Ноябрь 22nd, 2015По сути, в ходе тональной компрессии 32-битного HDR-изображения происходит простое сжатие данных изображения в диапазон, который можно напечатать или показать на экране. Если взять один из базовых методов тональной компрессии программы Photoshop под названием Highlight Compression (он обсуждается в четвертой главе), то мы можем сжать это изображение пирса формата HDR в 16-битный (или 8-битный) файл, содержащий полный диапазон тонов как в теневых, так и в светлых областях (см. вверху слева). Впрочем, как можно увидеть, такое преобразование все равно не дает особенно хороший
результат. Хотя теперь мы имеем полный диапазон тонов и в тенях, и в светах, нижняя поверхность пирса и передний план все еще темные, а на небе и более ярких местах изображения совсем нет деталей.
Изображение HDR, полученное тональной компрессией.
Так получилось потому, что этот вид тональной компрессии применяет глобальный алгоритм обработки 32-битного HDR-изображения, когда все пиксели преобразуются одинаково. По сути, уровень яркости каждого пикселя изменяется единообразным способом, чтобы все данные уместились в уменьшенный диапазон яркости.
Хотя такие глобальные алгоритмы тональной компрессии могут давать хорошие результаты, когда расхождения яркости распределены равномерно, «локальная»тональная компрессия зачастую дает более удовлетворительный результат. Она изменяет каждый пиксель, учитывая значения пикселей, окружающих его на изображении, а не все в одинаковой степени. Математические процедуры, стоящие за этим процессом, крайне сложны, но результат — увеличение локальной контрастности на разных местах изображения в разной степени. Как видно на окончательной версии фотографии пирса (вверху справа), применение алгоритмов локальной тональной компрессии в режиме Local Adaptations программы Photoshop дало гораздо лучший результат.
Оригинальное изображение.
В этом примере преобразования в режиме Local Adaptation наблюдается высокая степень контрастности на переднем плане изображения и на нижней поверхности пирса — в тех областях, которые после применения метода глобальной компрессии были довольно темными; в самых ярких местах изображения больше деталей и контрастности. Мы видим, что применение алгоритма локальной тональной компрессии дало существенно улучшенное изображение.
Большая часть техник, описанных в книге, используют алгоритмы локальной тональной компрессии для получения изображения с уменьшенным диапазоном, хотя степень данного эффекта варьируется в зависимости от желаемого результата. Изображение тележки и мусорного бака (вверху) после того, как HDR-файл преобразовали методом тональной компрессии, выглядит скорее как рисунок, а не фотография. Готовое изображение было получено из единственного файла формата Raw и обработано так, чтобы максимизировать локальную контрастность.
На первоначальном снимке бак очень темный, но на версии, полученной тональной компрессией, он имеет такой же тональный диапазон, как другие участки изображения. Другими словами, естественная глобальная контрастность оригинала, где ряд
областей изображения явно темнее других, на окончательной версии практически ликвидирована. По сравнению с этим изображением полученная тональной компрессией фотография здания и кранов, для которой понадобилось свести несколько кадров с разной экспозицией, выглядит гораздо естественнее. Хотя динамический диапазон реального сюжета был очень велик, на этапе тональной компрессии изменение локальной контрастности было применено в меньшей степени, и темные области остались весьма темными, а светлые сохранили существенную яркость.
Увеличенная локальная контрастность.
В результате готовое изображение выглядит реалистичнее, чем предыдущий снимок, хотя оба являются HDR-изображениями.