Полезности и приятности
это все что есть у меня полезное и интересное для Вас!
Пользователей: 32
Администратор: badylai
Модераторы: RussianSpy NMIX flyroot ivied
Востановление старых фотографий.
Я собираюсь дать Вам краткий обзор, но когда мы закончим, Вы поймете смысл этой техники. Возможности на самом деле очень обширные.
0
Изменение цвета черно-белого изображения.
1). Перенесите черно-белое изображение на цветное и нажмите кнопку Добавить маску в палитре Слои. Выбрав инструмент Угловой градиент и установив белый цвет — основным, а черный — фоновым, проведите инструментом примерно от центра изображения в правый-нижний угол.
2). Теперь активизируйте слой с черно- белым изображением пустыни, щелкнув на его миниатюрку в палитре Слои. Вызовите команду Изображение/ Настройка/ Оттенок/ насыщение. Установите флажок Цветность. Введите значение Цветность — 29, Насыщение — 40, Освещенность -( — 2).
0
Плавающие Объекты
Вот способ создания в Photoshop изображения объекта плавающего в воде. Как пример, я использовал цветок но, можно ипользовать любые другие объекты.
Я начал с изображения цветка. Я создал путь(кнопка P) вокруг него, преобразовал путь в выднление (удерживая ctrl нажал на имени пути в палитре путей).
Создайте новый документ, чтобы продолжить. Нажав на ctrl или выбрав инструмент перемещения (Move tool (кнопка V)), я перетащил выделенное изображение в мой новый документ, в котором можно создать новый слой для этого, назвав его 'Цветок'.
0
Сжатие изображений: JPEG и JPEG2000
Михаил Борисов
Старый добрый JPEG, несмотря на массу неоспоримых достоинств, все же имеет и существенные ограничения. Снять их был призван новый метод сжатия изображений, разработки которого велись уже давно. Теперь, когда JPEG2000 стал официально признанным форматом, это должно послужить началу его активной поддержки различными производителями ПО.
Наверняка многих работающих с графикой на компьютере интересует вопрос: а как удается изображение, занимающее весьма впечатляющий объем в памяти ПК, втиснуть в гораздо меньший размер на диске? Помнится, на заре своей издательской деятельности слово «компрессия» для меня было таким загадочным и удивительным… В самом деле, каким образом происходит сжатие изображений — ведь без него сейчас немыслимо представить ни Сеть, ни цифровую фотографию, ни цветную полиграфию?
Итак, сжатие. Оно может как приводить к потере качества, так и не приводить. Последний случай — это такие методы, как RLE (Run Length Encoding, кодирование длин серий, в результате которого образуются пары типа (skip, value, где skip — это число подряд идущих нулей, а value — следующее за ними значение) и LZW (компрессия методом Lempel-Ziff-Welch), реализованные в форматах PSD, GIF и TIFF. Широко используются они и архиваторами типа RAR и ZIP. Средняя степень компрессии сжатия без потерь — 2-3 раза.
Если нужно сжать изображение сильнее, без потери качества не обойтись. Каковы принципы? Во-первых, любое изображение содержит определенную избыточность, удаление которой не приведет к заметному изменению качества картинки. Во-вторых, человеческий глаз более восприимчив к изменениям яркости, нежели цвета. Поэтому для разных каналов изображения применяются различные степени сжатия — информация теряется, но визуально это не заметно. Кроме того, чувствительность глаза к мелким элементам изображения невелика, что позволяет без ущерба для качества их удалить. Так можно сжимать изображение (даже если ухудшение качества становится уже заметным) вплоть до приемлемого порога. Степень деградации качества определяется для каждого конкретного случая. Для полиграфии допустимы лишь минимальные искажения, а для размещения в Интернете (в зависимости от предназначения) — гораздо большие.
Наибольшую популярность среди методов компрессии с потерями получил JPEG, который даже при тридцатикратном сжатии сохраняет достаточное качество картинки. Кстати, в большинстве современных методов сжатия данных (например, Layer-4, известный как mp3, а также MPEG) реализованы механизмы, аналогичные JPEG. Давайте познакомимся поближе с этим форматом, тем более что не так давно была окончательно утверждена его новейшая реализация JPEG2000, в которую вошли все дополнения, внесенные в JPEG/MPEG за десять лет его развития.
