Кілька операцій, які ви описуєте, маніпулюють даними на зображенні таким чином, що інформація втрачається або трансформується. Здебільшого я не думаю, що це стосується традиційної фотографії (тобто відбитків тощо), але це безумовно має значення, коли кожен піксель вважається вимірюванням кількості фотонів.
Про що я думаю, коли роблю операції, - це поширення помилок. Помилка може існувати на рівні одного пікселя, просторовому та кольоровому рівні.
Шум - це похибка датчика одиночного пікселя під час процесу виявлення, що вводиться або фотонами, що забруднюють, і квантові ефекти (переклад фотона в електрон для підрахунку є ймовірною подією на квантовому рівні), і аналог цифровому перетворенню. Якщо наступні операції виконають такі дії, як контраст розтягування (вирівнювання гістограми) або підкреслять темніші ділянки (наповнення світлом), тоді ви хочете зменшити шум перед цим.
Для повністю зменшеного прикладу того, що я маю на увазі, візьміть зображення темного поля (малюнок із увімкненою кришкою об'єктива). Результат - шум. Ви можете контрастувати, щоб підсилити це, або що завгодно, але це все одно шум. Ідеальний алгоритм зменшення шуму повинен видалити все це, тому в наступних кроках не можна знайти контраст, який би покращувався.
Просторова помилка може бути введена різними способами. Під час обертання зображення ви вводите просторові помилки. Якщо ви думаєте про наявність «справжнього» зображення (в платонічному ідеальному розумінні), камера записує цифрову версію цього. Навіть коли ви використовуєте плівку - зерна / кристали плівки мають кінцевий розмір, і відбудеться певна вибірка «справжнього» зображення. Коли ви обертаєте цифрове зображення, ви вводите відчужуючі ефекти. Самі гострі краї будуть трохи затьмарені (якщо ви не повернетесь на 90 градусів, і в такому випадку відбір проб сітки все ще тримається). Щоб побачити, що я маю на увазі, сфотографуйте та оберніть його з кроком на 1 градус. Тепер гострий край буде (злегка) розмитим через вибірку, необхідну для невеликих обертів.
Байєрова вибірка може бути просто просторовою помилкою вибірки, з якою ми маємо жити. Це один з великих розіграшів (можливо, єдиний реальний нічия) для датчика Foveon. Кожен піксель вимірює колір у цьому місці, а не отримує інші кольори з сусідніх пікселів. У мене dp2, і, треба сказати, кольори досить приголомшливі порівняно з моїм d300. Юзабіліті, не так вже й багато.
Артефакти стиснення - ще один приклад просторової помилки. Стискайте зображення кілька разів (відкрийте jpg, збережіть його в іншому місці, закрийте, знову відкрийте, промийте, повторіть), і ви побачите, що я тут маю на увазі, особливо при стисненні 75%.
Помилки кольорового простору вводяться при переході від одного кольорового простору до іншого. Якщо ви берете png (без втрат) і переміщуєте його з одного кольорового простору в інший, тоді збережіть його. Потім поверніться до початкового простору кольорів, ви побачите деякі тонкі відмінності, коли кольори в одному просторі не співпадають з іншими.
Коли я обробляю фотографії, то, моє замовлення, як правило, таке:
- зменшення шуму
- посилення контрасту, експозиції тощо.
- обертання
- кольоровий простір
- остаточне стиснення до вихідного зображення.
І я завжди зберігаю сире.