省型旧形国電の残影を求めて

戦前型旧形国電および鉄道と変褪色フィルム写真を中心とした写真補正編集の話題を扱います。他のサイトでは得られない、筆者独自開発の写真補正ツールや補正技法についても情報提供しています。写真補正技法への質問はコメント欄へどうぞ

赤変褪色ポジフィルムの補正: GIMP 平滑化 vs. Vuescan 退色復元

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当記事のポイント

GIMPの平滑化(equalize = ヒストグラム平坦化)は、より厳しい条件の赤変褪色ポジ画像において、Vuescanよりもより良好な補正結果が得られる可能性がある

・但し、トーンジャンプが発生するという弱点がある。これについてはフリーのRaw現像ソフトを使うことにより補完・補正が可能

Photoshopの平均化とGIMPの平滑化は、英語名称は同じequalizeだが、機能的には全く別物で、Photoshopの平均化は赤変褪色ポジフィルムの補正に効果はない

 

 先日、GIMPの平滑化が赤変褪色ポジフィルムに非常に有効であるということを指摘した記事をアップしました。その際、少なくとも日本語ではこの事実は言及されていないのではないか、と書きましたが、この事実が気付かれていないのはどうやら日本だけではないようです。

 英語で、GIMP equalize faded reversal film correction (または restoration, adjustment) といったキーワードを検索エンジンに投げて検索してみても、赤変ポジの補正にGIMPの平滑化を使った記事がヒットしません。どうも[平滑化 equalize] という名前が良くないのではないかと思います。

 例えば、アメリカで写真のデジタル補正を扱った以下のサイトがあります。

photo-repair.com

 この筆者の方は、アメリカの大手出版社 Routledge から"DIGITAL RESTORATION
From Start to Finish"という、古くなって褪色したり汚損、破損した写真のデジタル復元技法をまとめた本を出版されているようですが、このサイトの以下のURLに、赤変褪色ポジからの復元例が掲載されています(詳しい手法は上記本に掲載されているそうです)。

https://photo-repair.com/bigsample_e1slide.htm

 上のページの中で、このサンプルをここまで復元するのに8時間かかったとあります。しかし、GIMPにオリジナルの部分を切り取って、平滑化に掛けてみると、黒い部分が緑色に変色するという問題はありますが、それ以外は、かなりうまく復元できます(補正結果は掲載できないので各自試してみてください)。ここからもうちょっと手を加えると、30分~1時間程度で十分いけそうな感じがあります。

https://photo-repair.com/bigsample_sarahfamily.htm

 またこちらも復元に3時間かかったと書かれていますが、これもGIMPの平滑化を掛けると、瞬間でかなり近いところまで行きます。あとは、もう少しコントラストを下げれば、サンプルにかなり近いところまで行きそうです。おそらくこの著者はPhotoshopを使っているせいか、GIMPの平滑化の有効性を知らないと思われます。しかしGIMPを知らなくても Vuescanを使うとか、あるいはPhotoshopの有料プラグインを使うとか手立てはありそうなのですが...

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ImageJ / Python Tips: 8/16bit画像と、閾値設定、二値化マスク関連まとめ

 今までImageJにおけるPythonプログラミングをやってきて、Threshold(閾値)設定関連で気づいたことをまとめてみます。ImageJはまだ8bit画像を前提としているところがあって、16bit (あるいはそれ以上のbit深度) 画像を扱うには注意しなければならない点が結構あるように思います。以下の記述は基本的にImageProcessorオブジェクトベースの話になります。

 

thresholdメソッドを使って、白と黒の二値マスク画像を作る

 まず、一定の閾値以上を白(255)に、未満を黒(0)に設定して二値化を図る場合ですが、簡便なのは、thresholdメソッドを使うことです。例えば、今、ipという名のImageProcessorオブジェクトを前提とすると

ip.threshold(x)

