C++:在不裁剪的情况下调整图像的 HSL

Question

我正在尝试为图像编写色相/饱和度/亮度滤镜(使用 C++)。 RGB->HSL 转换工作正常，但当考虑到每个像素具有不同的初始饱和度和亮度这一事实时，我的问题就来了。

对于每个像素，我计算了源 HSL 并将 HSL 值作为滤波器输入(在 [0, 1] 范围内)。我想将 0.5 设置为所有默认值(输出与输入相同)，饱和度 0.0 表示灰度或全黑表示亮度，1.0 表示完全饱和或全白。与饱和度和亮度不同，色调部分很简单:只需添加并包裹在 [0, 1] 范围内即可。

那么任务来了:我们如何根据过滤器输入转换每个像素的饱和度和亮度值？

想到的一个解决方案:

Out.H = Wrap(In.H + Filter.H - 0.5f, 0.0f, 1.0f);
Out.S = std::clamp(In.S * Filter.S * 2.0f, 0.0f, 1.0f);
Out.L = std::clamp(In.L * Filter.L * 2.0f, 0.0f, 1.0f);

其中Out是输出，In是源图像，Filter是滤镜设置。但是，如果源图像与其有很大的对比度，则图像最初较亮的部分会快速剪辑(固定为纯色 1.0f)，失去细节，而较暗的部分可能仍然几乎不可见。因此，相反，我想也许可以应用一些曲线来防止这种削波，同时仍然让 0.5f 返回原始值。我想到了使用幂函数并计算所需的功率。我想到了:

f(x) = x ^ log_1/2(a)

其中 a 是输入像素处的值(函数在 x = 0.5f 处的值)。例如:

此函数 f(x) = x ^ log_1/2(0.2) 通过 (0,0)、(0.5, 0.2) 和 (1, 1)。因此，如果输入像素的饱和度为 0.2f 并且来自用户的滤波器饱和度输入为 x，则通过此函数运行它会起作用。您需要将函数中的 0.2 替换为输入像素的饱和度。据说，同样的事情也可以用于亮度。因此，代码变为:

Out.H = Wrap(In.H + Filer.H - 0.5f, 0.0f, 1.0f);
Out.S = pow(In.S, log(Filter.S) / log(0.5f));
Out.L = pow(In.L, log(Filter.L) / log(0.5f));

这适用于具有中等饱和度和亮度的图像。但是，如果它最初非常高或非常低，这种方法可能意味着函数的下降非常接近 0 或 1。例如，如果饱和度最初为 0.97，函数如下所示:

(有一个点在(0.5，0.97)，我忘了标记它)。

这意味着您必须先将饱和度降低到 0.001 之类的值，然后才能开始看到任何实际差异。我遇到过这个测试图像的问题:

原始(饱和度 = 0.5):

饱和度 = 0.001

饱和度 = 0.0

此时我被卡住了。 有没有办法在不丢失细节或剪裁的情况下调整饱和度和亮度？也许可以使用另一种弯曲方法？有没有我找不到的标准方法？提前致谢。

用 Desmos 制作的图表在线图形计算器。

Answer 1

好吧，我仍然不知道有什么“标准”方法可以做到这一点，但我发现即使对于高度饱和的图像，三角曲线也能相对较好地工作。

使用两个函数a*sin(x*PI) where {0 <= x <= 0.5}和 1+(a-1)*sin(x*PI) where {.5 < x <= 1.0} , 可以创建如下曲线:

初始饱和度 ( a ) = 0.2:

初始饱和度 = 0.97:

代码:

Out.H = Wrap(In.H + Filter.H - 0.5f, 0.0f, 1.0f);
Out.S = (Filter.S <= 0.5f) ? (In.S * sin(Filter.S * PI)) : (1.0f - (1.0f - In.S) * sin(Filter.S * PI));
Out.L = (Filter.L <= 0.5f) ? (In.L * sin(Filter.L * PI)) : (1.0f - (1.0f - In.L) * sin(Filter.L * PI));

显然这并不完美，但现在看来已经足够了，并且比幂函数可以进行更清晰的图像调整。这也意味着不同的像素正在以与以前不同的速率失去和获得饱和度，这可能与大多数 HSL 调整过滤器不同。如果有人碰巧知道“标准”或通常的处理方式，请分享!