может также являться улучшением кадра LDR с учетом дополнительной информации в градиенте HDR. Например, градиент LDR может являться устаревшим градиентом, как полученным ранее, но возможно, это кодирование совместно с HDR-обновлением, которое можно использовать для получения дальнейших градиентов LDR на приемной стороне. В данном случае MDR не имеет промежуточной пиковой яркости (например, 2000 нит между 5000 нит и 500 нит), но может иметь пиковую яркость подобно 500 нит (т.е. хорошо отображаемый или предполагаемый для применения на устройствах отображения с фактической пиковой яркостью, например, 700 нит и 100 нит).

Способ, в котором получение третьего градуированного кадра (MDR) осуществлено на основе полученной информации о характеристиках (VCHAR) условий для просмотра. Здесь, например, то, что до сих пор видимо в более темных частях любой градуировки, может высококачественно настраиваться, например, со специальным отображением для более темных диапазонов любой градуировки изображения.

Способ, в котором получение третьего градуированного кадра (MDR) осуществлено на основе контролируемой пользователем настройки (USRSET), относящейся к устройству отображения третьего градуированного кадра (MDR), такой, как например, настройка, точно определяющая раздражающее воздействие светоотдачи, настройка ограничения потребления тока или настройка, задающая предпочитаемые визуальные атрибуты отображаемого третьего градуированного кадра (MDR).

Промежуточные цветокоррекции также предоставляют (даже на одиночном устройстве отображения) то, что пользователь имеет лучший контроль над окончательным видом. Но именно таким образом получает информационный материал разработчик (например, Голливуд), ввиду этого будет осуществляться аккуратно на основе двух градуировок (то есть с этим разработчик по меньшей мере неявно или даже явно с дальнейшим кодированием кадра, характеризующего информацию или управляющие сигналы, выражает, насколько различно поддиапазоны или яркостной сигнал например, эффекты высокого динамического диапазона, будут выглядеть, если пользователь например, убавит отображаемую яркость).

Способ, в котором третий градуированный кадр (MDR) выведен в качестве промежуточного кадра, как измеряемый в соответствии с яркостью критерий между первым градуированным кадром (LDR) и вторым градуированным кадром (HDR).

Например, пиковая яркость будет в пределах двух пиковых яркостей или средней из нескольких яркостей вдоль по шкале, например, когда применяют отражение тона (например, предпочитаемого или стандартного цветового диапазона устройства отображения) к стандартному сигналу, такому как таблица серых полос и др.

Способ, в котором получение третьего градуированного кадра осуществлено, по меньшей мере, частично, на основе обратного отображения тона (ITM) относительно отображения тона, преобразующего первый градуированный кадр (LDR) в приблизительное соответствие второго градуированного кадра (HDR). Таким образом, могут просчитываться новые варианты низкого динамического диапазона, например служащие основой для дальнейшего кодирования (например, через подсоединение к дополнительному устройству, используя сигнал) или наличие лучших параметров изображения согласно критерию качества изображения.

Все эти способы могут также осуществляться в форме устройств или других изделий, их содержащих (по меньшей мере, их преобладающей частью, например:

Устройство (101) обработки изображения для анализа разницы, по меньшей мере, двух градуировок изображения, состоящее из:

первого входа (120) для ввода первого градуированного кадра (LDR) с первым динамическим диапазоном яркости;

второго входа (121) для ввода данных, кодирующих градуировку второго градуированного кадра (HDR) со вторым динамическим диапазоном яркости, отличного от первого динамического диапазона яркости;

блок (110) сравнения, выполненный с возможностью определения структуры данных разницы градуировки (DATGRAD) на основе, по меньшей мере, данных, кодирующих градуировку второго градуированного кадра (HDR).

Как описано выше, учитывая способы, структура данных разницы градуировки (DATGRAD) может быть такой простой, как перечень областей, где существует разная градуировка (например, все блоки) и предпочтительно также математическое представление разницы, например, смещение пикселя или модель коррекции для по меньшей мере, нескольких пикселей в блоке, в основном в сравнении со стандартной текстурой, связующей две градации (например, алгоритм построения диаграммы обеих с гамма-функцией, из которой могут передаваться гамма-коэффициенты например, по съемке фотографий; в случае нескольких коэффициентов, могут быть, например, мощность (p), коэффициент усиления (g) (или пиковая яркость) и отклонение: HDR=(g*LDR)^∧p+off).

Устройство (101) обработки изображения по пункту, в котором второй выход приспособлен для получения второго градуированного кадра (HDR), а блок (110) сравнения приспособлен для определения структуры данных разницы градуировки (DATGRAD) на основе сравнения значений пикселей первого градуированного кадра (LDR) со значениями пикселей второго градуированного кадр (HDR) в по меньшей мере, пространственной или световой области первого градуированного кадра (LDR) и второго градуированного кадра (HDR). Сравнение является типичным после нескольких стандартных отображений, приводя обе ближе друг к другу в некую общую сопоставимую форму, которая может выполняться, например, посредством промежуточного диапазона цветового и яркостного пространства или непосредственно с применением предтрансформации перед тем, как осуществлять, например, взвешенную разность или более интеллектуальную идентификацию того, какое различие есть фактически (например, абсолютное значение, конфигурация касательно соседних пикселей или подобластей и т.д.).

Устройство (101) обработки изображения, дополнительно состоящее из блока (112) вывода изображения, приспособленного для вывода третьего градуированного кадра (MDR) на основе структуры данных разницы градуировки (DATGRAD).

Устройство (101) обработки изображения, приспособленное для того, чтобы применять преобразование обработки изображения к первому градуированному кадру (LDR) на основе по меньшей мере, данных, кодирующих градуировку второго градуированного кадра (HDR).

Аппаратура (101) обработки изображения, состоящая из декодера, приспособленного для того, чтобы декодировать кодированные данные изображения и получать посредством этого первый градуированный кадр (LDR) и второй градуированной кадр (HDR), а устройство (112) вывода изображения для того, чтобы применять преобразование обработки изображения на, по меньшей мере, первом градуированном кадре (LDR) и втором градуированном кадре (HDR) для того, чтобы получать третий градуированный кадр (MDR) с подобной градуировкой, как первого градуированного кадра (LDR), но представляющего лучшее визуальное качество, чем первый градуированный кадр (LDR).

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

Эти и другие аспекты способа и устройства согласно изобретению, будут очевидны из и объяснены со ссылкой на реализации и варианты осуществления, излагаемые далее, и со ссылкой на прилагаемые рисунки, которые служат только в качестве не ограничивающих конкретных изображений, поясняющих более общую концепцию, и в которых пунктирные линии используются для указания того, что компонент является необязательным, не пунктирные компоненты необязательно являются существенными. Пунктиры также могут использоваться для указания тех элементов, которые пояснено, что должны быть обязательными, скрыты внутри объекта, или для нематериальных вещей, например, таких как подборки объектов/областей (и как они могут показываться на устройстве отображения).

На чертежах:

Фиг. 1 схематично иллюстрирует вариант осуществления устройства базового сравнения для анализа двух градиентов (LDR, HDR), так, как в основном он будет размещен в устройстве кодирования, выполненном с возможностью кодировать это различие, как структура метаданных (например, состоящий из ROIMAP или, в общем случае, нескольких DATGRAD), чьи метаданные могут сопровождаться отсортированными кадрами, например, LDR, HDR и, возможно, MDR;

Фиг. 2 схематично иллюстрирует примерную приемную сторону потребительской системы, в которой несколько устройств могут использовать существующие варианты осуществления для оптимального получения градуировок и управляющих сигналов для оптимальной визуализации сцены, как предназначено сортировщиками, на соответствующих устройствах отображения;

Фиг. 3 схематично иллюстрирует, как можно получать промежуточную градуировку на основе средних показателей протекания двух других градуировок;

Фиг. 4 схематично иллюстрирует другой пример того, как можно получать третью градуировку на основе информации, имеющейся в двух других градуировках;

Фиг. 5 схематично иллюстрирует другой пример того, как можно соотносить цвета определенных значений или классов в двух градуировках для согласования цветов с другими градуировками, получаемыми из них;

Фиг.6 схематично иллюстрирует примерную последовательность изображений от создания информационной продукции до использования информационной продукции, иллюстрируя некоторые возможности с определенными вариантами осуществления, как, например, получение улучшенного качества LDR картинки QLDR2 с расчетом на, по меньшей мере, некоторую информацию в градиенте HDR и/или DATGRAD;

Фиг. 7 схематично иллюстрирует другой пример улучшения градиента LDR, сравниваемого с градиентом LDR, который был сделан доступным и QLDR2, который может быть использован, например, для управления немного более высокой пиковой яркостью устройства отображения (например, 800 нит); и

Фиг. 8 схематично иллюстрирует, как осуществить сравнение протекания для градиентов, зависимых от внешних параметров, таких как, например, возможности устройства отображения.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

Устройство обработки изображений на фиг.1 имеет два ввода, именуемых первый (например, для простоты дальнейшего описания, называемого низкий динамический диапазон LDR) ввод 120 и второй (как правило, высокий динамический диапазон HDR) ввод 121. Эти вводы могут, например, принимать кадры, которые могут быть кодированы в стандарт сжатия (например, основанный на DCT (DCT, Дискретное конусное преобразование), подобный AVC (AVC, Продвинутое видео кодирование)), как разъясняется на фиг.6, но на данный момент мы считаем, для простоты, что они являются просто кадрами RAW с N-битным значением (с тремя или более цветовыми компонентами, кодированными как M-битные значения, но для этого приложения мы будем для простоты объяснения рассматривать кадры, как если бы они были всего лишь кадрами серого тона). Мы будем делать различение в этом тексте между термином “изображение”, которое является геометрической композицией объектов из растровых точек как, например, запечатленной камерой (или сгенерированной в компьютерной графической вычислительной среде), и термином “кадр”, который является одним из многих возможных кодировок и в частности градуировками того изображения (то есть изображение является разновидностью родителя семейства картинок и может являться сырым файлом камеры, поскольку первый кадр, полученный оттуда, может являться 8-битным линейным кодированием, а родительский кадр, полученный оттуда, может являться 8-битным нелинейным кодированием с гамма-величиной 0,45). Нам необходимо объяснить разницу между градуировкой и кодированием (мы будем использовать общее слово “кодирование” для любой спецификации большого количества цветов пикселя или кадра и “сжатие”, если присутствует также математическое преобразование для сокращения количества нуждающихся в кодировании задействованных частиц (чтобы избежать повторное употребление слова “сжатие”, мы будем использовать словосочетание “понижающая конвертация”, при сжатии значений в большем динамическом диапазоне в меньший, например, с помощью умножения их на дробное число, такое как 0,5 или любой другой функцией отображения). Под градуировкой мы подразумеваем то, как яркости (цвета) всех объектов изображения скоординированы на кадре, который может, например, быть кодирован как RAW. И, как правило, для создания разных оптимальных внешних обликов (например, для разных устройств отображения), некто будет создавать разные градуировки. То есть градуировка должна осуществляться с выделением объектов запечатленной сцены в особые яркостные диапазоны кодирования итогового кадра на основе эстетических принципов (заставляя кадр выглядеть лучше, чем с простым слепым захватом камеры). То есть градуировки, как правило, вовлекают некий человеческий компонент (конечно, с новой оптимизированной технологией), хотя это можно также воплощать в применении некоторых окончательных математических преобразований (например, градуировку можно кодировать как функцию распределения оптимального значения серого на основе теоретических понятий эстетики. Чтобы убедиться, что это не интерпретируется, как просто кодирование самой по себе художественной непатентоспособной концепции, хотелось бы категорически подчеркнуть, что настоящие способы позволяют техническое построение новых систем, а именно, в частности, систем, в которых возможно иметь технические средства, самостоятельно определяющие новые лучшие, эстетичные виды. Градуировки, в конечном счете, после кодирования, формируют техническую информацию, необходимую для технологии так же, как запечатленное изображение может быть художественно построено путем создания привлекательной сцены с например, фурнитурой, но, в конечном счете, формирует техническую вводную в например, фильтр повышения резкости. Кадр LDR, поступающий на вход LDR, может, например, быть 8-битного кодирования, а кадр HDR - 14-битного, но количество битов само по себе не скажет так много о том, что именно находится в кадрах, точнее, какой цвет каждый из пикселей изображения имеет. Например, если камера создает 16-битные RAW, она может быть достаточно технологичной для кодирования их слабой кривой в 14-битный HDR кадр (по этой причине можно использовать то обстоятельство, что человеческая зрительная система менее чувствительна в отношении яркостных особенностей повышенной яркости, т.е., тот поддиапазон диапазона сигналов яркости может размещаться с потерями, кроме линейной частицы имеющихся 14 бит). Тем не менее, 8-битный элемент информации может быть слишком мал, чтобы верно кодировать 16-битный сигнал яркости, независимо от сглаживания кривой, которую выбирают, так что обычно в этом отношении выбирают промежуточный диапазон с требованиями кодирования с высокой точностью и (умеренно) обрезают яркий и темный поддиапазон сигнала яркости над и под ним. Отмечается, что это выбор диапазона в зависимости от точности. Конечно, можно было бы только линейно конвертировать с понижением 16 бит в 8 бит (например, отбрасыванием более низких 8 бит), но тогда важные диапазоны яркости изображения будут плохо воспроизведены, что может привести к образованию полос на устройстве отображения. Таким образом, сигнал HDR не обязательно много сообщает о количестве бит, используемых для его кодирования, но много об объекте сигналов яркости, существующих в кадре, например, там могут быть закодированы очень светлые диапазоны и одновременно очень темные диапазоны. Важно понимать, что эти кодирования являются, как правило, техническими преобразованиями. И можно кодировать одно отображение в другое математически и также, например, LDR и HDR в общий формат, чтобы сравнить их (например, упрощенно можно было бы приравнять их белые цвета с таким же 32-битным уровнем белого, а затем следуют другие цвета). Даже если оператор (или технический специалист, который задает конфигурации в камере) на самом деле может выбрать одну из нескольких кривых преобразования в соответствии с его предпочтением, это является до сих пор, по существу, технической диаграммой, например кривая 0,45 цветового диапазона или, как в потребительских камерах, сигмоида (S-curve). Градуировка является обычно превосходным определением пиксельных значений серого и/или цветов, и может, как правило, приводить к художественному преобразованию. Это может быть частично ограничено техническими соображениями (например, сортировщику может потребоваться применить некоторый вид сигмоиды для понижающей конвертации в 8-битное изображение, но пока он пользуется художественными пунктами меню, то будет только, например, выбор между различными формами кривой), но обычно это вызывает более сложные востребованные преобразования, как выбор пространственной области изображения и изменение его освещенности согласно некоторому набору параметров (как если бы другой свет припадал на область, которая придает другие эмоции снимку), даже для более высокого битового кодирования (например, это обычно выполняется для цифрового носителя фильма или в представлении с более высоким битом визуализации игрового пространства). Например, сортировщик может увеличивать локальные яркости области для того, чтобы сделать зеркально отображающий объект более «живым» (в сравнении с условиями его изображения). Эта градуировка является очень полезным источником информации, так как она потенциально содержит содержательную информацию о цене, то есть то, что создатель намеревался достичь колориметрически с помощью всех объектов или областей. Если некто имеет только один доступный кадр (например, градуировку LDR), лучшее, что может сделать устройство обработки изображения (например, кадр может определяться по стандарту LDR устройства отображения в 500 нит, но нуждается в отображении на приемной стороне устройства отображения в 1000 нит, и некто действительно желает использовать диапазон более высоких сигналов яркости этого устройства отображения, чего не произойдет, в большей степени, когда сигнал кадра просто применяют как есть на устройстве отображения, потому, что длина сигнала яркости, возникающая от отображения 8-битного сигнала на белом в 1000 нит устройстве отображения, быстро нейтрализуется в результате адаптации человеческого глаза), это попытаться преобразовать цвета определенных пикселей изображения, области или объекты, согласно подлинным универсальным техническим уравнениям, которые могут осуществляться, например, интегральной микросхемой преобразования изображения в телевизоре. Например, можно обнаружить пиксели с уровнем управления d_norm (управление нормальное, d_norm) (который обычно должен быть компонентом яркости из кодирования цвета) выше 250 и интерпретировать, что они, вероятно, являются лучшими образцами, а затем сильно повысить их так, что они преобразятся в белый на текущем устройстве отображения (оставляя другие цвета в намного более низком выходном сигнале яркости устройства отображения L_out (яркость на выходе)). Но эта стратегия может проходить очень неправильно на некоторых изображениях, например, можно себе представить глазами некоторых людей чрезвычайное повышение белого. Однако, если имеется, по меньшей мере, две различные доступные градуировки, например, LDR и HDR градуировка, можно лучше извлекать из них что бы ни было - визуализацию или преобразование (в предыдущем примере глаза не будут значительно ярче в градуировке HDR, и, следовательно, они должны быть “защищены” для того, чтобы вести себя так же во всех полученных градуировках, но блики будут).

