Preprocessing/es

Procesado Previo Operaciones previas al desentramado de la imagen

Introducción
Antes de efectuar el desentramado de la foto, RawTherapee realiza una serie de pasos previos que preparan los datos para convertirlos a RGB.

En general estos preparativos sólo son aplicables a sensores con filtro de Bayer, a excepción de la supresión de píxeles «muertos» o bloqueados, que funciona también con los sensores X-Trans.

Hay varios ajustes de procesado previo y están divididos en dos partes en la interfaz de usuario (ambas en la pestaña Raw): una parte aparece como la herramienta Procesado previo principal (que afecta a archivos raw de todos los tipos) y la otra aparece dentro de la herramienta Sensor con matriz de Bayer (que sólo afecta a archivos raw de cámaras con filtro de Bayer).

Filtro de ruido en bandas
El ruido en bandas es un tipo de distribución del ruido, que aparece en la imagen como bandas horizontales y/o verticales y es especialmente visible en las zonas oscuras.

Es debido al ruido generado por la electrónica interna y la que rodea al sensor durante el proceso de lectura del valor de cada fotodiodo, línea por línea o columna por columna. Es un problema complejo y muy particular de cada modelo de cámara: por ejemplo es típico en determinadas cámaras Canon, mientras que es casi inexistente en algunas cámaras Nikon. Sin embargo no debes obsesionarte con él, ya que si no lo ves en la foto, no tienes por qué intentar corregirlo (no es apreciable en todas las fotos).

Puedes ver ejemplos del aspecto del ruido en bandas en esta publicación del foro de MagicLantern.

En la herramienta podrás ver dos controles:
 * Filtro de ruido en bandas: un deslizador para establecer la intensidad del filtro. Escoge una zona de la foto donde se vean claramente las bandas y procura ir subiendo el valor del deslizador poco a poco hasta que las líneas o bandas desaparezcan.
 * Dirección: si escoges una dirección concreta el algoritmo se centrará en élla y evitarás la pérdida de detalles a causa del filtrado. Los valores posibles son Horizontal, Vertical, Ambos (valor por defecto) y Horizontal únicamente en líneas EADF.

        

Equilibrado de verdes


Los sensores de algunas cámaras (por ejemplo Olympus, Panasonic, Canon 7D y algunas cámaras de formato medio) usan filtros verdes levemente diferentes en los dos canales verdes del mosaico de filtros de color.

Habitualmente esto no es una característica de diseño, sinó más bien el resultado de un proceso de fabricación impreciso cuando se aplican los filtros de color a la superficie del sensor. Por ejemplo, un filtro verde puede recibir una pequeña contaminación del filtro rojo, y el otro filtro verde contaminarse del filtro azul.

El Equilibrado de verdes suprime los artefactos de interpolación producidos por los algoritmos de desentramado que asumen una respuesta idéntica de los dos canales de verde. El deslizador fija el umbral de diferencia entre valores verdes vecinos, estableciendo un porcentaje por debajo del cual se equilibrarán esos valores.

Ajusta un valor lo suficientemente alto para que desaparezca el reticulado, pero no mayor. El algoritmo de desentramado DCB es muy sensible a la separación de verdes, por lo que es bueno usarlo para tratar de encontrar el mejor valor.

El equilibrado de verdes también se puede usar para corregir la «separación de verdes» causada por la diafonía: por ejemplo, si usas un objetivo gran angular de una cámara de película montado en tu cámara digital, la luz entrante podría llegar con un ángulo tan bajo, que algo de luz pasaría por un filtro de color y sería captada en un píxel vecino que pertenece a un canal de color diferente. Esto es la diafonía.

Como uno de los canales verdes tiene vecinos azules y el otro canal verde tiene vecinos rojos, el primero recibirá diafonía del azul, y el segundo del rojo. De ahí que se «separen» y puedan producir reticulados. En esta situación, también los canales rojo y azul sufrirán diafonía, pero como sólo se contaminarán de verde, no habrá «separación» en esos canales (todos los rojos estarán igualmente teñidos de verde y todos los azules estarán teñidos sólo de verde).

La diafonía leve no tendrá ningún efecto visible si se equilibran los verdes, mientras que la diafonía intensa aparecerá como colores tenues y desaturados (ya que los canales de colores han sido mezclados). Observa que en general la diafonía no se produce sin una fuerte dominante de color, por lo que en este caso también te interesará usar la Corrección de campo plano.

Filtro para líneas de Enfoque Automático por Detección de Fase (EADF)


Las cámaras con Enfoque Automático por Detección de Fase (EADF) son propensas a producir artefactos de tiras de líneas al fotografiar escenas con contraluz y destellos visibles. Algunas cámaras Sony sin espejo con objetivos intercambiables (conocidas como EVIL, DSLM o Mirrorless) son conocidas por sufrir este problema.

Activa el Filtro para líneas de EADF para corregir o disimular estos artefactos.

Bandas por EADF en cámaras Nikon
Varias cámaras Nikon sin espejo con objetivos intercambiables usan el Enfoque Automático por Detección de Fase (EADF) y como el resto de cámaras con esta tecnología generan líneas en las imágenes. Sin embargo en este caso las cámaras realizan un filtrado para mitigar los artefactos de las bandas de EADF.

El problema es que este filtrado interno resulta excesivo y produce bandas por EADF: líneas más oscuras en áreas de sombra.



Con estas cámaras la casilla Filtro de líneas EADF no corrige las bandas de EADF, por lo que tendrás que usar el Filtro de ruido en bandas para reparar los artefactos en bandas de EADF con la dirección puesta a Horizontal sólo en líneas EADF.

