Дебайеризация: Инновационные алгоритмы для повышения качества изображения

Содержание

Инновационные алгоритмы для повышения качества изображения

В рубрику «Видеонаблюдение (CCTV)» | К списку рубрик  |  К списку авторов  |  К списку публикаций

Для достижения безупречного качества изображения необходимо слаженное взаимодействие различных компонентов и функций цифровой камеры. Существуют инновационные технологии оптимизации изображения на стороне камеры машинного зрения, обеспечивающие сбалансированное сочетание дебайеризации 5х5, сглаживания цветов, снижения уровня шума и увеличения резкости

Йорг
Кунце

Руководитель команды предварительной разработки компании Basler AG

Сёрен
Бёге

Менеджер по продукции компании Basler AG

Благодаря современным технологиям изображения отличаются значительно более высокой четкостью, точностью передачи деталей и резкостью и одновременно демонстрируют более низкий уровень шума. Ввиду того, что такие решения реализованы на базе программируемой вентильной матрицы (FPGA) камеры, они полностью поддерживают работу в режиме реального времени, практически полностью исключают задержку и позволяют освободить оперативную память ПК под программное обеспечение для обработки изображений.

Различные типы шума на изображении

Шум является неотъемлемой частью любого изображения. Он возникает по нескольким причинам, основная заключается в том, что поток света представляет собой множество фотонов. Фотоны – это частицы в квантовой механике, поведение которых определяется некоторой долей случайности. Это означает, что один пиксель, даже в условиях постоянной освещенности, иногда получает большее, иногда меньшее количество фотонов. Возникающий в результате шум носит временной характер и называется дробовым шумом фотонов. Еще одним источником шума выступает светочувствительный сенсор и его электронные схемы. Оба этих вида шума сочетаются в светочувствительном сенсоре, вследствие чего возникает временной шум на необработанном (RAW) изображении.

Вторым существенным источником шума является локальный шум. Он возникает, прежде всего, в связи с тем, что чувствительность различных пикселей к свету несколько различается. Даже незначительные различия заметны на изображении. Это явление называется неоднородностью квантового выхода.

На абсолютно темных участках изображения могут наблюдаться видимые различия в уровне яркости между пикселями, особенно в условиях слабой освещенности или слишком короткой экспозиции, а также при использовании чрезмерного аналогового усиления сигнала. Это явление известно как фиксированный шаблон шума, или неоднородность темнового сигнала, и степень его воздействия меняется от сенсора к сенсору. Оно, как правило, не является проблемой в случае высококачественных сенсоров. Вышеупомянутые шумовые эффекты возникают как в монохромных, так и цветных камерах.

Шаблон Байера как основа оптимизации цветов

В обработке изображений цветные камеры все больше вытесняют монохромные и содержат значительно больше информации. Каждый пиксель цветного изображения объединяет в себе несколько значений цветов, а именно – значения для воспроизведения красного (R), зеленого (G) и синего (B). Это изображения в RGB-цвете.


Цветные камеры с действительно трехцветными сенсорами очень сложные и дорогостоящие. Отличной и доступной альтернативой им стали уже широко распространенные цветные камеры со светочувствительным сенсором на базе так называемой матрицы Байера, или шаблона Байера. В шаблоне Байера каждый пиксель покрыт соответствующим цветным фильтром по особому шаблону, который напоминает шахматную доску. 50% этих фильтров – зеленые, а по 25% оставшихся – красные и синие (рис. 1).

Дебайеризация

В определении недостающих цветов алгоритмы дебайеризации опираются на значения цветов, получаемые от соседних пикселей. Размерность этого анализа соответствует количеству соседних пикселей, анализ которых проводится для каждого отдельно взятого пикселя, и выражается как 2×2, 3×3, 4×4, 5×5 и т.д.

На рис. 2 показаны примеры дебайеризации 2×2 и 5×5.


Дебайеризация 2×2 основана на подходе, который называется «интерполяцией методом ближайшего соседа», или «простой дебайеризацией», и известен как менее ресурсоемкий. В результате ее применения нередко возникают серьезные цветовые ошибки, наиболее распространенные – появление оранжевого и голубого цветов, особенно на границе черного и белого, например, внутри цифр и букв. Изображение также выглядит явно нерезким, при этом диагональные линии кажутся ступенчатыми. Эти результаты можно улучшить за счет выбора более сложного алгоритма интерполяции. Особенно эффективным будет сбор данных от большего количества соседних пикселей.

Именно по этой причине для инновационной дебайеризации выбирается радиус 5×5 пикселей. Алгоритмом используются необработанные данные для построения изображения RGB, в результате чего обеспечивается более высокое качество цветного изображения без искажения цветов, с четким воспроизведением текста, гладкими и резкими границами диагональных линий (рис. 3).


Инновационные алгоритмы дебайеризации разработаны с целью существенного повышения качества цветного изображения для его восприятия человеческим глазом. Они включают в себя несколько этапов расчетов. Помимо дебайеризации, выполняется сглаживание цветов (устранение искажений цветов), шумоподавление и увеличение резкости.

Человеческий глаз способен различать контрасты на границе черного и белого в гораздо более высоком разрешении, чем на границе цветов. Это свойство человеческого глаза положено в основу современного алгоритма дебайеризации, поэтому черно-белые контрастные области воспроизводятся с более высокой резкостью и точностью, аналогично качеству изображений, получаемых монохромными камерами. Такой подход гарантирует высокую четкость контуров и отличную различимость цифр и букв.

Человеческое зрение также характеризуется повышенной чувствительностью к зеленому цвету. Этот факт также учитывается при разработке дебайеризации 5×5, поэтому при восстановлении черно-белых контрастов зеленым пикселям придается особое значение, в результате чего изображения получаются более естественными для восприятия.

Наконец, человеческий глаз чрезвычайно восприимчив к цветовому шуму и сразу замечает отдельные пиксели с цветовыми ошибками. По этой причине в алгоритмах особое внимание уделено выбору метода восстановления цветов, который характеризуется особенно низким уровнем цветового шума.

Сглаживание цветов

Цветовые ошибки, особенно в области резких границ, – распространенное побочное явление, возникающее при применении менее эффективных алгоритмов дебайеризации. Этот недостаток может особенно выделяться на изображении (рис. 4).


При использовании дебайеризации 5×5 искажения цветов, возникающие в результате описанных причин, анализируются и корректируются для всех потенциальных пространственных частот ниже теоретического предела. Этот теоретический предел, взятый из теории цифровых систем, называется частотой Найквиста.


На рис. 5 представлено то же изображение, но после обработки современным алгоритмом: цветовые искажения устранены почти полностью.

Шумоподавление

Чтобы из необработанного изображения в формате RAW получить готовое цветное изображение, обычно выполняется множество вычислительных операций. Каждая из них может привести к усилению или уменьшению шума на основе законов размножения ошибок. В большинстве случаев шум усиливается, а не уменьшается. Особенно важную роль в этом отношении играет последовательность математических операций, в результате выполнения которых шум может усиливаться в геометрической прогрессии. В особенно неудачных случаях общий шум возрастает до неприемлемого уровня.

Инновационные технологии обеспечивают параллельное выполнение этих операций вместо последовательного, что позволяет избежать нарастания шума. В архитектуре отдельных вычислительных операций значительный приоритет отводится поддержанию низкого уровня шума. Алгоритм, таким образом, гарантирует, что уровень шума после обработки изображения всегда будет максимально низким.

Помимо этого, в современных решениях предусмотрена возможность выбора активной фильтрации шума с настраиваемыми параметрами. Поскольку фильтрация шума в промышленной среде ориентирована на быструю съемку последовательности отдельных изображений, она применяется исключительно к отдельным изображениям, позволяя избежать взаимного влияния, проявляющегося при анализе серии изображений. Эффективность фильтрации шума в значительной мере зависит от объема входных данных. Чем крупнее область для фильтрации шума, тем выше потенциальные результаты – несмотря на возрастающую при этом вычислительную нагрузку.

В качестве разумного компромисса для эффективной дебайеризации выбирают фильтрацию шума 5×5. Она особенно эффективна в случае высококачественных светочувствительных сенсоров, поскольку они изначально разработаны с целью обеспечения уровня шума от низкого до умеренного. В то же время, это позволяет снизить общую стоимость и повысить КПД системы.

Увеличенная резкость

Как показано выше, обычные алгоритмы дебайеризации часто не в состоянии воспроизвести тонкие, четкие границы с высокой резкостью. Инновационные же алгоритмы, напротив, обеспечивают исключительное качество воспроизведения границ черно-белых объектов.

На изображении в высоком разрешении цветные камеры с шаблоном Байера часто не только искаженно воспроизводят цвета, как описано выше, но и демонстрируют проблемы с резкостью изображения. Простому алгоритму линейной интерполяции свойственны фундаментальные ограничения. Современная дебайеризация адаптирует алгоритм линейной интерполяции с учетом объектов на изображении. Это позволяет добиться более резких изображений, аналогичных изображениям, получаемым монохромными камерами.

Таким образом, при использовании эффективной дебайеризации изображения всегда будут резкими. В особенно сложных условиях съемки также можно задать собственный коэффициент резкости. С его помощью можно дополнительно увеличить резкость определенной области изображения, что позволяет компенсировать недостатки слабой оптической системы. Благодаря всем этим функциям резкость изображения всегда будет соответствовать перцептивным характеристикам человеческого глаза. Увеличение резкости в результате применения новых алгоритмов может вызвать исключительно умеренное повышение уровня серого шума, но не затрагивает цветовой шум. На рис. 6 и 7 представлены изображения для сравнения.


Высокая резкость изображения является основным или даже критическим фактором во множестве областей. Это, в частности, относится к ситуациям, когда цветная камера должна правильно воспроизводить цифры или буквы, как, например, при распознавании номерного знака транспортного средства системой контроля дорожного движения или считывании штрих-кодов в логистике либо розничной торговле.


Безупречно четкое изображение в конечном итоге позволяет решать необходимые задачи обработки при более низком разрешении, а значит, требуется сенсор с меньшим количеством пикселей. Это, в свою очередь, может означать возможность выбора камеры с более высокой частотой кадров либо в целом приобретения более доступного по цене оборудования – от осветительной установки и камеры до вычислительных мощностей.

Вычислительные ресурсы

При разработке новых алгоритмов особое внимание уделяется низкому ресурсопотреблению во всех аспектах. Все вычислительные операции выполняются на базе программируемой вентильной матрицы (FPGA), на что потребляются минимальные ресурсы внутренней памяти FPGA и требуется крайне незначительное количество вычислительных операций. В результате исключаются дополнительные расходы, например на приобретение более крупной FPGA или других вычислительных средств.

Для обеспечения отличного качества изображения важно, чтобы операции обработки изображения осуществлялись в надлежащем порядке. Дебайеризация лежит в основе этого процесса, поэтому всем, кто задумывается о выполнении дебайеризации на стороне ПК, также необходимо обеспечить правильность выполнения других предшествующих и последующих шагов обработки изображения.

По этой причине имеет смысл реализовать современный алгоритм непосредственно на программируемой вентильной матрице камеры, что полностью совместимо с режимом реального времени, занимает правильное место в процессе обработки изображений и безупречно в него вписывается. Время задержки при этом ничтожно мало, все ресурсы подключенного ПК могут быть направлены на работу программного обеспечения для обработки изображений, при этом изображения высокого качества будут поступать непосредственно от камеры.

Опубликовано: Журнал «Системы безопасности» #4, 2016
Посещений: 7644

  Автор


Йорг КунцеРуководитель команды предварительной разработки компании Basler AG

Всего статей:  1

В рубрику «Видеонаблюдение (CCTV)» | К списку рубрик  |  К списку авторов  |  К списку публикаций

Как создаётся изображение формата RAW?


Рис. 1: фото на Nikon D610 с объективом AF-S 24-120mm f/4 и параметрами 24mm f/8 ISO100

Каковы базовые шаги создания изображения формата RAW на низком уровне? В данной статье я опишу, что происходит «под капотом» цифровой камеры, где необработанные данные превращаются в пригодное для просмотра изображение формата RAW – иногда этот процесс называют рендерингом. Для демонстрации преобразования информации с изображения на каждом шаге я буду использовать приведённую в начале статьи фотографию, сделанную на Nikon D610 с объективом AF-S 24-120mm f/4 и параметрами 24mm f/8 ISO100.

Рендеринг – это преобразование RAW и редактирование


Рендеринг можно разделить на два основных процесса: преобразование RAW и редактирование. Преобразование RAW необходимо для превращения необработанных данных изображения в стандартный формат, который понимают программы для редактирования и просмотра изображений, а также устройства для работы с ними. Обычно для этого используется колориметрическое цветовое пространство RGB типа Adobe или sRGB.

Редакторы берут информацию об изображении в стандартном цветовом пространстве и применяют к ней изменения, с тем, чтобы изображение стало более «подходящим» или «приятным» для фотографа.

Пример чистого конвертера RAW – dcraw от Дэвида Коффина. Пример чистого редактора — Photoshop от Adobe. Большинство конвертеров RAW на самом деле сочетают в себе функции преобразования RAW с функциями редактора (к примеру, Capture NX, LR, C1).

7 шагов базового преобразования RAW


Граница того, где заканчивается конвертация и начинается редактирование, достаточно размыта, но, в зависимости от того, как их разделять, можно выделить всего 7 шагов в основном процессе преобразования файла RAW в стандартное колориметрическое цветовое пространство – к примеру, sRGB. Шаги не обязательно должны идти в таком порядке, однако следующая последовательность довольно логична.
  1. Загрузить линейные данные из файла RAW и вычесть уровни чёрного.
  2. Провести балансировку белого.
  3. Подправить линейную яркость.
  4. Обрезать данные изображения.
  5. Восстановить исходное изображение из мозаики (дебайеризация).
  6. Применить преобразования и коррекции цветов.
  7. Применить гамму.

