AMaZE Domasaicing Algorithmus bald in RawTherapee [Update]

Viele von Euch werden die Entwicklung von Demosaicing Algorithmen sicherlich nicht verfolgen, deswegen sei Euch erst mal dieser Link ans Herz gelegt, der die erstaunliche Qualität des neues Algorithmus veranschaulicht. Eine verbesserte und aktuelle Version wird in Kürze in den Staging Clone von RawTherapee integriert werden und ich freue mich schon aufs Testen und werde Euch natürlich Beispiele und Zahlen dazu zukommen lassen.

[Update]: Seit 10 Minuten ist der Code online

RawTherapee bekommt OpenMP Unterstützung [Update3]

Gestern hat Gabor den ersten Teil der OpenMP Unterstützung für RawTherapee in das Mercurial Repository hochgeladen.

Ich habe noch keine Tests gemacht, aber meiner Erfahrung mit OpenMP nach wird es rechenintensive Schritte wie das Demosaicing sicherlich gut beschleunigen. Vielleicht komme ich heute Nachmittag dazu, ein wenig zu testen.

Update: Da der erste Teil der OpenMP Unterstützung noch nicht die Demosaicing Algorithmen betroffen hat, fallen die Verbesserungen eher moderat zwischen 5 und 15% aus, aber schneller ist immer gut, v.a. da OpenMP keine Änderungen am Code erfordert. Hier nun die Zahlen:

10 Bilder, 64bit Ubuntu, Intel Q9550 4×2,83GHz, gcc 4.5

Ohne OMP:
DCB: 239s
HPHD: 108s
EAHD: 211s

Mit OMP:
DCB: 226s
HPHD: 91s
EAHD: 198s

Obwohl die verschiedenen Demosaicing Algorithmen noch nicht angepasst wurden, unterscheiden sich die Beschleunigungen doch deutlich. HPHD profitiert am meisten.

Update2: Der zweite Teil der OpenMP Unterstützung ist nun angekommen. Die Zahlen dazu gibt es heute Nachmittag oder morgen früh.

Update3:

DCB: 221s
HPHD: 80s
EAHD: 198s

RawTherapee wird open source!

Vorhin habe ich die freudige Nachricht gelesen, dass RawTherapee, der meiner Meinung nach beste RAW Converter für Linux und Windows, bald unter GPL stehen wird. Danke an Gabor, danke auch an das Entwicklerteam.

Ich hoffe, dass die Entwicklung dadurch einen immensen Schub bekommen wird und die Software zu dem Standard Tool für RAW Bilder wird, was einst Firefox auf dem Browsermarkt geworden ist.

My RawTherapee/Enfuse/Gimp workflow

To show my readers my workflow I decided to blog about it. Today I will show you how this image was created:

1. Basics
This tutorial assumes you are running a linux system with:

• RawTherapee 2.4rc2 – Download
• enfuse 3.2 – Download
• gimp 2.6 – www.gimp.org

The raw file can be found here and is also CC-BY licensed: Download

2. RawTherapee

So lets open RawTherapee and load the raw file. I usually don’t change much there, it’s more a matter of personal choice. I use to sharpen and resize afterwards so we’ll only change brightness in RawTherapee for later use with enfuse.

With „Auto Levels“ set in the Exposure tab under Exposure we’ll get a brightness value of 1.22 which means I underexposed the image, but that’s no problem. Save this version of the image as IMG_8886a.jpg, change brightness to 1.5 save the result as IMG_8886b.jpg and do the same for brightness 2.0 and IMG_8886c.jpg. If you’ve done it correctly it should look like this:

This is all I do in RawTherapee for this image, now let’s move on to enfuse

3. Enfuse

Borrowed from the panotools wiki:

Enfuse is a command-line program used to merge different exposures of the same scene to produce an image that looks very much like a tonemapped image (without the halos) but requires no creation of an HDR image. Therefore it is much simpler to use and allows the creation of very large multiple exposure panoramas

I use it to get more details from darker parts, like in this case to brighten up the eyes naturally as I don’t like the look of HDR images.

Open a terminal and change to the directory where the three created images are in, now run following command:

enfuse -o out.jpg IMG_8886*.jpg

This should output in the terminal:

enfuse: Input image "IMG_8886a.jpg" does not have an alpha channel. Assuming all pixels should contribute to the final image.
enfuse: Input image "IMG_8886b.jpg" does not have an alpha channel. Assuming all pixels should contribute to the final image.
enfuse: Input image "IMG_8886c.jpg" does not have an alpha channel. Assuming all pixels should contribute to the final image.
Loading next image: IMG_8886a.jpg
Loading next image: IMG_8886b.jpg
Loading next image: IMG_8886c.jpg
Using 9 blending levels
Generating Gaussian pyramid: g0 g1 g2 g3 g4 g5 g6 g7 g8
Generating Laplacian pyramid: l0 l1 l2 l3 l4 l5 l6 l7 l8
Generating Gaussian pyramid: g0 g1 g2 g3 g4 g5 g6 g7 g8
Generating Gaussian pyramid: g0 g1 g2 g3 g4 g5 g6 g7 g8
Generating Laplacian pyramid: l0 l1 l2 l3 l4 l5 l6 l7 l8
Generating Gaussian pyramid: g0 g1 g2 g3 g4 g5 g6 g7 g8
Generating Gaussian pyramid: g0 g1 g2 g3 g4 g5 g6 g7 g8
Generating Laplacian pyramid: l0 l1 l2 l3 l4 l5 l6 l7 l8
Generating Gaussian pyramid: g0 g1 g2 g3 g4 g5 g6 g7 g8
Collapsing Laplacian pyramid: l8 l7 l6 l5 l4 l3 l2 l1 l0

You should have a „out.jpg“ in the folder where the three images are in which should like this:

Let’s open the image in gimp:

4. Gimp
To give the image the final touch I open the levels dialog via right click on the image → Colors → Levels:

I change the input level’s left value to 25 and the input level’s right value to 240:

This yields:

Now I crop the image using the rule of thirds guide and putting the upper right crossing right into her left eye:

If you want to resize and sharpen use the unsharp mask, I usually don’t resize so we’re done here. The resulting image varies a bit from the flickr one, due to me creating this one all anew today and using different values in the levels tool probably:

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 3.0 Germany License

If you like my work, consider flattring me. Thank you 🙂