Журнал LinuxFormat - перейти на главную

LXF82:Noise Ninja 2.1

Материал из Linuxformat
Версия от 17:28, 10 марта 2008; Alex krylov (обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск

Процесс профессиональной обработки фотографий стал чуточку ближе к Полу Хадсону.

Noise Ninja 2.1

Файл:LXF85:Noise Ninja-1.png
Простой интерфейс наводит на мысль, что работать в Noise Ninja проще простого, но не ждите, что она совершит чудо со сложным изображением!

Фотография – не только искусство, но и умение найти баланс технических параметров. Например, для повышения глубины резкости необходимо выставить малую диафрагму и длительную выдержку – но увеличение выдержки обычно приводит к размыванию изображения. Выдержку можно уменьшить вдвое с каждым очередным номиналом ISO-рейтинга (100, 200, 400 и т.д). Однако увеличение рейтинга неминуемо увеличивает электрический шум – разноцветные зерна и пятнышки, производимые фотоэлементом камеры. Изображение, прекрасно выглядящее на ISO 100, на ISO 3200 покроется радужными разводами, сведя на нет все труды по тщательной подборке баланса.

На помощь приходит Noise Ninja: смело повышайте ISO-рейтинг, помехи на ваших фотографиях ликвидируются цифровыми методами.

Noise Ninja имеет опыт работы на Mac OS X и Windows, но первый порт для Linux появился лишь в этой версии. Технология отработана: можно избавляться от помех и накладывать сглаживающие маски легким движением руки, а программа сама исправит ваши фотографии.

На Mac OS X и Windows есть выбор: можно приобрести программу как самостоятельное приложение, так и в виде модуля к Adobe Photoshop. А так как Photoshop для Linux не существует в принципе, то варианты отсутствуют, вы можете получить только самостоятельный продукт. Требовать модуля для Gimp преждевременно – вероятно, это дело будущего.

Не имея функциональности модуля, вы ограничены в выборе типов файлов. Например, в Photoshop для OS X можно загрузить и обработать фотографию в Noise Ninja в формате RAW, а на Linux доступны лишь TIF и JPEG. Имеется поддержка 16-битных TIF (если вы приобрели версию Pro за $70), но из Gimp они не экспортируются, и большинство пользователей будет довольствоваться 8-битным цветом. Зато добрые старые JPEG Noise Ninja чистит отлично.

Базовые функции удаления помех хороши для новичков, но в арсенале Noise Ninja есть и более тонкие инструменты. Мы добились прекрасных результатов следующим способом: до отказа выдвинули ползунки Smoothness и Strength (Гладкость и Интенсивность) и получили нереалистично гладкое изображение. Затем постепенно снижали уровни, пока зерна не появились снова.

Ползунки и кнопки

Можно просматривать отдельные каналы и определять, где сосредоточены основные помехи – особенно часто этим грешат каналы синего цвета. Если какие-то пятна вам захочется оставить, можно «нарисовать» первоначальное изображение поверх отфильтрованной версии с помощью инструмента Noise Brush (Шумовая Кисть). Он подойдет для восстановления мелких деталей, которые Noise Ninja заутюжил чересчур агрессивно.

А вот пакетный процесс – гениальная вещь, это автоматическая фоновая обработка целых директорий с фотографиями. Поскольку удаление помех и фильтры настраиваются раздельно, резкость можно увеличить, скажем, в Gimp, а Noise Ninja поручить индивидуальную обработку помех для каждой фотографии. На практике это означает, что вы можете одновременно чистить фотографии ISO 100 и ISO 3200: в процессе работы Noise Ninja подстроиться автоматически. Владельцев мощных компьютеров ждет приятная новость: Noise Ninja полностью поддерживает многопроцессорную и многоядерную архитектуры есть возможность размещения директории с файлами на отдельном разделе для повышения производительности.

Чудо одним щелчком

Каждый фотограф сталкивался с проблемой помех, и Noise Ninja - именно то, что вам необходимо для решения этой проблемы (пробная версия всегда наготове на сайте PictureCode). Нам она уже помогла спасти сотни фотографий, и, надеемся, в будущем спасет еще больше - она на это способна.

Персональные инструменты
купить
подписаться
Яндекс.Метрика