Эта статья не пособие по цветокоррекции, это одна из статей о рациональном подходе к обработке фотографий. В ней есть пошаговые примеры нескольких методов цветокоррекции, которые могут быть полезны начинающим, но главная задача в другом.
Что такое "правильный" цвет и как его установить и всегда ли нужно это делать?
Чтобы обсуждать задачи цветокоррекции, потребуется определенная техническая база, так что в этой части материала об обработке фотографий, от вас потребуется концентрация.
Что такое цвет?
Это электромагнитное излучение в определенном диапазоне, входящем в диапазон, воспринимаемый человеческим зрением... или вроде того.
На самом деле, говоря о цвете, лучше отталкиваться от результата воздействия этого физического явления на зрение, то есть, на восприятие...
Любые ощущения человека очень субъективны, поэтому, говоря о цвете, пришлось построить определенные модели, которые позволяют большинству людей понимать о чем именно идет речь и, более-менее, договориться между собой о том, как следует воспринимать цвета.
Но существуют исключения. "Феномен синего или белого платья", в их числе. если интересно почитайте о нем в сети.
Феномен заключается в том, что глядя на этот снимок, люди делятся на две группы: часть воспринимает цвет платья как голубой с черными полосками, другие ─ как белый с золотом... нужно еще добавить, что один и тот же человек может реагировать на этот феномен по разному, в разное время и в разных условиях.
Этот пример говорит о том, что человеческое восприятие иногда дает сбои, что стоит учитывать при работе с цветом.
Чтобы получить формализованное описание ощущения цветов, придуманы математические модели.
Таких моделей несколько, все они удобны для применения в конкретных условиях. Мы рассмотрим две из них подробно.
RGB и CMY ─ эти две модели, схожие по своей природе и предназначены для отображения результатов на экранах электронных устройств (RGB) или на бумаге (CMY), в последнем случае есть нюансы.
RGB ─ аддитивная цветовая модель, это означает, что три основных цвета R - красный, G - зеленый и B - синий, смешиваясь в разных пропорциях, создают остальные оттенки цветового пространства. Одновременное использование всех трех цветовых каналов с максимальным значением яркости, формирует белый цвет. Черный цвет получается, когда элемент изображения не светится, то есть, яркость всех трех цветовых каналов равна нулю. Эта модель отлично работает с падающим светом.
CMY (CMYK) ─ субтрактивная модель, она использует красители трех цветов: Голубой (Cyan), Пурпурный (Magenta) и Желтый (Yellow). Результатом смешения всех трех красителей получается черный цвет... но в реальности черный, цвет не получается, поэтому в цветовую модель добавляют черный краситель и такую цветовую модель называют CMYK. Белый цвет определяется цветом бумаги, на котором происходит печать. Эту модель используют для отраженного света и применяют в полиграфии.
Далее, мы будем рассматривать только модель RGB, так как редактирование фотографий происходит на экране.
Основные цвета образуют три равнозначных 8 битных цветовых канала, каждый из которых имеет 256 градаций яркости, что позволяет описать 16.8 миллионов цветовых оттенков.
Для понимания этих "миллионов", нужно знать, что такое количество оттенков наше зрение воспринимать не в состоянии. Тогда зачем нужны файлы с разрядностью цветовых каналов 16 бит или 32 бита? Только для обработки изображения без потери качества. После завершения обработки, файлы трансформируют к 8-битной кодировке цвета.
Важный момент, если значения трех цветовых каналов равны, то речь идет о серой гамме оттенков, включая черный и белый цвета.
Как раз, в определении точек "черного", "белого", а также нейтрального серого, модель RGB наиболее удобна.
В других случаях удобней использовать цветовую модель HSL.
HSL ─ это аббревиатура от английских слов Hue, Saturation, Lightness, что означает "Оттенок", "Насыщенность" и "Яркость" (фотографы часто используют слово "Светлота").
Специфичность HSL заключается в том, что в нем все три параметра "Оттенок", "Яркость" и "Насыщенность" не зависят друг от друга, т.е. можно получить цвет, не существующий в реальном мире, например "темно-желтый" ─ представьте себе Hue=56º, Satutation=100% и Lightness=5%! Это означает, что цветовое пространство, описанное моделью HSL значительно шире цветового пространства RGB, что очень удобно для вычислений и преобразований.
Каждый цвет в модели HSL определяется тремя численными параметрами, поэтому очевидно, что графическое изображение цветовой модели будет трехмерным. Для простоты восприятия разделим схему на два понятных рисунка.
Первая диаграмма, иллюстрирует модель при одном значении яркости, это двухмерная полярная система координат, отражающая два параметра: Оттенок (Hue) и Насыщенность (Saturation).
Второй рисунок иллюстрирует изменение Яркости (Lightness), которая меняется от черного (0%), в нижней части цилиндра, до белого, яркость которого соответствует значению 100%.
Вернемся к первой схеме, которую называют "HSL-круг". Эта графическая модель очень удобна для оценки оттенка и насыщенности цвета.
Например, известно, что оттенок, соответствующий естественному цвету человеческой кожи лежит в диапазоне, примерно, 10º-20º, дальше легко проверить соответствие оттенка в изображении, реальному диапазону оттенков.
Как использовать HSL-круг?
Глядя на цветовой круг, удобно изменять цвет в желаемом направлении, используя движки или кривые, соответствующие цветовым каналам.
Главный принцип заключается в том, что для добавления нужного оттенка, нужно посмотреть на HSL-круг и уменьшить яркость в канале цвета ему диаметрально противоположного.
Например, чтобы красный цвет превратить в оранжевый, добавив в него желтый, нужно уменьшить синий, что приведет к увеличению интенсивности зеленого канала, что, в свою очередь, добавит желтизну в оттенок...
Это тот минимум информации, который может потребоваться для дальнейшего чтения статьи, но не для практической работы. Вернемся к обсуждению вопросов цветокоррекции.
Подход к цветокоррекции
Я уже упоминал, что цвет ─ это результат воздействия электромагнитного излучения на зрительные рецепторы. Из этого следует не совсем очевидный, на первый взгляд, вывод: одно и тоже излучение, в зависимости от условий, может вызывать разные ощущения.
Пример такой неоднозначности мы наблюдаем постоянно. Например, войдя в помещение, освещенное светом со смещенным цветовым балансом, мы через, короткое время, начинаем видеть все предметы в "нормальном", по ощущениям, цвете. Наше зрение способно к адаптации!
Но так происходит в реальном мире. Проекция пространства на плоскость (фотографии, картины и т.д.) не вызывает адаптации зрения.
Все дело в том, что разглядывая картину или фотографию, мы продолжаем видеть одновременно с ней окружающие нас предметы из реального мира и это заставляет зрение воспринимать фотографию как один из предметов этого окружения... понимая это мозг, не адаптирует зрение к сдвигу цветового баланса внутри картинной рамы. Разницы между экраном и отпечатком на бумаге, в этом случае, нет.
В середине прошлого века Р.Эванс, сотрудник лаборатории Eastman Kodak Company, сформулировал принцип, который сначала лег в основу автоматики полиграфических машин, а затем стал одним из принципов современной цветокоррекции.
Звучит он приблизительно так: если цвет предметов, о которых мы знаем, что они серого цвета, на фотографии соответствует серому же цвету, то соответствие других предметов их реальным цветам, не имеет значения, для гармоничного восприятия изображения в целом.
Как и всяким правилом, принципом Эванса нужно пользоваться осмотрительно, если после цветокоррекции серой стены, лица людей останутся с отчетливо синим оттенком, это не будет "восприниматься гармонично". :)
Напротив, если откорректировав цвет лица "на глаз", вы выведите серый фон точно в серый цвет, все будет отлично.
Я приготовил пример, который иллюстрирует использование принципа Ральфа Эванса.
Это изображение, в котором достаточно сложно установить точку "белого", так как белого цвета в изображении нет.
Более-менее реалистично установить цвета возможно, но как минимум, очевиден избыток желтого цвета, поэтому используем правило Эванса и приведем фон к серому цвету.
Если до хроматической коррекции, избыток желтого цвета был очевиден, то после коррекции, глядя на серый фон, зрение говорит мозгу: "Слушай, мозг, фон выглядит естественно, наверное цветы действительно имеют желтый оттенок. Нам что за дело?!" И мозг спокойно соглашается с этим утверждением...
Если задуматься, смысл цветокоррекции в удалении паразитных оттенков, которые вносит оптика, освещение и соседние поверхности.
При съемке я "тайно" использовал "серую карту", поэтому, ниже привожу результат цветокоррекции на основе заданного серого цвета. Сейчас мозг начнет возмущенно ворчать, ведь его, в очередной раз, обманули! :)
Вывод: цветокоррекция, основанная только на "Принципе Эванса", делает изображение "гармонично воспринимаемым", но не гарантирует верную цветопередачу. Что в некоторых технических жанрах съемки неприемлемо, а в художественной фотографии остается на усмотрение автора.
Чтобы получить верную цветопередачу, попробуем использовать точки "черного" и "белого". Так называют самую темную и самую светлую сюжетно-значимые зоны изображения.
Для примера возьму фотографию Большой Кисы, которую сделал в Сингапуре. Понятно, что попросить Кису подержать "серую карту", я не рискнул, поэтому действую "по старинке": определяю точки "черного" и "белого".
В целом, дисбаланс цвета в глаза не бросается (см. левый снимок), но учитывая количество зеленого, я заподозрил, что этот оттенок есть везде.
Самую светлую сюжетно-значимую точку я нашел у Кисы на холке, главное, что это точно не световой блик. С самой темной сюжетно-значимой точкой все чуть сложней: можно выбрать тень среди деревьев на заднем плане, но там точно будет зеленый оттенок, что плохо даже при минимальных значениях яркости. Я выбрал темную зону в камнях, она расположена слева от головы животного. Эта зона находится среди камней и зеленых листьев непосредственно рядом с ней нет.
В результате цвет шкуры стал более бурым, в ее тоне появился красный оттенок, т.е. красный канал получил большую яркость, что вполне логично.
Когда под рукой нет бенгальского тигра, можно посмотреть в местном зоопарке на белого медведя и убедиться какой оттенок получает белый мех при каждодневном использовании.
Если кажется, что шкура тигра получилась чересчур бурой, можно немного изменить кривую красного цвета... но сначала лучше посмотреть на белого медведя в местном зоопарке! :)
Вывод: корректируя баланс цветов, опирайтесь на инструменты редактирования, но окончательное решение принимайте на основании собственных ощущений...
Все, что мы, до сих пор, обсуждали в этом разделе, касалось только цветового оттенка, вторым важным параметром цвета является Насыщенность.
Насыщенность. Часто можно услышать определение "насыщенный цвет" или наоборот "грязь в хроматических каналах"... о чем идет речь в этих случаях?
В первом случае, имеются в виду значения насыщенности (Saturation), близкие к 100%.
Во втором случае, речь может идти как о низких значениях насыщенности, так и о шуме в цветовых каналах. Разберемся с этим подробней!
Рассмотрим пример очень яркого, с точки зрения цветовой палитры, изображения...
Изображение очень контрастное, с яркой цветовой палитрой, другим оно быть и не могло, потому что небо было безоблачным, а солнце стояло высоко. Что, конечно, не очень благоприятствует фотосъемке.
Что бросается в глаза? Небо явно имеет серый оттенок, это говорит о низкой насыщенности и это же подтверждает инструмент Info, насыщенность находится в диапазоне 10-15%. Морская вода имеет более насыщенный цвет ─ приблизительно 35-60%. А вот одежда и амуниция уже намного ближе к "насыщенным цветам" ─ 80-95%.
В целом, изображение выглядит очень сочным, но нужно понимать, что если, в среднем, насыщенность поля изображения превышает 60-70%, речь, скорей всего, идет о "визуальной катастрофе". :)
Еще один пример, где, на взгляд автора, недостаточно насыщенные цвета. посмотрим, что с этим можно сделать...
На верхней фотографии, вроде бы, есть недостаток насыщенности... здесь очень важно проявить осторожность, ее излишнее увеличение, сразу приводит к появлению неестественных оттенков и цифровых артефактов внутри окрашенных зон. Изменение насыщенности на 3-5%, как правило допустимо, но только, если в этом есть необходимость.
Яркость. Я уже писал, что в пространстве HSL параметры, определяющие цвет, не связаны между собой, поэтому яркость может изменяться независимо от оттенка и насыщенности, ограничением служит только здравый смысл и законы физики. Вы можете определить цвет, который невозможен в нашем мире, выше есть пример "темно-желтого" цвета, который будет выглядеть как "почти черный", в остальном, все в ваших руках.
Следует помнить, что одинаковая яркость трех цветовых каналов, дает нам черный, белый или оттенки серого цвета.
Информации в этой статье, конечно, недостаточно, для того чтобы профессионально работать с цветом, но вы теперь можете установить баланс белого и, главное, правильно ставить вопросы, чтобы начать развитие в этой области знаний.
