Фотопейзаж и компьютер

Оглавление

Виктор Кощеев. Фотопейзаж и компьютер

Зачем я написал эту книжку

Какой должна была получиться эта книжка

Для кого написана эта книжка

Об авторе

Вступление. Воспоминания о пейзаже

Глава 1. Система «глаз-мозг» и фотоаппарат

1.1. Движения глазного яблока

1.2. Обработка зрительного сигнала рецепторами сетчатки

1.3. Обработка зрительного сигнала в нейронах сетчатки

1.4. Обработка зрительного сигнала в наружных коленчатых телах

1.5. Обработка сигнала в зрительной коре

1.6. Кодирование сенсорного сигнала в коре головного мозга

1.7. Механизмы константности зрительного восприятия

1.8. Сравнение с фотоаппаратом

Глава 2. Цветовые пространства и модели восприятия цвета

2.1. Цветовые пространства

2.2. Источники освещения и нормировка цветовых пространств

2.3. Цветовые модели

2.4. Цветовая модель RGB

2.5. Цветовые модели CIELAB и CMYK

2.6. Колориметрические отображения

2.7. Модели восприятия цвета

2.8. Модель восприятия цвета CIECAM02

2.9. Модели восприятия изображений

2.10. Примеры

Глава 3. Фотокамеры и мониторы

3.1. Цветовые профили

Калибровка и профилирование

Виды профилей

Версии профилей v2, v4 и iccMAX

Профили цифровых камер ICC и DCP

Как отпрофилировать камеру самостоятельно

Дискуссии о цветовом охвате фотокамеры

Управление цветом в Windows 10

3.2. Цифровые камеры

Сенсоры цифровых камер

Разрешающая способность сенсора

Дефектные пиксели

Алгоритмы демозаизации

3.3. Матрицы мониторов

Глава 4. Программы для обработки фотографий

4.1. Редакторы RAW-файлов

4.2. Универсальные программы для обработки изображений

4.3. Программы для сборки панорам

4.4. Программы для обработки HDR-изображений

4.5. Программы для обработки стопок кадров

4.6. Magic Lantern

4.7. Программы для работы с профилями и другие

Глава 5. Общие методы обработки изображений

5.1. Разложение изображения на части

5.2. Фурье-анализ

5.3. Вейвлет-разложение

5.4. Поля градиентов

5.5. Алгоритмы обработки HDR-изображений

5.6. Выравнивание изображений

5.7. Приемы увеличения глубины резкости

5.8. Баланс белого

5.9. Стыковка фрагментов изображения

5.10. Компьютерная обработка больших изображений

Глава 6. Приемы улучшения отдельных кадров

6.1. Провалы в тенях и пересветы

6.2. Глобальный и локальный контраст

6.3. Цветопередача

Примеры

6.4. Насыщенность

6.5. Глубина резкости

Глава 7. Создание панорам

7.1. Зачем снимать панорамы

7.2. О перспективе и проекциях

О перспективе

Так изменяет ли передачу перспективы сверхширокоугольный объектив?

Передача глубины пространства

О проекциях

7.3. Фотосъемка фрагментов панорамы

Виды панорам

Выбор границ панорамы

План съемки фрагментов

Фокусировка

Размещение фрагментов

Экспозиция

Съемка фрагментов

7.4. Автоматическая сборка или ручная?

7.5. Приблизительная стыковка фрагментов

7.6. Порядок наложения фрагментов

7.7. Выравнивание фрагментов

По яркости и контрасту

По цвету

По рисунку на границах

По резкости

7.8. Обработка швов

Глава 8. Типичные проблемы редактирования цифровых изображений пейзажей

8.1. Небо

Облака

Листва на фоне неба

Линия горизонта

8.2. Рябь на воде

8.3. Резкость

8.4. Перспектива

8.5. Хроматические аберрации

Вместо заключения

Использованная литература

Отрывок из книги

Часть информации, содержащейся в этой книжке, сочинил я сам. Это некоторые приемы цифровой обработки фотографий, методики фотосъемки панорам, популярное изложение некоторых теоретических вопросов. И, конечно, это мои фотографии пейзажей и рисунки, нарисованные моими компьютерными программками.

Но, все же, существенная часть информации, изложенной в этой книжке, естественно, встречается в том или ином виде и в других книгах и в интернете. Поэтому необходимо было сформулировать отличия моей книжки от других источников. Отличия, ради которых и стоило трудиться.

.....

Пусть мы имеем много фотоснимков разных пейзажей. Поставим такую задачу: найти такой набор кусочков изображений, из которых можно было бы составить (как пазл) любую из этих фотографий. Пусть таких кусочков будет много, лишь бы каждый снимок состоял из небольшого их числа. Эта задача имеет тривиальное решение: разрезаем каждый снимок на кусочки и все вместе они и дадут искомый набор.

Потребуем теперь, чтобы количество кусочков было гораздо меньше, чем получились в этом наборе. Это можно было бы сделать, например, рассортировав этот набор на группы похожих кусочков, и каждую группу заменить на один «усредненный» кусочек.

.....