Pavel_Kosenko_-_Zhivaya_Tsifra_2013

Илл. 17. 3

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 опре - деляются некорректно. Визуально это может вы - ражаться, 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 мно - гократно усиливается при повышении контраста. Большинство операций, которые мы производим в конвертере, так или иначе сводятся к опреде - ленной форме контрастной кривой, которая при - меняется к изображению. Начиная от непосред - ственно кривой Curves, как правило, доступной в одной из панелей управления, и заканчивая ос -

Илл. 17. 7

есть проявление некорректной работы с балансом белого. Далее при повышении контраста этот ис - ходный разбаланс мы делаем еще более заметным.

Результат – избыточно красные лица, кото - рые, полагаю, многим из вас хорошо знакомы. По этой же причине часто приходиться сталкивать - ся с излишне фиолетовыми тенями и другими чисто техническими проблемами цвета.

Казалось бы, напрашивается решение – при -

Luminocity. Посмотрим, что бы из этого вышло в нашем примере. Для этого просто изменим режим наложения слоя Curves (илл. 17.5) с Normal на Luminocity. Сравните результат (илл. 17.8) с тем, который получается при аналогичной операции, но в режиме наложения Normal (илл. 17.6).

Как видите, лица в таком варианте получают - ся светлее и контрастнее, но остаются шоколад - но-загорелыми, а не красно-обожженными. Такой результат я бы отнес к более удачному. Однако на самом деле это не решает проблему.

статочно бледной. Для повышения насыщенности придется применять соответствующие инстру - менты, что в итоге неизбежно будет приводить к плохо сбалансированным цветовым решениям.

Как мы уже знаем из первых глав, работа с цветовой насыщенностью в обход светлоты – это лож - ный путь в поиске гармоничного результата.

Казалось бы, другой очевидный выход – дать пользователю возможность управлять поканаль - ными кривыми и индивидуально для каждого файла регулировать цветовые установки. Более того, такая возможность реализована, например, в Apple Aperture и Capture One, а также с недавних пор в Adobe Camera Raw и Lightroom. Однако и это не решает проблемы, так как управлять светлотой и контрастом фотографии через поканальные кривые еще сложнее. Попробуйте себе представить, что для каждой фотографии вам придется вруч - ную настраивать все три кривые RGB. Это не только трудоемко, но и неизбежно будет уводить нас от стабильного результата в рамках серии фотогра - фий. Работа с поканальными кривыми – попытка борьбы с плесенью, а не с сыростью. Это еще один дополнительный инструмент, который препод - носится разработчиками как новая возможность, фактически же является попыткой поставить за - платку на проблемные места.

2.Отказ от качества Raw-конвертации в угоду скорости

Согласно опросу, проведенному мною в своем блоге относительно Raw-конвертеров, в котором приняло участие 1700 фотографов, порядка 60% пользователей предпочитают Adobe Camera Raw

и Adobe Photoshop Lightroom, 15% – «родные»

конвертеры производителей фотокамер, около

6,5% – RPP, 6% – Phase One Capture One, 3,5% – Apple Aperture и примерно 5% – с десяток мало - известных. Почти все они, кроме RPP и, может быть, Apple Aperture, используют при вычисле -

определенным математическим операциям. Цело - численная математика отбрасывает в результате расчетов все цифры после запятой. В такой мате - матике, например, 5:2 = 2. Математика же с плавающей точкой дает другой ответ: 5:2 = 2,5.

Насколько важна эта точность, учитывая, что в основном работа идет с большими числами, а конвертеры используют различные ухищрения, позволяющие в некоторой степени повысить точность математических операций?

Во-первых, математических операций в про - цессе конвертации происходит множество, ошиб - ки накапливаются и накладываются друг на друга.

уровней. Но уже 8-битное число, которым опи - сываются более темные тона, соответствует всего лишь 256 уровням. То есть в тенях ошибка всегда будет больше, к тому же она будет заметнее глазу. Подобные ошибки, в частности, могут проявляться в снижении детализации и повы - шении уровня шума.

В-третьих, точность математических опера - ций оказывается особенно важной для любых цветовых преобразований. Именно она определяет, в частности, плавность градиентных перехо - дов и нередко является причиной постеризации (эффекта «небо ступеньками»).

