Зачем снимать в RAW?

Отличная статья для начинающих фотографов. Антон Мартынов просто и доступно рассказывает про преимущества RAW-формата.



Для начала — пара небольших ремарок:

Во-первых, многие мои коллеги вполне резонно замечают, что RAW, в отличие от JPEG — это не абревиатура, поэтому не надо писать RAW со всеми заглавными буквами. Согласен, это верное замечание. Но… Мне больше нравится писать RAW большими буквами. =: ) Так слово более заметно и визуально лучше противопоставляется тому же JPEG. Считайте это просто такой моей заморочкой.

Во-вторых, в Сети очень распространено мнение, что некогда был Золотой Век фотографии, когда деревья были больше, небо было голубее, а девушки были моложе снимали на плёнку и ничего не обрабатывали. Мол, сама технология фотографирования на плёнку чуть ли не исключает последующую обработку… Увы, это не так. Обработка была всегда, она вообще-то неоделимая часть фотодела. Для примера, вот вам фото Ричарда Аведона, на котором он помечал те зоны, которые, по его мнению, нужно корректировать — делать ярче или темнее:

То есть, вопрос обработки — это лишь вопрос желания фотографа сделать кадр таким, каким ему это нужно. И никакая религия плёнка или цифра тут ни при чём.

Многие слышали что-то о формате RAW, который сейчас предлагается в качестве опции во всё большем количестве фотокамер. Начинающие фотографы, как правило, просто игнорируют его, предпочитая снимать в JPEG по умолчанию, полагаясь на автоматику камер. Чуть освоившиеся уже делают робкие попытки съёмок в RAW, но, увы,часто сталкиваются при этом с рядом проблем:

Во-первых, RAWы занимают гораздо больше места на флешке и уже это отталкивает многих фотографов от использования этого формата.

Во-вторых, после съёмки с RAWами нужно ещё что-то делать, просто так они не открываются, не обрабатываются, требуя освоения каких-то дополнительных программ.

Ну и в в-третьих, самое важное — часто бывает так, что люди, разобравшись с дополнительными программами, получают из RAWвов результаты, уступающие по качеству тому, что получались у них при съёмке в JPEG.

Так зачем же нужны эти RAWы, если от них только проблемы? Зачем же производители включают их поддержку во всё большее количество камер? Давайте попробуем разобраться.

Для начала, увы и ах, надо понять несколько моментов об устройстве матрицы фотоаппарата. Да-да, опять зубрёжка и опять изучение матчасти. Но, простите, без этого сложно будет двигаться дальше. Так что я постараюсь описать эту часть кратко и как можно более понятно. Итак.

Матрицы цифровых фотоаппаратов, как известно, представляют из себя множество светочувствительных ячеек, фотодиодов, собранных в ряды и столбцы. Каждый фотодиод представляет собой неделимую единицу информации — пиксель. Этих пикселей в матрице — миллионы (поэтому и в ходу термин “мегапискель”, то есть — “миллион пикселей”) и из них состоит результирующее изображение. Полагаю, всё это вы уже и так знаете. Однако, на физическом уровне сами эти фотодиоды устроены так, что они способны воспринимать только яркость падающего на них света и им всё равно, лучи какого цвета в них попадают. По сути — наши современные цифровые фотоаппараты оснащены чёрно-белыми сенсорами. Но мы же привыкли видеть мир цветным! Как инженеры решили проблему цвета в современных цифровых фотокамерах?

На самом деле, принципиальное решение этой проблемы далеко не ново. Для получения цветного фотоизображения ещё в конце позапрошлого века применяли технику, когда кадр делался с помощью трёх светофильтров — синего, зелёного и красного:


Три цвета в электронном виде пересекаясь дают все необходимые оттенки

С каждым из них делался отдельный снимок, всего их было три. А потом полученные изображения помещали в проекционные фонари, установив перед ними светофильтры, цвет которых соответствовал съёмочным светофильтрам. Три изображения со своими фильтрами проецировались одновременно на экран и получался цветной снимок.


