一、原理：

1️⃣什么是HDR显示（XDR）？

影像实践中，HDR显示（苹果一般用XDR表示，后续我们使用XDR代替HDR显示概念，以区分HDR图像或者HDR技术）一般表示超高动态范围显示。XDR显示与Dislpaly相关，一般与谷歌标准的UltraHDR为相似含义。此概念由苹果提出，用于区分XDR与传统HDR的显示区别，后被行业广泛采用用于表示区别于传统的超高动态范围显示。简单说，XDR就是一种HDR显示技术，用于显示高Bit的图像来增强显示的动态范围。
在本博客中，我们重点讨论XDR显示的全流程，从拍摄到最终显示的过程，尤其是安卓管线的重点部分。同时简单介绍我个人开发的XDR工具。
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What is HDR?

2️⃣图像XDR的方式有哪些？

自谷歌发布UltraHDR以来（Google Ultra HDR 图片格式 v1.1，官方文档），通过Gainmap形式嵌入图像格式来还原和读取高Bit信息还原原始HDR信息已经成为事实标准，尤其是在安卓上，JPG+Gainmap的形式成为主流的XDR显示的图像格式。SDR + Gain Map合并封装为的图像格式，最终以传统SDR+Gainmap的封装文件形式已经成为当前行业的主流标准和形式。包括苹果使用的Adaptive HDR也是遵循类似技术标准（WWDC2024 Session: Use HDR for dynamic image experiences in your app )。

3️⃣XDR的意义：通过Gainmap还原高Bit场景下的丰富信息、更加连续的影调和过渡、更高的亮度。

我们用更简化的思维描述就是，传统的8bit 0-255的SDR图像只能表示256个数值或者亮度等级，而且XDR图像和显示则可以拓展显示的内容数据位宽，从而使用更多的亮度等级，来提供更加丰富和连续的影调和过渡。以Google Ultra HDR官方推荐为例子，在传统8bit图像增加2bit的gainmap图来拓展最终显示内容到10bit，从而提供更多的亮度等级，来还愿原始世界的光比和动态。
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4️⃣XDR从拍摄到显示的链路

以安卓为例，从拍摄到显示的全链路控制流程

⚠️注意下图，核心和精华都在下图中⚠️
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🌟第一阶段：拍摄 (Capture) —— 【内容亮度：理论的照片亮度】
这是物理世界光线转化为数字信号的过程：
数据采集：相机传感器获取原始 RAW 数据。
前处理：转化为高Bit RGB 信号（保留原始光影的高动态范围）。
计算增益：
Tone Mapping：在相机的ISP链路中，尤其是RAW域处理中，传统SDR图是通过色调映射将高Bit数据压缩为标准的 8Bit YUV 图像保证兼容性，但是也损失了影像的动态范围和原始的部分高亮信息。
Gainmap 生成：这里便是相机链路总，XDR图像的精华算在，通过拿到高Bit RGB（或者RAW域）总之是Tone压缩之前的数据或者照片流的关键节点，计算与8Bit YUV之间的亮度比，生成一张 Gainmap（增益图），并存储，来达到还原原始的高动态范围。

🌟🌟第二阶段：编码 (Encoding) —— 【内容存储】
将图像和元数据封装为标准文件格式（Google UltraHDR）：
元数据注入：遵循 ISO 21496-1 标准写入 HDR 元数据。
双层容器封装：
主图层：存储标准 JPEG-SDR 数据。
嵌入层：在 APP2 等元数据段中嵌入 Gainmap-SDR 数据。
结果：生成一张在旧设备看是普通照片，新设备看是 XDR 的 JPG 文件。

🌟🌟🌟第三阶段：解码和渲染 (Decoding & Rendering) —— 【转换区】
系统读取文件并准备显示：
位图解码 (Bitmap)：
解码为 RGBA_F16 格式的 HDR Bitmap。
提取 baseImage (SDR Linear RGB) 和 gainMap。
映射至 Extended Linear (scRGB) 色彩空间，并标记 hdrFlag: true。
👍合成预览 (SurfaceFlinger)：
核心公式计算：依据理论公式 HDR_target = SDR_base × GainMap × min(contentHeadroom, displayHeadroom) 计算理论显示亮度。
⚠️注意，此时的数据仍然是理论上的HDR亮度，还是内容亮度，而不是最终的显示亮度。⚠️
👍Android 系统合成引擎（SurfaceFlinger）：
最终安卓的合成准备，将图层信息交给硬件。
⚠️注意，此时的数据是理论HDR显示亮度，也就是安卓基于屏幕素质和能力以及基础设定，计算出来的理论显示亮度，而不是最终的显示亮度。