 この x に閾値を引数として入れると、ipのイメージは、それ以下が 黒(0) それ以上が白 (255) の画像に変わります。但し問題は16bit画像です。このメソッドは16bit画像でも動作します。その際は x に 8bitの時の値に256を掛けた値を与えればよいのですが、問題は、すでに指摘したように、このメソッドはあくまで 0 / 255 の値しか吐きません。従って16bit画像だと、どちらもほとんど真っ黒に見えます。二値化画像に見えません(実は二値化されているのですが)。

 対策としては、16bit画像の場合、一旦thresholdメソッドを適用したipに対し、例えばmultiply メソッドを使って値を256倍するなどが考えられます。

ip.multiply(256)

 あるいは次に述べるように setThresholdメソッドを使い、そこから二値化マスクを作成するという方法もあり得ます。

 なお、thresholdメソッドは引数に整数しか受け付けないので、小数を使いたい場合は、setThreshold メソッドを使う必要があります。また、直ちにピクセル値を変えたくないが、閾値は設定したいという場合も、setThreshold メソッドで対応して下さい。

 

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不均等黄変ネガカラー写真徹底補正プロジェクト インデックス

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 閲覧される方の利便のために「不均等黄変ネガ写真徹底補正プロジェクト」のインデックスページを開設します。以下、関連記事が増えましたらこのページにリンクを追加していきます。なお、本補正方法のもっとも基本的な紹介ページは 決定版! 不均等黄変・褪色ネガ写真のデジタル補正術 (1) になります。

[2023年12月アップデート]

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[2023年11月アップデート]

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[2023年10月アップデート]

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Bチャンネル再建法関連ページ

●補正技法および補正ツールの紹介ページ

yasuo-ssi.hatenablog.com

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決定版! 不均等黄変・褪色ネガ写真のデジタル補正術 (トップページ) (2020.7.21)

 ・Bチャンネル再建法補正ツールダウンロードページ(デジタル補正術 5-1) (2022.7.29)

○補助ツール

ImageJ対応 相対RGB色マスク画像作成ツール Ver. 0.53 バージョンアップ (2023.12.12)

ImageJ対応 相対RGB色マスク画像作成ツール Ver. 0.52 バージョンアップ (2023.7.15)

ImageJ対応 相対RGB色マスク画像作成ツール Ver. 0.51 バージョンアップ (2023.6.17)

ImageJ対応 相対RGB色マスク画像作成ツール Ver. 0.5 バージョンアップ (2023.5.15)

ImageJ対応 相対RGB色マスク画像作成ツール Ver. 0.40 バージョンアップ (2023.3.3)

相対RGB色マスク画像作成ツール[マニュアル] (2023.3.5)

ImageJ対応 相対RGB色マスク画像作成ツール Ver. 0.26 バージョンアップ

 (2022.9.25)

ImageJ対応 相対RGB色マスク画像作成ツール Ver. 0.27 バージョンアップ (2022.11.18)

ImageJ対応 相対RGB色マスク画像作成ツール Ver. 0.30 バージョンアップ (2022.12.1)

相対RGB色マスク作成ツール探求版のリリース (2022.12.25)

Bチャンネル再建法 チャンネル合成 サポートGIMP用プラグイン  (2021.6.12)

フィルム画像のダメージ度合いを測定する ImageJ対応 チャンネル間相関統計計算ツール (2022.9.23)

○簡易版

簡易版Bチャンネル再建法補正ツール (2021.3.27)

●Q & A

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●補正過程の例示

[ハイブリッド・アルゴリズム] (2022.8~)

yasuo-ssi.hatenablog.com

最難関クラス 不均等黄変ネガフィルム画像の B チャンネル再建法による補正過程 (2024.3.15)

黄変ネガカラー写真補正の練習問題 (1) - Bチャンネル再建法補正 (2022.11.5)

黄変ネガカラー写真補正の練習問題 (2) - マゼンタ汚れ、被りの補正 (2022.11.6)

黄変ネガカラー写真補正の練習問題 (3) - Raw現像ソフトを使った最終調整 (2022.11.11)

