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HDR – Farbraumtransformationen – Transformationsalgorithmus

Author:

Pascal Kutschbach

Hochschule RheinMain, DE
About Pascal
Bachelor of Engineering (FKTG). Master Student im Studiengang Advanced Media Technology.
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Abstract

The usage of wide colour volumes within the camera during image acquisition for HDR-imagery is common nowadays. However, these colour volumes are often manufacturer-specific and get minimized and transformed into a higher-order, standardized colour system. Not every process-chain for video-imagery is currently capable of handling such wide colour volumes. The outstanding colour-capture-characteristics of prevailing image sensors therefore do not get used enough yet. Most image reproduction devices won’t be able to display High Dynamic Range (HDR) – and Wide Colour Gamut (WCG) – content accurately in the near future. This justifies the current development of products that convert HDR-imagery to SDR-imagery with the aim of keeping the original look and the picture intent of the grading – or video-engineer. When we bring up HDR- to SDR-transformation, a focus should be set on colour volume transformation. In order to transform HDR- to SDR-content, a brightness compensation will usually be performed as the difference in brightness between HDR and SDR is most visible. Rarely an accurate colour volume transformation will be performed. This aspect, as part of an image processing chain, will be characterized in this series of articles as well as basics of colour volumes and transformation between colour volumes. The basics for colour transformations and the arising challenges were described in the last article (FKT issue 10/2019) and possible approaches will be demonstrated in this article. The theoretical and practical research work, which is the basis for this series of articles, has been performed in the context of the LOEWE 3 funded SME research project “EVI” at the University of Applied Science RheinMain, department of Advanced Media Technology in the laboratory of image-processing and under the leadership of Prof. Mike Christmann.

Abstrakt

Bei der Produktion von HDR-Bewegtbildern wird zum aktuellen Zeitpunkt schon bei der Kameraaufnahme Gebrauch von sehr großen Farbräumen gemacht. Diese Farbräume sind meistens herstellerspezifisch und werden oft bereits in der Kamera künstlich verkleinert und in ein übergeordnetes, normiertes Farbsystem umgewandelt. Somit werden noch zu selten die herausragenden Eigenschaften der Farbaufnahme der Kamerasensoren genutzt. Nicht jede Verarbeitungskette kann große Farbumfänge verarbeiten und am Ende so ausgeben, wie sie aufgenommen wurden. Insbesondere wird in naher Zukunft nicht jedes Wiedergabegerät High Dynamic Range (HDR) – und Wide Color Gamut (WCG) – fähig sein. Damit rechtfertigt sich die aktuelle Entwicklung von Produkten, die HDR-Bildmaterial so konvertieren, dass es auch auf SDR-Wiedergabegeräten gut aussieht und den vom Bildingenieur festgelegten Look behält. Sobald von HDR zu SDR-Konvertierungen die Rede ist, sollte ein Augenmerk auf eine korrekte Farbraumtransformation gelegt werden. Häufig findet nur eine Helligkeitskompensation statt, denn der Helligkeitsunterschied zwischen HDR und SDR ist am meisten sichtbar. Seltener jedoch findet eine akkurate Farbraumtransformation statt. Dieser Gesichtspunkt in der Verarbeitungskette von Bewegtbildern soll in dieser Artikelserie beleuchtet werden. Grundlagen zu Farbräumen und deren Transformation ineinander wurden im ersten Teil (FKT-Ausgabe 10/2019) aufgezeigt, Problemstellungen wurden dargestellt und mögliche Lösungswege werden im vorliegenden Artikel demonstriert. Die theoretischen und praktischen Untersuchungen, die die Grundlage zu der Artikelserie bilden, wurden im Rahmen des LOEWE 3 KMU Forschungsverbundprojektes „EVI“ an der Hochschule RheinMain, im Studiengang Advanced Media Technology, im Labor Bildverarbeitung und unter der Leitung von Prof. Mike Christmann durchgeführt.

How to Cite: Kutschbach, P., 2019. HDR – Farbraumtransformationen – Transformationsalgorithmus. FKT - Fernseh- und Kinotechnik, 2019, pp.36–41.
Published on 01 Nov 2019.
Peer Reviewed

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