Один из важнейших моментов, которые следует учитывать в работе с повторно растрируемыми изображениями, это частота растра печатной репродукции. От нее зависит и применяемая техника. Растры можно разделить на низкочастотные, среднечастотные и высокочастотные.
Низкочастотный растр. Изображения с низкочастотным растром и трудны и просты одновременно. Просты, потому что их можно воспроизводить как штриховую графику. Но деталей в них так удручающе мало, что сканировать в градациях серого практически бесполезно. Если превращение в штриховую графику вас не устраивает, можете попробовать метод со среднечастотным растром, описанный ниже.
Среднечастотный растр. Ввод изображений со среднечастотным растром (80-120 lpi) является, пожалуй, наиболее сложным. Растровые точки слишком малы, чтобы дать эффект штриховой графики, и слишком велики и грубы, чтобы сливаться, имитируя градации серого – изображение придется размывать до неприемлемого состояния (см. "Высокочастотный растр" далее). Такой растр относится к промежуточной категории, когда он виден с расстояния в 15 см, но не различим (по крайней мере отчетливо) с 60 см.
Предлагаем пять способов обработки сканированных изображений со среднечастотным растром (существуют и другие способы, но эти мы находим наиболее эффективными). Они предполагают ввод информации в градациях серого и устранение возникающего при этом муара (см. рис. 15.27).
Повторное растрирование изображений со среднечастотным растром часто приводит к образованию муара
Применение фильтров Median, Despeckle и Dust and Scratches. Лучше всех убираю точечную структуру фильтры Median и Dust and Scratches, но это влечет за собой и нежелательные последствия. Оба фильтра анализируют значения групп пикселов и усредняет до одной общей величины на группу. Это значит, что изображение быстро становится размытым. Нередко фильтр Unsharp Mask помогает хоть как-то восстановить резкость, но иногда фильтры приходится применять в такой степени, что изображение оказывается совершенно испорченным. И все-таки, даже фильтр Dust and Scratches способен сглаживать недостатки во многих областях изображения.