Качественное изображение: Более 1 млн красивых картинок

Содержание

Качественное и НЕкачественное изображение — Многостраничные издания. Поздравительные журналы

Перед вами скрин с двумя вариантами одного и того же фото. Постарайтесь рассмотреть оба фото в разных масштабах, сравните разницу между ними.

Если бы не было ЛЕВОГО фото для сравнения – несведущий человек сказал бы про правый снимок: «Ну фото и фото – женский глаз, все понятно».

Слева – качественное фото. Такими по идее должны быть все фото, планируемые для воспроизведения в полиграфии.

Справа – то же самое фото, но в плохом качестве. Такое плохое качество бывает при съемке со сразу установленным на фотоаппарате небольшим разрешением (в мыльницах например или в мобильных телефонах), либо при сжатиях файлов. Фотофайлы могут сжимать специально, для того чтобы они меньше весили или целенаправленно были некачественными (например, для превью в фотобанках используется такой прием + наложение на изображение вотермарка, т.е. знака авторского права, что дает невозможность использования этого превью для верстки полиграфии).

Также стоит помнить о том, что размещение изображений на сайтах типа Инстаграм, ВКонтакте, а также передача в мессенджерах типа WhatsApp, Viber также ухудшает их качество, т.к. там так называемая «оптимизация файлов» происходит автоматически.

Обязательно стоит проверять настройки фотосъемки своего смартфона. Не секрет, что некоторые пользователи специально устанавливают размеры снимаемых изображений поменьше –  дескать, зато так фоток влезает на флешку/в память гораздо больше. Только происходит это за счет сжатия файлов, а значит и ухудшения их качества. Зачастую та картинка, которая на экранчике смартфона выглядит вроде бы сносно, при просмотре на большом мониторе, в специальных программах, а тем более при печати смотрится уже реально не очень.

В чем же конкретно выражается это самое пресловутое плохое качество фото?

1) Потеря резкости, мутность изображения – особенно в мелких деталях. Посмотрите, на правом изображении ресницы почти слились, их сложно рассмотреть.

2) Появление лишнего мусора в виде непонятных цветных квадратиков или «зерна», или «червячков» (зеленых, красноватых и т. п.), какие‑то ореолы из «расплывчатых волосков» вокруг деталей изображения, заметное искажение изображения – это так называемый «шум» или «артефакты сжатия». Такое бывает в разной степени проявления только у некачественных фото. Посмотрите на кожу девушки – на фото справа появился и хорошо стал заметен этот самый заметный разноцветный шум, которого быть не должно. Сравните с качественным вариантом.

3) Небольшой размер изображения. Действительно, некачественные фото обычно маленькие (или принудительно увеличенные). Кстати, чем больше размер изображения – тем лучше видны его недостатки и искажения. При этом в печатном виде в полиграфии такая картинка может выглядеть даже хуже, чем она же на экране монитора.

На этом изображении хорошо видны атерфакты сжатия –  квадраты, состоящие из групп пикселей.

Картинки, скачанные из Интернета, как правило, для полиграфии не годятся! Большинство из них специально оптимизировано, т.е. уменьшено, для web-просмотра. Необходимо помнить и об авторском праве этих изображений.

Значительно улучшить качество изначательно некачественного изображения, полностью убрать артефакты и шум – практически нереально. Ведь эта потеря качества – по сути своей потеря информации в файле растрового изображения. Можно только чуть сгладить недостатки, приглушить разноцветный шум, чуть добавить резкости, но этой обработки недостаточно, чтобы в печати получилось красивая и понятная картинка. Вернуть утраченное качество снимка невозможно.

К сожалению, многие фото, которые пытаются использовать для верстки каталогов и журналов, по качеству не очень подходящие, а порой и откровенно плохие.

Качественные фотографии бывают ТОЛЬКО в двух случаях:
а) при специально заказанной под конкретный проект или статью качественной во всех смыслах, т.е. профессиональной фотосъемке
б) при покупке фото большого размера в фотобанке (собственно, изначально там была та же качественная фотосъемка)

В принципе, в этот список можно добавить и еще один пункт – 3D-моделирование, а также реалистичная отрисовка изображения. Безусловно, в некоторых случаях без этого не обойтись, но при целой серии изображений такая работа и сложнее, и намного дороже, и дольше профессиональной фотосъемки.

Практически во всех иных случаях на фото будут примерно такие же искажения как на примере выше – просто они могут быть чуть более или чуть менее заметны.

Размер файлов – безусловно – играет очень большую роль. Тем меньше размер фото, тем более вероятно, что изображение некачественное – т.е. в нем мало информации, поэтому и файл весит немного. Но иногда даже вроде бы «многовесящие» фото порой бывают в недостаточном качестве. Поэтому необходимо каждую картинку рассмотреть более внимательно – на предмет наличия этих самых шумов и артефактов. Если как следует смотреть, не увидеть искажений изображения невозможно.

Если ваш смартфон способен снимать качественно, с высоким разрешением – это вовсе не означает, что всегда только так и будет. Ведь немалое значение имеет еще и условия съемки, в первую очередь, освещенность и другие параметры. И здесь мы снова приходим к тому, что качественно сфотографировать нужно уметь, это не делается само собой даже при наличии дорогого фотоаппарата или крутейшего айфона.

Если вы хотите, чтобы ваше издание в печатном виде выглядело красиво и презентабельно, помните, что верстка каталога или верстка журнала должны производиться только с использованием качественных материалов – и текстов, и, конечно, фото.

Commons:Качественные изображения — Wikimedia Commons

Сокращение : COM:QI

Качественные изображения — это диаграммы или фотографии, в точности отвечающие стандартам качества (в своей основе это обычно технические требования) и являющиеся безусловно ценными для проектов Викимедиа. В отличие от избранных изображений, качественные изображения обязательно должны быть работами участников Викисклада. Качественные изображения могут не быть какими-то выдающимися или экстраординарными, но должны отличаться хорошими композицией и исполнением.

На текущий момент 289 864 изображений являются качественными, что составляет примерно 0.356% от всех изображений (81 410 114).

На этой странице представлены изображения, недавно получившие подтверждение соответствия руководящим принципам по качеству. Если Вы считаете, что какое-либо изображение соответствует этим критериям, то можете самостоятельно номинировать его на получение статуса качественного изображения. Все качественные изображения можно найти в категории качественных изображений. Вы можете просмотреть качественные изображения

по странам.

Качественные изображения классифицируются по трём направлениям. Любое изображение может быть отнесено к одному или нескольким из этих направлений:

  • Изображения, сгруппированные в зависимости от их технических особенностей. Эти изображения могут быть использованы в качестве обучающих материалов для преподавания и разъяснения понятий в фотографии.
  • Изображения, группируемые по типу изображаемых объектов. Здесь могут быть такие подгруппы, как, например, «птицы» или «рукотворные объекты».
  • Изображения, сделанные в специфичной технике и/или особенным способом. Это может быть, например, анимация или изображения, сделанные с помощью микроскопа.

(Перед добавлением новых изображений, пожалуйста, ознакомьтесь со страницей обсуждения.)

Экспозиция

больше…

Композиция

больше…

Передача движения

больше…

Глубина резкости

больше…

Перспектива

больше…

Пропорции

больше…

Цвета

больше…

Амёбозои

Животные

Птицы

Млекопитающие

Другие животные

больше…

Архитектрура

больше…

Астрономия

больше…

События

больше…

Еда и напитки

больше…

Грибы

больше…

Явления природы

больше…

Предметы

больше…

Люди

больше…

Места

Рукотворные объекты

Природа

Разное

больше…

Растения

Цветы

Другие растения

больше…

Закаты и рассветы

больше…

Произведения искусства

больше…

Спорт

больше…

Анимированные

больше…

Не фотографии

больше…

Микроскоп

больше…

Беречь не только свое, но и общее: качественное благоустройство стремится в Бикин — Новости — События

Целью поездки заместителя министра ЖКХ края Станислава Кондакова в Бикин стала проверка качества выполненных работ по благоустройству территорий, а также работа с обращениями граждан по вопросам водоснабжения многоквартирных домов.

Начался визит со встречи с жительницей дома 185 по ул. Лазо. Ранее она написала врио губернатора края Михаилу Дегтяреву в директ Инстаграм о своей проблеме: в ее доме на верхних этажах отсутствовала холодная вода. Причина – порывы сетей и поломка насосов на водозаборе. Во время встречи с представителем министерства ЖКХ горожанка рассказала, что после выполнения ремонтных работ проблема была частично решена: вода на верхних этажах появилась, однако в «пиковые» часы воды или нет, или она течет со слабым напором.

– Переданные в собственность края сети нуждаются в модернизации, и, как следствие, в больших затратах – и финансовых, и временных. Завершается разработка проекта по реконструкции системы водоснабжения города Бикин. Его реализацию планируем начать в этом году, – отметил Станислав Кондаков.

После обсуждения с жителями вопроса водоснабжения инспекция министерства провела обход территорий, благоустроенных в рамках федерального проекта «Формирование комфортной городской среды». Станислав Кондаков оценил качество работ по укладке тротуарной плитки и ливневых лотков, обустройство сухого ручья. Для членов комиссии был проведен показательный запуск пешеходного фонтана. Обычно он работает только в выходные дни.

Глава города Марина Мануйлова рассказала, как проводилась работа с населением во время рейтингового голосования за объекты благоустройства. Власти плотно сотрудничают с подрядчиком, который благоустраивает территории и добросовестно исправляет недочеты, появившиеся в процессе эксплуатации.

Пешеходные зоны, сквер молодоженов, площадка с памятным знаком «Я люблю Бикин» были отремонтированы, благодаря победе этих территорий в рейтинговом голосовании прошлых лет. Там, где перед парком стояли бараки, теперь расположена зона отдыха с перголами – садовыми деревянными арками для вьющихся растений. Три новых территории, выбранные жителями в этом году, посетила инспекция.

Глава поселения поделилась планами благоустройства. Например, вместо заросшего участка на ул. Лазо (рядом с молодежным центром и школой №6) будет разбит новый парк отдыха: все деревья сохранят, появятся дорожки, цветники и малые архитектурные формы. Эта территория будет благоустроена уже в следующем году.

Пресс-служба губернатора и правительства Хабаровского края
При использовании материалов ссылка на сайт www.khabkrai.ru обязательна

LED-телевизор Harper 50U770TS — «Качественное изображение 4K за адекватную цену »

4K изображение — это настоящее наслаждение в мире просмотра контента и ТВ с 65 диагональю позволяет им насладиться в полной мере. Хорошо, что рынок ТВ позволяет выбрать недорогую (относительно) конкурентов модель для просмотра этого изображения.

Этот ТВ с очень большой диагональю — 65 дюймов — комната должна быть соответствующей. Поэтому думайте, прежде чем купить, подойдет для вас такой размер или нет.

Сразу понравился пульт ДУ, он очень красивый и удобный.

Пульт с кнопками быстрого запуска официальных программ Гугл — это очень удобно.

Этот Тв поставляется с официальной оболочкой Android 9,0 и работа всех программ нравится своей быстротой. Например пульт ДУ имеет голосовой поиск и телевизор всегда все быстро ищет.

Разъемы на задней стенке. Есть 2 USB — это ок.

И другие нужные разъемы.

Колонки во всю ширину нижней панели.

Вентиляция устройство.

Ножки удерживают ТВ по бокам. Ест возможность закрепить на стенку.

Ножки удобные и полностью из металла.

Просмотр фильмов с флешки.

Конечно радует качество изображение ULTRA 4K — это настоящий восторг.

Изображение не тормозит ни по wi-fi ни по локальному кабелю.

Для просмотра телевизионных программ я установил специальное бесплатное приложение. Дополнительно тянут антенну или спутник совершенно не нужно.

Тв с такой диагональю очень нравится, собираемся и смотрим всей семьей.

4 простых шага для качественного изображения

Наше решение для организации интеллектуальной системы видеонаблюдения eVision предлагает технологию распознавания лиц, которую можно использовать в различных типовых решениях.

Но иногда пользователи спрашивают нас о том, почему изображение нечеткое, смазанное или лицо вообще не распознается. Мы проверяем качество изображения и приходим к выводу, что представленное видео не отвечает минимальным требованиям к качеству распознавания. Узнаем, на какие параметры камеры нужно обратить внимание, чтобы получать максимально качественное изображение:

1. IRIS — регулировка электронного затвора (степень открытия диафрагмы).
Изменяемая характеристика в 90% камер, но 90% пользователей оставляют его без изменения. По умолчанию указывается самое максимальное значение, при котором обеспечивается максимальная светочувствительность видеокамеры, позволяющая работать даже в темноте. Если картинка статична, то это идеальный вариант. В активных же областях происходит смазывание кадров, так как затвор срабатывает редко, и кадры оцифровываются в течение длительного времени. Поэтому уменьшаем время затвора до уровня, который вам позволит камера при данной освещенности, но смотрите не перестарайтесь, при значении “1/100” изображение уже уходит в темноту. Первое правило для клиентов: затвор меньше – скорость кадров больше, вероятность смазывания — ниже.

2. ГРИП — глубина резкости изображаемого пространства.
Величина определяет расстояние между границами зоны резкости снимка. Чем меньше значение диафрагмы, тем более размытым получится изображение, с максимально закрытой диафрагмой (большой глубиной резкости) изображение будет четким, и видна каждая деталь кадра. Это самый сложный параметр, который можно определить только тестированием. Кроме того, ГРИП зависит от многих сторонних факторов: дальности объекта, разрешения камеры.
Второе правило: глубина резкости определяется только опытным путем для каждой точки видеонаблюдения.

3. Привлечение внимания в сторону объектива камеры.
Человек, проходящий мимо видеокамеры, должен посмотреть на нее, иначе практически невозможно распознать лицо. Он не должен отворачиваться, смотреть в другую сторону. Камера сможет поймать лицо в анфас, если человек движется хотя бы пару метров по направлению к ней. Но как заставить сделать это? Только привлечением внимания: яркие плакаты, баннеры, информационные табло устанавливаем по ходу движения человека и никак не сбоку. Установка камер в помещениях коридорного типа, где двигаться можно только прямо.
Третье правило: принимаем меры по привлечению внимания в сторону камеры.

4. BLC (Back Light Compensation) — Компенсация встречной засветки.
Чаще всего клиенты ставят такие системы на входах в здание или на остекленных тамбурах, где идет жесткая встречная засветка с улицы, которую достаточно сложно обойти как программными, так и аппаратными настройками камеры. Поэтому такой тамбур должен быть без прозрачных стекол, или камера должна быть установлена так, чтобы минимизировать такой эффект. Если все-таки встречной засветки избежать не удалось, то ее необходимо минимизировать. В простейшем случае электронная система камеры наблюдения устанавливает автодиафрагму, электронный затвор и АРУ не по средней освещенности изображения, а по его части, например, центр или выборочная область, которая задается программно. В таком случае будут передаваться два предельно ярких пятна от фар, а также изображение автомобиля при нормальной контрастности. Некоторые камеры имеют АРУ, которая при обработке сигнала устраняет или ослабляет очень яркие участки изображения, поэтому все изображение будет примерно одинаковой яркости.

Четыре простых правила сделают изображение качественным, а eVision будет давать максимальные результаты на распознавание. Узнать о том, как правильно установить и настроить камеру, можно из нашей статьи.

Новый проектор для смартфонов – сенсорное и качественное изображение

Разработан и готовится к серийному использованию в смартфонах проектор нового типа. Принцип работы которого построен по примеру глаза насекомого. Новый проектор способен обеспечить отличное качество изображение, которое при этом будет активным, как сенсорный экран смартфона.

Германский исследовательский институт имени Фраунгофера разработал уникальный проектор для смартфонов (также знакомьтесь с Samsung Galaxy Beam — кинотеатр в кармане ), который способен отображать картинку отличного качества даже на не совсем гладкой поверхности.

Если сравнивать устройство с обычными небольшими проекторами, то последние не в состоянии передавать изображение под маленьким углом, не потеряв при этом фокусирование. А технологии нового проектора основаны на строении глаз некоторых насекомых, что делает аппарат неповторимым в своём роде. Благодаря этому, изображение с великолепной яркостью, насыщенностью и контрастностью попросту не сможет разочаровать пользователя.

Принцип работы такого устройства заключается в наложении нескольких проекций в одно целое изображение. Этот, так называемый оптический прибор, состоит из двухсот очень маленьких проекторов, лучи которых накладываются друг на друга и передают полное изображение на поверхность. Встроенная камера телефона определяет расстояние от него до поверхности, передавая, таким образом, информацию проектору, который в свою очередь правильно настраивает положение своих множественных линз для дальнейшего просмотра изображения в хорошем качестве. Для полного сканирования поверхности, чтобы зафиксировать посторонние предметы, проектор накладывает на полученную проекцию, состоящую из двухсот картинок инфракрасную сетку невидимую для глаз человека. Фиксация пальцев, таким образом, позволяет пользователю проделывать различные манипуляции с изображением, точно так же, как он это делает с сенсорным экраном телефона.

Первая модель светодиодного проектора изготовлена с габаритами 2×2 см. Разработчики данного аксессуара для смартфона обещают вывести прибор на рынок уже в ближайшем будущем и занять твёрдые позиции на рынке IT-технологий. Единственным минусом при использовании данной продукции является высокое энергопотребление, вследствие чего придётся применять аккумуляторы более высокой ёмкости.

Качественное изображение строений со спутника. Спутниковая карта земли

Многие пользователи хотели бы насладиться спутниковыми фото родных мест, увидеть сверху свой дом, близлежащую речку или лес, словом всё то, что принято называть «малой Родиной». Инструментом для реализации этого желания могут стать спутниковые картографические сервисы, предоставляющие уникальную возможность просмотра в детализированном графическом режиме всех требуемых геолокаций. После моих попыток посмотреть со спутника на свой дом в режиме онлайн я нашёл действительно качественные сервисы и в статье поделюсь своими наработками.

В сети существует огромное разнообразие картографических сервисов, предоставляющих пользователю доступ к спутниковым картам высокого разрешения. При этом абсолютное большинство таких сервисов использует API от «Google Maps», и лишь несколько сервисов (в том числе отечественный «Яндекс.Карты») могут похвалиться собственными картографическими наработками, отличными от доминантных в данном сегменте карт от Гугл.

При этом работа с такими картами довольно шаблонна. Вы переходите на один из них, при необходимости включаете спутниковое отображение, а затем вводите в строку поиска свой адрес (населённый пункт, улицу, номер дома). После этого сервис находит требуемую локацию, а вы с помощью колёсика мышки можете увеличить или уменьшить имеющееся отображение. Если же сервис по каким-либо причинам не находит ваш дом, рекомендую ввести название города (посёлка, села) и улицу, а потом найти нужный дом самостоятельно с помощью мышки.


При этом некоторые сервисы позволяют не только увидеть свой дом сверху, но и погулять по улицам родного города, и вблизи насладиться видом нужных нам зданий.

Перейдём к списку сервисов, которые помогут нам увидеть свой дом со спутника.

Google Карты — смотрим на свой дом со спутника в реальном времени

Самый популярный мировой картографический ресурс – это, несомненно, «Google Maps» (Карты Гугл). Кроме карт, представленных в схематическом и спутниковом виде, в сервис также включена возможность 360° просмотра улиц многих городов мира (Street View). Информация об уличном траффике и пробках (Google Traffic), планировщик маршрута из точки А в точку Б, 3Д отображение многих географических точек, другие полезные возможности.

Для просмотра своего дома можно воспользоваться двумя основными возможностями:


Яндекс.Карты — позволит увидеть необходимый объект в России

Другой картографический сервис, с помощью которого вы сможете насладиться видом своего дома – это «Яндекс.Карты ». Этот сервис является наиболее популярным в России, так как уровень отображения им территории России и частота обновления данных по РФ превышает все существующие аналоги, включая и общепризнанные карты от Гугл.

Как и сервис «Гугл Мапс», «Яндекс.Карты» могут похвалиться как стандартным, так и спутниковым отображением карт (а также режимом «Гибрид», предполагающим нанесение различных текстовых и схематических разметок на спутниковой карте). Кроме того, для пользователей доступен режим отображения улиц («Яндекс.Панорамы»), индикатор дорожных заторов («Яндекс.Пробки»), а также краундсорсинговая система «Народная карта», доступная для редактирования любому пользователю.


Чтобы посмотреть свой дом с помощью «Яндекс.Карты» перейдите на ресурс, вбейте в строке поиска сверху свой адрес, и нажмите ввод. Для перехода в режим просмотра улиц кликните внизу экрана на кнопку с биноклем (панорамы улиц и фотографии). А затем выберите одну из улиц, отмеченную синим цветом (вы перейдёте в режим просмотра улицы в данной точке, и сможете насладиться колоритом данных мест).

Bing.Maps – спутниковая карта от Microsoft

«Bing.Maps » — это сетевой картографический сервис от Майкрософт, ранее известный под названиями «Windows Live Maps» и «MSN Virtual Earth». В его возможности входит спутниковое отображение карт, просмотр улиц, отображение в 3Д для 60 городов мира, прокладка оптимального маршрута и другие возможности, шаблонные для сервисов данного типа.


Чтобы понаблюдать за своим домом с помощью «Bing.Maps» перейдите на указанный сервис, нажмите на «Дорога» справа, и выберите «Гибридный вид». Затем введите в строку поиска нужный вам адрес, и просмотрите открывшейся вид.

MapQuest – популярный американский картографический сервис

«MapQuest » (в переводе «Карточный поиск») – это бесплатный американский картографический сервис, второй по популярности в США после «Google Maps». Ресурс может похвалиться высокой степенью детализации улиц многих стран мира, поможет проложить удобный маршрут, проинформирует об имеющемся траффике и многое другое.

Для работы с ним необходимо перейти на данный ресурс, нажать на кнопку с изображением земного шара справа (Satelite), что позволит переключиться в спутниковый режим отображения. После этого в строке поиске слева введите нужный вам адрес (желательно, латиницей), и наслаждайтесь отображением нужной локации с помощью сервиса «MapQuest».


Сервис «MapQuest» — второй по популярности в США

Заключение

Посмотреть со спутника на ваш дом можно с помощью сервисов, перечисленных мной в данном материале. Для территории России я бы рекомендовал сервис «Яндекс.Карты» — уровень его детализации и частота обновляемых данных инспирируют считать карты от Яндекса лучшим картографическим сервисом на территории РФ. В мировом же масштабе сервис «Карты Гугл» является неоспоримым лидером, потому будет оптимальным использовать инструментарий данного сервиса для отображения карт многих стран мира.

Вконтакте

Какие возможности использования спутников , пролетающих над нашими головами в реальном времени вы знаете?

Мы можем просто за ними наблюдать, можем с помощью , можем вычислять координаты и получать снимки местности.

Кроме выше представленной статичной карты Земли со спутника, для просмотра можно использовать сервис или вот такую интерактивную карту:

А вот такую карту со спутника вы можете посмотреть на сервисе «Яндекс карты»

Карта мира со спутника от Яндекс карты онлайн:
(Используйте + и – для изменения масштаба карты)

Карты Гугл Планета Земля также предоставляют возможность виртуальных путешествий в любой уголок мира.

(Для передвижения по карте, увеличения, уменьшения карты, изменения ракурса изображения воспользуйтесь навигацией в виде стрелок и знаков + и – вверху карты. Попробуйте также, управлять картой, удерживая правую кнопку мышки)

Введите название города:

За Землей можно понаблюдать в реальном времени со спутника! Об этом подробнее можно узнать в нашей статье “ ”

Возможности спутников сегодня просто фантастические. Оказывается, есть еще одно не менее интересное занятие – спутниковая рыбалка!
Если у вас есть:
1) Спутниковая антенна
2) Компьютерный DVB-тюнер (DVB-PCI тюнер, DVB карта)
То вы можете отправляться на рыбалку. Но что, же мы сможем поймать и в чем здесь смысл?

А смысл такой – посылая запрос на выдачу (скачивание) какого-либо файла вы посылаете запрос на специальный сервер, ответ же приходит через спутник на приемную тарелку. Запрос посылает один, а принять его может кто угодно, ведь спутник не знает где находится конкретный пользователь и передает информацию всем, кто попадает в зону его покрытия. Для того чтобы получить файл, вам нужна специальная карта для приема сигнала из . Карта имеет уникальный номер, по которому спутник идентифицирует получателя, позволяя ему получать дискретные данные. В свою очередь «рыбак» ловит весь поток, всю информацию пользователя от какого-нибудь провайдера. Чтобы из этого потока выловить что-нибудь стоящее нужны специальные программы-граберы, в которых имеются фильтры, где можно указывать расширения файлов, размер, и т.д. Единственно, граберы определяют файл не по расширению, а по сигнатуре файла, поэтому дополнительно надо будет качать коды с фильтрами. Так же вам понадобятся программы-переименовщики, для сортировки файлов по каталогам, удаления ненужных и клонов.
Кто знает, может вам удастся выловить что-нибудь «крупное» или наткнетесь на информацию из раздела «Top secret», что внесет в вашу жизнь немного романтики и авантюристические нотки.

Помните фильм «Люди в черном», где агент Кей сквозь орбитальную камеру смотрел на свою возлюбленную, поливающую цветы во дворе дома? Возможность посмотреть на то, как выглядит наша Земля со спутника в реальном времени, привлекает людей со всего мира. Сегодня мы расскажем — и покажем вам! — лучшие плоды современных технологий по наблюдению за Землей.

Внимание! Если вы видите темный экран, это значит что камеры в тени. Заставка или серый экран — нет сигнала.

Обычно нам достаются лишь статичные спутниковые карты, застывшие во времени — детали не обновляются годами, а на улице царит вечный летный день. Разве не интересно взглянуть, насколько красива Земля со спутника онлайн зимой или ночью? Кроме того, качество снимков некоторых регионов России и СНГ оставляет желать лучшего. Но теперь все это решается одним махом — благодаря , Земля онлайн со спутника в реальном времени теперь не фантастика. Прямо на этой странице можно присоединиться к тысячам людей, которые сейчас наблюдают за планетой.

На высоте 400 километров над планетой, где постоянно находится станция, NASA установило , разработанных частными компаниями. Космонавты сами или по командам Центра управления полетом направляют камеры, с которых идет передача данных. Благодаря ручному управлению мы можем видеть, как выглядит Земля со спутника онлайн со всех сторон — ее атмосферу, горы, города и океаны. А мобильность станции позволяет за час рассмотреть половину земного шара.

Как происходит трансляция?

Благодаря тому, что камеры находятся на Международной станции, нам заметные даже незначительные детали, которые комментируются учеными, космонавтами и профессиональными журналистами. Однако наша Земля онлайн со спутника в реальном времени видна благодаря труду целого комплекса людей и машин — кроме уже упомянутых космонавтов и Центра управления, в процессе задействованы спутниковые технологии передачи связи, солнечные батареи питания и технические специалисты, занимающиеся переводом и декодированием данных. Соответственно, в трансляции есть свои нюансы — их знание поможет вам увидеть больше и лучше понимать происходящее на экране.

Наша точка наблюдения, орбитальная станция, движется с громадной скоростью — почти 28 тысяч километров в час, и облетает Землю за 90-92 минуты. Половину этого времени, 45 минут, станция висит на ночной стороне. И хотя на подлете солнечные батареи камер могут питаться светом заката, в глубине электричество исчезает — поэтому со спутника не всегда доступна. В такие моменты экран трансляции становится серым; стоит немного подождать, и вы будете встречать рассвет вместе с космонавтами.

Дабы найти лучшее время для наблюдений, вам пригодится наша специальная карта Земли со спутника — на ней отмечается не только время прохождения космической станции, но и точное ее положение. Так можно узнать, когда увидеть свой город с космической высоты, или же найти станцию на небе с биноклем или телескопом!

Мы уже упоминали, что космонавты и наземное управление может менять наводку камер — они выполняют не только развлекательную, но и научную функцию. В такие моменты планета Земля со спутника в реальном времени не доступна — на экране появляется черная или синяя заставка, или же повторяются уже отснятые моменты. Если же нет перебоев в спутниковой связи, станция находится на дневной стороне планеты, а фон внезапно поменялся, значит камеры снимают зоны, недоступные публике в связи с международными договорами. Секретные объекты и запретные территории закрыты и на статичных картах, искусно скрытые фоторедакторами или просто затертые. Остается только ждать момента, когда ситуация в мире расслабится, и от обычных граждан не будет секретов.

Скрытые возможности

Но не стоит расстраиваться, если камера не функционирует прямо сейчас! Когда планета Земля онлайн со спутника не может быть показана, космонавты и NASA находят другие развлечения для зрителей. Вы увидите быт внутри Международной космической станции, астронавтов в невесомости, которые рассказывают о своей работе и о том, какой именно вид Земли со спутника будет показан следующим. Позволяют заглянуть даже во впечатляюще большой Центр управления полетами. Единственный минус — даже речь русских космонавтов переводят на английский, дабы ее понимали американские сотрудники, которые и управляют Центром. Выключить перевод на данный момент невозможно. Также не стоит удивляться тишине — комментарии не всегда уместны, а постоянного звукового сопровождения пока нет.

Для тех, кто прогнозирует маршрут камер, используя возможности, что дает карта Земли со спутника в реальном времени, у нас есть совет — проверьте настройки даты и времени на своем компьютере. Сервер, который обновляет карту, использует заданную формулу движения Международной станции и временной пояс вашего IP-адреса, чтобы предугадать положение орбитальных камер. О том, как выглядит Земля со спутника, онлайн карта судит исключительно по времени устройства. Если ваши часы отстают или спешат относительно временного пояса, станция будет сдвигаться на восток или запад соответственно. Использование прокси-серверов и анонимайзеров также повлияет на результат.

Вы — участник научной программы

Наверняка вы заметили, что качество картинки планеты Земля из космоса прямая трансляция со спутника часто меняется — изображение покрывается квадратами или отстает от звуковой дорожки. В большинстве случаев достаточно проверить скорость соединения с Интернетом, отключить другие видео и программы для скачивания файлов или нажать на кнопку HD в окне трансляции. Однако если и бывают перебои, стоит помнить — планету видно в живую только благодаря масштабному научному эксперименту.

Да-да — видео на этой странице передается не просто так. Камеры, установленные на Международной космической станции, являются частью программы High Definition Earth Viewing (с английского: вид Земли со спутника в высоком разрешении), которая до сих пор совершенствуется и развивается. Камеры, установлены космонавтами в изолированных от холода и пыли условиях, однако они подвергаются жесткому излучению со стороны . Ученые экспериментируют с трудностями безразрывной передачи данных в космосе, добиваясь того, чтобы карта Земли со спутника в хорошем качестве существовала не только неподвижной, но и живой, динамической. Полученные результаты помогут улучшить существующие каналы и создать новые — даже на орбите Марса в обозримом будущем.

Так что остаемся на связи — в мире космоса новое появляется каждый день!

Google Maps — это лидер среди современных картографических сервисов, предоставляющих спутниковые интерактивные карты онлайн. По крайней мере лидер в области спутниковых снимков и по количеству разнообразных дополнительных сервисов и инструментов (Google Earth, Google Mars, разнообразные погодные и транспортные сервисы, одно из самых мощных API).

В области схематических карт в какой-то момент лидерство это «было упущено» в пользу Open Street Maps — уникальному картографическому сервису в духе википедии, где каждый доброволец может внести данные на сайт.

Однако несмотря на это, популярность Карт Google остается пожалуй одной из самых высоких из всех других картографических сервисов. Отчасти причина в том, что именно в Google Maps мы можем найти самые детализированные спутниковые фотографии для самых обширных регионов любых стран. Даже в России такая крупная и успешная компания как Яндекс не может переплюнуть качество и покрытие спутниковых фотографий хотя-бы в своей стране.

