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HDR显示技术

从片源到显示的完整革新

尹国冰 – 2015年11月30日

前言

2015年1月,在德国柏林举行的国际消费电子展(IFA2015)上,“HDR”——这个在数字摄影领域常见的词汇被三星、LG这样的显示行业公司多次提起。三星更是宣布旗下所有的SUHD电视都具备HDR功能。虽然同样冠以HDR的名称,但是HDR显示的概念与HDR摄影的概念略有不同。

HDR显示是从内容采集开始,经历信号编码一直到显示输出全链条都有所改变的显示技术方案。它的宗旨是通过新技术的引入、突破现有技术瓶颈来提供人眼可以切实感受到的更优画质。从显示技术的关注点来看HDR关注的是画面的亮度对比度。可以认为,HDR是与高分辨率、高刷新率、高色域同等重要的画质改善方向。虽然目前ITU-R BT.2020推荐标准中并未涉及亮度的要求,但是从长远来看HDR符合显示技术追求高画质的发展方向,应当予以重视。

数字摄影中的HDR

常见于数字摄影中的HDR照片不等同于HDR显示

数字暗房的后期处理技术

HDR的全称为High Dynamic Range(高动态范围)。要想了解HDR显示与传统HDR摄影的不同之处,我们有必要先简要了解一下HDR摄影是在做什么。

为什么会有HDR照片

在使用数码相机拍摄照片时通常会有如下经验:在场景亮度不足的时候,可以加档曝光,避免拍出的画面暗部无层次;而当场景非常明亮时,则应当减档曝光,避免画面发生“过曝”的现象导致高光部分细节丢失。但是,如果画面中同时存在着高光与阴影并且反差极大,你会发现手里的相机很难同时保留亮处与暗处的细节,保留其中一种细节总是以牺牲另一种细节为代价。

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左侧照片中明亮的天空云彩细节得以保留,但是阴影中的城堡城墙与走廊细节丢失。右侧的照片恰恰相反。

这种现象是数码相机本身的技术限制——作为一套成像与记录系统它对亮度的响应有效范围是一个有限的区间。这个区间容易平移,很难同时向暗处与亮处扩展。因此会有上图中的情况发生。
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但是在实际的生活中有大量的场景存在亮暗对比鲜明的情况,例如:清晨与落日时的自然景色、正午的天空与建筑阴影、夜间的人工照明建筑与昏暗的路面、在室内同时拍摄室内与窗外的景色。解决这个问题通常有两种方案:1、提升采集设备器件的亮度响应范围,该方法多用于专业的影像制作中;2、通过后期数字图像处理来弥补器件的缺陷。后者其实就是我们最常接触到的HDR摄影技术。

如何拍摄一张HDR照片

HDR照片的核心并不复杂:既然一张照片只能记录场景中亮度范围的一小段,那么我们可以通过多次拍摄同一场景,并且每次都记录亮度范围的不同区间,最后将这些照片拼成一张的方式来获得一张亮暗细节兼具的照片。
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左侧4幅照片是对一个场景采用不同曝光参数多次采样得到的,最终合成为右侧照片。

可以合成HDR照片的软件有很多,例如Adobe Photoshop、Lightroom等。现在的智能手机也提供了HDR照片的合成功能,而且集成在了照相机应用中,只需要按一次快门即可自动完成多张不同曝光度照片的拍摄与合成的工作。下图为iPhone照相机应用的界面,在上方可以看到HDR的字样。打开HDR功能之后即可拍摄HDR照片,并且拍摄过程是全自动的,无需用户干预。

HDR照片的局限

这种拍摄方式的确克服了拍摄器件无法记录亮度悬殊场景的问题,让高光与阴影的细节得以保留,但是也会带来新的问题:画面失真。下图是一辆沙漠中救生车的HDR照片,从图中可以清楚地看到车底的阴影与地面的车辙印,但是这里的车辙印亮度值太高了,几乎和画面中其它高光部分一样亮,仿佛有额外的灯光照射在车底一样。