JPEG
Название алгоритма компрессии — аббревиатура от Joint Photographic Expert Group, инициативной группы, образованной из экспертов ITU (International Telecommunication Union) и ISO (International Organization for Standartization). Именно поэтому в ее названии присутствует приставка Joint. В 1992 г. JPEG был объявлен международным стандартом в области графических изображений.
При компрессии методом JPEG качество теряется всегда. При этом всегда есть выбор: отдать предпочтение качеству в ущерб объему (размер файла сожмется приблизительно в три раза) или же наоборот, добиться минимального размера изображения, при котором оно еще останется узнаваемым (степень компрессии может достигать 100). Сжатие, при котором различие в качестве между получающимся изображением и оригиналом еще остается незаметным, дает 10-20-кратное сокращение размера файла.
Область применения
JPEG лучше всего компрессирует полноцветные и монохромные изображения фотографического качества. Если же требуется сохранить картинку с индексной палитрой, то сначала она конвертируется в полноцветную. При компрессии методом JPEG нужно иметь в виду, что все зависит от характера изображений: гораздо меньший объем будут занимать те, где изменения цвета незначительны и нет резких цветовых переходов. JPEG применяется всюду, где нужно хранить фотоизображения: в цифровых фотоаппаратах, полиграфии (EPS DCS 2.0), немыслим без него и Интернет.
Существует несколько разновидностей JPEG-компрессии, мы же рассмотрим только две из них, использующиеся в стандартном пакете для работы с растровыми изображениями Adobe Photoshop, — baseline и progressive. Два других способа — ariphmetic и loseless — экзотика, в силу ряда причин не получившая широкого распространения.
Как происходит сжатие
1. Первый этап заключается в конвертировании цветовой модели изображения (обычно RGB) в модель, где яркостная и цветовая составляющие разнесены (например, YCbCr или YUV), что позволяет оптимально подойти к выбору степеней компрессии для каждого канала (с учетом особенностей восприятия глазом). Преобразование происходит следующим образом:
Y = 0,299xR+0,587*G+0,114xB
Cb = (B-Y)/0,866/2+128
Cr = (R-Y)/0,701/2+128
2. На следующем этапе происходит т. н. префильтрация, при которой соседние пиксели отдельно в каждом из каналов Cb и Cr группируются попарно в горизонтальном и вертикальном направлениях, а яркостный канал Y оставляется без изменений. После этого вся группа из четырех пикселов получает усредненное значение соответствующих компонент Cb и Cr. Для краткости такую схему можно обозначить как 4:1:1 (такая же форма представления принята в DRAW — окно экспорта в jpeg). С учетом того, что каждый пиксел кодируется 3 байтами (по 256 уровней для каждого из трех каналов), в результате объем данных автоматически сокращается в 2 раза (вместо 12 байт для передачи 4 пикселов достаточно передать всего 4+1+1 = 6 байт). С точки зрения математики такое преобразование приводит к существенной потере информации, но человеческий глаз потери не воспринимает, поскольку в обычных фотографических изображениях присутствует существенная избыточность.
3. Полученная информация, прошедшая стадию первичной «очистки», отдельно в каждом канале снова группируется в блоки, но уже размером 8x8, после чего для них применяется основное сжатие — т. н. дискретное косинусное преобразование, для краткости — DCT (discrete cosine transform). В результате информация о распределении яркости пикселов преобразуется в другой вид, где она описывается распределением, основанном на частоте появления той или иной яркости пикселов. DCT имеет ряд преимуществ перед другими преобразованиями (например, перед преобразованием Фурье), обеспечивая лучшее восстановление информации.
Вместо массива из 64 значений (8x8 пикселов) для каждого блока, из которых состоит изображение, мы получаем массив из 64 частот. Рассмотрим работу DCT на примере. Допустим, яркость пикселов в одном блоке нашего изображения имеет вид, представленный на рис. 1 слева, тогда результат преобразования будет таким, как показано справа.
Несмотря на значительную точность, некоторая потеря информации на данном этапе все же происходит — именно поэтому JPEG всегда приводит к потере качества. Основная цель преобразования — выяснить общую картину распределения крупных (на рисунке — сверху слева) и мелких (внизу справа) объектов, что пригодится потом, при устранении малозначимой информации.
