基于Photoshop Camera Raw插件的数码照片后期处理案例分析

Camera Raw插件自Photoshop CS4版本之后就附加在软件中,这大大方便了数码照片的后期处理。文章使用Photoshop CS6,通过实例展示Camera Raw插件调整JPEG格式照片的强大功能。

Adobe Camera Raw之高级使用技巧

RAW格式已经被越来越多的数码相机用户所接受,讨论了使用Adobe Camera Raw后期处理RAW格式图像的一些高级技巧:调整画笔的选择性调整功能、渐变滤镜、色调曲线中Ctrl键的使用、彩色照片转黑白、实现HDR效果、以智能对象打开图像、同时处理多张照片等。

高精度Camera Link相机视频采集处理系统的设计

在电晕探测系统中,为满足高精度Camera Link接口相机的高实时视频采集、处理需要,同时降低系统成本及复杂度,提出了一种通过DM642的视频端口扩展Camera Link接口的方法。与一般采用FPGA作为处理前端不同,该方法基于视频端口的原始捕获模式,实现了在DM642上的Camera Link的直接扩展。设计了硬件电路及VP口采集驱动程序,并采用高精度(16bit)紫外相机进行了实时采集。结果表明,该接口可以满足采用Camera Link接口的紫外相机实时采集需求。基于该接口的高速数字图像处理系统已用于紫外探测系统信息处理中。

数码单反相机焦平面光电转换函数的测量及分析

为了在光学实验中合理应用数字成像设备,需要获取并处理其物理输入量与数字输出量之间的关系。基于ISO 14524:2009标准,对数码单反相机Canon EOS 500D的焦平面光电转换函数进行了实验测量及数据分析。通过比较不同尺寸像素区域及不同图片格式对测量结果的影响,发现焦平面光电转换函数的测量偏差随像素区域尺寸的减小而增大,而RAW和JPEG两种文件格式的数字输出值与焦平面曝光量的关系分别为线性和非线性。当单反相机用作光分布记录测量的仪器时,采用直接反应传感器接收的辐照度信息的RAW格式作为输出数据,可以获得较大的动态范围,理论上可以避免相机非线性变换等后续处理带来的影响,经过必要的校正可以更精确地表示场景信息。

摄影后期在Photoshop软件中的分析和应用

摄影后期创作是一种艺术创作,随着科学技术的进步摄影后期创作手段也日趋丰富。文章对摄影后期创作过程进行分析,归纳总结摄影后期创作的基本手段。从整体上阐述摄影后期的基本方法,从而使摄影作品达到主题鲜明、主体突出、层次分明的目的。通过《晨光一缕》在Photoshop软件中的应用步骤及具体操作,分析Photoshop软件在摄影后期操作、功能方面具备的优势。

基于HDMI数码显微相机的自动曝光优化方法

针对HDMI数码显微相机在观测时由于不同目标反光水平不一致而出现过曝、曝光收敛速度慢、不稳定的问题,提出一种自动曝光优化方法。相较于传统的HDMI显微相机中的自动曝光控制方法,所提方法实现了基于感兴趣区域的曝光控制,可对RAW图像中的任意区域进行测光和亮度统计,拓展亮度统计的动态范围并实现基于不同目标的曝光控制,提升亮度统计的准确性,解决因目标过亮或者过暗而出现的过曝现象。同时设计了可变的曝光调节步长,该功能能够根据当前亮度水平动态调整曝光步长,实现曝光的粗调和细调,以平衡曝光收敛速度和曝光精确度。最终结合实际的相机进行实验,所提曝光控制优化方法相较于原有的自动曝光法曝光偏离度降低了一半,曝光收敛时间缩短了一半以上,最快能在4帧图像内完成曝光收敛。

基于非RAW数据的数码反射显微镜色度特征化

为了防止彩色数码反射显微镜的白平衡算法失效,提高图像颜色采集精度,提出了基于非RAW数据的数码相机色度特征化方法。首先,利用色卡中性色块建立基于幂函数的非线性校正模型,将非RAW数据转换为与场景辐亮度线性相关的数据。然后,建立色度特征化模型。最后,通过实验测试非RAW数据校正前后的色度特征化精度,并分析光源亮度变化对非线性校正模型及色度特征化精度的影响。结果表明,校正后的非RAW数据将提高色度特征化精度,对于线性色度特征化模型效果尤为明显。同时,光源亮度改变将引起非线性校正模型以及色度特征化精度的变化,当亮度变化不剧烈时,可采用通用非线性校正模型。

用于聚焦型光场相机标定的棋盘角点检测算法

精确标定能够发挥出聚焦型光场相机在场景重建和非接触测量等方面的作用。而标定精度提升的关键之一在于精确的特征提取算法。为了提升特征检测的精度和效率,提出一种基于原始图的棋盘格角点检测算法。利用稳健的角点检测算子对原始图角点进行检测,并利用二维角点与三维光场圆域特征的对应关系进行角点筛选。然后,利用图像一致性对角点进行亚像素优化。进行了仿真角点检测实验和仿真标定实验,并基于R29聚焦型光场相机得到的重建角点进行了距离测量实验。实验结果表明,所提角点检测算法的精度高于现有算法,并证明了基于所提角点检测方法的标定算法能够得到更加精准的结果。

基于均匀颜色样本的彩色数码相机色度特征化目标样本优化

彩色数码相机通常利用目标样本建立色度特征化模型,目标样本将影响相机响应值与色度值之间的映射关系。现有的目标样本选择方法忽略了目标样本的普适性,即基于优化的目标样本建立的色度特征化模型应对任何颜色样本都适用,为此提出了基于均匀颜色样本的数码相机色度特征化目标优化方法。首先,从大量真实物体的光谱反射比中挑选均匀颜色样本,然后,结合色度特征化模型在均匀颜色样本中优化目标样本。实验结果表明,目标样本的优化受数据类型和色度特征化模型的影响,因而得到了不同的优化目标样本,且优化目标样本的色度特征化性能优于典型的目标样本。同时,对于RAW数据,目标样本数量的增加并不一定提高线性色度特征化模型的精度,而对于sRGB数据,较多的目标样本将有利于提升多项式色度特征化模型性能。