Kuidas Digital Image Sharpening toimib ja miks peaksite seda kasutama
Pildi teritamine võib olla kõige vähem kasutatav digitaalne fotograafia, mis trükib histogrammi uurimise seda külge. Loe edasi, kui selgitame, mis on pildi teritamine, miks me seda vajame, mida ta teeb, ja miks peaksite seda vabalt rakendama oma piltidele, et välistada fuzzy servi ja muuta pildid popiks.
Miks täpselt on pildid fuzzy esimeses kohas?
Enne piltide teravustamist on oluline mõista, miks digitaalsed pildid vajavad kõigepealt teravustamist. Digitaalsed pildid, mis on loodud nii digitaalkaameras kui ka piltide skannimisel analoogtööde digitaalsete koopiate loomiseks, kannatavad digitaalse seadme anduri poolt kehtestatud piirangute tõttu.
Kuigi andurite piirangud võrreldes inimese silmaga on arvukad, on üks konkreetne piirang, mis loob liiga pehmed või fuzzy pildid. Inimese silm on võimeline eristama kontrastsust uskumatu selguse ja teravusega. Digikaamera andurit piirab aga pikslite arv või andmete punktid, mida ta saab koguda.
Kui stseen enne seda on kõrgem eraldusvõime kui see on võimalik (mis on alati olemas), on ta sunnitud jäädvustama keskmise, mida anduri individuaalsed pikslid näevad. Tulemuseks on piltide fuzzing, kuna kaamera (või skanner) on sunnitud tegema parima, mida ta suudab piirata piiratud koguse andmetega.
Vaatame mõned selle nähtuse digitaalsed makettid, et näidata mõju enne tegelike fotodega töötamist. Alltoodud pildil jagasime ruumi kaheks kolmnurgaks, üheks mustaks ja üheks valgeks.
Tüüpilisel ekraanil vahemaa tagant vaadates näeb must ja valge sektsiooni vahele üks terav ja pidev joon. Teostame näituse huvides, et ülaltoodud pilt ei ole digitaalne pilt, mida esitletakse teile digitaalsel ekraanil, vaid kahe ruumi ristumiskohas reaalses maailmas. Ütle kaks lõuendit, mis on värvitud äärmiselt täpselt, nii et isegi kui seda käsitsi suurendava klaasiga väga kaugel vaadatakse, jääb rida teravaks ja eristavaks. See rida lahendab meie silmad oma maksimaalse eraldusvõimega ja me tajume seda väga teravana ja karge.
Vaatame samasugust kahe kolmnurga maketit, nagu see oleks jäädvustatud väga madala eraldusvõimega pildianduriga. Kui ülaltoodud pilt sisaldab ligi 200 000 pikslit, on allolev pilt musta ja valge ruumi kujutlus, nagu oleks eraldusvõime vaevalt üle 200 pikseli.
Me teame, kas valge ja musta ala vaheline piirjoon on inimese silmaga terav, siis peaks see olema kaameras terav. Probleem on selles, et see raseerija terav piiritlemine on nii hea, et see läbib teatud pikslit kaamera anduril, mida üksik piksel ei oska öelda: „OK, pool mind on valge, pool mulle on must.“
See võib salvestada ainult ühe väärtuse kogu pikslile. Kuna see on sunnitud ütlema: „OK, on minu vastu tabanud valguse keskmine hall hall, sest see ei saa salvestada musta ja osaliselt valget osa, vaid ainult üksikute pikslitega lööbivate fotonite keskmist..
Mida rohkem pikseleid andurisse pakite, seda üksikasjalikumalt saate lahendada, kuid lõpuks tekib iga digitaalse kujutise loomise punkt, kus sissetulevad andmed (pildistatavast objektist koputatav valgus või skaneeritav foto) ületavad selle võimaluse. andur, lahutatakse individuaalsed pikslid parimate hinnanguliste toonide valimiseks ja servade vahelised kontrastid on hägused.
Fuzzy fotode kinnitamine terava maskiga
Nüüd, kui me teame, mis põhjustab fuzzy fotosid, vaatame, mida saate probleemi lahendamiseks teha ja anda oma piltidele teravust, mis tõesti aitab neil popi (olenemata sellest, kas te kujundate neid või laadite need Facebooki).
Õnneks on meie poolt eelmises peatükis kirjeldatud kontseptsioon fotokogukonnas hästi tuntud ja mõistetav ning selle parandamiseks on mitmeid viise. Kõige tavalisem viis ja viis, kuidas me täna keskendume, on “unsharp mask”.
