PS 깃털은 이미지 품질에 어떤 영향을 미칩니 까?

PS 페더 링은 이미지 세부 사항 손실, 색상 포화 감소 및 노이즈 증가로 이어질 수 있습니다. 충격을 줄이려면 더 작은 깃털 반경을 사용하고 레이어를 복사 한 다음 깃털을 복사 한 다음 깃털 전후에 이미지 품질을 조심스럽게 비교하는 것이 좋습니다. 또한 깃털이 모든 경우에 적합하지는 않으며 때로는 마스크와 같은 도구가 이미지 가장자리를 처리하는 데 더 적합합니다.

추신 깃털은 무뚝뚝하게 말하면 이미지의 가장자리를 흐리게하고 깃털만큼 부드럽게 전환합니다. 그러나이 "부드러움"뒤에는 이미지 품질이 얼마나 많은 손실을 입었습니까? 이 질문은 잘 묻습니다!

많은 초보자들은 깃털이 단순하고 모호하며 무해하다고 생각합니다. 그러나 실제 상황은 이것보다 훨씬 더 복잡합니다. 이미지 품질에 미치는 영향은 여러 측면에서 볼 수 있어야합니다.

첫째, Feathering은 이미지 세부 사항을 잃게됩니다. 브러시로 그리는 것과 같습니다. 브러시 스트로크가 더 부드러울수록 세부 사항이 어렵습니다. 깃털이 많을수록 가장자리에 대한 자세한 내용은 손실되고 이미지의 선명도가 줄어 듭니다. 이것은 확대 될 때 특히 눈에 띄고, 가장자리가 부드럽고 질감이 부족한 것을 알게 될 것입니다. 따라서 깃털을 사용하여 심각한 세부 사항이있는 사진을 저장할 것으로 기대하지 마십시오. 상황이 악화 될뿐입니다.

둘째, 깃털은 이미지의 색상 채도에 영향을 미칩니다. 깃털 공정은 본질적으로 모서리 픽셀과 주변 픽셀을 혼합하여 지역 색상의 순도를 줄이는 이미지 혼합입니다. 그것은 몇 개의 안료 양동이를 함께 섞는 것과 같으며, 최종 색상은 단색만큼 밝지 않습니다. 따라서 과도한 깃털은 이미지를 회색으로 보이고 활력이 부족합니다. 이 효과는 특히 높은 대비 이미지를 다룰 때 더욱 두드러집니다.

또한 깃털은 이미지의 노이즈를 증가시킵니다. 페더 링 알고리즘에는 일반적으로 픽셀 평균 또는 가중 평균이 포함되므로 이미지의 노이즈가 증폭됩니다. 불순물을 많이 혼합하면 불순물의 비율이 감소하지만 여전히 존재하며 더 분명해 보인다고 상상해보십시오. 따라서 노이즈가 높은 이미지를 처리 ​​할 때는 깃털을주의해서 작동해야하며 소음 감소조차 먼저 필요합니다.

그렇다면 깃털이 이미지 품질에 미치는 영향을 최소화하는 방법은 무엇입니까?

특정 상황에 따라 다릅니다. 약간의 연화 효과 만 필요하면 깃털 반경이 세부 손실을 최소화하도록 설정됩니다. 더 큰 깃털 효과가 필요한 경우 먼저 레이어를 복사하여 사본에 깃털을 링크하여 원본 이미지의 전체 정보를 유지할 수 있습니다.

또한 깃털 전후의 이미지 비교가 중요합니다. 나는 종종 페더 링 전에 사본을 저장하므로 언제든지 깃털이 전후 이미지 사이의 품질 차이를 쉽게 비교하고 실제 조건에 따라 깃털 매개 변수를 조정할 수 있습니다.

마지막으로, 깃털이 모든 문제를 해결할 수 있다고 믿지 마십시오. 어떤 경우에는 페더 링이 최선의 선택이 아닙니다. 예를 들어, 이미지의 가장자리를 날카롭게 유지 해야하는 경우 과도한 깃털을 피해야합니다. 때로는 마스크 및 선택과 같은 다른 도구가 이미지 가장자리를 처리하는 데 더 적합 할 수 있습니다.

다음은 페더 링 중 픽셀 믹싱을 시뮬레이션하는 간단한 파이썬 코드 예입니다 (물론 이것은 단순화 된 모델 일 뿐이며 실제 PS 페더 링 알고리즘은 이것보다 훨씬 더 복잡합니다).

 <code class="python">import numpy as np from PIL import Image def simple_feather(image_path, radius): img = Image.open(image_path) img_array = np.array(img) height, width, channels = img_array.shape new_img_array = np.copy(img_array) # 创建副本，避免修改原图for y in range(radius, height - radius): for x in range(radius, width - radius): for c in range(channels): # 简单平均周边像素，模拟羽化效果pixel_sum = 0 count = 0 for i in range(-radius, radius 1): for j in range(-radius, radius 1): pixel_sum = img_array[yi, xj, c] count = 1 new_img_array[y, x, c] = int(pixel_sum / count) new_img = Image.fromarray(new_img_array) new_img.save("feathered_image.jpg") # 调用示例simple_feather("input.jpg", 5) # radius 为羽化半径</code>

이것은 겸손한 시뮬레이션 일 뿐이며 실제 깃털 알고리즘은 가우스 블러 등과 같은 더 많은 요소를 고려하여보다 자연스럽게 효과를 얻으십시오. 그러나 핵심 아이디어는 동일합니다. 픽셀 믹싱을 통해 가장자리에서 부드러운 전환을 달성합니다. 이 프로세스는 이미지 품질의 어느 정도의 손실을 동반해야합니다. 따라서 실제 작업에서는 장단점을 평가하고 깃털 기능을주의해서 사용해야합니다.

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