Ultra HDR（JPEG\_R）文件异常容错与增益图重建

Ultra HDR（JPEG_R）文件异常容错与增益图重建

关键词：Ultra HDR、JPEG_R、Gain Map（增益图）、容错、异常检测、逆向重建、log2 域正则、TV/导向滤波、SDR 回退、Android 14+、ImageDecoder

摘要：
Ultra HDR（JPEG_R）以“SDR 基底 + 增益图（Gain Map）”携带高动态范围信息。真实项目中常见文件与元数据异常（增益图缺失/截断、位深/分辨率声明错误、EXIF/XMP 混乱、通道错配、块损伤等），将直接导致重建失败、画面台阶/偏色或回放崩溃。本文给出一套工程化容错与重建策略：以结构/语义双层校验快速定位异常；在不可修复时提供安全降级；在可恢复场景下基于log2 域再估计 + 先验约束（边缘/肤色/天空）重建增益图；并落实到 Android 端的稳定实现、性能控制与指标门限/Gate。

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目录

异常类型与影响面

文件层：JPEG 段截断、APPn/XMP 损坏、Huffman/量化表缺失语义层：增益图位深/比例声明错误、与 SDR 基底尺寸不一致、EXIF 方向/色彩空间冲突观感风险：ΔL 台阶、ΔE/Δh° 偏色、Banding/Blockiness、Flicker

异常检测与健壮性校验

结构校验：SOI/EOI、段表、CRC/长度、一致性（base↔gain）语义校验：位深/比例/色彩标记、EXIF 方向、通道一致（|Gc−Ḡ|）快速判定矩阵：可修复 / 需降级 / 拒绝加载（保护 UI 稳定）

增益图重建策略（可恢复场景）

缺失/截断：log2 域再估计

g

^

=

arg

⁡

min

⁡

∥

L

hdr

−

L

sdr

⋅

2

g

∥

2

+

λ

∥

∇

g

∥

hat g=argmin|L_{ ext{hdr}}-L_{ ext{sdr}}cdot2^{g}|^2+lambda|
abla g|

g^​=argmin∥Lhdr​−Lsdr​⋅2g∥2+λ∥∇g∥分辨率/对齐错误：统一上采样核（Lanczos/Bicubic）+ 边缘引导（Guided/TV）通道错配：通道收束与 flesh-line 约束；蓝噪抖动抑制带状

容错回放与降级路径

一次映射原则：线性域重建→Tone Map/Hue/Sat，仅做一次安全降级：HDR→高质量 SDR 代理，锐化/对比互斥，日志与用户无感回放 Shim：小幅 α/β 微调与通道收束，跨设备一致性

端侧实现与性能（Android 14+）

ImageDecoder 容错解码、异常分支与 try/catch 护栏瓦片化/渐进解码、F16/8888 双轨、内存与耗时上限失败样本上报与灰度开关

指标与门限（Gate）

指标：ΔL_rel、ΔE00/Δh°、ΔG/∇g、Banding/BI、Flicker建议阈值：ΔL_rel P95≤3%、ΔE00 P95≤3.0、ΔG_rel≤5%、P95(‖∇g‖)差≤0.01/px、Banding≤0.30触发矩阵：触发→降级/再估计参数→阻断合入

案例与配置管理

典型异常：增益段截断、位深误标、基底/增益尺寸错位、EXIF 方向冲突修复动作与复测记录：参数快照、门限表 Diff、Golden Set 回归YAML/JSON 配置与灰度发布/回滚流程

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1. 异常类型与影响面

核心背景
Ultra HDR（JPEG_R）= SDR 基底（JPEG） + Gain Map（增益图） + 元数据（EXIF/XMP）。任何一环异常都会放大为观感风险：亮度台阶、肤色偏移、带状/块效应、闪变、崩溃。工程侧需要把问题拆成文件结构层与语义一致层两类，再映射到可恢复/不可恢复的处置策略。

1.1 异常分层与症状对照

层级	具体异常	典型症状	首选处置
结构层	SOI/EOI 缺失、段表截断、APPn/XMP 损坏、Huffman/量化表缺失	解码失败/崩溃、黑图	拒绝加载或SDR 回退
语义层	增益图位深/比例声明错误、基底/增益分辨率不一致、EXIF 方向冲突、色彩标记不一致	ΔL 台阶、ΔE/Δh°、角落发灰、色偏	矫正/重建
数据缺口	Gain Map 缺失/尾部截断、块损伤（部分 tile 为空或噪点）	局部带状/块边共振、HDR 反常	局部重建
通道错配	R/G/B 通道错位或幅值差大	肤色偏红/偏绿、天空偏品红	通道收束 + flesh-line 约束
编码伪影	基底 JPEG 质量过低、增益图位深不足/无抖动	带状/块边	编解码策略修正

1.2 风险传播（因果图）

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2. 异常检测与健壮性校验

2.1 检测总览（Mermaid 流程）

flowchart TD
  A[输入: JPEG_R 字节流] --> B[结构校验: SOI/EOI, 段表, 长度/CRC]
  B -->|失败| Z1[SDR 回退 or 拒绝加载(黑图保护)]
  B --> C[解析: 基底 JPEG 与 Gain Map 元数据]
  C --> D[一致性检查: 分辨率/位深/scale/方向/色彩]
  D -->|冲突| E[自动矫正: 重采样/方向统一/位深兜底]
  E --> F[可恢复性判定]
  D -->|通过| F[可恢复性判定]
  F -->|可恢复| G[重建策略(第3章)]
  F -->|不可恢复| Z2[SDR 高质量回退 + 记录异常]
  G --> H[一次映射→渲染/导出]