4. Следующий этап — удаление малозаметной глазу информации из блока, или квантование (quantization). Все составляющие делятся на различные коэффициенты, определяющие значимость каждой из них для качественного восстановления исходного изображения, и результат округляется до целого значения. Именно эта процедура вносит наибольшие потери качества, снижая конечный объем изображения. Высокочастотные составляющие квантуются грубо, а низкочастотные — точнее, поскольку наиболее заметны. Дабы несколько сгладить понижение качества, в канале яркости используются меньшие коэффициенты деления, чем в каналах цветности. Но чаще (это делается для ускорения расчетов) вместо специально подобранных значений берется всего одно — то, которое вводит пользователь при выборе степени компрессии.
Вот, например, как выглядит окно Photoshop при сохранении изображения c помощью операции Save for web, где параметр Quality (вернее, производная от него) — тот самый коэффициент округления (рис. 2).
Несмотря на такое огрубление, для большинства изображений результат получается вполне приемлемым. И лишь в особых случаях, когда речь идет об оптимизации изображения с большим количеством мелких деталей или же где большие площади заняты одним цветом, это работает плохо.
В результате квантования получается набор составляющих, по которым исходное изображение восстанавливается с заданной точностью (рис. 3).
На рис. 4 показан результат восстановления черно-белого квадрата соответственно одной, четырьмя и пятнадцатью составляющими.
5. После выполнения основной работы по сжатию изображения дальнейшие преобразования сводятся к второстепенным задачам: оставшиеся составляющие собираются в последовательность таким образом, чтобы сначала располагались отвечающие за крупные детали, а потом — за все более мелкие. Если посмотреть на рисунок, то движение кодировщика похоже на зигзагообразную линию. Этап так и называется — ZigZag (рис. 5).
Затем получившаяся последовательность сжимается: сначала обычным RLE, затем методом Хаффмана.
6. И наконец, чисто техническая стадия — данные заключаются в оболочку, снабжаются заголовком, в котором указываются все параметры компрессии с тем, чтобы изображение можно было восстановить. Впрочем, иногда в заголовки не включают эту информацию, что дает дополнительный выигрыш в компрессии, однако в этом случае нужно быть уверенным, что приложение, которое будет читать файл, о них знает.
Вот, в общем, и все преобразования. А теперь давайте подсчитаем, какая компрессия была достигнута в нашем примере. Мы получили 7 значений, по которым восстановится первоначальное изображение размером 8x8. Итак, компрессия от применения DCT-преобразования в обоих каналах цветности составила 8x8/7 ≈ 9 раз. Отведем на канал яркости не семь, а 11 коэффициентов, что даст 8x8/11 ≈ 6. Для всех трех каналов получится (9+9+6)/3=8 раз. Снижение качества при «прореживании» изображения, произошедшего на второй стадии, дает дополнительно двойной прирост (схема 4-1-1, учитывающая особенности кодирования яркостной составляющей), что даст итоговый результат — 16 раз. Это грубый подсчет, не учитывающий некоторых аспектов, но отражающий реальную картину. Чтобы получить тридцатикратное сокращение размера файла, нужно оставить всего 3-4 составляющие.
Процесс восстановления изображения протекает в обратном порядке: сначала составляющие умножаются на значения из таблицы квантования, и получаются приблизительные коэффициенты для обратного косинусного преобразования. Чем лучшее качество выбрано при компрессии, тем степень приближения к оригинальным коэффициентам выше, а значит, изображение восстановится более точно. Остается добавить лишь одно действие: перед самым завершением внести некоторые корректировки (шум) в граничные пиксели из соседних блоков, чтобы убрать резкие перепады между ними.
Недостатки JPEG
Невозможность достичь высоких степеней сжатия за счет ограничения на размер блока (только 8x8).
Блочность структуры на высоких степенях компрессии.
Закругление острых углов и размывание тонких элементов в изображении.
Поддерживаются только RGB-изображения (использовать JPEG для CMYK-изображений можно только в формате EPS через DCS).
Изображение нельзя отобразить до тех пор, пока оно не загрузится полностью.
С тех пор, как JPEG был утвержден в качестве стандарта, прошло уже десять лет. За это время группы исследователей предложили ряд существенных дополнений в первоначальный вариант, которые вылились в конце прошлого года в появление нового стандарта.
JPEG2000
С 1997 г. были начаты работы, направленные на создание универсальной системы кодирования, которая снимала бы все ограничения, накладываемые JPEG, и могла эффективно работать со всеми типами изображений: черно-белыми, в градациях серого, полноцветными и многокомпонентными, причем независимо от содержания (будут ли это фотографии, достаточно мелкий текст или даже чертежи). В его разработке принимали участие наряду с международными стандартизирующими организациями такие гранды промышленности, как Agfa, Canon, Fujifilm, Hewlett-Packard, Kodak, LuraTech, Motorola, Ricoh, Sony и др.
