 数码照片和照片处理内在的关联是非常繁杂的。你在开始对一张照片进行后期处理之前,至少要对数码照片做一下了解。这项工作是非常有意义的, 因为没有这些基础知识,你只能只知其一而不知其二,只是单纯地使用那些工具,却并不真正理解它们的作用方式。错误都是“预先安排好的”,尤其当涉及输出大小、压缩率、色彩管理、色调、直方图这些你一定会在某个时候遇到的概念时。你先熟悉这些东西,然后把它们变成你处理照片时最值得信赖以及特别有用的帮手。 基本上只要能正确使用直方图,做好贯穿整个工作流程的色彩管理,选择正确的分辨率、文件大小以及保存方式,就已经完成了一大半照片处理工作了。原则上可以说,此系列文章接下来的内容讲的是“规定动作”,“自选动作”在后面的章节里会讲到。  图像文件 数码照片由很多单个的信息组成,这些信息储存在图像文件中,可被传送到某个显示器上——相机或者计算机的显示屏上。在那里,你不仅可以看到图像,还可以对其进行后期处理。数码照片有大量不同的文件格式,每一种都有自己的特性。如果你想跟数码照片打交道的话,你就应该先了解它们。  矢量图和点阵图 要用数码形式展示照片或者图形,有两种完全不同的方式。其中一种是基于矢量的,即一个平面的特征是通过可以计算的参数来清楚定义的。这样的图像可以任意缩放,这是因为在计算的时候,图像各部分间的比例始终保持不变。但是只有当被展示的图像是可以计算的,也就是说是图形类的图像,如图标、文字、符号、几何形或者类似的图形时,这种显示图像的方法才有效。 然而,一张照片中有无数微小的细节,要是把每个微小的细节都加以量化就太复杂了,而且在技术上几乎是不可能实现的。因此,数码照片的显示用的是第二种方式:点阵图。你可以把它想象成一个由很多很小的、形状相同但颜色各异的小石子儿紧密镶嵌在一起而形成的图案。虽然从远处看这个图案就是一幅逼真的图,但是如果走近一些或者把单个的小石子儿放大的话,这些小石子儿就会以小方格的形式清晰地展现在你的眼前,而这会明显影 响图像的真实感。   矢量图是建立在点和线的基础上的。这些点与线的位置及其之间的关联都可以计算出来,所以矢量图可以被随意放大。与之不同的是,点阵图由单个的点组成, 这些点都有各自的位置、颜色以及亮度。 数码照片其实就是点阵图。 像素 像素是一张数码照片最小的信息单位 ,相当于上述例子中的一颗小石子儿。这个概念源自英语,是“图像元素”(picture elements)的简称。但像素的意思并非总是相同的,因为在不同场合用到这个概念时,它的所指各不相同: 在相机中,像素这个概念是指一个感光单位,这个单位在感光元件上占一小块地方,特定颜色的亮度能够在这个单位上得以确定。因此,相机图像传感器中的这个小单位也被称作“测量像素”。 一张数码照片的图像文件是由固定数量的排列在一个网格中的单个图像点组成的。这些图像点也叫像素。每个像素都蕴含着一个图像信息,但是没有物理性的实际尺寸。每个像素的颜色是通过红、绿、蓝三原色的不同亮度来实现的。所以,像素在图像文件中只是一个逻辑上的信息单位, 并且只有在介质上显示时才会获得有形的形态,也就是真实的尺寸。这种尺寸 取决于每种介质的分辨率。 就像电视机一样,计算机的显示器也由单个的小块儿矩阵组成。每个小块儿都由色彩信息操控着,这样它们才能显示某种特定的色彩。这种小块儿就叫作像素。当然下面这种情况是非常少见的:在显示一张照片的时候,图像文件里的某个像素也精确地对应着显示器上的某个像素。 印在纸上的图像的最小单位不是像素,而是“点”。这是一种很小的、可以单 独控制的颜色点,将这些颜色点混合在一起就可以形成纸上的某种颜色。但是, 在打印时人们通常还是会说“像素”,即使这个概念用在这里是错的。  如果你把一张数码照片放大放大再放大的话,某个时候你就能看见单个、单色的小石子儿,即像素。图像就是由这些像素组成的。离图像 比较远时,这些小石子 儿看起来就拼成了一幅完整的图，就像马赛克一样。 图像文件的生成 一般来说,数码照片都是通过数码相机中的感光元件生成的。在这种情况下, 主题反射的光线和镜头收集的光线照射到一个由几百万测量像素组成的感光面上。每个单独的测量像素只提供三原色中的一种颜色的亮度,也就是红色、绿色或者蓝色的亮度。描述一种颜色所必需的另外两个值则不是通过测量得来的,而是由相机的影像处理器根据周围的测量像素的测量值推算得来的,也就是根据某种给定的运算法则计算出来的。所以每个测量像素会生成三个值,其中只有一个值是测量得来的。 但是X3感光元件是一个例外,它可以通过一种特殊的构造方式用一个像素来 提供三原色的亮度信息。另一个例外是扫描仪,它用白光一行一行地扫描负片、正 片或纸质相片时,一个细长的感光元件会分析反射光,然后据此生成一个图像文件。 