Một số thao tác bạn mô tả thao tác dữ liệu trong ảnh sao cho thông tin bị mất hoặc biến đổi. Đối với hầu hết các phần, tôi không nghĩ điều này quan trọng với nhiếp ảnh truyền thống (nghĩa là in và tương tự), nhưng nó chắc chắn quan trọng khi mỗi pixel được coi là phép đo số lượng photon.
Những gì tôi nghĩ về khi tôi thực hiện các hoạt động là sự lan truyền của lỗi. Lỗi có thể tồn tại ở cấp pixel đơn, cấp không gian và cấp màu.
Nhiễu là lỗi cảm biến pixel đơn trong quá trình phát hiện, được giới thiệu bởi các photon sai lệch, hiệu ứng lượng tử (dịch một photon thành electron để đếm là một sự kiện xác suất ở mức lượng tử) và chuyển đổi tương tự sang kỹ thuật số. Nếu các thao tác tiếp theo sẽ thực hiện những việc như độ tương phản kéo dài (cân bằng biểu đồ) hoặc nhấn mạnh các vùng tối hơn (lấp đầy ánh sáng), thì bạn muốn giảm nhiễu trước khi thực hiện.
Để có một ví dụ hoàn toàn giảm về ý tôi muốn nói, hãy chụp ảnh trường tối (ảnh có nắp ống kính trên). Kết quả là tiếng ồn. Bạn có thể tương phản tăng cường điều đó, hoặc bất cứ điều gì bạn muốn, nhưng nó vẫn là tiếng ồn. Một thuật toán giảm nhiễu hoàn hảo sẽ loại bỏ tất cả, vì vậy không thể tìm thấy độ tương phản để tăng cường trong các bước sau.
Lỗi không gian có thể được giới thiệu theo một số cách. Khi bạn xoay một hình ảnh, bạn giới thiệu các lỗi không gian. Nếu bạn nghĩ rằng có một hình ảnh 'thật' (theo nghĩa lý tưởng thuần túy), máy ảnh sẽ ghi lại một phiên bản kỹ thuật số đó. Ngay cả khi bạn sử dụng phim-- các hạt / tinh thể của phim có kích thước hữu hạn và một số mẫu của hình ảnh 'thật' sẽ xảy ra. Khi bạn xoay một hình ảnh kỹ thuật số, bạn giới thiệu các hiệu ứng răng cưa. Các cạnh rất sắc nét sẽ bị mờ đi một chút (trừ khi bạn xoay đến 90 độ, trong trường hợp đó, lấy mẫu lưới vẫn giữ). Để xem ý tôi là gì, hãy chụp ảnh và xoay nó thêm 1 độ. Các cạnh sắc nét bây giờ sẽ bị mờ (một chút) do lấy mẫu cần thiết để thực hiện các phép quay nhỏ.
Lấy mẫu của Bayer có thể chỉ là một lỗi lấy mẫu không gian mà chúng ta phải sống. Đó là một trong những sức hút lớn (có lẽ là sức hút thực sự duy nhất) đối với cảm biến Foveon. Mỗi pixel có số đo màu tại vị trí đó, thay vì lấy các màu khác từ các pixel lân cận. Tôi có một dp2, và tôi phải nói rằng, màu sắc khá đẹp so với d300 của tôi. Khả năng sử dụng, không quá nhiều.
Hiện vật nén là một ví dụ khác về lỗi không gian. Nén hình ảnh nhiều lần (mở jpg, lưu nó vào một vị trí khác, đóng, mở lại, rửa sạch, lặp lại) và bạn sẽ thấy những gì tôi muốn nói ở đây, đặc biệt là nén 75%.
Lỗi không gian màu được đưa ra khi bạn chuyển từ không gian màu này sang không gian màu tiếp theo. Nếu bạn lấy một png (losslesss) và di chuyển nó từ không gian màu này sang không gian màu khác, thì hãy lưu nó. Sau đó quay trở lại không gian màu ban đầu, bạn sẽ thấy một số khác biệt tinh tế trong đó màu sắc trong không gian này không ánh xạ sang không gian khác.
Khi tôi đang xử lý ảnh, đơn hàng của tôi thường là thế này:
- giảm tiếng ồn
- tăng cường độ tương phản, phơi sáng, vv
- luân chuyển
- không gian màu
- nén cuối cùng để hình ảnh đầu ra.
Và tôi luôn luôn tiết kiệm nguyên.