2017. dec. 14.

A zaj nem is a fényképezőgépben van. A foton-zaj - 1.

Fotográfiában a zaj nem jó, vagy rossz, hanem olyan amilyen. De legalább lehet vele számolni. Közhely, hogy a digitális fotográfiában többnyire környezetéből kiugró fényességértékű (sötétebb vagy világosabb) pixelként jelentkezik ott, ahol homogén felületet várnánk. Persze ez leginkább (vannak kivételek, pl. hot pixel) a sötétebb zónákban fordul elő és a hasznos jel értelmezhetőségét rontja le, vagyis a sötét részletek belebukhatnak a zajba. A DXOMark egyik megfogalmazása szerint a dinamika pont a szaturáltsági megvilágítás és az a megvilágítás aránya, amelyiken a jel/zaj arány  belebukik a zajba,  lehet, hogy csak rosszul fordítottam. A kész JPEG kép már annyi feldolgozáson esett át, hogy az egyes zajforrásokat nehéz rajta egymástól elkülöníteni. Ez a domain a demozaikolatlan nyers képeken elemezhető, és ott sem egy sétagalopp. Nem is fogunk túl mélyen belemenni, mert a mindennapi fotográfiában nincs akkora nagy jelentősége, mint az egyes alkalmazott fotográfiai ágazatokban (leginkább asztrofotó, mikrofotó, meg ilyenek). A sokféle lehetséges zajforrásokból ma kifejezetten a foton zajt próbáljuk megérteni.

Forrás
A photon noise, shot noise (a fotonágyú miatt), Poisson noise (az eloszlás miatt), Schottky noise (a felfedezőjéről), jelfüggő, kevés fényben hangsúlyosabb a hatása. Ha speciel nem kutatsz utána, nem fogsz kezdő fotós anyagokban belefutni. De azért magyar bloggerek is írtak már róla. Kifejezetten asztrofotósok játéka, de nem a star-trail divat-timelapseseké, akik inkább művészek, mint tudósok, hanem az igazi csillagászoknak, akik alacsony megvilágítás mellett, sokszor pixel-nagyságrendű objektumokkal kell dolgozniuk, ahol a zaj nem pusztán esztétikai tényező, hanem mondjuk egy egész galaxist takarhat. Pattern nélküli fehér zaj, kifejezetten random eloszlású, ami szerencsére nem idegesít annyira, mint a textúrázott pattern zajok. A wiki szerint nem függ a hullámhossztól sem. 
Na mit szóltok, gyakorlatilag egy kvantumszámlálónk van fényképezőgép kasztniban. Persze aki nem a fizika csecsén nevelkedett azt hiheti, hogy a fényképen a zaj a töketlen mérnökök, olcsó anyagok, esetleg béna fotós miatt keletkeznek. Pedig egyik (leg)jelentős(ebb) zajforrás nem is a kamerából jön. A fény, bár nem látszik, attól még kvantumosan viselkedik. Mármint a fény az látszik - érted - a kvantumosság nem látszik.* Na mindegy, a fotonok érkezése/nem érkezése egymástól független esemény,  egy valószínűségi eloszlás mentén történik. Erre a pénzfeldobást szokták példaként emlegetni, pár dobás esetén még durva aránytalanság lehetséges, pl. 7 fej/3 írás, de a dobások számával egyre kevesebb a fej/írás különbsége (átlaghoz közelít).  A képlet szerint a jel/zaj arány SNR=N/sqrt(N), ahol N az egyes események száma (pl. fotonbecsapódás). A SignNoiseRatio azt mutatja meg tehát, mennyire jól mértünk meg valamit. Minél jobb az arány, annál tutibb a mérés, ezért törekszünk magasan tartani ezt a számot.

A D5000 Sensorgen adatai 
A NikonD5000 pixele kb. 28284 elektront képes összegyűjteni (FWC). Ha majdnem szaturáltra exponálunk egy ilyen pixelt, akkor az SNR=28000/sqrt(28000)=167.33, egy világos homogén képrészletben (jegesmedve tejszínhabbal) az egyes pixelekben 27833-28167 között bármennyi elektron lehet, nyilván szélső értékek ritkábban fordulnak elő, haranggörbe eloszlás szerint. Ha csak tizedéig exponáljuk (kb. -3EV), mondjuk középszürkének, akkor 2800/sqrt(2800)=52,9. 2748-2852 között bármennyi elektronunk lehet egy pixelben. Az előző esetben, bár számszerűen több a zaj, a jel is jobban dominál, tehát jobb a jel/zaj arány. Míg -6EV esetén az SNR=400/sqrt(400)=20, ami teljesen kiexponált pixel SNR-jének csak 10 százaléka. 

Forrás Na jó itt hatvanezres a FWC, mi csórók vagyunk a D5000-el.
Annak a 2-3 olvasónak nem rajzolok sajátot :)
Gyakorlatilag minél világosabbra exponáljuk a pixelünket, a shot noisenak annál kevésbé van hatása a képre. Emiatt észleljük ezt a zajt a sötétebb zónákban. Szóval ez az a zajtényező, amelyiket nem lehet "jobb" géppel kicselezni.
Valójában lehet, pl. APSC helyett fullframe, úgyhogy megint nem a jók, szépek és okosok, hanem a  gazdagok járnak jól, mert a kvantumfizika is az ők pártjukat fogja. Egy fullframe lapka illetve egy APSC lapka is ugyanazt a fényességű képet kell létrehozza, ugyanannyi idő alatt, ugyanakkora átmérőjű rekeszen át. Viszont a fullframe sokkal nagyobb felületen kapja az ehhez való fényt, akár 100000 elektronos is lehet a szaturációs szintje. Ugyanakkor a lapkák paraméterei ennél komplexebbek azért, arányaiban ezt a különbséget még sok minden árnyalja a képeinken.

Magyarul: jobbra exponálással lehet küzdeni ellene, tágabb rekesszel vagy hosszabb idővel. Az ISO gain egyértelműen rossz hatással van rá, tehát egyes kollégák véleményével, hogy az ISO növelése nem okoz zajosodást, nem értünk teljesen egyet, inkább egy klikkvadász kijelentésnek tartjuk. Ugyanis az ISO gain, bár a jel/zaj arányt nem változtatja, de mivel kisebb full well capacityből erősít (kisebb dinamika - lásd DXOMark megfogalmazás), ezért jobban érvényesül ez a típusú zaj (persze vannak más zajtípusok is, amire jó az ISO növelése).

Pl. amíg a D5000 ISO 100-n 28000 elektronnál szaturálódik, addig ISO800-on ez már 6500 elektron körül megtörténik (lásd a táblázatban), és ezt fogja felerősíteni annyira, mintha ISO100-on hosszabb idővel, tágabb rekesszel, vakuval szaturáltattuk volna a pixelt. Csak ebben az esetben a zaj is felszorzódik. Így a teljesen szaturált pixel SNR-je ISO800-on olyan lesz, mint egy -3EV-vel alulexponált pixelé ISO100-on. 

* Házi módszerekkel elég nehéz megfogni ezt a témát, ugyanis a digitális kamera rengeteg más zajtípussal is terhelt. Egyes fotonok szelektív detektálására nem is nagyon tudnék példát, talán a Geiger-mérő gamma mérése, ha jó példa. 28 dollárért már vásárolható geiger-számláló-készlet, de nem olvastunk mélyebben utána, hogy gamma fotonokat detektál e. Ha valakinek van valami jó házi kísérlet-ötlete, mondjuk lézerrel, szívesen kipróbáljuk.

A szabadszemes észlelésről is társalkodtak már kollégák, például itt, ahol látással kapcsolatos érdekes kísérleteket is meghivatkoznak, mennyi fotonból mennyi az, ami valójában a pálcikákban elnyelődik, stb. Ugyanakkor, a kísérletek szerint igen kevés foton/ingerelt pálcikasejt képes már észlelést kelteni. Sajnos (szerencsére) a látás is igen komplex folyamat, eleve lassú (mozgásérzékelés), van benne kiolvasási zaj, deadpixel retus (vakfolt) és mindenféle intelligens zajszűrés, a content aware fillingről nem is beszélve, amit leginkább hullafáradtan sötétben észlelhetünk, pl. éjszakai autózás közben az elalvás határán. A megismerési vágytól hajtott kollégák azt is firtatták, talán valami pszichedelikus anyag segítene a szem RAW állományához hozzáférni, ebben tényleg van potenciál, de mi nem igazán hisszük, hogy objektív eredményre számíthatunk ezektől, viszont nem vagyunk neurobiológusok, sem szemészek.

2017. dec. 13.

ISO invariáns

A digit-korszak évtizedei alatt csak kikophattak volna már az olyan ökörségek, hogy a megnövelt ISO a szenzor érzékenységét növelné. Napasztmek! Anyám borogass!
Ezekben a könyvekben nem írnak ekkora baromságokat.

Engem nem zavar a szólásszabadság, meg, hogy többet írunk már, mint olvasunk, de azt a jó kutyafáját még a drága mamájának is, annak aki leírja, hogy az ISO növeli a zajt, s nem tesz utána szmájlit, hogy hullna ki a billentyűzetéből  a kopipészt. S az még semmi, hogy a wannabe fotósok mit írnak. De pont a D5000 hivatalos kézikönyve (!) írja, hogy “ISO sensitivity” is the digital equivalent of film speed. Há' nooormális? Én állítmányt tettem volna légnyuszik közé: "megfelel". Az ilyeneket kellene kiherélni, nem a nők után füttyögtető suttyókat. 
ISO6400-ra optimizált felvétel. ISO100-6400 között Balról jobbra ISO100+5EV ... ISO3200+0EV, ISO6400-1EV
Az ISO100-200 invariáns, ISO800 fölött szintén.

Volt már ilyesmiről szó az Utazásokban, pl. ebben a czikkben azt firtatjuk, hogy az ISO beállítás a digit gépen egyáltalán  nem analóg a kisebb-nagyobb érzékenységű film cserélgetésével, hanem inkább egy adott film pull, vagy push hívásához hasonlítható. De találsz olyan cikkeket is, ahol ezt is tagadják, egyelőre mégis ez a legjobb hasonlat. A hasonlatok amúgy is legalább annyira ködösítenek, amennyire megvilágítanak. Aztán volt szó az ISO sweet spotról is (ami már majdnem az invariáns témaköre), amiről akkoriban alig, de most már bőven vannak leírások a neten, sőt nagyjából ugyanolyan kísérletek is, mint amit mi végeztünk régebb. 

Ezt a bejegyzést se vegyétek tehát készpénznek. Szóval esmeg ISO invariánst keresünk a D5000-en. Meg azt is, hogy az ISO invariáns téma egyáltalán legitim e. Az internet tele van tesztképekkel való zsonglőrködéssel. Kezdjük a zaj értelmezésével. A fotózás során keletkező zajoknak (foton-zaj, dark-current, thermal stb.) majd még utánajárunk, most egy táblázat elég lesz:
Forrás.
Ez az ábra azt világítja meg, hogy a különféle forrásból származó zajok a jelfeldolgozás során hol keletkeznek. A foton- és front end noise (más forrásokban upstream noise) az analóg jel erősítése során szintén növekszik, de a back end noise (más forrásokban downstream noise) csak akkor növekszik, hogyha utólag, a digitális jelhez piszkálunk. Amennyiben tehát az ISO értékének növelésével az analóg jelet helyes exponálásra erősítjük, már a fotózás pillanatában (front end), kevesebb zajt kapunk, mintha a digitális jelet (amit már downstream noise is terhel) növelnénk a képfeldolgozáskor (back end). 

Számomra ennek csak akkor van értelme, hogyha a back-end noise arányában nagyobb, mint a front end. Amennyiben nagyjából egyformák, elvileg tökmindegy lenne, hogy analóg fázisban, vagy digitális fázisban adódik hozzá a jelhez, viszont a photographylife cikke erre nem tér ki, de majd utánajárunk.

