перейти к содержанию

5.1 Советы по сканированию

5.2 Осветление темного изображения

5.3 Коррекция изображения, подпорченного jpeg-сжатием

5.4 Сканирование иллюстраций без муара

5.5 Повышение четкости фотоизображений в Adobe Photoshop

5.1 Советы по сканированию

    С помощью одного и того же сканера можно получать от совершенно непригодных изображений до отличных результатов. Если Вы хотите получать по настоящему качественные изображения, придется смириться с тем, что сканирование - очень сложный процесс. Основная часть работы находится в последующей обработке  изображений в программном пакете. Здесь дан ряд советов по сканированию:

• Используйте подложку для печатных материалов Вы, наверняка, видели, что буквы или изображения, которая находится на обратной стороне сканируемого листа видные на просвет, попадают на отсканированные изображения? Чтобы избежать этого достаточно положить сверху на оригинал, который вы сканируете, черный лист.  Именно поэтому в некоторых сканерах крышка черная, а не белая.

• Используйте большее разрешение сканирования
  Moire (Муар) - нежелательный, паразитный рисунок, возникающий в изображении содержащем регулярную структуру. Когда Вы сканируете печатные оригиналы, Вы можете столкнуться с проблемой появления "муара". Есть один метод, который эффективно срабатывает в борьбе с этим неприятным явлением. Сканируйте с большим разрешением (лучше всего использовать максимальное разрешение сканера). После цветокоррекции и других манипуляций с изображением, делайте ресэмплинг (уменьшение размеров изображения средствами графического редактора) до необходимого Вам размера.  Этот прием работает с большинством изображений в газетах и журналах. Если Вы не можете получить четкое изображение, попытайтесь сначала отсканировать с большим разрешением. Имеет смысл получать изображения с 1000 и более точек в ширину и высоту. Затем примените эффект размытия. Затем сделайте ресэмплинг до размеров необходимых Вам в окончательном варианте изображения. Затем примените эффект размытия и уменьшите размеры изображения до требуемых Вам. При уменьшении размеров, четкость, как правило, увеличивается. В некоторых случаях кажется, что примение blur вовсе не нужно. Основная цель, для которой применяется этот эффект, это необходимость сбить муар. Однако, программное обеспечения для многих сканеров включает опцию "descreen" для устранения муара. Она работает схожим образом с эффектом blur, поэтому необходимо иметь ввиду, что применение этой функции слегка размывает изображение. Разные исходные материалы требуют различных установок. То что хорошо работает с одним изданием, не подойдет для работы с другим.  

• Настройка цветопередачи
   Черный должен быть черным, и белый должен быть белым, тогда и все остальное будет выглядеть отлично. Если получаемое Вами изображение выглядит выцветшим или наоборот чересчур контрастным, необходим ряд мер для исправления этой ситуации. Каждый цветной пиксел изображения является комбинацией трех цветов: красный, зеленый, синий. Яркость каждого из цветом может иметь значение от 0 (этот цвет отсутствует в пикселе) до 255 (присутствие этого цвета 100 %). Так как каждый пиксел является комбинацией трех цветов, то Вы имеете 256х256х256=16 млн 777 тысяч 216 возможных оттенков. Соответственно вариации каждого цвета требуют 8 бит для своего представления в 256 возможных уровнях или 24 бита для получения 16 млн цветов.  Иногда, особенно при сканировании печатных материалов, отсканированное изображение использует не все 256 уровней. И черный не будет черным, а белый белым. Основные пакеты по обработке изображений (Photoshop, Picture Publisher и другие) включают "автоматические" функции для цветокоррекции. В 90 % случаев автоматическая функция делает правильное решение и правильно корректирует изображение. 

• Используйте гамма-коррекцию вместо регулировки яркости и контрастности
    Если изображение выглядит слишком ярким или слишком темным, следует применять настройки гаммы (gamma). На основе полученных выше знаниях о 256 уровнях интенсивности цвета, рассмотрим как воздействуют на каждый пиксел изображения такие инструменты как brightness и gamma. Если увеличить яркость, используя brightness, на 15 единиц, значение интенсивности каждой составляющей цвета для каждого пиксела изображения будет также увеличено на 15. Например, пикселы имеющие значение яркости 150 станут иметь значение 165, а 240 станет 255. То есть все изображение станет более ярким. Так в чем проблема? Допустим, 240 стало 255, но то же самое произойдет и с пикселами имеющими значение 245, 250 и 255, так как 255 - это максимум. Соответственно яркие пикселы изображения "сольются", так как будут иметь одну яркость. Аналогично, пикселы со значением 0, будут иметь значение 15, и все изображение будет находится в спектре значений от 15 до 255, то есть изображение станет блеклым, и на нем не будет действительно черного цвета. Гамма, в свою очередь, сохраняет начало и конец спектра значений (0 остается нулем, а там где было 255 по-прежнему останется 255). Однако, когда Вы увеличиваете величину гаммы, 126 может измениться до 140, и 25 переместиться до 40, но 245 сместится до 250, но никогда не станет 255. Таким образом, весь спектр значений уровней сохраняется, хотя и может быть смещен в ту или иную сторону с целью увеличить или уменьшить яркость изображения.                                                  
  

