纠正曝光失误的照片, 纠正曝光过度照片

本文介绍了一种不损失层次且不改变文件大小的方法来纠正曝光不足和过度的照片。对于曝光不足的照片,通过复制背景图层并调整混合模式为“滤色”,可以改善暗部细节;而对于曝光过度的照片,则通过同样的步骤将混合模式改为“正片叠底”来恢复高光部分的层次。
: 整体纠正曝光失误的照片


曝光失误的照片,是经常会出现的问题。介决的方法会有很多,有些方法其实会损失很多的层次,现介绍一种能不影响层次,不改变文件大小的方法供参考。当然方法是一种手段,不可能介决一切问题,也要按照片情况学会分析,灵话掌握。才学到真功夫。        
一: 纠正曝光不足照片:
照片整体灰暗,暗部层次损失,曝光不足的照片,最主要是影晌暗部的细节表现。


1:复制背景图层副本:图层/ 新建/ 通过拷贝的图层(CtrI+J),或在图层调版中把背景层拖到下边□创建新图层的图标上。建立“图层副本”层
2:把“混合模式”改为“滤色”。图像会变亮,暗部层次可显示出来,对高光影响不大。


3:如果覚得提高得太亮,可以改变图层调版中的“不透明度”至合适即可。
4:如果复制后觉得提亮还不夠,可把“背景副本层”再拖到下边□创建新图层图标上。建立图层副本2层,会重复提亮一次,当然也可改变图层调板中这一层的“不透明度”至合适。


5:,最后合併图层。


二 : 纠正曝光过度照片:


照片整体发白,亮部高光层次丢失,明显过曝的照片,


1:方法基本同上述纠正曝光不足的操作方法。
首先复制背景图层副本(CtrI+J)或在图层面板中把背景层拖到下边□创建新图层的图标上“图层副本”。
2:把“混合模式”改为“正片叠底”。图像会变暗。亮部会得到纠正和恢复层次。


3:如果复制后,覚得压得太暗,可以改变图层调板中的“不透明度”即可。

4:最后合併图层。上述二种方法是整体调整,是打好照片基调的第一步,控制好基调,不一定要调得过份到位,因为尚需再进行局部的调整。这样的调整不破坏保留了原图层,文件的像素不缩小,反而增大了原文件。


### 曝光校正的方法 对于图像的曝光问题,可以采用多种方法进行调整或修正。以下是基于现有技术以及引用中的描述所提供的解决方案。 #### 使用Photoshop纠正图片曝光问题 Adobe Photoshop 提供了一系列功能强大的工具用于调整图像的曝光和色调映射效果。通过手动调节亮度、对比度、高光、阴影以及其他参数,用户能够实现更精细的效果[^1]。然而,这种操作通常需要一定的经验和技术水平才能达到理想结果。此外,“自动 Levels” 功能虽然简化了流程,但在某些情况下可能无法满足特定需求。 为了更好地利用Photoshop解决曝光不足或者过度的情况,推荐尝试以下几种方式: - **曲线(Curves)** 调整层:此选项允许自定义RGB通道内的像素分布情况从而改变整体明暗程度。 ```python import numpy as np from PIL import Image img = Image.open('image.jpg') array = np.array(img) # Example of applying a curve transformation manually using NumPy. adjusted_array = ((array / 255.)**(1/2.2)) * 255. result_img = Image.fromarray(adjusted_array.astype(np.uint8)) ``` - **色阶(Levels)** 工具:它可以通过重新分配直方图数据来增强视觉质量并改善动态范围压缩后的细节丢失现象。 #### 利用GIMP执行类似的矫正措施 GNU Image Manipulation Program (GIMP),作为一个开源替代品,在这方面也表现出色。它的界面设计直观易懂,并且内置了许多插件支持高级特性开发人员社区贡献的内容。例如 Color Balance 和 Brightness-Contrast 对话框可以帮助快速修复常见的光照失衡状况;而 Exposure Compensation filter 则专为补偿不当拍摄条件下的错误设置所准备。 #### 基于算法的自动化方案探讨 除了依赖图形化应用程序之外,还可以考虑编程实现一些经典的计算机视觉算法来自动生成优化版本的照片文件。比如全局线性拉伸(Global Linear Stretching)就是一种简单有效的手段之一——通过对整个场景范围内所有像素值的最大最小边界做标准化处理之后再乘以目标区间长度完成转换过程。这种方法适用于大多数均匀照明环境下的素材样本集。 另一种更为复杂的途径涉及局部适应型直方均衡(Local Adaptive Histogram Equalization, LAHE),它可以有效缓解因强光源干扰而导致的部分区域过曝问题的同时保留其他正常部分应有的层次感。OpenCV库中有现成函数cv2.createCLAHE()可以直接调用来构建这样的滤镜实例对象[^2]。 ```python import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('example_image.png',0) clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8)) cl1 = clahe.apply(img) plt.figure(figsize=(10,5)) plt.subplot(121), plt.imshow(img,cmap='gray'), plt.title('Original') plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(122), plt.imshow(cl1,cmap='gray'), plt.title('CLAHE Result') plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show() ```
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