ซอฟต์แวร์เพิ่มการแสดงผลในการประมวลผลอย่างไร

ไม่มีใครรู้เกี่ยวกับอัลกอริทึมใด ๆ หรือสามารถอธิบายทางคณิตศาสตร์เกี่ยวกับวิธีประมวลผลความสว่าง (EV) ในการประมวลผลภายหลังได้หรือไม่? มันปรับระดับความสว่าง / RBG / คอนทราสต์สำหรับแต่ละพิกเซลหรือไม่ มันเกี่ยวข้องกับฮิสโตแกรมหรือไม่?

เทคนิคการชดเชยแสงสำหรับภาพที่มีแสงน้อยในการประมวลผลภายหลังมีอะไรบ้าง

แก้ไข: ในคำถามนี้ที่นี่ลิงค์ถูกโพสต์ มันมีตัวอย่างของการเปลี่ยน EV และมันเลื่อนไปทางซ้าย / ขวา ในคำตอบของ Matt Grumm เขาระบุว่าแต่ละพิกเซลคือ "ทวีคูณ" (ซึ่งในใจของฉันแสดงว่าฮิสโตแกรมนั้นเลื่อนขึ้น / ลง)

ใครสามารถอธิบายได้ว่าทำไมถึงเป็นเช่นนี้ (EV นั้นเปลี่ยนจากซ้ายไปขวา)

ฉันรู้ว่าเราได้รับทุกคนตื่นเต้นเกี่ยวกับการมีกล้องดิจิตอล แต่ความจริงก็คือการที่เราทำไม่ได้ เรามีกล้องแอนะล็อกที่มีรูปแบบเอาต์พุตดิจิตอล (และวงจรดิจิตอลจำนวนมากที่ไม่เกี่ยวข้องกับภาพโดยตรงเช่นกัน)

เมื่อใดก็ตามที่สัญญาณอะนาล็อกถูกแปลงเป็นสัญญาณดิจิตอล นั่นคือมันไม่น่าเป็นไปได้มากที่สัญญาณที่จะเข้าสู่การแปลงนั้นจะตรงกับค่าของตัวเลขดิจิตอลที่ออกมาทางปลายอีกด้าน - คิดว่ามันเป็นการตัดหรือปัดเศษข้อผิดพลาด

เมื่อคุณทำการประมวลผลภายหลังบนไฟล์ภาพดิจิทัลเสียงรบกวนในการวัดปริมาณที่กล้องเพิ่มเข้ามาจะถูก "อบเข้า" ไม่ว่าคุณจะทำงานกับโพสต์ใดในระดับความลึกบิตข้อมูลที่คุณกำลังทำงานมีทั้งองค์ประกอบเสียงแบบอะนาล็อก (ดีควอนตัม) (เสียงความร้อนและเสียงยิงความผิดเพี้ยนของเครื่องขยายเสียง ฯลฯ ) และเสียงเชิงปริมาณ ของเอาท์พุทของกล้อง คุณภาพของข้อมูลพื้นฐานไม่สมบูรณ์ดังนั้นการคำนวณใด ๆ ที่ทำกับข้อมูลที่ผิดพลาดจะส่งผลให้เกิดข้อผิดพลาดในการส่งออก GIGOตามที่พวกเขาพูด

ในทางกลับกันคุณจะได้รับโอกาสในการขยาย (หรือลดทอน) สัญญาณอะนาล็อกก่อนที่จะทำการควอนตัม ไม่ได้ช่วยเลยกับเสียงในโดเมนอนาล็อก แต่จะลดเสียงรบกวน quantization ที่ระดับความสว่างที่กำหนด

สมมติว่าคุณมีค่าอะนาล็อกเป็น 4.4 whatchamacallits หากคุณถ่ายภาพโดยใช้ ISO 100 กล้อง "ดิจิตอล" สมมุติของเราจะแปลงค่านั้นให้เป็นค่าดิจิตอลเท่ากับ 4 หากคุณเลือกที่จะเพิ่มระดับแสงที่เห็นได้ชัดในโพสต์แสดงว่าคุณกำลังทำงานกับ 4 ซึ่งถูกตัดทอน หากคุณเพิ่ม ISO ในกล้อง (โดยน้อยกว่าการหยุดเต็ม) นั้น 4.4 จะถูกขยายโดยวงจรอนาล็อกก่อนที่จะถูกแปลงเป็นดิจิตอลและอาจส่งผลให้ค่าดิจิตอลสูงกว่าการประมวลผลดิจิตอลทั้งหมด 1 ความแตกต่างของบิตเดียวอาจไม่ได้เสียงมากนัก แต่เมื่อคุณเริ่มรวบรวมข้อผิดพลาดทั้งหมดไปพร้อมกันในการประมวลผลพิกเซลที่กำหนดอาจจะค่อนข้างไกลจากค่าที่ควรมี นั่นคือสิ่งที่เสียงรบกวน

(นอกจากนี้ยังมีความจริงที่ว่ากล้อง "รู้" ลักษณะการตอบสนองของตัวเองและสามารถบัญชีพวกเขาในการประมวลผล Lightroom เช่นไม่ได้ทำเฉพาะกล้อง, การลบเสียงรบกวนเซ็นเซอร์ตาม ISO กล้องสามารถแต่ไม่ทำทั้งหมด.)

นี่เป็นสูตรที่คุณกำลังมองหาใช่ไหม

RGB[c] = max( RGB[c] * pow(2,EV), RGBmax )

ซึ่งโดยทั่วไปหมายความว่าสำหรับแต่ละช่องสัญญาณ (ของแต่ละพิกเซล) ของข้อมูล RGB ให้คูณด้วย 2 ^ EV แล้วตัดเข้าไปที่ค่าสูงสุดสำหรับข้อมูลของคุณ สำหรับ 8 บิตสี RGB max จะเป็น 255 สำหรับสี 16 บิตจะเป็น 65535 เป็นต้น

EV ที่นี่คือ EV เทียบดังนั้น EV + 2.0 จะทวีคูณ (สว่างขึ้น) ทุกพิกเซลโดยปัจจัยสี่และ EV-2.0 จะแบ่ง (มืด) ทุกพิกเซลโดยปัจจัยสี่

สูตรนั้นไม่ได้ขึ้นอยู่กับฮิสโตแกรม แต่หากคุณต้องการตัดสินใจว่าจะใช้ค่าแสงในการปรับภาพให้เหมาะสมที่สุดจะมีการจัดเรียงสถิติบางส่วนจากฮิสโตแกรมเพื่อคำนวณ EV

NB คำถามถูกแก้ไขตั้งแต่คำตอบของสแตนถึงที่อยู่นี้สิ่งที่เป็นคำถามที่แตกต่างได้อย่างมีประสิทธิภาพ:

ไม่มีใครรู้เกี่ยวกับอัลกอริทึมใด ๆ หรือสามารถอธิบายทางคณิตศาสตร์เกี่ยวกับวิธีประมวลผลความสว่าง (EV) ในการประมวลผลภายหลังได้หรือไม่? มันปรับระดับความสว่าง / RBG / คอนทราสต์สำหรับแต่ละพิกเซลหรือไม่ มันเกี่ยวข้องกับฮิสโตแกรมหรือไม่?

เทคนิคการชดเชยแสงสำหรับภาพที่มีแสงน้อยในการประมวลผลภายหลังมีอะไรบ้าง

สามารถทำได้ง่ายเพียงคูณค่าพิกเซลทั้งหมด (เช่นความสว่างความคมชัดไม่ใช่คำที่ใช้กับพิกเซลแต่ละตัว) และใช้การชดเชย ถ้ามันทำหลังจาก demosaicing คุณก็แค่คูณค่าสีเขียวและน้ำเงินสีแดงด้วยตัวคูณเดียวกัน

กระบวนการชดเชยการเปิดรับแสงมีความซับซ้อนมากขึ้นเล็กน้อยในบริบทของการแปลง RAW เนื่องจากเซ็นเซอร์กล้องเป็นอุปกรณ์เชิงเส้นโดยกำเนิดในขณะที่ตัวแปลง RAW ส่วนใหญ่ใช้โทนเนอร์แบบไม่เชิงเส้นเพื่อลองและจำลอง S-curve ที่แตกต่างกัน

ดังนั้นเวลาที่ดีที่สุดในการชดเชยแสงคือก่อนที่จะใช้สิ่งนี้ นี่หมายถึงการใช้ฟังก์ชั่น EC ของตัวแปลง RAW โดยไม่รอจนกว่าคุณจะส่งออก Photoshop เพราะเส้นโค้งไม่เชิงเส้นนั้นจะถูกนำไปใช้อย่างแน่นอน

