Читайте: Как повысить чёткость изображения

Очень часто на фотосайте можно увидеть такой комментарий под фотографией: не хватает чёткости (причём иногда комментаторы путаются и говорят резкости, что в корне неверно - резкость фото после экспонирования улучшить уже нельзя, т.к. если ваш фотоаппарат по той или иной причине промазал мимо нужного объекта, придётся снимать кадр заново), мало шарпа, нужно чуть подшарпить. Шарп (sharp), в данном случае, - всего лишь английский аналог слова четкий (sharpness - четкость, отчётливость).

Чтобы понять, в чём дело, придётся вернуться к разговору о разрешении фото. Разрешение фото при печати - 300 dpi и больше (именно при этих показателях глаз не замечает дробности изображения), а на экране - 72 dpi. Разница существенная, и даже слабо знающему математику человеку, в принципе, понятно, что больше в данном случае - лучше. Если смотреть на монитор вблизи, то как раз эта дробность и проявится, т.к. неоткуда взять ещё дополнительные 228 точек на каждый линейный дюйм. С печатной фотографией такого не будет - там именно разрешение и обусловливает чёткость фотографии. Недостаток этих самых точек сказывается в итоге на чёткости - в кибернетике есть правило: сжатия без потерь не бывает. Если вы попытаетесь восстановить фото до требуемых для печати 300 dpi, вы поймёте, о чём я говорю. Именно этот феномен и имеет место при публикации в сети - при этом мы рассчитываем, что фото будет рассматриваться с определённого расстояния.

Для данного случая был придуман механизм (точнее, их существует несколько) повышения контурной резкости - когда изменяется контрастность отдельных пикселов (а не самого изображения), причём это самый примитивный способ, который используется в одном из излюбленных фотошопперами фильтров, UnSharp Mask (USM). Есть и более совершенные механизмы, фильтрующие пикселы, контрастность которых повышать нет необходимости.

Сразу оговорюсь, что у данного способа есть ряд недостатков, связанных с тем, что компьютер за вас думать не будет, и технические недостатки фото (если таковые есть) вылезут наружу и расцветут полным цветом. Так, станет значительно заметнее цифровой шум, а вокруг и без того контрастных объектов (например, чёрных веток на фоне неба) при сильном применении фильтра могут появиться светлые линии - согласитесь, белая линия толщиной в пиксел вдоль ветки не очень гармонирует с чёрной веткой. С первым недостатком можно и нужно бороться - пользуйтесь способами снижения шума (в следующем уроке).