Некоторые из описываемых вами операций манипулируют данными на изображении, так что информация теряется или преобразуется. По большей части, я не думаю, что это имеет значение для традиционной фотографии (например, распечаток и т. П.), Но это определенно имеет значение, когда каждый пиксель считается измерением количества фотонов.
Когда я делаю операции, я думаю о распространении ошибки. Ошибка может существовать на уровне одного пикселя, на пространственном уровне и на уровне цвета.
Шум - это ошибка датчика одного пикселя во время процесса обнаружения, вызванная либо ошибочными фотонами, квантовыми эффектами (преобразование фотона в электрон для подсчета является вероятностным событием на квантовом уровне) и аналого-цифровым преобразованием. Если последующие операции будут выполнять такие действия, как растяжение контраста (выравнивание гистограммы) или выделение более темных областей (заливка светом), то перед выполнением этих действий вы захотите уменьшить шум.
Для полностью уменьшенного примера того, что я имею в виду, возьмите изображение темного поля (изображение с крышкой объектива). Результатом является шум. Вы можете контрастно усилить это, или что угодно, но это все еще шум. Идеальный алгоритм шумоподавления должен удалить все это, поэтому нельзя найти контраст, который можно усилить на более поздних этапах.
Пространственная ошибка может быть введена несколькими способами. Когда вы поворачиваете изображение, вы вносите пространственные ошибки. Если вы думаете, что есть «истинное» изображение (в платоническом идеальном смысле), камера записывает цифровую версию этого. Даже когда вы используете пленку - зерна / кристаллы пленки имеют конечный размер, и произойдет некоторая выборка «истинного» изображения. Когда вы поворачиваете цифровое изображение, вы вводите эффекты наложения. Самые острые края будут слегка притуплены (если вы не повернетесь на 90 градусов, в этом случае выборка из сетки все еще сохраняется). Чтобы понять, что я имею в виду, возьмите изображение и поверните его с шагом в 1 градус. Острый край теперь будет (немного) размытым из-за выборки, необходимой для небольших поворотов.
Выборка Байера может быть просто ошибкой пространственной выборки, с которой нам приходится мириться. Это одна из самых больших (возможно, единственная настоящая ничья) с сенсором Foveon. Каждый пиксель измеряет цвет в этом месте, а не получает другие цвета от соседних пикселей. У меня есть dp2, и я должен сказать, что цвета довольно потрясающие по сравнению с моим d300. Юзабилити не так уж и много.
Артефакты сжатия являются еще одним примером пространственной ошибки. Сожмите изображение несколько раз (откройте JPG, сохраните его в другом месте, закройте, снова откройте, промойте, повторите), и вы поймете, что я имею в виду, особенно при сжатии 75%.
Ошибки цветового пространства вводятся при переходе от одного цветового пространства к другому. Если вы берете png (без потерь) и перемещаете его из одного цветового пространства в другое, сохраните его. Затем вернитесь к исходному цветовому пространству, вы увидите некоторые тонкие различия, когда цвета в одном пространстве не отображаются в другом.
Когда я обрабатываю фотографии, мой заказ обычно такой:
- подавление шума
- усиление контраста, экспозиции и т. д.
- севообороты
- цветовое пространство
- окончательное сжатие для вывода изображения.
И я всегда сохраняю сырье.