「拡散またはシャープ化」のマニュアルの和訳(3)

今回で、完結します。

ワークフロー

このモジュールの主な難点は、その出力が入力パラメーターに応じて劇的に変化する可能性がある一方で、これらのパラメーターには日常生活への直感的なリンクがないことです。 フーリエ偏微分方程式に精通していない限り、ユーザーは圧倒される可能性があります。 このセクションでは、基礎となる理論を理解する必要なしに、このモジュールにアプローチするいくつかの方法を提案します。

一般的なアドバイス

このモジュールを使用して画像のぼけを除去する場合は、まず、画像の色収差とノイズを適切に補正することから始めます。これは、ぼけ除去によってこれらのアーティファクトが拡大する可能性があるためです。 また、画像に黒いピクセルがクリップされていないことも重要です。 これらは、露出モジュールの黒レベル補正で補正できます。

個別のRGBチャネルで機能するため、カラーキャリブレーション後にこのモジュールを適用して、完全にニュートラルでホワイトバランスの取れた入力画像から開始することをお勧めします。 ローカルコントラストまたはシャープネスを上げると、わずかな色のコントラストと彩度のブーストも発生することに注意してください。これは通常、良いことです。 分散ベースの正則化を使用してエッジを検出するため、このモジュールを非線形操作の前に配置することもお勧めします。

プリセットから始める

提供されているプリセットは、開発者によって調整され、一般的な目的でさまざまな画像でテストされています。 最も簡単な方法は、プリセットから始めて、必要に応じて微調整することです。

  • 効果が強すぎると思われる場合は、反復回数を減らしてください。
  • エッジアーティファクトが発生した場合は、エッジ感度を上げてください。
  • ぼけ除去が有効なぼやけた部分(ボケ)に影響を及ぼし始めた場合は、半径を小さくし、ぼやけが明るい領域では正しいように見えるが、暗い領域では過度である場合は、エッジのしきい値を上げます。
  • ブレ除去クリップの黒ピクセルの場合は、露出モジュールの黒レベル補正を下げます。
  • シャープネスを好みに合わせて微調整します。
ゼロから始める

モジュールのデフォルト設定は完全にニュートラルであり、画像には何もしません。モジュールの設計思想は、各順序が特定の方法で画像のテクスチャに影響を与えることです。

最初のベースを取得するために、1次パラメーター(速度と異方性)を調整することから始めます。次に、半径を調整します。これは、粗いテクスチャに影響します(ぼかしまたはシャープにします)。1次はウェーブレットスケールの低周波数に作用し、低周波数の勾配に平行または垂直な方向に従うことを忘れないでください。

次に、2次パラメーター(速度と異方性)の調整を開始します。 2次もウェーブレットスケールの低周波数に作用しますが、今回は高周波数の勾配に平行または垂直な方向に従います。これは、最大のシャープネスまたはノイズの方向のいずれかです。これは、シャープニングモード(負の値)で1次を使用したときに、ノイズを減らすために使用できます(拡散モードで2次を使用し、正の値を使用)。

これらの2つの手順は、ズームアウトした画像で実行できます。アルゴリズムの視覚的な結果がかなりスケール不変になるように細心の注意が払われていますが、プレビューは1:1にズームした場合にのみ正確になることに注意してください。いずれの場合も、ピクセルレベル(半径<2px)で発生することは、50%未満のズームレベルでは表示されません。

この時点で、エッジのアーティファクトを処理するためにエッジの感度を微調整することをお勧めします。理論的には、等光線isophote方向に拡散することで、拡散がエッジの内側に含まれるようになりますが、画像にコーナーや鋭い凸形状が存在する場合は、これでは不十分です。

エッジ感度コントロールを調整して満足のいく結果を得ると、通常、画像は非常に柔らかくなります。ほとんどの場合、この時点で、補正するために反復回数を増やす必要があります。これにはパフォーマンスの低下が伴うため、ハードウェアに応じてパフォーマンスと品質のトレードオフを慎重に検討してください。反復回数を増やすことができない場合は、拡散速度を上げる必要があります。

最後のステップは、各ウェーブレットスケールの高周波を処理する3次と4次を微調整することです。これらの設定は、ノイズが非常に速く爆発する可能性があるため、1次および2次の設定よりもはるかに穏やかである必要があります。

3次は、低周波数層の勾配または等光線方向に従うため、実際のエッジに関して正当である可能性が高い(そしてノイズをキャッチしにくい)方向に高周波拡散をガイドするために使用できます。

