Про HDR

[eddy_em]

Вот посмотрел я сегодня еще раз те жалкие картинки, которые мне сделал hugin вместо HDR, и подумал, что надо бы все-таки реализовать свою HDR-собиралку (теоретически, т.к. hugin — всего лишь обертка, запускающая консольные утилиты, можно ей вместо hugin_hdrmerge свое подсунуть).
Теорию я уже приводил на ЛОРе, да и частично реализовывал при анализе камеры Apogee. Т.к. здесь работа ведется с png-файлами, все сильно упрощается (правда, надо где-то сохранять сведения об экспозиции каждого кадра, иначе ничего не получится): открываем одновременно все файлы, затем построчно считываем их, строка за строкой заполняя результирующее HDR-изображение. Обработка элементарная: отбрасываем значения ЧБ-интенсивности, близкие к 0 или 255; далее делим оставшиеся интенсивности на экспозиции; вычисляем медиану; сохраняем логарифм полученного значения во временный файл (лучше, пожалуй, double использовать), параллельно вычисляя максимальную и минимальную величину логарифма. В другой или этот же файл сохраняем данные о цвете, которые берем из того изображения, где уровень серого в данном пикселе лежит где-нибудь так в диапазоне 176..230 (надо экспериментально подобрать).
По окончании обработки всего изображения преобразуем наш бинарник в нормальный png-файл.
Такой способ обработки все шумы максимально уменьшит, кроме шумов на уж очень темных местах (т.е. на темных участках изображения с максимальной экспозицией). Их придется восстанавливать, предварительно пройдясь медианным фильтром.

В общем, если не забуду об этой идее, как-нибудь от скуки реализую.
Для демонстрации я набросал простенький код. Функция proc_images(im) открывает изображение im, генерирует на его основе "кадры с разными экспозициями", а затем получает нечто, вроде HDR (еще допиливать надо):

function [II, BIN] = proc_images(Imname)
	II = imread(Imname);
	I0 = 64; I1 = 192;
	W = size(II, 2);
	H = size(II, 1);
	I = []; G = [];
	N = [1:7];
	T = 2.^(N-N(ceil(size(N,2)/2)));
	for n = N
		[I_t G_t] = mk_im(II, T(n));
		I_t(:,:,1) = medfilt2(I_t(:,:,1), "replicate");
		I_t(:,:,2) = medfilt2(I_t(:,:,2), "replicate");
		I_t(:,:,3) = medfilt2(I_t(:,:,3), "replicate");
		G_t(find(G_t < I0)) = 0;
		G_t(find(G_t > I1)) = 255;
		I(:,:,:,n) = I_t;
		G(:,:,n) = G_t;
		clear I_t G_t
	endfor
	clear II;
	BIN = [];
	Imax = 0;
	Imin = 1e10;
	for y = 1:H
		fprintf(1, "Y = %d\n", y);
		fflush(1);
		for x = 1:W
			PT = [];
			nn = [];
			for n = N
				g = G(y,x,n);
				if(g >= I0 && g <= I1)
					PT = [PT g];
					nn = [nn n];
				endif
			endfor
			if(size(PT) == 0)
				if(g < I0)
					%colr = [0 0 0];
					colr = I(y,x,:,end) / T(end);
				else
					%i = 255 / T(1);
					%colr = [i i i];
					colr = I(y,x,:,1) / T(1);
				endif
			else
				%i = median(PT./T(nn));
				PT = PT./T(nn);
				[ii s] = sort(PT./T(nn));
				S = ceil(size(s,2)/2);
				i = PT(S); S = nn(S);
				colr = I(y,x,:,S) / T(S);
				
			endif
			BIN(y,x,:) = colr;
			im = max(colr);
			if(Imax < im) Imax = im; endif
			im = min(colr);
			if(Imin > im) Imin = im; endif
		endfor
	endfor
	II1 = uint8((BIN  - Imin) / (Imax - Imin) * 255);
	Imin = log(Imin + 1); Imax = log(Imax + 1);
	II = uint8((log(BIN + 1) - Imin) / (Imax - Imin) * 255);
	imwrite(II, "result_log.png");
	imwrite(II1, "result_lin.png");
endfunction

Вспомогательная фукнция mk_im(i, t) из изображения i (экспозиция которого считается равной 1с) получает изображение с экспозицией t:

function [I, G] = mk_im(I0, T)
	I = uint8(I0 * T);
	name = sprintf("exp_%.3f.png", T);
	imwrite(I, name);
	G = rgb2gray(I);
	name = sprintf("exp_%.3f_gray.png", T);
	imwrite(G, name);
endfunction

И вот что получается:

Оригинал — кусок фотографии для тренировок.

Кадры с разной "экспозицией".

Соответствующие уровни серого.

Результат.

Из-за медианного усреднения результат несколько размыт, но это не беда.
С логарифмом у меня вышел "косячок": т.к. после логарифмирования "внизу" получается очень мало значений, итоговая гистограмма съезжает в яркую область. Надо подумать, как покрасивше делать.

Естественно, с настоящими фото интересней поработать, но это надо на сях писать обработчик, т.к. октава уж очень тормозит...

Comments

[vlkamov.livejournal.com]

А иллюстрации где можно глянуть ?

[eddy-em.livejournal.com]

Иллюстрации к чему?

[vlkamov.livejournal.com]

К посту. Например, фрагменты исходных изображений, фрагмент результата. А уж яркость по отдельной строке в виде графиков - было бы идеально.

[eddy-em.livejournal.com]

Ну, я-то думал, что это очевидно…

Принцип такой:

1. делаем N кадров с экспозициями от T₀ до T₁ секунд (T₀ < T₁);


2. определяем пороги (нижний, I₀, и верхний, I₁), в пределах которых считаем уровень серого приемлемым;


3. открываем все изображения и построчно считываем;


4. для каждой строки вычисляем уровень серого (по какой-нибудь из формул вроде 0.3R+0.5G+0.2B);


5. каждому пикселю считанной строки делаем подборку изображений, у которых I₀ <= I <= I₁; если таких нет (т.е. везде передержано, или везде черно), берем значение I, равное медиане в квадрате 3x3 (или больше, смотря какого размера картинка) соответствующего "крайнего" изображения (для I < I₀ берем изображение с T₀, а для I > I₁ — с T₁); если же такие значения есть, вычисляем I как медиану интенсивностей в данном кадре;


6. значение цвета берем из медианы 3x3 изображения, у которого уровень серого наиболее близок к 127; если же у нас крайние варианты (пересвет/чернота), берем R=G=B=255 для белого, R=G=B=0 для черного;


7. полученное новое значение I для каждого оставшегося на шаге 4 изображения делим на экспозицию (приводя таким образом к единой системе); лучше всего было бы дальше сделать линейную интерполяцию, но можно и просто опять взять медиану из полученных значений; это число, I_norm, мы умножаем на полученные на предыдущем шаге значения R,G,B, и сохраняем в бинарный файл (как тройку float или даже double); параллельно вычисляя экстремальные значения I_norm;


8. по окончанию преобразований, опять откатываемся к началу полученного бинарника, и, считывая из него тройки чисел, приводим их логарифмы к шкале 0..255 (используя вычисленные на предыдущем шаге экстремальные значения I_norm);


9. получаем красивое изображение.

Сами картинки и графики могу подготовить в octave.

[vlkamov.livejournal.com]

Общий принцип понятен уже из поста, просто с картинками было б нагляднее.

[eddy-em.livejournal.com]

Добавил немного картинок.

[vlkamov.livejournal.com]

Ага.

[vlkamov.livejournal.com]

... субъективно: обработанная картинка выглядит как-то более объемной.

[eddy-em.livejournal.com]

Это из-за того, что я поленился взять реальные фото (как я уже выше говорил, октава очень сильно тормозит на циклах, поэтому для реальных фото ее применять — это значит запустить, и пару суток ждать результат). А в данном случае простейшей "модельки" результирующее фото содержит меньше информации, чем исходное (в отличие от настоящего процесса сборки HDR).