Vastupidavalt nimega unsharp mask muutub veidi intuitiivsemaks nimeks, kui sa mõistad, kuidas protsess toimib. Kui rakendate teravustamismaski kujutisele, loob redigeerimisrakendus ajutise maski, mida kasutatakse, et võrrelda, millised pildi piirkonnad on teravad (kõrge kontrastsusega) ja teravustamata (madala kontrastsusega). Seejärel teravdab teravustamata alasid (kasutades seda maskina juhendit) seni, kuni erinevus kõrge kontrastsuse ja madala kontrastsusega piirkondade vahel on kasutaja spetsifikatsiooni järgi võrdsustatud. Niisiis ei ole terav mask enam teravustamisvahend, kuna nimi võib esmapilgul tähendada, vaid tööriist, mis ütleb teile, millised pildi osad on teravad ja parandavad neid.
Kasutame ülalmainitud sõbraliku büroo-koera Cricketi abi, et näidata täpselt, kuidas unsharp-mask töötab ja milliseid kohandusi me teha saame. Kuigi me kasutame Adobe Photoshopi demonstreerimiseks täna, leitakse teravustamismaski tööriist paljudes pilditöötlusrakendustes, sest see on midagi tööstusstandardit. Siin kasutatavad terminid ja meetodid kehtivad sama hästi kui tasuta redigeerimislahendused nagu GIMP nagu Photoshopile.
Esiteks uurime fotot. Ülaltoodud pilt, mis on otse kaamerast ilma redigeerimiseta, on selle artikli sisestamiseks lihtsalt vähendatud. Pole üldse midagi valesti. Objekt on tsentreeritud, subjekti nägu on fookuses, selle kohta pole midagi eriti vastumeelset (välja arvatud juhul, kui tead, et sa ei hooli väikestest koertest). Aga lähme lähemale ja vaatame pilti lähemalt.
Kui me läheme tõesti lähedale, muutub selgeks, et pilt on väga pehme. See ei ole objektiivi süü (me pildistasime selle pildi väga terava primeobjektiiviga), vaid see, kuidas kujutist kaameras töödeldakse, nagu me varem arutlesime.
Pildi teravamaks muutmiseks tulistame üles terava maski. Kõigepealt valmistage ette teravustamismask, reguleerides oma kujutist 100% või 50% suurendusega; nii redaktori kui ka teie operatsioonisüsteemi poolt kasutatavad alias-vastased algoritmid võivad moonutada teritusprotsessi mõjusid muudel suumimistasanditel.
Photoshopis leiate selle jaotisest Filtrid -> Teravustamine -> Teravustamismask.
Nagu eespool mainitud, on terava maski tööriista välimus suhteliselt universaalne ja leiate kolm seadistust: kogus, raadius ja lävi, olenemata kasutatavast pilditöötlusvahendist. Lihtsaim viis mõista, mida nad teevad, on lihtsalt nendega mängida, kuid me toome siin esile põhipunktid.
Summa: Näidatakse alati protsendina, summa näitab reguleerimise astet (kui palju valgust kergemad servad saavad ja kui tume tumedamad servad). Reguleerimise madalaima otsa juures on raske märgata, kuid kui te maksite välja, muutub kontrast väga äärmuslikuks. 50-100 protsenti on turvaline koht alustamiseks.
Raadius: Määrab, kui suur on iga parandatud punkti vaheline ala, kus efekt rakendatakse. Raadius ja summa on omavahel põimunud; Kui vähendate oma väärtust, saate suurendada oma raadiuse väärtust (ja vastupidi). Nii kõrgete tasemete suurendamine toob kaasa märkimisväärse värvi ja kontrasti moonutuse (mis võib olla soovitav kunstiline efekt, kuid ei anna loomulikku pilti).
Lävi: Künnisfunktsioon määrab, kus teravustamisalgoritm rakendatakse minimaalse heleduse / kontrastsuse taseme alusel. See konkreetne säte on väga kasulik kontrastsuse selektiivseks suurendamiseks kõrge kontrastsusega piirkondades (näiteks silmade ümber), kuid mitte üle teritamist vajavate alade puhul, mida soovite sile jätta (nagu nägu nahal). Mida väiksem on väärtus, seda rohkem teravdatakse kujutist. Mida kõrgem on väärtus, seda rohkem piirkondi välistatakse. Seega, kui soovisite, et kogu kujutis teravustamismõju rakendaks nii ühtlaselt kui võimalik, siis paneksite selle nulli ja kui sooviksite teravustada subjekti näo detaile (nagu nende iirise ja silmade ripsmete muster), tegemata nende poorid ja kortsud paistavad silma, suurendaksite väärtust, kuni saavutate soovitud tasakaalu.
Samuti märkate, et meil on ka väike eelvaate aken, mis on seatud ka 50 protsendini (samad anti-alias probleemid puudutavad nii kogu pildi eelvaate kui ka pildi eelvaate Unsharp Mask kastis).
Ülaltoodud sätete (100/4/3 selle konkreetse pildi puhul) rakendamisel teravdatakse oluliselt kujutist; Vaatame täpselt sama saaki, mida me eespool tegime, et näha erinevust.
