JPG mit einer gain map in eine Ultra-HDR-Datei umwandeln

Was eine gain map tatsächlich ist

Ein gewöhnliches JPEG beschreibt Helligkeit auf einer Skala, die bei Weiss endet. Ein Bildschirm mit hohem Dynamikumfang kann deutlich heller als dieses Weiss werden — in kleinen Bereichen sogar um ein Mehrfaches —, und das Format kann nicht angeben, welche Bildteile diesen Spielraum nutzen sollen.

Eine gain map ist die fehlende Anweisung. Sie ist ein zweites, kleineres Graustufenbild, das neben dem ersten gespeichert wird. Jeder Wert gibt an, wie viel zusätzliche Helligkeit der entsprechende Bildbereich erhalten soll, ausgedrückt in Blendenstufen. Ein Renderer mit Spielraum multipliziert; ein Renderer ohne Spielraum ignoriert das Ganze und zeigt das Basisbild an. Das ist die gesamte Idee, und ihre Stärke liegt darin, dass sich die Datei sauber zurückfällt: Auf einem Bildschirm aus dem Jahr 2012 ist sie einfach ein JPEG.

Google hat dies mit Android 14 als Ultra HDR ausgeliefert. Der Container ist ein XMP-Verzeichnis, das die beiden Bilder benennt, ergänzt um einen Multi-Picture Format-Index — den CIPA-Standard, der ursprünglich für stereoskopische Kameras geschrieben wurde —, der den Byte-Offset des zweiten Bildes angibt. Die HDR-Fotos von Apple verwenden dieselbe grundlegende Idee, und ISO 21496-1 hat sie inzwischen formalisiert.

Die ehrliche Version von „SDR in HDR umwandeln“

Eine Suche nach dieser Formulierung bringt viel Software hervor, die verspricht, einem fertigen Foto Dynamikumfang hinzuzufügen. Hinzugefügt wird jedoch eine Interpretation, keine Information.

Wenn eine Kamera ein Highlight abgeschnitten hat, steht in jedem Kanal dieses Pixels 255, und dahinter befindet sich nichts. Kein späterer Prozess kann wiederherstellen, was der Sensor nicht aufgezeichnet hat. Das Höchste, was ein Upscaler oder ein generatives Modell tun kann, ist, etwas Plausibles zu erfinden. Für ein Hintergrundbild kann das in Ordnung sein, aber überall dort, wo das Bild als Beleg dienen soll, ist es unzulässig.

Dieses Tool entscheidet stattdessen für jedes Pixel, wie viel vom Spielraum des Displays die tatsächlich vorhandenen Highlights erhalten sollen, und schreibt diese Entscheidung in dem Format fest, das jede aktuelle HDR-Pipeline liest. Auf einem HDR-Bildschirm ist das Ergebnis eine hellere, räumlichere Version desselben Fotos — ein Fenster, das wie ein Fenster aussieht und nicht wie ein weisses Rechteck, eine Reflexion mit etwas Glanz. Auf jedem anderen Bildschirm ist es Byte für Byte dasselbe Bild, mit dem du begonnen hast.

Das ist eine echte, aber begrenzte Verbesserung. Der Unterschied zwischen dieser Aussage und „Wandle deine Fotos in echtes HDR um“ ist der ganze Grund, warum dieser Abschnitt existiert.

Warum nur die Highlights

Die häufigste Art, eine gain map schlecht zu erstellen, besteht darin, überall gain anzuwenden. Das ist einfach, macht das Bild offensichtlich anders und sieht aus, als hätte jemand die Bildschirmhelligkeit erhöht — genau das ist es auch. Beim Dynamikumfang geht es um den Abstand zwischen dunklen und hellen Bereichen. Beide Enden gleichermassen anzuheben, fügt keinen hinzu.

Die Kurve liegt hier unter etwa 35 Prozent linearer Leuchtdichte bei null und setzt darüber mit einer smoothstep-Funktion sanft ein. Mitteltöne und Schatten erhalten daher überhaupt keinen gain, und der Effekt konzentriert sich dort, wo spekulare Highlights vorkommen: an einem Fenster, auf sonnenbeschienenem Wasser, an einer Chromkante oder bei einer Lichtquelle im Bild. Der Beleg meldet den maximalen gain, den das Bild tatsächlich angefordert hat. Dieser liegt normalerweise deutlich unter dem Grenzwert des Presets — ein Foto ohne helle Highlights erhält unabhängig vom gewählten Preset nur sehr wenig gain, und das ist korrektes Verhalten, kein Fehler.

Die drei Presets sind sanft at eine Blende, standard at 2 Blenden, stark at 3 Blenden. Drei Blendenstufen entsprechen ungefähr dem, was eine aktuelle Smartphone-Kamera nativ aufzeichnet, und sind daher die ehrliche Obergrenze für eine synthetisierte Map. Darüber hinaus sieht das Ergebnis nicht mehr wie ein Foto aus.

Was sich in der Datei befindet

Die Ausgabe ist ein einzelnes JPEG. Von vorne gelesen: der Start-of-Image-Marker, ein JFIF-Header, ein XMP-Paket mit einem Containerverzeichnis, das zwei Elemente deklariert — ein Primary und eine GainMap mit ihrer exakten Byte-Länge —, danach ein Multi-Picture Format-Segment mit einem Index aus zwei Einträgen und anschliessend die gewöhnlichen komprimierten Bilddaten des SDR-Fotos. Nach dem End-of-Image-Marker dieses Bildes folgt ein zweites vollständiges JPEG: die gain map mit der halben linearen Auflösung und einem eigenen XMP mit den Parametern, die ein Renderer benötigt — dem maximalen gain in Blendenstufen, dem Gamma, den Offsets und dem Kapazitätsbereich.

Zwei Zahlen in dieser Struktur müssen mit der Realität übereinstimmen, sonst ist das Ganze wirkungslos: die deklarierte Länge der gain map und der Byte-Offset im MPF-Index. Dieser wird von einem Ursprung innerhalb des MPF-Segments aus gemessen, nicht vom Anfang der Datei. Dieser relative Ursprung ist der Teil, den jede Implementierung mindestens einmal falsch macht.

Deshalb liest das Tool seine eigene Ausgabe erneut, bevor es sie anbietet. Es analysiert den XMP erneut und prüft, ob beide Elemente deklariert sind; folgt dem MPF-Offset und prüft, ob er auf einen JPEG-Start-of-Image-Marker zeigt; vergleicht die deklarierte Länge mit den tatsächlich vorhandenen Bytes und bestätigt, dass die gain map eine Version und einen Maximalwert enthält. Jeder einzelne dieser Befunde wird im Beleg ausgegeben. Wenn eine Prüfung fehlschlägt, wird nichts erzeugt — eine Datei, deren Header über ihren eigenen Inhalt lügen, scheitert später an anderer Stelle, und niemand führt das dann auf diesen Schritt zurück.

Wo du den Effekt sehen wirst und wo nicht

Der Effekt erscheint ab Android 14 in Google Photos und Chrome, auf aktuellen Versionen von iOS und macOS in Photos und Safari, wenn das Display über entsprechenden Spielraum verfügt, sowie in Chrome auf einem Desktop-HDR-Monitor. Ein gewöhnlicher Büromonitor hat keinen nutzbaren Spielraum und zeigt daher korrekt das Basisbild; es scheint nichts zu passieren.

Das ist auch die Grenze dessen, was hier geprüft werden kann. Nichts, was in einem Browser-Tab läuft, kann die maximale Leuchtdichte deines Displays messen oder den Renderer eines anderen Geräts testen. Daher sagt das Tool, was es geprüft hat — den Container —, und macht keine Aussage über das, was es nicht geprüft hat. Wo eine Seite auf dieser Website eine Behauptung nicht prüfen kann, sagt sie das; dieselbe Regel steht hinter der Weigerung des QR-Generators, zu versprechen, dass eine bestimmte Kamera einen bestimmten Ausdruck lesen wird.

Software, die gain maps nicht versteht — ein älterer Desktop-Viewer, ein Druck-Workflow, die meisten Content-Management-Systeme — sieht ein JPEG mit zwei unbekannten Metadatensegmenten und zeigt das Basisbild an. Das ist das bestimmungsgemässe Verhalten des Formats. Einige Tools entfernen die zusätzlichen Segmente beim erneuten Speichern, wodurch HDR unbemerkt verloren geht. Wenn eine Datei eine Verarbeitungskette durchlaufen muss, prüfe sie am Ende.

Kosten und wann du darauf verzichten solltest

Eine gain map vergrössert die Datei um ungefähr 15 bis 30 Prozent. Gain maps sind von Natur aus gleichmässig und lassen sich gut komprimieren. Die halbe lineare Auflösung ist visuell nicht von der vollen zu unterscheiden, weil die Map mit einem Bild voller Auflösung multipliziert wird.

Für ein Bild ohne helle Highlights lohnt es sich nicht, eine solche Map zu erstellen — etwa für ein gleichmässig beleuchtetes Interieur, einen flachen grauen Himmel oder einen Dokumentenscan. Es gibt nichts, was der zusätzliche Spielraum tun könnte. Im Beleg wird stehen, dass der maximale gain nahe null lag, und du hast Dateigrösse umsonst bezahlt. Für einen Sonnenuntergang, ein Fenster, eine Nachtszene mit Lichtquellen oder alles mit Wasser oder Metall im Bild lohnt es sich dagegen sehr.

Ein wirklich dunkles Foto ist ein anderes Problem und braucht den Aufheller. Dieser verändert die Pixel, die alle sehen, statt zu beeinflussen, was ein geeigneter Bildschirm mit ihnen macht. Wie bei jedem Tool hier, das neu codiert, enthält die Ausgabe keine Metadaten aus der Quelle: keinen Standort, keine Kamera, keine Seriennummern. Mit dem Metadaten-Tool kannst du prüfen, was eine Datei enthält, bevor du entscheidest, was damit geschehen soll.