Причины искажений картинки в системах наблюдения и их устранение

Заместитель директора по развитию Андреев Кузьма.
 

видеонаблюдение с записью готовая система видеонаблюдения комплекты IP видеонаблюдения для улицы

комплект видеонаблюдения на 2 уличное видеонаблюдение full hd видеонаблюдение для дома готовые комплекты цена

фотоловушка Филин 120 ммс видеонаблюдение в магазине онлайн комплект видеонаблюдения для улицы WiFi

 

Статья является заключительной частью публикации: «В чем причины плохого изображения?» и «Возникновение помех в системах видеонаблюдения».

Итак, разделим источники помех на категории:

• кабели питания и промышленное оборудование;
• линии высоковольтных электропередач и трансформаторные подстанции;
• различные преобразователи;
• электрический транспорт;
• электрическая сварка;
• прочие потребители электрической энергии.

Синфазные помехи могут проявлять себя на дисплее, для этого необходим мощный источник их создающий. По характеру искажений, наблюдаемых на мониторе, можно определить, чем именно они вызваны, например, импульсным потребителем. Объекты, какими бы они ни были, всегда характеризуется многочисленными помехами, проложить линию без них – не представляется реальным. Так, например, на картинке бывают мерцания или искажения, они являются следствием близкого расположения антенн, создающих радиочастотные наводки. Менее остальных страдают от синфазных помех симметричные линии передачи, этому способствует кабель, защищенный экраном, а также специальные передатчики видеосигнала.

Применение экранированной витой пары более оправдано в сравнении с коаксиальным кабелем, потому что обеспечивает большие расстояния, на которые можно передавать сигнал. В обоих случаях есть факторы, которые ограничивают расстояние. Для коаксиального кабеля таковыми являются наводки с помехами, для витой пары с защищенной экраном – частотными потерями на линии.

Существует универсальное средство, подходящее для работы на обоих видах линий, вне зависимости от того, симметричные они или нет. Речь идет о широкополосных фильтрах. Такое средство избавляет картинку от искажений и прочих помех, за счет включения в разрыв.

Какие выводы можно сделать из всего вышеприведенного?

1. причины возникновения помех, возникающих на объектах промышленной сферы, могут быть самыми различными;
2. чем большей по протяженности является линия, тем больше помех будет влиять на картинку;
3. синфазные помехи и «блуждающие» токи – причины, возникновения помех, проявляющие себя чаще всего остального;

Как бороться с помехами:

• заземление и экранирование;
• введение фильтров по всей протяженности линии;
• введение фильтров в цепях электропередач;
• подбор кабелей качественного изготовления;
• применение оптоволоконных линий;
• применять надо симметричные проводные линии, образованные кабелями с двойной витой парой;
• линии связи следует правильно ориентировать, при этом необходимо учесть расположение источников помех;
• гальваническая развязка;

Если перед вами стоит задача спроектировать видеосистему, и вы находитесь на стадии подбора компонентов, как можно чаще обращайтесь к производителям, которые будут оказывать вам техническую помощь.

Именно специалистам лучше доверить выбор того или иного устройства, которое лучше всего подходит под определенную задачу. Вы сможете купить систему видеонаблюдения действительно качественного уровня, если уделите должное внимание ее проектированию. Сразу подготовьте себя к тому, что вам никак не обойтись без дополнительных устройств, которые будут обеспечивать подачу качественного изображения. Реальные условия эксплуатации нужно учесть, во что бы то ни стало, иначе, это может обернуться тем, что совершенная с технической точки зрения система превратится в груду хлама. Надежность – еще один параметр, который надо принимать к сведению еще на этапе выбора системы. Не забывайте о том, что экономия, в конечном итоге, может вылиться в дополнительные растраты.

Заместитель директора по развитию Андреев Кузьма.
 

Министерство цифрового развития государственного управления, информационных технологий и связи Республики Татарстан

28 июня 2021 г., понедельник

Летний зной раскаляет крыши домов и установленные на них антенны для приема телевидения.

Перепады температуры теоретически могут повлиять на качество приема телесигнала. Впрочем, есть другие, более очевидные факторы, которые могут привести к перебоям телесигнала. Рассказываем, как вернуть ТВ в случае его исчезновения.

Приемная антенна на пределе возможностей

В 2019 году Россия завершила переход на цифровое эфирное ТВ. Аналоговое вещание федеральных телеканалов прекратилось. Цифровое телевидение доступно для 100% жителей страны, из них 98,4% могут принимать эфирный телесигнал наземной телесети, для 1,6% доступно непосредственное спутниковое вещание. 

Цифровое телевидение дало возможность всем жителям страны принимать 20 телеканалов в отличном качестве. За работой передающих станций РТРС следят и специалисты, и автоматика, которая посылает сигнал о малейших отклонениях в работе любого объекта связи, даже если это не влияет напрямую на работу оборудования. Например, о повышении температуры в контейнере передатчика. Поэтому вероятность, что телевизор перестал показывать из-за сбоя на передающем оборудовании крайне невелика.

У зрителей такие сбои случаются гораздо чаще. 

РТРС тщательно анализирует проблемы, которые возникают у зрителей. Для этого работает «горячая линия», Кабинет зрителя на сайте смотрицифру.рф, страницы РТРС в соцсетях. По результатам многолетнего мониторинга обращений можно говорить, что основная причина пропадания сигнала у зрителя — неправильно установленная приемная антенна. Та антенна, которую человек подключает к своему телевизору или приставке. 

Немного теории. В аналоговом телевидении неверно подобранная антенна давала на телевизоре картинку с помехами. Но зритель понимал, что вещание идет, проблема на его стороне. При цифровом вещании привычные аналоговые помехи отсутствуют, картинка либо есть, либо пропадает вовсе. Периодическое исчезновение картинки означает, что антенна ловит сигнал на пределе своих технических возможностей. Любое изменение условий приема — дождь, аномальная жара, распустившиеся листья, даже проехавшая машина — чуть изменяют мощность сигнала, антенне его уже не хватает.

При перегревании или охлаждении меняются параметры металла, и могут нарушиться контакты в приёмной антенне. В аналоге на экране пошли бы помехи, в цифре изображение просто пропадает. В итоге зритель то видит прекрасную картинку, то не видит совсем, и это сбивает с толку, вызывая подозрения в сбоях передающего оборудования.

Практический вывод из этой теории — надо подбирать приемную антенну, которая дает запас уровня принимаемого сигнала, чтобы при ухудшении условий сигнала хватало для приема. Её конструкция должна быть прочной и погодоустойчивой.

В большинстве приставок и телевизоров есть функция, которая выводит на экран показатели уровня и качества сигнала. Для уверенного приема показатели уровня должны быть не менее 60%, а качества — 100%.  Это главное правило успешного приема. 

Куда смотрит антенна

Перед покупкой антенны РТРС рекомендует прежде всего выяснить расстояние до ближайшей телебашни. Расположение телебашен указано на сайте по адресу: карта. ртрс.рф. В зависимости от расстояния и нужно подбирать антенну. Самые простые — комнатные антенны, их легко устанавливать, но работают они лишь в том случае, если телебашня находится в прямой видимости. Если башню не видно из окна, нужна наружная пассивная антенна (без усилителя сигнала). Ее устанавливают на балконах, фасадах и крышах. Такая антенна уверенно принимает сигнал на расстоянии до 20 км. На большие расстояния, до 30-50 км от башни, нужна наружная антенна с усилителем, установленная над крышей дома.  Цифровое телевидение принимают только антенны дециметрового диапазона (ДМВ). Они обычно выглядят как елка, повернутая верхушкой в сторону телебашни. Антенны метрового диапазона (МВ), которые еще остались со времен аналогового телевидения, уверенный прием цифрового сигнала не гарантируют. 

Выяснить, куда должна смотреть антенна можно по компасу, узнав азимут на том же сайте карта.ртрс.рф, либо опытным путем. После подключения антенны к телевизору или приставке с помощью кабеля включите на телевизоре или приставке режим отображения уровня и качества сигнала и поворачиваете антенну вокруг мачты или кронштейна. Сигнал изменяется не сразу, после смещения антенны надо подождать несколько секунд до отображения изменений. Поскольку антенна может находиться на крыше, лучше такую настройку проводить вдвоем, посадив помощника перед телевизором. Опытным путем особенно полезно настраивать направление антенны в городе. Цифровой сигнал хорошо отражается от зданий, и нередко его уровень гораздо выше, когда антенна смотрит на противоположный дом. Сильный ветер может развернуть антенну, поэтому если телевизор перестал показывать после урагана или града, надо прежде всего проверить, как это событие повлияло на наружную антенну.  

Глаза и уши телевизора

Зная эти особенности, легко ответить на другие вопросы о проблемах приема. По тем же причинам — работа приемной антенны на пределе возможности — может показывать только один мультиплекс. Напомним, для трансляции 20 телеканалов на каждом ретрансляторе работают по два передатчика, каждый транслирует по 10 каналов. Их мощность одинакова, но частотные каналы разные, и какая-то частота чуть более соответствует характеристикам приемной антенны.

Похожая проблема и в отдаленных районах, где мощность сигнала слабая. Здесь должна работать наружная антенна с усилителем, установленная на высокой мачте. А вот ставить мощную антенну вблизи станции — все равно, что кричать в ухо, сигнал будет пропадать. Но такие ошибки, по статистике обращений, бывают крайне редко. 

К антенному контуру относится и кабель, который идет от антенны до телевизора. Если он плохо припаян к штекеру, поврежден, пережат — он гасит сигнал. Один из зрителей жаловался, что у него телевизор перестает показывать по утрам. Оказалось, в поврежденный кабель по утрам попадала роса, а днем она высыхала.  Сопротивление кабеля должно быть 75 ОМ. Обычно это написано на его внешней оболочке.

Антенна — глаза и уши телевизора. Только с ней телевизор будет радовать прекрасной картинкой. Статистика показывает, что зрители уже освоили особенности цифрового приема и уверенно переключают каналы. Если же нет времени или желания в этом разбираться, на том же сайте карта. ртрс.рф можно найти контакты ближайшей антенной службы и доверить дело профессионалам. Кстати, антенные службы могут добавлять свои контакты на сайт, чтобы сообщить о своей готовности помочь зрителям.

 

Тэги: телевидение телесигнал ртпц

По материалам пресс-службы РТПЦ

Поделиться:

ЧИТАТЬ ВСЕ НОВОСТИ

Отнесите все свои фотографии в чистку с помощью Google Photos Noise and Blur Reduction — блог Google AI

Авторы: Маурисио Дельбрацио, научный сотрудник, и Сонджун Чой, инженер-программист, Google Research

Несмотря на недавние скачки в технологиях обработки изображений, особенно на мобильных устройствах, шум изображения и ограниченная резкость остаются двумя наиболее важными рычагами для улучшения визуального качества фотографии. Это особенно актуально при съемке в условиях плохой освещенности, когда камеры могут компенсировать это увеличением ISO или уменьшением скорости затвора, тем самым усугубляя присутствие шума и иногда увеличивая размытость изображения. Шум может быть связан с корпускулярной природой света (дробовой шум) или быть вызван электронными компонентами в процессе считывания (шум считывания). Захваченный зашумленный сигнал затем обрабатывается процессором изображения камеры (ISP), а затем может быть дополнительно улучшен, усилен или искажен в процессе редактирования фотографий. Размытость изображения может быть вызвана самыми разными причинами, от непреднамеренного сотрясения камеры во время захвата, неправильной настройки фокусировки камеры (автоматической или нет) или из-за конечной апертуры объектива, разрешения датчика или обработки изображения камерой.

