Резкость изображения это: резкость изображения — это… Что такое резкость изображения?

Содержание

резкость изображения - это... Что такое резкость изображения?

резкость изображения
image definition, image sharpness

Большой англо-русский и русско-английский словарь. 2001.

  • резкость в центре
  • резкость контура

Смотреть что такое "резкость изображения" в других словарях:

  • резкость изображения — vaizdo ryškumas statusas T sritis fizika atitikmenys: angl. image sharpness vok. Abbildungsschärfe, f; Bildschärfe, f; Zeichenschärfe, f rus. острота изображения, f; резкость изображения, f pranc. acuité de l’image, f; netteté de l’image, f …   Fizikos terminų žodynas

  • РЕЗКОСТЬ ФОТОГРАФИЧЕСКОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ — четкость границы между соседними участками изображения с различной плотностью почернения. Измеряется быстротой изменения плотности почернения в направлении, перпендикулярном границе участка изображения …   Большой Энциклопедический словарь

  • Резкость — величина, обратная размеру зоны размытости контура изображения. Р. выражает степень четкости (различимости, выделяемости) геометрических элементов изображения или текста. Р. зависит от разности оптических характеристик элементов изображения… …   Реклама и полиграфия

  • резкость — Характеристика телевизионного изображения, выражающая качество передачи границ крупных деталей изображения. [ГОСТ 21879 88] Тематики телевидение, радиовещание, видео Обобщающие термины термины и определения общих понятий телевидения …   Справочник технического переводчика

  • резкость фотографического изображения — чёткость границы между соседними участками изображения с различной плотностью почернения. Измеряется быстротой изменения плотности почернения в направлении, перпендикулярном границе участка изображения. * * * РЕЗКОСТЬ ФОТОГРАФИЧЕСКОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ …   Энциклопедический словарь

  • резкость края изображения — vaizdo krašto ryškumas statusas T sritis radioelektronika atitikmenys: angl. image edge definition; image edge sharpness; image marginal sharpness vok. Bildrandschärfe, f rus. резкость края изображения, f; чёткость края изображения, f pranc.… …   Radioelektronikos terminų žodynas

  • Резкость — 30. Резкость Характеристика телевизионного изображения, выражающая качество передачи границ крупных деталей изображения Источник: ГОСТ 21879 88: Телевидение вещательное. Термины и определения оригинал документа …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • резкость — и; ж. 1. к Резкий. Р. красок. Очертания облаков теряли р. Р. суждений. Фотографии не хватает резкости. Обидеть кого л. резкостью отзыва. Высказать с обычной резкостью своё мнение. 2. мн.: резкости, ей. Резкое, грубое слово, выражение. Сказать… …   Энциклопедический словарь

  • резкость — и; ж. 1) к резкий Ре/зкость красок. Очертания облаков теряли ре/зкость. Ре/зкость суждений. Фотографии не хватает резкости. Обидеть кого л. резкостью отзыва. Высказать с …   Словарь многих выражений

  • Резкость фотографического изображения

    —         степень отчётливости границы между двумя участками фотоизображения, получившими разные экспозиции (См. Экспозиция). Вообще говоря, граница изображения объекта, отличающегося по яркости от окружающего фона, всегда размыта. Ширина зоны… …   Большая советская энциклопедия

  • резкость — Степень четкости (различимости) геометрических элементов изображения или текста. Зависит от разности оптических характеристик элементов изображения (текста, фона) и от величины зоны тонального перехода контуров отдельных элементов …   Краткий толковый словарь по полиграфии


kapankov.ru - Резкость, четкость и контраст

После того, как мы разобрались с терминологией цвета, рассмотрим еще несколько важных понятий: резкость, четкость и контраст. И начнем с контраста, поскольку именно он лежит в основе двух других понятий.

Контраст - это величина, характеризующая разницу между различными точками (участками) изображения.

Иоханнес Иттен в своей книге "Искусство цвета" выделяет 7 типов цветовых контрастов. Эти контрасты достаточно условны. Они могут сочетаться и заглушать друг друга. Можно выделить 4 основных типа контраста:

1. Яркостный контраст (другие названия - тональный контраст, светотеневой контраст; у Иттена "контраст светлого и темного"). Это контраст между светлыми и темными участками. То есть оценивается яркостная разность.

Имеется фотография аппетитного блюда. Я обесцветил его (вторая тарелочка), при этом остался только тональный контраст. Далее немного увеличил контраст S-образной кривой, сделав темные точки изображения темнее, а светлые светлее (гистограмма при этом прижимается вниз и растягивается). А на четвертой тарелочке наоборот контраст уменьшен, при этом темные точки изображения осветляются, а светлые затемняются (гистограмма собирается и поднимается). Обратите внимание, что третья тарелочка выглядит более резкой, хотя на самом деле тут сделано только лишь усиление контраста. На самом деле нужно говорить не о резкости, а о четкости, но об этом чуть ниже.

Тональным контрастом добивались эффектных фотографий в эру черно-белой фотографии. Управление тональным контрастом возможно при перемещении источника света относительно объекта съемки. Например, снять белое на белом возможно при формировании тени от объекта на фоне и тем самым отделив объект. Например, накамерной вспышкой стреляя в лоб такой фокус не получится, т.е. нужен внешний источник света сбоку. Тоже самое касается черного на черном, но за счет отражения, либо за счет контрового освещения, но в данном случае может возникнуть сложность, если вы снимаете, например, бархатную вещь, практически полностью поглощающую свет на той же бархатной черной поверхности. Поэкспериментируйте на досуге. Возможности тонально контраста используются при съемке силуэтов, т.е. на фоне нормально или переэкспонированного фона недоэкспонированный объект. Для съемки силуэта в полуавтоматических режимах съемки фиксируют экспозицию по заднему фону кнопочкой со звездочкой (AE Lock).

Георгий Пинхасов (Magnum)

2. Цветовой контраст (у Иттена "Контраст по цвету"). Это контраст между цветовыми тонами. К примеру, между красным и оранжевым есть контраст. Если раздвигать эти цвета по цветовому кругу (ниже приведен цветовой круг по Иттену), цветовой контраст будет усиливаться.

Как только цвета становятся противоположными на цветовом круге, достигается наибольший контраст, который называется

комплементарным контрастом (у Иттена "Контрастом дополнительных цветов"). На самом деле круг Иттена не имеет дополнительных цветов, все противоположные цвета в его круге являются комплементарными. И здесь возникает проблема, о которой спорят приверженцы разных школ теории цвета. Сторонники мистической теории (Иттен и Гете) рассуждают о цветовых гармониях, оперируя в том числе дополнительными цветами. Однако сторонники физической школы (Ньютон, Мансел) справедливо замечают, что эти цвета не являются дополнительными и правильнее использовать круг RGB, в котором цвета действительно являются дополнительными. На что мистики отвечают эстетикой цвета, то есть сугубо субъективными впечатлениями: противоположные цвета в круге Иттена сочетаются лучше, чем в круге RGB. Здесь физики бессильны, поскольку впечатления от красоты пока слабо изучены наукой.

Можно заметить, что отличия кругов не столь разительны и зачастую приходится учитывать не только положение тона на круге, но и насыщенность и яркость, которые могут вносить существенное влияние на контраст. Первая цветная тарелочка (на самом первом рисунке) имеет дополнительный контраст (синий и противоположный желтый). Здесь не важна ювелирная точность. Кроме того, мы уже знаем, как может влиять окружение на восприятие цвета объекта.

Часто в голливудских фильмах последнего времени можно встретить использование комплементарных схем цвета, особенно TEAL&ORANGE (телесный цвет против зелено-голубого).

К цветовому контрасту можно отнести также контраст температуры (у Иттена "Контраст холодного и теплого"). Использование цветовой схемы циан-тициан (холодный-теплый) позволяет создать контраст для выделения главного в композиции или для смещения внимания зрителя в нужную область кадра.

3. Контраст насыщенности. Это контраст между насыщенными и не насыщенными областями. Ползунок Vibrance в модуле ACR в Photoshop понижает этот контраст, поднимая насыщенность в большей степени в ненасыщенных областях. Ползунок Saturation наоборот увеличивает контраст, поднимая насыщенность уже в насыщенных областях. Рекомендуется насыщенность поднимать, используя маски насыщенности.

4. Контрасты восприятия, куда можно отнести последовательный и одновременный (симультанный) контрасты. Это контрасты, существующие в нашем воображении, благодаря способности человеческого зрения адаптировать видимую картину. Я не буду подробно останавливаться на этих контрастах, желающие могут прочитать об этом у Иоханнеса Иттена.

У Иттена также описан контраст по площади цветовых пятен. Этот контраст имеет смысл обсуждать в рамках понятия равновесия в композиции. С таким же успехом можно рассуждать о контрасте направления линий (кто сказал, что такого не существует?) или смысловых контрастах (веселый-грустный, молодой-старый и т.п.). Контрасты можно найти среди многих элементов изображения и очень важно их видеть.

Контраст по яркости меняется простыми инструментами, которые есть практически во всех графических редакторах и RAW-конвертерах. В основе инструментов лежит воздействие на все изображение целиком при помощи S-образной кривой, затеняющей тени и осветляющей света. Контраст насыщенности меняется соответственно инструментами Saturation и Vibrance. Цветовой контраст можно усилить через изменение тона посредством lut-файлов, которые можно создать в 3DLut Creator.

Резкость (sharpness) - это субъективная характеристика изображения, определяемая степенью различимости деталей на фотографии. Резкость может по-разному восприниматься разными людьми и даже одним и тем же зрителем, но в разных условиях просмотра. Большинством зрителей с нормальным зрением недостаточно резкие фотографии будут воспринимается как брак. И в самом деле, если не рассматривать смазанное движение в кадре, то отсутствие хорошей детализации является для зрителя признаком плохой фотографии.

Резкость фотографии определяется двумя факторами: разрешение (resolution) системы сенсор-объектив и четкость (acutance) изображения. Не путайте с Clarity (об этом инструменте поговорим ниже).

Разрешение (resolution) фотоаппарата, характеризующееся величиной минимальных, но еще различимых деталей, которые ограничены одновременно размером пикселя на матрице и разрешающей способностью объектива при заданной диафрагме. При разных диафрагмах объектив имеет разную разрешающую способность, которую можно выразить через количество пар линий на миллиметр. Под парой линий понимается черная и белая линия. Допустим, объектив дает разрешение 100 пар на мм, при этом камера с размером пикселя 6 мкм может разрешить 83 пары. Т.е. говорят, что система ограничена размером пикселя. Если же объектив разрешает только 70 пар линий, то система ограничена уже разрешением объектива. Причем не следует винить объективы в плохом разрешении. Сенсоры перед собой имеют фильтры низких частот, которые размывают изображение для устранения муара и альясинга, что приводит к некоторой потере деталей. Также некоторые потери происходят при дебайеризации.

Большинство RAW-конвертеров для восстановления общей резкости на стадии конвертации предварительно производят некоторое искусственное повышение резкости.

Соответственно делаем вывод, что чем выше разрешающая способность фотоаппарата, тем выше будет резкость фотографий.

Не вникая пока в тему дифракции и чтения графиков MTF, можно дать следующую рекомендацию для достижения максимальной резкости: наибольшая резкость достигается на диафрагмах f8 +/- 1 стоп. Разумеется, чем не подвижней будет камера во время экспозиции, тем более резким будет снимок.

Четкость (acutance) определяется величиной контрастного перехода. При увеличении четкости происходит сокращение перехода между контрастными областями и наоборот. Взглянем на иллюстрацию.

На рисунке 1 область разделена на черную и белую область. Эти области максимально контрастны (простой тональный контраст) по отношению друг к другу. Четкость между областями также максимальная, т.к. размытия не наблюдается. На рисунке 2 области все еще остаются контрастными, но граница между ними была размыта фильтром Gaussian Blur, т.е. теперь можно говорить о низкой четкости изображения. На рисунке 3 яркость черного повысили до 60%, а белый понизили до 40%, тем самым ослабив контраст. При этом четкость осталась высокой как и на рисунке 1. На рисунке 4 размыли фильтром Gaussian Blur предыдущий рисунок 3 и применили фильтр усиления резкости Unsharp Mask. То есть на рисунке 4 мы наблюдаем низкий контраст, как и на рисунке 3, но при этом можно говорить, что четкость была программно повышена.

Четкость зависит от неподвижности камеры во время экспозиции. Соответственно для повышения четкости фотографий можно снимать со штатива или использовать другие способы и приемы, снижающие шевеленку камеры.

Существуют методы искусственного повышения резкости, заключающиеся в создании ореолов на контрастных границах. Все эти методы влияют на четкость, не изменяя разрешающую способность. Важно понимать, что, увеличивая изображение, разрешающая способность остается прежней и резкость от этого никак не изменится. Уменьшая изображение, уменьшается и разрешение, а значит падает и резкость.

Классический метод повышения резкости основан на небольшом размытии, которое создается ореол на контрастных границах. Отсюда и возникло название Unsharp Mask (нерезкое маскирование). Обратите внимание на более темную линию на границе со стороны темно серого и более светлую линию на границе со стороны светло серого. Таким образом переход становится более контрастным и визуально это воспринимается как более резкий переход. Сразу хочется отметить, что чрезмерное повышение резкости таким образом возможно до определенных пределов, когда ореолы еще не сильно заметны. Далее же можно говорить об ухудшении качества изображения. Чем более контрастен переход, тем менее заметно искусственное повышение резкости.

Рассмотрим теперь инструмент под названием Clarity (имеется в ACR и соответственно в Lightroom), который тоже переводится как четкость. Это в сущности один из методов повышения резкости, который тоже занимается созданием ореолов на контрастных границах, как и Unsharp Mask, но немного иным образом. Его используют для увеличения или уменьшения объемов в изображении. В его основе лежит метод HiRaLoAm, описанный Дэном Маргулисом, но работает он избирательно, по маске. Clarity использует размытие, похожее на Surface Blur, сохраняя контуры в изображении. Андрей Журавлев утверждает, что алгоритм использует средние пространственные частоты, т.е. задействует среднюю детализацию, оставляя нетронутыми мелкие и крупные детали. Давайте проверим это.

На верхней (первой) строке имеем градиент от черного до почти белого. Во второй строке эта же строка, но размытая (слева наименьшее размытие, справа наибольшее). В третьей строке я наложил вторую строку на первую в режиме Difference и уровнями поднял видимость изменений. Мы видим, что контрастные границы действительно сильнее размыты в правой части.

Теперь применяем ко второй строке фильтр Camera Raw Filter и выставляем Clarity в +100. Результат видим в четвертой строке. Наложим строку 4 на строку 2 в режиме Difference - это строка 5. То же самое сделаем, но с Clarity -100. Результат в строке 6, а режим Difference в последней строке.

Анализируя строку 5 и 7, получаем:

1. Увеличение Clarity работает в средних тонах (света и тени практически не задействуются) и действительно эффект наиболее ярко проявляет себя в средних частотах (левая часть строки 5, яркости выше, чем в правой)

2. Уменьшение Clarity не так ярко выражено, как увеличение, что свидетельствует о том, что алгоритмы различаются. Также задействованы в большей степени средние частоты, но с небольшим сдвигом в область низких частот.

Я упомянул, что Clarity использует метод HiRaLoAm, т.е. с большим радиусом и малым воздействием. В Lightroom даже разделили повышение резкости. Unsharp Mask в Lightroom ограничено радиусом 3 для этих целей. Можно для себя запомнить, что повышение резкости в Lightroom воздействует на мелкие детали, тогда как Clarity воздействует на средние частоты, меняя контрастность изображения.

Обобщая вышесказанное делаем выводы:

1. Регулятор Contrast работает на все изображение целиком при помощи S-образной кривой, затеняющей тени и осветляющей света.