Фотография известного русского фотографа С.М.Прокудина-Горского, железная дорога под Петрозаводском, 1910 год

Разумеется, техника претерпела серьёзные изменения за прошедшее время, но принцип трёх светофильтров — красного, зелёного и синего — используется и сейчас. Одно из самых распространённых решений на сегодня — это использование так называемого фильтра Байера. Сам фильтр назван так в честь его создателя, доктора Брайса Байера (Bryce Bayer), сотрудника компании Kodak. Фильтр или шаблон Байера — это двухмерный массив цветных фильтров, которыми накрыты светочувствительные фотодиоды матрицы. Каждый фотодиод — своим маленьким фильтром:


Наверху слева — работа светофильтров, внизу — принципиальная схема расположения их на матрице

Накрытый светофильтром фотодиод воспринимает лишь 1/3 попадающей на него цветовой информации, а 2/3 отсекается фильтром. Для получения информации об остальных цветах этого пикселя используются значения из соседних ячеек. В формировании конечного значения цветного пиксела участвует 9 или более фотодиодов матрицы. И такми образом мы получаем цветное изображение из массива чёрно-белых сенсоров.

Принципиально схема расположения цветных фильтров на матрице фотоаппарата выглядит так:


Если долго смотреть на эту картинку, то можно ослепнуть почувствовать, как ваши конечности теплеют… по всему телу разливается нега… вы спокойны, вы совершенно спокойны…

Кстати, думаю, вы обратили внимание, что зелёному тут уделяется в два раза больше внимания, по сравнению с другими цветами? Это неспроста. Дело в том, что в зелёной части спектра наши глаза наиболее чувствительны. Это наследие, доставшееся нам от далёких предков, которые скакали по лианам и должны были очень хорошо разбираться в оттенках зелёного: что не такое зелёное и это можно съесть, а что не такое зелёное и может их самих сожрать?

Итак, если посмотреть это всё на примере, то вот так мы привыкли видеть изображение на экране:


Прекрасная Лёлик на фото!

Вот его сильно увеличенный фрагмент:

И вот таким его “видит” матрица фотоаппарата. Вся информация о красном выглядит так:

О зелёном — так:

О синем — так:

И если всё собрать вместе, то изображение будет выглядеть так:

Вот эта цветная мозаика, по сути, и есть принципиальное содержимое RAW-файла. Разумеется, есть ещё масса технических нюансов и реально всё выглядит несколько иначе, но сути это не меняет. RAW — это записанная на диск необработанная информация, сосканированная с матрицы фотоаппарата. Это не картинка в привычном для нас виде!

Для превращения RAW в привычное нам изображение нужно будет сначала эту информацию неким образом обработать, сконвертировать. Поэтому, например, “Фотошоп” не открывает RAWы напрямую, а вызывает небольшую программку, RAW-конвертер Adobe Camera RAW, который и производит преобразование мозаики в привычное изображение.

Может, это прозвучит несколько необычно, но все фотоаппараты, от мала до велика, все снимают в RAW. Да-да, даже маленькие камеры, встроенные в мобильные телефоны — и они при фотографировании получают RAW. Другой вопрос, что разбираются они с этой информацией сами — при помощи заложенных в них программ конвертации превращают мозаику в привычную нам картинку, а сам RAW в них не сохраняется. И только в продвинутых фотокамерах есть возможность записать RAW-информацию на флэш-карту для дальнейшей работы с этим материалом. Но зачем, спрашивается, это нужно, если фотокамеры могут и сами всё сделать и выдать обычную картинку? Этому есть несколько объяснений.

1. Вы сможете сами выбирать настройки RAW-конвертации исходя из особенностей съёмки

Из сказанного выше, я полагаю, уже очевидно, что необработанную информацию мы посмотреть не сможем. В любом случае какая-то обработка обязательно будет. В фотоаппарате она производится при помощи встроенного процессора и зашитого программного обеспечения. Но фотографу всё равно прийдётся вмешаться и установить параметры обработки: баланс белого, режим (портрет или пейзаж, например), чёткость картинки, насыщенность, контраст и так далее.

