Как увеличить резкость фото без увеличения уровня шума

Иногда случаются такие ситуации, в которых вам необходимо увеличить резкость фотографий, при этом на фотографии уже есть шум, который вам абсолютно не хочется увеличивать. Например, такое может случиться в случае увеличения резкости на фотографии, сделанной ночью. Что делать? Читать наш сегодняшний урок и повторять действия. Смотрим, что у нас получиться.

В уроке мы будем использовать вот эту фотографию:

Шаг 1: Откройте эту фотографию, после этого перейдите на панель с каналами (Window > Channels) или просто перейдите на вкладку Channel, если она у вас вынесена на панель задач.

На этом шаге нам необходимо рассмотреть все каналы, и понять какой из них наилучшим образом дает возможность рассмотреть область, которую мы хотим улучшить.

В нашем случае – это канал Red, поскольку он самый яркий. Делаем дубликат этого канала.

Шаг 2: Как вы видите на рисунке выше, теперь у нас есть копия канала. Для него применим фильтр Filter > Stylize > Glowing Edges, с настройками, как на рисунке ниже:

После этого у нас должен получиться вот такой эффект:

Шаг 3: Удерживая Ctrl, кликните по иконке Red copy в панели с каналами для того, чтобы загрузить выделение для этого канала.

Шаг 4: После этого удалите канал Red copy. Затем перейдите на панель слоев (Window > Layers, если она у вас не вынесена на рабочую область) и нажмите Ctrl+H, чтобы временно скрыть выделение, но не убрать его. Это важно!

Примените фильтр Filter > Sharpen > Unsharp Mask с настройками, которые будут индивидуальны для каждой фотографии. В нашем случае – это настройки, как на рисунке ниже:

Вот такой результат у нас получился:

Шаг 5: У нас есть выделенная область, но в данный момент она скрыта. Нажмите Ctrl+H для того, чтобы вернуть ее. После этого нажмите Ctrl+J, чтобы создать дубликат слоя. После этого примените следующий фильтр Filter > Sharpen > Sharpen Edges:

Это все – фотография готово. Мы увеличили резкость фотографии, не увеличив при этом уровень шума. Надеемся, что этот урок пригодиться вам. Вот результат: