Kuidas digitaalne pilditärnumine toimib ja miks peaksite seda kasutama

Sisukord:

Kuidas digitaalne pilditärnumine toimib ja miks peaksite seda kasutama
Kuidas digitaalne pilditärnumine toimib ja miks peaksite seda kasutama

Video: Kuidas digitaalne pilditärnumine toimib ja miks peaksite seda kasutama

Video: Kuidas digitaalne pilditärnumine toimib ja miks peaksite seda kasutama
Video: Comcast Business Modem lights flashing (Cisco) - YouTube 2024, Aprill
Anonim
Kujutise teritamine võib lihtsalt olla kõige vähem kasutatav digitaalfotograafia trikk sellel pool histogrammi uurimist. Loe edasi, kui selgitame, mis pildi teritamine on, miks me vajame seda, mida see teeb, ja miks peaksite seda oma piltidele vabalt rakendama, et see häguneid servi välja tõmmata ja oma pilte üles lüüa.
Kujutise teritamine võib lihtsalt olla kõige vähem kasutatav digitaalfotograafia trikk sellel pool histogrammi uurimist. Loe edasi, kui selgitame, mis pildi teritamine on, miks me vajame seda, mida see teeb, ja miks peaksite seda oma piltidele vabalt rakendama, et see häguneid servi välja tõmmata ja oma pilte üles lüüa.

Miks täpselt pildid on esimeses kohas fuzzy?

Enne kui me kaotame oma piltide teritamise, on oluline mõista, miks digitaalpildid vajavad eelkõige teritamist. Digitaalkujutised, nii need, mis on loodud digikaameras ja skannivad pilte, et luua digitaalseid koopiaid analoog töötab, kannatavad digitaalseadme anduri poolt kehtestatud piirangute tõttu.

Kuigi andurite piirangud inimese silmaga võrreldes on arvukad, on üks konkreetne piirang, mis loob liiga pehmeid või fuzzy kujutisi. Inimese silm suudab eristada kontrastseid jooni uskumatult selgusega ja teravusega. Digitaalkaamera andurit piirab aga pikslite arv või andmete punktid, mida ta võib koguda.

Kui stseen enne seda on suurema eraldusvõimega, kui ta suudab jäädvustada (mis see alati on), on ta sunnitud pildistama keskmise näitaja, mida näeme üksikute pikslite kohta. Tulemuseks on piltide fuzzing, kuna kaamera (või skanner) on sunnitud tegema võimalikult palju andmeid, mida ta suudab hõivata.

Vaatame mõnda selle nähtuse digitaalset kujutist, et seda efekti näidata, enne kui hakata tegelike fotodega töötama. Allpool olevas pildis oleme jaganud ruumi kaheks kolmnurksuseks, üks must ja üks valge.

Tavalisel ekraanil kaugel vaadates näeb see välja nagu üks karge ja pidev joon mustade ja valgete sektsioonide vahel. Tegutseme ettekujutuse pärast, et ülalolev kujutis ei ole digitaalne kujutis teile digitaalkujutistele, vaid reaalmaailma kahe ruumi ristmik. Ütle kahe lõuendi pooleks, mis on värvitud äärmise täpsusega nii, et isegi siis, kui seda vaadeldakse käsitsi suurendusklaasi väga lähedal, jääb joon krõbedaks ja eristatavaks. See joon on siis lahendatud meie silmade poolt maksimaalsele resolutsioonile ja me tunneme seda väga terava ja kargeina.
Tavalisel ekraanil kaugel vaadates näeb see välja nagu üks karge ja pidev joon mustade ja valgete sektsioonide vahel. Tegutseme ettekujutuse pärast, et ülalolev kujutis ei ole digitaalne kujutis teile digitaalkujutistele, vaid reaalmaailma kahe ruumi ristmik. Ütle kahe lõuendi pooleks, mis on värvitud äärmise täpsusega nii, et isegi siis, kui seda vaadeldakse käsitsi suurendusklaasi väga lähedal, jääb joon krõbedaks ja eristatavaks. See joon on siis lahendatud meie silmade poolt maksimaalsele resolutsioonile ja me tunneme seda väga terava ja kargeina.

Vaatame samamoodi kahte kolmnurka, nii nagu oleks see pildistatud väga madala eraldusvõimega pildianduriga. Kuigi ülaltoodud pilt sisaldab ligi 200 000 pikslit, on allpool olev pilt musta ja tühja ruumi, nii et lahutusvõime oli vaevu üle 200 piksli.

