Nikon D610 (IV)…,Re-muestreo al Tamaño de Impresión

Figura 1. Imagen editada en Adobe Photoshop sin aplicación de mejora de visibilidad de bordes (click en al imagen para observar una versión a tamaño completo).

En el anterior post Nikon D610 (III)…,de la Teoría a la Práctica de la serie de cuatro dedicados a las comprobaciones de trabajo a realizar para sustituir como cámara habitual la Nikon D700 por la D610, se revisó el procedimiento para aplicar a la imagen una mejora de visibilidad de bordes que restablezca la calidad de imagen que se ha perdido al utilizar una abertura de diafragma que introduce una cierta tasa de difracción, en este caso f/22.

También al final del post se anunciaba un estudio sobre el procedimiento de re-muestreo (downsampling) de la imagen a un tamaño de impresión determinado. Dado que la nueva cámara dispone del doble de foto-receptores que la que había estado utilizando con anterioridad, la Nikon D700, resultará necesario re-muestrear las imágenes obtenidas para seguir imprimiendo a los mismos tamaños de copia.

La hipótesis con la que se trabaja en este cuarto y último post es la siguiente:

• Imagen original en formato raw de 16bit y 4016x6016pix tomada con la Nikon D610 equipada del objetivo Nikon Micro Nikkor 55mm f/3.5.
• Procesado del archivo raw con mapa de transición de luminancias lineal y ajustes de Exposición, Altas luces, Sombras y Blancos adecuados a la retención en la imagen del tipo de información necesaria. En la pestaña correspondiente de Adobe Camera Raw (ACR) se anulan tanto la mejora de visibilidad de bordes como la reducción de ruido previstas por defecto. El ajuste de resolución del archivo se ha dejado en 288ppi, adecuados para una optimización de la gama tonal imprimiendo en una impresora inkjet con una resolución nominal de 1440dpi.
• Recorte de la imagen en Adobe Photoshop a 4016x5622pix por razones estéticas de encuadre.
• Edición de la imagen con conversión a BN y ajustes de contraste a criterio del autor.
• Con estos ajustes aplicados a la imagen y la resolución de salida de 288ppi, ésta mide 35.4×49.5cm sobre el papel (Fig. 1).

Por criterios estéticos de exhibición y dado que los marcos disponibles miden 50x50cm, se determina que el lado mayor de la imagen debería medir 30cm. Para ello se re-muestreará la imagen en Adobe Photoshop (PS). Al proceder al cambio de tamaño de imagen en el menú Image>Image Size… (Imagen>Tamaño de imagen…) debe escogerse el tipo de algoritmo que el programa utilizará para reducir el número de píxeles de la imagen. Si alguna vez se ha comprobado anteriormente, es conocido que algunos de estos algoritmos, incluido el recomendado para reducciones de tamaño de imagen, introducen una mejora de la visibilidad de los bordes en la imagen. Es necesario pues partir de una archivo al que no se le haya aplicado anteriormente una mejora de visibilidad de bordes. En estos casos, lo que procede es procesar el archivo raw anulando la aplicación de mejora de visibilidad de bordes, editar la imagen desde el punto de vista estético y no analizar la necesidad de mejora hasta tener la imagen al tamaño de impresión deseado.

Para establecer una comparación y a tenor de la experiencia anterior se reduce la imagen mediante dos algoritmos de re-muestreo de entre los ofrecidos en el cuadro de diálogo de la herramienta Image>Image Size… (Imagen>Tamaño de imagen…), el Bicubic Sharper (Bicúbico más enfocado) y el Nearest Neighbor (Por aproximación). Todas estas manipulaciones se realizan en formato de archivo TIFF sin compresión para evitar errores de interpretación introducidos por dicha compresión. Una vez obtenidos los nuevos archivos, se toman muestras de valor de gris de píxel en una misma zona de las tres imágenes, la original y las dos re-muestreadas. Para ello se escoge una zona con un borde contrastado (Fig. 2). Como ya se comentó, estas zonas son las más proclives a mostrar halos blancos cuando se aplican mejoras de visibilidad de bordes.

