Python 根据EV值调整原始图像的曝光

我正在尝试编写一个程序，它接收一个满是12位原始传感器值（范围从[512-4096]）（512是拜耳传感器黑电平-->即纯黑色的定义）的矩阵，并调整每个像素的EV，特别是像Adobe Camera RAW（ACR）“曝光”滑块一样。我想知道基本上是怎么做的。我查阅了几十篇解释电动汽车计算方法的博客，似乎是：

似乎给出了公式：PixelAdjusted=Pixel*2^EV

这似乎是非常错误的，因为5电动汽车的调整会使画面偏离比例。。我在网上找不到任何其他资源。维基百科上有一个很好的条目，但它似乎也没有我想要的。。。有什么帮助吗

谢谢

以下是我的意思的一个例子：

ACR中EV为0的原始文件：

对于EV 5：

我现在有这个公式：

black_level = 512
bit_depth = 2**12
normalized = max((raw_pixel - black_level),0) / (bit_depth) ## normalize to [0,1]
exposed = normalized * (2**EV)    ## expose by desired EV value

## scale back to normal level:
raw_pixel_new = exposed * bit_depth  

但这在任何不是5的EV值上都失败，因此公式不正确。我也知道这个公式是错误的，因为如果

EV=0

，它就不起作用。我找到了几十个网站，解释这个公式只是

new\u pixel=pixel*2^曝光

，但这似乎不适用于原始照片。。。我错过什么了吗

有什么想法吗

下面是我用来测试的一些python代码和一些文件： 代码： 图像：

---

出于某种原因，我花了14个小时在这上面。。。我不知道我做错了什么，因为我不能让它一直工作（与多个电动汽车），总是有一个绿色或品红色调。我认为这是一张原始照片的事实破坏了绿色通道…

假设你从原始图像开始，你在一个线性空间中。在这种情况下，改变曝光是一种乘法运算

将曝光值（EV）增加1相当于曝光量增加一倍。曝光是到达每个像素的光量的线性度量。曝光倍增，光量倍增。因为在摄影中，人们通常以当前曝光的分数来考虑，所以谈论“增加1倍EV”，而不是“增加2倍曝光”是有意义的

因此，实际上，要将曝光值增加n，将像素值乘以2n

如果输入图像是JPEG或TIFF文件，则它可能位于sRGB颜色空间中。这是一个非线性颜色空间，旨在增加8位图像文件的外观范围。在修改曝光之前，必须先将sRGB转换为线性RGB。这可以通过将每个像素值提高到2.2的幂来大致实现

---

OP中的问题是由不精确的黑电平引起的

raw.black\u level\u per\u channel

为给定图像返回528（每个通道的值相同，但我猜其他相机型号不一定如此），而不是512。此外，代码将

raw.raw\u image\u visible

写回

raw.raw\u image

，这是不正确的

以下代码生成正确的结果：

import rawpy
import numpy as np
from PIL import Image

bit_depth = 12
exposure = 5

path = "/001_ev0.DNG"
raw = rawpy.imread(path)
black_level = raw.black_level_per_channel[0] # assume they're all the same

im = raw.raw_image
im = np.maximum(im, black_level) - black_level # changed order of computation
im *= 2**exposure
im = im + black_level
im = np.minimum(im, 2**12 - 1)
raw.raw_image[:,:] = im
im = raw.postprocess(use_camera_wb=True, no_auto_bright=True)
img = Image.fromarray(im, 'RGB')
img.show()

---

似乎没有给我与Adobe Camera Raw相同的结果，我甚至尝试将RGB值乘以

2**p

，但仍然不起作用。根据inspector，我已经在RGB空间中工作，但文件是原始的，所以像素值实际上是拜耳传感器values@QuantumHoneybees：参见编辑后的答案。但是你可能需要计算原始数据的曝光值来知道增加多少。所以我尝试了这个方法，但由于以下原因它不起作用：我的原始图片数据是一个12位的数据，黑色级别为512，这意味着每个传感器都有一个值[5124095]，512表示无光，4095表示最大光。现在，例如，如果我想添加

+5ev

，我将增加一个值为

1500

的像素：

1500*2^5=48000

，这远远超过了4095的最大值。那么这个公式到底是如何工作的呢？@QuantumHoneybees:将EV增加5相当于将F-stop增加5，或者将曝光时间乘以32。如果你从一张正确曝光的照片开始，如果你这样做，它就会爆炸。

import rawpy
import numpy as np
from PIL import Image

bit_depth = 12
exposure = 5

path = "/001_ev0.DNG"
raw = rawpy.imread(path)
black_level = raw.black_level_per_channel[0] # assume they're all the same

im = raw.raw_image
im = np.maximum(im, black_level) - black_level # changed order of computation
im *= 2**exposure
im = im + black_level
im = np.minimum(im, 2**12 - 1)
raw.raw_image[:,:] = im
im = raw.postprocess(use_camera_wb=True, no_auto_bright=True)
img = Image.fromarray(im, 'RGB')
img.show()