  наверх

5.2 Осветление темного изображения

   Чем пользоваться, чтобы «поднять» темную картинку с помощью инструментов Photoshop:Levels или Curves? Cпециалисты компании Total Training утверждают, что Curves гораздо интересней. И поясняют это наглядным примером.

Чтобы высветить темные провалы на картинке с идолами надо «поднять» уровни в тенях. Если прибегнуть к инструменту Levels, то процесс будет следующим.
Черный, серый и белый треугольнички под гистограммой означают соответственно самую темную точку в тенях, точку 50% серого и самую светлую точку в светах. Перемещая движок средних тонов, мы, конечно, можем «поднять» уровни темного, но при этом обязательно пострадает и светлая часть картинки: возникнет переконтраст. Заметим, что положение серого движка делит шкалу в пропорции 1:3.

Что же можно сделать с помощью Curves?
    Сначала воспроизведем такую же картину, как и при работе с Levels. Для этого «зацепимся» за среднюю точку кривой (получится аналог 50% серого) и перетащим повыше (чтобы соблюдалась пропорция 1:3). Получилось действительно похоже на результат действия Levels. Однако сразу же наглядно видны и все недостатки такой коррекции. При недостаточно крутой кривой в тенях (она остается пологой, а значит самые темные участки картинки «растягиваются» слабо) мы получили очень крутую кривую в светах, которая сильно «сплющивает» диапазон самых светлых участков, доводя дело до
потери полутонов. 

Выход напрашивается сам собой: для того, чтобы максимально сохранить полутона в средних и светлых участках изображения и сильно «растянуть» диапазон теней, нужно, чтобы кривая в области теней была очень крутой, а в светах - пологой. Конечно, чудес не бывает и построить идеальную кривую невозможно: все равно потери в средних тонах и светах будут. Однако, как видно из оригинала, мы добились того, что из темных провалов глазниц прорисовались очертания век. Очень помогает в построении дополнительных точек пипетка. Если нажать пипеткой на изображении, то на кривой кружком отобразится положение точки. 

Однако, проявление деталей изображения в тенях дается ценой потерь полутонов в светлых участках (из-за этого картинка стала более блеклой). Чтобы визуально компенсировать потери в светлоте, добавим насыщенности в картинку и сместим цветовой тон изображения.



Изображение стало более читаемым и содержательным и это оправдывает некую потерю изначальной контрастности.

Если слишком темное изображение получено в результате сканирования недорогим сканером или в результате съемки на любительскую цифровую камеру, то при пошаговом выполнении данного метода важно не перестараться. Иначе вместо новых деталей на темных участках появятся шумы и изображение станет
«крапчатым».

наверх

5.3 Коррекция изображения, подпорченного jpeg-сжатием

    На сжатой до минимума jpeg-картинке, вдоль всех границ гладких цветовых областей образуются сильные искажения. Вернуть ее в первоначальный вид не удастся. Особенно если это было в высшей степени качественное изображение, тем более если сжали его максимально. Но улучшить его все же можно.  Один из вариантов предлагают специалисты Total Training Inc. Метод довольно простой, и в зависимости от исходного изображения дает большую или меньшую отдачу. Суть заключается в том, чтобы разделить цветовую и контурную составляющие, а затем с помощью шума и размывки сгладить цвет. При последующем наложении цвета на контур последний не пострадает, а цвет, возможно, станет почище.

