Imagistica cu interval dinamic ridicat
HDRI , acronim pentru imagini cu interval dinamic ridicat , este o tehnică utilizată în grafică pe computer și fotografie pentru a obține o imagine în care intervalul dinamic , adică intervalul dintre cele mai deschise și cele mai întunecate zone vizibile, este mai amplu dintre metodele obișnuite.
Tehnicile pentru crearea unui HDRI se bazează pe ideea de a face mai multe fotografii ale aceluiași subiect, dar la expuneri diferite, pentru a compensa pierderea detaliilor în zonele subexpuse sau supraexpuse ale fiecărei imagini. Procesarea ulterioară a seriei de imagini produce o singură imagine cu expunere corectă atât a zonelor mai întunecate, cât și a celor mai deschise.
Comparație cu imaginile digitale tradiționale
Informațiile stocate într-o imagine HDR corespund de obicei valorilor fizice ale luminozității și strălucirii care pot fi observate în lumea reală; în acest sens, acestea diferă de informațiile stocate în imaginile digitale normale, care memorează doar culorile care trebuie reproduse pe ecran.
Imaginile HDR necesită mai mulți biți pe culoare decât imaginile tradiționale datorită faptului că reprezintă valori din la (valorile luminii vizibile) sau mai mult.
Numerele cu virgulă mobilă de 16 biți sau 32 de biți sunt adesea utilizate pentru a reprezenta pixeli HDR. În orice caz, utilizând funcția de transfer adecvată, pixelii HDR pot fi reprezentați la 10-12 biți de luminozitate și la 8 biți pentru componenta de culoare fără nicio variație vizibilă [1] [2] .
Algoritmi
Această intrare sau secțiune despre grafica computerizată nu menționează sursele necesare sau cei prezenți sunt insuficienți . |
Imaginile HDR sunt realizate prin utilizarea unor formule sau algoritmi care ne oferă posibilitatea de a procesa imagini pentru a obține rezultate diferite. Fiecare algoritm este gestionat de o formulă studiată în general de un grup de persoane al căror referent principal este cel care își dă numele și pe care îl găsim în lista diferitelor programe care permit această procesare.
Descrierea matematică a acestor algoritmi poate fi găsită, în general, cu ușurință, adesea online; este mai puțin simplu să găsiți informații care descriu algoritmii într-un mod ușor de interpretat, astfel încât să înțelegeți ce fel de rezultat poate fi obținut. Prin urmare, este important să le testați de mai multe ori, pe diferite imagini și cu diferite setări de parametri, și să comparați rezultatele.
- Mantiuk '06 : Acest algoritm acționează asupra contrastului imaginii, evidențiind detaliile în toate zonele, dar fără a evidenția halouri în zone cu variații puternice. Parametrul „Egalizare contrast” vă permite să obțineți o imagine mai clară, dar, în general, slab echilibrată în ceea ce privește iluminarea, deci nu este recomandat să o utilizați. „Factorul de contrast” acționează asupra contrastului, scăzând variațiile pe măsură ce această valoare crește. „Factorul de saturație” variază saturația culorilor imaginii. Valorile mai mari întăresc culoarea, dar dacă exagerați, imaginea rezultată ar putea fi foarte nerealistă. „Factorul de detaliu” este utilizat pentru a specifica nivelul de detaliu. Creșterea acestuia înseamnă evidențierea mult mai multor detalii, dar și a zgomotului prezent în imagine, așadar folosiți-l cu precauție.
- Mantiuk '08 : Acest algoritm acționează în schimb asupra luminozității imaginii pentru a face curba cât mai compatibilă cu afișajul utilizat pentru vizualizare. De fapt, primul parametru de ales este tipul de afișaj. Rezultatul este mai luminos, dar mai puțin contrastat decât formula precedentă. „Saturația culorii” acționează ca în cazul anterior. „Îmbunătățirea contrastului” oferă un contrast mai pronunțat pe măsură ce valoarea acestui parametru crește. „Luminance Level” ne permite să sporim și mai mult luminozitatea rezultatului și poate fi util în cazul imaginilor extrem de întunecate.
- Fattal : Această formulă afectează și luminozitatea imaginii. Este formula care, mai ales, reușește să vizualizeze detaliile atât în umbră, cât și în lumină puternică, dar exagerează și variațiile puternice ale contrastului (generând halouri) și zgomotul prezent în imagine. Pentru un rezultat mai curat, programatorii au decis să varieze ușor formula, făcând-o mai complexă și, prin urmare, lungă de procesat. Trebuie remarcat faptul că acest algoritm depinde puternic de mărimea rezultatului final, deci este recomandabil să utilizați dimensiunile dorite de la început și posibil să efectuați testele doar într-o zonă mică pentru teste rapide, așa cum este descris în articolul precedent. „Alfa” afectează luminozitatea generală a imaginii. „Beta” variază în schimb nivelul de detaliere al rezultatului final. Vă sfătuiesc să îl utilizați făcând mici variații între un test și altul. „Saturația culorii” acționează ca de obicei asupra intensității culorii. „Noise Reduction” vă permite să reduceți ușor evidențierea zgomotului, dar în detrimentul clarității imaginii finale. „Old Fattal” face ca programul să utilizeze formula originală. Este puțin mai rapid, dar evidențiază mai mult tulburările.
- Dragon : Similar cu Fattal, dar mult mai puțin puternic. Pe de altă parte, este foarte rapid în execuție. Cu toate acestea, nu evidențiază detaliile prezente în imagine. Poate fi folosit ca înlocuitor pentru Fattal dacă imaginea de procesat nu conține detalii pe care dorim să le evidențiem sau dacă imaginea de procesat conține multe perturbări și, prin urmare, Fattal nu ne permite să obținem un rezultat acceptabil. Singurul parametru care trebuie stabilit este „Bias”, care va afecta luminozitatea finală a rezultatului.
- Durand : Un algoritm destul de rapid, dar cu greu produce rezultate interesante. De obicei, părțile luminoase își pierd detaliile, iar rezultatul final seamănă mult cu o fotografie normală, mai mult decât cu un HDR cu tonuri. „Spatial Kernel Sigma” nu produce un impact real asupra rezultatului final, dacă nu chiar o foarte mică variație a luminozității. „Range Kernel Sigma” afectează, de asemenea, luminozitatea rezultatului, dar într-un mod puțin mai vizibil. „Contrast” variază evident contrastul imaginii finale.
- Reinhard '02 : Oferă un rezultat destul de bun, deși uneori cam întunecat și totuși cu un contrast scăzut. „Utilizați scale” dacă este activat vă permite să modificați manual ultimii trei parametri. „Parametrul cheie” afectează luminozitatea rezultatului final. „Phi” vă permite să subliniați ușor zonele mai întunecate ale imaginii. „Gama”, „Scara inferioară” și „Scala superioară” au un impact minim asupra rezultatului și diferențe greu de remarcat prin variația acestor parametri.
- Reinhard '05 : Varianta formulei anterioare, care oferă rezultate mai luminoase, dar cu puține dovezi de detaliu. „Luminozitate” vă permite să reglați luminozitatea rezultatului final. „Adaptarea cromatică” variază saturația culorilor pentru a permite rezultate mai realiste. De asemenea, „Adaptarea la lumină” acționează asupra luminozității finale, reducând, de asemenea, contrastul imaginii.
- Ashikhmin : Oferă rezultate cu un contrast foarte scăzut și, prin urmare, imagini foarte „plate” și neinteresante. „Simplu” specifică programul pentru a regla singur ceilalți parametri. Rezultatul depinde de imaginea pe care doriți să o procesați. „Numărul de ecuație” modifică formula utilizată și tipul de contrast rezultat. „Pragul de contrast local” vă permite să modificați ușor contrastul rezultatului, dar în general nu este suficient pentru a compensa imaginea produsă de acest algoritm.
