软件如何提高后处理的曝光率？

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是否有人知道任何算法，或者可以在数学上解释后处理如何执行亮度（EV）？是否调整每个像素的亮度/ RBG /对比度水平？它与直方图有关吗？

在后期处理中对曝光不足的图像进行曝光补偿有哪些技术？

编辑：在这里这个问题，发布了一个链接。它具有更改EV的示例，并且可以左右移动。在马特·格鲁姆（Matt Grumm）的回答中，他指出每个像素都是“相乘”的（在我看来，这表示直方图是上/下移动的）。

谁能解释为什么会这样？（EV从左到右变化）

post-processing software exposure

— BBking
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您是要将此问题限制在那些特定的Adobe产品上，还是通常对后期处理中的曝光调整感兴趣？

— 请阅读我的个人资料

可能会使图像变亮吗？

— Itai 2012年

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我已经读过两次，但仍然发现它是一个令人困惑的问题。您能改写一下以去除一些较歧义的部分，并明确关注您的核心问题吗？

— 马克·惠特克

@mattdm是的，一般。Itai Kinda并非如此。:)马克·惠特克（Mark Whitaker）会做的。（有人告诉我，一个人不能超过一个）

— BBking

@马克·惠特克（Mark Whitaker）我有没有弄清楚？

— BBking

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我知道我们对拥有数码相机感到很兴奋，但事实是我们没有。我们的模拟相机恰好具有数字输出格式（以及很多与图像不直接相关的数字电路）。

每当将模拟信号转换为数字信号时，都会引入量化噪声。也就是说，进入转换的信号不太可能完全匹配另一端输出的数字值-将其视为截断或舍入错误。

当您对数字图像文件进行后处理时，摄像机所添加的量化噪声会被“吸收”。后期处理的位深度无关紧要，处理的数据既具有模拟（阱，量子）噪声分量（热噪声和散粒噪声，放大器失真等）又具有量化噪声相机的输出。基本数据的质量并不完美，因此对错误数据进行的任何计算都将导致错误输出。如他们所说，GIGO。

另一方面，在相机内，您有机会在量化之前放大（或衰减）模拟信号。这对于模拟域中的噪声完全没有帮助，但是确实可以降低给定亮度水平下的量化噪声。

假设您的模拟值为4.4 whatchamacallits。如果您使用ISO 100拍摄，我们假设的“数码”相机会将其转换为恰好为4的数字值。如果您选择增加后期的表观曝光，则您将无法使用被截断的4。如果您增加相机中的ISO（不超过句号），则4.4将在转换为数字之前被模拟电路放大，并可能导致数字值比全数字处理计算的值高1。一个单位的差额听起来可能并不多，但是当您在处理过程中开始累积所有错误时，给定的像素可能离其应有的值还有很长的路要走。那就是噪音。

（还有一个事实，就是摄像头“知道”自己的响应特征，并可以在处理过程中考虑它们。例如，Lightroom不会进行特定于摄像头的，基于ISO的传感器噪声减法。摄像头可以，尽管不是都做。）

谢谢斯坦。是的，摄影图片中会出现各种类型的噪点。因此，如果在PP中调整EV，也会放大噪音。就像ISO会放大噪音一样。

— BBking

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颠簸的ISO和EV都会放大噪音，但我认为Stan所说的是，在相机中向上调节ISO效果比在后期处理中提高曝光效果更好（因为在A / D步）。

— seanmc 2012年

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这是您要寻找的公式吗？

RGB[c] = max( RGB[c] * pow(2,EV), RGBmax )

基本上，这意味着对于RGB数据的每个通道（每个像素），将其乘以2 ^ EV，然后将其裁剪为数据的最大值。对于8位颜色，RGBmax为255，对于16位颜色，RGBmax为65535，依此类推。

此处的EV是相对EV，因此EV + 2.0将每个像素乘以（变亮）四倍，而EV-2.0将每个像素除（变暗）以四倍。

公式本身并不依赖于直方图，但是如果您需要决定使用哪种“曝光值”来最佳地调整照片，则可以根据直方图进行某种统计以计算EV。

— 章鱼
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我相信RGB值已经代表可感知的亮度，因此您的公式不正确。对于传感器测量的值（接近线性，请参见Matt的答案），这将是正确的，但对于已转换的RGB值，则是正确的。（请尝试如果应用公式会发生什么情况。）

— Szabolcs

@Szabolcs，我以为OP要求在后期处理中执行EV补偿的算法，不是吗？我承认这个问题对我来说还不是很清楚，但他们正在要求数学。

— 章鱼

感谢您的回答！您是否有该公式的链接，以便我进行仔细研究？

— BBking

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@Octopus是的，但我的意思是，如果将其应用于RBG值，则您的公式不正确。通过获取原始值的对数（我们的感知近似为对数），然后线性缩放结果（对应于设置黑点和白点），从原始传感器数据计算RGB值。（加上Matt提到的其他一些内容。）因此，将公式应用于原始像素值时是正确的，但对于RGB值则不正确。如果您实际上尝试在实践中对图像进行转换，那么您会明白我的意思。

— Szabolcs

以一个原始文件，提取使用数据dcraw与-4开关，以确保它不会做日志转换本身，然后尝试自己执行基本原料的转化率和过程中应用的曝光补偿。

— Szabolcs

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注意：由于Stan对此的回答实际上是一个不同的问题，因此该问题已得到编辑：

是否有人知道任何算法，或者可以在数学上解释后处理如何执行亮度（EV）？是否调整每个像素的亮度/ RBG /对比度水平？它与直方图有关吗？

在后期处理中对曝光不足的图像进行曝光补偿有哪些技术？

将所有像素值（例如，亮度，对比度不是适用于单个像素的术语）相乘并应用偏移量，就可以很简单。如果在去马赛克后完成，则只需将红色绿色和蓝色值乘以相同的系数即可。

在RAW转换的情况下，曝光补偿的过程稍微复杂一点，因为相机传感器本质上是线性设备，而大多数RAW转换器使用非线性色调曲线来尝试模拟胶片获得的对比度S曲线。

因此，进行曝光补偿的最佳时间是在应用曝光补偿之前。这基本上意味着您要使用RAW转换器的EC功能，而不要等到导出Photoshop时再进行，因为到那时几乎可以肯定已经应用了非线性曲线。

由于某些RAW转换器*使用“扭曲”颜色配置文件，因此情况更加复杂，这会导致色相/饱和度根据强度映射到不同的值。这样做是为了以准确性为代价产生更令人愉悦的颜色，并且可能影响曝光补偿的结果。

一些RAW转换器还提供了恢复高光和增强阴影的工具。这些可以进行局部调整（即，它们所考虑的因素比单个像素值要多得多）。如果您想了解这些算法的详细信息，则可能需要等待，并希望Lightroom开发人员出现在这里。

* 当我说“某些RAW转换器”时，我基本上是在谈论Lightroom / ACR，因为这是我研究过的唯一转换器，其他高级RAW转换器可能也做类似的事情。

— 马特·格鲁姆
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据您所知，您是否能够证明将RGB值相乘如何获得更高的亮度？像这样，像素结构是否具有颜色和亮度值？据我所知，您也可以乘以像素值来更改其颜色。我喜欢S曲线。我知道我要特别询问单个像素，但是我对整个图片的理解更多。我知道插值也涉及到。

— 2013年

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@BBking RAW文件仅包含强度（亮度）值，每个像素都有一个彩色滤光片，因此您可以交替使用红色，绿色和蓝色的强度。由于摄像头传感器是线性设备，因此缩放记录值所得到的结果几乎与长时间曝光传感器相同。去马赛克后，图像可以以多种颜色格式存储，最常见的是RGB，其中在每个像素处记录红色，绿色和蓝色的光量。将这些值中的每个值乘以相同的系数会增加亮度，将每个值中的值乘以不同的值会更改颜色。

— 马特·格鲁姆

“因为摄像头传感器是线性设备” ...要花哨的话，摄像头传感器“几乎是线性的”，因为（[您已经指出]）（photo.stackexchange.com/a/33986/6294）。（我认为这是值得一提的，因为OP也对问题的数学表述感兴趣）。一个好的算法理论上可以考虑传感器的典型响应，即使仅使用RGB值也是如此。

— 艾伯托

@Alberto是的，这是个好点，我应该说“近似线性”，但由于我的注释已经有598个字符长，因此该注释已超过600个字符，因此必须分成两个注释；）

— Matt Grum 2013年

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在数学上，矩阵（图像）的亮度通过作用于像素色相的CIE L *函数值而整体受到影响。这是一种算术关系。加，减，乘和除。

同样，在数学上，将转换矩阵（数值）与pp中的现有矩阵相加。可以选择性地对对象或整个矩阵（图像）进行选择。

好的曝光和不好的曝光是任意的术语-只要被摄对象的照度范围在相机传感器的有用范围内即可。主题范围可以很宽也可以很窄。

注意：直方图是一种视觉辅助工具，代表图像中照度的相对分布。它是线性的。它与曝光无关，即强度和时间的倒数关系，始终以对数表示。

— 斯坦
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在后期处理中对曝光不足的图像进行曝光补偿有哪些技术？

仅提高图像中的所有值将使所有值增加相等的量。这种“线性”响应是数字图像所特有的。

我们不会以这种方式感知事物，因此生成的图像将显得不自然。

模拟（胶片乳剂）图像显得更自然，因为感光乳剂的响应与人类视觉系统的响应更接近。参考“ S”形曲线。该特征“ S”形是模拟响应。

补偿人类比例视觉响应和线性数字响应之间的差异，需要多种手段来在美学上协调差异。

需要一种有效的方法来为差异提供比例补偿。这就是技术性。

— 斯坦
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