В базовом преобразовании RAW процесс остаётся линейным до самого конца. В идеале кривая гаммы на последнем шаге исправляется устройством, выводящим изображение, поэтому система обработки изображения от начала и до конца – от момента, когда на матрицу падает свет, до момента, когда свет достигает глаз – примерно линейная. Если вам нужно «честно» отрендерить изображение, так, как оно попало на фотоматрицу – то это всё, что вам нужно от конвертера RAW.

+ Отображение тона: адаптация к динамическому диапазону устройства вывода


Однако, как мы увидим, базовое преобразование файлов RAW в существующих цифровых камерах почти никогда не даёт удовлетворительного результата, поскольку у большей части устройств вывода (фотобумага, мониторы) коэффициент контрастности уступает тому, который способны запечатлеть хорошие цифровые камеры. Поэтому практически необходимо провести коррекцию тонов, чтобы привести широкий динамический диапазон камеры к узкому динамическому диапазону устройства. Это может быть простая кривая контрастности – или более сложное отображение тона вместе с локальной и глобальной подстройкой теней, ярких участков, чёткости и т.п. (стандартные ползунки в коммерческих редакторах и ПО конвертеров). Обычно это делается при редактировании рендера – но если вы стремитесь получить «точный» цвет, в идеале отображение тона должно быть частью 6-го шага цветокоррекции во время конвертирования RAW (см. отличный сайт Алекса Торгера с описанием цветовых профилей).

После семи базовых шагов конвертирования можно переходить к редактору, с тем, чтобы объективно скорректировать несовершенства, выявленные в конкретном кадре и в конкретном выводе картинки на устройство вывода – а также сделать изображение субъективно более приятным глазу художника. К примеру, исправить дисторсию объектива и латеральную хроматическую аберрацию; применить уменьшение шума; применить фильтр увеличения резкости. Возможно, некоторые из этих функций лучше выполнять в линейном пространстве, перед определёнными шагами конвертирования RAW, но обычно они необязательны, и их можно точно так же сделать и в редакторе после рендеринга в гамма-пространстве.

В данной статье мы сконцентрируемся на базовой части рендеринга, связанной с преобразованием RAW, а отображение тона и редактирование оставим для другого раза.

1. Загрузить линейные данные из файла RAW и вычесть уровни чёрного


Первый шаг в преобразовании RAW – простая загрузка данных из файла RAW в память. Поскольку форматы RAW отличаются от камеры к камере, большинство конвертеров используют вариации программ LibRaw/dcraw с открытым кодом. Следующие команды для LibRaw или dcraw перепакует RAW в линейный 16-битный TIF, который смогут прочесть приложения для обработки (Matlab, ImageJ, PS, и т.д.). Установка программы не требуется, нужно только, чтобы исполняемый файл был в переменной PATH или находился в той же директории.
unprocessed_raw -T  yourRawFile

или
dcraw -d -4 -T  yourRawFile

Если ваша фотоматрица хорошо спроектирована и находится в рамках спецификаций, записанные данные будут находиться в линейном соотношении с яркостью света, однако обычно они хранятся со смещением, зависящим от камеры и канала. Т.н. уровни чёрного имеют величины в несколько сотен или тысяч DN, и их нужно вычесть из оригинальных необработанных данных, чтобы нулевая интенсивность пикселей совпадала с нулевым количеством света. dcraw с приведённой выше командной строкой сделает это для вас (хотя и применит некие средние значения). При использовании unprocessed_raw вам нужно знать значение уровня чёрного для вашей камеры и вычесть его соответственно (или можно использовать параметр –B, который, правда, в текущей версии LibRaw, похоже, не поддерживается).

Оказывается, что Nikon вычитает уровни чёрного из каждого канала перед записью в файлы D610, поэтому для нашего справочного кадра любая из команд сработает. Я загрузил её командой dcraw -d -4 –T, которая также масштабирует данные до 16 бит (см. шаг 3 по коррекции яркости далее).

Загруженные на этой стадии данные просто представляют собой интенсивность «серой шкалы» изображения. Однако в них есть соответствие положению на матрице, связанное с определённым цветовым фильтром, под которым оно находится. В байеровских матрицах идут ряды перемежающихся красного с зелёным цветов – и зелёного с синим – как показано на картинке. Точный порядок определяется по первому квартету активной области матрицы – в данном случае это RGGB, однако возможны и три других варианта.


Рис 2: матрица цветного фильтра Байера: расположение RGGB.

Байеровская матрица для D610 имеет раскладку RGGB. Необработанные данные выглядят на этом этапе следующим образом, как недоэкспонированное чёрно-белое изображение:


Рис. 3: Шаг 1: линейное необработанное изображение с вычтенными уровнями чёрного. Должно выглядеть таким же ярким, как следующий рис. 4. Если нет – ваш браузер неправильно обрабатывает цвета (я использую Chrome, и он, очевидно, обрабатывает их неправильно).

Если фото чёрное, то ваш браузер не знает, как показывать правильно размеченные линейные данные. Интересно, что редактор WordPress показывает изображение верно, но после публикации в Chrome оно выглядит неправильно (примечание: к 2019 году это, наконец, исправили) [статья 2016 года / прим. перев.]. Вот, как должно выглядеть это изображение:


Рис. 4: то же фото, но в виде CFA grayscale

Вот как линейные данные CFA выглядят непосредственно в файле. Выглядит темновато, поскольку я сместил экспозицию вправо, чтобы не обрезать блики водопада – это мы исправим позже, на шаге линейной коррекции яркости.

Изображение выглядит как полноценное чёрно-белое из-за малого размера, но на самом деле это не так: даже на одинаково освещённых участках видна пикселизация. Это происходит из-за того, что соседние цветовые фильтры, имея разную спектральную чувствительность, собирают разную информацию о цветах. Это легко видно при увеличении изображения. Вот как выглядит участок изображения сразу под карточкой WhiBal с увеличением до 600%:


Рис 5: CFA-пикселизация видна на равномерно серой карточке (сверху) и на окрашенных листьях.

2. Данные о балансе белого


Из-за спектрального распределения энергии источника света (в данном случае это частично закрытое облаками небо, свет которого проникает сквозь листву) и спектральной чувствительности фильтров, расположенных на матрице, различные цветные пиксели записывают пропорционально большие или меньшие значения даже при одном и том же освещении. Особенно это очевидно в нейтральных частях изображения, где, казалось бы, должны проявляться одинаковые средние значения по всем цветовым плоскостям. В данном случае на нейтрально серой карточке красные и синие пиксели записали значения в 48,8% и 75,4% от зелёного значения соответственно, поэтому они кажутся темнее.

Поэтому следующий шаг – применить баланс белого к линейным данным CFA, умножив каждый красный пиксель на 2,0493 (1/48,8%), а каждый синий – на 1,3256 (1/75,4%). В терминах Adobe мы получим чёрно-белое изображение, нейтральное относительно камеры. Тогда гарантированно, за исключением шума, все пиксели покажут одинаковые линейные значения на нейтральных частях изображения.


Рис. 6: после балансировки белого пикселизация серой карточки исчезает, но на цветных объектах она ещё видна.

Посмотрите, как исчезла пикселизация вверху изображения – для калиброки использовалась нейтрально серая карточка. Но, конечно, с цветных объектов пикселизация не исчезла: информация о цветах хранится в разности интенсивностей трёх каналов.

3. Корректировка линейной яркости


Большинство современных цифровых камер с заменяемыми объективами дают необработанные данные размерностью 12-14 линейных битов. Стандартная битовая глубина файлов (jpeg, TIFF, PNG) обычно задаётся в виде множителей 8, и любимой глубиной большинства редакторов сегодня являются 16 бит. Мы не можем просто взять 14-битные данные с вычтенным уровнем чёрного и сохранить их в 16 бит – всё попадёт в нижние 25% линейного диапазона и будет слишком тёмным. В идеале нам нужно обрезать данные после балансировки белого и вычитания чёрного, чтобы соответствовать обрезанным данным 16-битного файла, и соответствующим образом их масштабировать (см. шаг 4). Простой способ примерного приведения данных – просто умножить 14-битные данные на 4, масштабируя их до 16 бит. Именно это было сделано на шаге 1 после вычитания чёрного (dcraw -d -4 -T делает это автоматически, а с unprocessed_raw нужно будет сделать это вручную).

Говоря о масштабировании, мы можем также захотеть подправить нашу яркость. Этот шаг субъективен, и его, вероятно, не стоит делать, если вы гонитесь за «честным» рендером изображения, таким, какое оно получилось на матрице и записалось в файл RAW. Однако ни у кого не получается идеально выставить экспозицию, а разные камеры часто измеряют среднее серое в разных процентах от необработанных данных, поэтому полезно иметь возможность подправлять яркость. Поэтому у многих конвертеров относительные ползунки называются «коррекция экспозиции » или «компенсация экспозиции». В Adobe есть связанная с этим метка DNG, нормализующая экспонометр для разных камер, BaselineExposure. Для D610 она равняется 0,35 шага.

На мой вкус наше изображение темновато, и карточка WhiBal, которая должна иметь 50% отражающей способности, в полном масштабе даёт всего 17%. Линейная коррекция яркости – это умножение каждого пикселя в данных на константу. Если мы посчитаем, что на данном снимке не нужно сохранять самые яркие участки изображения яркостью выше 100% рассеянного белого света, то эта константа в данном примере будет равняться 50/17, примерно 1,5 шага коррекции. В данном случае я решил применить субъективно-консервативную коррекцию в +1,1 шага линейной яркости, умножив все данные в файле на 2,14, и получилось следующее:


Рис. 7: CFA-изображение после вычитания уровней чёрного, балансировки белого, обрезки, коррекции линейной яркости на 1,1 шаг

Уже лучше. Но, как вы можете видеть, расплачиваться за линейную коррекцию яркости приходится засветкой частей водопада. Тут приходят на помощь продвинутые ползунки нелинейного сжатия ярких участков и восстановления теней, имеющиеся в большинстве конвертеров RAW.

4. Убедиться в ровной обрезке данных по балансу белого


Если в необработанных данных изначально был обрезан зелёный канал, возможно, после применения множителей баланса белого придётся обрезать и два других до полного масштаба, чтобы исправить возникшую нелинейность. Полный масштаб показан на гистограммах ниже в виде нормализованного значения 1,0. Видно, что зелёный канал оригинальных необработанных данных был обрезан (из-за нагромождения значений), а другие – не были.


Рис. 8: Сверху вниз: гистограммы R, G, B после применения множителей баланса белого к необработанным данным, до обрезки. Обязательно обрезать все три до уровня меньшего из каналов, чтобы в ярких областях не появилось ложных цветов. Данные изображения отложены на отрезке 0-1, где 1 – полный масштаб.

Обрезка на полном масштабе необходима, поскольку в тех местах, где нет данных от всех трёх каналов, полученный цвет, скорее всего, будет неверным. В итоговом изображении это может проявить себя как, допустим, розоватый оттенок на участках, близких к максимальной яркости. Это очень раздражает, допустим, на снимках заснеженных гор. Поэтому обрезка бескомпромиссно решает эту проблему.


Рис. 9: Слева: правильно обрезанное изображение после применения баланса белого. Справа: изображение не обрезано. Жёлтой стрелкой показана область, близкая к максимальной яркости, где неполная информация от цветовых каналов даёт розоватый оттенок.

Вместо обрезки можно было бы сделать определённые предположения о недостающих цветах и дополнить относительные данные. В продвинутых конвертерах RAW этим занимаются алгоритмы или ползунки с названиями типа «реконструкция ярких участков». Способов сделать это существует множество. К примеру, если не хватает всего одного канала, как в случае с зелёным от 1,0 до 1,2 на рис. 8, проще всего предположить, что яркие участки находятся в районе нейтрально белого цвета, а в необработанных данных изображения сделан правильный баланс белого. Тогда в любом квартете, где зелёный цвет будет обрезан, а два других не будут, то значение зелёного будет равняться среднему значению двух других каналов. Для данного снимка такая стратегия смогла бы реконструировать не более 1/4 шага в ярких участках (log2(1,2)). Затем потребовалось бы провести сжатие ярких участков и/или повторную нормализацию новой полной шкалы до 1,0.

5. Дебайеризация данных CFA


До сего момента CFA-изображение находилось на одной чёрно-белой плоскости, из-за чего цветные участки казались пикселизированными, как видно на рис. 6. Пришло время дебайеризации – разделения красных, зелёных и синих пикселей, показанных на рис. 2, на отдельные полноразмерные цветовые плоскости, путём аппроксимации отсутствующих данных (на рис. ниже они показаны в виде белых квадратов).


Рис. 10: дебайеризация – заполнение отсутствующих данных в каждой цветовой плоскости с использованием информации из всех трёх плоскостей.

На этом шаге можно использовать любой из большого количества продвинутых алгоритмов дебайеризации. Большинство из них работают очень хорошо, но некоторые получаются лучше других, в зависимости от ситуации. Некоторые конвертеры RAW типа открытых RawTherapee и dcraw предлагают пользователю выбрать алгоритм из списка. Большинство конвертеров не дают такой возможности, и используют один алгоритм дебайеризации. Знаете ли вы, какой алгоритм дебайеризации использует ваш любимый конвертер RAW?

В данном испытании я решил схитрить и просто сжать каждый квартет RGGB в единый пиксель RGB, оставив значения R и B для каждого квартета такими, какие они есть в необработанных данных, и усреднив G по двум (это эквивалентно режиму dcraw –h). Это алгоритм дебайеризации 2×2 по ближайшим соседям. Он даёт более удобное в работе изображение вдвое меньшего размера (по линейным измерениям, или вчетверо по площади).


Рис. 11: необработанное RGB-изображение после вычитания уровней чёрного, балансировки белого, обрезки, коррекции линейной яркости и дебайеризации 2×2 по ближайшим соседям (эквивалент dcraw –h).

На рис. 11 видно, что наши необработанные данные теперь представлены в RGB-формате с тремя полностью заполненными цветовыми плоскостями. Цвета такие, какие записала камера, показал браузер и монитор. Выглядят блекловато, но не сильно отличаются от оригинала. Оттенки хранятся не в стандартном RGB-пространстве, поэтому ПО и железо не всегда понимают, что с ними делать. Следующий шаг – преобразовать эти цвета в общепринятое колориметрическое стандартное цветовое пространство.

