Doostření fotografií: 1. díl - Princip doostření, unsharp mask

Doostření fotografie je posledním krokem v celém postupu jejího zpracování. Správně doostřená fotografie zaujme mnohem více než fotografie nedoostřená nebo špatně doostřená. V prvním díle seriálu se seznámíme se základním principem doostření pomocí unsharp mask, ukážeme si jaké nevýhody z tohoto principu vyplývají. V dalších dílech budeme postupně metody doostření vylepšovat a odstraníme veškeré nežádoucí vedlejší efekty, které při ostření vznikají.


Aktualizováno 13.3.2011

Úvod

Jedno z velice důležitých kritérií posuzování finální fotografie je její správné doostření. Důležitost správného doostření se zvyšuje s větším rozlišením a s velikostí tiskového výstupu. Jelikož dnešní obrazovky nabízí poměrně vysoké rozlišení (zcela běžně už 1680 x 1050 a více), budou chyby v doostření zřetelné i při prohlížení na monitoru. Spousta fotografů utrácí desítky i stovky tisíc za kvalitní techniku s předpokladem, že jejich fotografie budou skvělé, ale často ztrácí zbytečně část kvality právě špatným doostřením.

Naučit se správně doostřit fotografii je mnohem složitější než třeba správně upravit barvy, ale úsilí se jednoznačně vyplatí. Naštěstí můžeme celý proces ostření zautomatizovat a provádět pomocí akcí během několika vteřin, takže čas, který strávíme na přípravě těchto akcí se nám později mnohokrát vrátí. Výsledkem našeho snažení by tedy měly být zcela automatické akce pro různé typy doostření:

  • webová galerie
  • celá obrazovka
  • tisk A6-A5
  • tisk A4
  • tisk A3

Výsledek doostření lze po provedené akci ještě velice snadno upravovat pouhou změnou krytí doostřující vrstvy, čímž částečně nebo úplně odpadá nutnost mít vytvořené odlišné akce pro jednotlivé objektivy a různé výbavy. Akce vytvoříme až na samotném konci, nyní se vrátíme zpátky na začátek.


Kdy doostření provádíme

Doostření provádíme až po všech úpravách fotografie na její konečné velikosti zpravidla jako poslední úpravu. Po doostření by už neměla být měněna velikost fotografie, protože každou změnou velikosti dochází vlivem přepočtu obrazových bodů opět k rozostření. Doostřujeme tedy nakonec po  ostatních úpravách a  změně rozlišení.

 

Změna rozlišení fotografie

Při každé změně rozlišení fotografie dochází k jejímu převzorkování - přepočtu na jinou velikost (resampling). Způsob výpočtu, který bude použit při převzorkování se jmenuje interpolace (termíny resampling a interpolace se běžně zaměňují, resampling znamená jen to, že vypuštěné nebo přidané body budou dopočítány, interpolace je matematický způsob, algoritmus, jakým bude  výpočet proveden). Převzorkování způsobí, že při zmenšení fotografie jsou vypuštěny obrazové body a zbývající jsou přepočítány tak, aby fotografie vypadala zcela přirozeně i bez vypuštěných bodů. Při zvětšení jsou obrazové body přidány a musí být dopočítány z bodů stávajících. Při každém převzorkování tedy dochází k jakémusi "zprůměrování" okolních obrazových bodů, které má za následek rozostření obrazu. Photoshop nabízí několik druhů převzorkování. Základní je metoda bikubická, se kterou budeme vždy pracovat. Žádná z jiných metod nebude dávat lepší výsledek.

Bikubická metoda má pak navíc ještě dvě varianty - pro zvětšení (bikubická hladší - smoother) a zmenšení (bikubická ostřejší -sharper). Bikubická hladší zjemní přechody dopočítaných bodů a bikubická ostřejší při přepočtu bodů nepatrně zvýší jejich kontrast, čímž působí výsledek ostřeji. Problém je, že při této metodě někdy může dojít k přeostření.

Pro naše potřeby je bikubická ostřejší metoda zcela nepoužitelná. Při zvětšení může mít smysl metoda bikubická hladší, ale její výhoda se uplatní až při mnohonásobném zvětšení.

