jak umiejętności jego użytkownika. Ma to swoje dobre i złe strony: dobra jest taka, że jeśli się nauczymy, to nawet nienajlepszym narzędziem osiągniemy przyzwoite rezultaty. Zła jest taka, że możemy niedocenić bardzo dobry program, jeśli nie wiemy jak się do niego zabrać. Jest jeszcze trzecia strona, mianowicie że używania narzędzi trzeba się nauczyć, ale ona nie jest ani dobra, ani zła – ona po prostu jest, a uczyć się i tak warto.
Zasada dobrości narzędzi odnosi się, między innymi, również do programów odszumiających, o czym mi ostatnio przypomniało porównanie odszumiaczy na Fstoppersach (tekst angielski, ale obrazki są w języku międzynarodowym). Abstrahując od niepełnej reprezentacji programów, było dla mnie zaskakujące, że najgorzej wypadły te, które znam jako całkiem skutecznie odróżniające szum od prawdziwych detali: NeatImage i Dfine2. Najlepiej zaś wypadły te, które dają użytkownikowi najmniej do gadania: DxO oraz Denoise AI. Co się stało? Ano, użytkownik się nie nauczył.
Od dość dawna wydawało mi się, że bardziej zaawansowany odszumiacz, który dopasowuje algorytmy odszumiające do konkretnego zdjęcia, będzie lepszy niż taki, który tylko rozmywa kanały barwne, jak nie powiem co bo i tak za dużo na tę firmę narzekam. No i dalej tak uważam, ale teraz wiem też, że jeśli się nie umie go użyć, to skutki mogą wyglądać dość paskudnie. I że to używanie wcale nie jest takie oczywiste jak mi się wydawało. DxO również dopasowuje odszumianie do wzoru szumu, ale ze swoją biblioteką profili wszelkich możliwych aparatów i obiektywów jest na tyle sprytny, że czasem potrafi nawet obejść niedostatki użytkownika.
No dobrze, skoro użycie odszumiaczy nie jest oczywiste, to może wyjaśnię w czym tkwi problem. Zarówno Dfine jak i NeatImage (oraz np. Noiseware, a i nowy Topaz Denoise AI również) szuka na zdjęciach obszarów, które powinny być gładkie. Potem analizuje występujące na nich wzory, uważając je za szum. Ten szum „odejmuje” od całości zdjęcia, co powinno wygładzić obszary gładkie, a nawet trochę „uzupełnić” deseń na tych, które z natury gładkie nie są. Kluczowe jest wyznaczenie, co powinno być gładkie. Ano, z pewnością nie są jednolite ptasie pióra, niedźwiedzie futro, pnie drzew itp. naturalne zjawiska. Za to niebo owszem, powinno. Jeśli program pomyli się w zgadywaniu co jest czym, to wygładzi futro, a na niebie wprowadzi futrzasty wzór.
Dlatego trzeba zwrócić uwagę, gdzie dokładnie program próbkuje wzory i w razie potrzeby przesunąć mu te próbki na rozmyte tło, na końcówkę dzioba, a z pewnością usunąć je z piór. I to jest właśnie to, czego tester z Fstoppersów nie zrobił. Sprawdziłam: Dfine radośnie umieszcza automatycznie połowę próbek na tle, a połowę – na piórach. W rezultacie otrzymujemy pyszną, budyniową papugę. Gdy się nie rozumie, jak coś działa – to bardzo możliwe, że zadziała źle.
P.S. Zdjęcia w tym wpisie pochodzą z magicznej, zamglonej, nie do końca z tego świata Bretanii, do której pojedziemy już we wrześniu. Bilety dla grupy właśnie kupujemy, ale nie ma problemu – możemy kupić więcej.