фото

С возвращением меня

Все было по плану:

  • Кавказ на месте.
  • Чертовы ворота - обалденные.
  • А обалденнее всего (для фотографа)- скала Афонка, там можно жить прямо на точке съемки неделями, главное чтобы еду подносили.
  • Погода не баловала жарой, но в остальном была отличная. Даже дождем нахлобучило всего один раз, правда ботинки все еще сырые (уже почти трое суток прошло). Но не загорел, то что наросло - смывается.
  • Люди из Фототура с каждым разом все обаятельнее. Логистика потрясла: на обратном пути в месте перегрузки барахла с лошадей на ГАЗ-66 оный ГАЗ приехал в момент перехода через брод, секунда в секунду. Ну и вообще, после небольшого давления, удалось логистику наладить так, что в горах мы были уже к обеду, вылетев из Москвы в 6 утра.
  • Новая крылатая фраза: в рот мне ноги
В следующем году - наверное на Бамбаки. Фотографии еще даже не все посмотрел, но для разгону:
081E1043.jpg
Тыбга на рассвете. (в новом окне, 250 кб)

Не фотошопом единым

lee-shade.jpg Возможно, это у меня круг общения такой, но почему-то большинство фотографических обсуждений, которые происходят вокруг - это обсуждения стадии обработки. Действительно, средства редактирования, доступные простому пользователю (с компьютером) сейчас развились необычайно и позволяют в ряде случаев сделать из дерьма конфетку. Временами даже становится непонятно, как это 10-20, да даже и 60, лет назад снимали без HDR, расширения ДД на NN стопов, смешения каналов, масок в фотошопе и прочих продуктов цифровой эпохи. А ведь снимали.

Да действительно, современная цифровая техника во многом - очень хороша. Сочетание хорошей камеры с хорошим конвертором и фотошопом действительно дает средства сделать конфетку из этого самого. Но зачем снимать плохо, если можно сделать это хорошо ?

Нужен ли CIECAM02 фотографу ?

CAM_Obl_thumb.jpg При редактировании изображений фотографы пользуются 3-4 компонентными моделями цвета , которые растут либо из особенностей устройства воспроизведения (RGB, CMYK), либо из классических цветовых моделей (LAB). (Затрудняюсь сказать, откуда растут HSB/HSL, классически вероятно из Манселловских атласов, но современные варианты - скорее всего пересчет из LAB по известным формулам.).

Вместе с тем, мы регулярно используем эмпирические приемы (в частности поднимаем цветовой и тоновый контраст на пейзажах, подбираем тон рамки под контраст), а современные цветовые модели содержат численное описание используемых фотографами эффектов.

По случаю дождя и нежелательности выхода на улицу, у меня родился следующий текст:

Беспочвенные размышления об управлении цветом в RAW-конверторе
Смысл в том, что исходные данные с цифровой камеры содержат достаточно много абсолютных данных (как минимум, об освещенности) и их можно использовать, например, для автоматической коррекции контраста.

Есть ли жизнь в двух битах

Новые цифровые фотокамеры делают с 14-битным АЦП, польза от которого для меня (как для владельца такой камеры) вполне очевидна. Однако она очевидна не для всех.

Илья Борг провел несколько экспериментов на эту тему, о которых можно почитать на LibRaw.SU:

Последние 2 бита - зачем они?
Если в двух словах, то польза есть, а из двух последних бит можно вытащить на удивление много.

UniWB: простой и быстрый метод установки

KISS.png Как и обещали ранее, упрощенный метод установки UniWB:

UniWB: простой метод установки на LibRaw.SU
Годится не для всех камер, но работоспособность проверяется за минуту.

Если вы не знаете (или забыли), для чего нужен UniWB, это написано в предыдущих статьях:

Хотя, на мой взгляд, отключенный экранчик приносит еще больше пользы.

