111118 ch 4_basic image manipulation_web

The Art and Science of Digital Compositing

김정근

Chapter 4

Basic Image Manipulation

3

Agenda

Terminology

Color Manipulations

Spatial Filters

Geometric Transformations

4

Terminology

디지털 표현에 대한 이해의 기초

이미지를 수정하는 방법몇몇 예제는 이미지의 픽셀이

영향을 받는 방법을 그래프로 표현

5

Terminology

원본 이미지의 픽셀의 값

Opera

tors 가

적용

된 후

의 픽

셀 값

Input Pixel Value = Out Pixel Value

6

Terminology

Brightness Operator

“Brightness 값이 2.0 이 되었다” O = I X 2.0

7

Terminology

Graph of Brightness 2.0

O = I X 2.0

Color Manipulations

9

RGB Multiply

RGB Multiply Operator

10

RGB Multiply

Graph of the (0.1, 1.25, 1) RGB multiplica-tion

11

RGB Multiply

이전 챕터에서 배운 것과 같이 전체 픽셀을 대신해 채널의 그룹으로 이미지를 수정

Red 의 양이 감소하고 Green 의 양이 증가했다고 말할 수 있어야 함

각 채널에 어떠한 값을 적용하면 결과는 전반적인 밝기 또는 대비를 수정

12

Add

Add Operator

13

Add

Graph of the Add 0.2 Operation

O = I + 0.2

14

Add

Multiply 연산과 달리 검정색이 회색이 됨

0 값은 0 으로 유지되지 않음

결과적으로 “ Black” 이 손실됨

15

Gamma Correction

Gamma Correction Operator

16

Gamma Correction

Graph of a Gamma 1.7 operation

17

Gamma Correction

Gamma Correction 은 지수함수를 사용

O = I1/Gamma

O = 01/Gamma = 0

1 은 몇 번 곱해도 1

0 또는 1 의 값을 가진 픽셀은 변경되지 않음

중간 범위의 값이 가장 많은 영향을 받음

고정 영역의 컬러의 표현을 작업할때 데이터 손실이나 피해가 적음

– Add 나 Multiply 와 같이 Black 이 손상되고 순수한 White 가 잘려나가는 등의 문제는 없음예외상황 : X0 = 1 지수의 성질에 의해서 ,

1/Gamma = 0 일때 I1/Gamma = 1 이 된다1/Gamma = 0 가 성립하기 위한 Gamma 값이

존재하지 않으므로 이 예외가 성립하지 않는다

18

Invert

Invert Operator

19

Invert

Graph of an Invert operation

O = (1 - I)

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Invert

Mask 나 Mattes 로 사용되는 이미지를 수정할 때 사용

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Simple Contrast

Simple Contrast Operator

0 = (I - 0.33) X 3

22

Simple Contrast

Graph of a simple Contrast operation

23

Smoother Contrast

Smoother Contrast Operator

24

Smoother Contrast

Graph of a smoother Contrast operation

25

Contrast

Contrast 를 증가하면 어두운 부분은 어두워지고 밝은 부분은 더 밝게 됨

감마와 같은 곡선이 적용된 Smoother Contrast 가 좀더 좋은 시스템

0.5 사이를 두고 위는 밝아지고 아래는 어두워짐 : Midpoint 를 수정할 수 있음

26

Channel Swapping

Channel Swapping Operator

27

Channel Swapping

Red 채널과 Blue 채널을 스왑 했을 때의 결과

일반적으로 색상 보정에는 사용되지 않음

Chapter 6 에 나와있는 특정 색상 차이 방법의 기초로 사용

알파 채널과 같은 보조채널에서 데이터를 이동할 때 유용

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HSV Manipulations

HSV Manipulations Operator

Saturation Reduced by 50%

29

HSV Manipulations

HSV Manipulations Operator

Rotated by 180 through the color spectrum

30

HSV Manipulations

RGB 값을 조정하여 이미지의 채도에 영향을 미치는 것은 쉽지 않음

HSV Manipulations Operator 는 예제와 같은 수정을 쉽게 할수 있음

– 첫번째 이미지 : Saturation 을 50% 감소

– 두번째 이미지 : 밝기와 채도관계를 유지하면서 모든 색상의 보색으로 이동

( 컬러 스펙트럼을 통해 180 도 회전 )