Image
Image

Me teame, kas valge ja must ala piirnev joon on inimese silmale terav, siis peaks see olema kaamera pealetrükk, kas pole? Probleem seisneb selles, et kui terav ristmik piirdub nii hästi, et see läbib antud piksli kaamera anduril, ei suuda ükski piksel öelda: "OK, pool minust on valge, poiss mul on must".

See võib salvestada ainult kogu piksli jaoks ühe väärtuse. Sellisena on ta sunnitud ütlema: "OK, keskmine valgus lööb mulle on hall", sest see ei saa salvestada musta ja osaliselt valge osa, vaid pigem üksikute pikslit tabavate fotonite keskmine.

Mida rohkem piksleid olete andurile pakkunud, seda täpsemini saate lahendada, kuid lõpuks on iga digitaalkujutise loomise asi, kus sissetulevad andmed (pildistataval objektil pildistatav või fotot skaneeriv pilt) ületab võimaliku sensor, üksikpikslid loobuvad parima hinna varjundi valimisest ja servade kontrastsus on hägune.

Fuzzy Photos kinnitamine õlgade maskiga

Nüüd, kui me teame, mis põhjustab fuzzy fotosid, vaatame, mida saate probleemi lahendamiseks teha ja pilte teravaks muuta, mis tõesti aitab neid popida (kas olete neid raamitud või üles laadinud Facebookile).

Õnneks on meie varasemas peatükis lihtsalt mainitud kontseptsioon fotokogukonnas hästi tuntud ja arusaadav ning selle parandamiseks on mitmeid viise. Kõige levinum viis ja tänapäeval keskendume sellele, mida nimetatakse "ebameeldivaks maskiks".

Antiintuitiivselt nimev unikaalne mask muutub intuitiivselt nimeks, kui saate aru, kuidas protsess toimib. Kui rakendate pildile graafikamärki, redigeeriv rakendus loob ajutise maski, mida kasutatakse, et võrrelda, millised pildi piirkonnad on teravad (suure kontrastsusega) ja mittearvestusega (madala kontrastsusega). Seejärel teritatakse teravikkruvisid (kasutades seda maski juhendina), kuni erinevus kõrge kontrasti ja madala kontrastsusega piirkondade vahel on kasutaja spetsifikatsiooni järgi võrdsustatud. Seega ei ole kaardiläbipaika mask teravustamisvahendiks, kuna nimi võib tähendada esmapilgul, vaid tööriist, mis annab teile teada, millised pildi osad on ebarealikud ja parandavad neid.

Püüame oma sõbraliku büroo koerakriketi abi, mida nägime ülal, näidates täpselt, kuidas unbakter mask toimib ja mida me suudame seda teha. Kuigi täna meeleavalduseks kasutame Adobe Photoshopi, on unikaalse maski tööriist erinevates pilditöötlusrakendustes leitav, sest see on tööstusharu standard. Siin kasutatavad terminid ja meetodid kehtivad samamoodi hõlpsalt tasuta redigeerimislahendustega nagu GIMP, nagu seda tehakse Photoshopiga.
Püüame oma sõbraliku büroo koerakriketi abi, mida nägime ülal, näidates täpselt, kuidas unbakter mask toimib ja mida me suudame seda teha. Kuigi täna meeleavalduseks kasutame Adobe Photoshopi, on unikaalse maski tööriist erinevates pilditöötlusrakendustes leitav, sest see on tööstusharu standard. Siin kasutatavad terminid ja meetodid kehtivad samamoodi hõlpsalt tasuta redigeerimislahendustega nagu GIMP, nagu seda tehakse Photoshopiga.

Esmalt uurime fotot.Ülaltoodud pilt, mis on otse kaamerast ilma redigeerimiseta, on lihtsalt selle artikliga sisestamiseks väiksem. Mitte midagi valesti foto üldse. Subjekt on keskel, objekti nägu on fookuses, pole selle kohta midagi eriti ettevaatlikku (välja arvatud juhul, kui teate, et te ei hooli väikestest koertest). Kujutame siiski suumi ja vaatame pilti lähemalt.

Kui me tõesti lähedale jõuame, on selge, et pilt on väga pehme. See ei ole objektiivi süü (me pildistasime selle kujutise väga terava esmaklassilise objektiiviga), vaid kaamera pildi töötlemise kõrvaltoime, nagu me varem arutlesime.
Kui me tõesti lähedale jõuame, on selge, et pilt on väga pehme. See ei ole objektiivi süü (me pildistasime selle kujutise väga terava esmaklassilise objektiiviga), vaid kaamera pildi töötlemise kõrvaltoime, nagu me varem arutlesime.

