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假设我有一张摄影底片扫描为 RGB 图像,我正试图找到一种算法将颜色值转换为 RGB 正片。
由于橙色偏差 (http://photo.net/learn/orange-negative-mask),如果我简单地说 redPositive = 255 - redNegative,我得到的最终图像具有强烈的青色色调,并且非常褪色。这意味着这里给出的答案:Convert negative image to positive 不是正确的。
那么我将如何制作以下例程:
struct RGB
{
unsigned byte red;
unsigned byte green;
unsigned byte blue;
};
void FilmNegativeToPositive(RGB const &negative, RGB &positive)
{
// What goes here?
}
最佳答案
我没有数据可以测试,但根据你给的链接,底片是青色、品红色和黄色染料的混合物,不纯:
The yellow dye layer is the most pure. The magenta dye layer has a noticeable amount of yellow in it. The cyan dye layer has noticeable amounts of both yellow and magenta in it.
因此,您想做这样的事情(未经测试的伪代码):
Let I_MY be the ratio of yellow impurity to pure magenta dye
Let I_CY be the ratio of yellow impurity to pure cyan dye
Let I_CM be the ratio of magenta impurity to pure cyan dye
Given R, G, B in [0, 255]
Convert to CMY:
C = 1.0 - R/255.0
M1 = 1.0 - G/255.0
Y1 = 1.0 - B/255.0
Calculate the impurities in the cyan dye and remove them, since we assume no other dye has cyan impurities:
M = M1 - I_CM×C
Y2 = Y1 - I_CY×C
Now the amount of magenta dye is correct, so subtract its yellow impurity:
Y = Y2 - I_MY×M
Convert the corrected CMY values back to RGB:
R' = 255×(1.0-C)
G' = 255×(1.0-M)
B' = 255×(1.0-Y)
如果事实证明存在比这更复杂的污染,你就会遇到线性代数问题:
[ 1 I_MC I_YC] [C'] [C]
[I_CM 1 I_YM] × [M'] = [M]
[I_CY I_MY 1] [Y'] [Y]
在您要求解 C'、M' 和 Y' 的位置,然后转换回 RGB 颜色空间。
关于c++ - 将胶片负 RGB 转换为正 RGB 的算法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33793359/
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