 

Změna rozlišení

 

 

Existují samozřejmě i jiné metody interpolace, než které standardně nabízí Photoshop, především pro zvětšení. Jejich výhody se projeví až při zvětšení nad 200 %. Většinou se jedná o profesionální placené nástroje, které lze používat i ve Photoshopu (zásuvné moduly). Jedním z často zmiňovaných je Genuine Fractals, který při interpolaci používá fraktálové algoritmy. Existuje také zcela specifická technologie "superrozlišení", se kterou je ale nutno počítat už při samotném focení.

 

Poznámka:

  • Zmenšení fotografie provádíme pokud možno jednorázově. Často se objeví názor, že je lepší zmenšit fotografii v několika krocích. Je potřeba si uvědomit, že při každém převzorkování dochází k degradaci obrazu, proto počet převzorkování omezíme na minimum. Zvláště kritické je to u zmenšení. S narůstajícími megapixely přístrojů někdy samozřejmě fotografie potřebujeme zmenšit, např. při hromadném zpracování několika desítek nebo stovek fotografií, kdy by zpracování s původní velikostí trvalo příliš dlouho - v tomto případě provedeme zmenšení přesně o 50 %, kdy interpolační algoritmy pracují nejlépe. Zmenšení přesně na polovinu je jediné zmenšení, které má smyl provádět, kromě závěrečného zmenšení na výslednou velikost.
  • Zvětšení se naopak někdy doporučuje provádět postupně v několika krocích, např. po 10 % (schodová metoda). Podle mých zkušeností jsou výhody tohoto postupu sporné a rozdíly se projeví až  při zvětšení nad 200 %, které pro obrazovkové rozlišení ani pro tisk na formát maximálně A3 není běžně potřeba. Rozdíl v jednorázovém a postupném zvětšení si můžete sami vyzkoušet a ověřit. Zároveň můžete experimentovat s nastavením převzorkování pomocí základní bikubické metody a bikubické metody hladší, také lze po každém kroku velice jemně doostřit. Obecně lze snad říci, že pro zvětšení do 200 % jsou výsledky různých metod téměř k nerozeznání a rozdíly jsou patrné až při zvětšení na 300 - 400 %.


Princip doostření, unsharp mask

Samotný princip doostření je ten, že se najdou výraznější přechody v jasové složce - "hrany" a kolem těchto hran je v určitém poloměru zvýšen kontrast. Základní ostřící metodou je unsharp mask (neostrá maska, většinou se termín nepřekládá), která je dostupná ve všech grafických editorech. S touto metodou jsme se již setkali v předchozích článcích, kde jsme si vysvětlovali vylepšení lokálního kontrastu. Podívejme se jak unsharp mask pracuje.

 

Nastavení doostření pomocí unsharp mask

 

 

Můžeme nastavovat hodnoty tří parametrů:

  • Amount (síla) - určuje jak moc bude zvýšen kontrast na hranách, čím větší hodnota, tím bude hrana více zvýrazněna a doostření silnější. Zde obvykle pracujeme s vyšším hodnotami od 100 výše. S maskou hran, kterou budeme později používat, můžeme nastavit hodnotu i na maximum, stejně tak u fotografií připravovaných pro tisk musíme sílu ostření podstatně zvýšit. Změny nastavení hodnoty můžeme ihned pozorovat na náhledu.
  • Radius (poloměr) - určuje, jak široká bude oblast kolem tonálního přechodu (hrany), ve které bude zvýšen kontrast, a tím tato hrana zvýrazněna - doostřena. Obyčejně nastavujeme nízké hodnoty 0,2  - 2. U fotografií se spoustou jemných detailů (např. krajinářské foto) nastavujeme nižší hodnoty než např. u architektury, kde jsou větší plochy a méně detailů. Vyšší hodnotu také nastavíme pro tisky A4 a větší.
  • Threshold (práh) - určuje jak velký rozdíl v jasové složce (tonální rozdíl) musí být mezi dvěma body, aby se doostření uplatnilo. Tonálních úrovní je 256 a hodnota 0 znamená, že jakýkoli tonální rozdíl bude doostřen. Pokud zadáme hodnotu 5, nebudou doostřeny body s tonálním rozdílem 5 úrovní a méně. Obyčejně ponecháváme hodnotu na nule (omezení ostření provedeme mnohem účinněji doostřující maskou hran). Větší hodnotu můžeme použít např. u fotografie, na které je vyšší šum, který se pak nebude zbytečně doostřením zvýrazňovat nebo např. u makrofotografie s rozostřeným pozadím. Platí však, že doostřující maska hran udělá vždy mnohem lepší službu (např. u nového smart sharpen ve Photoshopu už nastavení této hodnoty zcela chybí).

