Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- issue160:krita [2020/08/29 18:36] – créée auntiee
+++ issue160:krita [2020/09/12 15:23] (Version actuelle) – auntiee
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-This series is aimed at learning to make something of the old photos in my possession and others in the public domain, due to their age. You, the reader, are welcome to tag along and, I hope, glean some small insight and perhaps an idea or two from time to time. No promises are made as to the quality of the content, or potential errors and omissions. I am a computer scientist, not a true artist or a professional in image restoration. So please take all this as a best effort, but with no firm guarantees — much as is the case of most open-source software.
+**This series is aimed at learning to make something of the old photos in my possession and others in the public domain, due to their age. You, the reader, are welcome to tag along and, I hope, glean some small insight and perhaps an idea or two from time to time. No promises are made as to the quality of the content, or potential errors and omissions. I am a computer scientist, not a true artist or a professional in image restoration. So please take all this as a best effort, but with no firm guarantees — much as is the case of most open-source software.
-In the previous part of this series, we took a look at an interior photo which exhibited the typical lack of sensitivity of early digital cameras’ sensor chips. In this part, we will work on the opposite defect: washed-out colors due to too much light in the original scene for the camera to handle. This is typical in outdoor shots where plenty of sunlight has illuminated the scene. Contrary to popular belief, the problem may actually become worse in slightly overcast or hazy conditions, where a lot of reverberation tended to overload early light sensors. This was the case in the following scene from the island of Cheung Chau in Hong Kong.
+In the previous part of this series, we took a look at an interior photo which exhibited the typical lack of sensitivity of early digital cameras’ sensor chips. In this part, we will work on the opposite defect: washed-out colors due to too much light in the original scene for the camera to handle. This is typical in outdoor shots where plenty of sunlight has illuminated the scene. Contrary to popular belief, the problem may actually become worse in slightly overcast or hazy conditions, where a lot of reverberation tended to overload early light sensors. This was the case in the following scene from the island of Cheung Chau in Hong Kong.**
-There is clearly enough light here to take a clear picture, since even the shadows under the tree branches hold enough detail. However, the sensor was unable to handle the sunlight bouncing off the white buildings in the background, the illuminated part of the tree trunk, or bicycles’ chrome handlebars. But, is this excessive light the case for all primary colors? The Histogram window (at menu Settings > Dockers > Histogram) gives us a more complete story:
+Cette série a pour but d'apprendre à faire quelque chose des vieilles photos en ma possession, ainsi que d'autres du domaine public du fait de leur âge. Vous, lecteur, êtes bienvenu pour m'accompagner et, j'espère, glaner quelques petites particularités et une idée ou deux de temps à autre. Je ne fais aucune promesse sur la qualité du contenu, ou sur les erreurs et omissions possibles. Je suis un scientifique en informatique, pas un artiste ou un vrai professionnel de la restauration des images. Aussi, merci de considérer ça comme mon meilleur effort, mais sans garanties fermes, comme c'est souvent le cas dans les logiciels Open Source.
-Going from left to right, in the first place we see that very dark pixels at the far left of the histogram are few, though among these there is a tendency to contain a blue tinge and a defect of cyan. There is, in fact, a large proportion of pixels that have intensities in the middle range, with some reddish tinge to them. There is also a distinct lack of light-colored pixels in the middle of the top quarter to the right of the histogram, and these have a magenta tinge to them. Finally, there is a very heavy group of very light (whitish) pixels to the extreme right of the graphic.
+Dans la précédente partie de cette série, nous avons regardé une photo d'intérieur qui présentait le manque typique de sensibilité des capteurs des premiers appareils photos numériques. Dans cette partie, nous travaillerons sur le défaut opposé : des couleurs délavées dues à l'excès de lumière de la scène d'origine impossible à prendre en compte pour l'appareil. C'est typique dans les prises de vue extérieures où une grosse qualité de lumière solaire a illuminé la scène. Contrairement à une croyance populaire, le problème devient probablement pire dans des conditions nuageuses ou brumeuses, où beaucoup de réverbération tendait à surcharger les premiers capteurs de lumière. C'était le cas dans la scène qui fut prise sur l’île de Cheung Chau à Hong-Kong.
-Thus, from a standpoint of light exposure, what we have seen in the histogram shows us that the image is in fact globally rather well-balanced, except for the very light pixels. This tells us more about how the (old) digital camera’s chip reacted to light in the first place. Its response was correct for low and medium levels of incident light, but exaggerated for higher levels, which leads us to deduce a lack of calibration of the software that translated electrical signals into colors levels in the controlling software.
+**There is clearly enough light here to take a clear picture, since even the shadows under the tree branches hold enough detail. However, the sensor was unable to handle the sunlight bouncing off the white buildings in the background, the illuminated part of the tree trunk, or bicycles’ chrome handlebars. But, is this excessive light the case for all primary colors? The Histogram window (at menu Settings > Dockers > Histogram) gives us a more complete story:
-On the other hand, there seems to be some relationship between color balance, and pixel intensity value. Let us examine this further. The Layers Docker that is usually found in the lower right-hand corner of Krita’s window has a second tab, Channels. Using this tab, we can activate or deactivate at will any or all of the main Red, Green, Blue and Alpha (transparency) channels in our image, without actually making any changes to pixel values.
+Going from left to right, in the first place we see that very dark pixels at the far left of the histogram are few, though among these there is a tendency to contain a blue tinge and a defect of cyan. There is, in fact, a large proportion of pixels that have intensities in the middle range, with some reddish tinge to them. There is also a distinct lack of light-colored pixels in the middle of the top quarter to the right of the histogram, and these have a magenta tinge to them. Finally, there is a very heavy group of very light (whitish) pixels to the extreme right of the graphic.**
-After some tests, it becomes clear that all channels have, in fact, lost a lot of detail in the lighter pixels. Of the three main colors, Red is the channel that holds more information of the darker colors -- and, thus, it is the channel that represents better the details in the shady part of the tree. In other words, the chip inside the camera seems to have been more sensitive to red light than blue or green, especially at higher intensities.
+Clairement, il y a assez de lumière ici pour prendre une photo claire, puisque même les ombres sous les branches de l'arbre retiennent pas mal de détails. Cependant, le capteur était incapable de gérer la lumière solaire réfléchie par les immeubles blancs de l'arrière-plan, les parties éclairées du tronc de l'arbre ou le chrome des guidons des vélos. Mais cette lumière est-elle excessive pour toutes les couleurs primaires ? La fenêtre Histogramme (dans le menu Paramètres > Panneaux > Histogramme) nous donne une information plus complète :
-At this point, we can take our handling of the image in several different directions. The first would be to try to balance intensities on a channel-by-channel basis. In Filter, Adjust and Color-adjustment curves, I started by giving the general luminosity response a slight tweak in the middle of the higher quarter of the scale. What I am doing is counteracting the corresponding peak at the rightmost end of the histogram, and trying to eek out some more detail from the washed-out whites. This is clearly not working.
+De gauche à droite, nous voyons d'abord que les pixels très foncés de l’extrême gauche de l'histogramme sont peu nombreux, bien que la tendance parmi eux soit à la teinte bleu, avec un manque de jaune. Il y a, en fait, une large proportion de pixels qui ont de l'intensité dans la partie médiane, avec quelques teintes rouges. Il y a aussi un manque notable de pixels de couleur claire au milieu du quart en haut et à droite de l'histogramme, mais ceux qui existent ont une légère teinte magenta. Enfin, il y a un groupe important de pixels très clairs (blanchâtres) à l'extrême droite du graphique.
-A very slight increase in the details of buildings at the back of the image is achieved, but at the expense of rather weird-looking colors, for instance in the greenish pane windows to the left. Could I get better results by working on a single channel? As before, I went into the Color adjustment curves window, and now tried adjusting each channel individually. The end result is the very same: details are not forthcoming. It is in fact clear that a large quantity of information has simply been lost inside the lighter parts of the image. Whichever way we go about it, once lost, this information cannot be retrieved since it is no longer within the image.
+**Thus, from a standpoint of light exposure, what we have seen in the histogram shows us that the image is in fact globally rather well-balanced, except for the very light pixels. This tells us more about how the (old) digital camera’s chip reacted to light in the first place. Its response was correct for low and medium levels of incident light, but exaggerated for higher levels, which leads us to deduce a lack of calibration of the software that translated electrical signals into colors levels in the controlling software.
+On the other hand, there seems to be some relationship between color balance, and pixel intensity value. Let us examine this further. The Layers Docker that is usually found in the lower right-hand corner of Krita’s window has a second tab, Channels. Using this tab, we can activate or deactivate at will any or all of the main Red, Green, Blue and Alpha (transparency) channels in our image, without actually making any changes to pixel values. **
+Donc, du point de vue de l'exposition, ce que nous voyons sur l'histogramme nous montre que l'image est en fait globalement assez bien équilibrée, à part les pixels très clairs. Cela nous dit plus sur la façon dont la puce de cet (ancien) appareil numérique du début réagissait à la lumière. Sa réponse était correcte pour les bas et moyens niveaux de lumière incidente, mais exagérée pour les plus hautes niveaux, ce qui nous conduit à déduire une absence de calibration du logiciel qui traduisait les signaux électriques en niveaux de couleur dans le logiciel de pilotage.
+D'autre part, il semble y avoir un rapport entre l'équilibre des couleurs et la valeur de l'intensité du pixel. Examinons cela plus en détail. Le panneau des calques qui se trouve habituellement dans le coin en bas à droite de la fenêtre de Krita a un deuxième onglet, Canaux. En utilisant cet onglet, nous pouvons activer ou désactiver n'importe lequel ou tous les canaux Rouge, Bleu, Vert et Alpha (transparence) de notre image, sans changer réellement une valeur de pixel.
+**After some tests, it becomes clear that all channels have, in fact, lost a lot of detail in the lighter pixels. Of the three main colors, Red is the channel that holds more information of the darker colors -- and, thus, it is the channel that represents better the details in the shady part of the tree. In other words, the chip inside the camera seems to have been more sensitive to red light than blue or green, especially at higher intensities.
+At this point, we can take our handling of the image in several different directions. The first would be to try to balance intensities on a channel-by-channel basis. In Filter, Adjust and Color-adjustment curves, I started by giving the general luminosity response a slight tweak in the middle of the higher quarter of the scale. What I am doing is counteracting the corresponding peak at the rightmost end of the histogram, and trying to eek out some more detail from the washed-out whites. This is clearly not working.**
+Après quelques essais, il devient clair que tous les canaux ont, en fait, perdus beaucoup de détails dans les pixels plus clairs. Des trois couleurs principales, Rouge est le canal que contient plus d'information sur les couleurs plus sombres -- et donc c'est le canal qui représente mieux les détails de la partie ombreuse du tronc. En d'autres termes, la puce de l'appareil semble avoir été plus sensible à la lumière rouge qu'au bleu ou au vert, particulièrement dans les intensités élevées.
+Arrivé à ce point, nous pouvons décider de manipuler l'image dans plusieurs directions différentes. La première serait d'essayer d'équilibrer les intensités canal par canal. Dans Filtre > Ajuster > Courbe d'ajustement de la couleur, j'ai commencé par donner un léger réglage de la réponse générale de la luminosité au milieu du quart supérieur de l'échelle. Ce que je fais est en réaction au pic correspondant de l'extrêmité la plus à droite de l'histogramme et essaie d'extirper quelques détails supplémentaires dans les blancs délavés. Manifestement, ça ne fonctionne pas.
+**A very slight increase in the details of buildings at the back of the image is achieved, but at the expense of rather weird-looking colors, for instance in the greenish pane windows to the left. Could I get better results by working on a single channel? As before, I went into the Color adjustment curves window, and now tried adjusting each channel individually. The end result is the very same: details are not forthcoming. It is in fact clear that a large quantity of information has simply been lost inside the lighter parts of the image. Whichever way we go about it, once lost, this information cannot be retrieved since it is no longer within the image.
-So, what can be done? An alternative approach is to step back and think about what we have been doing. The main center of our interest in this image is clearly the tree itself, and the heap of bicycles parked around it. The buildings in the background are less noteworthy, and give very little to the complete message. So, what if we exaggerated the process, and blanked out the burned whitish buildings altogether? We could thus concentrate on the photo’s main subject, with fewer distractions.
+So, what can be done? An alternative approach is to step back and think about what we have been doing. The main center of our interest in this image is clearly the tree itself, and the heap of bicycles parked around it. The buildings in the background are less noteworthy, and give very little to the complete message. So, what if we exaggerated the process, and blanked out the burned whitish buildings altogether? We could thus concentrate on the photo’s main subject, with fewer distractions.**
+Une très légère augmentation des détails des immeubles de l'arrière-plan est réalisée, mais au prix de couleurs qui paraissent étranges ; par exemple, les fenêtres verdâtres sur la gauche. Est-ce que je peux obtenir un meilleur résultat avec un seul canal ? Comme avant, je suis allé dans la fenêtre des Courbes d'ajustement de la couleur et, maintenant, j'ai essayé d'ajuster séparément chaque canal. Le résultat final est identique : les détails ne ressortent pas. Il est en fait clair qu'une grande partie de l'information a tout simplement été perdue dans les parties les plus claires de l'image. Quelle que soit la façon de nous y prendre, une fois perdue, cette information ne peut plus être retrouvée car elle est absente de l'image.
+Alors, que fait-on ? Une approche alternative est de revenir en arrière et de réflechir à ce que nous avons fait. Le centre principal d'intérêt de cette image est clairement l'arbre lui-même et le tas de vélos garés autour de lui. Les immeubles de l'arrière-plan importent moins et apporte peu au message global. Aussi, que se passe-t-il si j'exagère la chose et efface tous les immeubles grillés à blanc ? Nous pourrions alors nous concentrer sur le sujet principal de la photo, avec moins de distractions.
+**We can do this either in color, or in black-and-white. When we examined the image’s color channels previously, the red channel actually had quite a nice vibe to it. So I went back into the channels part of the Layer docker, and turned off both the blue and green channels. I then went back into Layers, and added a new transparency layer. Then, using the airbrush at low opacity (about 30 to 50%) and some pure white, I scrubbed out selectively parts of the buildings in the background, concentrating on their darker elements that stood out more such as window frames. Other vegetation such as some palm trees in the background were also cleared up. The end result allows the main subject to stand out from its surroundings, and the eye can concentrate on the details that struck the photographer’s imagination when taking the photo more than a decade back.**
+Nous pouvons le faire, soit en couleur, soit en noir et blanc. Quand nous avons examiné les canaux de couleurs de l'image précédemment, la couleur rouge laissait vraiment une bonne impression. Aussi, je suis revenu à la partie sur les canaux dans le panneau des calques et j'ai désactivé les canaux bleu et vert. Ensuite, je suis revenu dans l'onglet des calques et j'ai ajouté un nouveau calque de transparence. Puis, en utilisant l'aérographe avec une faible opacité (de 30 à 50%) et du blanc pur, j'ai lessivé sélectivement les parties d'immeubles de l'arrière-plan, en me concentrant sur leurs éléments plus sombres qui ressortaient, comme les cadres de fenêtres. Les autres végétaux tels que les quelques palmiers du fond ont été éclaircis aussi. Le résultat final permet au sujet principal de ressortir du fond qui l'entoure et l'œil peut se concentrer sur les détails qui ont enflammés l'imagination du photographe quand il a pris la photo il y a plus de dix ans.
-We can do this either in color, or in black-and-white. When we examined the image’s color channels previously, the red channel actually had quite a nice vibe to it. So I went back into the channels part of the Layer docker, and turned off both the blue and green channels. I then went back into Layers, and added a new transparency layer. Then, using the airbrush at low opacity (about 30 to 50%) and some pure white, I scrubbed out selectively parts of the buildings in the background, concentrating on their darker elements that stood out more such as window frames. Other vegetation such as some palm trees in the background were also cleared up. The end result allows the main subject to stand out from its surroundings, and the eye can concentrate on the details that struck the photographer’s imagination when taking the photo more than a decade back.
+**In this part of the series, we examined the effects of excessive light on one of the first digital cameras, seeing how very light colors got easily washed out. Since much information on details has not been retained within the image file, it is now impossible or very difficult to put it back into the image through color curve manipulation. Thus, it may be advantageous to proceed otherwise, thinking more about the global effect that is required and trying to use the burned-off parts of the original photo to our advantage. In the next part of the series, we will work on another early digital photo, in which the camera’s optics and light-sensitive chip lost some definition in an otherwise quite pleasing scene, due to their lack of resolution at the time. Until then, take care!**
-In this part of the series, we examined the effects of excessive light on one of the first digital cameras, seeing how very light colors got easily washed out. Since much information on details has not been retained within the image file, it is now impossible or very difficult to put it back into the image through color curve manipulation. Thus, it may be advantageous to proceed otherwise, thinking more about the global effect that is required and trying to use the burned-off parts of the original photo to our advantage. In the next part of the series, we will work on another early digital photo, in which the camera’s optics and light-sensitive chip lost some definition in an otherwise quite pleasing scene, due to their lack of resolution at the time. Until then, take care!
+Dans cette partie de la série, nous avons examiné les effets d'une lumière excessive sur un des premiers appareils photo numériques, voyant comme les couleurs très claires devenaient facilement délavées. Comme beaucoup d'informations de détail n'ont pas été gardées dans le fichier de l'image, il est maintenant impossible ou très difficile de les faire revenir sur l'image par une manipulation de la courbe des couleurs. Il semble donc plus avantageux de procéder autrement, en pensant plus à l'effet global qui est exigé et en essayant d'utiliser les parties non-grillées de la photo originale à notre avantage. Dans la prochaine partie de la série, nous travaillerons sur une autre photo du début du numérique, dans laquelle les optiques de l'appareil et le capteur de lumière ont perdu un peu de définition, dans une scène qui est assez plaisante autrement, du fait de leur manque de résolution à cette époque. Jusque-là,  prenez soin de vous !