тяночьку хочеться или куньчика... разве я так много прошу?
Аноним 18/12/19 Срд 10:04:49 #1 №209650743
тяночьку хочеться или куньчика... разве я так много прошу?
Сэйм
А кого больше хочешь, тяночку или кунчика?
А что мешает?
То, что я не альфач-чед 10/10 с челюстью бульдозера и ростом 2м, поэтому тяночки и кунчии не посмотрят в мою сторону.
То что ты описал это не для всех идеал красоты
Для всех. Даже статистика есть.
Только дебил будет судить максимальными категориями. Вот у тебя нет партнера не потому что ты некрасивый а иза того что ты дебил!
Если бы я был красивым дебилом, то тянки на меня бы пачками вешались...
Т У Л Ь П А
У
Л
Ь
П
А
Лол, нет
Да. Особенно для тянок не важно сколько что у тебя в голове, им главное внешность красивая
Бесполезно спорить с дебилом)))
Ясно. Ты тяночка которая хочет оправдаться, хотя по факту у тебя куча пиздализов и парень чед двухметровый с челюстью как ковш бульдозера.
Им важно, сколько денег у тебя в бумажнике, а красивая внешность идет приятным бонусом и только.
Нет. Если ты нищий и красивый, то они сами за тебя платить будут, лишь бы быть рядом с тобой. А если ты урод то они даже за деньги на тебя не посмотрят.
На счет уродов не знаю, но обычнокун с деньгами будет в приоритете в отличии от красивого нищеброда.
Обработка цвета
С.Н. Безрядин ([email protected])
Если вы можете измерить и выразить в цифрах то,
о чем говорите, — вы знаете это;
но если вы не можете измерить,
если не можете выразить числами, —
ваши знания скудны и недостаточны.
У.Т. Кельвин
Точность цветовой обработки данных, полученных с цифровых фотокамер, в настоящее время обсуждается в большинстве случаев поверхностно и базируется чаще всего на чисто субъективных оценках.
Лабораторный эксперимент
Пожалуй, самый простой способ сравнения точности цветозахвата и различных алгоритмов обработки данных, это — фотографирование достаточно большого набора эталонных цветов с последующим инструментальным анализом результатов.
Линейки системы Pantone, использованные в эксперименте. 102 kBВ качестве эталонного набора логично использовать известную полиграфистам систему Pantone.
Мы взяли восемь линеек из таблиц Pantone, что дало в сумме 56 различных нормированных цветов. Для освещения использовался источник света со стандартной спектральной характеристикой CIE D65 — Sol*Source D65 производства GretagMacbeth AG. Это позволяет предположить, что свет, отражённый от таблицы, с приемлемой точностью описывается числами, которые приведены на линейках.
Почему были взяты только восемь линий? Именно столько удобно размещаются на обычном листе формата А4... Почему именно эти, а не какие-то другие? Можно и другие, всё зависит от выбора экспериментатора. Выбор — какие и сколько — всегда будет произволом исследователя, и различные фирмы-производители могут подбирать наборы, характеризующие их камеры с наиболее лучшей стороны. В данном случае нам было важно, чтобы были представлены основные цвета, серый и бежевый, а так же то, что число цветов было бы больше 36.
Для того, чтобы не потерять информацию при преобразовании данных в sRGB-формат, выбирались только те цвета, которые воспроизводятся дисплеем на электронно-лучевой трубке (CRT). Поэтому, кстати, любая выборка, использующая sRGB формат для передачи информации из камеры (через файлы форматов TIFF или JPEG), не может представлять более двух третей всех возможных цветов.
Для снижения уровня шумов из изображения каждого цвета вырезалась область 200 на 80 пикселов и вычислялось среднее значение цветовых координат.
Измеренные значения нормировались для устранения множества влияющих побочных факторов.
На место пантоновской таблицы помещался лист серой бумаги и делался его снимок с теми же значениями выдержки и диафрагмы. Для этой фотографии выбирались точно такие же прямоугольники в тех же самых местах и вычислялось среднее значение цветовых координат для каждого прямоугольника.
Данные цветов фотографии, таблицы и серого листа, переводились в линейный sRGB формат (убиралась гамма-коррекция). Для каждого прямоугольника подбирался множитель таким образом, чтобы сумма значений цветовых координат серого листа была постоянной. На полученное число умножались данные фотографии пантоновской таблицы.
В результате этого процесса устранялись эффекты, связанные с неоднородностями освещения, влиянием оптики и разбросом светочувствительности элементов фотоприёмника.
Для устранения эффектов, связанных с неоптимальным временем экспозиции, подбирался ещё один постоянный множитель для данных фотографии пантоновской таблицы, который минимизировал сумму:
S = е((Lтеор, i–Lэксп, i)2+(aтеор, i−aэксп, i)2+(bтеор, i−bэксп, i)2);
На основе этих данных вычислялась среднеквадратичная ошибка (СКО) в преобразовании всех 56-ти сфотографированных цветов:
____
d = Ц S/56 ;
В соответствии с рекомендациями CIE (Commission Internationale de l'Eclairage) вычисления проводились в координатной системе Lab.
В результате нормировки было выявлено, что СКО уменьшилась с 30 до 21,5 единиц Lab.
Точность цветозахвата можно заметно повысить, если использовать линейные преобразования, которые не изменяют баланс серого цвета (чаще называемого «балансом белого»). Используя S в качестве целевой функции для многопараметрической оптимизации, среднеквадратичную ошибку d удалось уменьшить с 21,5 до 9,7.
