Фото-монстр — советы по фотосъемке от профессионалов.
Всё про резкость. Часть 8.
Как повысить резкость без образования ореолов.
Итак, мы рассмотрели инструменты и различные методы их использования, которые имитируют повышение резкости за счет формирования контрастных ореолов на границах переходов яркости. Визуально эти методы резкость повышают. Но все они не вносят дополнительных деталей в изображение. То есть, размытая граница так и остается размытой. Ничего нового мы там не увидим, при использовании этих методов. Теперь настала пора рассмотреть инструменты, которые, не создавая ореолов нерезкого маскирования, восстанавливают размытые детали.
Небольшое отступление, чтобы объяснить, как это вообще возможно. Сначала, была мысль посвятить этому отдельную большую статью. Но по здравому размышлению пришел к выводу, что абсолютному большинству это будет совершенно не интересно и никто не станет вникать в математические формулы с операциями сложнее сложения/деления и умножения/деления. Поэтому, решил ограничится небольшим обзором. Желающие легко могут в поиске найти массу информации по этим вопросам. В качестве одного из примеров могу предложить статью Владимира Южикова "Восстановление расфокусированных и смазанных изображений".
Итак, как же восстановить размытое изображение? На первый взгляд, на уровне бытового здравого смысла, это кажется вообще невозможным. Так как каждый пиксель в изображении размывается в пятно, а при больших размытиях мы получаем вообще почти однородную заливку. Тем не менее это возможно. Если мы знаем закон, по которому осуществлялось размытие, мы можем полностью восстановить изображение, за исключением его краев с радиусом размытия. То есть, зная по какому закону перераспределялись пиксели изображения, можно собрать их назад в полноценное изображение. Вот небольшая цитата из вышеприведенной статьи. Думаю, что такие формулы осилит каждый. И рекомендую запомнить последнюю. Так как она поможет нам понять, как работают деконволюционные фильтры в Photoshop:
«Продемонстрируем это «на пальцах», используя небольшой пример для одномерного случая – представим, что у нас есть ряд из пикселей со значениями:
x1 | x2 | x3 | x4… – Исходное изображение
После искажения значение каждого пикселя суммируется со значением левого, т.е. x’i = xi + xi-1. По идее, надо еще поделить на 2, но опустим это для простоты. В результате имеем размытое изображения со значениями пикселей:
x1 + x0 | x2 + x1 | x3 + x2 | x4 + x3… – Размытое изображение
Теперь будем пробовать восстанавливать, вычтем последовательно по цепочке значения по схеме – из второго пиксела первый, из третьего результат второго, из четвертого результат третьего и так далее, получим:
x1 + x0 | x2 — x0 | x3 + x0 | x4 — x0… – Восстановленное изображение
В итоге вместо размытого изображения получили исходное изображение, к пикселям которого добавлена неизвестная константа x0 с чередующимся знаком. Это уже намного лучше – эту константу можно подобрать визуально, можно предположить, что она примерно равна значению x1, можно автоматически подобрать с таким критерием, чтобы значения соседних пикселей «скакали» как можно меньше и т.д. Но все меняется, как только мы добавляем шум (которые всегда есть в реальных изображениях). При описанной схеме на каждом шаге будет накапливаться вклад шума в общую составляющую, что в итоге может дать совершенно неприемлемый результат, но, как мы убедились, восстановление вполне реально даже таким примитивным способом.»
Дальше можно не читать, кто боится формул. Таким образом, мы видим, что восстановление размытого изображения возможно. А это весьма актуально для фотографа. Ибо определенное размытие присутствует на любой фотографии. Связанно это, как со свойствами самой оптики, так и с тем, что перед матрицей производители устанавливают специальный размывающий фильтр, дабы избежать образование муара на изображении.
После всего этого читатель может задать вполне закономерный вопрос. Все это очень хорошо и здорово, но каким же образом можно в Photoshop повысить резкость изначально размытого изображения без осточертевших всем ореолов нерезкого маскирования? Можно, и мы как раз скоро перейдем к рассмотрению инструментов, которые помогут нам в этом.
Прежде чем начать рассмотрение этих инструментов, еще пара слов о других программах, которые позволяют это делать. В первую очередь, это специализированный астрософт. Не привожу даже названия программ, ибо для обычного фотографа они совершенно непригодны. Тем не менее, там заложены мощнейшие алгоритмы деконволюции, которые успешно справляются с проблемами размытия. Но и работать они могут над одной-единственной фотографией часами.
Из виденного мной и применимого для обычной фотографии, наибольший интерес представляют два RAW-конвертера. Один из них, это SharpRaw. Программа не обновлялась уже лет шесть, но и по сию пору представляет большой интерес заложенными в нее алгоритмами. Даже несмотря на совершенно неюзабельный интерфейс. Помимо того, что там один из лучших демозаиков из всего, что я видел, большой интерес представляют тренеруемые нейросети. Не буду останавливаться на том, что это такое. Любознательные легко найдут в поиске. Отмечу только, что это как раз один из способов деконволюции. То есть, восстановления размытого изображения. И справляется с этим конвертер очень, и очень хорошо. Огромным минусом является отвратительный интерфейс и то, что эти нейронные сети еще следует натренировать. А это как минимум несколько тысяч фотографий тестовых мишеней.
Еще один конвертер, который меня очень заинтересовал наличием инструметария для деконволюции, это RawTherapee. В целом, могу сказать о нем, что еще один, очередной конвертер. Весьма неплохой, но не выдающийся. Зато... бесплатный, что безусловно может заинтересовать многих. Из интересного, помимо повышения резкости, могу отметить появление в нем в последних версиях закладки с частотным разложением, с выбором количества полос разложения. Причем, разработчики не просто разложили на частоты, а отделили цвет от контраста и независимо друг от друга разложили их на частоты. Но сейчас речь не об этом. Наибольший интерес представляет закладка резкость/шумодав. К слову, их шумодав заслуживает вообще отдельного разговора. По моим личным впечатлениям, он работает существенно лучше, чем такие лидеры сегмента, как Noise Ninja и Neat Image.
Но мы сейчас ведем повествование о резкости. А вот с этим там все очень даже здорово. Разработчики предоставили два метода повышения резкости. Один из них, традиционное нерезкое маскирование. Которое, к слову, работает там весьма деликатно за счет дополнительного инструметария. Но наибольший интерес, безусловно, представляет второй метод, деконволюционный. Разработчики используют там обратную свертку Люси-Ричардсона с выбором количества итераций (проходов). К слову, данный метод как раз чаще всего и используется в астрософте. Отличительной особенностью метода является его нелинейность и итерационность. И как раз из-за большого количества итераций он и оказывается таким времязатратным. В рассматриваемом конвертере, естественно, метод несколько упрощен для повышения скорости обработки. Во-первых, максимальное количество итераций ограничено 100. А во-вторых, изначально делается допущение/упрощение, что размытие подчиняется гауссовому распределению.
Предвидя раздражение читателя массой ненужной ему информации, могу сказать следующее. Из всего, что я на сегодняшний день видел, что применимо для обычной фотографии, этот инструмент в конвертере повышает резкость наиболее деликатно и качественно. Особенно это заметно на качестве восстановления мелких деталей, когда из почти равномерной "каши" проявляются самые мелкие ветки на деревьях. Качество работы этого инструмента впечатлило настолько, что после знакомства с этим ковертером я решил не удалять его. Да, это безумно неудобно прыгать из программы в программу, но для повышения резкости в некоторых фотографиях я решил оставить его.
Но как же быть тем, у кого нет ни желания, ни, что более важно, времени, прыгать из программы в программу? На самом деле все не так уж и плохо. На сегодняшний день в Photoshop имеются инструменты, которые пусть и немного хуже, но тоже справляются с задачей восстановления размытого изображения без образования ореолов нерезкого маскирования.
Один из них, это закладка резкости в ACR. Начиная с версии CS5 и до СС 2014 было не очень удобно пользоваться этим инструментом, ибо приходилось повышать резкость на стадии "проявки" фотографии. Начиная с версии СС 2014 ситуация резко поменялась в лучшую сторону. Теперь ACR можно вызывать в Photoshop, как обычный фильтр. А коли так, то и работать с этим инструметом можно теперь, как и со всеми остальными. Как этот инструмент работает и варианты его применения рассмотрим в последующих статьях.
Другой деконволюционный фильтр появился в Photoshop занчительно раньше, начиная с версии CS2. Это фильтр Smart Sharpen ("Умная" резкость). Точнее, даже не весь фильтр, а только один из его режимов работы More Accurate. Как только не склоняли этот режим, не разобравшись в том, что же он делает и как работает. До сих пор в поиске я не могу найти, чтобы кто-то это сделал. Я вовсе не присваиваю себе лавры "первооткрывателя", но действительно, нигде мне не встречалось нормального описания работы этого режима. Даже уважаемый мной Андрей Журавлев так и не разобрался до конца с этим фильтром и сделав поверхностные выводы (что для меня было вообще удивительно) не раскрыл потенциала этого режима. Собственно, я и сам, вначале, хоть и понял, как этот режим работает, не сумел его правильно "приготовить" во время написания старой редакции статьи. Дальше я покажу, как можно и нужно его использовать.
