톤 매핑: 톤 매핑: 컴퓨터 비전의 관점 밝히기

By Fouad Sabry

톤 매핑이란 무엇입니까

톤 매핑은 이미지 처리 및 컴퓨터 그래픽에 사용되는 기술로, 한 색상 세트를 다른 색상 세트로 매핑하여 매우 역동적인 색상의 모양을 근사화합니다. 더 제한된 동적 범위를 가진 매체의 범위 (H D R) 이미지입니다. 인쇄물, 음극선관 또는 액정 디스플레이 모니터 및 프로젝터는 모두 자연 장면에 존재하는 전체 광도 범위를 재현하기에는 부적합한 제한된 동적 범위를 가지고 있습니다. 톤 매핑은 원본 장면 콘텐츠를 감상하는 데 중요한 이미지 디테일과 색상 외관을 유지하면서 장면 광채부터 표시 가능한 범위까지의 강력한 대비 감소 문제를 해결합니다.

혜택 방법

(I) 다음 주제에 대한 통찰력 및 검증:

1장: 톤 매핑

2장: 감마_수정

3장: 다중 노출 매우 역동적인 색상 캡처

4장: 높은 동적 범위_렌더링

5장: 그림자 및 강조 표시 강화

6장: 높은 동적 범위

7장: 톤 재현

8장: 휘도가 매우 역동적인 색상

9장: 오로라의 매우 역동적인 색상

10장: 쉽고 역동적인 색상

(II) 공개 상단에 응답 톤 매핑에 관한 질문.

(III) 다양한 분야에서 톤 매핑을 사용하는 실제 사례.

이 책은 누구를 위한 책인가요?

전문가, 학부 및 대학원생, 매니아, 취미생활자 및 모든 종류의 톤 매핑에 대한 기본 지식이나 정보를 넘어서고 싶은 사람들.

• Language: 한국어
• Publisher: 10 억 지식이 걸립니다 [Korean]
• Release date: Apr 28, 2024

Book preview

제 1 장: 톤 매핑

다이내믹 레인지가 낮은 매체에서 하이 다이내믹 레인지 이미지의 인상을 얻기 위해 톤 매핑은 이미지 처리 및 컴퓨터 그래픽에 사용됩니다. 출력물, CRT 또는 LCD 모니터 또는 프로젝터는 제한된 동적 범위로 인해 실제 환경에서 볼 수 있는 전체 범위의 광도를 정확하게 재현할 수 없습니다. 톤 매핑은 원본 장면 콘텐츠를 감상하는 데 중요한 이미지 세부 사항과 색상 모양을 보존하면서 장면 밝기와 표시 가능한 범위 간의 극적인 대비를 줄이는 기술입니다.

역톤 매핑은 밝기 값을 반대 방향으로 이동하여 이미지의 동적 범위를 늘리는 방법입니다.

화학적으로 제약된 네거티브에서 현실 세계에 존재하는 광범위한 조명을 캡처하는 것이 어려웠기 때문에 필름 기반 사진의 출현으로 문제가 발생했습니다.

초기 필름 개발자들은 필름 스톡과 인쇄 현상 시스템을 설계하여 중간 범위에서 콘트라스트가 약간 향상되고 하이라이트와 그림자가 점진적으로 압축되는 원하는 S자형 톤 곡선을 제공하려고 시도 했습니다[1].

필요한 그림자 디테일의 양에 따라 노출과 현상 시간을 조정하는 방공 구역(Air Defense Zones)의 설정(따라서 하이라이트 톤 제어)은 그레이스케일의 색조 범위를 증가시켰습니다(그리고 나중에는 컬러 네거티브 필름의 다이내믹 레인지를 일반 7스톱에서 10스톱으로 늘렸습니다).

사진가들은 또한 인쇄 과정의 한계를 극복하기 위해 닷지와 버닝을 사용했습니다[2].

디지털 사진의 발전은 이 문제에 대한 보다 효과적인 대응의 가능성을 제공했습니다.