Дальнейшее увеличение точность цветозахвата возможно, если использовать в качестве исходных «сырые» (англ.: raw) данные, полученные непосредственно с АЦП матрицы без преобразований и обработки, и применять более точные алгоритмы с самого начала. В результате чего ошибку можно на практике уменьшить до 4,5 единиц.
Эксперименты проводились на нескольких цифровых камерах: Canon PowerShot G2, Canon PowerShot G5, Minolta DiMAGE 7, Sony DSC F828 и некоторых других.
Ячейка таблицы Полученные экспериментальные данные удобно анализировать в виде специальных совмещённых цветовых таблиц (мы приводим три, для фотокамер: Canon PowerShot G2, Minolta DiMAGE 7 и Sony DSC F828), где в каждой ячейке расположены три цвета, соответственно, слева — оригинальный, взятый из таблиц Pantone, справа вверху — данные обработчика производителя камеры, а справа внизу — вычисленный в результате применения альтернативного алгоритма (KWE).
Указанный алгоритм основан на новом подходе к теории цвета, разрабатываемым специалистами KWE International, Inc. Примененный к RAW данным, он, даже в сегодняшнем, далеко не законченном виде, позволяет резко уменьшить ошибки обработки цветов по сравнению с применяющимися в настоящее время:
Фотоаппарат Сенсор СКО процесса производителя камеры СКО процесса KWE
Canon PowerShot G2 4 Мп,
3 цвета 16.8 4.24
Canon PowerShot G5 5 Мп,
3 цвета 11.4 3.54
Minolta DiMAGE 7 5 Мп,
3 цвета 21.5 4.43
Sony DSC F828 8 Мп,
4 цвета 12.7 2.95
Использованный метод имеет свои определенные ограничения. Как уже говорилось выше, система sRGB описывает далеко не всё многообразие видимых человеком цветов, а таблицы Pantone sRGB ещё более сужают этот выбор.
Но, несмотря на все ограничения, полученные результаты могут быть полезны для существенного улучшения качества обработки цифровых изображений.
Реальные фотографии
Многие догадываются, что современные цифровые фотокамеры не передают настоящих, существующих в жизни цветов (впрочем, похожая ситуация наблюдается и в «аналоговых» фотоматериалах).
Точность цветопередачи базируется на параметрах системы цветозахвата и на алгоритмах обработки полученных данных. Мы попробовали сравнить оригинальную обработку изображения, предоставляемую производителями фотокамер со своим собственным алгоритмом (KWE), но уже на реальных фотографиях.
Ниже представлены снимки, сделанные тремя фотоаппаратами, участвовавшими в лабораторных исследованиях: Canon PowerShot G2, Minolta DiMAGE 7 и Sony F828.
Использовались «сырые» (RAW) данные, полученные с АЦП камер. Данные были обработаны, соответственно — фирменными конвертерами и нашим программным обеспечением в автоматическом режиме и не подвергались никакой ручной коррекции.
Можно увидеть, что новые алгоритмы обработки изображения дают более реалистичные цвета и более натуральную структуру объектов.
Canon PowerShot G2
Обработка производителя фотокамеры Canon PowerShot G2 - увеличить Обработка KWE для Canon PowerShot G2 -- увеличить Анализируя фотографии, сделанные камерой Canon PowerShot G2, можно легко заметить, что фирменная процедура обработки цвета увеличивает контраст снимка, усиливает синие и зелёные цвета, сдвигая фиолетовые оттенки в синюю зону, а тёмно-коричневые делает фиолетовыми.
Для демонстрации того, насколько более точно алгоритм KWE работает и с объектами, взятыми из реальной жизни, приведем показательную фотографию цветка, в реальности имеющего не синюю, как «считает» оригинальный обработчик, а фиолетовую окраску.
Обработчик Canon Обработка KWE
Обработка производителя фотокамеры Canon PowerShot G2 -- увеличить Обработка KWE для Canon PowerShot G2 - увеличить На показанном слева увеличенном фрагменте видно, что альтернативный алгоритм цветообработки выявил внутреннюю структуру ягод, оригинальный же обработчик эти детали потерял.
Обработчик Canon Обработка KWE
Другие фотографии, сделанные Canon PowerShot G2...
Minolta DiMAGE 7
На этих иллюстрациях, можно сравнить оригинальную обработку фотографии, полученной фотоаппаратом Minolta DiMAGE 7 с процессом KWE.
Как видно, альтернативный вариант обработки оставляет жёлтые цветы жёлтыми, не выбеляя их, а зелёные листья имеют более близкие к реальным оттенки. Обработка производителя фотокамеры Minolta DiMAGE 7 -- увеличить Обработка KWE для Minolta DiMAGE 7 - увеличить
Обработчик Minolta Обработка KWE
Sony DSC F828
С.Н. Безрядин ([email protected])
Если вы можете измерить и выразить в цифрах то,
о чем говорите, — вы знаете это;
но если вы не можете измерить,
если не можете выразить числами, —
ваши знания скудны и недостаточны.
У.Т. Кельвин
Точность цветовой обработки данных, полученных с цифровых фотокамер, в настоящее время обсуждается в большинстве случаев поверхностно и базируется чаще всего на чисто субъективных оценках.
Лабораторный эксперимент
Пожалуй, самый простой способ сравнения точности цветозахвата и различных алгоритмов обработки данных, это — фотографирование достаточно большого набора эталонных цветов с последующим инструментальным анализом результатов.
Линейки системы Pantone, использованные в эксперименте. 102 kBВ качестве эталонного набора логично использовать известную полиграфистам систему Pantone.
Мы взяли восемь линеек из таблиц Pantone, что дало в сумме 56 различных нормированных цветов. Для освещения использовался источник света со стандартной спектральной характеристикой CIE D65 — Sol*Source D65 производства GretagMacbeth AG. Это позволяет предположить, что свет, отражённый от таблицы, с приемлемой точностью описывается числами, которые приведены на линейках.
Почему были взяты только восемь линий? Именно столько удобно размещаются на обычном листе формата А4... Почему именно эти, а не какие-то другие? Можно и другие, всё зависит от выбора экспериментатора. Выбор — какие и сколько — всегда будет произволом исследователя, и различные фирмы-производители могут подбирать наборы, характеризующие их камеры с наиболее лучшей стороны. В данном случае нам было важно, чтобы были представлены основные цвета, серый и бежевый, а так же то, что число цветов было бы больше 36.
Для того, чтобы не потерять информацию при преобразовании данных в sRGB-формат, выбирались только те цвета, которые воспроизводятся дисплеем на электронно-лучевой трубке (CRT). Поэтому, кстати, любая выборка, использующая sRGB формат для передачи информации из камеры (через файлы форматов TIFF или JPEG), не может представлять более двух третей всех возможных цветов.
Для снижения уровня шумов из изображения каждого цвета вырезалась область 200 на 80 пикселов и вычислялось среднее значение цветовых координат.
Измеренные значения нормировались для устранения множества влияющих побочных факторов.
На место пантоновской таблицы помещался лист серой бумаги и делался его снимок с теми же значениями выдержки и диафрагмы. Для этой фотографии выбирались точно такие же прямоугольники в тех же самых местах и вычислялось среднее значение цветовых координат для каждого прямоугольника.
Данные цветов фотографии, таблицы и серого листа, переводились в линейный sRGB формат (убиралась гамма-коррекция). Для каждого прямоугольника подбирался множитель таким образом, чтобы сумма значений цветовых координат серого листа была постоянной. На полученное число умножались данные фотографии пантоновской таблицы.
В результате этого процесса устранялись эффекты, связанные с неоднородностями освещения, влиянием оптики и разбросом светочувствительности элементов фотоприёмника.
Для устранения эффектов, связанных с неоптимальным временем экспозиции, подбирался ещё один постоянный множитель для данных фотографии пантоновской таблицы, который минимизировал сумму:
S = е((Lтеор, i–Lэксп, i)2+(aтеор, i−aэксп, i)2+(bтеор, i−bэксп, i)2);
На основе этих данных вычислялась среднеквадратичная ошибка (СКО) в преобразовании всех 56-ти сфотографированных цветов:
____
d = Ц S/56 ;
В соответствии с рекомендациями CIE (Commission Internationale de l'Eclairage) вычисления проводились в координатной системе Lab.
В результате нормировки было выявлено, что СКО уменьшилась с 30 до 21,5 единиц Lab.
Точность цветозахвата можно заметно повысить, если использовать линейные преобразования, которые не изменяют баланс серого цвета (чаще называемого «балансом белого»). Используя S в качестве целевой функции для многопараметрической оптимизации, среднеквадратичную ошибку d удалось уменьшить с 21,5 до 9,7.
Дальнейшее увеличение точность цветозахвата возможно, если использовать в качестве исходных «сырые» (англ.: raw) данные, полученные непосредственно с АЦП матрицы без преобразований и обработки, и применять более точные алгоритмы с самого начала. В результате чего ошибку можно на практике уменьшить до 4,5 единиц.
Эксперименты проводились на нескольких цифровых камерах: Canon PowerShot G2, Canon PowerShot G5, Minolta DiMAGE 7, Sony DSC F828 и некоторых других.
Ячейка таблицы Полученные экспериментальные данные удобно анализировать в виде специальных совмещённых цветовых таблиц (мы приводим три, для фотокамер: Canon PowerShot G2, Minolta DiMAGE 7 и Sony DSC F828), где в каждой ячейке расположены три цвета, соответственно, слева — оригинальный, взятый из таблиц Pantone, справа вверху — данные обработчика производителя камеры, а справа внизу — вычисленный в результате применения альтернативного алгоритма (KWE).
Указанный алгоритм основан на новом подходе к теории цвета, разрабатываемым специалистами KWE International, Inc. Примененный к RAW данным, он, даже в сегодняшнем, далеко не законченном виде, позволяет резко уменьшить ошибки обработки цветов по сравнению с применяющимися в настоящее время:
Фотоаппарат Сенсор СКО процесса производителя камеры СКО процесса KWE
Canon PowerShot G2 4 Мп,
3 цвета 16.8 4.24
Canon PowerShot G5 5 Мп,
3 цвета 11.4 3.54
Minolta DiMAGE 7 5 Мп,
3 цвета 21.5 4.43
Sony DSC F828 8 Мп,
4 цвета 12.7 2.95
Использованный метод имеет свои определенные ограничения. Как уже говорилось выше, система sRGB описывает далеко не всё многообразие видимых человеком цветов, а таблицы Pantone sRGB ещё более сужают этот выбор.
Но, несмотря на все ограничения, полученные результаты могут быть полезны для существенного улучшения качества обработки цифровых изображений.
Реальные фотографии
Многие догадываются, что современные цифровые фотокамеры не передают настоящих, существующих в жизни цветов (впрочем, похожая ситуация наблюдается и в «аналоговых» фотоматериалах).
