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.