Размытие по Гауссу | Photoshop
Falcon & Branch — Коста-Рика, 2001
Снято на камеру Canon EOS D30, линза 100~400mm f/5.6L @ 400mm
1/500 сек @ f/8 — ISO 400
Это фото было снято во время моей поездки в тропические леса Коста-Рики в феврале 2001 года. Я сделал его с маленькой лодки на реке Рио Аквинас. Хотя мне нравится время от времени смотреть на него, скучая по тем временам, я решил, что, хотя фото и хорошо передает то, что я видел, но не передает «чувство» жары и невероятной влажности, которые испытываешь в этих тропических местах:
Я считаю, что вот эта версия передает все это намного лучше. Резкая, и в то же время мягкая. Области тени стали темнее и резче, а освещенные участки стали светлее и мягче. Замечательно, не так ли?
Не все изображения поддаются такой обработке, но для тех фото, для которых это применимо, вы можете создать совершенно особенный вид, и в то же время не слишком «броский» — это все еще фото реальных объектов.
Ниже приводится рецепт того, как создать такой тип изображения. Но, как и все рецепты, его нужно приправлять по вкусу. Этот метод, как и многие методы в Photoshop, требует экспериментов. Полезный совет — не экспериментируйте с файлом 20-50 мегабайт, попробуйте уменьшить разрешение до 72 точек на дюйм.
Это позволит вам проводить тесты гораздо быстрее, а когда у вас будет представление о том, что вы хотите сделать, тогда можно взять файл с оригинальным разрешением. (72 точки на дюйм — это максимальное разрешение, необходимое для экрана компьютера. Затем повторите все действия с изображением в оригинальном разрешении, когда поймете, какой эффект вам нужен):
- Загрузите изображение, с которым вы будете работать, и откройте палитру «Слои», чтобы вы могли работать со слоями;
- Щелкните правой кнопкой мыши на исходном слое и выберите пункт «Дублировать слой»;
- Осветлите немного слой, предпочтительно с помощью слоя коррекции уровней. Это позволит вам смягчить конечный результат;
- Выберите созданный фоновый слой, а затем перейдите в Фильтр — Размытие — Размытие по Гауссу.
Значение для размытия — это дело вашего вкуса. Попробуйте начать с 25 пикселей; - Убедитесь, что непрозрачность установлена на 100%, а затем выберите режим смешивания «Умножение»;
- Если вы использовали корректирующий слой, вы можете дважды кликнуть по нему и настроить баланс между слоями.
Значение для размытия — это дело вашего вкуса. Попробуйте начать с 25 пикселей;Вот и все.
Цапля #1 — Онтарио, 2000
Другой пример применения этой техники для фото цапли приведен выше. Сама фотография была неплоха, но она не передавала ощущение утреннего света в северных лесах, которые я помнил так хорошо. Использование наложения «Размытия по Гауссу» позволило мне создать снимок, который лучше передает мои эмоции.
То, что мне больше всего нравится в этой технике, это то, что ее эффект очень тонкий. Человек, рассматривающий фото, может почувствовать, что изображение было изменено, но это не является очевидным, и это в любом случае не влияет на его восприятие.
Сергей Бензенкоавтор-переводчик статьи «Gaussian Blur»
Как использовать фильтр размытия по Гауссу для размытия в Photoshop
Приложения
0 888 3 минут на чтение
Настройка визуального редактирования изображений — это работа, которую умеют делать только редакторы, и может показаться, что они единственные, кто знает, как использовать фильтр размытия по Гауссу, доступный в Adobe Photoshop.
Этот фильтр создан саман приобрел популярность благодаря различным способам его применения для улучшения внешнего вида изображения.
Но на этом преимущества размытия по Гауссу не заканчиваются, так как его функции также могут быть применены в монтаже для создания глубины и реализма.
По этой причине многие члены сообщества Adobe пытались понять, как правильно применить этот тип размытия .
Хотя фильтр имеет тенденцию казаться довольно тяжелым, на самом деле он имеет очень простой метод работы: результат зависит от параметров, определяемых каждым
Ярким примером является создание ощущения размытости, связанного только со степенью фокусировки, которую получает элемент изображения.
Чтобы добиться этого, в сегодняшней статье мы шаг за шагом опишем, как это фильтры может быть вставлен в любом виде изображения , чтобы вы могли добиться желаемого эффекта.
Общие понятия о размытии по Гауссу
Ранее мы прокомментировали возможность применения этого раздела размытия к различным типам изображений, но при этом другой эффект по каждому из них.
Его параметры в основном предназначены для смягчения шума на фотографиях, а также для устранение стресса или фокус, который получает фон , так что сведения предоставляются только по одному или нескольким конкретным элементам.
Функция, позволяющая отличить этот тип размытия от всех остальных. Это потому, что он обладает способностью создавать однородный эффект без искажения формы изображения.
Шаги по размытию изображения с помощью размытия по Гауссу
Для начала вам нужно будет открыть программу Adobe Photoshop на вашем компьютере. Итак, как только он начнется, вы можете импортировать изображение, которое вы хотите отредактировать .
Вы можете сделать это через вкладку «Файл», которая содержит опцию «Открыть». Появится небольшое окно, в котором вы сможете выбрать желаемое изображение.
Как только он окажется внутри интерфейса программы, вы сможете найти опцию «Фильтры» в верхней строке меню.
Il содержит все виды «Нечеткий» что Photoshop предоставляет своим пользователям, среди которых можно увидеть «Размытие по Гауссу».
Когда вы щелкнете по нему, на экране появится диалоговое окно, в котором вы можете определить необходимые значения для создания идеального эффекта.
Вы можете просматривать каждое изменение в реальном времени, установив флажок «Предварительный просмотр». Чтобы получить эффект размытия, необходимо установить точку фокусировки и создать впечатление «стирания» в изменение числа в «Радиусе» .
Другие эффекты, которые можно создать с помощью размытия по Гауссу
Поскольку этот фильтр очень динамичен, еще одно приложение, которое может генерировать оптимальные результаты, — это макеты изображений.
Благодаря фильтру Гаусса для размытия в Photoshop вы можете создать ощущение присутствия перед реальным изображением пространства . Изменяя значения шума и фокуса и размывая фон, можно почувствовать, что был запечатлен город или реальное окружение.
Этот тип эффекта, достигаемый с помощью размытия по Гауссу, должен идти рука об руку с другими элементами.
Таким образом, попадание света может помочь создать более реалистичный эффект на изображении. Чтобы проект имел желаемую редактором отделку.
Элементы и инструменты Adobe Photoshop — это очень универсален. Когда дело доходит до Mettre en работать в дизайне и творения, которые хотят быть созданы в рамках программы.
Вот почему благодаря своей простой конфигурации они зависят от значений и изменений, которые каждый редактор желает внести, чтобы создать идеальный эффект в изображении. Использование фильтра Гаусса для размытия в Photoshop еще никогда не было таким простым. Что вы ждете, чтобы попробовать?
report this adПодобные предметы
Что такое размытие по Гауссу?
- по: Левин Дэй
Размытие — это часто используемый визуальный эффект при цифровом редактировании фотографий и видео.
Конечно, нам в Hackaday часто нравится копать глубже, поэтому вот наш краткий курс о том, что происходит, когда вы запускаете операцию размытия по Гауссу.
Двухмерное распределение Гаусса, показанное на трехмерном графике. Обратите внимание на более высокие значения по направлению к центру и уменьшающиеся по направлению к внешней стороне в форме колоколообразной кривой. Цифровые изображения на самом деле представляют собой просто множество чисел, поэтому мы можем работать с ними математически. Каждый пиксель, из которого состоит типичное цифровое цветное изображение, имеет три значения: его интенсивность в красном, зеленом и синем цветах. Конечно, изображения в оттенках серого состоят только из одного значения на пиксель, представляющего его интенсивность по шкале от черного до белого с оттенками серого между ними.
Независимо от изображения, цветного или в оттенках серого, основной принцип размытия по Гауссу остается неизменным. Каждый пиксель в изображении, которое мы хотим размыть, рассматривается независимо, и его значение изменяется в зависимости от его собственного значения и значений его окружения на основе матрицы фильтра, называемой ядром .
Ядро состоит из прямоугольного массива чисел, которые следуют распределению Гаусса, также известному как нормальное распределение или кривая нормального распределения.
На этой диаграмме показан способ обработки каждого пикселя. Для ядра 3×3 производится выборка интересующего пикселя и всех непосредственно окружающих пикселей. Затем ядро используется для генерации нового значения выходного пикселя на основе средневзвешенного значения выбранных пикселей на основе распределения Гаусса.
Ядро соответствует количеству пикселей, которое мы учитываем при размытии каждого отдельного пикселя. Ядра большего размера распространяют размытие на более широкую область, поскольку каждый пиксель модифицируется большим количеством окружающих его пикселей.Для каждого пикселя, подлежащего операции размытия, вокруг интересующего пикселя берется прямоугольный участок, равный размеру ядра. Эти значения окружающих пикселей используются для вычисления средневзвешенного значения нового значения исходного пикселя на основе распределения Гаусса в самом ядре.
Ядро Гаусса 5×5. Обратите внимание на внешний фактор, который гарантирует, что сумма всех значений равна 1. Это позволяет избежать добавления какой-либо интенсивности к изображению, а только усредняет пиксели, не изменяя их интенсивность каким-либо иным образом. Благодаря распределению исходное значение центрального пикселя имеет наибольший вес, поэтому оно не стирает изображение полностью. Непосредственно соседние пиксели оказывают следующее наибольшее влияние на новый пиксель и так далее.
Это локальное усреднение сглаживает значения пикселей, и это размытие.
Пограничные случаи тоже просты. Когда производится выборка краевого пикселя, несуществующим в противном случае окружающим пикселям либо присваивается то же значение, что и у их ближайшего соседа, либо присваивается значение, совпадающее с их зеркальным противоположным пикселем в области выборки.
Такой же расчет выполняется для каждого пикселя в исходном изображении, которое необходимо размыть, при этом окончательное выходное изображение состоит из значений пикселей, вычисленных в процессе. Для изображений в градациях серого все просто. Цветные изображения можно сделать таким же образом, при этом размытие рассчитывается отдельно для красных, зеленых и синих значений каждого пикселя. Кроме того, вы можете указать значения пикселей в другом цветовом пространстве и сгладить их там.
Здесь мы видим исходное изображение и версию, отфильтрованную с помощью размытия по Гауссу с размером ядра три и размером ядра десять.
Обратите внимание на усиление размытия по мере увеличения размера ядра. Больше пикселей, включенных в усреднение, приводит к большему сглаживанию.
Конечно, большие изображения требуют большего количества вычислений для работы с большим количеством пикселей, а большие размеры ядра выбирают больше окружающих пикселей для каждого интересующего пикселя, поэтому расчет может занять гораздо больше времени. Однако на современных компьютерах даже размытие изображений высокого разрешения с огромными размерами ядра можно выполнить в мгновение ока. Однако, как правило, редко используется размер ядра больше 50 или около того, поскольку к этому моменту все уже довольно размыто.
Размытие по Гауссу — отличный пример простой математики, которая эффективно используется при обработке изображений. Теперь вы знаете, как это работает на фундаментальном уровне!
Понимание фильтров размытия по Гауссу | Medium
Это алгоритм обработки изображений, который позволяет манипулировать изображениями следующим образом:Мы начнем с рассмотрения распределения Гаусса и свертки изображения — движущих сил размытия по Гауссу. Затем мы реализуем наш собственный алгоритм размытия по Гауссу с нуля с помощью Swift.
Если вы еще не читали мою статью о обнаружении границ в изображениях , я бы порекомендовал вам сначала прочитать ее. Это поможет заложить основу для свертки и основ обработки изображений.
Проще говоря, свертка — это просто процесс взятия небольшой матрицы, называемой ядром, и обработки ею всех пикселей изображения. Для каждого пикселя мы будем выполнять некоторую математическую операцию, включающую значения в матрице свертки и значения пикселя и его окружения, чтобы определить значение пикселя в выходном изображении.
Изменяя значения в ядре, мы можем изменить эффект на изображение — размытие, повышение резкости, обнаружение краев, уменьшение шума и т.
д.
Теперь обратимся к гауссовой части размытия по Гауссу. Размытие по Гауссу — это просто метод размытия изображения с помощью функции Гаусса.
Возможно, вы уже слышали термин «гауссовский» по отношению к Распределение Гаусса (также известное как нормальное распределение) .
Ниже вы увидите двумерное распределение Гаусса. Обратите внимание, что в центре есть пик, а кривая сглаживается по мере продвижения к краям.
Представьте, что это распределение наложено на группу пикселей изображения. Глядя на этот график, должно быть очевидно, что если мы возьмем средневзвешенное значение значений пикселей и высоты кривой в этой точке, пиксели в центре группы внесут наибольший вклад в результирующее значение. По сути, так работает размытие по Гауссу.
TLDR: размытие по Гауссу применяется путем свертки изображения с помощью функции Гаусса.
На английском это означает, что мы возьмем функцию Гаусса и сгенерируем матрицу n x m .
Используя эту матрицу и высоту распределения Гаусса в этом месте пикселя, мы вычислим новые значения RGB для размытого изображения.
Для начала нам понадобится функция Гаусса в двух измерениях:
Значения этой функции создадут матрицу/ядро свертки, которое мы применим к каждому пикселю исходного изображения. Ядро обычно довольно маленькое — чем оно больше, тем больше вычислений нам приходится выполнять для каждого пикселя.
x и y задают дельту от центрального пикселя (0, 0). Например, если для ядра выбран радиус 3, x и y будут варьироваться от -3 до 3 (включительно).
σ – стандартное отклонение – влияет на то, насколько сильно соседние пиксели центрального пикселя влияют на результат вычислений.
Технически, в функции Гаусса, поскольку она расширяется бесконечно, вы можете утверждать, что вам нужно учитывать каждый пиксель изображения, чтобы получить «правильный» эффект размытия, но на практике пиксели за пределами 3 σ очень мало влияют на результирующие значения.
Мы почти готовы начать внедрение.
Нам нужно создать отдельное выходное изображение. Мы не можем изменить исходное изображение напрямую, потому что изменение значений пикселей испортит математику для вычисления соседнего пикселя на следующей итерации.
Наконец, нам нужно подумать, как мы будем обрабатывать края. Если бы мы смотрели на самый первый пиксель изображения, ядро вышло бы за пределы изображения. В результате реализации обычно игнорируют самый внешний набор пикселей, дублируют края или оборачивают изображение.
В нашем случае для простоты реализации мы будем игнорировать пиксели по краям.
Начнем с реализации функции Гаусса. Первая задача состоит в том, чтобы определить разумные значения для x , y и σ .
Хотя технически ядро может быть произвольного размера, мы должны масштабировать σ пропорционально размеру ядра.