Поскольку новый алгоритм претендовал на универсальный, ему дополнительно ставилась задача использования различных способов передачи данных (в реальном режиме времени и при узкой полосе пропускания), что особенно критично в мультимедийных приложениях, например, в реал-трансляциях через Интернет.
Основные требования, предъявляемые к формату JPEG2000:
Достижение повышенной по сравнению с JPEG степени компрессии.
Поддержка монохромных изображений, что позволит применять его для компрессии изображений с текстом.
Возможность сжатия вообще без потерь.
Вывод изображений с постепенным улучшением детализации (как в progressive GIF).
Использование в изображении приоритетных областей, для которых качество может устанавливаться выше, чем в остальной части изображения.
Декодирование в реальном режиме времени (без задержек).
Принцип сжатия
В качестве основного механизма компрессии в JPEG2000, в отличие от JPEG, используется волновое (wavelet) преобразование — система фильтров, применяемых ко всему изображению. Не вдаваясь в детали компрессии, отметим лишь основные моменты.
Сначала точно так же, как и для JPEG, происходит конвертирование изображения в систему YCrCb, после чего — первичное удаление избыточной информации (путем уже известного объединения соседних пикселей в блоки 2x2). Затем все изображение делится на части одинакового размера (tile), над каждой из которых независимо от других и будут происходить дальнейшие преобразования (это снижает требования к объему памяти и вычислительным ресурсам). Далее каждый канал проходит фильтрацию низкочастотным и высокочастотным фильтрами отдельно по строкам и по рядам, в результате чего после первого прохода в каждой части формируются четыре более мелких изображения (subband). Все они несут информацию об исходном изображении, но их информативность сильно отличается (рис. 6).
Например, изображение, полученное после низкочастотной фильтрации по строкам и рядам (вверху слева), несет наибольшее количество информации, а полученное после высокочастотной — минимальное. Информативность у изображений, полученных после НЧ-фильтрации строк и ВЧ для столбцов (и наоборот), средняя. Наиболее информативное изображение опять подвергается фильтрации, а полученные составляющие, как и при jpeg-компрессии, квантуются. Так происходит несколько раз: для сжатия без потерь цикл обычно повторяется 3 раза, с потерями — разумным компромиссом между размером, качеством и скоростью декомпрессии считается 10 итераций. В результате получается одно маленькое изображение и набор картинок с мелкими деталями, последовательно и с определенной точностью восстанавливающих его до нормального размера. Очевидно, что наибольшая степень компрессии получается на крупных изображениях, поскольку можно установить большее количество циклов.
Практическая реализация
С тех пор, как были заложены основы компрессии методом JPEG2000, ряд компаний разработал достаточно эффективные алгоритмы ее реализации.
Среди крупных разработчиков ПО можно отметить Corel (кстати, она одна из первых внедрила в свои пакеты поддержку формата wi, основанного на волновых преобразованиях, за что ей честь и хвала) — все изображения, поставляемые на компакт-дисках с пакетом CorelDRAW вплоть до девятой версии, сжимались именно таким способом.
Позже к ней подтянулась и Adobe. Часть идей, заложенных в JPEG2000, была применена разработчиками Photoshop 6 в виде продвинутых опций при сохранении изображения в формате JPEG (обычном, основанном на косинусном преобразовании). Среди них — прогрессивный JPEG (параметр Progressive в окне Save for Web). Этот алгоритм предназначен, главным образом, для систем реального времени и работает точно так же, как и прогрессивный GIF. Сначала появляется грубая копия изображения, состоящая всего из нескольких блоков большого размера, а со временем, когда подгружаются остальные данные, структура начинает просматриваться все четче, пока, наконец, конечное изображение не восстановится полностью. В отличие от GIF, такой алгоритм создает большую нагрузку на просмотрщик, поскольку ему придется полностью выполнять весь цикл преобразований для каждой передаваемой версии.