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HDR照片有时会给人以“假”的感觉

造成这种现象的原因并不复杂:该图像的编码与再现仍然依赖于现有技术。即使拍摄时捕捉到了这里的亮度值,由于图片的编码是8bit/chanel的,并且再现的时候显示器件没有办法提供足够的亮度差异灰阶来将其与高光部分做出区分,HDR的图片最后的呈现并不是“HDR”的。因为仅仅是采集的部分实现了HDR的采集,图像的编码以及再现并没有实现HDR——这正是HDR显示技术要解决的问题。

显示技术中的HDR

以还原原始场景为终极诉求的技术

虽然都包含HDR这个词,但是显示技术关注的内容却大不相同。HDR摄影技术关心如何捕捉场景中亮度悬殊的画面细节;HDR显示技术则在意通过怎样的技术手段能够记录并且将这些亮度悬殊的细节在同一个画面上真实的呈现出来。

假如世界可以被量化

我们生活在一个色彩斑斓的世界中,但是我们很少会注意到这些熟悉的生活场景中其实有着悬殊的亮度差异。例如下图中左侧,实际的场景中室内座椅表面亮度约为15 nits(亮度单位,1 nit = 1 cd/m2);灯泡中心亮度为133,000 nits。后者是前者的8000多倍!右侧图中实际场景汽车阴影部亮度约为15 nits,而引擎盖前端由于对太阳光的强烈反射亮度达到300,000 nits,是前者的2万倍!

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人类的视网膜上存在两种感光细胞:视锥细胞与视杆细胞。在这两种细胞的帮助之下我们的对亮度的感知范围达到了令人吃惊的程度。只要适应足够长的时间,我们在黑暗环境中甚至能感受到数个光子造成的视觉刺激。在室内环境中我们可以直视10,000 nits的亮度而不觉得不适。所以上图中悬殊的场景亮度通过人类视觉系统(Human Vision System,简称HVS)的调节可以真实的感受到。即使是在较短的时间内由于眼睛来不及调整适应程度,我们能感受到的亮度范围依然很广,如下图Steady-State HVS范围所示:
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环境亮度与人类视觉能力以及常见显示设备能力的比较。

从上图不难看出,现有的显示设备(图中的LDR Display)所能呈现的亮度范围仅仅是我们日常生活中实际环境亮度的一小部分,比我们的视觉系统在一般情况下能感受到的范围(上图中Steady-State HVS)都要小。既然如此,我们的显示设备究竟应该具备怎样的亮度呈现范围,才能“讨好”我们的眼睛,达到“真实再现原始场景的目的”?

让实验来揭露真相

无论显示技术多么的先进,形式多么复杂,它最终的目标还是服务于人,因此人类视觉对亮度的反应以及喜好应当是我们关注的核心内容。最好的办法无疑是通过实际的实验来测试人们对不同亮度的偏爱程度,进而确定显示器件应当具备怎样的亮度范围。2013年研究人员们搭建了这么一套实验系统:整套系统包括一个功率为6kW、P3色域的影院投影系统,作为能够提供32,000流明的光源。光依次通过菲尼尔透镜、扩散膜、21英寸的LCD面板最终进入观察者的眼睛。整套系统经过调试后可以提供的亮度范围为:最小亮度0.004 nits,最大亮度20,000 nits。对比度高达5,000,000:1。
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用来测试人类对显示器件亮度偏好的实验示意图以及最终的实物照片。

在显示画面的选择上研究人员也做了细致的考虑。每张测试图片中的散射反射区域与高光区域被区隔开。阴影与白色散射部分做如下处理:通过二元遮罩(Binary Mask)将物体与背景分离;保证阴影中的物体总是比背景要暗,而白色散射部分的物体则总是比背景要亮;然后画面要被归一化,物体面积的5%到95%亮度差异要达到1个数量级;最后再决定画面的亮度灰阶值,使得每个灰阶的亮度log平均值提升或者降低0.2个数量级。对于高光区域的处理则有所不同:首先高光区域被单独划分出来处理,在保持其他区域亮度不变的情况下,高光区域的亮度值可以被扩展或者压缩。
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最终研究人员发现:对于图片中的散射区域,当亮度范围达到0.005 ~ 3000 nits时,可以满足90%的观察者;但是对于高光部分(例如光滑表面的反射与照明光源),当亮度达到2500 nits时能够满足50%的观察者,达到20,000 nits时能满足90%的观察者。实验结果可以绘制成图形如下:
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HDR内容需要新的编码方式

