इन्फ्रारेड फोटोग्राफी को AI से कैसे एडिट करें: चैनल स्वैपिंग, फॉल्स कलर, और IR एन्हांसमेंट
AI टूल्स के साथ इन्फ्रारेड फोटो प्रोसेस करना सीखें। चैनल स्वैपिंग और फॉल्स-कलर मैपिंग से लेकर नॉइज़ रिडक्शन और क्रिएटिव IR पैलेट तक। AI-असिस्टेड इन्फ्रारेड फोटोग्राफी एडिटिंग की एक संपूर्ण गाइड।
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समीक्षा द्वारा Magic Eraser Editorial ·
इन्फ्रारेड फोटोग्राफी एक ऐसी दुनिया को कैप्चर करती है जो नग्न आंखों से अदृश्य है, परिचित परिदृश्यों को अलौकिक दृश्यों में बदल देती है जहाँ पत्तियाँ सफेद चमकती हैं, आसमान गहरा नीला या काला हो जाता है, और सामान्य चीज़ें अलौकिक बन जाती हैं। लेकिन एक कच्चे इन्फ्रारेड कैप्चर और एक तैयार IR छवि के बीच का अंतर किसी भी अन्य फोटोग्राफी शैली की तुलना में अधिक व्यापक है। कैमरे से सीधे बाहर आने पर, IR तस्वीरों में भारी लाल या मैजेंटा कास्ट, असमान एक्सपोज़र होते हैं जो सेंसर के नियर-इन्फ्रारेड वेवलेंथ से जूझने के कारण होते हैं। ऐसे नॉइज़ पैटर्न जो अपने मूल में दृश्य-प्रकाश फोटोग्राफी से भिन्न होते हैं।
पारंपरिक IR पोस्ट-प्रोसेसिंग के लिए एक विशिष्ट मल्टी-स्टेप वर्कफ़्लो की आवश्यकता होती है: व्हाइट बैलेंस को एक संदर्भ बिंदु पर समायोजित करना जो IR स्पेक्ट्रम में मौजूद नहीं है, Photoshop के चैनल मिक्सर का उपयोग करके मैन्युअल रूप से कलर चैनलों को स्वैप करना, स्वैप के बाद बचे हुए रेसिड्युअल कलर कास्ट को ठीक करना। फिर IR-विशिष्ट ग्रेन पैटर्न को ध्यान में रखते हुए नॉइज़ रिडक्शन करना। प्रत्येक चरण में विशेष ज्ञान की आवश्यकता होती है, और गलतियाँ बढ़ती जाती हैं। एक खराब चैनल स्वैप गंदे रंग पैदा करता है जिन्हें बाद में कोई भी सुधार पूरी तरह से ठीक नहीं कर सकता।
AI फोटो एडिटिंग टूल्स इस विशेष वर्कफ़्लो को कुछ ही चरणों में संपीड़ित कर देते हैं जो विशेषज्ञ मैन्युअल प्रोसेसिंग के बराबर परिणाम उत्पन्न करते हैं। AI Enhance उन चरम एक्सपोज़र और कलर कास्ट को सामान्य करता है जो कच्ची IR फ़ाइलों को अनुपयोगी बनाते हैं। AI Filter फॉल्स-कलर प्रीसेट प्रदान करता है जो चैनल स्वैपिंग और क्रिएटिव कलर मैपिंग को संभालते हैं, जिसके लिए फोटोग्राफर को अंतर्निहित चैनल अंकगणित को समझने की आवश्यकता नहीं होती है। यह गाइड कच्चे कैप्चर से लेकर प्रिंट-रेडी छवि तक पूर्ण AI-असिस्टेड IR एडिटिंग वर्कफ़्लो पर चलती है, जिसमें क्लासिक ब्लू-स्काई लुक, वैकल्पिक कलर पैलेट शामिल हैं। वे नॉइज़ रिडक्शन तकनीकें जो इन्फ्रारेड फोटोग्राफी के लिए विशिष्ट हैं।
- AI Enhance कच्चे इन्फ्रारेड कैप्चर में मौजूद चरम एक्सपोज़र असंतुलन और कलर कास्ट को सामान्य करता है।
- AI Filter IR फोटोग्राफी के लिए विशेष रूप से कैलिब्रेट किए गए प्रीसेट के साथ चैनल स्वैप और फॉल्स-कलर मैपिंग करता है।
