Известный цветокорректор Дэн Маргулис говорит, что можно обрабатывать изображение на черно-белым мониторе. К этой точке зрения стоит относиться с определенным скептицизмом, но для подхода самого Дэна к обработке это могло бы сработать.
Маргулис как не-фотограф всегда крайне аккуратно вмешивался в исходное изображение и в основном только улучшал контраст и убирал паразитные оттенки.
Обрабатывать на черно-белом мониторе мы не будем, но все-таки давайте сейчас поговорим о сером цвете. Что это такое с точки зрения цветового пространства RGB?
В прошлом выпуске “Учи матчасть” я рассказала какими цифрами обозначается черный и белый цвета. Так вот, у нас нет какого-то одного серого цвета. К слову, черный и белый условно тоже можно считать оттенками серого цвета.
У нас есть градации серого. От светлого, почти белого, до почти черного. Но все эти не 50, а 256 оттенков серого объединяет одного. У каждого оттенка серого цвета цифровое значение всех трех каналов одинаковое. Объясняю простым языком — если вы видите такие обозначения цвета как RGB (50, 50, 50), то это серый цвет. Если вы видите такое обозначение, как RGB (180, 180, 180,), то это тоже идеально-нейтральный серый цвет. Без оттенков и примесей. Первый цвет — это темный серый ( помним, что все по нулям - это черный), второй цвет — это скорее светлый серый.
Какая роль серого цвета в изображении? Она огромна. На самом деле, если мы хотим получить чистые, рекламные “стоковые” цвета, то нам просто необходимо, чтобы в нашей изображении серый был идеально серым. Если есть примеси синего или зеленого или любого другого оттенка, то это как правило означает, что примесь этого цвета есть во всем изображении. Такая примесь называется “паразитным оттенком “ или “цветовой вуалью”. На моем канале youtube есть очень подробный урок как избавиться от этого паразитного оттенка. Поройтесь в ссылках в шапке аккаунта, там есть ссылка на канал.
Программы автокоррекции действуют по этим правилам — они вычисляют участки изображения, где значения каналов очень близки между собой, и делают значения равными. В итоге цвет и контрастность фотографии немного меняется.
Продолжение следует
|
|
