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WEnShij 实习影
影值: 47 银子: 11
2020-8-15 11:30:27 | 显示全部 返回 收藏0
大家在中学物理课中就知道,光线是电磁波,而电磁波的传播强度与其频率和波长有关,频率低波长长受物质衰减的幅度就小,反之就大;白光的电磁波频率波长由各种可视颜色红、橙、黄、绿、青、蓝、紫组成,其中红光的频率最低波长也长,而紫光的频率最高属短波长。波长越短的光被大气层及尘挨吸收衰减的就越强,反之就弱。由于地球的圆弧使得高纬度地区的大气层相对光线增加了厚度,高频短波光线被大量衰减,而低频长波光线畅通无阻(见上图低色温区)。这就是上午和傍晚日光是红黄色的原因。而上午10时至下午3时这个时段的日光基本上是白光,这段时间就被影视业界称为摄影拍片的黄金时段。 色光科学家测定夏至的陆地和海滨两区域正午时分的日光色温为5000K和5500K,离这段时间前后的色温在4800-5800K之内对彩色影象记录设备产生色偏的影响最小,能够被摄影胶片所记录的色温是:蜡烛色温一般在1800K,白炽灯在3000K(相当于早晨和黄昏),晴天为5200K,阳光直射下5000K,阴天下6500-9000K,深蓝的天空可以到20000K或以上,这就是色温在自然可见光中的时段。感光胶片或数码相机若想真实模拟人眼所见色彩时,就必须按这些色温时段中的色光分量信息采用胶片自身的宽容度或滤色镜(数码相机用电子白平衡设置)来实现。 其中5000K被世界印刷业公认为标准色温,5500K为感光材料专业标准色温,并以此来观察产品的色彩。由于色温5000K的RGB值为R89 G78 B61,所以它并不是理想的白光,而5500K被认为是理想的白光;但只有RGB=1:1:1时才是真正意义上的白光,也就是说,如果要表现自然界里万物丰富色彩的真谛,光线就必须是中性的,即在三基色绝对平衡的光线下才能表现任何可见物体与景物色彩的真实性! 例如,光学科学家由此而研制的6500K(R86 G81 B72)的摄影闪光灯和三基色荧光灯管,以及三基色平衡值更高的氙气灯等,在这个领域里科学家用了漫长的时间才研制出B蓝色LED器件,使得我们从原先只有RGY发光二极管组成的LED彩色大屏幕那种怪异的颜色进入真正的RGB真彩广场大屏幕演播时代。 然而,这仅仅是人类在光学科学材料上迈进的一步而已,为了达到无大气干扰境界的RGB平衡,人们又在彩色显示器上使用电子电路技术使三基色荧光粉模拟出RGB=1:1:1的理想白场环境。而只有在这样的环境下我们的RGB图象才能将偏色图象校正到理想颜色上来。不但如此,在观察色彩照片时还必须在相近于摄影现场的光源下看色,比如正规专业的观片环境要求是在RGB三基色灯管模拟日光的照明下进行。如果彩色照片冲印店在低色温的钨丝灯泡下观片矫色,相当于早上或旁晚红黄色光线下看景物,矫色时会造成减黄的错误,如将其照片拿到正常日光下看,它就会色偏趋向蓝色,而在普通高色温荧光灯下矫色时,又会造成减青的错误......。因此大凡只要是处理彩色照片的色偏工作,一定先确定光源的色温基准,使用RGB平衡光源观片,否则纠正色偏就会乱套。 色光知识: 阴天和雪天拍摄的彩色照片为什么偏青偏蓝? 这个问题还得从电磁波讲起,电磁波还有一个特性是,低频长波段穿透能力强但反射能力很弱,而高频短波段反射和折射能力强,但穿透能力却弱;我们知道,白光中从青色开始波长在250mm以上的色光属于高频光波,它的强度受尘挨、雾气的阻挡衰减较大,但在阴天、雨天和雪天阳光直接照射不到的环境里青色以上的电磁波的反射特别活跃,借助水气微粒的作用,短波长色光能不断反射和折射,将遥远云雾边缘的高频短波光线漫射到整个环境中来,而雪天的晴天环境里青色光的反射与折射可以达到阴天的几百倍,紫外光就更加活跃!实际上高频色光的这个特性随时都存在着的,例如晴天下的阴影环境里,只是在阴天、雪天更加强烈而已。 为什么我说阴天、雨天和雪地阴影的高色温蓝色更加强烈呢,其实高频短波光线平时也存在着,只是因为在平时阳光直射到的物体和景物上的可见光能量(照度)比人眼不可见的高频光强烈,而阴影、室内、雨天等环境里因为没有直射的阳光,因此经反射、折射的高频光在没有直射光线的干扰下更容易被机器记录到而已。即,凡是不能有效反射直照阳光的地方,其短波长光线的反射相对强烈,例如海洋、无云的天空、雪地阴影、晴天里的阴影、室内、雨天、阴天(色温在9000-20000K)。 有意思的是,通过三棱镜解折分解出来的可见光中的“紫色”是三基色RGB的R与B的混合色M(品红),紫色与红色在色公式模型的色轮上紧挨着红色的地方就是人眼可见光中最长波长与最短波长的截止点,事实上它们在距离和频率波长数据上是背道而驰的,即最低频率的红光以下和最高频率的紫光以上的光是人眼不可见的光线。 讲到这里你就会明白为什么阴天环境下拍摄的照片色温反而会高了并且偏青偏蓝色的原因了;前面说过红光和橙黄色光属于穿透能力强的低频长波电磁波,因此在一定雾气尘挨环境里它们的可见度较高(正是这个原因,所有危险警告灯全用红光,而雾天行车用黄灯光;高频的反射能力还体现在声波上,科学家利用高频电磁波反射特性发明了雷达、利用高频声波的反射特性发明了超声波声纳探测器)。但长波的穿透能力是相对一定密度的雾气和尘挨而言的,不是什么都能穿透,阴天的云层厚达十几公里,红光的能量不可能将云层穿透照射到大地上,在晴天里一朵白云即可将红光完全遮挡住,但色温在20000K或以上的青蓝色和紫外光可以通过折射漫射到各处而不被人眼所察觉。 人眼看色的“错误”和机器色彩“艺术”: 其实人的眼睛看色是有“错误”的,比如在不同色温环境里看颜色时,眼睛会通过大脑不自觉地调整色差,按机器记录色彩来说,白色的东西在不同色温下都一定不是一样白的,但人眼辨别后认为还是白色。再比如,雪景的阴影,我们在实际现场看到的是暗白色(不同明度的灰色);根据光学透镜成像的科学验证,人眼看物是应该反向的,就因为大脑视觉神经可以调整反像为正像,所以我们才不至于倒着看物,因此人眼看色或成像的正反并不是什么错误,而是生命存在的必然规律!由于彩色感光材料和CCD记录色彩是机器而不是人,所以它们的表现是真实的数据化反映,加之人眼的生理特征对频率高的色光不很敏感(例如接近紫色的青、蓝色),而机器设备具有按数据记录颜色信息的特点,因此我们所拍摄的彩色影象中就出现了平时眼睛看不见的颜色。此时,为了将设备的机器色适应到人眼习惯上来,除了在感光材料中增加感色滤色层加以抑制衰减外,后期的矫色也是一项重要的补救措施。 模拟人眼所见“错误”的道理 有人在讨论彩色照片的偏色问题时,竟然拿阴影是蓝色的彩色照片来证明他看到自然现场阴影的颜色,这很可笑也很幼稚,事实上因为人眼的习惯调节作用在自然雪地现场看到的阴影并不是蓝色的,这个问题早在彩色摄影术刚发明后就有过争辩,因为科技能力有限加之设备记录色的无奈与人为的长期不断灌输,形成即定俗成的所谓的认同标准,以至于形成只要有人对颜色失真说不的时候总会有人跳出来为偏色辩护。 我想用一个事实来抨击在这个领域里的一些杂音,就拿眼睛来讲吧,人眼是双凸单透镜结构的影象摄取器官,景象通过原始简单的眼角膜双凸透镜结像于眼底视觉神经上,我们很难理解一个与普通放大镜一样的生物透镜怎么会那么完美地纠正了像差的畸变,人眼看到的景象为什么比任何精密的照相机的结像分析力高出万倍?其实人眼的结像是通过大脑完美修正过的,这个过程与人眼所见色彩的修正是一同完成的!