सॉफ्टवेयर पोस्ट-प्रोसेसिंग में एक्सपोज़र कैसे बढ़ाता है?

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क्या किसी को किसी भी एल्गोरिदम का पता है या गणितीय रूप से समझा सकता है कि पोस्ट-प्रोसेसिंग में चमक (ईवी) को कैसे निष्पादित किया जाता है? क्या यह प्रत्येक पिक्सेल के लिए चमक / RBG / कंट्रास्ट के स्तर को समायोजित करता है? क्या यह हिस्टोग्राम से संबंधित है?

पोस्ट प्रोसेसिंग में एक अप्रकाशित छवि के लिए एक्सपोज़र मुआवजे की तकनीकी क्या हैं?

EDIT: यहाँ इस प्रश्न में, एक लिंक पोस्ट किया गया था। इसमें ईवी को बदलने के उदाहरण हैं और यह बाएं / दाएं चलता है। मैट ग्रुम के उत्तर में, उन्होंने कहा कि प्रत्येक पिक्सेल "गुणा" है (जो मेरे दिमाग में इंगित करता है कि हिस्टोग्राम ऊपर / नीचे चला गया है)।

क्या कोई समझा सकता है कि ऐसा क्यों है? (वह EV बाएं से दाएं बदलता है)

post-processing software exposure

— BBking
स्रोत

क्या आप इस प्रश्न को उन विशेष एडोब उत्पादों तक सीमित रखने के लिए हैं, या क्या आप सामान्य रूप से प्रसंस्करण के बाद एक्सपोज़र समायोजन में रुचि रखते हैं?

— कृपया मेरी प्रोफाइल

एक छवि को रोशन करने

— इटाई

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मैंने इसे दो बार पढ़ा है और मैं अभी भी इसे काफी भ्रामक प्रश्न मान रहा हूं। क्या आप कुछ अधिक विवादास्पद भागों को हटाने और अपने मूल प्रश्न पर स्पष्ट रूप से ध्यान केंद्रित करने के लिए फिर से तैयार कर सकते हैं?

— मार्क व्हाइटेकर

@mattdm हाँ, सामान्य तौर पर। इति किंडा वास्तव में नहीं। :) मार्क व्हिटकर करेंगे। (मुझे बताया गया था कि मैं एक से अधिक लोगों से नहीं मिल सकता)

— बीबीकिंग

@ मर्क व्हिटकर क्या मैंने इसे अभी तक स्पष्ट किया है?

— BBking

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मुझे पता है कि हम सभी डिजिटल कैमरा होने के बारे में उत्साहित हैं, लेकिन तथ्य यह है कि हम ऐसा नहीं करते हैं । हमारे पास एनालॉग कैमरे हैं जो डिजिटल आउटपुट फॉर्मेट के होते हैं (और बहुत सारे डिजिटल सर्किटरी जो सीधे इमेज से भी संबंधित नहीं हैं)।

जब भी एक एनालॉग सिग्नल को डिजिटल सिग्नल में परिवर्तित किया जाता है, तो आप क्वांटिज़ेशन शोर का परिचय देते हैं। यही है, यह बहुत संभावना नहीं है कि रूपांतरण में जाने वाला संकेत बिल्कुल उस डिजिटल नंबर के मूल्य से मेल खाएगा जो दूसरे छोर से निकलता है - इसे ट्रंकेशन या राउंडिंग त्रुटियों के रूप में सोचें।

जब आप डिजिटल छवि फ़ाइल पर पोस्ट-प्रोसेसिंग करते हैं, तो कैमरा जोड़ा गया परिमाणीकरण "बेक्ड इन" है। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप पोस्ट में कितनी गहराई से काम कर रहे हैं, जिस डेटा के साथ आप काम कर रहे हैं, उसमें एनालॉग (अच्छी तरह से, क्वांटम) दोनों शोर घटक (थर्मल और शॉट शोर, एम्पलीफायर विरूपण, आदि) और मात्रा का शोर है। कैमरे के आउटपुट का। आधार डेटा की गुणवत्ता सही नहीं है, इसलिए दोषपूर्ण डेटा पर किए गए किसी भी गणना के परिणामस्वरूप दोषपूर्ण आउटपुट होगा। GIGO , जैसा कि वे कहते हैं।

दूसरी ओर, इन-कैमरा, आपको परिमाणीकरण से पहले एनालॉग सिग्नल को प्रवर्धित (या अटेंड) करने का अवसर मिलता है । यह एनालॉग डोमेन में शोर के साथ बिल्कुल भी मदद नहीं करता है, लेकिन यह किसी दिए गए चमक स्तर पर परिमाणीकरण शोर को कम करता है ।

मान लीजिए कि आपके पास 4.4 व्हाट्समॅक्लेट्स का एनालॉग मूल्य है। यदि आप आईएसओ 100 का उपयोग करके शूट करते हैं, तो हमारा काल्पनिक "डिजिटल" कैमरा इसे 4. के डिजिटल मूल्य में बदल देगा। यदि आप पोस्ट में स्पष्ट एक्सपोज़र को बढ़ाने के लिए चुनते हैं, तो आप 4 के साथ काम कर रहे हैं, जो छोटा है। यदि आप कैमरे में आईएसओ बढ़ाते हैं (पूर्ण विराम से कम), तो यह 4.4 डिजिटल सर्किट में परिवर्तित होने से पहले एनालॉग सर्किटरी द्वारा प्रवर्धित किया जाएगा, और इसके परिणामस्वरूप सभी-डिजिटल प्रोसेसिंग कंप्यूटर्स की तुलना में 1-उच्च डिजिटल मूल्य हो सकता है। एक एकल-बिट अंतर बहुत अधिक नहीं लग सकता है, लेकिन जब आप प्रसंस्करण में रास्ते में सभी त्रुटियों को जमा करना शुरू करते हैं, तो एक दिया गया पिक्सेल उन मानों से काफी लंबा हो सकता है जो उसके पास होना चाहिए। यही शोर है।

(यह भी तथ्य है कि कैमरा अपनी प्रतिक्रिया विशेषताओं को "जानता है", और प्रसंस्करण में उनके लिए जिम्मेदार हो सकता है। लाइटरूम, उदाहरण के लिए, कैमरा-विशिष्ट, आईएसओ-आधारित सेंसर शोर घटाव नहीं करता है। हालांकि, कैमरा नहीं कर सकता । सभी करते हैं ।)

धन्यवाद स्टेन। हाँ, एक फोटोग्राफिक तस्वीर में सभी प्रकार का शोर है। इसलिए यदि आप ईवी को पीपी में समायोजित करते हैं, तो आप उस शोर को भी बढ़ाते हैं। जिस तरह आईएसओ किसी भी शोर को बढ़ाता है।

— BBK

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बंपिंग आईएसओ और ईवी दोनों ही शोर को बढ़ाते हैं, लेकिन मुझे लगता है कि स्टेन जो कह रहा है वह यह है कि आईएसओ को कैमरे में समायोजित करना पोस्ट-प्रोसेसिंग में एक्सपोज़र को टक्कर देने से बेहतर है (क्योंकि आप आवश्यक रूप से सिग्नल को एम्प्लीफाई कर रहे हैं इससे पहले कि क्वांटिज़ेशन शोर ए / ए में पेश किया जाए। डी कदम)।

— सीमेन

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क्या यह वह सूत्र है जिसकी आप तलाश कर रहे हैं?

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

जिसका मूल रूप से मतलब है कि RGB डेटा के प्रत्येक चैनल (प्रत्येक पिक्सेल) के लिए, इसे 2 ^ EV से गुणा करें और फिर अपने डेटा के लिए अधिकतम मान जो भी हो, उसे क्लिप करें। 8 बिट कलर के लिए RGBmax 255 होगा, 16 बिट कलर के लिए यह 65535, आदि होगा।

EV यहाँ सापेक्ष EV है इसलिए EV + 2.0 चार के कारक से प्रत्येक पिक्सेल को गुणा (रोशन) करेगा और EV को 2.0 चार के कारक से प्रत्येक पिक्सेल को विभाजित (डार्क करेगा)।