  1. Рассматривая блеклую картинку, сильно сжатую по алгоритму jpeg, налицо потеря цвета и многочисленные артефакты.
2. Для начала проверим, так ли мало в этом изображении цвета, как нам кажется. Для этого подкрутим до максимума насыщенность. Цвет есть. Значит можно работать.
3. Создаем копию изображения в другом слое. Этот слой предназначен для опытов над цветом. Именно его содержимое мы будем равномерно засорять и размазывать.
4. Для начала найдем самый предельный из приличного цвет. Для этого насыщенность надо чуть убавить (по сравнению с предыдущим опытом). Пресыщенность исчезла, но цвет стал существенным.
5. Теперь, для того, чтобы забить артефакты добавим немного мусора. Выберем из всех видов шумов «Median» и настроим параметр. Возможно, для конкретного случая с помощью подбора оптимального числа можно добиться лучшего результата.
7. Нежелательные флуктуации скрыты, цветные участки стали более равномерными. Теперь надо бороться с шумом. Размываем его с помощью фильтра Gaussian Blur.
8. Здесь тоже можно подбирать параметры «на глаз». Однако увлекаться не стоит: мы можем потерять границы.
9. Отключив яркое и гладкое, но совершенно нерезкое изображение, мы можем увидеть отчетливое и контурное, но с большими дефектами, изображение оригинала.
10. Для того, чтобы совместить приятное с полезным, достаточно выбрать правильный режим наложения цветной информации на контурную. Это делается с помощью режима Color.

11. Изображение улучшено

наверх

5.4 Сканирование иллюстраций без муара

    Муар – это оптический эффект, возникающий при наложении двух растровых сеток (и любых двух изображений, имеющих периодическую структуру). Очень часто муар проявляется при сканировании типографских иллюстраций. Есть различные варианты, позволяющие предотвратить появление муара.
    Если вы занимаетесь графикой, рано или поздно вам придется столкнуться с проблемой муара. Муар - это оптический интерференционный эффект, появляющийся при пересечении двух или более периодических структур. Пример возникновения муара при пересечении двух решеток с одинаковой периодической структурой - на рис.1.  Рис.1. Пример возникновения муара. ПРИМЕЧАНИЕ: не надо путать печатный растр, который чаще всего является причиной муара, и сам муар. Если вы рассмотрите под лупой, к примеру, иллюстрацию на обложке журнала, то вы увидите периодический точечный растр, который формирует все изображение. А затем попробуйте отсканировать эту страницу под разными углами. То, чем они будут отличаться – это и будет проявление муара в большей или меньшей степени. 
Бороться с самим растром на отсканированном изображении гораздо проще, чем с муаром. Вероятность возникновения муара создает проблему всякий раз, когда вы сканируете изображение, которое имеет растровую структуру.  Периодическая структура первоначального изображения (печатный растр) накладывается на периодическую сетку сканирования (при сканировании фактически происходит считывание информации, расположенной в узлах периодической решетки), или, например, с матрицей пикселей на вашем мониторе.
    Возможны случаи, когда периодическая структура является неотделимой частью самого изображения. Например, если на фотографии есть форточка, затянутая обычной сеткой от насекомых, или человек в клетчатом пиджаке, то эти участки изображения при определенном раскладе тоже могут образовать при сканировании муар.
Черно-белые рисунки тоже могут содержать правильные периодические структуры. Рис. 2. Калейдоскопический фон этого штрихового графического изображения - результат муара. Рисунок 2 иллюстрирует, что может получиться при сканировании штриховой графики, которая содержит радиальные линии. Круговая вставка (нижний правый угол) демонстрирует бэкграунд картинки в полноразмерном масштабе. И как вы можете убедиться, он является четко периодичным. Но при уменьшении и показе на мониторе симметричное изображение трансформировалось в своего рода калейдоскопический узор.     В подавляющем большинстве случаев, однако, сетка на иллюстрациях является проявлением полутонового растрирования, которое указывает, что изображение было напечатано в книге, журнале, или газете. Все печатные изображения имеют точечную структуру, которая позволяет моделировать оттенки серого и различные оттенки цветов. 
Если вы сомневаетесь, что муар может существенно исказить исходное изображение, посмотрите на рис. 3, который демонстрирует результат сканирования растрированного изображения. Размер рисунка был оптимизирован для просмотра на экране. Здесь вы можете просмотреть и сохранить то же самое изображение в разрешении 300 ppi. Не удивительно, что при печати этого изображения на настольном принтере с помощью стандартного графического приложения, вы также увидите муар. Однако вы можете удивиться, что узор муара, образованный при печати на бумаге, отличается от муара, который мы видим на экране монитора. Муар изменяется, потому что образуется из-за комбинации новых данных – другого (еще большего) размера, более высокого разрешения сканирования, и того растра, который используется вашим принтером для печати изображения. 