可喜的是,人类在模仿眼睛摄取景物的机器研制中懂得了怎么去解决像差畸变的技术,比如使用无色的光学玻璃和各种几何形状的单凸、双凸以及凹形多组镜片相互补偿,来模拟人眼所见的完美结像。说到这里又引出色彩的问题来,为什么我们对影象记录设备的镜头结像要求那么严谨苛刻,容不得半点畸变,而却放任影象记录设备中莫须有的颜色来蹂躏人眼?说白了,偏色矫正的技术和制造精密镜头的技术相比,矫色的难度更高、更使一些人感到无奈而已!话说回来,如果有人说他看到的雪地阴影是蓝色,那我到想问问他:你眼睛看到的完美景象又怎么解释?既然你能看到不经过大脑修正的颜色信息,那么你也应该能看到象机器记录那样的景象弯曲和畸变,但无论怎样事实上你的肉眼并看不到这种像差畸变,除非你大脑出了问题。 深入下去..... 既然是学术讨论,那我就多给点例证来将问题说个透彻,上面我用像差畸变说明了大脑修正的存在,这里我再举例说明人眼和大脑配合纠正像差的示例。电视机发明以来显象管玻璃一直是球面且沿用了半个多世纪,人的大脑视觉神经逐渐习惯了球面体影象,但球面影象所造成的像差曲线人眼仍能明显看得见。当平面显象管出现后,人眼在摆脱长期球面影象的习惯中竟然“错误”地认为本该是平面影象凹了进去,这种大脑修正和适应的过程我们每个人都经历过,但很快就适应了。事实上人眼对正面像差畸变的修正上比色差适应修正来得优秀和完美,这是因为你知道本来是直线的东西它绝不会是弯曲的,当原先被畸变弯曲了的影象在显示器上得到纠正后,你会在很短的鉴别中认同它。但是人眼对机器产生的色差畸变的修正却很怠慢且显得麻木不仁,这是由于视觉的“先占性”决定的,即先影后色的天性――半盲人有光即可行,色彩对他无所谓!现实中视力不好的人都能通过眼镜镜片的视力矫正得到完美清晰的影象,但是色盲就很难得到矫正,而色盲人的视觉像差畸变修正却又和正常人一样的优秀!综上所述,用反向论证的结果是:平时我们可以一眼看出机器记录影象的像差畸变,但却很少人能看出色差偏色的畸变。问题的实质是,所有照片和显示器上的色彩与自然界里人们现场看到的色彩是显而易见的和差别巨大的,这不是一个非视觉器官的嘴巴所能够说成是什么颜色就是什么颜色且可以改变的铁定的事实! 在矫色前需要先学习掌握彩色照片的成像原理,否则将无从下手!当我们知道了设备记录色彩是怎么形成的后,再理解中性灰对再现丰富色彩的原理后就有的放矢了。在矫色的过程中,要作到绝对还原中性灰是很难的事,但不是做不到。大多情况的矫色过程中我们是反向利用人眼的错误来完成的,例如雪景阴影中的青色,由于人类发明色彩记录材料以来一直未能有效地解决设备按人眼“错误”记录的技术;长久以来,人看惯了机器偏色的照片,也就即定俗成地默认了这种所谓的“正确”色彩,一些人们在无法解释这种现象时便将其称作彩色摄影的“艺术”,其实这种被机器无端“美化”了的色彩恰恰不符合人眼平时所见的色彩!悲哀的是,人们对机器色彩任意杜撰和蹂躏人眼已经到了麻木不仁的地步,更有甚者竟然无知地将机器色彩视为是“标准”色彩,更与所谓的“艺术”挂上钩来直接反对成像理论科学,这是我们所不能容忍的,如果连人与机器的区别都分不清,何谈什么色彩呢?难道将机器强奸人眼的自私强加于人就是人性化?人毕竟是人,而不是机器更不是低级动物,机器是人发明的,人不是机器的奴隶! 既然人眼看色有“错误”,那我们何不利用这个“错误”呢,于是在矫色中可以不要求绝对的平衡。前面QGTD版主的识别色偏主要看高光处,因为人眼对明亮部分的色偏比较敏感,因此我们只要将色偏的主趋向拉回到大致的灰上,你就看着顺眼了。前面我说过,在自然光线下不同色温的RGB灰色值不同,但人眼看白却仍是白色,利用这个错觉可以将图象应该是中性灰的部位调整到某个色温白场的灰阶上来,至此你能说我校正的灰不是灰吗?! 而大艺网不断强调中性灰的原因就是一种不断灌输基准的过程,只有让大家知道一尺有多长,一斤有多重,你才有可能在离开尺子和称的情况下用你脑子里的记忆去衡量自己要做的事是否准确,而这种用记忆色矫正偏色用数据来验证肯定会有误差的,但起码不至于象机器在照片中无中生有记录到的偏色那么离谱。将这个原理用在矫色中,利用人眼“错误”就能达到满意的人眼所见之色彩效果来。 最后的话: 很多美术工作者是将美术绘画的那种色彩渲染和任意的艺术色彩夸张挪在了彩色影象领域中。固然,彩色影象自它的诞生之日起就存在着严重违背人眼看色的失真现象,而这种失真也被那些搞艺术的人认为是有必要的色彩渲染,这是因为他们不知道这里面的科学道理,也无可非议。但是纠正彩色影象的色偏在视频与感光材料领域是作为一门科学来对待的!当我们深知道色偏是美术工作者需要的情况下,大艺从一开始就强调了这个区别,因此我们的矫色更具人性化且为正统的专业的技术,是深层次的工作,而这一点也正是别人感到最难做的事情。同是色彩,但它们却是两种截然不同的学科,即――浮表的“艺术”范畴和高深的科学范畴之分别!因此搞艺术的人不懂科学你去搞你的艺术,去喜欢非人眼所见的机器色,没有必要前来指责矫色科学理论。如果大家对中性灰矫色还有什么质疑,我建议你将Photoshop的帮助文件从硬盘上删掉,如果你不知道删除路径,我告诉你:在C:/Program Files/Adobe/Photoshop/Help。反正你从来也不看、更不相信Adobe这些对用户负责的科学帮助,这个文件对你来说毫无用处,还占着你宝贵的硬盘空间。 ---------------------------------------------------------------------------------- 摘抄一段学者的话(虽然与讨论的问题没什么关联,但我觉得这段话很幽默且有哲理性): 在人类感官所摄取外界信息的比例上,视觉占的比重最大,约百分之七十几,而听觉只有百分之十几。所以说,人聋了比瞎了幸运,聋子可以凭眼睛看明白世界上的大多数事情,而瞎子就比较麻烦。也因为感官的一系列属性,所以,人类在凭视觉分辩事物的时候可以不怎么动脑子,而使用听觉的时候则常常要全神贯注,并且进行思考。这也就是为什么有些人电视看得越多,人却越来越傻的原因。
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彩色感光材料特性知识 为了解决彩色记录材料能够达到适应人眼看色的境界,各国的科学家为此付出了艰辛努力,不断在改进光谱增感技术和成色剂的性能,使胶片在不同光照条件下都能获得良好的彩色饱和度的同时又能保持自然的肤色和中性灰级色调的还原。使乳剂的线性特性保证在高光部和阴影部的层次要求中。我国科学家从六十年代初期就开始独立研究这项技术,六十年代中期开始重点研究与此相应的光学设备技术。 中国是世界上少数能够掌握和生产彩色感光技术的国家之一,也是世界感光材料市场份额占有量最大的国家,连美国柯达都要礼让咱几分的。 我们从中国乐凯感光材料研究院的这个彩色电影胶片5244和LK-G100的特性曲线(右图)可见,其乳剂的CMY三层单色曝光曲线反差明显地高于白光曝光曲线的反差;层间效应:Y层15%,M、C层30-40%(这个平行特性曲线中间段已经做的相当不错了)其目的就是中性灰的平衡。 另外,乐凯“超金100”彩色胶片锋芒直对美国的柯达“金奖100”,其研究水平超过日本某牌子的感光材料,金100的影像颗粒十分细腻,有很好的色彩质感(特性曲线同右)。 乐凯感光像纸色彩平衡性能曲线图 乐凯感光胶片光谱染料中性灰密度曲线
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