自动化听起来似乎是一个自然而然的解决方案，但有效转换需要理解图像内容是什么，由此才能在决定图像应该呈现何种效果时确定优先处理事项。
将 HDR 素材转换为 SDR，这个过程并不是什么新鲜事。几十年来，调色师、视觉工程师，以及自动拐点函数等功能一直在做类似的事情。转换的要求是将摄影机输出的数据所代表的现实世界所具备的巨大对比度，转换为广播电视系统相对有限的对比度性能。
新奇的是，要从同一个源素材输出两种动态范围不同的图像。在这些图像之间进行转换的过程被称为色调映射。在某些情况下，色调映射使用固定转换完成。在其他情况下，有些设备会运行分析图像的算法，然后进行相应操作。
此外，在实践中，大多数 HDR 图像都具备广色域，因此大多数 HDR 到 SDR 的转换都涉及从广色域（例如 ITU-R Recommendation BT.2020 所描述的色域）转换至相对较小的色域（例如 BT.709 色域）。
挑战
早期的 HDR 广播电视有时会迫使制作团队复刻视觉工程链的某些部分，一部分用于 HDR，另一部分用于 SDR。如果只是出于成本原因，那从长期来看，这可能不是一个实用的解决方案。
HDR 到 SDR 的自动转换需要根据图像内容，以及这些内容对观众的重要性，对图像区域进行优先排序。这需要了解图像代表什么，以及图像应该如何合理呈现，这是只有人类 —— 以及越来越常见的 A I—— 才能做到的事情。例如，需要考虑到摄影指导（DP）使用的测光表的行为，这包括模拟人类喜欢看到的图像的数学运算。适当的摄影曝光会受到测光表的校准常数的影响。每家测光表制造商都有不同的常数，常数的确定方式是：通过许多人查看大量照片，再针对哪些是曝光正确的照片给出意见。
总的来说，图像风格是否合适是一件很主观的事情。例如，在高山滑雪比赛中，观众希望看到滑雪者以及刺眼的阳光下的雪。在曝光图像时，优先考虑背景中黑暗森林里的暗部细节是不合适的。要知道应该优先处理什么就需要了解图像中的内容以及它为什么重要。
查找表
有时，HDR 到 SDR 的自动转换是由查找表（LUT）完成的。LUT 这一技术在现代影视制作中非常常见，尤其常见的应用场景是：有一台专为显示 Recommendation BT.709 编码图像而打造的监视器，要用它来显示使用不同标准进行编码的图像，尤其是在单机拍摄项目中使用厂商专有标准来编码的图像。LUT 也许还能完成创意调色决策或其他技术标准转换，例如从电脑所使用的 sRGB 标准转换至 BT.709 等标准。
LUT 的概念很简单，简单来说它就是一组数字。从概念上来说，对于输入图像里的每一个可能的像素值，LUT 都包含作用于输出图像的一个对应像素值。原则上说，一个（3D）LUT 可以将任何色彩转换至其他色彩，因此，LUT 既可以处理色彩，也可以处理亮度。
在实践中，10bit 数据需要一个包含超十亿个数值的庞大列表，因为每个像素有30bit，而230就是1,073,741,824。因此，在存储数量较少的控制点，并在它们之间进行插值时会使用到数学技巧。无论哪种方式，由于 LUT 有三个输入值（通常是R、G、B，或Y、CR、CB数据），因此 LUT 可以视为一种立方体，并且通常也以此称呼；存储 LUT 的一种常用格式的文件后缀名是.cube。2D LUT 只能修改亮度和对比度，因此，它无法处理色彩和亮度相关的转换。
在一台 SDR 显示设备上观看一个 HDR 图像会导致看到的对比度较低，图像看起来色彩混浊，这是因为 HDR 图像所需要的显示设备需要拥有比 SDR 显示设备更大的对比度范围。因此，LUT 的任务实际上就是要给图像数据增加对比度，这样图像在 SDR 显示设备上才能正确显示。需要增加的对比度较大，而这自然会有风险导致图像的亮部发生裁切，呈现为一片白，图像的暗部也会变成全黑，而剩余的图像区域的亮度则有可能看起来不太正确。
