整理数码摄影的宽容度Word文档格式.docx
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测绘仪器的量程其实也可以理解成可测量对象的动态范围。
大动态范围的场景
而在照相技术里面,动态范围则是指拍摄对象的亮度范围——对象里最暗点到最亮点的亮度跨度。
比如上图所示的大动态范围的场景,画面里既有特别亮的阳光反光区域,又有特别暗的山体阴面。
大动态范围的场景里,最亮部分与最暗部分相差特别大,画面的对比度高,层次丰富。
小动态范围的场景
而小动态范围的场景里,则多数对象的亮度都差不多,画面对比度低,容易表现出暧昧、朦胧的画面感觉。
动态范围的描述:
前面说过,动态范围既然是一个范围,那么就可以用比值或者差值来进行量化描述。
在照相技术里,我们常采用差值来对动态范围进行量化。
我们知道,曝光量每增加一倍或者减少一半,则被称之为增、减1EV(ExposureValue,曝光级),测光表可以测量该区域的亮度为nEV。
而动态范围则可以用场景里最高亮度与最低亮度区的EV之差来表述,比如说“为了拍摄柔和的人像照片,我们可以为场景布光或者使用道具,控制其动态范围在3EV之内”,就是指布光完成后,画面里最亮(可能是白色衣物)与最暗(常常是头发)区域的测光值不超过3EV。
亮度直方图的秘密
在理解了动态范围的意义之后,我们顺便插入一个实用的小常识:
数码相机亮度直方图的读图方法,这跟理解图像的动态范围是有紧密关系的。
直方图显示是大多数数码相机都有的一项功能,它们可以在回放照片时显示,有的甚至可以在预览画面上实时显示。
数码相机往往支持直方图显示
直方图是用来体现图像亮度分布的图表,它显示了画面中不同亮度对象所占的画面比例。
亮度直方图其实也是一种柱状图,只不过它的每一个“柱”挨得太过紧密,因此我们可以将它理解成一个二维坐标里一条紧挨着一条的竖线(柱状图)构成的图表。
直方图的由来
这个特殊的柱状图的横轴是像素亮度,左边低,右边高;
纵轴是指定亮度的像素所占整个画面的比例,下面小,上面大。
由此直方图就通过亮度和画面比例表示出了整个画面的亮度分布,坐标中竖线(柱)越高,表明亮度为它与横轴相交点的像素占整个画面的比例越高。
比如下面的例子:
画面中的比例最高的亮度
假如上图是一幅数码照片的亮度直方图,图中我们指定的橙色竖线最高,它与横轴的交点是150,这就表示这幅照片中,亮度为150的像素在画面中最多。
又比如,图中横轴0点处几乎没有柱状图,这就表示该画面中没有亮度为0的点(黑点)。
接下来我们看看场景的动态范围与直方图的关系:
我们观察上面两个场景的亮度直方图,可以发现大动态范围的场景,其直方图是在整个横轴(亮度)范围内分散开来的;
而小动态范围的场景,直方图则比较集中。
什么是宽容度
我们知道宽容是指一个人对事情的包容、原谅和接纳,比如我们常说“某爸爸很宽容,孩子很乖当然爸爸高兴,即便孩子很淘气的时候爸爸也不生气”。
同样的,数码相机的宽容度我们可以理解成一个拟人化的词,它是指相机成像时对场景动态范围的容纳程度:
如果相机既能表现场景中很亮的对象,也能表现场景中很暗的对象。
那么我们就可以说这个相机的宽容度很大。
相机的宽容度,就是指它在一次拍摄中所能表现的场景的最大动态范围。
相机宽容度大小如何影响图像效果呢?
我们来看一个例子,对于同样的场景,我们模拟宽容度不同的两台相机来拍摄:
高宽容度相机拍摄的画面
如果相机的宽容度较高,那么它可以将画面里高光的部分,比如雪花的绒绒的感觉表现出来;
同时暗部,比如屋檐下的图案也表现出来。
低宽容度相机拍摄的画面
如果相机的宽容度很低,那么画面中高光和较暗的部分都可能表现不好层次,比如雪花的部分变成了全白,而屋檐下的图案则被全黑的区域吞没——这就是所谓的“高光溢出”和“暗部缺失”,都是画面层次不够自然的表现。
注意:
上面只是我们为了演示效果而人为制作的模拟图,同一时期的相机宽容度相差不会这么大。
从上面图像的效果我们就不难理解了:
数码相机的宽容度太大、太小都不好。
如果相机的宽容度太大,拍摄出的画面显得平淡、不够鲜明;
但是如果宽容度太小,拍出的照片则过渡生硬,层次缺乏。
照片影调与位深度的关系
前文说到,相机的宽容并不是越大越好,可能有读者到此会疑惑了,那为什么数码相机的发展趋势还是向着高宽容度的呢?
使用全新SuperCCD的富士胶片FinePixF200EXR新近发布
答案可以分两个方面来讲:
首先,数码相机的感光宽容度和输出宽容度是不同的两个概念,感光宽容度受到硬件限制,而输出宽容度可以通过图像软件来调节。
但是硬件是基础,软件调节只是在硬件提供的感光宽容度的范围内进行调节,也就是说最终相机的输出宽容度不可能大于硬件的感光宽容度限制
因此,硬件感光宽容度越大,输出图像可优化的空间也就越大。
硬件的感光宽容度当然是更大一些好,这就是数码相机感光器件发展趋势所向。
第二,“相机的宽容度并不是越大越好”其实也只是在一定的色彩空间里成立的。
这是我们本节讨论的核心问题。
我们真实世界里的颜色和亮度用“千变万化”之类的词来形容可能都显得苍白,因为这些色彩和亮度可能是连续变化的,种类不可数的。
可是数字图像是有色域和位深度限制的,它只能表现有限的色彩数量。
比如最常见的RGB色域,通过R(red,红)、G(green,绿)、B(blue,蓝)的不同浓度来混合成各种颜色,而R、G、B各通道的浓度又通过位深度来进行限制。
因此8位的RGB色域可以表达的色彩数量是28×
28×
28=16777216种:
从(R0,G0,B0)到(R255,G255,B255)。
在将无限、平滑变化的真实世界的色彩,转换成有限的表现力的数字图像的过程中,必然存在色彩损失、层次变得生硬的现象。
我们把数码摄影想像成一个翻译题,来进行简单分析,就知道在一定的色域下,相机的宽容度如何影响图像的层次了。
我们假定有一串连续的数字“3,4,5,6,7”(想像成真实世界的连续光影变化),现在要将它们翻译成英文的字母,但是英文字母只有“a,c,e”这三个不连续的字母(想像成表现力有限的数字影像)可用。
宽容度小的翻译结果
翻译方法一:
宽容度为3,可以识别数字4,5,6,并分别翻译成“a,c,e”;
当数字小于4时,认为其等于4,翻译成“a”;
当数字大于6时,认为其等于6,翻译成“e”。
按照这种规则,最后“3,4,5,6,7”被翻依次译成了“a,a,c,e,e”。
宽容度大的翻译结果
翻译方法二:
宽容度为7,可以识别数字“2,3,4,5,6,7,8”,但是由于字母的表现数量限制为“a,c,e”三个了,所以采用简单的线性转换方式,宽容度范围内的数字只能被依次翻译成“a,a,c,c,c,c,e,e”,其中“a,c,c,c,e”是“3,4,5,6,7”的翻译结果。
比较这两种翻译方法的优劣:
两种翻译方式的结果都造成了数据流失,因为可用的英文字母太少。
但是宽容度小的方法一的结果好在中间值对比明显,缺点在于小于4或者大于6的数字都表现不出区别;
而宽容度大的方法二,结果中间值不能区分,“4,5,6”都被翻译成了“c”,但对两端的数字表现出了区别。
当然,上面的数字游戏只是一个极端的对比,实际上数码相机的宽容度还是很大的,也就是说当我们翻译可用的英文字母丰富了,结果就大不一样了。
实际上我们常用的色域通道位深度(游戏里的英文字母数)还算充足,在这个前提下,数码相机的成像宽容度越大,越善于表现场景中高光和阴影部分的变化。
数码相机的宽容度与测试方法
前面说完了理论,我们再来通过实验探讨一下数码相机的宽容度到底有多大。
当然,我们还是要借助软件来实现。
Imatest可以测试出相机在一定信噪比下的成像宽容度
前面我们对数码相机宽容度的定义是“在一次拍摄中所能表现的场景的最大动态范围”,进一步说,所谓“能表现”是指至少能够体现出场景中细微的亮部差别。
但实际上我们测试采用了一个间接的方式,因为要设置一个动态范围超过数码相机宽容度的渐变对象并不是容易的事情。
在实验室均匀光源下,我们使用的柯达Q13灰阶标板最亮一级与最暗一级的光比也不过10.3EV/6.1EV。
所以我们采用多次不同曝光量的方式来相对扩展拍摄对象的动态范围,然后进行拼接计算。
柯达Q13灰阶标板
我们在均匀光照下以柯达Q13灰阶标板作为拍摄对象,并进行多次包围曝光,直至灰阶标板出现高光溢出和暗部缺失。
然后再分析这些拍摄结果组合起来达到的可表现的动态范围,即可获得相机成像宽容度的范围。
各型数码相机的宽容度大小
从技术上讲,数码相机的成像宽容度主要跟图像传感器上单个像素的感光面积(也就是常说的开口率)有关。
我们选择了最新的全画幅数码单反相机、APS-C数码单反相机、小画幅的消费型数码相机以及富士胶片的SUPERCCD机型作为测试对象,它们分别是佳能EOS5DMarkII、佳能EOS50D、佳能PowershotG10和富士胶片FinePixF60fd。
测试时,我们先关闭数码相机宽容度优化的相关功能,并设置感光度为ISO100,影像风格设置为默认的“标准”模式,照片存储为最大尺寸、最高质量的JPG。
以下是测试结果:
佳能EOS5DMarkII的测试结果
佳能EOS50D的测试结果
佳能PowershotG10的测试结果
富士胶片FinePixF60fd的测试结果
从测试结果来看,在信噪比为10的情况下,佳能EOS5DMarkII、佳能EOS50D、佳能PowershotG10和富士胶片FinePixF60fd的宽容度分别为7.99EV、7.93EV、5.25EV和4.52EV。
可以看出大尺寸传感器的数码单反相机比消费型相机的宽容度要大得多。
此外,如果将图像的信噪比换算基准设置低一些,数码单反相机的成像宽容度可以超过10EV。
此外,如果相机支持更高的采样率,使用RAW文件在16位/通道的工作空间下进行宽容度测试,可能获得更高的测试结果。
数码相机的宽容度优化功能
数码相机再现图像时,并不完全按正比方式来表现,也就是说现实中均匀的亮度变化在照片里并不按正比再现。
如下一个均匀的灰阶标板,在照片里每一个灰阶响应的系数并不一样,以至于响应曲线呈“S”型,这就是我们在调整色彩响应时常说的Gamma曲线。
它斜率越大的位置,图像对比度越高。
不成正比的灰阶响应
新的数码单反相机多具有宽容度优化功能,比如索尼的“DRO”、佳能的“高光色调优先”,尼康的“动态D-Lighting”等,它们便是通过调整Gamma曲线的状态,来改变画面的影调。
这种改变往往体现在高光部分或者阴影部分的对比度增加,但不会提升相机的成像总体宽容度。
测试显示,佳能的“高光色调优先”并不明显增加成像宽容度。
佳能EOS5DMarkII关闭“高光色调优先”的成像宽容度
佳能EOS5DMarkII开启“高光色调优先”的成像宽容度
高动态范围影像(HDRI)
既然数码相机的成像宽容度非常有限,而现实中很多场景的动态范围又非常大,所以数码照片中就会经常出现高光溢出或者暗部缺失的现象。
逆光拍摄时,数码相机的宽容度明显不足
在大动态范围拍摄数码照片时,我们往往需要增加曝光来保证暗部的层次,或者减少曝光来获得高光处的细节,但总是顾此失彼。
为了改善这种状况,人们发明了高动态影像(HDRI)拍摄方法,在胶片时代,人们常用减光镜来降低部分画面的亮度,从而让相机“看”到的场景动态范围减小。
而在数码影像时代,我们可以用多张不同曝光度的照片来合成,就方便得多了。
同一场景的包围曝光
只要拍摄如上多张不同曝光度的照片,然后取其中各自的亮部和暗部,就可以合成一张既有亮部细节,也有暗部层次的HDR影像了。
合成的高动态范围影像
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