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    photoshop后期2

    时间:2017-06-16 20:00   来源:未知   作者:admin   点击: 次 (责任编辑:admin)
    1.18多重曝光 多重曝光的识别比较简单,它的核心特点在于融合,即两个不同场景的相互交错,因为画面经过了多次曝光,所以画面的亮度普遍比较高,与它比较容易混淆的是抠图后期,
    1.18多重曝光
    多重曝光的识别比较简单,它的核心特点在于“融合”,即两个不同场景的相互交错,因为画面经过了多次曝光,所以画面的亮度普遍比较高,与它比较容易混淆的是抠图后期,多重曝光和抠图后期有时候具有同样的后期效果,比如在画面里同时出现两个人, 但二者的核心区别在于多重曝光有“融合”,而抠图合成的没有。什么意思呢?多重曝光出来的效果,即使画面中存在两个人物,但人物的身体是半透明的,会有另外一个场景的特征,但抠图合成的没有。下面这张图就是多重曝光的效果:


     
    多重曝光的类型很多,但总结起来大致有如下三种:
    全景曝光。这种曝光是两张照片的直接融合,它没有额外的处理步骤,两张照片在整个画面相互融合,比如上面这张照片就是全景融合。
    局部曝光。这种多重曝光的特征就是只有部分画面是融合了的。比如下面这张照片,草与地面进行了部分的融合,而另外一部分则没有融合,这种效果一般可以通过蒙版或抠图实现。

    通过蒙版或抠图实现。
    具像融合。这种多重曝光的特征就是多重曝光呈现出具像。
     


    多重曝光的作用是什么呢?实际上,多重曝光的作用很广泛,既能充实画面内容,丰富画面色彩,又能表达特殊情绪,传达特殊感情,还能呈现出一种梦幻、迷离的感觉,特别适用于人像摄影。

    你需要了解这些基础工具
    第二章:你需要了解这些基础工具
    2.1直方图
    要学习摄影的后期,我的建议是首先要学习直方图。
    为什么呢?我常把直方图比作汽车的各种仪表,汽车仪表可以让你了解汽车的整体运行状况,是否需要加油、是否需要减速、是否需要降温等等信息你都可以从仪表中得知。同样,是否需要提亮、是否需要增加对比度、是否需要屏蔽高光等等信息我们也可以从直方图中得出。一幅图,你只有在充分了解它的基础之上,才能更好的把握它的后期方向,也才能更好的发挥它的后期功效。
    其实,直方图的作用不仅仅体现在后期,在前期拍摄的时候,直方图也会给你提供很大的帮助。比如在烈日下拍摄时,因为阳光太强,所以我们无法看清屏幕,这时候我们很难判断曝光是否准确,但此时我们如果使用直方图,结合我们具体的拍摄环境和拍摄意图,便能够很好的判断我们的曝光状况。换言之,我认为, 直方图不仅仅是你后期需要学习的知识,它也是你前期必须要学习的知识。
    直方图,说起来似乎很简单,我先问一个简单的问题,直方图有哪几种基本形态(不是指直方图的具体分布形态)?
    也许你会觉得奇怪,直方图不就是直方图吗?还有什么基本形态?其实,直方图一般有五种基本形态,RGB直方图,红色通道直方图,蓝色通道直方图,绿色通道直方图和明度直方图。
    那么,各位经常看到的直方图是RGB直方图,RGB直方图的计算原理是:先画出R、G、B三个通道颜色的直方图,然后把是每个通道的直方图相加再除以三,得到的即是RBG直方图。
    比如,红色通道在127这个亮度上的数量为5,蓝色通道在127这个亮度上的数量为10,绿色通道在127这个亮度上的数量为15,那么RGB模式下在127这个亮度上的数量就为10。
    与RGB直方图很相似的是明度直方图,大家仔细观察这两个直方图就会发现二者的相似度非常高,但是还是存在一些细微的差别。
    那么明度直方图的计算方法是怎样的呢?明度直方图是基于这样的一个原理进行计算的:人眼对绿色是最为敏感的,红色次之,对蓝色最不敏感。所以,即使三个颜色在同一个色阶,比如都在100这个色阶上,但把绿色、红色和蓝色这三种颜色相比较,你会发现绿色看起来最亮,红色要暗一些,蓝色最暗。于是,明度直方图在计算的时候,就把同一像素上的绿色、红色和蓝色的色阶亮度分别乘以不同的比例,即绿色乘以59%,红色乘以30%,蓝色乘以11%,然后再相加得到的亮度值就是明度值,按照这个算法计算出来的的亮度值把它画出来就是亮度直方图。横轴是亮度,纵轴是对应亮度的像素数目。
    说了这么一堆理论,可能大家还是无法对这两种直方图的差异产生一个感性的认识,我举个例子:
     


    上面这幅图的直方图应该是怎样的呢?按照一般人的观点,应该是在整个直方图有且只有二个凸起,因为这幅图只有一个亮度变化、两个亮度值,但是如果大家打开RBG直方图会发现一个怪现象,那就是RBG直方图下有四个凸起,如图:


    但我们切换到明度直方图,你会发现,明度直方图就只有二个凸起了,如图:


     
    结合我上面讲的二者的计算原理,你可以很轻松的知道它们出现这种差别的原因。
    从另一个角度讲,明度直方图在某种程度上来说比RGB直方图更能反映出图片亮度的分布趋势。
    上面我简单介绍了RBG直方图与明度直方图的区别。下面,我将以RBG直方图为例,讲解一些直方图的基础知识。
    直方图的横轴从左到右表示亮度越来越高,纵轴从下到上表示像素越来越多。亮度值的范围是从0到255,0表示黑,255表示白。某个亮度对应的峰越高,表示在这个亮度下的像素越多。

    比如这个直方图,它表示大多数的像素分布在中间调,整个分布比较均匀(一般的照片都是中间调的像素占的比例较大),整个直方图没有断层,比较连续,属于比较正常的直方图。


     
    再比如这一个直方图,它的像素主要集中在高光部分,这表明它的整体亮度比较高,它虽然不是直方图最常见的形态,但并不意味着它的曝光就是不正常的。



    再比如这一个直方图,它的像素主要集中在中、低光部分,这表明它的整体亮度偏低,画面比较昏暗。
    如果这里有两张直方图完全一样的图片,那么这两幅图片的画面就一定是一样的吗?
    答案当然是不一定,因为直方图它记录的是像素的亮度信息,换言之,我们不改变一幅图的任意一个像素,只是改变像素的相对位置,直方图一点儿都不会改变,但画面内容可能就脱胎换骨了。
    理解了这一点对于我们认识直方图的本质有着重大帮助。
    在直方图中,除了图像化的语言以外,还有许多参数,比如平均值、标准偏差、中间值等,这些是什么意思呢?
    首先,我们来认识色阶,数量,百分比这几个参数。
     
    大家打开直方图,把你的鼠标放在直方图的某个位置,就会出现这三个参数,它们分别代表:
    色阶:指针所在地方的亮度,即从0—255的某个值。


     
    数量:在这个亮度下的像素值,比如上面这幅图的意思就是在138这个色阶下,有1915个数量(注意:数量除以三才等于像素)
    百分比:当前色阶在整个色阶中的位置。
    当你按住鼠标左键往右拉的时候,你会发现它们有新的变化。



    这时候的色阶表示你选取的色阶的范围,比如上面这个就是从115到216这个范围的色阶。
    数量:在这个范围下的数量总数
    百分比:这里的百分比就不是位置的百分比了,而是你选取的范围的像素占整个像素的百分比,这可以为我们测定低光、中间调、高光所占比例提供帮助。
    接下来是平均值,标准偏差,中间值,像素这几个参数。
     