🌟🌟🌟🌟第四阶段：显示 (Display) —— 【屏幕亮度：物理亮度】
最终将信号转化为像素点发光：
硬件合成 (HWC)：
指令转换：HWC（硬件合成器）将 SurfaceFlinger 的“HDR 意图”翻译为底层的硬件指令。
路径决策：根据当前功耗、温度（ABL/Thermal）决定走“硬件直通”还是“GPU 渲染”。
硬件驱动控制：
像素驱动：控制每一个子像素的开关。
亮度电流：控制背光或 OLED 自发光电流。
局部调光 (Local Dimming)：实现精准的黑白对比。
最终校准：通过屏幕 Gamma LUT 进行最后的色彩和亮度补偿。
⚠️注意，此时的数据是理论HDR最终实际显示亮度，也就是安卓最终呈现出来的屏幕显示亮度，这是基于安卓的屏幕硬件能力，以及安卓的显示设置等最终的综合控制结果。

二、如何控制XDR？

1️⃣基础的三个控制参数

记住下面的核心公式，后续我们所有控制都是围绕下面公式展开：
HDR_target = SDR × Gain × min(content, display)
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核心外部参数

SDR 白点亮度 (LsdrLsdr)：500 nits。
- 这是当前屏幕亮度设置下，普通内容（Standard Dynamic Range，如UI、普通网页）显示的亮度。
内容增益 (Gaincontent_Gaincontentmax)：1-16倍。
- UltraHDR 照片中，Base Image 像素值为 255（SDR最白），Gainmap 指示该点需要提亮 1-16 倍(最大4档已经是目前99%显示设备的极限)。
屏幕最大增益能力 (Headroomdisplay_Gaincontentmax)：4.0倍。（目前旗舰手机的极限）
- 这是当前硬件状态下，屏幕能提供的最大HDR峰值亮度相对于SDR白点的倍数。
  
  总结一下就是，SDR代表传统的8bit图像的基础亮度，决定了整图的亮度基础。Gain代表原始图像上每个像素点的基础增益，决定了整图的理论内容亮度。min(content, display)代表和最终屏幕显示能力相关的最终照片被显示出来的物理亮度。

2️⃣显示参数

Min_lastDisplayResult(Dispalytentmax,Gaincontentmax)——取屏幕显示和内容增益的更小的值
这是是基于屏幕实际显示能力的范围，来限制内容增益，调整最终的显示动态范围，以避免过曝或者兼容屏幕实际能力。相对于在XDR显示上做了XDR的内容Tonemapping，而这个Tonemapping往往带有厂商的显示和审美倾向。
主要OEM厂商的实现差异：（来自AI，暂未确定）：

厂商	kneeStart	Roll-off 曲线	特点
Google Pixel	0.8 × DisplayIntentMax	BT.2390 变体	强调色彩准确度，优先保护肤色
Samsung	0.7 × DisplayIntentMax	自定义 S-curve	更激进的亮度提升，高光「明亮」但可能过曝
OnePlus/OPPO	0.65 × DisplayIntentMax	分段线性+指数	侧重对比度，暗部提亮明显
Xiaomi	0.72 × DisplayIntentMax	仿胶片曲线	注重「胶片感」，高光 roll-off 较平缓

3️⃣Headroom的概念和转化

Headroom/Gaincontentmax
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苹果Adaptive HDR语境下的Headroom表示为HDR直方图的“档位”，此处Headroom档位和Gainmapratio是对数关系，即为：
log2(Gainmapratio) = Headroom(DXO)
敲重点：“档位”和“增益值”是等价的，“档位”代表对数关系，“增益值”代表线性关系。
只要理解了这里的转换，后续无论在什么语境遇到各种Headroom，增益值，白点比等概念，都可以轻松转换了，通过这里的转换即可以适用各种情况和语境，从而对齐不同的标准下的“余量”。