Procesado previo en todo tipo de sensores
Cualquier tipo de sensor puede sufrir fallos en la electrónica y acabar con píxeles que no responden a los cambios de luminosidad. RawTherapee puede tratar de corregir estos píxeles automáticamente, o a través de un fichero que los localiza uno tras otro.

Filtro de píxeles bloqueados/dañados


Esta herramienta suprime píxeles bloqueados y muertos, reemplazándolos por un promediado de los píxeles vecinos.

Los píxeles bloqueados aparecen como puntos brillantes y saturados. Cada uno de ellos es el resultado de un fotodiodo del sensor produciendo una respuesta mayor de lo que debería.

El tamaño y forma de estos puntos depende del método de desentramado elegido, entre otras herramientas. Por ello los píxeles bloqueados no sólo aparecen como puntos de un único píxel, sinó también como pequeñas cruces de 3x3 píxeles, o gotas ligeramente mayores.

Los píxeles bloqueados están presentes en todas las cámaras, pero lo habitual es que sólo los veas en fotografías de larga exposición. En general las exposiciones mayores que dos segundos son propensas a tener este problema. También los verás en sensores que se calientan.

Por otra parte, los píxeles «muertos» aparecen como puntos negros (o cruces, o gotas).

Son el resultado de fotodiodos averiados en el sensor y por tanto el tiempo de exposición no tiene ninguna influencia sobre ellos: si un fotodiodo está averiado todas las fotos tendrán el píxel «muerto» en el mismo lugar.

Debido a que su posición es estática y siempre están presentes si se usa el mismo cuerpo de cámara, se pueden corregir no sólo usando el Filtro de píxeles bloqueados/dañados automático, sinó también añadiendo sus coordenadas a un archivo .badpixels como se explica a continuación.

Listado de píxeles defectuosos
RawTherapee puede corregir las imágenes de cada modelo de cámara mediante una lista de píxeles defectuosos (píxeles que siempre son negros, blancos, o se han bloqueado en un color). Para ello necesita leer un archivo de texto con las coordenadas raw absolutas de estos píxeles: cada línea especifica un píxel con sus posiciones  (primero la columna, después un espacio blanco, a continuación la fila y para acabar el final de línea o Intro).

Nota Importante: por defecto RawTherapee recorta algunos píxeles alrededor de los bordes de la imagen raw (ya que no pueden interpolarse correctamente), así que si obtienes las coordenadas de píxel a partir de una imagen exportada por RawTherapee, ten cuidado con el desplazamiento introducido por este recorte. Debes sumar 4 a cada coordenada para sensores Bayer y 7 para sensores X-Trans. O como alternativa puedes especificar el desplazamiento ( para Bayer,   para X-Trans) en la primera línea del texto (añade el número adecuado y después el final de línea o Intro).

El archivo debe estar situado en tu carpeta de imágenes de negro base (en Preferencias > Procesamiento de imágenes > Imagen de negro base) y nombrarlo exactamente como la marca y modelo de tu cámara:  .

Averigua cómo nombra RawTherapee la cámara abriendo una imagen raw que desees corregir en el Editor y, tras activar la Información rápida, mira la marca y modelo que se muestra superpuesta a la imagen. Por ejemplo:.

Si tienes fotos de dos cámaras del mismo modelo, también puedes especificar los números de serie de cada cámara para distinguirlas (búscalos en los datos Exif):  .

Si has seguido los pasos correctamente y el programa aún no reconoce el listado, puedes verificar si está leyendo tu archivo  :
 * cierra RawTherapee
 * edita el archivo options en un editor de texto y cambia Verbose=false a Verbose=true
 * arranca RawTherapee desde la consola de comandos
 * abre la foto que quieres corregir y observa la salida de texto en la consola: si ves un mensaje similar a Pentax K10D.badpixels not found, entonces deberás anotar el nombre exacto que necesita RawTherapee (incluyendo espacios en blanco) y cambiar el nombre del archivo  
 * cuando funcione correctamente, recuerda cambiar de nuevo a Verbose=false

Los píxeles de la lista de píxeles defectuosos siempre se corregirán en todas las fotos procesadas, en tanto la marca y modelo de la cámara coincidan con el nombre del archivo  .

Programas para la detección de píxeles defectuosos
Existen programas de ayuda para la detección y generación de la lista de todos de píxeles defectuosos:
 * Dead Pixel Test
 * http://www.starzen.com/imaging/deadpixeltest.htm (sitio web original, actualmente inexistente)
 * Sitio web espejo: https://web.archive.org/web/20140725130003/http://www.starzen.com/imaging/deadpixeltest.htm
 * Aplicación: http://rawtherapee.com/mirror/deadpixeltest.zip (Este archivo está libre de virus).


 * Pixel Fixer
 * http://www.pixelfixer.org/

Recuerda tener en cuenta el desplazamiento del recorte de 4 ó 7 píxeles si es necesario.

El umbral de detección automática


Dado que analizando sólo una foto es imposible detectar los píxeles bloqueados y «muertos» con absoluta certeza (a diferencia de analizar una serie entera de fotos), hay que encontrar el equilibrio entre la corrección adecuada y los falsos positivos.

El deslizador de Umbral te permite ajustar la sensibilidad de la detección automática: los valores bajos hacen que la detección sea más agresiva, pero los falsos positivos pueden producir artefactos. Si observas que aparece cualquier artefacto al activar el Filtro de píxeles bloqueados/dañados, aumenta gradualmente el valor del Umbral hasta que desaparezcan.