2.2 结构层校验（示例代码）

Kotlin：解码护栏（Android 14+）

fun safeDecodeUltraHdr(source: ImageDecoder.Source): Result<DecodedUhImage> = runCatching {
    ImageDecoder.decodeDrawable(source) { decoder, info, _ ->
        decoder.allocator = ImageDecoder.ALLOCATOR_SOFTWARE
        decoder.setOnPartialImageListener { e ->
            // 结构损坏 → 触发 SDR 回退
            false /* 不接受部分图，交给上层回退 */
        }
    }.let { drawable ->
        // 成功：解析 XMP/APPn，混合成 RGBA_F16 & Gain Map
        buildDecodedUhImage(drawable)
    }
}

结构快速检查

def validate_jpeg_segments(b: bytes) -> bool:
    # SOI/EOI、段表长度、APPn/XMP 长度与 CRC（如有）
    # 失败立即回退到 SDR
    pass

2.3 语义一致性校验（交叉口径）

校验项	规则	处置
分辨率	size_gain 与 size_sdr * scale 一致	重采样到统一网格（统一核：Lanczos/Bicubic）
位深	bit_gain ∈ {8,10,12} 否则视为错误	取最近合法位深 + 抖动标记
比例 (scale)	scale ∈ {0.5,1.0,1.5} 等可识别集合	落回最邻近支持值
方向	EXIF 方向 = 基底方向 = 增益方向	统一按 EXIF 矫正后再入栈
色彩	基底色彩标记（sRGB/P3）与元数据一致	不一致→按基底实际解析

UML 类图：校验器与更正器

2.4 可恢复性判定矩阵

场景	诊断	处置
增益图完全缺失	无 APPn / XMP 标记	SDR 回退（第4章），同时记录异常
增益图局部截断/少量 tile 损坏	tile CRC/长度异常	局部重建（第3章 3.4/3.5）
位深/比例误标	值不在预期集合	强制更正 + 抖动
基底/增益尺寸错位	宽高/scale 不匹配	统一上采样核重采样
通道偏差过大	`P95(max_c	Gc-Ḡ	/Ḡ) > 6%`	通道收束 + flesh-line 约束
EXIF 方向冲突	基底/增益方向不同	按 EXIF 矫正后统一

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3. 增益图重建策略（可恢复场景）

目标：当增益图部分缺失/截断/错位且有机会恢复时，在log2 域估计一份观感正确且可控的增益图

g

^

hat g

g^​，并对其做斜率/通道/量化护栏，最大程度还原 HDR 观感。

说明：完全缺失时无法“找回”真实 HDR，仅能SDR 回退或做逆向扩展（inverse tone-mapping）以得“类 HDR”效果；本文重建策略主要面向部分可用的场景。

3.1 基础模型（log2 域 + 先验）

记

g

=

log

⁡

2

G

g=log_2 G

g=log2​G，

L

hdr

=

L

sdr

⋅

2

g

L_{ ext{hdr}} = L_{ ext{sdr}}cdot 2^{g}

Lhdr​=Lsdr​⋅2g。在已有的“有效块/邻域”与先验下，最小化：

M

M

M 为可用掩膜（未损坏的 gain tile）；

g

0

g_0

g0​ 为原始 log-gain（缺损处为空）。TV + 导向项让 g 既平滑又与边缘对齐，避免光晕。通道一致限制 RGB 与其均值的偏差（肤色/天空区域权重更大）。

3.2 实现骨架（Python 伪代码）

def reconstruct_log_gain(g0, mask, Lsdr, w_skin=None, w_sky=None,
                         lam_tv=0.01, lam_guided=0.05, lam_ch=0.02, it=200, lr=0.2):
    """
    g0: 原始 log2(G)，缺损处可置0
    mask: 1=可用, 0=缺损
    Lsdr: 线性亮度 or 灰度引导
    *w_skin/sky: ROI 权重（可选）
    """
    import numpy as np
    g = g0.copy()
    guide = grad(Lsdr)                            # ∇L_sdr
    for _ in range(it):
        # 数据保真梯度
        r_data = mask * (g - g0)

        # TV 梯度（各向异性 L1 的近似）
        r_tv = div(normalize(grad(g)))

        # 导向项：∇g 贴近 κ∇L
        kappa = 0.6
        r_guided = laplacian(g - kappa * Lsdr)

        # 通道一致（若 g 分通道则约束到均值）
        r_ch = channel_deviation_grad(g) if g.ndim==3 else 0

        # ROI 权重
        w = 1.0 + 0.5*(w_skin or 0) + 0.3*(w_sky or 0)

        grad_total = w*(r_data) + lam_tv*r_tv + lam_guided*r_guided + lam_ch*r_ch
        g -= lr * grad_total

    return g

工程建议：若追求更快的封闭式近似，可用引导滤波（Guided Filter）对初始

g

g

g 做边缘保持插值；复杂区域再用 30–50 次迭代细化。

3.3 分辨率/对齐错误的统一口径

统一上采样核：增益图与基底统一用 Lanczos/Bicubic，保证边缘口径一致；亚像素对齐：若发现半像素错位，先做亚像素平移再重采样；方向统一：先按 EXIF 矫正方向，再做尺度与对齐，避免 ROI 坐标错位。

def resample_gain_to_base(G, base_size):
    G_aligned = subpixel_shift(G, estimate_shift(G, base_size))
    return lanczos_resample(G_aligned, base_size)

3.4 局部块损伤（tile in-painting）

思路：在 log2 域对损坏 tile 做泊松/引导滤波插值，边界来自相邻完整 tile；边缘/肤色 ROI 增大导向权重。

def inpaint_tiles_log2(g, mask, guide):
    # mask=1 有效, 0 缺损；对 mask=0 区域做泊松求解（梯度域连续）
    return poisson_inpaint(g, mask, guide=guide, weight_edge=2.0)

3.5 通道错配与肤色/天空约束

通道收束（限幅到均值 ±α）：

肤色线（flesh-line）约束：在 OKLCh（或 IPT）中对 Skin ROI 做色相带限（Δh° ≤ 3.5°）与高光减饱和（避免“塑料感”），与重建后的 HDR 亮度耦合：

// 线性域 → OKLCh → hue lock + sat map → 回 RGB
Ch hueLock(Ch a, float hRef, float tauDeg){ ... }          // 带限
Ch satMap(Ch a, float alpha, float knee){ ... }            // 高光减饱和

3.6 量化与抖动（抗带状）

量化前蓝噪抖动：在 log2 域加入幅度为半个 LSB 的蓝噪；位深/分辨率恢复：可选把重建区域局部提升到 10bit + 1.5× 分辨率后再下采样，以降低台阶共振。

def quantize_with_blue_noise(g, bit=10):
    lsb = 1.0/(2**bit - 1)
    noise = blue_noise_like(g.shape) * lsb * 0.5
    return np.round((g + noise)/lsb)*lsb

3.7 重建后护栏（Guard）与通过判定

指标（ROI 统计，P95）	通过阈值	说明
ΔL_rel（灰/肤/天）	≤ 3%	亮度连续
ΔG_rel（灰/肤/天）	≤ 5% 或	Δlog2	≤0.07	幅值一致
P95(‖∇g‖) 差	≤ 0.01/px	斜率一致
通道偏差 max|Gc−Ḡ|/Ḡ	≤ 6%	防偏色
BandingScore	≤ 0.30	渐变台阶
ΔE00/Δh°（肤色）	≤ 3.0 / ≤ 3.5°	色彩自然

UML 活动图：重建闭环

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4. 容错回放与降级路径（一次映射 · 安全降级 · 轻量归一）

4.1 回放决策总览

flowchart TD
  A[输入: JPEG_R] --> B[结构/语义校验(第2章口径)]
  B -->|失败| C[SDR 高质量回退]
  B -->|通过| D[可恢复性判定]
  D -->|可恢复| E[轻量归一 Shim(α/β + 通道收束)]
  D -->|不可恢复| C
  E --> F[线性域重建 → 一次映射(Tone/Hue/Sat)]
  C --> F
  F --> G[渲染(Compose/GL) / 导出 / 分享]

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4.2 Android 端：安全解码 + 一次映射 + 降级

4.2.1 安全解码与回退（Kotlin / Android 14+）

// build.gradle: minSdk 29, targetSdk 34
// AndroidManifest: <activity android:colorMode="wideColorGamut|hdr" ... />

data class UhdrFrame(
    val bitmapF16: Bitmap?,     // RGBA_F16 (HDR 详情)
    val sdrProxy: Bitmap,       // SDR 代理（列表/不支持端）
    val metadata: Bundle        // 解析到的 EXIF/XMP 片段等
)

object UhdrDecoder {

    fun decodeOrFallback(ctx: Context, uri: Uri): UhdrFrame {
        return kotlin.runCatching {
            // 1) Ultra HDR 尝试：API 34+ 自动解码增益图并在平台重建
            val src = ImageDecoder.createSource(ctx.contentResolver, uri)
            val hdr = ImageDecoder.decodeBitmap(src) { dec, info, _ ->
                dec.allocator = ImageDecoder.ALLOCATOR_HARDWARE
                dec.setTargetColorSpace(ColorSpace.get(ColorSpace.Named.DISPLAY_P3))
                dec.isUnpremultipliedRequired = false
                dec.setOnPartialImageListener { /* 不接受半图 → 抛异常触发回退 */ false }
            }
            if (hdr.config != Bitmap.Config.RGBA_F16) error("F16 path unavailable")

            // 2) 生成高质量 SDR 代理（一次映射的 SDR 版本，用于列表/降级）
            val sdr = sdrProxyFromF16(hdr)

            UhdrFrame(hdr, sdr, metadataOf(ctx, uri))
        }.getOrElse {
            // 3) 全面回退：纯 SDR 解码（ARGB_8888），保证不崩溃
            val sdr = decodeSdr(ctx, uri)
            UhdrFrame(bitmapF16 = null, sdrProxy = sdr, metadata = metadataOf(ctx, uri))
        }
    }

    private fun decodeSdr(ctx: Context, uri: Uri): Bitmap {
        val src = ImageDecoder.createSource(ctx.contentResolver, uri)
        return ImageDecoder.decodeBitmap(src) { dec, info, _ ->
            dec.allocator = ImageDecoder.ALLOCATOR_SOFTWARE
            dec.setTargetColorSpace(ColorSpace.get(ColorSpace.Named.SRGB))
            dec.setOnPartialImageListener { false }
        }.copy(Bitmap.Config.ARGB_8888, /*mutable=*/false)
    }

    private fun sdrProxyFromF16(hdrF16: Bitmap): Bitmap {
        // HDR → SDR 一次 Tone Map（简单而稳健的 Hable 近似），落地 sRGB/8888
        val w = hdrF16.width; val h = hdrF16.height
        val sdr = Bitmap.createBitmap(w, h, Bitmap.Config.ARGB_8888)
        val csIn = hdrF16.colorSpace ?: ColorSpace.get(ColorSpace.Named.DISPLAY_P3)
        // Android 没有逐像素读取 F16 API，使用硬件绘制 + ColorMatrix 可控近似：
        val canvas = Canvas(sdr)
        val paint = Paint(Paint.ANTI_ALIAS_FLAG)
        // 轻度压高光 + 提中灰；（真实项目建议换为 GL/Compute 的线性域曲线）
        val m = ColorMatrix(
            floatArrayOf(
                0.92f, 0f,    0f,    0f, 0f,
                0f,    0.92f, 0f,    0f, 0f,
                0f,    0f,    0.92f, 0f, 0f,
                0f,    0f,    0f,    1f, 0f
            )
        )
        paint.colorFilter = ColorMatrixColorFilter(m)
        canvas.drawBitmap(hdrF16, 0f, 0f, paint)
        return sdr
    }

    private fun metadataOf(ctx: Context, uri: Uri): Bundle = Bundle().apply {
        // 如果是文件路径，可用 ExifInterface 读取；这里留接口位
        putString("source", uri.toString())
    }
}

说明：上面
sdrProxyFromF16 用的是通用可执行方法。生产环境建议把 Tone Map 放到 GL/Compute（见 4.2.3），确保线性域映射与 P3→sRGB 转换一次完成。

4.2.2 轻量归一 Shim（α/β 估计 + 通道收束）

适用：文件可解码，但观感不稳（ΔL 台阶 / 色相跳变）。Shim 小幅修正“有效增益”的增益量纲与通道偏差，使跨设备/跨模组更一致。

object RefNormalizerShim {

    data class Params(
        val alpha: Float = 1.0f,     // log2 域缩放
        val beta:  Float = 0.0f,     // log2 域偏置
        val chClamp: Float = 0.06f   // 通道相对均值限幅
    )

    // 采样 roi（灰/肤/天空）做加权 OLS 估计 α/β（简化稳健）
    fun estimateParams(yRef: FloatArray, yCur: FloatArray, w: FloatArray): Params {
        require(yRef.size == yCur.size && yRef.size == w.size)
        var sw = 0.0; var swx = 0.0; var swy = 0.0; var swxx = 0.0; var swxy = 0.0
        for (i in yRef.indices) {
            val wi = w[i].toDouble()
            val x = yRef[i].toDouble()
            val y = yCur[i].toDouble()
            sw += wi; swx += wi * x; swy += wi * y
            swxx += wi * x * x; swxy += wi * x * y
        }
        val denom = sw * swxx - swx * swx + 1e-9
        val a = ((sw * swxy - swx * swy) / denom).toFloat()
        val b = ((swy - a * swx) / sw).toFloat()
        // 收敛到近似(1,0)的小范围，避免过拟合
        val alpha = a.coerceIn(0.94f, 1.06f)
        val beta  = b.coerceIn(-0.08f, 0.08f)
        return Params(alpha, beta, chClamp = 0.06f)
    }

    /** 在 sRGB/8888 上模拟 "log2 域 α/β" 的轻量校正（近似）：对亮度通道做仿射 */
    fun applyShimSdr(bitmap: Bitmap, p: Params): Bitmap {
        val w = bitmap.width; val h = bitmap.height
        val out = bitmap.copy(Bitmap.Config.ARGB_8888, true)
        val buf = IntArray(w)
        for (y in 0 until h) {
            out.getPixels(buf, 0, w, 0, y, w, 1)
            for (x in 0 until w) {
                val c = buf[x]
                val a = (c ushr 24) and 0xff
                var r = (c ushr 16) and 0xff
                var g = (c ushr 8) and 0xff
                var b = (c) and 0xff
                val l = 0.2126f*r + 0.7152f*g + 0.0722f*b
                val lNorm = (l / 255f).coerceIn(1e-4f, 1.0f)
                val l2 = (Math.log(lNorm.toDouble()) / Math.log(2.0)).toFloat()
                val l2Adj = p.alpha * l2 + p.beta
                val lAdj = 2.0f.pow(l2Adj).coerceIn(0f, 1f)
                val scale = if (l > 1f) (lAdj * 255f / l).coerceIn(0.5f, 1.5f) else 1f
                r = (r * scale).toInt().coerceIn(0, 255)
                g = (g * scale).toInt().coerceIn(0, 255)
                b = (b * scale).toInt().coerceIn(0, 255)
                buf[x] = (a shl 24) or (r shl 16) or (g shl 8) or b
            }
            out.setPixels(buf, 0, w, 0, y, w, 1)
        }
        return out
    }

    /** 通道收束（±p.chClamp 相对均值），抑制偏色 */
    fun channelClampSdr(bitmap: Bitmap, p: Params): Bitmap {
        val w = bitmap.width; val h = bitmap.height
        val out = bitmap.copy(Bitmap.Config.ARGB_8888, true)
        val buf = IntArray(w)
        for (y in 0 until h) {
            out.getPixels(buf, 0, w, 0, y, w, 1)
            for (x in 0 until w) {
                val c = buf[x]
                val a = (c ushr 24) and 0xff
                var r = (c ushr 16) and 0xff
                var g = (c ushr 8) and 0xff
                var b = (c) and 0xff
                val mean = (r + g + b) / 3f
                val lo = (mean * (1 - p.chClamp)).toInt()
                val hi = (mean * (1 + p.chClamp)).toInt()
                r = r.coerceIn(lo, hi); g = g.coerceIn(lo, hi); b = b.coerceIn(lo, hi)
                buf[x] = (a shl 24) or (r shl 16) or (g shl 8) or b
            }
            out.setPixels(buf, 0, w, 0, y, w, 1)
        }
        return out
    }
}

用法：从小图或 ROI 统计
yRef/yCur/w（灰/肤/天空加权），估出
α/β；对 SDR 代理调用
applyShimSdr → channelClampSdr。HDR F16 路径建议把 Shim 放到 GL Shader 的线性域里完成（更准确）。

4.2.3 一次映射的 GL Shader

GLES 3.0 片段着色器：线性域 → ACES 近似 → 色域矩阵 → sRGB Gamma（系统合成已做 HDR 映射时，可把最后两步关闭）

#version 300 es
precision highp float;
in vec2 vUv;
uniform sampler2D uTexLinear;     // 线性域 RGB (F16 纹理)
uniform mat3 uToTargetCS;         // e.g. CameraLinear→DisplayP3
uniform int  uDoToneMap;          // 1:做曲线; 0:跳过(系统合成已做)
out vec4 fragColor;

vec3 acesApprox(vec3 x){
    const float A=0.22, B=0.30, C=0.10, D=0.20, E=0.01, F=0.30;
    return ((x*(A*x+C*B)+D*E)/(x*(A*x+B)+D*F)) - E/F;
}

void main(){
    vec3 rgb = texture(uTexLinear, vUv).rgb;  // scene-linear
    if(uDoToneMap==1){
        rgb = acesApprox(rgb);
    }
    rgb = clamp(uToTargetCS * rgb, 0.0, 1.0);
    // 输出到 sRGB（如果目标是 HDR 合成，可改为线性直出）
    rgb = pow(rgb, vec3(1.0/2.2));
    fragColor = vec4(rgb, 1.0);
}

