Особенности электронной ретуши

Титульный лист

 

Курсовая  работа по теме: «Особенности электронной  ретуши» 

Реферат

Курсовая работа на тему «Особенности электронной ретуши» выполнена на 18 стр, содержит разделы:

– Коррекция резкости изображения

– Коррекция  шумов изображения

Пояснительная записка включает в себя рисунков – 2.

Ключевые слова: ретушь, аппертурный метод коррекции, нерезкое маскирование, аналоговые шумы.

 

 

 

Оглавление

 

 

 

 

Введение

Ретушь — это дополнительная ручная или электронная обработка изображения для устранения дефектов, изменения его геометрических, градационных, цветовых и частотных характеристик. В соответствии с классификацией дефектов логично выделить следующие варианты ретуши: техническая ретушь выполняется с целью устранения глобальных и локальных технических дефектов; художественная ретушь выполняется с целью устранения глобальных и локальных художественных дефектов. Она, в принципе, более сложная и может быть подразделена на две категории: косметическую и композиционную.

Электронная ретушь – коррекция, проводимая электронными средствами с одновременной визуализацией результатов на экране монитора издательской системы.

Коррекция структурных свойств изображения разделяется на:

– коррекция резкости;

– коррекцию шумов.

 

1. Коррекция резкости изображения

Репродукционный процесс сопровождается потерями геометрической точности и контраста мелких деталей, разрушением контуров изображения, появлением ложных узоров на участках, содержащих периодический мелкоструктурный рисунок (текстуру), частота которого близка частотам разложения. Искажения такого рода вызваны низкочастотной фильтрацией, ограничивающей спектр пространственных частот изображения сверху (рис 1,а), а также искажающей амплитуду и фазу сохранившихся в нем высокочастотных гармонических составляющих. Это обусловлено конечной разрешающей способностью объективов, фотослоев, формного и печатного процессов, а также полиграфического автотипного растра. При электронном репродуцировании к причинам подобного рода добавляются построчное разложение, частотные ограничения и искажения видеотракта, а в цифровых системах – ошибки двухмерной пространственной дискретизации при аналого-цифровом преобразовании.

Рис. 1. Снижение коэффициента передачи амплитуды с повышением частоты гармоник в спектре изображения (а); частотная характеристика корректирующего фильтра (б)

Для некоторой коррекции таких  искажений в репродукционную  систему последовательно включают высокочастотные фильтры, в большей  мере усиливающие амплитуды гармонических  составляющих высокого порядка, т.е. имеющих действие, обратное указанным искажающим факторам. Фильтр с амплитудо-частотной характеристикой, представленной на рис. 1 (б), может в определенной степени компенсировать неидеальность характеристики основного звена системы, как бы представляющего собою фильтр низких частот (рис. 2,а).

Рис. 2. Последовательная (а) и параллельная (б) коррекция частотных характеристик изображения

 

Коррекция может быть также и  параллельной (pиc. 2, б). В последнем случае корректирующее звено включается параллельно основному и само является низкочастотным фильтром, сигнал вывода которого затем вычитается из корректируемого сигнала основного звенa, уменьшая в нем удельный вес низкочастотных составляющих. Так, в фотографии недостаток резкости в некоторой мере компенсируют, определенным образом комбинируя снимок с еще более расфокусированным изображением того же объекта в соответствии с процедурой нерезкого маскирования.

Большие возможности для подобных коррекций скрываются в электронном  способе репродуцирования. Здесь представление изображения в форме аналоговых или цифровых электрических сигналов позволяет, применяя соответствующие аппаратные или программные средства, производить коррекцию более гибко. Эти коррекции осуществляют, как правило, в начальной части видеотракта, когда в аналоговом видеосигнале еще мал удельный вес высокочастотных помех, неизбежно сопутствующих любому из его последующих функциональных преобразований. В ином случае, наряду с повышением резкости изображения и геометрической точности его мелких деталей, усиливается высокочастотный фон, зернистость копий.

Необходимую степень коррекции  устанавливают также с учетом общего содержания изображения, характера  его "рисунка" и т.п. При наличии  на оригинале выраженной фактуры  подложки или текстуры, частота которой выше передаваемой формным и печатным процессами, высокочастотные коррекции противопоказаны. Они лишь усиливают ложныe узоры предметного муара, возникающего в результате интерференционного взаимодействия подобных рисунков с частотами дискретизации. Поэтому иногда полезна обратная по смыслу – низкочастотная фильтрация. Если же изображение уже считано и представлено в цифровом виде, "сглаживания" достигают, усредняя значения данного и окрестных отсчетов.

Специфические искажения, выражающиеся в разрушении мелких деталей и контуров печатными элементами и пробелами оттиска, сопутствуют полиграфическому растрированию. Для того чтобы часть оказавшегося на контуре печатного элемента точно отсекалась от фона, повторяя своей формой границу детали, необходимо было бы оперировать исходными видеофайлами, объем которых в сотни раз превышает общепринятый. Поэтому, в частности, искажения та кого рода компенсируют другими способами и, как правило, непосредственно в самом растровом процессе. Подобные коррекции рассматриваются в заключительной части данного раздела.

Коррекция резкости изображения в  системе поэлементной обработки  может осуществляться двумя методами: аппертурным и программным. Аппертурный  метод включает аппертурную коррекцию  резкости изображения по методу нерезкого маскирования, при этом коррекция производится непосредственно при сканировании изображения.

Для такой коррекции используется дополнительный канал формирующий  сигнал. Этот канал отличается тем, что при сканировании устанавливается  большая аппертура, чем аппертура сканирования в основном канале.

Полученный дополнительный сигнал формирует относительно нерезкое изображение, которое образует собой нерезкую маску.

Аналогичную операцию можно проделывать  также с применением цифрового  фильтра нерезкого маскирования. В соответствие с этой процедурой производится обработка массива цифровой информации формируя сигнал нерезкого изображения путем интегрирования нескольких пиксель в окрестностях обрабатываемой пиксели. Дальнейшая процедура соответствует обычной процедуре нерезкого маскирования.

Параметрами нерезкого маскирования, которые позволяют регулировать степень нерезкого маскирования являются:

– радиус, который характеризует соотношение аппертур основного канала и канала нерезкого маскирования. Выбор этого значения будет определять ширину полосы подчеркивания;

– параметр количества. Он характеризует степень усиления при нерезком маскировании, то есть контраст подчеркивающей полосы;

– порог. Он определяет тот порог контраста изображения с которого начинается включение процесса нерезкого маскирования.

Возможно подчеркивание изображения  как в области светов и теней (подчеркивание осуществляется как  по светлой так и по черной границе  изображения), так и выбор возможного подчеркивания только с одной  стороны изображения.

Выбор параметров нерезкого маскирования зависит  от семантики оригинала и от его  масштаба, то есть от коэффициента масштабирования. Четких рекомендаций по этому вопросу  не существует и выбор этих параметров зависит от опыта оператора. Обычно рекомендуется только, что параметр радиуса определяется как величина разрешения выраженная в пикселях при сканировании деленная на 200.

Важным  фактором является выбор канала по которому проводится нерезкое маскирование. Не рекомендуется осуществлять маскирование по всем каналам одновременно. При не приводки такого изображения будет получаться структурный шум изображения.

При рациональной работе в системе Lab нерезкое маскирование целесообразно проводить по каналу L (по светлоте). Если будем использовать нерезкое маскирование в СМУК, то для улучшения резкости необходимо использовать канал дополнительный по цвету к основному цвету маскируемого изображения. Так, например, если хотим осуществить повышение резкости зелени, то маскирование нужно проводить в канале пурпурной краски, которая будет формировать рисунок определяющий резкость этих листьев.

Нерезкое  маскирование до настоящего времени  является самым распространенным и  привычным способом коррекции резкости. Однако, в современном программном  обеспечении существуют и другие средства коррекции резкости, которые осуществляются цифровыми методами с применением дополнительных фильтров коррекции резкости. Для такой коррекции резкости используются цифровые матрицы пересчета с центральным положительным элементом и отрицательными периферийными элементами. При этом величина центрального элемента должна по абсолютной величине превосходить сумму величин периферийных элементов. Степень повышения резкости будет зависеть от степени превышения этой величины.

При возможности аппаратного нерезкого маскирования этому способу необходимо отдавать предпочтение перед методами программной коррекции, так как этот способ аппаратного нерезкого маскирования дает более хорошие результаты без дополнительных затрат времени на обработку.

В отличие от апертурной коррекции, в самом своем названии предполагающей исправление искажений, внесенных  предыдущей стадией, нерезкое маскирование привносит в изображение и  новую, целиком отсутствующую в  оригинале информацию. Со светлой  и темной сторон границы, разделяющей на изображении черное и белое поле, образуются каемки, значение тона которых соответствует уровням «белее белого» и «чернее черного». В этом заключается «оконтуривающий» эффект нерезкого маскирования.

Регулируемыми параметрами такой  коррекции являются яркость и ширина оконтуривающих полос, а также зависимость ее действия от перепада яркости на контуре. Например, степень коррекции может быть сведена к минимуму для незначительных перепадов яркости, обусловленных шумами подложки, во избежание их нежелательного усиления на копии. В подобном случае дифференциальный оператор высокочастотной коррекции автоматически заменяется низкочастотной фильтрацией – расфокусировкой деталей малого контраста, квалифицированных как шум подложки оригинала при визуальной оценке перед сканированием. И, напротив, степень маскирования может быть максимальной для слабых контуров и совсем незначительной для контуров полного контраста. В ряде случаев коррекция может давать лишь одну из оконтуривающих полос (только со стороны светлого или темного), например для облегчения такой технологической операции, как устранение ("отмазка") фона от силуэта посредством ручной или электронной ретуши.

2. Коррекция шумов изображения

Шумы могут быть случайные аналоговые, импульсные и различного рода детерминированные.

Случайные аналоговые шумы

Случайные аналоговые шумы порождаются, как правило, гранулярной структурой фотографического материала, но котором изготовлен оригинал. Шумы становятся актуальными при увеличении более чем в 8 раз.

Для устранения таких шумов применяются  методы сглаживающей фильтрации.

Действие этих методов основано на цифровой фильтрации путем усреднения значения сигнала по окрестности считываемой пиксели. В программах типа PhotoShop эти сглаживающие фильтры носят название Blur, Gaussian Blur.

Blur даст прямое усреднение. Gaussian Blur вводит веса пиксель в матрицу усреднения по закону Гаусса.

Blur является устаревшим так как не позволяет регулировать степень усреднения. Степень сглаживания регулируется неоднократным применением фильтра.

Gaussian Blur более современный. В нем можно регулировать параметр усреднения, регулируя таким образом сглаживание.

Необходимо помнить, что использование  таких фильтров может приводить  к потери резкости изображения, так  как усредняется не только шумовая  структура, но и пиксели формирующие  границу изображения. В некоторых  случаях целесообразно после процедуры сглаживания дополнительно осуществлять процедуру нерезкого маскирования.

 Случайные импульсные шумы

Под случайными импульсными шумами понимаются относительно редко расположенные  единичные дефекты, типа царапин, пылинок. Применительно к ним процедура сглаживания обычно не эффективна в результате того, что размеры таких дефектов достаточно велики.

Для устранения таких дефектов применяются  фильтры ранго-порядкового класса. Такие ранго-порядковые фильтры  создают серии пиксель вдоль строки, упорядочивают эти серии, располагая их по порядку возрастания, откидывают минимальные и максимальные значения пиксель, которые могут быть дефектными и находят среднее значение в этой серии. Это среднее значение ставят на место анализируемой пиксели.

Таким образом можно устранить  относительно мелкие дефекты как  типа царапин, так и типа пыли. В  принципе можно изменять длину серии  и таким образом осуществлять селекцию более крупных дефектов.

Однако, для достаточно крупных  дефектов, которые превышают длину серии пиксель этот метод не применим.

Именно по этому методу работает фильтр Dust and Scratches.

При более крупном импульсном шуме необходимо прибегать к полуавтоматическому  ретушированию, в котором устранение дефектов изображения осуществляется путем замены дефектных пиксель на окрашенные пиксели из их ближнего окружения. Из ближнего окружения выбирается пикселя и сажается на дефектное место.

В программном обеспечении такая  процедура называется штамп и  требует значительных затрат времени. Прежде чем приступить к такой процедуре необходимо проанализировать изображение в масштабе увеличения при репродуцировании и устранить те дефекты, которые будут заметны при этом масштабе. В принципе, такая же процедура может быть использована и для редакционной коррекции, когда необходимо дополнить какие-то утраченные детали изображения.

Детерминированные шумы изображения

Наиболее ярким представителем детерминированных шумов изображения  является растровая структура изображения, если в качестве оригинала используется полиграфический оттиск.

Считывание растрового изображения  может привести к нежелательному взаимодействию растровой структуры  изображения с новой растровой  структурой генерируемой в процессе фотовывода.

Возможно два пути решения этой проблемы:

1. устранение растровой структуры оригинала в процессе сканирования и обработки. Для этого используются методы подобные методам аппретурной фильтрации при считывании изображения с большей апертурой, или их цифровой аналог, то есть усреднение пиксель и формирование усредненного сигнала.