reconstrução de realce

Tenta reconstruir as informações de cor para pixels que foram cortados em um ou mais canais RGB.

Se estes pixels foram parcialmente cortados, pode resultar em cores pouco realistas na imagem. Por exemplo, pixels com os canais verde e azul cortados parecerão vermelhos sem nenhuma reconstrução de cor.

Três métodos de reconstrução estão disponíveis:

recortar realces
Fixa todos os pixels para o nível branco (isto é, recorta os canais de cor restantes). Este método é mais útil nos casos em que se produzem reflexos recortados em objetos naturalmente dessaturados (por exemplo, nuvens).
reconstruir em LCh
Analisa cada pixel com pelo menos um canal recortado e tenta corrigir o pixel recortado (no espaço de cor LCh) usando os valores dos outros pixels (3 para Bayer e 8 para X-Trans) do bloco de sensor afetado. Os realces reconstruídos seguirão sendo monocromáticos, mas mais brilhantes e com mais detalhes do que os “realces recortados”. Este método funciona muito bem com uma curva base de alto contraste, o que faz com que os realces fiquem dessaturados. Semelhante ao recortar realces, este método é uma boa opção para objetos naturalmente dessaturados.
reconstruir cor
Usa um algoritmo que transfere informações de cor da vizinhança não recortada para os realces recortados. Este método funciona muito bem em áreas com cores homogêneas e é especialmente útil em tons de pele com reflexos que se desvanecem suavemente. Note que este método pode produzir artefatos em forma de labirinto nos realces por trás das bordas de alto contraste, por exemplo, estruturas finas bem expostas em frente a um fundo superexposto.
laplaciano guiado
Usa um algoritmo (derivado do módulo difusão ou nitidez) para replicar detalhes de canais válidos em canais recortados e propagar gradientes de cores de regiões vizinhas válidas em regiões recortadas. Este é um método lento e computacionalmente intensivo projetado para máxima suavidade e mistura perfeita das regiões reconstruídas em sua vizinhança, e é projetado principalmente para reconstruir holofotes e reflexões especulares. Este modo está disponível apenas para sensores Bayer.

Nota: Quando usar a reconstrução de realce incluída no módulo rgb fílmico, pode ser útil evitar usar este módulo no modo corte de realces (para que o rgb fílmico tenha mais informações para trabalhar).

🔗controles do módulo

método
O método usado para reconstruir os realces (veja acima).
limiar de corte
Ajusta manualmente o limite de recorte contra os reflexos magenta. Você não deveria precisar ajustar isto.

Clique no ícone ao lado do controle deslizante para visualizar quais áreas da imagem são consideradas recortadas (a máscara de recorte). Se a máscara de recorte não corresponder ao aviso de superexposição raw, talvez seja necessário corrigir esse valor.

nível de ruído (somente modo laplaciano guiado)
Adicione ruído de Poisson (ruído de fóton natural, como você encontraria nas leituras do sensor) às regiões cortadas. Para imagens de alto ISO, as regiões válidas da imagem serão ruidosas, mas as áreas recortadas reconstruídas serão suaves, o que pode parecer estranho. Adicionar algum ruído na reconstrução ajuda a misturar visualmente o resultado com o restante da imagem.
iterações (somente modo laplaciano guiado)
O modo laplaciano guiado é um processo iterativo que extrapola gradientes e detalhes da vizinhança. Cada nova iteração refina a reconstrução anterior, mas adiciona mais cálculos que tornarão o módulo mais lento. O padrão (1 iteração) normalmente não será suficiente para recuperar completamente os realces magenta, portanto, você precisará aumentar esse parâmetro gradualmente, mas com cuidado, para gerenciar a relação velocidade/qualidade.
reconstrução de cor uniforme (somente modo laplaciano guiado)
A reconstrução de cor uniforme é um truque algorítmico que pode ajudar a recuperar realces magenta em casos difíceis (grandes áreas estouradas) suavizando as proporções RGB. Ele pode ser visto como um “impulsionador de reconstrução” que pode reduzir o número de iterações necessárias para remover completamente o magenta em realces cortados. No entanto, isso também torna a reconstrução menos precisa e pode levar a bordas reconstruídas não lisas e cores não relacionadas sendo pintadas (por exemplo, céu azul ou folhas verdes misturando-se em nuvens brancas). Use esta configuração com cuidado.
diâmetro da reconstrução (somente modo laplaciano guiado)
O modo laplaciano guiado usa um algoritmo multiescala que tenta recuperar detalhes de cada escala de forma independente. O diâmetro da reconstrução é a maior escala utilizada pelo algoritmo. Grandes escalas aumentarão o consumo de memória, bem como os tempos de execução, e também podem fazer com que cores ou detalhes não relacionados sejam pintados em regiões cortadas. É aconselhável usar um diâmetro aproximadamente duas vezes maior que a maior área recortada a ser reconstruída. Também é possível que um determinado diâmetro não se adapte a todas as áreas cortadas; nesse caso, você deve usar várias instâncias em diferentes escalas e mascarar as áreas cortadas de acordo.