Figure 11 shows that our raw capture data is now in RGB format with three fully populated color planes. The colors are those recorded by the camera (can we say ‘camera space’?) as shown by your browser through your video path and monitor. They seem a bit bland but not too far off. The tones are not in a standard RGB color space, so imaging software and hardware down the line do not necessarily know what to make of them. The next step is therefore to convert these colors to a generally understood, colorimetric, standard color space.

6. Преобразование и коррекция цветов


Это один из наименее интуитивно понятных но наиболее важных шагов, необходимых для получения готового изображения с приятными глазу цветами. Все производители ревностно хранят секреты своих цветовых фильтров в CFA их матриц, однако при наличии подходящего оборудования не так уж сложно вывести функции спектральной чувствительности. Примерное представление о функциях вашей камеры вы можете составить даже при помощи дешёвого спектрометра.

Вооружившись всем этим, а также сделав множество предположений по поводу типичных источников света, сцен и способов просмотра, можно сгенерировать компромиссную линейную матрицу, преобразующую цвет, полученный в CFA-изображении (таком, как показано на рис. 11), в стандартный цвет, который смогут распознать распространённые программы типа редакторов или браузеров, а также устройства типа дисплеев и принтеров.

К счастью для нас, измерением и расчётом этих матриц занимается несколько прекрасных лабораторий – а потом они выкладывают расчёты в открытый доступ. К примеру, DXOmark.com выпускает матрицы для преобразования данных из необработанного фото после балансировки белого в sRGB для двух источников для любой камеры из их базы данных. Вот, например, их матрица для Nikon D610 и стандартного источника света D50:


Рис 12: цветовая матрица от DXO lab для источника света D50: от данных, прошедших балансировку белого и дебайеризации к sRGB.

Какая из компромиссных матриц будет лучшей, зависит от спектрального распределения энергии источника света в момент снятия кадра, поэтому реальную матрицу обычно интерполируют на основе парочки ссылок. В мире Adobe сегодня это стандартные источники света A и D65, отвечающие за предельные варианты типичного освещения в повседневной фотографии, от лампы накаливания до дневной тени и съёмки в помещении. Затем преобразованные данные адаптируются к источнику света, соответствующему итоговому цветовому пространству – для sRGB это, например, D65. В итоге получается некая матрица, как, например, та, что показана на рис. 12. Потом остаётся просто перемножить её на RGB-значения каждого дебайеризованного пикселя после шага 5.

В спецификации своего DNG Converter Adobe советует более гибкий процесс. Вместо прямого перехода от CFA камеры к колориметрическому цветовому пространству Adobe сначала преобразует данные в цветовое пространство Profile Connection (XYZ D50), умножая данные после балансировки белого и дебайеризации на интерполированную линейную прямую матрицу [forward matrix], а потом уже приходит в итоговое цветовое пространство типа sRGB. Иногда Adobe также применяет дополнительную нелинейную цветовую коррекцию с использованием специальных профилей в XYZ (на языке DNG это HSV-коррекции через ProPhoto RGB, HueSatMap и LookTable).

Прямые матрицы камеры, сделавшей снимок, записываются в каждый DNG-файл, хвала Adobe. Я скачал оттуда матрицы для D610, а матрицы XYZD50 -> sRGBD65 с сайта Брюса Линдблума, и получил итоговое изображение:


Рис. 13: «Честно» сконвертированное изображение. Необработанные данные, вычтены уровни чёрного, произведена балансировка белого, обрезка, подправлена яркость, дебайеризация через ближайшего соседа 2×2, цвет подкорректирован и преобразован в цветовое пространство sRGB.

Теперь цвета такие, какие ожидают встретить программы и устройства в цветовое пространство sRGB. Если вам интересно, то данное изображение практически идентично тому, что выдаёт конвертер необработанных данных Capture NX-D от Nikon с профилем Flat. Однако выглядит оно не очень резко из-за плохой контрастности наших мониторов (см. Отображение тона).

7. Применение гаммы


Последний шаг зависит от выбранного цветового пространства. Gamma для пространства sRGB равна около 2,2. Я отмечаю это особо только для того, чтобы показать, что на этом этапе процесс рендеринга становится нелинейным. С этого момента изображение приведено к колориметрическому гамма цветовому пространству, и его можно как загружать в любимый редактор, так и выводить на экран. В теории все предыдущие шаги были линейными, то есть легко обратимыми.

+ Отображение тона


В 2016 году почти всегда требуется ещё и коррекция тона, чтобы выбрать, как именно втиснуть большой динамический диапазон камеры в небольшой диапазон отображающего устройства. К примеру, в зависимости от вашей устойчивости к шуму, динамический диапазон моего D610 имеет 12 шагов, при том, что у моего совсем неплохого монитора коэффициент контрастности равен 500:1, или порядка 9 шагов. Это значит, что три нижних шага с камеры не будут видны на мониторе из-за его подсветки.

Кривая RGB субъективно перераспределит тона по диапазону, так, чтобы некоторые тени стали виднее за счёт некоторых самых ярких участков (поэтому эту кривую называют «градационной кривой»). На момент написания статьи такую кривую обычно применяет Adobe в ACR/LR во время рендеринга перед тем, как показать изображение в первый раз:


Рис. 14: градационная кривая применяемая ACR/LR ближе к концу процесса рендеринга в Process Version 3 (2012-2016). Горизонтальная ось нелинейна.

В данном случае я её не использовал. Я просто применил кривую увеличения контраста и добавил немного резкости в Photoshop CS5 к рис. 13, чтобы получить итоговое изображение:


Рис. 15: Итоговое sRGB изображение. Изначально необработанные данные, вычтены уровни чёрного, произведена балансировка белого, обрезка, подправлена яркость, проведена дебайеризация, цвет подкорректирован, применена градационная кривая

Конечно, применение кривой контраста на позднем этапе меняет хроматичность и насыщенность цветов, однако именно это происходит, когда вы применяете эти подстройки гамма-RGB пространстве после рендера изображения. Исторически так всё происходило в фотоаппаратах, и так всё происходит в популярных конвертерах RAW – такова процедура, и к такому мы с годами привыкли. Альтернативной для достижения «точности» цветопередачи будет использовать цветовой профиль с сайта Торгера, и уже не трогать тона.

Подытожим


Итак, для базовой конвертации RAW с линейной подстройкой яркости и цветов требуется:
  1. Загрузить линейные данные из файла RAW и вычесть уровни чёрного.
  2. Провести балансировку белого.
  3. Подправить линейную яркость.
  4. Обрезать данные изображения.
  5. Провести дебайеризацию.
  6. Применить преобразования и коррекции цветов.
  7. Применить гамму.

И всё – покров тайны с конвертертации необработанных данных сорван.

Скрипты для Matlab для получения изображений, приведённых в этой статье, можно скачать по ссылке. 7 базовых шагов отмечены жёлтым:

s = raw2RGB(‘DSC_4022’ , ‘ROI’ , 1.1)

После использования скрипта сохраните файл в формате TIFF, загрузите в редактор цветов и примените выбранное цветовое пространство, чтобы увидеть правильные цвета.

Почему мои RAW-изображения уже цветные, если дебайеризация еще не выполнена?

Итак, если требуется дебайеризация, чтобы сделать изображение в градациях серого трехцветным… почему мои RAW-изображения уже цветные?? Означает ли это, что камера уже сделала дебайеризацию изображения?

Возможно, это была камера. Возможно, это было приложение, которое вы использовали для открытия файла.

Когда вы открываете «сырой» файл на своем компьютере, вы видите одну из двух разных вещей:

  • Изображение в формате JPEG для предварительного просмотра, созданное камерой во время съемки. Камера использовала настройки, которые действовали, когда вы делали снимок, и добавляла его к необработанным данным в файле .cr2. Если вы смотрите на изображение на задней панели камеры, вы видите предварительный просмотр в формате jpeg.

  • Преобразование необработанных данных приложением, которое вы использовали для открытия «сырого» файла. Когда вы открываете 12-битный или 14-битный «сырой» файл в своем приложении для работы с фотографиями на компьютере, то, что вы видите на экране, представляет собой 8-битную визуализацию демозаического необработанного файла, а не фактический монохроматический 14-битный фильтр Байера. битовый файл. Когда вы меняете настройки и ползунки, «необработанные» данные переназначаются и снова визуализируются в 8 битах на цветовой канал.

То, что вы увидите, будет зависеть от настроек, которые вы выбрали для приложения, с помощью которого вы открываете необработанный файл.

Поскольку у вас есть камера Canon, я бы посоветовал вам также попробовать Canon Digital Photo Professional для редактирования и преобразования необработанных файлов. Он находится на диске с программным обеспечением, который поставляется с каждой камерой Canon EOS, а обновления предоставляются Canon бесплатно на странице поддержки для вашей конкретной модели камеры. Вот ссылка на страницу поддержки EOS 700D/Rebel T5i . Просто нажмите « Программное обеспечение » , чтобы увидеть список самых последних версий приложений, доступных для конкретной модели камеры. Вы можете поискать другие модели здесь .

Canon DPP фактически считывает все данные EXIF, включая раздел «заметки производителя», и по умолчанию использует настройки камеры в качестве начального профиля при рендеринге файлов .cr2 (чего не делает большинство необработанных конвертеров). Первоначальный рендеринг необработанных данных будет очень близок к внешнему виду предварительного просмотра в формате jpeg, созданного в камере с теми же настройками. Они, вероятно, будут настолько близко, что будут неразличимы для ваших глаз.

Программная фотолаборатория



3.4.1.8. Дебайеризация

Обзор

Данный модуль позволяет управлять процессом демозаики изображения.

Применение

Демозаика важный шаг любого процесса обработки raw-изображений.

Подробное описание процесса выходит за рамки настоящего руководства. В двух словах, ячейки сенсора цифровой камеры способны воспринимать различные уровни яркости, но не разные цвета. Чтобы получить цветное изображение, над каждой ячейкой располагается цветной фильтр: красный, зеленый или синий. Из-за высокой чувствительности человеческого зрения к зелёному цвету на сенсоре размещается в два раза больше ячеек с зелёным фильтром, чем с красным или синим. Фильтры расположены в упорядоченной структуре (мозаике), называемой фильтром Байера. Поэтому каждый пиксель вашего изображения изначально имеет только информацию об одном цветовом канале. Демозаика восстанавливает недостающие цветовые каналы путем интерполяции с данными соседних пикселей. Для дальнейшего чтения см. Статью в Википедии о фильтре Байера [https://ru.wikipedia.org/wiki/Фильтр_Байера].

Поскольку при интерполяции возможно возникновение артефактов, были разработаны различные алгоритмы демозаики. Артефакты, как правило, видны как узоры в виде муара, когда вы просматриваете своё изображение в размере близком к оригинальному. В настоящее время darktable поддерживает алгоритмы PPG, AMAZE и VNG4. Все эти алгоритмы предоставляют высококачественный результат с малозаметными артефактами. Считается, что алгоритм AMAZE иногда дает лучшие результаты. Однако, поскольку алгоритм AMAZE значительно медленнее, darktable использует PPG по умолчанию. VNG4 производит самый нерезкий результат из трех алгоритмов, но если вы наблюдаете на изображение артефакты «лабиринта» (maze), то попробуйте этот алгоритм, чтобы их устранить.

Есть несколько камер, датчики которых не используют фильтр Байера. Камеры с датчиком «X-Trans» имеют собственный набор алгоритмов демозаики. Алгоритмом по умолчанию для датчиков X-Trans является Markesteijn 1-pass, который дает неплохие результаты. Для некоторого улучшения качества (за счет более медленной обработки) выберите Markesteijn 3-pass. Хотя демозаика VNG быстрее, чем Markesteijn 1-pass на некоторых компьютерах, она более склонна к созданию артефактов.

Кроме того, darktable поддерживает специальный алгоритм демозаики – «пропуск (монохром)». Это не универсальный алгоритм, и будет полезен не для всех изображений. Алгоритм разработан для камер с матрицами, с которых физически удалён цветной фильтр, например, с камер с физическими повреждениями. Обычно демозаика восстанавливает недостающие цветовые каналы путем интерполяции с данными соседних пикселей. Но поскольку массив цветных фильтров отсутствует, интерполировать нечего, поэтому этот алгоритм просто устанавливает все цветовые каналы в одно и то же значение, что приводит к тому, что все пиксели становятся серыми, что создает монохромное изображение. Этот метод гарантирует отсутствие артефактов интерполяции, которые в противном случае присутствовали бы при использовании одного из стандартных алгоритмов демозаики.

Некоторые параметры этого модуля могут активировать дополнительные шаги усреднения и сглаживания. Они могут помочь уменьшить оставшиеся артефакты в некоторых случаях.

Демозаика всегда применяется при экспорте изображений. Демозаика выполняется при просмотре на мониторе только в том случае, если масштаб изображения больше 50%, или если установлена соответствующая настройка «Способ дебайеризации при просмотре фото целиком» (см. раздел 8.2, «Основные настройки»). (Примечание переводчика: название настройки не отображает сути, так как на самом деле здесь настраивается применения дебайеризации при просмотре изображения не в полный размер). Другие цветные каналы берутся из соседних пикселей без затратной интерполяции.

«Способ»

Установите метод демозаики. Darktable в настоящее время поддерживает алгоритмы PPG, AMAZE и VNG4 для датчиков с фильтром Байера. Для датчиков X-Trans darktable поддерживает VNG, Markesteijn 1-pass и Markesteijn 3-pass.

«Краевой порог»

Устанавливает порог для дополнительного медианного фильтра. По умолчанию используется значение «0», которое отключает медианную фильтрацию. Эта опция не предназначена для датчиков X-Trans.

«Медианный фильтр»

Активирует ряд дополнительных проходов для сглаживания цветов. По умолчанию «Выкл.».

