Как программное обеспечение повышает экспозицию в пост-обработке?

Question

Кто-нибудь знает какие-либо алгоритмы или может математически объяснить, как яркость (EV) выполняется при постобработке? Регулирует ли он уровень яркости / RBG / контрастности для каждого пикселя? Относится ли это к гистограмме?

Каковы технические характеристики компенсации экспозиции для недодержанного изображения при постобработке?

РЕДАКТИРОВАТЬ: В этот вопрос здесь, ссылка была опубликована. У есть примеры изменения EV, и он двигается влево / вправо. В ответе Мэтта Грумма он утверждает, что каждый пиксель «умножается» (что, по моему мнению, указывает на то, что гистограмма перемещается вверх / вниз).

Может кто-нибудь объяснить, почему это так? (Это EV меняется слева направо)

Answer 1

Я знаю, что нас всех волнует наличие цифровых камер, но факт в том, что мы не . У нас есть аналоговые камеры, которые имеют цифровой формат вывода (и множество цифровых схем, которые также не имеют прямого отношения к изображению).

Всякий раз, когда аналоговый сигнал преобразуется в цифровой сигнал, вы вводите шум квантования. То есть очень маловероятно, что сигнал, поступающий в преобразование, будет в точности соответствовать значению цифрового числа, которое выходит на другом конце - воспринимайте его как ошибки усечения или округления.

Когда вы выполняете постобработку цифрового файла изображения, шум квантования, добавленный камерой, «запекается». Неважно, с какой глубиной вы работаете в посте, данные, с которыми вы работаете, имеют как аналоговые (ну, квантовые) шумовые компоненты (тепловой и дробовой шум, искажение усилителя и т. Д.) и шум квантования выхода камеры. Качество базовых данных не является идеальным, поэтому любые вычисления, выполненные с использованием ошибочных данных, приведут к неправильному выводу. GIGO , как говорится.

В камере, с другой стороны, вы получаете возможность усилить (или ослабить) аналоговый сигнал до квантования. Это не помогает с шумом в аналоговой области, но уменьшает шум квантования при данном уровне яркости .

Допустим, у вас есть аналоговое значение 4,4. Если вы снимаете с использованием ISO 100, наша гипотетическая «цифровая» камера преобразует это в цифровое значение ровно 4. Если вы решите увеличить видимую экспозицию в посте, вы застряли, работая с 4, который усекается. Если вы увеличите ISO в камере (менее чем на полную остановку), то значение 4.4 будет усилено аналоговой схемой до его преобразования в цифровую форму, что может привести к цифровому значению на 1 выше, чем при цифровой обработке. Разница в один бит может показаться не такой уж большой, но когда вы начнете накапливать все ошибки по ходу обработки, данный пиксель может быть довольно далеко от значений, которые он должен иметь. Вот что такое шум.

(Существует также тот факт, что камера «знает» свои собственные характеристики отклика и может учитывать их при обработке. Например, Lightroom не выполняет специфическое для камеры вычитание шума на основе ISO. Камеры может , но не все до .)

Answer 2

Это формула, которую вы ищете?

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

Что в основном означает, что для каждого канала (каждого пикселя) данных RGB умножьте его на 2 ^ EV, а затем обрежьте до любого максимального значения для ваших данных. Для 8-битного цвета RGBmax будет 255, для 16-битного цвета - 65535 и т. Д.

EV здесь - это относительное EV, поэтому EV + 2.0 умножит (осветлит) каждый пиксель в четыре раза, а EV-2.0 разделит (затемнит) каждый пиксель в четыре раза.

Сама формула не зависит от гистограммы, но если вам нужно решить, какое значение экспозиции использовать для оптимальной настройки изображения, тогда для гистограммы будет использоваться некая статистика для расчета EV.

Answer 3

Математически, яркость матрицы (изображения) в целом зависит от воздействия на значение функции CIE L * оттенка пикселя. Это арифметические отношения. Сложение, вычитание, умножение и деление.

Опять же, математически, матрица преобразования (числовая) добавляется к существующей матрице в с. Они могут быть сделаны выборочно для субъекта или для всей матрицы (изображения).

Хорошая экспозиция и плохая экспозиция - произвольные термины, если диапазон освещенности объекта находится в пределах полезного диапазона датчика камеры. Диапазон предметов может быть широким или узким до крайности.

Примечание. Гистограмма является наглядным пособием, отображающим относительное распределение освещенности на изображении. Это линейно. Это не имеет ничего общего с экспозицией, обратной взаимосвязью интенсивности и времени, которая всегда представлена ​​логарифмически.

Answer 4

N.B. вопрос был отредактирован после ответа Стэна на этот вопрос, что фактически является другим вопросом:

Кто-нибудь знает какие-либо алгоритмы или может математически объяснить, как яркость (EV) выполняется при постобработке? Регулирует ли он уровень яркости / RBG / контрастности для каждого пикселя? Относится ли это к гистограмме?

Каковы технические характеристики компенсации экспозиции для недодержанного изображения при постобработке?

Это может быть простое умножение всех значений пикселей (например, яркость, контрастность - это не термин, который применяется к отдельным пикселям) и применение смещения. Если это делается после демозаики, вы просто умножаете значения красного, зеленого и синего на один и тот же коэффициент.

Процесс компенсации экспозиции немного сложнее в контексте преобразования RAW, поскольку датчики камеры по своей природе являются линейными устройствами, в то время как большинство преобразователей RAW применяют нелинейную кривую тона, чтобы попытаться эмулировать контрастную S-кривую, получаемую с пленкой.

Таким образом, наилучшее время для компенсации экспозиции - до ее применения. В основном это означает использование функции EC вашего RAW-конвертера, а не ожидание, пока вы не экспортировали Photoshop, поскольку к этому времени почти наверняка будет применена нелинейная кривая.

Ситуация еще более сложная, так как некоторые преобразователи RAW * использовали "витые" цветовые профили, которые приводят к тому, что оттенок / насыщенность отображаются на разные значения в зависимости от интенсивности. Это сделано для получения более приятных цветов за счет точности и может повлиять на результаты компенсации экспозиции.

Некоторые конвертеры RAW также предлагают инструменты для восстановления светлых участков и усиления теней. Они вносят локальные корректировки (то есть учитывают гораздо больше, чем значения отдельных пикселей). Если вы хотите узнать подробности этих алгоритмов, вам, вероятно, придется подождать и надеяться, что здесь появится разработчик Lightroom.

* когда я говорю «некоторые конвертеры RAW», я в основном говорю о Lightroom / ACR, поскольку это единственный, который я изучал, другие продвинутые конвертеры RAW, вероятно, делают подобное.

Answer 5

Каковы технические характеристики компенсации экспозиции для недостаточно экспонированного изображения при постобработке?

Простое усиление всех значений в изображении увеличит все значения в равной степени. Этот «линейный» отклик свойственен цифровым изображениям.

Мы не воспринимаем вещи таким образом, и получающееся изображение будет выглядеть неестественно.

Аналоговое изображение (пленочная эмульсия) выглядело более естественным, так как реакция фотоэмульсии более похожа на реакцию зрительной системы человека. Были сделаны ссылки на S-образную кривую. Эта характерная форма "S" является аналоговым ответом.

Компенсация разницы между нашим пропорциональным человеческим визуальным откликом и линейным цифровым откликом предлагает различные средства для эстетической гармонизации разницы.

Должен быть эффективный способ обеспечить пропорциональную компенсацию разницы. Это техническая часть.