9

Удаление шума с фотографии на примере Noise Ninja

ПОДЕЛИТЬСЯ:

Вас когда-нибудь смущал цифровой шум на фотографии? Казалось бы, отличный кадр с хорошим светом. Но, стоит только чуть ошибиться с настройками или попасть в сложные условия, где без высокого ISO не обойтись, сразу возникает проблема.

В чем проблема?

Пейзажные фотографии зачастую снимаются в сложных световых условиях. Например на рассвете или закате при съемке в сторону солнца сцена получается очень контрастной с большим перепадом яркости между тенями и светами. При съемке в сумерках контраст снижается, однако и количество света при этом тоже значительно уменьшается, поэтому снимать приходится на длительных выдержках, при этом чем гуще становятся сумерки, тем меньше деталей остается в теневых зонах. При последующем “проявлении” фотографий в RAW-конверторе возникает потребность часть деталей из теней все-таки достать, и в этот момент на снимке появляются шумы.

Ряд примеров можно продолжать. Например, шумы обязательно появятся на ночных фотографиях, снятых на высоком значении ISO. Они же будут рядом, если вы, вдруг, грубо ошибетесь в экспозиции на 1-2 ступени и затем компенсируете ошибку при обработке. В общем шумы в пейзажной фотографии – не такое уж и редкое явление, и умение с ними бороться – важный навык фотографа.

Что делать?

Функция удаления шума сейчас есть во многих программах и плагинах для “Фотошопа”. Более гибкие настройки обычно имеют специализированные плагины для шумоподавления. Один из них я использую в своей работе, и называется он Noise Ninja (не входит в “Фотошоп”, нужно устанавливать дополнительно). Перед тем как начинать разбор примера оговорюсь, что описанный ниже метод – универсальный, и может использоваться с любым другим плагином для удаления шумов.

Фотография, с которой мы будем работать, снята на ISO400 с рук со значительной недодержкой, поэтому после приведения экспозиции к норме, снимок получился заметно шумным. Быстро изучив кадр, я выявил два типа шумов, избавляться от которых нужно будет разными способами.

Удаление шума с фотографии на примере Noise Ninja

Первый – шумы в небе. Такой тип шума удаляется очень просто, так как в облаках нет объектов с резкими границами, мелкими деталями, и даже при сильном шумоподавлении облака будут выглядеть естественно и натурально.

Удаление шума с фотографии на примере Noise Ninja

Второй – шумы в воде и на теневых участках снега. В этих зонах много мелких деталей, и добиться естественного вида после шумоподавления будет немного сложнее.

Начнем с простой задачи и избавимся от шумов в зоне неба. Для этого откроем фото в “Фотошопе”, создадим копию исходного слоя и назовем ее “nonoise-sky”.

Удаление шума с фотографии на примере Noise Ninja

Удобство работы на отдельном слое очевидно, так как после применения шумоподавления ко всему изображению мы сможем использовать маски для уменьшения влияния эффекта на отдельные части фотографии, либо снижать эффект в целом, регулируя прозрачность (“Opacity”) слоя. Следующий шаг – запустить плагин Noise Ninja. Он находится в меню Filters -> PictureCode -> Noise Ninja. При запуске плагин автоматически выстраивает профиль фотографии:

Удаление шума с фотографии на примере Noise Ninja

Интерфейс Noise Ninja очень прост. Здесь есть большая зона с исходным изображением, справа в небольшом окошке виден кусочек фотографии увеличенный до 100%, а под ним находятся основные настройки.

Удаление шума с фотографии на примере Noise Ninja

Посмотрим на панель с настройками:

Удаление шума с фотографии на примере Noise Ninja

Здесь все очень просто. Основных ползунка всего два: Strength и Smoothness. Первый задает силу шумоподавления: чем больше значение, тем меньше шумов останется в нашей фотографии. Второй задет степень сглаживания: чем больше значение Smoothness, тем меньше деталей останется в итоговом изображении. Именно этими двумя настройками мы и будем добиваться натурально выглядящей картинки. С одной стороны – без шумов, с другой стороны – с сохранением при этом максимально возможного количества деталей. Ползунок Contrast регулирует контраст итогового изображения, однако его работа не очень предсказуема, поэтому я всегда оставляю его в положении по умолчанию – 10.

Также на панели есть группа из двух настроек со словом USM. Ими можно повышать резкость фотографии после применения шумоподавления. Включение сюда этих ползунков логично, так как уменьшение шумов всегда приводит к размытию изображения и потере деталей. Повышение резкости в этом случае способно немного компенсировать этот эффект, но, в свою очередь, может снова проявить шумы или добавить к изображению еще и другую проблему – видимые артефакты. Поэтому я пользуюсь USM-группой не всегда, только в простых случаях, где глобальное повышение резкости для всего изображения не приводит к другим сложностям.

Еще одна группа ползунков под названием Colors позволяет отдельно работать с цветным шумом, однако в моей практике не было еще ни одного случая, где мне захотелось бы ими воспользоваться. Все три ползунка всегда стоят у меня в среднем положении – 10. А вот галочки Turbo и Coarse Noise я, напротив, всегда включаю. Turbo – ускоряет работу плагина без видимых проблем с качеством, а Coarse Noise эффективно убирает низкочастотный шум в виде множества мелких точек, сгруппированных в пятна.

Основная проблема при шумоподавлении – найти баланс, когда количество шумов уменьшается до нормального уровня и фотография становится чистой, при этом мы должны потерять минимальное количество деталей и добиться естественного внешнего вида фотографии. Если просто бездумно выкрутить ползунки на максимум, то в результате получится “пластиковое” изображение: да, без шумов, но и без деталей. Разберем этот процесс на нашем примере.

Первое, что я делаю, это отключаю повышение резкости (USM amount = 0). Затем, нахожу на изображении место, где шум достигает максимума. Обычно это самый темный участок, нередко в месте перехода его к более светлой зоне. Сейчас мы работаем только с небом, и такой участок находится около горизонта в левой части фотографии. Первым шагом является увеличение значения Strength до максимума (20), а Smoothness – до минимума (0). После чего, постепенно сдвигая ползунок Smoothness вправо, нужно остановиться в тот момент, когда на 100% кропе полностью не исчезнут видимые точки шума. Для нашего примера это произошло при значении Smoothness = 8.

Удаление шума с фотографии на примере Noise Ninja

 

На данном этапе мы отыскали пограничное положение параметра сглаживания, то есть по сути выяснили порог размера детали, после которого она считается шумом. Теперь нужно ослабить влияние шумоподавления, чтобы изображение не выглядело пластиковым. Небольшое зерно при этом все же появится, однако выглядеть это будет натурально и естественно.

Удаление шума с фотографии на примере Noise Ninja

Для подавления шумов в небе значение Strength осталось довольно большим (14), однако для облаков без мелких деталей это нормально. При подавлении шумов в более детализированых частях фото сила эффекта обычно гораздо ниже. Обратите внимание также на то, что галочки Turbo и Coarse Noise включены. Применяем настройки кнопкой OK.

Удаление шума с фотографии на примере Noise Ninja

Теперь, если посмотреть на фотографию на 100% увеличении, мы видим, что небо теперь выглядит намного чище, а вот детали на льду и снегу безнадежно замылены. Давайте это исправим, ограничив влияние шумоподавления только на область неба. Для этого добавим к слою ‘nonoise-sky’ маску и нарисуем по ней линейный градиент от белого к черному, делая нижнюю часть слоя прозрачной.

Удаление шума с фотографии на примере Noise Ninja

Еще раз смотрим на фотографию на 100% увеличении:

Удаление шума с фотографии на примере Noise Ninja

Теперь все в порядке. Небо – без шумов, а на снег и лед вернулись детали от исходного изображения.

Теперь займемся шумами в детализированной части фотографии. Здесь подход будет иным, так как нам нельзя терять много деталей и сильно задрать значение Strength не выйдет. Выходит, что сила воздействия должна быть минимальной по определению, но в этом случае избавиться от всех шумов не получится. Хорошая же новость в том, что шумы в изображении распределяются не равномерно. В светлых зонах шумов меньше, а в темных – больше. Поэтому, основная идея борьбы с шумами в областях с высокой детализацией заключается в том, чтобы немного “смягчить” изображение, сделать его не таким резким и микроконтрастным, после чего ограничить действие шумодава только на темные участки. Давайте попробуем реализовать это в Noise Ninja.

Создаем еще одну копию исходного слоя и называем ее “nonoise-water”.

Удаление шума с фотографии на примере Noise Ninja

Открываем Noise Ninja, выставляем значение Smoothness на максимум (20), после чего подбираем ползунком Strength желаемую степень смягчения деталей в районе воды и снега. Изображение при этом станет чуть менее детализированным, однако все еще с достаточным количеством деталей, чтобы не потерять натуральность внешнего вида.

Удаление шума с фотографии на примере Noise Ninja

Применяем настройки кнопкой OK. После чего добавляем слою “nonoise-water” черную маску, берем мягкую белую кисть с прозрачностью около 20% и аккуратно прорисовываем по маске проблемные зоны. В результате маска может выглядеть вот так:

Удаление шума с фотографии на примере Noise Ninja

На этом борьбу с шумами можно считать законченной.

Удаление шума с фотографии на примере Noise Ninja

Зачем все это?

Главной целью борьбы с шумами является не полное их подавление, а снижение их влияния на изображение до приемлемого уровня, с сохранением естественного вида итоговой фотографии. Некоторое количество шумов вполне допустимо. А сама эта степень допуска диктуется целями, для которых вы готовите изображение. Например, в стоковой фотографии к шумам весьма нетерпимое отношение, особенно трепетно к ним относятся микростоки. Поэтому, если вы готовите фотографию на сток, вы, скорее, предпочтете потерять в детализации, но избавиться от шумов практически полностью. Если же речь идет о подготовке фотографии к печати, то здесь, наоборот, лучше не увлекаться шумодавом, сохранив большее количество деталей. Для публикации в интернете борьба с шумами практически лишена смысла, так как при уменьшении изображения до 900-1200 точек все мелкие детали, включая шумы, потеряются сами собой. Поэтому даже очень шумные фотографии, снятые на ISO1600 и выше, будут выглядеть на странице блога или сайта очень достойно и качественно.

Надеюсь, теперь у вас с шумными фотографиями будет полный порядок. Расскажите о моем методе своим друзьям в соцсетях. Пусть у них тоже все будет хорошо. 🙂

Об авторе

Евгений Тимашёв

Facebook Twitter

Пейзажный и природный фотограф. Автор книг, статей, ведущий блога о фотографии и создатель проекта "Пейзаж в кадре".

ПОДЕЛИТЬСЯ:

Как снять классный пейзажный кадр?

Скачайте бесплатную email-книгу о том, как создавать впечатляющие фотографии в любых условиях на ту технику, которая у вас уже есть.


  • http://www.ansharphoto.com Anshar

    Спасибо, отличная статья!

    • http://www.fotografia.com.ua/ Евгений Тимашёв

      Спасибо, что читаете.

  • dengol

    Евгений, спасибо за статью, было интересно!

    • http://www.fotografia.com.ua/ Евгений Тимашёв

      Отлично, спасибо вам. 🙂

  • Анастасия Сак

    Самый правильный подход к шумоподавлению, когда-то пришла к нему методом “научного тыка” ))) Отличная статья. А я использую Noiseware Professional, по такому же принципу.
    Вообще очень рада, что через друзей – друзей подписалась на этот фото – блог/ фото – проект, все по сути и без лишней воды. Кстати благодаря вам перестала бояться брекетинга )))

    • http://www.fotografia.com.ua/ Евгений Тимашёв

      Отлично, Анастасия. Рад, что проект вам интересен. 🙂

  • Лоунли Локли

    Спс Евгений! По маскам, наверное, можно автоматизировать этот процесс – для неба выбрать маску красного канала, для всех затемнений – создать маску теней, немного их подкрантрастить и размыть. Нинзя работает в группе Actions в Ps?

    • http://www.fotografia.com.ua/ Евгений Тимашёв

      Да, вполне можно использовать и точные маски. Хотя и не обязательно. Мне в большинстве случаев хватает мягкой кисти.
      По поводу Actions, честно говоря, не проверял.

  • http://twitter.com/dotsikalex Alex

    Все понятно и просто. Спасибо.