Из других дополнений отметим включение в файл нескольких JPEG-сжатых изображений с разной степенью компрессии, разрешением и даже цветовыми моделями. Соответственно, в Photoshop 6 появилась возможность выделять в изображении отдельные области и применять для них другие установки компрессии (Region-Of-Interest, впервые такой механизм был предложен еще в 1995 г.), используя более низкие значения в таблице квантования. Для этого задается требуемая область (например, в виде нового канала в изображении) и нажимается пиктограмма маски возле пункта Quality (Качество). В появившемся окне можно экспериментировать с изображением, передвигая ползунки, — готовый результат отображается на экране, позволяя быстро находить необходимый компромисс между качеством и размером.
Специализированные конверторы и просмотрщики
Поскольку стандартом не оговариваются конкретные реализации методов компрессии/декомпрессии, это дает простор сторонним разработчикам алгоритмов сжатия. В самом деле, можно использовать либо упрощенный алгоритм волнового преобразования и тем самым ускорить процесс компрессии или же, наоборот, применить более сложный и, соответственно, требующий больших системных ресурсов.
Специализированные решения от других компаний доступны в виде коммерческих разработок. Одни реализованы в виде отдельных программ (JPEG 2000 разработки Aware), другие — в виде дополнительных модулей для наиболее распространенных растровых редакторов (ImagePress JPEG2000 разработки Pegasus Imaging и модуль LEAD JPEG2000 от LEAD Technologies). На их фоне выделяется компания LuraTech, давно занимающаяся этим вопросом. Она продвигает свою технологию LuraWave в самодостаточном продукте LuraWave SmartCompress (доступна уже третья версия) и предлагает модули для Photoshop, Paintshop, Photopaint. Отличительная особенность — более высокая скорость работы (практически мгновенное преобразование) даже с картинками размером в несколько мегабайт. Соответственно и цена этого модуля самая высокая — 79 долл.
Чтобы просматривать JPEG2000-изображения браузерами, необходимо установить специальный модуль-просмотрщик (все разработчики предлагают его бесплатно). Вставка изображения в html-документ, как и любого plug-in, сводится к использованию конструкции EMBED (с дополнительными параметрами). Например, <EMBEDSRC=”sample.lwf” WIDTH = 500 HEIGHT = 700 TYPE = “image/x-wavelet” PROGRESSIVE LIMIT = 8000> означает, что будет использоваться прогрессивный метод переда- чи изображения. То есть в нашем примере (файл размером 139 Кбайт) сначала передаются только 250 байт, на основании которых будет построено грубое изображение, затем, после дозагрузки 500 байт, изображение обновляется (так продолжается до достижения значения LIMIT).
Если вы захотите получить более качественное изображение, нужно выбрать пункт Improve из меню, всплывающего по правой кнопке (рис. 9). За четыре докачки все изображение будет загружено полностью.
Выводы
Итак, JPEG2000 объективно показывает лучшие результаты, чем JPEG только на высоких степенях сжатия. При компрессии в 10-20 раз особой разницы не заметно. Сможет ли он вытеснить или просто составить конкуренцию широко распространенному формату? В ближайшее время — вряд ли, в большинстве случаев соотношение качество/размер, обеспечиваемое JPEG, вполне приемлемо. А те 10-20% дополнительной компрессии, которые дает JPEG2000 при визуально одинаковом качестве, вряд ли приведут к росту его популярности.
Зато к новому формату проявляют пристальный интерес компании-производители цифро- вых камер, поскольку размеры светочувствительных матриц с каждым годом неуклонно увеличиваются, и помещать изображения в память становится все труднее. И вот тогда новый формат получит большее распространение, и кто знает, возможно, через какое-то время JPEG2000 сравняется с JPEG. Во всяком случае, Analog Micro Devices недавно выпустила специализированный чип, в котором компрессия/декомпрессия по новой технологии реализованы на аппаратном уровне, а министерство обороны США уже сейчас активно использует новый формат для записи фотоснимков, полученных со спутников-шпионов.
Об авторе: Михаил Борисов — независимый автор.
Факты и домыслы
1. JPEG теряет качество при открытии и повторном сохранении файла.
Неправда. Качество теряется только тогда, когда выбирается степень компрессии, меньшая, чем та, с которой изображение было сохранено.
2. JPEG теряет качество при редактировании файла.
Правда. При сохранении измененного файла все преобразования выполняются вновь — поэтому избегайте частого редактирования изображений. Это относится только к случаю, когда файл закрывается: если же файл остается открытым, причин для беспокойства нет.
3. Результат компрессии с одинаковыми параметрами в разных программах будет одинаков.
