¿Qué causó este patrón de líneas (¿muaré?) en esta imagen que escaneé de un libro?

He escaneado esta foto de un libro impreso con tinta de color, pero la imagen es en blanco y negro. Cuando lo escaneé con Vuescan como una fotografía en color, obtengo líneas verticales como

ingrese la descripción de la imagen aquí

Creo que se llama patrón Moire, pero no he visto uno como este. ¿Cómo puedo prevenirlos o cómo puedo deshacerme de ellos en Photoshop u otro software?

¿Has probado a escanear en blanco y negro?
Intente usar una resolución de escaneo diferente o intente tomar una foto.
lamentablemente no tengo el libro original
Me pasó lo mismo cuando escaneaba negativos de película. En el caso de los negativos de película, creo que es aún más raro (y no resuelto en esta página)

Respuestas (2)

Esto es aliasing , a menudo llamado patrón muaré cuando ocurre contra algo regular, como en este caso.

En este caso particular, la imagen real está hecha de muchos pequeños puntos de tinta en un patrón regular. El sensor de su cámara también es un montón de pequeños puntos de muestra en un patrón regular. Cuando el espaciado de los dos es cercano (o los múltiplos son cercanos) pero no iguales, se obtiene este patrón muaré o frecuencia de latido.

Escanear imágenes de medios tonos impresas con tinta es complicado. La mejor manera es escanear a una resolución tan alta que haya una cantidad razonable de píxeles por punto de tinta. O dicho de otra manera, use suficiente resolución para resolver cada punto de tinta por separado. Luego puede filtrar digitalmente la imagen a una resolución más manejable. El filtrado digital adecuado hará que los puntos de tinta se promedien a partir de las muestras iniciales de alta resolución, no solo que se vuelvan a muestrear a una resolución más baja.

Piense en una imagen de medios tonos de tinta en blanco y negro. Escanea a alta resolución, por lo que puede ver los puntos de tinta individuales en el escaneo y qué tan grande es cada uno. En teoría, todos los píxeles deberían ser totalmente negros o totalmente blancos. De hecho, a menudo ayuda ampliar el rango en algún punto medio para obtener píxeles en su mayoría en blanco y negro, ya que eso es lo que realmente tiene la impresión. En un detalle fino como su escaneo, la impresión es blanca donde no hay tinta o negra donde hay tinta. Esto puede tomar 1200 DPI o más para obtener sin un patrón muaré perceptible.

Ahora puede reducir esta imagen a la resolución que realmente desee, como 300 DPI, por ejemplo. El proceso de filtrado y reducción digital tendrá en cuenta un montón de píxeles originales para obtener cada uno de los píxeles de salida. Esto permite que los píxeles de salida sean tonos de gris.

Sí, en el lenguaje común, lo que está viendo es un efecto muaré, ya que se usa como abreviatura para este tipo de patrón de interferencia, también podría llamarlo aliasing . Ciertamente, si usara el término muaré en relación con la imagen de arriba, los fotógrafos lo entenderían.

El motivo es que, para conseguir que la imagen se imprima, los impresores han utilizado una técnica denominada medios tonos. En este proceso, una imagen se convierte en puntos de diferentes tamaños y/o espacios que nuestros ojos generalmente no ven, ya que los puntos son bastante pequeños.

Poder controlarlo/arreglarlo realmente depende de qué escaneos/fuentes originales tenga, pero el proceso general es: comenzando con una imagen de alta resolución en la que los puntos se pueden ver individualmente (preferiría un escaneo mínimo de 600 ppp), usted aplique una cantidad apropiada de desenfoque para volver a convertir los puntos en tonos graduados y luego vuelva a muestrear la imagen para reducir el DPI a un nivel más razonable.

Como esta simulación rápida y sucia del proceso en esta imagen recortada...

Imagen de semitono en color creada en Photoshop
Una imagen inicial de medios tonos.

Imagen de semitono en color que ha sido pixelada
La misma imagen pixelada para representar un escaneo de baja resolución.

Imagen de semitonos en color que se ha desenfocado y luego se ha pixelado
La misma imagen pixelada después de aplicar un desenfoque gaussiano. Todavía necesita un poco de limpieza, pero es una gran mejora.

Sin una imagen inicial de alta resolución, está prácticamente acabado, ya que la interferencia está esencialmente "integrada" a la imagen con la que está trabajando.