Точность цветопередачи базируется на параметрах системы цветозахвата и на алгоритмах обработки полученных данных. Мы попробовали сравнить оригинальную обработку изображения, предоставляемую производителями фотокамер со своим собственным алгоритмом (KWE), но уже на реальных фотографиях.
Ниже представлены снимки, сделанные тремя фотоаппаратами, участвовавшими в лабораторных исследованиях: Canon PowerShot G2, Minolta DiMAGE 7 и Sony F828.
Использовались «сырые» (RAW) данные, полученные с АЦП камер. Данные были обработаны, соответственно — фирменными конвертерами и нашим программным обеспечением в автоматическом режиме и не подвергались никакой ручной коррекции.
Можно увидеть, что новые алгоритмы обработки изображения дают более реалистичные цвета и более натуральную структуру объектов.
Canon PowerShot G2
Обработка производителя фотокамеры Canon PowerShot G2 - увеличить Обработка KWE для Canon PowerShot G2 -- увеличить Анализируя фотографии, сделанные камерой Canon PowerShot G2, можно легко заметить, что фирменная процедура обработки цвета увеличивает контраст снимка, усиливает синие и зелёные цвета, сдвигая фиолетовые оттенки в синюю зону, а тёмно-коричневые делает фиолетовыми.
Для демонстрации того, насколько более точно алгоритм KWE работает и с объектами, взятыми из реальной жизни, приведем показательную фотографию цветка, в реальности имеющего не синюю, как «считает» оригинальный обработчик, а фиолетовую окраску.
Обработчик Canon Обработка KWE
Обработка производителя фотокамеры Canon PowerShot G2 -- увеличить Обработка KWE для Canon PowerShot G2 - увеличить На показанном слева увеличенном фрагменте видно, что альтернативный алгоритм цветообработки выявил внутреннюю структуру ягод, оригинальный же обработчик эти детали потерял.
Обработчик Canon Обработка KWE
Другие фотографии, сделанные Canon PowerShot G2...
Minolta DiMAGE 7
На этих иллюстрациях, можно сравнить оригинальную обработку фотографии, полученной фотоаппаратом Minolta DiMAGE 7 с процессом KWE.
Как видно, альтернативный вариант обработки оставляет жёлтые цветы жёлтыми, не выбеляя их, а зелёные листья имеют более близкие к реальным оттенки. Обработка производителя фотокамеры Minolta DiMAGE 7 -- увеличить Обработка KWE для Minolta DiMAGE 7 - увеличить
Обработчик Minolta Обработка KWE
Sony DSC F828
> деньгами будет в приоритете
Разве что для 28-30+ старух с прицепом. А все кто помоложе и покрасивее, им обычнокун с деньгами нужен будет разве что в роли рогоносца, который будет хотелки оплачивать, а она будет с красавчиком по 10 раз на дню ебаться.
Нахуя?
И чего конкретно ты хочешь от тян/кунчика? Давай список конкретный.
Обработка цвета
С.Н. Безрядин ([email protected])
Если вы можете измерить и выразить в цифрах то,
о чем говорите, — вы знаете это;
но если вы не можете измерить,
если не можете выразить числами, —
ваши знания скудны и недостаточны.
У.Т. Кельвин
Точность цветовой обработки данных, полученных с цифровых фотокамер, в настоящее время обсуждается в большинстве случаев поверхностно и базируется чаще всего на чисто субъективных оценках.
Лабораторный эксперимент
Пожалуй, самый простой способ сравнения точности цветозахвата и различных алгоритмов обработки данных, это — фотографирование достаточно большого набора эталонных цветов с последующим инструментальным анализом результатов.
Линейки системы Pantone, использованные в эксперименте. 102 kBВ качестве эталонного набора логично использовать известную полиграфистам систему Pantone.
Мы взяли восемь линеек из таблиц Pantone, что дало в сумме 56 различных нормированных цветов. Для освещения использовался источник света со стандартной спектральной характеристикой CIE D65 — Sol*Source D65 производства GretagMacbeth AG. Это позволяет предположить, что свет, отражённый от таблицы, с приемлемой точностью описывается числами, которые приведены на линейках.
Почему были взяты только восемь линий? Именно столько удобно размещаются на обычном листе формата А4... Почему именно эти, а не какие-то другие? Можно и другие, всё зависит от выбора экспериментатора. Выбор — какие и сколько — всегда будет произволом исследователя, и различные фирмы-производители могут подбирать наборы, характеризующие их камеры с наиболее лучшей стороны. В данном случае нам было важно, чтобы были представлены основные цвета, серый и бежевый, а так же то, что число цветов было бы больше 36.
Для того, чтобы не потерять информацию при преобразовании данных в sRGB-формат, выбирались только те цвета, которые воспроизводятся дисплеем на электронно-лучевой трубке (CRT). Поэтому, кстати, любая выборка, использующая sRGB формат для передачи информации из камеры (через файлы форматов TIFF или JPEG), не может представлять более двух третей всех возможных цветов.
Для снижения уровня шумов из изображения каждого цвета вырезалась область 200 на 80 пикселов и вычислялось среднее значение цветовых координат.
Измеренные значения нормировались для устранения множества влияющих побочных факторов.
На место пантоновской таблицы помещался лист серой бумаги и делался его снимок с теми же значениями выдержки и диафрагмы. Для этой фотографии выбирались точно такие же прямоугольники в тех же самых местах и вычислялось среднее значение цветовых координат для каждого прямоугольника.