Továbbá a cikk a downstream-noise negatív hatását csupán a szimulált ISO értékeken sejti, vagyis a Hi ISO értékeken. Viszont mi nem látunk ugrásszerű zajnövekedést ISO3200 és ISO Hi6400 között (1FÉ korrekció). Ha jól értem, ez a gondolatsor arra épül, hogy az ISO6400 digitális jelerősítést is kap, míg ISO3200 alatt csak akkor, ha AdobeCameraRaw-ban korrekciót alkalmazunk. Mindenesetre leellenőriztük, hogy egy ISO3200 és ISO6400 között van egy valós EV különbség, tehát azt még valahol a D5000 teszi bele a fileba (vagy metában utasítja a konvertert és még azelőtt rákerül, hogy megnyílna - de ez is csak spekuláció).
Forrás.
Az ábrához tartozó petapixeles cikk azt állítja, hogyha a downstream noise annyira alacsony (egy ISO résztartományon belül, vagy akár a teljes ISO tartományon), hogy már nem erősödik számottevően egy durvább digitális erősítés során sem (ez bármit is jelentsen), akkor az a szenzor ISO invariáns. Tekintsük tehát ezt definíciónak. (Bájdövéj a petapixeles cikk végén is azon szomorkodnak a kollégák, hogy tele van hülyeséggel az internet.) 
Forrás - amúgy egy csudajó oldal, mindenféle gépek mindenféle mérhető adataival, fogjuk még használni
Szóval a photonstophoto oldalon meghivatkozott DxOMark adat szerint a mi gépünk ISO662-nél invariáns (piros oszlop). Ez már önmagában miazmár, mert valami invariáns egyetlen értéken hogyan lehetne? Attól invariáns, hogy egy tartományon keresztül állandó. Na, tehát akkor két elméletünk van, ISO662 alatt invariáns, vagy ISO662 fölött invariáns. Lássuk (kecc a 400% nézetért). Nem ennyire ócska a D5000 képe, de a teszt miánn minden szoftveres zajszűrést kikapcsoltunk:

Az teljesen világos, hogy sem ISO200-3200, sem ISO200-6400 tartományon nem invariáns.

ISO100-200 között úgy látszik, hogy igen, de ezt valahogy sejtettük, ugyanis a LoISO zaj szempontjából nem is szabadna rosszabbul teljesítsen mint a 200-as (amennyiben azt tekintjük alap ISO-nak, de erről majd máskor). Az ISO200-640 tartomány már érdekesebb, alig látható a különbség, én mégis hajlok arra, hogy ez azért még nem invariáns. Tehát ISO662 alatt semmiképpen sem invariáns a D5000.

Lássuk felfelé. Az ISO662 érték utáni első kiválasztható ISO a 800-as (a D5000 1/3 értékeket enged).

Úgy tűnik ISO800-3200 között invariáns, sőt, bár az ISO6400 kiterjesztett, ott sincs számottevő különbség. Akkor lehet ha erre értette a DXO, hogy ISO662 fölött a D5000 invariáns?
Forrás
A DxOMark-on azonban egy másik adatot is találtunk, a Low-Light ISO szerintünk rokon dolog lehet az invarianciával, csak más a megközelítés. Bár nem ISO662, de azért közel van.

Jelenleg az tehát a narratíva, hogy közel a kánaán, lassan minden gép invariáns lesz, el lehet felejteni az ISO-t meg ilyenek. Csakhogy attól még a kétszer akkora ISO (vagy kétszeres gain) csak feláldoz egy FÉ dinamikatartományt, nem? Hiszen jelenleg pont ez az elv, hogy a fél well-kapacitást fogja kinevezni teljes well-kapacitásnak, tehát lineárisan gondolkozva egy teljes EV elszállt, ráadásul pont az össz-képinformáció fele. Akkor meg szerintünk pont lófaszt alig invariáns egy szenzor, már bocsánattal legyen mondva. Zaj szempontjából lehet az, de dinamika szempontjából egyáltalán. 

Ugyanakkor a dolognak semmiféle gyakorlati hasznát nem látjuk de ezt majd a következő posztokban kifejtjük.

Az ISO tényleges leírását most nem olvassuk el, ugyanis pénzbe kerül és hülyeségre nem költünk.

2017. nov. 29.

Élesítsünk életlenítéssel - the Gaussian Blur sharpening case - Photoshop matematika

Mert mi mással ugye? Ez nem homeopátia, hogy azonost az azonossal kezeljünk, ez tudomány. Nem ez volt a kutatási cél, de egy jó kis Photoshop matematika következik. Kivonást, összeadást vágod? Elsős anyag. Akkor mehet is. Lazán kapcsolódik az előző bejegyzéshez is, ahol azt tagadtuk, hogy az Unsharp Mask ugyanúgy dolgozna, mint a régi filmes maszkolási eljárás. 

Az alapvetés az, hogy az Unsharp Mask hatását tökéletesen reprodukáljuk, de csakis Gaussian Blur segítségével. Persze nem mi találtuk ki, ez a video itt pont ezt csinálja, viszont fórumozgatás közben vannak akik kételkednek a módszerben. Na, mi pont alátámasztjuk. Igenis, nem mondod meg, melyik kép volt élesítve Unsharppal és melyik Gaussian Blurral. Sőt a két kép Differencies összehasonlítása is semmit mutat. Lehet, hogy a PS is csak Gaussiannal élesít a motorháztető alatt (a wiki alátámasztani látszik ezt)?

Szóval legyen a kiindulási kép neve O, mint original (a tátrai hegyivezetők pillednek rajta a Gerlachon). Ebből duplázunk egy UnsharpMask nevű réteget, amire rádobjuk az Usharp Mask filtert 2 pixellel. Ez lesz az összehasonlítási alap. Ezt ki is kapcsoljuk egy időre. 

1 lépés. Az O rétegből duplázunk egy GB nevű réteget, amire Gaussian Blurt eresztünk 2 pixellel
2. lépés. Az O rétegből duplázunk egy O-GB nevű réteget. Kivonjuk az O-ból a GB réteget. Ezt az Apply Image... parancs segítségével, GB réteg/Substract blending móddal, hajtjuk végre. 
3. lépés. Az O rétegből duplázunk egy O+invGB réteget. Vagyis az eredetihez most hozzáadjuk a GB réteg inverzét. 

4. lépés. Újabb eredeti réteg létrehozása O+(O-GB)-inv(O+invGB) névvel. Ezt két lépésből fogjuk végrehajtani. 
    4.1. először a 2. lépésben létrehozott réteget adjuk hozzá az eredetihez, 

  4.2. majd a 3. pontban létrehozott réteg inverzét (inverz inverze) fogjuk kivonni a 4.1 lépés eredményéből. 

Naaa, nem annyira bonyi ez. A kapott réteget aztán összevissza hasonlítgathatjuk az Unsharp Mask réteggel, de hogy különbség nem lesz (ha pontosan követted a képletet), az fix. 
200% nagyításban a kép felét UM, a másikat GB élesíti. De a Differencies sem mutat eltérést.
A képlet tehát (fórumok is ezt igazolják):  USM = O + (O - GB) - inv(O + invGB) lehetne, ahol USM px = GB px, vagyis ugyanolyan értékű Unsharp és Gaussian esetére igaz ez. Azért csak óvatosan, ugyanis a photoshop matematikájában O+(O-GB) nem egyenlő O+O-GB-vel. Gyakorlatilag egy Gaussian Blurral valahogyan terhelt Szolarizálást kapunk:

Namost, más fórumokon ezt próbálják egyszerűsíteni (programozhatóság miatt), és az derül ki, hogy az inv LAYER = WHITE - LAYER
Ezt hamar ellenőriztük is. Az eredeti rétegen végrehajtott Image/Adjust/Invert tök ugyanaz, mint az Apply Image.../ Invert pipával és Normal Blendinggel, vagy egy teljesen WHITE rétegből kivonni az eredeti rétegünket
A preview bekapcsolása miatt a White layer már mutatja a hatást, de egy sima fehér rétegről van szó.












Tehát ezek mind negatív képet okoznak. Ha inverz nélkül akarnánk felírni a képletet akkor így is nézhetne ki:
USM = O + (O - GB) - {Wh-[O + (W-GB)]} ahol a műveleti sorrendet a zárójelek mondják. Ezért kapnak a kollégák rossz eredményt, ha (nem is tudom hogyan) 3*O-2GB-re egyszerűsítik a dolgot. 

Na, és akkor jöhet a reverse engineering: lehet e Unsharppal életleníteni? Megoldások jöhetnek kommentben, vagy posztban, vlogban, vagy ahogy jólesik :)

2017. nov. 24.

Unsharp mask - életlen maszk - fotótörténeti hátranyilazás

Végtelenül elszomorított az a felismerés, hogy ugyanúgy felidegesítheti a nálamnál képzettebb embereket, ha az Utazásokra tévednek, mint ahogyan engem bosszantott, amikor az Unsharp Mask témakörben kezdtem el keresgélni. Ugye, leginkább a PS szűrőjét dobja ki a gugli, aztán ahogyan finomítottuk a keresést, úgy vált a dolog egyre visszataszítóbbá. Ugyanis sokan meghivatkozzák, hogy ez bizony egy régi sötétkamra eljárás digitális reinkarnációja, viszont annak elmagyarázását csak addig viszik el, ahonnan már kiderülne, hogy bizony lövésük sincs az egészről.

Mi is azt hittük ez egy igazi trivialitás. Konkrétan sosem használtuk, először a PS-ben találkoztunk vele a kilencvenes évek második felében, nagyjából egyidőben a sötétkamránk felszámolásával. De különben sem használtunk akkoriban nagyformátumot, kisfilmmel meg elég nagy kihívás lenne ezt megcsinálni. Végül a Way beyond monochrome (Lambrecht - Woodhouse, Focal Press kiadó) című könyvből sikerült megérteni a dolgot. Letölthető, ebből fogunk képernyőképeket használni illusztráció gyanánt.

Egyike tehát azoknak a technikáknak, amelyeknek a gyökerei bekúsznak a régi, vegyszerrel telibevert sötétkamrába. Hasonló hatást kelt(het)ett a High acutance developer nevű cucc is (állítólag), de persze ezért nem fogunk bekeverni semmilyen hívót, papírunk is csak egyfajta (bazi kemény) van. Csak szimuláljuk a dolgot. És nem célunk egy jó, vagy legjobb élesítést kikutatni. Pusztán az életlen maszk használatát járjuk körbe.

Nézzük először PhotoShopban, miről is van szó.
Na, itt az élesíteni kívánt eredeti 400%-ban. Egyszerű, mint a faék, a könnyebb mérhetőségért. 87-28% szürkék. 
Először adunk neki PS-ből Unsharp Maskot, lássuk mit szeretnénk szimulálni:
A legsötétebb pixel 97%, a legvilágosabb 21% lett, de csak a peremek mentén (rádiusz 2px), a kép többi része ugyanolyan maradt. Gyakorlatilag egy optikai illúzióját kapjuk az élességnek (acutance) azáltal, hogy a bluros átmenetben a sötét tónus sötétebb, a világos egy csöppet világosabbá válik néhány pixelen. A hatás térbeli növelésével már nem az élesség-érzet fog növekedni, hanem a HDR témakörből ismerős lokális kontrasztnövekedést kapjuk. Na, nagyjából ezt a hatást érték el a régi kollégák, természetesen a sötétkamrában, akkor, amikor a számítógép még sci-fi volt.

A lényege az, hogy egy relatíve kontrasztos negatívból kontaktoltak egy alacsony kontrasztú (ezt fontos) pozitívot. A szendvicselésnél a két emulziós réteg közé került a film hordozója, ezáltal rést képezve, amiben a fény szóródva, az éles szegélyeket blúrolva adta vissza. Ezt a rést szükség szerint növelhették is plusz üveglapok beiktatásával, a rés nagyságrendje tized-milliméternyi 4x5 collos negatívoknál. 
Way beyond monochrome - 257. old.
A kontaktolási rés okozza tehát, hogy a maszk enyhén életlen. Innen a neve. Egyértelmű, hogy a negatív-pozitív szendvics-kombó már nem annyira kontrasztos, mint az eredeti negatív volt, tehát emiatt jóval kontrasztosabb papírra kell világítani, mint az eredeti negatívot (+2-3 gradációt is kívánhat). A kontrasztosabb leképezés már önmagában élesebbnek tűnhet, de a lényeg a papírra levilágításnál (nagyításnál) következik:
Way beyond monochrome - 259. old.
Az 1-es pontnál a pozitív maszk éledő denzitása miatt nőni kezd a kombó denzitása, egészen a 2-es pontig. Innentől hirtelen megszűnik a negatív denzitása, de a pozitív (mivel életlen) még nem érte el a maximális denzitását, ami a 3-as pontban fog bekövetkezni. Innentől aztán a pozitív denzitása fog érvényesülni a 4-es pontig, ahonnan fordítva megismétlődik a történet. A kék vonal tehát azt mutatja, hogy az eredeti negatív sötét-világos átmeneténél, a maszk életlenségének kiterjedésében, néhány tized milliméteren, megugrik, illetve lecsökken a denzitás. Ugyanaz a hatás tehát, mint amit PS-ben láttunk fennebb. Az életlen maszk filmkarakterisztikája, a levilágítási idő, megfelelő kontrasztú papír megválasztása mind fontos kulcstényező a végeredményhez. precíz pászításról nem is beszélve. Nem egy kezdő technika, annyi szent. Nem árt egy denzitométer se hozzá.

A PS a képeinken ezt sokkal egyszerűbben és kontrollálhatóbban végzi el. Nem igaz, hogy úgy dolgozik, mint az analog technológia. Széleket detektál, a felületek ugyanolyanok maradnak, nincs szükség új kontrasztgörbére, hogy visszaállítsa a globális kontrasztot. Ha valaki szimulálni szeretné a fentieket PS-ben, akkor több lépésre lesz szüksége.

Az eredeti réteget leduplázzuk, a fölsőt inverzbe tesszük (pozitív), elblúroljuk kicsit (unsharp) és durván lecsökkentjük a kontrasztját. Ez a réteg lesz tehát a maszk. Az összhatás módot pedig Muliply-re állítjuk,

Na ugye, az eredmény nem teljesen az, mintha Unnharp Maskot adtunk volna. A sötét tónusok megmaradtak (4-es mintavételi pont), a világosak azonban besötétedtek, ami várható volt (1-es mintavételi pont). A szegély lokális kontrasztja természetesen megtörtént. Tehát hátra van még egy lépés, egy olyan kontrasztgörbe alkalmazása, ami megőrzi a háttér tónusát, viszont a világos szövegtónust visszahozza 28%-ra. Ezzel szimuláljuk a negatív-unsharpmask kombó kontrasztosabb papírra nagyítását.

Valahogy így. Na tehát, ha azt olvassátok, hogy az Unsharp Mask pont azt csinálja PS-ben, mint a régi filmes technika, akkor csak fenntartással higgyétek el.

De a könyv leírása alapján, a régi fotósok közül aki egyszer belekóstolt, az már mind így dolgozta ki a fontosabb képeit. Érthető, nekünk is mindennapos dolog élességet finomhangolni a képeinken, csak nekünk összehasonlíthatatlanul könnyebb.

2017. nov. 22.

#metoo? Grimpix farokráciája

- Cilú, cicc, cicc - csalogattam a kurva macskát, mert nem volt hajlandó előbújni a kagyló alól, ahol általában jól érezte magát.
- Azt azért vágod, hogy a catcalling durva zaklatás ugye? - jegyezte meg Grimpix. Mint ahogy a wolfwhistle is. Az erőszakkultúra része, az antropokrata gőg megnyilvánulása - tudod.

Grimpix ekkor már nagyon témában volt, napok óta az internetet böngészte. Aztán ezen az estén csak kibökte:
- Végülis én milyen nemű vagyok?
- Khm... hát tudod, izé... Pont mint a Micimackó! - mert hirtelen nem jutott más az eszembe.
- Kösz! - mondta Grimpix epésen. Már aggódtam, hogy esetleg LMBTQXYZ, vagy mi vagyok.
- Engem az se zavarna - válaszoltam. - De külön budit  nem kapsz a plüsspöcsödért, az fix.
- Plüssállatokat is ki lehet kiherélni? - kérdezte később.
- Nem tudom. - feleltem - szeretnéd? - reméltem ettől abbahagyja a zaklatásomat. De Grimpix elengedte a füle mellett.
- És hallodé, van olyan, aki plüssállatokból is csak nőstényt választ, mert a hímek bunkóbbak?
Erre most mit mondjak? Azt se tudom végülis Grimpix micsoda. Sokáig csendben üldögéltünk, de éreztem, hogy még nincs vége.
- Látod itt arról beszél egy néni, hogy  a férfihormon az oka mindennek. És a herélés a végső megoldás a világ bajaira.
- Honnan olvasod ezeket? Nem megegyeztünk, hogy nincs több subba, legalja, meg napiszar? És mi van ha csak trollkodás az egész?
- Neeeemis, megírta az újság.
- A férfihang - mi? - kérdeztem. 
- Az is... - vallotta be. - Na jól van nagyokos, akkor azt meséld el, mi ez a hesstegmitú? - folytatta Grimpix 
- Nem tudom, hagyjál békén - mondtam, mert emlékeztem, a múltkori beszélgetésünkre a buzikkal kapcsolatban, és tüntetőleg visszatettem a fejhallgatót, hátha abbahagyja. Pont Björk kamionplatós száma ment, a Big time sensuality.
- De itt azt írja, hogy egy néni fiatal korában traumítú lett. Né, megtaláltam a youtubon - mutatta felém a tabletet - ő az.
Mit mondjak, edzett vagyok, de amit ott láttam azon egy csöppet megütköztem. 
- Nyugi, ez csak kultúra - védekezett - nem a a kink.com. - Tudod, semmi baj, ez a színészet!
Döbbent csend következett. Még Björk is elhallgatott. Grimpix néha nagyon meg tud lepni. Szerencsére átkapcsolt a facebookra.
- Itt azt mondják, hogy a zaklatók általában nem is értik mi ezzel a probléma. Te érted?
- Nem, én sem értem.
- Na, akkor te is egy bunkó zaklató vagy. Na hallám szerinted, ha egy bácsit elfenekelnek s ez kiderül, akkor az borzasztó, vagy borzasztóan vicces,?
Most már biztosan tudtam, hogy csapdába akar csalni.
- A beszólogatást sem ítéled el? A füttyögtetést?
- Az is ugyanonnan ered, ahonnan a szerelmi líra. Csak nem mindenki József Attila.
- Persze, őt is  odataszította a muszáj. Ő se volt más csak egy dacos hormonborz. - kacagott Grimpix
- Az egész szexualitás egy sötét lefojtott állati misztérium. És a kultúra, tudod, úgy hullik le rólunk mint ruha, ha az állat enni kér. Ezt lehet törvényekkel, gondolatrendőrséggel üldözni, csak nem érdemes. Már az egyház is próbálkozott vele. Az emberi lét állatesszenciáját tagadnánk meg vele.
- A nőknek nincs ilyen állatizéjük, állat-minisztériumuk?
- De, nekik is van. Mindenkinek. Csak nem mindenki vette a fáradtságot, hogy megismerje az állatát. Van aki nem is tud róla. És van olyan is, aki nem bírta megszelídíteni. Ezért egyesek felkészületlenek másokkal szemben.
- A nők felkészületlenebbek?
- Dehogy. Sőt. Általában a mi állatunk erősebb. Az övék meg furfangosabb.
- Akkor a nőket ez miért idegesíti?
- Nem tudom, kérdezd meg őket. Őket az is idegesíti, hogyha nem bókolsz, amikor kellene. A nőkkel sohasem lehet tudni.
- Szerinted akkor versekkel is lehet zaklatni nőket?
- Persze, bármivel. De ha jó vagy nála, akkor a nem zaklatással tudod a legjobban zaklatni. Ez egy ilyen érdekesség.
- Akkor nincs is zaklatás?
- De van. Az első próbálkozás visszautasítása után, ha nem hagyod abba. Addig nem az. És mindenkinek joga van egyszer felmérni, hátha pont neki szól a dekoltázs-meghívó.
- Hú, te nagyon beteg vagy. - jegyezte meg Grimpix.  - S úgy érted, a hesstegéknek nem is igazi a traumájuk?
- Nem tudom. Mindenkivel megesik, hogy nem úgy történnek a dolgok, ahogyan elképzelték. Vannak kínos és kellemetlen helyzetek is. Szerinted a visszautasítottság nem trauma?
- Jól van, te is egy mocskos áldozathibáztató vagy. - fakadt ki Grimpix. - Látod, erről példát vehetnél, ez a tökös ember minden férfitársa helyett szégyenkezik. - mutatott egy cikket.
- Felőlem, ha nincs saját szégyellnivalója
- Mert mindegyik potenciális zaklató és erőszaktevő. - folytatta - A férfiak miatt rettegnek a nők este a kihalt utcákon is. 
- Ahogyan mi is félünk belemenni egy lelkizésbe. A nők használhatnak sokkolót a kihalt utcákon, jól elférne a retikülben a sok szirszar között. De egy lelkiztetés alatt számunkra nem elfogadott lefújni gázzal a nőt. 
- Tagadod, hogy van olyan, hogy férfibűnözés?
- Ez pont olyan, mint a cigánybűnözés. Tényszerűen igaz, de végtelenül leegyszerűsíti a problémát. Csak az vegye magára, akinek inge. Én nem veszem magamra. Tudod, hogy klasszikust idézzünk: minden jó, csak sok köcsög van, kevés a biztonság, a rosszakat el kell ítélni. Ennyike.
- Te sem foglalkozol sportkérdésekkel - mi? - vetette oda megvetően.
- És a női kvóta? Támogatnád?
- Ha versenyt futnánk és neked elő lenne írva száz méter előny, azt szeretnéd?
Grimpix hallgatott. Szerintem szeretné.
- Akkor szerinted egyenlőség van?
- Persze, sőt. Nálunk a nőknek vannak kulturális előjogaik is. Például többet ér az életük, bár ennek ritkán veszik hasznát. Más kultúrákban viszont valóban elnyomják őket. Érdekes, az itteni feministák nem azokon a férfiakon kérik számon az elnyomást. Az itteni férfiakat könnyebb a sarkukhoz verni.
- Akkor végülis mi bajuk van ezeknek? 
- Hát úgy tartják, hogy fallokrácia van. És ezért tart itt ez a világ...
- Farokrácia? - probálta értelmezni. - Az mi?
Gondoltam jobb, ha nem mondok semmit.
- Megvan! Faszaság van!? - derült fel az arca. - És hallod, tényleg az van?
- Dehogy, szerintem nincs fallokrácia. Faszaság pláne nincs.
- De a múltkor nem azt mondtad a miniszterelnöki interjú után, hogy Istenem, ez is mekkora egy fasz?
- Hát igen, de nem pont így értettem...
Ezután sokáig hallgattunk.
Lehet, hogy holnap mégis elviszem Grimpixszet a szabóhoz. Herélni. Vagy miskárolni. Majd kiderül.

2017. nov. 21.

Demozaik házilag - Bayertelenítünk

Szia urak. Bayertelenítünk.
Nem az 5. párttagkönyvet tépjük szét mérgünkben. De nem is szenzort fogjuk lecsutakolni, bár az is egy izgalmas témakör és nem kizárt, hogy egyszer majd megcselekedjük. Igaz is, ha valaki ilyen célra feldobná a kameráját, (természetesen az eredmény abszolúte nem garantált), akkor szívesen legyaluljuk róla a bayer szűrőt. 
Szóval van a Nikon D5000 szenzora, ami névlegesen 4288*2848 pixeles, ami nagyjából 12 megapixel. Persze nem pont ennyi, inkább 4310*2868 pixel, de ehhez már DCRAW kell (mi a GUI-t használjuk), ugyanis még a CameraRaw is visszavágva mutatja meg. Amúgy bevett szokás visszavágni a szegélyeket (több gépemnél is ez van), mert azokat nincs miből interpolálni. Persze nem most szálltunk le a falvédőről, tehát tisztában vagyunk vele, hogy ez a szenzor nagyjából csak 4 megapixeles és az is jóindulattal, 6Mpx a zöld csatornán és 3-3Mpx a vörös-kék csatornákon. Ilyen rendszert főzött nekünk Bayer úr a Kodaknál. Ez persze nem ilyen egyszerű, mert a bayer pigmentek nem tökéletesen szűrnek komplementert, és ismerve a pontos karakterisztikát, okos algoritmusokba a szomszédos szűrők alá beszivárgott információt is be lehet építeni. Ezt találtam a bayer színáteresztésére, jobb nincs, ezt szeretjük:
Forrás
Piros felvételi szűrővel készült JPEG,
 illetve a demozaikolás előtti  NEF Bayer-képe.
Gyakorlatilag az látszik, hogy elég tökéletlenek a szűrők, főleg a vörös. Na mindegy is, az internet tele van Bayer-szűrők rajzaival, de mi konkrétan a saját gépünkét szeretnénk megismerni, tehát tesztképek következnek. A DCRAW tud nyers pixelkimenetet produkálni  (-D paraméter, *.pgm output, amit megnyit a PS - grayscale 8 bit), bár nem tudjuk, ezek az adatok mennyire nyersek konkrétan, hiszen a 12 bites adatból valahogyan 8 bites lesz. És az sem igaz, hogy a RAW valóban eredeti, módosítatlan nyers lenne, pl a Nikont érte olyan vád, hogy zajszűrést alkalmaz a NEF-ben, amitől az amatőr csillagászok kicsit idegesek lettek. Nem lep meg tehát, hogy több különböző RAW dekóderrel nem egyforma eredményt kapunk, tehát van ott valami titkos izé még. Na de, hogyha készítünk vörös, zöld és kék képeket, azt legalább ki lehet találni, melyik pixel pontosan milyen bayerszűrővel van megpatkolva. A kép közepéből vágunk ki 8*8 pixelt, mert a szélét bizony sújtja a peremsötétedés, a közepe sokkal homogénebb. A jobboldali ábrán jól látszik, hogy a piros pixelek a legvilágosabbak (0-2% között szór az érték).
A D5000 szenzorának kellős közepe
A 64 pixelből tehát 16 Red pixelt kapunk. Az is látszik, hogy a felvételi szűrőn (valami kínai Cokin utánzat), illetve a Bayer-szűrőn keresztül átszivárog a zöld és a kék csatornákba is némi fény.  A világosszürke pozíciók a Bayer zöld pixelei (32 pixel, értéke 61-64% között szór), a sötétebb szürkék pedig a Bayer kékjei (16 pixel, 79-82% között).
A megfelelő pixeleket a nekik megfelelő csatornára másolva, megkapjuk a bayerszűrő elrendezését ezen a területen. Hogy valójában ez a négy elrendezés közül melyik, nem tudjuk, mert ugye melyik 4 pixelt nevezzük ki kezdőpixelnek? A kép széle sem árul el erről sokat, amúgy sem megbízható, látjuk, hogy különféle szoftverek különböző számú pixelt csalnak el a szélekről. A kép legközepe tehát RGGB. Ennyi legyen elég egyelőre.
Ebben az esetben a demozaikolás egy sima kiátlagolás lesz, a vörös csatornán 1%, a zöldön 62%, a kéken 81%.
A kapott szín pedig: R254 G119 B67. Elég mosott, fakó, de ne felejtsük el, hogy nem tudjuk a DCRAW hogyan csinál a 12 bites RAW-ból (amin mellesleg nincs se profil, se görbék, se korrekció - vagy pont de) 8 bites szürkeskálást.


A fenti cuccot megismételtük a RawTherapy segítségével. Ez tud szenzor-mintázatot is mutatni, színesben. A kék pixeleket default még nem tudjuk mi okból feketének jeleníti meg, de hogyha a Therapee munka profilját kiütjük (none), vagy a kék csatorna blackpointját bizgetjük, akkor kikékíthetőek. A szürkeskálás 8 bites pixelértékek köszönő viszonyban sincsenek a DCRAW által generáltakkal. Itt valamilyen profilt használ, a DCRAW esetén meg a jóisten se tudja mi történik.

De ennyiért nem fogjuk megtanulni a RawTherapy használatát. Amúgy kismillió demozaikoló beállítás van benne, egyszer majd sort kerítünk arra is, mert jó mókának tűnik. Hátha addig sikerül választ találni arra a kérdésre is, hogyan lehet hozzáférni a tényleges, módosítatlan RAW adatokhoz.

A Sony F828 RGBE filtert használ. A színek visszaadását állítólag javítja, de ennek további felbontáscsökkenés az ára. Azért valamit elárul az is, hogy nem uralta el a piacot ez a szűrőfajta. A miénk ráadásul egy házilag infrásított szenzor. Meg sem kíséreljük szimulálni a mozaikolását. Mellesleg van már olyan technológia a piacon, hogy egyetlen exponálás hatására 4 kép készül 1 pixelnyi shiftelésekkel. Így gyakorlatilag a vörös-kék csatornák teljes felbontásúak lesznek, a zöld csatorna meg kétszeres felbontású. Még keressük a módszert, hogyan tudnánk ehhez kapcsolódni házi módszerrel.
Persze egy igazi képnél a demozaikolás, nem sima átlagolás, egy bonyolult algoritmust igényel, de még így is keletkezhet hiba, például akkor, hogyha a finom részletek méretei egy nagyságrendbe esnek a pixelméretekkel. Így fest demozaik előtt, jól látható, hogy a fölső vonalak közötti rések 3-4 pixelesek.
És ilyen lesz a demozaik után. Az alsó vonalak rései (6-7pixel) már elegendőek a helyesen interpolációhoz.
D5000 demosaic chroma error.
A színeket eltúloztuk (vibrance+saturation), a felső rácson jól látszik, miről van szó. Ez bár sok esetben összetéveszthető az objektívek kroma-hibáival, abszolúte nem lencsehiba, kifejezetten a demozaikolás az oka. 

DCRAW linkek: 1, 2, 3

2017. nov. 17.

Kromatikusan aberráltak vagyunk

Volt egy sci-fi novella, (Bob Shaw - Régmúlt napok fénye, hangosban is megvan) amiben feltalálták a lassú üveget, amit évekig szuper tájakon érleltek, azután eladták, és otthon beszerelve nem a sikátorra, tűzfalra nézett a nyomorúságos ablakod, hanem a tengerpartra, vagy havas hegyekre. 10 év alatt adta le, a 10 év alatt belehatolt fényt. Ez visszafele is igaz volt, ezért láthatta a családterápiára szoruló pár az üveges mester elhunyt nejét és gyerekét kintről, mikor belestek az ablakon. Szép fiction, sajnos ejsze marhaság (bár a novella bepróbálkozik valami tudományos ködösítéssel). A fény sebessége nem ugyanakkora a különböző hullámhosszakon (csak vákuumban). Vajon egy elég hosszú üvegszálon bevilágítva fehér fénnyel elég gyors záridővel simán elkaphatjuk a piros komponenset, úgy, hogy a zöld, és kék komponensek még meg se érkeznek a kameránkba?

Az LCA és a TCA. 
Na, hogyha különböző közegekben a fény sebessége hullámhosszanként eltérő, akkor azt is jelenti, hogy hullámhosszanként eltérően fogja törni egy lencse a bejövő fényünket. Meg is érkeztünk a kromatikus aberrációhoz, amit ezentúl CA-nak nevezünk. A két fő CA típust keressük:

Longitudinal-, axial CA, bokeh fringing, vagy LCA - abból adódik, hogy a különböző hullámhosszaknak különbözőek a fókuszpontjai. Amennyiben a látható spektrum közepét (mondjuk a zöldet) fókuszáljuk, a rövidebb hullámhosszak front- a hosszabb hullámok backfókuszosak lesznek. Ez például az infra fotózás esetében probléma (herélt gépek hajlamosak backfókuszra), régi lencsék erre fel is voltak készítve. A hiba tehát a kép közepén is előfordulhat, nagy fényerejű lencsékre jellemzőbb, rekeszeléssel nyilván javítható, a nagyobb mélységélességbe jobban belefér a front/back-fókuszos hullámhossz is. Ha a kép közepén csúnya elszíneződés van, ami enyhe defokuszálással javítható, akkor az is valószínűleg LCA. A szakirodalom azt állítja, szoftveresen nem javítható, ezt erős kétkedéssel fogadom. Az f3,5 már túl szűk rekesz (?), talán ezért nem észlelhető a 18-55mm-es objektívemen.
Forrás
Lateral, transverse kroma-aberráció, vagy TCA oka a különböző hullámhosszak különböző törése (hosszú hullámok kisebb, rövidebbek nagyobb szögben), gyakorlatilag a csatornák különféle nagyításban jelennek meg (nagyjából középre igazítva), a kép széle felé egyre hangsúlyosabb a méretkülönbség és a kép közepétől adott távolságra mindenütt egyforma.  A rekeszelés nem oldja meg a TCA-t, mivel nem tengelyirányú a probléma, de javítva az élességet adhat olyan illúziót, hogy némileg javult, mert keskenyedik az elmosódott fringe. A szoftveres javítások leginkább ezt tudják kezelni. 
18mm-en a TCA (a kép jobb felső sarkában)

200mm-en a TCA (a kép jobb felső sarkában)
A TCA miatt elvileg a kék csatorna a legnagyobb - ez  úgy jelenik meg, hogy kívül van a sárga csík, belül a bíbor (a Blue csatornán a fekete vonal nyilván sárga színű RGB-ben). 18mm-en ezt is tapasztaljuk, de 200mm-en már fordított a helyzet, a kék csatorna a legszűkebb.

Egyetlen lencsével nem lehet a CA-t megszüntetni. A szakirodalom szerint létezik elsődleges CA, amit a gyártók elég pöpecül egymásra ügyeskednek (akromát - kéttagú lencsék segítségével), illetve másodlagos CA, amit már költségesebb lenne megoldani, ezt tapasztaljuk a képeinken. Amúgy az apokromát lencsék (három vagy több színre korrigálnak) pl. a Nikon ED, nagyon drágáért pont azt állítja, hogy a kroma-hiba már a múlt. Hogy ezek a kalcium-floridos törékeny cuccok e és egyes objektívek pont ezért fehér foglalatúak (hőtágulás), vagy valami spéci csodaanyagok, azt mi nem bírtuk kikutatni ebben az internetes katyvaszban. Ilyen drága holmink meg nincs a sufniban.

Mindenesetre a fenti két képen az RGB csatornákat egymásra villogtatva azt találtuk, hogy nem a kék-piros csatornákra leképezett vonalak esnek egymástól a legtávolabb, hanem a kék-piros mintha egymásra lenne ügyeskedve, és a zöld csatorna lóg ki. Egyértelmű, hogy a lencsetervezők érdeme, hogy ezt a szórást leszűkítették.

Alant a 18-55mm és 55-200mm alaplencséim két végét teszteljük, nyitott, illetve szűk rekesszel, (annak a pár olvasónak, aki eddig eljutott az olvasásban, zoomoló szkriptet nem csinálok):
18mm f3,5 TCA

18mm f10 TCA
Hogy melyik színpár hibája az elsődleges és melyik a másodlagos, azt firtattuk, de nem találtunk rá egyértelmű választ. Lehet, hogy lencsénként változik? Logikusan persze az elsődleges CA a kék-piros lenne (a spektrum két vége), a másodlagos pedig a spektrum közepe és szélei között, tehát a zöld-bíbor (amit tapasztalunk is), de a szakirodalom ezt nem erősítette meg.

A tesztképek színhibáit természetesen eltúloztuk (szaturáció + vibrance), és a következő a tapasztalatunk: sugárirányban nem figyelhető meg hiba. A központtól azonos távolságra minden irányban nagyjából ugyanazt a komplementer színpárt találjuk hibaként, de a középponttól távolodva ezek változnak kék-sárgából zöld-magentába vagy vörös ciánba. A rekeszelés valóban csak élesebbé, ezáltal keskenyebbé teszi a fringet, de javítani nem javít a dolgon.

200mm f5,6 TCA
Úgy tűnik 200mm-en az f5,6 már nem elég szűk rekesz ahhoz, hogy eltüntesse az LCA-t (lásd a középrész nagyításának kékes elszíneződését). F10-es rekeszeléssel azonban prímán megszűnik ez a hiba:
200mm f10 TCA

A Canon bridge tesztképei is azt bebizonyították, hogy a zoom különböző tartományaiban teljesen más színpárokkal jelentkezhet a kroma-hiba. Kínunkban gyorsan összeütöttünk egy kísérletet egy nagyon primitív kínai nagyítóval illetve egy hasonló kvalitású kukker frontlencséjével is. A nagyítólencse reményeim szerint semmire sincs korrigálva, tehát leplezetlenül kellene mutassa a lencsehibákat. A kukker frontlencséje viszont egy ragasztott kéttagú darab, ez már kellene virítson némi korrekciót. Nem gondoltuk volna, hogy ilyen nehéz lesz relative éles képet készíteni ezekkel az üvegekkel.
kínai nagyító
Erős jóindulattal (eltúlzott vibrance+szaturáció) a nagyító lencse mutat némi kék-piros színhibát. Nem építettünk bele rekeszt, a középső részen látható némi LCA is. A ragasztott lencse viszont durván piros színűnek képezi le a fekete vonalakat, ez vagy durva LCA, vagy a tükröződésgátló réteg az oka. Vagy mindkettő. Nem túl meggyőző.
kukker frontlencse
A távcső ragasztott lencséje gyakorlatilag szivárványszínben is tud szórni.
Tehát nem tudtuk meg, hogy mi számít elsődleges és másodlagos kroma-hibának, de hajlunk arra, hogy mégis a kék-piros.

A képeinken ezek mellett mindenféle színű fénymű- és melléktermékek, artifactek keletkeznek, aminek ezerféle oka lehet, az objektív-okok (érted!) mellett a demozaikoló eljáráson, a szenzorok mikrolencséin és főleg a lapos (sunyi) szögben beeső fény viselkedésén, a senzor-bloomon  keresztül a kósza UV és infra behatásokig bármi. Sőt leginkább egyszerre az összes. Emiatt is lehetséges az, hogy ahány leírás, annyiféleképpen vannak megkeverve az információk az interneten.

Az ACR azonban tökéletesen javítja még a profil nélküli, szedett-vedett lencsék kroma-hibáit is. Michel Thoby kísérletét viszont nem tudtuk reprodukálni, régi cikk lehet, azóta a lens correction funkciók sokkal intelligensebbek.