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RAW格式數碼照片處理技法

  • 2013-10-12 22:50:58
  • 來源/作者:互聯網/佚名
  • 己被圍觀

我們拍攝的數碼照片都是RGB模式的,圖像是由RGB紅綠藍3種基本顏色構成的。彩色數碼照片中紅色的地方R值就高,綠色的地方G值就高,藍色的地方B值就高。而黑白灰的地方其RGB是等值的

我們拍攝的數碼照片都是RGB模式的,圖像是由RGB紅綠藍3種基本顏色構成的。彩色數碼照片中紅色的地方R值就高,綠色的地方G值就高,藍色的地方B值就高。而黑白灰的地方其RGB是等值的。如果黑白灰的地方RGB值不相等了,圖像就偏色了,哪個值高,圖像就偏哪個顏色了。調整高的值,使黑白灰的地方的RGB等值了,這個圖像的偏色就校正過來了。

 

這就是中性灰理論

 

中性灰的基本原理

 

 

在自然景物中,物體在正常光線照射下反射的顏色,就是人們看到的物體的正常顏色。不論紅綠藍青品黃,所有的顏色在RGB模式中都由紅綠藍3種顏色通過不同的組合來表現。

 

 

 

 

按F8鍵打開信息面板。將鼠標放在圖中任意移動,可以在信息面板上看到鼠標所在點的RGB數值。
紅色:R=255,G=0,B=0;
綠色:R=0,G=255,B=0;
藍色:R=0,G=0,B=255;
黑色:R=0,G=0,B=0;
白色:R=255,G=255,B=255;

 

除此之外,有一個現象值得注意:灰色RGB等值。

 

圖像中的RGB數值

 

 

在Photoshop中隨便打開一幅彩色圖像。

 

按F8鍵打開信息面板,鼠標在圖像中隨意移動,可以看到鼠標所在位置的RGB數值。紅色的地方R值最高,綠色的地方G值最高,藍色的地方B值最高,黃色的地方是R和G值高而B值低?;疑牡胤绞荝GB等值。

 

 

按Ctrl+Shift+U鍵,將圖像去色成為灰度圖像,可以看到所有地方的RGB都等值了。

 

歸根到底就是一句話:在RGB圖像中,只要是黑白灰的物體,其RGB值就應該相等。

 

反過來推理,如果原本為黑白灰的物體,在RGB圖像中其值不相等,就是圖像偏色了。那么,只要把這個應該等值但現在不等值的RGB調整為等值,圖像的偏色就校正過來了。

 

校正偏色實際操作

 

 

首先判斷圖像場景中哪些景物應該是黑白灰。遠處模特穿的褲子(A點)應該是白色,后面記者用的相機的機身(B點)應該是黑色,上面室內建筑房梁(C點)可能是灰色,近處舞臺的下面背陰處(D點)可能是灰色。鼠標放在圖像中移動,可以看到這些原本應該或者可能為黑白灰的地方,G值都低,R紅+B藍=品。即舞臺燈光偏玫瑰紅色,照射得場景顏色偏品。

 

 

在最上面的工具欄中選中白平衡工具。

 

用白平衡吸管在剛才判斷的應該為黑白灰的地方單擊,可以看到圖像中的顏色校正過來了。

 

注意看,鼠標所單擊的地方的RGB值恢復了等值。也就是說整個片子中增加了原來較少的綠色,達到了紅綠藍三色平衡,整個圖像就不再偏色了。

 

 

如果將色溫色調參數的滑標都移動到最右側,黃+品=紅,整個圖像嚴重偏紅色。

 

用白平衡吸管再次單擊剛才判斷的應該為黑白灰的物體,可以看到圖像的顏色校正了。

 

 

即便是將色溫滑標移動到最左側,將色調滑標移動到最右側,現在合成的顏色已經偏得離譜了,如果在實際拍攝中拍攝成這個調子,所有的人都會認為這個片子報廢了。

 

 

用白平衡吸管在圖像中單擊場景中原本應該為黑白灰的物體,也就是說把吸管單擊處的顏色設置為RGB等值。

 

比如單擊模特所穿的白色裙子,這個點的RGB值恢復為等值,整個圖像相應地調整了RGB平衡關系,高的顏色值降低了,低的顏色值升高了。

 

我們只是主觀判斷那個裙子是白色,如果實際上那個裙子是黃色,那么用白平衡吸管單擊它之后,整個圖像以黃色為白,片子就會整體偏向其對比色藍色。

 

 

如果判斷圖中最前面的模特所穿的衣服為灰色,用白平衡吸管單擊灰色的衣服后,感覺圖像的顏色得到了校正,但是發現RGB值并沒有變成等值,這是因為色溫或者色相的值已經到了極限。

 

要點與提示

 

中性灰理論是校正圖像顏色的科學理論,是一個大的原則,千萬不要死鉆牛角尖。

 

由于RAW格式圖像只記錄了所感應的光信息,所以不必考慮相機的白平衡設置。后期處理可以輕松校正偏色,而且不會損失圖像質量。

 

在圖像中單擊不同的黑白灰點,可以看到偏色都能得到校正。但是各點校正后的顏色并不完全一樣,仍會有一定的差別,有的偏暖有的偏冷。單擊各點后的色溫色調參數值也不一樣,甚至差別很大。這種差別是由多種綜合因素影響的,要完全研究清楚、表述清楚這個問題,不是本書能解決的了。我們知道了白平衡吸管的用法,了解了根據中性灰理論進行操作的基本方法,能在實際中合理應用,校正圖像的偏色,這就夠了。在這里,可以僅知其然而不必知其所以然。

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