有人說 文學是苦悶的象徵
我說 幸福是靈感的來源
OK,這是一個場面,我要HOLD住。
一般的顏色使用 R, G, B 來描述,
有時會因為實驗效果,選用 HSV, Lab等色彩空間。
描述一個區域的顏色以三組二元一次線性方程式為例
ax + by + c = r
ax + by + c = g
ax + by + c = b
懶的補圖了,就加減聽吧。
如果加上了 其它 weight ex. x*x, x*y, y*y 可以如下
ax + by + cxx+ dxy + eyy + f = r
ax + by + cxx+ dxy + eyy + f = g
ax + by + cxx+ dxy + eyy + f = b
可以依喜歡加入 x/y, (x-y)/y, cos(x*0.1) 之類,各種你喜歡的weight
接下來要求解 a b c ... 各種變數
以9個sample points (3x3) & 二元一次線性方程式為例
列出 Ax=b 並把x就是這些參數解出來
維度如下
A(9, 3)
x(3, 1)
r(1, 9)
A 跟 b 填
x y c b
0 0 1 0
0 1 1 1
0 2 1 2
1 0 1 0
1 1 1 1
1 2 1 2
2 0 1 0
2 1 1 1
2 2 1 2
接下來解x
x = 0 1 0
你看最簡單的 color 就這樣 build 好了喔
只要把 系數帶回 可以得到 color model =
y = ans
例子當然舉簡單的啦!
好,
下面是進階的 weight 關係:
1. 加入原影像的 weight
如果你的weight填
aR +bG +cB = R
那x會得到 1 0 0
這會覺得沒用,實際運用上可以先做影像處理(sobel, blur, to HSV)再內插拿來用
2. 針對區域填 weight 可以多加很多項來做出 sparse matrix
if x < 5 && y < 5
ax + by + c = r
else
c = r
3. 利用bspline 得到weight
v = bspline(x, y)
av = r
4. 自定函數的weight
計算目前圖上的所有值 並normalize 到一定的範圍再填