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  • GUILLERMO LUIJK >> CURIOSIDADES >> ELIMINACIÓN DE MARCAS DE AGUA
    esos dos parámetros y para ello podemos tomar dos zonas cualesquiera de la imagen donde tengamos tanto el color original como el resultado de aplicar la marca típicamente en zonas de color original uniforme atravesadas por la frontera de la marca Se formaría así un sistema de dos ecuaciones con dos incógnitas que aunque no es lineal se resuelve de inmediato f 1 p a 1 1 p m f 2 p a 2 1 p m a color original f color final m color marca p transparencia 1 2 zona evaluada que resolviendo queda p f 1 f 2 a 1 a 2 m f 1 a 2 f 2 a 1 f 1 f 2 a 1 a 2 Este sistema se puede calcular para cualquier doble pareja de píxeles que se nos ocurra Se puede resolver para muchas parejas de píxeles y promediar los resultados o bien se puede promediar el color de dos zonas uniformes y entonces resolver todo ello con el fin de reducir la varianza Lo cierto es que ha bastado usar 4 píxeles para tener perfectamente caracterizada la marca que empleó el autor y resolver el sistema de ecuaciones Obtenidas las incógnitas no habría más que aplicar para restaurar la imagen original y eliminar el efecto de la marca la expresión antes vista a todos los píxeles marcados a f 1 p m p EJEMPLO DE APLICACIÓN REAL Aplicamos el algoritmo de caracterización visto a la imagen real con marca de agua Fotografía por cortesía de su autor rubichi de la que solo se muestra un fracción pasar el ratón por encima de la imagen para eliminar la marca de agua Fig 2 Eliminación de marca de agua pasar ratón por encima de la imagen Como resultado se obtiene la imagen libre de

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  • GUILLERMO LUIJK >> OFF TOPIC >> CONOCIENDO A DAVID COFFIN
    oportunidad de conocer en persona aprovechando un reciente viaje por Estados Unidos Además de programador David es fotógrafo aficionado y sin duda una de las personas que mejor conoce las interioridades del formato RAW de todas las cámaras del mercado pese a que él mismo rara vez dispara en RAW Fig 1 Matrícula del coche de Coffin personalizada con DCRAW Su programa es capaz de decodificar y revelar prácticamente todos los formatos RAW existentes Cada vez que una nueva cámara aparece Coffin se pone manos a la obra para a fuerza de un duro trabajo de ingeniería inversa reventar el nuevo formato y adaptar su programa para que lo soporte A continuación hace público el nuevo código fuente para todo aquél que quiera utilizarlo Éste es de hecho el principal valor de su trabajo poner a disposición de quien lo quiera utilizar la habilidad de leer cualquier formato RAW lo que posibilita a muchas pequeñas empresas y desarrolladores particulares realizar aplicaciones de procesado fotográfico que puedan leer multitud de formatos RAW sin necesidad de reinventar la rueda Aunque ha sido tentado en varias ocasiones por conocidas multinacionales del sector David de momento ha preferido trabajar por su cuenta disponiendo para

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  • GUILLERMO LUIJK >> OFF TOPIC >> UN AÑO DE WEB
    contenidos son en ocasiones un poco oscuros y difíciles de seguir pero como ya comento en el apartado Sobre esta Web ésta es la única manera que encuentro para profundizar hasta el nivel de detalle que me interesa en cada tema desarrollado Como ocurre con toda fuente de información la idea es que cada uno tome lo que se resulte de utilidad y deseche el resto La siguiente gráfica muestra la progresión de accesos a los contenidos de la web en forma de visitas únicas páginas visualizadas así como las relaciones de número de visitas por día y número de páginas visualizadas por visita Se han producido en estos 12 meses más de 100 000 visitas a la página web con cerca de 300 000 contenidos visualizados y todo ello en progresión creciente lo que hace augurar un buen futuro Fig 1 Primer año de estadísticas de acceso a los contenidos de www guillermoluijk com EL FUTURO La intención para el futuro es progresar como hasta ahora y seguir escribiendo artículos y tutoriales sobre las nuevas cámaras tecnologías o temas de interés que surjan relacionados con la fotografía Tras un año de parada sentado frente al ordenador analizando y estudiando

