使过亮(HDR)颜色变为白色的算法？

Question

您知道如果图像足够亮或曝光过度，每种颜色最终会变成白色吗？我正在尝试找出一个函数来执行此操作，以逼真且令人愉悦的方式应用于生成的 HDR 图像(我猜是使用理想化的相机性能作为引用)。

我想要获得的算法/函数应该解决的问题是，假设您有一个橙色像素(线性 RGB)值 {1.0, 0.2, 0.0}。如果您将每个值乘以 1.0 或更小的系数，一切都很好，但假设您将该像素乘以 6，现在您得到 {6.0, 1.2, 0.0}，您如何处理超出范围的红色和绿色值6.0 和 1.2？你可以剪辑它们，这会给你 {1.0, 1.0, 0.0}，遗憾的是 Photoshop 和 3DS Max 似乎是这样做的，但它看起来非常错误，因为现在你以前的橙色像素是黄色的(所以如果你从任何饱和的开始色调(意味着至少一个 channel 是 0.0)你总是以洋红色、黄色或青色结束)并且它永远不会变成白色。

我考虑过将一个 channel 的一半多余部分平分给其他 channel ，例如 {1.6, 0.5, 0.1} 会变成 {1.0, 0.8, 0.4} 但它过于简单而且不太现实。我强烈怀疑一个可接受的解决方案可能会接近这个微不足道的地方。

我敢肯定肯定已经对这个主题进行了研究，但我找不到任何相关文献，而且感光测量法似乎也不是我要找的东西。

Answer 1

修改我留在 answer on another question 中的 Python 代码在 [0.0-1.0] 范围内工作:

def redistribute_rgb(r, g, b):
    threshold = 1.0
    m = max(r, g, b)
    if m <= threshold:
        return r, g, b
    total = r + g + b
    if total >= 3 * threshold:
        return threshold, threshold, threshold
    x = (3 * threshold - total) / (3 * m - total)
    gray = threshold - x * m
    return gray + x * r, gray + x * g, gray + x * b

这应该会在线性或 Gamma 校正颜色空间中返回可接受的结果，尽管线性会更好。

将每个 r、g、b 值乘以相同的量会保留它们的原始比例，从而保留色调，直至 x=0 并且您获得了白色。一旦裁剪开始，您已经表达了对非线性响应的兴趣，但我不完全确定如何在其中进行计算。数学是经过精心选择的，因此至少有一个返回值将处于阈值，并且没有会在上面。

在您的 (1.6, 0.5, 0.1) 示例上运行此代码返回 (1.0, 0.6615, 0.5385)。