• понизив яркость области средних модулей градиента получить эффект «прорисовки» изображения (рисунок 5.25б);
• понизив яркость области больших модулей градиента усилить локальный контраст (рисунок 5.25в).
Рис. 5.25
.Похожие результаты получаются, если вместо понижения яркости использовать увеличение локального контраста. Для областей с разными градиентами можно использовать многие инструменты графического редактора. Проиллюстрировать все варианты невозможно, да и нет смысла. Нужно знать конкретное изображение и то, что с ним надо сделать. Если это можно сформулировать в терминах градиентных полей, то станет яснее, что нужно попробовать.
Разложим картинку на области с разными направлениями градиентов (см. рисунок 5.26) и попробуем затемнить или увеличить насыщенность одной из них. Видим, что затемнение области с направлениями градиентов, лежащими в определенном угле, приводит к появлению рельефа (см. рисунок 5.27а, б). Результат повышения
Рис. 5.26
.Нужно отметить, что результаты, показанные на рисунках 5.25 и 5.27, получены для жестких масок. Отсюда резко выраженная «зернистость», которую, конечно, легко устранить небольшим размытием жестких масок.
Рис. 5.27
.Ради интереса я пробовал объединять слой изображения со слоем его градиентного поля в разных режимах наложения слоев. Иногда это дает интересные картинки, но для данного кадра я ничего полезного не обнаружил (если оставаться в рамках фотореализма), за исключением нескольких случаев необычного изменения локального контраста.
На предыдущих картинках были показаны примеры изменений градиентных полей в цветовом пространстве RGB. Это же можно делать и в CIELAB (см. рисунок 5.28).
Рис. 5.28
.Градиентные поля в этих координатах приведены на рисунке 5.29. Цвет в колонках 2 ÷ 5 объясняется тем, что там изображен исходный пейзаж, в котором координату яркости L* я заменял последовательно на компоненты градиентного поля. Тем самым сохранялся цвет точек картинки, а яркостью точки служило значение компоненты.
Рис. 5.29
.Видим, что простор для творчества большой. Гибкость – тоже присутствует. Можно, например, получить карту
Рис. 5.30
.Перейдем к способам объединения двух изображений с учетом их градиентных полей.
Восстановление изображения по его градиентному полю является достаточно сложной операцией, которая на момент написания этой книжки не входила в перечень стандартных инструментов графических редакторов. Думаю, что скоро войдет. Приведенные ниже результаты получены с помощью нескольких программ с открытым кодом, скачанных из интернета.
Из того факта, что градиентное поле содержит информацию только об
Во-первых, для восстановления изображения по его градиентному полю нужна дополнительная информация, например, значения пикселей хотя бы для некоторой части картинки.
Во-вторых, взяв эти дополнительные значения из другой картинки, мы получим изображение, «адаптированное» к другой картинке!