Làm thế nào để phần mềm tăng cường tiếp xúc trong xử lý hậu kỳ?

Có ai biết bất kỳ thuật toán nào hoặc có thể giải thích về mặt toán học cách độ sáng (EV) được thực hiện trong xử lý hậu kỳ không? Nó có điều chỉnh mức độ sáng / RBG / độ tương phản cho từng pixel không? Nó có liên quan đến biểu đồ không?

Các kỹ thuật của bù phơi sáng cho một hình ảnh thiếu sáng trong xử lý hậu kỳ là gì?

EDIT: Trong câu hỏi này ở đây, một liên kết đã được đăng. Nó có các ví dụ về việc thay đổi EV và nó di chuyển sang trái / phải. Trong câu trả lời của Matt Grumm, ông nói rằng mỗi pixel là "nhân" (mà trong tâm trí tôi chỉ ra rằng biểu đồ được di chuyển lên / xuống).

Bất cứ ai có thể giải thích tại sao đây là trường hợp? (EV đó thay đổi từ trái sang phải)

Tôi biết rằng chúng tôi rất hào hứng khi có máy ảnh kỹ thuật số, nhưng thực tế là chúng tôi không có . Chúng tôi có các camera tương tự có định dạng đầu ra kỹ thuật số (và rất nhiều mạch kỹ thuật số không liên quan trực tiếp đến hình ảnh).

Bất cứ khi nào tín hiệu tương tự được chuyển đổi thành tín hiệu số, bạn sẽ đưa ra nhiễu lượng tử hóa. Điều đó có nghĩa là rất khó có khả năng tín hiệu đi vào chuyển đổi sẽ khớp chính xác với giá trị của số kỹ thuật số xuất hiện ở đầu bên kia - nghĩ về nó như là các lỗi cắt hoặc làm tròn.

Khi bạn xử lý hậu kỳ trên một tệp hình ảnh kỹ thuật số, nhiễu lượng tử hóa mà máy ảnh thêm vào là "nướng vào". Không quan trọng bạn đang làm việc với độ sâu bit nào trong bài, dữ liệu bạn đang làm việc có cả các thành phần nhiễu tương tự (tốt, lượng tử) (nhiễu nhiệt và bắn, méo khuếch đại, v.v.) và nhiễu lượng tử hóa đầu ra của máy ảnh. Chất lượng của dữ liệu cơ sở không hoàn hảo, do đó, bất kỳ tính toán nào được thực hiện trên dữ liệu bị lỗi sẽ dẫn đến đầu ra bị lỗi. GIGO , như họ nói.

Mặt khác, trong máy ảnh, bạn có cơ hội khuếch đại (hoặc suy giảm) tín hiệu tương tự trước khi lượng tử hóa. Điều đó không giúp ích gì cho nhiễu trong miền tương tự, nhưng nó làm giảm nhiễu lượng tử hóa ở một mức độ sáng nhất định .

Giả sử bạn có giá trị tương tự là 4,4 whatchamacallits. Nếu bạn chụp bằng ISO 100, máy ảnh "kỹ thuật số" giả định của chúng tôi sẽ chuyển đổi giá trị đó thành giá trị kỹ thuật số chính xác là 4. Nếu bạn chọn tăng phơi sáng rõ ràng trong bài, bạn sẽ bị kẹt khi làm việc với 4, bị cắt ngắn. Nếu bạn tăng ISO trong máy ảnh (ít hơn mức dừng hoàn toàn), thì 4.4 sẽ được khuếch đại bằng mạch tương tự trước khi chuyển đổi thành kỹ thuật số và có thể dẫn đến giá trị kỹ thuật số cao hơn 1 so với tính toán xử lý kỹ thuật số. Một sự khác biệt một bit có thể nghe không nhiều, nhưng khi bạn bắt đầu tích lũy tất cả các lỗi trong quá trình xử lý, một pixel nhất định có thể cách khá xa các giá trị mà nó phải có. Đó là những gì tiếng ồn.

(Ngoài ra còn có một thực tế là máy ảnh "biết" đặc điểm phản ứng riêng của mình, và có thể giải thích cho chúng trong chế biến. Lightroom, ví dụ, không làm máy ảnh cụ thể, ISO dựa trên tiếng ồn cảm biến trừ. Máy ảnh có thể , mặc dù không tất cả làm .)

Đây có phải là công thức bạn đang tìm kiếm?

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

Về cơ bản, điều đó có nghĩa là đối với mỗi kênh (của từng pixel) của dữ liệu RGB, hãy nhân nó với 2 ^ EV và sau đó cắt nó thành bất cứ giá trị tối đa nào cho dữ liệu của bạn. Đối với màu 8 bit RGBmax sẽ là 255, đối với màu 16 bit sẽ là 65535, v.v.

EV ở đây là EV tương đối nên EV + 2.0 sẽ nhân (làm sáng) mỗi pixel theo hệ số bốn và EV-2.0 sẽ chia (làm tối) mỗi pixel theo hệ số bốn.

Bản thân công thức không phụ thuộc vào biểu đồ, nhưng nếu bạn cần quyết định Giá trị phơi sáng sẽ sử dụng để điều chỉnh tối ưu hình ảnh thì một số thống kê sẽ được thực hiện từ biểu đồ để tính EV.