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Look-up Table Manipulations

Graph of the LUT used to generate Test image

32


Look-up Table Manipulations Operator

33


Look-up Table Manipulations Operator

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A graph used to show image modifications based on hue versus saturation

Blue 는 De-saturate

Green 은 Su-persaturate

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Simulation LUT– Cineon 파일이나 DPX 파일과 같이 특정한 감마 속성을 가진 영상에서 그 속성에 맞는 시청 환경을 제공하지

못하는 경우 가상으로 색 정보를 보편적인 시청 환경에 시뮬레이션하는 방식

Calibration LUT– 모니터 캘리브레이션이나 색관리 시스템– 색관리 시스템의 ICC 프로파일에 포함된 색채좌표가 “캘리브레이션 LUT”

Encoding LUT– 이미지를 특정 형식의 색공간으로 변환하여 저장하고자 할 때 적용되는 LUT

3D LUT– Nuke,Shake 등 영상편집 툴에서 지원– 언리얼 등 게임에서 톤 보정용도로 사용

36


Color Correction using 3D lookup table - OpenGL_GLSL

37

시연

RGB MultiplyAdd

Gamma CorrectionInvert

ContrastChannel SwappingHSV Manipulations


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Expression Language

합성 시스템에서의 수학적 표현의 정의

특정 내장 키워드와 미리 정의 된 함수로 간주

LUT Manipulations 의 채널 값을 수정하는데도 사용 ,

– 사용자 정의 곡선을 만들어 색상 변경이나 알고리즘 , 방정식과 같은 종류를 포함함

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Expression Language

R = R x 0. 75G = G X 0.75B = B x 0.75

“ 이미지가 25% 어둡게 되었다”

40

Expression Language

R = (R + G + B)/3G = (R + G + B)/3B = (R + G + B)/3

“ 세 채널을 함께 평균한 컬러소스로부터 모노크롬 이미지를 생성하였다 .”

41

Expression Language

R = (R x 0.309) + (G x 0.609) + (B x 0.082)

G = (R x 0.309) + (G x 0.609) + (B x 0.082)

B = (R x 0.309) + (G x 0.609) + (B x 0.082)

“ 모노크롬 이미지를 생성하는데 더 적절한 수식”– 사람의 눈이 다르게 빨강 녹색 및 파란 색의 밝기를 고려해야만 한다 .

42

Expression Language

R = RG = R > G? (R + G)/2 : G

B = B

“ 픽셀의 빨간색 값이 녹색 값보다 큰 경우 , 다음 빨간색과 녹색 값 합계의 절반과 같은 픽셀의 ( 새로운 ) 녹색 값으로 설정한다 .

그렇지 않으면 픽셀의 그린 값은 변경된다 .”

43

Expression Language

Expression Language Operator

R = RG = R > G? (R + G)/2 : G

B = B

Color Manipulations“ 하나의 Pixel Input 값”

Spatial Filters“ 주변의 Pixel Input 값”

46

Convolves

Algorithim Visualization_ Spatial Convo.avilution

47

Convolves

.6 .6 .9 .9 .9

.6 .6 .9 .9 .9

.6 .6 .9 .9 .9

.6 .6 .6 .6 .9

.6 .6 .6 .6 .9

0 .9 0

0 1 .3

0 0 .9

-1 -1 -1

-1 8 -1

-1 -1 -1

kernel( 커널 )

