Un truco para verificar un buen procesado

[Juan Aragonés]

Hace tiempo le comentaba a Jorge Escobedo que usaba algunos trucos para detectar cuando una imagen ha sido sobreprocesada o manipulada en exceso. Seguro que todos conocemos alguno por ahí así que es un buen momento para intercambiar información. Este truco lo uso bastante para comprobar si alguno de los tratamientos que hago a mis imágenes produce algún efecto aculto y artificioso que escapa a mis ojos. Normalmente, tras dedicar un rato a procesar una imagen nuestra vista se acostumbra a la imagen y se vuelve incapaz de detectar detalles que son evidentes para otros observadores o que se ponen de manifiesto en monitores que tienen una calibración defierente a la nuestra. Un buen ejemplo de esto son los trabajos de clonado. Los hacemos y aparentemente no se notan pero si no se hacen con cuidado es fácilmente verlos. Un ejemplo de libro es el que produce el desenfoque gaussiano. Si nos pasamos de la raya aplicando este efecto produciremos un desenfoque demasiado irreal y que, bajo ciertas circunstancias produce una trama o patrón de líneas concéntricas que es muy obvio.
Hay un truco muy sencillo para comprobar si nos hemos sobrepasado al aplicar este efecto y consiste en crear una nueva capa de ajuste de brillo/contraste sobre la capa que contiene nuestra imagen procesada. En esta capa probaremos a mover los deslizadores de brillo y contraste y vereis como rápidamente empiezan a aparecer los defectos de nuestra imagen: marcas de clonado que no habíamos visto, motas de polvo en el sensor, patrones concéntricos de desenfoque gaussiano, etc, ect. Os recomiendo que probéis.
Aquí va un ejemplo. Esta es una imagen de fumarel que ya subí a BPN hace tiempo, creo que fue la primera, y que en su día traté con un filtro de desenfoque gaussiano en el fondo para desenfocar un poco más el fondo. La verdad es que me pasé eun poquitín pero no mucho. He rescatado la imagen y en la mitad de la izquierda he vuelto a aplicar una desenfoque gaussiano muy exagerado (147) para ilustrar la técnica que os comento. Como veis, a simple vista no se nota un gran problema en la parte de la izquierda ¿verdad?

[Juan Aragonés]

Pero si ahora le aplicamos el truco de la capa de ajuste brillo/contraste (he usado +3 de brillo y +87 de contraste) se hace evidente que la parte de la izquierda está sobreprocesada ya que aparecen unos bandeados concéntricos absolutamente antinaturales. Puede que no los percibamos bien en la pantalla del ordenador pero pueden ser un problema serio a lahora de hacer una impresión en alta calidad o visualizarlos en otro monitor. Probad con esta técnica ya que sirve para muchas cosas más como para comprobar si los procesados por zonas o parciales que hemos aplicado son correctos. Espero que os sirva de ayuda y, como siempre, espero vuestros comentarios e ideas.

Juan

[Harold Davis]

i really need to learn spanish!! juan, what are you doing here?!!

[Juan Aragonés]

Harold I will try to help you. Here I am talking about a method to overview the quality of the processing of an image and to detect overprocessing, nits or excesive manipulation. Sometimes when we are processing an image we can´t have a clear view of the impact that some manipulations have on it (i.e. gaussian blur, USM or cloning). In a "normal" view we see no undesired effects of the cloning stamp or other actions we do but if we increase the contrast in a great amount is easy to see the evidences of cloning, dust spots from the sensor, gaussian blur and many other things.
A very simple way to detect this kind of "nits" is to create a brightness/contrast layer mask over our processed image.
In this case, I applied a certain amount of gaussian blur for a more pleasant OOF BG to the right side of the image while on the left I applied an "overdose" of gaussian blur (147). As you can see, in a "normal" view of the image there is not a very noticeably difference between the right and the left sides of the frame but, if you create a brightness/contrast layer mask (brightnes = +3, contrast= +87) you can see the strong effect that the overdose of gaussian blur have on the image. The image may seems good on your monitor but when you try to produce a high quality print the effect of gaussian blur can be very noticeably. This simple and fast method help me to see if I have applied to much gaussian blur, selective sharpening and many other things. It is also very helpfull to detect almost unnoticeabe dust spots from the senor. You cannot imagine how many of the nice images posted on the web show its dark side when you apply this method to them...;)

Harold, if you do not understand my poor translation we can ask Fabs or Al for some help in translating.

[Harold Davis]

almost perfect translation, juan!!!!! thank you so much. i have had the same problem in the past where i printed some larger prints and the overprocessing showed. this is a great way that i can now check before i print!!

thanks again and your english is probably better than mine and i have been here all my life!!!!

muchos gracias senor!!

[Jorge Escobedo]

Muchas gracias Juan por el tiempo que has dedicado a este interesante tutorial, y más en estas fechas que sé que estas muy liado de trabajo. Ahora tendre mucho mas cuidado procesando mis fotos!!!
Un fuerte abrazo.

[JOSE MANUEL GUAL]

Lo mismo digo, Juan, hayq ue ver lo que se aprende de ti !!!!!!!!
Uno se siente en deuda contigo, por todo lo que nos ofreces, asi, que me tomo la palabra a mi mismo, y prometo poner algun tutorial, sobre cualquier materia.
Un saludo, y gracias de nuevo.

[Juan Aragonés]

Muchas gracias, es un placer y a mí me gusta y divierte compartir información ;) En cuanto tenga un ratito pondré algún otro ejemplo sobre otras posibilidades que ofrece ésta técnica. Por cierto, a ver si os animáis a subir fotos a los foros principales. Otra cosa si queréis ver un comportamiento curioso de un rabilargo que fotografié el pasado fin de semana dadle un vistazo a esta cadena (http://www.birdphotographers.net/forums/newreply.php?do=postreply&t=16606) no son imágenes muy buenas pero es algo que nunca había visto

[Juan Carlos Vindas]

Que lástima Juan que no me había venido por acá antes!
Esta leccion está buenísima, muchas gracias por tu ayuda. jc