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  • GUILLERMO LUIJK >> OFF TOPIC >> HE'S WATCHING YOU
    el frente como en casa o simplemente para promover la compra de bonos de guerra con los que financiar los gastos militares así como el propio alistamiento en el ejército Se trataba de carteles sencillos y directos con un mensaje claro que llegara fácilmente a todos los sectores de la población HE S WATCHING YOU En particular con aquellos que iban orientados a concienciar sobre la segura proximidad de espías de guerra si tu hijo embarca el lunes no se lo digas ni a tu vecino se dio una circunstancia curiosa En efecto mensajes de este tipo pretendían mantener callada a la población respecto a cualquier información militar que pudiera estar en su poder tras una filtración Sin embargo la efectividad de estas estrategias se vio muy mermada por un hecho con el que no se contaba la vanidad y el egoísta afán de protagonismo del ser humano Si bien en muchos casos la población pudo poner un énfasis especial en mantener silencio en otros el efecto fue el contrario a personas en poder de información confidencial o cuando menos peligrosa en caso de caer en manos del enemigo les venció la vanidad y en lugar de callar se dedicaron a proclamarla a los cuatro vientos Es un caso de estudio psicológico gente que por primera vez en su vida se sentía verdaderamente importante por disponer de un conocimiento que no estaba al alcance de otros no supieron mantenerse callados sin pensar en las consecuencias que pudiera tener la difusión de esa información movimientos de tropas fechas de embarque rutas de convoyes marítimos localización de bases militares A este grupo de imágenes pertenece el logo que escogí durante un tiempo para mis programas y avatar en los foros un póster que me gusta especialmente por lo impactante que resulta y por su diseño minimalista Muestra la amenazadora silueta de un soldado alemán junto al rótulo HE S WATCHING YOU Es de notar el mayor tamaño de la palabra YOU una forma clara de tratar de infundir cierto temor involucrando al espectador directamente en el mensaje Fig 1 Póster He s watching you de Glenn Grohe El póster fue diseñado en 1942 por Glenn Grohe un artista publicitario con numerosos trabajos durante los años 40 y 50 He podido leer en Internet que en ocasiones la imagen se malinterpretó unos la vieron como la representación de la Liberty Bell Campana de la Libertad que está en Filadelfia símbolo de la independencia de los Estados Unidos Algunos trabajadores de las fábricas encontraron en ella por el contrario el reflejo de la figura del jefe que todo lo vigila Otra anéctoda curiosa es que se dice que este póster pudo ser el inspirador del diseño del casco de Darth Vader en la película Star Wars de George Lucas OTROS CONOCIDOS PÓSTERS A continuación se muestran algunos otros conocidos pósters aparecidos en aquella época El primero es un póster para promover el alistamiento y procede en realidad de la I Guerra Mundial pero se

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  • GUILLERMO LUIJK >> OFF TOPIC >> KRAFTWERK. NACIMIENTO DEL ELECTROPOP
    soporte sino como temática de su obra Los avances de la ciencia la robótica y sobre todo la influencia que en la vida del hombre tienen las nuevas tecnologías constituyen su mensaje Es raro ver alguna de sus actuaciones de vez en cuando y pese a contar con algunos años más aún realizan alguna gira donde no participen robots humanoides representando sus propias facciones o bien sean ellos mismos los que aparezcan caracterizados de robots En el enlace referenciado al principio pueden encontrarse videos de algunas de sus actuaciones en el apartado denominado VIDEO Fig 1 Estética robótica Kraftwerk El grupo no siempre ha estado formado por los mismos integrantes Solo los fundadores Ralf Hütter y Florian Schneider han permanecido siempre en la banda si bien lograron sus mayores éxitos en forma de cuarteto junto a los artistas Wolfgang Flür y Karl Bartos Pese a su ingenuidad técnica si los comparamos con la creación electrónica actual los sonidos de Kraftwerk son continuamente insertados hoy en día en multitud de composiciones traspasando este hecho el mero plagio para convertirse más en un culto a los maestros Os presento aquí una de las canciones en solitario de Karl Bartos No es ni de lejos una de las composiciones más representativas que pudieran encontrarse del estilo Kraftwerk pero guarda una relación con el tema fotográfico Se titula The Camera La Cámara KARL BARTOS THE CAMERA 2003 camera cámara let me recreate the world for you déjame recrear el mundo para ti there is no beginning and no end no hay principio ni fin the camera is gonna be your best friend la cámara será tu mejor amigo let me show you what i can do déjame mostrarte lo que puedo hacer people turn into objects and in the end la gente se torna