2. Регулятор Clarity работает в средних тонах, создавая ореолы вокруг контрастных границ. При этом наибольшее воздействие приходится на средние тона.

3. Clarity нужно использовать совместно с Contrast, но умеренно. Не рекомендуется использовать Clarity, если планируется глубокая обработка изображения в Photoshop, но можно применить Clarity после всей обработки.

4. Нужно аккуратно применять Clarity совместно с повышением резкости, и следить за ореолами.

5. Clarity вполне подходит для сверхбыстрой ретуши кожи лица, когда необходимо выгладить кожу. Для этого в ACR в свойствах кисти Clarity понижают до нужного уровня.

Резкость определенно является важным показателем качества фотографии и стоит уделять внимание этому при съемке. Но история фотографии знает множество снимков, когда отсутствие резкости наоборот добавляло особую атмосферу в кадр. Ярким примером тому служат фотографии Роберта Капы, сделанные во время высадки десанта на Омаха Бич.

В заключение хочется обсудить тему черно-белой фотографии. С появлением цифры актуальность ч/б снимков нисколько не пропала, но зачастую из цветной фотографии делают ч/б совершенно неуместно. Зачем делают ч/б? Чтобы внести драматизм в сюжет и когда цвет мешает восприятию, отвлекает зрителя. При этом существует распространенная проблема в ч/б снимках - слабый или чрезмерный яркостный контраст. Если при конвертации в ч/б мы избавляемся от цвета, то важно контрастам яркости уделить внимание. Тут же стоит внимательно подойти к использованию Clarity. Неразумно делать едва ли не каждый свой снимок в ч/б, объясняя это своим стилем или еще какими-то причинами. Есть множество сюжетов, где цвет играет важную роль. И на помощь тут приходят контрасты по цвету и насыщенности.

В коммерческой фотографии очень ценятся клиентами контрастные фотографии со сверхдетализацией и чрезмерной насыщенностью. Клиент хочет видеть яркие, сочные краски, даже если в действительности ничего подобного нет. Идя на поводу у клиента важно вовремя остановиться на этапе обработки фотографий и не испортить снимки (и свою репутацию). Важно иметь чувство меры. Это еще одно отличие между профессионалами и дилетантами.

Домашнее задание

1. Попробуйте найти через поиск картинок в Интернете как можно больше фотографий с использованием аналоговой, комплементарной и триадной цветовых схем.

2. Сделайте портрет с использованием комплементарной схемы.

3. Попробуйте отретушировать кожу лица в конвертере кистью с уменьшенной Clarity.

4.8. Повысить резкость (нерезкая маска)

4.8.1. Общая информация

Рисунок 17.38. Пример применения фильтра «Повысить резкость»

Большинство оцифрованных изображений и несфокусированные фотографии нуждаются в правке резкости. Это происходит из-за того, что процесс оцифровки преобразует аналоговую цветную шкалу в точки с слегка отличающимися цветами: элементы меньше чем частота выборки усредняются в однотонный цвет. Так, чёткие края становятся размытыми. То же происходит при распечатке цветных пятен на бумаге.

Фильтр «Повысить резкость» (старое название — «Нерезкая маска») повышает резкость краёв элементов без увеличения шума или привнесения дефектов. Это король фильтров резкости.

Подсказка

Некоторые устройства, как цифровые аппараты или сканеры, позволяют повысить резкость изображений. Мы советуем отключить такую функцию и использовать фильтры GIMP. Таким образом у вас будет полный контроль над резкостью изображений.

Чтобы предотвратить искажение цвета при увеличении резкости, разберите изображение на HSV ( Разобрать ) и работайте только над яркостью. Используйте команду → → . Убедитесь, что параметр Разобрать на слои выбран. Фильтр «Разобрать» создаст три серых слоя: Тон, Насыщенность и Яркость. Чтобы не путаться, можно закрыть исходное изображение. Выделите слой яркости и повысьте в нём резкость. Затем соберите изображение в HSV (команда → → ). Таким образом получится искомое изображение, но с большей резкостью компонента яркости.

4.8.2. Активация фильтра

Этот фильтр находится в меню → → .

4.8.3. Параметры

Рисунок 17.39. Параметры фильтра «Повысить резкость»


Просмотр

Если выбран, окно просмотра обновляется по мере изменения параметров. Полосы прокрутки позволяют двигаться по всему изображению.

Радиус

Радиус : ползунок и поля ввода определяют, над сколькими точками по обе стороны края будет работать фильтр (0.1-120). Изображения с высоким разрешением позволяют радиус побольше. Всегда лучше повышать резкость изображения в его конечном разрешении.

Количество

Количество: ползунок и поля ввода определяют силу резкости (0.00-5.00).

Порог

Ползунок и поля ввода определяют минимальную разницу значений точек для поиска края (0-255). Таким образом можно предохранить области плавного перехода цвета от повышения резкости и предотвратить создание изъянов на лице, небе или поверхности воды.

Clipping

Итоговый результат применения этого фильтра может оказаться больше исходного изображения. С параметром по умолчанию С полями размер слоя будет при необходимости автоматически изменён во время применения фильтра. С параметром Без полей итоговый результат будет обрезан по границам слоя.

4.8.4. Как работает нерезкая маска?

Использование нерезкой маски для увеличения резкости может показаться странным. Объяснение следующее.

Представьте себе изображение с контрастом в какой-то области. Кривая интенсивности пикселей на линии, проходящей через эту область, покажет резкий скачок в интенсивности: как ступенька при абсолютном контрасте (синяя), или покато при некоторой размытости (жёлтая).

Допустим, у нас есть исходное изображение с размывом (чёрная кривая), в котором нужно увеличить резкость. Мы размываем ещё больше: изменение интенсивности станет более плавным (зелёная кривая).

Теперь давайте рассчитаем разницу между интенсивностью размытости (зелёная кривая) и интенсивностью исходного изображения (чёрная кривая) и вычтем её из интенсивности исходного изображения (чёрная кривая). Мы получаем красную кривую, являющуюся более крутой: контраст и резкость увеличены. Что и требовалось доказать.

Нерезкая маска была впервые применена в серебряной фотографии. Фотограф сначала создаёт контактом копию негатива на плёнке, разделяя из тонким стеклом. Это создаёт размытую копию из-за рассеивания света. Затем он кладёт обе плёнки в увеличитель, чтобы отпечатать на бумаге. Тёмные области размытой плёнки напротив прозрачных областей негатива не дадут свету пройти и поэтому он вычитается из света, прошедшему через начальную плёнку.

В цифровой фотографии, с GIMP, вы проделаете следующие шаги:

  1. Откройте изображение в создайте его копию с помощью меню →

  2. В копии, сдублируйте слой с помощью меню → , затем примените фильтр → к сдублированному слою с параметром IIR и радиусом 5.

  3. В диалоге слоёв дублированного изображения, установите режим на «Вычитание» и в контекстном меню (щелчок ПКМ) выберите«Объединить с предыдущим».

  4. Передвиньте этот единственный слой в изображение. Там он появится как новый слой.

  5. Установите режим этого слоя на «Сложение».

Результат готов. Дополнение Нерезкая маска делает то же самое.

В начале кривой вы можете видеть углубление. Если размывание важно, то углубление глубоко; результат вычитания может быть отрицательным, и полоса дополнительного цвета покажется вместе с контастом, или чёрное гало вокруг звёзды на светлом фоне облака (Эффект чёрного глаза).

Рисунок 17.40. Эффект чёрного глаза


Какой смысл настраивать «резкость» на мониторе?

Первоначальный вопрос: откуда именно берется степень свободы регулировки резкости?

Резкость напрямую связана с типом сигнала и контентом, который вы просматриваете. Фильмы обычно выглядят лучше, когда резкость понижена, а пикселям разрешено немного размыться. С другой стороны, дисплей компьютера хотел бы иметь высокую четкость для четкого текста и четких изображений. Видеоигры являются еще одним примером, где более высокая четкость лучше. Телевизионные сигналы низкого качества также можно улучшить с помощью элементов управления резкостью.

Поскольку мониторы можно использовать для отображения экрана компьютера, фильма или практически любого видеоисточника, четкость все еще является полезной настройкой.

https://www.crutchfield.com/S-biPv1sIlyXG/learn/learningcenter/home/tv_signalquality.html

РЕДАКТИРОВАТЬ: OP указал в комментариях, что это не отвечает на вопрос.

ОП: Где в проблеме есть место для каких-либо настроек? Например, если я скажу вам x = 1 и y = 2, а затем скажу «о, и я хочу x - y = 3». Это не имеет смысла.

Процесс преобразования живого изображения / видео в электрические аналоговые / цифровые сигналы, передачи по некоторой среде и воссоздания этого изображения на устройстве отображения НИКОГДА не является процессом 1: 1.

Шум сигнала, потери на сжатие, различия в изготовлении и оборудовании, тип кабеля / сигнала и другие факторы играют важную роль. Все настройки на мониторе предназначены для совместной работы, чтобы предоставить конечному пользователю высочайшее качество просмотра - в соответствии с конечным пользователем. Интерпретация полностью субъективна.

ОП: Этот ответ не отвечает на вопрос о том, почему зритель регулирует резкость, когда это уже определено создателем контента (будь то Спилберг или Excel).

Если мы должны следовать этой логике, то зачем мониторам нужны какие-либо настройки? Ответ в том, что то, что мы видим на экране, не на 100% точно отражает исходные данные.

Что такое резкость. Контурная резкость в Фотошоп

Усиление резкости – это улучшение качества очертания, то есть повышение четкости краев деталей изображения. Когда речь идет о цифровой фотографии, этот эффект достигается путем усиления контраста между смежными пикселями разного цветового тона. Светлые становятся светлее, а темные – темнее.

Это не компенсирует плохую фокусировку при съемке. Сильно размытое изображение редактор не исправит.

Внимание! Не увлекайтесь. Чрезмерное усиление контурной резкости в фотошопе может привести к появлению артефактов, ореолов и излишней детализации. Это хорошо показано в видео внизу страницы.

Знакомство с фильтром Контурная резкость

Будем работать с картинкой в фильтре Контурная резкость. Он в большей степени действует на границы объектов, меньше затрагивая мелкие детали.

Как всегда, первым шагом дублируем слой.

Идем: Фильтр → Усиление резкости → Контурная резкость. Всплывает окно, в котором видим окно просмотра и три шкалы.

Значения параметров

Результата добиваемся перетягиванием ползунков. Если вы знаете, на какую величину необходимо увеличить значение, можно ввести число в окошко. Если сразу нажать Enter, фильтр моментально применится и окно настроек закроется. Поэтому сначала надо установить все настройки.

  1. Эффект – это сила воздействия на изображение, величина резкости. Чем большее значение, тем светлее становятся светлые пиксели и темнее темные.
  2. Радиус отвечает за ширину изменяемых участков вдоль контура. Мы уже говорили, что контурная резкость достигается путем осветления светлых пикселей и затемнения темных, расположенных по границе контрастных оттенков. Чем выше значение радиуса, тем дальше от границы будут затемняться/осветляться пиксели. Чем меньше это значение, тем более четкими будут границы.
  3. Изогелия определяет, какие элементы должны подвергаться действию фильтра. То есть, насколько контрастными должны быть границы, чтобы к ним применился фильтр, и будут ли подвергаться изменениям мелкие детали. Увеличивая изогелию, мы снижаем цифровой шум, который появляется при усилении резкости, а так же исключаем действие фильтра на мелкие детали.

Работа с контурной резкостью

Подбираются настройки экспериментально. Советуем сразу установить максимальное значение Эффекта – перетянуть ползунок вправо до упора. Так лучше будут видны действия двух других значений.

Ползунки Радиус и Изогелия ставим на минимум – переводим до упора влево.

Начинаем потихоньку увеличивать радиус, наблюдая за изменениями. Подбираем такое значение, чтобы изображение стало четким. Если проявились нежелательные мелкие детали, увеличиваем изогелию. Это устранит артефакты.

Последним этапом снижаем эффект, подбирая величину, которая устраивает.

Так как все настройки производятся «на глаз», результат во многом зависит от опыта. Можно только примерно ориентироваться на то, что величина эффекта может быть значительной, а другие два параметра – невысокими. . Мы установили такие параметры:

Закрепляем работу кнопкой ОК или нажатием Enter.

Окно просмотра

Здесь можно наблюдать воздействие фильтра на изображение. Если поставить галочку в чекбоксе Просмотр, то изменения можно наблюдать и на самой картинке в рабочей области редактора.

По умолчанию в окошке стоит масштаб 100%. Его можно увеличить или уменьшить нажатием на значки «+» и «-» соответственно. Изменения происходят шагами по 100%. Увеличивает до 800%, уменьшает до 52%.

Так же действуют способы изменения масштаба, как и при общем масштабировании в Фотошоп инструментом Масштаб:

  1. Зажимаем клавишу Ctrl, курсор принимает вид лупы со знаком «+» . Не отпуская Ctrl, щелкаем по окну просмотра – масштаб увеличится на единицу, равную 100%. Те же действия с зажатой клавишей Alt работают на уменьшение.
  2. С зажатой клавишей Ctrl проведите курсором по диагонали участка, который хотите приблизить, и этот участок увеличится до размеров окна.

Навигация по окну просмотра

Обратите внимание: как только открылось окно настроек контурной резкости, в панели инструментов сразу становится активным инструмент Рука.

Подведите курсор в окно просмотра – он примет вид руки. Зажмите мышкой и двигайте по окошку, чтобы просмотреть детали. При перемещении, пока не отпустите мышку, действия фильтра не отображаются – картинка видна без усиления резкости.

Результат:

Использование фильтра Цветовой контраст для повышения резкости фотографий

Если вы использовали Photoshop, то вероятно знаете, что существует несколько способов выполнить то же задание. Одно из самых важных, которое применяется практически к каждому цифровому изображению, это повышение резкости. Это необходимо, потому что большинство сенсоров цифровых камер используют сглаживающие фильтры, которые очень слабо размывают изображение, чтобы уменьшить вероятность появления муара на изображении. Это легкое размытие составляет, как правило, всего один пиксель, но вызывает небольшую потерю детализации. Чтобы исправить легкое размытие, применяется инструмент Контурная резкость.

 

Этот снимок подсолнухов был улучшен с помощью фильтра Цветовой контраст путем повышения резкости деталей в центре цветка.

 

Другим легким способом повысить резкость является фильтр, который вы даже не найдете в меню Усиление резкости в Фильтрах программы Photoshop. Он отнесен к категории Другое внизу меню Фильтры и называется Цветовой контраст. Использование этого фильтра несколько проще, чем Контурная резкость, так как в нем есть только один ползунок, о котором следует беспокоится, а техника его использования позволяет экспериментировать даже после его применения, так что вы можете получить такое изображение, какое желаете.

Примечание: я использую последнюю версию Photoshop, версия 2015.0.1 в Creative Cloud.

 

Шаг 1: редактирование и сведение слоев

Прежде, чем использовать фильтр Цветовой контраст, вы обрабатываете изображение на свое усмотрение. Грубо говоря, повышение резкости должно быть вашим завершающим шагом при редактировании изображения, потому что оно напрямую зависит от размера изображения. Вы будете повышать резкость изображения размером 5×7″ иначе, чем 13×19″. Когда редактирование закончено, сведите все слои, перейдя в меню Слои и выбрав Выполнить сведение. Затем задайте необходимый размер файла исходя из того, что вы будете с ним делать – печатать или отображать онлайн.

 

  

 

Шаг 2: дублирование слоя

Теперь, когда изображение сведено, продублируйте слой нажатием <CTRL + J> (в Windows) или <CMD + J> (на Mac). Затем увеличьте масштаб до 100% нажатием <CTRL + 1> (в Windows) или <CMD + 1> (на Mac), или просто дважды щелкнув на лупу в панели инструментов. Понадобится увеличение до 100%, чтобы отчетливо видеть детали изображения.