Данные цветов фотографии, таблицы и серого листа, переводились в линейный sRGB формат (убиралась гамма-коррекция). Для каждого прямоугольника подбирался множитель таким образом, чтобы сумма значений цветовых координат серого листа была постоянной. На полученное число умножались данные фотографии пантоновской таблицы.
В результате этого процесса устранялись эффекты, связанные с неоднородностями освещения, влиянием оптики и разбросом светочувствительности элементов фотоприёмника.
Для устранения эффектов, связанных с неоптимальным временем экспозиции, подбирался ещё один постоянный множитель для данных фотографии пантоновской таблицы, который минимизировал сумму:
S = е((Lтеор, i–Lэксп, i)2+(aтеор, i−aэксп, i)2+(bтеор, i−bэксп, i)2);
На основе этих данных вычислялась среднеквадратичная ошибка (СКО) в преобразовании всех 56-ти сфотографированных цветов:
____
d = Ц S/56 ;
В соответствии с рекомендациями CIE (Commission Internationale de l'Eclairage) вычисления проводились в координатной системе Lab.
В результате нормировки было выявлено, что СКО уменьшилась с 30 до 21,5 единиц Lab.
Точность цветозахвата можно заметно повысить, если использовать линейные преобразования, которые не изменяют баланс серого цвета (чаще называемого «балансом белого»). Используя S в качестве целевой функции для многопараметрической оптимизации, среднеквадратичную ошибку d удалось уменьшить с 21,5 до 9,7.
Дальнейшее увеличение точность цветозахвата возможно, если использовать в качестве исходных «сырые» (англ.: raw) данные, полученные непосредственно с АЦП матрицы без преобразований и обработки, и применять более точные алгоритмы с самого начала. В результате чего ошибку можно на практике уменьшить до 4,5 единиц.
Эксперименты проводились на нескольких цифровых камерах: Canon PowerShot G2, Canon PowerShot G5, Minolta DiMAGE 7, Sony DSC F828 и некоторых других.
Ячейка таблицы Полученные экспериментальные данные удобно анализировать в виде специальных совмещённых цветовых таблиц (мы приводим три, для фотокамер: Canon PowerShot G2, Minolta DiMAGE 7 и Sony DSC F828), где в каждой ячейке расположены три цвета, соответственно, слева — оригинальный, взятый из таблиц Pantone, справа вверху — данные обработчика производителя камеры, а справа внизу — вычисленный в результате применения альтернативного алгоритма (KWE).
Указанный алгоритм основан на новом подходе к теории цвета, разрабатываемым специалистами KWE International, Inc. Примененный к RAW данным, он, даже в сегодняшнем, далеко не законченном виде, позволяет резко уменьшить ошибки обработки цветов по сравнению с применяющимися в настоящее время:
Фотоаппарат Сенсор СКО процесса производителя камеры СКО процесса KWE
Canon PowerShot G2 4 Мп,
3 цвета 16.8 4.24
Canon PowerShot G5 5 Мп,
3 цвета 11.4 3.54
Minolta DiMAGE 7 5 Мп,
3 цвета 21.5 4.43
Sony DSC F828 8 Мп,
4 цвета 12.7 2.95
Использованный метод имеет свои определенные ограничения. Как уже говорилось выше, система sRGB описывает далеко не всё многообразие видимых человеком цветов, а таблицы Pantone sRGB ещё более сужают этот выбор.
Но, несмотря на все ограничения, полученные результаты могут быть полезны для существенного улучшения качества обработки цифровых изображений.
Реальные фотографии
Многие догадываются, что современные цифровые фотокамеры не передают настоящих, существующих в жизни цветов (впрочем, похожая ситуация наблюдается и в «аналоговых» фотоматериалах).
Точность цветопередачи базируется на параметрах системы цветозахвата и на алгоритмах обработки полученных данных. Мы попробовали сравнить оригинальную обработку изображения, предоставляемую производителями фотокамер со своим собственным алгоритмом (KWE), но уже на реальных фотографиях.
Ниже представлены снимки, сделанные тремя фотоаппаратами, участвовавшими в лабораторных исследованиях: Canon PowerShot G2, Minolta DiMAGE 7 и Sony F828.
Использовались «сырые» (RAW) данные, полученные с АЦП камер. Данные были обработаны, соответственно — фирменными конвертерами и нашим программным обеспечением в автоматическом режиме и не подвергались никакой ручной коррекции.
Можно увидеть, что новые алгоритмы обработки изображения дают более реалистичные цвета и более натуральную структуру объектов.
Canon PowerShot G2
Обработка производителя фотокамеры Canon PowerShot G2 - увеличить Обработка KWE для Canon PowerShot G2 -- увеличить Анализируя фотографии, сделанные камерой Canon PowerShot G2, можно легко заметить, что фирменная процедура обработки цвета увеличивает контраст снимка, усиливает синие и зелёные цвета, сдвигая фиолетовые оттенки в синюю зону, а тёмно-коричневые делает фиолетовыми.
Для демонстрации того, насколько более точно алгоритм KWE работает и с объектами, взятыми из реальной жизни, приведем показательную фотографию цветка, в реальности имеющего не синюю, как «считает» оригинальный обработчик, а фиолетовую окраску.
Обработчик Canon Обработка KWE
Обработка производителя фотокамеры Canon PowerShot G2 -- увеличить Обработка KWE для Canon PowerShot G2 - увеличить На показанном слева увеличенном фрагменте видно, что альтернативный алгоритм цветообработки выявил внутреннюю структуру ягод, оригинальный же обработчик эти детали потерял.
