1. Technické vlastnosti: rozlišení, barevná hloubka, barevný režim, formát a komprese.

OT 6. Rastr 2. Charakteristiky a úpravy rastrového obrazu 1.1.1 Úvod Kvalita použitých obrazových materiálů fotografií, zásadně ovlivňuje kvalitu a vzhled celkové tiskoviny. Kvalitu a použitelnost obrazu můžeme posuzovat z různých hledisek. 1. Technické vlastnosti: rozlišení, barevná hloubka, barevný režim, formát a komprese. 2. Vizuálně technická kvalita = technicky kvalitní fotografie. Jde především o tyto vlastnosti: Expoziční vlastnosti (světlo, tma, kontrast) Vyvážení a věrnost barev Ostrost 3. Vizuální kvalita a vhodnost kompozice, námět, vhodnost motivu a barevnosti atd. V této otázce se zaměříme především na vizuálně technické vlastnosti obrazu. 1.1.2 Posouzení obrazu Správné posouzení vzhledu a vad obrazu je podstatnou součástí volby optimálního postupu úprav. Vždy je vhodné předem promyslet konkrétní cíle úprav a následně přibližný postup. Je nutné rovněž posoudit, jak zásadní zásah do reality fotografické scény si můžeme dovolit (vzhledem k obsahu a významu fotografie). Některé vizuálně technické vlastnosti obrazu lze vyjádřit abstraktně (matematicky, technicky) pomocí grafů a křivek (funkcí). Typickým příkladem takového matematického vyjádření vzhledu obrazu je histogram, který může sloužit jak k posouzení expozičních tak barevných vlastností. Některé vady obrazu, jsou softwarově prakticky neodstranitelné. Obecně jde především o vady, kdy došlo ke ztrátě části nebo detailů obrazu. Ruční náhrada takových částí obrazu je sice možná, prakticky ale často skoro neproveditelná. Při nekvalitních podkladech je vhodné opatřit jiné nebo upozornit zákazníka na předpokládané snížení kvality. 1.1.3 Úpravy obrazu Pro úpravy rastrového obrazu používáme rastrový editor na profesionální úrovni především Adobe Photoshop. Mnoho zdánlivě banálních úprav obrazu má nezvratný charakter! Například při zesvětlování se zvětšuje počet bílých pixelů, původní obsah těchto pixelů mizí (vznikají přepaly) a žádné ztmavení tento obsah následné neobnoví! Jde o tzv. destruktivní úpravy. 1

Z tohoto důvodu je nutná určitá obezřetnost při úpravách, zálohování souborů, používání vrstev úprav a dalších postupů, které umožňují nedestruktivní úpravy. 1.1.4 Základní vlastnosti obrazu Expoziční vlastnosti: Obecně skupina vlastností souvisejících s tmavostí, světlostí, tonálním rozsahem a kontrastem. Jsou ovlivněny především osvícením a charakterem původní scény, nastavením fotoaparátu (clona, čas, citlivost), vliv má ale i skenování a některé úpravy. Vady expozice jsou z obrazu odstranitelné pouze v omezené míře. Světlost počítačového obrazu má na rozdíl od reality omezený počet úrovní a pevné hranice dané RGB hodnotami pro 24b = 0, 0, 0 (černá maximální) a 255, 255, 255 (bílá maximální). Tyto hranice nelze překročit! Někdy tedy může být například jediným možným postupem jak ještě zvýšit dojem světlosti nějakého objektu ztmavení okolí. Při přeexpozici = přesvětlení se ze světlých míst ztrácí kresba a vznikají tzv. přepaly čisté bílé plochy bez obrazu. Podobně při podexpozici zaniká kresba ve stínech (tmavých oblastech) spíše výjimečně se označuje jako podpaly. Nízký tónový rozsah snižuje počet odstínů a tím kvalitu kresby v celém obraze. Ve všech případech jde o vadu, kterou lze odstranit pouze umělým vytvořením obrazu v poškozených oblastech (zkopírováním od jinud, dokreslením), což pochopitelně není nikdy ideální. Vyvážení a věrnost barev: Může být ovlivněno prakticky libovolnou etapou zpracování obrazu, od fotografie, přes skenování až po počítačové zpracování. Chyby barevnosti počítačového obrazu v principu nebývají složité. Barevný obraz je definován na základě tří barev RGB, v principu jsou tedy chybné pouze hodnoty těchto tří barev. Obvykle je o chybu barevnosti v celém obraze stejnou, způsobenou například špatným osvícením, nebo nastavením fotoaparátu (vyvážení bílé). Mnohé chyby barevnosti lze obvykle poměrně bez problémů odstranit. Často tedy stačí doladit jedinou barvu v obraze a pak použít naprosto stejnou úpravu na celý obraz. Ostrost: Vychází především ze správného zaostření původního snímku, vliv má i kvalita a nastavení skenování a některé úpravy (typicky například převzorkování). Neostrost vždy znamená ztrátu detailů (kresebnosti), které se ropliznou do okolí a zmizí z tohoto hlediska neexistuje softwarový postup jak neostrost odstranit! Veškeré postupy typu ostření, doostření a podobně jenom zvyšují dojem ostrosti tím, že zvyšují kontrast na hranách obrazu. Neostrý obraz tedy v principu nelze zachránit. 2

Naopak rozostření je ze stejného důvodu jedním z nejmocnějších plošných retušovacích nástrojů, množství postupů vedoucích například ke zjemnění pleti, odstranění kazů a pih, šumu a podobně je založeno na rozostření (obvykle v kombinaci s nějakou formou prolnutí vrstev) jak už bylo řečeno, drobné detaily se rozpliznou do okolí a zmizí. 1.1.5 Další vlastnosti obrazu Kresebnost: Množství detailů, struktur, odstínů. Významná vlastnost obrazu, která mu dodává realističnost a prostorovost. Člověk prakticky nic nevnímá jako čistou černou, bílou nebo jednobarevnou plochu, vždy vidí množství odstínů, strukturu. Kresebnost souvisí především se základními vlastnostmi, jako je ostrost nebo expozice. Kresebnost není vlastností, kterou by bylo možno softwarově výrazně zlepšovat. Detaily, které v obraze chybí lze pouze dokreslit nebo zkopírovat z jiného obrazu, což prakticky nikdy není ideální. Na druhou stranu velice snadno může dojít při úpravách obrazu ke snižování kresebnosti. Posterizace: Snížení počtu odstínů (např. při některých digitálních úpravách obrazu), nebo nedostatek odstínů pro delší plynulý přechod mezi barvami. (Viditelné fleky barev, schodovité přechody, snížení kresebnosti. Prakticky nelze odstranit, možné jí předcházet. Šum: Vada obrazu vznikající při digitální fotografii (a omezeně při skenování). Vzniká obvykle při fotografování za zhoršených světelných podmínek, kdy fotoaparát zvyšuje citlivost čidla (respektive A/D převodníku tj. snaží se zpracovat slabší signál) čímž se stává citlivější i na náhodně vznikající chyby. Projevuje se náhodnými nesprávně barevnými pixely nejčastěji v tmavých oblastech obrazu. Geometrické vady obrazu: Jde o zkreslení tvarů. Vznikají především vlivem konstrukce objektivu fotografického přístroje, mohou však vzniknout i jiným způsobem. Jde například o soudkovitou prohnutí rovných čar a hran směrem od středu a poduškovitost prohnutí rovných čar a hran směrem dovnitř, kácející se linie vlivem perspektivy, patrné například u architektury. Vinětace: Vada působená konstrukcí objektivu fotoaparátu. Tmavnutí obrazu v rozích. Barevná aberace: (Aberace = vada.) Duhové okraje okolo obrysů. Opět způsobeno konstrukcí objektivu. V principu působí mírnou barevnou aberaci každý objektiv, čím je však kvalita objektivu vyšší, tím je tato vada menší. 3

Místní nečistoty a vady v obraze: Mohou se do obrazu dostat různým způsobem. Jejich odstraňování označujeme jako retuši. Kompresní relikty: Pozůstatky po kompresy JPEG, duchové podél hran. 1.1.6 Histogram Histogram je jednou z charakteristik konkrétního rastrového obrazu. Z histogramu vyčteme některé důležité informace o expozičních vlastnostech a částečně i o barevném vyvážení obrazu které nemusí být vizuálně jasně patrné. V počítačových programech můžeme obvykle zobrazit společný histogram všech kanálů (někdy označovaný jako histogram jasu který ale s jasem nemá zas tak moc společného) a jednotlivé histogramy barvových kanálů (RGB nebo CMYK) tj. histogram pro každou barvu zvlášť. Jednoduchý histogram pořízeného snímku zobrazují i digitální fotoaparáty kde slouží pro hodnocení a přesnější nastavení expozice (času a clony = množství světla vpuštěného do fotoaparátu při zmačknutí spouště) Jedním z možných postupů opravy nedokonalé fotografie je manipulace s histogramem v Photoshopu nalezneme editaci histogramu pod nabídkou úrovně. 1.1.7 Princip histogramu Histogram je graf vyjadřující počet pixelů určité úrovně (určité světlosti) v obrázku. Jednoduchý histogram jednoduchého obrázku (9 pixelů, 5 možných odstínů) počet pixelů 2 4 2 1 odstín Při více úrovních (odstínech, barvách) přibývá i sloupců histogramu. Při větším množství úrovní a pixelů (tj u běžné fotografie a podobně) histogram splývá do jednotného grafu. Z histogramu lze vyčíst vlastnosti obrazu (dokonce aniž bychom samotný obraz viděli). 4

Histogramy obrazů: 1. Pérovka = dvě úrovně. 2. Kontrastní obraz, tmavé a světlé odstíny. 3. Celkově světlí obraz s několika málo tmavými odstíny. 4. Zúžený histogram, stažený rozsah odstínů, obraz šedý, bezkontrastní. 5

Kumulativní histogram: jde o poněkud netradiční zobrazení histogramu, v němž je každý sloupec grafu roven součtu všech pixelů s menší úrovní. Vpravo kumulativní histogram jednoduchého devíti-pixelového obrázku, vpravo reálný kumulativní histogram. 1.1.8 Posouzení histogramu Pomocí histogramu můžeme sledovat děje, které probíhají při úpravách obrazu a odhalovat chyby vzniklé při snímání (digitální fotografii, nebo skenování) které nemusí být na první pohled zřetelné (obvyklí stav: není to dobré, ale co tomu chybí? ). Kromě společného (jasového) histogramu všech kanálů lze zároveň v mnoha programech zobrazit (případně upravovat) histogramy pro jednotlivé kanály barev (RGB nebo CMYK). Obecně nelze určit, jak by měl vypadat správný histogram obrazu. Jak již bylo vysvětleno různé druhy obrazu, mají různý, značně odlišný histogram podle motivu. Přesto však existují určitá kritéria, která můžeme posuzovat. Základní kriteria posouzení histogramu: 1. Histogram posunutý doprava nebo doleva značí světlost nebo tmavost obrazu, tj. často špatnou expozici fotografie (vzláště v kombinaci s klipováním viz dále). 2. Věže na okrajích = pixely nahloučené v bílé a černé místa se ztrátou kresby = přepaly, podpaly též označováno jako klipování (clipping = odříznutí, ořezání). Důsledek nevhodných úprav nebo špatné expozice kromě dokreslení nebo dokopírování chybějící kresby neodstranitelné. 3. Zúžený histogram = zúžený tonální rozsah, obraz bez krajních poloh bez světlých a tmavých odstínů bez kontrastu, dojem šedosti, obvykle působí tmavě, ale zesvětlení nepomůže. Nutná ekvalizace histogramu = rozšíření = nastavení bílého a černého bodu (photoshop úrovně). Vzniká v mírné míře prakticky při každém snímání, může vzniknout nevhodnou expozicí nebo úpravami. 4. Silné zastoupení tmavých a světlých tónů, ale minimální zastoupení středních tónů dvouhrbý histogram. Tato situace nastává velice často u fotografií pořízených proti zdroji světla. Obraz je sice celkově velice kontrastní (velký rozdíl tmavých a světcích oblastí) ale v samotných světlých a tmavých oblastech kontrast chybí (zabírají jen malí rozsah tónů). Odstranění poměrně problematické postupy s křivkami, též existují speciální pluginy a programy. 6

5. Posterizace pérovkovatění obrazu, úbytek odstínů v celé ploše histogramu histogram děravý (jen čáry), obraz nemá jemnou kresbu. Obvykle důsledek úprav. 6. Výrazně odlišné charakteristiky histogramů barevných kanálů obvykle znamenají chyby v barevném podání obrázku. Všimněte si na obrázku, že histogram červeného kanálu (horní pod celkovým) je posunutý do mnohem silnějších hodnot než ostatní (víc doprava) jasná známka červeného nádechu v tomto případě už je nádech slabé slovo. 1.1.9 Úpravy histogramu Prakticky každá úprava obrazu se odráží v histogramu. Automatické úpravy obrazu (barvy automaticky, úrovně automaticky apod.) posuzují statisticky rozložení pixelů a úrovní v obraze využívají tedy v principu histogram. Ruční úpravy obvykle provádíme na grafickém zobrazení histogramu tedy například v úrovních Photoshopu. volba kanálu číselné nastavení vstupních hodnot posun vstupních hodnot kapátka pro volbu bílého černého a neutrálního bodu změna výstupních hodnot 1. Rozšíření histogramu (ekvalizace) dosti běžný postup, stažením jezdců černé a bílé, na okraj histogramu histogram rozšíříme. Zvýší se kontrast a obvykle se obraz vizuálně vylepší. Při extrémním zásahu ale může dojít k posterizaci. V případě potřeby lze provést i jednostranně. 7

2. Zúžení histogramu dosti nestandardní provádí se stažením výstupních hodnot (úrovní), stáhne obraz tak že neobsahuje světlé a tmavé tóny. Může být použito například při úpravě obrazu pro tiskovou technologii, která si s těmito odstíny neporadí. 3. Manipulace středem histogramu ( šedý jezdec ) obecně zesvětluje a ztmavuje obraz, na rozdíl od standardního zesvětlování a ztmavování (které histogram v podstatě celí posouvá), ale nezasahuje do všech pixelů stejně zachovává rozsah tónů od černé do býlé, ovlivňuje především střední tóny (podobá se úpravě pomocí křivek). 4. Nastavení černého, bílého, eventuelně šedého bodu. Jde o komplexnější úpravu obrazu, kromě světlosti a tmavosti též určitým způsobem koriguje barvy. Proto je přístupné nejen z nabídky úrovní, ale i z nabídky křivek. Je též základem některých automatických korekcí, které v současné době mnohé programy nabízí. Na těchto obrázcích můžete posoudit změnu histogramů jednotlivých kanálů po nastavení bílého bodu (rameno slečny), šedého bodu (zeď šedá u její ruky), a černého bodu (fotoaparát v její ruce). (Na barevné kopii byste mohli posoudit i dosti značnou proměnu snímku k lepšímu.) 8

Z hlediska filosofie má tato úprava dosti blízko rovněž k nastavení vyvážení bílé (white balance) na digitálních fotoaparátech a skenerech které slouží k potlačení barevného nádechu vzniklého osvětlením. 1.1.10 Křivky Též tónové křivky a v jiných souvislostech přenosové křivky. Nevyjadřují, na rozdíl od histogramu, momentální stav obrazu ale jeho změnu ať už požadovanou nebo nechtěnou. Jde o grafické znázornění závislosti jasu (nebo intenzity barvy) změněného obrazu (výstupní hodnoty) na ose Y, vůči původním hodnotám (vstupní hodnoty) na ose X. Tento typ vyjádření se používá v mnoha oblastech polygrafie a grafiky např.: vyjádření změny obrazu při tisku (především v důsledku nárůstu bodu) vyjádření zkreslení jasu monitoru vůči číselným hodnotám definovaným v souboru (gama křivky) V grafických programech slouží především pro úpravy tedy definování úmyslné změny, expozičních a barevných vlastností a to pokročileji a jemněji než většina ostatních postupů. Křivky lze zobrazovat oběma způsoby tedy s bílou v nule nebo s černou v nule. (V Photoshopu lze obě zobrazení přepínat.) 1.1.11 Základní úpravy křivek 1. Rovná křivka (přímka) jdoucí středem grafu pod úhlem 45 = obraz beze změny = vstupní hodnoty se rovnají výstupním. 2. Libovolné posunutí nebo prohnutí křivky do tmavších hodnot na ose Y = tmavnutí. 9

3. Libovolné posunutí nebo prohnutí křivky do světlejších hodnot na ose Y = světlání. 4. Libovolná strmější křivka (úhel větší než 45 ) = větší kontrast. 5. Libovolná méně strmá křivka (úhel menší než 45 ) = menší kontrast. 6. Libovolně změněná křivka, která zůstává přímkou = lineární změna = odpovídá běžným postupům jako je ztmavování, zesvětlování, zvyšování a snižování kontrastu apod., vede k nežádoucím jevům jako je klipování (vznik přepalů a podpalů), posterizaci, nebo snížení rozsahu tónových hodnot (zúžení histogramu). 7. Libovolně změněná křivka zkřivená (prohnutá) = nelineární změna = lze upravovat v podstatě každou oblast tónů samostatně čehož v podstatě nelze jiným způsobem dosáhnout proto se křivky používají, nemusí vést k výše zmíněným nežádoucím jevům. 8. Kompenzace očekávané změny (tzv. linearizace) například vyrovnání nárůstu tiskového bodu se provádí nastavením křivky protikladné. 1.1.12 Příklady úprav křivek Pro příklady výsledku změny reprezentované křivkou použit tento zdrojový obraz: 1. Lineární snížení kontrastu, dochází k zúžení tónového rozsahu = zůžení histogramu (tj. šednutí obrázku, výsledek nemá bílou a černou, původní nejsvětlejší místo tmavne, a nejtmavší naopak světlá). 10

2. Lineární zvýšení kontrastu, dochází k vzniku přepalů a podpalů ztráta kresby ve světlech a stínech (určité množství pixelů předlohy se změní na bílé a černé). 3. Nelineární změna ztmavení s důrazem na střední tóny, oba koncové body zůstávají nezměněné nedochází tedy ke klipování nebo snižování počtu odstínů. změněný původní 4. Nelineární změna zesvětlení s důrazem na střední tóny opět beze změny koncových bodů. 11

změněný původní 5. Nelineární změna - zesvětlení tmavé a ztmavení světlé. Kontrast ve středních tónech se snižuje, ale celkový rozsah tónů zůstává (černá a bílá se nemění) 6. Nelineární změna - Ztmavení tmavé a zesvětlení světlé. Kontrast mezi středními tóny roste, rozsah zůstává. 12

1.1.13 Ostrost 1) Neostrost = rozmáznutí = ztráta detailů. Pokud detaily na obrázku nejsou, už je tam nedostanete (leda že je domalujete). Všechny ostřící postupy ve skutečnosti jen zvyšují kontrast u hran, čímž obrázek VYPADÁ ostřejší. 2) Veškeré opravy ostrosti jsou velice omezené. Opravdu rozostřenou fotku nespravíte. 3) Každá fotka je teoreticky neostrá. Princip objektivu nedovoluje zaznamenat ostře dva předměty v rozdílných vzdálenostech, ostří vždy na JEDNU konkrétní vzdálenost. Vnímání ostrosti je dáno tím, že člověk určitou velikost neostrosti nezaznamená. Vždy tedy hraje roli velikost zobrazení. 4) Vnímaný rozsah ostrosti (vzdálenost prvního ostrého a posledního ostrého bodu) je ve fotografii označováno jako hloubka ostrosti při focení ji ovlivňuje nastavení clony (čím větší tím hlubší ostrost), ohnisková vzdálenost objektivu (čím menší = menší zoom tím hlubší), a základní vzdálenost z jaké fotíme (čím na větší vzdálenost fotíme tím hlubší). 5) Jakékoli softwarové ostřící postupy nutno provádět pro určitou předpokládanou velikost zobrazení (případně předpokládanou pozorovací vzdálenost) pro kterou je obraz určen (tj. v zobrazení odpovídajícím zhruba výsledku). 6) Pro tisk se fotografie obvykle ostří tak že na monitoru již působí mírně přeostřeně. 6) Neostrost nebo malá hloubka ostrosti může být použita úmyslně typicky potlačení rušivého pozadí a vypíchnutí důležitého objektu (zjednodušeně člověk si neostrého příliš nevšímá, jemnost rozostření pozadí se označuje slovem bokeh původně tuším z japonštiny), nebo k zjemnění detailů (například pleť u portrétu). 7) Rozostřování může dokonce (obvykle s dalšími postupy) sloužit jako retušovací nástroj. 1.1.14 Neostrá maska Všechny softwarové opravy neostrosti jsou založeny na nějakém druhu výpočtu. Často se používá principu neostré masky (unsharp mask). Neostrá maska je postup odvozený od metody používané už v klasické fotografii pro analogovou úpravu negativů. (Postup opravdu používal maskování ještě neostřejším kopií obrazu proto neostrá maska). Tento způsob ostření je přirovnáván k obtažení hran tenkou tužkou, tmavé objekty jsou obtaženy ještě tmavším obrysem, a světlé objekty ještě světlejším obrysem. Vzniklé linie označujeme jako vrcholy nebo z angličtiny peaks. Výsledkem je větší zřetelnost hran a tím pádem větší dojem ostrosti. Při větší míře ostření však jsou tyto linie viditelné a ruší tzv. hallo = svítící obrysy. Zároveň se zvýrazňují i kazy obrazu (šum, prach a podobně). Na následujících obrázcích vidíte zleva: Ideální ostrou hranu, rozostřenou hranu a stejnou hranu po zaostření metodou neostré masky. 13

Další dva obrázky znázorňují systém ostření neostrou maskou schematicky: Hlavní výhodou neostré masky je její jednoduchost jak z hlediska výpočetního při provádění na digitálním obraze, tak z hlediska fyzického při provádění v například v temné komoře s fotografickými filmy. Při ostření barevného obrazu se postup aplikuje jednotlivě na barevné kanály. To může mít za následek nevhodné barevné efekty kanály nejsou zcela stejné a zostření může rozdíly podtrhnout. Kromě neostré masky existuje několik dalších algoritmů ostření, například použití: Laplaceova operátoru, nebo Sobelova operátoru (tyto postupy lze použít obecně pro detekci hran). 1.1.15 Nastavení ostření neostrou maskou Tři základní parametry míra, poloměr a práh. Nastavení je vždy především vizuální. Vše závisí především na vzhledu, charakteru, obsahu obrazu, výsledné velikosti a rozlišení. Prakticky v každé knize o Photoshopu najdete nějaké dokonalé hodnoty, které někdy fungují a jindy nefungují a ve většině knih se liší. Míra: Základní parametr, určuje sílu zaostření, výšku hallo efektů. Obvykle platí, že čím vyšší výstupní rozlišení více pixelů na palec tím větší míra. Poloměr: Určuje šířku efektu v pixelech (velikost změněné oblasti). Obecně platí, že čím vyšší bude výstupní rozlišení, tím větší poloměr se nastavuje. (Pixely jsou při zobrazení menší, při malé hodnotě nemusí být efekt vůbec patrný.) Efekt ostření roste při zvyšování poloměru. Velikost poloměru ovlivňuje pochopitelně velikost a viditelnost hallo efektu. Práh: Filtr reaguje pouze na hrany výraznější (s větším rozdílem úrovní) než prahová hodnota. Čím je práh nižší, tím více hran se zostří (ale také vytáhnete více kazů). Práh nijak neovlivňuje sílu zaostření, ale ovlivňuje, kolik hran bude v obrazu zaostřeno. Chceme-li 14

zostřit i ty nejjemnější přechody (okraje jemných stínů a podobně), nastavujeme nízké hodnoty prahu, pokud naopak chceme zostřit pouze výrazné kontrastní hrany, nastavujeme hodnoty větší. Manipulací s prahem tedy také logicky ovlivňujeme míru vytažení již existujících kazů. Graficky znázorněné hodnoty míry, poloměru a prahu na schématu zaostřeného obrázku: 1.1.16 Triky při digitálním ostření Odstranění nežádoucích prvků, které by mohlo ostření zvýraznit před ostřením = ruční retuše a filtry typu prach a škrábance, potlačit šum, vyhladit a podobně. Volitelně použít i po ostření. Ostření v jasovém kanálu (před ostřením provést převod do Lab nebo HSV), nebo ostření v nové vrstvě s nastavením prolnutí světlost. Oba postupy mají stejný účel a prakticky stejný výsledek ostří se pouze světlost, na jejíž kontrast je lidské oko nejvíce citlivé a zabrání se vzniku nežádoucích barevných efektů. Ostřit v jednom kanálu RGB méně často doporučovaný postup, někdy ale může fungovat. Vyberte kanál, ve kterém je zřetelné to co chcete zaostřit (hlavní rysy) a minimum toho co zostřit nechcete (skvrny, šum, škrábance, vrásky). Typicky detailní portréty modelek lze ostřit v červené, ve které nejsou tak kontrastní vady pleti. Ostřit selektivně v požadovaných oblastech obrazu např. doostřit člověka a pozadí nechat, doostřit oči portrétu a pleť nechat. Ostřit selektivně vyhledané hrany. Vyhledání hran lze provést opět více postupy, od ručního až po filtry typu hledat obrysy. Ostřit naněkolikrát, případně různě, různé oblasti, různé hrany a podobně. Nicméně ostřit na několikrát se doporučuje, i pokud ostříte celí obrázek. 15