Гораздо проще свести к минимуму эффекты шума и размытия в конвейере камеры, где понятны детали датчика, оптического оборудования и программных блоков. Однако при представлении изображения, полученного с произвольной (возможно, неизвестной) камеры, улучшение шума и резкости становится гораздо более сложной задачей из-за отсутствия подробных знаний и доступа к внутренним параметрам камеры. В большинстве случаев эти две проблемы неразрывно связаны: шумоподавление имеет тенденцию устранять тонкие структуры вместе с нежелательными деталями, в то время как уменьшение размытия направлено на усиление структуры и мелких деталей. Эта взаимосвязь усложняет разработку методов улучшения изображения, эффективных с вычислительной точки зрения для работы на мобильных устройствах.

Сегодня мы представляем новый подход к оценке независимо от камеры и устранению шума и размытия, который может улучшить качество большинства изображений. Мы разработали алгоритм шумоподавления «тяни-толкай», который сочетается с методом удаления размытия, называемым полиблур. Оба этих компонента предназначены для обеспечения максимальной вычислительной эффективности, поэтому пользователи могут успешно повышать качество многомегапиксельного изображения на мобильном устройстве за миллисекунды. Эти стратегии уменьшения шума и размытия являются важными компонентами недавних обновлений редактора Google Фото, которые включают в себя « Denoise » и « Sharpen », которые позволяют пользователям улучшать изображения, которые могли быть сняты в условиях, далеких от идеальных, или на более старых устройствах, которые могли иметь более шумные сенсоры или менее резкую оптику.

Демонстрация инструментов «Удаление шума» и «Резкость», которые теперь доступны в редакторе Google Фото.

Насколько зашумлено изображение?

Чтобы точно обработать фотографическое изображение и успешно уменьшить нежелательные эффекты шума и размытия, жизненно важно сначала охарактеризовать типы и уровни шума и размытия, обнаруженные на изображении. Таким образом, независимый от камеры подход к шумоподавлению начинается с формулировки метода измерения силы шума на уровне пикселей любого данного изображения, независимо от устройства, на котором оно было создано. Уровень шума моделируется как функция яркости основного пикселя. То есть для каждого возможного уровня яркости модель оценивает соответствующий уровень шума способом, не зависящим ни от фактического источника шума, ни от конвейера обработки.

Чтобы оценить этот уровень шума на основе яркости, мы отбираем несколько небольших фрагментов изображения и измеряем уровень шума в каждом фрагменте после грубого удаления любой основной структуры в изображении. Этот процесс повторяется в нескольких масштабах, что делает его устойчивым к артефактам, которые могут возникнуть в результате сжатия, изменения размера изображения или других нелинейных операций обработки камеры.

Два сегмента слева иллюстрируют зависящий от сигнала шум, присутствующий на входном изображении ( центр ). Шум более заметен на нижнем, более темном кадре и не связан с основной структурой, а скорее с уровнем освещенности. Такие сегменты изображения оцифровываются и обрабатываются для создания пространственно изменяющейся карты шума ( справа ), где красный цвет указывает на присутствие большего количества шума.

Избирательное снижение шума с помощью метода «тяни-толкай»

Мы используем самоподобие патчей по всему изображению для устранения шума с высокой точностью. Общий принцип такого так называемого «нелокального» шумоподавления заключается в том, что зашумленные пиксели могут быть удалены путем усреднения пикселей с похожей локальной структурой. Однако эти подходы обычно влекут за собой высокие вычислительные затраты, поскольку требуют грубого поиска пикселей с похожей локальной структурой, что делает их непрактичными для использования на устройстве. В нашем подходе «тяни-толкай» ¹ , сложность алгоритма не зависит от размера зон фильтрации благодаря эффективному распространению информации в пространственных масштабах.

Первым шагом в методе «тяни-толкай» является построение пирамиды изображений (т. е. многомасштабного представления), в которой каждый последующий уровень генерируется рекурсивно с помощью «вытягивающего» фильтра (аналогично понижению частоты дискретизации). Этот фильтр использует схему взвешивания для каждого пикселя, чтобы выборочно объединить существующие зашумленные пиксели вместе на основе сходства их патчей и предполагаемого шума, тем самым уменьшая шум на каждом последующем, «более грубом» уровне. Пиксели на более грубых уровнях (т. е. с более низким разрешением) извлекают и объединяют только совместимые пиксели с более высокого разрешения, «более точных» уровней. В дополнение к этому, каждый объединенный пиксель в более грубых слоях также включает в себя оценочную меру надежности, вычисленную на основе весов подобия, используемых для его генерации. Таким образом, объединенные пиксели обеспечивают простую попиксельную, поуровневую характеристику изображения и его локальную статистику. Эффективно распространяя эту информацию по каждому уровню (т. е. по каждому пространственному масштабу), мы можем отслеживать модель статистики соседства для все более крупных регионов многомасштабным образом.

После того, как этап извлечения оценивается до самого грубого уровня, этап «проталкивания» объединяет результаты, начиная с самого грубого уровня и итеративно генерируя более тонкие уровни. При заданном масштабе на этапе выталкивания создаются «отфильтрованные» пиксели, следуя процессу, аналогичному этапу вытягивания, но переходя от грубого к более тонкому уровню. Пиксели на каждом уровне объединяются с пикселями более грубых уровней путем выполнения средневзвешенного значения пикселей того же уровня вместе с отфильтрованными пикселями более грубого уровня с использованием соответствующих весов надежности. Это позволяет нам уменьшить пиксельный шум, сохраняя при этом локальную структуру, поскольку включается только средняя достоверная информация. Эта выборочная фильтрация и многомасштабное распространение надежности (т. е. информации) — вот что отличает push-pull от существующих фреймворков.

На этой серии изображений показано, как фильтрация проходит через процесс вытягивания-выталкивания. Пиксели более грубого уровня извлекают и объединяют только совместимые пиксели с более мелких уровней, в отличие от традиционных многомасштабных подходов, использующих фиксированное (не зависящее от данных) ядро. Обратите внимание, как снижается шум на всех этапах.

Подход «тяни-толкай» имеет низкую вычислительную стоимость, потому что алгоритм выборочной фильтрации похожих пикселей в очень большой окрестности имеет сложность, которая зависит только от количества пикселей изображения. На практике качество этого подхода к шумоподавлению сравнимо с традиционными нелокальными методами с гораздо большими размерами ядра, но требует лишь части вычислительных затрат.

Изображение улучшено с помощью метода шумоподавления.

Насколько размыто изображение?

Изображение с плохой резкостью можно рассматривать как более чистое скрытое изображение, над которым работало ядро ​​размытия. Таким образом, если можно идентифицировать ядро ​​​​размытия, его можно использовать для уменьшения эффекта. Это называется «устранением размытия», т. е. удалением или уменьшением нежелательного эффекта размытия, вызванного конкретным ядром на конкретном изображении. Напротив, «повышение резкости» относится к применению фильтра повышения резкости, созданного с нуля и без привязки к какому-либо конкретному изображению или ядру размытия. Типичные фильтры повышения резкости также, как правило, являются локальными операциями, которые не учитывают никакой другой информации из других частей изображения, тогда как алгоритмы устранения размытия оценивают размытие по всему изображению. В отличие от произвольного повышения резкости, которое может привести к ухудшению качества изображения при применении к уже резкому изображению, устранение размытия резкого изображения с точным расчетом ядра размытия на основе самого изображения будет иметь очень небольшой эффект.

Мы специально нацелены на относительно мягкое размытие, так как этот сценарий технически более податлив, более эффективен в вычислительном отношении и дает стабильные результаты. Мы моделируем ядро ​​​​размытия как анизотропное (эллиптическое) ядро ​​Гаусса, определяемое тремя параметрами, которые управляют силой, направлением и соотношением сторон размытия.

Модель размытия по Гауссу и пример ядер размытия. Каждая строка графика справа представляет возможные комбинации из σ 0 , ρ и θ . Мы показываем три разных значения σ 0 с тремя разными значениями ρ для каждого.

Вычисление и удаление размытия без заметной задержки для пользователя требует алгоритма, который намного более эффективен в вычислительном отношении, чем существующие подходы, которые обычно невозможно выполнить на мобильном устройстве. Мы полагаемся на интригующее эмпирическое наблюдение: максимальное значение градиента изображения по всем направлениям в любой точке резкого изображения подчиняется определенному распределению. Поиск максимального значения градиента эффективен и может дать надежную оценку силы размытия в заданном направлении. Имея эту информацию, мы можем напрямую восстановить параметры, характеризующие размытие.

Polyblur: удаление размытия путем повторного размытия

Чтобы восстановить резкое изображение с учетом предполагаемого размытия, нам (теоретически) необходимо решить численно неустойчивую обратную задачу (т. Е. Удаление размытия). Проблема инверсии становится экспоненциально более нестабильной с увеличением силы размытия. Таким образом, мы ориентируемся на случай мягкого удаления размытия. То есть мы предполагаем , что имеющееся изображение не настолько размыто, чтобы его нельзя было исправить на практике. Это позволяет использовать более практичный подход — тщательно комбинируя различные повторные применения оператора, мы можем аппроксимировать его обратный.

Мягкое размытие, как показано в этих примерах, можно эффективно удалить, комбинируя несколько применений оцениваемого размытия.

Это означает, как это ни парадоксально, что мы можем размыть изображение, повторно размывая его несколько раз с оценкой ядра размытия. Каждое применение (оценочного) размытия соответствует полиному первого порядка, а повторные применения (добавление или вычитание) соответствуют членам полинома более высокого порядка. Ключевым аспектом этого подхода, который мы называем полиблуром, является то, что он очень быстрый, поскольку требует лишь нескольких применений самого размытия. Это позволяет обрабатывать мегапиксельные изображения за доли секунды на обычном мобильном устройстве. Степень полинома и его коэффициенты устанавливаются таким образом, чтобы инвертировать размытие без усиления шума и других нежелательных артефактов.

Изображение с размытием создается путем сложения и вычитания нескольких повторных применений предполагаемого размытия (полиблюр).

Интеграция с Google Фото

Описанные здесь инновации были интегрированы и доступны пользователям в редакторе изображений Google Фото в виде двух новых ползунков регулировки, называемых «Удаление шума» и «Повышение резкости». Эти функции позволяют пользователям улучшать качество повседневных изображений с любого устройства захвата. Функции часто дополняют друг друга, позволяя как шумоподавлять для уменьшения нежелательных артефактов, так и повышать резкость для придания четкости объектам изображения. Попробуйте использовать эту пару инструментов в тандеме в своих изображениях для достижения наилучших результатов. Чтобы узнать больше о деталях работы, описанной здесь, ознакомьтесь с нашими статьями о полиблуре и шумоподавлении. Чтобы увидеть некоторые примеры эффекта шумоподавления и повышения резкости вблизи, взгляните на изображения в этом альбоме.

Благодарности

Авторы благодарят за вклад Игнасио Гарсия-Дорадо, Райана Кэмпбелла, Дэмиена Келли, Пеймана Миланфара и Джона Исидоро. Мы также благодарны за поддержку и отзывы Навина Сармы, Закари Сензера, Брэндона Раффина и Майкла Милна.

---

¹ Оригинальный алгоритм «тяни-толкай» был разработан как эффективный метод интерполяции разбросанных данных для оценки и заполнения отсутствующих пикселей в изображении, где указано только подмножество пикселей. Здесь мы расширяем его методологию и представляем многомасштабный алгоритм, зависящий от данных, для эффективного шумоподавления изображений. ^↩

Цифровой шум и фото HDR

Шум почти неизбежен в цифровой фотографии, если только у вас нет абсолютно идеальных условий освещения и вы не можете использовать максимально низкую настройку ISO на своей камере! Это связано с конструкцией сенсора цифровых камер, и в условиях плохого освещения или высоких значений ISO на всей фотографии остаются зернистые или странного цвета точки и пятна. Проще говоря, чем выше ваш ISO, тем сильнее присутствие шума на вашем изображении.

Вот два фото ДО:

Итак, как это применимо к HDR-изображениям? Сама природа Tone Mapping и HDR имеет тенденцию усиливать существующий шум в вашем изображении. Поэтому, если у вас есть несколько высоких скобок ISO, результирующее HDR-изображение будет экспоненциально более шумным, чем ваши начальные точки. Используя 3 скобки по 400 ISO каждая, мы получим довольно чистые изображения.

Однако при объединении более темные или зашумленные области изображения начнут складываться и будут «вырастать» в относительном значении ISO кратно. Это сбивает с толку, но тональное отображение часто берет небольшие кусочки зерна и рассеянного света и обрабатывает их как мелкие детали. И, поскольку HDR предназначен для улучшения этих деталей, вы получаете то, что получаете!

Вот две фотографии HDR с большим количеством шума в небе:

. Самый важный трюк здесь — уменьшить ISO до как можно более низкого уровня. Используйте штатив и постарайтесь сделать максимально четкий снимок. Но имейте в виду, что использование длинных выдержек также будет генерировать шум. Мы должны найти эту золотую середину. Съемка сцены с 3 скобками при ISO 100 даст вам гораздо более чистое изображение, чем при съемке с ISO 400 или выше.

Вы захотите снять достаточное количество брекетинга при как можно более низком значении ISO, чтобы правильно запечатлеть каждую деталь сцены. Это означает, что в условиях низкой освещенности или очень высокой контрастности вам потребуется снимать больше трех кадров. Обычно в таких ситуациях мы делаем не менее 5 снимков и устанавливаем EV на +/- 1 шаг. Это означает очень тонкие различия между экспозициями, но у нас будет гораздо больше информации при выборе файлов RAW для работы с программным обеспечением Aurora HDR.

Следи за своим блюзом! Датчики цифровых камер имеют странную особенность: они примерно на 50% менее чувствительны к свету синего канала, чем к красному и зеленому. Это означает, что синие участки должны быть улучшены или усилены для правильной экспозиции по сравнению с красными и зелеными.

Так как блюз часто будет темнее, чем другие области вашего изображения, и чем темнее = тем больше шума при осветлении. Это причина, по которой ваше небо имеет тенденцию быть очень шумным, когда вы объединяете и улучшаете изображение ландшафта с помощью HDR. Как упоминалось выше, очень важно правильно выставлять экспозицию на каждом этапе, чтобы уменьшить эти шумовые ситуации.

Создайте HDR-изображение в Aurora HDR Pro:

Создайте новый слой и выберите один из пресетов, здесь у нас есть Драматический пресет:

Как можно уменьшить количество шума в нашем блюзе и в целом? Вы можете использовать Шумоподавление заранее. В Aurora HDR есть встроенный и совершенно невероятный инструмент шумоподавления, но если вы хотите сначала взять дело в свои руки, вы можете использовать Noiseless или другие параметры шумоподавления, прежде чем объединять свои скобки. Просто не переусердствуйте и используйте приложение, в котором вы можете применить шумоподавление в выбранных областях.

СОВЕТ. Используйте инструмент МАСШТАБ при подавлении шума. Почему? Что ж, инструменты шумоподавления имеют тенденцию полностью сглаживать и смягчать ваши изображения. Это в значительной степени испортит невероятную фотографию и сделает ее похожей на мультфильм или картину, а не на супер крутую пейзажную сцену. Когда вы увеличиваете масштаб, вы можете точно увидеть, как шумоподавление влияет на ваше изображение, и вы можете настроить его соответствующим образом.

Одна из замечательных особенностей Aurora HDR — возможность использовать слои и маски. Мы можем применить шумоподавление ко всему слою, чтобы нужная нам область выглядела великолепно, а затем выборочно закрасить ее, чтобы остальная часть нашего изображения по-прежнему выглядела резкой и фантастической.