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  • GUILLERMO LUIJK >> OFF TOPIC >> MRW. PÉRDIDA DE OBJETIVO CANON Y SERVICIO POSTVENTA LAMENTABLE
    días posteriores al conocimiento del extravío Para empezar nadie se puso en contacto conmigo el día que debía realizarse la entrega ni conmigo ni con la persona que enviaba el paquete Como poco para comunicarnos la incidencia ya que obviamente no podían contar con ningún albarán de entrega firmado por mí así que fui yo quien tuvo que llamarles al día siguiente En la oficina MRW de Pozuelo me atiende un chico mostrando pocas o nulas aptitudes para manejar la situación Echando balones fuera y dando como única excusa que si no me había llegado ya se abriría una incidencia de extravío en la oficina de origen No contento en absoluto con la respuesta llamo a la oficina de MRW de Tarazona donde me atiende una señorita claramente más presta a tratar de solucionar el problema pero echando la culpa a la otra oficina y diciendo que es una barbaridad que me hayan dicho lo que me han dicho Me indica que se hace cargo del asunto Desconozco cuántas veces si muchas alguna o ninguna se pusieron en contacto con la persona que hizo el envío pero yo por mi cuenta llamaba casi a diario intentando averiguar el estado de la incidencia y pidiéndoles que por favor me devolvieran la llamada con cualquier novedad Esto no ocurrió No me llamó nadie hasta que esta misma semana es decir pasadas dos semanas de la fecha del envío se puso en contacto conmigo una señorita para preguntarme si me había llegado o no el paquete Ejerciendo mi derecho al pataleo le pregunto si tenemos derecho a algún tipo de indemnización o compensación a lo que me responde que una vez se cierre el proceso y se de el envío finalmente por perdido según me dijeron las incidencias se cierran pasado un mes

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  • GUILLERMO LUIJK >> ARTICLES >> ZERO NOISE VIRTUAL RAW
    mouse over the image to switch to the scene Fig 5 Fusion map used in the example scene The most exposed shot RAW 2 provided 84 of the final output information corresponding to black areas in the fusion map and the least exposed shot RAW 1 provided 16 of the final information white in the fusion map The exposure of RAW 2 data was corrected down by 4 stops to match the original exposure of RAW 1 Despite the considerably fragmented map the progressive blending set only affected 4 6 of the total pixels being the rest genuine pixels taken from just one of the source images 16 BIT VIRTUAL RAW AND DYNAMIC RANGE Comparing the RAW histograms we can see that the real bitdepth of the virtual RAW is 16 bits This provides many more levels in the low f stops shadows than those the least exposed RAW file has which is a typical 12 bit histogram In that way in the 12th f stop with respect to saturation signed as 11EV the RAW 1 has a unique level while the final RAW has 16 levels those obtained from the 8th f stop of RAW 2 signed as 7EV Fig 6 RAW histograms of the two captures and the resulting virtual RAW The green channel accounts twice as many pixels as the red or blue channels because of the RGGB structure of the Bayer matrix The two green channels G 1 and G 2 were represented together for simplicity Regarding dynamic range because the Canon 350D can capture acceptably free of noise up to 8 f stops the 4 stops overexposure should have allowed us to capture up to 12 f stops which is the total dynamic range of the scene according to the histogram As a previous step to the final conversion to RAW format we added some text which will prove the artificial origin of the output file 3 DNG 16 BIT EMBEDDING Once we have the information resulting from blending in the form of 16 bit integer levels we will embed it into a standard 16 bit DNG RAW file that will need demosaicing to be displayed Not much I can tell about the details of this operation since it has been entirely carried out by Egon as he already did to generate a synthetic RAW file in RAW The myth of digital negative RAW DEVELOPMENT AND FINAL RESULTS The goal of this story was that the resulting RAW file could be processed in any RAW developer supporting the DNG format that is why we will use ACR in all the developments following next DEEP SHADOWS AND HIGHLIGHTS If we compare the virtual RAW with the original ones we can see RAW 1 is very noisy in the shadows while RAW 2 has completely blown highlights That means that none of the former two could by itself capture completely the dynamic range of the scene as we already mentioned On the other side the virtual RAW