Pildi teritamiseks laskem kohe välja joonestamata maski. Kõigepealt valmistatakse prindikassi jaoks ette, kohandades oma pilti 100-protsendilise või 50-protsendilise suumiga; Mõlema redaktori ja operatsioonisüsteemi poolt kasutatavad anti-aliasing algoritmid võivad moonutada teravustamise protsessi mõningaid teisi suumitasemeid.

Photoshopis leiad selle filtrite all -> teritamine -> unikaalne mask.

Nagu eespool mainitud, on unikaalse maskivahendi välimus üsna universaalne ja teie kasutatavast pilditöötlusvahendist leiate kolm seadeid, summa, raadius ja künnis. Lihtsaim viis mõista, mida nad teevad, on lihtsalt nendega mängida, kuid me rõhutame siin põhipunkte.
Nagu eespool mainitud, on unikaalse maskivahendi välimus üsna universaalne ja teie kasutatavast pilditöötlusvahendist leiate kolm seadeid, summa, raadius ja künnis. Lihtsaim viis mõista, mida nad teevad, on lihtsalt nendega mängida, kuid me rõhutame siin põhipunkte.

Summa: Protsendina alati märgitud summa näitab reguleerimise määra (kui palju valgust saada kergemad servad ja kui pimedad servad saavad). Reguleerimise madalal otsal on seda raske märgata, kuid kui seda maksimaalseks muuta, muutub kontrast väga ekstreemseks. 50-100 protsenti on alustamiseks turvaline koht.

Raadius: Määrab, kui suur on iga parandatud punkti ümbritsev ala, mõju. Raadius ja summa on põimunud; kui vähendate oma koguse väärtust, võite suurendada raadiuse väärtust (ja vastupidi). Mõlema kõrge taseme suurendamine toob kaasa märkimisväärse värvuse ja kontrastsuse moonutuse (mis võib olla soovitav kunstiline efekt, kuid ei tekita looduslikku kujutist).

Läve: Künnisfunktsioon määrab, kus kasutatakse teravustamisalgoritmi minimaalse heleduse / kontrasti taseme alusel. See konkreetne seade on väga kasulik kontrasti selektiivsel suurendamisel kõrge kontrastsusega piirkondades (näiteks silmade ümbruses), kuid mitte liiga teravate piirkondadega, mida soovite jätta sujuvaks (nt näo nahaks). Mida väiksem väärtus, seda rohkem pilti ühtlaselt teritatakse. Mida kõrgem väärtus, seda rohkem välja jäetakse. Seega, kui soovite kogu pildi, et teravustamisfekt on rakendatud nii ühtlaselt kui võimalik, siis määrate selle nulli ja kui soovite, et teema nägu (nagu nende varraste ja silmade ripsmete mustrid) teritaksid, muutes nende poorid ja kortsud eristuvad, suurendaksite väärtust, kuni saavutate soovitud tasakaalu.

Samuti märkate, et meil on väike eelvaate aken, mis on määratud ka 50 protsendini (samad toimingud alaaias kehtivad nii kogu pildi eelvaadet kui ka pildi eelvaadet kastis Unsharp Mask.

Olemasolevate sätete rakendamine (selle konkreetse pildi jaoks 100/4/3) muudab pildi oluliselt teravamaks; Vaatame täpselt sama põllukultuuri, mida me eespool tegime, et erinevust näha.

Vaadates lähivõtteks, on muudatused kergesti nähtavad. Silmade ümber on palju suurem kontrastsus, silmade esilekutsed on teravamad ja koonu ja näo karusnahk on selgemini eristatav.
Vaadates lähivõtteks, on muudatused kergesti nähtavad. Silmade ümber on palju suurem kontrastsus, silmade esilekutsed on teravamad ja koonu ja näo karusnahk on selgemini eristatav.

Kui vaatate sama kultuuriga, nagu esialgse retušeeritava pildi puhul on muudatused vähem dramaatilised (kuna neid ei näe sellisel lähemal viisil), kuid need muudavad pildi detailid, nagu kaunviljalised ümber koonu, välja paistma.

See on tõeline eesmärk pildi teritamiseks. Soovite taastada tegeliku objekti teravus kui inimese silmaga nähtav, kuid ei tekita sellist intensiivset ja märkimisväärset kontrasti, mida vaatajal tekib küsimus, millist manipuleerimist fotol on tehtud.
See on tõeline eesmärk pildi teritamiseks. Soovite taastada tegeliku objekti teravus kui inimese silmaga nähtav, kuid ei tekita sellist intensiivset ja märkimisväärset kontrasti, mida vaatajal tekib küsimus, millist manipuleerimist fotol on tehtud.