Неправда. Разные программы по-разному трактуют вводимые пользователем значения. Например, в одной программе указывается качество сохраняемого изображения (как, например, в Photoshop), в другой — степень его компрессии (обратная величина).
4. При установке максимального качества изображение сохраняется без каких-либо потерь качества.
Неправда. JPEG сжимает с потерями всегда. Но установка, например, 90% качества вместо 100% дает сокращение размера файла большее, чем воспринимаемое глазом ухудшение качества.
5. Любой файл JPEG можно открыть в любом редакторе, понимающем формат JPEG.
Неправда. Такую разновидность JPEG, как прогрессивный (progressive JPEG), некоторые редакторы не понимают.
6. JPEG не поддерживает прозрачность.
Правда. Иногда может казаться, что какая-то часть изображения прозрачна, но на самом деле ее цвет просто подобран так, чтобы он совпадал с цветом фона в html-странице.
7. JPEG сжимает лучше, чем GIF.
Неправда. У них разная область применения. В общем случае, типичная «гифовская» картинка после конвертирования в JPEG будет иметь больший объем.
JPEG2000 против JPEG
1. При двадцати-тридцатикратном сжатии JPEG2000 и JPEG дают приблизительно одинаковое качество (кстати говоря, Photoshop не может сжать обычную фотографию больше этого предела).
2. При большем сжатии качество JPEG2000 существенно выше, чем у JPEG, что позволяет без особых потерь сжимать до 50 раз, а с некоторыми потерями (речь идет об изображениях для Интернет) — до 100 и даже до 200.
3. При больших степенях компрессии в тех областях, где происходит плавное изменение цвета, изображение не приобретает характерную для простого JPEG блочную структуру. JPEG2000 также несколько размазывает и закругляет острые контуры — см. фотографии (рис. 7 и 8).
На нем представлены результаты компрессии тестового файла с разными степенями компрессии (слева — сохраненные в Photoshop в формате JPG, справа — в формате JPEG2000). Для изображения на рис. 7 были выбраны степени компрессии 20, 40, 70 и 145 (их можно явно указывать при сохранении в JPEG2000), степень сжатия JPG выбиралась из того расчета, чтобы размер файла был таким же, как после сжатия по JPEG2000. Как говорится, результаты налицо. Для чистоты был проведен второй эксперимент на изображении с более четкими деталями (со степенями компрессии 10, 20, 40 и 80). Преимущество опять же на стороне JPEG2000 (рис. 8).
4. Поскольку, по сути, в одном JPEG2000-файле хранятся копии с разным разрешени
ем, для тех, кто делает галереи изображений в Интернете, отпадает необходимость создавать для них thumbnails.
5. Особый интерес представляет компрессия без искажений (режим loseless). Так, тестовый файл при LZW-сжатии из Photoshop занял 827 Кбайт, а сжатый JPEG2000 — 473 Кбайт.
6. По сравнению с JPEG его более продвинутый тезка потребляет значительно больше системных ресурсов. Но существенно возросшая за последние пару лет мощь компьютеров позволяет успешно решать задачи сжатия изображений новым методом.
7. Отсутствие поддержки JPEG2000 в браузерах. Чтобы просматривать такие изображения, нужно скачать довольно большой дополнительный модуль (1,2 Мбайта).
8. Отсутствие бесплатного ПО для сохранения изображений в новом формате.
0
Царапины, уходящие в историю
Александр Миловский
Алгоритмы борьбы с дефектами сканируемых изображений напоминают женские секреты из назойливых рекламных роликов — один и тот же рецепт на все случаи жизни, будь то подавление муара или удаление царапин: выдели, размажь, повысь резкость…
Кому из нас при взгляде на ворох старых фотографий, вываливающихся из семейных фотоальбомов, не приходила в голову мысль, что было бы неплохо все это перебрать, разложить, подписать… Наиболее деятельные даже бросятся сканировать семейный архив и могут заняться ретушью потрепанных фото. Царапины, грязь, вуаль, желтые пятна, слабый контраст — вот далеко неполный перечень дефектов, с которыми приходится бороться. Единственный помощник в нелегком деле ретушера, конечно же, Photoshop.
Изначально ретушью называли любые изменения, вносимые в изображение, включая тоновую и цветовую коррекцию. Однако среди специалистов по обработке графики сложилось более узкое определение этого термина. Под операцией ретуширования обычно понимают коррекцию дефектов и устранение нежелательных деталей изображения для улучшения его качества и достижения большей художественной выразительности.
