Что такое дискретизация, знает сегодня любой профессионал в сфере цифровой фотографии. Однако многие люди, которые только начинают знакомиться с этой сферой, не знают основных ее особенностей, вследствие чего могут допускать те или иные ошибки.
Что это?
Что такое дискретизация? Это нежелательный эффект, который приводит к тому, что качество фотографии заметно ухудшается. Данное явление может быть ассоциировано с любым устройством или же процессом, в котором информация подразделяется на несколько отдельных отсчетов. В данном случае дискретизация может рассматриваться в качестве типа интерференционной картины, если есть определенное соотношение между частотой данного явления и определенной периодической структурой в данных.
Глаз человека постоянно стремится к тому, чтобы воспринимать определенное соотношение в качестве интерференционной картины, которая сможет заслонить собой реальный смысл того или иного изображения. Рассматривая примеры того, что такое дискретизация, стоит выделить муар, который представляет собой не совсем точный ее эффект, но при этом может показать, каким образом человек вводится в заблуждение в том случае, когда два паттерна начинают между собой взаимодействовать, образуя третий.
Что такое муар?
Муар представляет собой непонятный волнообразный узор, который изначально не присутствовал на объекте съемки. Данный эффект чаще всего возникает на различных изображениях, которые получаются при помощи цифровых устройств. И заключается проблема здесь в том, что узор объекта накладывается на узор размещения пикселей на матрице, вследствие чего появляется третий, который и называется муаром.
В преимущественном большинстве случаев этот эффект возникает на детализированных высококонтрастных изображениях, которые не соответствуют изначально настроенному разрешению датчиков. В частности, его достаточно часто можно встретить в том случае, если снимаются такие объекты, как волосы или же ткани, а также сюжеты, в которых содержится большое количество повторяющихся деталей. Зачастую муар невозможно встретить в природе, так как он возникает на изображениях, которые получаются при помощи цифровой фотокамеры или же впоследствии неправильного сканирования.
Достаточно часто в современных цифровых фотокамерах для того, чтобы снизить данный эффект, применяется специализированный оптический низкочастотный фильтр, поэтому, если вы действительно собираетесь профессионально заниматься фотографией, то в таком случае вам следует обязательно задуматься о модели с этой функцией, которая сможет обеспечить должное качество вне зависимости от вторичных условий.
Дискретизация в современных фотоаппаратах
В современных цифровых устройствах эффект дискретизации вызван тем, что информация разбивается на несколько отсчетов с регулярным интервалом. В частности, одним из паттернов в данном случае будет расположение пикселей на матрице, вторым паттерном будут любые элементы на снимке, которые могут повторяться на большой области или же которые изменяются через определенное количество пикселей в поперечном или же продольном направлении.
Для тех, кто не понял, что такое дискретизация и когда она возникает, можно привести конкретный пример. Когда в наличии есть недостаточное количество пикселей для того, чтобы передать достоверную информацию со снимка, то в таком случае он делается в не самом лучшем качестве. В стандартном варианте достаточно было бы просто выбрать более высокое разрешение, гарантируя таким образом обеспечение нужного количества пикселей для передачи деталей не снимке с определенной точностью, а если бы число пикселей было бы недостаточным, то мы могли бы просто увидеть небольшое количество элементов снимка.
Однако на самом деле это не совсем так. Теория дискретизации гласит о том, что в действительности ситуация является гораздо более негативной, и если нам не будет хватать количества пикселей для того, чтобы сделать определенный снимок, то в таком случае качество изображения будет постоянно ухудшаться.
Сколько пикселей нужно?
Возьмем в качестве примера ситуацию, когда на снимке присутствует просто 20 черных и белых линий, каждая из которых имеет ширину 5 пикселей. В данном случае, если на каждой линии будет обеспечен хотя бы один пиксель, то снимок может быть записан. Естественно, если пиксели не будут попадать четко в центр каждой линии, то в таком случае каждый пиксель получится серым, а не белым или черным, а его оттенок уже непосредственно будет зависеть от того, как пиксель располагается относительно линий.