Этот режим был первой ласточкой внедрения методов деконволюции в Photoshop. Пусть и не самой удачной, но тем не менее, позволяющей по-новому подойти к проблеме размытых изображений и получать такие результаты, которые никакими вариантами использования нерезкого маскирования получить было невозможно.
Однако, прогресс не стоит на месте и в более поздних версиях Photoshop этот инструмент обновили, сделав его работу ощутимо лучше. Но отдельное спасибо стоит сказать разработчикам за то, что они оставили возможность выбора старого режима работы этого фильтра. Так как в некоторых отдельных случаях старый режим оказывается более предпочтительным.
Эти инструменты работают настолько иначе, чем традиционное нерезкое маскирование, что поначалу может показаться крамолой высказывание о том, что лучший результат при их использовании получается не в один проход, не однократное применение, а многократное последовательное их применение с различными настройками к изображению. Как же так? Везде в сети пишется и перепечатывается, что неоднократное применение фильтров повышения резкости ведет к чрезмерному усилению артефактов. Так и есть, и мы говорили уже об этом в предыдущих частях. Но это справедливо только для методов нерезкого маскирования. Ибо повторное применение ведет к образованию вторичных ореолов нерезкого маскирования на границах первичных ореолов. Что и ведет к резкому ухудшению качества изображения.
А вот в случае деконволюционных методов все с точностью наоборот. Последовательное применение фильтра с правильно подобранными параметрами сделает качество только лучше. Почему? Да потому что ореолов то не образуется при их использовании. Не нужно гнаться за тем, чтобы сразу, с первого раза получить конечный результат. Подбираются параметры таким образом, что контур восстанавливается не целиком, а только частично. Главное, следить за тем, чтобы не переборщить и не вылезли где-нибудь ореолы. В следующий проход повторяете все то же самое, но уже с более тонкими настройками, сответствующими получившимуся радиусу размытия. И так, несколько раз. Обычно, достаточно 2-3, но можно и поэкспериментировать.
А для намного более гибкого использования такого метода как раз и можно, и нужно делать все то, о чем говорил Андрей Журавлев применительно к Hight Pass. Применять фильтр последовательно не к одному и тому же изображению, а выносить каждый промежуточный результат на высокочастотный слой. И тогда, Hight Pass будет просто нервно курить в сторонке :-)
Вот... вместо пары вступительных слов получился целый небольшой обзор. Надеюсь не бесполезный для понимания того, какими методами можно повышать резкость в изображении. Дальше будем уже детально разбирать, как устроены, как работают и как можно и нужно применять на практике упомянутые выше инструменты.
19/02/2016
Просмотров : 28528
Источник: skitalets-san.livejournal.com
Автор: Владимир Калюжный
Еще уроки из рубрики "Photoshop и Lightroom"
Горячие клавиши Camera Raw
Обновленная версия списка горячих клавиш Adobe Camera Raw по состоянию на момент публикации материала. Использование клавиатурных сокращений позволяет значительно увеличить скорость работы п
Читать дальше →
15/09/2020.
Обработка фото — Photoshop и Lightroom.
Автор: Евгений Карташов
18 751
10
Как создать хорошую HDR-фотографию?
Как создаются хорошие HDR-фотографии. Основные этапы, на которые необходимо обращать внимание
Читать дальше →
06/06/2023.
Обработка фото — Photoshop и Lightroom.
Автор: Евгений Карташов
41 065
0
10 главных ошибок при обработке фотографий
На бесплатном онлайн мастер-классе по Photoshop мы разобрали 10 основных ошибок при обработке фотографий. Рекомендуется к просмотру как любителям, так и профессионалам.
Читать дальше →
19/06/2023.
Обработка фото — Photoshop и Lightroom.
Автор: Евгений Карташов
34 011
2
DxO PhotoLab 2 - альтернатива Adobe
DxO выделяется на фоне конкурентов благодаря особому способу обработки RAW файлов. Первая версия DxO PhotoLab была анонсирована в конце 2017 и сразу после...
Читать дальше →
19/07/2019.
Обработка фото — Photoshop и Lightroom.
Перевод: Алексей Шаповал
22 065
4
Получаем идеальную перспективу на снимке
Есть много разных способов исправить геометрию объектива и перспективу с использованием Photoshop. Однако, полезные инструменты также присутствуют в Camera Raw и Lightroom, с которых как раз
Читать дальше →
16/06/2019.