«Выравнивание зелёного»

В некоторых камерах фильтры зелёного имеют небольшие различия в свойствах. Этот параметр добавляет дополнительный шаг выравнивания для подавления артефактов. Доступны следующие опции: «Выключено», «Локальное среднее», «Полное среднее» и «Полное и локальное среднее». Эта опция не предназначена для датчиков X-Trans.


Сенсоры цифровых камер

В цифровых камерах для получения изображения используется сенсорная матрица из миллионов миниатюрных ячеек-пикселей. Когда вы нажимаете кнопку спуска на своей камере, и начинается экспозиция, каждый из этих пикселей представляет собой «фототермос», который открывается, чтобы собрать и сохранить фотоны в своей ёмкости. По завершении экспозиции камера закрывает все фототермосы и пытается определить, сколько фотонов попало в каждый. Относительное количество фотонов в каждой ёмкости далее преобразуется в различные уровни интенсивности, точность которых определяется разрядностью (от 0 до 255 для 8-битного изображения).

В ёмкости не содержится информации о том, сколько каждого цвета попало в неё, так что вышеописанным способом можно было бы получить только чёрно-белые изображения. Чтобы получить цветные изображения, поверх каждой ёмкости помещают фильтр, который пропускает только определённый цвет. Практически все современные цифровые камеры могут захватить в каждую из ёмкостей только один из трёх первичных цветов и таким образом теряют примерно 2/3 входящего света. В результате камере приходится складывать остальные цвета, чтобы иметь информацию обо всех цветах в каждом пикселе. Наиболее известный матричный цветофильтр, который называется «фильтр Байера», показан ниже.

Матричный цветофильтр

Матрица Байера состоит из чередующихся рядов красно-зелёных и зелено-синих фильтров. Обратите внимание, что в матрице Байера содержится вдвое больше зелёных сенсоров, чем синих или красных. Дисбаланс первичных цветов вызван тем, что человеческий глаз более чувствителен к зелёному цвету,чем к красному и синему вместе взятым. Избыточность по зелёным пикселям даёт изображение, которое кажется менее шумным и более чётким, чем казалось бы при равном количестве цветов. Это объясняет также, почему шум в зелёном канале намного меньше, чем в остальных (пример см. в статье «Что такое визуальный шум»).

Исходная картинка
(в двукратном увеличении)
Что видит ваша камера
(через матрицу Байера)

Примечание: не все цифровые камеры используют матрицу Байера, но это наиболее распространённый вариант. Сенсор Foveon, используемый в камерах Sigma SD9 и SD10, регистрирует все три цвета в каждом пикселе. Камеры Sony снимают четыре цвета в похожем массиве: красный, зелёный, синий и изумрудно-зелёный.

Дебайеризация

Дебайеризация — это процесс трансляции матрицы первичных цветов Байера в итоговое изображение, в котором содержится полная информация о цвете в каждом пикселе. Как это возможно, если камера не в состоянии непосредственно измерить полный цвет? Один из способов понять этот процесс — это рассматривать каждый массив 2×2 из красной, двух зелёных и синей ячейки как одну полноцветную ячейку.

В целом этого достаточно, но большинство камер предпринимают дополнительные шаги, чтобы получить из этой матрицы ещё больше информации об изображении. Если бы камера рассматривала каждый из массивов 2×2 как одну точку, её разрешение упало бы вдвое и по горизонтали, и по вертикали (то есть, вчетверо). С другой стороны, если бы камера считала цвета, используя несколько перекрывающихся массивов 2×2, она могла бы получить более высокое разрешение, чем это возможно для единичных массивов 2×2. Для увеличения количества информации об изображении можно использовать следующую комбинацию из перекрывающихся массивов 2×2.

Обратите внимание, что мы не рассчитывали информацию об изображении на границах матрицы, поскольку предположили, что изображение имеет продолжение в каждую из сторон. Если бы это действительно были границы матрицы, расчёты оказались бы менее точны, поскольку здесь нет больше пикселей. Это не является проблемой, поскольку для камер с миллионами пикселей граничная информация может быть смело отброшена.

Существуют и другие алгоритмы разбора матриц, которые могут извлечь несколько большее разрешение, собирают менее шумные изображения или адаптивно реагируют на разные участки изображения.

Дефекты дематризации

Изображения с мелкими деталями на пределе разрешающей способности цифрового сенсора могут порой сбивать с толку алгоритм разбора матрицы, приводя к неестественно выглядящим результатам. Наиболее известный дефект — это муар, который может проявляться как повторяющиеся текстуры, дефекты цветопередачи или образованные из пикселей сюрреалистические лабиринты:



Выше показаны два снимка с различным увеличением. Обратите внимание на появление муара во всех четырёх нижних квадратах, а также на третий квадрат первого снимка (плохо различимый). В уменьшенной версии в третьем квадрате можно наблюдать как лабиринты, так и дефекты цвета. Такие дефекты зависят как от типа текстуры, так и от программного обеспечения, которое производит исходный (RAW) файл цифровой камеры.

Матрица микролинз

Вас может заинтересовать, почему на первой диаграмме в этой главе ёмкости не были расположены непосредственно друг рядом с другом. У сенсоров в камерах в действительности нет полного перекрытия поверхности. На самом деле зачастую под пиксели отведено не более половины общей площади сенсора, поскольку нужно где-то разместить остальную электронику. Для каждой ёмкости существуют направляющие, которые отправляют фотоны в ту или иную ячейку. В цифровых камерах применяются «микролинзы» поверх каждой группы пикселей, чтобы повысить их способность собирать свет. Эти линзы подобно воронкам собирают фотоны, которые могли иначе остаться неиспользованными.

Хорошо сконструированные микролинзы могут улучшить сбор фотонов каждой ячейкой и, следовательно, создать изображения, в которых содержится меньше шумов при одинаковом времени экспозиции (выдержке). Производители камер оказались способны использовать усовершенствования в производстве микролинз, чтобы снизить или сохранить уровень шума в новейших камерах с высоким разрешением, несмотря на сокращение размеров ячейки в связи с упаковкой большего числа мегапикселей в тот же размер сенсора.

За дополнительной информацией о сенсорах цифровых камер обратитесь к главе:
Размеры сенсоров цифровых камер: как они влияют на фотографию?

Алгоритм разбора сенсорной матрицы цифровых камер

В цифровых камерах для получения изображения используется сенсорная матрица из миллионов миниатюрных ячеек-пикселей. Когда вы нажимаете кнопку спуска на своей камере, и начинается экспозиция, каждый из этих пикселей представляет собой «фототермос», который открывается, чтобы собрать и сохранить фотоны в своей ёмкости. По завершении экспозиции камера закрывает все фототермосы и пытается определить, сколько фотонов попало в каждый. Относительное количество фотонов в каждой ёмкости далее преобразуется в различные уровни интенсивности, точность которых определяется разрядностью (от 0 до 255 для 8-битного изображения).

 

Сенсор цифровой камеры

 

 

Светосборники

 

В ёмкости не содержится информации о том, сколько каждого цвета попало в неё, так что вышеописанным способом можно было бы получить только чёрно-белые изображения. Чтобы получить цветные изображения, поверх каждой ёмкости помещают фильтр, который пропускает только определённый цвет. Практически все современные цифровые камеры могут захватить в каждую из ёмкостей только один из трёх первичных цветов и таким образом теряют примерно 2/3 входящего света. В результате камере приходится складывать остальные цвета, чтобы иметь информацию обо всех цветах в каждом пикселе. Наиболее известный матричный цветофильтр, который называется «фильтр Байера», показан ниже.

 

Матричный цветофильтр

 

 

Матрица Байера

 

Матрица Байера состоит из чередующихся рядов красно-зелёных и зелено-синих фильтров. Обратите внимание, что в матрице Байера содержится вдвое больше зелёных сенсоров, чем синих или красных. Дисбаланс первичных цветов вызван тем, что человеческий глаз более чувствителен к зелёному цвету,чем к красному и синему вместе взятым. Избыточность по зелёным пикселям даёт изображение, которое кажется менее шумным и более чётким, чем казалось бы при равном количестве цветов. Это объясняет также, почему шум в зелёном канале намного меньше, чем в остальных.

 

Исходная картинка(в двукратном увеличении)

 

 

Что видит ваша камера(через матрицу Байера)

 

Примечание: не все цифровые камеры используют матрицу Байера, но это наиболее распространённый вариант. Сенсор Foveon, используемый в камерах Sigma SD9 и SD10, регистрирует все три цвета в каждом пикселе. Камеры Sony снимают четыре цвета в похожем массиве: красный, зелёный, синий и изумрудно-зелёный.

Дебайеризация

Дебайеризация — это процесс трансляции матрицы первичных цветов Байера в итоговое изображение, в котором содержится полная информация о цвете в каждом пикселе. Как это возможно, если камера не в состоянии непосредственно измерить полный цвет? Один из способов понять этот процесс — это рассматривать каждый массив 2×2 из красной, двух зелёных и синей ячейки как одну полноцветную ячейку.

 

Матрица Байера

 

 

Преобразованная матрица Байера

 

В целом этого достаточно, но большинство камер предпринимают дополнительные шаги, чтобы получить из этой матрицы ещё больше информации об изображении. Если бы камера рассматривала каждый из массивов 2×2 как одну точку, её разрешение упало бы вдвое и по горизонтали, и по вертикали (то есть, вчетверо). С другой стороны, если бы камера считала цвета, используя несколько перекрывающихся массивов 2×2, она могла бы получить более высокое разрешение, чем это возможно для единичных массивов 2×2. Для увеличения количества информации об изображении можно использовать следующую комбинацию из перекрывающихся массивов 2×2.

 

 

 

 

Обратите внимание, что мы не рассчитывали информацию об изображении на границах матрицы, поскольку предположили, что изображение имеет продолжение в каждую из сторон. Если бы это действительно были границы матрицы, расчёты оказались бы менее точны, поскольку здесь нет больше пикселей. Это не является проблемой, поскольку для камер с миллионами пикселей граничная информация может быть смело отброшена.

Существуют и другие алгоритмы разбора матриц, которые могут извлечь несколько большее разрешение, собирают менее шумные изображения или адаптивно реагируют на разные участки изображения. Дефекты дематризации

Изображения с мелкими деталями на пределе разрешающей способности цифрового сенсора могут порой сбивать с толку алгоритм разбора матрицы, приводя к неестественно выглядящим результатам. Наиболее известный дефект — это муар, который может проявляться как повторяющиеся текстуры, дефекты цветопередачи или образованные из пикселей сюрреалистические лабиринты.

Выше показаны два снимка с различным увеличением. Обратите внимание на появление муара во всех четырёх нижних квадратах, а также на третий квадрат первого снимка (плохо различимый). В уменьшенной версии в третьем квадрате можно наблюдать как лабиринты, так и дефекты цвета. Такие дефекты зависят как от типа текстуры, так и от программного обеспечения, которое производит исходный (RAW) файл цифровой камеры.

Матрица микролинз

Вас может заинтересовать, почему на первой диаграмме в этой главе ёмкости не были расположены непосредственно друг рядом с другом. У сенсоров в камерах в действительности нет полного перекрытия поверхности. На самом деле зачастую под пиксели отведено не более половины общей площади сенсора, поскольку нужно где-то разместить остальную электронику. Для каждой ёмкости существуют направляющие, которые отправляют фотоны в ту или иную ячейку. В цифровых камерах применяются «микролинзы» поверх каждой группы пикселей, чтобы повысить их способность собирать свет. Эти линзы подобно воронкам собирают фотоны, которые могли иначе остаться неиспользованными.

 

 

Диаграмма матрицы микролинз

Хорошо сконструированные микролинзы могут улучшить сбор фотонов каждой ячейкой и, следовательно, создать изображения, в которых содержится меньше шумов при одинаковом времени экспозиции (выдержке). Производители камер оказались способны использовать усовершенствования в производстве микролинз, чтобы снизить или сохранить уровень шума в новейших камерах с высоким разрешением, несмотря на сокращение размеров ячейки в связи с упаковкой большего числа мегапикселей в тот же размер сенсора.

Источник: cambridgeincolour.com

Массив цветных фильтров — PDF Free Download

РАСТРОВЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ

РАСТРОВЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ Как можно представить себе растровое изображение Создание растрового изображения: представьте, что Вы смотрите на пейзаж через окно; нарисуйте на стекле тонкими вертикальными и горизонтальными

Подробнее

— ПЗС-матрицы — КМОП- матрицы. Типы матриц

ЦИФРОВАЯ ФОТОГРАФИЯ Цифровая фотография фотография, результатом которой является изображение в виде массива цифровых данных файла, а в качестве светочувствительного материала применяется электронное устройство

Подробнее

Романов С.Г., Поташников А.М.

Влияние структуры массивов цветофильтров на характерисктики устройств формирования сигналов цветного изображения Романов С.Г., Поташников А.М. Аннотация. Основными характеристиками устройств формирования

Подробнее

ПРОЕКТ «ИЗДАТЕЛЬСКИЙ ДОМ»

ПРОЕКТ «ИЗДАТЕЛЬСКИЙ ДОМ» ТЕМА: «ЧИТАТЕЛЬ ЛЮБИТ ГЛАЗАМИ» качественный фоторяд и рисунок ЖАНРЫ ФОТОГРАФИИ ПОРТРЕТ УЛИЧНАЯ ФОТОГРАФИЯ РЕПОРТАЖ ДОКУМЕНТАЛЬНАЯ ФОТОГРАФИЯ ЖАНРОВАЯ ФОТОГРАФИЯ РЕКЛАМНАЯ ФОТОГРАФИЯ

Подробнее

Порошин А. Н. ЭФ СПбГУ, каф. ИСЭ, 2015

Порошин А. Н. ЭФ СПбГУ, каф. ИСЭ, 2015 Сводка требований к графике для web Формат RAW в фотографии Основная процедура обработки фото (6 шагов) Применение инструмента Camera Raw для обработки фото кадрирование

Подробнее

Теория и практика фотографии

Министерство образования Республики Беларусь УО «Белорусский государственный экономический университет» УТВЕРЖДАЮ Декан факультета международных бизнес-коммуникаций Н. В. Попок «_0» 06 01 Регистрационный

Подробнее

Комплексная практическая работа 1

Комплексная практическая работа 1 Исходные данные : химические вещества для составления фотографических растворов, аналоговые светочувствительные фотоматериалы, негативные и позитивные изображения. Принадлежности

Подробнее

Содержание. Часть I. Основы съемки 17

Введение 12 Структура книги 12 Пиктограммы, использованные в книге 13 Программное обеспечение, описанное в книге 14 Учитесь, будьте терпеливыми и наслаждайтесь съемкой 15 Замечание для русскоязычного рынка

Подробнее

ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ

Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшегообразования «Московский государственный университет геодезии и картографии»

Подробнее

Лекция 8. Основы компьютерной графики

Лекция 8 Основы компьютерной графики Основные способы представления изображений. векторная графика — графические объекты создаются как совокупности линий, векторов, точек растровая графика — графические

Подробнее

Цифровая печать. Большие фотографии

Цифровая печать. Большие фотографии Выясняем, что надо сделать с изображением, чтобы отпечатать фотообои» Фото большого размера Цифровое фото: много фотографируем не жалея «фотопленки». Храним в файлах

Подробнее

Canon Log Инструкция по эксплуатации

EOS 5D Mark IV (WG) Canon Log Инструкция по эксплуатации Настоящая инструкция предназначена для камеры EOS 5D Mark IV, обновленной для поддержки функции Canon Log. В настоящей инструкции рассматриваются

Подробнее

Обработка фотографий в Фотошоп. Часть 2.

