随着移动设备屏幕与摄像头传感器的换代升级,越来越多的设备能够通过摄像头感应器捕捉到sRGB范围以外的颜色,生成广色域图片,实现色彩更饱和、更绚烂的渲染效果。但是如果应用未适配广色域,就会出现广色域图片显示异常情况,影响用户体验。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 作者:王伟 编辑:Alex 图片来源:Unsplash (by Marques Kaspbrak) 在视频处理中,我们经常会用到不同的色彩空间:非线性 RGB、线性 RGB、YUV、XYZ……为什么需要这么多的色彩空间呢?为什么在FFmpeg中会有 color_space,color_transfer,color_primaries 等一系列的颜色属性呢?这些术语之间究竟隐藏着什
在视频处理中,我们经常会用到不同的色彩空间:非线性RGB,线性 RGB,YUV,XYZ……为什么需要这么多的色彩空间呢?为什么在 FFMpeg 中会有 color_space,color_transfer,color_primaries 等一系列的颜色属性呢?这些术语之间究竟隐藏着什么秘密?
光波的本质就是电磁波(electromagnetic),由波长(wavelength)和强度(intensity)两部分构成。其中,intensity用来度量电流强度,而不同的波长呈现不同的颜色。我们也可以用频率(frequency)来描述波长,因为wavelength*frequency=光速。
重新写了一下图像色彩空间相关的知识,希望给大家多一点背景多点了解,不说别的,看完了肯定会涨知识。
⚡ Model-Based Image Signal Processors via Learnable Dictionaries
在gamma空间中,rgb会变为(1的2.2幂次,1的2.2幂次,1的2.2幂次),颜色值会发生改变,这样方便在显示器中显示的时候,正确显示(因为在显示器中显示时,会使得图像变暗)
本文是图像信号处理流程的一个总体的介绍,以便更好理解一张照片究竟是如何诞生的,实际的技术要复杂很多。
HDR系列前几期为大家介绍了HDR的色调映射技术(Tone Mapping)。其中提到:在色调映射环节,为了便于操作,且不使图像颜色产生巨大失真,色调映射算法通常会仅处理图像亮度信息,将HDR图像亮度映射到SDR图像亮度域中,通过原HDR图像的颜色信息,恢复并重建SDR图像的颜色信息。由于前面的主题是色调映射,因此颜色转换相关技术,我们没有深入介绍。但颜色转换或色域映射问题(Color Transfer or Gamut Mapping),也是HDR的重要环节。本文将介绍HDR中颜色转换(或色域映射)技术,分为两个部分,第一部分介绍色域映射的定义以及相关背景知识;第二部分将介绍代表性的色域映射算法,特别对ITU中相关标准进行浅析。
流水线 1.应用阶段:(CPU)输出渲染图元,粗粒度剔除等 比如完全不在相机范围内的需要剔除,文件系统的粒子系统实现就用到粗粒度剔除。 2.几何阶段:(GPU)把顶点坐标转换到屏幕空间,包含了模型空间 到世界空间 到观察空间(相机视角view) 到齐次裁剪空间(投影project2维空间,四维矩阵,通过-w<x<w判断是否在裁剪空间) 到归一化设备坐标NDC(四维矩阵通过齐次除法,齐次坐标的w除以xyz实现归一化) 到屏幕空间(通过屏幕宽高和归一化坐标计算)。 a.顶点着色器:坐标变换和逐顶点光照,将顶点空间转换到齐次裁剪空间。 b.曲面细分着色器:可选 c.几何着色器:可选 d.裁剪:通过齐次裁剪坐标的-w<x<w判断不在视野范围内的部分或者全部裁剪,归一化。 e.屏幕映射:把NDC坐标转换为屏幕坐标 3.光栅化阶段:(GPU)把几何阶段传来的数据来产生屏幕上的像素,计算每个图元覆盖了哪些像素,计算他们的颜色、 a.三角形设置:计算网格的三角形表达式 b.三角形遍历:检查每个像素是否被网格覆盖,被覆盖就生成一个片元。 c.片元着色器:对片元进行渲染操作 d.逐片元操作:模板测试,深度测试 混合等 e.屏幕图像 ------------------------------------------------------- 矩阵: M*A=A*M的转置(M是矩阵,A是向量,该公式不适合矩阵与矩阵) 坐标转换: o.pos = mul(UNITY_MATRIX_MVP, v.vertex);顶点位置模型空间到齐次空间 o.worldNormal = mul((float3x3)_Object2World,v.normal);//游戏中正常的法向量转换,转换后法向量可能不与原切线垂直,但是不影响游戏显示,而且大部分显示也是差不多的。一般用这个就行了。 o.worldNormal = mul(v.normal, (float3x3)_World2Object);顶点法向量从模型空间转换到世界空间的精确算法,公式是用_Object2World该矩阵的逆转置矩阵去转换法线。然后通过换算得到该行。 ------------------------------------------------------- API: UNITY_MATRIX_MVP 将顶点方向矢量从模型空间变换到裁剪空间 UNITY_MATRIX_MV 将顶点方向矢量从模型空间变换到观察空间 UNITY_MATRIX_V 将顶点方向矢量从世界空间变换到观察空间 UNITY_MATRIX_P 将顶点方向矢量从观察空间变换到裁剪空间 UNITY_MATRIX_VP 将顶点方向矢量从世界空间变换到裁剪空间 UNITY_MATRIX_T_MV UNITY_MATRIX_MV的转置矩阵 UNITY_MATRIX_IT_MV UNITY_MATRIX_MV的逆转置矩阵,用于将法线从模型空间转换到观察空间 _Object2World将顶点方向矢量从模型空间变换到世界空间,矩阵。 _World2Object将顶点方向矢量从世界空间变换到模型空间,矩阵。 模型空间到世界空间的矩阵简称M矩阵,世界空间到View空间的矩阵简称V矩阵,View到Project空间的矩阵简称P矩阵。 --------------------------------------------- _WorldSpaceCameraPos该摄像机在世界空间中的坐标 _ProjectionParams _ScreenParams _ZBufferParams unity_OrthoParams unity_Cameraprojection unity_CameraInvProjection unity_CameraWorldClipPlanes[6]摄像机在世界坐标下的6个裁剪面,分别是左右上下近远、 ---------------------------- 1.表面着色器 void surf (Input IN, inout SurfaceOutput o) {}表面着色器,unity特殊封装的着色器 Input IN:可以引用外部定义输入参数 inout SurfaceOutput o:输出参数 struct SurfaceOutput//普通光照 { half3 Albedo;//纹理,反射率,是漫反射的颜色值 half3 Normal;//法线坐标 half3 Emission;//自发光颜色 half Specular;//高光,镜面反射系数 half Gloss;//光泽度 half Alpha;//alpha通道 } 基于物理的光照模型:金属工作流Surfa
所有被勾选了“Static”的GameObject,其中的Mesh Filter中的mesh都会被合并到 "Combined Mesh (root: scene)" 中。
大家好,我是刘文。目前负责微博客户端播放器的研发。今天我演讲的主题是微博HDR视频的落地实践。
code:https://github.com/yzxing87/Invertible-ISP
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 近日在研究3D-TO-H5工作流及学习PBR的过程中,发现Substance官方新版的《The PBR Guide》尚未有完整的中文翻译,所以把心一横,斗胆翻译了一波,希望能抛砖引玉,让大家更深入浅出地了解3D材质贴图及PBR技术。 PBR,Physically-Based Rendering,意为基于物理的渲染,是一种能对光在物体表面的真实物理反应提供精确渲染的方法,也是近年来极其生猛的3D工业趋势。 《The PBR Gu
