1、HDR簡介
    HDR的全稱是High-Dynamic Range(高動態範圍)。在此，我們先解釋一下什麼是Dynamic Range（動態範圍），動態範圍是指影象中所包含的從“最亮”至“最暗”的比值，也就是影象從“最亮”到“最暗”之間灰度劃分的等級數；動態範圍越大，所能表示的層次越豐富，所包含的色彩空間也越廣。那高動態範圍(HDR)顧名思義就是從“最亮”到“最暗”可以達到非常高的比值。   
    在日常生活中我們經常遇到這樣的情況：突然從黑暗的房間中走到陽光下，眼睛會無法睜開；清晨陽光會穿透窗簾像光柱般照射入房間；反光度較高的物體在強光下會在周圍產生光暈。以上這些生活中隨處可見的現象在有HDR以前無法在3D世界中呈現！最大的原因就在於我們使用8～16bit的整數資料，使用8～16bit的整數資料是整個圖象處理失真的關鍵點，所以我們對以往的運算方法做了以下二方面的重大改進：
    1、使用16bit、32bit的資料來提高畫素資料的精度。既然繼續使用8bit的資料來記錄畫素的特徵不能滿足HDR資料所需要的高精度運算的要求，在這種情況下，我們考慮使用16bit、32bit的資料記錄來提高畫素資料的精度都是可以的。使用了更多的資料來儲存畫素特徵之後，無論是畫素的對比度還是畫素可以體現的色彩數目都有了巨大的提高。
    2、圖象資料採用浮點資料。HDR真正的巨大變革來自於浮點資料的引入。我們可以採用浮點方式來處理和存放亮度資料，拋棄不準確的整數資料；同時計算機在引入浮點資料來儲存象素的各個引數並且在運算的全過程都使用浮點資料，這樣就可以有效的提高據的精確度。
    那麼採用HDR後動態範圍最大可以有多大呢？我們看如下的公式，就可以知道我們到底使用了HDR後動態值可以有多大，而動態值的大小直接表現了動態範圍的大小：Dynamic Range=log10(Max Intensity / Min Intensity)。公式中intensity是指強度，我們對最大亮度除以最低亮度的結果取對數，得到的結果就是動態範圍的相對數值。根據公式計算，當我們在亮度通道使用8bit的的情況下，最高亮度255，最低亮度1。那麼計算得出的動態範圍就是數值約為2.4，加上單位就是24dB。同理可以計算得出16bit 的亮度通道的動態範圍是數值約是4.8，是使用8bit亮度通道的一倍。理論上在HDR模式下，動態範圍的數值最高可以到達76.8。在NVIDIA所使用的OpenEXR中表現出來的HDR動態範圍的數值最大值約有12.0，遠遠高出單純使用16bit亮度通道的所帶來的亮度體驗，這是採用了優秀演算法的結果。OpenEXR所能實現的最大動態範圍已經超過了人眼的9，帶來了更加真實的視覺體驗。

2、HDRI檔案格式介紹(OpenEXR、Radiance RGBE、Float TIFF)

     HDRI（High-Dynamic Range Image）就是記錄採用了HDR技術的圖象資料檔案。常用的HDRI檔案有OpenEXR、Radiance RGBE、FloatTIFF三種格式。
     2.1   OpenEXR檔案格式
            OpenEXR是由工業光魔（Industrial Light & Magic）開發的一種HDR標準。OpenEXR檔案的副檔名為.exr，常見的OpenEXR檔案是FP16（16bit Float Point，也被稱為half Float Point）資料影象檔案，每個通道的資料型別是FP16，一共四個通道64bpp，每個通道1個bit位用來標誌“指數”，5個bit用來存放指數的值，10個bit存放色度座標（u，v）的尾數，其動態範圍從6.14 × 10 ^ -5到6.41 × 10 ^ 4。
           在OpenEXR的演算法裡面共使用16bit來表示光照資料。雖然看起來和使用16bit亮度通道運算位數相同，但是OpenEXR巧妙的採用了1個bit位用來標誌“指數”，5個bit用來存放指數的值，10個bit存放色度座標的尾數。這樣就輕易的解決了浮點數值由於位數少而精度不高的問題。大大的拓寬的在FP16下的動態範圍。根據實際的計算結果：在正規化的情況下OpenEXR可以提供和人眼基本相同的動態範圍，最暗到最亮是0.00006103515625（6.14 × 10 ^ -5）到65504（6.41 × 10 ^ 4），動態範圍是9.03；非正規化條件下，OpenEXR可以提供從最暗到最亮的數值從0.000000059604644775390625（5.96 × 10 ^ -8 ）到65504（6.41 × 10 ^ 4），化為動態範圍表示就是12。
          下面是Still寫的OpenEXR讀寫程式碼，儲存的.exr檔案採用Zips壓縮編碼。

bool COpenExr::Load(const char fileName[], int& width, int& height, float** pixels)
{
    std::vector<float> vecpixels;
    if(!Load(fileName, width, height, vecpixels))
        return false;
 
    int num = width * height * 3;
    *pixels = new float[num];
    if(NULL == *pixels)
        return false;
   
    std::vector<float>::pointer ptr = &vecpixels[0];
    memcpy(*pixels, ptr, num * 4); 

    return true;
}

bool COpenExr::Load(const char fileName[],   int& width,   int& height,   std::vector<float> &pixels)
{
    Imf::Array<Imf::Rgba> pixelsdata;
    bool bLoad = loadImage(fileName, width, height, pixelsdata);
    if(!bLoad) return false;
    for(int y = 0; y < height; y++)
    {
        int i = y * width;
        for(int x = 0; x < width; x++)
        {
            int j = i + x;
            const Imf::Rgba &rp = pixelsdata[j];
 
            pixels.push_back( float(rp.r));
            pixels.push_back( float(rp.g));
            pixels.push_back( float(rp.b));   
        }
    }

    return true;
}

bool  COpenExr::loadImage (const char fileName[],  int& width, int& height,  Imf::Array<Imf::Rgba>& pixels)
{
    Imf::RgbaInputFile in (fileName);
    Imath::Box2i dataWindow = in.dataWindow();
    int dw, dh, dx, dy;
    width = dw = dataWindow.max.x - dataWindow.min.x + 1;
    height = dh = dataWindow.max.y - dataWindow.min.y + 1;
    dx = dataWindow.min.x;
    dy = dataWindow.min.y;

    pixels.resizeErase (dw * dh);
    in.setFrameBuffer (pixels - dx - dy * dw, 1, dw);
    try
    {
        in.readPixels (dataWindow.min.y, dataWindow.max.y);
    }catch (const exception &e)
    {
       std::cerr << e.what() << std::endl;
       return false;
    }

      return true;
}

bool COpenExr::Save(const char fileName[], int width, int height, const float* pixels)
{
    std::vector<float> vecpixels(pixels, pixels + width * height * 3);
    return Save(fileName, width, height, vecpixels);
}

bool COpenExr::Save(const char fileName[], int width, int height, const std::vector<float> pixels)
{
    Imf::Array<Imf::Rgba> pixelsdata;
    pixelsdata.resizeErase(width * height);
    for(int y = 0; y < height; y++)
    {
        int i = y * width;
        for(int x = 0; x < width; x++)
        {
            int j = i + x;
  
            half r = pixels[j * 3 ];
            half g = pixels[j * 3 + 1];
            half b = pixels[j * 3 + 2];
            pixelsdata[j] = Imf::Rgba(r, g, b);
        }
    }

    return SaveImage(fileName, width, height, pixelsdata);
}

bool COpenExr::SaveImage(const char fileName[], int width, int height, const Imf::Array<Imf::Rgba>  &pixels)
{
    Imf::RgbaOutputFile file (fileName, width, height);
    file.setFrameBuffer(pixels, 1, width);
    try
    {
         file.writePixels(height);
    }catch(const exception &e)
    {
        std::cerr<< e.what() <<std::endl;
        return false;
    }

    return true;
}     

    2.2  Radiance RGBE檔案格式
         RGBE檔案的副檔名為.hdr，RGBE正式名稱為Radiance RGBE格式。這個本來是BR、FR等作為radiance材質的一種格式，也叫做radiance map，後來成為流行的一種HDR格式。所謂E，就是指數。Radiance RGBE檔案每個通道為8bit BYTE資料型別，4個通道一共是32 bit。RGBE可以使用RLE壓縮編碼壓縮，也可以不壓縮。由檔案頭、RGBE資料組成。
         檔案頭如下：
         型別                                  輸出格式
         char programtype[16];         //#?Radiance/n#Generated by still/n
         float gamma;                      //1.0
         float exposure;                   //1.0
         字串常量                          //FORMAT=32-bit_rle_rgbe/n/n
         int nWidth, int nHeight         //-Y nHeight +X nWidth/n

         RGBE資料與HDR FP32(RGB)相互轉換公式如下：
         1、rgbe->FP32(RGB)
             如果e為0， R = G = B = 0.0，否則：
             R = r * 2^(e – 128 - 8);
             G = g * 2^(e – 128 - 8);
             B = b * 2^(e – 128 - 8);
       
         2、FP32(RGB) -> rgbe
             v = max(R, G, B);
             如果v < 1e-32, r = g = b = e = 0, 否則：
             將v用科學計演算法表示成 v = m * 2 ^ n ( 0 < m < 1)：
             r = R * m *  256.0/v;
             g = G * m *  256.0/v;
             b = B * m *  256.0/v;
             e = n + 128;

     Still注：
     1、我們一般說HDR採用FP32，指的是HDR圖象運算時候的記憶體資料型別，而Radiance RGBE檔案採用8bit BYTE型別儲存HDR資料。也就是說開啟Radiance RGBE檔案，要使用上面的公式1將Radiance RGBE檔案的8bit BYTE檔案資料轉換為FP 32的HDR記憶體資料進行運算；儲存為Radiance RGBE檔案時，要使用上面的公式2將HDR的FP32記憶體資料轉換為Radiance RGBE的8bit BYTE檔案資料進行儲存。同理，OpenEXR檔案的讀寫也存在將其FP 16的檔案資料到HDR的 FP32圖象資料的轉換；而下面將要講的Float Tiff是不需要進行資料轉換，直接將HDR的FP 32圖象資料儲存到TIFF檔案中即可。
     2、Radiance有多種檔案格式，其官方庫包含內容比較複雜，所以，實際的讀寫沒有使用其官方庫，而是使用了網路上一個簡單的C語言讀寫類，Still並對其進行了部分修改（在檔案頭寫入“Generated  by Still”）。

    2.3   FloatTiff檔案格式
          Tiff檔案的副檔名為.tif(.tiff)，FloatTiff每個通道為FP32(32bit Float Point)型別，一共3個通道96bpp。用Tiff檔案儲存HDR資料，直接將HDR的FP32儲存到TIFF檔案中，有官方庫可以利用。下面是Still寫的程式碼樣例，HDR資料我採用的是LZW壓縮編碼：   
   
bool  CFloatTiff::Load(const char fileName[], int& width, int& height, float** pixels)
{
    TIFF* fp = NULL;
    if((fp = TIFFOpen(fileName, "r")) == NULL)
        return false;
 
    //獲取資訊
    uint16 bps,  spp, datatype, photometric, compression, planarconfig, fillorder;
 
    //每個通道佔據的資料位數
    if( (TIFFGetField(fp, TIFFTAG_BITSPERSAMPLE, &bps) == 0) || (bps != 32))
        return false;

    //每個象素的通道數目
    if((TIFFGetField(fp, TIFFTAG_SAMPLESPERPIXEL, &spp) == 0) || (spp != 3))
        return false;

    //每個通道的資料型別
    if((TIFFGetField(fp, TIFFTAG_SAMPLEFORMAT, &datatype) == 0) || (datatype != AMPLEFORMAT_IEEEFP))
        return false;

    //影象的資料採用的顏色模型
    if((TIFFGetField(fp, TIFFTAG_PHOTOMETRIC, &photometric) == 0) || (photometric != PHOTOMETRIC_RGB))
        return false;

    TIFFGetField(fp, TIFFTAG_IMAGEWIDTH, &width);
    TIFFGetField(fp, TIFFTAG_IMAGELENGTH, &height);

    int num = width * height * 3;
    *pixels = new float[num];
    if(NULL == *pixels)
        return false;
 
    if( TIFFReadEncodedStrip(fp, 0, *pixels, width * height * 3 * 4) == -1)
        return false;
 
    TIFFClose(fp);

    return true;
}

bool  CFloatTiff::Save(const char fileName[], int width, int height, const float* pixels)
{
    if(NULL == pixels)
        return false;
 
    TIFF *fp = NULL;
 
    if((fp = TIFFOpen(fileName, "w")) == NULL)
        return false;

    TIFFSetField(fp, TIFFTAG_IMAGEWIDTH, width);
    TIFFSetField(fp, TIFFTAG_IMAGELENGTH, height);
    TIFFSetField(fp, TIFFTAG_COMPRESSION, COMPRESSION_LZW);//COMPRESSION_DEFLATE;
    TIFFSetField(fp, TIFFTAG_PLANARCONFIG, PLANARCONFIG_CONTIG);
    TIFFSetField(fp, TIFFTAG_PHOTOMETRIC, PHOTOMETRIC_RGB);
    TIFFSetField(fp, TIFFTAG_BITSPERSAMPLE, 32);
    TIFFSetField(fp, TIFFTAG_SAMPLESPERPIXEL, 3);
    TIFFSetField(fp, TIFFTAG_SAMPLEFORMAT, SAMPLEFORMAT_IEEEFP);

    if(TIFFWriteEncodedStrip(fp, 0, const_cast<float*>(pixels), width * height * 3 * 4) == -1)
       return false;

    TIFFClose(fp);

    return true;
}  

Still注：
    1、這篇文章的基礎知識大部分來自：《光與影的魔術棒——HDR技術解析》  http://www.cqumzh.cn/topic_show.php?tid=200271。
    2、這段時間工作比較忙，關於OpenEXR檔案格式的詳細介紹需要翻譯相關文件，而且這部分內容是05年接觸的，重新總結需要一些時間；還有HDR合成、ToneMapping方面的技術下次再奉上。

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