артефакты на фото что это

Артефакты на фото что это

В сообществе Вы можете поделиться с пикабушниками хорошими снимками, получить критику, помощь, а также узнать много интересного из мира фотографии.

1. Фотографии должны содержать тег [моё] и быть хорошего качества.

Не допускаются: мыльные фотографии; фотографии, содержащие большое количество шумов; слишком темные или слишком светлые фотографии (пересвет).

Все подобные фотографии будут перенесены в общую ленту.

Отдельное замечание по фотографиям с телефонов – фотографии просматриваемые на телефоне могут значительно отличаться от фотографии на мониторе компьютера или ноутбука (как правило с телефона не видно проблем).

Пожалуйста, проверяйте свои фотографии с телефона на устройствах с большей диагональю экрана.

2. Желательно указывать минимальный набор информации о технике, на которую сделана фотография. Если это системная фотокамера – фотоаппарат + объектив, если компактная камера или телефон – модель.

Приветствуется указывание более подробной информации.

3. Приветствуется описание процесса съемки, условия съемки, место съемки и т. д.

4. Если Вы хотите получить критику или советы по своей фотографии – добавляйте тег хочу критики. Однако учтите, что отсутствие данного тега не отменяет возможность критиковать Ваши работы.

5. В сообществе запрещается грубое обсуждение моделей (толстая, страшная, худая и т. д.)

Все комментарии подобного рода будут удаляться.

6. Запрещается прямое или косвенное оскорбление участников сообщества и их работ, язвительный тон, мат. Все подобные комментарии будут удаляться.

7. Посты о фотографах, выставках, техниках, жанрах, оборудовании, а также различные уроки (свои, скопированные, переведенные) являются исключением для пунктов 1-3.

Источник

Как избежать артефактов в цифровых фотографиях

Цифровые артефакты — это непреднамеренные, нежелательные изменения в фотографиях, возникающие из-за внутренней работы вашей камеры. Они могут отображаться как в зеркальных фотокамерах, так и в системах «наведи и снимай» и снижают общее качество фотографии. Вот посмотрите на различные типы артефактов изображения.

цветущий

Пиксели на сенсоре DSLR собирают фотоны, которые преобразуются в электрический заряд. Однако пиксели иногда собирают слишком много фотонов, что вызывает переполнение электрического заряда. Это переполнение может пролить на существующие пиксели, вызывая передержку в областях изображения. Это известно как цветение. У большинства современных зеркальных камер есть антицветущие затворы, которые помогают отвести этот избыточный заряд.

Хроматическая аберрация

Хроматическая аберрация возникает чаще всего на изображениях, снятых широкоугольным объективом ; это видно как цветная окантовка вокруг высококонтрастных краев. Это вызвано тем, что линза не фокусирует световые волны на точно такую ​​же фокальную плоскость. Вы можете не увидеть его на ЖК-экране, но вы увидите его во время редактирования. Как правило, это красный или голубой контур по краям объекта.

Чтобы предотвратить это, используйте линзы с двумя или более кусочками стекла с разными преломляющими свойствами.

Источник

Что такое артефакты JPEG

Если вы загрузите несколько фотографий в формате JPEG онлайн, Артефакты JPEG должна быть проблема с головной болью. Чтобы обеспечить удобство работы с сайтом, сначала необходимо сжать JPEG. При повторной загрузке файла JPEG на качество фотографий влияют артефакты сжатия JPEG и шум изображения.

В чем должна быть разница между артефактами JPEG и шумом изображения? Как избавиться от артефактов JPEG, загруженных в Интернете? Если вы хотите узнать больше о шуме при сжатии JPEG, вы можете узнать больше об информации из статьи.

Часть 1. Что такое артефакты JPEG

Артефакты сжатия JPEG также распознаются как москитный шум (шум по краям), размытость, размытый вид в загруженной зоне. Как найти артефакты JPEG в изображении? Обычно, когда есть несколько плоских блоков, вам могут потребоваться некоторые решения для устранения артефактов сжатия JPEG.

Часть 2: Артефакты JPEG против шума изображения

Из-за различий между артефактами JPEG и шумом изображения есть некоторые сходства. И артефакты JPEG, и шум изображения оказывают негативное влияние на ваши фотографии.

Часть 3: 2 основные технологии устранения артефактов JPEG

Для превращения умного размытия в изображение без артефактов предлагались различные подходы. Вот два основных часто используемых метода, которым вы можете следовать, как показано ниже.

1. Расширенные методы сжатия. Чтобы избежать артефактов JPEG, вызванных агрессивным сжатием, можно использовать некоторые расширенные методы сжатия, чтобы получить сжатую фотографию без каких-либо артефактов.

Если вам нужно использовать сжатые фотографии на своем веб-сайте, вы можете сохранить их в веб-формате Photoshop без каких-либо артефактов JPEG. И некоторые Photo Converter также можно использовать, чтобы избежать артефактов.

2. Программы Photo Denoise. Если вам нужно превратить умное размытое изображение с артефактами сжатия JPEG в лучшее. Некоторые программы шумоподавления фото должны быть большим подспорьем, например Топаз Denoise, WidsMob Denoise должна быть программа для устранения артефактов и шумов JPEG.

Помимо алгоритма сжатия, алгоритм уменьшения артефактов JPEG должен быть еще одним методом постобработки решения для достижения хорошего результата. Но следует обратить внимание на то, что программное обеспечение для шумоподавления не подходит для исправления артефактов JPEG, вызванных сжатием.

Перед устранением артефактов JPEG настоятельно рекомендуется сохранить копию исходного файла при сжатии файла или исправить артефакты с помощью программ Photo Denoise. Если есть другое решение для обработки артефактов JPEG, вы можете поделиться с нами информацией.

Часть 4: Как уменьшить артефакты сжатия JPEG

1. Полный контроль над шумом цветности, шумом яркости и резкостью.

2. Смягчить кожу лица для портретных изображений, чтобы сделать безупречную фотографию.

3. Уменьшите шум, артефакты JPEG и другие недостатки в пакетном процессе.

4. Оптимизируйте артефакты сжатия JPEG и шум изображения.

Шаг 1: Загрузите и установите средство устранения артефактов JPEG, запустите программу и нажмите кнопку «Импорт», чтобы загрузить загруженное изображение с артефактами JPEG в программу.

Шаг 2. Отрегулируйте яркость, цветность и резкость, чтобы настроить параметры для устранения артефактов JPEG. Если это портретное изображение, вы также можете настроить интенсивность, чтобы оптимизировать изображение.

Шаг 3: Если вы удовлетворены результатом, вы можете нажать кнопку «Сохранить», чтобы сохранить результат на компьютер, или нажать кнопку «Поделиться», чтобы отправить файлы на веб-сайты социальных сетей.

Источник

Артефакты при отображении снимков в Photoshop и их решение

Если вы снимаете в RAW и используете 16-битную глубину цвета, вы вряд ли столкнётесь с настоящей полосатостью градиентов. При этом стоит быть осторожным с HSL в Lightroom. Мы уже рассматривали причины появления полосатости в градиентах и как вообще устроено отображение цветов в зависимости от разрядности изображения.

Если вы следуете всем правилам, используя качественные снимки, но всё равно видите в Photoshop ступенчатые переходы цвета, есть очень большой шанс, что вы видите на самом деле поддельную полосатость, созданную Photoshop (или, возможно, вашим монитором). На самом деле, существует несколько ситуаций, в которых вы видите в Photoshop изображение, которое не является реальным.

Для того, чтобы Photoshop работал быстро и отзывчиво, инженеры разработали некоторые очень творческие методы экономии ресурсов при отображении ваших многослойных файлов. Это очень хороший компромисс. Вы получаете выигрыш в производительности, но иногда появляются некоторые визуальные причуды. Другими словами, Photoshop показывает приблизительный предварительный просмотр вашего изображения, которое может существенно отличаться от реального изображения при определенных обстоятельствах. Чем больше слоев вы имеете или более экстремальные изменения делаете, тем более вероятно, что вы столкнетесь с этими проблемами предварительного просмотра.

Есть несколько способов проверить что перед вами, проблема со снимком или просто неправильное отображение изображения, которое будет исправлено при экспорте.

Ложный снимок № 1

При уменьшении изображения чем на 64%, вы, возможно, увидите ложную полосатость. Если вы увеличите снимок до 100% и полосатость исчезнет, значит со снимком всё в порядке. Быстрый способ увеличения снимка – это нажатие горячих клавиш (Ctrl/Cmd)+1 для 100% увеличения.

Если вы не хотите увеличивать и уменьшать масштаб, есть еще один способ избавиться от артефактов предварительного просмотра: объединить слои. Вы можете сделать это, щелкнув правой кнопкой мыши на ваших слоях и выбрать «Свести изображение». Или вы можете сделать верхний слой активным и нажмите (Ctrl/Cmd)+(Alt/option)+(Shift)+E. Это объедини все видимые слои в один новый слой. (убедитесь, что верхний слой является активным. Оба этих метода объединения слоёв легко отменяются простым нажатием отмены действия (Ctrl/Cmd)+Z.

Ложный снимок № 2

Другая распространенная проблема при просмотре происходит, когда есть мелкие детали с высокой контрастностью. Это может привести к предварительному просмотру, который покажет различные детали. Решения этой проблемы такие же, как для полосатости градиентов.

Ложный снимок № 3

Третья проблема, вызывающая появление артефактов, связана с ложными пикселями по краям маски. Это часто проявляется в панорамах. Эти краевые артефакты, как правило, появляются при масштабе 31,88 — 15,94% (с уровнями кэш-памяти установленном на 4). Так что, если вы увеличите снимок и плохие края исчезнут, значит они не реальны.

Также вы можете исключить появление таких проблем, перейдя в настройки Photoshop Preferences — Performance и установить настройку уровня кэш-памяти на 2 или 3. Обязательно перезагрузите Photoshop после изменения этого параметра. Снижение уровней кэша позволит файлам немного быстрее открыться, но общая производительность может снизиться. Чаще всего вы не заметите замедление. Если вдруг возникнут какие-либо проблемы, вы всегда можете изменить настройки на предыдущий вариант. Не используйте значение уровня кэш 1, так как вы можете встретить другие проблемы. Обратите внимание, что эта настройка не поможет исключить проблемы с полосатостью градиентов и детализацией.

На изображении ниже, белые неровные линии являются артефактами. Увеличение показывает, что они не являются реальными.

Следите за новостями: Facebook, Вконтакте и Telegram

Источник

Цифровые артефакты и дефекты

Определить будет ли работа отклонена редакторами микростоковых агентств по качеству можно еще до отправки работы на проверку. Для вас я собрал несколько возможных артефактов, которые могут появляться на ваших снимках или изображениях либо в процессе съемки, либо в процессе редактирования или сохранения.

Шум от переусиления (Amp noise)

Сильный шум, который появляется по краю кадра, при съемке с экстимальными настройками, будет причиной отказа от принятия изображения на микросток. В данном примере мы видим фотографию, снятую с Nikon D80 с 180 секундной экспозицией и ISO 1600. При обычной экспозиции и нормальных показателях ISO такой шум появляться не будет, но при ночных съемках и нестандартных задачах – может.

Полосчатость (Banding)

Полосчатость (banding) (так же известная как «эффект постеризации» (posterisation) или quantification noise, что можно перевести на русский как «количественный шум», хотя особенного смысла эта фраза и не несет.

В качестве примера было создано изображение (слева) на котором корявые переходы на небе как раз и иллюстрируют эффект полосчатости. Выглядят такие переходы весьма омерзительно, поэтому допускать их на изображениях ни в коем случае нельзя.

Почему может получиться такое чередование цветов:

Стоит, впрочем, отметить, что иногда такой эффект весьма неплохо смотрится будучи введенным специально для создания художественной атмосферы или реализации какой-то творческой идеи.

Артифакты Bayer’а

Иногда восстанавливающий фильтр Байера (Bayer filter) может создавать радужные цвета между любыми контрастными цветами. Слева вы можете видеть пример такого рода «радуги» и ее последствий для внешнего вида изображения.

Существует множество программ, которые используют данный алгоритм, например RAW-конверторы. Все RAW конверторы используют при этом свой уникальный Bayer алгоритм, поэтому, если на изображениях начинают появляться подобные артефакты, можно попробовать какой-нибудь другой конвертор.

Подробнее почитать, что это за штука можно на википедии.

Blooming

Blooming is a defect that is caused by over-saturation of the individual sensor sites (photosites or sensels) that make up a digital CCD image sensor.

CCD sensors are typically designed to allow easy vertical shifting of the charge. Potential barriers are created to reduce flow into neighbouring horizontal sensor sites. Hence the excess charge will preferentially flow into the nearest vertical neighbours. Blooming will therefore be more prominent in the vertical direction (in a landscape oriented photo). The excess charge spills into the neighbouring sensor sites creating overexposure in them as well.

In the example above, taken with a digital camera introduced in 2004, the vertical bar above and below the bright sun is caused by blooming.

Blooming only affects CCD sensors. CMOS sensors does not suffer from this defect. However, CCD sensor technology has improved since 2004. As a result, newer CCD-cameras are much less susceptible to blooming than older models.

To avoid blooming during the long exposures associated with night photography and astro­photography, you may instead take several shorter exposures, cutting the exposure time just before the brightest object has begun to bloom, and then combine (or “stack”) them into a single long exposure (e.g. eight 30 seconds exposure can be stacked to create one 4 minute exposure).

Chromatic aberration

Chromatic aberration (CA) is an optical distortion that caused by the camera’s lens. Unlike most other defects listed on this page, CA will appear on images captured on film as well as on a digital sensor. However, because of our tendency to pixel peep, CA is often perceived as more of a problem with digital than with film.

CA is a distortion where a pronounced colour distortion appears near edge transients in a photograph. Some people use the term purple fringing for CA, but the colour distortion can be any colour, not only purple.

CA occurs when a bright object or light source containing components from more than one of the basic colours (Red, Green and Blue) does not focus at the same point on the surface of the sensor. Also, because some digital cameras are sensi­tive to infrared light, (which has a different focus point than visible light) CA may be caused by an infrared component exposing the sensor.

One of the things that characterises CA is that the distortion exhibits a radial pattern. As shown in the example above, the off-colour fringe will be to one side of the transition at the left edge of the image, to the other side of transition at the left edge of the image, and centred around the transition at the centre of the image.

The regular and radial pattern that characterises CA makes it sometimes possible to correct for CA in post-processing, by carefully realigning the three colour planes relative to each other. Tools that lets you do this is Helmut Dersch’s excellent free software program, Panorama Tools, and DxO Optics Pro. Some cameras even feature built-in chromatic aberration correction.

CA is conspicuous in many of the cheap “kit” lenses that comes with entry level camera bodies at very little extra cost. More expensive lens designs, often built around the use aspherical elements and low-dispersion glass elements, is much less prone to CA.

Getting dust inside the mirror box of a DSLR with inter­changeable lenses is unavoidable, even if you take great care when changing lenses in the field. Dust appears as darkish spots in areas with uni­form colour (e.g. grey or blue sky). It becomes more pronounced at shorter focal lengths and smaller apertures. The 100 % crop on the left shows a typical example of how dust on the sensor looks like.

To get rid of dust spots of the sensor, you need to clean it. A number of different cleaning met­hods, both wet and dry, is available.

Hot photosites

A hot photosite (also referred to as hot pixel or defect pixel) appears in the photograph as a coloured cross. Usually it is in the colour of the colour filters that make up the sensor’s Bayer matrix (red, green or blue), but if two or more neighbouring photosites become “hot”, other colours may appear. The image to the left, contributed by photo­grapher Ryan Sinn, shows how hot photosites look like when viewed at 400 %.

Hot photosites typically appear with long exposures of one second or more.

Nikon users may be interested in the discussion about Nikon’s policy on defect pixels that took place in the Nikon Forum on Photo.net in May 2006.

A hot photosite is similar in appearance to a stuck photosite. However, a stuck photosite is permanent, and unaffected by exposure times, while a hot photosite only appears as a result of long exposures. Hot photosites can (to some extent) be eliminated by dark-frame subtraction (the camera makes a second exposure with the shutter closed of the same duration as the first, and then subtracts the latter from the former).

The source of hot photosites are individual sensor sites with a higher than normal rate of charge leakage. This leakage is sometimes referred to as dark current, and is also a major source of noise in digital images. Every sensor site has some dark current. If you expose long enough, any photosite could become a hot photosite.

The defects caused by dark current means that digital cameras are unable to take very long exposures. To overcome this limitation, one can take several shorter exposures and combine (or “stack”) them into a single long exposure (e.g. eight 30 seconds exposure can be stacked to create one 4 minute exposure).

High temperature and high ISO are two factors that will increase the number of hot photosites. Astronomers use liquid nitrogen (-196 Celsius) to cool their sensors to minimise the number of hot photosites during long exposures, but even a drop from, say, 20 degrees Celsius to 10 will make a noticeably improvement. At ISO 800 you’ll notice more hot photosites than at ISO 200, simply because the signal, including the dark current, is more amplified.

While some hot photosites must be expected at long exposure times, hot photosites that appear at shutter speeds faster than 1/4 second should be rectified. For possible remedies, see the entry for stuck photosites.

Hot spot

When doing digital infrared photography, you may find a circular blob, similar to the one shown on the left, in the centre of the frame. This is know as a hot spot, and is a result of internal reflections of infrared light produced by the lens’ coatings. Some types of coating are not transparent to infrared wave­lengths.

The hot spot may be very prominent with some lenses, while other lenses does not display this defect. If you shoot infrared, you may want to look at my page on IR and Lenses to see what lenses are best suited for infrared photography.

JPEG artifacts

The JPEG file format is know as a lossy file format because it saves storage space by compressing digital images by discarding or losing some of the original image data. The algorithm selecting the data to throw away is very clever, making use of scientific knowledge about the way the human visual system works. As a result, the data lost has very little impact on our visual perception of the image. Nevertheless, some changes are introduced, and these changes are known collectively as JPEG artifacts

The visibility of these artifacts depends on the degree of compression we apply when storing a JPEG image. A low degree of compression save some space, while keeping distortions to a minimum. A high degree of compression saves a lot more space, at the cost of more prominent distortions.

The image below demonstrates what damage too much JPEG compression can do to an image. Mouse over image (requires Javascript) or click here to see the uncompres­sed image. Note that this is a demonstration using extreme compression settings to illustrate what JPEG artifacts look like. Don’t expect to see such visible defects in ordinary JPEG compressed images.

The most visible artifact is the so-called mosquito noise. This is blotches of colour noise surrounding high contrast edges, such as the blades, slightly resembling a swarm of mosquitoes.

Another, often quite subtle; defect is loss of detail in areas with a lot of high-frequency data, such as hair, waves, fur and foliage. In the sample image this defect is most visible in the sea.

A third artifact, that normally only becomes visible at the rather extreme compression rate used in the image sample that accompanies this text, is banding. You can see this in the sky in the sample image above.

Finally, because the JPEG algorithm works on fixed blocks on pixels (usually 8 x 8 pixel squares), sometimes a “mosaic” of pixel squares appears.

The image to the left is a crop blown up to 400 %. The 8 x 8 pixel blocks are clearly visible in the reconstructed image.

JPEG compresses images by transforming them into the YCbCr colour space and then breaking up the image into blocks of (normally) 8 x 8 pixel blocks. Each block is analysed with some­thing known as discrete cosine transform which turns each 8 x 8 pixel block into an 8 x 8 array of sig­nal freq­uen­cies present in the block. We can now ana­lyse these freq­uen­cies and throw away a signal below a cer­tain thres­hold. The higher we set this threshold, the more aggressive is the com­pres­sion.

One thing you should know about JPEG compression is that the damage its causes is cumulative. Every time a file is re-saved in JPEG-format, new artifacts are added to the old. While the artifacts caused by JPEG compression to first-generation JPEG files is (nearly) invisible at normal magnifications, the cumulative damage that can be seen in later generations can be much more prominent. This means that you should not use JPEG if you intend to post-process your images. Instead, use a non-lossy file format such as RAW, PNG, TIFF, or PSD. Even if the original photo is JPEG, you should convert to a non-lossy format for post-processing, and then, if necessary, convert back into JPEG (e.g. for use on the web) after you’ve finished processing the image.

Line noise

Sometimes, artifacts in the shape of lines or stripes appear in a digital photo. This type of artifact is often referred to as line noise, pattern noise, the corduroy effect, or striping.

An example of this defect is shown in the image to left. This is a 100 % crop of the green channel from an image taken with a Nikon D3000 (CCD) with a broken sensor, and show a very obvious example of this defect.

A camera that produces images with line noise this pronounced is clearly broken, and need to have its image sensor and/or readout amplifier array replaced.

There has also been cases where less severe line noise has affected early-production models of certain cameras, such as the Nikon D200 (CCD), Canon EOS 20D and EOS 7D (all CMOS).

Details about models that may have this problem below. The terms “vertical” and “horizontal” refer to landscape oriented images.

It does not seem to be a single cause behind the different manifestations of the problem. CCD and CMOS images sensors works different. A CCD image sensor transfers accumulated charge from its photon wells by shifting the contents to a row of charge amplifiers located at long end of the sensor. A CMOS sensor usually have an individual readout circuit for each photon well.

In CCD sensors, the lines are always vertical, and the main cause of the problem seems to be unbalanced amplifiers in the readout array at the long end of the sensor. I do not know about an explanation for line noise in a CMOS sensor.

Maze artifacts

Maze artifacts, such as those dominating the 400 % crop shown below left (provided by Paul Furman, used with permis­sion) are distortions in digital image created by (presumably) faulty software de-mosaicing RAW data from a digital sensor.

The defect is caused by software and digital signal processing, and not caused by the camera. Different RAW-converters produce this maze pattern in varying degrees. Maze artifacts may be very visible in the output from one RAW-converter, and totally absent in the output from another.

Moiré

In digital images, a moiré pattern is an interference pattern that appear in images when a regular pattern, such as fine fabric or a row of fence-posts, is under-sampled.

Moiré can be avoided by the use of a so-called anti-alias-filter on the digital sensor. This is an optical filter that cuts down the sampling frequency to half of the imager’s sensel pitch, keeping it below the Nyquist frequency. But because an anti-alias filter also will make digital images appear softer and less sharp, some manufacturers choose to make cameras without, or with a weak anti-alias filter. Cameras without an anti-alias filter include the Kodak DCS Pro 14n and Sigma SD10, while the Nikon D1h and the Canon EOS 5D are cameras with a weak anti-alias filter.

The image below, taken with a Canon EOS 5D, shows the effect of false colour moiré. It is typical of a Bayer sensor with a too weak anti-alias filter.

Different RAW-converters treat moiré different. Even if moiré show up in an image converted with a specific RAW-converter, all is not lost. Switching to a different program to de-mosaic the Bayer channels will yield a different, and sometimes better, result.

Because of the special Foveon-sensor used in the Sigma SD10, the camera is immune to false colour moiré. There is no anti-alias-filter in this camera, and as a result, luma moiré may appear when a regular pattern is sampled at a frequency close to, or above, the camera’s sensel pitch. In the photograph below (provided by Frits Thomsen, used with permission), the moiré effect is visible in the stretch of railing between the two last lampposts.

Noise

Noise in digital images is most visible in uniform surfaces (such as blue skies) as monochromatic grain (luminance noise) and/or as colored speckles (color noise).

The image to the left shows a typical sample. It is a 100 % crop of the noise pattern produced by a Canon Powershot G5 at ISO 400.

The cause of noise in digital images is the random currents that flow in the sensor and associated electronics, similar to the currents that create the background hiss of audio equipment.

Like hot photosites, noise will increase with higher ISO setting, and increasing temperature. Noise will decrease with increasing sensor site size. This is why DSLRs with large sensors can be used at a much higher ISO setting than compact digicams with a small sensor.

In a Bayer camera, noise is typically more visible in the red and blue channels than in the green channel.

It is possible to reduce noise with software. Most digital cameras apply noise removal to images to enable higher ISO values than would otherwise be possible. There also exists a number of software packages (e.g. Neat Image, Noise Ninja) that lets the photographer reduce noise levels through post-processing. Noise reduction works well when applied in moderation. Used excessively, it tend to produce images lacking any real detail and giving skin and hair a wax-like appearence.

Sharpening halos

Digital images, whether produced by a digital camera or scanned, are at the outset softer than images printed from film. The usual way to remedy this is to apply software sharpening to the image. A cheap compact digicam will do this automatically inside the camera, a more expensive DSLR may leave this task to the photographer.

There are more ways than one to sharpen a photo­graph, but the most popular one is without doubt the oddly named unsharp mask (USM). The name has its roots in the pre-digital world and originally referred to the use of an unsharp (blurred) positive film mask made from the negative. When this mask was contact printed in register with the negative, the contact print would accentuate the edges present in the image, resulting in an image with a crisper and sharper look. In digital image processing, the film mask is replaced by an inverted mask created using gaussian blur, which is then subtracted from the original image.

The principle behind the USM is to exaggerate the light-dark contrast between the two sides of an edge transition. Done right, this can have stunning effect on the appearent sharpness of a digital image. But if the effect is overdone, a visible halo will appear around edges, and texture in flat areas will be artifically exaggerated, making human skin appear pockmarked and noise stand out.

In the example above, the visible halo around the branches and the spire is the result of oversharpening.

The images and graphs above visualize how the unsharp mask (USM) works. The image on the left show an edge transition before sharpening. The lighter side of the transition has a light­ness of 120/255, the darker side has a lightness of 60/255. This values are plotted in the graph shown directly under the transition. The result of sharpening is shown on the right. The USM accentuates the transition, increasing the level on the lighter side (160/255), and decreasing it on the darker side (20/255 – before tapering off to the original values (120/255 and 60/255 respectively). If this effect is overdone, the accentuated edge tranition will be visible as a halo in the image.

Staircase artifacts

Staircase artifacts (also referred to as “jaggies”) manifest themselves by smooth lines or curves having a jagged edge or staircase-like appearence. In the photo on the left, staircase artifacts are clearly visible in the curved edge in the middle of the frame.

In a digital image, staircase artifacts will appear when a smooth edge at an oblique angle is undersampled. The defect will be amplified by indiscriminate use of the unsharp mask. Like moiré, staircase artifacts can be reduced by the use of a so-called anti-alias-filter on the digital sensor.

Stuck photosites

Stuck photosites (also referred to as “dead photosites”, or – somewhat inaccurately – as “dead pixels”) are photosites that are locked in single state. The cause of this defect is tiny defects in the digital’s camera sensor matrix.

Stuck photosites usually look like appear a coloured cross, just like hot photosites. A hot photosite, however, only appears as a result of long exposures, while a stuck photosite is permanent, and unaffected by exposure times.

Almost every digital image sensor manufactured today contains a small number of stuck photosites. If only “perfect” sensor matrixes were used in cameras, the low yield would make each sensor used prohibitivily expensive. Instead, camera manufacturers tolerate a small number of stuck photosites. As part of the production process, the camera is loaded with a map of affected photosites, and in-camera processing uses interpolation to exclude them (i.e. replacing each stuck photosite with the average of the surrounding photosites of the same colour). As a result, stuck photosites is not normally visible.

If such a defect arises later in a camera that uses Bayer interpolation, and the RAW conversion software does not handle it, you’ll see not only a single defect pixel but several, as the Bayer reconstruction algorithm distributes any photosite value to several pixels. Rectifying this problem will normally entail returning the camera to the manufacturer to have them update the defect photosite map.

Some Olympus and Pentax cameras come with software that let the user re-map stuck photosites. Many RAW converters, including Adobe ACR, are reported to remove hot or stuck photosites automatically behind the scenes during RAW conversion. There is also specialized software, such as PixelZap from TawbaWare or PixelFixer that can be used to map out hot or stuck photosites.

Vignetting

Vignetting refers to a reduction in image brightness in the image periphery compared to the image center.

Vignetting may be caused by special filters or introduced deliberately in post-processing of an image for creative effect, but usually the word vignetting is used to describe unwanted darkening of the corners of a photograph, caused by camera settings or by equipment limitations.

A typical example of vignetting can be seen in the image to the left. This particular image is captured by a Holga, a cheap roll film camera made in East Germany that was notorious for its optical vignetting.

There are four different types of unwanted vignetting:

The first three types can appear on images captured on film as well as on a digital sensor. For details about these types of vignetting, see the Wikipedia article on vignetting.

The last type – pixel vignetting – only affects digital cameras. It is caused by the physical depth of the photon wells that capture light on the CMOS or CCD sensors used in a digital camera. Just like more light reaches the bottom of a well when the sun is in zenith, light hitting a photon well at a right angle will have greater impact than light hitting it at an oblique angle.

Like natural vignetting, pixel vignetting is most prominent with wide-angle lenses and when using cameras with a short register distance (e.g. rangefinders). It can to some extent be mitigated by using lenses based upon telecentric and retrofocus optical designs.

Most digital cameras use built-in image processing software to compensate for natural vignetting and pixel vignetting when converting RAW sensor data to standard image formats such as JPEG or TIFF.

Источник