픽셀 위에 레이어처럼 놓을 Mask 로 생각

48

Convolves

1 2 3 4 5(X8) 6 7 8 9 합계 결과

1 -0.6 -0.6 -0.9 -0.6 4.8 -0.9 -0.6 -0.6 -0.9 -0.9 0

2 -0.6 -0.6 -0.9 -0.6 4.8 -0.9 -0.6 -0.6 -0.6 -0.6 0

3 -0.6 -0.6 -0.9 -0.6 4.8 -0.6 -0.6 -0.6 -0.6 -0.3 0

4 -0.6 -0.9 -0.9 -0.6 7.2 -0.9 -0.6 -0.9 -0.9 0.9 0.9

5 -0.6 -0.9 -0.9 -0.6 7.2 -0.9 -0.6 -0.6 -0.9 1.2 1

6 -0.6 -0.9 -0.9 -0.6 4.8 -0.9 -0.6 -0.6 -0.6 -0.9 0

7 -0.9 -0.9 -0.9 -0.9 7.2 -0.9 -0.9 -0.9 -0.9 0 0

8 -0.9 -0.9 -0.9 -0.9 7.2 -0.9 -0.6 -0.9 -0.9 0.3 0.3

9 -0.9 -0.9 -0.9 -0.6 7.2 -0.9 -0.6 -0.6 -0.9 0.9 0.9

49

Convolves

Contrast 대비가 높은 이미지

50

Convolves

Edge-detection Convolve 를 실행한 후의 결과 이미지

51

Convolves

샘플 이미지 ( 왼쪽 첫번째 ) 와 다양한 edge-detection 알고리즘이 적용된 이미지

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시연

Convolve

53

Blurring

54

Blurring

픽셀의 근방으로부터 칼라 값들을 현재 픽셀과 부분적으로 평균을 냄

시각적으로 결과 이미지는 선명함이 감소

191919

191919

191919

3x3 convolve Filter

55

Blurring

56

Blurring

원본 이미지 Blurring 한 이미지 Out-Focus 이미지

57

Blurring

Bokeh

– 이미지를 캡쳐하는데 사용된 특수렌즈에 좌우되는 Defocus 에 대한 성질

– Light Bloom 의 육각형 모양이 이들 특성 중 하나

Dynamic Range

– 원래 장면에서 라이트는 필름에 캡쳐된 것보다 상당히 밝다 ( 더 많은 에너지를 담고 있음 )

– Out-of-focus 하기 위해 렌즈를 바꾸는 것은 “에너지”를 밝은 라이트들 로부터 바깥쪽으로 분산시켜줌

– 그 주변이 좀더 어둡더라도 라이트의 밝기가 폭넓은 영역에 걸쳐 필름이 Overexpose 되도록 하기에 충분한 밝기

– 인위적으로 어두운 픽셀을 분산한 디지털 이미지는 픽셀 주변의 더 어두운 픽셀들과 평균값을 낸 결과가 회색이 될것

– 이것이 High-Dynamic-Range 이미지가 리얼월드를 정확하게 표현하는 유용한 예제

(Blurring)

(Outfocus)

(Outfocus)

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Sharpen

이미지에 색상이 변화하는 영역 ( 그라데이션 ) 사이에서 콘트라스트를 증가시키면 사람의

눈은 이것을 결과적으로 선명함이 증가했다고 인식

−1−1−1−1 −1−1−1−1

3x3 convolve Filter

59

Sharpen

60

Sharpen

61

Sharpen

Pixel 이 변하는 시점에서 증가된 Contrast 를 주목 !밝은 영역은 더 밝게 어두운 부분은 더 어둡게 변하였음

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Sharpen

밝기 값을 그래프로 표현한 것

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Sharpen

sharpening 이 적용된 후의 밝기 값을 그래프화한 것

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Sharpen

a. 원본

b. 약한 Sharpen

c. 매우강한 Sharpen

Ringing 과 Noise Artifact 은

Oversharpening 때문

손실된 정보는 결코 생성하거나

복구할 수 없다 !!

