Sageduslahutus Photoshopis.

Häälestamisfilter sageduste eristamiseks Photoshopis

Kõik õpetuse videod Sagedusalalülitus Photoshopis

Frekventsi jagamine on hädavajalik tehnika pilditöötluses, eriti portreed ja detaile töödeldes. Selle meetodi kõrgpassvariant võimaldab sul muljetavaldavaid tulemusi saavutada, kaotamata samas oma pildi tekstuure ja detaile. Selles juhendis õpid samm-sammult, kuidas kasutada kõrgpassmeetodit Photoshopis.

Peamised järeldused:

  • Frekventsi jagamine toimub kahes variandis: Gaussi pehmenduse ja kõrgpassfiltriga.
  • Selle meetodi tõhususe tagamiseks veendu, et su pilt oleks konverteeritud 8-bitiseks.
  • Korrake kihte ja töötage pikselkihiga, et saavutada optimaalseid tulemusi.
  • Struktuuride säilitamiseks on vajalikud spetsiifilised filtriseaded.

Samm-sammult juhend

Alustuseks avage oma pilt Photoshopis. On oluline jälgida, millises värvimoodis teie pilt on. Parim on konverteerida oma pilt 8-bitiseks, et efektiivselt kasutada kõrgpassmeetodit. Kui teie pilt on avatud 16-bitises, minge „Pilt“ ja valige „Režiim“, seejärel konverteerige see 8-bitiseks.

Hochpassfilter für Frequenztrennung in Photoshop

Kui teil on pilt 8-bitises formaadis, korrake taustakihti. Klõpsake kihil parema hiireklõpsuga ja valige „Kihi kopeerimine“. Teile on vajalik kaks koopiat sellest kihist frekventsijagamiseks.

Nimeta ülemine kiht „Värvid“ ja alumine kiht „Struktuur“. Sa saad seda ümber nimetada kihtide aknas. See aitab sul jälgida, milline kiht millal kasutatakse.

Kõrgepääsufilter sageduste eraldamiseks Photoshopis

Nüüd peida ülemine kiht („Värvid“). Alumine kiht („Struktuur“) jääb nähtavaks. Sellel kihil rakendate nüüd pehmenduse filtrit. Minge „Filter“, seejärel „Pehmendusfilter“ ja valige „Gaussi pehmendaja“. Siin saate seada raadiuse; soovitan väärtust 5 pikslit. Veenduge, et struktuurid, mida soovite hiljem redigeerida, ei oleks nähtavad. Kinnitage sisestamine „OK“ nupp.

Häälestusfilter sageduste eraldamiseks Photoshopis

Nüüd on aeg teravdada struktuuri kihti kõrgpassfiltriga. Selleks minge taas „Filter“, seejärel „Muud filtrid“ ja valige „Kõrgpass“. Kasutage siin sama väärtust, mida kasutasite Gaussi pehmendajakese. Seega 5 pikslit. Kinnitage taas „OK“ nupuga.

Häälitsusefilter sageduse eraldamiseks Photoshopis

Loodavate looduslike tulemuste tagamiseks peate seama struktuuri kihi kihirežiimi „Lineaarne valgus“. See tagab, et kaks kihti segunevad harmooniliselt. Kihirežiimi saab valida kihtide aknas.

Häälestusfilter sageduste eraldamiseks Photoshopis

Kontrolli, kas kõik on õigesti läbi viidud, hoides all „Alt“ klahvi ja klõpsates ülemise „Värvid“ kihi silma ikoonile. Kui oled kõik õigesti teinud, ei tohiks kahe vaate vahel olla nähtavat erinevust.

Hochpassfilter für Frequenztrennung in Photoshop

Nüüd oled edukalt rakendanud kõrgpassmeetodi frekventsijagamiseks. Sellega saad oma portreesid ja pilte efektiivsemalt toimetada, eraldades värvid struktuuridest.

Kokkuvõte – kõrgpassfilter ideaalseks frekventsijagamiseks

Frekventsi jagamine Photoshopis kõrgpassfiltri abil võimaldab sul täpset retušeerimist, kaotamata samas oma pildi olulisi detaile. See protsess on teostatav väheste ja selgete sammudega ning annab suurepäraseid tulemusi.

Küsimused ja vastused

Kuidas toimib frekventsijagamine Photoshopis?Frekventsi jagamine Photoshopis eraldab värvi ja struktuuri pildis, võimaldades igat komponenti sõltumatult toimetada.

Mida Photoshopi versioonid toetavad kõrgpassmeetodit?Kõrgpassmeetod frekventsijagamiseks töötab kõikide modernsete Photoshopi versioonidega.

Miks peaksin oma pildi 8-bitiseks konverteerima?8-bitine konverteerimine võimaldab kõrgpassmeetodi tõhusamat käsitlemist ja väldib võimalikke probleeme värvit sügavuse osas.

Kuidas saan filtreerimise seadeid optimaalselt kohandada?Filtriseadete kohandamine sõltub iga pildi keerukusest; väärtus umbes 5 pikslit on sageli hea alguspunkt.

Kas ma saan seda tehnikat kasutada ka teiste pilditüüpide jaoks?Jah, kõrgpassmeetod ei ole kasulik ainult portreede jaoks, vaid võib samuti rakendada ka teiste pilditöötlustüüpide jaoks.

544,653,504,799,1092,483