图中可以看到,sRGB和Rec.709的色域虚线一样,三原色的位置是相同的,那么它们之间的区别就是:传递函数不同
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定义颜色变化相关类ColorTransform,并且定义RGB和Hsl的相互转换逻辑方法:
用谱功率密度(Spectral Power Distribution ),SPD来描述光在不同波长的分布,就是光源在不同波长的功率分布
论文、代码地址:在公众号「计算机视觉工坊」,后台回复「BiANet」,即可直接下载。
物理上正确的颜色渐变(例如,沿着颜色之间的失焦边缘,你会得到想要的),在中点周围同样明亮,代表两种颜色之间的平均。不正确的渲染会使中间变成浑浊的暗色。
文章和代码以及样例图片等相关资源,已经归档至【Github仓库:digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。 文章目录 图像显示 图像文件输入/输出 图像算术 几何变换 图像匹配 像素值及统计 图像分析(包括分割、描述和识别) 图像压缩 图像增强 图像噪声 线性和非线性空间滤波 线性二维滤波器设计 图像去模糊(复原) 图像变换 小波 领域和块处理 形态学操作(亮度和二值图像) 形态学操作(二值图像) 结构元素(STR
warning('off','images:initSize:adjustingMag')
ExifTool 是独立于平台的 Perl 库,还有一个命令行应用程序,用于读取,写入和编辑各种文件中的元信息。
这是渲染系列的第三篇文章,上一节介绍了着色器和纹理。我们已经看到了如何使用单一的纹理制作一个用平坦的表面完成的复杂显示的例子,现在我们更进一步,一次同时使用多个。
HDR技术的第二个理论基础是色度学。从前面的文章中我们了解到,光学以及人类视觉感知模型为人类提供了解释与分析人类感知亮度的理论基础,但是HDR技术不仅仅关注于提升图像与视频的亮度范围,同时也关注于提供更加丰富的色彩。因此,在本文中,我们将首先介绍人眼与色度学相关的生理特征以及人类对颜色的识别方式,然后介绍颜色空间的概念,最后再回到HDR,介绍与HDR相关的颜色标准。
颜色的实质是表示颜色的二进制数据,如果没有确定的规则,则这些二进制数据完全没有意义。所谓色彩空间,即是表示这些颜色数据信息是如何解释的。同样的一张图片,在不同的色彩空间下,其渲染的模样将有很大的不同。在CoreGraphics框架中,与色彩相关的功能主要有CGColor与CGColorSpace构成。
当光线从光源照射到模型表面,该表面回向每个方向散射多少辐射量 漫反射符合兰伯特定律:反射光线的强度与表面法线与光源方向之间的夹角的余弦值成正比. 漫反射的计算:
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这些代码不需要包含在任何Pass语义块中,在使用时,我们只需要在Pass中直接指定需要使用的顶点着色器和片元着色器函数名即可。CGINCLUDE类似于C++中头文件的功能。由于高斯模糊需要定义两个Pass,但它们使用的片元着色器代码是完全相同的,使用CGINCLUDE可以避免我们编写两个完全一样的frag函数。
这是有关创建自定义脚本渲染管道的系列教程的第12部分。它增加了对高动态范围渲染,基于散射的光晕和色调映射的支持。
颜色空间系列代码下载链接:http://files.cnblogs.com/Imageshop/ImageInfo.rar (同文章同步更新)
首先,要区分照度和亮度,照度是一个客观的量,亮度是一个主观的量,不同的人看相同照度的物体所感受到的亮度是不一样的。对于照度线性变化的物体,人眼感受到的亮度不是线性的。人眼对于低照度的物体更敏感,这意味着对于照度为2、3、4的三个物体,人眼能够区分,而对于照度为222、223、224的三个物体,人眼不能区分。
这是有关创建自定义可编程渲染管道的系列教程的第八部分。通过增加对遮罩,细节和法线贴图的支持,可以创建复杂的表面。
近年来,广色域越来越流行,游戏领域的很多新款显示器开始着重推荐DCI P3色域,而设计和摄影领域的高端产品则强调Adobe RGB色域。我们不禁要发问,广色域真的有用吗?我们真的需要广色域吗?
