Интересные кнопки
  • Статистика посещаемости
  • Яндекс цитирования
    Yandex Яндекс цитирования wallpaper-free
  • Соответствует HTML 5
    Valid HTML 5
 

Коррекция погрешностей оцифровки цвета

    Если с черно-белыми фотографиями приходится поработать, прежде чем их можно будет использовать для печати, то для цветных количество проблем вырастает на порядок. Кроме обычной ретуши надо еще с цветопередачей разобраться.

    Каким бы образом цветное изображение ни попало в ваш компьютер, ему обязательно пришлось пройти стадию оцифровки. Этот процесс выполняется сканером при вводе отпечатанных фотографий или слайдов. Он же имеет место в наисовременнейших профессиональных цифровых фотокамерах. И практически всегда для оцифровки изображения используется матрица приборов с зарядовой связью - ПЗС, или, по-английски, CCD. Знакома вам эта аббревиатура? Наверное, вы уже видели ее и в инструкциях к сканерам, и на объективах видео- и фотокамер.

    Так вот, у ПЗС свои представления о цветах окружающего нас мира. Они близки к цветовосприятию глаза человека, но кое в чем отличаются. С одними цветами ПЗС справляется лучше, с другими - хуже. В частности, ПЗС обладают плохой чувствительностью к синему, поэтому, несмотря на используемую прямо в аппаратуре ввода изображений коррекцию, с ним обычно дела обстоят хуже, чем с другими цветами.

    Вам, конечно, известно, что сложный реальный цвет в компьютере (как и при печати) составляется из нескольких основных цветов. Эти основные цвета образуют цветовую модель, которая чаще всего и называется сокращенно по их первым буквам. Так, в модели RGB все цвета являются производными от сложения трех основных - красного (Red), зеленого (Green) и синего (Blue). Именно эта модель используется большинством устройств ввода изображений при считывании реальной картинки, то есть составляющие ее цвета раскладываются на некоторые доли красного, зеленого и синего.

    Очевидно, что от работы ПЗС при этом зависит не только цветопередача, но и качество воспроизведения черно-белой яркостной информации, так как все оттенки серого - от черного до белого - также составляются из трех основных цветов.

    Напрашивается вывод, что после ввода изображения в компьютер, то есть его оцифровки, сразу же следует проверить, насколько качественно были сняты основные цвета, или каналы. Каждый из цветовых каналов представляет собой полутоновую черно-белую картинку. О ее качестве можно судить даже невзирая на то, что само изображение напоминает странную помесь негатива с позитивом. Признаки - зернистость, недостаточное количество полутонов (постеризация), муар...

    Итак, открыв сосканированную фотографию в Photoshop'е, первым делом проверим, как обстоят дела с цветовыми каналами. Как видно на первом рисунке, синий канал получился куда хуже, чем красный или зеленый. Надо ситуацию исправлять. Как? Есть быстрый и изящный способ улучшения качества цветовых каналов, не затрагивающий яркостную информацию, содержащуюся в изображении. Сейчас я вам его продемонстрирую.

    Убедившись в ущербности воспроизведения синего цвета любимым сканером, надо снова вернуться к начальному положению, то есть выбрать для редактирования и показа на экране составной картинки. Полезно также задать масштаб таким образом, чтобы она вся поместилась на экране, нажав клавиши [Ctrl]+[0].

    Скопируем все изображение на новый слой, перетащив мышкой слой Background на кнопку создания нового слоя, и сделаем этот верхний слой активным.

    Следующий шаг - размывание картинки на слое-копии с помощь фильтра Gaussian Blur. Вызовите его через меню Filter/Blur/ Gaussian Blur. Настройка в этом фильтре всего одна - радиус размывания (заблуривания). Гауссовский фильтр действует очень мощно, поэтому художники при ретуши и коррекции фотографий прибегают к нему достаточно редко. Это неправильно, так как в отличие от других фильтров размывания гауссовский обеспечивает более гладкие переходы.

    В нашем случае можно смело размывать картинку, так как на четкости результата это никак не скажется. Задавая радиус, следует подобрать такую величину, чтобы крупные детали изображения все-таки просматривались, но все мелкие - на уровне отдельных пикселов - оказались полностью размыты. Эта величина зависит от разрешения и размеров изображения, но в среднем где-то близка к 4-6 пикселам.

    После заблуривания верхнего слоя-копии надо совместить два изображения - четкий оригинал и совершенно размытую копию. И сделать это так, чтобы яркостная информация о картинке, содержащаяся в слое Background, не претерпела изменений. При наложении слоев друг на друга используется множество разных алгоритмов вычисления пикселов результирующего изображения. Нам предстоит использовать наложение по цветности - режим Color.

    В этом режиме цвет результирующей картинки наследует яркость исходного (нижнего) слоя, а вот цветовой тон и цветовую насыщенность получает от накладываемого. С некоторой степенью упрощения можно этот процесс понимать так, что из нижнего слоя выделяется черно-белая яркостная информация и суммируется с чисто цветовой информацией верхнего слоя. Кстати, чаще всего режим наложения по цветности и используют для цветового тонирования черно-белых фотографий, получая при этом оригинальные и весьма привлекательные картинки.

    Наш случай творческого оттенка не носит - мы занимаемся сугубо технической работой по исправлению цветопередачи при оцифровке картинки, поэтому долго думать и выбирать нечего. Просто переключите режим наложения в палитре слоев на Color. Как видите, вернулась четкость исходной фотографии. Так что за последствия гауссовского размывания опасаться не приходится.

    Давайте проверим, как обстоят дела с цветовыми каналами, особенно с синим. Открываем палитру Channels и выбираем мышкой синий канал. Обратите внимание на то, что мелкие дефекты, присутствовавшие в исходном файле, исчезли практически полностью. Картинка при этом осталась абсолютно четкой не только в целом, но и на каждом цветовом канале.

    Народ попроще пытается добиться такого же эффекта, размывая цветовые каналы. Естественно, что при этом четкость картинки также страдает. Даже если преобразовать изображение в модель CMYK, состоящую из голубого (Cyan), розового (Magenta), желтого (Yellow) и черного (blacK) цветов, все равно потери резкости не избежать.

    Во-первых, голубой канал в CMYK-модели не абсолютно адекватен синему каналу RGB, то есть при преобразовании плохое качество синего канала переносится не только на голубой, но и в некоторой степени и на остальные каналы CMYK. Во-вторых, в CMYK черный канал не один несет ответственность за яркостную информацию. По большому счету, он является избыточным, так как черный цвет можно получить исходя из голубого, розового и желтого, и введен лишь для повышения глубины цвета и четкости изображения. Так, размывая даже только желтый канал, вы все равно задеваете черный цвет и ухудшаете четкость картинки.

    Так что описанный метод является, по-видимому, если и не единственным, то самым простым и быстрым способом коррекции погрешностей цветопередачи при оцифровке фотографий. К сожалению, и он все же может вызвать нежелательные побочные эффекты. Но они носят незначительный и локальный характер, так что в большинстве случаев ими можно пренебречь и даже не заниматься их поиском.

    А что и как стоит еще сделать с цветной фотографией, введенной в компьютер, мы поговорим как-нибудь в следующий раз.

Автор: Роман Соболенко
Просмотров: 1244