Конструкторы фотоаппаратов тратят много усилий на создание алгоритмов обработки получающейся RAW-информации, но всё равно они не в силах создать такие программы, в которых учитывались бы абсолютно все возможные нюансы данной конкретной съёмки. То есть, если вы говорите, например, “не хочу я снимать в RAW, он много места занимает и возиться потом с ним надо, буду снимать в JPEG”, то вы тем самым делегируете обработку процессору фотоаппарата и заложенным в него программам. А тут кроется сразу два подвоха:

Во-первых, как я уже говорил, программы написаны под какие-то конкретные случаи. К примеру – те же самые режимы “портрет” или “пейзаж”. А как быть, если вы сфотографировали портрет на фоне пейзажа? У встроенного программного обеспечения, как правило, нет готовых решений для такой ситуации…

А во-вторых, вся работа электроники фотоаппарата сейчас заточена на высокую производительность. Ведь количество мегапикселей в новых моделях камер неуклонно растёт, скорость съёмки — тоже. В результате, всё это даёт огромный поток информации, который должен переварить процессор фотоаппарата. Естественно, конструкторы фототехники оптимизируют вычислительный процесс, в том числе — упрощая алгоритмы. А это, в результате, может приводить к понижению качества обработки.


Картинки из сообщества [info]whattheduck_ru, где регулярно публикуются микрокомиксы про утку-фотографа.

Резюмируя, можно сказать, что записывая RAW на диск вы получаете самое важное преимущество съёмки в этом формате — возможность обработать эту информацию так, как это нужно вам, а не так, как это могут сделать заложенные в фотокамеру программы. При этом, не только обработать RAW по своему рецепту, но и сделать это более качественно, потому что можно это делать не спеша, а не со скоростью, например, 10 кадров в секунду, как это может быть в фотоаппарате.

2. RAW обладает избыточной информацией

Для начала вспомним, что практически все современные компьютеры отображают фотографии с глубиной цвета 8 bit на цвет. Это означает, что каждый из трёх каналов описывается 8 разрядами — восемью нулями или единичками. При помощи восьми разрядов можно в результате получить 256 комбинаций, а это означает, что на каждый цвет, на красный, на синиий и на зелёный — выделяется по 256 оттенков.

С одной стороны — это не так уж и мало, 256 оттенков. Тем более, что обычный человек способен различать по тону порядка 100-150 оттенков одного цвета. Вроде бы, 256 — перекрывает этот показатель с избытком. Однако, способность различать цвета постепенно тренируется. Если человек долгое время работает в области, где нужно тонко различать тона цветов, то его способности растут и потом он может различать уже от 200 до 300 оттенков одного цвета по тону. И тогда запросто может так получиться, что из 256 тонов одного цвета будет уже сложно выбрать именно тот, который нужен.

Другая проблема выделенных 8 bit на цвет заключается, как это ни странно, в математическом аппарате, производящем преобразования изображений. Дело в том, что для пущей скорости работы все вычисления программ по обработке графики, что в фотоаппарате, что в настольном компьютере, производятся в так называемом целочисленном режиме. То есть, в таком режиме, когда образованные при математических операциях дробные части чисел не учитываются. Они либо округляются, к чему мы привыкли, либо даже просто-напросто игнорируются.

На простом примере это можно проиллюстрировать так. Допустим, у нас есть какой-то пиксель на картинке, у которого его цветовые координаты будут, ну, например — [ R:50 G:51 B:52 ]:

Этот пиксель только кажется серым, на самом деле он цветной и в этом легко убедиться, если, например, выкрутить на максимум насыщенность. Можно увидеть, что после этой операции получается глубокий синий цвет, с координатами [ R:0 G:51 B:102 ]:

Однако, если мы возьмём исходный пиксель с координатами [ R:50 G:51 B:52 ] и захотим, допустим, сделать его темнее в 2 раза, то по факту мы получим информацию с такими цветовыми координатами [ R:25 G:25 B:26 ]:

И тут будет сразу заметно, что если раньше, в исходных цветах у нас разница между R и G была, то в новом варианте — её уже нет. Повышение насыщенности этого пикселя даст нам цвет с координатами [ R:0 G:0 B:52 ]:

А если добавить яркости в 2 раза, то получится [ R:0 G:0 B:104 ], которые, согласитесь, не то же самое, что и цвет [ R:0 G:51 B:102 ]:

Увы, такая или очень похожая картина будет наблюдаться практически во всём программном обеспечении, занимающемся обработкой изображений. Причём, если вы обратите внимание, то сможете заметить, что эти операции будут в первую очередь повреждать область теней, где уровни сигналов сами по себе невысоки. Например, можно взять яркую точку, с уровнем яркости, допустим — 251. Понижение яркости в два раза — это деление значения на 2. Эта операция даст нам число 125 и ошибка составит ±1. Одна единица по сравнению со 125 — это не так уж много. Но если мы возьмём тени, где уровень сигнала, например, 5, то деление на 2 этого значения даст нам уже число 2 ±1, а эта ошибка будет уже значительной! Именно поэтому огрехи обработки в первую очередь явно становятся заметны в тенях.

Решению этих проблем тоже помогает съёмка в RAW. Просто потому, что RAW в современных камерах записывается с глубиной цвета 12 bit и больше (профессиональные камеры записывают RAW с глубиной цвета 16 bit / цвет). Казалось бы, 8 bit и 12 bit — невелика разница! Ан нет, в цифрах она выглядит заметной: 8 bit — 256 оттенков, а 12 bit — уже 4096 оттенков. Это, во-первых, позволит точнее выбирать цвет. А во-вторых большая битность RAW несколько нивелирует проблему целочисленных вычислений. Например, тени, которые в 8 bit имели уровень 5, в 12 bit переместятся уже в район 70-80, и ошибка в вычислениях будет не так страшна. Ну и в-третьих — избыток информации, содержащийся в RAW. На практике это будет означать, что баланс белого, например, можно при съёмке в RAW поставить вообще любой. И потом установить его уже в процессе RAW-конвертирования, причём таким, какой он больше подходит исходя из сюжета снимка. А так же это позволит исправлять некоторые огрехи экспонирования кадра.


Кадр, как он снят. Автоматика допустила просчёт в балансе белого (стены Кремля очень жёлтые) и в определении правильной экспозиции (некоторые части картинки пересвечены)


Тот же кадр, после обработки в RAW-конвертере (один из возможных вариатнтов, сделанных на мой вкус)

3. Программы RAW-конвертации работают по недеструктивному принципу

Это особенно актуально в свете тех ошибок, про которые мы говорили в предыдущем пункте. К сожалению, они имеют тенденцию накапливаться при той обработке, к которой мы привыкли — когда каждая операция выполняется сразу после предыдущей. При длительной обработке эти ошибки могут привести к вырождению информации, даже при работе с 16 bit изображением.

Именно поэтому программы RAW-конвертации работают по недеструктивному принципу. По сути, он сводится к тому, что программы не изменяют информацию, а показывают что будет при редактировании на примере небольшой, как правило, картинки-превью. Все пожелания оператора записываются и их может быть практически бесконечное количество. И лишь когда оператор поймёт, что результат его устраивает, тогда программа берёт последние настройки и по ним производит одно вычисление результата. Сама исходная информация не изменяется, поэтому метод и называется “недеструктивным” — при работе в этих программах вы не испортите исходник.

Такой подход даёт большую гибкость при работе, позволяет всегда вернуться к первоначальному виду информации и гарантирует высокое качество результата.


Кадр, как он снят.


Кадр после обработки в RAW-конвертере.

Выводы:

Итак, резюмируя, можно сказать, что снимать в RAW нужно главным образом для того, чтобы была потом возможность обработать результат так, как вам нужно, с учётом всех нюансов съёмки. При этом обработка будет недеструктивной и применяться она будет к избыточной информации, что позволит избежать погрешностей вычислений и скорректировать некоторые ошибки съёмки.

Оригинал статьи: http://podakuni.livejournal.com/659929.html


Эта запись была опубликована в рубрике Редакторы и конверторы, Теория и отмечена метками , , . Добавить в закладки ссылку.

Оставить комментарий

Ваш email не будет опубликован. Обязательные поля отмечены *

Вы можете использовать это HTMLтеги и атрибуты: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>