Рис.3. Сканирование предварительно напечатанного изображения может приводить к возникновению муара.
Этот практический пример доказывает основное положение при изучении муара: из-за вероятности возникновения муара вы не можете достоверно предсказать результат и не можете знать, как будет выглядеть возникший муар. Чтобы предположить, как будет выглядеть муар (для изображений в интернете или изображений, подготовленных для просмотра на мониторе), вы должны просмотреть изображение на экране в 100% масштабе. Аналогично, если ваши
изображения готовятся для вывода на бумагу, проверьте изображение, используя то же самое разрешение и линиатуру растра, которые вы будете использовать в конечном итоге для печати. 
ПРИМЕЧАНИЕ: Отчетливее всего муар проявляется не на концах тонового диапазона, а в средних тонах изображения. Именно о них и стоит больше всего беспокоиться. 

Сглаживание муара

   Есть лишь один способ полностью устранить муар на отсканированном изображении. Для этого надо преобразовать растровое изображение, то есть сформированное дискретными точками, в изображение с непрерывными тонами (или по крайней мере в цифровой эквивалент фотографии).
Рис.4. В некоторых случаях можно использовать опцию descreening. 

Посмотрите на рис. 4, который получен сканированием той же иллюстрации, что и на рис. 3. Однако в этом случае вместо злополучного муара изображение образовано гладкими тонами.  Cамый легкий способ выполнить эту задачу – воспользоваться программным обеспечением, которое сделает это за вас автоматически. Проблема муара при сканировании настолько распространена, что изготовители сканеров часто включают алгоритм удаления муара (упомянутый как функция descreening), как часть ее драйверов сканера.

ПРИМЕЧАНИЕ: имейте в виду, что самый простой способ не есть самый лучший. Большая часть программ предлагает довольно грубое удаление растра, вместе с которым вы гарантированно потеряете и ряд важных деталей исходного изображения.
Как показывает практика, автоматические функции descreening работают лучше всего с отпечатками, выполненными с высоким разрешением. Кроме того, при низкой линиатуре растра, например 85 lpi (типично для отпечатков на газетной бумаге) или 100 lpi, автоматический decreening редко приводит к хорошим результатам.

наверх

5.5 Повышение четкости фотоизображений в Adobe Photoshop

    Методы цифрового улучшения четкости непригодны для исправления ошибок съемки. Если оригинал не резок лучше не тратить время напрасно, а заказать пересъемку или поискать более качественное аналоговое изображение. С помощью квалифицированного применения методов повышения четкости можно сделать не так уж и многое, единственно для чего они пригодны, так это для усиления контраста изображения и улучшения восприятия контуров объектов. 
Повышение четкости – обязательный шаг в процессе обработки любой фотографии перед ее выводом на печать или использованием в Интернет. Только профессиональные барабанные сканеры и цифровые камеры (ценой от 30 тысяч $) практически не смягчают картинку. Во всех остальных случаях при вводе изображений с Photo CD, цифровых камер, любительских и полупрофессиональных сканеров, элементы ПЗС (приборы с зарядовой связью) вносят такое количество шума, что цифровое повышение четкости становится неизбежным. 
Процесс печати также смягчает изображение, поэтому небольшая избыточная четкость не повредит т.к. конечный продукт почти всегда выглядит немного мягче, чем на вашем мониторе. То же самое касается и подготовки изображений для публикации на WWW. Для использования в сети фотографии переводятся в формат JPEG. Этот формат позволяет в несколько раз уменьшить размер файла, и является стандартом для всех броузеров, однако сжатие по алгоритму JPEG – является сжатием с потерями, т.е. чем сильнее вы сжимаете файл, тем выше риск потери качества изображения. В идеале, улучшение четкости следует производить перед сохранением в формате JPEG. Если не соблюдать это правило и производить операции по повышению четкости после записи изображения в формате JPEG становятся видны границы блоков 8х8 пикселов, которые создаются алгоритмом сжатия этого формата. (См. статью "Оптимизация JPG-файлов")
Фильтр наложения нерезкой маски (USM) или Контурной резкости.
Самым распространенным способом улучшения четкости является использование фильтра Unsharp Masking в пакете Adobe Photoshop. Большинство пользователей и не подозревают о том, что этот способ является одним из самых сложных и как следствие используют его достаточно топорно. Грамотное и аккуратное использование USM спсобно тонко воздействовать на фотоизображение и позволяет достигать очень качественных результатов. 
Этот метод улучшения изображений не является чем-то оригинальным. Он уже более ста лет используется в аналоговой фотографии. При работе этого фильтра происходит объединение слегка расплывчатой (нерезкой) версии изображения с оригиналом. В результате получаются резкие детали в высококонтрастны областях (края, где заметно отличаются светлые и темные выборки) без усиления тоновых скачков в областях с низкой контрастностью (области плавного градационного перехода, где резкие тоновые скачки могут нарушить плавность переодов). Поскольку при этом повышается контрастность на многихх участках изображения, нерезкое маскирование обычно усиливает общее впечатление контрастности. Unsharp Masking позволяет управлять тремя параметрами процесса: 
Amount Величина). Эта установка регулирует интенсивность разделителей (переходных зон) по каждую сторону от тонового скачка, т.е. степень усиления тоновых отличий. Это не величина ореолов, это лишь величина тоновых отличий. Степень усиления контраста выражается в процентах. При установке 100% - существующая резкость усилится в два раза, 200% - в четыре и так далее. При работе с резкими оригиналами белее чем 100% степени улучшения четкости обычно не требуется. Значения в 200-400% больше подходят для изображений предназначенных для печати больших размеров и плохо отсканированных или не качественных оригиналов.  Если использовать установки описанные для параметра Radius, неплохие результаты могут быть получены при значении Amount, равном 200%, или по крайней мере это значение можно использовать, как начальное приближение. 
По мере увеличения параметра Amount вы приближаетесь к точке конечного результата (предельной точке). Разделители вокруг больших тоновых скачков постепенно приближаются к белому или черному тону, поэтому увеличение Amount после достижения этой точки не оказывает дальнейшего влияния на эти зоны.  Большие значения Amount могут усилить проблемы шума и крапчатости, о которых говорится ниже, но вы можете избежать этих проблем, используя установку Threshold (Порог).

Radius ( Радиус) – указывает, насколько широкими должны быть "разделители" (переходные зоны) по каждую сторону края в точках-выборках. При больших значениях получаются широкие разделители (большие ореолы, включается много точек-выборок). Размер ореолов, получаемых в результате применения средств повышения резкости, влияет на получаемое впечатление резкости изображения (большой радиус предполагает более высокую резкость). Ширина пути измеряется в десятых долях пиксела. Особенности управления этим параметром зависят от величины изображения. При работе с изображениями низкого разрешения или фотографиями печатающимися маленьким размером радиус не должен превышать 0,5-1,0 пиксела. Злоупотребление повышением ширины пути приводит к появлению эффекта гало. Примерное значение необходимой величины этого параметра можно можно определить разделив выходное разрешение (пикс\дюйм) изображения на 200. Соответственно, для сканированных изображений с разрешением 300 spi (выборок на дюйм), используйте иначение 1,5. Единственное исключение из этого правила - это работа над большими изображениями, которые никто не рассматривает на близком расстоянии, - крупные афиши и плакаты. В этих случаях могут понадобиться большие значения Radius, что бы создать впечатление резкости на определенных расстояниях. Для очень больших изображений рекомендуется следующаа формула:  расстояние от наблюдателя (в дюймах) х разрешение (spi) х 0,0004 = Radius  Эта формула базируется на некоторых теориях чувствительности нашего глаза с циклом амплитудной модуляции при заданном угле обзора. 

Threshold  (Порог). Значение этого поля указывает, насколько должны отличаться значения смежных тонов (в диапазоне от 0 до 255), что бы к ним можно было применить этот фильтр. Например, если значение Threshold равно 3 и соседние точки-выборки имеют тоновые значения 122 и 124, к ним фильтр не применяется. Таким образом, средства повышения резкости не применяются к областям с низким контрастом.  Измеряется он в levels (уровнях). Говоря по другому: порог – это разность значений тона между соседними пикселами. В стандартных случаях его значение устанавливают между 2 и 6 уровнями. Каких либо жестких правил применения этого параметра не существует т.к. все зависит от особенностей тонового диапазона и контрастности конкретного изображения.  Установка Threshold является ключевым параметром, позволяющем избежать проблемы рябчатости и "искусственности" изображения, возникающих при повышении резкости. Используя этот параметр, фильтр Unsharp Mask игнорирует слегка выделяющиеся пикселы вместо их акцентирования. Это особенно важно для гладких переходов естественных тонов. В большинстве случаев наиболее преемлемыми являются значения 3 или 4. 

Проблемы нерезкого маскирования

наверх

   перейти к содержанию