 

Шаг 3: фильтр Цветовой контраст

 

В меню Фильтр выберите Другое, а затем Цветовой контраст.

 

Перейдите в меню Фильтр и выберите Другое, а затем Цветовой контраст. Вы увидите, что все изображение превратилось в ровный серый цвет. Не волнуйтесь, это позволит вам увидеть, как работает фильтр.

 

Шаг 4: регулировка резкости

 

Когда появится окно фильтра Цветовой контраст, используйте ползунок для установки радиуса.

 

Когда вы запустите фильтр, то увидите всплывающее диалоговое окно, отображающее предварительный просмотр и ползунок радиуса. Кроме того, изображение за диалоговым окном станет серым с отображением некоторых краев. Это позволяет вам точно увидеть, где именно повысится резкость. Цветовой контраст воздействует только на края, все остальное остается серым. Степень резкости будет в большой степени зависеть от изображения и его размера.

Это изображение подсолнухов я печатал в большом формате, используя полное разрешение. При этом я заметил, что обычно радиус находится между 0,5 и 5 пикселями. Здесь следует быть осторожным, так как излишняя резкость приведет к появлению нежелательных артефактов и шума. Я ориентируюсь на предварительный просмотр. Я перемещаюсь, пока не увижу тонкие черные линии поверх серых областей. Как только вы увидите белый, это означает, что появится ореол, который очень нежелателен. В результате вы получите легкое усиление резкости, а не радикальное ее повышение. Для этого изображения я использовал радиус 0.9. Выше вы можете увидеть, что там всего несколько черных линий на краях цветка с очень слабым ореолом. Когда будете готовы, жмите ОК.

 

Шаг 5: установка режима наложения

После того, как вы применили фильтр Цветовой контраст, настало время избавиться от серого цвета и вернуть изображение к жизни. Перейдите к палитре слоев и выберите режим наложения из выпадающего меню Перекрытие. Ваше изображение вернет свой цвет, а вы можете отключить и включить слой, чтобы увидеть изменения.

 

 

Вы можете также поэкспериментировать с разными режимами наложения, включая Мягкий свет, Жесткий свет, Яркий свет, Линейный свет и Точечный свет. Кроме того, вы можете использовать непрозрачность слоя, чтобы немного уменьшить эффект, если вы решите, что он слишком сильный. Прелесть этой техники в том, что она полностью регулируемая (не деструктивно) даже после применения фильтра, и, так как вы работаете на отдельном слое, вы можете легко отменить усиление резкости и начать заново при необходимости. Также, опять-таки благодаря работе на отдельном слое, если вы желаете применить фильтр только на отдельных участках, то можете использовать маску слоя, чтобы спрятать или показать эффект усиления резкости.

 

Финальный результат

 

В этом сравнительном изображении на верхней части был применен фильтр Цветовой контраст, в то время как нижняя часть осталась нетронута.

 

Фильтр Цветовой контраст прост и гибок в использовании. Это прекрасный способ придать вашим изображениям более четкий, ясный вид перед печатью или загрузкой. Попробуйте!

 

 

 

 

 Автор: Rick Berk

Перевод: Татьяна Сапрыкина

Четкость, резкость и глубина резкости изображения

Резкость изображения

Уровень резкости изображений объектов, которые удалены от камеры на некоторое расстояние, достигается при помощи органов настройки, располагающихся на объективе. Главный орган – это движок фокусировки или движок расстояний. Изменение позиций этого движка позволяет настроить резкость изображений на мониторе. К сожалению, получить резкую картинки таким методом не всегда получается.

Инсталляторы, осуществляющие монтаж видеонаблюдения в городе Челябинск, отлично знают, что днем использование широкоугольного объектива не дает возможности настроить его на резкость. В такой ситуации во всем диапазоне настроек движка расстояний изображение неизменно резкое. Но при снижении уровня освещения резкость может пропадать, а резкими оставаться объекты, которые не представляют никакого интереса для службы охраны. 

Как же тогда настроить резкость объектива? Есть всего два метода, которые позволяют гарантировать резкость объектов, находящихся далеко от камеры. В первую очередь, это установка объектива в режим «бесконечность». Для применения этого метода движок фокусировки необходимо поставить в положение «бесконечность». Тогда резкость будет на всех объектах, которые находятся на расстоянии с гиперфокального до бесконечности. 

Чтобы получить еще больший интервал расстояний, в которых объекты отображаются резкими, есть еще один метод. Он связан с тем, что объектив должен быть сфокусирован прямо на гиперфокальном расстоянии. Тогда ближняя граница резкости будет смещена к камере и будет равняться ½ части гиперфокального расстояния, а самая дальняя граница будет равна бесконечности.

Такой параметр объектива как гиперфокальное расстояние легко вычислить по формуле:

H=f2/Kz

Где у нас:

  • f – это фокусное расстояние в объективе;
  • k – это кружок рассеяния;
  • z – число F объектива;
  • H – собственно гиперфокальное расстояние. 

Свойства кружков рассеяний можно найти в таблице 1.

  

Достоинства описанных выше методов лежат в том, что установщику не нужно будет «искать» положение органов настроек объектива, при котором картинка на экране станет резкой. После установки движка фокусировки в положение «бесконечности», а также на гиперфокальное расстояние, картинка приобретает гарантированную резкость за счет особых свойств оптической системы. Эти настройки проводит службы, осуществляющая монтаж видеонаблюдения в г. Челябинск, а для объективов с длинным фокусом, настройка проводится прямо на объекте наблюдения или же на расстоянии, которое способно обеспечить максимальный уровень глубины резкости изображения. 

Глубина резкости

Глубина резкости – это свойство объектива изображать почти в одной резкости и плоскости предметы, которые удалены от объектива на разные расстояния. На практике глубина резкости характеризуется дальней и ближней границами, в этих переделах должна быть резкость изображения (резкость можно увидеть на рис. 1). Можно заметить, что резкость миллиметровых штрихов и цифр не одинакова, линейка видится резкой на 14,5-19,5 см. Каким бы противоречивым и странным это не казалось, но объектив, при формировании картинки, не отличается никакой глубиной резкости, а также никак не может повлиять на ее величину. Резкостью будут отличаться только те точки, которые расположены в плоскости наведения на резкость.

 

Рис. 1. Линейка, глубина резкости

На деле же глубина резкости проявляется на картинке из-за ограниченных возможностей нашего зрения. Если мы напечатаем на бумаге круги с разным диаметром, но менее 0,1 мм, и будем их рассматривать невооруженным глазом с 25 см расстояния, то нам будет казаться, что все они имеют один размер. Иными словами, наше зрение не способно различать ни размеры кружков, ни их содержание, если их диаметр равен или меньше 0,1 мм. В оптике кружки, которые определяют глубину резкости, носят название «кружки рассеяния». По этой причине, когда вы смотрите на экран, то все мелкие элементы на изображении, которые не способно увидеть зрение, и будут определять глубину резкости.

 

Это подтверждает рис. 2, где приводится увеличенная часть ближнего предела глубины резкости. На картинке хорошо просматриваются нерезкие штрихи до цифры 16, хотя на предыдущем изображении они казались резкими. Если мы будем продолжать увеличение изображения линейки, то она вся будет выглядеть нерезкой, кроме места фокусировки.

 

Рис. 2. При приближении глубина резкости резко упала

Глубина резкости камеры видеонаблюдения в Челябинске также изменяется в течение суток. Это связано с тем, что изменение уровня освещенности вызывает у объектива изменение отверстия диафрагмы (если она автоматическая). Посмотрим на рис. 3, где приводится иллюстрация изменения отверстия диафрагмы, которое формирует глубину резкости. Если она полностью открыта (на рис. 3а), то все лучи на ПЗС матрице сходятся в фокусе. Если знать размер диаметра возможного кружка рассеяния, то вы сможете определить уровень глубины резкости по отношению к ПЗС матрице и ее плоскости. На рисунке уровень глубины резкости выделен голубыми треугольниками, а если объектив закрыть диафрагмой (на рис. 3б), то все лучи сойдутся в точно такой же фокусной точке, а допустимый кружок рассеяния будет расположен от плоскости ПЗС матрицы заметно дальше, а значит и глубина резкости будет выше.

Рис. 3а.            Рис. 3б.

                                                          

Если знать об этом свойстве объектива, то важно его учесть при проектировке секторов наблюдения, чтобы не допустить утрату резкости на необходимых участках. Пример, который мы видим на рис.3, показывает изменение уровня глубины резкости вокруг матрицы ПЗС, иными словами в пространстве изображений. А т.к. оптические построения зависят от закона дуальности, то подобное изменение глубины резкости, но в ином масштабе расстояний, будет производиться и в реальности. 

Четкость изображений

Нередко хитрости для увеличения резкости изображений не приводят к хорошим результатам. Как бы не старались установщики добиться хорошей резкости, ощущение размытости все равно остается. В этом случае будет правильнее сказать не о плохой резкости, а о недостатке четкости. Снижение четкости картинки случается из-за недостаточно качественного объектива. Четкость объектива по большей части определяется 2-мя параметрами: дифракцией и хроматическими аберрациями. Последние проявляются при полностью открытой диафрагме, связаны они с тем, что световые лучи разной длины преломляются под разными углами (рис. 4). При всем этом каждый цвет пересекает ось оптики в разных местах, при этом создавая на CMOS или ПЗС матрице расфокусированную картинку, которая приводит к утрате четкости.

 

Рис. 4. Абберация – потеря четкости изображения

Если отверстие диафрагмы закрыть, то уменьшаться и хроматические аберрации, но усилится влияние дифракции, она тоже проявляется в размытии картинки. На рис.5 можно увидеть дифракционный эффект, который меняется при изменении размеров отверстий диафрагмы. Сетка, нанесенная на рисунках, является квадратными пикселями, а белое пятно – это следствие дифракции. Максимальная четкость изображения, которую выдают камеры видеонаблюдения в Челябинске, будет при размерах пятна дифракции меньше или равному размерам пикселя (f/5.6). Если диафрагма закрыта, то дифракционное пятно начинает расти, при этом создает засветку для соседних пикселей (f/11-f/22). Чем больше пикселей засвечено, там сильнее будет ощущение потери четкости.

Рис. 5. Усиление дифракционного эффекта при закрытии диафрагмы

Но объектив не всегда является главной причиной дифракционного искажения. Иногда, если размеры пикселя в камере очень малы, дифракция возникает и с объективом, чьи параметры целиком устраивали. Сейчас в видеокамерах для понижения влияний дифракции и аберрации, которые приводят к утрате четкости, есть режим P-iris. Он дает возможность камере, невзирая на изменение условий освещения, на протяжении долгого времени поддерживать необходимое для минимальных искажений значение диафрагмы. Это и является залогом того, что изображение будет четким и резким.


Практическое пособие по видеонаблюдению

учебных пособий - резкость

Резкость описывает четкость деталей на фотографии и может быть ценным творческим инструментом для выделения текстуры. Правильная техника фотографирования и постобработки может иметь большое значение для улучшения резкости, хотя резкость в конечном итоге ограничивается вашей камерой, увеличением изображения и расстоянием просмотра. На воспринимаемую резкость изображения влияют два основных фактора: разрешение и резкость.

Acutance описывает, как быстро информация об изображении передается по краям, и такая высокая четкость приводит к резким переходам и деталям с четко определенными границами.

Разрешение описывает способность камеры различать близко расположенные элементы деталей, такие как два набора линий, показанные выше.

Для цифровых фотоаппаратов разрешение ограничено вашим цифровым датчиком, тогда как резкость зависит как от качества вашего объектива, так и от типа постобработки. Резкость - это единственный аспект резкости, который все еще находится под вашим контролем после того, как был сделан снимок, поэтому резкость - это то, что повышается при цифровом увеличении резкости изображения (см. Повышение резкости с использованием «маски нерезкости»).

СРАВНЕНИЕ

Чтобы фотографии считались критически резкими, требуются высокая резкость и разрешение. Следующий пример призван дать вам почувствовать, как каждый из них влияет на ваше изображение:

Резкость: высокая, разрешение: низкое Резкость: низкая, разрешение: высокая Резкость: высокая, разрешение: высокое

СВОЙСТВА РЕЗКОСТИ

Резкость также зависит от других факторов, которые влияют на наше восприятие разрешения и резкости. Шумы изображения (или зернистость пленки) обычно вредны для изображения, однако небольшие количества действительно могут увеличить резкость.Рассмотрим следующий пример:

Хотя оба изображения не были усилены, изображение слева выглядит более мягким и менее детальным. Шумы на изображении могут быть как очень мелкими, так и очень резкими, заставляя глаз думать, что присутствуют четкие детали.

Резкость также зависит от расстояния просмотра. Изображения, которые предназначены для просмотра издалека, например плакаты или рекламные щиты, могут иметь гораздо более низкое разрешение, чем репродукции изобразительного искусства в галерее, но при этом оба изображения могут восприниматься как резкие из-за расстояния просмотра.Помните об этом свойстве при повышении резкости изображения, так как оптимальный тип повышения резкости не обязательно будет лучше всего смотреться на экране.

На резкость также существенно влияет техника камеры. Даже небольшое дрожание камеры может резко снизить резкость изображения. Правильная выдержка, использование прочного штатива камеры и фиксация зеркала также могут существенно повлиять на резкость ваших отпечатков.

Резкость: что это такое и как ее измеряют

На этой странице: Расстояние нарастания и частотная область | Функция передачи модуляции | Единицы пространственной частоты
Сводные метрики | Матрица измерений MTF: сравнение различных диаграмм и измерений
| Измерение наклонной кромки | Углы кромки | Модули со скошенной кромкой
Контраст и обрезка кромок | Алгоритм наклонного края | Отличия от ISO | Подавление шума
Связанные методы резкости | Ключевые выводы | Дополнительные ресурсы

Измерение резкости

Резкость определяет количество деталей, которые может воспроизвести система формирования изображения.Он определяется границами между зонами разных тонов или цветов.

Рисунок 1. Образец полос: оригинал (верхняя половина рисунка) с ухудшением качества линзы (нижняя половина рисунка)

Рисунок 2. Пример резкости на краях изображения из кривых MTF и внешнего вида изображения

На рисунке 1 резкость проиллюстрирована полосой увеличения пространственной частоты. Верхняя часть фигуры резкая, а границы четкие; нижняя часть размыта и показывает, как рисунок полос ухудшается после прохождения через смоделированную линзу.

Примечание : Все линзы в некоторой степени размывают изображения.

Резкость наиболее заметна на таких объектах, как края изображения (рис. 2), и ее можно измерить по краям (ступенчатым) характеристикам.

Для измерения резкости используется несколько методов, включая метод расстояния нарастания 10–90%, функцию передачи модуляции (MTF), специальные и частотные области и алгоритм наклонной кромки.

Расстояние нарастания и частотная область

Резкость изображения можно измерить по «высоте подъема» края изображения.

С помощью этого метода резкость можно определить по расстоянию на уровне пикселя от 10% до 90% от его окончательного значения (также называемое 10-90% расстояние подъема ; см. Рисунок 3).

Рис. 3. Иллюстрация расстояния подъема 10–90% на размытых и острых краях

Расстояние подъема широко не используется, потому что нет удобного способа расчета расстояния подъема системы формирования изображения на основе расстояний подъема ее отдельных компонентов (например, линзы, цифрового датчика и программного повышения резкости).

Чтобы решить эту проблему, измерения выполняются в частотной области , где частота измеряется в циклах или парах линий на расстояние (миллиметры, дюймы, пиксели, высота изображения или иногда угол [градусы или миллирадианы]).

