Как найти кривую, соответствующую данному преобразованию?

Question

У меня здесь небольшой математический подход ... Я полагаю, что все преобразования, которые мы можем сделать для изображения, которое работает с одним пикселем за раз (например, уровни, насыщенность, цветовой баланс), могут быть просто выполнены с кривыми.

Есть ли способ взять оригинальное изображение, преобразованное и узнать, какая корректировка кривой может дать тот же результат?

Answer 1

Вы говорите:

Я полагаю, что все преобразования, которые мы можем сделать для изображения, которое обрабатывает один пиксель за раз (например, уровни, насыщенность, цветовой баланс), могут быть выполнены только с помощью кривых.

Это не правильно. Некоторые примеры включают преобразование в монохромное изображение, настройку сепии в тон изображения или даже пример изменения насыщенности. Увеличение насыщенности предполагает перемещение максимума красного, зеленого и синего каналов от других двух каналов. (Или, если есть 2 максимума, перемещая их оба от третьего канала.) Поскольку кривые применяют отдельную кривую к каждому каналу (или одинаковую кривую для всех каналов), невозможно добиться такого эффекта для всех пикселей с просто приложение кривых.

Однако существует инструмент, способный захватить все эти вещи, и это справочная таблица (она же LUT). 3D LUT имеет красную ось, зеленую ось и синюю ось. Любая тройка во входном изображении может использоваться для поиска новой тройки в LUT. Вы можете применить один и тот же LUT к разным изображениям, чтобы придать им одинаковый вид.

Вы можете определить LUT, если у вас есть изображение до и после. (Или, по крайней мере, вы можете выяснить хорошую часть этого, если не целую вещь.) Вы просто берете каждый пиксель в исходном изображении, находите его координаты в LUT и устанавливаете его в соответствии с тем, каким будет соответствующий пиксель в выходных данных. Если ваше входное изображение покрывает большую часть диапазона от темного до светлого в большинстве цветов, вы должны получить LUT, который выполняет ту же функцию.

Существует множество алгоритмов для автоматизации копирования стилей из одного изображения в другое. Они часто делают больше, чем просто перенос цветов. Вот некоторые из них:

• Нейронный алгоритм художественного стиля
• Нейронный стиль передачи
• Текстурные сети: прямой синтез текстур и стилизованных изображений
• Быстрая передача стиля

Answer 2

В лучшем случае вы можете только догадываться, потому что у вас не будет возможности узнать, была ли это только одна кривая, примененная ко всему изображению.

Например, когда я работаю почти с любой фотографией, у меня почти всегда есть структура папок, которая включает в себя:

• Локальные настройки
• Глобальные корректировки

Все, что я намереваюсь иметь на всем изображении, я помещаю в свою группу глобальных настроек. Все, что содержит маску, я помещаю в локальные настройки.

Так что, если у вас есть только сплющенный JPG. Вы можете приблизить его, проанализировав самые яркие точки и самые темные точки изображений и установив их как белые и черные. Но это никоим образом не гарантирует точного результата. В лучшем случае это приближение, потому что, если человек скажет, что также сделал базовую «Градиентную маску слоя ND» (градиент от черного к белому как маска слоя) и применил Кривую, чтобы вы ее не знали или не учитывали Ваша попытка перепроектировать оригинал.