Как связать функцию пропускания фотофильтра с цветами цифрового изображения?

Question

Эффект некоторых фотофильтров можно суммировать в кривых передачи, таких как этот:

Я хочу смоделировать влияние таких фильтров на цифровые изображения. Например, фильтр потепления 81A , кривая которого изображена выше.

Мне нужно преобразовать цвет каждого пикселя исходного изображения в цвет, который, по-видимому, был бы при просмотре через фильтр.
Цвета цифровых изображений обычно хранятся в формате RGB , но могут быть преобразованы в другие цветовые пространства: HSV , YCbCr и т. Д.

Как связать функцию пропускания с исходным и преобразованным цветами изображения?
Какое цветовое пространство следует использовать для имитации эффекта фотофильтра, без потери какой-либо световой информации (цветности или яркости)?

Примечание: я разместил соответствующий вопрос на phys.stackexchange.com

Answer 1

Отказ от ответственности: это не в моей голове - надеюсь, я правильно понял.

Вероятно, вы должны сделать некоторое предположение, потому что я предполагаю, что при переходе от "реального" изображения к композиции RGB происходит потеря информации, которая необратима.

Я имею в виду, предположим, что «реальный» пиксель RGB (забудьте о демозаиках и т. Д.) Свет, попадающий на этот пиксель, имеет спектр потенциально бесконечных длин волн. Этот спектр дискретизируется тремя фотосайтами, которые действительно взвешивают спектр в трех зонах, пытаясь имитировать чувствительность человеческих цветовых рецепторов (я полагаю ...). Это совершенно разрушительно; после этого вы не сможете восстановить спектр одного пикселя . Некоторая информация содержится в ссылках https://stackoverflow.com/questions/12239986/convert-rgb-to-light-frequency.

Для приблизительной фильтрации я вижу два пути:

• делает это на канале HUE. Так работает, например, «цветовая зона» Darktable. Может быть, вы можете заглянуть в исходный код этого.

• вы можете попытаться применить ту же «функцию веса», которую датчик применяет к изображению, к вашей функции фильтрации при включенном белом свете. Предполагая линейность, вы сможете получить матрицу преобразования (R, G, B) применить к вашему изображению.

Вы также можете взглянуть на http://registry.gimp.org/node/24473,, если вы можете понять некоторые из программ LISP ;-)

И для некоторого интеллектуального веселья, не забудьте заглянуть в блог Roger Cicala ...

Answer 2

Проблема, которую вы пытаетесь решить, сильно занижена - цвет каждого пикселя в вашем цифровом изображении зависит от частотного распределения света, попадающего на этот пиксель. Разные частотные распределения могут привести к тому, что в изображении будет записано одно и то же значение RGB, однако при установленном фильтре эти разные частотные распределения будут давать разные результаты.

Самым простым решением было бы купить кучу фильтров и рассчитать среднюю смену эмпирически. Я полагаю, что согревающий фильтр в фотошопе, вероятно, был настроен на глаз и далек от точности.

Единственным другим способом было бы запустить большое количество симуляций различных источников света с различным распределением, освещая свет на другой объект с различными свойствами отражательной способности, а затем рассчитать ослабление, используя отклик вашего фильтра, а затем отклик цвета пикселя Фильтры, затем учитывают различные методы обработки RAW и агрегируют результаты.

Answer 3

В итоге я преобразовал значения RGB моего исходного цифрового изображения в распределение мощности спектра (SPD), используя алгоритм, описанный Брайаном Смитсом в этой статье: Преобразование RGB в спектр для отражений .

Как только у меня есть SPD для данного цвета, я применяю к нему кривую передачи и получаю новый SPD.

Наконец, я конвертирую обратно этот SPD в значения RGB, что позволяет мне реконструировать новое цифровое изображение.

Я сделал небольшой инструмент, иллюстрирующий процесс конвертации, если кому-то интересно, вот источник .