В частотной области сложный сигнал (аудио или изображение) может быть создан путем объединения сигналов, состоящих из чистых тонов (синусоидальных волн), которые характеризуются периодом или частотой (рисунок 4). Отклик полной системы - это результат откликов каждого компонента.{i \ omega t} d \ omega \)

Где

f = Частота = 1 / Период (более короткий период соответствует более высокой частоте);
t = время; ω = 2πf

Чем больше отклик системы на высоких частотах (короткие периоды), тем больше деталей может передать система (Рисунок 5). Системный отклик можно охарактеризовать кривой частотной характеристики F (f) .

Примечание : Высокие частоты соответствуют мелким деталям.

Передаточная функция модуляции

Рис. 5. Высокие частоты соответствуют мелким деталям в пространственной и частотной областях

Относительный контраст на заданной пространственной частоте (выходной контраст / входной контраст) называется функцией передачи модуляции ( MTF ) , которая аналогична пространственной частотной характеристике (SFR) и является ключом к измерению резкости. На рисунке 6 MTF проиллюстрирован синусоидальными и полосовыми диаграммами, графиком амплитуды и графиком контраста, каждый из которых имеет пространственные частоты, которые непрерывно увеличиваются слева направо.

Note : В Imatest SFR и MTF взаимозаменяемы. SFR чаще ассоциируется с полным откликом системы, а MTF обычно ассоциируется с индивидуальными эффектами конкретного компонента. Другими словами, системный SFR эквивалентен произведению MTF каждого компонента в системе формирования изображения.

Высокие пространственные частоты (справа) соответствуют мелким деталям изображения. Отклик фотографических компонентов (пленка, объективы, сканеры и т. Д.) имеет тенденцию «спадать» на высоких пространственных частотах. Эти компоненты можно рассматривать как фильтры нижних частот, которые пропускают низкие частоты и ослабляют высокие частоты.

Рис. 6. Синусоидальные и столбчатые диаграммы, график амплитуды и график контрастности (MTF)

Рисунок 6 состоит из верхнего, среднего и нижнего графиков и описывается следующим образом:

  • Образец столбцов, образец синуса (верхний график) - Верхний график иллюстрирует (1) исходный образец синуса, (2) образец синуса с размытием линзы, (3) исходный образец столбца и (4) столбик узор с размытием объектива.Обратите внимание, что размытие линзы приводит к снижению контрастности на высоких пространственных частотах.
  • Амплитуда (средний график) —Средний график отображает яркость («модуляция» V в разделе MTF Equation ) диаграммы с размытием линзы (см. Кривую красный на рисунке 6). Модуляция синусоидального шаблона, состоящего из чистых частот, используется для расчета MTF. (Обратите внимание, что контраст уменьшается на высоких пространственных частотах.)
  • MTF% (нижний график) - Нижний график показывает соответствующий контраст синусоидальной модели (см. Синюю кривую ; представляет MTF), который также определен в разделе MTF Equation .По определению предел MTF на низкой частоте всегда равен 1 (100%). На рисунке 6 MTF составляет 50% при 61 линии / мм (пары линий на миллиметр) и 10% при 183 линии / мм. Обратите внимание, что частота и MTF отображаются в логарифмической шкале с экспоненциальной записью [10 0 = 1%; 10 1 = 10%; 10 2 = 100% и т. Д.]; амплитуда (средний график) отображается в линейном масштабе. MTF полной системы визуализации является продуктом MTF ее отдельных компонентов.
Уравнение MTF

Уравнение для MTF выводится из контраста синусоидальной диаграммы C (f) на пространственной частоте f , где

\ (\ displaystyle C (f) = \ frac {V_ {max} -V_ {min}} {V_ {max} + V_ {min}} \) для яркости («модуляция») V .

\ (\ displaystyle MTF (f) = 100 \% \ times \ frac {C (f)} {C (0)} \) Примечание : это нормализует MTF до 100% на низких пространственных частотах.

Чтобы правильно нормализовать MTF на низких пространственных частотах, тестовая диаграмма должна иметь низкочастотную энергию. Это обеспечивается большими светлыми и темными областями на наклонных краях и особенностями большинства шаблонов, используемых Imatest, но отсутствует в линиях и сетках. Для систем, в которых можно управлять повышением резкости, рекомендуемым основным расчетом MTF является наклонный фронт, который рассчитывается на основе преобразования Фурье импульсной характеристики (т.е., отклик на узкую линию), которая является производной ( d / dx или d / dy ) краевого отклика. К счастью, вам не нужно понимать преобразования Фурье, чтобы понять MTF.

Традиционные измерения разрешения

Традиционные измерения разрешения включают в себя наблюдение за изображением полосок, чаще всего на диаграмме USAF 1951 (рис. 7), и оценку самой высокой пространственной частоты (пиков / мм), где полосы хорошо видны.Это наблюдение (также называемое разрешением исчезновения ) соответствует MTF примерно 10-20%. Поскольку исчезающее разрешение - это пространственная частота, на которой информация изображения исчезает - там, где она не видна, она сильно зависит от предвзятости наблюдателя и является плохим индикатором резкости изображения. (Это то место, где не было Вузла в Винни-Пухе.)

Примечание : Диаграмма USAF 1951 года (давно заброшенная ВВС) плохо подходит для компьютерного анализа, потому что она неэффективно использует пространство, а тройные столбики не имеют опорной частоты.Кроме того, небольшое изменение s в позиции диаграммы (фаза выборки) может привести к изменению внешнего вида ее полосок, поскольку они переходят из фазы в фазу с массивом пикселей. Это отрицательно влияет на исчезающую оценку разрешения.

Рис. 7. График ВВС США за 1951 год; не поддерживается Imatest

Лучшими показателями резкости изображения являются пространственные частоты, где MTF составляет 50% от его низкочастотного значения (MTF50) или 50% от его пикового значения (MTF50P).MTF50 и MTF50P рекомендуются для сравнения резкости различных камер и объективов, потому что

  1. Контрастность изображения составляет половину его низкой частоты или пикового значения, поэтому детали все еще хорошо видны. (Глаз нечувствителен к деталям на пространственных частотах, где MTF составляет 10% или меньше.)
  2. Отклик большинства камер быстро падает в районе MTF50 и MTF50P. MTF50P - лучший показатель для камер с сильной резкостью (объяснено в нашей статье из Electronic Imaging 2020).
  3. Уровень 50% связан с информационной емкостью изображения.

Примечание : Дополнительные индикаторы резкости обсуждаются в сводных показателях ниже.

Хотя MTF можно оценить непосредственно из изображений синусоидальных паттернов (с использованием Rescharts, Log Frequency, Log F-Contrast и Star Chart), метод наклонной кромки ISO 12233 обеспечивает более точные и воспроизводимые результаты и более эффективно использует пространство. Изображения со скошенными краями можно анализировать с помощью одного из модулей, перечисленных в таблице измерений MTF ниже.

Единицы пространственной частоты

Рисунок 8. Единицы пространственной частоты выбираются в окнах «Настройки» или «Дополнительные настройки» модулей SFR и Rescharts (SFRplus, eSFR ISO, Star и т. Д.).

Большинство читателей знакомы с временной частотой . Например, частота звука, измеряемая в циклах в секунду или в герцах, тесно связана с его воспринимаемой высотой тона. Частоты радиопередач (измеряемые в килогерцах, мегагерцах и гигагерцах) также знакомы.

Пространственная частота измеряется в циклах (или парах линий) на расстояние вместо времени . Как и в случае временной (например, звуковой) частотной характеристики, чем шире отклик, тем больше деталей может быть передано.

Единицы пространственной частоты можно выбрать из Настройки или Дополнительные настройки окон модулей SFR и Rescharts (SFRplus, eSFR ISO, Star и т. Д. Рис. 8) - это измерение, предназначенное для определения того, насколько детально камера может воспроизвести или насколько хорошо используются пиксели.

В прошлых тестах объективов для пленочных фотоаппаратов использовались пары линий на миллиметр (lp / мм), что хорошо работало для сравнения объективов, поскольку большинство 35-мм пленочных фотоаппаратов имеют одинаковый размер изображения 24 x 36 мм. Но размеры цифровых сенсоров сильно различаются - от диагонали менее 5 мм в телефонах с камерой до 43 мм для полнокадровых камер и еще большей диагонали для среднего формата. По этой причине рекомендуется использовать ширину линий на высоту изображения (LW / PH) для измерения общей детализации, которую может воспроизвести камера. Обратите внимание, что LW / PH равно 2 × lp / мм × (высота изображения в мм).

Другой полезной единицей пространственной частоты является количество циклов на пиксель (C / P), которое показывает, насколько хорошо используются отдельные пиксели. Выбор единиц также зависит от того, имеет ли первостепенное значение характеристики изображения (сенсора) или объекта: см. Сравнение резкости в разных камерах . Нет необходимости использовать фактические расстояния (миллиметры или дюймы) с цифровыми камерами, хотя такие измерения доступны (Таблица 1).

Таблица 1.Сводка единиц пространственной частоты с уравнениями, которые относятся к MTF в выбранных единицах частоты.

Блок MTF Заявка Уравнение

циклов / пиксель (C / P)

Показывает, насколько хорошо используются пиксели. Частота Найквиста f Nyq всегда 0,5 C / P.

циклов / расстояние

(циклов / мм или циклов / дюйм)

Циклов на расстояние на датчике . Необходимо ввести расстояние между пикселями или шаг. Популярно для сравнения разрешения старых стандартных форматов пленки (например, 24x36 мм для 35-мм пленки).
\ (\ frac {MTF (C / P)} {\ text {шаг пикселя}} \)

Ширина линии / высота изображения (LW / PH)

Измеряет общую резкость изображения. Это лучший прибор для сравнения производительности камер с разными размерами сенсоров и разным количеством пикселей. Ширина линии традиционна для телевизионных измерений.Рекомендуется для приложений, ориентированных на изображение, в разделе Сравнение резкости различных камер.
Обратите внимание, что 1 цикл = 1 пара линий (LP) = 2 ширины линии (LW).
\ (2 \ times MTF \ bigl (\ frac {LP} {PH} \ bigr) \);
\ (2 \ times MTF \ bigl (\ frac {C} {P} \ bigr) \ times PH \)

Пара линий / высота изображения (LP / PH)

Измеряет общую резкость изображения. Отличается от LW / PH в 2 раза. Используется dpreview.com.
\ (МОГ \ bigl (\ frac {LW} {PH} \ bigr) / 2 \);
\ (MTF \ bigl (\ frac {C} {P} \ bigr) \ times PH \)

Циклов / миллирадиан

Угловые частоты.Необходимо ввести расстояние между пикселями или шаг. Фокусное расстояние ( FL ) в мм обычно включается в данные EXIF ​​в коммерческих файлах изображений. Если он недоступен, его необходимо ввести вручную, обычно в области параметров EXIF ​​в нижней части окна настроек. Если интервал между пикселями или фокусное расстояние отсутствуют, единицы измерения по умолчанию равны циклам / пикселям.
Циклы / градус полезен для сравнения систем камер с человеческим глазом, у которого MTF50 составляет примерно 20 циклов / градус (в зависимости от зрения и освещенности человека).
FL можно рассчитать по простому уравнению объектива *, \ (1 / FL = 1 / s_1 + 1 / s_2 \), где s 1 - расстояние от линзы до диаграммы, s 2 - расстояние от линзы до сенсора и увеличение \ (M = s_2 / s_1 \). \ (FL = s_1 / (1 + 1 / | M |) \ = \ s_2 / (1+ | M |) \).

* Геометрия линзы ( s 1 , s 2 и линза FL) , а не , надежная для расчета M , поскольку линзы могут значительно отклоняться от простого уравнения линзы.

\ (0,001 \ times MTF \ bigl (\ frac {\ text {циклы}} {\ text {mm}} \ bigr) \ times FL (\ text {mm}) \)

Циклов / градус

\ (\ frac {\ pi} {180} \ times MTF \ bigl (\ frac {\ text {циклы}} {\ text {mm}} \ bigr) \ times FL (\ text {mm}) \)

Циклов / объект мм
Циклов / объект в

Циклов на расстояние на фотографируемом объекте (то, что многие люди считают объектом).Необходимо указать расстояние между пикселями и увеличение. Важно, когда в спецификации системы упоминается фотографируемый объект (например, если необходимо обнаружить трещины определенной ширины). Рекомендуется для объектно-ориентированных приложений при сравнении резкости в разных камерах. \ (MTF \ bigl (\ frac {\ text {Cycles}} {\ text {Distance}} \ bigr) \ times | \ text {Magnification} | \)

Ширина линий / Высота культуры
Пара линий / Высота культуры

В основном используется для тестирования, когда важна активная высота диаграммы (а не общая высота изображения).Больше не рекомендуется, потому что это зависит от размера кадра, который не стандартизован.

Ширина линий / Высота элемента (Px)
Пары линий / Высота элемента (Px)

(ранее ширина линии или количество пар линий / N пикселей (PH))

Когда выбран любой из них, справа от единиц графика MTF (иногда используется для увеличения) появляется поле Feature Ht пикселей (иногда используется для увеличения), которое позволяет вам ввести высоту элемента в пикселях, которая может быть высотой монитора. тестируемая, тестовая диаграмма или активное поле зрения на изображении, которое имеет неактивную область.Этот выбор единиц измерения полезен для сравнения разрешения конкретных объектов для камер с разным размером изображения или пикселей. Рекомендуется для объектно-ориентированных приложений при сравнении резкости в разных камерах.

\ (2 \ times MTF \ bigl (\ frac {C} {P} \ bigr) \ times \ text {Feature Height} \)

\ (MTF \ bigl (\ frac {C} {P} \ bigr) \ times \ text {Высота элемента} \)

PH = Высота изображения в пикселях. FL (мм) = фокусное расстояние объектива в мм. Шаг пикселя = расстояние на пиксель = 1 / (пикселей на расстояние).
Примечание : Различные единицы масштабируются по-разному в зависимости от датчика изображения и размера пикселя.

Сравнение резкости в разных камерах рекомендует единицы пространственной частоты на основе одного из двух основных типов приложений:

    • Ориентация на изображение (например, пейзажная фотография, где важна детализация на датчике изображения ): рекомендуется ширина линий (или пар) на высоту изображения.
    • Объектно-ориентированный (для медицины, машинного зрения и т. Д., Где важны детали объекта ): рекомендуются циклы / расстояние до объекта или LW (или LP) на высоту объекта.

Сводные показатели

Несколько сводных показателей получены из кривых MTF для характеристики общей производительности. Эти метрики используются в ряде дисплеев, включая вторичные показания на графике SFR / SFRplus / eSFR ISO Edge / MTF (см. Imatest Slanted-Edge Results) и в 3D-картах SFRplus.