Обработка фотографий в Фотошоп. Часть 2. Данный урок посвящен улучшению фотографий, полученных с мобильных телефонов. В настоящее время все телефоны, смартфоны и пр. в обязательном порядке оснащаются фотокамерой.

Подробнее

и фотолюбители выбирают объективы Tokina.

Принадлежащая компании Tokina технология AT-X развивалась более 20 лет. С момента начала нашего дела в 1981 году, мы постоянно совершенствовались. Каждая новая модель это очередное улучшение дизайна и

Подробнее

ПРОГРАММА фотокружка ОКНО В ПРИРОДУ

ПРОГРАММА фотокружка ОКНО В ПРИРОДУ Пояснительная записка Искусство фотографии, зародившееся более полутора веков назад, в наши дни получило новый толчок в развитии благодаря цифровым технологиям. Цифровые

Подробнее

Видеокамера VBD-51VF компании CNB TECHNOLOGY Inc.

Видеокамера VBD-51VF компании CNB TECHNOLOGY Inc. Высокое разрешение 650 ТВл Высокочувствительный сенсор Адаптивное воспроизведение тонов Чувствительность до 0,01 Люкс Механический ИК фильтр Интерфейс

Подробнее

Кодирование графической информации.

Кодирование графической информации. Пространственная дискретизация. Аналоговая форма представления графической информации Дискретная форма представления графической информации Изображение разбивается на

Подробнее

Руководство по качеству цветопередачи

Стр. 1 из 7 Руководство по качеству В руководстве по качеству цветной печати поясняется, как использовать функции принтера для регулировки и настройки цветной печати. Меню «Качество» Элемент Режим печати

Подробнее

Виды форматов 3D изображений

По сути, подразумевая множество форматов 3D, мы говорим о множестве тех или иных форматов, в которые может быть упакована именно стереопара. Стереопарой называют сделанную в разных ракурсах пару плоских

Подробнее

Графический редактор GIMP: Первые шаги.

Графический редактор GIMP: Первые шаги. Иван Хахаев, 2008 Глава 14. Инструменты цвета Инструменты цвета предназначены для коррекции различных характеристик цвета (яркости, насыщенности, контрастности и

Подробнее

Коллекция примеров фотографий SB-900

Коллекция примеров фотографий SB-900 Данная брошюра содержит описание методов съемки, примеры фотографий и обзор возможностей, доступных при съемке со вспышкой SB-900. Ru Выбор необходимого образца подсветки

Подробнее

Ликбез: технологии в видеокамерах

http://www.zoom.cnews.ru/publication/printed/13460 Ликбез: технологии в видеокамерах В этой статье мы постараемся кратко и, по-возможности, просто рассмотреть некоторые из этих технологий, поскольку базовое

Подробнее

ГЛАВА 2 РАСТРОВАЯ ГРАФИКА

ГЛАВА 2 РАСТРОВАЯ ГРАФИКА 2.1. Основные положения 2.2. Разрешение растровой графики 2.3. Виды разрешения 2.4. Кодирование изображения 2.5. Глубина цвета 2.6. Цветовые палитры 2.7. Сжатие растровой графики

Подробнее

Цифровая фотография. Форматы файлов

Цифровая фотография. Форматы файлов Выясняем, в каком формате фотографировать -, JPEG или RAW» Форматы файлов в фотографии Наиболее популярными для растровых изображений, используемых в цифровой фотографии,

Подробнее

ÓÄÊ 77 ÁÁÊ Ì 64

ÓÄÊ 77 ÁÁÊ 37.94 Ì 64 Â îôîðìëåíèè ïåðåïëåòà èñïîëüçîâàíî ôîòî: Subbotina Anna / Shutterstock.com Èñïîëüçóåòñÿ ïî ëèöåíçèè îò Shutterstock.com Ì 64 Ìèðîíîâ Ä. À. Áîëüøàÿ ýíöèêëîïåäèÿ öèôðîâîé ôîòîãðàôèè

Подробнее

ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ICS


FlowRec — программа для реконструкции внутриклеточных потоков

Программное обеспечение позволяет нам вычислять векторное поле внутриклеточных движений, в первую очередь, из серий необработанных изображений, полученных при покадровой микроскопии в светлом поле. В основе метода лежит обнаружение ускоренных робастных признаков (SURF) и их сборка в траектории. Две составляющие движения – прямая и броуновская – выделяются оригинальным методом, основанным на оценке минимальной ковариации.Броуновская составляющая дает коэффициент диффузии с пространственным разрешением. Направленная составляющая дает поле скоростей и, после подгонки уравнения завихренности, оценку пространственно-распределенной вязкости.

Требования: MATLAB2019b или будущая версия, Computer Vision Toolbox, Image Processing Toolbox, Optimization Toolbox, необязательно: Instrument Control Toolbox (используется для улучшения отчетов о ходе работы).

скачать FlowRec для пароля написать письмо macho(a)frov.jcu.cz

Программное обеспечение CAMEX — CAMera EXplorer

Целью CAMEX является калибровка изображений и их визуальный анализ. Инструмент CAMEX позволяет запустить папку с необработанной последовательностью изображений в виде видео. Необработанное изображение, выбранное из видео, может быть дополнительно проанализировано (путем дебайеризации, пороговой обработки, выбора области интереса (области интереса), гистограммы области интереса). Программный инструмент позволяет работать с цифровой камерой. На данный момент драйверы совместимы с камерами марки Ximea.

скачать CAMEX для пароля написать по электронной почте macho(a)frov.jcu.cz

QSP Квазиспектральный прибор

— это программный инструмент для выделения спектров прозрачности (квази) изображения микрообъекта, наблюдаемого в светлопольном световом микроскопе, оснащенном rgb-камерой.

скачать QSP для пароля написать по электронной почте macho(a)frov.jcu.cz

AviRaw — чтение необработанных AVI веб-камер

Вернуться к http://arnholm.орг/

Прежде чем читать дальше, посетите страницу Этьена Бондюэля, посвященную модулю Easy RAW для веб-камер Philips.

Также есть учебник на французском языке «Conversion du RAW couleur»… и даже один на турецком языке!

Что такое модификация RAW? По сути, это модификация прошивки, позволяющая устранить привычную внутрикамерную обработка, которую выполняют все веб-камеры. Такая обработка приводит к потере разрешения изображения.С модом RAW мы можем записывать информацию непосредственно в том виде, в каком ее видит ПЗС-матрица. Но чтобы использовать такую ​​информацию об изображении в формате RAW, нам нужно специальное программное обеспечение. Здесь на помощь приходит AviRaw. AviRaw может реконструировать информацию о цвете таким образом, чтобы не вызывать больших потерь разрешения изображения, и может преобразовывать RAW avi в обычные AVI, которые могут быть обработаны хорошо известными программами обработки (IRIS, K3CCDTools). , Registax и ряд других).

НОВОСТИ Обновление 27 февраля 2006 г.: Версия 3.1 был выпущен с

  • Установка и удаление поддержки.
  • Поддержка перетаскивания файлов AVI в AviRAW.
  • последние файлы в меню «Файл».
  • Экспорт файла По кадрам … позволяет суммировать кадры AVI в блоках по N и выводить суммированные кадры в виде 16 бит ПОДХОДИТ

    Сопутствующее программное обеспечение (15 июня 2006 г.): см. новую версию ImageTOOLSca


    Официальное уведомление: Вся информация и программное обеспечение на этой странице защищены авторским правом (c) Carsten A.Арнхольм. Вы можете свободно загружать и использовать программное обеспечение в некоммерческих целях. Свяжитесь с автором для разрешения перед использованием программного обеспечения для других целей.

    Отказ от ответственности: Автор регулярно использует программное обеспечение на нескольких своих компьютерах и твердо уверен, что программное обеспечение без какого-либо вредного воздействия. Тем не менее, автор не несет ответственности за ущерб, возникший в результате использования программного обеспечения, и не делает никаких гарантии или представления, явные или подразумеваемые, включая, помимо прочего, любые подразумеваемая гарантия товарного состояния или пригодности для конкретной цели.Программное обеспечение предоставляется «КАК ЕСТЬ», и автор не принимает на себя никаких рисков при его использовании.

    Скачать: Загружая любое программное обеспечение, вы соглашаетесь с тем, что любое использование программы осуществляется на ваш страх и риск.
    Скачать (выпущено 27 февраля 2006 г.)

    Обзор

    AviRaw позволяет открывать AVI и
    • предпросмотр как обычный RGB (как обычно декодируется через кодек)
    • предварительный просмотр яркости в формате RAW (только канал Y) из обычных снимков или снимков в формате RAW
    • предварительный просмотр в цвете RAW, дебайеризованный из канала Y (работает только для снимков RAW)
    • сохранить как новый AVI, используя выбранный режим (начиная с V2.3 это работает и для Win9x)
    • сохранить как новые BMP (по 1 на кадр), используя выбранный режим
    • правильно обрабатывать пропущенные кадры для предварительного просмотра и сохранения (пропущенные кадры не проверяются)
    • Сохранение отдельных AVI каналов R, G, B из обычного или дебайеризованного режима
    • Отметить/снять отметку с кадров в списке и сохранить только отмеченные кадры.
    Для использования функций RAW предполагается формат веб-камеры Philips. AviRaw поддерживает как Vesta, так и ToUcam. Камеры в стиле RAW.Выберите один из вариантов Vesta или ToUcam в поле со списком на панели инструментов. Это было успешно протестировано на камерах RAW Vesta и ToUcam (обе с цветными ПЗС-чипами).

    Значение кнопок BG, GB, RG и GR

    AviRaw декодирует так называемый байеровский шаблон в изображениях, снятых с помощью RAW-модифицированные цветные веб-камеры. Это достигается путем обхода кодека AVI, который обычно используется для создания цветного изображения.

    ПЗС-датчики цвета имеют небольшие фильтры R, G, B для каждого пикселя, чтобы уметь изображать изменение цвета.Каждый пиксель имеет только один цвет (красный, зеленый или синий), а расположение фильтров называется «шаблон Байера».

    Когда мод RAW применяется, мы можем получить доступ к данным CCD в программном обеспечении, почти не модифицированный электроникой, и затем мы видим шаблон фильтра Байера в данные, которые мы получаем, некоторые пиксели должны быть поняты как красные, некоторые как зеленые а некоторые как синие. Как оказалось, существует 4 возможных способа выкладки такого узора, см. это изображение:

    Мы можем определить 4 варианта после двух верхних левых цвета пикселей.Кнопки BG, GB, RG и GR в AviRaw используются для выбор того, какой вариант макета шаблона Байера будет использоваться, когда восстановление полного цветного изображения. Получается, что с модифицированным RAW веб-камер, вы не всегда получаете согласованный результат макета (даже с одинаковым камера), поэтому удобно иметь возможность выбирать все возможности.

    В дополнение к выбору макета шаблона Байера вы выбираете дебайер алгоритм для правильной интерполяции значений для создания полного значения RGB для каждый пиксель, и тогда у вас есть полностью реконструированное цветное изображение.

    Скриншоты

    Яркость RAW:
    дебайеризованный цвет:
  • %PDF-1.4 % Созданный ReportLab PDF-документ http://www.reportlab.com % ‘BasicFonts’: класс PDFDictionary 1 0 объект % Стандартный словарь шрифтов > эндообъект % ‘F1’: класс PDFType1Font 2 0 объект % Шрифт Helvetica > эндообъект % ‘Страница1’: класс PDFPage 3 0 объект % Страничный словарь > /Повернуть 0 /Транс > /Тип /Страница >> эндообъект % ‘ФормаXob.>\n4mN3&t/MO$\[email protected][OiLId]»[email protected]&D&eH:A’6tkAs$D009kN\$XOIXK;[email protected] l&Y-+pFZJ9#:E:[email protected],qaIK;jJ$a ;QK9M&WQMg8[f&62f0Ct’%u]@/qreLibXh/-r_D9f]He9T\OnZ]RdEOalc:kRri.k[-q[UrU2%lS\S5&[email protected]>JF][email protected]=-kK[ `65Y[(Gs:WF/R9-4rt4:*is&IS[[.0C?&hnC+j#[email protected]#sM]glA:r’hY>M$_PHs7>\G4W\#dj(oJQ!` JhJ5?D9(21mA[/[email protected]=][email protected]#8&?ks$r+k»]=frWiCq;_Q;dV’6″[email protected]#0Mr68EBg*d9Vlbf7’oiKp? %\]bca%[email protected]*[email protected]`T=#1jmhf/]4*E%jNF?s_l$EQ6tQ8c&V1m1,Y*[#2=LolRF]0.# H0 & Eq5RAuNUBa & J & O & H & RCVYWC && Х

    & GRB & г & м & Я & QZu & L2 & fWYXQK & A87

    & euFsA & Хв &&&&& ПБ: h6 &&& аР & Īru & я &&&& H9 & д & fY_ & Ю-alLccc & п && ftLAZW & W0djEY && Zr & JW & MkFhb && F9V & XV-VUWZ & OM7j & hF9GO & Е && Zpi & NQ & Z &&&& anjZ & s6 & _ && CSX & XSL2 & Ер && г: л & е & YFP & Пф &&&& K & Ks & КИФ-_l & Cwt & J & EZD &: ТИВ &&& RekVd & Рк & Zt && VTC &&&& C74ch & W.& CWPulRQYMCJkOsR1M & Н & г && lLPK4f-qrgNVoH81r & М &&&& oCL0U &&& B.Z && U & u68jZ34mL.F &&&&& YPF && dctnBj & lK0 & Еженедельник & д & U67 & Hj5T & Z4 & mlt7_GAS & ч &&&& A.P & XTfn & Y & Tkn5 & MDsgo & р & aeD3 & Jj & uHn4 &

    && && e_cc1 &&&: & JcuOJ & F &&& & Pi &&&& LE & Uf68O & FF & tbPME _ && д & Rw &&& Zr & pLMY5 & eCtRLL & S3-O & Q &&&& Ю.Н. & Jak &&&&&&&& IC && SHO & G0k && е &&& ectj0Cr &&& Pf & Wlncq &&&& д: С && D_ & KNVJ & eYhW9JehSm & ReCHgXM2D4l & Y & RsJDe5S & CqYEC & Qni &&& PqZ & RaoDf0HAr: K85 & г && H72EX & _ & Е: GTR &&&&&& R &&& LF.QL & L34 & P & P && M2EK1 &: BDCF & S: F & N &&&&&&&& _ & ogg & p1 &&&&& c-i2e7s & p1 &&&&&& zubd & a an4 &&& kv & hdo & a & ji8qtg0 &&& zubd & a & ji8qtg0 &&& zubd & a & ji8qtg0 &&& zubd & ak6o & trhz & tuo-o & i68mr & y6. & O & hLQDTjFVp & LpAHpr4 & K3 && F5 & U7 & _ && KRtJSR & io9 &&&&& М && О &&& RRN & S & && J7 && Hc8o & sjlkF && Ch5StLp˪ ݻ տ 鱅 ؆؅ ߠ ۇٴ؅ɦ ޼ & Ͻ & Ǭ’୙ ՄՇ ު

    0recdsm> 8j>

    Арри Alexa — frwiki.вики

    Арри Алекса

    Знак Аррифлекс
    Малли Алекса
    Тавоиттина рефлекси тай электронинен
    Линссикииннике ПЛ
    Полджиннопеудет 1-60 куваа секуннисса
    Суде 16/9 (А-ЭВ) тай 4:3 (А-ОВ)
    Мяэрителмя 1 920 х 1 080
    Антурин коко 23,76 х 13,37 мм
    Няттеенотракенне 4:2:2 тай 4:4:4
    муоката

    Arri Alexa на цифровую электронную камеру Pois Arri brändin levyttää parhaillaan THD kuvan .Horisontaalinen määritelmä on sama kuin 1920 pikseleitä Очень высокое разрешение. Ensimmäinen kolmesta kaupallisesta mallista myytiin vuonna 2010. Itse asiassa Arri Alexa on saatavana kolmessa versiossa, joita kutsutaan peräkkäin A-EV, A-EV Plus ja A-OV.

    Hankinta tapahtuu 3,5 K: n ALEV III CMOS -anturilla . Tämä edustaa vahvaa alueellista ylinäytteistystä fHD-tiedoston saamiseksi. Nimellinen anturi herkkyys ilmoitus 800 EI (säädettävissä 160-1600 EI), joilla on korkea dynaaminen alue на 13,5 pysähtyy.Se voi syödä 1-60 kuvaa sekunnissa on progressiivinen.

    Siinä on versiosta riippuen elektroninen tai refleksinen näky . Hänen kiinnittimensä PL ja anturi 23,76 × 13,37 мм, jotkavastaavat 35 mm: n kehystä, antavat sen hyväksyä kaikki tavoitteet 35 mm: n vakiona.

    Камера рунко

    Arri Alexa EV: н валикот.

    Сенсори

    Anturi на CMOS-tekniikkaa, jossa на rulla. ALEV III — anturin määritelmä на 3392 × 2200 пистетта. Aktiivinen alue (tallennetun kuvan alue) на 2880×1620 pikselä suhteessa 16:9, mikä edustaa aluetta 23,76×13,37 мм .

    Värin erotus tehdään Bayer-matriisilla . Anturi on tasapainottavat varten värilämpötila 5600 K, eli RGB voitot saavuttamiseksi tarvitaan neutraaleja värejä ovat pienimmät tässä värilämpötila.

    Anturilähdön kuvat kvantisoidaan 16 bitillä.

    Тавоиттина

    Ensinnäkin Alexa on varustettu elektronisella näkymällä. Etsin on kompakti, ja se on rakennettu taustavalaistun näytön ympärille, jonka LED-tarkkuus на 1280 × 720 пикселей.

    Sisään , Arri ilmoittaa optisen tähtäimen välittömästä saapumisesta Alexalle.

    Lisälaitteet

    A-EV Plus- ja A-OV Plus — маллит на стандартном модуле, а также коммуникация HF Arri LCS ( Lens Control System ) — kaukosäätimien kanssa.

    Rekisteröinti

    Tiedostojen Talentaminen A-EV-mallin с разрешением 1920 x 1080 пикселей (1080p). Видео на пакатту вуонна ProRes 4.2.2 таи 4.4.4. Tiedostot Talennetaan Sony SxS -kortille, joka on alustettu UDF: llä . UDF-tiedostojärjestelmä on vain luku -tietokoneessa, mikä estää päivittäisten tietojen väärinkäytön.

    Tallennetut virrat kvantisoidaan 10-битный HD-SDI-lähdössä, 10-битный ProRes-тиласса, 12-битный ProRes 4.4.4: ssä tai 12-битный Arrirawissa . Voit valita Recmuodon. 709 televisiolle tarkoitetulle HD- lähdölle tai Log C: lle, joka parantaa Talennetun kuvan kvantisointia ja yksityiskohtia ja tarjoaa enemmän kalibrointimahdollisuuksia.

    A-EV Plus и A-OV Plus малейсса на 2K талленус на Arriraw, пакет 12-битный дебайеризация muodossa ennen, joka tarjoaa suuremman kalibrointi leveys- ja tarkempaa määrittelyä (muuttuva riippuen debayerization valittu algorittu).Kameran toimittama virta talkennetaan Arriraw T-Link -tallentimeen. Arrin ilmaiseksi toimittama Arriraw Converter -ohjelmisto antaa sinun purkaa, tarkastella ja koodata Arriraw-tiedostoja. Отправить видео SMPTE DPX без использования: нет.

    Ulkoiset linkit

    Фотоника | Бесплатный полнотекстовый | Спектроскопический подход к коррекции и визуализации биологических данных светлопольной светопропускающей микроскопии

    1.Введение

    Методы световой микроскопии дают нам возможность исследовать особенности различных типов образцов и десятилетиями считаются стандартом наблюдения за живыми клетками [1,2,3]. Однако каждый из этих микроскопических методов имеет некоторые недостатки. В отличие от методов микроскопии в проходящем и отраженном свете, флуоресцентная микроскопия позволяет наблюдать только определенные структуры, которые были предварительно помечены для флуоресценции или возбуждены светом для автофлуоресценции.Другие ограничения флуоресцентной микроскопии связаны с фотообесцвечиванием [4] применяемых красителей или автофлуорофоров; их фототоксичность влияет на биологические процессы в живом образце с течением времени [5,6]. Эти аспекты избегаются в контрастной микроскопии, например фазово-контрастной микроскопии или дифференциальной интерференционно-контрастной микроскопии [7], где, естественно, некоторые внутриклеточные структуры усиливаются, тогда как некоторые из них подавляются искусственными световыми интерференциями [8]. Тем не менее, для наблюдения за биологическими экспериментами с использованием всех упомянутых выше микроскопических методов в большинстве случаев достаточно цифровой камеры в градациях серого [9,10,11,12], так как формы наблюдаемых объектов (т.г., клетки или органеллы) в основном оцениваются или, как в случае флуоресцентной микроскопии, мы наблюдаем свет известных длин волн, испускаемый образцом. выборки и низкое разрешение из-за размытого вида расфокусированного материала. Однако просвечивающая микроскопия в светлом поле позволяет наблюдать за немечеными живыми клетками и тканями, а также их внутренними структурами, и вызывает растущий интерес в связи с недавними экспериментами по сверхвысокому разрешению с использованием усиления видео [13] и динамики живых клеток [14].В безметочной светлопольной микроскопии сигнал генерируется в основном за счет дифракции широкого диапазона длин волн света в образце. Дифракция света — спектрально зависимое явление, которое можно использовать для определения спектров пропускания наблюдаемых объектов [15]. Поэтому для описания спектральных свойств наблюдаемого образца в предложенной схеме микроскопа [13,14] отклик объекта фиксируется цветной цифровой камерой.

    В результате даже незначительных дефектов сенсора камеры и аберраций оптического пути изображения могут страдать от сильных искажений, что делает невозможным точную и простую обработку и анализ данных.Поэтому микроскоп с камерой необходимо калибровать, как и любой измерительный прибор, чтобы добиться более точного представления объекта для дальнейшей цифровой обработки или визуализации.

    С ростом популярности автоматизации обработки изображений вопрос технически правильных и точных изображений становится еще острее. К настоящему времени разработаны различные подходы к калибровке, которые широко используются в различных методах микроскопии. Авторы ссылаются на необходимость цифровой компенсации пиксельных шумов, характерных для современных камер, используемых в флуоресцентной [16,17] и микроскопии локализации одиночных молекул [18], поскольку они влияют на результаты программного анализа изображений.В [19] авторы представили теоретическую модель источников шума и предложили алгоритм их коррекции для флуоресцентной микроскопии. С другой стороны, существуют подходы для чисто управляемого данными определения статистических свойств датчиков изображения [20]. В [21] авторы представляют быстрый, основанный на данных метод коррекции неоднородных сигналов флуоресценции, полученных с помощью конфокальной микроскопии, когда изображение умножается на величину, обратную оцениваемому пространственно переменному усилению освещения.В [22] авторы обсуждают влияние виньетирования на применение микроскопии светового поля и вводят процедуру калибровки для определения оптически правильной точки отсчета для систем на основе микролинз. Фотометрическая калибровка в спектральной микроскопии обсуждается в [23, 24, 25, 26], где предлагаются методы компенсации неоднородности спектрального отклика и квантовой эффективности.

    В представленной статье мы описываем метод захвата, исправления и преобразования 12-битных необработанных изображений немодифицированных биологических образцов, полученных с помощью светлопольного микроскопа с улучшенным видео.Коррекция изображения основана на спектральных характеристиках света, захватываемого каждым пикселем сенсора камеры в процессе калибровки. Преимущества метода калибровки демонстрируются как в алгоритме визуализации данных изображения, так и в простых алгоритмах обработки изображений. Возможная визуализация изображения использует полный диапазон 8 бит на канал (bpc) для преобразования скорректированных изображений (изображающих исходное пространственное распределение спектральных лучистых потоков). Таким образом, мы получали наиболее информативные (в смысле цвета и контраста) микроскопические изображения клеток, которые можно взаимно визуально сопоставлять на уровне всей серии изображений.Как мы покажем далее в этой статье, описанный метод калибровки микроскопа также дает преимущества при последующей обработке и анализе микроскопических изображений.

    Метод калибровки может быть технически улучшен, но с концептуальной точки зрения он завершен.

