Фотопейзаж и компьютер полностью

Суть алгоритма самокалибровки состоит в том, что искомая функция ищется в классе полиномов некоторой степени. При этом используются измеренные яркости точек сцены и известные экспозиции. После того как функция найдена, фактическая яркость каждой точки сцены рассчитывается как взвешенная сумма фактических яркостей, определенных по снимкам серии. Веса выбраны так, чтобы больший вклад давали пиксели, для которых отношение сигнал/шум, а также чувствительность к изменениям яркости, были больше. Фактические яркости для всех пикселей и дают результирующее HDR-изображение, которое далее подвергается тональному сжатию.

Такая процедура выполняется для каждого из rgb-каналов независимо. Поскольку алгоритм самокалибровки отыскивает искомую функцию только с точностью до множителя, для правильного масштабирования полученных значений rgb-каналов требуется дополнительное условие. В качестве такого условия используется требование, чтобы три полученные для rgb-каналов функции не меняли цветность точек сцены.

Многие приемы обработки, использующие несколько изображений одной и той же сцены, требуют, чтобы эти изображения совпадали попиксельно. Несмотря на возможные нелинейные искажения, изменения условий съемки и наличие шумов. Для решения этой задачи разработаны многочисленные алгоритмы регистрации изображений.

Общая схема таких алгоритмов такова:

• отыскание характерных элементов на каждом изображении;

• определение соответствия найденных элементов;

• нахождение необходимого геометрического преобразования;

• выравнивание изображений.

Некоторые алгоритмы находят и совмещают сходные области значений пикселей (первый шаг схемы отсутствует), другие – сходные элементы (точки, линии, контуры, поверхности). Многие алгоритмы используют линейные преобразования (смещения, масштабирования, вращения и другие), другие – нелинейные (эластичные, нежесткие). Нелинейные алгоритмы используют двухмерные сплайны, модели вязких жидкостей и модели больших деформаций.

Некоторые алгоритмы работают с обычным представлением изображений, другие – с представлением изображений в виде набора пространственных частот или коэффициентов вейвлет-разложения.

Методы выравнивания изображений с помощью вейвлет-разложения отыскивают одинаковые (строго или приблизительно) блоки в матрицах вейвлет-коэффициентов, или блоки в матрицах, содержащих только наибольшие из разностей соседних вейвлет-коэффициентов.

Метод совместной гистограммы (joint histogram) состоит в построении многомерной гистограммы с размерностью, равной количеству совмещаемых изображений. Для каждого пикселя изображения определяются его значения (для яркости или для одного из rgb-каналов) для каждого изображения из серии. Затем подсчитывается, сколько раз данная комбинация значений встречается на всем изображении. Полученные частоты и изображаются на этой гистограмме. В случае, когда все изображения строго одинаковы, все столбики ненулевой высоты будут расположены по (многомерной) диагонали гистограммы. Метод выбирает такое преобразование изображений, которое минимизирует энтропию совместной гистограммы.

Построение одного изображения с помощью нескольких кадров делается не только с целью создания панорамы или фото-мозаики. Так метод стопки фокусов позволяет добиться существенного увеличения видимой глубины резкости фотографии. А метод сложения f-ступеней уменьшает ухудшение резкости снимка из-за дифракции при использовании максимальных f-ступеней объектива. Рассмотрим эти два метода по порядку.

Стопка фокусов. Сначала делается несколько снимков одной и той же сцены с разными дистанциями фокусировки, такими, чтобы глубины резкости снимков пересекались. Затем наиболее резкие части изображения на снимках объединяются в одно изображение. При этом должно быть обеспечено попиксельное совпадение изображений. Чем больше снимков, тем более плавного перехода глубины резкости одного снимка в глубину резкости другого можно добиться. Но и тем больше возни с выравниванием снимков. А выравнивать приходится даже при съемке с хорошего штатива, так как при изменении дистанции фокусировки немного изменяется увеличение (то есть, эффективное фокусное расстояние объектива). Объединение частей снимков можно выполнить вручную с помощью масок слоев, а можно попробовать применить специальную программу, например, Helicon Focus, TuFuse, CombineZM, Adobe Photoshop CS4 или более позднюю версию.