С картами Google любой желающий может бесплатно посмотреть спутниковые фотографии Земли практически в любой точке мира.

Качество снимков

Снимки самого высокого разрешения как правило доступны для крупнейших городов мира в Америке, Европе, России , Украине , Беларуси , Азии, Океании. В настоящее время высококачественные снимки доступны для городов с населением более 1 млн. жителей. Для менее крупных городов и других населенных пунктов спутниковые изображения доступны лишь в ограниченном разрешении.

Возможности

Google Maps или «Карты Google» явились настоящим открытием для пользователей интернета да и вообще всем пользователям ПК дав неслыханную и невиданную ранее возможность взглянуть на свой дом, на свою деревню, дачу, озеро или речку где они отдыхали летом — со спутника. Увидеть это сверху, с такого ракурса, с какого нельзя было-бы посмотреть ни при каких прочих обстоятельствах. Открытие, сама идея дать людям простой доступ к спутниковым фотографиям гармонично вписывается в общую концепцию Google «легкого предоставления доступа всем пользователям к любой информацией на планете».

Карты Google позволяют увидеть со спутника одновременно те вещи и объекты, которые при наблюдении с земли наблюдать одновременно невозможно. Спутниковые карты отличаются от обычных тем, что на простых картах цвета и естевственные формы природных объектов искажены редакционной переработкой для дальнейшей публикации. Однако в спутниковых фотографиях сохранена вся натуральность природы и объектов съемки, натуральные цвета, формы озер, рек, полей и лесов.

Глядя на карту можно только гадать что там: лес, поле или болото, в то время как на спутниковой фотографии сразу понятно: объекты как правило круглой или овальной формы уникального болотного цвета и есть — болота. Светло-зеленые пятна или области на фотографии — поля, а темно-зеленые — леса. При достаточном опыте ориентации в Google Maps — можно даже различать хвойный это лес или смешанный: хвойный имеет более коричневый оттенок. Так-же на карте можно различить специфические ломаные линии, пронзающие леса и поля необъятных российских просторов — это железные дороги. Только глядя со спутника можно понять что железные дороги намного больше автомобильных дорог влияют на окружающий их природный ландшафт. Так-же в Картах Google существует возможность наложить на спутниковое изображение местности или города карты с названием областей, дорог, населенных пунктов в масштабах страны и названием улиц, номеров домов, станций метро в масштабе города.

Режим карты и режим спутникового вида

Кроме спутниковых изображений существует возможность переключиться в режим «карта», в котором возможно просматривать любую территорию на поверхности Земли плп подробно изучать планировку и расположение домов любого более-менее крупного города. В режиме «карта» особенно удобно планировать перемещения по городу если вы уже вдоволь насмотрелись спутниковых видов своего города.

Функция поиска по номеру дома с легкостью укажет вам на нужный дом дав возможность «оглядеть» территорию вокруг этого дома и как к нему можно подъехать/подойти. Для поиска необходимого объекта достаточно набрать по-русски в строке поиска запрос вида: «Город, улица, номер дома» и сайт отобразит вам специальным маркером местоположение искомого вами объекта.

Как пользоваться Google Maps

Для начала Откройте какое-нибудь место.

Чтобы переместиться по карте нажмите левой кнопкой мыши на карту и перетащите ее в произвольном порядке. Чтобы вернуться в изначальную позицию нажмите на кнопку центрирования, находящуюся между кнопками четырех направлений.

Чтобы увеличить карту — нажмите на кнопку «+» или покрутите ролик мыши когда курсор находится над картой. Увеличить карту можно так-же и двойным щелчком мыши в интересующем вас месте.

Для переключения между спутниковым, смешанным (гибридным) видом и картой используйте соответствующие кнопки в правом верхнем углу карты: Карта / Спутник / Гибрид.

Карта Гугл – это один из популярнейших сервисов на сегодняшний день. Он предоставляет пользователям возможность наблюдать нашу планету (и не только) со спутника онлайн при высоком качестве и в реальном времени (достопримечательности планеты в ). В какой-то момент все-таки первенство схематического вида карт перехватило приложение «Open Street Maps». Где каждый осведомленный может редактировать карту в стиле Википедии, но это ничего не меняет и на сегодня Гугл Карты самый популярный сервис карт онлайн. Популярность карт этой компании располагается на первом месте долгие годы из-за хорошего качества снимков со спутника в любом уголке планеты, даже Яндекс не смогла обеспечить такое качество на своей родине.

Гугл Карты онлайн

Google продолжает усовершенствовать свое детище в виде визуализации нашей планеты, улучшая качество и детализацию поверхностей. Совсем недавно компания улучшила свои сервисы, используя новый спутник Landsat 8, который может фотографировать поверхность планеты Земля с разрешением 15/30/100 метров на одну элементарную точку. База спутниковых снимков в реальном времени была до этого обновлена лишь в 2013г. В то время приложение использовало снимки, которые делал спутник Landsat 7, он известен еще тем, что привносил в работу карт некоторые баги и сбои. Для сравнения качества сделанных снимков разными спутниками, обратите внимание на скрин ниже.

Изображения, сделанные разными спутниками

В приведенных примерах на скрине можно увидеть, что на снимке нового спутника видно не только улучшенная детализация земных объектов, но и естественнее цвета. Представители компании Google объявили, что на собирание мозаики поверхности земли нового поколения затрачено около 700 триллионов пикселей графических данных. Практически 43 тысячи мощнейших вычислительных машин в Google облаке трудились неделю над склеиванием картинок.

Как пользоваться Google Maps онлайн

В любом месте мира вы можете воспользоваться Гугл Картами онлайн в высоком качестве, используя для этого планшет, мобильный телефон или компьютер. Просто перейдите по ссылке https://google.com/maps/ или воспользуйтесь встроенной картой ниже и вы сможете найти страну, город и даже дорогу к музею, указав нужные параметры поиска. А для мобильных устройств вы можете скачать специальное приложение, которое более удобно в использовании.

Чтобы найти дорогу к прачечной или кафе, которое вы часто посещаете – просто укажите адреса в строке программы и вам больше не нужно будет вводить эти данные каждый раз. При этом вы можете не только просматривать проложенную дорогу к заведению, но и ознакомиться с информацией, которая относится к этому заведению, например, часы работы, контактные данные и т.д.

Давайте на примере попробуем воспользоваться картой от Google со спутника 2018.

  1. Перейдите на сайт или откройте приложение на мобильном устройстве.
  2. Вам достаточно просто указать курсором или прикосновением на сенсорном экране, и вы сможете просмотреть сведения об этом участке.
  3. Для того, чтобы узнать расстояние между городов, нажмите на одном из них правой кнопкой мыши и выберите из выпадающего меню «Измерить расстояние». Теперь вторую точку можно указать левой кнопкой мыши. Если нужно, точку можно перетянуть мышью в другое место, информация о расстоянии обновится.
  4. Чтобы выбрать режим «Рельеф», «Велодорожки», «Пробки» — выберите знак меню (три полоски) и нажмите нужный вариант. Если вы используете устройства Apple, нажмите значок ромбика со слоем и также на нужный вариант.
  5. Чтобы воспользоваться высоким качеством изображений в 3D, нажмите на четырехугольник в нижнем левом углу. На нем будет написано «Спутник», если необходимо вернуться в режим карты, снова нажмите его.
  6. Для того, чтобы выбрать режим «Просмотр улиц», перетащите желтого человечка на нужную область карты или просто введите в строке запроса точное местоположение, желательно с указанием домашнего адреса.
  7. Гугл Карты высокого разрешения позволяют просматривать улицы в историческом режиме, т.е. как они менялись со временем. Для этого выбросьте человечка на нужное место карты. Выберите пиктограмму часов и двигайте временной ползунок, чтобы выбрать нужную дату.

Удивительные факты о Гугл Картах


Возможности и преимущества онлайн карт в реальном времени

С первых дней Google Maps стали открытием для всех пользователей. Они дали возможность по-новому посмотреть на карты, по-новому обратить внимание на этот инструмент вообще. Каждый, кто заходил в Интернет в далеком 2005 году стремились сразу же воспользоваться онлайн картами и увидеть свой город или страну со спутника.

Это кажется немыслимым, но сегодня есть возможность просмотреть и другие планеты солнечной системы в приложении Google Maps!

Планеты в Google Maps

Чтобы это сделать перейдите на web версию программы и отдалите на максимум изображение Земли колесиком мышки. Слева в блоке появятся другие планеты, которые вы можете выбрать для просмотра. Здесь есть все планеты солнечной системы и еще дополнительно несколько их спутников. Например, Каллисто – спутник Юпитера. Правда снимки не позволяют рассматривать другие планеты настолько близко и детально, как это происходит с Землей.

Карты Гугл со спутника в 2018 году позволят просматривать поверхность земли и населенных пунктов в отличном качестве, чего нельзя сделать, используя обычную карту. При составлении бумажных и других версий карт натуральные цвета, четкие контуры берегов рек, озер, расцветка областей земли и прочие цветовые схемы опускаются, из-за чего мы плохо ориентируемся. Просмотрев пустынную местность на обычной карте можно только гадать, что там за растительность или рельеф. Обратившись же к Гугл Картам в реальном времени, вы сможете увидеть даже цвет и форму забора по любому адресу на другом континенте.

Вконтакте

Взаимосвязь качества изображения и разрешения изображения | Винсент Табора | High-Definition Pro

Говоря о качестве изображения, часто упоминается разрешение. Разрешение, конечно, относится к размеру изображения, измеренному в пикселях (элементах изображения). Когда вы умножаете ширину и высоту разрешения изображения, это дает общее количество пикселей в изображении.

Качество означает представление деталей изображения, хранящихся в пикселях, таких как цвет, тени, контрастность и т. д.Я слышал, как некоторые люди объясняют, что более высокие разрешения улучшают качество изображения. Это означает, что , если у вас есть снятое изображение с низким разрешением , увеличение его разрешения также повысит его качество . Действительно ли это улучшает качество изображения?

Это исходное изображение с реальным размером разрешения 1280 x 960 пикселей.

У меня есть фотография, снятая камерой с разрешением 1280 x 960 пикселей. Исходное изображение отображается вместе с увеличенным изображением 646%.

Изображение в исходном разрешении отображается слева, увеличено справа. Щелкните изображение, чтобы увеличить его.

При увеличении детали все еще заметны, чтобы показать сцену. Хотя изображение становится более пиксельным и размытым по мере увеличения изображения, качество по-прежнему выглядит хорошо, хотя и не так хорошо.

Будет ли качество деталей изображения намного лучше, если мы увеличим его разрешение?

Теперь исходное изображение будет увеличено до разрешения 3800 x 2850 пикселей.При этом используется алгоритм бикубической интерполяции с разрешением 300 PPI. Это изображение будет отображаться с увеличением 646%.

Изображение с увеличенным разрешением отображается слева, увеличено справа. Щелкните изображение, чтобы увеличить его.

Само качество не показывает никаких улучшений при увеличении разрешения. Хотя в максимальном разрешении он выглядит нормально, когда вы начинаете увеличивать масштаб, качество на самом деле страдает. Он выглядит более грязным и размытым. Цвета также выглядят более блеклыми, а сцена выглядит менее последовательной.Изображение, снятое с более низким разрешением, не улучшит качество при масштабировании до более высокого разрешения.

То есть разрешение изображения не определяет качество изображения?

Разрешение и качество зависят от определенных факторов. Чтобы лучше понять это, цифровые изображения, снятые электронными датчиками (в цифровых зеркальных и беззеркальных камерах), используют так называемый растровый формат . Растровый формат создает изображения с использованием пикселей (в цифровом изображении) или точек (при печати цифровых изображений).Растровые файлы создаются и хранятся на диске, который можно ретушировать с помощью программного обеспечения для редактирования фотографий. Растровые файлы (RAW) впоследствии могут быть сжаты для уменьшения размера файла (JPEG), но с компромиссом в деталях.

После захвата изображения в растровом формате все детали сохраняются в пикселях изображения. Таким образом, вы действительно не можете добавить новые детали для улучшения качества изображения, увеличив его до более высокого разрешения. Вместо этого вы фактически добавляете больше существующей информации, уже сохраненной в пикселях исходного изображения, путем дублирования соседнего или ближайшего пикселя.Например, если пиксель, захваченный в исходном изображении, имеет значение RGB «39,48,43», оно останется таким же при масштабировании изображения. Никакая новая информация не фиксируется вообще.

По этой причине профессиональные фотографы и опытные специалисты по обработке изображений предпочитают работать с изображениями с более высоким разрешением, так как в них больше пикселей, которые хранят больше информации. Больше информации означает больше деталей, поэтому качество изображения намного лучше, чем изображение с более низким разрешением. Это проявляется в их работе, поэтому, если это делается на коммерческой основе, важно иметь изображение самого высокого качества.

Если фотограф снял изображение с разрешением 8 МП вместо 32 МП, оно будет выглядеть не так хорошо при печати, но может не иметь значения для Интернета. Это связано с тем, что большая часть веб-контента, например изображения, не отображается в полном разрешении, поэтому разница не будет заметна. Хотя при печати качество заметно. Вот почему издатели предъявляют фотографам определенные критерии, когда речь идет о разрешении и качестве изображения.

Измерение качества изображения

Разрешение определяется соотношением пикселей к размеру изображения.Это измеряется в PPI (пикселей на дюйм) . Изображение с высоким разрешением обычно имеет больше пикселей на каждый квадратный дюйм изображения. Это измеряется, когда количество диагональных пикселей берется как пропорция длины диагональной линии, проходящей через изображение. Чем выше PPI, тем выше разрешение изображения, а это также означает, что выше качество изображения.

Шаг точки — это мера, используемая для определения резкости изображения. Измеряется в миллиметрах (мм), и меньшее число означает более четкое изображение.Когда у вас более близко расположенные пиксели, изображение будет выглядеть намного четче. Шаг точки — это расстояние от центра одного пикселя до следующего пикселя. Меньший шаг точки считается лучшим качеством изображения в зависимости от его разрешения. Например, разрешение 1024 x 768 имеет шаг точки 0,297. Разрешение 3840 × 2400 имеет шаг точки 0,125. Последний будет намного резче первого, а значит, будет иметь лучшее качество изображения.

Сжатие — еще один фактор, определяющий качество.Изображение в исходном растровом формате называется файлом RAW. Файл RAW содержит изображение самого высокого качества, поэтому некоторые фотографы просто используют так называемый формат без потерь, чтобы сохранить качество изображения. Примером этого является формат файла TIFF, который также занимает больше всего места на диске.

Формат JPEG, основанный на алгоритмах DCT (дискретное косинусное преобразование) , допускает дальнейшее сжатие (сжатие с потерями) изображения для уменьшения размера файла. Однако при сжатии изображения качество теряется.Чем сильнее сжато изображение, тем хуже сохраняется его качество. JPEG стал популярным для веб-контента на заре Интернета. Из-за меньшего размера файлов это позволяет веб-сайтам быстрее загружать контент при ограниченной пропускной способности.

Показывает, как сжатие может повлиять на качество. Большее сжатие уменьшает размер файла, но вы получаете изображение более низкого качества.

Это устройство, определяющее качество

Наверное, это известно большинству людей. Камера Canon 5D Mark IV по умолчанию определенно будет снимать более качественные изображения по сравнению с обычной камерой смартфона.Технические характеристики камеры определяют качество на основе объектива, размера сенсора, разрешения изображения, функций прошивки, стабилизации изображения и процессора сигналов изображения.

Во всяком случае, размер сенсора важен, потому что он отвечает за сбор света для создания изображения. Можно получать изображения с высоким разрешением, как на камерах смартфонов. Однако качество эквивалентной зеркальной фотокамеры будет не таким высоким, поскольку размер сенсора смартфона меньше.

Свет должен быть правильным

Освещение — это то, что может не учитываться в качестве изображения, но оно так же важно, как и камера.Вам нужен свет для создания изображений. Изображения самого высокого качества, снятые такими великими фотографами, как Энни Лейбовиц, Ансель Адамс и Херб Риттс, имеют одну общую черту — хорошее освещение. Какой бы качественной ни была камера, при плохом освещении вы не получите качественные изображения.

Плохо освещенные изображения ужасно трудно редактировать, потому что некоторые детали невозможно восстановить из теней и зернистых областей. Недостаток света также приводит к размытым изображениям, которые не являются четкими и детализированными. Цвета также страдают при плохом освещении, что снижает общее качество изображения.Преднамеренная съемка изображения даже при плохом освещении может быть истолкована как художественная, но это больше для творческих целей, а не для лучшей практики.

Это также зависит от дисплея

Великолепный дисплей, который может воспроизводить изображение, также, вероятно, является наиболее важным, когда речь идет о просмотре изображения в самом высоком качестве. Дисплей 4K по сравнению со стандартным дисплеем VGA — это сравнение дня и ночи. Когда вы пытаетесь просмотреть свое 32-мегапиксельное изображение на VGA-дисплее, вы не получите хорошего качества.

Это показывает, что даже изображения с высоким разрешением могут иметь низкое качество, если у вас плохой дисплей. Вы также не увидите изображение в 1 МП лучше на дисплее 4K. Вот почему в студиях постпродакшна редакторам требуются лучшие дисплеи с разрешением 5K и выше, чтобы производить контент самого лучшего и самого высокого качества.

Ответ

Поначалу это может сбить с толку, но давайте разберем то, что обсуждалось до сих пор.

  • Разрешение и качество изображения напрямую связаны со временем захвата изображения (без публикации).Например, если вы снимаете в высоком разрешении, вы получаете изображение высокого качества.
  • Разрешение изображения и качество изображения не связаны при редактировании изображения. Например, масштабируя изображение с низким разрешением, вы не улучшите его качество.
  • Тип носителя, используемого для показа изображения, очень важен. Самое высокое качество лучше всего смотреть на дисплее с высоким разрешением (например, на мониторе компьютера, телевизоре, киноэкране). Опубликованные изображения на печати выглядят лучше всего при самом высоком доступном разрешении.Изображения с низким разрешением, отображаемые на дисплее с высоким разрешением, точно не будут выглядеть намного лучше. Изображения с низким разрешением будут хорошо отображаться в Интернете, но не в печати.
  • Сжатие файлов изображений приводит к потере качества.
  • Общее качество изображения определяется камерой или устройством захвата изображения.
  • Хорошее освещение, более высокое качество. Плохое освещение, низкое качество.

Сейчас разрабатываются новые алгоритмы, которые могут масштабировать изображение и в то же время добавлять «новые» детали для улучшения качества изображения.Используя методы искусственного интеллекта Machine Learning , исследователи тестируют алгоритмы визуализации, использующие методы Deep Convolutional Neural Networks , которые используют супермасштабирование . Вскоре это может стать нормой, и в этом случае увеличение разрешения изображения действительно улучшает качество изображения. Для обычного изображения (без участия ИИ) качество изображения по-прежнему во многом определяется в момент захвата, и его качество будет зависеть от технических характеристик камеры (например,грамм. разрешение изображения, размер сенсора и т. д.).

Как экспортировать слайды с высоким разрешением (с высоким разрешением) из PowerPoint — Office

  • Статья
  • 4 минуты на чтение
  • 10 участников
  • Применимо к:
    PowerPoint для Microsoft 365, PowerPoint 2019, PowerPoint 2016, PowerPoint 2013, PowerPoint 2010, Microsoft Office PowerPoint 2007, Microsoft Office PowerPoint 2003

Полезна ли эта страница?

да Нет

Любая дополнительная обратная связь?

Отзыв будет отправлен в Microsoft: при нажатии кнопки отправки ваш отзыв будет использован для улучшения продуктов и услуг Microsoft.Политика конфиденциальности.

Представлять на рассмотрение

В этой статье

Примечание

Office 365 профессиональный плюс переименовывается в Приложения Microsoft 365 для предприятий . Для получения дополнительной информации об этом изменении прочитайте эту запись в блоге.

Вы можете изменить разрешение экспорта в Microsoft PowerPoint, сохранив слайд в формате изображения.Этот процесс состоит из двух шагов: используйте системный реестр, чтобы изменить параметр разрешения по умолчанию для экспортируемых слайдов, а затем сохраните слайд как изображение с новым разрешением.

Шаг 1. Измените настройку разрешения экспорта

Важно

Внимательно следуйте инструкциям в этом разделе. При неправильном изменении реестра могут возникнуть серьезные проблемы. Прежде чем изменять его, создайте резервную копию реестра для восстановления в случае возникновения проблем.

По умолчанию разрешение экспорта слайда PowerPoint, который вы хотите сохранить как изображение, составляет 96 точек на дюйм (dpi).Чтобы изменить разрешение экспорта, выполните следующие действия:

  1. Закройте все программы Windows.

  2. Щелкните правой кнопкой мыши Start , а затем выберите Run . (В Windows 7 выберите Start , а затем выберите Run .)

  3. В поле Открыть введите regedit и выберите OK .

  4. Найдите один из следующих подразделов реестра в зависимости от используемой версии PowerPoint:

    PowerPoint 2016, 2019, PowerPoint для Microsoft 365

    HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Office\16.0\PowerPoint\Параметры

    PowerPoint 2013

    HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Office\15.0\PowerPoint\Options

    PowerPoint 2010

    HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Office\14.0\PowerPoint\Options

    PowerPoint 2007

    HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Office\12.0\PowerPoint\Options

    PowerPoint 2003

    HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Office\11.0\PowerPoint\Параметры

  5. Выберите подраздел Options , укажите New в меню Edit , а затем выберите DWORD (32-bit) Value .

  6. Введите ExportBitmapResolution и нажмите Enter.

  7. Убедитесь, что выбран параметр ExportBitmapResolution , а затем выберите Modify в меню Edit .

  8. В диалоговом окне Редактировать значение DWORD выберите Decimal .

  9. В поле Value data укажите разрешение 300 . Или используйте параметры из следующей таблицы.

    Десятичное значение Полноэкранные пиксели (по горизонтали × вертикали) широкоэкранных пикселей (по горизонтали × вертикали) точек на дюйм (по горизонтали и вертикали)
    50 500 × 375 667 × 375 50 т/д
    96 (по умолчанию) 960 × 720 1280 × 720 96 точек на дюйм
    100 1000 × 750 1333 × 750 100 т/д
    150 1500 × 1125 2000 × 1125 150 т/д
    200 2000 × 1500 2667 × 1500 200 т/д
    250 2500 × 1875 3333 × 1875 250 т/д
    300 3000 × 2250 4000 × 2250 300 т/д

    Примечание

    Дополнительные сведения об установке этого значения см. в разделе «Ограничения».

  10. Выберите OK .

  11. В меню File выберите Exit , чтобы выйти из редактора реестра.

Шаг 2. Экспортируйте слайд как изображение

  1. В PowerPoint откройте презентацию слайдов, а затем откройте слайд, который вы хотите экспортировать.

  2. В меню Файл выберите Сохранить как .

  3. В поле Сохранить как тип выберите один из следующих форматов изображения:

    • Формат обмена графикой GIF (.гиф)
    • Формат обмена файлами JPEG (*.jpg)
    • PNG Формат переносимой сетевой графики (*.png)
    • Формат файла изображения тега TIFF (*.tif)
    • Независимое от устройства растровое изображение (*.bmp)
    • Метафайл Windows (*.wmf)
    • Расширенный метафайл Windows (*.emf)

    Примечание

    Вы можете изменить место сохранения изображения в поле Сохранить в . Вы также можете изменить имя изображения в поле Имя файла .

  4. Выбрать Сохранить . Вам будет предложено следующее диалоговое окно:

    Выбрать Только текущий слайд . Слайд сохраняется в новом формате и разрешении в том месте, которое вы указали в поле Сохранить в .

  5. Чтобы убедиться, что слайд сохранен с указанным разрешением, щелкните изображение правой кнопкой мыши и выберите Свойства .

Ограничения

При установке значения реестра ExportBitmapResolution в PowerPoint для некоторых версий PowerPoint необходимо учитывать максимальное ограничение DPI.

Максимальный DPI зависит от размера слайда. Формула выглядит следующим образом: maxdpi = (sqrt(100 000 000 / (слайд с * высотой слайда)), где ширина и высота слайда указаны в дюймах.

Например, для стандартного слайда 13,3 x 7,5 дюймов уравнение будет таким: sqrt(100 000 000 / (13,333 * 7,5)) = 1000,

PowerPoint 2019, 2016, 2013 и 365

Нет фиксированного предела DPI. Экспорт слайдов ограничен только размером полученного растрового изображения. PowerPoint может поддерживать растровые изображения размером до 100 000 000 пикселей (ширина x высота).Для стандартных широкоэкранных слайдов (13,3 x 7,5 дюймов) это означает максимальное разрешение 1000 DPI. Для слайдов более старого стиля размером 10 x 7,5 дюймов это обычно означает максимальное значение DPI, равное 1155.

PowerPoint 2010 и более ранние версии

Максимальное разрешение, которое PowerPoint может экспортировать, составляет 3072 пикселя, исходя из самого длинного края слайда. Например, стандартный слайд размером 10″ × 7,5″ имеет максимальное эффективное значение DPI, равное 307. Результат в 3070 пикселей (10 × 307 = 3070) находится в пределах 3072 пикселей. Однако любой параметр DPI, превышающий 307 для стандартного слайда, возвращается к пределу 3072.

Десятичное значение пикселей (по горизонтали × по вертикали) точек на дюйм (по горизонтали и вертикали)
307 3072 × 2304 307 точек на дюйм

Ограничение в 3072 пикселя также применяется к программному сохранению слайда.

Например, следующий код программно сохраняет изображение размером 3072 × 2304 пикселя:

  АктивВиндов.Selection.SlideRange(1).export
"c:\<имя файла>.jpg","JPG",4000,3000
  

Дополнительная информация

Сведения об изменении размера слайдов см. в разделе Изменение размера слайдов.

Обеспечение качества рентгеновского изображения — StatPearls

Определение/Введение

Качество изображения можно определить как атрибут изображения, который влияет на уверенность клинициста в визуальном восприятии соответствующих диагностических признаков на изображении.[1][2] Обеспечение качества или повышение качества определяется как упреждающие действия, направленные на повышение качества ухода и услуг и экономически эффективное удаление отходов. В этой статье мы обсудим фундаментальные концепции обеспечения качества цифровых рентгенографических изображений. Наиболее распространенными цифровыми рентгенографическими детекторами являются компьютерная рентгенография (CR) и цифровая рентгенография (DR). Важными компонентами качества рентгенографического изображения являются контрастность, динамический диапазон, пространственное разрешение, шум и артефакты.[3] Мы кратко обсудим эти компоненты.

  • Контраст: Рентгенографический контраст представляет собой небольшую разницу в сигнале или яркости между исследуемой структурой и ее окружением.[3] Контраст создается за счет дифференциального ослабления рентгеновских лучей разными тканями. Рентгенографический контраст прямо пропорционален атомному номеру, плотности и толщине ткани. Например, ослабление рентгеновского излучения наименьшее в воздухе и выше в костях и между ними в мягких тканях. В цифровой рентгенографии контрастность можно регулировать с помощью методов постобработки изображения, при которых значения пикселей изменяются для обеспечения ожидаемого диапазона контрастности в зависимости от конкретных клинических требований.[3]
  • Динамический диапазон: Динамический диапазон — это диапазон различной интенсивности рентгеновского излучения, который может быть отображен детектором.[3] Рентгенографические детекторы, обеспечивающие хороший контраст в широком динамическом диапазоне, необходимы для получения высококачественных цифровых рентгенограмм. Детекторы с широким динамическим диапазоном будут отображать очень низкие или очень высокие значения экспозиции на изображении, и зрители могут просматривать диапазон различной интенсивности видимого света. Хотя изображения с узкой широтой показывают больший видимый контраст, крайние значения интенсивности экспозиции будут казаться слишком белыми или слишком черными без заметного контраста.
  • Пространственное разрешение: Пространственное разрешение — это способность системы визуализации различать соседние структуры отдельно друг от друга. Образец полос, содержащий чередующиеся радиоплотные полосы и рентгенопрозрачные пространства одинаковой ширины, можно визуализировать, чтобы получить субъективное измерение пространственного разрешения в единицах пар линий на миллиметр. Передаточная функция модуляции (MTF) представляет собой объективное измерение пространственного разрешения, полученное путем измерения передачи амплитуды сигнала различных пространственных частот от объекта к изображению.[3] MTF — лучший способ измерения пространственного разрешения. Факторы, влияющие на пространственное разрешение, включают увеличение, размер фокусного пятна рентгеновского снимка, разрешение детектора, движение пациента и обработку изображения. Предельное системное пространственное разрешение 2,5 мм или выше необходимо для цифровых рентгенограмм.[3] В системе ЦР рассеяние лазерного луча во время считывания изображения является основным фактором, ограничивающим пространственное разрешение. В системах DR распространение фотонов света при преобразовании фотонов рентгеновского излучения в свет и размер элемента детектора (del) являются наиболее важными факторами, определяющими пространственное разрешение.[3]
  • Шум: Радиографический шум — это случайные или структурированные изменения в изображении, которые не соответствуют изменениям затухания рентгеновского излучения объекта. Спектр мощности шума является лучшим показателем шума, который измеряет пространственно-частотное содержание шума.[3] Квантовый шум в первую очередь отвечает за шум изображения, а количество рентгеновских квантов, используемых для формирования изображения, определяет квантовый шум. Контроль факторов воздействия — лучший способ уменьшить квантовый шум.
  • Отношение сигнал-шум (SNR): Отношение сигнал-шум является важным показателем, который сочетает в себе эффекты контраста, разрешения и шума.Чем выше сигнал и ниже шум, тем лучше качество изображения. Изображения с высоким SNR позволяют распознавать более мелкие и менее контрастные структуры. Квантовая эффективность обнаружения (DQE) является наилучшей мерой эффективности передачи отношения сигнал-шум (SNR) системы визуализации.[3] Способность обнаружения человека улучшается с более высоким SNR.[2] Требуемое радиационное воздействие обратно пропорционально DQE.[3]
  • Артефакты: Артефакты ухудшают качество изображения из-за других факторов, помимо низкого разрешения, шума и отношения сигнал/шум.К ним относятся неравное увеличение, неравномерное изображение из-за проблем с детектором, плохие элементы детектора, наложение спектров и неправильное использование сетки.

Проблемы, вызывающие озабоченность

Факторы, влияющие на качество изображения.

  • Энергия луча и кВп- Энергия рентгеновского луча представляет собой энергетический спектр, используемый при формировании изображения. Он прямо пропорционален атомному номеру анодной мишени, пиковому напряжению (кВп) генератора рентгеновского излучения и степени фильтрации в пучке.[3][4] Лучи с более высокой энергией вызывают большее проникновение рентгеновских лучей, меньшую степень ослабления в тканях и большее рассеяние излучения.[5] Это приводит к более низкому контрасту и более низкой дозе. И наоборот, лучи с более низкой энергией вызывают более высокий контраст и требуют более высокой дозы, поскольку потребуется больше фотонов для проникновения в ткани тела и формирования изображения. Для визуализации определенных частей тела выбирается соответствующая энергия для оптимизации контраста и дозы.
  • Произведение тока трубки на время экспозиции (мАс) Ток трубки определяет общее количество фотонов, падающих на пациента для формирования изображения.мАс — это произведение тока трубки в миллиамперах и времени воздействия в секундах. Существует линейная зависимость между mAs и дозой пациента. Увеличение мАс приводит к увеличению дозы облучения пациента и уменьшению шума. Для данного исследования следует выбирать соответствующие mAs, чтобы оптимизировать баланс между шумом и дозой в зависимости от клинической необходимости. Время экспозиции может повлиять на пространственное разрешение, поскольку длительное время экспозиции может увеличить вероятность того, что движение пациента приведет к размытию изображения.[5]
  • Геометрия получения изображения. Геометрические факторы получения изображения, влияющие на качество изображения, включают расстояние от источника до приемника изображения, ориентацию, степень увеличения и размер фокального пятна.Изменения расстояния от источника до приемника изображения приводят к вариациям относительного увеличения анатомических структур на изображении.

  • Увеличение. Увеличение воздушного зазора или расстояния от пациента до приемника изображения приводит к увеличению увеличения и уменьшению рассеянного излучения, что приводит к улучшению контрастности изображения и уменьшению шума[5]. Однако доза облучения увеличивается по мере приближения пациента к рентгеновской трубке. Поскольку размер фокусного пятна фиксирован, увеличение увеличения может привести к увеличению размытия.[5]
  • Размер фокусного пятна. Размер фокусного пятна рентгеновской трубки обратно пропорционален пространственному разрешению. Уменьшение размера фокусного пятна приводит к улучшению пространственного разрешения.[5] Однако рентгеновская трубка с малым фокусным пятном имеет ограниченный максимальный выходной сигнал, что приводит к увеличению времени экспозиции, что может вызвать повышенное движение пациента и размытие движения.[5]
  • Производительность детектора. Производительность детектора зависит от разрешения детектора, размера элемента детектора и характеристики SNR детектора.Чем меньше размер элемента детектора, тем выше разрешение. В идеальном сценарии размер элемента детектора должен быть меньше, чем наименьшая интересующая область. Передаточная функция модуляции (MTF) является основным показателем разрешения детектора, а не размера элемента детектора. Детектор, который поддерживает значение MTF на более высоких пространственных частотах, имеет лучшее разрешение.

  • Коллимация. Коллимация определяется как ограничение пространственной протяженности рентгеновского луча, падающего на интересующую область пациента и детектора.Эффективная коллимация вызывает уменьшение рассеянного излучения, достигающего детектора.[5] Это приводит к улучшению контрастности изображения и шумов, а также к увеличению отношения сигнал/шум. Это также приводит к меньшему облучению и снижению эффективной дозы облучения пациента.
  • Противорассеивающая сетка — Противорассеивающая сетка улучшает качество изображения за счет уменьшения рассеянного излучения. Однако это также может негативно повлиять на качество изображения из-за ослабления первичного рентгеновского луча.[3][5]
  • Обработка изображения. После получения цифрового изображения можно добиться искусственной регулировки контрастности с помощью методов постобработки для улучшения визуального восприятия, включая выравнивание гистограммы, усиление контуров, обработку оттенков серого и уменьшение шума.[6] Эти методы можно использовать для изменения влияния kVp на контрастность изображения. Если постобработка не выполняется, цифровые изображения имеют низкий контраст между различными тканями. В цифровой рентгенографии значения пикселей прямо пропорциональны экспозиции. Значения пикселей изменяются после получения изображения для оптимизации контраста в зависимости от клинического сценария.

Клиническое значение

Регулируя kVp, уменьшая mAs и уменьшая размер фокального пятна, можно получать высококачественные цифровые рентгенограммы с меньшей дозой облучения.Хотя более высокая доза облучения приводит к меньшему шуму и лучшему качеству изображения, следует очень осторожно подходить к дозе облучения пациента. Рентгенографические системы должны быть оптимизированы для получения изображения такого качества, которое обеспечивает диагностическую точность при минимально возможной дозе облучения. Выбор рентгенографической проекции влияет на дозу облучения. Например, на рентгенограммах грудной клетки передне-задняя (AP) ориентация имеет более высокую дозу облучения по сравнению с задне-передней (PA) проекцией из-за большего облучения груди.У педиатрических пациентов во время рентгенографических исследований важно использовать принцип настолько низкого уровня, насколько это разумно достижимо (ALARA), поскольку дети более восприимчивы к воздействию ионизирующего излучения, чем взрослые. Рентгенографические детекторы с более высоким DQE обеспечивают превосходные характеристики SNR, что позволяет снизить дозу облучения без существенного влияния на качество изображения, особенно у детей. [3][6][7]

Существует тенденция использовать большую дозу облучения в цифровых изображениях, чтобы уменьшить шум изображения, называемый «ползучестью дозы».'[3] Использование утвержденной таблицы, содержащей предварительно определенные технические параметры в зависимости от размера пациента, помогает избежать расползания дозы.[3] Отчет Целевой группы 116 Американской ассоциации физиков в медицине является отличным ресурсом для рекомендуемого индикатора воздействия для цифровой рентгенографии.

Надлежащее использование эффективной коллимационной и противорассеивающей сетки снижает рассеянное излучение и улучшает качество изображения за счет уменьшения шума и улучшения отношения сигнал/шум. Противорассеивающая сетка наиболее полезна при большом количестве рассеянного излучения, особенно если толщина тела пациента превышает 10 см.[3] Однако антирассеивающая сетка бесполезна для маленьких пациентов или детей, а также для визуализации небольших частей тела.

При устранении неполадок с некачественными рентгенографическими изображениями первым шагом должна быть настройка параметров постобработки, чтобы увидеть, можно ли воспроизвести изображение с лучшим качеством изображения. Следует оптимизировать протоколы получения и обработки изображений, чтобы избежать повторного обследования пациентов и ненужного облучения.

Оптимальные протоколы визуализации должны быть разработаны и установлены с помощью медицинского физика для получения неизменно высокого качества изображения при минимально возможной дозе облучения.Изображения должны быть правильно сжаты для передачи и хранения без потери важных клинических данных. Для улучшения отображения изображения следует использовать соответствующую постобработку изображения. Системы визуализации должны соответствовать соответствующим государственным и федеральным нормам. Системы визуализации должны минимизировать количество некачественных изображений и максимизировать клиническую эффективность и постоянное улучшение качества [3].

Тщательная программа обеспечения качества необходима для постоянного поддержания высокого качества работы.Качество изображения следует контролировать путем проведения приемочных испытаний для обеспечения безопасности и качества изображения, периодических проверок и оценки обслуживания, а также тщательных ежегодных проверок под руководством медицинского физика.[9]

В заключение мы обсудили важные компоненты качества рентгенографического изображения и различные факторы, влияющие на качество изображения. Эти знания полезны для получения высококачественных цифровых рентгенограмм с минимально возможной дозой облучения, чтобы повысить точность диагностики врача.

Оптимизация изображений

После создания политики можно настроить параметры оптимизации изображений, чтобы уменьшить размер производных изображений, генерируемых и доставляемых Диспетчером изображений и видео, без существенного влияния на качество изображения. Вы также можете настроить различные типы запрашивающих устройств и медленные соединения. Эти оптимизации могут помочь вам достичь ваших целей в области веб-производительности.

👍

Новый пользовательский интерфейс диспетчера политик

Эти инструкции относятся к новой бета-версии диспетчера политик.Если вы используете оригинальную версию, некоторые вещи могут измениться. Чтобы попробовать новую бета-версию, нажмите Переключиться на БЕТА-версию .

  1. В Центре управления Akamai перейдите к ☰ > CDN > Диспетчер изображений и видео .

  2. Выберите правильный контракт.

  3. Разверните набор политик, содержащий политику, которую вы хотите изменить.

  4. Откройте меню «Действия» для политики и выберите «Просмотреть/изменить политику при подготовке ».

    Появится редактор политик изображений .

  1. Развернуть Изображение и качество и настройки .

  2. Нажмите Производное качество .

  3. Выберите тип качества .

    • Статический . Позволяет установить статическое значение качества от 1 до 100.

    • Восприятие . Позволяет установить качественное значение в диапазоне от высокого до низкого.Качество восприятия облегчает вес ваших изображений за счет уменьшения визуального качества, незаметного для человеческого глаза.

  4. Установите значение качества на Static или Perceptual .

    Если вы выбрали Статический , у вас есть следующие варианты:

    • Использовать системные настройки по умолчанию из 85
    • Введите фиксированное числовое значение в поле
    • Выберите переменную, содержащую числовое значение

    Если вы выбрали Perceptual Quality , у вас есть следующие варианты:

    • Выберите качественное фиксированное значение из списка, например, Medium High
    • Выберите переменную, содержащую качественное значение

    Чем выше числовое или качественное значение, тем выше качество получаемых производных изображений, но меньше экономия байтов.

👍

Создайте предварительный просмотр качества восприятия , чтобы увидеть, как будут выглядеть ваши изображения после применения настройки качества восприятия.

Переопределение значения качества для медленных соединений позволяет указать фиксированное (статическое) значение качества от 1 до 100, которое будет применяться к обработке изображений, когда пользователи заходят на ваш веб-сайт через медленное соединение. Это фиксированное значение переопределяет установленное вами значение статического или воспринимаемого качества, но только для этих пользователей.Нет никакого влияния на качество изображений для пользователей со стандартным подключением.

Это означает, что изображения более низкого качества будут отображаться для клиентов, если время приема-передачи клиента (RTT) составляет 300 мс или больше. RTT — это количество времени в миллисекундах, которое требуется для перехода от клиента к пограничному серверу и обратно. Изображения более низкого качества приводят к ускорению загрузки страницы.

📘

Значение переопределения также применяется к изображениям, доставляемым на мобильные устройства, если у пользователя включена функция сохранения данных (включен заголовок Save-Data).Изображение более низкого качества доставляется, даже если сетевое соединение не является медленным.

👍

Для получения дополнительной информации об этом параметре см. пример использования Адаптация для медленных соединений.

  1. В разделе Изображение и качество и настройки щелкните Производные ширины

  2. Добавьте контрольные точки ширины изображения для устройств, которые могут получить доступ к вашему веб-сайту или приложению. Введите первую точку останова в текстовое поле и нажмите клавишу ввода, затем повторите для всех дополнительных точек останова.Общие контрольные точки: 320, 640, 720, 1024 и 1080 пикселей.

Никон | Продукты для обработки изображений | Основы цифровой зеркальной фотокамеры

«Качество изображения» относится к типу файла и коэффициенту сжатия, используемому при сохранении изображений, а «размер изображения» (измеряемый в пикселях) определяет физические размеры изображения.

Качество изображения и тип файла (NEF/RAW, JPEG и TIFF)

В зависимости от выбранного параметра качества изображения изображения будут записываться в форматах NEF (RAW), JPEG или TIFF (доступные параметры зависят от модели камеры).

Качество изображения

Имя файла

Просмотр в

Прямая печать/DPE

Компрессия (приблизительная степень сжатия)

Размер файла

NEF (RAW)

DSC_xxxx.NEF
(NEF = электронный формат Nikon)

Программное обеспечение, поддерживающее изображения в формате NEF (RAW)

Не поддерживается

Сжатый.Камеры высокого класса также поддерживают форматы NEF/RAW без сжатия.

Большой

JPEG

Штраф

DSC_xxxx.JPG

Разнообразное программное обеспечение общего назначения

Поддерживается

Сжатый (1 : 4)

Большой (для изображений JPEG)

Обычный

Сжатый (1 : 8)

Средний (для изображений JPEG)

Базовый

Сжатый (1 : 16)

Маленький (для изображений JPEG)

ТИФФ

DSC_xxxx.ТИФ

Программное обеспечение для обработки изображений общего назначения

Не поддерживается

Не сжатый

Очень большой

Редактирование изображений

Качество изображения

Редактировать с помощью

Подходит для последующего редактирования?

NEF (RAW)

ViewNX 2 или Capture NX 2

Да

JPEG

Различные программы общего назначения

ТИФФ

Программное обеспечение для обработки изображений общего назначения

Да

NEF (RAW) рекомендуется для фотографий, которые будут обрабатываться после выхода из камеры, JPEG — для фотографий, которые будут отображаться или распечатываться без дальнейшей обработки.

NEF (сырой)

Файлы NEF (RAW) записывают необработанные данные с датчика изображения камеры. Настройки камеры сохраняются отдельно от необработанных данных, что позволяет изменять такие настройки, как экспозиция и баланс белого, после съемки. Одно и то же изображение можно редактировать различными способами без ущерба для качества изображения.

Для просмотра этого контента должен быть включен JavaScript и установлена ​​последняя версия Adobe Flash Player.

JPEG

Изображения

JPEG сжимаются с использованием алгоритма обработки изображений, который частично уменьшает размер файла за счет уменьшения объема информации, содержащейся в изображениях.Степень сжатия может быть выбрана из «Fine», «Normal» и «Basic» для коэффициентов сжатия примерно 1 : 4, 1 : 8 и 1 : 16 соответственно. Чем ниже степень сжатия, тем лучше качество и больше размер файла. Чем выше коэффициент, тем меньше размер файла, но больше потеря информации.

На следующих фотографиях показана увеличенная часть изображения выше с качеством Fine, Normal и Basic, чтобы проиллюстрировать эффект сжатия.

На увеличенных изображениях видны артефакты изображения, созданные при более высоких коэффициентах сжатия.

TIFF (доступен для некоторых моделей камер)

TIFF — это несжатый формат, не вызывающий ухудшения качества изображения. Он также поддерживается широким спектром программного обеспечения для обработки изображений. Однако файлы TIFF сравнительно велики.

Глубокая оценка качества изображения. Глубокое погружение в полное эталонное изображение… | Алексей Михайлюк

Глубокое погружение в полноценную оценку качества изображения.От субъективных экспериментов с качеством изображения до глубоких объективных показателей качества изображения.

Изображение автора

Прежде чем углубиться в мир оценки качества изображений, я очень мало знал об этапах обработки в конвейере обработки изображений. Как мне позже показалось, конвейер камеры (процесс захвата фотонов и преобразования их в байты цифрового мира) представляет собой синергию аппаратного и программного обеспечения, тщательно оптимизированного на каждом этапе, как и модели отображения — процесс обратного преобразование цифровых байтов в физические количества света, воспринимаемые человеческим глазом.

Для достижения высокого уровня детализации, повышенной четкости и реалистичности, ощущения глубины изображений алгоритмы обработки изображений проходят тщательную доводку. Некоторое время назад эти алгоритмы настраивались вручную. Со временем были разработаны методы автоматической оценки качества изображения, значительно упрощающие работу разработчиков алгоритмов.

Проблема разработки метрик, отражающих воспринимаемое качество изображений, по-прежнему остается актуальной. Рассмотрим, например, два изображения тигра ниже — один из самых популярных показателей для оценки качества изображения. Отношение пикового сигнала к шуму (PSNR) не может присвоить изображению более высокую оценку, которую люди-наблюдатели сочли бы более качественной. качественный.

В этом примере отношение пикового сигнала к шуму (PSNR) дает противоречивые результаты, которые противоречат воспринимаемому качеству изображения. На правом изображении метрическая оценка ниже, однако с точки зрения восприятия она выглядит лучше. Обработанное изображение из набора данных изображений BSD.

Прежде чем я перейду к объективным метрикам качества изображения, нам сначала нужно пройтись по основным шагам для их разработки:

Мы начнем с критериев — того, что мы хотим, чтобы метрика моделировала. Затем мы выбираем набор изображений, на которых позже будем обучать модель.Имея изображения, мы собираем данные в виде суждений человека-наблюдателя, спрашивая, насколько хорошо каждое изображение соответствует выбранным критериям. После того, как данные собраны, мы можем перейти к моделированию.

Эта статья посвящена оценке ухудшения качества изображения с помощью полных эталонных показателей качества глубокого изображения. Поэтому я лишь кратко расскажу о первых двух шагах конвейера. Это предварительные условия для понимания выбора, лежащего в основе современных моделей оценки качества изображения. Я также кратко расскажу о метриках качества изображения, не основанных на глубоком обучении, поскольку они часто используются в качестве составных частей глубоких моделей.

Статья частично основана на моем выступлении в PyData Cambridge и приглашенном выступлении в ARM ltd. Если вы хотите узнать больше по теме этого поста, не стесняйтесь, напишите мне — я обязательно смогу дать дальнейшие указания.

Обычно различают три типа оценки качества изображения. Эстетическая оценка изображения, оценка ухудшения изображения и оценка заметности артефактов. Рассмотрим, например, три случая ниже.

Три критерия качества изображения.Изображение автора.

В первом случае эстетической оценки изображение вверху для меня выглядит лучше, чем изображение внизу. Я бы сказал, что у него приятные и интересные, немного потрепанные текстуры. Таким образом, об эстетике судят по общепринятым фотографическим правилам — правильному использованию освещения, контраста и композиции изображения. Во втором случае нас интересует оценка уровня видимого ухудшения (качества) на тестовом изображении по отношению к эталону.Этот вопрос, безусловно, менее двусмысленный, поскольку он напрямую не зависит от личных предпочтений. И, наконец, в последнем случае нам было бы интересно увидеть области на изображении, где наблюдатели могли бы увидеть артефакты ( видимость ) — эти области часто нетривиальны, так как некоторые нарушения могут быть замаскированы. И хотя первый (эстетика) и последний (видимость) примеры — очень интересные темы, в этой статье я буду говорить об оценке искажения/верности изображения.

Так как же выявить человеческие суждения о качестве изображения? Обычно различают два типа методов. Рейтинг и ранжирование. Я подробно рассказал об обеих методологиях в этой статье, где я также рассказал о способах объединения оценок, полученных в результате двух экспериментальных процедур.

Примеры ранжирования и рейтинговых экспериментов. Изображение автора.

В рейтинге участников просят присвоить изображению один балл по заранее заданной шкале. Результаты рейтинга зависят от выбора изображений для эксперимента и процедуры обучения.В то же время ранжирование намного проще, так как задается простой вопрос — какое изображение лучше. Большим недостатком ранжирования является большое количество возможных сравнений. У меня также была возможность поработать с методами эффективного выбора пар для экспериментов по ранжированию, и я обсудил общий процесс в этой статье.

После сбора данных у нас будет набор данных субъективного качества изображения, который будет выглядеть так, как показано ниже.

изображения из набора данных TID2013.

Каждое изображение в наборе данных имеет соответствующую субъективную оценку качества.

Долгое время разработка алгоритмов объективного качества сдерживалась отсутствием достаточно большого набора данных о качестве изображения. Идеальный набор данных должен содержать большое количество психометрических измерений для различных изображений, а также различные искажения на разных уровнях нарушения.

Проблема сбора достаточно большого набора данных решалась во многих работах, и с помощью Amazon Mechanical Turk у нас теперь есть довольно значительное количество наборов данных для обучения метрик.Ниже я привожу сводку самых крупных из них:

Имея данные, мы можем смоделировать воспринимаемое качество. Типичная метрика качества изображения берет искаженное изображение и дает оценку, которая будет иметь высокую корреляцию с оценками, предоставленными участниками-людьми.

Обычно различают три типа метрик. Без эталона, когда не предоставляется эталонное изображение, с уменьшенным эталоном, когда предоставляется некоторая информация об эталонном изображении, и с полным эталоном. Здесь я сосредоточусь на метриках полного эталона, поскольку они часто используются при настройке алгоритмов обработки изображений.

Обычные (пиксельные) показатели

В течение очень долгого времени качество изображения рассчитывалось с помощью отношения пикового сигнала к шуму (PSNR):

Где MAX(I) — значение максимально возможного значения пикселя и MSE — это среднеквадратическая ошибка, определяемая по формуле:

Другой популярной метрикой является мера индекса структурного подобия (SSIM), которая вычисляет статистику изображения скользящего окна:

, охватывающую три компонента: яркость (l), контрастность © и структуру (s):

Где \mu и \sigma — средние значения и стандартные отклонения значений патча для эталонного изображения x и тестового изображения y.

Показатели на основе пикселей, используемые в качестве оценщиков качества восприятия, содержат несколько потоков:

  • Они не инвариантны к сдвигу пикселей, что означает, что изображение, сдвинутое на один пиксель, разрушит прогнозы качества. Для таких метрик, как SSIM, которые оперируют скользящими окнами, усредняя результаты, проблему можно несколько облегчить, однако она все же остается.
  • Они задают одинаковое ожидание для всех значений пикселей и не учитывают эффекты маскировки или визуальной заметности. Например, гауссовский шум может быть замаскирован высокочастотными деталями изображения, иначе размытие по Гауссу не будет столь заметным в низкочастотных областях изображения
  • Многие из них были разработаны для стандартных условий просмотра с предполагаемым разрешением изображения от 30 до 60 пикселей на градус и яркость дисплея 100 кандел на квадратный метр, что было разумным в эпоху ЭЛТ-мониторов.

И хотя были предложены варианты этих показателей, такие как MS-SSIM (многомасштабный SSIM) или WSSIM. Они лишь немного улучшают производительность.

Моделирование зрительной системы человека

Более продвинутый класс метрик направлен на моделирование или построен на предположениях о зрительной системе человека (HVS): изображения является значимой характеристикой для объяснения воспринимаемого качества изображения.Модель фазовой конгруэнтности утверждает, что признаки воспринимаются в точках, где компоненты Фурье максимальны по фазе. Чтобы включить информацию о контрасте, важную для зрительной системы, FSIM также использует карту градиента изображения. Есть очень хорошая статья о том, как работает фазовая конгруэнтность с нуля. Для тех, кто заинтересован в использовании FSIM в качестве функции потерь, не стесняйтесь проверить мою дифференцируемую реализацию pytorch.

HDR-VDP : имеет очень сложную модель нескольких компонентов, отвечающих за моделирование различных частей зрительной системы человека.Одним из преимуществ модели является то, что это метрика белого ящика, в которой каждый компонент тщательно настроен на психофизических данных. Метод позволяет моделировать качество при различных условиях просмотра, таких как расстояние до экрана и его яркость. Схема ранней версии модели приведена ниже:

Схема ранней версии hdr-vdp. Изображение Рафала Мантюка из бумажного источника.

Большая часть обработки основана на функции контрастной чувствительности (CSF).CSF объясняет, как зрительная система человека воспринимает изменения контраста в зависимости от пространственной частоты.

Люди имеют более низкие контрастные пороги на пространственных частотах при высоких значениях CSF (от 6 до 8 циклов на градус) . Таким образом, вероятность восприятия искажений выше для пространственных частот, для которых высока функция контрастной чувствительности.

Новые крупномасштабные наборы данных о качестве изображения позволили разработать показатели качества изображения на основе моделей глубокого обучения.Обычно подчеркивающей моделью является сверточная нейронная сеть (CNN). Если вы хотите ознакомиться с основами CNN и различными приемами, улучшающими их производительность, я рассказал об этом в статье, состоящей из двух частей: части I и части II.

Ранние модели качества глубоких изображений не имели большого количества данных для обучения и основывались на предположении, что модели, предварительно обученные для классификации, также изучают распределение статистики естественной сцены. Затем предварительно обученные модели VGG или Alex-Net использовались в качестве экстракторов признаков.В этих моделях качества функции, извлеченные из эталонных и тестовых изображений, обычно сравниваются с помощью среднеквадратичной ошибки. Таким образом, показатель качества получается из расстояния в пространстве признаков тестовых и эталонных изображений.

Вам это ничего не напоминает? Это именно то, что делает потеря восприятия!

Изображение Джонсона.

Здесь изображение x передается через генераторную сеть, в результате чего на выходе получается y, где y должно иметь содержимое yc и стиль ys.

В некоторых работах изучалось, почему глубокие представления могут быть хорошими характеристиками качества восприятия, самая последняя из них исследует взаимосвязь между хорошо известными понятиями в зрительной системе человека, такими как контрастная чувствительность и активация скрытых слоев глубоких нейронных сетей.В работе также предлагается методология выбора глубоких представлений для максимальной корреляции с воспринимаемым качеством изображения.

Изображение Тарика.

Теперь поговорим о метриках глубокой оценки качества изображения!

IQA через функции DNN: Вместо сравнения простой среднеквадратичной ошибки одна из первых работ разложила изображение на несколько масштабов и сравнила гистограммы карты признаков тестового и эталонного изображений с помощью ядра пересечения гистограмм.

DeepSIM : Точно так же среднеквадратическая ошибка была заменена SSIM в пространстве признаков тестового и эталонного изображений.После вычисления оценки для каждой карты объектов результаты объединяются и регрессируют до единой глобальной оценки качества.

LPIPS : Хотя в документе предлагается новая метрика качества, на мой взгляд, основной вклад работы заключается в сравнении различных глубоких моделей, обученных по-разному в качестве экстракторов признаков для оценки качества изображения (набор данных BAPPS). Работа показывает явное преимущество предварительно обученных моделей оценки качества изображения по сравнению с моделями, предварительно обученными для несвязанной задачи изображения (например,грамм. классификация изображений). Модель использует экстрактор признаков для создания низкоразмерных вложений d0 и d1 для двух входных изображений (обозначающих расстояние до эталона), которые затем проходят через неглубокую сеть G для получения вероятности того, что одно лучше другого. Предлагаемая модель также решает проблему с различными диапазонами признаков, извлекаемых различными слоями (например, ранние слои могут иметь диапазон от 0 до 1, а более глубокие признаки могут иметь диапазон от 0 до 100, внося больший вклад в формирование показателей качества). изученные веса (оранжевые на изображении ниже), чтобы взвесить важность.

Изображение Чжана.

DeepQA : Имея больше данных, модели начали использовать трансферное обучение — точную настройку предварительно обученных моделей на наборах данных качества изображения. А позже даже обучение с нуля. Ранние модели были довольно мелкими. Приведенная ниже модель была обучена на участках, извлеченных из изображения набора данных качества изображения LIVE, состоящего всего из 800 изображений. Модель изучает карту чувствительности — веса карты среднеквадратичной ошибки, которая затем усредняется для получения единого балла.Чтобы гарантировать, что карта чувствительности не схлопнется из-за высокочастотного шума, во время обучения вводится ограничение сглаживания.

Изображение Ким.

WA-DIQaM-FR : Позже, когда стали доступны большие наборы данных, обученные сквозные модели стали глубже и сложнее. Приведенная ниже модель была обучена на фрагментах изображений из набора данных TID2013 (3000 изображений).

Изображение Боссе.

PieApp : В отличие от других моделей, которые основаны на изучении параметров модели путем регрессии к субъективной оценке изображения, PieApp обучен прогнозировать вероятность того, что одно изображение будет иметь лучшее качество, чем другое (левый график на диаграмме ниже).Модель основана на сиамской сети (синяя на диаграмме), которая извлекает функции, которые затем сопоставляются с одним числом с частью модели, вычисляющей баллы (зеленой на диаграмме). Разница между двумя оценками, прошедшими через нелинейность, дает вероятность того, что одна из них лучше другой. Эта процедура обучения была включена в набор данных PieApp, предоставленный вместе с документом, где оценки ранжирования истинности, собранные в субъективных экспериментах, использовались для обеспечения вероятности лучшего качества как P (A> B) = (количество раз, выбранных A над B)/(общее количество сравнений между A и B).

PIPAL : Подобно обычным методам на основе пикселей, нейронные сети не обладают инвариантностью к сдвигу пикселей. Это свойство особенно важно при оценке производительности генеративных моделей. Где кошка с усами в немного другом положении относительно эталонного изображения будет считаться некачественной. Для человеческого глаза эта разница не имеет значения. Для разработки инвариантности к сдвигу пикселей PIPAL предложила модуль сравнения пространственных деформаций, который сравнивает функции не только в соответствующих положениях тестового и эталонного изображений, но и в небольшом диапазоне вокруг соответствующего положения, чтобы явно включить устойчивость к пространственному смещению.

Полная архитектура сети PIPAL (слева). Модуль Spatial Warping Difference (справа). Изображения Гу.

DISTS : Подобно PIPAL, DISTS допускает небольшие несоответствия между тестом и эталонным изображением в информации о текстуре. Архитектура основана на предварительно обученной сети VGG, используемой в качестве экстрактора признаков как для тестовых, так и для эталонных изображений. DISTS вычисляет модификацию метрики SSIM только с компонентами яркости (l) и структуры (s). Полная метрика представляет собой взвешенную линейную комбинацию статистик l и s, вычисленных для каждого слоя.Веса настроены на наборе данных КАДИД-10К.

Показатели показателей качества изображения часто сравнивают с точки зрения коэффициента ранговой корреляции Спирмена (SROCC) с субъективными оценками. Статистика проверяет, способна ли метрика фиксировать порядок искаженных изображений в соответствии с субъективной шкалой.

Коэффициент корреляции порядка рангов Спирмена, оцененный в наборе данных PIPAL. Изображение Дина.

Глубокие модели, обученные на крупномасштабных наборах данных, стабильно дают хорошие результаты по сравнению с созданными вручную метриками.Обратите внимание, однако, что производительность методов во многом зависит от набора данных, на котором они оцениваются, поэтому хорошим правилом является тестирование производительности метрики на как можно большем количестве наборов данных. В целом PieApp имеет тенденцию работать лучше, чем остальные, в большинстве наборов данных.

Помимо SROCC :

Хотя SROCC дает некоторое представление о производительности показателей качества изображения, он не дает нам полного представления. На практике нас часто больше интересует, насколько хорошо метрика может соответствовать точной субъективной оценке или относительному расстоянию между оценками.В действительности, однако, оценки показателей качества часто бессмысленны. Например, насколько различается воспринимаемое качество двух изображений, отстоящих друг от друга на 1 PSNR? Означает ли разница в 1 PSNR в диапазоне между 25–30 и 20–25 такое же различие в воспринимаемом качестве? Для решения этой проблемы было предложено несколько подходов. Наиболее часто используются приведенные ниже:

Подход Красулы — проверяет, дают ли метрики статистически разные оценки для изображений, различающихся по восприятию, и оценки, незначительно отличающиеся для изображений, которые незаметно отличаются.

Изображение Красулы.

Преобразование объективной оценки в субъективную: через некоторую нелинейность для сопоставления оценок с перцептивно однородным пространством качества. Обычно используется следующее отображение:

Где D — оценка объективной метрики, \hat(D) — отображение субъективной оценки, а nu_{1…4} — изученные параметры. Однако это сопоставление специфично для набора данных и зависит от качества оценок в наборе данных и часто не может обобщать данные, выходящие за рамки обучающих данных.

Для небольших наборов данных рассмотрите возможность использования статистических методов для лучшей проверки моделей.

Одно особенно интересное направление использования объективных показателей качества в качестве функций потерь для обучения моделей глубокого обучения. Тем, кто интересуется тем, как метрики качества можно использовать для оптимизации современных алгоритмов обработки изображений, эта статья может быть интересна. Наиболее часто используемые метрики качества изображения были включены в библиотеки Python — вы можете найти их примеры в: IQA-pytorch, PIQ.

Задачу оценки качества изображения можно разделить на три этапа: определение цели, сбор человеческих меток и обучение объективным показателям качества данных. Недавнее развитие CNN и более крупных и универсальных наборов данных для оценки качества изображения повлияло на разработку объективных показателей качества изображения. Самые современные результаты достигаются с помощью глубоких моделей. Тем не менее, у них есть недостатки. Как таковые, фиксированный размер ввода, принуждение к использованию патчей изображения фиксированного размера или сравнение статистики изученных функций; потребность в больших наборах данных для обучения; архитектура черного ящика; длительное время вывода.Это проблемы, которые остаются и которые еще предстоит решить.

Если вам понравилась эта статья, поделитесь ею с другом! Чтобы узнать больше о темах машинного обучения и обработки изображений, нажмите подписаться!

Я что-то пропустил? Не стесняйтесь оставлять заметки, комментарии или сообщения мне напрямую!

Как улучшить качество изображения в фотографии

Canon EOS R + RF50mm F1,2 L USM @ 50 мм, ISO 100, 1/50, f/8,0

Раньше я писал о настройках камеры с точки зрения оптимизация — доведите свое оборудование до предела, чтобы добиться максимального качества изображения.Сегодня я вернусь к этим продвинутым методам и объясню, как их комбинировать, чтобы получать изображения самого высокого качества, какое только возможно.

Во-первых, простая предпосылка: — это оптимальный способ настроить камеру для данной фотографии. Кроме того, существует также оптимальный способ установки программного обеспечения для постобработки и настройки экспорта в зависимости от носителя вывода.

Иногда, конечно, вам придется немного пожертвовать качеством изображения, чтобы использовать правильные настройки камеры.Если вам нужно сделать снимок с f/1.4 для малой глубины резкости, сделайте это. Не останавливайтесь до f/5.6 только потому, что это лучшее место для объектива.

Но часто в настройках, которые вы выбираете, существует значительная свобода действий, и может быть сложно точно определить, какие из них дадут вам максимальное качество изображения.

Вот для чего эта статья. Мне нравится думать, что это одно из самых важных моих начинаний за последнее время в Photography Life; это мой способ превратить многие предыдущие концепции, о которых мы писали, в всеобъемлющее объяснение максимизации качества изображения.И это довольно долго, и это иногда сложно, но это работает. Это процесс, которому я стараюсь следовать для каждой фотографии, хотя мне, конечно, не всегда это удается.

Единственная важная вещь, которую я пропустил, это съемка со вспышкой. Flash достаточно сложен, чтобы заслужить отдельную статью, а эта уже трещит по швам.

Кроме того, приведенная ниже информация должна применяться независимо от предмета или жанра, который вы фотографируете. Начнем с операторского оборудования:

1.Камера и качество изображения

Не могу не отметить, что выбор камеры влияет на качество изображения. Некоторые камеры просто имеют большее разрешение или лучшую производительность при высоких значениях ISO, чем другие. Некоторые линзы также более резкие.

Но моя сегодняшняя цель не в том, чтобы рекомендовать вам покупать новую камеру, если вы хотите получить лучшее качество изображения. Это для того, чтобы объяснить, как максимизировать качество изображения с любого оборудования .

Если ваше нынешнее оборудование не может производить нужные вам изображения, даже при идеальной технике, я был бы очень удивлен.Я бы также порекомендовал другую систему камер. Но если вы читаете это, я предполагаю, что у вас уже есть подходящее оборудование для работы.

Итак, единственное, что я хочу сделать здесь, это просто: используйте штатив!

Конечно, бывают случаи, когда штативы не работают — в большинстве случаев уличная фотосъемка, аэрофотосъемка, подводная фотосъемка и некоторые другие — но сейчас мы говорим о максимальном качестве изображения. Если штатив просто не подходит для вашего снимка, используйте его. Это принесет больше пользы, чем все остальное, обсуждаемое ниже.

NIKON D3500 + 18-105 мм f/3,5-5,6 @ 70 мм, ISO 100, 1,6 секунды, f/6,3
Для 90% объектов, которые я снимаю, дайте мне Nikon D3500 со штативом вместо Nikon D850 без штатива.

С учетом сказанного давайте перейдем к экспозиции.

2. Настройки экспозиции для наилучшего сценария

Я начну с оптимальных настроек для фотографий наилучшего сценария.

Под «лучшим сценарием» я подразумеваю, что у вас нет никаких ограничений на используемую выдержку. Вы снимаете со штатива, и в сцене ничего не движется (или все движущееся должно быть размытым, как водопад).

Я расскажу об исключениях позже, но все они являются просто вариациями описанного ниже процесса.

2.1. Диафрагма и фокусировка

Прежде чем что-либо настраивать, обратите внимание на «целевую» диафрагму вашего объектива, где он обеспечивает наибольшую резкость на плоской сцене, похожей на тестовую таблицу.

Для большинства современных объективов это происходит где-то от f/4 до f/8. Но вы должны проверить свои собственные объективы, чтобы быть уверенным, или, по крайней мере, сравнить обзоры в Интернете, которые анализируют такие вещи, как резкость.

DC-S1R + LUMIX S 24-105/F4 @ 26 мм, ISO 100, 1/320, f/5.6

Вот ключ: эта диафрагма (назовем ее f/5.6) может быть целью с точки зрения резкости, но это не делает ее оптимальной для вашей фотографии. Довольно часто вам потребуется меньшая или большая глубина резкости, чем предлагает f/5.6.

В первом случае, если вам нужна небольшая глубина резкости — тогда ваша работа очень проста, и вы можете перейти к следующему разделу этой статьи. Просто установите любую диафрагму, обеспечивающую необходимую глубину резкости. Не беспокойтесь, что вы находитесь не на «целевой» диафрагме объектива.Прежде всего, вам нужно, чтобы ваша фотография выглядела правильно.

NIKON D7000 + 105 мм f/2,8 @ 105 мм, ISO 100, 1/40, f/3,2

Но малая глубина резкости не всегда будет вашей целью. Если вы хотите, чтобы вся фотография была четкой спереди назад, вам нужно приложить немного больше усилий. В частности, вы собираетесь сбалансировать глубину резкости и дифракцию. Это большая задача, хотя и не такая сложная, как вы думаете.

В прошлом я несколько раз рассматривал оптимальный метод; это оптимально, потому что это приводит к одинаково и максимально резким областям переднего плана и фона на вашей фотографии .Это не всегда будет вашей целью — иногда вы будете отдавать предпочтение резкости переднего плана или фона, а не другим — но это довольно отличный вариант по умолчанию.

По сути, вы фокусируетесь, используя метод двойного расстояния, а затем сверяетесь с таблицами, чтобы определить, какая диафрагма математически идеальна для максимального качества изображения. Это выглядит так:

  1. Скомпонуйте кадр.
  2. Определите ближайший объект на фотографии, который вы хотите сделать резким.
  3. Сфокусируйтесь на чем-то, что в два раза дальше от этого объекта.Итак, если ближайший объект на вашей фотографии — это клочок травы в метре от вас, сфокусируйтесь на том, что находится в двух метрах от вас.
  4. Воспользуйтесь диаграммой, взятой из нашей статьи о самой резкой диафрагме, чтобы выяснить, какая диафрагма лучше всего сочетает глубину резкости и дифракцию.
  5. Установите эту диафрагму.

При создании диаграммы у большинства людей возникают проблемы, но это не особенно сложно. Требуется примерно 10 минут усилий, чтобы превратить диаграммы, которые я уже сделал, во что-то полезное для вашего оборудования.Весь процесс описан в нашей предыдущей статье.

Например, таблица (в футах) для Nikon 20mm f/1.8 AF-S приведена ниже. Обратите внимание, что у этого объектива «целевая» диафрагма f/8, и он не может диафрагмировать больше, чем f/16:

Если вы не хотите сверяться с таблицами в поле, я не виню ты. Один из вариантов — который, я надеюсь, не звучит слишком безумно — это просто запомнить таблицу для вашего типичного снаряжения. С фикс-объективом это проще, чем с зумом, но в любом случае выполнимо.

И, опять же, эта статья о максимальном повышении качества изображения всеми возможными способами. Если это не ваша цель, просто не выполняйте эти шаги. Опытный фотограф в большинстве случаев может угадать хорошую дистанцию ​​фокусировки и диафрагму, нет необходимости следовать описанной выше методике. Делайте то, что лучше всего работает для вас.

2.2. ISO

Установите базовый ISO, и все готово.

Многие аспекты качества изображения связаны со сбором как можно большего количества света. При минимально возможном значении ISO вы можете использовать более длинную выдержку, чтобы собрать больше света и избежать передержки.

Вы, наверное, слышали, что некоторые камеры имеют специальные значения ISO «LO», которые ниже базового ISO. Не используйте их; они навредят вашему динамическому диапазону. Вместо этого придерживайтесь базового значения ISO вашей камеры.

2.3. Выдержка затвора и ETTR

Далее — установите выдержку, которая экспонирует вправо (ETTR). Я объясню два разных способа сделать это через мгновение.

ETTR заключается в том, чтобы собрать как можно больше света, не собирая слишком много и не переэкспонируя важные части фотографии.

Где-то по пути фотографы придумали миф о том, что ETTR означает захват ярких, переэкспонированных фотографий. Откровенно говоря, во многих случаях (особенно в высококонтрастных сценах) правильное изображение ETTR значительно 90 005 темнее , чем то, что матричный измеритель камеры рекомендует по умолчанию.

ETTR не имеет ничего общего с фотографией, которая выглядит яркой. Все дело в сохранении 100% важных деталей. Вот как вы это делаете:

Метод первый: гистограмма

Самый простой способ проверить, правильно ли вы выставили экспозицию, — это свериться с гистограммой вашей камеры и посмотреть, не переэкспонированы ли какие-либо цветовые каналы.

Это не безупречный метод, отчасти потому, что гистограмма на вашей камере основана на предварительном просмотре в формате JPEG. Это означает, что вы получите совершенно другую гистограмму в режиме управления изображением «Яркий» и «Портрет».

Если вы сильно полагаетесь на этот метод, вам следует использовать наиболее нейтральный элемент управления изображением, так как он наиболее приближен к файлу RAW.

Ах, забыл свое обычное предупреждение — снимайте в RAW, а не в JPEG. Особенно, если вы относитесь к тому типу фотографов, которые читают подобные статьи с целью добиться максимального качества изображения.

Второй метод: точечный замер

Более продвинутый способ определения оптимальной экспозиции — точечный замер по самой яркой части фотографии. Затем установите положительную компенсацию экспозиции, чтобы сделать эту часть фотографии ярким бликом — точнее, максимально ярким, чтобы вы могли восстановить его на 100% при постобработке.

В полевых условиях может потребоваться некоторое время, чтобы выяснить, какая самая яркая часть вашей фотографии, и последствиями выбора неправильного места почти наверняка будут передержки.Но, в конце концов, это не так уж сложно сделать в полевых условиях, особенно для чего-то более медленного, например, пейзажной фотографии.

Однако точную «точку 100% восстановления» необходимо проверить заранее для конкретной камеры. С моим Z7 это +2,7 EC (хотя вместо этого я часто устанавливаю +2,3 EC, чтобы создать некоторую подстраховку). Picture Control здесь не имеет значения, так как он не зависит от экспозамера вашей камеры.

Кстати, этот метод — точечный замер для оптимальной экспозиции самого яркого тона вашей сцены — во многом напоминает мне систему зон Анселя Адамса, только немного более цифровую.Вид захватывающий, если вы спросите меня.

NIKON D800E + 20 мм f/1,8 @ 20 мм, ISO 100, 1/100, f/16,0
UniWB

Если вы используете метод гистограммы, оптимальным способом настройки баланса белого и оттенка для оптимизации точности гистограммы является установка “ унитарный баланс белого» или UniWB.

Короче говоря, используйте максимально плоские настройки управления изображением. Затем включите «тинт» как можно более зеленым, и установите баланс белого на своей камере так, чтобы множители красного и зеленого цветовых каналов были как можно ближе друг к другу (и к 1).

Вы можете определить баланс белого, при котором это происходит, изучив свои фотографии в программе для просмотра EXIF. (Для MacOS я использую ApolloOne, потому что он бесплатный, хотя существует множество подобных программ.) В большинстве средств просмотра EXIF ​​он помечен как «Баланс синего» и «Баланс красного». Например, для Nikon Z7 UniWB составляет 4945 К, хотя вы не можете установить это точное значение и вместо этого должны использовать 4940 или 4950.

Цветовые фильтры

Чтобы довести это до крайности, вы можете использовать цветной фильтр на своей камере, чтобы сбалансировать тот факт, что зеленый канал обычно обрезается раньше других при солнечном свете.Я рекомендую пурпурный фильтр 30% (обозначается как cc30m или cc30p большинством производителей фильтров) или 40% пурпурный фильтр (cc40m или cc40p).

В качестве примечания: если вы используете пурпурный фильтр в сочетании с UniWB, изображение для предварительного просмотра в камере будет выглядеть относительно нормально.

И да, это действительно эзотерический метод получения максимального качества изображения, но он работает. Вы получите (в лучшем случае) около 2/3 дополнительных ступеней экспозиции с фильтром cc30m или cc40m, прежде чем начнете выдувать один из ваших цветовых каналов.Это неплохо — сродни использованию камеры с базовым ISO 64, а не 100.

3. Оптимальная экспозиция при ограничении скорости затвора

Вся приведенная выше информация предполагает, что вы можете без проблем установить любую выдержку. Однако это, очевидно, не всегда так.

Если вы пытаетесь заморозить движущийся объект или снимать с рук, вероятно, существует ограничение на максимальную выдержку, которую вы можете установить. В свою очередь, это требует компромиссов с установленными значениями ISO и/или диафрагмы.

И здесь все становится немного запутанным.

3.1. Shutter Speed ​​

Во-первых, имейте в виду, что каждая фотография имеет оптимальный диапазон выдержек. Когда вы найдете этот диапазон, вам действительно не захочется выходить за его пределы. Слишком сильное размытие в движении может мгновенно испортить фотографию.

Итак, какую именно выдержку нужно установить? В идеале вы должны использовать максимально возможную скорость затвора, которая все еще полностью замораживает движение фотографии. Например, если вы устраняете размытие при движении с выдержкой 1/125 секунды или короче, 1/125 секунды — идеальная выдержка для использования.Это самая длинная выдержка с нулевым размытием движения, что означает, что она захватывает столько света, сколько вы можете в данных обстоятельствах.

NIKON Z 7 + NIKKOR Z 24-70 мм f/2,8 S @ 70 мм, ISO 400, 1/125, f/2,8 быстрее)

Вот 100% кадрирование (щелкните, чтобы увидеть в полном размере):

Части козы, которые я хотел сделать резкими (ее глаза и шерсть), абсолютно острые. Но движение в ногах козла и намек на размытие его рогов демонстрируют, насколько близко к границе допустимой 1/125 секунды было в этом случае.

Однако вы редко будете знать точную отсечку выдержки для данной сцены. Это требует некоторых проб и ошибок в полевых условиях, хотя практика и опыт являются хорошей заменой. Как только вы найдете диапазон приемлемых выдержек, лучше всего оставаться в этом диапазоне, несмотря ни на что, или, самое большее, на 1/3 или 2/3 ступени длиннее идеального.

Это потому, что размытие при выдержке затвора — одна из самых неприятных проблем с качеством изображения. Если это слишком очевидно — а в спешке становится слишком очевидным — это может полностью испортить в остальном хорошую фотографию.

В сложных ситуациях, например при съемке динамичных видов спорта, возможно, что на одних фотографиях выдержка затвора будет отличаться от другой. В таких случаях лучше перестраховаться. Просто используйте выдержку, которая делает каждых фотографий резкими, и не волнуйтесь, если бы вы могли сделать немного более длинную экспозицию на некоторых из них.

3.2. Диафрагма и ISO

Теперь пришло время выяснить, какие значения диафрагмы и ISO вам нужно использовать, чтобы учесть ограничения скорости затвора.

Если вы уже снимаете с максимальной диафрагмой объектива, просто увеличивайте ISO до тех пор, пока фотография не станет достаточно яркой. Но если у вас более узкая апертура, вам часто нужно расширить ее, чтобы захватить больше света.

И вот тогда вы вступаете в перетягивание каната с ISO. В частности, лучше ли иметь слишком высокое значение ISO или слишком малую глубину резкости?

Идеального ответа не существует, хотя у меня есть предпочтительный процесс для моей работы. До исо 400 я просто поднимаю исо.Кроме того, я пойду на компромисс: на третью ступень шире диафрагма, затем на третью ступень выше ISO, затем на третью ступень шире диафрагма и так далее, пока фотография не станет достаточно яркой. Найдите аналогичный метод, который хорошо работает для вашего оборудования, и все готово.

NIKON D800E + 14–24 мм f/2,8 @ 14 мм, ISO 1250, 30 секунд, f/4,0
3.3. ISO-инвариантность

Одно исключение из приведенного выше метода касается в первую очередь странности ISO как фотографической концепции.

Чтобы свести проблему к одному вопросу: зачем повышать ISO, когда можно просто сделать изображение ярче при постобработке?

Обычно ответ заключается в том, что вы получаете лучшее качество изображения, повышая ISO в камере, а не повышая яркость при постобработке.Но со временем это становится все менее и менее верным, поскольку датчики камеры становятся «менее ISO» или, точнее, , инвариантными для ISO, в какой-то момент своего диапазона (или во всем диапазоне).

С моей предыдущей камерой, Nikon D800e, это происходило при ISO 1600, хотя это было недалеко от ISO-инварианта при более низких значениях ISO. Другими словами, до ISO 1600 стоило осветлить фото с помощью встроенного в камеру ISO. Все, что больше — 3200, 6400 и т. д. — не давало преимуществ в качестве изображения. Кроме того, более высокие значения ISO увеличивали риск передержки ярких деталей, особенно таких бликов, как звезды.

Не все камеры такие простые. Например, Sony A7R III не зависит от ISO в двух диапазонах: от ISO 100 до 720, затем ISO 800 и выше. Таким образом, если вы когда-либо использовали только ISO 100 или 800 на A7R III, вы не потеряли бы качество изображения. Если ваша фотография недоэкспонирована из-за того, что вы использовали бы в одном из других ISO, просто осветлите изображение в посте.

NIKON D800E + 50mm f/1.4 @ 50mm, ISO 100, 1/25, f/11.0
Оригинал вне камерыВосстановленная версия; на камере, инвариантной к ISO, или почти инвариантной к ISO, вы можете значительно восстановить тени с едва ли большим штрафом, чем повышение ISO в самой камере.

Конечно, инвариантность ISO вызывает споры по нескольким причинам. Большой из них заключается в том, что это затрудняет предварительный просмотр изображений, а также увеличивает время постобработки. Кроме того, большинство программ для постобработки не предназначены для резкого повышения яркости изображения, поэтому вы можете получить некоторые сдвиги цвета или другие артефакты при экстремальном восстановлении теней.

Я бы сказал, что стоит беспокоиться об инвариантности ISO только для одного конкретного случая: астрофотографии. Там съемка со слишком высоким значением ISO может привести к искажению цветовых деталей звезд, в то время как съемка с более низким значением ISO и осветление в постобработке могут сохранить эти детали.По этой причине лично я избегаю ISO выше 6400 для астрофотографии, даже если это требует небольшого увеличения яркости в постобработке.

В противном случае упростите себе жизнь и не беспокойтесь об инвариантности ISO. В конце концов, увеличение яркости фотографии при постобработке не дает вам лучшего качества изображения, чем увеличение ISO в камере; он просто лучше защищает детали в светлых участках, при этом не вредит качеству изображения .

Если вы не снимаете такие сцены, как звезды, где блики требуют особого внимания, это не дает никаких других больших преимуществ.

4. Другие настройки камеры

Указанные выше настройки экспозиции очень важны, но есть несколько других настроек камеры, на которые стоит обратить внимание, если вы хотите добиться оптимального качества изображения.

4.1. Механизм затвора

Недавно я писал о трех распространенных сегодня механизмах затвора: механическом, электронном и электронном затворе первой шторки (EFCS).

Вы должны прочитать сравнение, чтобы увидеть все различия в деталях, но вывод прост: используйте механический, когда на фотографии есть искусственный свет, и электронный в противном случае — или EFCS, если ваша камера не имеет электронного затвора.

4.2. Блокировка зеркала

Наряду с правильной настройкой механизма затвора вам также необходимо избавиться от сотрясения камеры от ударов зеркалом (конечно, только на DSLR) и просто от нажатия на камеру, даже если она находится на штатив.

Для этого я рекомендую использовать режим блокировки зеркала в сочетании с коротким автоспуском, например две секунды. Или, если вы фотограф Nikon, «Режим задержки экспозиции» упрощает эту задачу: поднимает зеркало, когда вы нажимаете кнопку спуска затвора, делает паузу на секунду или две, чтобы рассеять вибрации, а затем делает снимок.Мы подробно рассмотрели это в нашей статье о режиме задержки экспозиции.

4.3. 12-битный или 14-битный RAW

Сегодня многие камеры имеют настройку качества изображения RAW, которая позволяет выбирать между съемкой 12-битного или 14-битного цвета.

Джон Шерман уже довольно элегантно показал, что любой, кто снимает 14-битный RAW, а не 12-битный, является параноидальным пиксельным наблюдателем. И сегодня мы именно такие!

Если вы используете настройку 12-битного RAW (очень немного) более низкого качества, а не увеличиваете ее до 14, как вы можете претендовать на максимальное качество изображения? Кроме того, что-то о дешевом хранилище и так далее.

4.4. Сжатие RAW

Это действительно имеет значение — сжатие RAW. Большинство камер позволяют выбирать между несжатым, сжатым и сжатым без потерь RAW. Некоторые опускают опцию «без потерь».

Из трех, сжатие без потерь действительно без потерь; использование этой настройки не оказывает никакого влияния на качество изображения. Это моя сильная рекомендация.

Если в вашей камере есть только «сжатые» и «несжатые» изображения, выберите лучшее качество изображения.Несжатые фотографии в формате RAW занимают больше места на жестком диске, но в некоторых случаях они демонстрируют определенные преимущества в качестве изображения.

Обратите внимание на блочность у краев зданий в сжатой версии (щелкните, чтобы увидеть в полном размере). Кроме того, важно помнить, что сжатый без потерь RAW имеет такое же хорошее качество изображения, как и несжатый RAW. Это моя рекомендация, если ваша камера предлагает это.
4.5. Шумоподавление при длительной выдержке

При съемке с длинной выдержкой необходимо помнить о важной настройке камеры: подавление шума при длительной выдержке.

В этом режиме камера делает два снимка подряд. Первый — это ваше фактическое, основное воздействие. Второй — темный кадр с закрытой шторкой затвора, снятый с такой же длинной выдержкой, как и первый. Затем ваша камера использует темную рамку, чтобы вычесть шум и горячие пиксели из основного снимка.

Этот не влияет на фотографии в формате RAW, и это может иметь большое значение при съемке с особенно длительной выдержкой. Я ненавижу ожидание так же сильно, как и все остальные — для того, чтобы сделать эти фотографии, требуется в два раза больше времени, поскольку вы делаете два снимка — но в гонке за максимальное качество изображения, что значат дополнительные 30 секунд в полевых условиях?

5.Смешивание изображений

Если всего вышеперечисленного вам недостаточно, самый действенный способ улучшить качество изображения — совместить несколько фотографий.

Может принимать несколько различных форм. Наиболее очевидным является создание панорамы, поскольку вы можете резко увеличить разрешение фотографии — нет реального верхнего предела, кроме того, сколько времени вы готовы потратить на склеивание фотографии.

HDR-фотография — еще одна важная тема. В условиях высокой контрастности одновременное получение достаточного количества деталей в светах и ​​тенях может быть невозможным без смешивания фотографий.HDR увеличивает ваш динамический диапазон и, если все сделано правильно, также уменьшает шум в тенях.

Существует также наложение фокуса — съемка нескольких фотографий с разным расстоянием, а затем их объединение в исключительно четкое фото спереди назад. Это позволяет вам использовать «зону наилучшего восприятия» вашего объектива или целевую диафрагму и по-прежнему получать достаточную глубину резкости, что позволяет делать чрезвычайно четкие фотографии.

Наконец, вы можете использовать технику усреднения изображения, чтобы уменьшить шум и улучшить динамический диапазон.Это особенно полезно для чего-то вроде фотографии Млечного Пути, но также применимо и к нескольким другим ситуациям, например, к съемке с дрона или в качестве замены HDR.

Существует несколько других типов смешивания изображений, но эти имеют большое значение с точки зрения качества изображения.

Главный вопрос, однако, заключается в том, следует ли вам применять что-либо из этого на практике. Мой ответ — по умолчанию — вы не должны. Смешивание фотографий может пойти не так, как надо, особенно если меняется освещение или объект перемещается от снимка к снимку.

Я склонен смешивать изображения только для спасения фотографий, которые не сработали бы никаким другим способом, а не для повышения качества изображения ради самого процесса. Но это только я. Опять же, эта статья посвящена тому, что вы можете сделать, чтобы вывести качество изображения на новый уровень, и смешивание изображений явно подходит для этой цели.

NIKON D800E + 105 мм f/2,8 @ 105 мм, ISO 100, 1/10, f/16,0
Экстремальное разрешение: 231 мегапиксель (из многорядной панорамы)

6. Рабочий процесс постобработки

С точки зрения редактирования фотографий , одним из ключевых компонентов качества изображения является работа с файлами изображений без потерь.В фотографии это в основном означает исходный файл RAW, DNG или TIFF.

Если вы когда-либо вносили много изменений в файл JPEG — напрямую (например, Photoshop) или косвенно (например, Lightroom) — вы навлекли на себя неприятности. JPEG сам по себе выглядит хорошо, но начинает создавать серьезные блочные артефакты, когда его перемещают в процессе постобработки.

В том же духе убедитесь, что вы всегда редактируете в большом цветовом пространстве, которое не обрезает слишком насыщенные цвета — что-то вроде ProPhoto RGB или подобного.(Я настоятельно рекомендую нашу статью о sRGB, Adobe RGB и ProPhoto RGB, если вы не знакомы с цветовыми пространствами.) Кроме того, не забудьте отредактировать 16-битные изображения на канал, а не обрезать их до 8-битных.

По сути, это означает, что если вы экспортируете фотографию из Lightroom/другого программного обеспечения в Photoshop/другое программное обеспечение, вы должны полностью работать с 16-битными файлами ProPhoto TIFF. С более низким 8-битным изображением вы рискуете получить полосы в градиентных областях. С меньшим цветовым пространством, таким как sRGB, вы навсегда обрежете определенные цвета в своем изображении.А с форматом с потерями, таким как JPEG, вы рискуете получить серьезные артефакты сжатия.

NIKON D7000 + 105 мм f/2,8 @ 105 мм, ISO 3200, 1/100, f/2,8

Конечно, вы никогда не должны выпускать изображения ProPhoto любого рода на волю, если единственным получателем не является другой фотограф. То же самое с 16-битными TIFF только потому, что это такие большие файлы. Речь идет исключительно об оптимизации вашего рабочего процесса , чтобы не выбрасывать данные на ваших фотографиях, не осознавая этого. Для экспортной стороны есть отдельный процесс.

Кроме этого? Не стесняйтесь обрабатывать изображения, как хотите. Редактирование изображений — действительно субъективная, художественная часть фотографии, возможно, такая же, как и полевая сторона вещей.

О, и откалибруйте свой монитор. Я уверен, что вы уже сделали это, но если нет, то необходимо для редактирования цветов, которые вы хотите изменить.

7. Оптимизация носителя для вывода

Теперь, когда вы настроили рабочий процесс постобработки для максимального качества изображения, давайте взглянем на правильные шаги для максимально качественной печати фотографии или ее вывода другим способом.

Два основных шага здесь — повышение резкости (включая шумоподавление) и преобразование в правильный цветовой профиль. Начну с заточки.

7.1. Оптимальное повышение резкости и шумоподавление

Существует множество различных подходов к оптимальным настройкам резкости при постобработке. Я (в основном) не буду вдаваться в точные значения ползунка, которые работают лучше всего, потому что на самом деле существует не один набор. Вместо этого правильное повышение резкости заключается в следовании трехэтапному методу:

  1. Повышение резкости деконволюции : Повышение резкости от легкого до умеренного по всему изображению с очень малым радиусом и низким значением маскирования/порога.Кроме того, уменьшение шума от легкого до умеренного — как цвета, так и яркости — равномерно по всему изображению пропорционально количеству шума на фотографии.
  2. Локальное повышение резкости : Более агрессивное повышение резкости важных частей фотографии с высокой детализацией, таких как перья или глаза на объектах дикой природы. Кроме того, более агрессивное шумоподавление на больших пустых участках.
  3. Повышение резкости на выходе : От нуля до агрессивного повышения резкости равномерно по всему изображению для противодействия текстуре на носителе вывода, например матовой печати.

Этап деконволюции является наиболее важным. В Lightroom для 45-мегапиксельного сенсора без фильтра АА у меня по умолчанию резкость 33, радиус 0,5, детализация 100, маскировка 13. В сочетании с 10 яркостью и 10 цветовым шумоподавлением.

Тем не менее, лучше всего определить предпочтительные настройки методом проб и ошибок. Это особенно верно для повышения резкости вывода, которое сильно различается в зависимости от носителя, включая цифровой или печатный, а также от физических размеров вашего вывода.

NIKON D7000 + 105 мм f/2,8 @ 105 мм, ISO 100, 1/320, f/3,5
7.2. Преобразование цветового профиля

Последнее, но не менее важное, это преобразование вашего рабочего изображения в соответствующий цветовой профиль (и тип файла).

Для Интернета это просто: sRGB JPEG почти в 100% случаев. Все, кроме sRGB, может создавать действительно странные цвета, по крайней мере, для 91 116 некоторых пользователей (в основном для тех, у кого устаревшие браузеры), а все, кроме JPEG, скорее всего, займет слишком много места.

Для печати немного сложнее. Самый идеальный метод — найти точное цветовое пространство вашей комбинации чернил и бумаги — либо путем измерения для себя, либо путем загрузки профилей ICC в Интернете — и затем выполнить программную цветопробу вашего изображения при постобработке с использованием этого цветового пространства.

(Мягкая цветопроба означает «предварительный просмотр» того, как будет выглядеть отпечаток, в меру возможностей вашего монитора и программного обеспечения. Сегодня это позволяют Lightroom, Photoshop и большинство других опций постобработки.)

Затем экспортируйте 16-битный TIFF с профилем ICC комбинации чернил и бумаги.Однако Lightroom не позволяет вам сделать это напрямую, поэтому вам нужно будет выполнить промежуточный этап экспорта 16-битного TIFF в ProPhoto, затем открыть его в Photoshop или другом программном обеспечении и преобразовать этого в свой профиль ICC. Опять же, есть больше информации в нашей статье о цветовом пространстве.

Несомненно, это несколько шагов. Но если вы отправляете в лабораторию печати файл sRGB или даже файл Adobe RGB, вы потенциально теряете некоторые важные детали цвета (особенно в более темных и насыщенных областях).

NIKON Z 7 + NIKKOR Z 14-30 мм f/4 S @ 14 мм, ISO 200, 1/5, f/5,6

Если вам нужен более простой метод, который, вероятно, обрезает некоторые цвета, просто отправьте лабораторию по вашему выбору. фотография, экспортированная в соответствии с их спецификациями (обычно sRGB, хотя некоторые разрешают AdobeRGB, а немногие элиты разрешают ProPhoto). Затем выберите параметр «коррекция цвета» в лаборатории, если он у них есть, где они в основном сделают за вас шаги, описанные выше.

Это самый простой способ получить цвета, соответствующие вашему монитору, с минимумом возможных ошибок.Вот почему я рекомендую его большинству фотографов, особенно поначалу. Тем не менее, у описанного выше практического метода, безусловно, есть тонкие преимущества в цвете. И когда вы уже прочитали всю эту статью… ну, вы, вероятно, после всего того качества, которое вы можете получить.

8. Заключение

Приведенная выше информация довольно глубоко касается качества изображения, и я думаю, что фотографам полезно иметь цель, к которой нужно стремиться. В конце концов, это не самые важные части фотографии.Высококачественное изображение намного лучше, чем высокое техническое качество изображения.

Итак, прежде чем идти и следовать всем этим советам буквально, убедитесь, что вы действительно освоили основы. Свет, композиция, основные настройки экспозиции и повседневная постобработка — все это важнее.

Leave a Reply

Ваш адрес email не будет опубликован.