но разница между жарой и холодом

гораздо больше. Между тем в моем

городе летом температура бывает выше, чем в Сан-Хуане (Пуэрто-Рико), где ее

среднегодовое значение значительно

больше. А в Фербэнксе на Аляске летом солнце иногда припекает так же, как в Сан-Хуане.

Важна не только средняя температура,

но и амплитуда ее колебаний. Впрочем,

дляпроектированиязданиянедостаточно иметь температурную сводку за послед-

ние годы. Я, например, не помню, чтобы

за минувшие пять лет температура воздуха у нас в городе поднималась выше 35 °С. Но лет пятнадцать назад в течение нескольких дней стояла жара в 41 °С.

В статистике есть очень важный пока-

затель — стандартное отклонение. Он-то и скажет архитектору о возможности

подобного температурного скачка, хотя

всводке за последние годы тот не зна-

чится. Этот показатель очень полезен

для описания самых разнообразных про-

цессов, в которых какая-либо величина

колеблется около среднего значения,

более или менее равномерно отклоняясь

вту или иную сторону. Если средняя тем-

пературасоставляет12 °С,тотемпературы

17 °Си7 °Сбудутвстречатьсясодинаковой

частотой.Гораздорежебудутвстречаться 23 °Си1 °С,хотявероятностьихпоявления тоже будет примерно одинаковой.

Яне собирал данных и не делал расче-

тов,но,полагаю,чтостандартноеотклонениетемпературывмоемгородепримерно

8 °С. В Канзас-Сити оно где-то 10 °С, в Сан-

Хуане 5 °С, а в Фербэнксе 13 °С.

Считается, что чем меньше величина

стандартного отклонения, тем лучше.

Выбирая город для проживания исклю-

чительно по климатическим соображениям, вы наверняка предпочтете тот, где стандартное отклонение темпе-

ратуры наименьшее, даже если поня-

тия не имеете, что это такое и как оно вычисляется.

Управление производственным про-

цессом в полиграфии также ставит

своей целью уменьшить стандартное отклонение параметров тиража, так как

вариации — это нехорошо, а стандарт-

ное отклонение характеризует именно вариации. Например, типография, где будетпечататьсяэтакнигаигдепечатные машины управляются обычными смерт-

ными, иногда печатает светлее, а иногда

темнее среднего. И все же я очень надеюсь на то, что стандартное отклонение

вэтой типографии мало, и книга будет

не сильно отличаться от того, что хотелось бы получить.

Когда для вычисления стандартного

отклонения имеется достаточно данных,

оно помогает прогнозировать вероятность наступления того или иного события. Например, амплитуда колебаний

температуры в течение года чуть меньше

вшести стандартных отклонениях — то

есть в моем городе самый жаркий день примерно на 48 °С теплее самого холодного. Фербэнкс, насколько я понимаю,

обнаруживает самое высокое стандар-

тное отклонение среди больших горо-

дов, и, соответственно, разница между

самыми холодными и самыми теплыми днями там составляет около 80 °С. Величина стандартного отклонения для моего города говорит о том, что в 90-х годах температура в нем вполне могла достигать 41 °С. Это случается примерно раз

в20 лет. А вот если метеостанция вдруг объявит, что температура за окном составляет 46 °С, я скорее всего решу,

что у них либо пожар, либо сломался термометр.

Все шансы против

Как вы догадываетесь, стандартное отклонение может нам помочь при ана-

лизеизображения.Вролиподспорьядля

коррекции оно бесполезно — как и гистограммы. Ни то, ни другое не может

сообщить нам о визуальном качестве

изображения ничего такого, чего мы не

могли бы увидеть сами.

Однако иногда они помогают про-

яснить некоторые непонятные вещи —

например,почемупреобразованиевLAB безвредно, хотя логика, казалось бы, диктует обратное.

Чтобы выяснить, насколько обе версии

на рис. 6.8 близки между собой, я нало-

жил одну на другую в режиме Difference. Там, где изображения совершенно оди-

наковы, образуется черное поле, а там,

где есть различия, появляются цветные пиксели

Гистограммы RGB-файлов (в раз-

ных версиях Photoshop гистограммы

находятся в разных местах) сопровождаются шестью наборами статистических показателей. Самые важные

из них относятся к зеленому каналу

ик светлоте, которая рассчитывается

по средневзвешенному значению

красного, зеленого и синего кана-

лов. В данном случае среднее зна-

чение вариаций между оригиналом

на рис. 6.8 и версией, подвергшейся

25-кратному преобразованию в LAB

иобратно, составляет 0.15 при стан-

дартном отклонении 0.36 в зеленом

канале и 0.10 ± 0.30 по светлоте.

Эти числа показывают, что вариации приблизительно равны тому слабому шуму, который Photoshop по умолча-

нию добавляет в изображение при его переводе из одного цветового про-

странства в другое. Никогда не слышали

отаком? Не расстраивайтесь — вы не одиноки. Этот шум не только незаметен,

но и полезен. (Правда, если вы соби-

раетесь преобразовывать файлы туда-

сюда по 50 раз, то эту функцию следует отключить — именно так я и делал во время теста.)

Если эти числа корректны, значит, при-

мерно 80 процентов пикселей в обоих зеленых каналах идентичны, а остальные

отличаютсянаодинуровень.Отклонение

на два или более уровней будут иметь не

более 1 пикселя из 5000.

Следует также помнить, что мы не

видим отдельных пикселей, разве что

на мониторе. В процессе печати изображения происходит усреднение, при котором оригинальные пиксели преобразуются в форму, нужную для печа-

тающего устройства. Это происходит

всегда, независимо от того, как печатается изображение. Например, при

изготовлении данной книги печатная

машина требует наличия полутоновых растровых точек — мельчайших пятен голубой, пурпурной, желтой и черной

красок. Каждая такая точка образуется

за счет усреднения трех-четырех пикселей Возьмите лупу и взгляните на любую из версий изображения на рис. 6.8. Если

в ближайшие несколько недель вам

нечего делать, можете заняться под-

счетом растровых точек. В этом изоб-

ражении их будет примерно 2.7 млн.,

и они получены путем усреднения 7.5

млн. пикселей CMYK-файла.

Что же нам позволяет заметить шеро-

ховатости, ухудшение качества? Рас-

тровая точка, а вовсе не пиксель Точка,

которая отклоняется от истинного значе-

ния по меньшей мере на два процента. И хотя для измерения печатных точек используют проценты, они фактически строятся по шкале из 256 уровней — как

пиксели Два процента соответствуют пяти уровням.

Но продемонстрируем предельную щепетильность и допустим, что растровая точка начинает бросаться в глаза при

отклоненииотнормывсегонадвауровня.

Правда, в окружении трех корректных

точек других цветов, которые частично ее перекрывают, это отклонение будет почти не заметно. Но представим, что

мы собираемся отредактировать файл

настолько основательно, что разница все равно проявится.

Теперь попробуем просчитать, какова

вероятность того, что дефектные точки где-нибудь да высунут свой длинный нос. Не буду пускаться в обширные вычисления, а просто воспользуюсь методом аппроксимации. Точно рас-

считать вероятность невозможно из-за

больших сложностей: распределение данных вокруг средней величины не является истинно случайным, а наличие одного дефектного пикселя резко повы-

шает вероятность того, что какой-нибудь

из соседних пикселей также окажется

дефектным. Поэтому я воспользуюсь

традиционным для допечатных процес-

сов методом — «от фонаря». Предпо-

ложим, один из каждых 300 пикселей

обнаруживает отклонение в два уровня

от исходного значения.

Появление растровой точки с откло-

нением в два уровня возможно лишь

в том случае, когда все ее четыре пик-

селя, образующие квадрат, окажутся

на два или более уровней светлее или

темнее среднего.

Шанс, что это произойдет, составляет один к 65 триллионам.

Возьмем более благоприятный сценарий — квадрат из 9 пикселей Если четыре

из них дефектные, а в противоположном

лагере нет дефектных пикселей, которые перечеркнули бы их эффект, то растровая точка вполне может обнаружить отклонение в два уровня. Шансы на это

уже гораздо выше — один к полутора

миллиардам.

Но следует иметь в виду, что даже если

такое и случится, вы все равно ничего не

заметите, особенно если это имело место

вкрасном или синем каналах. А ведь

наш сценарий предполагает появление

очень большого количества дефектных

пикселей При таком раскладе стандар-

тное отклонение возрастает вдвое — как

будто файл многократно переводился не

вLAB, а в Adobe RGB.

Светлота

0.95

0.09

3.18

9.12

1.38

3.37

Результаты забега

При столь незначительных вариациях обе версии на рис. 6.8 практически идентичны. А если они чем-то и различаются, то доказать, какая из них лучше, все равно невозможно. Но где тот пре-

дел вариаций, после которого начинают

возникать проблемы?

Весьма прискорбно, что такая важная тема, как состояние изображений после 50-кратного преобразования, до сих пор

практически не исследовалась. Стремясь

восполнить это позорное упущение, хочу

предложить новую единицу измерения:

тройное стандартное отклонение плюс

половина среднего значения. Как изоб-

ретатель новой единицы я вправе дать

ей название. В честь героя этой главы

я решил назвать ее «сирано».

Если после обратного преобразова-

ния изображение отличается от ори-

гинала менее чем на 2 сирано, значит,

будем считать, что файлы финиширо-

вали ноздря в ноздрю. При различии

от 2 до 3 можно пытаться утверждать,

что оригинал лучше, хотя доказать это

будет довольно сложно. При разнице в 3

сирано для зеленого канала или канала

светлоты, более высоком значении для

красного канала и гораздо более высо-

ком для синего можно предположить, что дальше возникнут проблемы. При

отклонении в 4 сирано эти проблемы более вероятны, а при 5 они превращаются в головную боль. (Статистические

показатели RGB и Color не представляют собой особой важности.)

Не удовлетворившись 25-кратным преобразованием в LAB и обратно,

я существенно расширил границы

эксперимента. Результаты в сирано, представленные в таблице на рис. 6.11, возвращают нас все к тому же пора-

зительному наблюдению: преобразуя файл в LAB и обратно, мы получаем версию, более близкую к оригиналу по сравнению с версией, полученной после

преобразования того же файла в Adobe

RGB и обратно.

Я экспериментировал также с преобразованием в пространство ColorMatch RGB, которое имеет более узкий цветовой охват, и в Wide Gamut RGB, которое,

как явствует из его названия, почти столь

же огромно, как LAB. Неудивительно, что чем меньше охват, тем ближе к оригиналу получался файл после преобразования. Версия ColorMatch RGB была чуть

ближе к оригиналу, чем LAB-версия. В ее

зеленом канале 19 пикселей из 20 оказа-

лись идентичными оригинальным.

Версия Adobe RGB не столь близка

к оригиналу, особенно в красном канале.

В связи с этим хочу дать вам ценный

совет, способный оправдать деньги, пот-

раченные на эту книгу: приступая к кор-

рекции изображения, не переводите его

25 раз в Adobe RGB и обратно. Если вам

больше нечем заняться, вы можете пере-

водить его в LAB и ColorMatch RGB. Но

только не в Adobe RGB!

Версия Wide Gamut RGB была зна-

чительно хуже других. Казалось бы,

и LAB-файл должен получиться таким же

скверным. Но нет. Давайте разберемся

почему.

Знак сложения и знак умножения

Между тремя разновидностями RGB больше сходства, чем различий. У них очень похожи красные каналы, хотя

в пространстве с более узким охватом этот канал контрастнее. Это необходимо

для того, чтобы получить ту яркость цветов, которая легко дается пространству

с более широким цветовым охватом.

Поэтому в пространстве с более узким охватом каждый объект занимает чуть больше места. Например, если ему там

соответствует диапазон в 11 уровней, то в широкоохватном варианте RGB — всего 10, что вызывает некоторую нестыковку при переводе файла из одного

пространства в другое. Имея в ориги-

нале всего 10 уровней, мы не можем уложить их в 11 с интервалом 1.1, как бы нам того ни хотелось. Мы вынуждены использовать одинарный интервал, пока наконец где-нибудь не проявится подоз-

рительный двойной. А при переходе

от 11 уровней к 10 возникает нехватка: десять уровней будут переданы с нормальными вариациями, а один исчезнет. Это потенциальная возможность появ-

ления дефектного пикселя

Подобное явление, когда само подо-

бие структуры файлов создает помехи

при преобразовании, отсутствует в LAB.

Внекотором смысле канал L похож на

каждый из каналов RGB, но это соответс-

твие сильно замаскировано влиянием

каналов АВ, у которых с каналами RGB

столько же общего, сколько у поэзии

Эдмона Ростана с текстами Эминема.

Вканалах АВ чрезвычайно длинные

интервалы между делениями, но пос-

кольку они совершенно не соответствуют

чему-либо в RGB, то эффект распреде-

ляется более равномерно.

То, что каналы RGB остаются в целости

исохранности, дает ключ к решению

загадки, почему изображение не ста-

новится хуже, хотя в LAB, казалось бы,

пропадает девять десятых всех цветов. Если с каналами RGB все нормально, то

неважно, сколько цветов там не хватает: рано или поздно они все равно появятся. Если LAB-файл не имеет миллионов цве-

тов, это лишь означает, что те или иные комбинации величин RGB до поры до

времени не могут быть задействованы. Скажем, у нас есть 150R 160G, но вместо

корректного значения 170B мы вынуж-

дены довольствоваться 171B или 169B. Величина 170B присутствует в файле, но в комбинации с другими координатами

каналов R и G.

Если такое положение вас не устраивает, вы можете быстро восстановить утерянные миллионы цветов. Достаточно

лишь проделать какое-либо из следую-

щих действий:

Запустить фильтр Gaussian Blur с радиусом 0.1 пиксель

Повернуть изображение на пять градусов, затем повернуть его обратно.

Увеличить размер изображения на

один пиксель, а затем уменьшить его до прежних размеров.

Создать копию файла, перевести ее в LAB, снова вернуть ее в RGB и наложить

на оригинал при 50% прозрачности.

Вообще чуть ли не любое изменение,

внесенное вами в один канал, создаст

десятки тысяч, если не миллионы новых

цветов.

Ктому же вы можете воспользо-

ваться любым из этих трюков, если кто-

нибудь станет жаловаться на то, что

ваши гистограммы выглядят слишком

неказисто. Файл, в котором просто не

хватает многих цветовых комбинаций,

не должен вызывать беспокойства.

Возможно, в LAB-версии изображе-

ния на рис. 6.8 было менее миллиона

цветов, но теперь в печатном варианте

их миллионы и миллионы. Напечатай

мы этот файл на настольном принтере,

их тоже было бы несколько миллионов.

И даже если мы просто откроем его

на экране монитора, цвета уже будут исчисляться миллионами.

Сам по себе красный канал не используется в печатном процессе. Даже настольные RGB-принтеры преобра-

зуют входящий файл в CMYK. А голубой канал, хоть он и близкий родственник

красного, претерпел серьезные изменения. Его средние тона стали светлее, да

и сам он в какой-то мере смешан с быв-

шим синим. Прежние ограничения на комбинации с другими каналами более недействительны, и на свет появляются

миллионы цветов, которые были там все время, но оставались в тени, как Сирано, руководящий процессом ухаживания за Роксаной, прячась под ее балконом.