Научные основы учения
  • Традиционное обучение

     Обычно выделяют традиционное, программированное, проблемное и развивающее обучение. Цель традиционного обучения состоит в передаче учащимся знаний, умений и навыков.... 
    [Читать полностью]

  • Программированное обучение

       В 60-ые годы прошлого века была разработана система программированного обучения. Оно осуществляется по специально разработанной программе, состоящей из последовательности... 
    [Читать полностью]

  • Принципы обучения

     Учитель идет на урок химии, планируя рассказать о Менделееве и его периодическом законе. Его ждет класс из двух с половиной десятков учащихся, среди которых два отличника,... 
    [Читать полностью]

  • Как работает мозг

     Согласно нейрофизиологической теории, мозг представляет собой совокупность связанных между собой нервных клеток — нейронов, каждая из которых может находиться... 
    [Читать полностью]

  • Проблемное обучение

     Психологи утверждают, что умственная деятельность человека активизируется в случае, когда он сталкивается с трудной задачей, некоторым затруднением, преодоление... 
    [Читать полностью]

Конный спорт

Векторные траектории

Векторные траектории

Векторные траектории вполне могут пригодиться при работе с пиксельными изображениями. С их помощью решаются такие задачи, как добавление к изображению геометрически правильных фигур и линий, сохраняющих возможность масштабирования и четкость границ при печати (их, кстати, можно просто преобразовать в пиксельные объекты с помощью операций заливки или обводки), построение векторных масок и обтравочных контуров. Прочитать остальную часть записи »

Тоновая коррекция по градационным кривым

Тоновая коррекция по градационным кривым

Несмотря на важность рассмотренных выше частных случаев, на практике тоновая коррекция по градационным кривым чаще применяется в других режимах, когда градационная кривая не составляется из отрезков прямой. Прочитать остальную часть записи »

Поиск ахроматических точек и установка маркеров цветовой пробы

Поиск ахроматических точек и установка маркеров цветовой пробы

Когда на полноцветном изображении, построенном в цветовой модели RGB, появляется ахроматическая точка? Тогда, когда значения всех трех параметров цветовой модели для какого-либо пиксела или смежной группы пикселов равны. В этом случае цвет этого пиксела принадлежит монохромной шкале и является оттенком ее базового цвета — чаще всего черного.

Первая из ахроматических точек — белая (белый тоже можно условно считать оттенком черного цвета величиной 0 %). Белой точкой условно принято называть фрагмент изображения, прообраз которого был белым. Это может быть часть белой одежды, облако, белок глаза — любая часть изображения, которая после цветокоррекции должна стать белой.

По аналогии с белой точкой прообраз черной точки при съемке был черным. Черный костюм, корпус сотового телефона, ремешок от часов, ботинки — как правило, на изображении всегда найдется что-либо, что после цветокоррекции должно стать черным.

Чаще всего на снимках самыми яркими фрагментами оказываются блики (например, от вспышки в линзах очков, на хромированном бампере, никелированном чайнике). Это — не самые удачные белые точки, и пользоваться ими рекомендуется только в тех случаях, когда других белых точек на снимке просто нет. Точно так же самые темные фрагменты снимка обычно располагаются в глубоких тенях. Опять-таки ими лучше не пользоваться в качестве черной точки, гораздо лучше ее роль сыграет какая-нибудь черная деталь на освещенной части снимка.

Серой, или нейтральной, точкой называется фрагмент изображения, прообраз которого был окрашен в серый цвет, желательно — как можно более близкий к 50-процентному оттенку черного цвета (нейтральный серый).

Не на каждом изображении можно отыскать серую точку — например, серого почти нет в фотографиях, снятых в лесу. В таких случаях приходится обходиться упрощенной схемой цветовой коррекции.

Все три точки (белая, черная и серая) на изображении, подлежащем цветокоррекции, не полностью соответствуют своим названиям — ахроматические цвета для них в той или иной степени загрязнены. И именно тот факт, что нам известны истинные формулы их цвета, дает возможность определить, с каким загрязнением нам приходится иметь дело. Попробуем найти такие точки на реальном снимке. С первого взгляда видно, что с натюрмортом, показанным на рисунке что-то не так. Что именно — нам предстоит выяснить.

Конечно, по монохромной иллюстрации сложно определить, как искажены цвета в фотографии, — будем считать, что наш монитор совсем не воспроизводит цвет, и во всем по ложимся на палитру информации. Цветные варианты нескольких последующих иллюстраций приведены на вклейке.

Поищем кандидата на белую точку. В данном случае искать долго не придется — на тарелке лежат яйца, а одно из них даже треснуло так, что виден белок. Конечно же, он должен быть белым. Вот и первая опорная точка. Зафиксируем ее. Для этого выберите инструмент Color Sampler (Цветовая проба) в наборе инструментов (он находится на той же кнопке, что и пипетка, но отличается от нее формой указателя мыши). Увеличьте масштаб отображения и щелкните кончиком пипетки на яичном белке. На изображении появится маркер цветовой пробы в виде маленькой мишени с номером 1. Обратите внимание на палитру Info (Информация). После установки маркера цветовой пробы в ней отображается формула цвета не только в текущей точке, указанной мышью, но и в точке, где установлен маркер.

 

/>Поиск ахроматических точек и установка маркеров цветовой пробы

                                                                                                     

Поиск белой точки: а — исходное изображение; 6 — установка маркера цветовой пробы

Если информация о цвете отображается не в формате модели RGB (рядом с меткой 1 не видно этих трех букв), щелкните мышью на значке пипетки в палитре Info (Информация), а затем в раскрывшемся меню выберите команду RGB Color (Цвет RGB).

Формула цвета для точки, которая должна была бы быть белой, выглядит как RGB (244, 171, 170). При равных интенсивностях зеленого и синего базовых компонентов интенсивность красного компонента намного выше. Диагноз — света снимка засорены интенсивным красным нацветом.

Теперь проверим, как обстоят дела в тенях. Для этого нам потребуется черная точка. Тут кандидатов намного больше, и сравнивать их сложнее. В самом деле, что чернее: рассол в банке с оливками, клавиша электрического выключателя или стекло микроволновой печки? Ответить на этот вопрос нам поможет корректирующий слой пороговой отсечки. Чтобы создать его, выберите в меню команду Layer ► New Adjustment Layer ► Threshold (Слой ► Новый корректирующий слой ► Порог). Такой слой преобразует изображение в штриховое (содержащее всего два тона) в зависимости от заданного порогового уровня отсечки. Именно для задания этого уровня и служит открывшееся на экране диалоговое окно.

                                                                                                          

Поиск ахроматических точек и установка маркеров цветовой пробы

Теперь можно определить, какие из пикселов изображения самые темные. Для этого достаточно смещать влево ползунок, расположенный под гистограммой тонов в диалоговом окне, до тех пор, пока изображение не станет полностью белым, а затем сместить его немного вправо, до появления на изображении первых пикселов черного цвета (см. рис. 8.9, а). Очевидно, что из освещенных объектов самым темным является стекло микроволновой печки.

Чтобы установить маркер цветовой пробы на любой из пикселов, соответствующих стеклу, нет необходимости закрывать диалоговое окно — при выбранном инструменте Color Sampler (Цветовая проба) щелкните мышью на нужной точке при нажатой клавише Shift. Теперь у нас на изображении установлено два маркера цветовых проб, информация о цвете в которых отображается в палитре информации. Что же, предварительный диагноз подтверждается — и в тени пикселы засорены красным цветом.

Корректирующий слой пороговой отсечки нам больше не нужен. Удалите его, перетащив соответствующую строку в палитре слоев на расположенный в нижней части той же палитры значок мусорного бачка.

В качестве серой точки можно выбрать любой фрагмент дверцы холодильника. Обычно холодильники красят белой краской, и в тени эта краска дет хороший образец ахроматического цвета. Палитра информации подтверждает, что и в средних тонах присутствует засоренность красным цветом — значение красного цвета (R) существенно выше, чем значения двух других базовых цветов, а для ахроматического цвета эти значения должны были бы быть примерно одинаковыми.

Поиск ахроматических точек и установка маркеров цветовой пробы

а                                                                      б

Установка маркеров: а — черной точки; б — серой точки

Пора подвести промежуточные итоги. Черная, белая и серая точки изображения отличаются от его прочих точек тем, что окрашены в ахроматический цвет. В цветовой модели RGB формулы ахроматических цветов состоят из трех параметров одинаковой величины. Если реальные формулы цвета в точках, которые на изображении должны быть ахроматическими, не удовлетворяют этому условию, это может означать одно из двух: либо в изображении имеет место искажение цвета, либо мы в качестве ахроматических выбрали части изображения, на самом деле таковыми не являющиеся (в этом случае поиск ахроматических точек придется выполнять заново).

Искажения цвета, при которых один из отсчетов отличается от других более чем на 5—7 единиц, заметны на глаз. В таблице представлены возможные варианты соотношения базовых компонентов в формуле цвета для серой точки и соответствующие этим вариантам виды нацвета. При практическом использовании этой таблицы следует иметь в виду, что роль играют не абсолютные значения величин, а их соотношение — важно определить, какой из базовых компонентов отличается от двух других и в какую сторону.

Изредка встречаются изображения, на которых не удается найти ахроматических точек. В этом случае можно попробовать определить нацвет по хроматической точке — фрагмент изображения, истинный цвет которого известен. Тогда нацвет можно выяснить по отклонению параметров цветовой модели от эталонной для этого цвета формулы. Например, если на фотографии изображен лимон, вполне резонным будет предположение, что он должен быть желтым. Формула идеального желтого цвета в модели RGB — RGB (255, 255, 0). Если цветовая проба дает формулу RGB (220, 220, 60), можно сделать вывод, что изображение засорено синим цветом. В качестве эталонных хроматических точек можно использовать любые фрагменты изображений, формулы цветов которых можно определить из общих соображений или по результатам анализа других изображений, не имеющих искажений цветовой гаммы.

 

Таблица — Идентификация нацвета по серой точке

R

G

В

Нацвет

127

127

127

Отсутствует

150

127

127

Красный

127

150

127

Зеленый

127

127

150

Синий

127

150

150

Голубой

150

150

127

Желтый

150

127

150

Пурпурный

Увы, не всегда искажения цвета получаются такими равномерными, как в рассмотренном примере. Иногда засорение посторонним цветом может отмечаться только в одном из диапазонов тонов: в тенях, в светах или в средних тонах. При совсем скверном стечении обстоятельств тени, средние гона и света могут быть засорены различными хроматическими цветами. Именно из-за этого приходится проводить идентификацию нацвета по нескольким ахроматическим точкам. Но для подавляющего большинства случаев достаточно трех таких точек — по одной на каждый тоновый диапазон.

Итак, после идентификации нацвета в нашем распоряжении должны остаться изображение с маркерами черной, белой и одной-двух серых точек и вывод о природе цветовых искажений. Наконец-то переходим собственно к цветовой коррекции.

Цветовая коррекция по ахроматическим точкам

Цветовая коррекция по ахроматическим точкам

Цветовая коррекция изображения во многом похожа на лечение заболевания: вначале следует поставить диагноз, а уже потом пользоваться той или иной схемой лечения. В нашем случае «болезнью» является смещение цветов в изображении. Причин появления этой «болезни» множество: съемка при искусственном или недостаточно интенсивном освещении, неправильная установка баланса белого при съемке на цифровую камеру, неправильный состав химикатов, несоблюдение температурного режима растворов при проявлении пленки или печати фотографий, неверный выбор фильтров при съемке или печати, старые лампы в источнике освещения сканера, неграмотное преобразование изображения средствами Photoshop — разве что фаза луны в момент съемки не может эту болезнь спровоцировать.

В большинстве случаев смещение цветов изображения проявляется в виде нацвета. Нацветом называется равномерное засорение изображения примесью того или иного цвета. Действие нацвета эквивалентно рассматриванию изображения через равномерно окрашенное стекло. Если интенсивность нацвета велика, его легко идентифицировать «на глаз» — на изображениях, снятых недорогой цифровой камерой при недостаточном освещении, ясно видно преобладание синего или красного цвета. Идентификация сравнительно слабого нацвета для неопытного глаза представляет собой непростую задачу: сразу видно, что с цветами что-то не то, но непонятно, из-за чего. Если учесть, что свою долю в нацвет на изображении может вносить некалиброванный монитор, задача идентификации нацвета становится еще сложнее.

Однако начинать цветокоррекцию без предварительного выяснения причин нацвета нет никакого смысла — если не знаешь, от какой болезни нужно избавиться, нет смысла покупать что-либо в аптеке, может получиться только хуже…

Чтобы оценка правильности воспроизведения цвета на изображении была более или менее достоверной, придется воспользоваться инструментом, более точным, чем человеческий глаз, — анализатором цвета программы Photoshop. Этот инструмент (пипетка совместно с палитрой информации) позволяет проанализировать составляющие цвета в любой точке изображения и представить их в числовой форме, исключающей субъективное восприятие.

Однако еще до начала анализа цвета нам придется внимательно рассмотреть изображение. Цель этого исследования — поиск ахроматических точек, которые играют важную роль и в анализе нацвета, и в последующей процедуре цветокоррекции.

/>

Гибкость цветовой коррекции

Гибкость цветовой коррекции

Чтобы выполнять цветовую коррекцию в цветовой модели CMYK, необходимо точно представлять себе условия вывода результатов на печать. Дело в том, что различные полиграфические процессы требуют разных исходных данных. Например, для печати на рыхлой газетной бумаге нужно меньше краски по сравнению с печатью на глянцевой бумаге дорогого журнала. Поэтому результат такой цветовой коррекции жестко привязан к конкретным типографскому процессу и носителю. При цветовой коррекции в цветовой модели RGB полученное изображение годится для любого варианта вывода и для любых значений разрешения. В том числе — и для вывода на печать. В этом случае после преобразования цветовой модели требуется выполнить лишь минимальную коррекцию, учитывающую требования полиграфического процесса, но это — вполне формальная процедура.

Подведем промежуточный итог. Автору представляется, что приведенные аргументы в пользу цветовой модели RGB вполне достаточны. Из них не следует, что цветовая модель CMYK недостаточно хороша. Но если после сканирования или фотографирования изображение представлено в цветовой модели RGB, на экране отображается в цветовой модели RGB, воспринимается глазом в соответствии с принципами цветовой модели RGB, то почему бы и на промежуточных этапах проекта не работать с этой моделью?

Еще раз повторю — есть множество людей, которые работают исключительно с цветовой моделью CMYK. Как правило, это — люди высокой квалификации. Разработанные ими приемы (в том числе — цветовой коррекции), ни в коей мере не плохи. Ими можно и нужно пользоваться — но только на заключительном этапе работы над проектом с выходом на полиграфический процесс, когда изображение уже однослойное и преобразовано в цветовую модель CMYK.

А теперь перейдем к базовой процедуре цветовой коррекции в модели RGB.

/>
Отвлекись
Реклама
Психология