यदि आपको नहीं पता कि रंग का तापमान क्या है, तो यहां से शुरू करें ।

PhotoDemon के लिए रंग तापमान उपकरण पर काम करते समय, मैंने पूरी शाम बिताए तापमान मूल्यों (केल्विन में) और RGB के बीच परिवर्तित करने के लिए एक सरल और स्पष्ट एल्गोरिदम का निर्धारण करने की कोशिश की। मैंने सोचा था कि इस तरह के एल्गोरिथ्म को ढूंढना आसान होगा, क्योंकि कई फोटो संपादकों के पास रंग तापमान को सही करने के लिए उपकरण होते हैं, और स्मार्टफ़ोन सहित हर आधुनिक कैमरे में, प्रकाश की स्थिति के आधार पर एक सफेद संतुलन समायोजन होता है।


एक सफेद संतुलन सेटिंग के साथ एक कैमरा स्क्रीन का एक उदाहरण। स्रोत

यह पता चला कि आरजीबी को तापमान परिवर्तित करने के लिए एक विश्वसनीय सूत्र खोजना लगभग असंभव है। बेशक, कुछ एल्गोरिदम हैं, लेकिन उनमें से ज्यादातर तापमान को एक्सवाईजेड रंग अंतरिक्ष में परिवर्तित करके काम करते हैं, जिसके बाद आप आरजीबी परिवर्तन जोड़ सकते हैं। इस तरह के एल्गोरिदम रॉबर्टसन विधि पर आधारित प्रतीत होते हैं, जिनमें से एक कार्यान्वयन यहां है , और दूसरा यहां है ।

दुर्भाग्य से, यह दृष्टिकोण शुद्ध रूप से गणितीय सूत्र प्रदान नहीं करता है - यह रूपांतरण तालिका के अनुसार बस प्रक्षेप है। यह कुछ परिस्थितियों में उचित हो सकता है, लेकिन यदि आप अतिरिक्त रूपांतरण XYZ → RGB को ध्यान में रखते हैं, तो यह वास्तविक समय में रंग तापमान के एक साधारण समायोजन के लिए बहुत धीमा हो जाता है।

इसलिए मैंने अपना खुद का एल्गोरिदम लिखा, और यह अच्छी तरह से काम करता है। यह मुझे कैसा लगा।

इस एल्गोरिथ्म के बारे में चेतावनी

चेतावनी 1 : मेरा एल्गोरिथ्म एक उच्च गुणवत्ता वाला सन्निकटन प्रदान करता है, लेकिन यह गंभीर वैज्ञानिक उपयोग के लिए पर्याप्त सटीक नहीं है। यह मुख्य रूप से तस्वीरों में हेरफेर करने के लिए है - इसलिए इसे खगोल विज्ञान या चिकित्सा में उपयोग करने की कोशिश न करें।

चेतावनी 2 : इसकी सापेक्ष सादगी के कारण, यह एल्गोरिथ्म एक उचित आकार की छवियों पर वास्तविक समय में काम करने के लिए काफी तेज़ है (मैंने इसे 12-मेगापिक्सेल छवियों पर परीक्षण किया है), लेकिन सर्वोत्तम परिणामों के लिए, अपनी प्रोग्रामिंग भाषा के लिए गणितीय अनुकूलन का उपयोग करें। मैं गणितीय अनुकूलन के बिना एल्गोरिथ्म दिखाता हूं ताकि इसे जटिल न करें।

चेतावनी 3 : एल्गोरिथ्म केवल 1000 K से 40,000 K की रेंज में उपयोग के लिए है, जो फोटोग्राफी के लिए एक अच्छी रेंज है। (वास्तव में, यह ज्यादातर स्थितियों में आवश्यक से बहुत बड़ा है)। यद्यपि यह इस सीमा के बाहर तापमान के लिए काम करता है, लेकिन गुणवत्ता में गिरावट आएगी।