1971년 Land와 McCann은 가벼움 인식 이론에서 영감을 받은 Retinex라는 알고리즘의 초기 버전을 사용했습니다 [3]. 이 방법은 조명 조건이 문제가 될 때 눈의 생물학적 적응 메커니즘에서 영감을 받았습니다.

컬러 인쇄를 위한 영역 매핑 알고리즘에 대한 많은 연구도 수행되었습니다.

색상이 어떻게 나타날지 예측하기 위해 연구자들은 CIECAM02 및 iCAM과 같은 계산 모델을 사용했습니다.

그럼에도 불구하고 색감과 톤 매핑 알고리즘이 부족하다면 영화관의 편집실처럼 재능 있는 아티스트에 대한 수요는 여전히 존재했다.

고대비 컴퓨터 그래픽 기술의 출현으로 디스플레이의 주요 한계는 색상에서 밝기로 전환되었습니다. HDR(High Dynamic Range) 사진을 일반 모니터에 적용하기 위해 많은 톤 매핑 연산자가 만들어졌습니다. 이 분야의 최근 개발은 사용자 지원 이미지 복제와 같은 기술을 위해 대비를 높이기 위해 밝기를 사용하는 것을 넘어 확장되었습니다. 최신 디스플레이에는 전력 효율성을 향상시키고, 색 영역과 동적 범위를 확장하고, 환경 요인에 따라 이미지 렌더링을 조정하는 정교한 이미지 처리 알고리즘이 통합되어 있기 때문에 디스플레이 기반 솔루션은 현재 사진 재현의 표준입니다.

톤 매핑의 선언된 목적은 구현마다 크게 다를 수 있습니다. 시각적으로 쾌적한 이미지를 만드는 데 중점을 두는 응용 프로그램이 있는 반면, 가능한 한 많은 이미지 요소를 정확하게 복제하거나 대비를 높이는 데 더 큰 중점을 두는 응용 프로그램이 있습니다. 디스플레이 디바이스가 전체 범위의 밝기 값을 다시 만들 수 없더라도 사실적인 렌더링 애플리케이션의 목표는 실제 장면과 제시된 이미지 간에 인식된 일치를 얻는 것일 수 있습니다.

최근 몇 년 동안 다양한 톤 매핑 연산자가 개발되었습니다.[4] 그들은 모두 두 가지 주요 유형으로 나눌 수 있습니다.

밝기 및 기타 전역 요인과 같은 이미지의 전역 변수를 기반으로 하는 비선형 함수는 전역(또는 공간적으로 균일한) 연산자를 구성합니다. 이미지의 최적 함수가 계산된 후에는 모든 픽셀이 인접 값에 관계없이 동일한 방식으로 매핑됩니다. 이러한 방법은 빠르고 쉽게 적용할 수 있지만(룩업 테이블로 수행할 수 있음) 대비를 줄일 수 있습니다. 감소된 대비와 반전된 색상은 널리 사용되는 글로벌 톤 매핑 기술의 두 가지 예입니다.

지역(또는 공간적으로 가변적인) 연산자: 비선형 함수의 매개변수는 인접 매개변수에서 검색된 특징에 따라 픽셀마다 다릅니다. 즉, 알고리즘의 영향은 주변 영역의 특성에 따라 픽셀마다 다릅니다. 인간의 시각은 주로 국소 대비에 민감하기 때문에 이러한 알고리즘은 전역 알고리즘보다 더 복잡합니다. 아티팩트(예: 후광 효과 및 벨소리)를 표시할 수 있습니다. 출력이 부자연스러워 보일 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 (올바르게 적용하면) 최고의 성능을 제공할 수 있습니다.

전역 톤 매핑 필터의 간단한 예는 {\displaystyle V_{\text{out}}={\frac {V_{\text{in}}}{V_{\text{in}}+1}}} (Reinhard)이며, 여기서 Vin은 원래 픽셀의 휘도 이고 Vout은 필터링된 픽셀의 휘도입니다.

이 함수는 도메인의 휘도 Vin [0,\infty ) 을 표시 가능한 출력 범위에 [0,1). 매핑합니다. 이 필터는 휘도가 낮은