Растровая графика в Photoshop CS8
Удаление пятен
3.8.4. Удаление пятен
Тактика борьбы с пятнами своими основными приемами напоминает метод удаления надрывов. Это легко объяснимо. Происхождение дефекта имеет значение для хозяина снимка или его наблюдателя. Для цифрового ретушера на первый план выдвигаются технические соображения: возможность применения инструментов и наличие подходящих донорских областей. Успех всего мероприятия зависит от размеров дефекта, его расположения, цвета и текстуры окружения и прочих характеристик оригинала, которые не имеют отношения к предыстории снимка.
Рассмотрим способ удаления пятен, который, конечно, нельзя назвать универсальным, но который легко распространяется на дефекты другого происхождения и иной физической природы - надрывы, отслоения эмульсии, загрязненные фрагменты и пр. Метод использует знакомую тактику «виртуальной заплатки», но в несколько ином техническом исполнении.
Рис. 3.62. Пример изображения с большой областью загрязнения
1. Исследуем оригинал и выберем область, свободную от загрязнений и чужеродных вкраплений. Желательно, чтобы это был фрагмент, сопоставимый по своим размерам с поврежденной областью. Очень важным является также его расположение относительно источника освещения. У поврежденного и клонируемого фрагмента распределение светов и теней должно совпадать или, по крайней мере, не очень сильно различаться. Для примера, показанного на рис. 3.62, видимо, не найти лучшего донора, чем область, расположенная справа от пятна (рис. 3.63). Пометим эту область любым удобным средством. 2. Копируем содержимое помеченной области в буфер обмена (Ctrl+C).
3. Выберем инструмент Lasso (L), зададим радиус растушевки, примерно равный 3-5 пикселам, и обведем пятно фотографии. Выделение может немного выходить за пределы пятна (см. рис. 3.64).
Рис. 3.63. Выбор донорской области
На заметку! Радиус растушевки задает размер переходной зоны от полностью выделенных точек к точкам, которые не включаются в пометку. Опыт использования растровых редакторов пока не отлился в аналитические зависимости, связывающие оптимальное значение растушевки с параметрами изображения. В большинстве случаев его приходится выбирать «на глазок» или методом проб и ошибок в наиболее отечественных случаях. Но одна качественная зависимость давно подмечена пользователями программы.