Блок 110 сравнения следит за различиями в значении серого (мы можем использовать значение серого взаимозаменяемо с различными связанными параметрами, такими как осветленность, яркость или освещенность, где не требуется никакой точности высокой терминологии) пикселей или областей в первой по сравнению со второй градуировкой (например, LDR и HDR, или HDR и SLDR, градуировка для диапазона ниже LDR, например, 40:1), и характеризует эти различия в значении серого, как структура данных разницы градуировки DATGRAD. Как уже упоминалось, разница может определяться чисто математическим способом получения характеристики кадра, то есть путем расчета некоторого различия цвета или яркости пикселя после преобразования к исходному значению (например, имитируя устройство отображения LDR стандартным способом в диапазоне цветов HDR). Это можно сделать на основе «пиксель за пикселем», или могут использоваться более продуманные характеристики областей или объектов, например, использование измерений текстуры, или пространственные профили (которые можно использовать для сравнения местного освещения) и т.д. Однако, кроме чисто технического анализа кадров, может быть выгодно определять алгоритм различия, принимая во внимание психовизуальные законы для того, чтобы определять, каким является фактическое различие. При этом, мы безусловно не имеем в виду вычисления, например, в пределах лаборатории или применения моделей цветового представления, но известно, что зрительная система человека оценивает степени освещенности объектов по сравнению с тем, что находится в окружении. В частности, система человеческого зрения психологически оценивает черные, белые и серые цвета в совокупности с тем, что видимо (так же, как яркое устройство отображения может передавать пиксели, но также и окружающие цвета). Последнее особенно важно для HDR, так как зрительная система человека создаст когнитивное различие между беловатыми отражающими цветами и самосветящимися источниками света в кадрах. Передача предпочтительно не должна быть такой, что например, ясно видна как белая область, видна как светлая серая область или наоборот. Такие модели могут также быть приняты во внимание в некоторых вычислениях различий, т.е. в общем, разница в градуировке по пикселю или геометрическому местоположению не обязательно должна быть одним вещественным числом, но может быть набором из нескольких чисел, характеризующих несколько аспектов того, как например, локальный объект отличается по градуировки (то есть, например, изображение, кодированное с, например, 6-мерного набора чисел по пикселю, как цветовое различие, и 3-мерного различия освещенности по