USM銳化的三把寶刀

什么是USM銳化?USM銳化濾鏡在處理過程中使用模糊蒙板，以產生邊緣輪廓銳化效果。如果你還是不懂，我在這里試著用最簡單和最便于理解、記憶的方式并加以實例步驟來舉例說明，讓你真正了解USM銳化。

在Photoshop CS4 RAW轉換中，完成絕大部分還原工作，用“曝光”控制水面高光，用“填充亮光”提亮暗部，整體加大飽和度，改變黃色色相-15度。

復制圖層后做“高反差保留”，把復制圖層的混合模式改為“亮光”，以進一步強調牛群等主要元素邊緣。注意保留河面微妙的藍色環境光反射，與黃色基調形成對比，使畫面色彩豐富。

USM銳化通過3個選項變化來控制銳化程度，這3個選項是數量、半徑和閾值，關于這3個選項的作用，很多文章和書中都有涉及，有些對這三項的解釋過于繁瑣，寫了很多，還是看不懂，我在這里試著用最簡單和最便于理解、記憶的方式來說明它們。

圖中對三者的解釋都只有一句話，再簡單一些，還可以這樣概括。數量銳化的強烈程度，半徑銳化作用于多少邊緣像素：閾值：在多大反差的灰階上起作用。如果還記不住，就再簡單一些，數量，強烈程度，半徑幾個像素，閾值：減弱多少?

我發覺，越是簡單的回答，越能準確說明問題。簡單，就是徹底明白后的直接，我們都曾經看過記過，背誦過那些唬人的復雜表述，這可能是必需的過程，但是讓我真正理解弄懂USM銳化的，不是那些貌似專業的表述，而是下面我將展示圖案的實際操作，這些操作簡單明了，任何人都可以馬上明白那三項的實際含義，等你懂了，再看那些一字不錯照抄或“不敢越雷池一步”的僵化翻譯，反而成了我們學習數碼攝影中的最大困惑。

理解數量、半徑、閾值是進行USM銳化的重要基本功，請仔細看下面的圖，我們一起來揭開這三項的面紗。

數量的變化對比

我設計的這個圖案能反映三項變化的像素變化信息，只有理解了發生在像素上的變化，才能真正理解它們的原理，如果在照片上研究復雜的圖像會掩蓋和干擾觀察像素，這就好像醫生在實驗室研究病毒，沒有微觀的病理剖析就沒有宏觀的最終的臨床控制。

這個圖案上有純黑白塊，漸變過渡的深灰黑和淺白，以及純灰與所有其他的交界面，改變三項數值，圖案像素本身和它們之間的關系就會發生變化，這是數量：200、半徑：0.1、閾值：0，盡管數量已達200，但半徑0.1如同沒有，閾值最小(實則最大，允許在全部灰階實行銳化)，由于參與銳化的像素幾乎為0，結果是銳化很小。雖然數量降為100，但半徑為了各部位的交界處出現銳化像素，這是邊緣銳化，正是我們需要的，至于銳化的程度是否恰當，要根據照片的實際情況判斷。

改數量為200，銳化加強，黑白塊邊緣出現明顯相反色，這就是所謂黑白邊用得好，可以加強邊緣的銳化效果。當深灰和淺白出現明顯光暈帶時因為閾值為0，低反差部分的銳化才剛剛有一點不易察覺的顯現。這說明 相同的銳化值對畫面不同反差的區域作用量不同，因此銳化必須區分高、中低反差的多區域銳化，不可胡子眉毛一把抓，一步銳化萬事大吉是不可取的。

繼續加大數量，程度加大，主要是加大反差。

繼續加數量至400，提高的僅有反差，注意純黑方塊周邊的白色光暈變化，數量的變化就是反差的變化。

繼續加數量至500，量化形成強烈黑白邊，從全局看圖案的形狀和各元素之間銜接被破壞。唯一的例外是，上面箭頭所指的低反差很窄的一段，銳化像素則不過分，這是閾值保護的最低反差部分。

半徑變化對比

我把數量定死在200，閾值為0也不動，只改變半徑數量，看看圖案的變化能說明什么?

半徑數值為1時，能帶來4—6個邊緣像素的強化，圖案各元素之間的交界線面上出現了細致的細條，這是我們需要的銳化狀態。

把半徑數值改為2，銳化被作用到兩個像素上，銳化邊緣加強。

把半徑數值改為3：與圖1相比較，半徑增加了幾倍像素，純黑白塊周邊就出現了幾倍的寬度加寬，半徑的作用一目了然。

把半徑數值改為5，黑白邊進一步加寬，但是請注意，由于閾值為0，仍然保護了低反差部分基本不被銳化。

當加大半徑數值到20時，能看到銳化的像素光源一般呈過渡狀擴散整個圖案的基本影調結構出現顯著變化。

半徑數值加大到50，像素亮度和黑度擴散到破壞一性變化的程度。

半徑就是決定銳化作用到幾個像素上。

閾值的變化對比

我把數量定為200，半徑不變，只做閾值的變量進行觀察。

數量：200、半徑：3、閾值：0的數值，這是一個不小的銳化，反差較大，黑白邊光暈帶明顯。

把閥值改為10，反差和光暈帶減弱。

把閾值改為40，光暈帶再減弱，黑白邊的邊緣出現齊整的傾向，40是什么意思呢?40是色階，是規定色階低于40(全色階為255)的不參與銳化，于是盡管有數量200，半徑3的不少銳化值，但是用40的色階限制后，銳化基本消除。當把閾值限制加大到80時，銳化被顯著消除，閾值對銳化效果的減弱能力已經十分明顯。

當把閾值限制加大到160時、銳化被完全消除，等于0，閾值“斬殺”銳化效果的能力不可謂不小。

放大圖案的局部看，USM銳化數值在200、0.7、0.在白和灰之間，出現了三個銳化邊緣像素，這在本來就極為清晰的白、灰之間似乎是多余的，但是在其實的照片中卻十分有用，這是一個優質的銳化值。

閾值是對銳化的限制和消除。

畫面銳化對比

現在明白了，銳化的三把寶刀是互相支持但又互相制約的。三者可以有無數的組合，足以應付各種復雜的銳化。當然我們也應該馬上想到最佳的銳化，一定需要結合限定畫面不同反差的選區來進行，才能達到得心應手的境界。

下面我們進入銳化照片實戰，看看在照片復雜像素結構的情況下，我們對三把寶刀的理解是否正確。

這是一張拍攝于雪鄉的照片，有高反差、低反差和毛皮細節，用來檢驗銳化效果是再合適不過了。局部放大，并加入前面用過的試驗圖案，銳化前，照片清晰度不夠。

在USM銳化值200、2.0數值下，小狗毛皮粗糙，銳化過度，觀察圖案中的細節，黑塊旁邊的白邊也同樣顯眼。

在USM銳化值300、2.0數值下，銳化越顯過度。

在USM銳化值300、5、0數值下，小狗周邊出現很寬的白邊，畫面破碎，能明顯看出影像破壞的程度。

在圖5銳化得“慘不忍睹”的情況下，把閾值加大到100，大幅度減弱了光暈帶，但是毛皮被虛化了，這種強烈的銳化和強烈的抑制，從根本上損壞了照片。因此，三把寶刀都不可過度揮舞。

USM銳化值200、0.7、0、銳化3～4個像素，圖案各元素清晰明了，影調依舊得到很好保護，再看照片中的黑白輪胎，白雪和小狗毛皮都得到很好的銳化。在我當前的顯示器條件下，達到最佳效果，圖中的圖案與照片的銳化反應是一致的。

為了方便對比，我把未經銳化的照片再展示在此與圖7對比一下銳化前后的效果。