黄変ネガカラー写真補正の練習問題 (3-1) - GIMPで最終調整をやってみる (2022.11.12)

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黄変ネガ写真 Bチャンネル再建法 (ハイブリッドアルゴリズム) 補正過程事例 (1) (2022.8.14)
 
Bチャンネル再建法で黄色味を取りすぎた場合の対処事例

黄変ネガ写真 Bチャンネル再建法 (ハイブリッドアルゴリズム) 補正過程事例 (2)

 (2022.8.20)
 マゼンタ~赤紫化した茶色を復元する

黄変ネガ写真 Bチャンネル再建法 (ハイブリッドアルゴリズム) 補正過程事例 (3) (2022.8.25)
 グリーン部分に関する、G値とB値を離す編集事例

黄変ネガ写真 Bチャンネル再建法 (ハイブリッドアルゴリズム) 補正過程事例 (4)  (2022.8.30) 

 スキャナの過剰補正を修正する

黄変ネガ写真 Bチャンネル再建法 (ハイブリッドアルゴリズム) 補正過程事例 (5) 【Ver. 4.6 対応】 (2022.9.10)

 青色部分に黄変がかかった場合の補正テクニック

色の編集に手こずったケース: 遠景と近景で編集の仕方を変えるべき? - チャンネル間相関統計の活用 (2022.9.28)

黄変ネガ写真 Bチャンネル再建法 (ハイブリッドアルゴリズム) 補正過程事例 (6)【Ver. 4.7対応】 (2022.10.1)

黄変ネガ写真 Bチャンネル再建法 (ハイブリッドアルゴリズム) 補正過程事例 (7)【Ver. 4.7対応】 (2022.10.12)

[従来アルゴリズム]

 従来アルゴリズム (2022.7以前) の補正例は以下のインデックスからご覧ください。

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●Bチャンネル再建法 編集ノウハウ・考察

Bチャンネル再建法の各補正レイヤー、マスクの役割のまとめ (2022.10.10)

【GIMP初心者向け】Bチャンネル再建法でよく使うレイヤー関連操作の説明 (2022.10.9)

画像編集には、8bit 画像ではなく16bit TIFFファイルを使おう (2022.10.24)

黄変ネガ写真 Bチャンネル再建法補正 Tips (1) - 元々黄色い部分をどうするか (2023.1.15)

黄変ネガ写真 Bチャンネル再建法補正 Tips (2) - 周辺褪色補正時の注意点 (2023.1.19)

黄変ネガ写真 Bチャンネル再建法補正 Tips (3) - 補正量の調整 (2023.2.10)

黄変ネガ写真 Bチャンネル再建法 ユーザ作成マスク利用手順【Ver. 4.7対応】 (2022.10.3)

Bチャンネル再建法補正 Tips: 青い部分の黄変を補正するためのマスクの作成の仕方

 (2022.10.5)

Bチャンネル再建法ツール 補正 Tips: 周辺補正レイヤーと他レイヤーの境界が目立つ場合は? (2022.9.15)

拡張疑似フラットフィールド補正アルゴリズム自動調整で効果不十分な場合、マニュアル調整はどれほど効果を生むか? (2022.9.17)

新緑カラーをBチャンネル再建法でどう再現するか - Bチャンネル再建法における新緑表現復元のための追加補正の考察(1) (2021.4.18)

Bチャンネル再建法における新緑表現復元のための追加補正の考察(2) (2021.5.3)

Bチャンネル再建法における新緑表現復元のための追加補正の考察(3) (2021.5.5)

黄変ネガ追加補正における RawTherapee vs. darktable の補正効果比較  (2021.5.30)

Linux上で、ImageJの画面から外れたプラグインメニューを選択できるようにする (2022.11.13)

人工物の色調補正に注意: マゼンタ補正 (2023.6.9)

●Bチャンネル再建法 技術解説・考察

決定版! 不均等黄変・褪色ネガ写真のデジタル補正術 (4) (2020.7.26)
 Gチャンネルミキシングアルゴリズムの解説

Bチャンネル再建法の近景補正レイヤーに関する実験  (2022.5.11)
 近景補正レイヤーに対する Type1 マスク効果の検証

Bチャンネル再建法補正ツール Ver. 4.5x の補正マスクについて (2022.8.5)

