Yumuşak ve keskin bir görüntü arasındaki fark nedir?

Görüntülerin yumuşak veya keskin olması hakkında konuşurken birkaç soru gördüm. Fark ne? Yumuşak, bu bağlamda keskinliğin tam tersi mi yoksa daha fazlası var mı?

Örnek görüntüler muhtemelen çok yardımcı olacaktır.

Netlik yumuşaklığın tam tersidir, ancak aralarında tam bir spektrum vardır. Yumuşak bir görüntüde ayrıntılar daha az belirgindir, yani bitişik pikseller arasındaki fark daha küçüktür. Tersine, bir görüntü daha keskin olduğunda, pikseller arasında bazen genel görüntü kontrastından farklı olarak mikro kontrast olarak adlandırılan daha fazla kontrast vardır.

Keskinlik seviyesi, sadece lense değil aynı zamanda kenar yumuşatma filtresine, renk filtresi dizisi (temelde Foveon olmayan sensörler) kullanan sensörlerden renkleri enterpolasyonlamak için kullanılan yönteme kadar tüm sisteme bağlıdır .

Pentax K-5 incelemesinden bu demoya göz atın . K-5 ve K-7, herhangi bir dijital kameranın en gelişmiş keskinlik kontrolüne sahiptir. Netlik, 3 ölçekten birinde 9 adımda kontrol edilir. Varsayılan konum 0'dır, ancak alt ölçekte -4 seçerseniz çok yumuşak bir görüntü görürsünüz. +4 seçerseniz keskin bir görüntü görürsünüz. +4 ayarının insanların aşırı keskin dediği şey olduğuna dikkat edin, bu da bitişik pikseller arasındaki kontrastın artefaktlar ortaya çıkacak kadar arttığı anlamına gelir (sadece soldaki parantezin kenarına bakın).

Ayrıca başka bir ölçek seçebilir ve Keskinlik ile İnce Keskinlik ve hatta Ekstra İnce Keskinlik ölçekleri arasındaki farkı görebilirsiniz . Bunlar, farklı düzeylerde çalışmak üzere tasarlanmış farklı bileme parametreleri kullanır. Ekstra İnce Keskinlik ölçeğinin en uç noktasında gürültüyü bile keskinleştirir!

Gerçekten ilginç olan, bunun farklı keskinlik seviyelerinde görebileceğiniz aynı görüntü olmasıdır . Sadece bir çekim yapıldı ve DNG'den JPEG'e kamerada geliştirildi, tüm olası netlik ayarlarını kullanıyor. Tabii ki, başladığınız netlik ve bundan ne kadar çıkacağınız kullanılan merceğin kalitesine bağlıdır. Bazı lensler doğal olarak yazılımla netleştirebileceğiniz daha yumuşak sonuçlar verir, ancak kötü eserler sunmadan ne kadar ileri gidebileceğinizi sınırlar. Daha da kötüsü, bir merceğin keskinliğinin düzgün olmaması, bu nedenle genellikle merkezde en yüksek seviyede olacak ve seçilen diyaframla değişecektir.

Bir görüntü temel olarak 2 boyutlu bir sayı matrisi (renkler için 3. boyut: RGB [A]) olduğundan, algısı öznel olsa da, bunun için bir "keskinlik" parametresi tanımlamak mümkündür.

Netlik, renkteki değişikliklerin miktarı ve "çabukluğu" ile ilgilidir ve görüntü üzerinde Fourier dönüşümünü (Hızlı Fourier Dönüşümü kullanılır, çünkü daha hızlı olduğu için) uygulayarak değerlendirilebilir.

Böylece keskinliği, yüksek frekanslı içeriğin varlığı ve yoğunluğu olarak tanımlayabilirsiniz. Gösterge olarak değerlendirmenin bir yolu, yatay bir piksel çizgisi seçmek ve üzerinde Fourier dönüşümünü yürütmektir.

Örneğin, yalnızca siyah beyaz dikey şeritlerle (maksimum keskinlik) sıkıştırılmamış bir görüntü seçerseniz:

ve sadece yatay bir çizgi seçerseniz, şöyle bir şey elde edersiniz:

Bu, dönüştürülen şuna benzeyen bir kare dalganın eşdeğeridir:

(kenar neredeyse anlık olduğu için sonsuzluğa uzanan zirveleri hayal edin).

Kenarları yumuşatırsanız, sonuç şuna benzer (yaklaşık olarak):

Ve spektrum (tekrar, sadece belirtmek gerekirse):

Gördüğünüz gibi, sadece ilk harmonik (karanlık ve aydınlık alanları tanımlayan) eşit kalırken, daha yüksek frekans içeriği güçlü bir şekilde azaldı. Bu, görüntüyü yumuşatmanın sonucudur ve daha pürüzsüz bir görüntünün daha az yüksek frekans içeriğine sahip olduğunu görebilirsiniz. Aynı şey, kontrastı artırmanın değişiklik sıklığını da artırdığı "normal" resimler için de geçerlidir.

Bir kanıt olarak, görüntü boyutunu azaltmak için en yüksek frekans içeriğini (kalite faktörüne bağlı olarak) kaldırmak için JPEG sıkıştırmasında da kullanılır.

Matlab'ı çalıştırmayı başarırsam, daha ayrıntılı örnekler geliyor.

Yumuşaklık - en temel anlamıyla, "keskin" bir görüntü ile karşılaştırıldığında (veya daha az) kenar tanımı (kenar kontrastı) ve / veya ince detay eksikliğidir.

Tanımlanmış bir sözleşme alanı olmadığından, tek bir renkli görüntünün (örn. Yalnızca kırmızı dolgu içeren bir görüntü) veya yumuşak solma gibi çok az ayrıntıya sahip bir görüntünün yumuşak veya keskin olarak sınıflandırılması mümkün değildir. veya "netliği" temel alan ince ayrıntılar.

Kenar yumuşatma, bir rengi diğerine soldurarak kenarları yumuşatır ve böylece "keskinliği" azaltır

bir görüntüyü yumuşatabilirsiniz (bilgiyi kaybedersiniz), ancak görüntüyü doğru şekilde netleştiremezsiniz (bilgileri tahmin etmeniz / tamamlamanız gerekir)

@paolo - matematiksel ölçek derecelendirme keskinliği oluşturmak teknik olarak mümkün olurdu - beyaz arka plan üzerinde siyah karelerin bir görüntüsünü hayal edin - görüntü piksel mükemmel olsaydı, sadece 2 renk piksel olurdu - siyah ve beyaz, size bir netlik derecesi, diyelim ki 2 (daha düşük keskin) - bu görüntü kenar yumuşatılmışsa, kenar hafifçe bulanıklaşır ve size 5 diyelim (siyah, beyaz) netlik derecesi verir. ve 3 gridir).

Odaktan bahsediyorsanız, yumuşak odak genellikle sığ bir alan derinliği ve nesnenin etrafında 'yumuşak' kenarlar oluşturan hafif bulanık odak anlamına gelir. Keskin odak genellikle daha büyük bir alan derinliğine ve konuya tam olarak odaklanır. Odaklanan görüntünün daha fazlası kenarların daha sert görünmesini sağlar.

Pratik terimlerle, görüntü üzerinde bir noktanın ne kadar dar oluşturulduğu ( karışıklık çemberi bir terimdir), daha dar keskin, daha az yumuşaktır. Yani aslında, keskin odak ile eşanlamlıdır. Keskinliği artırmak veya azaltmak için yazılım teknikleri vardır, ancak keskinleştirme, uygun şekilde odaklanmış iyi bir lens tarafından üretilen etki kadar nadiren ikna edicidir.