मिशेल चैरिटी को विशेष धन्यवाद

सबसे पहले, मुझे बहुत अधिक ऋण चुकाना होगा और शुरुआती डेटा के लिए मिशेल चैरिटी को धन्यवाद देना चाहिए जो मैंने इन एल्गोरिदमों को बनाने के लिए इस्तेमाल किया था: एक असुरक्षित ब्लैकबॉडी फ़ाइल । चैरिटी डेटा के दो सेट प्रदान करता है, और मेरा एल्गोरिथ्म CIE 1964 10-डिग्री रंग मिलान फ़ंक्शन का उपयोग करता है । 10 डिग्री सेट की तुलना में जुड वॉस के सुधार के साथ 2-डिग्री CIE 1931 फ़ंक्शन की चर्चा इस लेख के दायरे से परे है, लेकिन यदि आप रुचि रखते हैं, तो आप इस पृष्ठ से एक व्यापक विश्लेषण शुरू कर सकते हैं।

एल्गोरिथम: उदाहरण आउटपुट

यहाँ 1000 K से 40,000 K तक की श्रेणी में एल्गोरिदम का आउटपुट है:


मेरे एल्गोरिथ्म का आउटपुट 1000 K से 40,000 K तक है। सफेद बिंदु 6500-6600 K पर है, जो आधुनिक एलसीडी मॉनिटर पर फ़ोटो को संसाधित करने के लिए आदर्श है।

यहाँ फोटोग्राफी के लिए एक दिलचस्प रेंज में एल्गोरिथ्म का अधिक विस्तृत स्नैपशॉट है जो 1500 K से 15000 K तक है:


समान एल्गोरिथ्म, लेकिन 1500 K से 15000 K तक

जैसा कि आप देख सकते हैं, बैंडिंग न्यूनतम है, जो उपरोक्त मिलान तालिकाओं पर एक बड़ा सुधार है। एल्गोरिथ्म सफेद डॉट के पास एक हल्के पीले रंग को संरक्षित करने का एक बड़ा काम करता है, जो प्रसंस्करण के बाद की तस्वीरों में दिन के उजाले के लिए महत्वपूर्ण है।

मैं इस एल्गोरिथ्म में कैसे आया

एक विश्वसनीय सूत्र प्राप्त करने के लिए पहला कदम चैरिटी से काले शरीर के मूल मूल्यों की साजिश करना था। आप लिबर ऑफिस / ओपनऑफिस .ods प्रारूप (430 KB) में संपूर्ण स्प्रेडशीट डाउनलोड कर सकते हैं।

यहाँ साजिश के बाद डेटा है:


आरजीबी (sRGB), लिब्रे ऑफिस Calc ग्राफ में मूल तापमान डेटा (K)। फिर से, रूपांतरण CIE 1964 10-डिग्री CMF फ़ंक्शन पर आधारित है। आवश्यकतानुसार सफेद बिंदु, 6500 K और 6600 K (ग्राफ़ के बाईं ओर चोटी) के बीच है। स्रोत

यह नोटिस करना आसान है कि कई खंड हैं जो हमारे एल्गोरिथ्म को सरल बनाते हैं। विशेष रूप से:

• 6600 K से नीचे के लाल मान हमेशा 255 होते हैं
• 2000 K के नीचे के नीले मान हमेशा 0 होते हैं
• 6500 K से ऊपर का नीला मान हमेशा 255 होता है

यह भी ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि डेटा को वक्र फिट करने के लिए, हरे रंग को दो अलग-अलग वक्रों के रूप में देखा जाता है - एक 6600 K से नीचे के तापमान के लिए, और दूसरा इस बिंदु से ऊपर के तापमान के लिए।