    3. Результаты и обсуждение

    Наноскоп, описанный в разделе 2.2, был разработан в основном для изучения немеченых живых и фиксированных клеток с целью изучения их реальной структуры. Таким образом, никакие дополнительные вклады в реакцию объекта, такие как модификации (иммуно)флуоресцентного красителя, не влияют на детектируемый сигнал.Исследование немодифицированных образцов не требует сложной пробоподготовки и не снижает время жизни живых клеток. На рис. 7 клетки HeLa представлены в фазово-контрастном, светлопольном и флуоресцентном режимах коммерческого микроскопа и в видео- улучшенное изображение с высоким разрешением с использованием наноскопа при том же увеличении. Подробное описание оптических путей микроскопов приведено в разделе 2.2. На фазово-контрастном изображении (рис. 7а) границы клеток окружены ореолами световых интерференций.В светлопольном режиме коммерческого микроскопа (рис. 7б) клеточные структуры практически не видны, в основном из-за меньшей интенсивности освещения и большего размера (объекта, на который можно проецировать) пикселя камеры. Кроме того, из-за использования камеры с оттенками серого анализировать спектральные характеристики стандартного светлопольного изображения практически невозможно. Окрашивание для флуоресцентной микроскопии (рис. 7в) визуализирует только отдельные части химически фиксированных клеток. Клетки потеряли жизнеспособность.Более того, информация о положении, форме или поведении других органелл также теряется. Напротив, наноскоп (рис. 7г) дает изображения в первичном цвете, где хорошо видны все границы клеток и конденсированные хромосомы во время митоза, а контраст может быть дополнительно усилен методом одновременной калибровки оптического пути и чипа камеры (раздел 2.3). .Цветовая калибровка цифровой камеры — это процесс, известный производителям камер уже несколько десятилетий.Тот факт, что камера микроскопа каким-то образом откалибрована и, таким образом, полученные микроскопические данные обычно недоступны в необработанном виде, к сожалению, обычно неизвестен рядовым пользователям цифровой микроскопии. В предлагаемом методе калибровки (раздел 2.3) микроскоп калибруется, в нашем случае заказной наноскоп, в целом (см. рис. 1) — по зависящим от длины волны коэффициентам пропускания и хроматическим аберрациям объектива микроскопа и других оптических элементов. в оптическом тракте микроскопа до датчика камеры микроскопа, первоначальная калибровка которого производителем камеры была отключена для получения первичного сигнала камеры.Предлагаемый метод калибровки позволяет получить более реалистичные спектральные характеристики микрообъекта. Значения интенсивности изображения на исходном изображении преобразуются в значения спектрального лучистого потока (рис. 8). Кроме того, видно (рис. 8), что гистограмма изображения после коррекции гораздо более структурирована, чем до коррекции. Даже в отсутствие образца входящий свет искажается из-за оптического пути и неидеальности сенсора камеры. Кроме того, на скорректированном изображении отсутствуют признаки оптического виньетирования (что нежелательно, главным образом, для целей макроскопической съемки камерой; поля зрения большинства микроскопов слишком малы, чтобы показать краевое оптическое виньетирование).Наш метод помогает смягчить такие проблемы, улучшая любой последующий метод анализа. Для правильной оценки экспериментальных результатов важна правильная визуализация изображений> 8 бит на канал. Для этого мы предложили алгоритм LIL (раздел 2.4). На рис. 9 показаны изображения фибробластов мыши и соответствующие им гистограммы интенсивности изображения с предварительной калибровкой и без нее, преобразованные с использованием алгоритма LIL, примененного к одному изображению и целой серии покадровых снимков. Условия, при которых проводился эксперимент с использованием наноскопа, описаны в разделе 2.2. В середине каждого нескорректированного изображения видна вертикальная линия. Это вызвано проблемой дисбаланса сенсорных отводов, которая может иметь решающее значение для алгоритмов цифровой обработки. Кроме того, в скорректированном изображении мы подавили такие артефакты, как пылинки на оптическом пути микроскопа (см. рис. 9a–d), и усилили цветовой контраст между различными клеточными структурами и фоном. Все изображения на Рисунке 9 были получены путем раздельной нормализации цветовых каналов, поэтому натуральные цвета отсутствуют.Несмотря на то, что информация обязательно теряется при преобразовании из >8-битных изображений в 8-битные, LIL-преобразование отдельного изображения сохраняет наибольшую ее долю, а преобразование целой серии сохраняет большую часть информации в серии и позволяет взаимное визуальное сравнение его изображений. В качестве примера того, как описанный метод влияет на последующую обработку изображения, мы применили стандартную функцию бинаризации Matlab (после преобразования цветного изображения в оттенки серого) к скорректированному и нескорректированному изображениям (рис. 10).Рисунок 10 был получен с тем же объективом Nikon 40×, что и рисунок 9. Неоткорректированные rgb и бинаризованные изображения (рис. 10a,b) имеют фоновые неоднородности (царапины и пыль на оптическом пути микроскопа, показанные стрелками), а также представляют собой менее компактные изображения. границы псевдоподий (показаны в квадрате) по сравнению с исправленными изображениями (рис. 10c, d). Концептуально наиболее похожими на наш подход к калибровке микроскопа являются процедуры, описанные в [23, 25, 26]. Thigpen et al. описали фотометрическую калибровку, подходящую для флуоресцентного микроскопа или микроскопа в проходящем свете [23].Этот метод работает в зависимости от длины волны и экспозиции, устанавливая баланс белого на фоне изображения. Метод был продемонстрирован на микроскопе, оснащенном спектральным источником света на основе решетки и цифровой камерой с оттенками серого. Спектры поглощения получены от различных фильтров, помещенных в управляемое компьютером колесо светофильтров микроскопа. Вычисление средней оптической плотности (т. е. средней интенсивности) фона, окружающего образец, для изображения с фиксированной длиной волны позволило исследователям аппроксимировать падающий на фильтр свет.Выполнение этого расчета для всех длин волн дало профиль интенсивности падающего света, который был плоским для всех длин волн. После выбора эталонного изображения (при длине волны 550 нм и экспозиции эталонной камеры) была рассчитана мера сходства между эталонным изображением и тестовым изображением для изображения, снятого при каждой комбинации длины волны и экспозиции камеры. Затем в качестве экспозиции на соответствующей длине волны выбиралась экспозиция для изображения, наиболее близкого к эталону.Поскольку этот метод калибровки [23] зависит от длины волны, он позволяет сегментировать объекты с определенной длиной волны на микроскопическом изображении, подобно нашему спектральному методу (в соответствии с нашим подходом к калибровке, ссылка [15]). В отличие от нашего метода калибровочные фильтры не размещаются в фокальной плоскости системы визуализации. Более того, этот метод [23] может показать дрейф точности монохроматора. Young et al. [25] предложили метод фотокалибровки флуоресцентного микроскопа. Авторы использовали набор из шести спектрально различных светодиодов и контролируемым образом изменяли ток через светодиоды.Контролируемое количество света, излучаемого светодиодами и прошедшего через оптический путь микроскопа (включая/исключая комбинацию фильтров разной нейтральной плотности), измерялось датчиком изображения в градациях серого. После этого оцифрованная интенсивность была объяснена как функция тока светодиода. Нелинейность в зависимости «интенсивность изображения от тока светодиода» подавлялась калибровкой возбуждающего света фотодиодом с помощью рефлектора Spectralon. Фотодиод имеет динамический диапазон 105:1, а его время интегрирования и коэффициент усиления контролируются компьютером.По сравнению с этим методом [25] наш подход также подходит не только для светлопольной микроскопии, но и для флуоресцентной микроскопии. Однако наш метод основан на пикселях. Кроме того, мы используем спектральные свойства чип-фильтров цветных камер, что позволяет получать полную информацию о спектральных свойствах отображаемых объектов на каждом отдельном изображении. Напротив, подход, описанный в [25], требует захвата набора изображений на каждом временном шаге. Таким образом, с помощью нашего метода мы можем получать спектральную информацию также об объектах, которые быстро изменяются во времени.Кроме того, наш метод позволяет калибровать оптический путь в световых энергиях. Такая калибровка по подходу Юнга технически существенно сложнее. Для этого авторы предложили специальный портативный прибор размером с предметное стекло микроскопа, в котором используются светодиоды с разными длинами волн и с регулируемой величиной протекающего тока для получения калиброванного количества света [24]. К сожалению, для работы [25] мы не нашли выходных изображений, которые позволили бы нам провести качественное и количественное сравнение с нашим методом.Авторы [26] описали калибровку световых потоков для широкопольного флуоресцентного микроскопа с помощью термопарного измерителя мощности после пропускания света через объектив с открывающейся диафрагмой. Этот метод позволил исследователям точно оценить интенсивность возбуждения в плоскости объекта с помощью коммерчески доступных оптико-механических компонентов, сравнить экспериментальные установки и выделить детали изображения. Весь процесс калибровки для одного объектива и шести кубиков флуоресцентных фильтров длился 75 мин.Этот метод кажется наиболее похожим на наш. Основное отличие заключается в использовании термопарного измерителя мощности для измерения доз падающего света вместо оптоволоконного спектрофотометра. Используя эту процедуру [26], невозможно получить какую-либо информацию об изображении со спектральным разрешением.

    4. Выводы

    Биологические эксперименты трудно воспроизводимы и повторяемы, но также часто чувствительны к техническому обеспечению. Подход, представленный в данной статье, позволяет без обширной технической обработки уменьшить, во-первых, влияние неоднородностей оптического пути, а во-вторых, дефектов сенсора камеры на цветовые свойства изображений в светлопольном свете. Эксперимент по трансмиссионной микроскопии.Таким образом, он позволяет максимизировать выход информации, полученной в технически простейшем эксперименте. Предложенная здесь процедура калибровки (при необходимости с последующим корректным сжатием интенсивности изображения) перспективна для более адекватной и точной передачи цветовой информации в компьютер и исследователям. Эта экспериментальная технология позволяет наблюдать за живыми клетками в динамике и облегчает последующую обработку микроскопических изображений (особенно характеристик клеток и определение границ).

    Очевидно, что в информации на некалиброванном изображении преобладают неоднородности сенсора и светового пути, и для правильной оценки можно использовать только калиброванные изображения. Это особенно важно для возможного автоматического машинного анализа, который будет неизбежен в случае большого поля зрения, содержащего множество отдельных объектов, которые невозможно проанализировать вручную.

    Этот метод упрощает обнаружение краев (выделение элементов краев), что важно при обработке изображений.Другими словами, метод калибровки позволяет лучше сгруппировать интенсивности сходных спектральных свойств, чтобы отделить фон от переднего плана в светлопольном проходящем изображении.

    Этот подход к калибровке как таковой не зависит от конструкции светового микроскопа, от всех его оптических компонентов до типа цифровой камеры (монохроматическая или цветная, с разной разрядностью). После небольших отличий в процедуре этот метод калибровки может также подходить для контрастной микроскопии или флуоресцентной микроскопии.Единственным условием успешного применения метода является камера микроскопа, дающая первичный (сырой) сигнал, не искаженный и не модифицированный ни электроникой, ни программным обеспечением.

    Тем не менее, описанный метод калибровки и коррекции изображения в светлом поле применим не только для наблюдения живой клетки, но и для анализа других прозрачных материалов, таких как, например, полимерные каркасы или полимерные нанопечатные структуры. После некоторых незначительных изменений в экспериментальном протоколе и устройстве системы этот метод также можно использовать в микроскопии отражения света или флуоресцентной микроскопии.

    Можно сделать вывод, что по сравнению с ранее опубликованными методами калибровки микроскопа наш подход к калибровке является наиболее универсальным, а также обеспечивает дальнейшую усовершенствованную обработку данных, включая анализ данных спектрального изображения.

    лучшее программное обеспечение для редактирования видео

    Какие самые популярные программы для редактирования видео на ПК? На Маке? Для iOS? Для Android? Какие наиболее полные? Существуют ли бесплатные и эффективные программы? Futura предлагает вам свой выбор.

    Программное обеспечение для Mac

    Final Cut Pro X

    Final Cut Pro X является эквивалентом Abode Premiere Pro CC для Mac OS X, это абсолютный эталон. В дополнение к простоте использования благодаря «Магнитной временной шкале» его составные плоскости могут быть сгруппированы в единый пакет и интеллектуальный цветовой код. Программное обеспечение объединяет передовые организационные инструменты, такие как оптимизированное назначение тегов метаданных или возможность получения объект в считанные секунды посреди многочасового контента.Final Cut Pro X предназначен для работы с высокопроизводительным процессором и графической картой вашего Mac и включает в себя новые инструменты шумоподавления видео, отображение тайм-кода, где бы вы ни находились в комнате, и расширения рабочего процесса для работы со сторонними приложениями, не выходя из дома. Final Cut Pro X.

    Final Cut Pro X — эталон для редактирования видео на Mac благодаря высокой производительности и оптимизированному интерфейсу

    Бесплатный видеоредактор VSDC

    VSDC — это бесплатный нелинейный видеоредактор, обеспечивающий прямой доступ к любому изображению в видеопоследовательности и позволяющий легко перемещать планы во время редактирования.Это программное обеспечение поддерживает все современные видео- и аудиоформаты для воспроизведения и записи. Он также предлагает возможность конвертировать видеоформат вашей работы и включает в себя инструмент для захвата видео с внешних устройств. В дополнение к классическим функциям редактирования он объединяет множество цветовых эффектов, преобразований и переходов для видео, а также множество фильтров и опций для звука.

    VSDC Free Video Editor — лучшее бесплатное программное обеспечение для редактирования видео для Mac OS X

    DaVinci Resolve 15

    Редактор Blackmagicdesign гордится тем, что является единственным решением, предлагающим редактирование, калибровку, постобработку звука и визуальные эффекты в одном программном обеспечении.И это бесплатно! Широко используемый профессионалами кино и телевидения, он имеет очень продвинутые функции с точки зрения цветокоррекции, визуальных эффектов или редактирования звука благодаря рабочей станции Fairlight. Он предлагает использовать новый кодек Blackmagic Raw, что обеспечивает очень высокое качество изображения и впечатляющую скорость благодаря интеграции передовой технологии дебайеризации и интеллектуального дизайна. Наконец, производительность движка воспроизведения была настолько оптимизирована, что на ноутбуке можно работать даже в формате 4K! Единственное ограничение: он на английском языке.

    DaVinci Resolve 15 перегруппирует все материалы из , монтаж , этапы и постпродакшн аудио в логике

    Программное обеспечение для iOS

    iMovie

    Apple предлагает приложение для редактирования видео с элегантным внешним видом и интуитивно понятными жестами Multi-Touch. iMovie позволяет выбирать и делиться нужными планами, а также отмечать любимые моменты, чтобы быстро найти их позже. Превратитесь в ученика Спилберга, создавая эффектные трейлеры, используя предварительно записанную музыку и шаблоны, или создайте свой собственный фильм из 8 уникальных тем с названиями, переходами и музыкой.Обогатите свои работы с помощью 10 видеофильтров, специально разработанных Apple, и множества эффектов, таких как замедленное движение, ускоренная перемотка вперед, изображение в изображении и разделение экрана. В зависимости от вашего устройства доступна опция скорости x2 и поддержка 4K.

    iMovie содержит фильтры и специальные эффекты, которыми легко пользоваться благодаря понятному интерфейсу

    Splice

    Обладатель золотой награды за лучшее мобильное приложение в 2015 году, Splice — это простой и мощный инструмент для редактирования видео.Он был разработан таким же мощным, как настольный редактор, но оптимизирован для мобильного использования. Так, для изображения он имеет функции автоматической ориентации и синхронизации вашего видео в соответствии с ритмом музыки, многочисленные цветовые фильтры фона, настройки скорости воспроизведения, эффекты «панорамирования» и «масштабирования», а также различные параметры для настройки. ваши переходы. Что касается звука, он позволяет вам использовать большой выбор бесплатной музыки или музыки, содержащейся в вашем списке iTunes, а также добавлять комментарии благодаря встроенному диктофону.Вы можете поделиться своими видео прямо в основных социальных сетях.

    Splice — это простой и оптимизированный видеоредактор для мобильного использования.

