6 APPLICATIONS AND RESULTS
在這個章節,他應用他的色彩和色調風格增強的方法在兩種情境上:
- 透過高階相機的風格轉換低品質的數位相片。
- 使用學習自攝影師和設計師的風格增強數位相片。
6.2 Learning Color and Tone Styles from Photographers 從攝影師學習色彩和色調的風格
攝影師通常小心地調整色溫和色調,來激起特定印象或心情。對於一個特定的印象,調整的型態在不同的相片間通常是一致的,儘管如此,調整的過程總是乏味的和花時間的,我們渴求能夠自動化這個過程,然而很難顯式地(explicitly)概括攝影師所使用的規則。
他企圖去從例子學習這樣隱式的(implicit)相片增強規則,也就是說,如果我們有由攝影師手動調整有著特定風格的影像,並且使用最初的和已增強的影像作為訓練影像對,我們可以學習隱式色彩和色調的風格調整規則來達成增強結果。
一旦學習到色彩和梯度映射關係的風格規則,它們即可應用在新輸入影像來自動地達到想要的印象。
Training Data 訓練資料
為了準備訓練資料,他開始以自然場景和都會場景相片,並且個別執行軟影像分段(soft image segmentation),為何要執行軟影像分段?原因是不同的色彩和色調的調整可以應用到不同的分段,來達成複雜的編輯效果,同時,他邀請數個攝影師使用他客製化發展的使用者介面,來執行區域色彩和色調的調整到這些已分段的影像,他問每個攝影師構想一個色彩和色調的風格,並且盡可能嘗試增強已構想的風格在這些已分段的影像。
因為不同的攝影師在心中有著不同的風格,他沒有混合不同攝影師的已增強的影像在一起,定義一個訓練資料集給他風格的學習,當作最初攝影師的子集合加上相對應由同一個攝影師所增強的影像。在每個訓練資料集,他收集約20對的訓練影像。

圖12展示不同風格的訓練影像,因為每對訓練影像已配準,所以無須執行影像配準。他為每個風格訓練不同的色彩和梯度映射關係,梯度和色彩的映射關係子集合數量分別是100個和150個。
Results 結果
一旦習得風格規則,他應用它們到新輸入相片來增強想要的風格,實驗顯示他的方法可以產生栩栩如生的結果,跟由攝影師手動調整的影像有著同樣的風格。圖13顯示使用他的方法來增強兩種不同的風格,而且由攝影師手動地調整可以在補充材料(supplemental material)中找到。
他也估量效能,對於512×512相片來說,通常花費二分鐘去執行梯度和色彩映射,因為映射關係樹在這個情境有著類似大小。
色彩轉換(color transfer)[Piti and Kokaram 2007]在這個應用是最相關的工作,為了執行色彩轉換,一定要提供適合的參考影像,除此之外,結果的品質跟兩影像之間的色彩統計的一致性有很大的相依性,在獲得合理的結果之前,使用者需要執行大量的試驗。圖14顯示由使用他的方法已增強相片和色彩轉換的比較。


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