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  • GUILLERMO LUIJK >> ARTICLES >> ZERO NOISE PHOTOGRAPHY
    loss of sharpness is reduced to a minimum and could happen just in the border areas of the pixels coming from one or the other image In the last place stacking techniques do not improve tonal richness so even if they can expand dynamic range thanks to noise reduction in the shadows the resulting image will not be so resistant against posterization as with overexposure blending If two shots 4 f stops apart are combined the density of levels in the shadows is multiplied by a factor of 2 4 16 PRACTICAL EXAMPLE I have written a program to perform with high accuracy and speed the blending process obtaining a final result free of noise and with all textures completely recovered For the experiment I chose a high contrast scene which guarantees a strong presence of noise in the shadows even when using the lowest possible sensitivity With my Canon 350D at ISO100 I did the following shot of the scene in the usual way Fig 1 Original shot with correct exposure to preserve highlight areas Now we take a second shot overxposing by 4 f stops and the result is this Fig 2 Shot overexposed by 4 f stops with respect to the original After running the blending algorithm we obtain the following resulting image Fig 3 Image result of blending the original and overexposed shots Apparently the final image does not differ in any way from the original the brightness level was kept and neither scene s contrast nor tones have been altered However if we look closely we will paradoxically see that banding on the background wall is now more visible These soft bands are due to the 8 bit JPEG conversion and already existed in the original shot but their transitions were masked thanks to noise That they have become more apparent is a probe that a clear noise reduction took place so this is by no means the result of any posterization undesirable effect Leaving aside this collateral effect where is the improvement then to find out we need to dive into the deepest shadows of the image and analyse them in detail 16 BIT HISTOGRAMS Making use of Histogrammar we can calculate the detailed linear histograms of both the original shot and the image resulting of blending it with the overexposed and corrected shot Fig 4 16 bit histogram of the original shot with correct exposure Fig 5 16 bit histogram of resulting image The displayed sections correspond to the low region of the histogram i e the deepest shadows of the scene that is where we will be able to notice the highest improvement It is not necessary to look too closely to realize which of those two histograms provides a better quality In the first place in the original histogram the peaks that represent levels captured by the sensor i e non interpolated are widely separated from each other suggesting a low tone precission On the other hand in the resulting image these peaks are so close to each other that almost overlap merging with interpolated levels and producing a soft curve with no comb effect It is important to note that the original image presents a strong peak in level 0 for the blue channel In fact that is the absolute maximum of the whole histogram meaning that in the original shot there exists a large amount of pixels that went totally black at least in that channel But in the resulting image the histogram fades softly to 0 so it can be concluded that no pixel in the image lost detail for going black At last I would like to point that if we look at the blue channel in the second histogram we will see that in the right end of it the same peaks found on the first histogram start to appear This is because in this area we are getting far enough from the shadows so that the algorithm started to obtain information from the least exposed shot i e the original one NOISE AND TEXTURES IN THE DEEP SHADOWS An improved histogram can suggest a wider tonal richness and better definition on bright and colour transitions but if noise were still there in the same way as it appeared in the original image we could not enjoy these advantages So let us have a look at the perceived improvement in the signal to noise ratio and textures achieved with the contribution of information from the overexposed image Several areas have been tested in the dark zones of the image by applying to both images original and result the same curve to increase brightness so we are able to measure the improvement All RAW developments were done using DCRAW with flat parameters without any kind of sharpening mask noise reduction or processing of any kind This is the reason of their dull appearance Fig 6 Comparision between original result crop 100 middle shadows chair Fig 7 Comparision between original result crop 100 deep shadows loudspeaker Fig 8 Comparision between original result crop 100 very deep shadows cushion As can be apreciated noise reduction and tone quality improvement work together to achieve a higher dynamic range image in the shadows and with a great tonal richness even in those areas where it is simply impossible to obtain any detail in just one shot It is important to be aware that we are analysing really dark areas of the scene In fact they are so dark that normally we would renounce to get anything from there making them be simply pure black this is the case of the cushion for instance DYNAMIC RANGE HISTOGRAMS Let us have last a look at the overall logarithmic histogram plots to check how the definition of the lowest f stops is improved To do this we will make again use of Histogrammar that allows to calculate logarithmic histograms showing the f stop distribution of the scene from linear images Fig 9 Logarithmic histogram

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