इस पल से, मैंने डेटा ("हमेशा 0" और "हमेशा 255" खंडों के बिना) को अलग-अलग रंग घटकों में विभाजित किया। एक आदर्श दुनिया में, वक्र को प्रत्येक बिंदु पर सेट किया जा सकता है, लेकिन, दुर्भाग्य से, वास्तव में यह इतना सरल नहीं है। चूंकि ग्राफ पर एक्स और वाई के मूल्यों के बीच एक मजबूत विसंगति है - सभी एक्स मान 1000 से अधिक हैं और 100 डॉट सेगमेंट में प्रदर्शित होते हैं, जबकि वाई मान 255 और 0 के बीच हैं - मुझे सबसे अच्छा फिट होने के लिए एक्स डेटा को स्थानांतरित करना पड़ा। अनुकूलन उद्देश्यों के लिए, मैंने पहले प्रत्येक रंग के लिए x (तापमान) मान को 100 से विभाजित किया, और फिर घटाया कि अगर मुझे ग्राफ को फिट करने में बहुत मदद मिली तो मुझे इसकी कितनी आवश्यकता होगी। यहां प्रत्येक वक्र के लिए परिणामी आरेख हैं, साथ ही सबसे उपयुक्त वक्र और निर्धारण के गुणांक (आर-स्क्वेर) के संगत मूल्य हैं:









मैं फोंट की भयानक कर्ण और चार्ट पर संकेत देने के लिए माफी चाहता हूं। लिबरऑफिस के कई फायदे हैं, लेकिन ग्राफ़ पर फोंट को सुचारू करने में असमर्थता पूरी तरह से शर्मनाक है। मैं स्क्रीनशॉट से आरेख निकालना भी पसंद नहीं करता, क्योंकि उनके पास निर्यात विकल्प नहीं है, लेकिन बाद के लिए इसे छोड़ना बेहतर है।

जैसा कि आप देख सकते हैं, सभी वक्र काफी अच्छी तरह से संरेखित हैं, 0.987 से ऊपर निर्धारण के गुणांक के मूल्यों के साथ। मैं कर्व्स को समायोजित करने के लिए अधिक समय बिता सकता हूं, लेकिन फ़ोटो को संसाधित करने के लिए यह पर्याप्त है। एक भी निवासी यह नहीं कहेगा कि वक्र ठीक काले शरीर के प्रारंभिक आदर्शीकृत टिप्पणियों के अनुरूप नहीं हैं?

एल्गोरिथ्म

यहाँ इसकी सभी महिमा में एल्गोरिथ्म है।

सबसे पहले, छद्म कोड:

     -  1000  40000. (   ,             40000 K).  ,             . Set Temperature = Temperature \ 100  : If Temperature <= 66 Then Red = 255 Else Red = Temperature - 60 Red = 329.698727446 * (Red ^ -0.1332047592) If Red < 0 Then Red = 0 If Red > 255 Then Red = 255 End If  : If Temperature <= 66 Then Green = Temperature Green = 99.4708025861 * Ln(Green) - 161.1195681661 If Green < 0 Then Green = 0 If Green > 255 Then Green = 255 Else Green = Temperature - 60 Green = 288.1221695283 * (Green ^ -0.0755148492) If Green < 0 Then Green = 0 If Green > 255 Then Green = 255 End If  : If Temperature >= 66 Then Blue = 255 Else If Temperature <= 19 Then Blue = 0 Else Blue = Temperature - 10 Blue = 138.5177312231 * Ln(Blue) - 305.0447927307 If Blue < 0 Then Blue = 0 If Blue > 255 Then Blue = 255 End If End If 

ध्यान दें कि ऊपर छद्म कोड में, Ln () का अर्थ है प्राकृतिक लघुगणक । यह भी ध्यान दें कि यदि रंग हमेशा अनुशंसित सीमा में हो, तो आप चेक को 0 से कम होने पर छोड़ सकते हैं। (हालांकि, आपको अभी भी चेक छोड़ने की ज़रूरत है "यदि रंग 255 से अधिक है")।

वास्तविक कोड के बारे में, यहां सटीक विजुअल बेसिक फंक्शन है, जिसे मैं PhotoDemon में उपयोग करता हूं । यह अभी तक अनुकूलित नहीं किया गया है (उदाहरण के लिए, लघुगणक पत्राचार तालिकाओं के साथ बहुत तेज होगा), लेकिन कम से कम कोड संक्षिप्त और पठनीय है:

 '   ( )  RGB- Private Sub getRGBfromTemperature(ByRef r As Long, ByRef g As Long, ByRef b As Long, ByVal tmpKelvin As Long) Static tmpCalc As Double '      1000  40000  If tmpKelvin < 1000 Then tmpKelvin = 1000 If tmpKelvin > 40000 Then tmpKelvin = 40000 '   tmpKelvin \ 100,       tmpKelvin = tmpKelvin \ 100 '     '  If tmpKelvin <= 66 Then r = 255 Else ':  R-    0,988 tmpCalc = tmpKelvin - 60 tmpCalc = 329.698727446 * (tmpCalc ^ -0.1332047592) r = tmpCalc If r < 0 Then r = 0 If r > 255 Then r = 255 End If '  If tmpKelvin <= 66 Then ':  R-    0,996 tmpCalc = tmpKelvin tmpCalc = 99.4708025861 * Log(tmpCalc) - 161.1195681661 g = tmpCalc If g < 0 Then g = 0 If g > 255 Then g = 255 Else ':  R-    0,987 tmpCalc = tmpKelvin - 60 tmpCalc = 288.1221695283 * (tmpCalc ^ -0.0755148492) g = tmpCalc If g < 0 Then g = 0 If g > 255 Then g = 255 End If ',  If tmpKelvin >= 66 Then b = 255 ElseIf tmpKelvin <= 19 Then b = 0 Else ':  R-    0,998 tmpCalc = tmpKelvin - 10 tmpCalc = 138.5177312231 * Log(tmpCalc) - 305.0447927307 b = tmpCalc If b < 0 Then b = 0 If b > 255 Then b = 255 End If End Sub 

फ़ंक्शन का उपयोग इस लेख की शुरुआत में नमूना आउटपुट उत्पन्न करने के लिए किया गया था, इसलिए मैं गारंटी दे सकता हूं कि यह काम करता है।

नमूना छवियाँ

यहाँ रंग तापमान समायोजन क्या कर सकता है इसका एक शानदार उदाहरण है। नीचे की छवि, एचबीओ के ट्रू ब्लड के लिए एक विज्ञापन पोस्टर, रंग तापमान को समायोजित करने की क्षमता को शानदार ढंग से दिखाता है। बाईं ओर मूल फ्रेम है; दाईं ओर - ऊपर कोड का उपयोग करके रंग तापमान को समायोजित करें। एक क्लिक के साथ, रात के दृश्य को दिन के उजाले के लिए रीमेक किया जा सकता है।


रंग तापमान कार्रवाई में समायोजन

मेरे PhotoDemon कार्यक्रम में असली रंग तापमान उपकरण इस प्रकार है:


PhotoDemon रंग तापमान उपकरण

कार्यक्रम डाउनलोड करें और इसे कार्रवाई में देखें।

अद्यतन अक्टूबर 2014

रेनॉल्ट बेदार ने इस एल्गोरिथम के लिए एक महान ऑनलाइन डेमो बनाया। धन्यवाद रेनॉल्ट!

अप्रैल 2015 को अपडेट करें

उन सभी का धन्यवाद जिन्होंने मूल एल्गोरिथ्म में सुधार का सुझाव दिया। मुझे पता है कि लेख में कई टिप्पणियां हैं, लेकिन यदि आप अपने स्वयं के संस्करण को लागू करने की योजना बनाते हैं, तो वे पढ़ने लायक हैं।

मैं दो विशिष्ट सुधारों को उजागर करना चाहता हूं। सबसे पहले, नील बी ने मूल वक्र फिटिंग फ़ंक्शन के लिए कृपया सबसे अच्छा संस्करण प्रदान किया, जो तापमान गुणांक को थोड़ा बदलता है। उनके उत्कृष्ट लेख में विस्तार से वर्णन किया गया है।

तब फ्रांसिस लोच ने कुछ टिप्पणियों और चित्रों के उदाहरणों को जोड़ा, जो इन परिवर्तनों को फ़ोटो में लागू करना चाहते हैं तो बहुत उपयोगी हैं। इसके संशोधन बहुत अधिक विस्तृत छवि का निर्माण करते हैं, जैसा कि उदाहरणों में देखा गया है ।