4次は、高周波層の勾配または等方性の方向に従い、ノイズをキャッチする可能性が高くなります。 4次での拡散は、スタンドアロンのノイズ除去装置として、またはブレ除去プロセスの正則化ステップとして、シャープネスにあまり影響を与えずにノイズを低減するための最良の方法です。

画像再構成に複数のインスタンスを使用する

ノイズポストフィルタリングnoise post-filteringは、拡散プロセスを導入することでメリットが得られる場合があります。これは、ノイズ除去(プロファイル)モジュールの後の追加ステップとして適用できます。

逆に、次の光学的な問題は、拡散プロセスを元に戻すことによる再構築の恩恵を受ける可能性があります。

  1. センサーのローパスフィルター(LPF)によって導入されたブラー、および/またはデモザイックモジュールによって実行されたアンチエイリアシング
  2. 静的レンズブラー。
  3. もや/霧。
  4. 光の拡散(大きすぎるディフューザーを使用)により、被写体の照明が均一になり、局所的なコントラストが失われます。

これらの問題の複数が同時に同じ画像に影響を与える可能性がありますが、モジュールの複数のインスタンスを使用して別々に修正することをお勧めします。その際、問題が大まかなスケールから細かいスケールに修正され、ノイズ除去が常に最初に行われるようにします。つまり、インスタンスは次のパイプ順序で表示される必要があります。

  1. ノイズ除去。
  2. ローカルコントラスト強調。
  3. デヘイズ。
  4. レンズブレ補正。
  5. センサーとデモザイック補正。

より粗いスケールの再構成から始めると、より細かいスケールの再構成を実行するときにノイズが導入または増加する可能性が低くなります。 これらのプロセスは画像の形成中にこの順序で発生しないため、これは直感的ではありません。 同じ理由で、ノイズ除去は、鋭敏化またはアキュータンスの増加を試みる前に常に行う必要があります。

メモと警告

このモジュールはスケール不変になるように設計されていますが、その出力は100%ズームと高品質またはフルサイズのエクスポートでのみ保証されます。より低いズームレベルまたはエクスポートサイズでの結果は、期待と一致する場合と一致しない場合があります。

ぼけ除去アルゴリズムを設定するときは、写真の歴史の中で最も優れた画像の多くが、現在入手可能なレンズほど鮮明ではないレンズで撮影されたことを念頭に置いてください。現在の傾向は、ますますシャープなレンズを製造して販売し、ソフトウェアに非常に多くのシャープネスを上に適用させることですが、この方法はより良い画像につながることはなく、レタッチプロセスをより面倒にします。ソフトフォーカスと少しのぼやけには詩的なメリットもあり、外科的に消毒されたHD画像では伝えられない可能性があります。

グローバルコントラスト(単純なトーンカーブまたは白黒レベルを使用)もシャープネスの知覚に影響を与えることに注意してください。これは、光学的シャープネス(光学的解像度)とはまったく異なります。人間の目は、局所的なコントラストにのみ敏感です。これは、光学的シャープネス(拡散の欠如-薄いエッジなど)および増幅された色調遷移に起因する可能性があります。コントラストを上げるためにグローバルトーンマッピングが設定されている場合、画像はより鮮明に見えます。トーンマッピングを使用してコントラストを下げると、画像がよりぼやけて見えます。これらのケースのいずれにおいても、オブジェクトの実際のエッジが何らかの形で影響を受けることはなく、知覚的な結果は純粋な幻想です。

老化プロセスの一部は視力の喪失です。 50歳以上の人が喜ぶシャープネスの量は、20代の人と同じではないかもしれません。満足のいく結果(あなたと同じ視力を持つ人々にのみ見栄えがする可能性があります)ではなく、もっともらしい結果(あなたの日常の知覚に一致する)を得るためにシャープにすることを検討する価値があります。

最後に、1:1(100%)以上にズームされた画像の鮮明さを評価するのはばかげた作業です。美術館、展示会、さらには画面上でも、一般の観客は虫眼鏡ではなく、画像全体を見ています。さらに、ほとんどの実際の使用では、写真が3000×2000ピクセルの解像度(A4 /文字の寸法で約300DPIの印刷)を超えることはめったにありません。これは、24 Mpxセンサーの場合、4分の1のダウンスケーリングを意味します。24Mpxファイルを調べる場合1:1では、実際には存在しない画像を見ています。このコンテキストでは、ピクセルレベルでのシャープ化は、時間とCPUサイクルの浪費です。

  • diffuse or sharpen

https://docs.darktable.org/usermanual/3.8/en/module-reference/processing-modules/diffuse/#notes-and-warnings