    Программное обеспечение для Windows

    Видеоредактор EaseUS

    Чтобы вырезать, собирать и украшать видео с помощью фильтров и эффектов, EaseUS Video Editor — один из самых простых инструментов для начинающих. Программное обеспечение для редактирования видео знает, как управлять основными видеоформатами, на данный момент монтаж можно воспроизводить со всех носителей (мобильных, компьютеров) и даже из социальных сетей или платформ онлайн-распространения, таких как YouTube, например.EaseUS Video Editor доступен как бесплатное программное обеспечение для редактирования видео для Windows или как платная версия со значительной скидкой 50% на данный момент.

    Фильтры и эффекты с именами, специальные приспособления для нанесения, которые можно использовать для создания эффектных украшений для видео

    Видеоредактор Movavi

    Хорошее программное обеспечение для редактирования видео может превратить любительское видео, снятое на телефон, в продукцию профессионального качества.

    Видеоредактор Movavi позволяет редактировать, вырезать, очищать, синхронизировать звук и музыку с видео или создавать собственные титры с текстом и анимацией.

    Его интерфейс выполнен в современном дизайне и разделен на три части: видеоплеер, панель управления с вкладками и рабочую панель, отображающую редактируемые файлы. Команды позволяют легко импортировать, редактировать или экспортировать видео, создавать текст для заголовков, вставлять субтитры, создавать переходы и даже включать специальные эффекты.

    Подводя итог, можно сказать, что Movavi идеален и интуитивно понятен для начинающих пользователей. Его интерфейс очень прост для понимания и имеет множество спецэффектов. Расширенные настройки просты в обращении.

    Простой для понимания интерфейс для интуитивного использования

    Adobe Premiere Pro CC

    Adobe Premiere Pro CC — эталон программного обеспечения для редактирования видео, используемого в кино, на телевидении и в Интернете. Он очень полный и предназначен для профессионалов или любителей, мотивированных на прогресс благодаря подробным руководствам. Обладает огромным набором инструментов для постпродакшна и поддерживает все современные форматы, включая 8K и виртуальную реальность. Его сила заключается в эффективной и интеллектуальной интеграции всех рабочих процессов, чтобы никогда не выходить из окна сборки.Что касается новых функций, отметим более простую и точную калибровку цвета, мгновенно улучшенный аудиоконтент или полностью поддерживаемую виртуальную реальность на 180 градусов. Наконец, у него есть то преимущество, что он совместим (и оптимизирован?) с Abode After Effects CC, Adobe Photoshop CC, Abode Story и многими партнерскими программами.

    Adobe Premiere Pro CC интеллектуально интегрирует рабочие процессы

    Magix Video Deluxe

    Magix Video deluxe рекомендуется широкой публике из-за отличного соотношения цена/качество.Он предлагает решение для видео, которое является довольно доступным. Его основными качествами являются простота использования при отображении вариантов в режимах раскадровки и временной шкалы, проверенная скорость импорта, оптимизации и редактирования в автоматическом или пользовательском режиме, а также набор из 1500 эффектов для обогащения ваших видео. Что касается новых функций, он включает в себя динамическую анимацию заголовков, улучшенное качество изображения FullHD и 3 плагина премиум-класса.

    Добавьте более 1500 эффектов с помощью Magix Video Deluxe в режиме временной шкалы

    Хитфильм Экспресс

    Студия FXhome предлагает программное обеспечение профессионального качества, мощное и бесплатное! Он имеет обширный, но доступный для новичков интерфейс, который предлагает более 410 специальных эффектов для украшения ваших творений.Он позволяет редактировать и редактировать свою работу в 2D и 3D без ограничения количества мультимедийных дорожек и переходов, чего не делают некоторые платные конкуренты! Очень богатый, его мастерству способствует наличие очень активного сообщества, а также множество руководств.

    HitFilm Express абсолютно бесплатен и предлагает более 410 различных спецэффектов

    Программное обеспечение для Android

    Adobe Premiere Clip

    Adobe Premiere Clip — это бесплатный видеоредактор, целью которого является быстрый и простой дизайн качественных фильмов.Он предлагает инструмент для автоматического создания видео, который приводит ваши изображения в ритм выбранной вами музыки. Он также имеет простые и эффективные варианты монтажа, вам просто нужно перетащить клипы или фотографии, а затем изменить их порядок и переработать, сохранив только выбранные части. Он также включает в себя настройки света, переходов и эффектов скорости видео. Когда дело доходит до музыки, вы можете выбирать между песнями, предлагаемыми приложением, или импортировать их из своего плейлиста, а функция Automix уравновешивает громкость звука между треками.Вашими творениями можно поделиться в Twitter, Facebook и YouTube, и у вас даже есть возможность экспортировать свою работу в Adobe Premiere Pro CC на вашем компьютере, чтобы получить доступ к более продвинутым параметрам редактирования.

    Adobe предлагает бесплатное приложение, совместимое с Adobe Premiere Pro CC на компьютере

    ФильмораГо

    FilmoraGo — это программное обеспечение для редактирования видео, позволяющее быстро создавать забавные видеоролики, которыми можно поделиться в социальных сетях или отправить по электронной почте.Вы должны сначала выбрать одну из предложенных тем, а затем получить доступ ко многим параметрам видеоредактора, таким как замедление, ускорение, наложения, фильтры, возможность добавления текста и даже чтения в обратном порядке, имея при этом возможность предварительно просмотреть свое творение в реальном времени. время. Затем у вас есть профессиональные инструменты для вырезания видео, дублирования, поворота, удаления элементов и вырезания звука. Наконец, вы можете экспортировать свою продукцию в формате 1:1 для Instagram или 16:9 для YouTube.

    FilmoraGo — это приложение, позволяющее быстро и весело создавать видеоролики, а затем делиться ими

    Какое лучшее программное обеспечение для редактирования видео? – Плугавел

    Какие программы для редактирования видео наиболее популярны на ПК? На Маке? Для iOS? Для Android? Какие наиболее полные? Существует ли бесплатное и эффективное программное обеспечение? Futura предлагает вам свой выбор.

    Программное обеспечение для Windows

    EaseUS Video Editor — один из самых простых в освоении инструментов для начинающих, позволяющий нарезать видео, склеивать их и украшать фильтрами и эффектами. Программное обеспечение для редактирования видео может обрабатывать основные форматы видео, например, изменения можно читать со всех носителей (мобильных, компьютеров) и даже из социальных сетей или платформ распространения в Интернете, таких как YouTube. EaseUS Video Editor доступен как бесплатное программное обеспечение для редактирования видео для Windows или как платная версия с большой скидкой 50%.

    Хорошее программное обеспечение для редактирования видео может превратить любительское видео, снятое на телефон, в продукт профессионального качества.

    Видеоредактор Movavi позволяет редактировать, вырезать, очищать, синхронизировать звук и музыку с видео или даже создавать собственные титры с текстом и анимацией.

    Его интерфейс имеет современный дизайн и разделен на три части: видеоплеер, панель управления с вкладками и рабочую панель, отображающую редактируемые файлы. Элементы управления позволяют легко импортировать, редактировать или экспортировать видео, создавать текст для заголовков, вставлять субтитры, создавать переходы и даже включать специальные эффекты.

    Короче говоря, Movavi идеален и интуитивно понятен для начинающих пользователей. Его интерфейс очень прост для понимания и имеет множество спецэффектов. Расширенные настройки просты в освоении.

    (30-дневная бесплатная пробная версия)

    Adobe Premiere Pro CC — эталон программного видеоредактора, используемого в кино, на телевидении и в Интернете. Он очень полный и предназначен для профессионалов или любителей, мотивированных на прогресс благодаря подробным руководствам. Он имеет огромный набор инструментов для постобработки и поддерживает все современные форматы, включая 8K и виртуальную реальность.Его сила заключается в том, чтобы эффективно и разумно интегрировать все рабочие процессы, чтобы никогда не покидать оконную сборку. Из новинок отметим более простую и точную калибровку цветов, мгновенно улучшенный звук или полностью поддерживаемую 180-градусную виртуальную реальность. Наконец, у него есть то преимущество, что он совместим (и оптимизирован?) с Abode After Effects CC, Adobe Photoshop CC, Abode Story и многими партнерскими программами.

    Magix Video deluxe рекомендуется широкой публике из-за отличного соотношения цена/качество.Он предлагает довольно успешное решение для видео по доступной цене. Его основными качествами являются простота использования при отображении вариантов в режимах раскадровки и временной шкалы, проверенная скорость импорта, оптимизации и редактирования в автоматическом или пользовательском режиме и палитра из 1500 эффектов для обогащения ваших видео. Что касается новых функций, то они включают в себя динамическую анимацию титров, улучшенное качество изображения FullHD и 3 плагина Premium.

    Студия FXhome предлагает программное обеспечение профессионального качества, мощное и бесплатное! Он имеет богатый интерфейс, но доступный для новичков, который предлагает более 410 специальных эффектов для украшения ваших творений.Он позволяет редактировать и редактировать свою работу в 2D и 3D без ограничения количества мультимедийных дорожек и переходов, чего не делают некоторые платные конкуренты! Очень богатый, его освоению способствует наличие очень активного сообщества, а также множество руководств.

    Программное обеспечение для Mac

    (30-дневная бесплатная пробная версия)

    Final Cut Pro X — это эквивалент Abode Premiere Pro CC для Mac OS X, золотой стандарт. В дополнение к простоте использования благодаря «Магнитной временной шкале», составным снимкам, которые можно сгруппировать в один пакет, и интеллектуальной цветовой кодировке, программное обеспечение включает в себя передовые организационные инструменты, такие как оптимизированное назначение тегов метаданных или возможность извлечения элемента в секунд посреди часов контента.Final Cut Pro X был разработан для работы с производительностью процессора и графической карты вашего Mac, а новые функции включают в себя новые инструменты шумоподавления видео, отображение тайм-кода в любом месте комнаты и расширения рабочего процесса для работы со сторонними приложениями, без выход из Final Cut Pro X.

    VSDC — это бесплатный нелинейный видеоредактор, который позволяет получить прямой доступ к любому кадру видеоклипа и легко перемещать клипы во время редактирования. Это программное обеспечение обеспечивает поддержку всех современных видео- и аудиоформатов для воспроизведения и записи.Он также предлагает возможность преобразования формата видео вашей работы и включает в себя инструмент для захвата видео с внешних устройств. В дополнение к классическим функциям редактирования, он включает в себя ряд звуковых эффектов. цвет, преобразование и переход для видео и множество фильтров и опций для звука.

    Blackmagicdesign гордится тем, что является единственным решением, которое предлагает редактирование, цветокоррекцию, постобработку звука и визуальные эффекты в одном программном обеспечении. И это бесплатно! Широко используемый профессионалами кино и телевидения, он имеет очень продвинутые функции в отношении цветокоррекции, визуальных эффектов и даже ретуши звука с рабочей станцией Fairlight.Он предлагает использовать новый кодек Blackmagic Raw, что обеспечивает очень высокое качество изображения и впечатляющую скорость благодаря интеграции передовой технологии дебайеризации и интеллектуального дизайна. Наконец, производительность механизма воспроизведения настолько оптимизирована, что на ноутбуке можно работать даже в формате 4K! Единственное ограничение: он на английском языке.

    Программное обеспечение для iOS

    Apple предлагает приложение для редактирования видео с чистым внешним видом и интуитивно понятными жестами Multi-Touch.iMovie позволяет выбирать нужные клипы и делиться ими, а также отмечать любимые моменты, чтобы быстро найти их позже. Станьте учеником Спилберга, создавайте захватывающие трейлеры, используя предварительно записанную музыку и шаблоны, или создайте свой собственный фильм из 8 уникальных тем с названиями, переходами и музыкой. Улучшите свои работы с помощью 10 видеофильтров, специально разработанных Apple, и множества эффектов, таких как замедленное движение, ускоренная перемотка вперед, картинка в картинке и разделение экрана. В зависимости от вашего устройства доступна опция скорость x2 и поддержка 4K.

    Обладатель золотой награды за лучшее мобильное приложение 2015 года, Splice — это простой и мощный инструмент для редактирования видео. Он был разработан так же, как и настольный редактор, но оптимизирован для мобильного использования. Так, для изображения имеются функции ориентации и автоматической синхронизации вашего видео в соответствии с ритмом музыки, множество фильтров цветов фона, настройки скорости воспроизведения, эффекты «Панорамирование» и «Масштабирование», а также различные опции. чтобы настроить переходы.С точки зрения сына, он позволяет вам использовать большой выбор бесплатной музыки или музыки, содержащейся в вашем списке iTunes, а также добавлять комментарии благодаря встроенному диктофону. Вы можете поделиться своими видео прямо в основных социальных сетях.

    Программное обеспечение для Android

    Adobe Premiere Clip — бесплатный видеоредактор, предназначенный для быстрого и простого создания качественных фильмов. Он предлагает инструмент для автоматического создания видео, показывающий ваши изображения в ритме выбранной музыки. Он также имеет простые и эффективные параметры редактирования: вам просто нужно перетаскивать клипы или фотографии, а затем изменять их порядок и переделывать, сохраняя при этом только выбранные части.Он также включает в себя настройки для света, переходов скорости видео и эффектов. Что касается музыки, вы можете выбирать между песнями, предлагаемыми приложением, или импортировать их из своего плейлиста, а функция Automix заботится о балансировке громкости звука между треками. Вашими творениями можно поделиться в Twitter, Facebook и YouTube, и у вас даже есть возможность экспортировать свою работу в Adobe Premiere Pro CC на вашем компьютере для более расширенных возможностей редактирования.

    FilmoraGo — это программное обеспечение для редактирования видео, позволяющее быстро создавать забавные видеоролики, которыми можно поделиться в социальных сетях или отправить по электронной почте.Сначала вы должны выбрать одну из предложенных тем, а затем получить доступ ко многим параметрам видеоредактора, таким как замедленное движение, ускорение, наложения, фильтры, возможность добавления текста и даже обратное воспроизведение, и все это благодаря возможности предварительного просмотра вашего творения.

    Дебайеризация: Инновационные алгоритмы для повышения качества изображения

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.

    Пролистать наверх