Обработчик Canon Обработка KWE
Другие фотографии, сделанные Canon PowerShot G2...
Minolta DiMAGE 7
На этих иллюстрациях, можно сравнить оригинальную обработку фотографии, полученной фотоаппаратом Minolta DiMAGE 7 с процессом KWE.
Как видно, альтернативный вариант обработки оставляет жёлтые цветы жёлтыми, не выбеляя их, а зелёные листья имеют более близкие к реальным оттенки. Обработка производителя фотокамеры Minolta DiMAGE 7 -- увеличить Обработка KWE для Minolta DiMAGE 7 - увеличить
Обработчик Minolta Обработка KWE
Sony DSC F828
С.Н. Безрядин ([email protected])
Если вы можете измерить и выразить в цифрах то,
о чем говорите, — вы знаете это;
но если вы не можете измерить,
если не можете выразить числами, —
ваши знания скудны и недостаточны.
У.Т. Кельвин
Точность цветовой обработки данных, полученных с цифровых фотокамер, в настоящее время обсуждается в большинстве случаев поверхностно и базируется чаще всего на чисто субъективных оценках.
Лабораторный эксперимент
Пожалуй, самый простой способ сравнения точности цветозахвата и различных алгоритмов обработки данных, это — фотографирование достаточно большого набора эталонных цветов с последующим инструментальным анализом результатов.
Линейки системы Pantone, использованные в эксперименте. 102 kBВ качестве эталонного набора логично использовать известную полиграфистам систему Pantone.
Мы взяли восемь линеек из таблиц Pantone, что дало в сумме 56 различных нормированных цветов. Для освещения использовался источник света со стандартной спектральной характеристикой CIE D65 — Sol*Source D65 производства GretagMacbeth AG. Это позволяет предположить, что свет, отражённый от таблицы, с приемлемой точностью описывается числами, которые приведены на линейках.
Почему были взяты только восемь линий? Именно столько удобно размещаются на обычном листе формата А4... Почему именно эти, а не какие-то другие? Можно и другие, всё зависит от выбора экспериментатора. Выбор — какие и сколько — всегда будет произволом исследователя, и различные фирмы-производители могут подбирать наборы, характеризующие их камеры с наиболее лучшей стороны. В данном случае нам было важно, чтобы были представлены основные цвета, серый и бежевый, а так же то, что число цветов было бы больше 36.
Для того, чтобы не потерять информацию при преобразовании данных в sRGB-формат, выбирались только те цвета, которые воспроизводятся дисплеем на электронно-лучевой трубке (CRT). Поэтому, кстати, любая выборка, использующая sRGB формат для передачи информации из камеры (через файлы форматов TIFF или JPEG), не может представлять более двух третей всех возможных цветов.
Для снижения уровня шумов из изображения каждого цвета вырезалась область 200 на 80 пикселов и вычислялось среднее значение цветовых координат.
Измеренные значения нормировались для устранения множества влияющих побочных факторов.
На место пантоновской таблицы помещался лист серой бумаги и делался его снимок с теми же значениями выдержки и диафрагмы. Для этой фотографии выбирались точно такие же прямоугольники в тех же самых местах и вычислялось среднее значение цветовых координат для каждого прямоугольника.
Данные цветов фотографии, таблицы и серого листа, переводились в линейный sRGB формат (убиралась гамма-коррекция). Для каждого прямоугольника подбирался множитель таким образом, чтобы сумма значений цветовых координат серого листа была постоянной. На полученное число умножались данные фотографии пантоновской таблицы.
В результате этого процесса устранялись эффекты, связанные с неоднородностями освещения, влиянием оптики и разбросом светочувствительности элементов фотоприёмника.
Для устранения эффектов, связанных с неоптимальным временем экспозиции, подбирался ещё один постоянный множитель для данных фотографии пантоновской таблицы, который минимизировал сумму:
S = е((Lтеор, i–Lэксп, i)2+(aтеор, i−aэксп, i)2+(bтеор, i−bэксп, i)2);
На основе этих данных вычислялась среднеквадратичная ошибка (СКО) в преобразовании всех 56-ти сфотографированных цветов:
____
d = Ц S/56 ;
В соответствии с рекомендациями CIE (Commission Internationale de l'Eclairage) вычисления проводились в координатной системе Lab.
В результате нормировки было выявлено, что СКО уменьшилась с 30 до 21,5 единиц Lab.
Точность цветозахвата можно заметно повысить, если использовать линейные преобразования, которые не изменяют баланс серого цвета (чаще называемого «балансом белого»). Используя S в качестве целевой функции для многопараметрической оптимизации, среднеквадратичную ошибку d удалось уменьшить с 21,5 до 9,7.
Дальнейшее увеличение точность цветозахвата возможно, если использовать в качестве исходных «сырые» (англ.: raw) данные, полученные непосредственно с АЦП матрицы без преобразований и обработки, и применять более точные алгоритмы с самого начала. В результате чего ошибку можно на практике уменьшить до 4,5 единиц.
Эксперименты проводились на нескольких цифровых камерах: Canon PowerShot G2, Canon PowerShot G5, Minolta DiMAGE 7, Sony DSC F828 и некоторых других.
Ячейка таблицы Полученные экспериментальные данные удобно анализировать в виде специальных совмещённых цветовых таблиц (мы приводим три, для фотокамер: Canon PowerShot G2, Minolta DiMAGE 7 и Sony DSC F828), где в каждой ячейке расположены три цвета, соответственно, слева — оригинальный, взятый из таблиц Pantone, справа вверху — данные обработчика производителя камеры, а справа внизу — вычисленный в результате применения альтернативного алгоритма (KWE).
