Answers:
您正在描述的几种操作会操纵图像中的数据，从而导致信息丢失或转换。在大多数情况下，我认为这与传统摄影（即照片等）无关紧要，但是当每个像素被视为光子数量的度量时，这绝对重要。
我在进行操作时所考虑的是错误的传播。错误可能存在于单个像素级别，空间级别和颜色级别。
噪声是检测过程中的单个像素传感器错误，由错误的光子，量子效应（将光子转换为电子进行计数是量子级上的概率事件）或模数转换引起。如果后续操作将执行诸如拉伸对比度（直方图均衡化）或强调较暗区域（填充光）之类的操作，那么您需要在执行此操作之前先减少噪声。
对于我的意思的一个完全简化的示例，请拍摄一个暗场图像（带镜头盖的照片）。结果就是噪音。您可以通过对比来增强效果，也可以随心所欲，但这仍然是噪音。完美的降噪算法应将其全部删除，因此在以后的步骤中找不到增强的对比度。
可以通过多种方式引入空间误差。旋转图像时，会引入空间误差。如果您认为存在“真实的”图像（在柏拉图式的理想意义上），则相机会记录该图像的数字版本。即使使用胶片，胶片的晶粒/晶体也只有有限的大小，并且还会对“真实”图像进行一些采样。旋转数字图像时，会引入锯齿效果。最锐利的边缘会略微变钝（除非旋转到90度，在这种情况下网格采样仍然有效）。要了解我的意思，请拍摄图像并将其旋转1度。由于进行小旋转所需的采样，锐利的边缘现在将（略）模糊。
拜耳采样可能只是我们必须忍受的空间采样误差。这是Foveon传感器的一大吸引力（也许是唯一的真正吸引力）。每个像素具有测量该位置处的颜色的功能，而不是从相邻像素获取其他颜色的功能。我有dp2，我必须说，与我的d300相比，色彩非常漂亮。可用性，不是很多。
压缩伪像是空间误差的另一个示例。多次压缩图像（打开jpg，将其保存到其他位置，关闭，重新打开，冲洗，重复），您会在这里看到我的意思，尤其是75％的压缩率。
当您从一个颜色空间移动到下一个颜色空间时，会引入颜色空间错误。如果采用png（无损）并将其从一种颜色空间移动到另一种颜色空间，则将其保存。然后回到原始颜色空间，您会看到一些细微的差异，其中一个空间中的颜色没有映射到另一个空间。
然后，当我处理照片时，我的订单通常是这样的：
而且我总是保存原始数据。
与往常一样，这取决于。最好使用无损编辑器，Lightroom是一个示例。在这种情况下，顺序没有太大的区别（任何？）。
另一方面，如果您使用的编辑器可以随时进行更改，则每个更改都是永久性的，并且会降低质量。
在这种情况下，我倾向于先进行最小的更改，然后进行较大的更改。
按照这个顺序，我可能会说：
话虽这么说，我唯一担心的是最后2个，最后调整大小，然后调整大小后再锐化。
我认为在实践中，很少有什么操作可以使顺序产生特殊的变化。在某些情况下，您总共可以更改少量数据，但是对破坏性编辑的担忧在很大程度上被夸大了。我回去后很少为某些特定的收藏重做照片。如果我做了后来发现的错误，我会继续进行调整。
我认为，与其按照顺序思考，不如按照互动的操作组思考，这会更有帮助。
我的档案副本通常在第3步之后，但如果第3步看起来特别实验性或极端，则偶尔在第2步之后。
（这更多是评论而不是答案）。无论您是否进行“无损”编辑，顺序都会有所不同。
根据您的使用方式，Photoshop与其他任何编辑器一样“无损”。您没有更改原始的原始文件。
要点是，在从传感器捕获的线性值切换到用于驱动眼睛的对数响应值之前，进行修改会更容易。因此，这就是过去几年中大量处理已转移到原始转换器中的原因：最好先将其映射到眼睛的对数响应，然后再进行处理。
原始转换器是进行大多数“开发”更改的最佳位置，因为它在应用伽马校正之前。尝试在原始转换前后调整色彩平衡，以体会其中的不同。当然，我不知道原始转换器以什么顺序执行去斑和降噪（尽管我可以猜到），但这并不是特别相关：这是处理的第一步。
过去，人们会担心要以最大的位深度进行大多数工作，然后转换为输出。这个原则没有错，但是在实践中，您应该能够完成原始转换器中所需的一切，因此这是有争议的。
当然，您需要调整大小然后再以该大小进行锐化，这可能是95％的在网络上显示图像的人所遗漏的点。
打印和Web输出是不同的。对于网络输出，您需要了解显示器与其他显示器的关系：显示器是否清晰，颜色是否正确？知道之后，您就会知道需要提高多少。通常，您会发现打印机的功能要柔和得多，因此通常需要在屏幕上过度磨合以使打印物清晰可见。随着打印机的变化，您必须通过反复试验来找到过度锐化的程度。因为您进行的是非破坏性的编辑，所以可以针对特定的输出设备进行锐化处理而不必担心原稿。