Läheduses on muutused nähtavad. Silmade ümber on palju suurem kontrastsus, silmade esiletõstmine on teravam ja koonu ja näo karusnahk on selgem.
Sama põllukultuuriga vaadatuna, nagu algne retušeeritud pilt, on muutused vähem dramaatilised (kuna neid ei nähta nii lähedasel viisil), kuid nad muudavad pildi detailid nagu koonu ümber karv.
See on kujutise teritamise tegelik eesmärk. Sa tahad uuesti luua tegeliku subjekti teravust, nagu seda näeb inimese silm, kuid ei tekita sellist intensiivset ja märgatavat kontrastsust, mida vaataja imestab, millist manipuleerimist fotol teostati.
Kuigi me vaatame fotot, on oluline juhtida tähelepanu sellele, mida terav mask ei suuda teha. See muudab pildinäidiku fokuseeritud ala parem teravdatud servade teravdamise ja terava väljanägemise poole, kuid see ei saa üksikasjalikult lisada, mida ei ole olemas. Pange tähele, et ülaltoodud fotol olid silmad, koon ja nina teravamad (samuti ümbritseva näo karusnahk), kuid rihma, betooni, sambla ja lehed ei olnud. Need objektid olid algses fotos nii kaugel keskendunud, et ükski teritus ei tekitanud isegi illusiooni nendest, et nad on fokaaltasandil.
Teravustamismaski näpunäited ja trikid
Kuigi inimesed ja loomad saavad kasu terava maski rakendamisest (eriti silmade ümber, mis näevad tunduvalt paremat kui heledad ja heledad, mitte pehme teravuse tõttu), aitab teravustamismask tõesti peaaegu iga pildi pop.
Ülaltoodud võrdluses ei ole vasakul oleval kujutisel midagi valesti, kuid kui pehmust korrigeeritakse teravama maskiga, aitab õige pildi parem kontrastus pildil silma paista ja annab talle kena väljanägemise.
Et saada maksimaalselt kasu oma teravustamismaski rakendusest, olenemata teemast, käivitame mõned näpunäited, mis tagavad, et teritusprotsess on sujuv.
Keela kaamera teravustamine. Eelkõige soovid te kaameras teravustamise keelata. Punkt- ja tulistamiskaamerad on peaaegu alati pardal asetsevad, samal ajal kui kõrgekvaliteedilised DSLR-kaamerad harva teevad (tootja eeldus on, et punkt- ja tulistamiskasutaja ei tee mingit järeltöötlustööd, samas kui DSLRi omanik on kõige rohkem tõenäoliselt). Teravustamismaskiga topelt töödeldud fotod kipuvad nägema üsna kohutavalt, seega on parim, kui lülitate kaamera sisse ja häälestate teravustamise oma arvutis.
Fookus on kuningas. Terav füüsiline fookus kaameras on väärt rohkem, kui ükskõik milline terav mask ei saa sulle anda. Täiendage oma fookuse oskusi (ja kraavi objektiivi, kui see on lahtine ja pehme fookus). Nagu me ülalpool mainisime, pole maagiline viis kasutada teravustamismaski foto fookustasandi laiendamiseks või fikseerimiseks; saate teravustada ainult seda, mis on juba fookuses.
Vähem on rohkem. Kasuta unsharp mask lihtsalt piisavalt, et anda pildile väike pop. Mõelge erinevusele 1080p ekraanile ja 4K ekraanile. 1080p pilt on ilus ja väga kõrglahutusega (võrreldes vanade standardlahutusega teleritega), kuid 4K-l on see teravus, mis lihtsalt puruneb otse ekraanilt. Kui te kohandate ja võrdlete oma fotosid, mida soovid jäädvustada just paremale teravuse suurenemisele, mis liigutab pilti "Jah, see on tore.", Et "Wow, see on karge." kui olete tabanud, et magus koht, kus teravustamine veelgi suureneb, annab tihti ebaloomulik otsene ebaloomulik välimus.
Lõpeta teravamaks. Kui te teete mõnda muud pilditöötlust, värvi reguleerimist, tolmu kinnitamist või pikslit või muul viisil pildi redigeerimist, salvestate teritusprotsessi alati viimaseks. Mõelge pildi teritamiseks, kui poleerite ehteid pärast selle lõpetamist. See on viimane samm, kui iga tükk on asetatud, iga metallist natuke painutatud ja joodetud ning see on galerii jaoks valmis.
Teravustamisprotsessi mõistmisega relvastatud ja seda kõige paremini ära kasutada, olete valmis rakendama seda oma fotodele, et muuta head (kuigi pehmed) fotod silma püüdvateks, mis tõesti ekraani, elutuba seina või kus iganes nad peaksid end leidma.
Kas teil on tungiv küsimus pildi redigeerimise, fotograafia või digikaamerast enim kasu saamiseks? Lase meil e-posti aadressil [email protected] ja me teeme oma parima, et sellele vastata.