Bチャンネル再建法における 拡張疑似フラットフィールド補正の効果について (2022.8.26)
 拡張擬似フラットフィールド補正アルゴリズムの紹介

拡張疑似フラットフィールド補正の効果の違いがなぜ出るか? (2022.9.7)

Bチャンネル再建法 技術解説: なぜ補正量調整が必要な場合があるのか (2023.3.10)

拡張疑似フラットフィールドアルゴリズムにおける、パラメータ設定による青色部分黄変推計量の違い (2022.10.2)

拡張疑似フラットフィールドアルゴリズムを用いて、輪郭・テクスチャ情報を他チャンネルに流用する (2022.10.8)

ネガカラースキャン画像のホワイトバランス調整の困難と相対RGB色マスク画像作成ツール (2022.11.20)

Bチャンネル再建法 技術解説: 周辺部等の情報抜け青紫化褪色の補正技術 (2023.2.20)

Bチャンネル再建法 技術解説: なぜ追加補正でシャドウ域のB値を引き下げる必要があるのか (2023.3.24)

画像編集には、8bit 画像ではなく16bit TIFFファイルを使おう (2022.10.24)

既存の写真編集ソフトだけでは黄変ネガ写真画像の補正が困難な理由 (2023.6.3)

黄変画像が、Bチャンネル再建法でうまく補正できないケース (2023.6.16)

B チャンネル欠落画像補正に関する追加考察 (2023.6.24)

Bチャンネル再建ツール試作実験: 黄色味を徹底削減した画像からオリジナルの黄色味をどこまで戻せるか? (2023.12.13)

●Bチャンネル再建法ツールのバージョンアップ履歴

Bチャンネル再建法 補正ツールバージョンアップ履歴  (随時更新)

 

不均等黄変ネガカラー写真補正事例

補正事例紹介事例インデックスページ (随時更新)

 

レイヤーマスクによる黄変部分補正法

相対黄色透過マスクを作成して不均等黄変画像を補正する (2023.7.18)

GIMP, Photoshopで使えるフィルム黄変部分画像マスク作成スクリプト (ImageJ) (2020.9.5)
 → こちらのツールは、相対RGB色マスク画像作成ツールに機能統合されました。

 

不均等黄変ネガカラー補正技法総覧 (Bチャンネル補正法を除く)

グローバル補正編 (2021.6.9)

マニュアル色塗り補正編 (2021.6.10)

明度ゾーン別補正編 (2021.6.11)

画像情報や色域指定を活用したマスクを使ったローカル補正法 (2021.6.12)

そもそもレイヤー編集って何?  (2021.6.14)

 

Photoshopを使った不均等黄変ネガカラー補正技法

Photoshopでの黄変フィルムの補正チュートリアルビデオを見つけました (2022.9.18)

 

 

 

 

赤変褪色ポジフィルム補正関連記事インデックス

f:id:yasuo_ssi:20210425152745j:plain 当サイトの赤変褪色ポジ写真補正関連記事も何本か溜まってきました。そこで利便性のために赤変褪色ポジ写真補正関連記事のインデックスを作成します。今後、さらに関連記事が増えましたらインデックスに追加していきます。

 

褪色フィルム画像修復の基礎 (2024.3.23)

GIMP平滑化機能を使った赤変褪色ポジフィルムの補正手順 (2021.5.2)

赤変褪色ポジフィルムの補正: GIMP 平滑化 vs. Vuescan 退色復元 (2021.4.29)

無料ツールでどこまで赤変褪色ポジフィルムを補正できるか... (2021.4.24)

GIMPの色域指定選択の問題点を回避する... ImageJ対応 汎用色チャンネルマスク画像作成ツール公開 (2021.4.10)

フリーのGIMP用褪色ポジフィルム復元プラグインを発見 (2021.2.19)