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Sharpen

약간 out-of-focus 된 이미지

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Sharpen

Sharpening

67

Sharpen

적합한 focus 렌즈로 촬영한 원본 장면

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Sharpen

Sharpening

약간 선명해졌다는 인식은 주지만적합한 Focus 렌즈로 촬영한 이미지와

비교해보면 여전히 덜 선명함

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Median Filter

Kernel 에서 모든 픽셀의 밝기 별로 순위를 매김

순위의 Median 값 혹은 Center 값과 같은지에 대해 체크하여 픽셀 값을 변경

그 결과는 Median Filter 가 Single Pixel 의 Artifact 를 제거하는데 훌륭한 역할을 함

단 선명함은 다소 감소

Median filtering 은 특정 한계치 내에서만 일반적으로 적용

Median filter example

70

Median Filter

x = [2 80 6 3]

So, the median filtered output signal y will be:y[1] = Median[2 2 80] = 2y[2] = Median[2 80 6] = Median[2 6 80] = 6y[3] = Median[80 6 3] = Median[3 6 80] = 6y[4] = Median[6 3 3] = Median[3 3 6] = 3

i.e. y = [2 6 6 3].

71

Median Filter

y[1] 2 2 80 6 3 3

y[2] 2 2 80 6 3 3

y[3] 2 2 80 6 3 3

y[4] 2 2 80 6 3 3

2 2 80

2 80 6

80 6 3

6 3 3

2 2 80

2 6 80

3 6 80

3 3 6

y = [2 6 6 3]

72

Median Filter

73

Median Filter

한번 더 Median Filter 를 적용하면 노이즈는 더 제거될 것 !

하지만 그림이 덜 선명해짐이미지 전체와 디테일 양쪽 모두 고려

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시연

Median Filter

Geometric Transformation

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Geometric Transformation작업 해상도 1200 x 900

소스 이미지 900 x 600

(x, y) location of (0, 0)

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Panning

X 와 Y 모두 오프셋 할 때 이러한 변환을 Pan 이라고 함

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최초의 작업상태

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각 축으로 150 Pixel 이동

80

Panning


Input 이미지가 700 Pixel 을 넘어갈 때 ?

81


82

Panning


Input 이미지가 700 Pixel 을 넘어갈 때 ?

– 대부분의 시스템에서 이미지의 나머지는 잘리거나 없어짐

– 이 이미지의 어떠한 추가변환은 잘린 이미지로 수행

– 작업공간에서 벗어났던 영역은 복구할 수 없음

몇가지 시스템은 보다 강력한 방식으로 이 문제를 해결

– Wraps

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Wraps

84

Image created specifically for seamless wrap-around

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Wrap-around image panned sideways.

wrap-around 모드는 별 특징 없는 배경을 오랜 시간 계속 이동할 때 종종 사용

86

Rotation

간단한 회전을 제어하는 데 필요한 두 매개 변수는 회전의 양과 ( 보통 각도에서 지정한 ) 와

회전의 중심

회전의 중심을 변경하면 결과에 극적인 영향을 줄 수 있음

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Origin, (0, 0) 을 중심으로 300 도 회전

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대략 센터 (빨간화살표 ) 를 중심으로 300 도 회전

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Scale

합성시스템이 지원한다면 사용자 정의 지점 주변을 스케일 할 수 있음

Flip = X 축을 따라 미러 이미지를 생성 ( 그림자나 반사 )

Flop = Y 축을 따라 미러 이미지를 생성

90


소스 이미지 900 x 600


91

An image scaled by 50% around the origin.

92


소스 이미지 900 x 600


93

Image scaled by 50% around its approximate center

94

Flipped image

95

Image Rotated 180°

96

Flopped image

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3D Transforms

예제 이미지

98

3D rotation around the x-axis

99

3D Transforms

예제 이미지 : 아래 부분을 축소하고 윗부분을 늘릴때 perspective 효과를 볼수 있음

Corner Pinning

– 임의의 네모퉁이를 재조정 하는 것 EX) 포토샵 : Free Transform

일반적으로 이미지가 다른 비트가 있는 컴퓨터 또는 비디오 모니터의 내용을 대체하는

효과일때 사용

100

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Warping

이미지 왜곡의 더 정교한 방법

그리드 메쉬 또는 스플라인 곡선에 의해 제어

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Warping

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시연

PanningWraps

RotationScaleFlipFlop

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시연

3D Transforms / Warping

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Expression Language

X = X + 30

Y = Y + 50 * sin(X * 0.02)