如何用一个合适的数学模型来对图像的亮度进行描述是这部分关注的核心内容。Gamma曲线在图像亮度较低的情况下可以较好的匹配人眼的视觉系统对亮度的响应曲线。但是在HDR画面下,由于亮度范围被极大的拓展,在亮度较高的时候gamma曲线已经不再适用,需要用新的数学模型去重新描述光强与电信号之间的转换关系,即新的Electro-Optic Transfer Function,简称EOTF。

EOTF的选择也要留意:对比度变化梯度不能太大,否则画面过度不平滑。但是也不能太小,否则要花费大量的存储与运算资源。因此选择一个最合适的EOTF需要充分考虑人类视觉系统对在不同亮度下的对比度梯度阈值。目前的研究通常采用现有的人类视觉系统模型,称为Barten模型。
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描述对比度变化梯度阈值与亮度关系的Barten模型。

文献[5]提出了一种新的基于Barten模型的Perceptual Quantizer (PQ) EOTF。从图可以看出该曲线在整个亮度范围内都能够较好的符合Barten模型,是一种有效并且实用的EOTF方案。
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HDR显示器件

当HDR场景可以被有效的捕捉,HDR画面可以被有效的编码存储,我们终于来到了最后一步:让HDR画面被有效的还原。那么理想的HDR显示器件应当具备怎样的性能?目前看来较为迫切的两个性能参数分别为:

亮度值

在上文中我们讨论到,要想让90%的观察者满意,画面的亮度范围至少应当达到0.005 ~ 3000 nits。但是要想让画面高光部分也得以真实的还原,显示器件需要达到的最高亮度为20,000 nits。

灰阶

鉴于HDR画面存储的亮度范围大幅度增加,并且编码时候亮度的灰阶数也相应的增加,此时显示器件应当具备的灰阶数自然要与编码方式想匹配。目前广泛应用的8bit灰阶已经属于性能不足,10bit甚至12bit将会成为HDR显示器件必备的基本性能参数。

讨论

HDR技术是必须掌握的。

从画质角度来看,空间域对应的是空间分辨率,时间域对应的是画面的刷新率,光的频谱宽度对应的是色域。以上三项都是传统显示技术在改善画质的时候着重关注的内容,经过长时间的技术研发基本上都有了较为深刻的认识,在近几年来也有了长足的进步,近期研发的难度曲线也变得颇为陡峭。光的振幅对应的是光的亮度,这也是画质的核心内容之一,只不过当前三项内容已经在ITU-R BT.2020中有确切参数可以参照的时候,HDR的标准迟迟没有出台,整个市场也处于较为混乱的状态,各家厂商对HDR的定义都不相同,但是都宣称自家的产品具备HDR显示功能。因此在此时进行必要的HDR技术开发与积累,可以在今后的市场与国际标准上拥有较大的发言权。

参考文献

  1. S. Daly, T. Kunkel, X. Sun, S. Farrell, and P. Crum, “Viewer Preferences for Shadow, Diffuse, Specular, and Emissive Luminance Limits of High Dynamic Range Displays,” SID Symposium Digest of Technical Papers 44 (2013).
  2. J. Helman, “Delivering High Dynamic Range Video to Consumer Devices”, SID Symposium Digest of Technical Papers 13.4 (2015).
  3. T. Fiske, “Image Quality and Metrology”, Information Display, Vol. 31, No. 5.
  4. https://www.youtube.com/watch?v=aDZg8vBVYZU
  5. https://www.youtube.com/watch?v=QLBPUN_S-ms
Yin Guobing

Yin Guobing

BOE技术研发工程师🔬,业余码农😳,蓝猫铲屎官🐈。曾独立开发了一款iOS APP并上线🎉。现居北京,正在为了理想中的生活而奋斗..

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