Modificarea strălucirii unei imagini color

În mod obișnuit, termenul Luminozitate ar trebui să fie folosit numai pentru referințe necorespunzătoare la senzațiile fiziologice și la percepțiile de lumină. Wyszecki și Stiles definesc Luminozitatea ca un atribut al unei senzații vizuale conform căreia un stimul vizual dat pare a fi mai mult sau mai puțin intens; sau, conform căruia zona în care este prezentat stimulul vizual pare să emită mai mult sau mai mult mai puțină luminozitate și variație a intervalului de luminozitate de la "luminos" la "întunecos".

Dat fiind că definiția este inutilă pentru procesarea digitală a imaginilor, deoarece nu oferă o bază pentru editarea imaginilor.

Dezvoltatorii de algoritmi pentru prelucrarea imaginilor digitale sunt obligați să găsească o cale de a descrie cantitativ luminozitatea. Cu toate acestea, în prezent, nu există o descriere numerică convențională pentru această caracteristică de stimulare. Acest lucrare propune o revizuire și analiză a celor mai populare valori utilizate pentru reprezentarea luminozității acestor valori în algoritmi de editare a imaginilor care depind în mare măsură de alegerea măsurii Luminozitate.

Capitolul 2.Modele de luminozitate

Nu cu mult timp în urmă, Luminanta a fost folosit ca sinonim pentru Luminozitate. Astfel, o valoare pe care Photoshop o folosește pentru transformarea luminozității în culori în tonuri de gri se corelează bine cu definiția Luminance.

O altă substituție populară de luminozitate este Luma. Conform standardului ITU-R BT.601, este echivalentul luminozității în algoritmi MPEG și JPEG

Y' = 0.299 r + 0.587 g + 0.114 b

unde r, g și b sunt coordonatele RGB unui stimul

Luma este utilizat pe scară largă în algoritmii de procesare a imaginii care imită performanța corespunzătoare a butoanelor de reglare a culorilor TV Color. Astfel, Photoshop îl folosește în algoritmi de editare de contrast pentru a calcula luminozitatea medie. Există un mit că Luma aproximează bine Luminozitatea. Nu este întotdeauna adevărat. De exemplu, doi stimuli având coordonatele sRGB (0,0,255) și (38,21,45), respectiv, caracterizată de aceeași valoare Luma (Y '= 29), în timp ce luminanța lor diferă de 6,4 ori.

Cel mai popular algoritm de editare a luminozității se bazează pe modelul mediu aritmetic

???? = (r + g + b) / 3

Această măsură de luminozitate are cea mai mare diferență cu Luminance. De exemplu, stimulii cu coordonatele sRGB (0,255,0) și (69,21,165) sunt caracterizate de aceeași valoare ???? = 85, în timp ce Luminance-ul lor diferă de 15,8 ori.

Prezentat de Alvy Ray Smith, HSV (Hue, Saturation, Value), cunoscut și ca HSB (Hue, Saturation, Brightness), este predominant în algoritmii de editare Saturation și Hue

V = max (r, g, b)

Conform (3), stimulii cu coordonatele sRGB (255, 255, 255) și (0,0255), respectiv, sunt caracterizați de același V = 255. Luminanța stimulilor diferă de 13,9 ori.

Exemplele prezentate demonstrează că, pentru stimulii corespunzători culorilor saturate, există o mare diversitate în determinare care dintre ele au aceeași luminozitate și există o întrebare care valoare este mai potrivită pentru calculul luminozității.

Nici una dintre valorile considerate nu funcționează la fel de bine pentru toate procedurile de editare a imaginilor, iar preferința dezvoltatorului, așa cum a fost ilustrată cu exemplul Photoshop, depinde de obicei de o zonă de aplicare.

Utilizarea lungimii stimulului ca măsură a Luminozității (4), introdusă în modelul BCH (Brightness, Chroma, Hue) [2], oferă o definiție a luminozității eficientă pentru toți algoritmi de editare a imaginilor. Lungimea este calculată în funcție de valorile Cohen [3].

unde X, Y și Z sunt valori Tristimulus.

Principalul avantaj al acestui model este acela că simplifică proiectarea unui algoritm care efectuează numai operațiunile intenționate fără a refuza modificarea simultană a altor parametri de imagine. Astfel, algoritmii de editare a luminozității și a contrastului bazat pe modelul BCH modifică doar luminozitatea pixelilor și păstrează coordonatele cromatice.

Această definiție a Luminozității este, de asemenea, semnificativ diferită de Luminance. Astfel, stimulii cu coordonatele sRGB (0,0255) și (196,234,0), respectiv, au aceeași lungime, în timp ce Luminanța lor diferă de 9,8 ori.respectively, have the same length, while their Luminance differs 9.8 times.

Capitolul 3. Editarea luminozității

3.1Alegerea naturală

Un algoritm echivalent cu expocorrecția și care poate fi descris cu următoarea formulă

arata ca alegerea cea mai naturala pentru editarea Luminozitatii. Figura 1 ilustrează o performanță a algoritmului, în timp ce Tabelul 1 prezintă coordonatele RGB corespunzătoare.

Tabelul 1: Editarea luminozității. Alegerea naturală

Figura 1. Editarea luminozității. Alegerea naturală

Algoritmul este conceput pentru BCH și poate fi ușor adaptat pentru orice alte sisteme de coordonate de culoare (CCS). Deși această metodă de editare a luminozității oferă rezultate mai bune decât cele descrise mai jos, este mai puțin frecventă în procesarea digitală a imaginilor actuale.