Figura 2. Selecciones de valor de gris de píxel para valorar la mejora de visibilidad de bordes introducida por los algoritmos de re-muestreo de la imagen. A la izquierda, imagen original; en el centro, re-muestreo con Bicubic Sharper; a la derecha, re-muestro con Nearest Neighbor (click en la imagen para una versión ampliada).

En la Fig. 2 de muestran las respectivas selecciones de valor de gris de píxel. En ella puede observarse como una misma característica de la imagen ocupa menos píxeles después de la reducción de tamaño y como la nitidez de bordes es algo mejor en las versiones reducidas, en el centro y a la derecha.

Figura 3. Gráficos de valor de gris de píxel de las selecciones mostradas en la Fig. 2. A la izquierda, imagen original; a la derecha, reducciones del tamaño de imagen mediante los algoritmos Bicubic Sharper y Nearest Neighbor (click en la imagen para observar una versión ampliada).

En la Fig. 3 se muestran los gráficos de valor de gris de píxel de las selecciones de la Fig. 2. Como puede observarse, tanto uno como el otro algoritmo introducen una mejora clara de la visibilidad de los bordes. Dado que ninguno de los dos introduce halos blancos en la posición del borde, se escogerá el Bicubic Sharper (Bicúbico más enfocado) ya que la mejora con éste es la más evidente.

A partir de aquí y observando la imagen al 100% en PS, se detecta la necesidad, completamente subjetiva, de mejorar aún más la visibilidad de la textura media (los bordes menos contrastados) en la imagen. No obstante, de la observación de los gráficos de la Fig. 3 se deduce que después de la reducción de tamaño, los bordes más contrastados de la imagen ya presentan una nitidez en el límite de la aparición de halos blancos.

Para proceder a la aplicación de una mejora general sin afectar estos bordes más contrastados se crea una máscara de capa binaria que marque en valor de gris 0 (negro) la posición de los bordes más contrastados de la imagen. Esta máscara se empleará para reservar el efecto de la mejora de visibilidad de borde aplicada de forma general a toda la imagen. El proceso de creación de la máscara es el que sigue:

• Creación de una capa resumen de la imagen ya reducida al tamaño de impresión.
• Aplicación a esta capa del filtro Stylize>Find Edges (Estilizar>Hallar Bordes). Este filtro indica la presencia de bordes en la imagen con valores de gris más oscuros cuanto más contrastados sean los bordes.
• Para seleccionar sólo los bordes más contrastados, se aplica a la capa resumen de los bordes un Threshold (Umbral) que binarize la imagen de los bordes. Si el umbral de aplicación se selecciona en valor de gris 1, por ejemplo, se están seleccionando solamente los bordes de contraste más alto de la imagen. Para observar mejor el efecto de la elección del valor de gris del umbral, resulta práctico poner la capa en Modo de Fusión Multiplicar o Dividir, según el tipo de imagen. Ello permite ver simultáneamente la imagen subyacente y los bordes que se está seleccionando en negro (Modo Multiplicar) o blanco (Modo Dividir).
• Una vez decidido el umbral que nos proporciona la selección de bordes deseada, se le aplica a la imagen resultante un Filtro de Mínimo (Filter>Other>Minimum) de Radio 1 ó 2, según la imagen. Este filtro, de la familia de los llamados de entorno por ordenación (Ranking Neighbor Operators), si se aplica a una imagen binaria como es el caso, ensancha los bordes negros por adición de píxeles de valor de gris 0 (negro) adyacentes a los ya existentes. Es equivalente a una operación morfológica llamada Dilatación.
• Los valores de Umbral y de Filtro de Mínimo más adecuados a aplicar en cada caso pueden variar en función del contenido y contraste de las imágenes así como de preferencias personales en relación al nivel de mejora de visibilidad de bordes a aplicar. La máscara de capa elaborada mediante el procedimiento descrito es la que se muestra en la Fig. 4.

Figura 4. Imagen binaria utilizada como Máscara de Capa para reservar el efecto de la mejora de visibilidad de bordes en los bordes más contrastados de la imagen (click en la imagen para observar una versión a tamaño completo).

Esta máscara se copia como Máscara de Capa (Layer Mask) en una nueva capa resumen a la que se le aplicará la mejora de visibilidad de bordes con los procedimientos habituales.

En este caso y atendiendo a lo expresado en el texto y explicaciones relacionadas con la Fig. 6 del post Nikon D610 (III)…,de la Teoría a la Práctica, se aplica un filtro Difference of Gaussians o Mexican Hat mediante la herramienta Filter>Other>Custom (Filtro>Otros>A medida…) de PS. En la Fig. 5 se muestra una sección de la imagen antes y después de la aplicación del filtro de mejora.

En ella puede observarse como la aplicación de la mejora se localiza en las zonas de textura mientras que los bordes más contrastados de la imagen, ya de por sí más nítidos, no sufren ninguna alteración ni muestran los característicos halos blancos causados por la superposición de mejoras de visibilidad de bordes sucesivas o niveles de aplicación excesivos.

Figura 5. Sección de la imagen original (izquierda) y mejorada (derecha), mediante el filtro de mejora de visibilidad de bordes y la máscara de reserva explicados en el texto (click en la imagen para observar una versión a tamaño completo).

En la Fig. 6 se muestran gráficos de valor de gris de píxel procedentes de las selecciones indicadas en la Fig. 2. En este caso se compara el efecto que la mejora de visibilidad de bordes aplicada produce en los bordes más contrastados de la imagen después de la reducción de tamaño inicial, sin y con la aplicación de la Máscara de Capa de reserva descrita.

Figura 6. Efecto de reserva de la mejora de visibilidad de bordes ejercido por la Máscara de Capa descrita en el texto (click en la imagen para observar una versión ampliada).

Interpretación del gráfico de la fig. 6:

• El trazado en azul es la imagen de un borde después de la reducción del tamaño en píxeles de la imagen mediante el algoritmo Bicubic Sharper, tal y como se describió anteriormente.
• El trazado de puntos en verde indica la aparición de halos blancos en los bordes más contrastados de la imagen al aplicar una mejora de visibilidad de bordes general. Ello ocurre si no se toma la precaución de utilizar una Máscara de Capa de reserva de los bordes de alto contraste.
• El trazado en morado muestra como los bordes más contrastados de la imagen no se alteran por la mejora de visibilidad de bordes general gracias a la acción de reserva ejercida por la Máscara de Capa binaria.

Este procedimiento podría sufrir pequeñas alteraciones en función del tipo de imagen pero sirve de punto de partida para la obtención de imágenes impresas del mismo tamaño que las que se obtenían con la anterior cámara, la Nikon D700. La calidad de imagen de las imágenes de la nueva cámara, la Nikon D610, debería ser mejor que la de las captadas con la D700 teniendo en cuenta lo que se deduce de los análisis ya comentados en los anteriores post de esta serie de cuatro, Nikon D610 (I), Nikon D610 (II)…, o la utilidad de la MTF del Sistema y Nikon D610 (III)…,de la Teoría a la Práctica. Para terminar y a modo de conclusiones:

• Una nueva cámara implica siempre algunos cambios en los procedimientos habituales tanto de captación como de procesado de las imágenes.
• Tanto unos como los otros deberían obedecer a criterios estructurados en relación a cuestiones estéticas, pero siempre soportadas por razonamientos objetivos de los procedimientos a aplicar. En este sentido, las comprobaciones mediante gráficos de valor de gris de píxel eluden las inconsistencias de la observación visual al tiempo que colaboran a reforzarla y consolidarla.
• Teniendo en cuenta las posibilidades que hoy ofrecen los programas de procesado de imagen, a un mismo resultado se puede llegar por diferentes caminos y mediante el uso de diversas herramientas y/o procedimientos. Por lo tanto, el detalle de lo aquí expuesto es sólo el resultado de la experiencia, del nivel de calidad de imagen que se persigue y de los conocimientos limitados sobre procesado de imagen que uno posee. En cualquier caso y sea cual sea el método empleado, las mediciones objetivas son esenciales para alcanzar a comprender los efectos que cada operación produce en la imagen y como consecuencia de ello, la estructuración de un criterio de elección sólido y cada vez más fundamentado.