सूत्र स्वयं हिस्टोग्राम पर निर्भर नहीं करता है, लेकिन अगर आपको यह तय करने की आवश्यकता है कि चित्र को बेहतर ढंग से समायोजित करने के लिए एक्सपोज़र मूल्य का उपयोग करने के लिए तो ईवी की गणना करने के लिए हिस्टोग्राम से कुछ प्रकार के आंकड़े किए जाएंगे।

— ऑक्टोपस
स्रोत

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मेरा मानना है कि आरजीबी मूल्य पहले से ही कथित चमक का प्रतिनिधित्व करते हैं इसलिए आपका फॉर्मूला गलत है। यह सेंसर द्वारा मापे गए मूल्यों के लिए सही होगा (जो रैखिक के करीब है, मैट का उत्तर देखें) लेकिन पहले से परिवर्तित आरजीबी मूल्यों के लिए नहीं। (यदि आप अपने फॉर्मूले को लागू करते हैं तो क्या होता है, यह कोशिश करें।)

— Szabolcs

@Szabolcs, मैंने सोचा कि ओपी एक एल्गोरिथ्म के लिए पोस्ट प्रोसेसिंग में ईवी मुआवजा करने के लिए पूछ रहा था, नहीं? मैं मानता हूं कि प्रश्न मेरे लिए बिल्कुल स्पष्ट नहीं है, लेकिन वे गणित पूछ रहे हैं।

— ऑक्टोपस

आपके उत्तर के लिए धन्यवाद! क्या आपके पास उस फ़ार्मुलों के लिए एक लिंक है ताकि मैं इसकी जांच कर सकूं?

— BBking

1

@ ऑक्टोपस हाँ, लेकिन मेरा कहना यह था कि यदि आरबीजी मूल्यों पर लागू किया जाता है तो आपका फॉर्मूला गलत है । आरजीबी मूल्यों की गणना कच्चे मूल्य के लॉगरिदम (हमारी धारणा लगभग लॉगरिदमिक) द्वारा कच्चे सेंसर डेटा से की जाती है और फिर परिणाम को रेखीय रूप से परिवर्तित किया जाता है (जो कि काले बिंदु और सफेद बिंदु को स्थापित करने से मेल खाती है)। (प्लस कुछ अन्य चीजें जो मैट ने उल्लेख की हैं।) इस प्रकार कच्चे पिक्सेल मूल्यों पर लागू होने पर आपका सूत्र सही है, लेकिन यह आरजीबी मूल्यों के लिए गलत है। यदि आप वास्तव में व्यवहार में एक छवि पर परिवर्तन करने की कोशिश करते हैं, तो आप देखेंगे कि मेरा क्या मतलब है।

— शाजोलक्स

एक कच्चे फ़ाइल ले लो का उपयोग कर डेटा निकालने, dcrawसाथ -4, स्विच सुनिश्चित करने के लिए यह लॉग परिवर्तन ही काम नहीं चलेगा तो एक बुनियादी कच्चे रूपांतरण खुद के प्रदर्शन और प्रक्रिया के दौरान एक प्रदर्शन की भरपाई लागू करने के लिए प्रयास करें।

— १०:३५

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स्टेन के इस जवाब के बाद से एनबी सवाल को संपादित किया गया था जो प्रभावी रूप से एक अलग सवाल है:

क्या किसी को किसी भी एल्गोरिदम का पता है या गणितीय रूप से समझा सकता है कि पोस्ट-प्रोसेसिंग में चमक (ईवी) को कैसे निष्पादित किया जाता है? क्या यह प्रत्येक पिक्सेल के लिए चमक / RBG / कंट्रास्ट के स्तर को समायोजित करता है? क्या यह हिस्टोग्राम से संबंधित है?

पोस्ट प्रोसेसिंग में एक अप्रकाशित छवि के लिए एक्सपोज़र मुआवजे की तकनीकी क्या हैं?

यह सभी पिक्सेल मानों को गुणा करने के रूप में एक सरल हो सकता है (उदाहरण के लिए चमक, इसके विपरीत एक शब्द नहीं है जो व्यक्तिगत पिक्सेल पर लागू होता है) और एक ऑफसेट को लागू करना। यदि यह डिमोसालाइज़िंग के बाद किया जाता है तो आप बस लाल हरे और नीले मूल्यों को एक ही कारक से गुणा करते हैं।

RAW रूपांतरण के संदर्भ में एक्सपोज़र मुआवजे की प्रक्रिया थोड़ी अधिक जटिल है, क्योंकि कैमरा सेंसर स्वाभाविक रूप से रैखिक उपकरण होते हैं, जबकि अधिकांश RAW कन्वर्टर्स कोशिश करते हैं कि आप फिल्म के साथ प्राप्त होने वाले विपरीत S- वक्र का प्रयास करें और उनका अनुकरण करें।

इस प्रकार एक्सपोज़र क्षतिपूर्ति करने का सबसे अच्छा समय यह लागू होने से पहले है। यह मूल रूप से आपके रॉ कन्वर्टर के ईसी फ़ंक्शन का उपयोग करने का अर्थ है, जब तक आप फ़ोटोशॉप को निर्यात नहीं करते हैं, तब तक प्रतीक्षा नहीं की जाती है क्योंकि नॉनलाइनियर वक्र लगभग निश्चित रूप से तब तक लागू किया जाएगा।

स्थिति अभी भी अधिक जटिल है क्योंकि कुछ रॉ कन्वर्टर्स ने "ट्विस्टेड" कलर प्रोफाइल का इस्तेमाल किया है, जो कि ह्यू / संतृप्ति को तीव्रता के आधार पर अलग-अलग मूल्यों पर मैप करने का कारण बनता है। यह सटीकता की कीमत पर अधिक मनभावन रंगों का उत्पादन करने के लिए किया जाता है, और एक्सपोज़र मुआवजे के परिणामों को प्रभावित कर सकता है।

कुछ RAW कन्वर्टर्स हाइलाइट्स को पुनर्प्राप्त करने और छाया को बढ़ाने के लिए उपकरण भी प्रदान करते हैं। ये स्थानीय समायोजन करते हैं (यानी वे व्यक्तिगत पिक्सेल मूल्यों की तुलना में बहुत अधिक खाते में हैं)। यदि आप इन एल्गोरिदम का विवरण जानना चाहते हैं, तो आपको शायद इंतजार करना होगा और उम्मीद है कि एक लाइटवूम डेवलपर यहां दिखाई देगा।

* जब मैं कहता हूं "कुछ रॉ कन्वर्टर्स" मैं मूल रूप से लाइटरूम / एसीआर के बारे में बात कर रहा हूं, जैसा कि मैंने केवल एक ही अध्ययन किया है, अन्य उन्नत रॉ कन्वर्टर्स शायद ऐसा ही करते हैं।

— मैट ग्रुम
स्रोत

क्या आप जानते हैं, क्या आप यह प्रदर्शित करने में सक्षम हैं कि आरजीबी मूल्य को उच्च चमक में कैसे गुणा किया जाए? जैसा कि, क्या एक पिक्सेल संरचना में रंग और चमक के लिए मान हैं? जहाँ तक मुझे पता है, आप इसे रंग में बदलने के लिए एक पिक्सेल मान को गुणा कर सकते हैं। मुझे S- वक्र पसंद है। मुझे पता है कि मैं विशेष रूप से एक व्यक्तिगत पिक्सेल के बारे में पूछ रहा हूं, लेकिन मैं एक तस्वीर के रूप में एक पूरे के रूप में अधिक समझता हूं। मैं समझता हूं कि प्रक्षेप भी शामिल है।

— BBK

1

@BBking RAW फ़ाइलों में केवल तीव्रता (चमक) मान होते हैं, प्रत्येक पिक्सेल में एक रंग फिल्टर होता है ताकि आपके पास लाल, हरे और नीले रंग की तीव्रता हो। जैसा कि कैमरा सेंसर रैखिक उपकरण हैं, रिकॉर्ड किए गए मानों को स्केल करने से सेंसर को लंबे समय तक उजागर करने के समान ही परिणाम मिलता है। डिमोसेशिंग के बाद छवियों को कई रंग प्रारूपों में संग्रहीत किया जा सकता है, सबसे आम आरजीबी है, जहां प्रत्येक पिक्सेल पर लाल, हरे और नीले प्रकाश की मात्रा दर्ज की जाती है। एक ही कारक द्वारा इन मूल्यों में से प्रत्येक को गुणा करने से चमक में वृद्धि होती है, प्रत्येक मूल्य को एक अलग राशि से गुणा करने से रंग बदलता है।

