利用深度神經網路產生攝影預設檔

Abstract

攝影領域的數位暗房技術發展至今，已經相當成熟且不論在業餘或專業市場上，都佔有不可或缺的一席之地；優秀的調色技術所產生的風格作品，也是攝影玩家們欣賞、學習與仿製的重要對象，同時，也可以為影像處理的後期流程，帶來高效率與高品質的成果。 不同於學術領域與手機軟體上常見的『濾鏡』，預設檔為顏色轉換帶來了更多、更深入的可解釋性轉換邏輯資訊，提供不只是端對端的成果，更重要的是中間的過程，給予了使用者可以非常輕易理解的轉換項目與改變幅度。 然而，在未取得預設檔、僅有調色前後圖片的狀況下，找出兩者之間的邏輯與顏色變換關係、乃至於重製或仿製對應的預設檔，一直是相當困難的題目。本論文透過計算機科學領域的機器學習技術，結合許多傳統調色理論與工具，包含顏色查找表、直方圖…等，以提供一種同時兼具效率、精準度與可行性的方法，以及一組預設檔風格轉換前後成對圖片的完整資料庫。