Нормалізувати зображення
Підвищення контрастності зображення шляхом розтягування гістограми для використання повного тонального діапазону. Автоматично регулює рівні яскравості для оптимальної контрастності, виділяючи деталі в тінях і на світлих ділянках. Ідеально підходить для покращення недоекспонованих або пласких зображень одним клацанням миші.
Поширені запитання
Нормалізація розтягує тональний діапазон зображення так, що найтемніші пікселі стають чисто чорними, а найяскравіші - чисто білими, рівномірно розподіляючи всі інші тони між ними. Це максимізує контрастність і виявляє деталі, які можуть бути приховані на недоекспонованих або розмитих зображеннях.
Використовуйте нормалізацію для фотографій, які виглядають пласкими, недостатньо контрастними, недоекспонованими або мають обмежений тональний діапазон. Це особливо ефективно для відсканованих зображень, старих фотографій або зображень, знятих в умовах поганого освітлення, коли не було захоплено весь діапазон яскравості.
Так, нормалізація схожа на функції автоматичного вирівнювання або автоматичного покращення, які можна знайти в програмному забезпеченні для редагування фотографій. Вона автоматично аналізує гістограму зображення і налаштовує тональний розподіл для оптимальної контрастності, не вимагаючи ручного регулювання повзунків яскравості або контрастності.
Нормалізація найкраще працює на зображеннях зі стиснутим тональним діапазоном. Однак, якщо ваше зображення вже використовує повний тональний діапазон або має навмисне низьке/високе освітлення, нормалізація може створити небажані ефекти, посилюючи екстремальні чорні та білі кольори. Це найкраще підходить для корекції, а не для стилізації.
Нормалізація насамперед впливає на яскравість і контрастність, але оскільки вона коригує тональні значення, то може опосередковано впливати на сприйняття кольорів. Після нормалізації кольори можуть виглядати більш яскравими і насиченими завдяки покращенню контрастності. Фактичні відтінки залишаються незмінними.
Ручне регулювання контрастності рівномірно розширює або стискає тональний діапазон навколо середньої точки. Нормалізація інтелектуально аналізує зображення і розтягує гістограму, щоб використовувати весь доступний діапазон від чистого чорного до чистого білого, автоматично оптимізуючи деталі в тінях і на світлих ділянках.
Всі основні формати зображень підтримують нормалізацію, включаючи JPG, PNG, WebP, GIF, TIFF і BMP. Процес працює як з кольоровими, так і з напівтоновими зображеннями, зберігаючи прозорість у PNG-файлах і зберігаючи оригінальний формат для максимальної сумісності.
Так, нормалізація чудово підходить для покращення відсканованих документів, старих фотографій і вицвілих зображень. Вона максимізує контрастність розмитих сканів, висвітлює вицвілий текст, відновлює деталі пожовклих документів і покращує загальну читабельність завдяки використанню всього доступного тонального діапазону.
Безумовно. Нормалізація - це стандартний етап попередньої обробки в конвеєрах комп'ютерного зору та машинного навчання. Вона стандартизує яскравість і контрастність наборів даних зображень, усуває варіації освітлення, покращує розпізнавання об'єктів і забезпечує узгодженість вхідних діапазонів для нейронних мереж і алгоритмів аналізу зображень.
Нормалізацію зазвичай найкраще застосовувати на початку робочого процесу редагування, одразу після основних корекцій. Почніть з нормалізації, щоб встановити оптимальний тональний діапазон, а потім виконайте тонку настройку за допомогою конкретних параметрів, таких як яскравість, контрастність або насиченість. Це гарантує, що ви будете працювати з максимальною кількістю деталей протягом усього процесу редагування.