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原图失败的降噪成功的降噪红框区域放大4倍请留意蓝天空中的红噪点，在红通道观察明显失败的降噪能去掉噪点，但是把屋顶边缘弄模糊了。成功的降噪不但去掉了噪点，而且让边缘保持了原来的锐度。原图失败的降噪成功的降噪红框区域放大4倍蓝天空的噪点在红通道中明显失败的降噪以波浪形的样式消除噪点成功的降噪不使用波浪形样式降噪，并且保留一些“颗粒”，保持照片锐利度。JPEG压缩与降噪JPEG以高画质压缩时压缩产生的正方形区域察觉。由于噪点也属于画面的细节，降噪会对JPEG的画质产生影响，JPEG的正方形区域变得更加清晰可见。为了避免以上情况出现，我们只好以RAW格式编辑图片。此外，降噪对JPEG画质的影响随着软件的不同而不同，AdobePhotoshopCS中降噪对画质的影响就相对比较小。
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调分离（Posterization）调分离（Posterization）天空平滑的调级数带状调分化，缺乏的调，柱状图的“柱”不是紧密相连当我们在低位数环境（如每通道8位的模式）进行图片处理，如调转换时，一幅照片上的某个区域可能只由少数有限的调级数描述，这就形成了清晰的柱状图带状分布，或称为“调分离”。降噪技术（NoiseReduction）降噪技术（NoiseReduction）在过去的几年里面，数码相机工程师们不断研究降低噪点水平的方法。降噪技术的关键是在不影响照片细节、画质的基础上，减少噪点的出现。早期的免费降噪软件往往以牺牲细节和画面锐度为代价，使画面变得平滑，减少噪点，但这个方法让照片看起来像水彩画一样，缺乏细节。说明了各种降噪方法对照片的影响，照片是用准级数码相机拍摄的。降噪的结果用彩放大图和红通道放大图表示（放大4倍）。如果读者的显示器观察到原图的噪点，那么请看红通道的放大图:
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差（ChromaticAberration）差（又称为“散现象”）是由于照相机的镜头没有把不同波长的光线聚焦到同一个焦平面（不同波长的光线的焦距是不同的），或者/和镜头对不同波长的光线放大的程度不同而形成的。差又可分为“纵向差”和“横向差”，差的程度随着镜头表明玻璃的散程度不同而有所差异。纵向差，不同颜光线的波长不同，焦距也不同横向差，不同颜光线波长不同，放大倍率也不同。随着异常颜线条在照片对比强烈的边缘上出现，我们可以知道照片出现了散现象。在广角端拍摄时，散现象特北容易出现。青边和红边的例子一些的镜头系统（防散）使用两块或更多块折射率不同的镜片以消除散现象。可是，这些镜头系统并不能消灭差，散现象仍然很有可能在广角端拍摄的时候发生。“紫边”和微型镜头在散现象中出现的颜异常边缘线条通常是紫的。然而，“紫边”要说明的东西并不仅仅于此。紫边还表示了数码相机在是使用微型镜头导致的一种典型现象。在一幅照片中，紫边比其他散现象更加显而易见。当逆光拍摄或拍摄对比强烈的物体时，紫边尤其容易出现。高光溢出也是导致紫边清晰可见的原因之一。
当你在拍摄照片或编辑照片的时候，千万不要忘记留意柱状图，留意柱状图可以令照片曝光正确，并有效避免高光和昏暗部分的细节损失。伽马（Gamma）伽马（Gamma）数码图像中的每个象素都有一定的光亮程度，即从黑（0）到白（1）。这些象素值就是输入到电脑显示器里面的信息。但由于技术的限制，纯平（CRT）显示器只能以一种非线性的方式输出这些值，即:输出＝输入^伽马在不加调整的情况下，多数CRT显示器都有一个2.5的伽马值，它的意义是这样的:假如一个象素的光亮度为0.5，在没有颜管理应用程序的干预下（*），它在显示器上输出的光亮度只有0.18(0.5^2.5)。对于液晶显示屏（LCD），是笔记本电脑的LCD来说，其输出的曲线就更加不规则。一些校准软件或硬件可以让显示屏输出图像时按一定的伽马曲线输出，例如Windows常用的伽马值为2.2，这几乎与人类视觉的反应相反。sRGB和AdobeRGB颜也是以2.2的伽马值为基础设立的。