因此，设计从 HDR 到 SDR 转换的 LUT 就成了一项艰难的任务，这通常是由每家厂商或每家电视台完成的。这些 LUT 也许会被视作是专有的。这一技术的成功非常依赖根据对 LUT 表现的知识和经验进行视觉工程，并对 HDR 和 SDR 输出都实现准确监看，从而确保在两种情况下都实现正确转换。
这样做的一个关键优势是，LUT 的表现能保持完全一致，并且是可预测的，但如果要同时满足 HDR 和 SDR 输出，则有时可能需要对其中的一个或两个做出些许妥协。
主动转换
鉴于 HDR 图像的最佳 SDR 呈现效果很大程度上是主观的，因此我们有理由认为，固定转换不可能在各种情况下都达到理想效果。因此，各家厂商开发出了转换设备，基于图像内容改变处理图像的方式。
尽管我们在上文讨论过曝光的类比，但 HDR 至 SDR 的转换并不能直接等同于曝光的改变。也许更准确的说法是（但依然是不完整的说法），这种下变换类似于许多广播级摄像机中的自动拐点函数。这里所说的拐点指的是图像亮部接近过曝时的拐点。超过了这一拐点，亮度就会发生压缩 —— 即有效降低图像亮部的对比度 —— 从而打造一种更柔和、更舒适的衰减效果。这个概念有点类似使用 Photoshop 的曲线滤镜工具将S曲线应用到图像上，而拐点得就是右上方的角度。
几十年来，摄影机一直具备自动拐点功能。商用的 HDR 至 SDR 转换设备有可能会实行比这更先进、更复杂的算法，可以智能处理高光、阴影和各种其他图像内容，并具备一些手动控制功能，让用户能实现创意意图。具体的技术功能有可能会被视为专有，但AI也许能在这样一个环境中给图像应该呈现什么效果提供无限近似于人类的理解。
色彩转换
HDR 至 SDR 的转换涉及到对比度和亮度，而对比之下，色彩空间的转换要更简单一些。原则上说，要将（比如说） Rec.2020 图像转换至 Rec.709 图像只有一种正确方法，但在实践中，原生转换有可能会产生令人不悦的图像伪影。在 Rec.2020 图像中，如果有部分图像区域的饱和度超过了 Rec.709 所能呈现的范围，那么这种色彩就超出了色域。
如果只是简单地将所有超出色域的色彩移动至最接近的色域之内的色彩，这可能会在图像中造成明显的不连续，比如不应该出现的边缘，或者在饱和度应该自然变化的区域出现较平图像，使图像看起来效果不佳。色彩空间的转换涉及几个复杂的问题，最重要的是“最接近”一词的含义。我们习惯于图像亮部发生裁切；而将广色域图像转换至传统图像时，我们也有可能会遇到类似的难题 —— 图像饱和度极高的区域发生裁切。
要让色彩处于色域之内，这可能意味着要调整其色相、饱和度，或者二者兼有，这些都会对图像产生不同的影响（这是常见情况，但不总是这样：在保持色相不变时，改变饱和度效果不会那么不自然）。而在将 HDR 转换至 SDR 时，随着色彩逐渐接近最大饱和度，正确的选择应该是使饱和度逐渐递减（类似自动拐点，但针对的是色彩），但同样，很多此类处理方法都是专有的。
有一种论断认为，减小图像的色域要比降低曝光更轻松，因为大多数现实世界图像的平均色彩饱和度就很低。但即便如此，特定的图像对象 —— 例如带有滤镜的光源或 LED 光源，或者尤其是图形 —— 都能达到很高的饱和度。在进行不同色彩标准的转换时，这些问题有可能会造成困难。
未来
HDR 的独特之处在于，随着时间的推移，显示设备的进步有望打造出更优的 —— 这也意味着是不同的 —— 图像。因此，厂商们的自然需求 —— 售出更多的电视 —— 将会提供不断优化的家庭用户观看体验，这也代表着我们的目标不断变化。
历史能至少给我们一个提醒。如果你在互联网上冲浪的时间够长，你就可能找到在上世纪90年代早期录制的高清视频，它和现在录制的高清视频有着相似的数值规格，但在现代背景下，前者可能不会被视作是广播级质量。这些变化是否大到足以产生问题 —— 甚至可以淘汰某些设备 —— 未来依旧有待观察。
出处：Phil Rhodes | The Broadcast Bridge
翻译：Katja | 盖雅翻译小组