🔗comparação com a reconstrução de realce do fílmico

É importante observar que o módulo de reconstrução de realce está bem no início do pipeline de pixels – antes do perfil de cor de entrada e da adaptação cromática completa em calibração de cor (se você usar no fluxo de trabalho a adaptação cromática moderna). Um truque comum para resolver realces cortados é simplesmente dessaturá-los para branco, mas como o branco não é definido antes da adaptação cromática completa e do perfil de cor de entrada, não é possível usar esse truque aqui. Tecnicamente, ainda não há cor neste ponto do pipeline, apenas um sinal 3D arbitrário.

A abordagem do laplaciano guiado foi projetada especificamente para ser imune a discrepâncias de balanço de branco e para evitar qualquer conceito ou método relacionado à cor (portanto, não há dessaturação explícita). Ele lida apenas com gradientes (transições) no sinal e visa conectá-los de forma suave, a fim de preencher as partes que faltam. No entanto, esse processo é bastante pesado, pois se enquadra na categoria de aprendizado de máquina supervisionado (otimização baseada em gradiente por meio de curvatura multiescala), que é um sub-ramo da inteligência artificial.

A reconstrução de realce do fílmico usa um algoritmo de propagação de cores mais simples acoplado a uma opção de dessaturação que pode favorecer uma reconstrução acromática. Não só sabe sobre a cor (porque vem após o perfil de cores completo e da adaptação cromática), mas também usa uma versão simplificada e mais rápida do algoritmo usado pela abordagem do laplaciano guiado. Ou seja, esta variante não se esforçará tanto para restaurar os detalhes e favorecerá um desfoque suave.

A reconstrução fílmica é boa o suficiente para áreas cortadas muito grandes e oferece o benefício de poder degradar para branco como último recurso. Também é melhor e mais rápido pintar cores sólidas em áreas cortadas, em detrimento dos detalhes. Sua principal desvantagem é que ele não é tão seletivo na fonte das cores sendo pintadas em partes cortadas, portanto, pode pintar cores não relacionadas.

De maneira geral, recomenda-se que você use o modo de reconstrução de realces laplaciano guiado para:

  1. suavizar as fronteiras de áreas recortadas,

  2. recuperar realces e áreas cortadas de diâmetro abaixo de aproximadamente 256px (na resolução total do RAW),

  3. remover as aberrações cromáticas, que podem ocorrer durante a interpolação cromática (o próximo módulo no pipeline) no limite entre as regiões cortadas e válidas.

Se você precisar aumentar o diâmetro de reconstrução além de 512px para obter uma recuperação completa do magenta, a melhor abordagem geralmente é limitar o diâmetro para 512px, fazer o máximo que puder com essa configuração e, em seguida, habilitar a reconstrução de realce do fílmico para terminar o trabalho. Isso dará tempos de execução mais suportáveis com um resultado muito semelhante.

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