Обработка фото — Photoshop и Lightroom.
Перевод: Алексей Шаповал
16 025
0
MIDI-контроллер для обработки в LightRoom
Обработка фотографий с программами на подобие Lightroom обычно требует коррекции экспозиции, контраста, бликов, теней и т.д., что занимает более 90% общего времени. Все...
Читать дальше →
06/06/2019.
Обработка фото — Photoshop и Lightroom.
Перевод: Алексей Шаповал
14 731
1
Супер)
Добрый день!
Присоединяюсь к Марине, выложите пожалуйста ссылку на начальную статью)
Если Вы клацните по источнику, то сможете там отыскать и более старые части. Однако. Те части писались достаточно давно. Не то, чтобы информация в них неверная, но я хочу их когда нибудь переписать. Поэтому и решили их сюда не публиковать. Плюс, все то, что там есть, описано десятками других авторов. Поэтому я и не спешу их переписывать. Потому что это довольно скучное занятие, писать о том, что и так давно всем известно.
Владимир, доброго времени суток. А не могли бы вы дать ссылку на предыдущие статьи. Эта статья, как я поняла, является продолжением? Сама я не смогла найти. Заранее благодарна.
Познавательная статья. Надеюсь на продолжение с практическими уроками. Спасибо!
Спасибо, Владимир. Интересно, но сложновато для понимания даже с базовым знанием фотошопа, над быть ещё и математиком неплохим, особенно если заходишь по ссылке на статью Южикова Владимира)
Ну, сложновато потому, что это общий краткий обзор. В следующих частях цикла уже конкретика и, надеюсь, все будет на порядок понятней :-)
Интересная статья и было бы здорово продемонстрировать это на экране, т.е. записать видео. Тема довольно актуальная и было бы интересно посмотреть чего именно добивается автор. Только непонятно, почему это перевод статьи и тогда при чем тут упоминание Журавлева? Или Андрей уже обучает заграничных специалистов?)) А если это примечание переводчика, то хотя бы упоминали об этом...
Я так понимаю, что Евгений нечаянно нажал не ту галочку :-) И вместо моего авторства поставил "перевод" :-)
Спасибо за статью, буду ждать продолжения чтобы использовать теория в практике.
Вот такую теоретическую (ещё и крайне бесполезную) ахинею, считаю, здесь печатать категорически нельзя.
А можно поинтересоваться, почему ахинея, и почему бесполезная?
Если Вы из разряда тех, кого интересует только бездумное повторение передвижения ползунков за кем-то, пожалуй, соглашусь. Этой категории пользователей понятие "мыслить самостоятельно" незнакомо.
Только не нужно всех по себе мерить. Люди то разные.
Тяжеловато воспринимается для тех кто не очень хорошо знает фотошоп. Или не до конца понимает все моменты. Одной двум фразам не предашь значения, а они могут оказаться ключевыми. В видеороликах на разобранных примерах легче усваивать информацию. Непонятные места можно сразу же пересмотреть. И самое главное виден результат! Можно тут же понять, и сразу оценить эффективность работы данного приема в целом. Будет так же ясно где его можно будет применить на своих фото. И нужен ли он будет когда либо. В любом случае статья интересная. Большое спасибо за данный материал!
Ну, Вы же видите, что это только 8 часть из цикла. Будут следующие (с 9-й по 17-ю), где будет как раз все, о чем Вы пишете. Если не терпится дождаться публикации здесь, я на форуме давал ссылки и на другие части цикла. Предыдущие части решили пока не публиковать потому, что и переписать их не мешало бы, и ничего нового в них, по большому счету нет. Все, о чем там говориться, описано десятками других авторов.
Спасибо, Евгений. Статья очень интересная. Немного ознакомился с Raw Therapee.Для меня в нем сложно. Интуитивно чувствую, что он хорош. Было бы здорово с Вашей стороны статья о работе в нем. Те, что даются в Интернете, весьма скудны...
Особо сложного в нем ничего нет. Это только поначалу глаза разбегаются от количества инструментов. Плюс, на сайте разработчика есть рускоязычный мануал.
Конвертер неплох. Видно, что в команде разработчиков опытные фотографы. Но не лишен недостатков. Основной, это то, что он тормозной. Да и глючит периодически. В любом случае, в нем нет ничего такого, чего нельзя сделать в ФШ. За исключением, как я писал в статье, деконволюционного режима повышения резкости.
Если Вы не хотите вообще ничего делать в ФШ, а обойтись одним только конвертером, то для этих целей он хорош. Но пока сыроват.
Очень интересная статья. Благодарю.