Сводная метрика Описание Комментарии
MTF50
MTF nn
Пространственная частота, где MTF составляет 50% ( nn %) MTF низкой (0) частоты. MTF50 ( nn = 50) широко используется, потому что он соответствует ширине полосы (частоте половинной мощности) в электротехнике. Самая распространенная сводная метрика; хорошо коррелирует с воспринимаемой резкостью.Увеличивается с увеличением программной резкости; может вводить в заблуждение, поскольку «вознаграждает» чрезмерную резкость, которая приводит к появлению видимых и, возможно, раздражающих «ореолов» по ​​краям.
MTF50P
MTF nn P
Пространственная частота, где MTF составляет 50% ( nn %) от пикового значения MTF. Идентично MTF50 для программного повышения резкости от низкого до среднего, но ниже, чем MTF50 при наличии пика программного повышения резкости (максимальное значение MTF> 1). Намного менее чувствителен к программному повышению резкости, чем MTF50 (как показано в документе, который мы представили на Electronic Imaging 2020).В общем, метрика получше.
Зона MTF
нормализованная
Площадь под кривой MTF (ниже частоты Найквиста), нормализованная к ее пиковому значению (1 при f = 0, когда резкость небольшая или отсутствует, но пик может быть »1 для сильной резкости). Особенно интересная новая метрика, потому что она точно отслеживает MTF50 при небольшом повышении резкости или ее отсутствии, но не увеличивается при сильном чрезмерном повышении резкости; то есть не поощряет чрезмерную заточку.Все еще относительно незнакомый. Описано в Согласованность измерений MTF со скошенной кромкой .
MTF10, MTF10P,
MTF20, MTF20P
Пространственные частоты, где MTF составляет 10 или 20% от нулевой частоты или пикового значения MTF Эти числа представляют интерес, поскольку они сопоставимы с «исчезающим разрешением» (предел Рэлея). Шум может сильно повлиять на результаты на уровне 10% или ниже. MTF20 (или MTF20P) в отношении ширины линии на высоту изображения (LW / PH) ближе всего к аналоговым линиям телевидения .Подробную информацию о ТВ-линиях для измерительного монитора можно найти здесь.

Матрица измерения MTF - сравнение различных графиков и методов измерения

Imatest имеет множество шаблонов для измерения MTF - наклонный край , логарифмическая частота, логарифмический f-контраст, звезда Сименса, мертвые листья (пролитые монеты), случайное 1 / f и гиперболический клин - каждый из которых имеет тенденцию давать разные результаты в потребительских камерах, большинство из которых имеют неоднородную обработку изображения - обычно двусторонняя фильтрация - это зависит от локального содержимого сцены.Повышение резкости (высокочастотное усиление) имеет тенденцию быть максимально близким к контрасту, в то время как шумоподавление (высокочастотное срезание, которое может скрывать мелкую текстуру) имеет тенденцию быть максимальным при их отсутствии. По этой причине измерения MTF могут сильно отличаться в зависимости от тестовых таблиц.

В принципе, измерения MTF должны быть одинаковыми, когда не применяется неравномерная или нелинейная обработка изображения (двусторонняя фильтрация), например, когда изображение демозаизируется с помощью dcraw или LibRaw без повышения резкости и снижения шума.Но это не совсем так, потому что демозаика, которая присутствует во всех камерах, использующих массивы цветных фильтров (CFA), включает некоторую нелинейную обработку. Чувствительность различных шаблонов к обработке изображений показана на изображении ниже.

Сравнение эффектов обработки изображений (двусторонняя фильтрация) на измерения MTF:
Наклонные края и клинья имеют тенденцию быть более резкими.
Случайный узор 1 / f имеет наименьшую резкость и наибольшее уменьшение шума.

В таблице матрицы MTF ниже перечислены атрибуты, преимущества и недостатки методов Imatest для измерения MTF.

Просмотр таблицы матрицы измерений MTF

Матрица измерения MTF
Обратите внимание, что большинство этих шаблонов выигрывают от усреднения нескольких (идентично зарегистрированных) изображений для уменьшения влияния шума.
Размер
образец
Преимущества / Недостатки / Чувствительность Основное использование и комментарии
Скошенная кромка
(SFR
SFRplus
eSFRISO
SFRreg
Шахматная доска)
Максимально эффективное использование пространства: позволяет создать подробную карту реакции MTF.
Быстрое автоматическое определение области в SFRplus, eSFR ISO, SFRreg и Checkerboard.
Быстрые вычисления.
Относительно нечувствителен к шуму (более устойчив, если применяется шумоподавление).
Соответствует стандарту ISO 12233, использует алгоритм «биннинга» (сверхвысокого разрешения), который позволяет измерять MTF выше частоты Найквиста (0,5 C / P) .
Лучший образец для производственных испытаний.
Может дать оптимистичные результаты в системах с сильной резкостью и шумоподавлением (т.е.е., его можно обмануть обработкой сигнала, особенно с высококонтрастными (≥ 10: 1) краями.
Дает противоречивые результаты в системах с экстремальным наложением (сильная энергия выше частоты Найквиста), особенно с небольшими областями.
Наиболее чувствительны к повышению резкости , особенно для высококонтрастных (≥10: 1) краев;
Наименее чувствителен к программному шумоподавлению.

Это основное измерение MTF в Imatest.

Наиболее эффективный шаблон для тестирования объективов и камер, особенно там, где требуется карта отклика MTF.

Высокая контрастность (≥40: 1), рекомендованная в старом стандарте ISO 12233: 2000, давала ненадежные результаты (отсечение, проблемы с гаммой). Новый стандарт ISO 12233: 2014 рекомендует контрастность 4: 1. Это наша рекомендация (с SFRplus или eSFR ISO) для всех новых работ.

Выгодно по сравнению со звездой Сименс в наклонной кромке по сравнению со звездой Сименс.

Логическая частота Рассчитано из первых принципов. Отображает цветной муар.
Чувствителен к шуму.Неэффективное использование пространства.
В основном используется для проверки других методов, которые не рассчитываются исходя из первых принципов.
Log f-Contrast Лучший образец для иллюстрации эффектов неоднородной обработки изображений.
Чувствителен к шуму.
Высокая чувствительность к повышению резкости в верхней части изображения (высокая контрастность) и к снижению шума в нижней части изображения (низкая контрастность) с постепенным переходом между ними.
Чувствительность к повышению резкости / снижению шума является преимуществом для этой диаграммы, которая предназначена для иллюстрации того, как обработка сигнала изменяется в зависимости от содержимого изображения (контраст функции).Показывает потерю мелких деталей из-за программного шумоподавления.
Звезда Сименс Включен в стандарт ISO 12233: 2014. Относительно нечувствителен к шуму. Предоставляет направленную информацию о MTF.
Медленное, неэффективное использование пространства. Ограниченная низкочастотная информация на внешнем радиусе затрудняет нормализацию MTF.
Умеренная чувствительность к повышению резкости и шумоподавлению.
Предложено для общего тестирования компанией Image Engineering, но пространственная детализация ограничена сеткой 3 × 3 или 4 × 3.По сравнению со скошенной кромкой в ​​«Скошенной кромке» по сравнению с Siemens Star.
Мертвые листья
(Пролитые монеты)
Измеряет размытие / резкость / резкость текстуры. Статистика шаблонов аналогична типичным изображениям.
Неэффективное использование пространства. Сложный алгоритм вычитания мощности шума * может снизить очень высокую чувствительность к шуму, но усреднение сигнала нескольких идентичных изображений работает лучше.
Умеренная чувствительность к повышению резкости и высокая чувствительность к шумоподавлению позволяют использовать его для измерения общей резкости текстуры, которая хорошо коррелирует с субъективными наблюдениями.
Состоит из уложенных друг на друга кругов произвольного размера. Сильный интерес со стороны отрасли, особенно со стороны группы качества изображения телефона с камерой (CPIQ).

Как Мертвые листья (пролитые монеты), так и случайные диаграммы анализируются с помощью модуля Случайный выбор (Мертвые листья). Сильная двусторонняя фильтрация может привести к ошибочным результатам.

Случайно (масштабно-инвариантно) Показывает, насколько хорошо отображаются мелкие детали (текстуры): реакция системы на программное шумоподавление.
Наименее чувствительна к заточке,
Наиболее чувствительна к программному шумоподавлению
Измеряет способность камеры отображать мелкие детали (текстуры), т.е.е., низкоконтрастное содержание изображения с высокой пространственной частотой. * Мощность шума можно убрать из измерения в Imatest, используя серые участки рядом с шаблоном.
Клин Использует шаблоны клина по ISO 12233: 2000 или eSFR ISO диаграмме.
MTF неточен для частот Найквиста и полунайквиста (очень чувствителен к изменениям фазы дискретизации). Не подходит в качестве первичного измерения MTF.
Чувствительна к заточке.
Чувствителен к шуму. Неэффективное использование пространства.
Измеряет «исчезающее разрешение»: когда линии начинают исчезать в виде клина, часто на диаграмме ISO 12233, где три области (включая квадратную область для низкочастотного эталона) требуются для получения разумного измерения MTF (что является менее точен, чем другие методы, из-за фазовой чувствительности дискретизации). Удобнее с eSFR ISO.
Эффекты шума (и низкого отношения сигнал / шум - SNR) можно значительно уменьшить, получая и усредняя сигнал нескольких изображений.

Измерение наклонного фронта пространственной частотной характеристики

Несколько модулей Imatest измеряют MTF с использованием метода наклонной кромки и включают:

  • Тестовые таблицы со скошенным краем, которые можно приобрести в Imatest или создать с помощью тестовых таблиц Imatest. Рекомендуются диаграммы с автоматическим обнаружением (SFRplus, eSFR ISO, SFRreg или Checkerboard).
  • Вкратце, метод наклонного края ISO 12233 вычисляет MTF путем нахождения среднего края (4-кратная передискретизация с использованием умного алгоритма биннинга), дифференцирования его (для получения функции линейного расширения (LSF)) и взятия абсолютного значения преобразования Фурье. LSF.Подробно алгоритм описан здесь.

Ключевым результатом анализа наклонных кромок является график Край / MTF , который можно просмотреть, нажав кнопку ниже. Доступно множество дополнительных результатов, включая сводные и трехмерные графики, показывающие боковую хроматическую аберрацию и другие результаты, а также MTF.

Показать график Edge / MTF

График Edge / MTF: первичный результат Imatest для наклонной кромки

График Edge / MTF из Imatest SFR (для изображения диаграммы SFRplus) показан справа.SFRplus, eSFR ISO, SFRreg и Checkerboard дают аналогичные результаты, а намного больше .

(вверху слева) Узкое изображение, иллюстрирующее тона усредненного края. Он совмещен с графиком среднего профиля кромки (пространственной области), расположенным непосредственно под ним.

(В центре слева) Средняя кромка (Пространственная область): здесь показан средний профиль кромки в линеаризованном виде (по умолчанию). Ключевым результатом является расстояние подъема края (10-90%), показанное в пикселях и в количестве расстояний подъема на высоту изображения.К другим параметрам относятся перерегулирование и недостижение (если применимо). Этот график может дополнительно отображать функцию растяжения линии (LSF: производная края).

(внизу слева) MTF (частотная область): пространственная частотная характеристика (MTF), показанная с удвоенной частотой Найквиста. Ключевые итоговые результаты включают в себя MTF50, частоту, при которой контраст падает до 50% от его низкочастотного значения, и MTF50P, частоту, при которой контраст падает до 50% от своего пикового значения , что хорошо соответствует воспринимаемой резкости изображения.Единицами измерения являются количество циклов на пиксель (C / P) и ширина линии на высоту изображения (LW / PH). Другие результаты включают MTF в Найквисте (0,5 цикла / пиксель; частота дискретизации / 2), который указывает на вероятную серьезность наложения спектров и выбранные пользователем вторичные показания, а также вторичные показания. Частота Найквиста отображается в виде вертикальной синей линии. Ограниченный дифракцией отклик MTF показан бледно-коричневой пунктирной линией, когда интервал между пикселями вводится (вручную) и вводится фокусное расстояние объектива (обычно из данных EXIF, но может быть введено вручную).

Это изображение сильно (но не чрезмерно) резкость.

Результаты SFR: график MTF (резкость) описывает этот рисунок более подробно.

Кривые MTF и Внешний вид изображения содержат несколько примеров, иллюстрирующих корреляцию между кривыми MTF и воспринимаемой резкостью.

Почему край скошен? Результаты

MTF для чисто вертикальных или горизонтальных краев сильно зависят от фазы выборки (отношения между краем и местоположением пикселей) и, следовательно, могут варьироваться от одного прогона к другому в зависимости от точного (субпиксельного) положения края.Край наклонен, поэтому MTF рассчитывается на основе среднего значения многих фаз выборки, что делает результаты более стабильными и надежными (рисунок 9).

Какие углы кромки подходят лучше всего?

По возможности, углы кромок должны быть больше ± 2 градусов от ближайшей вертикальной (V), горизонтальной (H) или 45-градусной ориентации. Причина в том, что результаты для вертикальных, горизонтальных и 45 ° краев очень чувствительны к соотношению между краем и пикселями (т. Е. Они чувствительны к фазе).Наклон краев более чем на 2 или 3 градуса позволяет избежать этой проблемы.

Стандарт ISO 12233 рекомендует использовать углы 5 или 5,71 градуса (арктангенс (0,1)). Это угол , а не священный - MTF не сильно зависит от угла кромки. Углы от 3 до 7 градусов работают нормально. Для ненулевых углов θ относительно ближайшей V или H ориентации , применяется косинусная коррекция, как показано справа. Поправка значительна, когда θ больше 8 градусов (cos (8º) = 0.99). Начальное значение MTF рассчитывается по вертикальной или горизонтальной линии (показано синим цветом ) в зависимости от выбранного региона. Истинная MTF определяется как по нормали, до края - по красной линии . Поскольку длина перехода вдоль синей линии (V или H) будет больше, чем вдоль красной линии (перпендикулярно краю), и поскольку MTF обратно пропорционально длине перехода, мы применяем

\ (MTF = MTF_ {начальный} / cos (\ theta) \)

Основным недостатком больших углов краев является то, что доступная площадь области может быть уменьшена, особенно в шаблонах SFRreg.

Рис. 9. Обрезанный высококонтрастный вертикальный край (результаты недействительны)

Контраст края и обрезка

Контрастность краев должна быть ограничена максимум 10: 1, и обычно рекомендуется контрастность краев 4: 1. Причина в том, что высококонтрастные края (> 10: 1, такие как на старой диаграмме ISO 12233: 2000) могут вызывать насыщение или обрезание, что приводит к краям с острыми углами, которые преувеличивают измерения MTF. Для получения дополнительной информации см. Использование модулей со скошенными краями в пересчете, Часть 2: Предупреждения - отсечение .

Преимущества и недостатки наклонной кромки
Преимущества
  • Максимально эффективное использование пространства, что дает возможность создать подробную карту ответа МОГ
  • Быстрое автоматическое определение области в SFRplus, eSFR ISO, SFRreg и Checkerboard
  • Быстрые вычисления
  • Относительно нечувствителен к шуму (очень невосприимчив, если применяется шумоподавление)
  • Соответствует стандарту ISO 12233, чей алгоритм «биннинга» (сверхвысокого разрешения) позволяет измерять MTF выше частоты Найквиста (0.5 С / П)
  • Лучший образец для производственных испытаний
Недостатки
  • Может дать оптимистичные результаты в системах с сильным зависящим от изображения повышением резкости (т. Е. Где степень резкости увеличивается с увеличением контраста краев). Этот тип обработки изображения (двусторонняя фильтрация) практически универсален в бытовых фотоаппаратах.
  • Дает противоречивые результаты в системах с экстремальным наложением спектров (сильная энергия выше частоты Найквиста), особенно с небольшими областями.
  • Не подходит для измерения мелкой текстуры, где рекомендуются шаблоны Log Frequency-Contrast или Spilled Coins (Dead Leaves).

Примечание : Imatest Master может рассчитать MTF для краев практически под любым углом, хотя точных значений по вертикали, горизонтали и 45 ° следует избегать из-за чувствительности к фазе дискретизации.

Модули со скошенной кромкой Модули

Imatest с наклонной кромкой включают SFR, SFRplus, eSFR ISO, Checkerboard и SFRreg (подробности см. В Таблице 2 и Модулях резкости).

Примечание : См. Раздел «Как тестировать линзы с помощью Imatest», где подробно описано, как измерить MTF с помощью SFRplus или eSFR ISO.

Таблица 2. Краткое описание модулей Imatest со скошенной кромкой.