- Pattanaik : Un alt algoritm care oferă rezultate cu puține detalii și contrast oarecum scăzut. „Multiplicator” variază intensitatea aplicării formulei. Valorile mari arată mai multe detalii decât valorile mici. „Local Mapping Mapping” efectuează calcule pe baza luminozității locale a punctelor imaginii. Rezultatul este mai clar, dar și mai puțin contrastat. Dacă este selectat „Cone And Rod Based On Luminance”, programul alege următoarele două valori. Vă recomand să-l păstrați activ. „Nivelul conului” și „Nivelul tijei” ar trebui să reprezinte parametri legați de comportamentul ochilor noștri, pentru conuri și tije. Din păcate, este foarte dificil să găsești valori acceptabile și, prin urmare, este de preferat să lași programul să le aleagă direct.
Limite
Fotografierea în HDR necesită ca subiectul încadrat să fie static, precum și camera. Dacă dispozitivul este capabil să facă fotografia în HDR pe loc, pot apărea fenomene de „ fantomă ” din cauza mișcării cadrului. Problema este eludată parțial dacă fotografiile realizate necesită post-procesare folosind aplicații dedicate, care de cele mai multe ori încearcă să alinieze fotografiile. În alte cazuri, însă, diferitele fotografii „între” trebuie aliniate manual.
Evoluții viitoare
În mod normal, sunt necesare cel puțin 2/3 fotografii cu expuneri diferite ale aceluiași subiect pentru a face o fotografie HDR. Până în prezent, este posibilă recrearea acestei tehnici în timp real cu câteva smartphone-uri de ultimă generație. Această nouă tehnologie HDR în timp real, deși încă imatură, oferă rezultate bune și deschide perspective pentru viitoarele dezvoltări HDR. Principalii utilizatori ai acestei tehnologii includ Samsung (Rich Tone HDR), Google (HDR +) și Apple (Auto-HDR).
O alternativă la High Dynamic Range (clasic sau în timp real) este reprezentată de tehnologia DRO ( Dynamic Range Optimization ): fotografia este făcută în modul automat (sau cu reglare EV) și ulterior optimizată prin software. În majoritatea cazurilor, există o compensare optimă lumină-întuneric care face ca fotografia să arate ca HDR. Deoarece compensarea se face prin intermediul software-ului, totuși, această tehnologie tinde să producă mult zgomot, mai ales în ceea ce privește compensarea zonelor mai întunecate.
Exemple
Naosul Bisericii Old Saint Paul , din Wellington , Noua Zeelandă .
Marele Canion în două expuneri diferite poate fi combinat pentru a face imaginea vizibilă pe un monitor normal.
Vedere de noapte din New York fotografiată cu tehnica HDR
Fabrica de cărbune din Ostrava ( Republica Cehă )
Scara Juvarra de la Palazzo Madama din Torino - filtru Mantiuk (zgomotele din trepte sunt evidente)
Notă
Elemente conexe
Alte proiecte
- Wikimedia Commons conține imagini sau alte fișiere despre imagistica cu interval dinamic ridicat
linkuri externe
- Realizare HDR Video Tutorial, exemple
- HDR italia Grupul flickr pe imagini HDR
- ( EN ) Software-ul comercial HDR Photomatix .
- ( EN ) Luminance HDR / Qtpfsgui Open source ( GPLv2 ) cross-platform software for HDR.
- Ghid HDR în italiană , pe al-mondo.blogspot.com .
- Tutorial video despre cum să creați fotografii HDR , pe al-mondo.blogspot.com .
- Analiza HDR, tehnici și sfaturi. , pe mora-foto.it .
- Realizarea HDR cu instrumente FDR, software gratuit. , pe mora-foto.it .
Fotografie:
- ( EN ) High Dynamic Range (HDR) în fotografie , pe cambridgeincolour.com .
- ( RO ) HDR Fotografii mai bune , pe hdr.smart-tricks.com . Adus la 17 martie 2007 (arhivat din original la 1 aprilie 2007) .
Afișaje HDR:
- ( EN ) HDR afișează informații (engl) , pe oled-display.info . Adus pe 9 septembrie 2018 (depus de „url original 22 martie 2007).
Exemple:
- ( EN ) HDR Creme , pe hdrcreme.com .
- Exemple ( cc ) pe Flickr.com