Blootstelling aan rechts

Anonim

Blootstelling aan rechts (vaak aangeduid als ETTR) is een techniek die meningen op internet lijkt te polariseren, zodat je tal van voorbeelden kunt vinden van mensen die het gebruik ervan ondersteunen en een gelijk aantal mensen die beweren dat het geen waarde toevoegt. De principes van de techniek hebben echter waarde en zijn geldig om in overweging te nemen bij het maken van foto's. Omdat het een techniek is die ik regelmatig gebruik bij het fotograferen van landschappen, wilde ik de redenering erachter delen en een voorbeeld laten zien van het voordeel dat het kan opleveren.

De term ‘rechts blootstellen’ verwijst naar het histogram dat aan een afbeelding is gekoppeld. Om een ​​opname goed te belichten, wordt ons doorgaans geleerd om te streven naar een gelijkmatige spreiding van tonen over het histogram, met een piek in het midden en taps toelopend aan de randen. Bij ‘belichting aan de rechterkant’ is het de bedoeling om de top van het histogram zo ver mogelijk naar rechts te duwen, d.w.z. de afbeelding overbelicht, zonder hooglichten te verwijderen. Het resulterende bestand, wanneer het wordt verwerkt tot de juiste belichting, bevat meer tooninformatie en minder ruis in de schaduwgebieden, waardoor uw beeldkwaliteit wordt gemaximaliseerd.

Links: een histogram met een 'juiste' belichting. Rechts: een histogram 'blootgesteld aan het rechter'

Laten we eens kijken naar de CCD- of CMOS-sensoren in de meeste digitale camera's. Typische DSLR-sensoren kunnen zeven stops dynamisch bereik vastleggen en 12-bits onbewerkte afbeeldingsbestanden produceren, die in staat zijn om 4096 toonniveaus op te nemen in elk rood / groen / blauw kanaal. De mogelijkheid om zo'n groot aantal tonen op te nemen zou soepele overgangen tussen de tonen binnen het resulterende beeld moeten garanderen, maar zo eenvoudig is het niet.

Hoewel je misschien denkt dat elk van de zeven stops in het bereik van de sensor een even aantal tonen over het dynamische bereik registreert, zou je je vergissen. F-stops zijn logaritmisch van aard, wat betekent dat elke stop de helft van het licht van de vorige registreert. Praktisch betekent dit dat de helderste stop de helft van het mogelijke aantal tonen opneemt, d.w.z. 2048, de tweede stop opnieuw de helft, d.w.z. 1024, enzovoort tot de zevende stop die slechts 32 tonale niveaus opneemt. Daarom, als u een afbeelding onderbelicht en de belichting corrigeert tijdens de nabewerking, zullen de toonovergangen in de donkere gebieden niet zo vloeiend zijn en is het risico van een verslechtering van uw beeldkwaliteit veel groter. Als u uw afbeelding overbelicht, door het histogram naar rechts te duwen, legt u veel meer tonale informatie vast die resulteert in een veel betere beeldkwaliteit bij het corrigeren van de belichting in de nabewerking.

Het onderstaande diagram probeert de verdeling van tonen voor elke stop van het dynamisch bereik van de sensor te illustreren. De bovenste afbeelding toont de zeven verschillende stops die verschillende delen van het dynamische bereik vastleggen, van de donkerste tot de helderste tonen, maar het onderste diagram toont die stops, maar geeft ze een maat in verhouding tot het aantal toonniveaus dat elke stop vastlegt. Zoals u kunt zien, is het aantal toonniveaus dat wordt vastgelegd door de helderdere stops aanzienlijk in vergelijking met de stops aan de onderkant van het dynamische bereik.

Een tastbare manier om het verschil in de hoeveelheid opgenomen tonale informatie aan te tonen, is door twee opnamen te maken van dezelfde scène, één onderbelicht en één overbelicht, en de bestandsgroottes te vergelijken: het overbelichte onbewerkte bestand zal groter zijn dan de onderbelichte opname omdat het meer gegevens.

Laten we naar een voorbeeld kijken. De onderstaande afbeelding toont twee onbewerkte opnamen die binnen enkele seconden na elkaar zijn gemaakt, met de bijbehorende histogrammen. De opname aan de linkerkant is onderbelicht en de opname aan de rechterkant wordt belicht, zodat het histogram naar de rechterkant wordt geduwd, voor zover praktisch mogelijk zonder enig hoog detail te verliezen.

Links: onderbelicht beeld. Rechts: belicht om het histogram naar rechts te duwen

Tijdens de verwerking kan de belichting van elke opname worden aangepast om schijnbaar twee identieke beelden te krijgen.

Links: onderbelicht beeld. Rechts: afbeelding 'Blootgesteld aan de rechterkant'. Beide ondergingen een belichtingscorrectie tijdens de nabewerking

Als je echter in detail kijkt naar een uitsnede van 100% van een gebied van elke afbeelding, zie je een enorm verschil in de kwaliteit van de uiteindelijke afbeelding. De opname die onderbelicht was (d.w.z. naar links belicht) vertoont veel minder vloeiende overgangen tussen tinten en veel meer ruis in de donkere gebieden dan de opname die aan de rechterkant werd belicht.

Links: onderbelicht beeld. Rechts: 'Exposed ot the right' afbeelding. 100% bijsnijden om verschil in beeldkwaliteit aan te tonen.

Afbeeldingen die aan de rechterkant zijn belicht, hebben wat extra nabewerking nodig om de belichting te corrigeren, maar zoals u kunt zien, kan een beetje extra aandacht bij het bepalen van uw belichting en enkele extra stappen om deze tijdens de nabewerking te corrigeren, resulteren in afbeeldingsbestanden met vloeiendere toonovergangen en minder beeldruis.

Het is geen techniek die universeel toepasbaar is op alle soorten fotografie, aangezien het risico bestaat dat highlights worden afgebroken als er niet voorzichtig wordt omgegaan met het belichten van uw afbeelding. Blootstelling aan de rechterkant is het meest geschikt voor fotograferen in een gecontroleerde omgeving, bijvoorbeeld bij het fotograferen van landschappen, waarbij gegradueerde filters worden gebruikt om ervoor te zorgen dat alle hoge lichten binnen het dynamische bereik van de sensor vallen. Het laatste dat u wilt doen, is het detail van de hoge lichten verliezen wanneer u probeert uw beeldkwaliteit te maximaliseren.

Dus probeer het eens, maak twee foto's met verschillende belichtingen (een normaal belicht, een rechts belicht) en kijk of je een verschil kunt zien. Het op deze manier begrijpen van de prestaties van uw individuele sensor is een stap verder om te weten hoe u het meeste uit uw camera kunt halen.