Come posso ottenere l'effetto "Lux" di Instagram senza usare Instagram?

Sono un po 'affascinato dal nuovo effetto Lux di Instagram. Voglio "ottenere" lo stesso effetto da solo, durante la post elaborazione. Questo è quello che sono riuscito a ottenere dopo aver giocato con Livelli, Contrasto, Saturazione e Ombre in iPhoto.

Le mie domande:

1. È possibile ottenere un tale effetto utilizzando strumenti di base come Picasa o iPhoto? In caso affermativo, come?
2. È possibile ottenere un tale effetto in Photoshop / PS Elements / Lightroom (e simili). Se é cosi, come?

Foto originale :

Con l'effetto Instagram Lux e il filtro "Low Fi" :

Cosa potrei ottenere : (nella migliore delle ipotesi, con una conoscenza limitata)

Quindi, ecco cosa ho ottenuto in pochi minuti usando due strumenti di base: Curve e Maschera di contrasto :

Ho usato Gimp, ma questa è roba di base che qualsiasi software di editing di immagini decente avrà. Ecco tutto quello che ho fatto. Innanzitutto, ho usato lo strumento curve per aumentare notevolmente il punto nero, aumentando il contrasto dell'ombra:

Quindi, ho tirato la curva verso l'alto per illuminare i (nuovi) mezzitoni:

Non ho minimamente disturbato i canali di colore; questa è tutta la curva globale del "valore". Ho apportato queste modifiche a occhio, osservando il tono della casa mentre lavoravo.

Fatto ciò, ho ridimensionato a 612 × 612 (la dimensione del tuo esempio Instagram qui), e quindi ho usato una maschera di contrasto con un raggio di 10 pixel e una forza molto elevata.

Non sembra esattamente la tua immagine, ma penso che siamo nel campo da baseball.

C'è una specie di bagliore sulla parte inferiore della casa che manca e non potrei replicarlo con regolazioni globali senza distruggere i toni del cielo e i dettagli sui rami degli alberi a sinistra; Sospetto che il filtro applichi un effetto gradiente vignetta / bagliore / "perdita di luce" da qualche parte nella pipeline qui. Se confronti la metà superiore del mio tentativo con l'output di Instagram, vedrai che sono molto vicini; la differenza è nella parte inferiore.

L'originale ha un'illuminazione piatta; questo finto scoppio fa parte di ciò che aggiunge interesse dinamico, ma che sembra anche un po 'come barare: Instagram non sta solo catturando ciò che c'è con un filtro funky, ma alterando la realtà della scena.

Aggiornamento: questo è solo con una maschera di rialzo con raggio 100 e forza in Gimp di 2.0 (Photoshop misura la forza in modo diverso, ma fondamentalmente, circa 10 × superiore a quello che normalmente si userebbe se si volesse un'immagine naturale).

L'approccio delle curve offre un controllo molto maggiore ed è ancora quello che raccomando, ma per una replica rapida e sporca dell'effetto, questo potrebbe essere tutto ciò di cui hai bisogno.

Ho preso in prestito la tua immagine e una da un'altra domanda simile , per provarla in Image View più altre 3, che ho creato da me stesso in modo da conoscere tutti gli algoritmi sottostanti.

Penso che questo sia abbastanza vicino, anche se i colori possono essere un po 'diversi (la mia debolezza è carente di colore).

Quello che ho fatto è stato:

1. Miglioramento del contrasto locale. Adobe chiama questa "chiarezza". È simile alla maschera di contrasto con un raggio molto ampio.

2. Aumenta la saturazione. Il mio programma fa questo nello spazio L a b. Altri software possono farlo in altri spazi (ad es. HSV) che possono risultare in colori diversi. Può anche essere un aumento selettivo della saturazione come una "vibranza" proprietaria.

3. La tua immagine sembra aver subito anche un po 'di aumento del contrasto, mentre l'immagine del tatuaggio non lo ha fatto. Questo indica alcuni livelli automatici.

Ma vorrei concludere che sono queste due operazioni che sono incorporate in "Lux"; un miglioramento del contrasto locale, un booster di saturazione di qualche tipo e livelli automatici.

Scrivo l'algoritmo di Michael Nielsen in Matlab. Solo il primo passo: maschera di contrasto con un raggio molto ampio. Il risultato era previsto.

codice:

 imsharpen(image,'Radius',100)

Questa risposta è solo un commento a Michael Nielsen.