不过,这三种情况所生成的结果是一样的:一个由几百万个像素组成的长方形矩阵中,每个像素都包含三原色的亮度值。这个长方形矩阵包含一张照片的所有信 息并利用这些信息生成一个图像文件。每个图像文件都有特定的参数— 色彩深度、文件格式以及文件大小,这些参数都是以不同的方式提取和存储的,既影响着图像信息的数量,也影响着图像的质量。  将一张彩色照片的每个色彩通道的亮度值分解,就可以得到3张灰度图像——一张是红 色通道的(左),一张是绿色通道的(中), 最后一张是蓝色通道的 (右)。哪个色彩通道的灰度值越高,图像中的相应颜色就越多。 色彩深度 根据相机的技术条件,照片可以取得一个特定的色彩深度。色彩深度描述的是色彩亮度的层次,确切地说是相机能加以区分的每个色彩通道中不同亮度的颜色数 量。色彩深度是用位数来描述的。1位(21)对应2种颜色,2位(22)对应4种颜色,4位(24)对应16种颜色,8位(28)对应256种颜色,依此类推。 大部分相机以及计算机的显示器中,每个色彩通道都能抓住并显示8位色彩, 也就是红色通道的256种颜色,绿色通道的256种颜色以及蓝色通道的256种颜色。 这样总共有24位,即16777216种颜色,这叫作真彩色。因为这个色彩深度能区别的颜色数量很接近人眼所能区分的颜色数量,所以被视为自然的真实的色彩显示。尤其是在电影以及照片的显示方式中,真彩色是保证色彩能够平滑过渡的起码要求。 更高的色彩深度如每个颜色通道12位、16位或者更多位所能显示的颜色从本质上来说更加精细,所允许进行的照片处理当然也就更加精确。当然,所使用的照片处理硬件和软件必须能够显示这么高的色彩深度,相机处理器在拍摄时也必须能够 如此细致地区分颜色。  色彩深度反映了每个色彩通道可能有的亮度等级的数量:1位是2个,4位是16个,8位是256个——这个色彩深度已经足够让人的肉眼看不出任何亮度层次上的跳跃了。  《照片处理与图像语言》 《照片处理与图像语言》 内容简介 两位作者详细介绍了照片处理的方方面面,包括数码照片的原理,photoshop、lightroom、gimp等软件的特性和功能,优化的照片处理流程,普遍性的处理方法及效果,图像输出等内容,最后系统地讲解了照片处理中常见的专业术语。从理论的高度,本书深入到了摄影后期的所有方面,配以大量的文字和图片信息,科学且透彻。 作者介绍 科拉 ? 巴尼克 出生于1981年,2002年起从事摄影工作。她的特点在于,当她按下快门释放键时,她的脑海中已经出现了经过后期处理的成品照片。科拉拍摄的照片风格整洁而安静,她喜欢和谐的色彩、柔和的过渡以及近乎完美的构图。她的作品曾多次在国际、国内比赛获得奖项。 她的摄影作品涵盖人像、美女、时尚、行为、情色以及艺术花卉等摄影领域。她能够熟练地运用 Photoshop 软件对图像进行优化,同时还能有效地对照片进行后期处理以及黑白转换。在统一颜色在不同媒介上的显示方面,她的工作代表着最高的水平,从拍摄直到打印,照片的颜色始终能保持一致。 作为自由的平面设计师和图像处理师,科拉发表过一系列高质量的摄影出版物,比如你现在正在阅读的这本书。另外,她还与格奥尔格一起为杂志社和出版社写作,并为摄影教学的发展作出了很多贡献。在委托摄影中,她强调的拍摄重点是和谐的布局、完美的照明以及个性肖像和艺术的人体照片。她的工作室引领了整个委托摄影领域的潮流。 ?? 你可以在 www.artepictura-atelier.de 找到有关她工作的详细情况。 格奥尔格 ? 巴尼克 出生于1969年,1984年起从事摄影工作。他的摄影风格是: 接近主题,充分利用清晰与模糊,喜欢倾斜、嘈杂和多彩的主题。在他拍摄的如人像、生活、情色、人体、旅游和特写照片中,都贯穿着他对细节的独到眼光。格奥尔格能够在日常生活的小场景中发现别人发现不了的主题。他常常会不经思考地拍摄随机的场景,但是在拍摄人像照片前他仍然会做好充分的准备。 在委托摄影方面,格奥尔格的拍摄重点在生活、日常场景、公司和雇员肖像领域。他与科拉一起从事了5年摄影教科书的编写和为摄影杂志写作的工作。作为公司顾问, 在为公司客户解答企业在视觉上的公众形象和图片中的企业理念等问题上,这位经济学家兼社会工作者能够将自己积累的丰富的社会经验与他常年在项目和产品管理以及销售中获得的经验联系在一起。 除了莱茵－美茵学院的摄影专业和吕内堡大学的自由摄影学院,格奥尔格提出并独自创建的摄影艺术研究院(Artepictura-Akademie)已经是第三家体系化的摄影教育机构。作为摄影艺术研究院的主管,他还在威斯巴登教授媒体管理课程。在www.artepictura- akademie.de你可以找到关于摄影艺术研究院的现有项目。 |
|
|
