Loo räägib Urmas Tartes.

AI revolutsioon järeltöötluses

Liikumine pildistamise ajal teeb pildi alati rohkem või vähem ebateravaks. Pole vahet, kas liigub kaamera või liigub pildistatav asi. Eriti halval juhul liiguvad mõlemad ja võimendavad ebateravust. Meil võib olla parim objektiiv, parima autofookusega ja parima pildistabilisaatoriga kaamera, kuid nad ei suuda päästa liigsest liikumisest tingitud ebateravust. Säriaja võimalikult lühikeseks seadmine aitab paremat tulemust saavutada, kuid ideaaltingimustes pildistamist on looduses võrdlemisi harva. Lähipildistamine on eriti värinatundlik, sest ka kümnendikmillimeetrine nihe säritamise ajal tähendab ebateravat pilti.

Veel mõni aega tagasi tuli ebateravaks värisenud fotod prügikasti saata, sest puudus hea võimalus neid kasutatavaks töödelda. Kuid meie õnneks toimub fototehnoloogiline areng ka tarkvaraliselt. Juba paar aastat tagasi tulid välja AI ehk tehisintellekti abil iseõppivad pilditöötlusalgoritmid, mis tänaseks on arendatud täiesti kasutatavaks töövahendiks. Olen ise kasutanud Topaz Sharpen AI lahendust alates tema väljatulekust.

Sõltuvalt pildi iseloomust kasutab Topaz Sharpen AI tarkvara praegu kolme erinevat teravustamismeetodit – Too Soft, Out of Focus ja Motion Blur. Tarkvara analüüsib pilti ja pakub välja eeldatavalt sobivad töötlusparameetrid. Minu hinnangul on ta ligikaudu 80% juhtudel oma hinnangutes ja töös täpne ja ei vaja täiendavat sekkumist. Kuid nagu iga automaattehnoloogia, võib ka AI vigasid teha, sest looduses ja eriti makromaailmas leidub asju, mida AI treenimiseks ei ole (veel?) kasutatud.

Liikumisest põhjustatud väikse ebateravuse parandamine on tehnoloogia, mis varem oli meile praktiliselt kättesaamatu. Tänu Topaz Sharpen AI-le on nii mõnigi minu eriline ebateravaks värisenud pildilugu õnnestunud vaid mõne hiireklikiga kas kasutuskõlblikuks päästa või lisada varem puudunud i-täpp.