В процессе ретуширования могут применяться практически все инструменты из арсенала Photoshop, но наиболее мощным и гибким из них, безусловно, является Clone Stamp (Штамп клонирования). Штамп — инструмент локальной коррекции. Это означает, что вы должны вручную обработать все фрагменты, нуждающиеся в правке. Этот метод ретуширования позволяет достигать наилучших результатов и является универсальным, но чрезвычайно трудоемким, поэтому его целесообразно использовать только в случае невозможности применения других методов.
Для тех же, кто любит простые и быстрые решения, есть масса добрых (и не очень) советов. Алгоритмы борьбы с дефектами сканируемых изображений напоминают женские секреты из назойливых рекламных роликов — один и тот же рецепт на все случаи жизни, будь то подавление муара или удаление царапин: выдели, размажь, повысь резкость…
Универсальные решения хороши так же, как всепогодные валенки — ходить в них можно, но летом несколько жарковато.
Мне бы хотелось рассказать об одном простом, но очень эффективном приеме, позволяющем быстро справиться с основной массой мелких дефектов. Традиционные алгоритмы борьбы с такими недостатками предполагают применение сглаживающих фильтров, таких, например, как Gaussian Blur (Гауссово размытие). После чего, как правило, следует повышение резкости с использованием фильтра Unsharp Mask (Нерезкое маскирование). В этом месте настоящий профессионал обычно смотрит на готовый результат и… выбрасывает его в мусорную корзину, поскольку детализация готового изображения годится разве что для печати спичечных этикеток. Он снова возвращается к оригиналу и медленно, но верно штампом устраняет все дефекты. Результат, естественно, великолепен, но какой ценой!
В противоположность (а правильнее было бы сказать, «в дополнение») классическому подходу предлагаемый метод основывается на несколько неожиданном инструменте — History Brush (Кисть истории), появившемся еще в пятой версии Photoshop. Инструмент History Brush в совокупности с палитрой History (История) значительно повышает производительность работы. Напомним, что палитра History позволяет отслеживать все изменения, вносимые в изображение, сохраняя по умолчанию 20 последних операций. С ее помощью можно не только перейти к любому из этих состояний, но и создать снимки (snapshots) наиболее важных моментов работы. Состояние или снимок, помеченные слева специальной пиктограммой, определяют источник данных для инструмента History Brush, с помощью которого пользователь может объединять удачные фрагменты, полученные на всех этапах обработки изображения.
Единственный недостаток рассматриваемой палитры — невозможность сохранения снимков в составе документа. Это означает, что любая серьезная коррекция должна производиться за один сеанс работы. Но согласитесь, не очень нормально работать с одним изображением несколько суток.
Однако вернемся к цифровой ретуши. Пожалуй, самой трудоемкой, требующей наибольшего внимания и аккуратности операцией является удаление пыли и царапин. Тут, как с муравьями — вроде все мелкие, но их несметное количество может вывести из себя кого угодно. Для примера возьмем старое изображение, на котором присутствуют перечисленные дефекты (рис. 1).
Если вы прилично владеете штампом, то на ретушь уйдет минут пять. Используя History Brush и палитру History, то же самое можно сделать за 50 секунд. Итак, начнем.
Основная идея метода основывается на особом характере дефектов. Царапины и перегибы, как правило, светлее самого изображения. Это связано с тем, что в таких местах, вследствие нарушения верхнего слоя фотографии, на поверхность выступают ворсинки бумаги, которая чаще всего имеет белый или, по крайней мере, почти белый цвет. Грязь и пыль также являются характерными дефектами, но только цвет их, напротив, обычно темнее самого изображения. Поэтому естественно было бы излишне светлые пиксели заменить более темными, а темные, соответственно, светлыми. А помогут нам в этом специальные режимы наложения.
Независимо от применяемого инструментария, прежде чем начинать ретушировать, всегда следует подстраховаться и обеспечить себе пути к отступлению. Как известно, ретушь — одна из самых труднопредсказуемых операций: вы можете ретушировать целый час, а затем принять решение о непригодности полученного варианта. Очень обидно начинать все сначала, поэтому достаточно эффективна техника контрольных точек: как только вы достигаете какого-то промежуточного результата, сразу же создаете снимок текущего состояния — контрольную точку. Впоследствии, если коррекция очередного дефекта окажется неудачной, всегда можно вернуться к созданному снимку.
Чтобы создать снимок текущего состояния в палитре History, из контекстного меню палитры вызываем команду New Snapshot (Новый снимок) (рис. 2).
Назовем его, например, Start (можно назвать и по-русски, но с кириллицей в интерфейсе у оригинального Photoshop, как известно, существуют проблемы) (рис. 3).
Все готово для борьбы с дефектами. Для начала воспользуемся каким-нибудь усредняющим фильтром, например Dust&Scratches (Пыль и царапины). В принципе, это может быть любой сглаживающий низкочастотный фильтр, скажем Gaussian Blur, но предпочтительнее использовать рангово-порядковые фильтры. К ним, в частности, относятся фильтры группы Noise (Шум): Dust&Scratches, Despeckle (Удаление растра), Median (Медианный). Рангово-порядковыми они называются, поскольку в их основе лежит операция сортировки, упорядочивания, ранжирования элементов изображения. Доказано, что со случайными шумами эти фильтры справляются лучше, чем традиционные сглаживающие. Фильтр Dust&Scratches обладает наибольшей гибкостью, поэтому именно его мы и применим Filter, Noise, Dust&Scratches (рис. 4).
Первое, что необходимо сделать перед настройкой параметров, — вывести оба регулятора в крайнее левое положение. Затем начинаем плавно двигать ползунок параметра Radius (Радиус) вправо до тех пор, пока все дефекты не будут подавлены (как правило, при этом многие детали изображения также будут размыты, но это не страшно). Основным недостатком всех усредняющих фильтров является подавление фактуры изображения. Если изображение имело ярко выраженную зернистую структуру, то после применения фильтра она, скорее всего, будет подавлена. Чтобы избежать такого эффекта, фильтр Dust&Scratches имеет второй регулятор Threshold (Порог). Данный параметр задает степень допустимой неоднородности (зернистости) фона, которая не будет подавляться. Плавно двигая второй ползунок вправо, следим, чтобы царапины не появились снова. При этом иногда даже приходится верхний ползунок подвинуть еще немного вправо, чтобы добиться одновременно и подавления дефектов, и сохранения фактуры изображения. Таким образом, фильтр нужно применять с минимальным радиусом и максимальным порогом, позволяющими полностью устранить дефекты (рис. 5).
Дальше — проще! Создаем снимок текущего отфильтрованного состояния в палитре History и называем его, например, Filtered.
А теперь самое главное. Возвращаемся в палитре History к снимку Start, который мы предусмотрительно создали заранее (при этом, естественно, все дефекты вернутся), в палитре History устанавливаем пиктограмму History Brush напротив снимка Filtered (обратите внимание: нужно не перейти к этому состоянию, а только установить напротив него пиктограмму!) (рис. 6).
Теперь берем инструмент History Brush и настраиваем для него режим наложения Darken (Затемнить) — замена темным (рис. 7). Радиус кисти выбираем чуть более размера дефекта, при этом мягкие кисти предпочтительнее жестких. А теперь просто проводим инструментом по светлым дефектам — как по мановению волшебной палочки царапины начнут исчезать. При этом необязательна высокая точность, установленный режим наложения автоматически защитит от случайных ошибок. Тем не менее нужно помнить, что чем меньше изменений сделано History Brush, тем больше деталей будет сохранено.
Для того чтобы удалить темные дефекты, нужно просто сменить режим наложения на Lighten (Осветлить) — замена светлым. Этот режим позволяет избавиться и от призрачных рубцов, оставшихся на месте светлых царапин после предыдущего этапа. После устранения всех дефектов создаем контрольный снимок достигнутого результата, а ненужные снимки Start и Filtered в палитре History можно удалить. Любуемся результатом (рис. 9).
Конечно же, далеко не каждое изображение можно эффективно отретушировать предложенным способом. Если размер дефекта очень большой или же поврежден характерный фрагмент, то ничто не заменит универсальный Clone Stamp. Палитра и кисть истории просто экономят ваше время в борьбе с типовыми проблемами.
Ну и, наконец, законный вопрос, возникающий после знакомства с нашим алгоритмом: а нельзя ли удалять царапины в автоматическом режиме? Трудно поверить, но это возможно, вот только область применения такой процедуры будет заметно уже, чем у предложенной методики.
Об авторе: Александр Миловский — преподаватель специальности ПО дизайна Факультета переподготовки специалистов СПбГТУ.
0
0
0
0