 

Neexistují žádné univerzální hodnoty nastavení parametrů unsharp mask. Vše si musíme sami vyzkoušet a ověřit  se svojí technikou a přizpůsobit svým potřebám. Jenom velice přibližně můžeme začít s hodnotami v tabulce a dále si je přizpůsobit.

 

Účel Míra Poloměr
Práh
Webové galerie, nízké rozlišení 350 0.3 0
Celá obrazovka, vyšší rozlišení 400 0.4 1
Tisk A6, A5 300 0.8 2
Tisk A4, A3 500 2 3

 

Tyto hodnoty však použijeme pouze nyní na začátku, pokud bychom použili jenom unsharp mask a dál už doostření nijak nevylepšili. Později budeme pracovat nejspíše s jinými hodnotami, protože budeme doostřovat dvouprůchodově (jinak světlé hrany, jinak tmavé), budeme používat masku hran a různé procento krytí vrstvy. To vše podstatně ovlivní nastavení hodnot míra a poloměr, práh nebudeme později používat vůbec.


UpozorněníPři doostření se řídíme pravidlem, že doostříme raději méně než více, přeostřením totiž fotografii definitivně zničíme. To platí hlavně pro základní jednoduché metody. Čím více postup doostření vylepšíme, tím menší hrozí nebezpečí, že něco pokazíme. Pokud bychom tedy doostřovali pouze pomocí unsharp mask, doostříme o něco méně než při zvládnutí pokročilejších technik.

 

Zvýšení kontrastu kolem hran

Podívejme se podrobně na způsob, jakým unsharp mask zvyšuje kontrast . Poloměr byl nastaven na vysokou hodnotu, aby vše bylo zřetelné. Najetím myší na obrázek se zobrazí původní obrázek bez doostření.

 

Doostření unsharp mask

 

Vidíme, jak byl zvýrazněn kontrast kolem hran objektů. V první horní řadě jsou tři základní plné barvy, ve kterých již nelze kontrast zvýšit (dovnitř). V druhé řadě vidíme opět plné barvy, ale doplňkové k základním. V dolní řadě pak vidíme 50 % základní barvy, ve kterých je kontrast zvýšen (směrem dovnitř). Na okrajích pak vidíme zvýšení kontrastu kolem černé a bílé plochy.

Ale je zde jedna velice důležitá otázka - a to jak zvýšíme kontrast na odstínech šedé barvy? U šedých odstínů totiž zvýšení kontrastu není možné, protože všechny tři základní kanály mají v šedé stejnou hodnotu (např. střední šedá má hodnotu vyjádřenou v RGB jako 128,128,128) - kontrast se totiž vždy zvyšuje saturací (sytostí) barvy - zvýšením hodnoty kanálu s nejvyšší hodnotou a snížením hodnoty dvou ostatních kanálů. V tomto případě dochází ke zvýšení kontrastu doplňkovou barvou, která se uplatní přesně ve střední šedé, a čím víc k světlejším nebo tmavším odstínům slábne a přechází plynule v bílou nebo v černou. Vše vidíme kolem čtverců v první řadě a na horním okraji druhé řady.

Názorně je to vidět na následujícím obrázku, kde je 50 % červená barva (hodnoty RGB 128-0-0) na pozadí s plynulým přechodem od černé k bílé.

 

Zvýšení kontrastu tonálně a barevně
Ukázka jak unsharp mask zvyšuje kontrast - barevně pomocí doplňkové barvy a sytosti (saturace), kde chybí barevná informace je kontrast zvýšen tonálně (různé hodnoty bílá až černá).

 

Hrana červené barvy (dovnitř) směrem dolů k černé zesiluje sytost až na maximální hodnotu červené 255 (výsledek je maximální kontrast červené k černé), směrem k bílé zase sytost červené barvy klesá až k nule (černá - maximální kontrast k bílé). Co se ale děje na vnější hraně? Vidíme, že směrem ke středu přechodu, kde je přesně střední šedá se postupně uplatňuje doplňková barva k poloviční červené, protože jiným způsobem tady nelze kontrast zvýšit.

