Farklı yöntemler var tabii. Ama ben genellikle Google Nik Software'ın Dfine yazılımını kullanıyorum. (Gayet başarılı bir eklenti ve çoğu durum için yeterli oluyor.)
.....
Meraklısına:
Dfine'nın halledemediği bazı istisnai durumlarda da, biraz daha advanced bir yöntemim var ve manuel bir noise azaltma işlemi uyguluyorum. Şöyle ki; SHIFT + CTRL + ALT + 2'ye basarak, tüm katmanları tek katmanda topluyorum. Fotoğraftaki noise'un kaybolmasına yetecek uygun bir Radius ve Threshold değeri belirleyerek ''Surface Blur'' uyguluyorum. Sonra bu katmana siyah maske ekliyorum ve beyaz fırça ile noise'un olmamasını istediğim yerleri fırçalıyorum... Buraya kadar kolay, ama bazı durumlarda iş komplike hale dönüşebiliyor. Çünkü fırçayla - örneğin gökyüzüne - uygulama yapmak kolay olsa da, fotoğrafın bütünündeki nesnelerin her yerine fırça uygulanması gerekiyorsa, zor olabiliyor. Çünkü keskinlik bozulmaması için nesnelerin köşelerine hiç bir şekilde fırça değmemesi gerekiyor. Örneğin, çok uzakta ufacık görünen bir binaların düz duvarlarına fırçayı uygulayıp, aynı binanın gökyüzü ile kesişen köşesine, binanın dış hatlarının köşelerine, pencere çerçevesinin duvarla kesiştiği piksellere fırça değmemesi gerekiyor. (Değerse köşeler bulanıklaşacak ve keskinlik tamamen kaybolacak.) Bu durumda, fotoğrafın tamamına bu şekilde piksel piksel, manüel olarak fırça yapmak imkansız olacağı için (ya da yapılsa bile aylar süreceği için) tabii hemen Luminosity Mask olayını devreye sokuyorum. Türkçe'de ''Köşeli Parlaklık Maskesi''* adını verdiğim bir Luminosity mask yaratıyorum ve köşelerdeki yumuşamayı engelliyorum.
* Bu ''Köşeli Parlaklık Maskesi''ni, Luminosity Mask çalışmalarım sırasında tesadüfen buldum. İlginç ama büyük LM babaları da dahil, hiç bir kullanıcı tarafından kullanıldığına şimdiye kadar şahit olmadım. Bu maske benim workflow'umda çok işime yarayan bir maske oldu. Hatta aynı maskeyi tam terse çevirerek, keskinlik işlemlerinde kullanıyorum ve müthiş bir etkili oluyor... Hazırlık içerisinde olduğum Türkçe LM Eğitimi Projesi kapsamındaki video serisinde, bu konuya detaylı değineceğim.)