Quel est l'algorithme derrière le calque de réglage «noir et blanc» de Photoshop?

Quelqu'un peut-il expliquer l'algorithme derrière la couche d'ajustement "Noir et blanc" dans Photoshop?

Je dois le reproduire en utilisant C ++ pour une application qui met l'accent sur les pixels non rouges / magenta (ish) d'une image (avec une tolérance configurable en pourcentage), et cette ressource a montré le comportement que j'attends.

Je ne pouvais toujours pas le reproduire, mais j'ai trouvé un indice:

Chaque pixel est défini par jusqu'à deux contrôles, un additif (RVB) et un soustractif (CMJ).

J'ai parfaitement répliqué l'algorithme dans MATLAB (basé sur la réponse de @ Ivan Kuckir ):

function [ mO ] = ApplyBlackWhiteFilter( mI, vCoeffValues )

FALSE   = 0;
TRUE    = 1;

OFF = 0;
ON  = 1;

numRows = size(mI, 1);
numCols = size(mI, 2);
dataClass = class(mI);

numCoeff    = size(vCoeffValues, 1);
hueRadius   = 1 / numCoeff;
vHueVal     = [0:(numCoeff - 1)] * hueRadius;

mHsl = ConvertRgbToHsl(mI);
mO = zeros(numRows, numCols, dataClass);

vCoeffValues = numCoeff * vCoeffValues;

for jj = 1:numCols
    for ii = 1:numRows
        hueVal = mHsl(ii, jj, 1);
        lumCoeff = 0;

        % For kk = 1 we're dealing with circular distance
        diffVal     = min(abs(vHueVal(1) - hueVal), abs(1 - hueVal));
        lumCoeff    = lumCoeff + (vCoeffValues(1) * max(0, hueRadius - diffVal));
        for kk = 2:numCoeff
            lumCoeff = lumCoeff + (vCoeffValues(kk) * max(0, hueRadius - abs(vHueVal(kk) - hueVal)));
        end

        mO(ii, jj) = mHsl(ii, jj, 3) * (1 + lumCoeff);
    end
end


end

Faites attention à ce que la conversion de vPhotoshopValuesà vCoeffValuesse fasse comme vCoeffValues = (vPhotoshopValues - 50) ./ 50.
Comme les valeurs Photoshop sont dans [-200, 300] et doivent être mappées linéairement dans [-5, 5] avec 50 -> 0.

Voici une comparaison avec Photoshop:

L'erreur maximale est inférieure à 1 dans la plage [0, 255].

Le code complet est disponible sur mon référentiel de traitement de signaux StackExchange Q688 GitHub .

Chaque image (couleur) est composée de composants RVB. lorsque vous ajoutez (ou réduisez) une valeur constante à tous les pixels uniquement dans les composants RED, vous verrez l'effet équivalent à déplacer l'onglet RED vers la droite, et de la même manière, réduire le composant RED d'une constante aura l'effet inverse.

De la même manière, vous pouvez incrémenter / décrémenter chaque composant d'une valeur fixe comme décrit. Si vous augmentez / diminuez TOUS les composants RVB d'une même valeur, cela équivaudra à un changement de luminosité (fondamentalement, vous ajoutez / supprimez une couleur BLANCHE).

Le Cyan, Bleu, Magenta - correspond à une telle transformation dans l'espace colorimétrique CMJN. (Mais je suppose que le bleu dans cet espace colorimétrique correspond à un mélange de cyan et de jaune. C'est donc un peu délicat. La transformation est essentiellement la même pour tous.

Le dernier élément Tint: {Hue and Saturation} correspond aux mêmes opérations mais ici, les images sont d'abord transformées en modèle HSV puis HUE et Saturation sont ajoutées / soustraites indépendamment.

Je ne connais pas les relations exactes des marqueurs du cadran avec les numéros correspondants, mais que vous pouvez comprendre en essayant des valeurs pratiques.