Posity 도움말

1부 시작하기

Posity는 컬러 네거티브 필름 스캔을 브라우저 안에서 바로 사진(포지티브)으로 바꿉니다. 설치할 것이 없고, 사진은 어디로도 전송되지 않습니다. 모든 계산은 이 페이지를 연 기기 안에서만 이루어집니다.

1-1. 처음 쓰는 순서

1. 스캔을 넣습니다. 머리줄의 스캔 열기를 누르거나 파일을 화면에 끌어다 놓습니다. 폴더를 통째로 끌어다 놓으면 안쪽(하위 폴더 포함)의 이미지를 모두 넣습니다. 여러 장은 이름순으로 필름 띠에 쌓이고, 이미 넣은 파일은 건너뜁니다.
2. 자동으로 변환됩니다. 첫 장이 열리면 필름 바탕의 주황색(베이스)을 스스로 찾아 바로 포지티브로 보여 줍니다. 나머지 장의 썸네일은 뒤에서 한 장씩 만들어집니다.
3. 원하면 Ai+를 켭니다. 오른쪽 위 Ai+를 켜면 디지털카메라로 찍은 사진처럼 맑게 마감합니다(1-3).
4. 다듬습니다. 자르기·회전과 오른쪽 패널의 슬라이더로 손봅니다. 설정은 프레임마다 따로 기억됩니다.
5. 저장합니다. 내보내기로 지금 사진을, 전체 ZIP으로 모든 사진을 한 번에 저장합니다(1-5).

1-2. 화면 구성

1-3. Ai+ 한눈에

Ai+는 필름을 읽는 단계(베이스 제거, 채널별 균형)는 기존 방식 그대로 쓰고, 마지막 ‘가상 인화지’ 대신 디지털카메라처럼 렌더링합니다. 켜면 모든 프레임에 적용되고, 특정 프레임만 끄려면 이 프레임만 기존 방식으로를 고릅니다. 켜져 있는 동안 검은점 기준과 채널 정규화는 자동으로 정해지고, 톤·색 슬라이더는 Ai+ 결과 위에 더하는 미세 조정이 됩니다.

버튼 아래에는 이 사진에 실제로 한 보정이 적힙니다.

더 자세히: 2-6 원리 · 3-8 동작 · 4-1-3 수식

1-4. 단축키

슬라이더에 포커스가 있을 때의 ← →는 프레임 이동 대신 슬라이더 값을 바꿉니다.

1-5. 저장과 워터마크

파일 이름은 원래이름_positive.jpg이고, Ai+를 적용한 프레임은 원래이름_positive_ai.jpg입니다. 전체 ZIP은 모든 프레임을 각자의 설정으로 변환해 positives.zip 하나로 묶고, 1.8GB를 넘으면 여러 개로 나눕니다. 도중에 취소하면 그때까지 변환한 사진만 담아 저장합니다. Ai+ 켜짐, 저장 형식, JPEG 품질은 이 브라우저가 기억해 다음에도 그대로입니다.

저장한 사진의 왼쪽 아래, 가장자리에서 짧은 변의 6%만큼 안쪽에 아래 두 줄이 새겨집니다. 자르기·회전을 마친 최종 사진에 새기므로 자르기로는 지워지지 않고, 화면에서도 같은 자리에 보입니다. 사진 둘레에 홀더나 여백이 있으면 사진 영역의 왼쪽 아래를 기준으로 새깁니다. 저장 파일에는 눈에 보이지 않는 옅은 표식과 파일 서명도 함께 남습니다.

Scanned by Posity,
-Programmed by Yeony

1-6. 문제 해결

색이 전체적으로 한쪽으로 치우쳐요

필름 베이스가 잘못 잡혔을 수 있습니다. 베이스 찍기를 누르고 프레임 사이의 노출되지 않은 주황색 필름을 누르세요. 스캔에 프레임 사이가 없으면 가장 얇은 곳을 베이스로 쓰므로, 가장자리를 조금 넣어 스캔하면 정확해집니다. 그래도 남으면 회색 찍기로 무채색이어야 할 곳(회색 벽, 흰 종이, 아스팔트)을 누르거나 색온도·색조로 맞춥니다.

‘검정으로 잘려 있다’는 알림이 떠요

스캔할 때 한 채널(주황 마스크 때문에 주로 파랑)이 너무 어둡게 읽혀 검정으로 잘린 부분이 있다는 뜻입니다. Posity는 그 픽셀을 색 기준 계산에서 빼고 되도록 자연스럽게 되살리지만, 잘린 부분의 색은 정확히 알 수 없습니다. 스캔 프로그램에서 노출을 조금 올리거나 16비트 TIFF로 스캔하면 좋아집니다.

너무 어둡거나 밝아요

노출로 맞춥니다. 기존 방식은 사진관 인화기처럼 장면을 재서 밝기를 맞추지 않으므로, 그늘이 넓은 사진은 어둡게 나올 수 있습니다. 노출을 올리거나 Ai+를 켜 보세요.

그림자가 떠 보이거나 너무 짙어요

블랙 포인트와 대비로 조절합니다. Ai+에서 블랙 포인트는 그림자 깊이만 바꾸고 중간 밝기와 흰색은 그대로 둡니다.

구름이나 흰 곳이 연보라로 보여요

파란 하늘이 넓은 사진에서 생길 수 있는 알려진 한계입니다(4-8). 색조를 녹색 쪽(−)으로 조금 옮기면 줄어듭니다.

홀더나 빛샘이 결과를 흐트러뜨려요

자르기로 필름 밖을 잘라 내거나, 자동 분석의 분석 제외 테두리를 늘리세요.

RAW에서 뽑은 선형 TIFF예요

필름 베이스 아래 스캔 인코딩을 ‘선형’으로 바꾸세요. 보통의 스캐너 JPEG·TIFF는 ‘sRGB 감마’ 그대로 두면 됩니다.

필름 띠에 ‘읽을 수 없음’이 떠요

마우스를 올리면 이유가 보입니다. 지원하지 않는 TIFF(BigTIFF, YCbCr, 부동소수 예측자)라면 스캔 프로그램에서 RGB TIFF나 JPEG·PNG로 다시 저장해 주세요.

느리거나 ‘메모리가 부족’하다고 나와요

다른 탭을 닫거나 해상도가 낮은 스캔으로 시도해 주세요. 화면은 긴 변 1800px 미리보기로 다루고, 저장할 때만 원본 해상도로 128행씩 처리합니다.

새로고침하면 편집한 설정이 사라지나요?

아니요. 손본 프레임의 설정(방향, 기울기, 자르기 포함)은 이 브라우저에 기억되어, 새로고침하거나 같은 파일을 다시 넣으면 되살아납니다. 알림의 '처음부터'를 누르면 버리고 새로 시작합니다. 변환 결과는 저장해야만 남으므로, 손본 뒤 아직 내보내지 않은 프레임이 있으면 새로고침이나 창 닫기 전에 브라우저가 한 번 묻습니다. Ai+ 켜짐, 저장 형식, JPEG 품질도 기억됩니다.

인터넷이 없어도 쓸 수 있나요?

페이지를 한 번 받아 두면 됩니다. 글꼴만 받지 못해 화면과 워터마크가 시스템 글꼴로 바뀝니다.

2부 원리

2-1. 컬러 네거티브 필름은 어떻게 기록하나

컬러 네거티브 필름에는 파랑, 초록, 빨강 빛에 각각 반응하는 세 감광층이 있습니다. 빛을 받은 층에서는 현상할 때 그 빛의 보색 염료(노랑, 마젠타, 시안)가 생기고, 빛을 많이 받을수록 염료가 짙어집니다. 그래서 필름에는 밝기와 색이 모두 뒤집힌 그림이 남습니다.

실제 염료는 이상적이지 않습니다. 마젠타 염료는 초록빛만 막아야 하지만 파란빛도 조금 막고, 시안 염료는 빨간빛 말고도 초록·파란빛을 조금 막습니다. 이 '원치 않는 흡수'를 상쇄하려고, 필름은 염료가 덜 생긴 곳에 노랑·분홍빛을 띤 마스킹 커플러를 남겨 둡니다. 염료가 생긴 만큼 마스크 색은 사라지므로, 원치 않는 흡수와 마스크를 더하면 노광량과 상관없이 어디서나 같은 양이 됩니다. 필름 전체에 깔린 균일한 주황색의 정체가 이것이며, 여기에 필름 베이스와 현상 흐림(포그)의 농도가 더해집니다.

2-2. 밀도와 특성곡선

필름이 빛을 얼마나 통과시키는지를 투과율 \(T\) 로, 얼마나 막는지를 밀도 \(D = -\log_{10} T\) 로 나타냅니다. 밀도는 로그라서 곱셈이 덧셈이 됩니다. 필름 두 겹을 겹치면 밀도가 더해지고, 노출을 두 배로 늘리면 밀도가 일정량 늘어납니다.

노출의 로그에 대한 밀도의 관계를 특성곡선(H&D 곡선)이라 하며, 가운데는 거의 직선이고 양 끝(토와 숄더)은 눕습니다. 직선부의 기울기를 감마 \(\gamma\) 라 하고, 컬러 네거티브는 보통 0.6 안팎입니다. 장면이 한 스톱(두 배) 밝아지면 밀도는 \(0.6 \times \log_{10} 2 \approx 0.18\) 만큼 짙어집니다. 그래서 이 도구는 모든 계산을 밀도, 즉 로그 공간에서 합니다. 노출 차이는 평행 이동이 되고, 균일한 주황 마스크는 채널마다 더해진 상수가 되어 뺄셈 한 번으로 사라집니다.

2-3. 주황색 빼기와 반전

노광되지 않은 필름(베이스)의 투과율을 \(T_b\) 라 하면, 화상의 각 점을 \(T_b\) 로 나눈 값 \(T/T_b\) 에는 마스크와 베이스·포그가 모두 빠진 순수한 화상 밀도만 남습니다. 흔히 쓰는 '색 반전 후 주황색 빼기'는 이 나눗셈을 감마가 걸린 값이나 선형 반전으로 흉내 내는 것이라, 밝기에 따라 다르게 틀어지는 색이 남습니다. 이 도구는 스캔 값을 선형 투과율로 되돌린 뒤 정확히 나눕니다.

2-4. 세 채널의 균형

세 감광층의 감마는 서로 조금씩 다르고, 스캐너의 광원과 센서도 채널마다 다릅니다. 그래서 같은 장면 범위가 채널마다 다른 밀도 범위로 기록됩니다. 이 도구는 화상에서 가장 얇은 부분(그림자 기준)과 가장 짙은 부분(하이라이트 기준)을 찾아, 각 채널의 밀도 범위를 0에서 1로 맞춥니다.

이때 기준점은 세 채널이 같은 픽셀 무리를 보도록 고릅니다. 채널마다 따로 극단값을 고르면, 예를 들어 파란 하늘의 가장 짙은 부분과 흰 벽의 가장 짙은 부분이 섞여 기준 자체의 색이 틀어지기 때문입니다. '채널별' 방식은 층별 감마 차이를 이렇게 보정하고, '연동' 방식은 세 채널에 같은 범위를 써서 필름 고유의 발색을 남깁니다.

2-5. 가상 인화지 (기존 방식)

사진관의 인화는 네거티브를 인화지에 비추는 일이고, 인화지에도 S자 모양의 특성곡선과 최대 농도가 있습니다. 기존 방식은 이 인화지를 흉내 냅니다. 정규화한 로그 노출에 인화지 곡선을 걸어 반사율을 얻으므로, 노출과 색온도·색조 슬라이더는 확대기의 노출 시간과 컬러 필터처럼 로그 노출을 옮기는 조작이 됩니다. 결과는 필름을 종이에 뽑은 사진의 느낌입니다.

2-6. Ai+: 인화지 대신 디지털카메라처럼

Ai+는 2-3과 2-4의 필름 해석은 그대로 두고, 마지막 인화지 단계만 디지털카메라의 렌더링으로 바꿉니다. 인화지 곡선은 채널마다 따로 걸리기 때문에, 밝은 색(하늘)은 세 채널이 함께 위쪽 어깨로 몰려 색이 바래고, 그림자 색은 채널 차이가 벌어져 지나치게 짙어집니다. 디지털카메라는 밝기에 곡선을 걸고 색의 비율은 지킵니다.

Ai+는 여섯 가지 생각으로 이루어집니다. 밝기마다 회색에 남은 색 틀어짐을 찾아 빼는 화이트밸런스, 장면의 대표 밝기를 재서 맞추는 측광, 밝기에만 거는 S자 톤 곡선, 흐린 색을 더 살리는 바이브런스와 채도 평준화, 중간 크기 대비를 키우고 그레인을 줄이는 맑게, 잡음보다 큰 윤곽만 세우는 선명화입니다. 신경망이 아니라 화상 통계에 기반한 계산이며, 모두 브라우저 안에서 합니다.

3부 작동 방식

3-1. 전체 흐름

3-2. 불러오기

TIFF는 자체 디코더로 읽습니다. 8·16비트 정수와 32비트 실수, 무압축·LZW·Deflate·PackBits 압축, 스트립·타일 배치, 청크·플래너 배열을 지원합니다. 16비트 PNG는 자체 디코더로 16비트 그대로 읽고(풀지 못하면 브라우저로 8비트), JPEG와 8비트 PNG는 브라우저의 디코더로 읽으므로 8비트입니다. DNG는 자체 디코더로 원시 데이터를 읽어 2×2 베이어를 디모자이크하고, 선형 인코딩으로 둡니다. TIFF·PNG의 ICC 프로필이나 gAMA가 있으면 그에 맞춰 스캔 인코딩을 자동으로 고릅니다. 모든 입력은 채널당 16비트 정수 배열로 통일합니다.

8비트는 0이 0, 255가 65535가 되도록 늘립니다. TIFF의 수평 차분 예측자(Predictor 2)는 \(v_i \leftarrow (v_i + v_{i-n}) \bmod 2^{b}\) (\(n\) 은 픽셀당 표본 수, \(b\) 는 표본 비트 수)로 되돌리고, 0이 흰색인 흑백(WhiteIsZero)은 \(v \leftarrow 65535 - v\) 로 뒤집으며, 흑백은 세 채널에 같은 값을 넣습니다.

원본과 별도로 긴 변 1800px의 미리보기 축소본을 만들어 분석과 화면에 쓰고, 원본 해상도 계산은 1:1 확대경과 저장할 때만 합니다. 축소는 면적 평균입니다. 원본 \(W \times H\) 에서 \(k = \max(W, H)/1800\) (\(k \le 1\) 이면 줄이지 않음), \(w = \mathrm{round}(W/k)\), \(h = \mathrm{round}(H/k)\) 로 두고, 축소본의 칸마다 그 칸이 덮는 원본 블록을 평균합니다.

블록은 가로·세로로 적어도 한 픽셀입니다. 원본은 2억 화소까지 받습니다. 16비트 RGB로 약 1.2GB이며, 그보다 크면 브라우저 메모리 한도에 걸립니다.

3-3. 필름과 베이스 찾기

베이스 자동 감지는 주황색 순서(\(R \ge G \ge B\))를 만족하는 픽셀 가운데 가장 밝은 0.3%(최소 50개)의 평균입니다. 노광되지 않은 필름이 빛을 가장 많이 통과시키기 때문입니다. 스캐너 클리핑(코드값 98.5% 이상)은 제외하며, 주황색 픽셀이 500개와 전체의 2% 중 큰 값보다 적으면 색 조건 없이 다시 찾습니다.

'가장 밝은 0.3%'는 64단계로 묶어 고릅니다. 후보 픽셀 \(n\) 개의 세 채널 평균 코드 \(\bar v_i = (R_i + G_i + B_i)/3\) 를 칸 \(b_i = \lfloor \bar v_i / 64 \rfloor\) (1,024칸)로 나누고, 가장 밝은 칸부터 픽셀 수를 더해 \(N^* = \max(50,\ 0.003\,n)\) 에 처음 닿는 칸 \(b^*\) 를 찾습니다. 베이스는 \(b_i \ge b^*\) 인 픽셀들의 채널별 평균 코드이고, 투과율은 이 코드를 반올림해 스캔 값과 같은 식(\(\mathrm{dec}\))으로 바꾼 값입니다.

필름 영역 마스크는 베이스 대비 밀도로 픽셀을 세 종류로 나눕니다.

마스크에서 필름 테두리를 찾아 통계 영역을 좁히고, 자르기의 자동 맞춤에도 씁니다. 그 안에서 '분석 제외 테두리'(기본 3%)만큼을 한 번 더 뺍니다.

테두리는 가장자리에서 한 줄씩 안으로 걸어 들어가며 찾습니다. 위아래는 행, 좌우는 열 단위로, 그 줄에서 필름 밖 픽셀의 비율이 0.6 이상이면 테두리로 보고 다음 줄로 넘어가되 한 변에서 화상 크기의 30%까지만 들어갑니다. 그다음 비스듬히 걸친 홀더 쐐기를 걷어내려고 비율이 0.15 이상인 줄을 5%까지 더 걷어냅니다. 찾은 쪽은 경계의 번짐을 피해 \(k = \max\big(3,\ \mathrm{round}(0.004 \max(W, H))\big)\) 픽셀 더 안으로 들이고, 남은 영역이 가로나 세로로 화상의 20% 이하이면 테두리를 못 찾은 것으로 봅니다. 자동 맞춤은 필름 밖과 베이스 같은 픽셀을 함께 테두리로 보고 비율 0.6과 0.3으로 같은 일을 합니다.

분석 영역은 자르기 사각형 \((x, y, w, h)\) 를 여백 비율 \(m\) 만큼 줄인 사각형과 필름 테두리 안쪽의 교집합입니다. 교집합이 줄인 사각형 넓이의 5%보다 작으면 줄인 사각형만 씁니다.

3-4. 그림자·하이라이트 기준 찾기

그레인 한 알이 극단값을 정하지 않도록, 먼저 화상 픽셀의 세 채널 평균 로그 투과율을 5×5 이웃으로 평균한 순위 지도를 만듭니다. 이 순위로 로그 투과율 −6에서 0까지를 \(1/1024\) 간격(6,144칸)으로 나눈 결합 히스토그램을 쌓되, 칸마다 세 채널의 선형 투과율 합도 함께 누적합니다.

\(N_5(i)\) 는 5×5 이웃(화상 밖은 가장자리 값을 늘여 씀)이고, \(m_j\) 는 필름 픽셀이면 1, 필름 밖이거나 어두운 쪽이 잘린 픽셀이면 0입니다. 이웃에 필름 픽셀이 없으면 자기 값 \(\bar\lambda_i\) 를 씁니다. 칸 \(q\) 의 픽셀 수를 \(n_q\), 선형 투과율 합을 \(\Sigma_{q,c}\) 라 합니다.

가장 얇은 쪽 꼬리(그림자 클리핑, 기본 0.1%)와 가장 짙은 쪽 꼬리(하이라이트 클리핑, 기본 0.1%)에서 필요한 픽셀 수만큼을 모으고, 마지막 칸은 필요한 비율만큼만 더합니다. 그 무리의 채널별 평균 투과율이 그림자 기준과 하이라이트 기준이 됩니다. 꼬리 비율 \(p\) 는 0.02%보다 작게 잡지 않습니다.

칸은 그 꼬리의 끝에서부터 차례로 보며, '먼저'는 그 앞에 본 칸들입니다. 평균 투과율의 로그는 \(-6\) 아래로 내리지 않고, 두 기준이 너무 가까우면 \(\log_{10} \bar T^{\,\mathrm{thin}}_c \ge \log_{10} \bar T^{\,\mathrm{dense}}_c + 0.01\) 이 되도록 얇은 쪽을 올립니다. 통계에서 필름이 아닌 픽셀을 뺐더니 5%도 남지 않으면(베이스 오인 등) 제외 없이 다시 계산합니다.

스캔할 때 어두운 쪽이 잘린 채널도 따로 다룹니다. 주황 마스크 때문에 8비트 스캔의 파랑(때로는 초록·빨강) 채널이 바닥값(코드 0~2)에 붙는 일이 흔한데, 그런 픽셀의 밀도는 알 수 없습니다. 필름 영역 안에서(스캔에 함께 찍힌 검은 홀더 테두리처럼 필름이 아닌 부분은 빼고) 한 채널의 바닥값 픽셀이 0.5% 넘게 쌓였으면 그 채널이 잘린 것으로 보고, 해당 픽셀을 기준을 잡는 통계와 Ai+ 분석에서 빼며, 변환표에서는 바닥값을 잘리지 않은 첫 값으로 붙입니다. 이때 사진을 열면 어느 채널이 얼마나 잘렸는지 알림으로 알려 줍니다. 잘림이 그보다 적으면 기준 꼬리에 거의 영향이 없어 그대로 둡니다.

3-5. 변환표 (LUT)

슬라이더를 움직일 때마다 채널마다 65,536칸짜리 변환표를 새로 만듭니다. 칸 번호가 16비트 스캔 값이고, 칸의 내용은 그 값의 최종 선형 출력입니다. 픽셀 처리는 채널당 표 조회 한 번과 몇 번의 곱셈뿐이라, 슬라이더에 즉시 반응합니다.

3-6. 마무리와 저장

기존 방식은 표에서 얻은 선형 값에 휘도를 보존하는 채도를 걸고, sRGB로 부호화한 뒤, 밝기에만 언샤프 마스크를 겁니다(기본 양 50%, 원본 기준 반경 1.0px, 노이즈 임계값 1%). 미리보기에서는 반경을 화면 배율에 맞추고, 0.35px보다 작아지면 선명화를 생략합니다.

저장은 128행 띠 단위로 합니다. 띠마다 주변을 더 처리한 뒤 잘라내므로, 이웃을 보는 선명화와 잡음 줄이기도 띠 경계에서 이음새 없이 한 번에 처리한 것과 같습니다. 형식은 다음과 같습니다.

저장 값은 부호화된 값 \(c''\) (0~1)에서 8비트가 \(\mathrm{round}(255\,c'')\) (정확히 가운데이면 짝수 쪽, 캔버스와 같은 규칙), 16비트가 \(\lfloor 65535\,c'' + 0.5 \rfloor\) 입니다. 화면 미리보기도 같은 8비트 규칙을 씁니다.

워터마크. 모든 저장 결과(JPEG, PNG8, PNG16, TIFF16, 전체 ZIP)의 왼쪽 아래에 두 줄로 새깁니다.

Scanned by Posity,
-Programmed by Yeony

자르기·회전을 마친 최종 화상에 새기므로 이 도구의 자르기로는 지워지지 않고, 가장자리에서 짧은 변의 6%만큼 안쪽에 두어 다른 프로그램에서 잘라 내려면 사진 가장자리까지 함께 잃게 됩니다. 사진 둘레에 필름 홀더나 여백이 있으면, 도구가 찾아낸 사진 영역의 왼쪽 아래를 기준으로 새깁니다. 그래서 워터마크를 밀어내려고 단색(검정·흰색·베이스색) 여백을 붙여도 워터마크는 사진 안에 남습니다. 글자 크기는 짧은 변의 2.5%(최소 11px), 줄 간격은 글자 크기의 1.25배이고, 흰 글자(불투명도 85%)에 옅은 검은 그림자를 둘러 밝은 곳과 어두운 곳 모두에서 읽힙니다. 글꼴은 머리줄의 Posity 글자와 같은 Outfit 굵은체(700)입니다. 글자 모양을 도구 안에 담아 두어 인터넷 연결이나 기기에 설치된 글꼴과 관계없이 쓰이고, 글자와 그림자를 브라우저의 글자 그리기에 맡기지 않아 어느 기기·브라우저에서 저장해도 워터마크가 픽셀 단위로 같습니다. 8비트와 16비트 저장이 같은 워터마크를 갖습니다. 화면에서는 저장될 영역(자르는 중이면 자르기 사각형)의 왼쪽 아래에 같은 비율로 보이고, 원본 보기·베이스 찍기 중에는 보이지 않습니다. 필름 띠 썸네일과 1:1 확대경에는 넣지 않습니다.

보이지 않는 표식. 저장하는 사진의 밝기에, 사람 눈에는 보이지 않을 만큼 옅은(±1~2단계) 반복 무늬를 더합니다. 이 무늬는 워터마크 문구로 정해지며, 파일 메타데이터(JPEG는 주석, PNG는 tEXt)에도 같은 서명을 남깁니다. 색은 바꾸지 않고(세 채널에 같은 양) 화면 미리보기에는 넣지 않습니다. 이는 출처를 남기기 위한 가벼운 표식이지, 강한 보호가 아닙니다. 다른 프로그램에서 다시 저장하거나 크게 편집하면 사라지고, 메타데이터 서명은 쉽게 지울 수 있습니다.

파일 이름은 원래이름_positive.jpg이고, Ai+를 적용한 프레임은 원래이름_positive_ai.jpg입니다. ZIP은 positives.zip이며, 나뉘면 positives_1.zip, positives_2.zip…이 됩니다. 브라우저의 일반 다운로드로 저장됩니다.

3-7. 편집 도구

자르기 비율 \(R\) 에 맞출 때는 상자가 가로로 길면 \(\rho = R\), 세로로 길면 \(\rho = 1/R\) 로 두고, 상자 \(w \times h\) 안에 \(w' = \min(w,\ h\rho)\), \(h' = w'/\rho\) 를 가운데 맞춤으로 놓습니다. 비율을 바꿀 때는 지금 상자의 중심을 지키고, 화상 밖으로 나가면 전체를 줄입니다.

설정은 프레임마다 따로 저장되며, 편집한 프레임이 있으면 새로고침·창 닫기 전에 브라우저가 확인을 묻습니다. 키보드는 ← → 또는 PageUp·PageDown으로 이전·다음 프레임, Home·End로 처음·마지막 프레임, Esc로 도구 해제, 자르기 중 Enter로 자르기 완료입니다. 슬라이더에 포커스가 있을 때의 ← → 는 슬라이더 값을 바꿉니다. 필름 띠에서 읽을 수 없는 파일은 '읽을 수 없음'으로 표시되고, 마우스를 올리면 이유가 보입니다. 입력 선택지와 슬라이더는 다음과 같습니다.

3-8. Ai+가 켜졌을 때

Ai+는 프레임을 열거나 분석 설정이 바뀔 때 한 번 분석하고(큰 스캔 기준 약 0.4~0.5초), 그 결과로 변환표를 만듭니다. 순서는 다음과 같습니다.

1. 기존 방식을 슬라이더 중립으로 만듭니다. 검은점 기준과 채널 정규화는 권장값(자동, 채널별)으로 고정하고, 그 두 선택지는 잠급니다.
2. 정규화한 로그 노출을 선형 빛으로 바꾼 분석 지도(긴 변 768px)를 만듭니다. 필름 영역과 분석 설정이 그대로면 다시 쓰고, 바뀌면 새로 만듭니다.
3. 자르기와 테두리 여백 안의 필름 픽셀을 통계 대상으로 고릅니다. 프레임 사이 여백 같은 베이스 픽셀은 빼되, 야경처럼 그런 픽셀이 대부분이면 둡니다.
4. 화이트밸런스(밝기 구간마다 무채색 후보를 모아 합의한 밝기별 캐스트), 측광, 톤 곡선, 채도 목표, 국소 대비 지도를 차례로 구합니다.
5. 첫 렌더링 때 원본 해상도의 가운데와 네 사분면 중심, 256×256 블록 다섯 곳에서 그레인을 잽니다.
6. 픽셀마다 톤, 색, 국소 대비를 적용하고, 원본 해상도(또는 0.6배 이상 미리보기)에서는 잡음 줄이기와 선명화를 합니다.

Ai+가 켜져 있으면 톤·색 슬라이더는 Ai+ 결과 위에 더하는 미세 조정이 됩니다. 모두 0이면 Ai+ 결과 그대로입니다. 패널의 보정 설명에서 '화밸 보정(색온도 −0.22, 색조 +0.08 상당)'처럼 괄호 안 값은 가운데 밝기에서 뺀 색 틀어짐을 색온도·색조 슬라이더 단위로 환산한 양이라, 형광등 아래 베이지 벽처럼 화밸이 지나쳤을 때 슬라이더를 반대로 그만큼 움직이면 되돌아갑니다.

버튼 아래의 보정 설명은 실제로 한 일만 보여 줍니다. 화밸 보정(따뜻함 일부 유지), 밝기 ±xEV(같은 계측 지점의 기존 방식 밝기와 비교), 밝은 장면 유지 / 어두운 장면 유지(장면 키를 따름), 안개 걷기, 명암 압축, 채도 ±x%, 그레인 줄임이 있습니다. '이 프레임만 기존 방식으로'를 체크하면 그 프레임만 Ai+를 끕니다.

4부 분석 정보

4부는 Posity가 무엇을 어떻게 계산하는지를 수식과 측정값으로 정리합니다.

4-1. 알고리즘과 수식

아래 기호에서 \(c \in \{R, G, B\}\) 는 채널이고, 휘도 가중치는 \(w = (0.2126,\ 0.7152,\ 0.0722)\) (sRGB/Rec.709)입니다.

4-1-1. 스캔 값 → 투과율

16비트 코드 \(v\) 를 선형 투과율로 되돌립니다.

선형 인코딩은 \(\mathrm{dec}(u) = u\), 감마 2.2는 \(\mathrm{dec}(u) = u^{2.2}\) 입니다. 로그 투과율 \(\log_{10} T\) 는 65,536칸 표로 미리 계산해 둡니다. \(T\) 는 \(10^{-6}\) 에서 잘라 \(\log_{10} T \ge -6\) 입니다. 어두운 쪽이 잘린 채널은 바닥값 \(v \le 514\) (8비트 코드 0~2)의 로그 투과율을 \(\log_{10} T(515)\) 로 바꿔 씁니다.

4-1-2. 기존 방식

베이스 대비 밀도. \(T_{b,c}\) 는 베이스 투과율입니다.

기준 밀도. 3-4의 꼬리 무리의 채널별 평균 투과율을 \(\bar T^{\,\mathrm{dense}}_c\) (가장 짙은 쪽), \(\bar T^{\,\mathrm{thin}}_c\) (가장 얇은 쪽)라 합니다.

장면 범위(스톱). 필름 감마를 \(\gamma_{\mathrm{film}} = 0.6\) 로 가정합니다. EV 단위를 환산하는 데만 씁니다.

정규화 로그 노출과 사용자 조작. 노출 \(E\)(스톱), 색온도 \(t\), 색조 \(m\), 블랙 포인트 \(p_b\), 화이트 포인트 \(p_w\) 에 대해 다음과 같습니다.

색온도 축 \((1, 0, -1)\) 과 색조 축 \((\tfrac12, -1, \tfrac12)\) 은 둘 다 \((1,1,1)\) 과 직교하므로, 색을 바꿔도 전체 밝기는 변하지 않습니다.