机器之心报道 机器之心编辑部 近日,美图推出了全新的人工智能修图解决方案——美图云修,本文将从技术角度深入解读该方案,目前用户也可通过美图 AI 开放平台进行体验。 商业摄影的工作流程中非常重要的一项是「后期修图」,它工作量大、周期长,同时,培养一名「下笔如有神」的修图师往往需要付出高昂的人力和物力成本,即便是熟练的修图师也需要 1-3 个月的时间熟悉和适应不同影楼的修图风格和手法。除此之外,修图师的专业水平不同,审美差异、工作状态好坏等因素都会造成修图质量波动。 针对以上痛点,基于美图成立 12 年来在
所谓gamma校正,实际上是一个颜色的非线性变换。下面来解释这个变换曲线存在的原因。
文 / Kylee Peña, Chris Clark, and Mike Whipple
过去, 大多数监视器是阴极射线管显示器(CRT). 这些监视器有一个物理特性就是两倍的输入电压产生的不是两倍的亮度. 输入电压产生约为输入电压的 2.2 次幂的亮度. 这本质上是一个问题, 但是由于一个神奇的巧合, CRT显示器的这一特性被保留了下来.
前文我们对HEVC的HDR编码优化技术做了介绍,侧重编码性能的提升。本章主要阐述HEVC中HDR/WCG相关的整体编码方案,包括不同应用场景下的HEVC扩展编码技术。
智能手机摄像头的普及使人们像摄影师一样捕捉日常生活场景。然而,快门速度、焦距光圈比和/或ISO值设置不准确可能导致捕捉到的照片曝光不正确,视觉质量下降。为了以视觉上可取的方式正确调整照片曝光,对于边缘设备开发高效的曝光校正方法至关重要。
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色彩模型vs色彩空间 要解开YCbCr色彩空间这个结,色彩模型(color model)和色彩空间(color space)的区别必须要理解。简单来说两者的关系就像设计与实现之间的关系,针对同一种色彩模型可以有多种不同的实现。比如最常见的RGB色彩模型是根据人的眼睛是通过识别红绿蓝三元色来识别所有颜色的原理进行设计的,可是实际应用的时候我们需要把这个设计予以实现,于是就出现了Adobe RGB、sRGB、ProPhoto RGB等不同版本针对RGB色彩模型实现的色彩空间。
树莓派的应用一般保存的文件都是jpg的,但是这种文件是有损的,有时候我们想要RAW文件来进行更加个性化的处理。
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最近几年 CSS 界的大事之一是每年年底的 《State Of CSS》,也就是 CSS 现状调查,去年年底发布了《State Of CSS 2021》。其中关于特性这一章,会列出一些比较新的 CSS 特性在当年的使用情况概览:
微信小程序里自己处理图片写起来比较麻烦,一些标准的可以参数化的处理如果能调用万象优图来处理就轻松多了。虽然微信云开发的“云存储”从腾讯云COS里面看不到相应的桶,但它背后其实还是一个COS桶,所以只要给文件生成临时访问路径,万象优图的api也可以直接在微信云开发里面调用,像这样:
在iOS10中,UIColor类中新增加了两个方法,用来创建sRGB模式的色彩。与RGB相比,sRGB是更加标准的色彩模式,RGB色彩在不同设备上可能存在颜色偏差,sRGB则更加精准但同时色域范围也更窄一些。UIColor中新添加的方法如下:
伽马是数字成像系统的一个重要特征,它定义了像素值与其实际亮度之间的关系。在标准显示器上面,如果没有伽马,数码相机拍摄到的阴影内容便会跟我们实际看到的有所差异。平时我们所说的伽马校正、伽马编码、伽马压缩,都是伽马曲线的各种应用场景,属于相似的概念。对于伽马工作原理的理解,一方面可以提高摄影者的曝光技术,另一方面可以帮助人们更好地利用后期的图像编辑功能。
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