3. Поощрение современными производителями психологии «лубочных» изображений
Производители современных фотокамер и конвертеров не только лишают фотографов профессиональной поддержки эстетического характера, но и, наоборот, в борьбе за массового потребителя осознанно ориентируются на перенасыщенные «лубочные» цвета, которые мало детализированы, плохо сочетаются друг с другом, но зато нравятся большинству пользователей.
Для того чтобы оживить и принципиально улучшить цвета снимков, вполне достаточно разобраться в глобальных проблемах цифровой фотографии. Надеюсь, в этом вам помогут приведенные рассуждения и примеры. При этом практически не имеет значения, на какую камеру вы снимаете, в какой программе конвертируете и обрабатываете свои снимки.
Однако я хорошо понимаю, что достаточно абстрактные выводы крайне желательно подкрепить некоторыми конкретными практическими рекомендациями. Полагаю, для этого будет полезно дополнить основной список проблем цифровой фотографии несколькими пунктами чисто технического характера, которые касаются некоторых важных деталей. Именно они послужат нам мостиком для перехода от теории к практике.
Локальные проблемы цвета в цифровой фотографии
1. Некорректное определение баланса белого
Знакома ли вам проблема «красных лиц» и «фиолетовых теней»? Если да, скорее всего вы стали жертвой некорректных вычислений баланса белого в вашем Raw-конвертере. Особенно явно эта проблема проявляется в Adobe Camera Raw и Adobe Lightroom. В меньшей степени – в Capture One, Aperture и других конвертерах.
Бытует мнение, что «Canon краснит», а «Nikon зеленит». Безусловно, у каждой камеры есть свой характер цветопередачи, что особенно заметно при съемке в JPEG. Но нельзя недооценивать влияние процесса Raw-проявки, который обычно вносит существенные изменения в итоговую картинку. Основу цветового решения при этом составляет баланс белого.
Илл. 17. 1. RGBG-структура байеровской матрицы
Что такое баланс белого? Это поправка цвета, компенсирующая неспособность камеры к цветовой адаптации, которая является естественным свойством человеческого восприятия. В процессе Raw-конвертации это достигается установкой 4 коэффициентов экспозиции (умножения сигнала) для каждого канала исходных данных RGBG (илл. 17.1). Если посмотреть на сырой Raw-файл без приводки баланса белого, то в большинстве сюжетов полученная картинка будет зеленоватой (илл. 17.2 [а]). Это связано с тем, что для восприятия человека самым важным (информационно насыщенным) спектральным диапазоном является именно зеленый. Причины этого чисто эволюционные и связаны с историей развития человека как биологического вида.
Илл. 17.2 [а, б]
Современные фотокамеры разрабатываются с учетом особенностей восприятия человека и при экспонировании отдают предпочтение зеленому каналу. По этой же причине зеленых пикселей на классической «байеровской» матрице в 2 раза больше, чем синих и красных. По сравнению с результирующим зеленым каналом (который вычисляется из двух) красный и синий экспонированы, как правило, меньше (илл. 17.2 [б]).
В процессе расшифровки данных матрицы картинка приводится к привычному RGB-изображению. Для того чтобы при этом она перестала быть зеленой, необходимо подобрать определенные коэффициенты как минимум для красного и синего каналов. Это позволит привести все каналы в соответствие с результирующим зеленым и получить более-менее привычное по цвету изображение (илл. 17.3).
Илл. 17. 3
Эта достаточно простая операция часто чрезмерно усложняется. Производители популярного программного обеспечения пытаются разрабатывать слишком сложные алгоритмы нелинейного вычисления баланса белого, далеко уходящие от простых коэффициентов умножения сигнала в каналах RGBG.
В результате этих сложных преобразований, дополненных к тому же неточной математикой (об этом чуть подробнее ниже) цвета часто определяются некорректно. Визуально это может выражаться, например, в чрезмерно красном цвете человеческих лиц и фиолетовом цвете теней, а также избыточном «расползании» нейтралей – нежелательном окрасе нейтральных областей паразитными оттенками.
Проблема некорректного баланса белого многократно усиливается при повышении контраста. Большинство операций, которые мы производим в конвертере, так или иначе сводятся к определенной форме контрастной кривой, которая применяется к изображению. Начиная от непосредственно кривой Curves, как правило, доступной в одной из панелей управления, и заканчивая основными ползунками – яркость, контраст, экспозиция, черная точка и другими.
Дело в том, что практически все (а может быть, вообще все) конвертеры сегодня используют алгоритмы работы со светлотой и контрастом через композитные кривые в одном из пространств RGB. Что при этом происходит с изначально неправильно рассчитанными, дисгармонично разбалансированными цветами? Рассмотрим пример.
Илл. 17. 4
Предположим, на определенном этапе обработки в Raw-конвертере мы решили сделать лица азиатских детей светлее и контрастнее (илл. 17.4). Неважно, делаем мы это в Raw-конвертере или в Adobe Photoshop, результат для рассматриваемых операций будет по сути одинаковым. Для этого необходимо применить примерно следующую форму кривой (илл. 17.5).
Илл. 17. 5
