다이내믹 레인지 : 카메라가 눈에 보이는 것을 캡처하지 않는 이유는 무엇입니까?

카메라 렌즈

사진 카메라는 어지러운 발전을 겪었습니다. 카메라 옵스큐라의 가장 먼 기원에서 디지털화 과정에 이르기까지 우리는 마치 살아있는 존재와 같은 사진 카메라 형성에 참여해 왔습니다. 어떤 살아있는 존재와 마찬가지로 자신을 완벽하게하고 수요에 적응할 수있는 일종의 존재입니다. 그리고 문명의 능력. 우리의 현실을 인식하고 포착하는 분야에 대한 연구와 물리적 지원에 대한 각인은 더 쉽게 접근 할 수 있도록했습니다. 사회적 경험의 개념과 흔적이 우리 과거에 대한 증인의 형태로 영원 속에 갇혀있는 평행 세계.

기계를 통해 시간을 멈출 수 있다는 사실을 발견 한 이후로, 우리는 더 많은 뉘앙스, 깊이, 행동 한계를 추구하여 빙결 사건을 신뢰할 수 있고 완전한 것으로 바꾸는 완벽을 향한 경주를 시작했습니다. 사실, 당신은 진보와 제안이 더 빨리 일어날 때마다 알아 차렸을 것입니다. 매주, 거의 매일, 더 정밀하게 사진에 접근하도록 설계된 새로운 장치의 시사회에 반영되는 우리 분야의 발전이 있습니다. 그러나 이러한 중요한 발전에도 불구하고 우리는 아직 그 과정의 정점에 도달하지 못했지만 아직 우리 세계 최고의 사진 인 우리의 시선에 포착 된 사진을 재현하지 못했습니다. 초현실적으로 보일지 모르지만 오늘날 최고의 카메라는 우리 눈을 질투합니다. 그러나 이것이 거의 불가피한 열등감으로 인해 무엇입니까? 계속 읽으면 내가 무슨 말을하는지 알게 될 것입니다!

대답은 분명합니다.이 열등감의 원인은 다이나믹 레인지입니다. 이것은 비교를 설정하고 캡처 기계에 의한 카메라의 진화를 평가하는 매개 변수입니다. 우리는 이미 다이나믹 레인지에 대해 가끔 언급했지만 오늘은 이미지 세계의 모든 전문가에게 기본이기 때문에이 개념에 대해 좀 더 자세히 알아보고 싶었습니다. 그리고이 매개 변수를 통해 평가할 수 있습니다 카메라가 캡처하고 표현할 수있는 신호의 양입니다.

El 동적 범위 (동적 범위) 모든 물체, 매체 또는 지지체 (사진 카메라 전용이 아님)는 캡처, 구별 또는 표현할 수있는 신호의 양을 나타냅니다.

그렇다면 다음과 같이 결론을 내립니다. 카메라의 다이나믹 레인지가 클수록 인식, 처리 및 사용할 수있는 신호 세트가 더 다양해집니다.. 사진 카메라 분야에서 다이나믹 레인지는 감지 할 수있는 톤 세트 (가장 어두운 것부터 가장 밝은 것까지)를 통해 측정됩니다.

그러나 사진의 동적 범위를 어떻게 측정 할 수 있습니까?

많은 경우에 우리는 출처를 알 수없는 이미지로 작업하고 (특히 제 XNUMX 자로부터 이미지를 얻을 때) 이러한 이미지를 캡처하지 않았고 캡처 매개 변수로 작업하지 않았기 때문에 이미지 범위가 어디에 있는지 알 수 있습니다.

이 경우 히스토그램 도구는 필수입니다. 많은 경우에 우리는 그것에 대해 이야기했고 (예를 들어 Lightroom 애플리케이션을 다룰 때), 덕분에 이미지 상태의 방향을 가질 수 있습니다.

히스토그램은 사진 상태를 분석하고 오류와 노출 과다 또는 노출 부족 영역을 감지하는 데 도움이됩니다. 히스토그램을 통해 균형을 찾고 동적 범위를 확장 할 수 있습니다.

여기에서는 대비 값이 다른 두 이미지의 예를 제안합니다. 첫 번째는 히스토그램에 반영되는 두 번째 것보다 훨씬 덜 대비됩니다.

고 대비 및 저 대비

첫 번째에서는 그림자 영역과 하이라이트 영역에서 값이 완전히 없음을 발견하고, 두 번째에서는 처리 후 톤과 음영의 범위를 늘 렸기 때문에 다소 넓은 스펙트럼을 찾습니다. 흰색 경향이있는 검은 색과 음영.

카메라의 다이나믹 레인지가 왜 그렇게 중요한가요?

조명은 전체 채용 과정의 핵심입니다. 우리는 기본적으로 빛과 함께 일하는데, 이것은 그것이 작용하는 물체에 의해 팽창, 반사 또는 흡수되는 진정한 주인공입니다. 매우 밝은 물체와 매우 어두운 물체 (예 : 백라이트)를 나타내는 장면의 스크린 샷을 찍을 것이라고 상상해보십시오. 이러한 경우 카메라는 우리의 잘 정의 된 물체를 약간의 정밀도로 표현하고 캡처 할 수 있도록 최소 동적 범위를 가져야합니다.

낮은 다이나믹 레인지를 제공하는 카메라는 오류, 매우 잘 정의되지 않은 이미지, 가장 밝은 영역과 조명이 적은 영역의 뉘앙스 부족을 재현합니다.

이것은 직접적인 관련이 있습니다 f 번호, 매우 중요한 개념이며 다음 기사에서 더 깊이 논의 할 것입니다.


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