“ 웨이브있는 물결의 오프셋”

“30 Pixel 만큼 오른쪽으로 이동”

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Expression Language

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Filtering Algorithms

“ 이미지를 원본 해상도의 10 분의 1 로 줄이고 싶다”열번째 픽셀만 모두 사용 !(Impulse filter)

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더 나은 Algorithms =

New pixel 을 얻기 위해 ,Original image 에서 pixel 들 전체를 살펴보고 ,선별적으로 이 픽셀들의 평균을 찾아낼 것

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Impulse filter

– 가장 빠른 방법이며 Dirac Filter, Nearest-Neighbor Filter 로도 불림 속도향상이 제일 중요할 때 사용

Box filter

– Impulse Filter 보다 조금 나은 퀄리티 사이즈를 확대할때 박스 모양이 나타남

Triangle filter

– Resampling 할때 좀더 Area 를 고려하여 이미지를 Resizing 할때 미리보기 목적으로 사용

Mitchell filter

– Sharpness 과 ringing 아티팩트 사이에서 좋은 발란스를 가진 필터 25 픽셀 복구필터이며 큰 해상도로 이미지를 확대할때 가장 좋은 선택

Gaussian filter

– aliasing 혹은 ringing 아티팩트들을 가상으로 제거해주는 대중적인 필터

Sinc filter

– 많은 aliasing 을 만들어내지 않고도 작은 디테일들을 유지시켜주는 아주 훌륭한 필터– 큰 해상도에서 더 작게 이미지를 축소시킬 때 가장 좋은 필터

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Gaussian Filter Sinc Filter Impulse Filter

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Gaussian Filter

Sinc Filter

Impulse Filter

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Gaussian Filter

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Sinc Filter

Sharpening Filter

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Impulse Filter

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특정결과를 얻기 위해 이미지를 Resizing 할때 사용하는 알고리즘이 존재– 프린트하기위해 이미지를 확대할때 약간의 프랙탈 노이즈를 추가하면 디테일이 올라간 것으로 보임

Single Frame 에서 제공되는 것보다 더 많은 정보를 가진 큰 이미지를 만들고자 할때 하나의 단일 이미지에 여러 번 반복 노출 하는 방법도 존재– SD 비디오를 HD 해상도로 resizing

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Motion Blur

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Motion Blur

리얼 카메라에서 이미지를 촬영하는 동안 촬영하는 개체는 약간 흐릿하게 표시

리얼한 이미지를 생산하기 위해 이것을 모방할 필요가 있다

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Motion Blur

간단한 변환을 사용하여 애니메이션된 2D 요소 – 하나의 프레임을 위해 다섯번 움직임을 통한 서브샘플링으로 제작

121

Motion Blur

동일한 Motion blur 변환이지만 20 배의 샘플링을 한 것

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Motion Blur

Adaptive Sampling– 각 픽셀의 색상차이나 상태등을 고려하여 안티알리아싱을 다르게 적용하여 최적화– 필요할 때만 Sub Frame 계산– Blurry 효과 (glossy, Reflection/Reflacton) 가 없는 경우에 빠름

Area light adaptive samples

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Motion Blur

Adaptive sampling 을 이용한 Motion blur transformation

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Motion Blur

Low Quality 로 설정한 Adaptive sampling 을 사용하여 Motion blur transformation

125

Motion Blur

인위적으로 Long Shutter 를 사용한 Motion Blur

126

Motion Blur

Overexposed 밝은 highlights 의 오브젝트들이 있는 장면

127

Motion Blur

Motion blur 를 소개하기 위해 움직이는 카메라로 촬영한 동일한 장면

128

Motion Blur

Motion blur 로 적용했을 때 강렬한 Highlight 가 손실됨을 주목

Q & A

감사합니다

Documents

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