ここまでできるポジフィルム褪色補正 Vuescan vs. digital ROC vs. マニュアル補正 (2020.11.21)

赤く変色したポジフィルムの補正法模索中 (2020.8.9)

無料ツールでどこまで赤変褪色ポジフィルムを補正できるか... (GIMPの凄さ再発見)

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本記事の概要

・Geoff Daniell氏作成のフリーの赤変補正GIMPプラグインを使い、さらに調整を加える褪色補正技法の紹介
・各フォトレタッチソフトの赤変ポジに対するホワイトバランス自動補正能力の検証
GIMPの自動補正-平滑化機能の、赤変ポジ補正への有効性の発見

 

 以前、当ブログで「ここまでできるポジフィルム褪色補正 Vuescan vs. digital ROC vs. マニュアル補正」という記事をアップしました。現在も一定のアクセスがあるようです。その際、主として有料ツールを使った補正を紹介しました。無料のRawTherapeeを使ってRGB別トーンカーブを使ったマニュアル補正も紹介しましたが...

 ところで、最近フィルムの取り込みを行おうという方は、デジタル一眼カメラを使ったフィルムデュープを使おうという方が多いのではないかと思います。デジカメによるフィルムデュープの難点は、スキャナだと使えるスキャナ・ドライバによる色補正が使えない点です。

 RawTherapeeを使ったトーンカーブ補正はちょっと難易度が高い...、と思われる方は有料ツールを使うしかないか、となる方も多いと思います。そこで、本日の記事ではスキャナ・ドライバや有料ツールを使わず、かつ、なるべく簡単にということで、RawTherapeeのトーンカーブ補正も使わずに、今まで当ブログで紹介してきたフリーのツールを使ってどこまで赤変褪色ポジフィルムが補正できるか、を試行してみたいと思います。

 サンプルとなる赤変褪色画像は以前の記事でも引用した筆者手持ちのこちらの画像です。

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オリジナル
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ImageJ / Python プログラミング Tips: getMaskメソッドのバグ(?)を回避する

 前回修正したものを公開した、ImageJ対応 汎用色チャンネルマスク画像作成ツールのバグですが、以下のようなものでした。

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二値化マスク作成の際クリップされる範囲


 要は、左端と上端に、ROIが一切かからない x または y の範囲が存在すると、その部分が二値化マスクを作るときにクリップしてしまうという問題です。

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ImageJ / Python Tips: ImagePlus (or ImageProcessor) 画像データからLook up tableを外す

 ImageJの機能に、Look up table(略称LUT)というものがあります。これは画像データの値自体を変えなくても、表示だけを変える、いわば画像表示のためのフィルター機能のようなものです。

 Look up tableは基本はグレースケール画像、または単チャンネルの画像に適用され、例えば、特定以上の値のピクセルだけ色を付けて表示して注意を惹く、というようなことが可能になります。

 ところで、bio-formatで読み込んだ、16bit画像をチャンネル分解に掛けるとR, G, Bの画像ごとに自動的に Look up tableが適用され、Rの画像は赤の、Gの画像は緑の、Gの画像は青の LUTが掛かります。

 これは、8bitの画像だとチャンネル分解したときに、ウィンドウのタイトルバーに、Red, Green, Blueと表示されるのに対し、16bitだと C1, C2, C3というようにしかタイトルバーに表示されないので、直ちに、どの色チャンネルの画像か分かりません。そこで、それぞれのどれがR, G, Bの画像か分かるようにそのような仕様になっているようです。

 ただ、LUTがかかっていると見にくい場合があります。またImageJで加工してTIFFファイルに落とし、それをGIMPに読みだしたときに、なんかの拍子でおそらくLUTデータが悪さをして、読み込んだ画像が灰色がかる、ということがありました。それで、何とかしてLUTを外すかリセットする方法はないかとずっと探していました。しかし、ネットの情報をいくら探しても、いかにLUTを適用するのかという話題ばかりで、途方に暮れていました。

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