Ve skutečnosti je tento problém poněkud složitější, protože doplňková barva se začíná uplatňovat i v barevných odstínech, které mají nízkou saturaci (malé rozdíly hodnot jednotlivých kanálů) a blíží se k šedé. Nicméně takovéto detaily už pro naše potřeby nejsou důležité. Důležitý je závěr, že při doostření dochází k zvýraznění hran (přechodů v jasové složce) zvýšením kontrastu, kterého se dosahuje jednak zvýšením nebo snížením saturace barvy a také doplňkovou barvou v oblasti poloměru kolem bodů, ve kterých je ostření provedeno.

 

Z principu tohoto ostření plynou i dvě jeho základní nevýhody:

  • Zvýrazněním kontrastu na hranách dochází k tzv. halo efektu (halo effect), kdy při silnějším ostření může být kolem tmavých objektů zřetelný rušivý světlý obrys (kolem světlých zase tmavý, což je ale menší problém).
  • Dále v oblasti, kde bylo doostřeno, může docházet k nežádoucím barevným změnám (color halo effect, color fringing). Názorně to vidíme na ukázce výše, kde se kolem červené barvy objevila světle modrá.

V dalších dílech seriálu se naučíme tyto nevýhody částečně nebo zcela eliminovat.

 

Tolik tedy k teorii o doostření, pokud by někoho zajímaly další detaily, není problém najít spoustu podrobnějších článků. Pro naše další potřeby tyto informace zcela dostačují a místo teorie se budeme věnovat praxi.

 

Na závěr ještě ilustrační ukázka výsledku doostření pomocí unsharp mask. Vidíme původní rozostřený obrázek, na který najedeme myší a zobrazí se obrázek doostřený. Doostření samozřejmě nemůže být dokonalé, vidíme zvýšený kontrast kolem objektů. Na fotografiích se funkce unsharp mask projeví mnohem účinněji, jednak je rozostření nižší, přechody plynulejší a jemnější než na této uměle vytvořené ilustrační ukázce.

 

 

Doostření unsharp mask

 

 


Několikrát jsem se setkal s dotazem, proč se vlastně při doostření pracuje s neostrou maskou a co tato maska znamená. V článku jsme si vysvětlili, jakým způsobem se při doostření zvyšuje kontrast, což bylo důležité pro pochopení, jaké nevýhody sebou zvýšení kontrastu přináší. O samotné neostré masce jsem se nezmiňoval, protože to pro naše potřeby není důležité. Pro ty z vás, kteří se chtějí dozvědět více, uvedu pro zajímavost alespoň velice zjednodušený princip neostré masky, postup její přípravy a použití ve Photoshopu (postup je uveden pouze pro doplnění článku, není určen k žádnému praktickému použití).

 

Neostrá maska, vytvoření a použití

Pro ilustraci ukážu použití neostré masky na doostření textu. Obrázek s textem si můžete uložit a postup ve Photoshopu vyzkoušet sami.

 

Text pro doostření

 

  • Obrázek s textem se zkopíruje do nové vrstvy, která se rozostří pomocí základního gaussovského rozostření s poloměrem přibližně 1.5. Toto rozostření ponechá plochy jak jsou a rozostří se hrany s tonálním přechodem. Vrstvu si můžete pojmenovat třeba Rozostření.
  • Toto rozostření je potřeba odečíst ze základní vrstvy, aby zůstala pouze místa, kde se rozostření provedlo. K tomu slouží režim krytí Subtract (odečíst). Nastavíme tedy tento režim krytí na rozostřené vrstvě.
  • Obrázek se nám změnil, vidíme převážně černou barvu, ale při podrobnějším zkoumání vidíme i světlejší místa kolem textu, pouze to, co bylo rozostřeno. Nyní si výsledek po odečtení zkopírujeme do nové vrstvy - nejrychleji pomocí kláves Ctrl+Alt+Shift+E a původní rozostřenou vrstvu skryjeme nebo smažeme (už ji nebudeme potřebovat). Vrstvu můžeme pojmenovat třeba Výsledek odečtení.
  • Nyní je potřeba výsledek odečtení zvýraznit. Na vrstvě Výsledek odečtení (nebo třeba i na její kopii) provedeme úrovně automaticky (autolevels). Ihned vidíme rozostřené oblasti mnohem zřetelněji a to co vidíme je už ona "neostrá maska", kterou si zkopírujeme do schránky (Ctrl+A, Ctrl+C) a vrstvu opět skryjeme nebo smažeme.
  • Zkopírujeme základní vrstvu s nedoostřeným textem do nové a přesuneme ji úplně nahoru. Můžeme ji pojmenovat třeba Vysoký kontrast. Na vrstvě vytvoříme prázdnou masku (třetí ikonka zleva dole pod vrstvami). Pomocí Alt+kliknutím myši se do masky přesuneme a vložíme do ní obsah schránky (Ctrl+V), tím vyplníme její obsah připravenou neostrou maskou. Z masky se vrátíme zpátky na vrstvu (kliknutím na náhled vrstvy vlevo vedle masky).
  • Nakonec provedeme zvýšení kontrastu, kterým se provede doostření. Zvolíme úpravu jas a kontrast a na textu zvýšíme kontrast na úplné maximum. V novějších verzích Photoshopu je nutné mít zapnutou volbu Legacy, aby kontrast proběhl na maximum.
  • Text je doostřený, maska zajišťuje, že doostření - zvýšení kontrastu proběhne pouze kolem hran textu v poloměru, který jsme nastavili při rozostření. Síla kontrastu pak udává míru, intenzitu doostření.