- दो-पास एन्हांसमेंट दृष्टिकोण — पहले एक्सपोज़र करेक्शन, फिर कलर करेक्शन — सिंगल-पास एडिटिंग की तुलना में साफ़ परिणाम उत्पन्न करता है।
- क्लासिक ब्लू-व्हाइट लुक से परे क्रिएटिव IR पैलेट, मैन्युअल कलर ग्रेडिंग के बिना AI Filter प्रीसेट के माध्यम से सुलभ हैं।
- IR-विशिष्ट नॉइज़ रिडक्शन तीखी पत्तियों की बनावट को संरक्षित करता है, जबकि इन्फ्रारेड कैप्चर में अद्वितीय दानेदार ग्रेडिएंट्स को साफ़ करता है।
कच्ची इन्फ्रारेड फ़ाइलों को समझना और उन्हें विशेष प्रोसेसिंग की आवश्यकता क्यों है
एक कच्ची इन्फ्रारेड फ़ाइल उन तैयार IR छवियों जैसी बिल्कुल नहीं दिखती जो आप गैलरी और पोर्टफोलियो में देखते हैं। जब कोई कैमरा सेंसर नियर-इन्फ्रारेड प्रकाश कैप्चर करता है — चाहे वह फुल-स्पेक्ट्रम रूपांतरण के माध्यम से हो या बाहरी IR फ़िल्टर के माध्यम से — परिणामी छवि पर लाल चैनल का प्रभुत्व होता है, जो अधिकांश IR वेवलेंथ को अवशोषित करता है। पत्तियाँ चमकीली लाल या मैजेंटा दिखाई देती हैं, आसमान गहरे लाल से लगभग काले तक होता है। जो भी चीज़ दृश्य प्रकाश को प्राथमिकता से परावर्तित करती है (जैसे नीला पेंट या कुछ कपड़े) अप्रत्याशित रंगों में बदल जाती है। नीला चैनल, जो IR स्पेक्ट्रम में डेटा से वंचित है, में मुख्य रूप से नॉइज़ होता है।
यह चरम चैनल असंतुलन ही IR फोटोग्राफी को विशिष्ट और प्रोसेस करने में कठिन बनाता है। कैमरों और बुनियादी एडिटरों में मानक व्हाइट बैलेंस एल्गोरिदम एक तटस्थ संदर्भ बिंदु नहीं ढूँढ सकते क्योंकि दृश्य में कुछ भी संतुलित दृश्य स्पेक्ट्रम को परावर्तित नहीं करता है। सब कुछ IR वेवलेंथ के माध्यम से फ़िल्टर होता है। घास पर कस्टम व्हाइट बैलेंस सेट करना (पारंपरिक IR व्हाइट बैलेंस संदर्भ) प्रीव्यू में सुधार करता है लेकिन मूलभूत चैनल असंतुलन को हल नहीं करता है जिसके लिए क्लासिक IR एस्थेटिक उत्पन्न करने हेतु रेड-ब्लू स्वैप की आवश्यकता होती है।
AI Enhance रंग कार्य शुरू होने से पहले एक्सपोज़र और टोनल समस्याओं को संबोधित करता है। अंडरएक्सपोज़्ड ब्लू चैनल और ओवरएक्सपोज़्ड रेड चैनल सहित पूर्ण टोनल रेंज का विश्लेषण करके, यह टोनल जानकारी को अधिक समान रूप से पुनर्वितरित करता है, ऐसे विवरण को पुनर्प्राप्त करता है जो अन्यथा क्लिप हो जाते। यह प्रीप्रोसेसिंग चरण महत्वपूर्ण है क्योंकि खराब एक्सपोज़्ड IR फ़ाइल पर किया गया चैनल स्वैप एक्सपोज़र समस्याओं को बढ़ा देता है। उड़े हुए लाल हाइलाइट उड़े हुए नीले हाइलाइट बन जाते हैं, और कुचले हुए नीले शैडो कुचले हुए लाल शैडो बन जाते हैं।
- कच्ची IR छवियाँ रेड-चैनल प्रभुत्व वाली होती हैं क्योंकि कैमरा सेंसर मुख्य रूप से रेड फोटोसाइट के माध्यम से नियर-इन्फ्रारेड प्रकाश कैप्चर करता है।
- मानक ऑटो व्हाइट बैलेंस IR छवियों पर विफल होता है क्योंकि नियर-इन्फ्रारेड स्पेक्ट्रम में कोई तटस्थ संदर्भ मौजूद नहीं है।