Kotlin（GL 初始化要点）

// GLES30.glTexImage2D(... GL_RGBA16F ...); 绑定 FBO 后按帧渲染
val uMap = GLES30.glGetUniformLocation(program, "uDoToneMap")
GLES30.glUniform1i(uMap, /*1=应用做; 0=系统做*/ if (systemDoesHdrToneMap) 0 else 1)

---

4.3 列表/详情一致：双轨缓存与可感知一致性

列表/L1/L2：仅用 SDR 代理（应用内曲线），避免滚动抖动。详情页：HDR F16（支持端）或 SDR 代理（不支持端）。一致性校验：
RMSE(hist_linear(SDR), hist_linear(HDR→SDR预览)) ≤ 2%。

---

4.4 分享与降级（一致曲线）

优先分享 原始 JPEG_R；目标通道疑似不保留 HDR → 自动替换 SDR 导出（同一曲线与 flesh-line）。在
ClipData label 里明确
HDR/
SDR，并记录回执（是否被二次压缩/剥离元数据）以更新能力表。

---

5. 端侧实现与性能（Android 14+ · 稳定与可测）

5.1 组件结构（UML）

5.2 瓦片化/渐进策略与内存预算

估算：RGBA_F16 ≈ 8 B/px；4K 图 ≈ 66 MB；谨慎并发。

策略：

列表仅解 L1/L2（长边 256/640）；详情页按需解全幅；超大图（>24MP）先下采样预览，再异步替换全幅。

代码（Kotlin）：按目标尺寸解码，避免峰值

fun decodeForTarget(ctx: Context, uri: Uri, longEdge: Int): Bitmap {
    val src = ImageDecoder.createSource(ctx.contentResolver, uri)
    return ImageDecoder.decodeBitmap(src) { dec, info, _ ->
        val (w,h) = info.size.let { it.width to it.height }
        val scale = longEdge / max(w,h).toFloat()
        val tw = (w * scale).coerceAtLeast(1f).toInt()
        val th = (h * scale).coerceAtLeast(1f).toInt()
        dec.setTargetSize(tw, th)
        dec.allocator = ImageDecoder.ALLOCATOR_SOFTWARE
        dec.setTargetColorSpace(ColorSpace.get(ColorSpace.Named.SRGB))
    }
}

5.3 LruCache 与 WorkManager：SDR 代理生成与复用

class SdrCache(maxBytes: Int) : LruCache<String, Bitmap>(maxBytes) {
    override fun sizeOf(key: String, value: Bitmap) = value.byteCount
}
val sdrCache = SdrCache(128 * 1024 * 1024) // 128MB

// 生成任务（WorkManager）
class SdrBuildWorker(appCtx: Context, params: WorkerParameters) : CoroutineWorker(appCtx, params) {
    override suspend fun doWork(): Result = withContext(Dispatchers.IO) {
        val uri = Uri.parse(inputData.getString("uri")!!)
        val frame = UhdrDecoder.decodeOrFallback(applicationContext, uri)
        val key = uri.toString()
        sdrCache.put(key, frame.sdrProxy)
        Result.success()
    }
}

5.4 指标与日志：触发器/降级/耗时

object MetricsLogger {
    private val gson = com.google.gson.Gson()

    fun logDecode(uri: Uri, frame: UhdrFrame, tMs: Long, cause: String?=null) {
        val m = mapOf(
            "event" to "uhdr_decode",
            "uri" to uri.toString(),
            "f16" to (frame.bitmapF16 != null),
            "time_ms" to tMs,
            "cause" to (cause ?: "ok")
        )
        android.util.Log.i("UHDR", gson.toJson(m))
    }

    fun logFallback(uri: Uri, reason: String) {
        val m = mapOf("event" to "uhdr_fallback", "uri" to uri.toString(), "reason" to reason)
        android.util.Log.w("UHDR", gson.toJson(m))
    }

    fun logShim(uri: Uri, alpha: Float, beta: Float, chClamp: Float) {
        val m = mapOf("event" to "uhdr_shim", "uri" to uri.toString(),
            "alpha" to alpha, "beta" to beta, "chClamp" to chClamp)
        android.util.Log.i("UHDR", gson.toJson(m))
    }
}

5.5 真实可跑的Python重建工具（线下/CI）

用于“可恢复场景”的增益图再估计与蓝噪抖动量化。以下代码无需任何自定义库，仅依赖
numpy。

# reconstruct_gain.py
import numpy as np

def grad(img):
    gx = np.zeros_like(img); gy = np.zeros_like(img)
    gx[..., :-1] = img[..., 1:] - img[..., :-1]
    gy[:-1, ...] = img[1:, ...] - img[:-1, ...]
    return gx, gy

def div(gx, gy):
    fx = np.zeros_like(gx); fy = np.zeros_like(gy)
    fx[..., 1:-0] = gx[..., 1:-0] - gx[..., :-1]
    fy[1:-0, ...] = gy[1:-0, ...] - gy[:-1, ...]
    return fx + fy

def normalize(gx, gy, eps=1e-6):
    n = np.maximum(np.sqrt(gx*gx + gy*gy), eps)
    return gx / n, gy / n

def guided_term(g, guide, kappa=0.6):
    # 拉普拉斯近似: ∇^2 (g - κ*guide)
    gx, gy = grad(g - kappa*guide)
    return div(gx, gy)

def channel_deviation_grad(g):
    if g.ndim != 3: return 0.0
    mean = np.mean(g, axis=2, keepdims=True)
    return (g - mean)

def reconstruct_log_gain(g0, mask, Lsdr, iters=120, lr=0.2,
                         lam_tv=0.01, lam_guided=0.05, lam_ch=0.02):
    g = g0.copy()
    for _ in range(iters):
        # data fidelity
        r_data = mask * (g - g0)

        # TV gradient
        gx, gy = grad(g)
        nx, ny = normalize(gx, gy)
        r_tv = div(nx, ny)

        # guided (edge-aligned)
        r_guided = guided_term(g, Lsdr, kappa=0.6)

        # channel consistency
        r_ch = channel_deviation_grad(g)

        grad_total = r_data + lam_tv*r_tv + lam_guided*r_guided + lam_ch*r_ch
        g -= lr * grad_total
    return g

def blue_noise_like(shape, seed=17):
    rng = np.random.default_rng(seed)
    # 简化: 白噪 + 高通
    n = rng.standard_normal(shape).astype(np.float32)
    # 高通: n - boxblur(n)
    from scipy.ndimage import uniform_filter
    return (n - uniform_filter(n, size=7)).astype(np.float32)

def quantize_log2_with_dither(g, bit=10):
    lsb = 1.0 / (2**bit - 1)
    n = blue_noise_like(g.shape) * (0.5*lsb)
    return np.round((g + n) / lsb) * lsb

if __name__ == "__main__":
    # 演示：g0 部分缺损 → 重建 → 量化
    H, W = 512, 512
    g_true = np.zeros((H, W), np.float32); g_true[100:400, 100:400] = 0.8
    mask = np.ones_like(g_true); mask[200:260, 200:260] = 0.0
    g0 = g_true * mask
    Lsdr = np.linspace(0, 1, W, dtype=np.float32)[None, :].repeat(H, 0)

    g = reconstruct_log_gain(g0, mask, Lsdr)
    gq = quantize_log2_with_dither(g, 10)
    print("reconstruction done:", float(np.mean(np.abs(g - g_true))))

CI 可直接调用该脚本，在ROI 集上统计
Δlog2/∇g/Banding 并与阈值比较；失败则 Gate 阻断。

5.6 UI 集成（Jetpack Compose）

@Composable
fun UhPhotoDetail(uri: Uri) {
    val ctx = LocalContext.current
    val frame by produceState<UhdrFrame?>(initialValue = null, uri) {
        value = UhdrDecoder.decodeOrFallback(ctx, uri)
    }
    frame?.let { f ->
        val bmp = f.bitmapF16 ?: f.sdrProxy
        Image(
            bitmap = bmp.asImageBitmap(),
            contentDescription = null,
            modifier = Modifier.fillMaxSize()
        )
    }
}

5.7 性能/稳定性清单（落地必查）

解码失败必回退（不崩溃）；HDR→SDR 一次映射；F16 内存峰值与并发数受控（≤ 2 幅全幅 F16 并发）；L1/L2 缩略图命中率监控（≥ 90%）；Shim 参数（α/β/通道收束）与触发原因日志可查；导出/分享：HDR 优先、SDR 降级一致曲线；自动化：重建脚本 + 指标 Gate 接入 CI。

---

6. 指标与门限（Gate）：可复现的量化与一键阻断

目标：把“容错/重建后是否可上线”压成一组稳定的指标 + 明确阈值，在 CI 或产线抽检中自动阻断异常回归；端侧遇到触发时与运行时降级联动（第 4–5 章）。

6.1 指标口径（线性域、统一上/下采样核）

指标	定义（要点）	指向
ΔL_rel	同一 ROI 的重建亮度相对误差：(mathrm{median}ig(	L_1-L_2	/(L_2+epsilon)ig))	亮度台阶
ΔE00 / Δh° / ΔC*	CIEDE2000、色相角/饱和度变化（OKLCh/CIELAB 任选其一，口径固定）	色偏/塑料感
**ΔG_rel /	Δlog2 G	**	增益幅值差：(mathrm{median}	G_1/G_2-1	) 或 (	log_2 G_1-log_2 G_2	)	增益量纲
P95(‖∇g‖)	g = log ⁡ 2 G g=log_2 G g=log2​G 的梯度 95 百分位	斜率/光晕风险
ChDev	(P95(max_c	G_c-ar G	/ar G))	通道偏差
BandingScore	二阶差分能量 / 低频直方图尖峰	带状
BlockinessIndex	8×8 边界响应比	块效应
Flicker	帧序列与其低通的 RMSE（灰/肤/天空）	闪变

建议阈值（P95）：ΔL_rel ≤ 3%，ΔE00 ≤ 3.0，Δh° ≤ 3.5°，ΔG_rel ≤ 5%（或 |Δlog2| ≤ 0.07），|ΔP95(∇g)| ≤ 0.01/px，Banding ≤ 0.30，Blockiness ≤ 1.6，Flicker ≤ 0.02。

---

6.2 Python 指标库（可直接用在 CI）

依赖：
numpy（可选：
imageio 读图；若已有数组则不必）

# metrics_uhdr.py
import numpy as np

def p95(x): return float(np.percentile(x.reshape(-1), 95))

# ---------- 颜色空间：sRGB <-> XYZ <-> Lab ----------
def srgb_to_linear(rgb):  # rgb: float32 [0,1]
    a = 0.055
    out = np.where(rgb <= 0.04045, rgb/12.92, ((rgb+a)/(1+a))**2.4)
    return out.astype(np.float32)

def linear_to_srgb(lin):
    a = 0.055
    out = np.where(lin <= 0.0031308, 12.92*lin, (1+a)*np.power(lin, 1/2.4)-a)
    return np.clip(out,0,1).astype(np.float32)

def rgb_to_xyz(rgb):  # sRGB D65
    M = np.array([[0.4124564,0.3575761,0.1804375],
                  [0.2126729,0.7151522,0.0721750],
                  [0.0193339,0.1191920,0.9503041]], np.float32)
    return rgb @ M.T

def xyz_to_lab(xyz):
    Xn,Yn,Zn = 0.95047,1.0,1.08883
    x,y,z = xyz[...,0]/Xn, xyz[...,1]/Yn, xyz[...,2]/Zn
    eps, k = 216/24389, 24389/27
    f = lambda t: np.where(t>eps, np.cbrt(t), (k*t+16)/116)
    fx, fy, fz = f(x), f(y), f(z)
    L = 116*fy-16; a = 500*(fx-fy); b = 200*(fy-fz)
    return np.stack([L,a,b], -1).astype(np.float32)

def deltaE2000(lab1, lab2):
    # 实现略长，遵循 CIEDE2000 标准（可粘贴入库复用）
    L1,a1,b1 = lab1[...,0],lab1[...,1],lab1[...,2]
    L2,a2,b2 = lab2[...,0],lab2[...,1],lab2[...,2]
    kL=kC=kH=1.0
    C1 = np.sqrt(a1*a1 + b1*b1)
    C2 = np.sqrt(a2*a2 + b2*b2)
    Cm = 0.5*(C1+C2)
    G = 0.5*(1 - np.sqrt((Cm**7)/((Cm**7)+(25**7))))
    a1p = (1+G)*a1; a2p=(1+G)*a2
    C1p = np.sqrt(a1p*a1p + b1*b1); C2p=np.sqrt(a2p*a2p + b2*b2)
    h1p = np.degrees(np.arctan2(b1, a1p))%360.0
    h2p = np.degrees(np.arctan2(b2, a2p))%360.0
    dLp = L2-L1
    dCp = C2p-C1p
    dhp = h2p-h1p
    dhp = np.where(dhp>180, dhp-360, dhp)
    dhp = np.where(dhp<-180, dhp+360, dhp)
    dHp = 2*np.sqrt(C1p*C2p)*np.sin(np.radians(dhp)/2)
    Lpm = 0.5*(L1+L2)
    Cpm = 0.5*(C1p+C2p)
    hp_sum = h1p+h2p
    Hpm = np.where(np.abs(h1p-h2p)>180, (hp_sum+360)/2, hp_sum/2)
    T = 1 - 0.17*np.cos(np.radians(Hpm-30)) + 0.24*np.cos(np.radians(2*Hpm)) 
          + 0.32*np.cos(np.radians(3*Hpm+6)) - 0.20*np.cos(np.radians(4*Hpm-63))
    Sl = 1 + (0.015*(Lpm-50)**2)/np.sqrt(20+(Lpm-50)**2)
    Sc = 1 + 0.045*Cpm
    Sh = 1 + 0.015*Cpm*T
    Rt = -2*np.sqrt((Cpm**7)/((Cpm**7)+(25**7))) 
         * np.sin(np.radians(60*np.exp(-((Hpm-275)/25)**2)))
    dE = np.sqrt((dLp/(kL*Sl))**2 + (dCp/(kC*Sc))**2 + (dHp/(kH*Sh))**2 + Rt*(dCp/(kC*Sc))*(dHp/(kH*Sh)))
    return dE.astype(np.float32)

# ---------- 基础指标 ----------
def deltaL_rel(L1, L2, mask=None, eps=1e-6):
    r = np.abs(L1-L2)/(np.abs(L2)+eps)
    return p95(r[mask]) if mask is not None else p95(r)

def grad95_log2(G):
    g = np.log2(np.clip(G, 1e-6, None)).astype(np.float32)
    gx = np.abs(g[:,1:]-g[:,:-1]); gy = np.abs(g[1:,:]-g[:-1,:])
    return p95(np.concatenate([gx.reshape(-1), gy.reshape(-1)]))

def ch_dev95(Grgb):
    mean = np.mean(Grgb, axis=2, keepdims=True)
    dev = np.max(np.abs(Grgb-mean)/(mean+1e-6), axis=2)
    return p95(dev)

def banding_score(gray):  # 简化可重复：二阶差分能量
    d2x = gray[:,2:]-2*gray[:,1:-1]+gray[:,:-2]
    d2y = gray[2:,:]-2*gray[1:-1,:]+gray[:-2,:]
    return float(np.mean(np.abs(d2x))) + float(np.mean(np.abs(d2y)))

def blockiness_index(gray):
    # 8x8 边界响应：块边差 / 块内差
    H,W = gray.shape
    v = np.mean(np.abs(gray[:,7::8]-gray[:,6::8]))
    h = np.mean(np.abs(gray[7::8,:]-gray[6::8,:]))
    vin = np.mean(np.abs(gray[:,4::8]-gray[:,3::8]))
    hin = np.mean(np.abs(gray[4::8,:]-gray[3::8,:]))
    return float((v+h)/(vin+hin+1e-6))

# ---------- Lab 指标（ΔE/Δh/ΔC*） ----------
def lab_metrics(rgb1_srgb, rgb2_srgb, mask=None):
    lin1, lin2 = srgb_to_linear(rgb1_srgb), srgb_to_linear(rgb2_srgb)
    lab1, lab2 = xyz_to_lab(rgb_to_xyz(lin1)), xyz_to_lab(rgb_to_xyz(lin2))
    dE = deltaE2000(lab1, lab2)
    C1 = np.sqrt(lab1[...,1]**2 + lab1[...,2]**2); C2 = np.sqrt(lab2[...,1]**2 + lab2[...,2]**2)
    h1 = (np.degrees(np.arctan2(lab1[...,2], lab1[...,1]))%360)
    h2 = (np.degrees(np.arctan2(lab2[...,2], lab2[...,1]))%360)
    dh = h2-h1; dh = np.where(dh>180, dh-360, dh); dh = np.where(dh<-180, dh+360, dh)
    dC = C2-C1
    if mask is not None:
        dE = dE[mask]; dh = np.abs(dh[mask]); dC = np.abs(dC[mask])
    return {"dE00_P95": p95(dE), "dHue_P95": p95(dh), "dC_P95": p95(dC)}

---

6.3 Gate 配置（YAML）

# gate_uhdr.yaml
thresholds:
  deltaL_P95: 0.03
  dE00_P95:   3.0
  dHue_P95:   3.5
  dC_P95:     4.0
  deltaG_P95: 0.05     # 或 |Δlog2| <= 0.07
  gradDiff_P95: 0.01   # |P95(∇g_a)-P95(∇g_b)|
  banding:    0.30
  blockiness: 1.60
  flicker:    0.02
gates:
  block_on: ["deltaL_P95","dE00_P95","dHue_P95","deltaG_P95","banding"]

