ダイナミックレンジ:なぜ私たちのカメラは私たちの目が見るものをキャプチャしないのですか?

カメラレンズ

写真用カメラは目まぐるしい開発を経てきました。 カメラオブスクラの最も遠い起源からデジタル化プロセスまで、私たちはまるで生き物のように写真カメラの形成に参加してきました。他の生き物のように、自分自身を完成させ、要求に適応することができたようなものです。と文明の能力。 私たちの現実の知覚と捕捉の分野での研究、および物理的なサポートへのその刷り込みは、それをよりアクセスしやすくしました 社会的経験の概念と痕跡が、私たちの過去への証人の形で永遠に閉じ込められているパラレルワールド。

機械で時間を凍結できることを発見して以来、私たちは完璧に向けた競争を開始し、凍結のイベントを信頼できる完全なものに変えるために、ますますニュアンス、深さ、行動のマージンを求めています。 実際、進歩と提案がより迅速に行われるたびに気付くでしょう。 毎週、ほぼ毎日、私たちの分野で進歩があり、より正確に写真にアプローチするように設計された新しいデバイスのプレミアに反映されています。 しかし、これらの重要な進歩にもかかわらず、私たちはまだプロセスの頂点に達しておらず、私たちの世界の最高の写真、つまり私たちの視線によって捉えられた写真を再現することはまだできていません。 シュールに思えるかもしれませんが、今日の最高のカメラは私たちの目を嫉妬しています。 しかし、これが原因でほとんど避けられない劣等感は何ですか? 読んでください、そしてあなたは私が話していることを知っているでしょう!

 

答えは明らかです。この特定の劣等感の原因はダイナミックレンジです。 これは、比較が確立され、キャプチャマシンによるカメラの進化が評価されるパラメータです。 ダイナミックレンジについてはすでに時々話しましたが、今日はこの概念をもう少し深く掘り下げたいと思いました。これは、画像の世界のすべての専門家にとって基本的なものであり、このパラメータを通じて評価できるということです。 私たちのカメラがキャプチャして表現できる信号の量。

 

El ダイナミックレンジ (ダイナミックレンジ) オブジェクト、媒体、またはサポート(写真カメラ専用のものではありません)のは、キャプチャ、区別、または表現できる信号の量を表します。

 

もしそうなら、私たちはそれを結論付けます カメラのダイナミックレンジが大きいほど、カメラが認識、処理、使用できる信号のセットが変化します。。 写真用カメラの分野では、ダイナミックレンジは、知覚できる一連のトーン(最も暗いものから最も明るいものまで)によって測定されます。

しかし、写真のダイナミックレンジをどのように測定できますか?

多くの場合(特にサードパーティから取得した場合)、出所不明の画像を処理しますが、これらの画像をキャプチャしておらず、キャプチャパラメータを処理していないため、画像の範囲がどこにあるかを知ることができます。

これらの場合 ヒストグラムツールは不可欠です。 多くの場合(たとえば、Lightroomアプリケーションを扱うとき)、それについて話しました。そのおかげで、画像の状態の方向を決めることができます。

 

ヒストグラムは、写真の状態を分析し、エラーや露出オーバーまたは露出不足の領域を検出するのに役立ちます。 ヒストグラムからバランスを見つけ、ダイナミックレンジの拡大に取り組むことができます。

 

ここでは、コントラスト値が異なるXNUMXつの画像の例を提案します。 最初のものは、ヒストグラムに反映されているXNUMX番目のものよりもはるかにコントラストが低くなっています。

 

高コントラストと低コントラスト

 

最初に、シャドウ領域とハイライト領域に値が完全にないことがわかりますが、XNUMX番目に、処理した後、トーンとシェードの範囲が拡大したため、スペクトルがやや広くなります。黒と白になりがちな色合い。

カメラのダイナミックレンジがそれほど重要なのはなぜですか?

照明は、採用プロセス全体の本質です。 私たちは主に光を扱います。これは、光が作用するオブジェクトによって拡大、反射、または吸収される真の主人公です。 非常に明るいオブジェクトと非常に暗いオブジェクト(バックライトなど)を表すシーンをキャプチャするとします。 このような場合、カメラは、明確に定義されたオブジェクトをある程度の精度で表現およびキャプチャできるように、最小のダイナミックレンジを備えている必要があります。

ダイナミックレンジが低いこれらのカメラは、エラー、非常に明確に定義されていない画像、および最も照らされた領域とあまり照らされていない領域でのニュアンスの欠如を再現します。

これは直接関連しています f値、非常に重要な概念であり、以降の記事でさらに詳しく説明します。


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