30Jun
Nem csoda, de ezek a hasznos tippek javíthatják a kép minőségét, ha kis felbontású minta alapján bővítenek. Ez meglepően egyszerű és nagyon egyszerű.Tűzje ki a Photoshopot, és nézze meg magának!
A How-To Geek-ben nagyszerűen írtunk arról, hogy lehetetlen "megnövelni" a képeket, és visszanyerni az elveszett részleteket, vagy nem lehet kezdeni. Megváltoztatjuk a dallamot? Nem, nincs semmi varázslat a tippekről, kivéve a jobb eredményeket, amikor javítja a saját alacsony felbontású képeit. Olvassa el az olvasást és adja meg a lövést!
Egy jobb módja a képek nagyításához
Itt a mi képünk kiindulópontunkban. Ezt 100% -ra nagyítja, csak 150 képpont széles.
Amint láthatjuk, ez fájdalmasan alacsony felbontású.Növeljük a dolgokat némileg egy alapvető bővítéssel.
Navigáljon a Kép & gt;Képméret. Ha azt mondja, hogy "Resample Image", megváltoztathatja az anti-aliasing típusát, amelyet a kép nagyításához és simításához használ. A "Bicubic Smoother"( legjobb a bővítéshez) beállítása. Alapértelmezés szerint a Photoshop a "Bicubic" -ot használja.
A bal oldalon található Bicubic Smoother változat különbségét észleli, jobbra a "Bicubic" bővítéssel szemben. Az anti-álcázás típusának megváltoztatása hatalmas különbséget jelenthet a kép szélén, segítve a simább, kevésbé zökkenőmentes tartást. Ez nagy különbséget jelenthet.
Részletesebb fejlesztés a nagyított képekben
A legtöbb Photoshop felhasználó nem haladja meg az RGB vagy CMYK értékeket. Ma más színmódot használunk, Lab színnel. Bármely nagyított kép átkapcsolása( korábban a mi képünket használjuk), és a Képszín & gt;Mód & gt;Lab Color.
Győződjön meg róla, hogy nyitva van egy csatornapult megnyitásával az Ablak & gt;Csatornákon keresztül. Ezután válassza ki a "Könnyűség" csatornát, vagy kattintson az a és b csatornák mellett az ábrán látható módon.
A "Könnyűség" kiválasztásával Smart élesítés szűrőt fogunk végrehajtani a Filter & gt;Smart Sharpen.
A fenti beállítások elég jól működnek a példánkban, de nyugodtan körbeveszik és megtalálják a sajátját. Valószínűleg az "Eltávolítás" beállítás "Gaussian Blur" értékét szeretné tartani a fentiek szerint.
A Lab Colourben maradhat, vagy vissza lehet konvertálni az RGB-be. Az RGB és a CMYK közötti konverzióval ellentétben az RGB tökéletesen átalakul a Lab-be anélkül, hogy észrevehető színeltolódást okozna. Bármely színes üzemmódban válassza ki a kombinált csatornákat a Ctrl + 2 billentyűkombinációval.
Nem tökéletes, de az összehasonlítás előtt és után meglehetősen drámai. Frissített képünk( a jobb oldalon) sokkal gazdagabb bőrfelülettel rendelkezik, és nem úgy tűnik, hogy közel 150% -kal terjedt el a képen.
De várj! Vadas tipográfia jelenik meg!
A tipográfia egy teljesen más állat. Ez az alacsony felbontású minta csak 100 pixel széles, és nagy, nagyon észrevehető problémákat okoz.
Átméretezi a képet a célméretre. Itt növeljük a méretet 10-szer, és használjuk az "Legközelebbi szomszéd" beállítást, hogy a széleink szaggatottak legyenek. Ne aggódj, ez minden értelme egy pillanatra.
És nem néz ki más, mint korábban! Lássuk, mit tehetünk, hogy megváltoztassuk.
Gauss-elmosódást alkalmazzon a Filter & gt;Gaussian Blur, és egy olyan beállítást használ, amely elhomályosítja a széleket anélkül, hogy a szöveg teljesen olvashatatlan lenne.
Az Ön végleges típusának ilyennek kell lennie.
Most egy "Küszöb" beállító réteget fogunk használni. Kattintson a Rétegek panelen a beillesztéshez.
Ez tökéletes? Nem kevésbé homályos és szaggatott? Igen, meglepő módon. De minden további javulást az ecsetszerszámmal és sok türelemmel kell megtenni. Ez meglepően hasznos trükk lehet bárkinek, aki a tipográfiával dolgozik, és gyakran alacsony felbontású fájlokkal van elfoglalva.
Miközben a "továbbfejlesztett" képünk nem képes visszanyerni az eredeti nagyfelbontású kép részleteit, leginkább a képminőség javítására, a tipográfiára és a lány fotójára is képesek. Nem elégedett ezekkel a trükkökkel? Van valami jobb a sajátoddal? Hangolja le a megjegyzések részben, és tudassa velünk, hogy mit használsz, ha rossz minőségű képet szeretnél javítani.
Képminőség: Girl at the River Near Momostenango, David Dennis, Creative Commons.