NB câu hỏi đã được chỉnh sửa vì câu trả lời của Stan cho địa chỉ này thực sự là một câu hỏi khác nhau:

Có ai biết bất kỳ thuật toán nào hoặc có thể giải thích về mặt toán học cách độ sáng (EV) được thực hiện trong xử lý hậu kỳ không? Nó có điều chỉnh mức độ sáng / RBG / độ tương phản cho từng pixel không? Nó có liên quan đến biểu đồ không?

Các kỹ thuật của bù phơi sáng cho một hình ảnh thiếu sáng trong xử lý hậu kỳ là gì?

Nó có thể đơn giản như nhân tất cả các giá trị pixel (ví dụ: độ sáng, độ tương phản không phải là thuật ngữ áp dụng cho từng pixel riêng lẻ) và áp dụng bù. Nếu nó được thực hiện sau khi khử màu thì bạn chỉ cần nhân các giá trị xanh lục và xanh lam với cùng một yếu tố.

Quá trình bù phơi sáng phức tạp hơn một chút trong bối cảnh chuyển đổi RAW, vì cảm biến máy ảnh vốn là thiết bị tuyến tính trong khi hầu hết các bộ chuyển đổi RAW áp dụng tonecurve phi tuyến để thử và mô phỏng đường cong S khó chịu mà bạn có được bằng phim.

Do đó, thời điểm tốt nhất để thực hiện bù phơi sáng là trước khi điều này được áp dụng. Về cơ bản, điều này có nghĩa là sử dụng chức năng EC của trình chuyển đổi RAW của bạn, không phải chờ đợi cho đến khi bạn xuất Photoshop vì đường cong phi tuyến gần như chắc chắn sẽ được áp dụng trước đó.

Tình hình còn phức tạp hơn khi một số bộ chuyển đổi RAW * đã sử dụng các cấu hình màu "xoắn", khiến màu sắc / độ bão hòa được ánh xạ tới các giá trị khác nhau tùy thuộc vào cường độ. Điều này được thực hiện để tạo ra màu sắc dễ chịu hơn với chi phí chính xác và có thể ảnh hưởng đến kết quả bù phơi sáng.

Một số bộ chuyển đổi RAW cũng cung cấp các công cụ để phục hồi các điểm nổi bật và tăng bóng. Chúng thực hiện các điều chỉnh cục bộ (nghĩa là chúng tính đến nhiều hơn các giá trị pixel riêng lẻ). Nếu bạn muốn biết chi tiết về các thuật toán này, có lẽ bạn sẽ phải chờ và hy vọng một nhà phát triển Lightroom xuất hiện ở đây.

* khi tôi nói "một số bộ chuyển đổi RAW" về cơ bản tôi đang nói về Lightroom / ACR, vì đó là người duy nhất tôi đã nghiên cứu, các bộ chuyển đổi RAW tiên tiến khác có thể làm tương tự.

Về mặt toán học, độ sáng của ma trận (hình ảnh) bị ảnh hưởng tổng thể bằng cách tác động lên giá trị hàm CIE L * của màu sắc pixel. Đó là một mối quan hệ số học. Thêm, trừ, nhân và chia.

Một lần nữa, về mặt toán học, một ma trận biến đổi (số) được đưa vào ma trận hiện có trong pp. Chúng có thể được chọn lọc theo chủ đề hoặc cho ma trận tổng thể (hình ảnh).

Phơi sáng tốt và phơi sáng xấu là các thuật ngữ tùy ý, miễn là phạm vi chiếu sáng của đối tượng nằm trong phạm vi hữu ích của cảm biến camera. Phạm vi chủ đề có thể rộng hoặc hẹp đến cực độ.

Lưu ý: Biểu đồ là một công cụ hỗ trợ thị giác thể hiện sự phân bố tương đối của độ rọi trong ảnh. Nó là tuyến tính. Nó không liên quan gì đến sự phơi bày, mối quan hệ qua lại của cường độ và thời gian, luôn được biểu diễn theo logarit.

Các kỹ thuật của bù phơi sáng cho ảnh dưới phơi sáng trong xử lý hậu kỳ là gì?

Chỉ việc tăng tất cả các giá trị trong một hình ảnh sẽ tăng tất cả các giá trị lên một lượng bằng nhau. Phản ứng "tuyến tính" này đặc biệt với hình ảnh kỹ thuật số.

Chúng tôi không cảm nhận mọi thứ theo cách đó và hình ảnh kết quả sẽ xuất hiện không tự nhiên.

Hình ảnh tương tự (nhũ tương phim) xuất hiện tự nhiên hơn khi phản ứng của nhũ tương chụp ảnh gần giống với phản ứng của hệ thống thị giác của con người. Tài liệu tham khảo đã được thực hiện cho một đường cong hình chữ "S". Hình dạng "S" đặc trưng đó là một phản ứng tương tự.

Bù đắp cho sự khác biệt giữa phản ứng thị giác của con người theo tỷ lệ của chúng tôi và phản ứng kỹ thuật số tuyến tính mời nhiều phương tiện khác nhau để hài hòa sự khác biệt về mặt thẩm mỹ.

Cần có một cách hiệu quả để cung cấp một khoản bồi thường tỷ lệ cho sự khác biệt. Đó là tính kỹ thuật.