Kuigi vaatame fotot, on tähtis märkida, mida mustriga mask ei saa teha. See muudab fotosuunalise fookusalaparem mis on keskendunud servade teritamisele ja annab sellele karge välimuse, kuid ei saa seda üksikasjalikult lisada, et seda ei eksisteeri. Sa märkad, et ülaltoodud pildil muutusid silmad, koon ja nina teravamaks (samuti ümbritseva näo karv), kuid rihma, betooni, sambla ja lehtede puudumine. Esialgsel fotol olid need objektid niivõrd kaugel, et ükski teritamise kogus ei tekitaks isegi illusiooni, et need oleksid fokaaltasandil.

Tõrgete maskide näpunäited ja trikid

Kuigi inimestel ja loomadel on kasu mittekoormusmaski rakendamisest (eriti silmade ümber, mis näevad välja palju paremad, kui karge ja erksus pehme fookuse asemel), on mustriga mask tõesti peaaegu iga pildi pop.

Näiteks ülaltoodud võrdlusel ei ole vasakpoolse pildi puhul midagi halba, kuid kui pehmust korrigeeritakse kronsteiniga, suurendatud kontrastsus õiges kujutises aitab tõepoolest pildil eristada ja annab selle kena välimuse.
Näiteks ülaltoodud võrdlusel ei ole vasakpoolse pildi puhul midagi halba, kuid kui pehmust korrigeeritakse kronsteiniga, suurendatud kontrastsus õiges kujutises aitab tõepoolest pildil eristada ja annab selle kena välimuse.

Selleks, et kõige paremini ära kasutada oma ühekülgse maskrakenduse, vaatame selle teemast hoolimata mõningaid näpunäiteid, mis kindlustavad, et teravustamisprotsess on ühtlane.

Kaamera teravustamise väljalülitamine. Eelkõige tahate fotoaparaadi teritamise keelata. Punkt-ja tulistada kaamerad peaaegu alati on parda teritamine, samas kui kõrglahutusega DSLR kaamerad harva (tootja ettekujutus on see, et punkt-ja laskmise kasutaja ei teosta järeltöötlust, samas kui DSLR omanik tõenäoliselt). Korrapärase maskiga topelt töödeldud fotod kipuvad tunduma üsna kohutavalt, nii et see on parim, kui lülitate kaamera välja ja häälestate teritamise oma arvutisse.

Focus on kuningas. Kaamera terav füüsiline fookus on väärt rohkem kui ükski tühimik mask võib teile anda. Täiustage oma fookusoskusi (ja laske oma objektiivi, kui see on lahti ja pehme fookuses). Nagu eespool mainitud, pole fotode fokaaltasapinna laiendamiseks või fikseerimiseks fiktiivsele tasapinnale laiendamiseks magnetilist võimalust kasutada mustrit võite ainult teravdada seda, mis on juba keskendunud.

Vähem on rohkem. Kasutage unikaalarmi maski nii, et pilt oleks natuke pop. Mõelge erinevusest vaadates 1080p ekraani ja 4K ekraani. 1080p-pilt on ilus ja väga kõrge kõrglahutusega (võrreldes standardsete standarditega televiisoritega), kuid 4K-l on selline teravus, mis lihtsalt paistab ekraanist otse. Kui muudate ja võrrelda oma fotosid, mida tahate jäädvustada just paremale teravuse suurendamisele, mis liigub pildi "Jah, see on kena" jaoks, et "Wow, see on karge". See on siiski hea joon; kui see tabab seda magusat punkti, suurendab veelgi teritamist, annab sageli ebamugavaks otsene ebaloomulik väljanägemine.

Teravus viimaseks Kui teete mõnda muud pildi redigeerimist, värvi reguleerimist, tolmu kinnitamist või kinnijäänud pikslite tegemist või muul viisil pildi redigeerimist, salvestate alati teritamisprotsessi viimaseks. Mõelge pildi teritamisele kui ehete poleerimiseks pärast seda, kui olete sellega tööd teinud. See on viimane samm pärast seda, kui kõik tükid on paigutatud, iga natuke metalli painutatud ja joodetud ning see on galeriis valmis.

Sõltumata teravustamisprotsessist ja sellest, kuidas seda kõige paremini ära kasutada, olete valmis seda oma fotodele rakendama, et muuta heledad (ehkki pehmed) fotod pilkupüüdvateks, mis tõesti ekraanilt välja tõusevad, elutuba seina või ükskõik kus nad peaksid ise leidma.

Kas teil on kahtlane küsimus pildi redigeerimise, fotograafia või digikaameras kõige paremini ärakasutamiseks? Võta meile e-posti aadress [email protected] ja me teeme kõik endast oleneva, et sellele vastata.

Soovitan: