О RGB-неравноправии в Luminosity-наложении
Предлагаю нам вместе провести небольшой эксперимент, в результате которого мы сделаем, на мой взгляд, важный практический вывод по использованию режима наложения Luminosity. Для этого простого опыта я открыл в Photoshop нейтрально-серую, малоконтрастную RGB-картинку.
Поверх слоя изображения добавим корректирующий слой Curves, в котором для канала Red зададим некую Z-образную кривую, радикально повышающую контраст. Остальные каналы остались без изменений. Слою Curves назначаем режим наложения Luminosity.
Те же самые действия я дважды повторил с копией изображения, только подобной форме кривой поочередно подвергались каналы Green и Blue соответственно.
В итоге мы получаем 3 двухслойных файла, которые отличаются только содержимым верхнего слоя Curves в режиме Luminosity. Одна и та же форма кривой применяется в первом изображении для канала Red, во втором изображении для канала Green и в третьем изображении для канала Blue.
Пока мы не увидели результат, попробуйте проверить себя, можете ли вы представить, как примерно выглядят эти 3 изображения? Какой характер изменений они претерпели, что можно сказать о цвете/контрасте, насколько изображения отличаются друг от друга, и есть ли вообще среди них отличия?
[Читать далее...]
О чём смело можно судить, так это о результирующем цвете. Напомню, что в режиме наложения Luminosity информация о яркости берется с корректирующего изображения (накладываемый слой), а хроматическая составляющая (цветовой тон и насыщенность) с исходного изображения (нижележащего слоя). Очевидно, что во всех трех случаях наш корректирующий слой Curves в режиме наложения Luminosity не сможет привнести какой-то цветовой оттенок, и итоговое изображение так и останется ахроматичных (бесцветным), как и было исходное.
Перед тем как более подробно обсудить изменения яркости/контраста, давайте всё-таки взглянем на результаты наших манипуляций. Так как в некоторых случаях итоговое воздействие кривой оказалось мало заметно, то для большей наглядности все иллюстрации объединены в GIF-анимацию из четырех кадров.
На первом кадре «Source» - исходное изображение, без каких-либо коррекций.
Далее «Blue» - результат Z-образной кривой для синего канала в режиме Luminosity, как видно, такая радикальная кривая оказала минимальное воздействие на результирующий контраст картинки.
Кадр «Red» - та же самая форма кривой, но для канала Red, режим наложения для слоя Curves также Luminosity. Заметно, что вклад в яркостную составляющую у канала Red больше, чем у Blue, но всё равно относительно небольшой.
И наконец, самое вкусное - иллюстрация «Green». Как мы видим, зеленый канал оказал наибольшее влияние на итоговую яркость, увеличение контраста в этом случае лучше всего соотносится с нашей радикальной кривой. Хотя эта же форма кривой применялась и к другим каналам, только через Green она смогла максимально себя проявить.
Из всего вышесказанного формулируем вывод:
Каналы Red, Green и Blue неравноправны в формировании яркостной составляющей. Наибольший вклад вносит канал Green, а канал Blue - наименьший.
Корни этого факта следует искать в физиологических особенностях человеческого глаза, максимальная световая чувствительность которого при дневном и сумеречном зрении достаточно близка к зеленой части видимого спектра. Именно поэтому канал L* из Lab больше всего похож на зеленый канал. Именно поэтому канал Green в большинстве случаев бывает хорошей основой для черно-белой версии цветного изображения. Именно поэтому на матрицах с классическим Байеровским паттерном зеленых фильтров в два раза больше чем синих или красных. Именно поэтому мы более критичны к полезной детализации и уровню шуму в зеленом канале, пропуская мимо глаз многие недостатки в красном и синем. Отчасти поэтому при дневном свете изображение в зеленом канале цифровых камер оказывается лучше всего проэкспонировано и, как следствие, менее шумное.
Помня о яркостной информации, которую несет в себе канал Green, вы сможете получать не только более выразительные черно-белые изображения, но и, при использовании смешения каналов, потрясающие цветные. Да придёт в чувство цвет и контраст ваших фотографий, удачи :)
Поверх слоя изображения добавим корректирующий слой Curves, в котором для канала Red зададим некую Z-образную кривую, радикально повышающую контраст. Остальные каналы остались без изменений. Слою Curves назначаем режим наложения Luminosity.
Те же самые действия я дважды повторил с копией изображения, только подобной форме кривой поочередно подвергались каналы Green и Blue соответственно.
В итоге мы получаем 3 двухслойных файла, которые отличаются только содержимым верхнего слоя Curves в режиме Luminosity. Одна и та же форма кривой применяется в первом изображении для канала Red, во втором изображении для канала Green и в третьем изображении для канала Blue.
Пока мы не увидели результат, попробуйте проверить себя, можете ли вы представить, как примерно выглядят эти 3 изображения? Какой характер изменений они претерпели, что можно сказать о цвете/контрасте, насколько изображения отличаются друг от друга, и есть ли вообще среди них отличия?
[Читать далее...]
О чём смело можно судить, так это о результирующем цвете. Напомню, что в режиме наложения Luminosity информация о яркости берется с корректирующего изображения (накладываемый слой), а хроматическая составляющая (цветовой тон и насыщенность) с исходного изображения (нижележащего слоя). Очевидно, что во всех трех случаях наш корректирующий слой Curves в режиме наложения Luminosity не сможет привнести какой-то цветовой оттенок, и итоговое изображение так и останется ахроматичных (бесцветным), как и было исходное.
Перед тем как более подробно обсудить изменения яркости/контраста, давайте всё-таки взглянем на результаты наших манипуляций. Так как в некоторых случаях итоговое воздействие кривой оказалось мало заметно, то для большей наглядности все иллюстрации объединены в GIF-анимацию из четырех кадров.
На первом кадре «Source» - исходное изображение, без каких-либо коррекций.
Далее «Blue» - результат Z-образной кривой для синего канала в режиме Luminosity, как видно, такая радикальная кривая оказала минимальное воздействие на результирующий контраст картинки.
Кадр «Red» - та же самая форма кривой, но для канала Red, режим наложения для слоя Curves также Luminosity. Заметно, что вклад в яркостную составляющую у канала Red больше, чем у Blue, но всё равно относительно небольшой.
И наконец, самое вкусное - иллюстрация «Green». Как мы видим, зеленый канал оказал наибольшее влияние на итоговую яркость, увеличение контраста в этом случае лучше всего соотносится с нашей радикальной кривой. Хотя эта же форма кривой применялась и к другим каналам, только через Green она смогла максимально себя проявить.
Из всего вышесказанного формулируем вывод:
Каналы Red, Green и Blue неравноправны в формировании яркостной составляющей. Наибольший вклад вносит канал Green, а канал Blue - наименьший.
Корни этого факта следует искать в физиологических особенностях человеческого глаза, максимальная световая чувствительность которого при дневном и сумеречном зрении достаточно близка к зеленой части видимого спектра. Именно поэтому канал L* из Lab больше всего похож на зеленый канал. Именно поэтому канал Green в большинстве случаев бывает хорошей основой для черно-белой версии цветного изображения. Именно поэтому на матрицах с классическим Байеровским паттерном зеленых фильтров в два раза больше чем синих или красных. Именно поэтому мы более критичны к полезной детализации и уровню шуму в зеленом канале, пропуская мимо глаз многие недостатки в красном и синем. Отчасти поэтому при дневном свете изображение в зеленом канале цифровых камер оказывается лучше всего проэкспонировано и, как следствие, менее шумное.
Помня о яркостной информации, которую несет в себе канал Green, вы сможете получать не только более выразительные черно-белые изображения, но и, при использовании смешения каналов, потрясающие цветные. Да придёт в чувство цвет и контраст ваших фотографий, удачи :)