3.5.2. Розмиття дефектів фільтрами

Всі способи виправлення дефектів, розглянуті на початку розділи, володіють однією загальною особливістю - вони є інструментальними. Їх принципи дії більшою чи меншою мірою повторюють парадигму фізичних інструментів ретуші зображень, які відвіку застосовуються художниками і фотографами для виправлення зображень. Як віртуальні інструменти вони є універсальними, кожне їх застосування вимагає вольового імпульсу оператора. Висока кваліфікація виконавця і щадна норма вироблення - ось необхідні умови успішного застосування будь-якого універсального засобу виробництва. У цьому сенсі цифрова ретуш повністю підтверджує цю загальну закономірність. Уявіть собі, якого об'єму роботу потрібно виконати, щоб штампом привести в належний стан зображення, на оцифрований варіант якого сканер сумлінно переніс всі ворсинки паперового оригіналу. Думка про неминучість цієї процедури здатна скрушити найоптимістичнішу і стійкішу натуру.
Окрім інструментів корекції в арсенал програми входять численні методики масової дії, засновані на застосуванні алгоритмів, що коректують, або фільтрів. Найбільш інтересниє з них розглянемо в цьому розділі.
Фотографія, показана на мал. 3.24, - це знімок дуже непоганої якості, виконаний, мабуть, в студійних умовах. Ретельний огляд виявив у знімка тільки один помітний недолік - шум, рівномірно розсіяний по всьому полю зображення. Мабуть, поява цієї безлічі дрібних і хаотично розподілених точок різного кольору викликана загальною причиною. Можна припускати, що такий є несправність скануючого пристрою. Відомо, що сканери і цифрові камери невисокого класу мають меншу чутливість в синій області спектру, тому часто вносять спотворення у відповідний канал зображення.

Мал. 3.24. Приклад зашумленного зображення

Досліджуємо окремі канали цифрової фотографії. Нагадаємо, що канал - це півтонова версія зображення, що описує внесок окремої колірної координати. Наприклад, канал червоного кольору показує, як виглядатиме зображення, якщо відключити подачу зеленого і синього кольору, а інтенсивність червоного представити різною щільністю сірого тону.
Штатним засобом роботи з каналами в програмі є палітра Channels (Канали)яка виводиться на екран по команді Window => Channels (Вікно => Канали). Проглядання каналів підтримане «гарячими клавішами». Для цього досить скористатися комбінацією Ctrl+#, де # - це номер каналу. Вони нумеруються в тому порядку, в якому згадуються їх імена в назві колірних моделей. Наприклад, для виклику каналу синього кольору досить натиснути Ctrl+3. Повнокольорове, або, як іноді говорять, композитне, зображення викликається клавіатурним поєднанням Сtrl+~(тильда).
Перевірка фотографії повністю підтверджує припущення (див. рис 3.25) -канал синього кольору має помітний шум штучного походження.

Мал. 3.25. Вид окремих каналів

Розглянемо дві методики використання розмиваючих фільтрів для видалення артефактів. У першій з них фільтр застосовується безпосередньо до каналу. Ця операція цілком допустима в тих випадках, коли потрібне лише невелике розмиття, що не приводить до деградації всього зображення. Другий спосіб складніше технічно, але має ширшу область застосування. Навіть при значних установках розмиття він не приводить до помітного погіршення оригіналу.
Розмиття каналу
Першим розглянемо більш простій підхід.
1. Відкриємо пошкоджене зображення.
2. Зробимо активним пошкоджений канал. Для цього можна використовувати палітру Channels або поєднання клавіш Ctrl+#, де символ грат означає порядковий номер каналу. Канал представляє інтенсивність колірної координати в градаціях сірого кольору, тому спочатку кольорова картинка повинна перетворитися на півтонову. У нашому прикладі дефектним виявився канал синього кольору.
3. Виконаємо команду головного меню Filter => Blur => Gaussin Blur (Фільтр => Розмиття => Розмиття по Гаусу). Поступово збільшуючи радіус, приберемо всі точки стороннього походження. Оптимальна величина цього параметра зазвичай підбирається досвідченим шляхом, слідуючи принципу «не нашкодь». Чим вище дозвіл зображення, тим більші значення радіусу розмиття можуть бути сприйняті зображенням «безболісно». Для даного прикладу методом проб і помилок було знайдено раціональне значення радіусу, рівне 2,4.

На замітку! Розмиття по Гаусу - це одна з самих трудомістких операцій растрової графіки. Не випадково її часто використовують для тестування технічного забезпечення обчислювальних систем. При обробці зображень великого розміру зміни, замовлені в діалоговому вікні фільтру, можуть переноситися на оригінал з помітною затримкою.

4. Повернемося до композитного каналу. Для цього досить скористатися комбінацією клавіш Ctrl+~ або клацнути по рядку палітри Channels з піктограмою RGB.
5. Підвищимо різкість зображення за допомогою фільтру нерізкого маскування. Цей фільтр викликається по команді Filter => Sharpen => Unsharp Mask (Фільтр => Різкість => Нерізке маскування).
Два сильно збільшених фрагмента (400 %) фотографії молодої людини оїс. 3.26) показують різницю між початковим станом зображення і його виглядом після обробки.

Мал. 3.26. Початковий стан зображення порівняно з обробленим. Оригінал збільшений в чотири рази

Розмиття шаруючи
Приваблива ідея розмивання артефактів дефектного каналу реалізована в розглянутій методиці декілька прямолінійно, що істотно звужує область її можливих застосувань. Легко привести приклади, коли навіть незначне розмивання каналу помітно спотворює колірну гамму зображення.
Розглянемо тонший спосіб використання розмиваючого фільтру. Скористаємося тією ж фотографією як приклад.

1.  Відкриємо зображення і виведемо на екран палітру Layers (F7).
2.  Створимо дублікат шаруючи Background. За умовчанням новий шар отримає ім'я Background сміттю.
3.  Змінимо режим накладення нового шару на Color. Поки це не викличе ніяких видимих змін на екрані.
4.  Не знімаючи позначки з шару Background сміттю, виконаємо команду Filter => Blur => Gaussian Blur (Фільтр => Розмиття :=> Розмиття по Гаусу).
5.  За допомогою діалогового вікна фільтру задамо такий радіус, який ліквідовує артефакти. Досвідченим шляхом була підібрана оптимальна величина радіусу, рівна 1,7.

У чому переваги цього підходу в порівнянні з методикою, розглянутою раніше? Найголовніше, що в даному випадку було потрібно менше значення радіусу розмиття при рівній якості результату. Не дивлячись на те що не виконувалися операції безпосередньо з дефектним каналом, його стан значно покращав. На мал. 3.27 показані значно збільшені фрагменти синього каналу до і після обробки.

Мал. 3.27. Стан синього каналу до і після обробки. Зображення збільшене в чотири рази