9. Разложение на 3 полосы частот

Зачем раскладывают картинку на три полосы.

Чаще всего задача такого разложения — вынести все дефекты в среднюю полосу частот

Таким образом можно бороться с объектами определенного типоразмера, например веснушками

Кроме того, в средних частотах находится большинство «старящих» элементов: глубина морщин, жилистость, вены, провисания, мешки под глазами и т.п.

Реже ретушируются все три полосы, в этом случае процесс аналогичен разделению на 2 полосы, но позволяет проще работать объектами разного типоразмера

Как это сделать.

Для НЧ увеличиваем радиус Gaussian Blur пока не останется чистая форма

Для ВЧ уменьшаем радиус High Pass пока не останется чистая фактура

Создаем между нами слой средних частот применив к нему сначала High Pass с радиусом который использовался для создания НЧ, а потом Gaussian Blur с радиусом который использовался для создания ВЧ

Универсальное правило: High Pass следующего слоя имеет такой же радиус, как Gaussian Blur предыдущего

Теперь можно ретушировать средние частоты не обращая внимание не только на фактуру, но и на разницу цвета исходной и ретушируемой области

При «честном» разложении средние частоты получаются вычитанием из исходного изображения низких и высоких

Автоматизация разложение на три полосы.

Для создания ВЧ удобно использовать High Pass, поскольку он позволяет более наглядно подобрать радиус

В процессе подбора уменьшаем радиус High Pass пока на ВЧ не останется чистая фактура

Вместо High Pass можно использовать Gaussian Blur с визуализацией ВЧ составляющей

Слой средних частот можно получить вычитая из исходного изображения верхние и нижние частоты

10. Упрощенный метод ретуши средних частот (inverted high pass)

Почему можно упростить ретушь средних частот.

Ретушируя средние частоты мы прежде всего убираем лежащие в них излишние локальные объемы

Это можно сделать проще, не раскладывая изображение на три полосы, а выделить среднюю и вычесть ее из исходника

Вычитание должно быть локальным: только на участках где присутствует лишний объем, пропорционально степени его подавления

Как это сделать.

Подбирать радиус для High Pass удобнее через Gaussian Blur (через НЧ составляющую) и наоборот

Делаем копию исходного слоя

Вызываем Gaussian Blur, плавно увеличиваем радиус пока не исчезнут ненужные детали, запоминаем его значение и нажимаем Cansel

Вызываем High Pass, плавно уменьшаем радиус пока не пропадут ненужные объемы, запоминаем его значение и вводим радиус подобранный на предыдущем шаге

Применяем Gaussian Blur с радиусом подобранным на предыдущем шаге

Инвертируем изображение

В два раза понижаем контраст вокруг средней точки

Переключаем режим наложения на Linear Light

На слой вычитающий средние частоты из исходного изображения набрасываем черную маску

Белой кистью по маске прорисовываем те участки, на которых нужно подавить крупные детали

Автоматизация процесса.

Все рутинные операции записываются в экшен

Полоса средних частот получается вычитанием из исходного изображения НЧ и ВЧ полос с подобранными пользователем радиусами

За счет этого визуализация оказывается наиболее комфортной

Подбор верхнего радиуса можно делать после наложения на исходное изображение инвертированной СЧ+ВЧ составляющей. В этом случае используется Gaussian Blur и на размытой картинке начинает проступать чистая фактура

Чем приходится расплачиваться за скорость.

Результат ручной ретуши выглядите естественно прежде всего из-за сохранения мелких неоднородностей

За скорость и простоту приходится расплачиваться механистически правильной формой объектов, что визуально удешевляет работу

Соотношение радиусов обычно выбирают 1:3 или меньше, иначе результат будет выглядеть слишком неестественным

Для более тонкой работы соотношение радиусов берут примерно 1:2 и производят несколько циклов разложения с разными значениями вилки

При ретуши второстепенных участков можно брать соотношение 1:4 и даже больше

Для самостоятельного изучения:

Евгений Карташов. «Рецепты частотного разложения»