 

Vrstvy nyní budou vypadat přibližně takto:

 

Vrstvy doostření s neostrou maskou
   
  
První vrstva od zdola je původní text unsharp mask. Druhá vrstva je rozostřený text, třetí je výsledek odečtení rozostřeného textu, čtvrtá je zvýraznění tohoto odečtení (z ní bude maska) a poslední vrstva je kopie textu, na kterém se zvýraznil kontrast a použila maska.
  
Tady je výsledek (přejeďte myší pro porovnání):

 

Doostření kontrastem s neostrou maskou

 

 

A takto vypadá samotná neostrá maska, která zajistí, že zvýšení kontrastu se provede pouze kolem hran (černá barva v masce chrání ostatní plochy):

 

Neostrá maska

 

 

Vše je samozřejmě velice zjednodušeno, ve skutečnosti neostrá maska pracuje mnohem složitěji a sofistikovaněji, kontrast je zvyšován samostatně v každém barevném kanálu, rozostření také není stejné pro všechny hrany, zvýraznění masky, které jsme provedli pomocí automatických úrovní probíhá podstatně jinak...

Pro ty nejodvážnější z vás přidám ještě odkaz na zdrojový kód unsharp mask, který je použit v zásuvném modulu pro grafický editor Gimp :-).

 

Zpět na seznam článků

 

Komentáře  

 
Vladko CH.
# DoostřeníVladko CH. 2012-02-07 21:45
Srdečně zdravím a neskrývám obdiv nad velmi kvalifikovaným výkladem uváděné problematiky.Je n lituji,že neovládám Ps.
Proto se dotazuji,zda obdobný výklad bych mohl získat pro
aplikaci Zoneru.Děkuji za odpověď na nivní otázku.
 
 
Luboš Kopečný
# RE: DoostřeníLuboš Kopečný 2012-02-08 03:35
Dobrý den. Se Zonerem nepracuji, jen ho okrajově sleduji, takže nemohu poskytnout žádný podrobnější návod. Co se týče pokročilejšího doostření v Zoneru - podívejte se třeba sem: www.fotorozcestnik.eu/.../

S pozdravem Luboš Kopečný
 
 
roman
# PS akceroman 2016-01-09 20:02
Dobrý den,
jak vidno, výše zmiňované akce již zřejmě nejsou k mání ...
Není divu, měly cenu zlata. Zrovna jsem si chtěl pro ně jen tak šáhnout, neboť jsem je nezálohoval v domnění, že kdykoli přeinstaluji program nebo PC, vždycky tu budou ke stažení.
Jaká je tedy, prosím, podmínka k jejich znovunabytí?
Děkuji za Vaše stránky a přeji hodně zdaru!
Roman Fojtík
 
 
roman
# Odp.: Doostření fotografií: 1. díl - Princip doostření, unsharp maskroman 2016-01-09 20:13
Aha, už ji mám, děkuji 10*nkrát!!!
Ignorujte, prosím, předešlý komentář. Nebo mě radši úplně smažte, ať to tu nedělá zmatek.
Lovu zdar a hodně štěstí přej!
Roman