Если на снимке количество пикселей будет уменьшаться, то в таком случае некоторые из них начнут оказываться между линиями, вследствие чего на изображении появится вышеуказанный паттерн, который будет постоянно изменяться в зависимости от того, в каком соотношении находится интервал между линиями и число пикселей. Конечно, такое изображение уже не будет являться точным воспроизведением оригинала, так как регулярная структура линий будет уже заметно нарушена. Именно это явление и принято в профессиональных кругах называть «дискретизация данных».
Что делать?
Чтобы решить данную проблему, нужно несколько смягчить снимок перед тем, как снизить количество пикселей. Таким образом, вы сможете полностью избавиться от резких границ на каждой линии, а пиксели смогут принимать промежуточные значения. Другими словами, снимок становится более мягким, но при этом сохраняется общее впечатление от картинки.
Как это влияет на изображение?
Конечно, повторяющиеся и регулярные структуры линий достаточно редко можно встретить на снимках различных природных объектов - их присутствие часто ограничивается снимками разнообразных искусственных сооружений, таких как здания и прочее. Однако в любом случае глубина дискретизации может быть внушительной, поэтому этого эффекта всегда стоит избегать, занимаясь съемкой любых объектов.
При этом стоит отметить тот факт, что качество изображений может быть абсолютно разным даже в том случае, если они имеют одинаковое количество пикселей. Ведь, помимо всего прочего, разница между снимками может заключаться также в том, каким именно образом они были получены. К примеру, в одном случае снимок может быть несколько смягчен путем пропуска его через низкочастотный фильтр для получения промежуточных значений пикселей перед тем, как уменьшить размер, в то время как другое изображение может просто уменьшаться в размере, не внося в него при этом никаких дополнительных изменений и не получая промежуточных значений на границах объектов, где наблюдаются слишком резкие изменения яркости.
Как проверить?
Чтобы понять, как это работает, достаточно просто взять один снимок, после чего сделать его копию. Оригинал отфильтровать при изменении размера с применением опции так называемой бикубической фильтрации, которая является доступной в стандартном Adobe Photoshop. Таким образом, снимок будет смягчен. Несмотря на заметное снижение пикселей, переходы между тональностями в конечном итоге оказываются гладкими и вполне подходящими под имеющееся количество пикселей.
После этого сделанную нами ранее копию снимка уменьшаем, скажем, до 30% от первоначального размера, используя при этом опцию «ближайшей соседней точки» в той же программе. Именно эта операция в конечном итоге и даст вам эффект дискретизации, который будет налицо.
Дискретизация звука
Дискретизация звука – это фильтрация звуковой волны перед тем, как она будет сохранена в звуковой файл. Другими словами, в конечном файле будет не точная копия звуковой волны, а только приблизительная. С одной стороны, дискретизация звука обеспечивает определенное снижение объема сохраняемого файла, но с другой есть масса звуковых колебаний, которые не обязательно сохранять на жестком диске.
Такая фильтрация звука называется «частота дискретизации». При этом стоит отметить, что на самом деле только в природе присутствует звук без этого эффекта, хоть и немногие об этом знают. Частота дискретизации – это наложение определенной сетки на звуковую волну, а также запись только определенных ключевых элементов.
Производить запись полностью всей звуковой волны было бы достаточно сложно. Именно по этой причине гораздо чаще можно встретить такую ситуацию, когда производилась двухканальная звукозапись с частотой дискретизации 44.1 kHz. Последняя выбирается наиболее часто, так как это самый оптимальный параметр.
В принципе, рассматривая звуковую обработку, нужно уделить особенное внимание таким параметрам, как глубина кодирования и частота дискретизации, ведь чем эти показатели выше, тем больше цифровой сигнал будет соответствовать аналоговому.
