Методы повышения резкости

В статье приведены «наилучшие», методы повышения резкости.

Иван

Автор

13
1

Просто о сложном… Методы повышения резкости


Сегодня мы поговорим о теме, которая в первую очередь касается дизайнеров и фотографов. Так как именно они подготавливают графические изображения к публикации.
В данной статье я постараюсь привести «наилучшие», методы повышения резкости, и постараюсь объяснить их суть. Более подробную информацию об этих методах вы можете найти на просторах великого и могучего интернета. Фотографию, на примере которой я показываю обработку, я скачал с сайта modelmayhem.com

GO!


Резкость – степень отчётливости границы между двумя участками фотоизображения, получившими разные экспозиции. Резкость в цифровом изображении – это параметр, который зависит от скорости перехода светлых участков изображения к темным и разницы между значениями яркости этих пикселей. Это определение хорошо демонстрирует иллюстрация (рис. 1), приведенная в статье Андрея Журавлева
резкость
Рисунок 1. Резкость

При редактировании изображения иногда возникает необходимость повысить резкость. Мы с вами знаем, что для ретуши цифровых изображений существует не один способ. Так же и для повышения резкости существует огромное количество способов, но для того, чтобы лучше разобраться с пространственными частотами, разберем метод повышения резкости разложением на две пространственные частоты.

Повышения резкости разложением на две пространственные частоты
Рисунок 2. Изображение, к которому будем стремиться

Возьмем фотографию (рисунок 2), предположим, что это идеальное с точки зрения резкости изображение, и к нему будем стремиться. Допустим, что в процессе съемки фотограф немного «промахнулся» с настройкой фокуса. Имитируем это с помощью фильтра «Размытие по Гауссу» (рис. 2). Для этого сделаем дубликат исходного слоя и «размоем» его.

Теперь предположим, что полученное изображение (рисунок 3) и есть оригинал фотографии. Необходимо повысить резкость этого изображения. При использовании метода разложения на две пространственные частоты мы сначала выбирали из изображения низкую частоту, «размывая» исходное изображение, а затем, используя радиус размытия, вычисляли верхние пространственные частоты. Складывая все в режиме наложения «Linear light», мы получали исходное изображение, резкость которого была повышена.

Если вы не знакомы с методом частотного разложения, понятием пространственных частот или просто не понимаете о чем идет речь, то вам обязательно нужно посмотреть видео:

Таким образом, если знать разницу между исходным изображением и низкими частотами, то можно получить высокие частоты. Так же и наоборот, если знать разницу между исходным изображением и низкими частотами, имея высокие пространственные частоты, можно восстановить исходное изображение.
Рисунок 3. Изображение с «имитацией» нерезкости


Но разницу между исходным изображением и низкими частотами мы не знаем. Представим, насколько требуется размыть изображение (рис. 44), чтобы получить «исходное» изображение (низкие пространственные частоты (рис. 1)). Следует подобрать радиус размытия и если значение радиуса размытия при получении «доразмытого» изображения совпадёт со значением радиуса размытия, которое нужно было применить к «идеальному» изображению для получения исходного изображения с дефектом, то мы сможем использовать этот радиус для вычисления «идеального» изображения.

Иными словами, можно практически восстановить «идеальное» изображение, приняв разницу ∆1 равной ∆2 (рис. 3).

Для того чтобы сделать это, необходимо произвести практически те же операции, что и в ретуши методом частотного разложения. Но для повышения резкости мы не будем понижать контраст и скроем в результате слой с низкими частотами, тем самым добавив высокие частоты к «исходному» изображению.

Рисунок 4. Разница между частотами.


Итак, для того чтобы повысить резкость этим способом, необходимо выполнить четыре шага:

Создадим две копии исходного изображения, нижнюю назовем «Low», верхнюю «High».
Выберем радиус размытия и выполним размытие по Гауссу на слое «Low». В результате получим «доразмытое» изображение (рис. 4).
На слое «High» получим высокие частоты, применив инструмент «Apply image» с параметром «масштаб», равным 1. Изменим режим наложения этого слоя на «Linear light». В результате получим аналог нашего исходного изображения (рис. 2).
Скроем слой «Low» и тем самым наложим найденные высокие частоты на исходное изображение. При верном подборе радиуса размытия получаем изображение, приближенное к нашему предполагаемому «идеальному» изображению (рис. 5).
Перед тем как переходить к следующему пункту, потренируйтесь восстанавливать резкость исходного изображения данным методом, используя различные значения радиуса.

Рисунок 5. "Доразмытое" изображение

Рисунок 6. Результат повышения резкости


Увеличение резкости фильтром «High Pass»

Теперь, поняв суть метода, и наработав навыки подбора значения радиуса, вы без труда сможете использовать данный метод увеличения резкости. Для того чтобы автоматизировать его, необходимо производить с помощью высокочастотного фильтра «High Pass», предварительно преобразовав исходный слой в «Смарт-объект».

Данный метод, в отличии от предыдущего, позволяет подбирать радиус размытия таким образом, чтобы сразу видеть результат применения фильтра.

Для того чтоб повысить резкость этим методом, необходимо выполнить шаги:

Создадим копию исходного изображения и назовем слой с копией «High Pass» (желательно преобразовать этот слой в Смарт-объект).
Изменить режим наложения слоя «High Pass» на «Linear Light».
Применим к этому слою фильтр «High Pass» и выберем на глаз подходящий радиус (не забываем применять знания, полученные в результате применения предыдущего метода).

Любой из методов усиления резкости основывается на усилении определенных пространственных частот, часть фильтров выбирают частоты автоматически, часть предлагают осуществить этот метод пользователю. Но суть методов основывается на одном. Поэтому все методы при правильном подходе будут давать одинаковый результат.
Стоит обратить внимание на то, что ни один из методов повышения резкости не может в точности привести к «идеальному» изображению. Чем сильнее была разница между резкостью в исходном изображении и «идеальном», тем сильнее будет отличаться результат от «идеала».
В результате повышения резкости границы перехода от одной яркости к другой становятся меньше, но бесконечно уменьшать их мы не можем. Значит, для усиления резкости необходимо увеличивать разность яркостей граничащих участков. Увеличение такой яркости представляет собой увеличение «локального» контраста.
Именно поэтому резкость изображения увеличивается при увеличении контраста. Так же, наоборот, при усилении резкости увеличивается контраст в переходе от одной яркости к другой. Но для того, чтобы усиление контраста не было заметно на картинке в целом, алгоритмы повышения резкости обрамляют границу перехода в темные и светлые ореолы, образуя так называемые полосы Маха (Рис. 6). Именно поэтому сильное повышение резкости ведет к появлению неприятных ореолов.
полосы маха
Рисунок 7. Ореолы на границах резкости

На рисунке 7 представлено два градиента:
Первый градиент – обычный линейный градиент, где происходит переход цвета L=80; a=0; b=0; к цвету L=20; a=0; b=0; в цветовом пространстве Lab. Второй градиент образован из первого путем применения фильтра контурная резкость. Как видно на рисунке 8 (зеленый график соответствует первому градиенту, а красный — второму), яркость, перед тем как начать снижаться, поднимается до значения 92, а затем опускается до значения 6 и возвращается к значению 20, и все это происходит в пределах перехода от одной яркости к другой первого градиента.

Рисунок 8. График яркости

Примечание! Самый эффективный метод повышения резкости – сделать ее заведомо высокой в процессе съемки.
Фотографами применяются также и другие методы (разновидности методов) повышения резкости. Так, например, для того чтобы усиление резкости не вызывало такого увеличения шума в фотографии, которые дают стандартные средства, фотографы применяют наиболее удобные для них методы на слабом канале (в цветовом пространстве RGB таким каналом является красный канал). И так как шумы преобладают в сильных каналах, то резкость практически не усиливает шумы.
Но у данного метода есть так же свой недостаток, так как изменяется лишь один из каналов, то это неизбежно ведет за собой появление цветных ореолов. Тут уже приходиться выкручиваться, используя покомпонентный режим наложения «Luminusity».
Данный метод так же пришел из давних времен. В типографиях при увеличении резкости снимка рабочие зачастую в целях экономии не увеличивали резкость на каждом цветоотдельном позитиве, и отказывались от процесса нерезкого маскирования на темных позитивах.
Поэтому для более качественного увеличения резкости можно производить усиление резкости в каждом канале по отдельности, использую режим наложения «Luminosity» в целях предотвращения появления цветных ореолов.


Нерезкое маскирование «Unsharp Mask»
Как говорилось ранее, в редакторе Photoshop существует фильтр, который позволяет произвести нерезкое маскирование – «Unsharp Mask». Все процедуры с нерезким маскированием разработчики компании Adobe поместили в один фильтр, который позволяет удобно контролировать процесс повышения резкости.
При использовании этого фильтра пользователям предоставляется возможность управлять тремя параметрами: Amount, Radius, Threshold.
Параметр «Amount» отвечает за степень воздействия. Другими словами, амплитуда скачков красного графика, представленного на рисунке 8, будет больше, если значение этого параметра больше.
Параметр «Radius» осуществляет выбор усиливаемых частот. Аналог радиуса в фильтре «High Pass». Иными словами, отвечает за ширину появляющихся ореолов.
Параметр «Threshold» отвечает за установку крайнего (верхнего) значения частот, выйдя за которое программа не будет усиливать данный участок изображения. Иными словами, производит отсечку всех высоких частот, которые выходят за граничное значение параметра.
Данный параметр позволяет избегать появляющихся в результате увеличении резкости шумов. Позволяет обходить стороной участки, уже имеющие достаточную резкость. Измеряется в уровнях. Один уровень равен минимальной разности между тонами в изображении при 8-ми бином кодировании. Поэтому чем больше значение этого параметра, тем меньше мелких деталей затронет алгоритм усиления резкости.


Алгоритм работы с подбором параметров может быть таким:
Устанавливаем значение «Amount» на 100%
Подбираем значение параметра «Radius» таким образом, чтобы усиление резкости влияло на необходимую нам линию частот.
Если требуется сохранить нерезкость мелкой детализации, то устанавливаем порог воздействия.
Изменим степень воздействия таким образом, чтобы резкие границы не бросались в глаза, и изображение не казалось «звенящим». Если же, наоборот, требуемый результат не достигнут, то увеличиваем значение параметра «Amount» и повторяем весь алгоритм заново.

Примечание! Для того чтобы в полной мере контролировать процесс повышения резкости, необходимо установить 100% масштаб отображаемого изображения. Сделать это удобно сочетанием клавиш «Ctrl+0».


Данный способ повышения резкости является одним из самых популярных, так как позволяет добиться высоких результатов за относительно короткий промежуток времени и при этом полностью контролировать процесс. Освоить этот метод необходимо каждому, так как процесс повышения резкости проходится производить достаточно часто. Так, после того, как размер фотографии был изменен, необходимо произвести повышение резкости. Например, при подготовке фотографий к публикации в Интернете.
Это не все методы, а лишь те, которые я использую при обработке. По моему мнению, они самые удобные и эффективные. Более подробную информацию о каждом из этих методов и вообще массу полезной информации можно найти в замечательном журнале вышеупомянутого Андрея Журавлева.
Методы эти придуманы не мной, они давно известны. В этой статье я просто попытался собрать все воедино и выделить главное.