Еще раз про UniWB

Я уже писал про такую настройку баланса белого цифровой камеры, когда камерные средства диагностики экспозиции (гистограмма и индикация пересвета) показывают более-менее реальные данные (при стандартных настройках это не так).

Несколько позже я обещал пересмотренную статью про это, обещания надо выполнять:

UniWB: установка на камере и результаты использования
От исходной статьи новый текст отличается демонстрацией результатов использования при дневном свете и при лампах накаливания.

Описанный способ подходит для практически любых цифровых камер. Впрочем, для камер ряда популярных производителей есть способ добиться того же куда проще, буквально за 1-2 минуты и без манипуляций в фотошопе. Следите за анонсами.

Upd: оказывается у меня кросспост в ЖЖ отвалился примерно так неделю назад, вот вроде починил....

RAW-конверторы: восстановление светов

Я об этом уже писал, но общая реакция была в духе "а покажи проблему на реальных снимках". На мой взгляд, совсем реальные снимки нехороши тем, что они невоспроизводимы: невозможно найти такую же сцену, освещение, камеру и проверить утверждение автора. Снимки специальных модельных объектов (мишеней) гораздо показательнее так как легко воспроизводятся.

Возьмем рассеянный дневной свет и сфотографируем общеизвестную гретаговскую мишень:

clipping-1.png
Картинка снималась так, чтобы не было клиппинга ни в одном из каналов. Клиппинг специально проверялся Rawnalyze, стандартный центровзвешенный экспозамер камеры сразу дал правильный результат, экспокоррекция не потребовалась. Задачи получить колориметрически-верное воспроизведение не было, поэтому картинка сконвертирована Adobe ACR 4.4.1 с настройками Auto, никакого профайлинга и прочих хитростей.

Посмотрим теперь, что произойдет, если все эти прекрасные цвета окажутся в зоне передержки.

Спектры отражения бумаг

Многие, наверное, уже видели. Для остальных не могу не проанонсировать Online Paper Spectrum Comparator - визуализированные спектры 32 разных фотобумаг для струйных принтеров, включая 12 эпсоновских.

Возникло острое желание поработать с какой-то бумагой без оптического отбеливателя (т.е. без пика в районе 430 нм), просто чтобы понять, что это такое. Среди эпсоновских (читай - легко доступных в Москве) такая нашлась только одна, UltraSmooth Fine Art.

Профилирование принтеров: игры с насыщенностью

В ответ на мою жалобу на плохое разделение теней на матовой бумаги, мне посоветовали подкрутить драйвер, чтобы лил меньше чернил. Я послушался, результат мне кажется неудачным, но его стоит описать, дабы другие не ходили по тем же граблям.

Upd проблемы с кросспостом в ЖЖ поправлены.

Профилирование Epson 3800

После апгрейда драйверов Epson 3800 с версии 5.50 на 6.50 естественно потребовалось все перепрофилировать.

Предыдущие мои профили меня почти полностью удовлетворяли, за исключением поведения в глубоких тенях (L < 10 и темнее), особенно не нравились тени на матовых бумагах.
Естественно, с новыми драйверами пришли и новые профили от производителя, но практика показывает, что самодельные лучше. Кроме того, я все еще использую старые запасы бумаги ColorLife, профилей для которой у эпсона нет.

Новые драйвера стали лить еще больше чернил: мишени линеаризации здорово потемнели. Возникла идея поиграться с настройками драйвера: может если лить поменьше чернил, то и тени станут лучше.

Соответственно, я сделал два комплекта мишеней:

  • С рекомендуемыми всеми настройками: No Color Adjustment;
  • C включенной настройкой Color Controls (профиль: Adobe RGB, gamma 1.8)

Баланс белого для снимающих в RAW: чиним гистограмму

В предыдущих статьях мы рассмотрели две проблемы, связанные с неравномерностью чувствительности по цветовым каналам у цифровых камер.

Решение первой проблемы (разбаланса чувствительности) возможно только путем коррекции спектра: либо фильтрами на объективе, либо фильтрами на источниках света. Методика их применения аналогична использованию при съемке на пленку, с поправкой на кривые чувствительности.

Вторая проблема - показ гистограммы, не соответствующей данным в RAW - может быть легко исправлена средствами камеры, чему и посвящена данная статья.

На всякий случай повторю предуведомление: рекомендации из этой статьи имеют смысл только при съемке в RAW, попытка использовать их при съемке в JPEG приведет к катастрофическому ухудшению снимков.

Upd: поправлены ключи dcraw, у меня, оказывается, была версия полугодовой давности и ключи командной строки успели поменяться

Баланс белого для снимающих в RAW: проблемы

Предуведомление: если вы снимаете на цифровую камеру только в формат JPEG, то вам не следует читать этот текст, а следование советам из него ухудшит ваши снимки. Данная статья предназначена только снимающим в RAW (CRW, CR2, NEF, DNG и подобные форматы).

Принято считать, что снимающим в RAW-формат установки баланса белого (далее в тексте ББ) не важны, ибо они не влияют на содержимое получающихся файлов. По этой причине баланс обычно ставят или в "автоматическое" значение, или в какое-то из предустановленных (солнце, облачно, лампы накаливания и т.п.) и забывают о нем (ведь на содержимое файлов ББ не влияет).

Если вас интересует результат, то так поступать не следует. Для нормального использования возможностей камеры, баланс белого должен быть установлен в очень специальное положение.

В первой части статьи хочется разобраться, почему не годятся стандартные настройки.

Баланс белого при дневном освещении

В комментариях к предыдущей заметке высказывалось сомнения в серьезности обсуждаемой проблемы. Дескать, динамический диапазон большой, вытянет. Быстрый поиск в архиве легко нашел картинку не очень контрастной сцены, которая была экспонирована с контролем пересвета средствами камеры (поканальная гистограмма, мигающие области пересвета), но при этом имеет вполне заметные проблемы с пересветом зеленого канала.

Давайте рассмотрим этот пример детально.

Баланс белого у цифровых камер

Принято считать, что цифровым камерам не нужны цветные светофильтры. "Да я и так в фотошопе все сделаю". То же самое говорят про градиентные фильтры (и я сам говорил), современное мнение разрешает существовать только поляризаторам и эффектным фильтрам.

Действительно, высокая линейность цифровиков позволяет обходиться без синего фильтра при галогеновом свете и без утепляющего при съемке с голубым небом. Производители камер (и RAW-конверторов) приучили, что вполне приемлемый баланс ставится автоматически.

О цене, которую за это платят, задумываются редко. И уж тем более не задумываются о том, что эта цена есть, когда снимают при дневном свете. А цена очень простая:
при неравномерной экспозиции по каналам мы теряем динамический диапазон (приобретаем шумы) в недодержаных каналах.

Давайте оценим величину бедствия.

Ошибки при обработке цвета: часть V, табличные профили

В предыдущих сериях мы рассматривали ошибки обработки цвета, возникающие при использовании матричных профилей, т.е. таких, где преобразование в PCS (profile connection space) и обратно задается простой матрицей 3x3. В реальной жизни матричные профили используются как рабочие пространства, а на стадиях импорта изображений и печати используются табличные профили, описывающие нелинейности реальных устройств.

Методология тестирования подробно описана в первой и второй статьях серии.

Upd: включены данные по Argyll для линейной гаммы.

Ошибки при обработке цвета: реабилитация Argyll

В первой части CMM-эпопеи с дистанции была снята CMS Argyll: в области с высокими насыщенностями наблюдались видимые взглядом артефакты. В то же время, на 16-битных файлах Argyll показала великолепные результаты, сравнимые, а на части данных и сильно лучшие, чем у лучших коммерческих CMM.

Как и я и обещал, я заслал автору баг-репорт. К моему приятному изумлению, ответ был получен через час и содержал патч к cctiff (тестовому приложению, которое я использовал в тестах). В самой CMM-engine ничего править не пришлось, там все было правильно.

Ошибки при обработке цвета: часть IV, линейная гамма

Это уже четвертая публикация на тему ошибок при преобразованиях цвета, мы постепенно приближаемся к реальным задачам. Список предыдущих серий: постепенно мы приближаемся к реальным задачам....

Из опыта известно, что цифровой шум в тенях чаще всего возникает при обработке данных с линейной «гаммой», а это те изображения, которые мы получаем с линейных сенсоров: цифровых камер и сканеров. Давайте посмотрим, что будет с ошибками на тестовых примерах.

Ошибки при обработке цвета: III. BetaRGB

В предыдущих сериях мы изучали ошибки модулей управления цветом при преобразовании sRGB-Lab->sRGBдля 8 бит тоже).

sRGB был выбран по той причине, что все цвета sRGB входят в Lab, следовательно, при абсолютной точности преобразований, вышеописанное преобразование не должно приводить к потере данных. В то же время, в реальной жизни для редактирования и хранения используются RGB-пространства с более широким gamut: Adobe RGB, ProPhoto, BetaRGB, EktaSpace и так далее.

Пространство BetaRGB обладает массой достоинств в качестве пространства хранения и редактирования: большим охватом реальных цветов, большой эффективностью кодирования данных. Интересно посмотреть, как ведут себя CMM-модули с этим пространством.

Ошибки при обработке цвета: II. 16 бит, гамма 2.2, матричные профили

В предыдущей публикации были рассмотрены ошибки, которые происходят в Color Management Modules (CMM) разных систем при обработке 8-битных данных. Было показано, что такое "неразрушающее" действие как конверсия из RGB в Lab и обратно оставляет от 3-5 значащих бит от восьми.

На сегодняшний день, 8 бит неактуальны, большинство изображений производятся с большей разрядностью. Следовательно, нужно изучить и их.

Начнем с гаммы 2.2, как наиболее часто используемой при редактировании изображений.

Ошибки при обработке цвета: I. 8-битные изображения, матричные профили

Все, кто работает с цветом, догадываются, что любая операция редактирования немножко разрушает изображение за счет округления дробных результатов вычислений до целых значений. Вот например, наложили вы кривую, таким образом, что значение 1 должно стать 1.8, а 2 — 2.2. После округления, оба результата будут округлены до 2, отчего вместо двух разных цветов получатся два одинаковых.

Неявно предполагается, что отклонения от идеала при цифровом редактировании невелики и влияют только на младшие биты значений, что практически незаметно на глаз. В то же время, мне никогда не попадались количественные исследования. Да, на практике я знаю, что инструмент Levels в фотошопе полностью разрушает тени, а остальные инструменты ведут себя приличнее, но это единственное знание, накопленное за 8 лет работы с цветом.

Неточность работы всех средств редактирования затрудняет корректную постановку задачи: нет идеала с которым можно было бы сравнивать. По счастью, задачу можно корректно поставить для преобразования, которое должно быть минимально разрушающим: преобразование цветовых пространств в ситуации, когда мы не выходим за gamut.

Bruce Lindbloom подошел к проблеме вплотную и показал, что для специального синтезированного изображения со всеми возможными цветами (16 млн цветов в 8-битном RGB-изображении) цикл конверсии sRGB->LAB->sRGB оставляет только 2 млн разных цветов из исходных 16 млн.

Простые упражнения с фотошопом (прогнать картинку по циклу RGB->LAB->RGB, а потом посмотреть разницу через Image—>Calculations) показали, что разница по красному каналу достигает 24 единиц т.е. речь идет о 5 битах ошибки в 8-битном изображении.

Дальнейшие упражнения потребовали создания инструментальных средств и аккуратной постановки эксперимента.

Pages

Subscribe to фото