Может ли совмещение изображений с многократной экспозицией при постобработке дать тот же эффект, что и при длительной выдержке?

Да, ты можешь. Я никогда не уставал от облаков, но от водопадов. Обычно я работаю с мультиэкспозицией в камере, но это работает и в Photoshop.

В камере настройте камеру на несколько экспозиций и позвольте ей определить автоматическое усиление. Сделайте n снимков. Сделанный

Для фотошопа делайте n снимков как обычно. Затем перенесите их все в Photoshop в виде слоев на одном изображении. Выполните команду Правка | Автоматическое выравнивание слоев. Это выровняет ваши изображения, чтобы компенсировать любые различия. Затем смешайте каждый слой, используя обычный режим, но с более низкой непрозрачностью. Здесь нужно будет поэкспериментировать, но вы можете найти непрозрачность, которая заставит все выглядеть хорошо. Обычно вы хотите, чтобы это было одинаковым для всех слоев. Начните с установки всех верхних слоев на 100/n процентов непрозрачности и продолжайте.

Да, это возможно.

Наложение изображений также часто используется при съемке звездного следа. Вместо одного часового кадра вы можете взять сто двадцать 30-секундных кадров и сложить их, чтобы получить тот же эффект.

Взгляните на веб-сайт ниже, чтобы узнать, как складывать изображения для звездного следа. Это тот же процесс, чтобы сложить любое изображение.

Автоматическое наложение звездных следов в PS CS5

Они даже дают вам хороший экшен фотошопа, который делает большую часть работы за вас. Я лично использовал этот учебник много раз с отличными результатами.

Я думаю, что может быть два способа сделать это? У меня нет фотошопа, так что... Может быть, я попробую python.

Надеюсь, вы использовали штатив, пульт дистанционного управления и непрерывную съемку. Я мог видеть переменные и длинные промежутки времени между изображениями, очень проблематичными.

Я никогда этого не делал, просто мысли вслух. Я должен взять временной ряд и попробовать.

Я думаю, что математически это одно и то же:
1. Сложить все фотографии в виде слоев, придав им всем одинаковую прозрачность?
trans=100/(количество изображений), кроме первого изображения = 1
2. Взять один и тот же пиксель из каждого изображения и усреднить их?

[Обновлять]

Вот скрипт Python для вычисления усредненного изображения из серии изображений:

from PIL import Image  
import glob  
import numpy as np  


imgList = glob.glob('./*.png')  
first = True  


for img in imgList:  
    temp = np.asarray(Image.open(img))  
    temp = temp.astype('float')  
    if first:  
        sumImage = temp  
        first = False  
    else:  
        sumImage = sumImage + temp  


avgArray = sumImage/len(imgList)  
avgImg = Image.fromarray(avgArray.astype('uint8'))  
avgImg.show()  

Я объяснил/задокументировал это здесь .

Пример: падающие мячи, визуализированные с помощью блендера, усредненные с разной частотой дискретизации с помощью приведенного выше кода Python.

[Обновление от 26.09.2012]

Я наткнулся на хороший веб- сайт НАСА , на котором есть хорошая серия изображений. Я использовал набор их изображений (облаков!) и приведенный выше код, чтобы сгенерировать это:

Изображения предоставлены Лабораторией науки и анализа изображений Космического центра НАСА имени Джонсона.

Больше примеров и подробностей здесь.

Ссылки:
Несколько изображений Instrutables при слабом освещении

Отредактировано, потому что я перечитал ваш вопрос!:

Возможно, вы сможете создать аналогичный эффект. Да, однако вы можете столкнуться с артефактами, например, края облаков могут повторяться.