— मैट ग्राम

'जैसा कि कैमरा सेंसर रैखिक उपकरण होते हैं' ... पांडित्यपूर्ण होने के लिए, कैमरा सेंसर '(लगभग आप पहले ही बता चुके हैं]) के रूप में' रैखिक 'होते हैं ( photo.stackexchange.com/a/33986/6294 )। (मुझे लगा कि यह उल्लेख के लायक था, क्योंकि ओपी समस्या के गणितीय सूत्रीकरण में भी रुचि रखते हैं)। सिद्धांत में एक अच्छा एल्गोरिथ्म सेंसर की विशिष्ट प्रतिक्रिया को ध्यान में रख सकता है, भले ही केवल आरजीबी मूल्यों के साथ काम कर रहा हो।

— अल्बर्टो

@ एल्बर्टो हां, यह एक अच्छा बिंदु है, मुझे "लगभग रैखिक" कहना चाहिए था, लेकिन जैसा कि मेरी टिप्पणी पहले से ही 598 वर्ण लंबी थी जो इसे 600 से अधिक ले गई होगी और दो टिप्पणियों में विभाजन की आवश्यकता होगी;)

— मैट ग्रम

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गणितीय रूप से, एक मैट्रिक्स (छवि) की चमक पिक्सेल ह्यू के CIE L * फ़ंक्शन मान पर अभिनय करके समग्र रूप से प्रभावित होती है। यह एक अंकगणितीय संबंध है। जोड़ना, घटाना, गुणा करना और विभाजित करना।

फिर से, गणितीय रूप से, एक परिवर्तन मैट्रिक्स (संख्यात्मक) पीपी में मौजूदा मैट्रिक्स के लिए anded है। यह विषय या समग्र मैट्रिक्स (छवि) के लिए चुनिंदा बनाया जा सकता है।

अच्छा एक्सपोज़र और बैड एक्सपोज़र मनमाना शब्द हैं - जब तक कि विषय की रोशनी रेंज कैमरा सेंसर की उपयोगी सीमा के भीतर है। विषय श्रेणी व्यापक या चरम से संकीर्ण हो सकती है।

नोट: हिस्टोग्राम एक दृश्य सहायता है जो छवि में रोशनी के सापेक्ष वितरण का प्रतिनिधित्व करता है। यह रैखिक है। इसका जोखिम, तीव्रता और समय के पारस्परिक संबंध से कोई लेना-देना नहीं है, जो हमेशा लघुगणक का प्रतिनिधित्व करता है।

— स्टेन
स्रोत

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पोस्ट प्रोसेसिंग में एक उजागर छवि के लिए जोखिम मुआवजे की तकनीकी क्या हैं?

किसी छवि में सभी मानों को बढ़ाने से सभी मान एक समान मात्रा में बढ़ जाएंगे। यह "रैखिक" प्रतिक्रिया डिजिटल छवियों के लिए अजीब है।

हम इस तरह से चीजों को अनुभव नहीं करते हैं और परिणामस्वरूप छवि अप्राकृतिक दिखाई देगी।

एनालॉग (फिल्म इमल्शन) की छवि अधिक प्राकृतिक दिखाई दी क्योंकि फोटोग्राफिक इमल्शन की प्रतिक्रिया मानव दृश्य प्रणाली की प्रतिक्रिया के समान है। सन्दर्भ "S" आकार के वक्र के बने होते थे। वह विशेषता "एस" आकार एक एनालॉग प्रतिक्रिया है।

हमारे आनुपातिक मानव दृश्य प्रतिक्रिया और रैखिक डिजिटल प्रतिक्रिया के बीच अंतर के लिए मुआवजा विभिन्न तरीकों को आमंत्रित करता है जो सौंदर्य को अंतर से सामंजस्य बिठाते हैं।

अंतर के लिए आनुपातिक मुआवजा प्रदान करने के लिए एक प्रभावी तरीका होना चाहिए। यही तकनीकी है।

— स्टेन
स्रोत