- AI Enhance चैनल स्वैपिंग से पहले क्लिप किए गए हाइलाइट और शैडो विवरण को पुनर्प्राप्त करता है, एक्सपोज़र आर्टिफैक्ट्स को चैनलों के बीच स्थानांतरित होने से रोकता है।
- कच्ची IR फ़ाइलों में नीला चैनल अधिकतर नॉइज़ होता है, जिससे किसी भी रचनात्मक रंग कार्य से पहले प्रीप्रोसेसिंग आवश्यक हो जाती है।
AI Filter के साथ चैनल स्वैपिंग और फॉल्स-कलर मैपिंग
चैनल स्वैप इन्फ्रारेड पोस्ट-प्रोसेसिंग में सबसे महत्वपूर्ण कदम है। यह अलौकिक लाल-प्रभुत्व वाले कैप्चर को विशिष्ट IR एस्थेटिक में बदल देता है। क्लासिक स्वैप में, लाल और नीले चैनल स्थान बदल लेते हैं: चमकीला लाल पत्तियों का डेटा नीले चैनल में चला जाता है (जहाँ यह सफेद या हल्का नीला दिखाई देता है)। न्यूनतम नीला चैनल डेटा लाल में चला जाता है (चमकीले क्षेत्रों से पहले अंधेरा करते हुए)। हरा चैनल अक्सर अपनी जगह पर रहता है, हालाँकि कुछ IR एडिटर इसे फाइन-ट्यूनिंग के लिए समायोजित करते हैं।
इन्फ्रारेड फोटोग्राफी के लिए AI Filter प्रीसेट इस स्वैप को स्वचालित करते हैं, साथ ही उन द्वितीयक समायोजनों को भी संभालते हैं जिन्हें मैन्युअल स्वैप अधूरा छोड़ देता है। एक कच्चा चैनल स्वैप अक्सर ऐसे रंग उत्पन्न करता है जो करीब तो होते हैं लेकिन पूरी तरह सही नहीं होते — आसमान जो गहरे नीले के बजाय सियान होता है, पत्तियाँ जो चमकीली सफेद के बजाय भूरी होती हैं, और मिडटोन जिनमें असंशोधित हरे चैनल से हरापन होता है। AI प्रीसेट हरे चैनल संतुलन को समायोजित करते हैं, आसमानी नीले को गहरा करने के लिए ह्यू कर्व को शिफ्ट करते हैं, और पत्तियों की चमक को बढ़ाते हैं ताकि सफेद-के-खिलाफ-नीला कंट्रास्ट प्राप्त हो सके जो सर्वश्रेष्ठ IR फोटोग्राफी को परिभाषित करता है।
उन फोटोग्राफरों के लिए जो 720nm और 590nm दोनों IR फ़िल्टर शूट करते हैं, यह अंतर मायने रखता है। 720nm फ़िल्टर सबसे नाटकीय लाल-प्रभुत्व वाली फ़ाइलें उत्पन्न करता है जो पूर्ण रेड-ब्लू स्वैप के लिए सबसे उपयुक्त होती हैं, जो क्लासिक सफेद-पत्तियों वाला लुक देती हैं। 590nm फ़िल्टर अधिक दृश्य प्रकाश को गुज़रने देता है, जिससे व्यापक रंग रेंज वाली फ़ाइलें बनती हैं जो सुनहरी-पत्तियों वाली विविधताएँ उत्पन्न कर सकती हैं। AI Filter प्रत्येक फ़िल्टर प्रकार के लिए अलग प्रीसेट प्रदान करता है, विभिन्न चैनल वितरणों को पहचानता है और फोटोग्राफर को उनके विशिष्ट IR सेटअप के लिए मैन्युअल रूप से चैनल मिक्सर मान समायोजित करने की आवश्यकता के बिना सही मैपिंग लागू करता है।
- रेड-ब्लू चैनल स्वैप मूलभूत चरण है जो कच्चे IR कैप्चर को पहचानने योग्य इन्फ्रारेड एस्थेटिक में परिवर्तित करता है।
- AI Filter प्रीसेट द्वितीयक समायोजनों — हरा चैनल संतुलन, ह्यू कर्व, और ल्यूमिनेंस — को संभालते हैं जिन्हें कच्चा चैनल स्वैप अपूर्ण छोड़ देता है।
- विभिन्न IR फ़िल्टर प्रकार (720nm बनाम 590nm) विभिन्न चैनल वितरण उत्पन्न करते हैं जिनके लिए अलग स्वैप दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है।
- कई AI प्रीसेट मैन्युअल चैनल मिक्सर समायोजन के बिना IR कलर पैलेट के साथ तीव्र प्रयोग की अनुमति देते हैं।
IR छवियों में रेसिड्युअल कलर कास्ट और व्हाइट बैलेंस को ठीक करना
एक अच्छी तरह से निष्पादित चैनल स्वैप भी एक इन्फ्रारेड छवि में रेसिड्युअल कलर संदूषण छोड़ देता है। सबसे आम आर्टिफैक्ट एक मैजेंटा या गुलाबी कास्ट है जो उन क्षेत्रों में दिखाई देता है जो तटस्थ होने चाहिए — पत्थर की इमारतें, कंक्रीट के रास्ते, लकड़ी की बाड़, और अन्य सतहें जो दृश्य और IR प्रकाश का मिश्रण परावर्तित करती हैं। यह कास्ट हरे चैनल से उत्पन्न होती है, जो IR फोटोग्राफी में नियर-इन्फ्रारेड और दृश्य हरी वेवलेंथ का मिश्रण कैप्चर करता है जो रेड-ब्लू स्वैप के बाद साफ़ रूप से मैप नहीं होता।
AI Enhance का कलर करेक्शन मोड छवि में उन सतहों की पहचान करके इन तटस्थ-क्षेत्र कास्ट का पता लगाता है जो तटस्थ अक्ष पर गिरनी चाहिए (स्वैप के बाद लाल, हरा और नीला बराबर भागों में) और वैश्विक और स्थानीय व्हाइट बैलेंस को समायोजित करके विचलन को समाप्त करता है। सुधार संदर्भ-जागरूक है: यह पत्तियों और आसमान में जानबूझकर किए गए अलौकिक IR रंगों को अकेला छोड़ देता है जबकि मानव निर्मित संरचनाओं और प्राकृतिक चट्टान संरचनाओं में अवांछित कास्ट को बेअसर करता है। यह चयनात्मक सुधार IR एस्थेटिक को वहाँ संरक्षित करता है जहाँ आप चाहते हैं और वहाँ यथार्थवादी रेंडरिंग बहाल करता है जहाँ अलौकिकता त्रुटि जैसी लगेगी।
फुल-स्पेक्ट्रम कन्वर्टेड कैमरों के साथ काम करने वाले फोटोग्राफर जो एक साथ IR, दृश्य और UV प्रकाश शूट करते हैं, उन्हें अधिक जटिल रंग संदूषण का सामना करना पड़ता है। IR फ़िल्टर के माध्यम से लीक होने वाला दृश्य प्रकाश द्वितीयक कलर कास्ट पेश करता है जो ब्रांड और फ़िल्टर घनत्व के अनुसार भिन्न होता है। AI Enhance इन बहु-स्रोत कास्ट को मैन्युअल व्हाइट बैलेंस समायोजन की तुलना में बेहतर ढंग से संभालता है क्योंकि यह एक साथ कई रंग पूर्वाग्रहों का पता लगा सकता है और ठीक कर सकता है — मैजेंटा IR कास्ट को हटाते हुए गर्म-पीले दृश्य-प्रकाश लीक को बेअसर करना — बजाय अनुक्रमिक मैन्युअल सुधारों की आवश्यकता के जो अक्सर एक कास्ट को दूसरे से बदल देते हैं।
- चैनल स्वैपिंग के बाद रेसिड्युअल मैजेंटा कास्ट हरे चैनल के मिश्रित IR और दृश्य-प्रकाश कैप्चर से उत्पन्न होती है।
- AI Enhance उन सतहों की पहचान करता है जो तटस्थ होनी चाहिए और जानबूझकर किए गए IR रंग प्रभावों को प्रभावित किए बिना चयनात्मक रूप से कास्ट को ठीक करता है।
- फुल-स्पेक्ट्रम कैमरे बहु-स्रोत रंग संदूषण पेश करते हैं जिसे AI अनुक्रमिक मैन्युअल सुधारों की तुलना में अधिक प्रभावी ढंग से संसाधित करता है।
क्रिएटिव IR पैलेट और वैकल्पिक फॉल्स-कलर शैलियाँ
