1.一种方法，包括：
2.一种方法，包括：
3.如权利要求1或2所述的方法，其中，非缠绕轴是指所述输入域中的所述输入图像中的单个通道或维度或者多个通道或维度的组合。
4.如权利要求1至3所述的方法，其中，所述整形域的所述缠绕轴具有不同于所述非缠绕轴的几何形状；其中，所述缠绕轴上可用码字的总数大于所述非缠绕轴上可用码字的总数。
5.如权利要求1至4所述的方法，进一步包括：
6.如权利要求1至5所述的方法，其中，所述经处理的中间图像包括根据裁剪操作生成的一个或多个经裁剪的码字值，以确保所述经处理的中间图像中的所有码字值都在表示所述整形域的目标空间形状内。
7.如权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，所述第二位深度表示以下各项之一：8位、10位、12位或低于所述第一位深度的另一位数。
8.如权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，所述前向整形操作基于一组前向整形映射；其中，在所述一组前向整形映射中使用的一组操作参数值至少部分地基于所述输入图像中的输入码字而从多组操作参数值中被选择；其中，所述多组操作参数值中的每组操作参数被优化以最小化多个训练图像聚类中的相应训练图像聚类的预测误差。
9.如权利要求8所述的方法，其中，所述一组前向整形映射包括以下各项中的一项或多项：多变量多元回归(mmr)映射、张量积b样条(tpb)映射、前向整形查找表(flut)、或其他类型的前向整形映射。
10.如权利要求8或9所述的方法，其中，所述多组操作参数值中的每组操作参数是基于后向误差减法信号调整(besa)算法而被生成的。
11.如权利要求10所述的方法，其中，在所述besa算法中传播的预测误差至少部分地基于(a)输入值与重构值之间的差和(b)作为用于生成所述重构值的跨通道前向整形函数的偏导数得到的空间梯度来被计算。
12.如权利要求1至11中任一项所述的方法，其中，所述输入图像中的输入码字是用一个或多个缩放因子来缩放的；其中，所述一个或多个缩放因子使用基于以下各项中的一项或多项的搜索算法在运行时被优化：黄金分割算法、nelder-mead算法、或另一搜索算法。
13.如权利要求1至12中任一项所述的方法，其中，表示所述输入域的输入整形是使用一组映射函数来被映射为表示所述整形域的目标参考形状的；其中，所述目标参考形状至少部分地基于所述输入图像中输入码字的分布而从与多个不同候选整形域相对应的多个不同参考形状中被选择。
14.如权利要求13所述的方法，其中，所述多个不同参考形状包括：以下各项中的至少一项：完整几何形状、插入有单个间隙部分的完整几何形状、插入有多个间隙部分的完整几何形状、圆环形状、圆柱形状、环面形状、与立方体同形的另一形状、或与立方体不同形的另一形状。
15.如权利要求1至14中任一项所述的方法，其中，所述输入域表示以下各项之一：rgb颜色空间、ycbcr颜色空间、感知量化颜色空间、线性颜色空间、或另一颜色空间。
16.如权利要求1至15中任一项所述的方法，其中，所述第一位深度表示以下各项之一：12位、16位或更多位、或高于所述第二位深度的另一位数。
17.如权利要求1至16中任一项所述的方法，其中，所述前向整形操作表示初级整形操作；所述方法进一步包括：对所述输入图像执行次级整形操作，以将有限的输入数据范围线性缩放为每个颜色通道的完整数据范围，其中，所述次级整形操作包括以下各项中的一项或多项：每通道预整形或缩放。
18.如权利要求17所述的方法，其中，图像元数据基于所述初级整形操作和所述次级整形操作中使用的操作参数而被生成；其中，所述图像元数据在所述第二位深度的所述输出视频信号中被提供给所述接收方设备。
19.如权利要求1至18中任一项所述的方法，其中，所述次级整形操作是在执行所述初级整形操作的第二阶段之前的第一阶段中被执行的。
20.如权利要求1至19中任一项所述的方法，其中，所述次级整形操作和所述初级整形操作的组合在运行时在单个组合阶段中被执行。
21.如权利要求1至20中任一项所述的方法，其中，所述整形域由环面形状表示。
22.如权利要求1至21中任一项所述的方法，其中，所述整形域由圆柱形状表示。
23.一种方法，包括：
24.一种装置，包括处理器并且被配置成执行如权利要求1至23中所述的任一种方法。
25.一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质具有存储于其上的计算机可执行指令，以用于利用一个或多个处理器来执行根据权利要求1至23中所述的方法中的任一种的方法。