Алгоритм наклонной кромки

Расчет MTF основан на стандарте ISO 12233. Расчет Imatest содержит ряд улучшений, перечисленных ниже. Исходный расчет ISO выполняется, когда установлен флажок SFR стандарта ISO в диалоговом окне ввода SFR (мы рекомендуем не устанавливать его, если это специально не требуется).

  • Обрезанное изображение линеаризуется; то есть уровни пикселей регулируются для удаления гамма-кодирования, применяемого камерой. (Гамма регулируется по умолчанию 0,5).
  • Расположение краев для красного, зеленого, синего и каналов яркости ( Y ):
    Y = 0,2125R + 0,7154G + 0,0721B (по умолчанию) или 0,3R + 0,59G + 0,11B или (выбирается в Опциях III)
    определяются для каждой строки развертки (горизонтальные линии на изображении выше).2 \)
  • В зависимости от значения дробной части строки развертки i ,
    fp = x i - int (x i )
    второго порядка, подходящего для каждой строки развертки, смещенный край добавляется к один из четырех интервалов:
    интервал 1, если 0 ≤ fp <0,25
    интервал 2, если 0,25 ≤ fp <0,5
    интервал 3, если 0,5 ≤ fp <0,75
    интервал 4, если 0,75 ≤ fp <1

Примечание : Бункер, упомянутый в предыдущем уравнении, не зависит от обнаруженного местоположения края.

    • Четыре бина объединяются для вычисления усредненного края с 4-кратной передискретизацией. Это позволяет анализировать пространственные частоты за пределами нормальной частоты Найквиста.
      • Вычисляется производная (d / dx) усредненного края с 4-кратной передискретизацией. Центрированное окно Хэмминга применяется для принуждения производной к нулю в ее пределах.
      • MTF - это абсолютное значение преобразования Фурье (БПФ) оконной производной.

Примечание : Истоки расчетов SFR со скошенными краями Imatest были адаптированы из программы Matlab sfrmat, написанной Питером Бернсом для реализации стандарта ISO 12233: 2000.Расчет SFR Imatest включает в себя множество улучшений, в том числе улучшенное обнаружение краев, лучшую обработку искажений объектива и лучшую помехозащищенность. Исходный код Matlab доступен здесь . При сравнении результатов sfrmat с Imatest предполагается, что тональный отклик является линейным; то есть гамма = 1, если в sfrmat не введен файл OECF (кривая тонального отклика). Поскольку значение гаммы по умолчанию в Imatest составляет 0,5, что типично для цифровых камер в стандартных цветовых пространствах, таких как sRGB, вы должны установить гамму на 1, чтобы получить хорошее согласование с sfrmat.

Различия между расчетами Imatest и ISO 12233

Флажок ISO Standard SFR , расположенный в нижнем левом углу окна настроек со скошенным краем, можно установить для получения расчетов в соответствии с ISO. Мы рекомендуем не отмечать эту кнопку, потому что расчеты Imatest более точны - определенно лучше при наличии шума и оптических искажений.

      • Центр каждой линии сканирования вычисляется из пика краевой производной, прошедшей фильтр нижних частот.При расчете ISO используется центроид, который является оптимальным при отсутствии шума. Но шум всегда присутствует в некоторой степени, а центроид чрезвычайно чувствителен к шуму, потому что шум на больших расстояниях от края имеет тот же вес, что и сам край. Фильтр нижних частот ближе к согласованному фильтру, который оптимально обнаруживает пик производной границы.
      • Гамма (используется для линеаризации данных) вводится как входное значение или выводится из известного контраста диаграммы.В реализациях стандарта ISO предполагается, что оно равно 1, если не введен файл OECF.
      • Imatest предполагает, что кромка может иметь некоторую кривизну (второго порядка) из-за оптического искажения. Расчет по стандарту ISO до 2017 года предполагает прямую линию, что может привести к ухудшению измерений MTF при наличии оптических искажений. Изогнутые края будут включены в будущую редакцию ISO 12233.
      • Подавление шума «модифицированной аподизации» Imatest (включено по умолчанию) обеспечивает более согласованные измерения (без систематической разницы).Отключается при проверке расчета стандарта ISO
      • Поправочный коэффициент для функции растяжения линии ( LSF ), введенный в ISO 12233: 2014, внедрен в Imatest с 2015 года. Поправочный коэффициент D (j) (или D (k) ) ), который компенсирует потери высокой частоты из-за числовой дифференциации при вычислении LSF с помощью функции Edge Spread ( ESF ), неверен как в стандартах ISO 12233: 2014, так и в 2017.Реализация Imatest , основанная на первых принципах (у нас есть полный набор уравнений), соответствует цели обеих версий стандарта.

Обратите внимание, что дополнительные сведения о расчетах можно найти по ссылкам Питера Бернса (ниже)

Шумоподавление по наклонной кромке

Imatest Модифицированная методика аподизации снижает шум, делая результаты MTF более согласованными, при этом оказывая минимальное влияние на измерения MTF.Он работает, сглаживая функцию растяжения линии (LSF; производная от края) на расстоянии от центра края, но не около центра. Поскольку он мало влияет на среднюю MTF, его следует продолжать, если только результат не должен строго соответствовать требованиям ISO. Нажмите на кнопку ниже, чтобы увидеть полное описание.

Показать модифицированный метод уменьшения шума аподизации

модифицированная аподизация метод шумоподавления доступен для измерений с наклонным краем (SFR, SFRplus, eSFR ISO, SFRreg и Checkerboard).Это может улучшить согласованность измерений для зашумленных изображений, особенно на высоких пространственных частотах ( f > Найквист / 2), но мало влияет на изображения с низким уровнем шума. Модифицированная аподизация применяется, когда установлен флажок MTF Noise Reduction (измененная аподизация) в окнах настроек для любого из модулей с наклонной кромкой или в окне Rescharts More settings . Стандарт ISO SFR (нижний левый угол окна) должен быть отключен.

Примечание : Imatest рекомендует не отключать шумоподавление (модифицированная аподизация).

Аподизация происходит из Сравнение методов преобразования Фурье для вычисления MTF Джозефа Д. ЛаВейна, Стивена Д. Бёркса и Брайана Неринга, доступно на веб-сайте инфракрасного порта Санта-Барбары. Основное предположение состоит в том, что все важные детали (по крайней мере, для высоких пространственных частот) находятся близко к краю (рисунок 1). Оригинальный метод включает установку функции растяжения линии (LSF) на ноль за пределами указанного расстояния от края. Вместо этого модифицированный метод сильно сглаживает (фильтры нижних частот) LSF, что оказывает гораздо меньшее влияние на низкочастотный отклик, чем исходный метод, и позволяет установить более жесткие границы для лучшего снижения шума.

Модифицированная аподизация: исходная усредненная с шумом функция распространения линии (внизу; зеленый), сглаженная (посередине; синий), LSF, используемый для MTF (вверху; красный)

Алгоритм шумоподавления

Функция линейного распространения (LSF; производная от среднего отклика края; зеленая кривая в нижней части рисунка справа) сглаживается (фильтруется нижними частотами), чтобы создать синюю кривую посередине. Сглаживание достигается путем взятия 9-точечного скользящего среднего (среднего 9-ти соседних точек).

Примечание : Эти сэмплы имеют 4-кратную передискретизацию в результате алгоритма биннинга , поэтому они соответствуют примерно двум сэмплам в исходном изображении. Сглаживание устраняет большую часть отклика выше частоты Найквиста (0,5 цикла / пиксель).

BL и BU являются границами (пределы оси x) области, где амплитуда сглаженной кривой больше 20% от пикового значения, т. Е. 20% ширины импульса - это разница между этими границами. .

График Edge / MTF для зашумленного изображения без (L) и с (R) модифицированным шумоподавлением аподизации

PW20 = B U - B L

Границы аподизации расположены по адресу

A L = B L - PW20 - 4 и A U = B U + PW20 + 4 (пикселей) .

Это обеспечивает достаточную «передышку», поэтому важные детали у края остаются неизменными.

LSF, используемый для расчета MTF, установлен на исходный (несглаженный) LSF внутри границ аподизации {A L , A U } и на сглаженный LSF за пределами , как показано красным цветом кривая выше. Преимущества модифицированного снижения шума аподизации показаны справа для изображения с сильным (смоделированным) белым шумом.

Связанные методы резкости

Несколько связанных методов влияют на результаты резкости, в том числе:

Основные выводы
    • Графики в частотной и пространственной областях передают аналогичную информацию, но в другой форме.Узкий край в пространственной области соответствует широкому спектру в частотной области (расширенная частотная характеристика) и наоборот.
    • Imatest измеряет реакцию системы, которая включает обработку изображения, а не только реакцию объектива.
    • Отклик сенсора выше частоты Найквиста может вызвать наложение спектров, которое проявляется в виде муаровых паттернов с низкой пространственной частотой. В датчиках Байера (все датчики, кроме Foveon) муаровые узоры отображаются в виде цветных полос. Муар в датчиках Фовеона гораздо менее неприятен, потому что он монохромный, а эффективная частота Найквиста красного и синего каналов ниже, чем у датчиков Байера.
    • MTF на частоте Найквиста и выше не является однозначным индикатором проблем с наложением имен. MTF - это результат реакции объектива и сенсора, алгоритма демозаики и повышения резкости, которая часто увеличивает MTF на частоте Найквиста. MTF следует интерпретировать как предупреждение о возможных проблемах.
    • Результаты рассчитываются для каналов R, G, B и яркости (Y) (по умолчанию Y = 0,2125R + 0,7154G + 0,0721B , но может быть установлено более старое (NTSC) значение, 0.3 R +0,59 G +0,11 B , в окне Опции III). Канал Y обычно отображается на переднем плане, но можно выбрать любой из других каналов. Все они включены в выходной файл .CSV.
    • Разрешение по горизонтали и вертикали для ПЗС-сенсоров может быть разным, и его следует измерять отдельно. Для сенсоров CMOS они практически идентичны. Напомним, разрешение по горизонтали измеряется по вертикали, а разрешение по вертикали - по горизонтали.Разрешение - это только один из многих критериев, влияющих на качество изображения.
    • MTF может меняться по всему изображению, и он не всегда следует ожидаемому шаблону: наиболее резкий в центре и менее резкий в углах. Причин может быть множество: несовпадение линз, кривизна поля, неправильная фокусировка и т. Д. Поэтому измерения важны.

Как улучшить резкость в фотографии

Резкость в фотографии - довольно спорная тема, потому что она включает в себя оборудование, программное обеспечение и элементы, основанные на технике.Вот почему мы создали это руководство по резкости фотографий, чтобы объяснить вещи простым и понятным языком.

Мы начнем с определения , что является резкостью в фотографии , а позже мы рассмотрим , какие факторы влияют на резкость в фотографии , чтобы ваши изображения выглядели четкими и достойными печати!

Я обещаю, что все не будет слишком техническим, и не забываю, что запечатлеть момент иногда имеет такое же значение, как, если не больше, резкость изображения !

Кроме того, как только вы поймете , что такое резкость в фотографии , я настоятельно рекомендую проверить нашу статью с 30 лучших советов по созданию резких фотографий , поскольку помимо резкости в разрешении фотографии вам также понадобится лучшие методы захвата более детализированных изображений .

Итак, без лишних слов, давайте исследуем , что такое резкость фотографии !

ПОЛУЧИТЕ БЕСПЛАТНУЮ ЭЛЕКТРОННУЮ КНИГУ НА
ИЗУЧИТЕ ОСНОВЫ ФОТОГРАФИИ

20 уроков и более 80 страниц с примерами, информацией, советами и многим другим!

Что такое резкость в фотографии?

Вот базовое определение резкости в фотографии : резкость - это то, насколько четко детали передаются на фотографии.

Вот и все! На резкость влияет разрешение камеры, резкость объектива и многое другое.Но резкость изображения - это просто вопрос деталей на окончательной фотографии.

Четкое изображение выглядит четким как в фокусе, так и в контрасте

Какие факторы влияют на резкость в фотографии?

Понимание резкости в цифровой фотографии включает в себя широкий спектр факторов, каждый из которых можно контролировать в той или иной степени. Резкость, разрешение сенсора камеры и некоторые основы фотографии , такие как диафрагма , ISO и выдержка - вот лишь некоторые из настроек, которые нам нужно будет обсудить.

Я разобью каждый из основных факторов, влияющих на резкость фотографии , в простой для понимания манере. Начнем с резкости и разрешения камеры, - основных факторов, влияющих на восприятие резкости изображения.

Острота и резкость фотографии

Понимание резкости и резкости изображения в фотографии важно, потому что они взаимосвязаны, но не совсем одно и то же.

Острота - это субъективное восприятие. Когда резкие переходы (или резкие края) в изображении улучшаются, создается ощущение, что изображение кажется более резким. Более размытые границы между краями создают впечатление более мягкого изображения.

Разделение цветов слева выглядит четким из-за высокой резкости, в то время как изображение с низкой резкостью справа показывает мягкие края без четкой четкости.

Резкость и восприятие резкости можно улучшить после обработки изображения.

Разрешение камеры и резкость изображения

Разрешение камеры и резкость изображения также связаны друг с другом. Разрешение включает количество деталей в изображении и, следовательно, то, насколько оно может быть резким.

Разрешение измеряется в мегапикселях . Как правило, чем больше пикселей, тем больше деталей вы видите (учитывая тот же размер сенсора, качество объектива и настройки).

То же изображение, но с изменением разрешения с меньшего количества мегапикселей на большее

Часто, особенно когда мы говорим о фотографии со смартфона, мы полагаемся на мегапиксели камеры, чтобы определить, что лучше всего с точки зрения резкости.Однако это неверно, поскольку размер пикселей и другие факторы влияют на резкость, , как мы увидим ниже.

Другие факторы, влияющие на восприятие резкости изображения

Чтобы понимать резкость в фотографии, вам необходимо знать дополнительные факторов, которые влияют на резкость и качество изображения , то есть все другие составляющие, влияющие на резкость и разрешение.

Размер сенсора камеры

Размер сенсора камеры является одним из ключевых элементов , влияющих на резкость изображения .Сенсоры большего размера обычно связаны с большей детализацией и качеством изображения, поскольку они могут предложить не только большее количество пикселей (и более высокое разрешение ), но также более крупных и эффективных пикселей для захвата света . Это очень важно при съемке при слабом освещении, как на фотографии «Северное сияние» .

Снимок северного сияния, сделанный камерой Canon начального уровня APS-C (слева) и полнокадровой камерой Nikon (справа).Полнокадровое изображение демонстрирует большую резкость и детализацию.

Датчики камеры большего размера также предлагают более широкий угол обзора , а также большую глубину резкости , что приведет к увеличению области изображения , которое будет резким и сфокусированным .

На размер сенсора камеры и резкость изображения влияет еще больше факторов, о которых вы можете узнать в нашем руководстве по размеру сенсора камеры в фотографии .

Фокус

Фокус и резкость - это наиболее ассоциируемые термины, поскольку расфокусированное изображение имеет низкую резкость и, как следствие, отсутствие резкости в изображении или части изображения.

Изображение не в фокусе с низкой резкостью (слева) по сравнению с изображением, полученным с высокой резкостью и резким фокусом (справа)

Ошибки фокусировки , связанные с недостаточной резкостью , обычно связаны либо с камерой (дефектный дизайн, условия низкой освещенности и т. Д.).) или несоблюдение правильных методов фокусировки (например, выбор режима автофокусировки и области автофокусировки в соответствии с объектом, проверка фокусировки после сложной техники «фокусировки и изменения композиции» и т. д.)

Другой фактор - размытость изображения, которую мы сейчас рассмотрим.

Выдержка и размытие при движении

Резкость и выдержка полностью связаны из-за движения, либо от нашей собственной камеры, либо от объекта, который мы снимаем.

