Нерезкая маскировка

Нерезкая маскировка применена к нижней части изображения.

Маскирование нерезкости ( USM ) — это метод повышения резкости изображения , впервые реализованный в фотолаборатории , но теперь широко используемый в программном обеспечении для цифровой обработки изображений . Его название происходит от того факта, что этот метод использует размытое или «нерезкое» негативное изображение для создания маски исходного изображения. Затем маска нерезкости объединяется с исходным позитивным изображением, создавая изображение менее размытое, чем оригинал. Полученное изображение, хотя и более четкое, может быть менее точным представлением объекта изображения.

В контексте обработки сигналов нерезкая маска обычно представляет собой линейный или нелинейный фильтр, который усиливает высокочастотные компоненты сигнала.

Нерезкая маскировка в фотолаборатории

Упрощенный принцип нерезкой маскировки

Для фотолаборатории негатив большого формата на стеклянной пластине контактно копируется на низкоконтрастную пленку или пластину для создания позитивного изображения. Однако позитивная копия создается с материалом копии, соприкасающимся с обратной стороной оригинала, а не с эмульсией к эмульсии , поэтому она размыта. После обработки этот размытый позитив заменяется обратной стороной исходного негатива. Когда свет проходит как через негатив, так и через позитив (например, в увеличителе ) , позитив частично аннулирует часть информации в негативе.

Поскольку позитив был намеренно размыт, аннулируется только низкочастотная (размытая) информация. Кроме того, маска эффективно уменьшает динамический диапазон исходного негатива. Таким образом, если полученное увеличенное изображение записано на контрастную фотобумагу , частичное подавление подчеркивает высокопространственную информацию (мелкие детали) в оригинале без потери деталей в светлых и темных областях. Полученный отпечаток выглядит более резким, чем отпечаток, сделанный без маски нерезкости: его резкость увеличивается.

В фотографической процедуре степень размытия можно контролировать, изменяя «мягкость» или «жесткость» (от точечного источника до полностью рассеянного) источника света, используемого для первоначальной нерезкой экспозиции маски, при этом силу эффекта можно регулировать. контролируется путем изменения контраста и плотности (т. е. экспозиции и проявления) нерезкой маски.

В традиционной фотографии нерезкая маскировка обычно используется на монохромных материалах; специальные панхроматические Для маскировки цветных фотографических прозрачных пленок доступны мягкие черно-белые пленки. Это было особенно полезно для контроля диапазона плотности прозрачного материала, предназначенного для фотомеханического воспроизведения .

Цифровая нерезкая маскировка

Исходное изображение (вверху),
резкое изображение (посередине),
изображение с высокой резкостью (внизу)

Тот же принцип различия используется в инструменте нерезкой маскировки во многих пакетах программного обеспечения для обработки цифровых изображений, таких как Adobe Photoshop и GIMP . Программное обеспечение применяет размытие по Гауссу к копии исходного изображения, а затем сравнивает ее с оригиналом. Если разница превышает пороговое значение, указанное пользователем, изображения (фактически) вычитаются.

Цифровое маскирование нерезкости — это гибкий и эффективный способ повысить резкость, особенно в отсканированных изображениях . К сожалению, это может создать нежелательные заметные краевые эффекты или увеличить шум изображения . Однако эти эффекты можно использовать творчески, особенно если одного канала изображения RGB или Lab повышена резкость . Нежелательные эффекты можно уменьшить с помощью маски, особенно созданной с помощью обнаружения краев , чтобы применять резкость только к нужным областям, что иногда называют «умным повышением резкости».

Обычно цифровая нерезкая маскировка контролируется с помощью величины, радиуса и порога:

• Сумма указывается в процентах и ​​контролирует величину каждого выброса (насколько темнее и насколько светлее становятся границы краев). Это также можно рассматривать как добавление контраста по краям. На ширину кромок ободков это не влияет.
• Радиус влияет на размер улучшаемых краев или ширину краев краев, поэтому меньший радиус улучшает детализацию меньшего масштаба. Более высокие значения радиуса могут привести к возникновению ореолов по краям — заметного слабого светового обода вокруг объектов. Для мелких деталей нужен меньший радиус. Радиус и величина взаимодействуют; уменьшение одного позволяет увеличить использование другого.
• Порог управляет минимальным изменением яркости, которое будет повышено, или тем, насколько далеко друг от друга должны находиться соседние тоновые значения, прежде чем фильтр что-либо сделает. Это бездействие важно для предотвращения появления пятен на гладких участках. Настройка порога может использоваться для повышения резкости более выраженных краев, оставляя при этом более тонкие края нетронутыми. Низкие значения должны повышать резкость, поскольку исключено меньшее количество областей. Более высокие пороговые значения исключают области с более низким контрастом.

Существуют различные рекомендации по стартовым значениям этих параметров. и значение может отличаться в зависимости от реализации. Обычно рекомендуется использовать радиус от 0,5 до 2 пикселей и величину 50–150%.

Также возможно реализовать USM вручную, создав отдельный слой, который будет действовать как маска; это можно использовать, чтобы понять, как работает USM, или для тонкой настройки.

Типичная формула смешивания для нерезкой маскировки:

резкость = исходное + (исходное − размытое) × количество.

Локальное усиление контраста

Нерезкую маскировку также можно использовать с большим радиусом и небольшой величиной (например, радиусом 30–100 пикселей и величиной 5–20 %). ), что приводит к увеличению локального контраста. Этот метод называется усилением локального контраста . USM может увеличить либо резкость, либо (локальный) контраст, поскольку это обе формы увеличения различий между значениями, увеличения наклона: резкость относится к очень мелкомасштабным (высокочастотным) различиям, а контрастность относится к более крупномасштабным (низкочастотным) различиям. различия. Более мощные методы улучшения тональности называются тональным отображением .

Сравнение с деконволюцией

При обработке изображений деконволюция — это процесс приблизительного инвертирования процесса, вызвавшего размытие изображения. В частности, нерезкая маскировка — это простая операция с линейным изображением — свертка с помощью ядра , которое представляет собой дельту Дирака минус ядро ​​размытия по Гауссу. С другой стороны, деконволюция обычно считается некорректной обратной задачей , которую лучше всего решать нелинейными подходами. В то время как нерезкая маскировка увеличивает видимую резкость изображения при незнании того, каким образом изображение было получено, деконволюция увеличивает видимую резкость изображения, но основана на информации, описывающей некоторые из вероятных причин искажений используемого пути света. в захвате изображения; поэтому иногда это может быть предпочтительнее, когда затраты времени на подготовку и время вычисления каждого изображения компенсируются увеличением четкости изображения.

С помощью деконволюции «потерянные» детали изображения могут быть приблизительно восстановлены, хотя обычно невозможно проверить точность восстановленных деталей. Статистически можно достичь некоторого уровня соответствия между повышенными резкостями изображений и реальными отображаемыми сценами. Если сцены, которые будут сняты в будущем, достаточно похожи на сцены проверенных изображений, то можно оценить степень точности восстановленных деталей. Улучшение качества изображения часто привлекательно, поскольку те же проблемы с проверкой возникают даже для неулучшенных изображений.

Чтобы деконволюция была эффективной, необходимо смоделировать все переменные в сцене изображения и устройстве захвата, включая диафрагму , фокусное расстояние , расстояние до объекта, объектива, а также показатели и геометрию преломления среды . Успешное применение деконволюции к изображениям с камеры общего назначения обычно невозможно, поскольку геометрия сцены не задана. Однако на самом деле деконволюция применяется в микроскопии и астрономических изображениях, где значение полученной резкости велико, устройства формирования изображения и относительное положение объекта четко определены, а оптимизация устройств формирования изображения для физического улучшения резкости будет стоить значительно дороже. В случаях, когда присутствует стабильная, четко выраженная аберрация, например, дефект линзы на ранних космического телескопа Хаббл изображениях , деконволюция является особенно эффективным методом.

Выполнение

В приведенном ниже примере изображение свернуто с помощью следующего фильтра повышения резкости:

Фильтр резкости $${\begin{bmatrix}\ \ 0&-1&\ \ 0\\-1&\ \ 5&-1\\\ \ 0&-1&\ \ 0\end{bmatrix}}$$

Эта матрица получена с использованием уравнения, показанного выше в разделе #Цифровая нерезкая маскировка , с использованием однородного ядра с 5 пикселями для «размытого» изображения и 5 для множителя «количества»:

$${\begin{bmatrix}0&0&0\\0&1&0\\0&0&0\end{bmatrix}}+\left({\begin{bmatrix}0&0&0\\0&1&0\\0&0&0\end{bmatrix}}-{\begin{bmatrix}0&1&0\\1&1&1\\0&1&0\end{bmatrix}}/5\right)5={\begin{bmatrix}\ \ 0&-1&\ \ 0\\-1&\ \ 5&-1\\\ \ 0&-1&\ \ 0\end{bmatrix}}$$

Эффектом резкости можно управлять, изменяя множитель. Здесь было выбрано значение 5, чтобы получить ядро ​​с целочисленными значениями, но это не является обязательным требованием для операции.

• 
• 

Второе изображение было увеличено в два раза больше, чем первое.

См. также

• Улучшение краев
• Кукурузная иллюзия

Ссылки

Общие ссылки

• Заточка стилетом , Дэн Маргулис , февраль 1998 г.
• Жизнь на грани , Дэн Маргулис , январь 2005 г.

Внешние ссылки

• Таблица Excel, которая рассчитывает маску нерезкости
• Интерактивный пример маски нерезкости
• Руководство пользователя точилки PhotoKit
• Заточка 101 , зеркало Тома , 1 августа 2003 г.
• Нерезкая маска: аналоговый Photoshop , образец нерезкой маскировки в темной комнате перед цифровым