Qual è la differenza tra un'immagine morbida e nitida?

Ho visto diverse domande parlare di immagini morbide o nitide. Qual è la differenza? Soft è semplicemente l'opposto di sharp in questo contesto o c'è qualcosa in più?

Le immagini di esempio probabilmente aiuterebbero molto.

La nitidezza è l'opposto della morbidezza, ma c'è un intero spettro tra loro. In un'immagine morbida, i dettagli sono meno pronunciati, il che significa che la differenza tra i pixel adiacenti è minore. Al contrario, quando un'immagine è più nitida c'è più contrasto tra i pixel che a volte viene indicato come micro-contrasto rispetto al contrasto generale dell'immagine.

Il livello di nitidezza dipende dall'intero sistema , non solo dall'obiettivo ma anche dal filtro anti-alias fino al metodo utilizzato per interpolare i colori dai sensori che utilizzano un array di filtri colorati (fondamentalmente i sensori Non Foveon).

Dai un'occhiata a questa demo dalla recensione Pentax K-5 . K-5 e K-7 hanno il controllo di nitidezza più sofisticato di qualsiasi fotocamera digitale. La nitidezza è controllata in 9 passaggi su una delle 3 scale. La posizione predefinita è 0 ma se selezioni -4 nella scala in basso vedrai un'immagine molto morbida. Se selezioni +4 vedrai un'immagine nitida. Si noti che l'impostazione di +4 è ciò che la gente chiama troppo nitida, il che significa che il contrasto tra i pixel adiacenti è stato aumentato così tanto che sono stati introdotti artefatti (basta guardare il bordo della parentesi a sinistra).

È inoltre possibile selezionare un'altra scala e vedere la differenza tra la nitidezza e la nitidezza fine o persino le scale di nitidezza extra fine . Questi utilizzano diversi parametri di nitidezza progettati per funzionare su diversi livelli di dettagli. All'estremo della scala Extra Fine Sharpness , rende ancora più nitido il rumore!

Ciò che è veramente interessante è che questa è la stessa immagine che puoi vedere con diversi livelli di nitidezza . È stata scattata una sola foto ed è stata sviluppata nella fotocamera da DNG a JPEG utilizzando tutte le possibili impostazioni di nitidezza. Ovviamente, la nitidezza con cui inizi e quanto ne ottieni dipende dalla qualità dell'obiettivo utilizzato. Alcuni obiettivi producono intrinsecamente risultati più morbidi che è possibile affinare con il software, ma limita la distanza da percorrere senza introdurre cattivi artefatti. Ancora peggio è che la nitidezza di un obiettivo non è uniforme, quindi di solito dal più alto al centro e cambia anche con l'apertura selezionata.

Poiché un'immagine è sostanzialmente una matrice di numeri bidimensionale (terza dimensione per i colori: RGB [A]), è possibile definire un parametro di "nitidezza" per essa, sebbene la percezione di essa sia soggettiva.

La nitidezza è correlata alla quantità e alla "rapidità" delle variazioni di colore e può essere valutata eseguendo la trasformata di Fourier (la trasformata di Fourier veloce viene utilizzata perché è più veloce) sull'immagine.

Quindi puoi definire la nitidezza come la presenza di contenuti ad alta frequenza e la sua intensità. Un modo per avere una valutazione indicativa è scegliere una linea orizzontale di pixel ed eseguire la trasformata di Fourier su di essa.

Ad esempio, se scegli un'immagine non compressa con solo strisce verticali bianche e nere (massima nitidezza):

e scegli solo una linea orizzontale, avrai qualcosa del genere:

Questo è l'equivalente di un'onda quadra, che trasformata assomiglia a:

(immagina i picchi che si estendono all'infinito, poiché il bordo è praticamente istantaneo).

Se levigate i bordi, il risultato sarà simile (molto approssimativamente):

E lo spettro (di nuovo, solo indicativamente):

Come puoi vedere, solo la prima armonica (che definisce le aree scure e luminose) è rimasta uguale, mentre il contenuto di frequenza più elevata è fortemente diminuito. Questo è il risultato del livellamento dell'immagine e puoi vedere come un'immagine più liscia ha un contenuto ad alta frequenza inferiore. Lo stesso vale per le immagini "normali", in cui l'aumento del contrasto aumenta anche la frequenza delle modifiche.

Come prova, viene anche utilizzato nella compressione JPEG per rimuovere il contenuto di frequenza più alta (a seconda del fattore qualità) per ridurre le dimensioni dell'immagine.

Se riesco a far funzionare Matlab, arriveranno esempi più dettagliati.

Morbidezza - nella sua accezione più elementare, è una mancanza (o meno) di definizione del bordo (contrasto del bordo) e / o dettagli precisi, se confrontata con un'immagine "nitida".

Non è possibile che una singola immagine colorata (ad es. Un'immagine contenente solo un riempimento rosso) o un'immagine con pochissimi dettagli, come una leggera dissolvenza, sia classificata come morbida o nitida, poiché non esiste un'area contrattuale definita o dettagli precisi su cui basare la "nitidezza".

L'antialiasing ammorbidisce i bordi sfumando un colore in un altro, riducendo così la "nitidezza"

puoi ammorbidire un'immagine (perdi informazioni) ma non puoi affinare l'immagine con precisione (devi indovinare / inventare informazioni)

@paolo - sarebbe tecnicamente possibile creare una nitidezza di valutazione della scala matematica - immagina un'immagine di quadrati neri su uno sfondo bianco - se l'immagine fosse perfetta per pixel ci sarebbero solo 2 colori di pixel - bianco e nero, dandoti un valutazione della nitidezza di, diciamo 2 (inferiore è più nitida) - se questa immagine fosse anti-alias, il bordo sarebbe leggermente sfocato, dandoti alcuni colori extra (grigi) dandogli una valutazione di nitidezza di diciamo 5 (nero, bianco e 3 grigi).

Se si parla di messa a fuoco, la messa a fuoco morbida di solito significa una profondità di campo e una messa a fuoco leggermente sfocata, che creano bordi "morbidi" intorno al soggetto. La messa a fuoco nitida di solito ha una maggiore profondità di campo e una messa a fuoco esatta sul soggetto. Una maggiore parte dell'immagine a fuoco rende i bordi più "duri".

In termini pratici è quanto è stretto un punto sull'immagine (il cerchio di confusione è un termine), più stretto è nitido, meno è morbido. Quindi, in effetti, sharp è sinonimo di attenzione. Esistono tecniche software per cercare di migliorare o degradare la nitidezza, ma la nitidezza raramente è altrettanto convincente dell'effetto prodotto da una buona lente correttamente focalizzata.