Особенно актуальной становится проблема неточной математики при работе с высоким контрастом, значительными сдвигами экспозиции и особенно в случае ее увеличения.

Если это так важно, почему же разработчи - ки до сих пор не решили эту проблему? Дело в том, что процессы Raw-конвертации достаточно сложные и ресурсоемкие. Точная математика с плавающей точкой в значительной степени сни - жает скорость работы конвертера. В частности, при таких вычислениях довольно сложно (часто невозможно) отображать изменения картинки в режиме реального времени. Потребитель же в основной своей массе не готов расплачиваться ско - ростью за качество и желает видеть изменения в тот же момент, когда прокручивает ползунок.

Не стоит забывать, что основные разработчики Raw-конвертеров – коммерческие компании. Их первоочередная задача – завоевать массового потребителя, а создание качественного инструмен - та для фотографов отходит на второй план. Хотя в теории одно другому не мешает, на практике вступает в силу вопрос приоритетов. Качеством изображения пренебрегают ради скорости и ви - зуального контроля за результатом в режиме реального времени. Считается, что артефакты ско - ростной конвертации большинство потребителей не в состоянии заметить и тем более оценить.

Действительно, подавляющему большинству людей высокое качество картинки просто не нуж -

но. Основной массе потребителей куда важнее скорость работы, а не качество цвета, детализации и плавность переходов оттенков цвета.

Есть и другие, чисто технические и организаци - онные сложности в реализации точной математики. Производители могли бы с ними справиться, если бы в этом была необходимость. Но этому не уделяется должного внимания из-за отсутствия достаточного спроса на высокое качество конвертации и неготов - ности пользователя платить скоростью за качество.

3.Техническая, а не фотографическая логика работы инструментов

Исторически цифровые фотокамеры переняли у пленочных фотографические параметры и терминологию: экспозиция, диафрагма, выдержка, ISO, цветовая температура освещения и другие. С некоторыми нюансами логика съемки на циф - ровую камеру в целом похожа на логику пленоч - ного периода. Появившиеся вместе с цифровой фотографией Raw-конвертеры в целом сохра - нили эту логику, однако в процессе их эволюции часть важных фотографических принципов была значительно упрощена.

Тем не менее эти принципы заняли свое место в фотографии неспроста. Они изначально отра - жали особенности восприятия человека и помогали фотографу мыслить художественно.

Например, при повышении фотографического контраста тени всегда затемняются сильнее, чем осветляются света. Именно так происходит при разноконтрастной проявке фотопленки, где на контраст мы можем влиять температурой проявителя и скоростью перемешивания, а также исход - ной экспозицией при съемке. Аналогичным обра -

зом происходит повышение контраста при печати на бумагу, т. к. характеристические кривые бумаги также имеют форму с приоритетом теней.

Если же рассматривать современные Rawконвертеры, то в большинстве из них контраст по - вышается либо одинаково для светов и теней, либо адаптированно в зависимости от распределения светлот на фотографии. Что в целом не соответ - ствует восприятию человека и значительно уводит фотографа в сторону от правильной и быстрой ра - боты с изображением. В итоге приходится использовать различные ухищрения, чтобы компенсировать воздействие на света слишком примитивного

ние, которое регистрирует цифровая камера, рав - но как изображение на негативной фотопленке, очень малоконтрастное. В процессе его приведе - ния к некоторому привычному виду используют - ся определенной формы контрастные кривые. В случае фотопленки это довольно сложной формы характеристические кривые пленки и бумаги в соответствии со стандартами проявки и печати. В случае цифрового файла – это некоторая базовая кривая в Raw-конвертере. Мы уже рассматривали подобную кривую в главе «Честность» в фотогра - фии», когда говорили о параметрах по умолчанию

вAdobe Camera Raw (Lightroom).

Аналогичной формы кривые используются

вбольшинстве распространенных конвертеров. Такие кривые довольно примитивны и практиче - ски не связаны с остальными параметрами Rawконвертации, т. к. являются дополнительной об - работкой, накладываемой внутри конвертера на