    平均值:平均值越高,照片整体就越偏亮,以128为中间值。它的算法是:图像的亮度总值÷图像像素总数,不同的直方图模式计算出来的结果略有差异。
    以上面这幅图为例,它的平均值是117,离128很近,所以曝光属于正常型的。
    平均值的作用在哪里呢?有时候,人的视觉经验是存在一定的误区的,换言之,有时候我们认为A照片的亮度比B照片的亮度高,但实际上,A照片的平均值是没有B照片高的,一旦判断失误,可能会对我们的后期方向产生一定的误导,但是数据是不会说谎的,所以有时候我们需要用到平均值。
    标准偏差:标准偏差是统计学名词,是一种量度数据分布的分散程度的标准,用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小,这些值偏离平均值就越少,反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。一般而言,标准偏差越大,画面对比越明显,反之亦然。
    标准偏差可以在一定程度上帮助我们判断画面的明暗对比程度,但是需要注意的是,标准偏差不高并不意味着画面不艳丽,换言之,画面艳丽与否与对比度高低与否并没有直接联系,虽然说一般而言对比度更高画面会更加艳丽。
    借助标准偏差,我们可以察觉一些人眼不易察觉的画面关系。


    左下角图片的标准偏差为65.03,右下角的为77.01,很明显,右下角是进行了增加对比度的操作。
    上面这张图画面看起来对比度和右下角的差不多,但是标准偏差仅为66.82,与左下角那一幅图的标准偏差差不多,那是因为标准偏差计算的是分散程度,而不是画面的鲜艳程度,因此,标准偏差相近,并不意味着画面相近。
    标准偏差的作用是什么?下面这张图中,中间那张图是原图,标准偏差是66.88,上面这张图的标准偏差是78.25,最下面那张图的标准偏差是65.16,如果我们只看画面,很难区分最上面的图和最下面的图的区别,但我们根据标准偏差可以得知,最上面那张图是提高了对比度,而最下面那张图我是使用了低光拉伸曲线,画面效果虽然相似,但是二者的手法完全不同,这就是标准偏差的意义所在。


     
    中间值:将图像所有像素的亮度值通过从从小到大排列后,位置在最中间的数
     
    值。即将数据分成两部分,一部分大于该数值,一部分小于该数值(如果有偶数个像素,就有两个位于中间的数,取前面的一个)。
    中间值的意义在于从另一个侧面来反映画面的整体亮度,来帮助我们判断是过曝还是欠曝。它与平均值互补,不过没有平均值准确。
    像素:就是指当前图片的像素总数。
    最后再讲一下直方图的高速缓存级别,我们先看两幅图:


    大家可以看到,两幅图一个高速缓存级别为3,一个为1,那么二者有什么差别呢?简单而言:缓存级别越高,直方图生成的越快,但越不准确(简单讲一下原理,缓存级别越高,它就不会去计算每一个像素的值,而是将几个像素合并为一个像素计算)。如果你需要将缓存级别改为1,点击右上角的三角形就行了。一般而言,我们并不需要十分精确的直方图,我们只需要把握直方图的主要分布趋势即可。
    2.1曲线工具
    介绍完直方图工具,接下来介绍另一位重量级选手:曲线工具。如果把直方图工具比作汽车的仪表,那么曲线工具就是汽车的动力和方向系统,它可以解决“后期”这个汽车以怎样的速度走,往哪个方向走的问题,功能十分强大,地位十分重要。
    首先,还是介绍一下直方图的基础知识。


    1:默认值。你可以选择系统设置的默认曲线。
    2:主功能区,也是最重要的部分。
    3:调整方式,可以选择手动画或用浮标。
    4:黑场白场工具。可以纠正色偏,调整对比度,制造色调等。
    5:显示区域。决定显示哪些因素,展开后是这样的:



    接下来,介绍一下直方图的基本型:


     
    这根曲线只有一个锚点,它可以提亮画面,主要是针对画面的中间调操作,因为一般照片的像素都集中在中间调,所以说这种曲线对画面的影响一般都比较大,它可以让直方图的峰右移。如图:
     
    通道叠加:选择了这个选项之后,你改变R、G、B通道的曲线将会在主功能区显示。比如你提亮了R通道,那么主功能区会显示两条曲线,一条RBG曲线,一条R曲线。
    基线:就是45°对角线。
    直方图:取消勾选后直方图将不再显示。
    交叉线:当你在选中一个锚点时是否会出现交叉线。
    6:通道选择区域,可以选择不同的通道
     



    与之相对应的另一根曲线是这样的:







    接下来介绍的是对比度曲线,首先是增强对比度的曲线:
     
    这根曲线也只有一个锚点,用来降低画面的亮度,主要作用于中间调,它可以让直方图的峰左移。


    这根曲线又称为S曲线,可以增强画面的对比度,主要通过提亮高光部分和降低低光部分实现,它可以让直方图的峰向两边转移:


     


    所以说,提高对比度可以增强画面的“清晰度”,但是却会牺牲掉画面的细节。
    与之相对应的曲线是降低对比度曲线,又称反S曲线,这根曲线通过降低高光的亮度,增加低光的亮度,来降低画面的亮度变化剧烈程度,从而使峰向中间聚拢,增加中间调的像素。




    所以说,降低对比度会让画面“发灰”,但是会保留更多的细节。
    以上四种基本类型是最常见的,也是用得最多的。下面这些是一些变形。
    下面介绍的这跟曲线叫低光压缩曲线,为什么它被称为低光压缩曲线呢,是因为这根曲线相当于使原来曲线的整体形态不变,只是向右压缩它,使原来的直方图变扁。它的形态是这样的:
     
    因为高光部分被提亮,低光部分被减亮,使得亮度的变化更加剧烈,所以说画面看起来对比更加强烈,同时因为峰向两边转移(为什么峰会向两边移动呢?结合我们前面讲的计算原理,我们知道像素的总量是一定的,当一个像素中的 R值由80变成150时,80对应的 R直方图会降低,相对应的,150对应的R直方图会增高,如此一增一减,就导致直方图的峰向两边移动了),使得中间调的像素减少,从而导致能够呈现丰富细节的中间调被削减掉,从而使得画面的细节减少。
     


    我们看一下直方图调整前后的对比:


     
    你很容易发现差别了,通过这根曲线,画面的低光部分被压缩掉了,相当于整个直方图被向右挤压变扁了。并且还有一个数据,就是下面这个直方图的最左端对应的色阶值为38,也就是我们曲线调整的值。
    我们结合直线和直方图可以发现,画面的暗部实际上是丢失了的,也就是说画面的暗部是没有像素的,这也就意味着画面没有纯黑的部分,这也就意味着画面是偏白的。
    这根曲线其实和添加一个图层,然后填充纯白色,然后调整不透明度后的效果是一样的。它的计算方法是:R=256*(X/256)+R1*(1-X/256),X为你曲线与左轴交点所对应的值,R1为你当前图层的R值,R为最终值,其他G和B的计算方法一样。
    这跟曲线在营造胶片的感觉、营造日系风格上有着独特的优势。其实,胶片和日系两种风格是完全不一样的,为什么我们能用同一根曲线达到呢?其实这跟基色的亮度有关,如果基色偏暗,加上这根曲线就有陈旧的感觉,如果基色偏亮,加上这根曲线就有轻盈的感觉,这就是这根曲线为什么能够同时达到两种看起来完全相反的效果的原因。
    因此,当我们的眼睛无法正确分辨图片是否有加层时,我们直接打开直方图,看一下画面的低光部分是否缺失了或者只有很少的像素,如果直方图属于这样的形态,那就是有加层的,这不需要我们通过设置黑场工具消灰来判断,更加的方便、快捷。
    同理,我们在去层的时候,也并不需要通过设置黑场工具,而是可以直接通过曲线工具实现。比如下面这张图:


    它的直方图是这样的:
    我们可以通过直方图就看出这张图片是有加层的,那么我们如何消层呢?我们直接把曲线左边的端点拉到直方图的最左边即可。
     

    效果如图:



    与低光压缩曲线对应的是高光压缩曲线,它的形态是这样的:


     
    直方图调整前后的对比:



    很容易发现,下面这个直方图的高光丢失了,它的特征正好与低光压缩相反,产生的效果也正好相反。
    这根曲线可以营造出一种相对比较忧郁的氛围,结合阴天、雨天等画面将会有很好的表达效果。
    因此,如果我们看到直方图的高光缺失了,那就属于高光屏蔽类型的照片。
    高光屏蔽曲线的高光还原过程与低光屏蔽曲线是一样的,直接把曲线右边的断点拉到直方图最右边即可。
     

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