Einige der von Ihnen beschriebenen Vorgänge manipulieren die Daten im Bild so, dass Informationen verloren gehen oder transformiert werden. Meistens denke ich, dass dies bei der traditionellen Fotografie (dh Drucken und dergleichen) nicht wichtig ist, aber es ist definitiv wichtig, wenn jedes Pixel als Maß für die Anzahl der Photonen betrachtet wird.
Was ich denke, wenn ich Operationen mache, ist die Ausbreitung von Fehlern. Fehler können auf der Ebene einzelner Pixel, der räumlichen Ebene und der Farbebene auftreten.
Rauschen ist ein Ein-Pixel-Sensorfehler während des Erfassungsprozesses, der entweder durch fehlerhafte Photonen, Quanteneffekte (die Umwandlung eines Photons in ein Elektron zum Zählen ist ein probabilistisches Ereignis auf der Quantenebene) und eine Analog-Digital-Umwandlung hervorgerufen wird. Wenn nachfolgende Operationen beispielsweise den Kontrast dehnen (Histogrammausgleich) oder dunklere Bereiche hervorheben (Licht füllen), sollten Sie das Rauschen reduzieren, bevor Sie dies tun.
Für ein vollständig verkleinertes Beispiel von dem, was ich meine, machen Sie ein Dunkelfeldbild (Bild mit aufgesetztem Objektivdeckel). Das Ergebnis ist Rauschen. Sie können den Kontrast erhöhen, oder was auch immer Sie wollen, aber es ist immer noch Rauschen. Ein perfekter Rauschunterdrückungsalgorithmus sollte alles entfernen, sodass in späteren Schritten kein Kontrast gefunden werden kann, der verbessert werden könnte.
Räumliche Fehler können auf verschiedene Arten eingeführt werden. Wenn Sie ein Bild drehen, treten räumliche Fehler auf. Wenn Sie denken, dass es ein "wahres" Bild gibt (im platonischen Sinn), zeichnet die Kamera eine digitale Version davon auf. Selbst wenn Sie Film verwenden - die Filmkörner / -kristalle haben eine begrenzte Größe, und es kommt zu einigen Abtastungen des „wahren“ Bildes. Wenn Sie ein digitales Bild drehen, führen Sie Aliasing-Effekte ein. Die schärfsten Kanten werden leicht abgestumpft (es sei denn, Sie drehen auf 90 Grad. In diesem Fall bleibt die Rasterabtastung bestehen). Um zu sehen, was ich meine, nehmen Sie ein Bild auf und drehen Sie es in Schritten von 1 Grad. Die scharfe Kante wird jetzt (leicht) unscharf, da für kleine Rotationen eine Abtastung erforderlich ist.
Bayer-Stichproben sind möglicherweise nur ein räumlicher Stichprobenfehler, mit dem wir leben müssen. Dies ist einer der großen Vorteile (vielleicht der einzige echte Vorteil) des Foveon-Sensors. Jedes Pixel misst die Farbe an dieser Stelle, anstatt die anderen Farben von benachbarten Pixeln zu erhalten. Ich habe eine dp2 und ich muss sagen, die Farben sind im Vergleich zu meiner d300 ziemlich umwerfend. Die Benutzerfreundlichkeit, nicht so sehr.
Kompressionsartefakte sind ein weiteres Beispiel für räumliche Fehler. Komprimieren Sie ein Bild mehrmals (öffnen Sie ein JPG, speichern Sie es an einem anderen Ort, schließen Sie es, öffnen Sie es erneut, spülen Sie es, wiederholen Sie es) und Sie werden sehen, was ich hier meine, insbesondere bei einer Komprimierung von 75%.
Farbraumfehler treten auf, wenn Sie von einem Farbraum zum nächsten wechseln. Wenn Sie ein PNG (Losslesss) nehmen und es von einem Farbraum in einen anderen verschieben, speichern Sie es. Kehren Sie dann zum ursprünglichen Farbraum zurück, und Sie werden einige subtile Unterschiede feststellen, bei denen Farben in einem Raum nicht dem anderen zugeordnet wurden.
Wenn ich Fotos bearbeite, lautet meine Bestellung im Allgemeinen wie folgt:
- Lärmreduzierung
- Kontrastverstärkung, Belichtung usw.
- Umdrehungen
- Farbraum
- Endgültige Komprimierung, um das Bild auszugeben.
Und ich spare immer die rohen.