क्लासिक ब्लू-स्काई-व्हाइट-फ़ोलिएज लुक सबसे लोकप्रिय इन्फ्रारेड शैली है, लेकिन यह IR फोटोग्राफ में कैप्चर किए गए फॉल्स-कलर डेटा की केवल एक व्याख्या का प्रतिनिधित्व करता है। वही कच्ची फ़ाइल इस बात पर निर्भर करते हुए बहुत भिन्न परिणाम उत्पन्न कर सकती है कि चैनल डेटा को कैसे रीमैप किया जाता है। गोल्डन-आवर IR नीले आसमान को गर्म एम्बर टोन से बदल देता है और पत्तियों को सफेद से सुनहरा कर देता है, एक ऐसी छवि बनाता है जो स्थायी सूर्यास्त में नहाए परिदृश्य जैसी दिखती है। मूडी IR पैलेट को लगभग मोनोक्रोम तक डीसैचुरेट करता है जबकि एकल रंग उच्चारण बनाए रखता है — आमतौर पर शैडो में हल्का नीला या एक गर्म हाइलाइट टोन — सिनेमाई, फिल्म-नॉयर गुणवत्ता वाली छवियों के लिए।
हाई-कंट्रास्ट IR मोनोक्रोम शायद इन्फ्रारेड माध्यम की सबसे शुद्ध अभिव्यक्ति है। चैनल-स्वैप की गई छवि को ब्लैक एंड व्हाइट में परिवर्तित करके, IR स्पेक्ट्रम में कैप्चर किए गए अद्वितीय ल्यूमिनेंस मान एक ऐसा टोनल मानचित्र बनाते हैं जिसे दृश्य-प्रकाश मोनोक्रोम दोहरा नहीं सकता: पत्तियाँ शानदार सफेद हो जाती हैं क्योंकि वे नियर-इन्फ्रारेड को दृढ़ता से परावर्तित करती हैं, आसमान लगभग काला हो जाता है क्योंकि IR प्रकीर्णन न्यूनतम होता है। परिणाम एक ऐसा परिदृश्य है जिसमें टोनल पृथक्करण है जो ऐसा दिखता है जैसे इसे किसी दूसरे ग्रह पर फोटोग्राफ किया गया हो — जो इन्फ्रारेड फाइन आर्ट फोटोग्राफी की पहचान है।
AI Filter इन रचनात्मक विविधताओं को सैद्धांतिक के बजाय व्यावहारिक बनाता है। प्रत्येक वैकल्पिक पैलेट के लिए चैनल-स्वैप किए गए प्रारंभिक बिंदु से तीस से साठ मिनट की मैन्युअल कलर ग्रेडिंग की आवश्यकता होगी। AI प्रीसेट के साथ, एक फोटोग्राफर सभी चार विविधताएँ — क्लासिक, गोल्डन, मूडी और मोनोक्रोम — दो मिनट से भी कम समय में उत्पन्न कर सकता है और उस व्याख्या को चुन सकता है जो विशिष्ट परिदृश्य के लिए सबसे उपयुक्त हो। प्रिंट बेचने वाले फोटोग्राफरों के लिए, एक ही दृश्य की कई IR व्याख्याएँ प्रदान करना गुणात्मक संपादन प्रयास के बिना विभिन्न खरीदार प्राथमिकताओं के लिए अपील बढ़ाता है।
- गोल्डन-आवर IR चैनल डेटा को गर्म एम्बर टोन में रीमैप करता है, एक ही कच्ची फ़ाइल से स्थायी-सूर्यास्त एस्थेटिक बनाता है।
- मूडी IR सिनेमाई-गुणवत्ता वाली इन्फ्रारेड छवियों के लिए सूक्ष्म रंग उच्चारण के साथ लगभग मोनोक्रोम तक डीसैचुरेट करता है।
- हाई-कंट्रास्ट IR मोनोक्रोम अलौकिक टोनल पृथक्करण के लिए इन्फ्रारेड प्रकाश के अद्वितीय ल्यूमिनेंस मानों का दोहन करता है।
- AI Filter मिनटों में कई क्रिएटिव IR विविधताएँ उत्पन्न करता है, जबकि प्रत्येक पैलेट की मैन्युअल कलर ग्रेडिंग के लिए घंटों की आवश्यकता होती है।
IR-विशिष्ट आर्टिफैक्ट्स के लिए नॉइज़ रिडक्शन और अंतिम शार्पनिंग