가상 인화지. 최대 농도 \(D_{\max} = 2.4\), 기울기 \(g = 5 \times \text{대비}\), 중심 \(x_0 = 0.5\) 입니다.

중간 기울기는 \(D_{\max}\, g / 4 = 3.0\)(정규화 단위당 밀도)입니다. 장면 범위가 8스톱이면 스톱당 약 0.38 밀도이고, 반사율 기준 전체 감마는 약 1.25로 실제 인화의 대비와 비슷합니다.

채도(휘도 보존)와 부호화. \(s = \text{채도} \times 1.1\) 입니다.

값을 \([0,1]\) 로 자른 뒤 sRGB로 부호화합니다. 부호화는 16비트 정밀도의 65,536칸 표로 합니다.

선명화(언샤프 마스크, 부드러운 문턱). \(Y' = \sum_c w_c\, c'_c\) 는 부호화된 값에 같은 가중치를 건 휘도, \(G_\sigma\) 는 가우시안, \(a\) 는 양, \(\theta\) 는 노이즈 임계값입니다.

\(\lvert d\rvert < \theta\) 인 잔물결은 \(a\,d\lvert d\rvert/\theta\) 로 약하게만 키워, 그레인이 거칠어지지 않습니다. 가우시안은 반경 \(r = \max(1, \lceil 3\sigma \rceil)\) 에서 자르고 합이 1이 되게 나눈 분리형 \(G_\sigma(i) \propto e^{-i^2/2\sigma^2}\) 이며, 화상 밖은 가장자리 값을 늘여 씁니다. \(\sigma\) 는 반경 슬라이더에 화면 배율(미리보기 너비 / 원본 너비, 저장과 확대경은 1)을 곱한 값입니다.

회색 스포이트. 찍은 5×5 영역의 사용자 색 보정 이전 로그 노출(스톱) \(\ell_c\) 에 대해 다음과 같습니다.

\(t, m\) 은 슬라이더 범위 \([-2, 2]\) 로 자릅니다. Ai+가 켜져 있으면 \(\ell_c\) 대신 화이트밸런스 뒤의 로그 밝기 \(\tilde\ell_c\) 를 씁니다.

4-1-3. Ai+

① 선형 빛. 기존 방식(슬라이더 중립)의 정규화 로그 노출을 선형 빛으로 바꿉니다. 하이라이트 기준이 1, 그림자 기준이 \(2^{-S}\) 입니다.

채널별 정규화로 세 채널이 같은 스톱 범위를 갖게 되므로 모두 같은 \(S\) 를 씁니다. 이는 층마다 감마를 \(\gamma_c = r_c / (S \log_{10} 2)\) 로 추정해 되돌리는 것과 같습니다.

분석은 긴 변을 768px로 줄인 지도에서 합니다. 축소본과 같은 칸 나누기(\(k = \max(1, \max(W, H)/768)\))로 칸마다 \(e_c\) 를 면적 평균하되, 필름 픽셀만 평균하고(칸에 필름 픽셀이 없으면 전부), 칸의 필름 비율 \(V\) 와 베이스 같은 비율 \(B_f\) 를 함께 적습니다. 통계에는 분석 영역 안에서 \(V > 0.6\) 인 칸을 쓰고(400칸보다 적으면 영역의 모든 칸), 그 가운데 \(B_f \ge 0.5\) 인 칸은 빼되 빼고 남는 칸이 40% 미만이면 둡니다. 남은 칸이 64개보다 적으면 Ai+ 분석을 하지 않고 기존 방식으로 그립니다.

② 로그와 색도.

\(\tau\) 는 호박색–파랑 축, \(\mu\) 는 마젠타–초록 축(단위: 스톱)입니다. 휘도의 로그는 \(L_i = \log_2 \max(Y_i, 10^{-5})\) 입니다. 분위수 \(q_p\) 는 −17…3스톱을 4,000칸(0.005스톱)으로 나눈 히스토그램에서 누적 비율이 \(p\) 에 처음 닿는 칸의 가운데 값입니다.

③ 중성 후보. 화밸 추정은 밝은 픽셀·회색 세계·회색 경계 같은 전역 통계로는 되지 않습니다. 세 방법 모두 선형값의 가장 밝은 부분에 지배되는데, 기존 방식의 채널별 정규화가 그곳(가장 짙은 0.1%)을 이미 중성으로 강제해 두어 추정치가 늘 0 근처로 나오기 때문입니다(4-4). 대신 밝기 구간마다 '무채색일 법한 곳'을 찾습니다. 3×3 평균한 로그값의 색도 \((\tau_i, \mu_i)\) 와 휘도 \(L_i\) 를 재고, \([q_{1}, q_{99}]\) 를 0.75스톱 폭의 구간 \(K\) 개(4~10)로 나눕니다. 픽셀 가중은 다음과 같습니다.

\(t_i\) 는 3×3 평균 휘도와 9×9 평균 휘도의 차(결)로, 하늘처럼 매끈한 면은 조금 덜 봅니다. 구간 번호는 다음과 같고, 범위 밖 픽셀은 세지 않습니다.

색도 격자는 \(\tau \in [-0.55, 0.55]\), \(\mu \in [-0.4, 0.4]\) 를 0.015스톱 간격으로 나눈 것이고, 픽셀은 가장 가까운 칸에 들어갑니다. 구간마다 이 격자에 \(w_i\) 를 더하되, 지도 위 16px 칸 안에서는 한 색도 칸에 24픽셀까지만 셉니다. 큰 단색 면(하늘, 나무, 잔디)이 표를 독차지하지 못하게 하는 장치입니다. 격자를 이항 커널 \([1, 4, 6, 4, 1]/16\) 으로 가로·세로 두 번 흐려(격자 밖은 0) 봉우리를 찾고(격자 가장자리 2칸은 제외), 봉우리 ±0.045스톱 창 안의 가중 평균을 그 구간의 후보 \((\tau_k, \mu_k)\) 로 삼습니다. 구간 신뢰는

입니다. \(n^{\mathrm{cell}}_k\) 는 창 안의 픽셀을 4개 이상 가진 칸 수(후보가 퍼진 정도), \(d_k\) 는 구간의 가중 질량 가운데 창 안의 비율(후보의 점유율)이고, 마지막 항은 0에서 먼 후보(큰 유채색 면일 가능성)를 덜 믿는 사전입니다.

④ 구간 간 합의. 구간 값들을 밝기의 함수로 맞춥니다. \(z_k \in [-\tfrac12, \tfrac12]\) 를 구간의 위치라 하면

로, 상수와 가운데 굽음만 둡니다. 굽음은 층마다 특성곡선 모양이 달라 양 끝은 맞아도 중간 톤만 물드는 크로스오버를 담습니다. 기울기 항은 일부러 두지 않습니다. 양 끝은 기존 방식이 이미 중성으로 맞춰 둔 곳이라 그곳 후보(하늘, 전등)는 캐스트가 아닌 그 물체의 색이기 쉽고, 기울기를 허용하면 깨끗한 장면의 밝은 끝이 ±5 b* 만큼 기울었습니다(4-4). 같은 이유로 구간 가중에 \(1 - \lvert 2z\rvert^{p}\) 를 곱해 양 끝을 덜 봅니다(어두운 쪽 \(p = 6\), 밝은 쪽 \(p = 2\): 밝은 쪽이 발광체·하늘에 더 자주 차지됩니다). 적합은 Tukey 이중가중 IRLS 6회(척도 0.3스톱)로, 다른 구간과 동떨어진 구간은 버려집니다. 굽음 항에는 증거 합의 1%를 능형 안정화로 더합니다. 축(τ, μ)마다 따로 풉니다.

신뢰 \(c_k \le 0.03\) 인 구간은 쓰지 않고, 쓸 구간이 셋보다 적으면 굽음 없이 상수만 맞춥니다(\(p_b = 0\)). 아래 rms는 최종 가중으로 잰 잔차의 제곱평균제곱근 \(\sqrt{\sum_k w_k r_k^2 / \sum_k w_k}\) (\(r_k = y_k - p_0 - p_b B_k\))입니다.

증거 \(E = \sum_k w^{\mathrm{fin}}_k \cdot \exp\!\big(-(\mathrm{rms}/0.1)^2\big)\) 는 최종 가중의 합에 잔차의 일관성을 곱한 것이고, 신뢰는 \(\min(1, E/2)\) 입니다. 여기에 장면 평균색과의 일치를 곱합니다. 중간 밝기 \([q_{10}, q_{95}]\) 픽셀의 로그 색도 평균 \(g\) 가 후보 합의의 가운데 값 \(c(0)\) 와 같은 방향으로 절반 이상이면 1, 반대 방향이면 0입니다. 나무나 잔디가 후보를 차지했을 때 장면 전체가 그 방향이 아니면 보정을 줄이는 안전장치입니다.

상수 항에는 0.03스톱의 소프트 문턱 \(p_0 \leftarrow \mathrm{sign}(p_0) \max(\lvert p_0\rvert - 0.03,\ 0)\) 를 둡니다(큰 면이 기준 회색과 조금 어긋나 있을 때의 과보정을 막는 보험). 신뢰를 곱한 값을 \(\tau(z) = s_\tau \big(p^\tau_0 + p^\tau_b B(z)\big)\), \(\mu(z) = s_\mu \big(p^\mu_0 + p^\mu_b B(z)\big)\) 라 하고, \(s\) 의 일치 검사에는 문턱을 두기 전의 \(p_0\) 를 씁니다. 가운데 값 \(\tau_{\mathrm{mid}} = \mathrm{clip}\big(\tau(0),\ \pm 0.5\big)\) 이 따뜻한 쪽이면 일부를 남깁니다.

\(m, s\) 는 \([q_1, q_{99}]\) 의 가운데와 폭(\(\Delta\))입니다. 보정량은 \(z \in [-\tfrac12, \tfrac12]\) 를 1,024칸으로 나눈 표로 두고(가장 가까운 칸, 범위 밖은 양 끝 칸), 채널 LUT에서는 그 채널 자신의 로그값으로 표를 찾습니다. 무채색에서는 세 채널의 로그값이 같으므로 정확하고, 유채색에서는 채널마다 조금 다른 밝기의 보정을 받지만 함수가 매끄러워 차이는 작습니다.

⑤ 측광과 장면 키. 휘도 로그 \(L_i = \log_2 \sum_c w_c 2^{\tilde\ell_{c,i}}\) 의 분위수를 \(l_{lo} = q_{0.5}\), \(l_{hi} = q_{99.5}\), 중앙값을 \(l_{med}\) 라 하고, \(DR = l_{hi} - l_{lo}\) 입니다.

평균은 1~99% 분위 안의 픽셀로만 냅니다. 중앙을 더 보고, 중앙값보다 한 스톱 넘게 밝은 곳(하늘)은 스톱마다 가볍게 봅니다. \(\Delta x_i, \Delta y_i\) 는 분석 영역 가운데로부터의 거리, \(W, H\) 는 분석 영역의 너비와 높이(지도 픽셀)입니다. 평균을 낼 픽셀이 없으면 \(\bar\ell = (l_{lo} + l_{hi})/2\) 입니다.

\(\lvert f\rvert \le 0.12\) 인 보통 장면은 모두 같은 밝기(로그 평균이 선형 0.26, L 약 58)로 맞추고, 눈밭이나 야경처럼 분명한 장면만 그 키를 따릅니다. 로우키 쪽의 2차 항은 조금 어두운 장면(실내등, \(f_d \approx -0.08\))은 거의 그대로 두고 야경처럼 아주 어두운 장면(\(f_d \approx -0.56\))만 더 어둡게 남깁니다. 합성 야경의 평균 L가 32에서 24로 내려갔습니다(정답 15, 기존 방식 14). 폰 카메라처럼 조금 밝히는 쪽에 남겨 두었습니다.

⑥ 두 기울기 톤 곡선. 키 기준 휘도 \(u = Y / 2^{\bar\ell}\) 와 \(v = \ln u\) 에 대해 정의합니다.

키 아래는 기울기 \(n_s\), 위는 \(n_h\) 이고, 약 1스톱 폭에서 매끄럽게 이어집니다. \(\mathcal L\) 이 \(n_s, n_h\) 에 선형이므로, 두 목표를 2×2 연립으로 정확히 풉니다.

하한은 카메라 곡선처럼 중간 톤 대비를 보장합니다. 명암 범위가 아주 넓은 장면에서도 곡선을 늘어뜨려 전부 담지 않고 양 끝을 잘라 내며, 그런 장면의 그림자 세부는 ⑩의 큰 명암 차 압축이 일부 살립니다. 밝은 쪽 상한이 그림자 쪽보다 높은 이유는 디지털카메라 곡선이 중간 톤 위쪽에서 가파르고 흰색 근처에서 어깨를 만들기 때문입니다. 두 쪽 상한이 같았을 때(1.7)는 명암 범위가 5스톱 안팎인 보통 장면에서 흰 물체(하늘보다 어두운 흰 기둥, 컬러 체커의 흰 패치)가 L* 82~89의 밝은 회색에 머물러 물 빠진 듯 보였습니다(4-4).

\(v_{lo}\) 는 −0.5 이하, \(v_{hi}\) 는 0.3 이상으로 제한합니다. 연립이 풀리지 않으면(행렬식이 0에 가까움) 1.5를 씁니다. 명암 범위가 6스톱보다 좁을수록 검은점 목표 \(b_T\) 를 스톱마다 \(2^{0.7}\) 배 덜 깊게 잡아, 안개처럼 정말 흐린 장면을 억지로 늘려 그림자 색이 묻히지 않게 합니다. 기준은 v2.6까지 8스톱이었는데, 실제 네거티브는 필름의 발(toe, 노출이 적은 곳에서 농도가 거의 늘지 않는 구간)과 스캔이 그림자를 눌러 담아 맑은 날 장면도 범위가 5스톱 남짓으로 잡힙니다. 그래서 실제 스캔의 그림자가 L* 12에 떠 옅어 보여(4-6의 '실제 스캔 예시') 6스톱으로 낮췄습니다. 합성 장면은 발이 거의 없어 이 차이가 드러나지 않았습니다. 한쪽 기울기가 범위를 넘으면 그 값에 묶고 다른 쪽을 자기 목표에 다시 맞춥니다.

대비 슬라이더는 \(n_s, n_h\) 에 곱하고, 블랙 포인트 슬라이더 \(p_b\) 는 그림자 쪽 항에만 배율 \(b_f\) 를 겁니다. 배율은 키 근처에서 \(\sigma(-v/\kappa)\) 로 부드럽게 1로 이어져, 키(\(v = 0\))는 그대로이고 곡선에 꺾임이 없으며 키 위로는 영향이 빠르게 사라집니다.

⑦ 베일 빼기(안개 걷기). 기울기를 최대로 해도 그림자가 \(b_T\) 에 닿지 않으면, 곡선이 \(b_T\) 를 내는 입력 \(x_b\) 를 이분법으로 찾아 선형 베일 \(\beta\) 를 뺍니다.

\(x_{lo} = 2^{\,l_{lo} - \bar\ell}\) 이며, 기울기와 \(\beta\) 를 번갈아 4번 다시 풉니다. 기울기를 풀 때 \(v_{lo}, v_{hi}\) 는 베일을 뺀 \(\ln\big((x - \beta)/(1 - \beta)\big)\) 로 다시 잽니다. 베일 없이도 \(\mathcal L(\ln x_{lo}) \le \mathrm{logit}(b_T) + 0.05\) 이면 \(\beta = 0\) 으로 두고 멈춥니다. 이분법은 \(\ln x_b \in [-30, 0]\) 에서 50번 나눕니다.

⑧ 채널 비 보존 적용과 색역 압축. 채널별 표(LUT)에는 화이트밸런스, 노출, 베일까지 넣은 \(u'_c\) 를 담습니다. 노출 \(E\), 색온도 \(t\), 색조 \(m\) 슬라이더는 여기서 기존 방식과 같은 축 \(k\) 로 더해집니다(모두 0이면 Ai+ 결과 그대로).

곡선은 픽셀에서 휘도에 겁니다.

\(Y_u \le 0\) 이면 검정, \(t \ge 1\) 이면 흰색 \((1, 1, 1)\) 입니다. 앞 항은 휘도를 정확히 \(t\) 로 지키며 회색 쪽으로 당기고, 뒤 항은 채널 비(색도)를 지키며 전체를 낮춥니다. v2.6까지는 앞 항만 써서 밝은 파란 하늘처럼 한 채널이 넘치는 색이 허옇게 바랬습니다(실제 스캔의 하늘 C 27). 둘을 반씩 섞으면 하늘은 조금 어두워지는 대신 색이 남습니다(C 36). 흰색에 가까운 곳(\(t \ge 0.9\))은 앞 항만 써서, 잘린 하이라이트나 필름 밖으로 새는 빛이 색을 띠지 않고 카메라처럼 흰색으로 날아가게 합니다. \(T\) 는 옥타브마다 256칸인 표로 두고, 픽셀에서는 float 비트의 지수·가수로 칸을 바로 찾습니다(로그 계산 없음). \(Y_u = 2^{n}(1 + \phi)\), \(0 \le \phi < 1\) 로 쓰면 다음과 같고, 표는 \(2^{-30}\) 부터 \(2^{12}\) 까지이며 그 밖은 양 끝 값입니다.

⑨ 채도 평준화와 바이브런스. 분석 지도에 ⑧까지를 흉내 내어 Lab 채도의 75% 분위 \(C^*_{75}\) 를 잽니다. 이때 아주 어둡거나(\(Y < 0.01\)) 잘린 곳(\(\max > 0.97\))은 뺍니다. 분석 픽셀을 셋에 하나씩 쓰고, Lab은 선형 sRGB에서 D65 기준으로 구하되 어두운 쪽 직선 구간 없이 세제곱근만 씁니다.

분위수는 0…150을 1,500칸으로 나눈 히스토그램에서 구하고, 남은 표본이 50개 이하이거나 \(C^*_{75} < 3\) 이면 \(\sigma = 1.05\) 로 둡니다.

픽셀마다 HSV 채도 \(s = (\max - \min)/\max\) 와 피부 가중치 \(k_s\) 로 배율을 정합니다. \(R \ge G \ge B\), \(0.1 < s < 0.75\), 색상 \(h = (G - B)/(R - B) \in (0.13, 0.75)\) 일 때 \(k_s = 1 - \lvert h - 0.44\rvert / 0.31\) 이고, 그 밖은 0입니다.

\(s_u\) 는 채도 슬라이더입니다. 거의 회색인 픽셀의 잔여 색을 키우지 않도록, 올리는 쪽(\(F > 1\))에만 무채색 보호를 겁니다.

적용은 \(c \leftarrow Y + F (c - Y)\) 이며(세 채널이 같으면 건너뜀), 어느 채널이 \([0, 1]\) 을 벗어나면 벗어나지 않는 가장 큰 \(F\) 로 줄입니다.

⑩ 국소 대비(맑게)와 명암 압축. 분석 지도에서 출력 휘도의 로그 \(\ell_o = \log_2 \max(Y_o, 10^{-4})\) 를 가이디드 필터(반경은 지도 긴 변의 2.5%, 최소 2, \(\epsilon = 0.1\))로 거른 큰 구조를 \(B\) 라 합니다.

픽셀에서는 \(\Delta\) 를 쌍선형 보간하고, sRGB 부호화된 휘도 \(y'\) 로 양 끝을 약하게 해 배율을 곱합니다(가장 밝은 채널이 1을 넘지 않게 제한). 가이디드 필터는 가장자리를 지키므로 후광이 생기지 않습니다.

지수 \(\Delta \cdot w\) 는 1/1024 단위로 반올림해 표에서 찾고, \(\lvert \Delta\rvert \le 10^{-4}\) 이면 건너뜁니다. 지도 좌표는 칸 가운데 기준 \(x_m = (x + 0.5)\, m_w / W - 0.5\) (세로도 같음, 가장자리에서 자름)이고, \(m_w\) 는 지도 너비, \(W\) 는 원본 너비입니다. 마지막에 세 채널을 \([0, 1]\) 로 자르고 sRGB로 부호화합니다.

⑪ 그레인 측정. 원본 해상도의 가운데와 네 사분면 중심에서 256×256 블록 다섯 개를 ⑧~⑩까지 처리한 뒤, 부호화된 \(Y'\), \(U = B' - Y'\), \(V = R' - Y'\) 각각에 대해 16×16 타일마다 5×5 평균을 뺀 나머지의 표준편차를 잽니다.

독립 잡음이면 \(\mathrm{var}(I - \overline I^{\,5\times5}) = \sigma^2 (1 - 1/25)\) 입니다. 5×5 고역이라 알갱이가 몇 픽셀로 뭉친 실제 필름 그레인도 그 크기까지 셉니다. 처음 썼던 라플라시안 MAD는 픽셀 단위 잡음만 세어, 뭉친 그레인을 크게 과소평가하고 잡음 줄이기가 거의 걸리지 않게 했습니다(4-4). 다섯 블록 전체 타일 값의 25% 분위(평탄한 쪽, 정렬한 값의 \(\lfloor 0.25\,n \rfloor\) 번째)를 \(\sigma_Y\), 그리고 \(\sigma_C = \max(\sigma_U, \sigma_V)\) 로 씁니다. 블록 크기는 \(b_w = \min(256, W)\), \(b_h = \min(256, H)\) 이고(어느 쪽이든 40px보다 작으면 재지 않음), 블록의 왼쪽 위는 \(x_0 = \mathrm{clip}\big(\mathrm{round}(c_x W - b_w/2),\ 0,\ W - b_w\big)\) (\(c_x \in \{0.5, 0.25, 0.75, 0.25, 0.75\}\), \(c_y \in \{0.5, 0.25, 0.25, 0.75, 0.75\}\), 세로도 같음)입니다. 타일은 블록 가장자리 2px를 남기고 16px 간격으로 놓습니다.

⑫ 잡음 줄이기. 가이디드 필터(He 등)는 창 \(k\) 마다 다음을 구해, 출력을 \(\hat p = \bar a\, I + \bar b\) 로 만듭니다.

밝기는 자기 자신을 안내 영상으로(\(I = p = Y'\)) 반경 2, \(\epsilon_Y = (2.2\sigma_Y)^2\) 로 거른 뒤 75%만 섞습니다. 디지털 사진처럼 평탄한 면을 매끈하게 하되, 그레인을 다 지우면 밀랍처럼 보이므로 4분의 1은 남깁니다. 반경이 1이면 창이 뭉친 그레인보다 작아 분산을 잡음이 아닌 결로 재고 거의 줄이지 못했습니다.

색은 빠른 가이디드 필터(He·Sun 2015)를 씁니다. \(Y', U, V\) 를 2×2 평균한 반해상도에서 반경 2(원본 기준 약 3), \(\epsilon_C = (2.5\sigma_C)^2\) 로 계수 \(\bar a, \bar b\) 를 구하고, 이를 원해상도로 쌍선형 보간한 뒤 거르기 전의 원해상도 \(Y'\) 에 적용합니다. 평탄한 곳은 \(\bar a \approx 0\) 이라 색이 평균되고, 밝기 윤곽이 있는 곳은 \(\bar a\) 가 윤곽을 따라가 색이 번지지 않습니다.

그레인이 8비트 한 단계 안팎으로 보이지 않을 만큼 작으면(\(\sigma_Y \le 0.004\), \(\sigma_C \le 0.003\)) 그 단계는 건너뜁니다. 미리보기 배율이 0.6보다 작으면 축소로 그레인이 이미 평균되므로 생략합니다.

위의 반경과 문턱은 원본 해상도 기준입니다. 화면 배율 \(s\) (미리보기 너비 / 원본 너비, 저장과 확대경은 1)에서는 다음을 씁니다.

반해상도의 반경은 \(\max\big(1, \mathrm{round}(r_C/2)\big)\) 이고, 밝기·색 단계는 각각 \(k\sigma_Y > 0.004\), \(k\sigma_C > 0.003\) 일 때만 합니다. 반해상도 칸 \(j\) 의 가운데는 원해상도 \(2j + 0.5\) 이므로 계수는 \(f = (x + 0.5)/2 - 0.5\) 에서 보간합니다(가장자리에서 자름). 색 단계를 건너뛸 때는 \(U, V\) 를 그대로 두고 밝기만 바꿔 다시 합칩니다. 다시 합친 \(R', G', B'\) 는 \([0, 1]\) 로 자릅니다.

⑬ 선명화. 양은 \(1.5 a\) 입니다. 문턱은 잡음 줄이기 뒤 남은 밝기 잡음의 두 배 아래를 거의 키우지 않도록 올립니다.

밝기 잡음 줄이기를 건너뛴 경우에는 \(\max(\theta, 2k\sigma_Y)\) 입니다. \(k\) 는 ⑫의 화면 배율 항입니다. 기존 방식처럼 \(\sigma < 0.35\) 이면 선명화를 하지 않습니다.

⑭ 보정 설명의 조건. 패널의 보정 설명은 다음 조건에서만 보입니다. '밝기 ±xEV'는 같은 계측 지점에서 Ai+가 내는 밝기와 기존 방식(슬라이더 중립)이 내는 밝기의 차입니다.

\(\mu_{\mathrm{mid}} = \mathrm{clip}\big(\mu(0),\ \pm 0.35\big)\) 입니다. 화밸 표의 최댓값은 8칸마다 하나씩 보고 잽니다.

4-1-4. 밝은 흰 면 정리 (두 방식 공통, v2.12.0)

흰색 기준은 햇빛 받은 흰 물체에 잡히므로, 해와 하늘빛을 함께 받는 구름이나 그늘진 흰 면은 기준보다 파랑이 짙고 초록이 옅게(연보라) 찍힙니다. 마지막 단계에서 출력 선형 RGB \((R, G, B)\) 의 밝고 옅은 색만 휘도 \(Y\) 를 지키며 회색 쪽으로 당깁니다. 기존 방식은 채도 다음에, Ai+는 바이브런스·채도 다음(색 잡음 줄이기가 있으면 그 뒤)에 합니다.

\(s(x;a,b)\) 는 \(a\) 에서 \(b\) 로 0에서 1로 매끄럽게 오르는 함수(smoothstep)입니다. 하늘·안개처럼 자연의 옅은 파랑은 \(\mu\) 가 작아(\(\mu \lesssim 0.4\beta\)) 걸리지 않고, 진한 파랑(\(\beta > 0.9\))도 그대로입니다. 아주 옅은 색(\(\rho < 0.3\)스톱)을 방향과 관계없이 함께 당기는 것은 그레인의 푸른 쪽만 빠져 흰색이 노래지는 것을 막기 위해서입니다. Ai+에서 이 처리로 C*가 8 넘게 줄어든 픽셀이 1% 이상이면 설명에 '밝은 곳 푸른 기 정리'가 붙습니다. Ai+ 그레인 측정은 이 단계 전 값으로 합니다.

4-2. 물리 세계

이 도구가 되돌리는 것은 다음 사슬입니다.

밀도가 로그라는 점이 설계 전체를 받칩니다. 스캐너의 채널 게인 \(k_c\) 는 \(\log_{10} T_c + \log_{10} k_c\) 가 되어 베이스로 나눌 때 함께 사라집니다. 장면의 조명 색은 로그 노출의 채널별 평행 이동이 되어 화이트밸런스의 오프셋이 되고, 노출 보정은 전체 평행 이동이 됩니다. Ai+의 선형 빛 \(e_c = 2^{S(x_c - 1)}\) 은 직선부 가정 아래 노광량 \(H_c\) 에 비례하는 값을 복원한 것이며, 그 위의 화이트밸런스·측광·톤 곡선은 디지털카메라가 센서의 선형 데이터에 하는 처리와 같은 자리에 놓입니다.

4-3. 체계

파일과 실행 환경

도구 전체가 HTML·CSS·JavaScript를 담은 posity.html 파일 하나(약 3,206줄, 184KB)입니다. 외부 라이브러리가 없고, 서버도 필요 없습니다. 화면의 글꼴(IBM Plex Sans KR / Condensed, 머리줄의 Outfit)만 Google Fonts에서 받으며, 받지 못하면 시스템 글꼴을 씁니다. 워터마크의 글자 모양은 파일 안에 들어 있어 받지 않습니다. 16비트 PNG 저장과 Deflate TIFF 읽기에 CompressionStream·DecompressionStream을 쓰므로 최신 브라우저가 필요합니다. 기기(운영체제)가 어두운 모드이면 어두운 테마로, 밝은 모드이면 밝은 테마로 바뀌고, 열어 둔 채 기기 설정을 바꿔도 바로 따라갑니다. 선택 상자 목록, 체크박스, 스크롤 막대 같은 브라우저 기본 부품도 같은 테마를 씁니다. 모바일(터치) 화면을 지원합니다.

구성

데이터 흐름과 캐시

프레임마다 파일, 이름, 설정, 썸네일을 갖고, 설정은 프레임마다 독립적입니다. 현재 프레임은 원본(16비트), 미리보기(긴 변 1800px), 필름 영역, 기준 꼬리, Ai+ 분석, 파이프라인을 들고 있습니다. 비싼 계산은 입력이 바뀔 때만 다시 합니다. 필름 영역은 베이스와 인코딩이 바뀔 때, 기준 꼬리는 클리핑·테두리·자르기가 바뀔 때, Ai+ 분석 지도는 필름 영역과 기준이 바뀔 때만 다시 만듭니다. 톤·색 슬라이더는 표만 다시 만듭니다. 썸네일은 렌더링이 멈추고 0.7초 뒤 결과 화면에서 만듭니다.

썸네일은 현재 프레임이면 화면 결과를, 열지 않은 프레임이면 백그라운드에서 만듭니다. 한 장씩 원본을 읽어 미리보기 해상도(긴 변 1800px)에서 열 때와 같은 분석·변환을 하고, 자르기 영역을 긴 변 160px로 줄입니다(잡음 줄이기·그레인 측정은 이 크기에서 보이지 않아 생략). 열었을 때의 썸네일과 평균 1단계(8비트) 차이입니다. 썸네일에는 설정과 Ai+ 켜짐으로 만든 열쇠가 붙어, 모든 프레임에 적용이나 Ai+ 전환으로 설정이 바뀐 프레임만 다시 만듭니다. 만드는 순서는 지금 연 프레임 다음부터 돌아가며라, 곧 열 프레임이 먼저 채워집니다.

이 작업은 화면과 같은 스레드에서 돌므로 조작을 방해하지 않게 두 가지를 합니다. 첫째, 사용자가 마지막으로 조작한 뒤(누르기, 끌기, 휠, 키, 슬라이더 입력, 확대경이 켜졌을 때의 마우스 이동) 1.2초가 지나야 진행하고, 불러오기·내보내기 중에는 기다립니다. 불러오기·내보내기가 시작되면 쥐고 있던 원본(큰 스캔이면 140MB 안팎)을 곧바로 버려 메모리가 겹치지 않게 하고, 그 장은 끝난 뒤 처음부터 다시 만듭니다(실패로 치지 않음). 둘째, 오래 걸리는 단계를 잘게 나눠 사이마다 쉼표를 둡니다. TIFF 해독은 256행마다, 축소는 128행마다, 필름 영역·순위 지도·Ai+ 분석·화이트밸런스는 단계마다, 변환은 128행 띠마다 멈출 수 있습니다. 이 단계들은 생성기 함수로 쓰여 있어, 보통 호출은 한 번에 끝까지 돌고(runSync, 결과는 이전과 비트 단위로 같음) 백그라운드 작업만 쉬며 돕니다(runAsync). 쉼표에서는 16ms 넘게 달렸을 때만 MessageChannel로 이벤트 루프에 양보해, 쌓인 입력과 그리기가 먼저 처리됩니다. 5640×4160 스캔 4장을 연 직후 노출 슬라이더를 6초 동안 끄는 시험에서, 이전에는 썸네일 해독 때문에 화면이 최대 0.5초 멈췄고 그동안 썸네일 4장이 만들어졌습니다. 지금은 조작 중에 만들어진 썸네일이 없고, 최대 멈춤은 0.1초로 화면 자체의 렌더링 시간입니다. 손을 떼면 약 4초 뒤 모두 채워집니다. 조작 없이 돌 때 한 번에 화면을 막는 가장 긴 덩어리는 기존 방식에서 약 60ms, Ai+에서 약 90~130ms입니다.

결정성: 미리보기 = 저장 결과

미리보기, 1:1 확대경, 저장은 같은 커널(processRect)을 씁니다. 이웃을 보는 처리(선명화, 잡음 줄이기)는 필요한 반경만큼 주변을 더 처리한 뒤 잘라내고, 잡음 줄이기의 반해상도 격자는 처리 영역의 시작을 전체 화상의 짝수 좌표에 맞춥니다. 그래서 한 번에 처리한 미리보기와 128행 띠로 나눠 처리한 저장 결과가 비트 단위로 같습니다. 원본 크기의 미리보기에서 PNG8을 저장해 비교하면, 홀수 좌표에서 시작하는 자르기를 포함해 변환 자체는 차이가 0입니다. 두 곳만 다릅니다. 워터마크 자리는 화면에서는 8비트 화면 값에, 저장에서는 실수 값에 섞어 최대 1단계(8비트, 반올림) 차이가 나고, 저장 파일에는 아래 '보이지 않는 표식'이 밝기에 ±1~2단계 더해집니다.

4-4. 설계에서 풀어 온 문제

필름 해석과 입출력

Ai+ 설계 과정

Ai+는 여러 차례 설계를 바꿨습니다. 아래 수치는 모두 4-6의 합성 장면에서 잰 것입니다.

4-5. 최적화

잡음 줄이기 최적화의 누적 효과는 다음과 같습니다. 5640×4160 스캔, 1.44MP 띠 기준입니다.

4-6. 검증

합성 네거티브

실제 필름의 정답 사진은 존재하지 않으므로, 정답을 아는 합성 네거티브 22종으로 평가했습니다(그레인이 큰 2종은 잡음 줄이기 확인용). 장면(반사율 × 조명, 발광체)을 필름 특성곡선(A형: 층마다 감마 0.55·0.62·0.68, B형: 숄더 있음, C형: 층마다 숄더가 달라 양 끝을 맞춰도 중간 톤이 초록으로 남는 크로스오버 — 녹색 층 μ 약 −0.3스톱), 주황 마스크, 그레인, 스캐너 인코딩에 통과시켜 만들었습니다. 정답은 같은 장면을 D65에 순응시켜 sRGB로 그린 것입니다. 장면은 주광, 그늘, 텅스텐, 형광등, 숲, 노을, 안개, 역광, 눈, 야경, 인물, 2스톱 노출 부족·과다, B형 필름의 주광·텅스텐, C형 필름의 주광·그늘·인물·숲·텅스텐, 그리고 그레인을 ISO 400급으로 키운 주광·인물입니다. 모든 장면에 24색 컬러 체커를 두었습니다.

화질 (보통 장면 9종)

보통 장면은 주광, 그늘, 텅스텐, 형광등, 인물, 2스톱 노출 부족·과다, B형 필름의 주광·텅스텐 9종입니다. 숲, 노을, 안개, 역광, 눈, 야경은 장면 자체가 특수해 따로 봤습니다.

색상·채도·명도 (컬러 체커 18색, 보통 장면 9종 평균)

Δh는 기준 색상각과의 차이(°), 채도비는 기준 대비 C, ΔL는 기준과의 명도 차입니다. 기존 방식은 명도가 기준에 가깝고(평균 2.2) 주황·노랑·밝은 피부가 노란 쪽으로, 하늘색·시안이 초록 쪽으로 7~9° 돕니다. 인화지 모형의 채널별 S자 곡선에서 오는 인화 특유의 색이라 고치지 않았습니다. Ai+는 색상각이 더 정확하고(평균 2.9°) 채도가 조금 높으며(1.18), 어둡고 짙은 색(파랑, 보라, 어두운 피부, 빨강)이 기준보다 11~18 어둡습니다. 디지털카메라 곡선처럼 그림자 쪽 대비를 세운 결과이고, v2.7에서 검은점을 깊게 하며 이 폭이 커졌습니다(v2.6 평균 4.1 → 6.1).

화이트밸런스 (회색 패치 6개의 C* 평균, 낮을수록 좋음)

형광등의 퇴보는 큰 베이지 벽을 중성으로 잡은 것으로, 디지털카메라의 자동 화밸도 같은 동작을 합니다. 이런 경우 패널의 '화밸 보정(… 상당)' 값만큼 색온도·색조 슬라이더를 반대로 움직이면 됩니다. C형 숲·텅스텐은 중성 후보가 컬러 체커뿐이거나(숲) 파란 상자와 벽이 뒤섞여(텅스텐) 합의가 서지 않습니다.

22종 전체로는 평균 L*가 62.8 ± 17.1에서 57.8 ± 9.6으로, 흰색 클리핑이 5.0%에서 9.6%로 바뀝니다. Ai+의 흰색 클리핑은 대부분 밝은 파란 하늘의 파랑 채널, 노을의 태양 주변, 역광의 하늘처럼 디지털 사진에서도 포화되는 곳입니다.

실제 스캔 예시

맑은 날의 거리를 찍은 네거티브(500 × 331 px 8비트 JPEG)를 기본 설정 그대로 변환해 저장한 JPEG에서 잰 값입니다. Ai+는 v2.6과 v2.7을 함께 적었습니다(기존 방식은 두 판이 같음). 두 방식이 같이 쓰는 필름 해석은 베이스 자동 감지 0.900 / 0.658 / 0.420 (R / G / B, 주황 마스크), 밀도 범위 0.85 / 0.83 / 1.35 D, 장면 범위 약 4.6스톱(필름 감마 0.6 가정)이었습니다. 하늘·도로 같은 영역 값은 그 영역 픽셀의 평균입니다.

v2.7 Ai+의 분석값은 다음과 같습니다. 화이트밸런스는 밝기 구간들의 중성 후보가 이미 0 근처에 모여(가운데 밝기 캐스트 −0.03스톱) '화밸 보정' 문턱(0.04스톱)을 넘지 않았습니다. 도로와 그늘이 넓어 장면 키가 \(f = -0.30\) 인 로우키 장면으로 판단해 키 밝기를 0.147(L 약 45)로 두었고, 이것이 기본 방식보다 1.7스톱 밝습니다. 명암 범위는 5.4스톱이라 검은점 목표가 \(0.004 \times 2^{0.7 \times 0.65} \approx 0.0055\) (L 5)이고, 곡선 기울기는 그림자 쪽 2.00(상한), 밝은 쪽 1.88입니다. 채도는 \(C^*_{75} = 12.6\) 으로 낮아 배율 1.39가 걸렸고, 그레인은 \(\sigma_Y = 0.070\) 으로 커서 잡음 줄이기가 걸렸습니다.

v2.6에서는 명암 범위 기준이 8스톱이라 검은점 목표가 \(0.004 \times 2^{0.7 \times 2.65} \approx 0.014\) (L 12)였고, 그림자 기울기가 상한 1.7에 닿아 가장 어두운 곳이 L 12에 떴습니다. 원인을 나눠 보려고 검은점 규칙만 끄면 1% 분위가 7.2, 기울기 상한까지 풀면 5.9로 내려가는 것을 확인했습니다. 대신 명암 범위가 원래 좁은 합성 장면(주광, 4.8스톱)에서는 컬러 체커의 검정 패치가 L* 8에서 3으로 짙어졌습니다. 실제 네거티브의 발(toe)이 그림자를 누르는 효과를 합성 필름 모형이 거의 담지 못해, 두 경우를 데이터만으로 가르지 못했기 때문입니다. 실제 스캔 쪽을 택했습니다.

v2.11까지는 두 방식 모두 구름이 연보라(C 16~19, 색상각 약 304°)로 남았습니다. 흰색 기준(가장 짙은 0.1%)은 햇빛 받은 흰 차선·흰 차·간판에 잡히는데, 구름은 이보다 파랑이 짙고 초록이 옅게 찍혀 있었습니다(출력 로그 색도로 파랑 초과 약 0.4스톱, 초록 부족 약 0.3스톱). 하늘에서 떨어진 구름 안쪽도 같아 하늘빛이 번진 것은 아닙니다. v2.12.0은 밝고 옅은 색만 휘도를 지키며 회색 쪽으로 당겨(4.4절) 구름이 C 15.6/19.4에서 4.9/4.3(기존/Ai+, PNG16에서 잰 값)이 되고, 하늘(C* 55/45)과 베이지 벽은 그대로입니다. Ai+ 하늘의 색상각(287°)이 기존 방식(274°)보다 보라 쪽인 것은 Ai+가 네거티브의 채널 비를 지키고 기존 방식은 인화지 곡선이 파랑을 먼저 눌러서인데, 정답을 알 수 없어 그대로 두었습니다.

회귀와 기능

성능

5640×4160 16비트 TIFF를 리눅스의 Chromium 브라우저에서 잰 값입니다. 기기에 따라 다릅니다.

Ai+의 저장이 느린 것은 원본 해상도에서 하는 잡음 줄이기 때문입니다.

4-7. 특장점

물리에 기반한 변환. 선형 투과율을 베이스로 나누고 밀도 공간에서 계산하므로, 주황 마스크가 밝기에 따라 다르게 남지 않습니다. 슬라이더는 확대기의 노출과 컬러 필터처럼 로그 노출을 옮기는 조작이라 결과를 예측하기 쉽습니다.

처음부터 끝까지 16비트. 16비트 입력을 16비트 표로 처리하고, 16비트 PNG로 저장할 수 있습니다. 계조가 끊기지 않고, 다른 편집 프로그램에서 더 손볼 여유가 남습니다.

자동화. 베이스, 필름 영역, 검은점·흰점, 자르기 자동 맞춤을 스스로 찾습니다. Ai+는 화이트밸런스, 밝기, 대비, 채도, 그레인까지 장면마다 맞춥니다.

투명한 Ai+. 신경망이 아닌 통계 계산이라 무엇을 했는지 설명할 수 있고, 실제로 한 보정을 화면에 적어 줍니다. 슬라이더는 Ai+ 위의 미세 조정으로 계속 작동하며, 프레임마다 끌 수 있습니다.

미리보기와 저장이 같습니다. 같은 커널, 주변 여유, 짝수 격자 정렬 덕분에 화면에서 본 것이 비트 단위로 그대로 저장됩니다.

사생활과 휴대성. 서버도 설치도 없고 사진이 기기 밖으로 나가지 않습니다. 파일 하나라 보관하고 옮기기 쉽고, 인터넷 없이도 작동합니다.

여러 장 작업. 필름 띠, 프레임별 설정, 모든 프레임에 적용, 전체 ZIP 저장을 지원합니다.

사용성. 어두운 화면과 모바일 화면, 키보드 조작(N, Esc, Enter, ← →, Home, End), 툴팁과 화면 낭독용 설명을 갖췄습니다. 폴더 끌어다 놓기, 중복 건너뛰기, 목록에서 빼기와 되돌리기, 전체 ZIP 취소, 새로고침 전 확인, 설정 기억(Ai+, 형식, JPEG 품질)이 있습니다.

4-8. 한계

지원하지 않는 입력. DNG가 아닌 카메라 RAW(CR2, NEF, ARW, RAF 등), 손실 압축 DNG, 2×2 베이어가 아닌 CFA(X-Trans 등), 화소가 정사각형이 아닌 DNG, 픽셀 저장 순서를 바꾼 DNG(인터리브·서브타일), BigTIFF, JPEG 압축 TIFF, YCbCr TIFF, 부호 있는 정수 표본이나 수평 차분 예측을 쓴 32비트 실수 TIFF, 흑백·RGB가 아닌 색 형식은 읽지 못합니다. TIFF의 방향 태그는 열 때 적용합니다. DNG가 요구하는 렌즈 보정(주변 어두움, 왜곡, 게인맵 등의 오피코드)은 적용하지 않으며, 그런 파일은 열 때 알려 줍니다. JPEG와 8비트 PNG 입력은 8비트라 계조가 부족할 수 있습니다. 원본은 2억 화소까지 받습니다.

검증 범위. 모든 정량 평가는 합성 네거티브에서 했습니다. 실제 필름은 감광층 사이의 분광 겹침, 비선형 특성곡선, 스캐너의 자체 보정 때문에 결과가 다를 수 있고, 매개변수 조정이 필요할 수 있습니다. 스캐너의 자동 노출·색 보정은 끄고 스캔하는 것이 좋습니다.

Ai+의 알려진 한계. 필름의 발(toe)을 따로 모형화하지 않아, 명암 범위만으로 '정말 흐린 장면'과 '필름·스캔이 그림자를 눌러 담은 장면'을 가르지 못합니다. v2.7은 실제 스캔 쪽에 맞춰, 범위가 원래 좁은 장면(흐린 날, 부드러운 실내광)에서는 디지털카메라보다 그림자가 짙을 수 있습니다(합성 주광의 체커 검정 L 3, 카메라는 대개 15~20). 밝은 흰 면 정리(4.4절)의 문턱은 실제 스캔 한 장과 합성 장면에 맞췄으므로, 아주 밝게 찍힌 연보라·라벤더색 물체(옷, 꽃)가 회색 쪽으로 갈 수 있고, 기존 방식에서는 하늘빛이 비친 흰 차가 조금 따뜻해질 수 있습니다(b +2 → +3). 화이트밸런스는 통계이므로 캐스트와 물체 색을 완전히 가르지 못합니다. 캐스트를 상쇄하는 색의 물체(초록 캐스트 속의 보라 패치, 따뜻한 캐스트 속의 파란 상자)는 중성으로 보이고, 큰 베이지 벽은 회색으로 잡히며(카메라 자동 화밸과 같음), 정밀도는 대략 0.05스톱(밝은 회색에서 b ±5)입니다. 텅스텐 조명 장면은 따뜻하게 남습니다(회색 패치 b 약 +12). 기존 방식이 이미 밝은 등을 흰색으로 맞춰 놓아 밝은 끝의 정보가 적고, 남은 따뜻함이 조명 색인지 벽 색인지 가를 수 없기 때문입니다. 눈은 밝지만 순백은 아니며, 잎처럼 결이 많은 장면은 그레인을 크게 재서 잡음 줄이기가 세질 수 있습니다. 5640×4160 스캔의 저장은 기존 방식보다 2~3.5초 느리고, 분석은 약 0.3~0.4초입니다.

색 관리. 출력은 sRGB 기준입니다. 16비트 PNG에는 sRGB 청크를 넣고, ICC 프로필은 넣지 않습니다.

4-9. 참고 문헌

이 도움말의 설명과 구현이 기대는 자료입니다. 괄호 안은 관련된 절입니다.

1. F. Hurter, V. C. Driffield, “Photo-chemical investigations and a new method of determination of the sensitiveness of photographic plates,” Journal of the Society of Chemical Industry 9, 1890. — 특성곡선(H&D 곡선) (2-2)
2. E. J. Giorgianni, T. E. Madden, Digital Color Management: Encoding Solutions, 2nd ed., Wiley, 2008. — 네거티브 필름의 기록과 인화 밀도, 스캔 부호화 (2부, 4-2)
3. R. W. G. Hunt, The Reproduction of Colour, 6th ed., Wiley, 2004. — 컬러 필름·인화의 색 재현 (2부)
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5. ITU-R Recommendation BT.709-6, Parameter values for the HDTV standards for production and international programme exchange, 2015. — 휘도 가중치 (4-1-3)
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8. K. He, J. Sun, X. Tang, “Guided Image Filtering,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 35(6), 2013 (ECCV 2010). — 국소 대비와 잡음 줄이기 (4-1-3)
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11. G. Buchsbaum, “A spatial processor model for object colour perception,” Journal of the Franklin Institute 310(1), 1980. — 회색 세계 (4-4)
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19. PKWARE, APPNOTE.TXT — .ZIP File Format Specification. — 전체 ZIP (1-5)

부록 용어 풀이

네거티브 · 포지티브

현상한 컬러 필름은 밝기와 색이 뒤집힌 네거티브입니다. 이것을 뒤집어 우리가 보는 사진으로 만든 것이 포지티브입니다.

베이스 (오렌지 마스크)

필름 바탕에 깔린 주황빛. 필름 속 염료의 색 불순물을 상쇄하려고 일부러 넣은 색이며, 빛을 받지 않은 프레임 사이에서 그대로 보입니다.

투과율 · 밀도

투과율 T는 필름을 지나는 빛의 비율, 밀도 D는 −log₁₀ T입니다. 밀도가 1 늘면 빛이 10분의 1로 줄어듭니다.

스톱 · EV

빛의 양을 두 배 단위로 센 것. 1스톱 밝으면 빛이 두 배입니다.

특성곡선 · 감마

노광(로그)에 따라 밀도가 어떻게 늘어나는지 그린 곡선. 가운데 직선부의 기울기가 감마(컬러 네거티브는 약 0.6)입니다. 빛이 아주 적은 쪽의 완만한 구간을 발(toe), 아주 많은 쪽을 어깨(shoulder)라고 부릅니다.

채널 정규화

빨강·초록·파랑 층의 감마가 조금씩 달라 생기는 색 틀어짐을, 채널마다 그림자·하이라이트 밀도를 0–1로 맞춰 없애는 일.

결합 히스토그램

세 채널을 따로 세지 않고, 같은 픽셀 무리의 채널별 값을 함께 모은 분포. 채널마다 다른 픽셀이 극단이 되어 색이 틀어지는 것을 막습니다.

LUT (변환표)

16비트 입력 값 65,536개 각각의 결과를 미리 계산해 둔 표. 픽셀마다 계산하지 않고 표를 찾아 빠르게 변환합니다.

화이트밸런스 · 캐스트

흰색·회색이 치우침 없이 보이도록 색을 맞추는 일. 사진 전체에 낀 한쪽 색을 캐스트라고 합니다.

크로스오버

층마다 특성곡선 모양이 달라, 밝은 곳과 어두운 곳은 맞아도 중간 톤만 초록이나 마젠타로 물드는 현상.

L* · a* · b* · C* · h

CIELAB 색 공간의 값. L*은 밝기(0 검정–100 흰색), a*는 초록–빨강, b*는 파랑–노랑, C*는 채도(색의 진하기), h는 색상각입니다.

장면 키

장면의 평균 밝기가 밝은 쪽인지 어두운 쪽인지. 눈밭은 하이키, 야경은 로우키입니다.

베일

안개나 빛 번짐으로 그림자까지 고르게 뜬 밝기.

가이디드 필터

경계를 지키면서 부드럽게 만드는 필터. 국소 대비와 잡음 줄이기에 씁니다.

그레인

필름 염료 알갱이가 만드는 입자감. 스캔에서는 자잘한 밝기·색 얼룩으로 보입니다.

sRGB · 16비트

sRGB는 대부분의 화면과 파일이 쓰는 표준 색 공간입니다. 16비트는 채널마다 65,536단계로, 8비트(256단계)보다 고운 색 단계를 담습니다.

클리핑

표현할 수 있는 범위를 넘어 순검정이나 순백으로 잘린 것.