Указанный алгоритм основан на новом подходе к теории цвета, разрабатываемым специалистами KWE International, Inc. Примененный к RAW данным, он, даже в сегодняшнем, далеко не законченном виде, позволяет резко уменьшить ошибки обработки цветов по сравнению с применяющимися в настоящее время:
Фотоаппарат Сенсор СКО процесса производителя камеры СКО процесса KWE
Canon PowerShot G2 4 Мп,
3 цвета 16.8 4.24
Canon PowerShot G5 5 Мп,
3 цвета 11.4 3.54
Minolta DiMAGE 7 5 Мп,
3 цвета 21.5 4.43
Sony DSC F828 8 Мп,
4 цвета 12.7 2.95
Использованный метод имеет свои определенные ограничения. Как уже говорилось выше, система sRGB описывает далеко не всё многообразие видимых человеком цветов, а таблицы Pantone sRGB ещё более сужают этот выбор.
Но, несмотря на все ограничения, полученные результаты могут быть полезны для существенного улучшения качества обработки цифровых изображений.
Реальные фотографии
Многие догадываются, что современные цифровые фотокамеры не передают настоящих, существующих в жизни цветов (впрочем, похожая ситуация наблюдается и в «аналоговых» фотоматериалах).
Точность цветопередачи базируется на параметрах системы цветозахвата и на алгоритмах обработки полученных данных. Мы попробовали сравнить оригинальную обработку изображения, предоставляемую производителями фотокамер со своим собственным алгоритмом (KWE), но уже на реальных фотографиях.
Ниже представлены снимки, сделанные тремя фотоаппаратами, участвовавшими в лабораторных исследованиях: Canon PowerShot G2, Minolta DiMAGE 7 и Sony F828.
Использовались «сырые» (RAW) данные, полученные с АЦП камер. Данные были обработаны, соответственно — фирменными конвертерами и нашим программным обеспечением в автоматическом режиме и не подвергались никакой ручной коррекции.
Можно увидеть, что новые алгоритмы обработки изображения дают более реалистичные цвета и более натуральную структуру объектов.
Canon PowerShot G2
Обработка производителя фотокамеры Canon PowerShot G2 - увеличить Обработка KWE для Canon PowerShot G2 -- увеличить Анализируя фотографии, сделанные камерой Canon PowerShot G2, можно легко заметить, что фирменная процедура обработки цвета увеличивает контраст снимка, усиливает синие и зелёные цвета, сдвигая фиолетовые оттенки в синюю зону, а тёмно-коричневые делает фиолетовыми.
Для демонстрации того, насколько более точно алгоритм KWE работает и с объектами, взятыми из реальной жизни, приведем показательную фотографию цветка, в реальности имеющего не синюю, как «считает» оригинальный обработчик, а фиолетовую окраску.
Обработчик Canon Обработка KWE
Обработка производителя фотокамеры Canon PowerShot G2 -- увеличить Обработка KWE для Canon PowerShot G2 - увеличить На показанном слева увеличенном фрагменте видно, что альтернативный алгоритм цветообработки выявил внутреннюю структуру ягод, оригинальный же обработчик эти детали потерял.
Обработчик Canon Обработка KWE
Другие фотографии, сделанные Canon PowerShot G2...
Minolta DiMAGE 7
На этих иллюстрациях, можно сравнить оригинальную обработку фотографии, полученной фотоаппаратом Minolta DiMAGE 7 с процессом KWE.
Как видно, альтернативный вариант обработки оставляет жёлтые цветы жёлтыми, не выбеляя их, а зелёные листья имеют более близкие к реальным оттенки. Обработка производителя фотокамеры Minolta DiMAGE 7 -- увеличить Обработка KWE для Minolta DiMAGE 7 - увеличить
Обработчик Minolta Обработка KWE
Sony DSC F828
Любить, няшить, жить вместе
>Любить
Сколько ты внешне из 10 и
1. На какую тяночку претендуешь по шкале 1-10
2. На какого кунчика претендуешь по шкале 1-10
3. Согласен ли на жирного тяночку/кунчика?
>няшить
Раскрой понятие максимально глубоко. По пунктам.
>жить вместе
У тебя есть жильё своё?
>Сколько ты внешне из 10 и
2-3
1.Ни на какую т.к. знаю что бессмысленно искать тян с такой внешностью.
2.Ни на какую т.к. знаю что бессмысленно искать куна с такой внешностью.
3.Нет
>Раскрой понятие максимально глубоко. По пунктам.
Телесное взаимодействие с целью обоим получить удовольствие.
>У тебя есть жильё своё?
Пока нет, скоро будет возможно
>тяночьку хочеться
>Ни на какую
>2.Ни на какую
>Нет
Пациент, путаетесь в показаниях
\
>Телесное взаимодействие с целью обоим получить удовольствие.
Т.е. никаких, по той причине, что ты никому не можешь принести удовольствие. Разве что полизать ножки или анус. Тебе такое нравится?
>Пока нет, скоро будет возможно
Т.е. ты хочешь жить на иждивении своего тян/куна?
>Пациент, путаетесь в показаниях
Одно дело мечты, другое дело сухая аналитика сложившейся ситуации и выводы, сделанные из этой аналитики.
>Т.е. никаких, по той причине, что ты никому не можешь принести удовольствие.
Почему не могу? Я уверен, что обнимания могут принести удовольствия, секс тоже.
>Т.е. ты хочешь жить на иждивении своего тян/куна?
Если он/она будет не против или захочет этого, то почему нет
>Одно дело мечты, другое дело сухая аналитика сложившейся ситуации и выводы, сделанные из этой аналитики.
Может мечты свои нахуй будешь в голове держать, долбоёб? А не выставлять на публику это позорное лицемерное говно, которое не приносит ни тебе ни окружающим ничего кроме страданий?
>Почему не могу? Я уверен, что обнимания могут принести удовольствия, секс тоже.
С тобой? Нет.
>Если он/она будет не против или захочет этого, то почему нет
И как ты себе это представляешь?
-Уёбище-кун, уёбище-кун, давай жить у меня ебаться и целоваться, я 6/10 няша стесняша!!!
Вот так?
>Может мечты свои нахуй будешь в голове держать, долбоёб?
Не хочу
>А не выставлять на публику это позорное лицемерное говно, которое не приносит ни тебе ни окружающим ничего кроме страданий?
Мне становится легче когда я обсуждаю свои проблемы с другими людьми, даже если возможно это против их воли
>С тобой? Нет.
Этого мы не можем знать т.к. недостаточно данных в этой области
>Вот так?
Да
Да, ты просишь слишком многож
>Не хочу
>Да
Охуительно.
>Мне становится легче когда я обсуждаю свои проблемы с другими людьми, даже если возможно это против их воли
Ну, тогда смирись, что тебе будут напоминать каждый раз, что ты уёбище. Уёбище и лицемерный биомусор, который ни к чему не пригоден, который только может получать в лицо урину и хейт.
>Этого мы не можем знать т.к. недостаточно данных в этой области
Достаточно, еслиб такое было возможно, то это уже бы случилось с тобой хоть раз. Не случилось? Не возможно.
>10/10 с челюстью бульдозера и ростом 2м, поэтому тяночки и кунчии не посмотрят в мою сторону.
Вес, рост, обхват попы?
>Ну, тогда смирись, что тебе будут напоминать каждый раз, что ты уёбище.
Так я уже смирился
>Достаточно
Недостаточно. Ты говоришь о том, что они не будут получать удовольствие в этой области, но при этом ты не ссылаешься на пример, в котором тяночька поняшилась с уёбищием и ей не понравилось.
Ещё я не понял где в моих словах лицемерие?
Оп пидораха что ли
15+
>Недостаточно. Ты говоришь о том, что они не будут получать удовольствие в этой области, но при этом ты не ссылаешься на пример, в котором тяночька поняшилась с уёбищием и ей не понравилось.
Проблема в том, дружок. Что
>Телесное взаимодействие с целью обоим получить удовольствие.
Твоё утверждение, а значит ты должен доказывать, что можешь кому-то принести удовольствие "Телесным взаимодествием", при чём не отходя от заданных тобой же критериев.
>обнимания могут принести удовольствия, секс тоже.
>Твоё утверждение, а значит ты должен доказывать, что можешь кому-то принести удовольствие "Телесным взаимодествием", при чём не отходя от заданных тобой же критериев.
Ну обнимания то точно могут принести удовольствия, потому что меня обнимали тяны и у меня есть сомнения, что они это делали через силу. А вот секс да, тут я могу только предполагать, но я сомневаюсь что мой половой член отличается от чедовского полового члена, разве что размером наверное...
>Ну обнимания то точно могут принести удовольствия, потому что меня обнимали тяны
Охуительные беспруфные пуки.
>А вот секс да, тут я могу только предполагать, но я сомневаюсь что мой половой член отличается от чедовского полового члена, разве что размером наверное...
Ты слышал про то, что тян, когда ебуться с теми, кто им не нравится не испытывают полового влечения? Ты долбоёб.
>Охуительные беспруфные пуки.
Зачем мне врать? Я же не самоутверждаться пришёл, а высказать своё проблему чтоб спокойнее стать, а ты в агрессивное нападение пошёл
>Ты слышал про то, что тян, когда ебуться с теми, кто им не нравится не испытывают полового влечения?
Тянки даже от износа удовольствие получают, хотя для тян я наверное хуже насильника т.к. уродливый и не альфовый
>Зачем мне врать? Я же не самоутверждаться пришёл, а высказать своё проблему чтоб спокойнее стать, а ты в агрессивное нападение пошёл
Это не аргумент, уёбище. Пруфы плес.
>Тянки даже от износа удовольствие получают, хотя для тян я наверное хуже насильника т.к. уродливый и не альфовый
Насильник как раз альфовый. Сколько ты слышал об омежках, которые насиловали девушку? Я об одном. И спойлер, когда её насиловали, она уже была мертва.
Делай выводы. Женщины обычно не против поебаться, но потом, поразмыслив называют это изнасилованием. Такова истина.
>Это не аргумент, уёбище. Пруфы плес.
Почему не аргумент? Мы же перед спором не давали чётких критериев аргумента, лично я считаю, что личный опыт в данный момент вполне является аргументом и я надеюсь ты не будешь врать про свой личный опыт, это было бы нечестно.
>Насильник как раз альфовый. Сколько ты слышал об омежках, которые насиловали девушку?
Я об этом и говорю.
>Женщины обычно не против поебаться, но потом, поразмыслив называют это изнасилованием
В России нет такого, если ты не ебёшься на вписках и не ебёшь несовершеннолетнюю
>Только дебил будет судить максимальными категориями
Или ситх!
Что лучше тяночка или кунчик?
кунчик
Почему. Прошу развёрнутый ответ.
Тоже хочется