Когда мы используем выдержку на длиннее той, которую мы должны использовать, или когда наша камера трясется из-за того, что мы снимаем с рук, ветрено или по какой-либо другой причине, наше изображение будет страдать размытостью движения , с последующей потерей резкости .


Длинная выдержка может создать размытость при движении и ухудшить восприятие резкости на фотографии, как на левом изображении.

Вы можете увидеть все, что вызывает размытость при движении, и советы, как этого избежать, в нашем руководстве по созданию резких фотографий .

Диафрагма и глубина резкости

Диафрагма и резкость изображения тесно связаны.

  • Широкая диафрагма и резкость : Когда мы используем широкую диафрагму, глубина резкости резко уменьшается.Это означает, что только очень маленькая область нашего изображения будет приемлемо резкой . В определенных жанрах, таких как портрет или фотография дикой природы, где мы хотим изолировать объект, нас может заинтересовать небольшая глубина резкости. Однако имейте в виду, что при использовании большой диафрагмы снизит резкость на большей части изображения. Конечно, резкость всего изображения не всегда является правильным решением; это полностью зависит от ваших художественных целей.

В данном случае я использовал широкую диафрагму (f / 6.3) для создания расфокусированного переднего плана и фона, чтобы направить взгляд зрителя на объект.

  • Очень узкая диафрагма и резкость : Если мы перейдем к другой крайности, использование очень узкой диафрагмы (обычно выше f / 16) означает большую глубину резкости, но восприятие резкости уменьшится на из-за оптическое явление дифракции . Диафрагма , обеспечивающая максимальную резкость. обычно находится в районе так называемого «золотого пятна» объектива.Эта диафрагма варьируется в зависимости от объектива, но обычно ее можно найти, открыв 2–3 ступени света от самой широкой диафрагмы вашего объектива.

В этом примере я установил узкую диафрагму (f / 11), чтобы запечатлеть весь пейзаж в фокусе

Дополнительную информацию можно найти в нашем руководстве по диафрагме и в руководстве по основам фотографии в формате PDF .

Цифровой шум и ISO

Настройка ISO также повлияет на цифровой шум и резкость .Когда вы используете высокое значение ISO, например, в фотосъемке Млечный Путь , цифровой шум увеличивается, так как датчик камеры искусственно усиливает сигнал (свет) или когда он перегревается после съемки с длинной выдержкой .

Цифровой шум влияет на резкость изображения, особенно при использовании высоких значений ISO

Цифровой шум от при высоком ISO может повлиять на резкость изображения . Применение лучших методов для предотвращения цифрового шума имеет решающее значение, когда вы хотите добиться высочайшего качества ваших фотографий, особенно при ночной съемке.Вы можете найти более подробную информацию в нашем руководстве по цифровому шуму в фотографии .

Качество линз

Объективы вашей камеры и резкость также являются важными факторами в понимании резкости фотографии . Если выбранный вами объектив не обладает достаточной разрешающей способностью, ваше окончательное изображение может выглядеть не таким резким, как могло бы, и вы не сможете максимально эффективно использовать мегапиксели камеры.

Линзы

Basic подходят для большинства обычных пользователей. Однако они часто не очень резкие из-за худшего оптического качества.

Например, сочетание объектива из базового комплекта с датчиком на 24 МП может дать вам половину воспринимаемого разрешения настоящего изображения 24 МП. Следовательно, имеют значение не только резкость объектива и количество мегапикселей , но и резкость объектива . Оба имеют решающее значение, когда говорят о резкости в фотографии .

Качество линз - основа резкости изображения

Использование объектива более высокого качества и получение одного и того же изображения может существенно отличаться по резкости.Вы можете отчетливо увидеть эту разницу, если переключитесь на лучший объектив и снимаете той же камерой.

Использование фильтров объектива камеры или съемка за любым другим типом стекла также повлияет на резкость окончательного изображения .

Методы постобработки

Методы постобработки могут улучшить резкость изображения .

С одной стороны, любая базовая программа редактирования, такая как Lightroom или Photoshop, позволяет использовать различные техники повышения резкости фотографий для увеличения воспринимаемой резкости.С помощью этих программ мы можем увеличить детализацию, улучшив края или переходы с более резким контрастом между элементами фотографии (резкость) или устраняя цифровой шум. Однако классическое программное обеспечение несколько ограничено, если вы хотите применить более сложные методы. Если вам нужен лучший результат в вашем повышении резкости изображения , я рекомендую следующие плагины:


Изображение низкой четкости с нечеткими деталями (слева) по сравнению с изображением высокой четкости с более резкими деталями после повышения резкости изображения при постобработке

Результат после применения правильных программных методов повышения резкости дает четкое изображение, несмотря на отсутствие реального увеличения разрешения.Если вам нужно увеличить разрешение изображения при улучшении резкости, я рекомендую Gigapixel AI .

Однако увеличение разрешения и, следовательно, мегапикселей и размера фотографии не всегда необходимо. Во многих случаях удобнее работать с файлами меньшего размера, например, когда вы загружаете изображения на веб-сайт или в социальные сети (платформа выполняет сжатие). В этом случае я рекомендую увеличить резкость, , поскольку изображения теряют резкость после сжатия.

Расстояние обзора

Расстояние просмотра и резкость фотографии взаимосвязаны, и очень легко понять, как они работают.

Короче говоря, изображения, которые будут видны издалека, такие как рекламные щиты, потребуют более низкого разрешения по сравнению с теми же изображениями, если они будут видны вблизи. Восприятие резкости не уменьшается, даже если изображение имеет более низкое разрешение, поскольку оно видно с гораздо большего расстояния. С другой стороны, печать для картинной галереи, даже если она небольшая, требует более высокого разрешения, так как ее можно будет увидеть вблизи.

Для получения качественной печати важно иметь файл с разрешением, достаточным в соответствии с размером отпечатка. Если вам нужно увеличить изображения, я настоятельно рекомендую инструмент под названием Gigapixel AI , который позволяет вам масштабировать изображения без ущерба для качества. Вы можете посмотреть здесь мой обзор и учебник о том, как увеличивать изображения с помощью Gigapixel AI .

Чем больше расстояние просмотра, тем ниже будет разрешение изображения (при том же размере печати)

В соответствии с этим можно сказать, что восприятие резкости увеличивается с увеличением расстояния просмотра изображения .Как видите, резкость в фотографии намного сложнее, чем просто смотреть на количество мегапикселей.

Резкость в фотографии F.A.Q

Прежде чем мы подведем итоги, давайте ответим на несколько основных часто задаваемых вопросов о резкости в фотографии !

Заключение

Надеюсь, это руководство по резкости в цифровой фотографии расширило ваше понимание того, как работает резкость изображения .

Как видите, большинство факторов, влияющих на резкость в фотографии , связаны с настройкой прямо в камере.

Тонкая настройка резкости вашего изображения и восприятия резкости с некоторыми незначительными корректировками резкости в Lightroom и Photoshop является фундаментальным шагом. Однако главное - получить резкое изображение прямо из камеры, избегая размытия движения, отсутствия резкости из-за использования линз низкого качества и других факторов, которые мы рассмотрели, которые будут влиять на резкость ваших изображений .

Чтобы применить это на практике, я рекомендую ознакомиться с нашим полным руководством с 30 советами по получению более четких фотографий , где вы увидите лучший способ повысить стабильность, фокусировку, использовать правильное оборудование и настройки, а также лучшие пост- методы обработки для захватить больше деталей в ваших снимках !

Я надеюсь, что вы нашли эту резкость в уроке фотографии полезной и она поможет вам понять, как работает резкость в фотографии .

Не стесняйтесь оставлять вопросы в комментариях!

Четкость изображения

Это относится почти ко всем приложениям, что изображение должно иметь оптимальную резкость для достижения наилучших результатов проверки.Из-за фиксированных механических настроек по умолчанию рабочее расстояние между оптикой и деталью фиксировано, и фокусировку необходимо выполнять только один раз.

Предпосылки для получения четких изображений

  • правильная фокусировка оптики
  • высокое оптическое качество (и небольшое количество оптических ошибок) объектива, чтобы иметь возможность разрешать самые тонкие структуры с максимально высокой контрастностью и богатством деталей
  • подходящий датчик камеры с достаточно высоким разрешением и динамическим откликом изображения
  • Достаточный контраст объекта, который можно оптимизировать с помощью умных методов освещения

В этой главе в основном объясняется правильная фокусировка объектива.

Корректная ручная фокусировка и определение глубины резкости

Во многих случаях пользователь несколько раз поворачивает объектив вперед и назад с помощью кольца фокусировки, чтобы приблизительно определить правильное центральное положение для резкости изображения. Затем он / она, вероятно, остановится, чтобы достичь достаточной глубины резкости для получения равномерно резкого изображения.

Но как точно сфокусировать определенную точку? Для этого сначала полностью открывают диафрагму, однако в этом случае изображение будет слишком ярким.Исправьте это, уменьшив интенсивность освещения или уменьшив время экспозиции камеры. В этой настройке глубина резкости минимальна, и только очень небольшая часть по оси Z кажется пользователю резкой. Теперь сосредоточьтесь именно на области проверки, которая кажется особенно важной (или которая находится точно между контролируемыми объектами, которые необходимо зафиксировать). Затем обычно снова останавливаются и повторно регулируют интенсивность освещения (или время экспозиции).

Область глубины резкости теперь настолько велика, что разница в высоте в подаче детали больше не может приводить к размытым изображениям:

Глубина резкости

Entozentrische линза: Три одинаковых, скрепленных гайки кажутся разными по размеру.Глубина резкости достаточная.

Масштаб репродукции

Поле зрения меняется в зависимости от рабочего расстояния

Однако необходимо учитывать, что в случае энтоцентрических линз изменение рабочего расстояния приводит к изменению масштаба, и результат измерения может быть меньше или больше!

Корректная фокусировка с помощью программного обеспечения

С помощью простых стандартных инструментов процессор изображений может определять резкость изображения.Резкое изображение характеризуется контрастом изображения по краям объекта.

Для этого помогает простой штриховой узор с черно-белыми полосами. Используйте сканирование краев для подсчета краев или измерительный инструмент из набора инструментов для обработки изображений. Теперь протяните тестовое расстояние точно вертикально к краю полосы (слева направо) и наблюдайте за градиентом краев на графике градиента.

Градиент профиля яркости (кривая на диаграммах) тем больше, чем меньше пикселей требуется для перехода от светлого к темному (или наоборот).Другой метод - использование инструмента интенсивного сканирования, который предоставляет значения статистики пикселей и гистограмму.


Четкие и размытые изображения

Посмотрите на небольшую область изображения с узорчатой ​​структурой. Гистограмма серой шкалы для четкого изображения имеет большие минимальные и максимальные значения и большую стандартную дисперсию, чем у размытого изображения. Однако среднее значение оттенков серого не меняется.

Внимание: максимальное значение таких функций зависит от содержания изображения и общей яркости изображения. Также обратите внимание на то, чтобы в области инспекционного инструмента не было передержки, которая разрушает оттенки серого.

Используйте такие программные методы, чтобы проверить, правильно ли сфокусированы все плоскости объекта, подлежащие пространственному обнаружению, и достаточна ли глубина резкости для вашего измерительного приложения.

Совет:
Дополнительную информацию о правильной фокусировке оптики можно найти в разделе загрузок «Сервис> Документы» на этом веб-сайте.

Резкость и разрешение. Резкость - один из самых важных… | by Eclipse Optics

Резкость - один из важнейших атрибутов качества изображения камеры. Часто резкость и разрешение камеры путают и используют как синонимы. В этом посте я надеюсь разобраться в некоторой путанице.

Рис. 1. Одна и та же сцена, снятая двумя разными объективами.

На рисунке 1 показаны два изображения одной и той же сцены. Для человека с нормальной остротой зрения левое изображение должно казаться более резким, чем правое, но это также будет зависеть от размера экрана.Разница становится гораздо более очевидной при увеличении изображений, как показано на рисунке 2.

Рисунок 2. Увеличенное кадрирование изображений на рисунке 1.

Некоторым может показаться удивительным, что при более близком рассмотрении передний план правого изображения кажется, содержит более подробную информацию по сравнению с передним планом левого изображения. Это может показаться противоречащим тому факту, что общая резкость на правом изображении определенно ниже. Однако это скорее показывает, что не обязательно существует корреляция между воспринимаемой резкостью и разрешением на изображении.

Разрешение, очевидно, можно рассматривать как способность определять мелкие детали изображения. Приведенный выше пример является примером оптического разрешения, где компоненты на оптическом пути, в первую очередь линза, будут определять разрешение. В цифровых камерах другим типом разрешения является разрешение пикселей . Это определяется количеством пикселей датчика изображения. Аналогичное соотношение между разрешением пикселей и резкостью наблюдается и в этом случае.Как видно на рисунке 3, воспринимаемая резкость примерно такая же на всех 4 изображениях. Тем не менее, верхнее левое изображение имеет в четыре раза больше пикселей по сравнению с верхним правым, в 16 раз больше, чем нижнее левое изображение, и в 64 раза больше, чем нижнее правое изображение. Понятно, что разрешение пикселей тоже не коррелирует с резкостью, по крайней мере, очевидным образом.

Рис. 3. Изображения со все более низким разрешением пикселей. Вверху слева самое высокое разрешение, внизу справа в 8 раз меньшее разрешение.

Чтобы лучше объяснить, что происходит, мы вводим понятие передаточной функции модуляции (MTF). Как следует из названия, это функция, которая дает информацию о том, как модуляция изменяется при передаче сигнала через оптическую систему. В случае, рассматриваемом здесь, мы можем рассматривать модуляцию как ослабление информации изображения, когда она проходит через систему камеры. Это функция пространственной частоты, которая предоставляет информацию об уровне детализации сигнала, как показано на рисунке 4, на котором показана диаграмма полос с увеличивающейся пространственной частотой слева направо.

Рисунок 4. Иллюстрация пространственной частоты. На этом рисунке пространственная частота увеличивается слева направо.

MTF систем, ответственных за изображения на рисунках 1 и 2, показаны на рисунке 5. Красная кривая соответствует левым изображениям, а синяя - правым изображениям. Как можно видеть, красная кривая имеет значительно более высокие значения для промежуточных пространственных частот, но более низкие значения для самых высоких пространственных частот по сравнению с синей кривой.

Рисунок 5.MTF соответствует изображениям на рисунках 1 и 2. Красная кривая: левое изображение, синяя кривая: правое изображение.

Влияние этого можно увидеть более четко, если эти две кривые MTF используются для генерации двух новых изображений, где входным объектом является структура, показанная на рисунке 4.

Рисунок 6. Слева: изображение, сгенерированное с использованием красной кривой MTF показано на рисунке 5, справа: изображение, полученное с использованием синей кривой MTF на том же рисунке.

Здесь мы ясно видим, как две кривые MTF влияют на передачу информации различной пространственной частоты через систему.В то время как левое изображение кажется в целом более резким из-за более высокого отклика на промежуточных пространственных частотах, правое изображение сохраняет детали вплоть до самого дальнего правого угла (для самых высоких пространственных частот), а левое изображение - нет.

Что касается разрешения пикселей, то здесь ситуация несколько иная. На рисунке 7 показана та же цель, но с все меньшим количеством пикселей. и в этом случае воспринимаемая резкость не сильно отличается для разных изображений.Однако, если присмотреться, некоторые странные паттерны начнут появляться для самых высоких пространственных частот и станут более распространенными по мере дальнейшего уменьшения разрешения пикселей.

Рис. 7. Тестовая таблица с уменьшающимся разрешением пикселей. Верхнее правое изображение имеет в 4 раза меньшее разрешение по сравнению с верхним левым, нижнее левое в 8 раз меньше, а нижнее правое в 16 раз меньше.

Это поведение в некоторой степени также может быть объяснено MTF. Но это будет темой будущего поста.

Резкость изображения от длины волны к длине волны

Резкость изображения от длины волны к длине волны [дом | исследовать | личный | резюме | ссылки]

Вот три изображения пары сталкивающихся галактик. как "Антенны", наиболее изученная галактическая катастрофа во Вселенной. Изображения делаются на все более длинных волнах: 0,5 микрометра (видимый свет), 5,0 микрометра (инфракрасный свет) и 850 микрометров («субмиллиметровый» свет).

Резкость изображения в два раза меньше. количества: длина волны, на которой делается изображение и диаметр зеркала телескопа (объектива фотоаппарата).Увеличение длины волны снижает резкость. Изображение, полученное на длине волны 5 микрометров, является В 10 раз менее резкость, чем на снимке - через тот же объектив - на длине волны 0,5 мкм. Потеря диаметра может быть компенсирована увеличением диаметр линзы. В космосе был сделан снимок через линзу диаметром 2,5 метра - 10 раз резче, чем снятое изображение - в то же время длина волны - через линзу диаметром 0,25 метра.

В таблице ниже вы можете увидеть, что для трех телескопы, использованные для получения трех изображений, как длина волны и диаметр линзы меняются.В комбинированное влияние на резкость изображения показано на последний столбец таблицы.

9027 -9027 1/30
Телескоп Диаметр Длина волны Резкость
Hubble-ACS 2,5 м 0,5 микрон микрон Hubble = 1
ACS
SCUBA 15 м 850 микрон 1/283

Антенны, полученные с помощью камеры ACS на космическом телескопе Хаббла. Телескоп показывает большинство деталей.Центры двух галактики ("ядра") можно узнать по их желтоватым цвет, указывающий на старое, стареющее звездное население. Кластеры молодых массивных звезд кажутся голубоватыми. Они доминируют над одним оставшийся спиральный рукав верхней галактики. Даже моложе массивные звезды прячутся в областях, обозначенных красным. Эти звезды освещают свои родовые облака, заставляя их светиться очень специфическим оттенком красного: отпечаток пальца атомы водорода. Область отображается коричневым цветом между два ядра - это то место, где газовые облака от двух сталкивающихся галактик накапливаются.Вот где следующее поколение звезд формирование! Область кажется темной из-за большого количества пыль скрывает формирующуюся и недавно образовавшиеся звезды из поля зрения. В инфракрасном свете затемнение намного ниже, и мы можем видеть новые звезды освещая их рождающиеся облака.

Антенны, полученные с помощью инфракрасной камеры IRAC на Космический телескоп Спитцера показывает в 30 раз меньше деталей, чем Изображение космического телескопа Хаббла.Не только диаметр зеркала телескопа Спитцера в 3 раза меньше, чем у Хаббла, а также длина волны инфракрасного свет в 10 раз длиннее, чем видимый свет. Этот приводит к снижению резкости в 3x10 = 30 раз. Несмотря на меньшая резкость изображения Spitzer-IRAC содержит ценные Информация! Изображение в ложном цвете показывает красный свет производятся молекулами ПАУ указывает, где формируются новые звезды. Синий / белый, изображение в искусственных цветах показывает, где находятся старые звезды: в основном в ядрах двух галактик.Последние появляются желтый на изображении в истинных цветах, сделанном телескопом Хаббл.

Антенны, полученные с помощью камеры для подводного плавания с аквалангом на Джеймсе. Шарнирный телескоп Максвелла (JCMT) показывает в 283 раза меньше деталей чем изображение Хаббла. Длины волн, изучаемые аквалангом в 1700 раз длиннее, чем у видимого света, но это компенсируется увеличенным в 6 раз диаметром Зеркало телескопа JCMT. Это дает 1700/6 = 283 раза более низкая резкость изображения акваланга по сравнению с телескопом Хаббла. изображение.Несмотря на отсутствие разрешения, изображение акваланга содержит ценную информацию о том, где сталкиваясь галактики, самые холодные газовые облака складываются в кучу. Это те места, где со временем сформируются новые звезды! Самая яркая из этих областей соответствует области очень сильного затемнения (с коричневым оттенком) в телескопе Хаббла изображение. В 2010 году, когда ALMA массив телескопов будет завершен, качество изображения на уровне миллиметровые длины волн значительно улучшатся, предлагая Резкость качества Хаббла на этих очень длинных волнах.Для этого диаметр массива ALMA может быть нарастил до 18 км (по сравнению до 2,5 метров для Хаббла)!

Вернуться на страницу курса Galaxy Crash Course

Резкость и фокус • Пиксели и страсть к перемещению

Люди часто используют резкость и фокус как взаимозаменяемые при просмотре изображения. Хотя они связаны друг с другом, они разные. Резкость - это степень детализации изображения, в то время как фокус - это область, в которой детали находятся на изображении.

Резкость

Мы определяем резкость по двум характеристикам: разрешению и резкости.

Разрешение - это уровень детализации изображения. Он определяется количеством пикселей на сенсоре вашей камеры. Чем больше пикселей у вашего сенсора, тем больше света и деталей может запечатлеть ваша камера. Увеличивая количество пикселей, вы увеличиваете разрешение и потенциальную резкость ваших изображений.

Резкость определяется как степень детализации между объектами на вашем изображении.Степень контраста между каждым пикселем определяет резкость.

Общая резкость изображения определяется PPI вашего сенсора (пикселей на дюйм).

Более высокая резкость приведет к более высокому уровню резкости и большей детализации. И наоборот, более низкая резкость приведет к более низким уровням резкости и уменьшению детализации.

Факторы, влияющие на резкость

Несколько факторов влияют на резкость изображения: датчик, качество объектива и фокус.

1. Датчик

Два качества датчика влияют на резкость изображения: количество пикселей и PPI.

Количество пикселей в датчике определяет разрешение изображения. Разрешение изображения определяет детали вашего изображения. Он также определяет, насколько большим может стать ваше изображение, прежде чем оно станет размытым. Больше пикселей означает более высокое разрешение и больший потенциал резкости.

Число пикселей на дюйм (PPI), часто называемое плотностью пикселей, говорит вам, насколько компактны пиксели в вашем датчике.PPI влияет на резкость, определяя, насколько точно пиксели улавливают свет.

Например, рассмотрим два датчика разных размеров с одинаковым количеством пикселей. У большего датчика будет меньший PPI, в то время как у меньшего датчика будет больший PPI.

Более крупный датчик с меньшим PPI дает более четкие изображения, поскольку он может более точно улавливать свет (см. Изображение ниже).

2. Качество линз

Линзы обладают определенной разрешающей способностью.Разрешающая способность определяет, насколько хорошо ваш объектив может преобразовывать детали в цифровое изображение.

Если ваш объектив имеет меньшую разрешающую способность, чем ваша камера, это ограничит резкость ваших изображений. Это означает, что сенсор вашей камеры не будет использоваться в полную силу.

Важно, чтобы используемый вами объектив соответствовал качеству сенсора вашей камеры. Это позволит вам использовать сенсор камеры в максимальной степени резкости.

3. Фокус

Фокус влияет на резкость в том смысле, что резкими могут быть только области, находящиеся в фокусе.Те, что не в фокусе, будут иметь небольшую резкость или вообще не иметь ее. Хотя уровень резкости может варьироваться в пределах области фокусировки, область фокусировки - это то место, где будут ваши самые резкие элементы.

Фокус

Фокус - это область, в которой расположены детали. Это точка, в которой световые лучи сходятся на цифровом датчике для создания четкого изображения. Проще говоря, это то место на вашем изображении, которое содержит четкое и подробное изображение сцены, которую вы пытались запечатлеть.

Фокус изображения определяется вашим выбором диафрагмы и выдержки.Диафрагма влияет на резкость, регулируя глубину резкости изображения. Скорость затвора влияет на резкость, влияя на размытость изображения.

Факторы, влияющие на фокус
1. Диафрагма

Диафрагма влияет на резкость, регулируя глубину резкости изображения. Глубина резкости - это количество места на вашем изображении, которое является резким или содержит детали. Его также можно описать как расстояние между самыми дальними и ближайшими объектами, которые резкие и содержат детали.

Маленькая диафрагма дает изображение с малой глубиной резкости. Изображение с малой глубиной резкости будет иметь небольшую область фокуса (резкость). Малая глубина резкости часто используется при съемке портретов, чтобы сфокусировать объект и размыть фон.

Широкая диафрагма дает изображение с большой глубиной резкости. Изображение с большой глубиной резкости будет иметь большую область фокусировки (резкость). Пейзажные фотографы часто используют большую глубину резкости, чтобы все изображение было резким и в фокусе.

При этом глубина резкости определяет, где будет фокус внутри изображения. Только области в пределах глубины резкости могут быть резкими и в фокусе. Области за его пределами будут не в фокусе и размыты.

Если вы хотите узнать больше о глубине резкости и диафрагме, вы можете прочитать мою статью здесь.

2. Выдержка

Существует два типа движения, которые влияют на фокусировку: дрожание камеры и движение объекта.

Дрожание камеры влияет на фокусировку, создавая размытые изображения.Расплывчатые изображения возникают, когда вы перемещаете камеру, когда затвор все еще открыт. В результате свет распространяется на несколько пикселей, создавая размытие на изображении. Дрожания камеры можно избежать, используя короткие выдержки или штатив.

Движение объекта также может влиять на фокусировку вашего изображения. Если ваш объект движется, вам нужно будет использовать соответствующую выдержку, чтобы заморозить движение.

Например, если ваш объект движется и у вас слишком длинная выдержка, ваш объект будет захвачен в нескольких положениях в кадре.От используемой выдержки будет зависеть, будет ли движение на фотографии в фокусе.

Резкость и фокус в Photoshop

Как мы видели, хотя фокус и резкость тесно связаны друг с другом, они совершенно разные.

Чтобы представить то, о чем мы говорили, в перспективе, давайте рассмотрим изображение ниже в качестве примера.

Малая глубина резкости использовалась для того, чтобы поместить ограждение в фокус, а остальную часть изображения оставить не в фокусе. В этом случае область, содержащая детали, является забором на переднем плане.

На этой фотографии разные уровни резкости. Ограда на переднем плане имеет высокий уровень резкости, а задний план практически не имеет резкости.

Теперь давайте посмотрим, что произойдет с появлением деталей на изображении, если мы увеличим резкость в Photoshop. Ниже я создал соседние изображения до и после. Слева у нас есть исходное изображение, а справа - улучшенная версия того же изображения.

Обратите внимание, что ползунок резкости оказал значительное влияние на ту часть изображения, на которую мы поместили фокус (забор переднего плана и листья).То есть цвет и прожилки листьев стали более выраженными. Однако, если мы переключим наше внимание на фон, мы не увидим аналогичного результата. То есть фон не в фокусе остался нерезким, несмотря на увеличение ползунка резкости.

Главный вывод здесь заключается в том, что, поскольку резкость и фокус не совпадают, настройки резкости не повлияют на фокус.

Компромисс: Резкость и фокус

Теперь, когда мы обсудили, как резкость и фокус связаны друг с другом, вы можете подумать, что для получения наиболее резкого изображения вы можете просто выбрать большую глубину резкости. .К сожалению, это не всегда так.

Выбрать между глубиной резкости и резкостью непросто из-за того, что мы называем дифракцией. Дифракция вызывает компромисс между резкостью и фокусировкой. Позволь мне объяснить.

Дифракция - это искривление или смещение света вокруг твердых объектов. Когда свет попадает на твердый объект, световые лучи разделяются и меняют направление.

В фотографии дифракция возникает, когда свет попадает на части лепестков диафрагмы объектива, когда он попадает в объектив камеры.Это явление известно как дифракция на диске Эйри. Дифракция на диске Эйри приводит к тому, что отраженный от объекта свет распространяется на большее пространство на датчике.

Размер диафрагмы влияет на степень дифракции изображения. Маленькие диафрагмы (большая глубина резкости) будут давать больше дифракции, чем широкие диафрагмы (узкая глубина резкости). Дифракция усиливается с меньшими апертурами, потому что меньшее отверстие заставляет больше света попадать на лепестки диафрагмы.

Таким образом, хотя меньшая диафрагма обеспечивает большую глубину резкости и большие области фокусировки, она также создает большую дифракцию.Это означает, что, когда вы решаете увеличить область фокусировки изображения, используя большую глубину резкости, вы также непреднамеренно уменьшаете резкость изображения. Это большая часть изображения, которое вы хотите в фокусе; тем менее резким будет изображение в целом.

Давайте посмотрим на изображение для четкого понимания. Вы можете видеть, что при дифракции свет распределяется на несколько пикселей. Это приводит к тому, что свет из разных областей сцены захватывается несколькими пикселями, снижая детализацию и резкость фотографии.В идеале пиксель должен удерживать свет, не растекаясь. От минимального до полного отсутствия кровотечения получается изображение с максимальной резкостью.

Итак, как выбрать лучшую диафрагму? Это будет сильно зависеть от ваших потребностей в фотографии и вашего объектива.

Aperture Sweet Spot

Вы можете почувствовать себя немного беспомощным после прочтения переходов между диафрагмой и резкостью. Хотя идеального решения этой проблемы не существует, понимание вашего объектива может помочь вам частично решить ее.

Считается, что линзы имеют оптимальную диафрагму. При этой настройке диафрагмы ваш объектив будет создавать самые резкие изображения с самой широкой глубиной резкости.

Обратите внимание, что золотая середина не универсальна; это зависит от используемой камеры и объектива. Есть два способа определить золотую середину вашего объектива: самопроверка или практическое правило.

Область наилучшего восприятия диафрагмы: Самотестирование

Вы можете проверить оптимальную точку диафрагмы простым и быстрым способом.Все, что вам нужно сделать, это сделать снимок при каждой настройке диафрагмы, сохраняя все остальные переменные постоянными.

При самотестировании выберите сцену, в которой различия в деталях и фокусировка будет легко заметна. Мне нравится использовать газету, потому что цвет и детализация позволяют легко различать различия в каждой апертуре.

После того, как у вас будет фотография для каждой диафрагмы, загрузите свои изображения и сравните разницу в резкости на каждом изображении. Отсюда вы можете определить, какая диафрагма имеет лучшее соотношение глубины резкости и резкости.

Оптимальное место для диафрагмы: практическое правило

Если у вас нет времени на проверку камеры или вы предпочитаете не проверять объектив, воспользуйтесь общим практическим правилом. Практическое правило гласит, что оптимальное расстояние объектива обычно находится на расстоянии 2-3 ступеней от максимального значения диафрагмы.

Если максимальная диафрагма вашего объектива составляет f / 2,8, оптимальное значение будет между f / 5,8 и f / 8. С другой стороны, если у вашего объектива максимальная диафрагма f / 4, оптимальное значение будет между f / 8 и f / 11.

Используя эту информацию, вы можете решить, какая диафрагма лучше всего подходит для сцены, которую вы пытаетесь снять.

Требуется фотография

Решая, какую настройку диафрагмы вы хотите использовать, вы всегда должны учитывать, что вам нужно для фотографии.

При съемке вы должны решить, от чего ваша фотография больше всего выигрывает: от резкости или фокусировки. Ваша цель - максимизировать резкость или максимальную фокусировку, или где-то посередине?

Если вы фотограф-портретист, эта проблема вряд ли коснется вас, потому что вам редко потребуется использовать большую глубину резкости, которая снизит резкость вашего изображения.

С другой стороны, если вы фотограф-пейзажист, эта проблема затрагивает вас чаще. Фотографам-пейзажистам часто нужно принимать во внимание резкость и фокус, которые лучше всего соответствуют их потребностям.

alexxlab

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *