Товаров: 0 (0р.)

Ретушь частотное разложение: Частотное разложение в ретуши фотографий

Содержание

Частотное разложение в ретуши фотографий

Смотреть

Что такое пространственные частоты — 11:05

Код ошибки:

Попробуйте обновить страницу и запустить видео снова.

Если ошибка повторяется, обратитесь в тех.поддержку.

Для продолжения просмотра трансляции нужно войти или зарегистрироваться

Добавить в список желаемых

Разложение на пространственные частоты — это метод, позволяющий разнести на отдельные слои мелкие и крупные детали изображения, чтобы без труда исправлять форму, не затрагивая фактуры поверхности. Или наоборот: править фактуру, не нарушая формы. Если вы уже изучили все доступные материалы по частотному разложению, но чувствуете, что вам не хватает сугубо технического понимания нюансов – посмотрите этот класс. Задача класса – научить вас не только самостоятельно делать разложение картинки на две или три частотные полосы, но и находить и исправлять все возникшие в процессе разложения ошибки.

Вы научитесь выставлять настройки для ретуши каждой полосы частот, применять различные фильтры размытия при разложении, а также – использовать и модифицировать экшны, автоматизирующие процессс.

Данный класс хорошо дополняется классом Частотное разложение на пальцах

—

Посмотрев этот класс, вы:

Серьезно продвинетесь в понимании частотного разложения.

Изучите нюансы ретуши, облегчающие работу – настройки, экшены.

Получите дополнительную практику ретуши с преподавателем.

—

Этот класс является частью серии классов по Photoshop:

Следующий класс: Режимы наложения. Практика применения

Предыдущий класс: Маски вырезания. Практика применения

—

Этот класс можно получить дешевле, если купить в наборе:

Набор классов для профессионального ретушера

Продвинутый набор классов по Adobe Photoshop

Все классы по Adobe Photoshop

Все классы Андрея Журавлева

Видео (3 часа 16 минут)

1

Что такое пространственные частоты

11:05

HD SD

2

Общие принципы частотного разложения

13:51

3

Часто совершаемые ошибки

16:21

4

Инструменты и настройки.

Низкие частоты

18:15

5

Инструменты и настройки. Высокие частоты

09:42

6

Подбор радиуса при разложении

13:46

7

Ретушь верхних частот

10:37

8

Ретушь низких частот

08:29

9

Ретушь двух полос частот

08:00

10

Ретушь «металлических» бликов на коже

13:06

11

Ретушь и продление однородных фонов

10:22

12

Ретушь без применения фильтра High Pass

10:20

13

Настройка для 16-битных изображений

06:12

14

Применение альтернативных фильтров размытия

19:56

15

Разложение на три полосы частот

09:18

16

Упрощенная ретушь средних частот (Inverted High Pass)

07:08

17

Устройство и работа экшенов

10:05

Материалы класса

Images and Action.zip

107 Mb

По вашей ссылке друзья получат скидку, а вы будете получать 15% от стоимости их покупок на свой бонусный счет.

Стоимость со скидкой сейчас: 2700 ₽
Ваш доход с одной покупки друга: 405 ₽

Ссылка

успешно сохранена в буфер обмена

После успешного прохождения тестирования
тут будет ваш сертификат!

Андрей Журавлев

Андрей Журавлев – цветокорректор, специалист по допечатной подготовке, авторитетный эксперт по Adobe Photoshop и самый именитый онлайн-преподаватель в… Читать далее…

Ретушь портрета на основе частотного разложения изображения

После выступления на Creative Future 2010 я обещал, что напишу небольшую статью на эту тему. А закончив писать решил, что это неплохой повод начать вести свой ЖЖ. Небольшой предварительный опыт показал, что над девушками лучше не издеваться. Поэтому в качестве иллюстрации выступит мужской портрет. Его по моей просьбе сделал белорусский фотограф Дмитрий Михальцов, подобрав модель с «угловатым» лицом, характерными дефектами кожи и специально сделав некоторые ошибки при постановке света.

В теле статьи содержатся уменьшенные в два с половиной раза превьюшки.

Полноразмерный psd можно скачать отдельно.
За интересные ссылки, использованные мной в тексте, благодарю chaka , dorjechang и tritopora
Дополнительно рекомендую прочитать статью Алексея Шадрина «Управление визуальным объемом фотографических изображений». В практических рекомендациях есть ошибки, но замечательно описана теория.

UPD (апрель 2014):
Если данная статья покажется вам не удачной и/или не очень подробной, или вы просто предпочитаете «посмотреть», а не «почитать», предлагаю ознакомиться с постом «Частотное разложение. Ultimate. Конспект и видео». В нем представлен конспект одноименного онлайн мастер-класса и видеозапись МК (общей продолжительностью 5 часов 13 минут), нарезанная на части соответствующие разделам конспекта.

Все было придумано до нас.

Это небольшое вступление с краткой предысторией вопроса. Просто для общего развития. Если вам интересно толко непосредственное описание методики, можете сразу перейти к следующему разделу.

Все началось в 1822 году, когда французкий математик и физик Жан Батист Жозеф Фурье опубликовал свою работу «Аналитическая теория тепла», в которой для расчетов использовал представление функций тригонометрическими рядами. Разложение Фурье оказалось очень удобным и гибким инструментом. В 19 веке эти идеи активно развивались математиками, а в 20 были взяты на вооружение радиотехниками. Прямое (позволяющее разложить сигнал в частотный спектр) и обратное (позволяющее востановить сигнал из его часттного спектра) преобразования Фурье стали краеугольным камнем обработки сигналов.

Цифровая техника породила необходимость цифровой обработки сигналов, а компьютеры предоставили для этого широчайшие возможности. И здесь активно используется преобразование Фурье. На нем построены многие алгоритмы сжатия информации (в том числе JPG и MPEG), системы шумоподавления и многое другое. Естественно, такая обработка не обошла стороной и цифровые изображения. Этот метод давно известен в среде професссиональных ретушеров и на западе его название крутится вокруг слова «вейвлет» (wavelet). Хотя реально в его основе лежит более простое преобразование Фурье, поэтому я называю это частотным разложением.

В массы данная методика продвинулась не сильно. Сомневаюсь, что здесь наличествует «заговор профессионалов», скрывающих от публики «секретные приемы». Скорее всего, специалистам было просто лень писать статьи, а «широким массам» вполне хватало портретуры (как созвучно с политурой, и результаты схожие). Лично я «открыл Америку через форточку», когда полтора года назад разбирался с режимами наложения и нашел статью Александра Миловского «Муар нам только снится» . Разобрался с частотным разложением самостоятельно и только потом узнал, что его давно и плотно используют многие специалисты. Ничего удивительного — все было придумано до нас.

Фурье туда-обратно или аналогия со звуком.

Людям, не знакомым с обработкой сигналов, проще всего будет понять смысл данного метода по аналогии с обработкой звука, которая происходит практически во всех современных системах воспроизведения. Я сичтаю, что разумнее один раз понять принцип, чем много раз переписывать из книжек «чудо-значения» непонятных настроек. Но, если вы уже знакомы с обработкой сигналов или вам просто не интересно в этом разбираться, переходите к следующему разделу.

«Фурье туда-обратно» — это жаргонное студенческое название стандартного метода обработки сигналов: прямое преобразование Фурье раскладывает входной сигнал (например, на входе в усилитель) в спектр – полученный спектр изменяется в соответствии с характеристикой прибора (например, усиливаются низкие частоты) – обратное преобразование Фурье позволяет получить из нового спектра выходной сигнал (в нашем примере басы будут звучать громче). Прелесть такого метода в том, что можно изменять разные частоты по отдельности, не зависимо друг от друга. Самое простое изменение — усиление или ослабление. Те, кто застал старую технику, помнят на усилителях ручки «НЧ» и «ВЧ». Это и есть усилители низкой и высокой частоты. Эти регулировки не затрагивали средние частоты, но позволяли отдельно усилить или ослабить низкие и высокие. В современной технике спектр делится на большее количество частотных полос. Раздельное управление каждой из них обеспечивает эквалайзер. Проигрыватель iTunes, например, имеет десятиполосный эквалайзер.

Но нам не нужно такого детального разделения. Давайте вернемся к трем полосам и разберемся, какой вклад вносят в мелодию лежащие в них звуки.

Низкие частоты, они же басы. Они задают общий ритм, или, можно сказать, общую форму мелодии. В этом легко убедиться полностью отключив все колонки и послушав только сабвуфер. Вы сразу уловите основной ритм, хотя можете даже не понять, что это за песня. Таким образом:
Низкие частоты несут информацию об общей форме.

В средних частотах лежит голос человека и основные звуки большинства музыкальных инструментов. Это основная, наиболее информативная и детализированная часть звука. Мобильные телефоны воспроизводят только средние частоты, что совсем не мешает нам слушать собеседника или наслаждаться (а чаще совсем наоборот) всевозможными рингтонами. Другими словами:
В средних частотах находится основная детализация.

В высоких частотах находятся наиболее резкие звуки (например, звук тарелок барабанной установки). Там же находится часть высоких гармоник остальных инструментов. С отключением высоких частот звук становится более сглаженным, лишается резкости. То есть:
Высокие частоты добавляют резкость.

А теперь давайте отбросим предварительные объяснения, оставим только краткие выводы и представим что речь идет об изображении. С точки зрения математики и обработки сигнала разницы между звуком и изображением практически нет: звук — это одномерный (зависимость акустического давления или напряжения на клемах усилителя от времени) непериодический сигнал, а картинка — это двумерный (зависимость яркости от горизонтальной и вертикальной координаты) непериодический сигнал. Для RGB изображения таких сигалов будет сразу три: яркость в каналах Red, Green и Blue. Итак, в изображении:

Низкие частоты несут информацию об общей форме.
В средних частотах находится основная детализация.
Высокие частоты добавляют резкость.

Если мы сможем разнести разные частоты изображения на различные слои, то получим следующее.
На первом слое (НЧ) — самые крупные детали, общее распределение яркости и цвета, то есть форму объекта.
На втором слое (СЧ) — средняя и мелкая детализация, которая скрывается за выражением «локальный контраст» и для снятых крупным планом объектов является фактурой поверхности.
На третьем слое (ВЧ) — сверх-мелкую детализацию, про которую часто говорят «микроконтраст» и которая отвечает за резкость.

Надо сразу заметить, что граничные переходы являются сверх-мелкими деталями, даже если это границы достаточно крупных элементов изображения. Кстати, если вы еще не догадались, классическое повышение резкости фильтром Unsharp Mask — это просто сильное усиление верхних частот, а повышение резкости методом HiRaLoAm (High Radius Low Amount) — это слабое усиление средних и верхних частот.

Как это сделать в графическом редакторе.

«На полном автомате» это можно реализовать с помощью плагинов. Для GIMP’а существует Wavelet decompose, для пользователей ImageMagick есть достаточно подробное описание (с кодом), работающие в Photosop могут использовать 2D Fast Fourier Transform plugin for Adobe Photoshop или поискать в интернете по словам «wavelet» или «FFT». Я не люблю плагины (тому есть свои причины, но это выходит за рамки данной статьи), поэтому мы все проделаем стандартными средствами Photoshop.

Возьмем самый простой случай, разделение на две составляющие. Задача распадается на две: во-первых, разделить картинку на частотные составляющие; во-вторых, сложить эти частотные составляющие обратно в картинку. Для решения первой нам потребуются фильтры нижних и верхних частот. Фильтр НЧ оставляет только частоты ниже определенной. Естественно, частоты не обрезаются резко. Просто начиная с какого-то значения они плавно ослабляются. Фильтр верхних частот по такому же принципу оставляет только частоты выше определенной. Эти фильтра должны взаимно дополнять друг друга. То есть, после ВЧ-фильтрации мы должны увидеть разницу между исходной картинкой и ее НЧ-составляющей. В противном случае мы не сможем сложить изображение обратно.

Фильтром нижних частот в фотошопе является Gaussian Blur. Чем больший радиус мы задаем, тем ниже частоты, которые он оставляет. Дополнительным к нему фильтром верхних частот является High Pass (кстати, английский термин high-pass filter так и переводится «фильтр верхних частот»). Таким образом, после применения к копии исходной картинки Gaussian Blur мы получим ее низкочастотную составляющую. А после применения к копии исходной картинки High Pass с тем же значением Radius — высокочастотную, то есть разницу между исходной картинкой и ее размытой копией. Эта разница равна отклонению яркости от средне-серого (тон 128).

Из каких соображений выбирается Radius. Рассказывать про картинку в терминах «частоты» не очень удобно, поэтому перейдем к терминам «размеры». Понижение частоты соответствует увеличению длины волны, а для картинки это означает увеличение размера элементов. Чем больше значение Radius, тем больший размер должен иметь элемент изображения чтобы остаться на размытой копии, тем больше деталей будет исчезать с нее, оставляя только «чистую» форму объекта. Таким образом, при использовании Gaussian Blur мы заинтересованы в как можно большем значении Radius.

С другой стороны, чем больше значение Radius, тем больший размер могут иметь элементы пропущенные фильтром High Pass, тем больше информации о форме пройдет в слой на котором мы собирались оставить только детализацию. Таким образом, при использовании High Pass мы заинтересованы в как можно меньшем значении Radius. Поскольку по условиям задачи это значение для Gaussian Blur и High Pass должно быть одинаковым, исходя из конкретной картинки и стоящей задачи выбирается некий компромисный вариант.

Всю работу можно производить в одном файле, а фильтры применять к копиям слоя с исходным изображением. Чтобы облегчить подбор значения Radius, я предварительно преобразовываю эти копии в смарт-объекты (Convert to Smart Objects). Таким образом фильтры применяются к ним как смарт-фильтры и допускают изменение настроек в любой момент. На иллюстрации приведен внешний вид фотографии и палитры Layers для исходной картинки, ее НЧ-составляющей (слой Low) и ВЧ-составляющей (слой High). Значение параметра Radius для обоих фильтров равно 10.

Теперь вторая половина задачи: сложить полученные НЧ и ВЧ составляющие в единую картинку. Для этого надо яркость каждой точки размытой копии (НЧ-составляющей) изменить ровно настолько, насколько яркость ВЧ-составляющей отличается от средней (тон 128). Мы могли бы воспользоваться режимом наложения Linear Light, но его алгоритм немного другой: яркость каждой точки нижнего слоя изменяется на величину в два раза большую, чем отличие яркости верхнего слоя от средней (тон 128). Выражаясь математически: R = S + 2(C — 128), где S — исходная яркость, C — накладываемая яркость, R — результирующая яркость. Чтобы скомпенсировать заложенное в Linear Light двухкратное усиление надо перед сложением в два раза понизить контраст ВЧ-слоя, оставив неизменной среднюю яркость. Это можно сделать создав поверх него корректирующий слой кривых, в котором черная точка сдвинута вверх до значения 64, а белая вниз до значения 192.

Теперь корректирующий и ВЧ слои можно объеденить в группу и присвоить этой группе режим наложения Linear Light. Готово, перед вами исходная картинка. Если вы хотите минимизировать суммарную ошибку округления (это имеет смысл при разложении на большее количество составляющих), работайте в 16-битном режиме. Но при разложении на две составляющие она настолько мала, что 8-битные исходники можно не переводить в 16 бит.

Несколько дополнительных замечаний. Они не влияют на описанный выше алгоритм, поэтому, если вам не хочется перегружать мозг, можете смело переходит к следующему разделу.

Замечание первое. Александр Миловский предложил для понижения контраста ВЧ-слоя использовать Brightness/Contrast с установкой Contrast=-50%. Если вы решите поступить так же, не забудте поставить галочку Use Legacy. Со времени написания статьи алгоритм работы Brightness/Contrast был изменен и эта галочка заставляет его работать по старому алгоритму. Наглядно это можно увидеть на иллюстрациях к соответствующей статье.

Замечание второе. На форуме сайта www.modelmayhem.com есть пост с милым названием «HighPass курит взатяг (+решение)», в которой утверждается, что High Pass дает не аккуратный результат и предлагается следующая методика:

1. cделать две копии слоя с исходным изображением
2. применить к нижней Gaussian Blur с желаемым радиусом
3. к верхнему слою применить команду Apply Image, выбрав в качестве накладываемого изображения размытый слой, режим наложения — Subtract, в поле Offset ввести 128, в поле Scale ввести 2.
4. наслаждаться результатом, который «не курит взатяг».

Да простит меня автор этого сообщения, но я это считаю бредом. Описанная методика с коэффициентом Scale 1 полностью повторяет алгоритм действия фильтра HighPass, а коэффициент Scale 2 просто в два раза снижает контраст (мы это делали кривыми). Таким образом шаманские танцы с бубном лишаются всякого смысла. Я попробовал разложить и сложить картинку разными методами и получил совершенно одинаковые результаты. Кроме того, сразу сниженный контраст ВЧ-слоя подпортит нам жизнь во время ретуши. То же самое относится и ко второму предложенному автором алгоритму. Желающих поспорить прошу в коменты.

UPD: как выяснилось, проблемы у High Pass все-таки есть, подробности во второй части статьи.


Замечание третье. Иногда вместо кривых для компенсации вносимого Linear Light усиления предлагают уменьшить непрозрачность ВЧ-слоя до 50%. В частных случаях такая замена может быть равнозначна, но в общем — нет. В областях светлых деталей на светлом фоне (или темных деталей на темном фоне) после неослабленного Linear Light наложения может начаться постеризация и уменьшение непрозрачности от нее не спасет.

Зачем было городить огород?

Ответ на этот вопрос очевиден: если мы разложили изображение на составляющие, то теперь можем править каждую из них по отдельности.

Для ретуши формы удобнее всего применять штамп с уменьшеной непрозрачностью. Это позволяет плавно сгладить свето-теневой рисунок. Но при ретуши лица нас удерживает от этого фактура кожи: она начинает замыливаться и лицо превращается в латексную маску. Частотное разложение решило эту проблему. На НЧ-слое осталась только форма, вся фактура кожи ушла на ВЧ-слой. Поэтому можно совершенно спокойно работать полупрозрачным штампом, кисточкой и даже пальцем (Smudge Tool). Можно сгладить форму. Таким образом легко убрать неравномерность макияжа, огрехи постановки света, уменьшить глубину морщин, убрать воспаление (на иллюстрации я убрал покраснение с царапины на лбу, сохранив ее). На отдельных участках можно не просто сгладить, но и перерисовать свето-теневой рисунок (так убираются мешки под глазами). Пальцем можно протянуть, плавно удлиннить уже имеющиеся тени.

Я делал ретушь на новом прозрачном слое, включив для штампа режим Sample: Current & Below. На картинке ниже зеленым цветом отмечены отредактированные на НЧ-слое области (это специально сделанное превью, при ретуши такой картинки не будет). Далее приведен внешний вид слоя ретуши на прозрачном и белом фоне.

С ретушью текстуры неплохо справляется Healing Brush, но при работе по цельному изображению у нее не очень хорошо получается согласовать яркости исходной и ретушируемой областей. В результате на изображении остаются неприятные пятна. При работе по ВЧ-слою эта проблема снимается. Обратите внимание на большой старый шрам на лбу справа. Я брал образцы для ретуши как слева (где лоб прилично светлее), так и справа (где лоб намного темнее) от него. Но все отличия по яркости и цвету остались на нижнем НЧ-слое, поэтому условия работы для Healing Brush были просто тепличными.

Как и в предыдущем случае ретушь делалась на новом пустом слое с настройкой инструмента Sample: Current & Below. Перед ретушью надо переключить ВЧ-группу в режим наложения Normal (или Pass Trough) и отключить слой кривых понижающий контраст. Более контрастная картинка позволяет легче ориентироваться и работать более аккуратно. На картинке ниже зеленым цветом отмечены отредактированные на ВЧ-слое области. Далее приведен внешний вид слоя ретуши на прозрачном и белом фоне.

Так как это техническая иллюстрация, «глянцевое» вылизывание не производилось (я вообще не сторонник полировки всех лиц под одну обложку). В качестве образца поправлены несколько характерных дефектов. Чтобы разглядеть все тонкости надо смотреть полноразмерный файл. Для тех кто не может (или не хочет) качать большой psd ниже приведены уменьшенные в два с половиной раза картинки «До-После». Если разница не заметна, можно сдернуть их к себе на компьютер, наложить двумя слоями друг на друга и помигать.

UPD: Для тех, кто в танке. Мне все равно сколько на ваш взгляд прыщиков я не дочистил. Это демонстрация методики. Кто хочет вместо обучения любоваться чужими результатами, может поискать себе другие статьи.

До:

После:

В самых критических случаях можно просто пересадить кожу с одного лица на другое. Мне однажды пришлось ретушировать фотографию девушки у которой большая прядь волос разметалась по всему лицу. Задача была простая: все волосы с лица убрать, сделать как живую. После вытирания волос лицо превратилось в латексную маску (практически чистая НЧ-составляющая). Выручила пара ее же фотографий с похожим ракурсом. С «доноров» взята ВЧ-составляющая и несколькими лоскутами пересажена на обрабатываемый снимок. При этой операции не обязательно использовать фото одной и той же модели (я взял эти фото просто потому что они были под рукой). Можно пересаживать кожу с любого лица на любое.

Разложение на большее количество составляющих.

Нет смысла соревноваться с шумодавами (а некоторые из них работают именно по такому принципу) и раскладывать картинку на очень большое количество составляющих. Но в некоторых случаях разложить картинку на три составляющие представляется разумным.

Разложение на три составляющих может пригодиться при борьбе с дефектами однородного размера. Например, с веснушками. На НЧ-слое для фильтра Gaussian Blur надо выставить минимальное значение параметра Radius при котором веснушки уже исчезают. На ВЧ-слое для фильтра High Pass надо выставить максимальное значение параметра Radius при котором веснушки еще не появляются.

Средне-частотный слой располагается посередине. Это копия исходного изображения к которой применены фильтр High Pass со значением радиуса как у Gaussian Blur НЧ-слоя, а потом Gaussian Blur со значением радиуса как у High Pass ВЧ-слоя. Потом к нему применяется корректирующий слой кривых понижающий контраст и всей группе присваивается режим наложения Linear Light. Финальная структура слоев изображена на рисунке внизу.

Таким образом веснушки остаются на среднем слое и легко ретушируются. В областях где они расположены очень кучно может потребоваться так же небольшая коррекция НЧ-слоя.

Упрощенный метод применения.

В его основе лежит вычитание и он подойдет только для сглаживания формы лица («убийства объема»).

К копии исходного изображения примените Gaussian Blur с таким значением Radius, чтобы с картинки ушла вся интересная для вас детализация. После этого примените High Pass с таким значением Radius, чтобы на картинке сохранились только те элементы, объем которых вы считаете излишним (мешки под глазами, скулы, глубокие морщины, складки кожи и т.п.). Инвертируйте результат (если вы работает со смарт-объектом, инвертируйте картинку внутри него) и поменяйте режим наложения на Linear Light (в этом случае даже нет необходимости применять понижающие контраст кривые). Замаскируйте весь слой (Add Layer Mask \ Hide All) и полупрозрачной мягкой кистью белым цветом прорисуйте по маске те участки, которые хотите сгладить.

Ориентиры и перспективные направления.

Я не люблю приводить конкретные настройки инструментов, так как каждая картинка требует своих значений. Но в качестве общего ориентира могу дать вам примерные значения Radius при которых на ВЧ-слой уходят соответствующие элементы (для грудного портрета 12-25 мегапикселей).

Radius 1-2 — мелкая фактура кожи
Radius 4-5 — полная фактура кожи за исключением глубоких морщин и подобных дефектов
Radius 10-12 — полная фактура кожи с крупными дефектами
Radius 25-30 — практически все локальные блики и тени (мешки под глазами, носогубные складки, второй и прочие подбородки и т.п.)

Кроме явных и неоднократно описанных идей (например, возможность изменить глобальный контраст, сохраняя локальный), я вижу еще несколько путей развития данного метода обработки. Я сам навряд ли смогу заняться этим в ближайшее время, если хотите, можете поэкспериментировать в этом направлении самостоятельно. Будет интересно узнать результаты

1. Макияж. Частотное разложение позволяет легко бороться с огрехами работы визажиста. Но крайний случай такого дефекта — это полное отсутствие макияжа. Можно попробовать наложить его, работая по НЧ-составляющей. Возможно, что придется как-то дорабатывать и ВЧ. Конкретные методы лучше разрабатывать имея в качестве образца фото с макияжем (желательно при том же свете, в том же ракурсе и с той же моделью).

2. Быстрое и мягкое приглушение фактуры кожи при сохранении остальных деталей без махания кисточкой по маске. Работая на ВЧ-слое использовать содержащие мало фактуры кожи, но достаточно много остальных деталей, красный (RGB) и черный (CMYK) каналы для смешивания и наложения внутри ВЧ-группы.

3. Побрить мужчину. Не надо большого ума, чтобы пересадить кожу с бритого подбородка. А вот аккуратно «сбрить» одно-двух дневную щетину не прибегая к помощи «доноров» задача интересная. Возможные варианты решения — комбинация двух предыдущих примеров.

В конце хочу напомнить. Данная методика— это не способ ретуши кожи и даже не прием портретной ретуши. Она универсальна и подходит для любых изображений, когда вам необходимо рездельно править детали различных размеров.

Ложка пиара в бочке знаний.

Профессиональные цветокорректоры и люди легко впадающие в брюзжание могут смело пропустить этот раздел.

Желающие посетить очные занятия по цветокоррекции и обработке изображений могут познакомиться с программами и списком ближайших мероприятий в заглавном посте моего ЖЖ. Там же вы найдете ссылки на другие мои статьи.

Без предварительного согласования с автором разрешается перепечатка и размещение этого материала на любых ресурсах с бесплатным доступом при условии полного сохранения текста (в том числе и этого раздела), ссылок и иллюстраций, указания авторства и ссылки на первую публикацию.

Для коммерческого использования или перепечатки с внесением изменений необходимо согласование с автором. Связаться со мной можно по электронной почте [email protected]

© Андрей Журавлев (aka zhur74), апрель 2010 г.
Первая публикация http://zhur74.livejournal.com/998.html

Ретушь кожи с помощью Wavelet Decompose

Лучшая альтернатива смазыванию текстур

Ретушь кожи — тонкое искусство.

Эффективная ретушь кожи может показаться черной магией.

В прошлом подробно описывались различные способы «сглаживания» кожи в GIMP. Эти методы варьировались от разочаровывающих в лучшем случае до откровенно нелепых в худшем.

Разочаровывающие методы были просто продуктом лучших методов, доступных в то время. Нелепые, казалось, были из-за отсутствия тонкости.

Тонкость

Тонкость является ключевым требованием при ретуши кожи. Конечно, бывают исключения, когда это необходимо (например, высокая мода), но к этому всегда следует подходить в первую очередь с минималистской точки зрения.

Слишком часто к ретуши кожи подходят очень тяжелыми руками. В попытке «очистить» скин многие будут гнать из изображения каждую каплю деталей, что приведет к фальшивому и чрезмерно сглаженному результату (создание манекенов). Это плохо .

Повторюсь: Это плохо .

Настоящая кожа имеет поры, неровности, пятна, цвет и другие интересные вещи. Цель должна состоять не в том, чтобы удалить эти характеристики, а в том, чтобы сделать некоторые из них менее выраженными по мере необходимости . Хорошее эмпирическое правило:

.

«Никогда не делайте больше, чем может дать хороший макияж».

Конечно, некоторые визажисты — фокусники. На самом деле, может быть очень полезно пойти и изучить, как они работают, каковы их процессы и причины. Это может помочь вам лучше понять, как подходить ко всем видам ретуши, особенно при использовании таких техник, как осветление/затемнение и теория цвета (применительно к макияжу и коже).

Не забывайте и о контексте. Откровенные изображения могут потребовать очень минимальной ретуши (, если вообще ), в то время как фэшн-съемка может потребовать более сильного применения. Для достижения наилучших результатов полезно иметь четкое представление о том, чего вы хотите достичь.

Инструменты

Размытие

Один из методов сглаживания кожи, который можно найти во многих старых учебниках по этому вопросу, включает в себя использование некоторых вариантов размытия основного изображения и маскирование размытых областей в изображении. Теоретически идея может показаться здравой, но при ближайшем рассмотрении быстро терпит неудачу.

Сочетание широких эффектов размытия в сочетании с неизбирательным применением ко всем текстурам кожи делает этот подход далеким от идеального. Все эти поры, пятна, неровности и цвета теряются при использовании неразборчивой функции, такой как размытие изображения. Хотя может возникнуть желание удалить некоторые из этих деталей, визуально наши глаза ожидают, что там будет какая-то текстура и детали. Потеря этих деталей — вот что отодвигает результаты на «манекенную» территорию.

Манекен территории «Белая мужская голова манекена в витрине» Хория Варлан (cb)

В общем, этот метод даже не следует рассматривать как вариант ретуши кожи. Результаты никогда не бывают хорошими и без разбора слишком разрушительны для имиджа.

Разделение частот верхних и нижних частот

Несколько более продвинутый способ ретуширования кожи — использование техники «высокие частоты/низкие частоты» (или «высокая частота/низкая частота», или просто «разделение частот») для разделить изображение на два слоя. Один слой будет содержать все высокочастотные (тонкие) детали, а другой слой будет содержать низкочастотную (грубую) информацию.

Майри

Полученные слои могут выглядеть странно для тех, кто не привык их видеть. Важно отметить возможность выделения всех высокочастотных деталей на отдельном слое. Это позволяет нам независимо изменять цвета/тона деталей.

Низкая частота (слева) и высокая частота (справа)
Создано с радиусом размытия 15 пикселей.
Создать слои с частотным разделением

Создание слоев с частотным разделением в GIMP относительно просто. Начиная с базового слоя изображения:

  1. Дублировать базовый слой
    [ Слой → Дублировать слой ]
    • Назовите его «LF»
  2. Примените размытие по Гауссу к слою «LF»
    [ Фильтры → Размытие → Размытие по Гауссу ]
    • Выберите подходящий радиус, чтобы изолировать нужные высокочастотные детали (15 пикселей в примере)
    • Радиус размытия составляет ~1,5% от ширины лица
  3. Измените режим наложения слоя «LF» на Grain Extract
  4. Создайте новый слой из видимого
    [ Слой → Новый из видимого ]
    • Назовите его «HF»
    • Измените режим наложения слоя «HF» на Grain Merge
  5. Измените режим наложения слоя «LF» обратно на Нормальный

Визуально результат должен выглядеть так же, как исходный базовый слой.

Технически разделенные частотные слои теперь позволяют гораздо более точное целевое редактирование. Слои для изображения теперь будут иметь слой HF (в Режим наложения Grain Merge ) поверх слоя LF:

Слои после частотного разделения.

Выбор радиуса для операции Размытие по Гауссу будет определять уровень детализации, отделяемой от низкочастотного слоя. Меньшие радиусы размытия изолируют более мелкие детали (и наоборот, большие радиусы включают более крупные детали).

Ретушь кожи с частотным разделением

Теперь рассмотрим результаты разделения. В частности, обратите внимание, какие типы особенностей кожи встречаются в каждом слое.

Поры, легкие морщины, гусиные лапки и мелкие детали отделяются на HF-слое, в то время как более крупные тона кожи остаются на LF-слое. Общий тон кожи можно выровнять, сгладив тона в низкочастотном слое.

Примечание о сглаживании Существуют различные способы смягчения деталей на разных слоях.
Стандартный Размытие по Гауссу

— один из методов, который работает хорошо и быстро. Фильтры → Размытие → Размытие по Гауссу…
Лучшим методом может быть использование Выборочное размытие по Гауссу для размытия только определенных областей (на основе разницы значений между рассматриваемым пикселем и его соседями). Фильтры → Размытие → Выборочное размытие по Гауссу…
Если установлен G’MIC, также доступен фильтр двустороннего размытия (аналогичный Surface Blur в Adobe Photoshop), который также является функцией размытия с сохранением краев. Фильтры → G’MIC…
Ремонт → Гладкие [двусторонние]

При рассмотрении лица для ретуши кожи часто лучше рассматривать каждую область общего контура лица отдельно. В основном это связано с тем, что разные участки кожи имеют разные характеристики (9).0007 или : морщины на лбу часто имеют другой масштаб, чем гусиные лапки или морщины улыбки).

Ниже приведен пример хорошей отправной точки для учета контура при сглаживании. Ключевым моментом является изменение интенсивности сглаживания для каждой области, чтобы получить хороший результат. Изменения могут не требоваться постоянно, но это хорошая привычка, когда это необходимо.

Области рассмотрения сглаживания

Лучше всего начать с устранения «пятнистости» или неравномерного тона кожи. (В идеале это можно было бы решить с помощью основы для макияжа.) Как видно выше, эти типы тонов можно найти на низкочастотном слое.

Следуя контурным областям сверху, Двустороннее размытие (от G’MIC) используется для сглаживания областей. При использовании инструмента Free Select Tool для выбора области не забудьте включить Feather Edges в параметрах инструмента, чтобы сделать плавный переход от рабочей области к окружающему изображению.

Фильтры → G’MIC…
Ремонт → Сглаживание [двустороннее]

По умолчанию пространственная дисперсия : 10, дисперсия значений : 7 и итераций : 2 используется.

После сглаживания слоя LF двусторонним размытием
Нажмите, чтобы сравнить с оригиналом

Визуально сглаживание низкочастотных телесных тонов обеспечивает заметное улучшение воспринимаемого качества. Важно отметить, что ни одна из мелких деталей не была изменена (морщины, поры и т. д.).

На этом этапе все еще можно использовать обычные рабочие процессы, такие как точечное лечение или осветление и затемнение (при необходимости на слоях LF или HF).

Краткий обзор ВЧ/НЧ

Разделение высоких и низких частот — отличный инструмент для ретуширования кожи, поскольку он позволяет ретушёру работать с дискретными слоями.

Если кто-то хочет изолировать ряд частот, все становится немного сложнее. Это потребует от пользователя генерировать ВЧ/НЧ отдельно для каждого размера, который он хочет изолировать. Рабочий процесс будет выглядеть следующим образом: разделение, ретушь, снова разделение для другого размера, ретушь. Промыть и повторить.

Оказывается, уже существует очень удобный способ одновременно выделить несколько частот и при этом иметь визуальное средство их легкого объединения, чтобы видеть правки по мере их внесения: Вейвлет-разложение .

Вейвлет-разложение

Вейвлет-разложение позволяет одновременно создавать несколько высокочастотных слоев (и низкочастотный «остаточный» слой). Каждый из слоев HF использует режим наложения слоев Grain Merge , так что составное изображение воссоздается правильно. Это позволяет ретушёру вносить изменения в любой из слоев масштаба (частоты), сразу же видя результаты на холсте.

Получение разложения вейвлета [плагин] Оригинальный плагин для Wavelet Decompose пользователя marcor в реестре GIMP можно найти здесь: Разложение вейвлета [registry.gimp.org]
После установки команда: Фильтры → Общий → Вейвлет-разложение …
Получение декомпозиции вейвлета [Script-Fu] Существует также версия Script-Fu от Christoph A. Traxler, которую можно скачать у нас здесь: Вейвлет-разложение Script-Fu [pixls.us]
После установки команда: Изображение → Вейвлет-разложение …

Преимущество использования вейвлет-разложения по сравнению с простым разделением ВЧ/НЧ заключается в случаях, когда могут быть детали другого размера, чем ваш слой ВЧ, которые вы все же хотите изолировать.

Вейвлет, разложенный на 5 уровней
Нажмите, чтобы просмотреть скорректированные уровни и улучшить детали

При просмотре выровненной версии предыдущего изображения сразу видны различные элементы масштаба, выделенные посредством разложения. В частности, в верхнем ряду показаны мельчайшие детали, а в нижнем ряду — общие детали, а остаточный слой цвета — в последнюю очередь.

Благодаря разделению различных масштабов детализации ретушер может легко вносить изменения в любом заданном масштабе, наблюдая результат непосредственно на холсте. Это связано с тем, что в GIMP для слоев масштаба детализации установлен режим наложения «Слияние зерен».

Применение

Использование вейвлетных шкал для ретуши осуществляется аналогично использованию частотного разделения. Основное различие заключается в выборе масштаба детализации, к которому следует применять операции сглаживания, и с какой интенсивностью.

Я обнаружил, что хороший рабочий процесс обычно начинается с самого большого масштаба детализации. Экспериментируйте с методами и параметрами сглаживания, пока не добьетесь хорошего результата, не заходя слишком далеко. При необходимости повторите операции с другими параметрами на следующем меньшем масштабе детализации (с уменьшенными параметрами).

Для этого примера запуск Bilateral Blur от G’MIC с теми же значениями, что и в приведенном выше примере Frequency Separation , дает:

Нажмите, чтобы сравнить: Оригинал Низкочастотный гладкий Вейвлет Гладкий

Сглаживание самой крупной детализированной шкалы позволяет получить приятные тона кожи, не удаляя слишком много деталей.

Разделение масштабов деталей также позволяет вносить точечные модификации без нарушения текстур других слоев масштаба. Например, на щеках моделей с зажженной щекой есть небольшое обесцвечивание кожи:

Небольшая разница цветового тона для ремонта.

Работая с цветом (низкочастотным) Остаточный слой , цветовые тона можно выровнять с помощью восстанавливающей кисти и взятие проб с близлежащей кожи.

После заживления области на цветном слое Residual
Нажмите, чтобы сравнить с оригиналом

Обратите внимание, что мелкие детали, составляющие композицию кожи, здесь не изменены. Морщины, поры и текстура кожи остаются нетронутыми, в то время как основные цветовые тона для этой области плавно смешиваются с окружающей областью.

Эта же техника может оказаться очень удобной, например, для осветления области вокруг глаз, под которыми могут быть темные круги.

Точечное заживление

После того, как тон кожи был сглажен до нужного уровня, работа может быть продолжена с точечным заживлением отдельных проблем по мере необходимости. Простые дефекты кожи, которые являются дискретными, лучше всего обрабатывать с помощью инструмента точечного лечения после изменения общих тонов кожи (чтобы избежать необходимости применять лечение ко всем слоям деталей по одному).

Пример: Nikki

Хорошим изображением, чтобы увидеть, чего можно достичь с помощью этого подхода, является приведенное к этой статье изображение, Nikki. Это обрезка необработанного изображения без изменений:

Кроп из Никки , без ретуши.

Чтобы продолжить, вы можете загрузить полноразмерный базовый образ (360 КБ).

Запуск декомпозиции вейвлета (плагин) для изображения с 5 масштабами по умолчанию,

Фильтры → Общие → Декомпозиция вейвлета …

оставит изображение со слоями, которые выглядят следующим образом:

Масштабы детализации и остаточные слои из вейвлета разлагаются

На что мы нацелены

После выполнения вейвлет-разложения на слое существует очень простой метод преувеличения деталей, которые будут использоваться для сглаживания телесных тонов. Просто отключите видимость Остаточный вейвлет слой:

Nikki с видимыми только шкалами деталей на базовом изображении (без остаточного слоя).

I очень рекомендую делать а не делать это с предметом в комнате! Никто не выглядит хорошо, когда остаточная шкала удаляется из стека изображения…

Но она хорошо преувеличивает типы тональных вариаций, которые являются первыми кандидатами на сглаживание и подавление.

Области

Подобно ранее показанным областям, мы пройдем через процесс ретуширования на основе этого типа контура лица: лоб, нос, щеки, подбородок и губа.

Обычно я использую инструмент Free Select Tool с радиусом растушевки около половины длины радужной оболочки (в данном случае ~30px). Значение радиуса в основном произвольное и служит только для сглаживания перехода от обрабатываемых областей (поэтому настраивайте по вкусу). Я также обычно выбираю регионы по ходу работы и не забываю сохранять выборки в канале, чтобы было легче вернуться к ним позже, если это необходимо:

Выбрать → Сохранить в канал

Кроп из Никки , без ретуши.

Вейвлет-разложение запускается на слое с использованием количества масштабов детализации вейвлета по умолчанию: 5 .

Лоб

Выделив область лба, можно сделать первый проход, чтобы сгладить тона. Как упоминалось ранее, мы начнем с масштаба наибольшей детализации масштаба вейвлета 5 .

Шкала вейвлета 5

Из-за размера пятен в этой области можно использовать несколько более агрессивное сглаживание и регулировать его по вкусу. А Двустороннее размытие можно использовать снова, с немного более высокими значениями, чем по умолчанию:

  • Пространственная дисперсия: 15
  • Разница значений: 12
  • Итерации: 2

Эти параметры хорошо справляются с первоначальной задачей смягчения телесных тонов:

Двустороннее размытие по шкале Wavelet 5 результатов
Нажмите, чтобы сравнить с оригиналом
Шкала вейвлета 4

Все еще есть некоторые неровные тона, на которые не повлияло сглаживание по шкале 5. В основном это более мелкие тона вокруг пятен. Итак, продолжаем с тем же регионом, но теперь работаем над Шкала вейвлета 4 должна еще больше их ослабить.

Повторное использование двустороннего размытия с меньшими значениями параметров, чем раньше:

  • Пространственная дисперсия: 7
  • Разница значений: 4
  • Итерации: 1

Эти значения определяются путем экспериментов с изображением. Они настраиваются итерациями до тех пор, пока результат не станет визуально приятным, а затем немного уменьшаются.

Двустороннее размытие по шкале Wavelet 4 результатов
Нажмите, чтобы сравнить с оригиналом

На данный момент большая часть оттенков кожи была выровнена, и то, что осталось, представляет собой в основном дискретные пятна на коже, которые позже можно очистить с помощью инструмента для лечения. Работа только с двумя шкалами вейвлета значительно уменьшила заметность дефектов и общую гладкость тонов.

Нос

Нос требует меньшего сглаживания (в отличие от лба). Начальный проход по шкале вейвлета 5 со значением по умолчанию двустороннее размытие значений:

  • Пространственная дисперсия: 10
  • Разница значений: 7
  • Итерации: 2

помогает красиво выровнять основные тона. Второй проход на Шкала вейвлета 4 с гораздо более низкими значениями размытия также помогает сгладить более мелкие детали:

  • Пространственная дисперсия: 5
  • Разница значений: 2
  • Итерации: 1

Результат этих двух проходов для носа:

Результаты сглаживания по шкале 5 и 4
Нажмите, чтобы сравнить с оригиналом

Щеки

Подобно первому проходу для носа, для щек можно использовать начальное сглаживание по Шкале вейвлета 5 со значениями по умолчанию для двустороннего размытия .

Разглаживание щек по вейвлет-шкале 5
Нажмите, чтобы сравнить с оригиналом

Для завершения щек легкое сглаживание по шкале 4 с небольшими значениями,

  • Пространственная дисперсия: 5
  • Значение отклонения: 2
  • Итерации: 1

Это сглаживает немного больше, чем обычно, но не слишком сильно (если это слишком много, конечно, уменьшите его).

Сглаживание щек по вейвлет-шкале 4
Нажмите, чтобы сравнить с предыдущим шагом

При нажатии для сравнения на изображении выше обратите внимание, что результат сглаживания с низкими значениями по шкале 4 едва уловим, но он есть. В сочетании с предыдущим шагом общий результат — визуально более гладкий цвет лица без смазывания деталей.

Подбородок и губы

Принимая во внимание как верхнюю губу, так и подбородок, хорошей отправной точкой, как и прежде, является использование значений по умолчанию двустороннего размытия в самом большом масштабе ( масштаб 5 ).

  • Пространственная дисперсия: 10
  • Разница значений: 7
  • Итерации: 2
Сглаживание подбородка с двусторонним размытием по умолчанию значений
Нажмите, чтобы сравнить с оригиналом

Как и в предыдущем шаге, дальнейшее уточнение телесных тонов может быть достигнуто путем сглаживания следующего масштаба детализации, масштаб вейвлета 4 . Как и раньше, с небольшими значениями:

  • Пространственная дисперсия: 5
  • Разница значений: 2
  • Итерации: 2

Обеспечивает хорошую отделку тонов деталей в этой области:

Дальнейшее уточнение подбородка и губ с меньшими значениями размытия по вейвлет-шкале 4
Нажмите, чтобы сравнить с предыдущим шагом

Результаты (только вейвлет-сглаживание)

Этот процесс основывался только на сглаживании тонов на самых больших масштабах детализации, 4 и 5. Без целенаправленных модификаций (кроме регионов) вот окончательные результаты:

Конечный результат работает только на шкалах вейвлета 4 и 5
Нажмите, чтобы сравнить с оригиналом

Это фантастическая база для продолжения работы (особенно по сравнению с начальным исходным изображением). Несколько областей точечного заживления по мере необходимости было бы достаточно, чтобы сделать отличное окончательное изображение отсюда.

Концепция, которую следует учитывать при работе с масштабами вейвлета, заключается в создании серии небольших изменений, которые вместе дадут приятный визуальный результат.

На данный момент для достижения приятного конечного результата требуется лишь несколько незначительных точечных исправлений и тонирование цвета:

Окончательный результат после точечной коррекции и тонирования
Нажмите, чтобы сравнить только с вейвлет-сглаживанием

Умеренность

Как и во многих других вещах в жизни, здесь важна умеренность. Визуально может быть полезно время от времени проверять результаты вашего изображения с большим увеличением. Если изображение выглядит слишком гладким при уменьшении масштаба, верните его обратно.

Помните, что это по своей сути деструктивный процесс и его следует использовать как можно реже, чтобы получить желаемый результат.

Ресурсы

Вы можете загрузить образцы Mairi и Nikki .XCF файлов GIMP, использованных для создания приведенных выше примеров, здесь:

  • Mairi [ 34.4MB 6 ]
  • Никки [ 7.7MB ]

Это сжатые файлы GIMP .xcf (отсюда и расширения файлов .xcf.bz2). Они должны без проблем открываться прямо в GIMP (созданный в версии 2.8.14).

Дополнительная литература

Этот учебник представляет собой комбинацию материалов, изначально размещенных здесь:

  • Знакомство с GIMP — ретушь кожи (Wavelet Decompose)
  • Передвижение в GIMP — Разложение вейвлета (снова)
  • Портрет с открытым исходным кодом (постобработка)

Исходный плагин для декомпозиции вейвлетов от пользователя marcor на register.gimp.org (тот, который я обычно использую):

  • Декомпозиция вейвлетов

Script-Fu версия Wavelet Decompose Кристофа А. Тракслера. Поместите файл .scm в папку со скриптами, и пункт меню «Wavelet Decompose…» будет под Изображение меню:

  • Скрипт декомпозиции вейвлет-фу

Ретуч изображений с использованием метода разложения частоты — Samagame