YouTube の HDR to SDR 変換の特性を少し調べる - toruのブログ
1. 背景 前回の記事 で YouTube が行っている HDR to SDR 変換をエミュレーションする 3DLUT の作成に成功した。これにより、HDR動画を YouTube へアップロードする前に SDR 変換のプレビューが出来るようになった。 その一方で、色々とコンテンツを弄っていると、この 3DLUT を完全なブラックボックスとして利用するのではなく、ある程度は変換の特性を理解した上で利用した方が有用だと考えた。なので 3DLUT の特性を少しだけ解析した。 2. おことわり 本記事は自分の持っている知識を総動員して作成したが、今回の記事に関連する分野は事前知識に乏しく、調査の方針から考察に至るまで見当違いの事を行っている可能性がある。注意して頂きたい。 3. 結論 Gray および BT709の色域外の色 の変換特性について調査した結果、以下の事実が分かった。 Gray に対し
Python を利用した簡単な 3DLUT の作成 - toruのブログ
1. 目的 3DLUTデータの作り方を簡単に解説する。例として HDR(※) のデータを SDR に変換する 3DLUT を作成する。 なお、本記事は 3DLUT の作り方に特化させたため原理などの基礎的な情報は省略している。3DLUT の基礎的な知識は 富士フィルムさんの資料[1]を参照して欲しい。 ※ここで言う HDR のデータ とは 伝達特性(Transfer Characteristics)、色域(Gamut)、白色点(White Point) がそれぞれ SMPTE ST2084, BT2020, D65 であるデータを意味する。 2. 結論 Python で 3DLUT を生成するサンプルコードを作成した。以下に make_3dlut.py として置いてある。 github.com 生成した HDR to SDR 変換の 3DLUT データを以下に示す。サイズが大きいためオリジ
Colour Science for Python の 3DLUT モジュールを使う - toruのブログ
背景 これまで画像に 3DLUT を適用する際は外部ツール(DaVinci Resolve, Nuke) を使用してきた。しかし毎回外部ツールを起動するのは面倒だったので Python上 で 3DLUT を適用する環境を構築することにした。ついでに 1DLUT の環境も構築できないか検討した。 自分でコードを組むことも考えたが、既に Color Science for Python にコードがあるので利用させて頂くことにした。 目的 Python 上でお手軽に 3DLUT(+1DLUT) を適用できる環境を整える。 結論 1DLUT/3DLUT の LUTファイルの Write/Read 環境が整った 精度が不足していたのでコードの一部にパッチを当てた(後述) 3DLUT を画像に適用する環境が整った 1DLUT を画像に適用する環境は、今回は構築しないことにした(詳細は本記事では説明しな
HDR to SDR 変換の紹介（以前の記事の補足資料） - toruのブログ
1. 目的 HDR(※1) to SDR 変換には大きく分けて 4つの Step があることを紹介する 筆者が 以前の記事 で作成した 3DLUT は一部の Step を省略した簡略型であり絵が破綻することを示す trev16.hatenablog.com ※1 本記事で扱う HDR 信号はコンシューマ向けの HDRビデオ信号(HDR10)を想定しています。業務用の HDR ビデオ信号(ACESなど)は想定していません。 2. 背景 前回投稿した記事 Python を利用した簡単な 3DLUT の作成 にて、筆者は以下の記述をした。 今回作成した 3DLUT は Tone Mapping や Gamut Mapping などの最適化処理は一切実施していない。単純な数値変換を行っただけである。そのため、実コンテンツに対して ST2084, BT2020, D65 to Gamma2.4, B
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