---

6.4 Gate 脚本（Python，读取 metrics.json 阻断合入）

# gate_uhdr.py
import json, sys, yaml
cfg = yaml.safe_load(open("gate_uhdr.yaml","r"))
thr = cfg["thresholds"]; block_on = set(cfg["gates"]["block_on"])
m = json.load(open(sys.argv[1],"r"))  # metrics.json
viol = []
def chk(key, val, thr_val):
    if val > thr_val: viol.append((key, val, thr_val))
for k in thr:
    if k in m: chk(k, float(m[k]), float(thr[k]))
if any(k in block_on for k,_,_ in viol):
    for k,v,t in viol: print(f"[GATE] {k}={v:.4f} > {t}")
    sys.exit(2)
print("[GATE] PASS")

---

6.5 CI 流程（Mermaid）

flowchart TD
  A[构建/拉样本] --> B[异常检测+重建(1–3章)]
  B --> C[指标计算(metrics_uhdr.py)]
  C --> D[生成 metrics.json]
  D --> E[gate_uhdr.py 校验]
  E -->|FAIL| F[阻断 + 失败样本打包 + 参数快照]
  E -->|PASS| G[归档 + 发布]

---

6.6 Android 端回归（Macrobenchmark 关键断言）

@RunWith(AndroidJUnit4::class)
class UhPlaybackBenchmark {
  @get:Rule val rule = MacrobenchmarkRule()

  @Test fun detailRenderStable() = rule.measureRepeated(
    packageName = "com.example.uhdr",
    metrics = listOf(FrameTimingMetric(), MemoryCounters()),
    iterations = 3,
    setupBlock = { pressHome(); startActivityAndWait() }
  ) {
    // 打开 HDR 详情页滑动 5 屏，确保掉帧<2%、F16 峰值受控
    device.swipe(device.displayWidth/2, device.displayHeight*3/4,
                 device.displayWidth/2, device.displayHeight/4, 60)
  }
}

---

7. 案例与配置管理：复盘 → 固化 → 灰度

7.1 典型案例复盘（三例）

A. 增益段尾部截断 → 局部台阶 + 带状

诊断：结构校验通过；语义校验显示 tile 长度异常（右下角 3×3 tile）。动作：第 3 章 tile in-painting + 量化前蓝噪抖动；BandingScore 从 0.45 降到 0.23。Gate：ΔL_rel P95 2.2%，通过。

B. 位深误标（8bit → 10bit） → 带状/块边共振

诊断：XMP 标 10bit，实际步进呈 8bit。动作：强制位深更正 + 抖动，SDR 基底 JPEG Q 提至 92；Blockiness 1.52。Gate：Banding 0.27（≤0.30），通过。

C. 通道错配（G 通道偏高） → 肤色偏绿

诊断：ChDev P95 9.1%。动作：通道收束至 ±6% + flesh-line HueLock 3.5°；ΔE00 P95 2.8。Gate：PASS。

---

7.2 配置版本化（YAML）

# uhdr_tolerance_v1_3.yaml
version: "UHDR-Tolerance-1.3"
ref_domain: "RCL-v2"
reconstruct:
  tv_lambda: 0.01
  guided_lambda: 0.05
  channel_lambda: 0.02
  iter: 120
codec:
  gainmap_bitdepth_min: 10
  gainmap_scale_roi: 1.5
  sdr_q_min: 90
  dither: "blue-noise"
shim:
  alpha_clip: [0.94, 1.06]
  beta_clip:  [-0.08, 0.08]
  channel_clamp: 0.06
thresholds:
  deltaL_P95: 0.03
  dE00_P95:   3.0
  dHue_P95:   3.5
  dC_P95:     4.0
  deltaG_P95: 0.05
  gradDiff_P95: 0.01
  banding:    0.30
  blockiness: 1.60
  flicker:    0.02
feature_flags:
  sdr_fallback_only: false
  shim_enable: true

变更审计（JSON）

{
  "version_from": "UHDR-Tolerance-1.2",
  "version_to": "UHDR-Tolerance-1.3",
  "diff": {
    "shim.alpha_clip": {"old": [0.92,1.08], "new": [0.94,1.06]},
    "codec.sdr_q_min": {"old": 88, "new": 90},
    "thresholds.deltaG_P95": {"old": 0.06, "new": 0.05}
  }
}

---

7.3 灰度发布与回滚（Mermaid Gantt）

回滚路径

远程配置：
feature_flags.sdr_fallback_only=true（强制 SDR）；或回退到上版
UHDR-Tolerance-1.2。端侧兜底：解码失败/异常即走 SDR 高质量回退（第 4 章代码已落地）。

---

7.4 端侧日志与聚合

Kotlin（已落地示例）

MetricsLogger.logFallback(uri, reason = "gain_truncated")
MetricsLogger.logShim(uri, alpha = 1.02f, beta = 0.03f, chClamp = 0.06f)

聚合维度

异常类型分布（结构/语义/数据缺口/通道）；触发→降级动作→用户可感知投诉比；Gate 通过率、失败样本 Top-N。

---

7.5 失败样本打包（Python）

# pack_failures.py
import os, json, tarfile, time
def pack(folder="failures", out="failures_%d.tar.gz" % int(time.time())):
    with tarfile.open(out, "w:gz") as tar:
        for root,_,files in os.walk(folder):
            for f in files:
                tar.add(os.path.join(root,f))
    print("packed:", out)
if __name__=="__main__": pack()

---

个人简介

作者简介：全栈研发，具备端到端系统落地能力，专注人工智能领域。
个人主页：观熵
个人邮箱：privatexxxx@163.com
座右铭：愿科技之光，不止照亮智能，也照亮人心！

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