สถานการณ์มีความซับซ้อนมากขึ้นเนื่องจากตัวแปลง RAW บางตัว * ใช้โปรไฟล์สี "บิด" ซึ่งทำให้ฮิว / อิ่มตัวได้รับการจับคู่กับค่าที่แตกต่างกันขึ้นอยู่กับความเข้ม สิ่งนี้ทำเพื่อให้ได้สีที่ถูกใจมากขึ้นโดยเสียค่าใช้จ่ายของความแม่นยำและสามารถส่งผลต่อผลลัพธ์ของการชดเชยแสง

ตัวแปลง RAW บางตัวยังมีเครื่องมือในการกู้คืนไฮไลต์และเพิ่มเงา สิ่งเหล่านี้ทำให้เกิดการปรับเปลี่ยนในท้องถิ่น (เช่นพวกเขาคำนึงถึงมากกว่าค่าพิกเซลแต่ละค่า) หากคุณต้องการทราบรายละเอียดของอัลกอริทึมเหล่านี้คุณอาจต้องรอและหวังว่านักพัฒนา Lightroom จะมาปรากฏตัวที่นี่

* เมื่อฉันพูดว่า "ตัวแปลง RAW บางตัว" โดยทั่วไปฉันกำลังพูดถึง Lightroom / ACR เนื่องจากเป็นตัวเดียวที่ฉันศึกษามาตัวแปลง RAW ขั้นสูงอื่น ๆ อาจทำเช่นเดียวกัน

ในทางคณิตศาสตร์ความสว่างของเมทริกซ์ (ภาพ) ได้รับผลกระทบโดยรวมโดยดำเนินการกับค่าฟังก์ชั่น CIE L * ของเฉดสีพิกเซล มันเป็นความสัมพันธ์เชิงคณิตศาสตร์ เพิ่ม, ลบ, คูณและหาร

อีกครั้งในทางคณิตศาสตร์เมทริกซ์การแปลง (ตัวเลข) จะถูกนำไปรวมกับเมทริกซ์ที่มีอยู่ใน pp สิ่งเหล่านี้สามารถเลือกได้ตามวัตถุหรือเมทริกซ์โดยรวม (รูปภาพ)

การเปิดรับแสงที่ดีและการเปิดรับแสงที่ไม่ดีนั้นเป็นเงื่อนไขที่กำหนดเองตราบใดที่ช่วงความสว่างของวัตถุอยู่ในช่วงที่มีประโยชน์ของเซ็นเซอร์กล้อง ช่วงของวัตถุอาจกว้างหรือแคบจนสุดขั้ว

หมายเหตุ: ฮิสโตแกรมเป็นเครื่องช่วยด้านภาพที่แสดงการกระจายสัมพัทธ์ของความสว่างในภาพ มันเป็นเส้นตรง มันไม่มีอะไรเกี่ยวข้องกับการเปิดเผยความสัมพันธ์ซึ่งกันและกันของความรุนแรงและเวลาซึ่งมักจะเป็นตัวแทนลอการิทึม

เทคนิคการชดเชยการเปิดรับแสงสำหรับภาพที่อยู่ภายใต้การประมวลผลภายหลังมีอะไรบ้าง

การเพิ่มค่าทั้งหมดในรูปภาพเพียงเล็กน้อยจะเพิ่มค่าทั้งหมดตามจำนวนที่เท่ากัน การตอบสนอง "เชิงเส้น" นี้เป็นสิ่งที่แปลกสำหรับภาพดิจิตอล

เราไม่เข้าใจในสิ่งที่เกิดขึ้นและภาพที่ปรากฏจะผิดธรรมชาติ

ภาพอะนาล็อก (อิมัลชันฟิล์ม) ปรากฏเป็นธรรมชาติมากขึ้นเนื่องจากการตอบสนองของอิมัลชันถ่ายภาพเกือบคล้ายกับการตอบสนองของระบบภาพของมนุษย์ มีการอ้างอิงถึงเส้นโค้งรูป "S" รูปร่าง "S" นั้นเป็นคำตอบแบบอะนาล็อก

การชดเชยความแตกต่างระหว่างการตอบสนองด้วยภาพของมนุษย์ตามสัดส่วนและการตอบสนองเชิงเส้นแบบดิจิทัลเชิญวิธีการต่าง ๆ เพื่อประสานความแตกต่างอย่างสวยงาม

จำเป็นต้องมีวิธีที่มีประสิทธิภาพเพื่อให้การชดเชยตามสัดส่วนสำหรับความแตกต่าง นั่นคือด้านเทคนิค