इन्फ्रारेड फोटोग्राफी ऐसे नॉइज़ पैटर्न उत्पन्न करती है जो संरचना और वितरण दोनों में दृश्य-प्रकाश नॉइज़ से भिन्न होते हैं। चूँकि कैमरा सेंसर दृश्य वेवलेंथ के लिए अनुकूलित होते हैं, नियर-इन्फ्रारेड सिग्नल कमज़ोर होता है और सेंसर पर कम समान रूप से वितरित होता है। परिणाम एक मोटा ग्रेन संरचना है जो नीले चैनल (जो सबसे कम IR सिग्नल प्राप्त करता है) और आसमानी ग्रेडिएंट्स में केंद्रित होता है जहाँ सेंसर न्यूनतम डेटा कैप्चर कर रहा होता है। दृश्य-प्रकाश फोटोग्राफी के लिए ट्यून किए गए मानक नॉइज़ रिडक्शन एल्गोरिदम अक्सर IR नॉइज़ का गलत आकलन करते हैं — वे या तो ओवर-स्मूथ करते हैं, उस कुरकुरी पत्तियों की बनावट को नष्ट कर देते हैं जो IR फोटोग्राफी को विशिष्ट बनाती है, या अंडर-करेक्ट करते हैं, उन दानेदार आसमानी ग्रेडिएंट्स को छोड़ देते हैं जो नीचे के अलौकिक परिदृश्य से ध्यान भटकाते हैं।
AI Enhance नॉइज़ रिडक्शन लागू करता है जो छवि की टोनल और संरचनात्मक विशेषताओं से सूचित होता है। IR तस्वीरों में, इसका मतलब है आसमानी ग्रेडिएंट्स और शैडो क्षेत्रों में आक्रामक स्मूथिंग जहाँ ग्रेन दृष्टिगत रूप से अवांछित है लेकिन न्यूनतम बारीक विवरण मौजूद है, जो पत्तियों और बनावट वाली सतहों में रूढ़िवादी नॉइज़ हैंडलिंग के साथ जोड़ा जाता है जहाँ तीखा विवरण IR एस्थेटिक की कुंजी है। उपकरण पहचानता है कि IR छवि में चमकीली, विस्तृत पत्तियाँ सार्थक सिग्नल हैं, नॉइज़ नहीं, भले ही उनकी अत्यधिक चमक दृश्य-प्रकाश तस्वीरों के लिए कैलिब्रेटेड एल्गोरिदम में ओवर-स्मूथिंग को ट्रिगर कर सकती है।
एक अंतिम शार्पनिंग पास उस माइक्रो-कंट्रास्ट को पुनर्स्थापित करता है जो इन्फ्रारेड परिदृश्यों को उनकी विशिष्ट कुरकुरापन देता है। IR प्रकाश दृश्य प्रकाश की तुलना में वायुमंडल में कम प्रकीर्णित होता है, जिसका अर्थ है कि IR तस्वीरों में दूर की वस्तुएँ मानक फोटोग्राफी की तुलना में अधिक विवरण बनाए रखती हैं। लेकिन यह लाभ खो जाता है यदि नॉइज़ रिडक्शन उन विवरणों को नरम कर देता है। AI Enhance की शार्पनिंग छवि की स्थानिक आवृत्ति का सम्मान करती है, पत्तियों की बनावट, वास्तुशिल्प विवरणों और भूभाग सुविधाओं के पैमाने पर एज कंट्रास्ट को बढ़ाती है, बिना उस नॉइज़ को बढ़ाए जिसे अभी-अभी चिकने ग्रेडिएंट क्षेत्रों में कम किया गया था। आउटपुट एक प्रिंट-रेडी इन्फ्रारेड छवि है जिसमें पूर्ण डायनामिक रेंज, साफ़ टोनलिटी और तीखा विवरण है जो IR माध्यम प्रदान करने में सक्षम है।
- IR नॉइज़ कमज़ोर सेंसर सिग्नल के कारण नियर-इन्फ्रारेड वेवलेंथ में नीले चैनल और आसमानी ग्रेडिएंट्स में केंद्रित होता है।
- AI Enhance ज़ोन-अवेयर नॉइज़ रिडक्शन लागू करता है: ग्रेडिएंट्स और शैडो में आक्रामक, विस्तृत पत्तियों वाले क्षेत्रों में रूढ़िवादी।
- मानक दृश्य-प्रकाश नॉइज़ एल्गोरिदम IR छवियों का गलत आकलन करते हैं, या तो विवरण को ओवर-स्मूथ करते हैं या ग्रेन को अंडर-करेक्ट करते हैं।
- अंतिम शार्पनिंग चिकने ग्रेडिएंट ज़ोन में नॉइज़ बढ़ाए बिना पत्तियों और दूर के विवरणों में माइक्रो-कंट्रास्ट बहाल करती है।