Tartalomjegyzék

Jogi információk
Források
Ajánlás
1. Bevezetés
2. Alapismeretek
   2.1 A nyers (raw) fájl
   2.2 Színrekonstrukció
   2.3 Nyers fekete szint, nyers fehér szint
   2.4 Színkezelés, színrendszerek
      2.4.1 Kétféle keretrendszer
      2.4.2 A CIE XYZ 1931 színrendszer
      2.4.3 RGB színrendszer
      2.4.4 CYMK színrendszer
      2.4.5 HSV színrendszer
      2.4.6 LCH színrendszer
      2.4.7 CIELAB vagy L*a*b*
      2.4.8 Színezet, színkör, színárnyalat
      2.4.9 Színek leírásakor, módosításakor használt fogalmak
   2.5 Árnyalatok (tónusok)
   2.6 Dinamikatartomány (árnyalatterjedelem)
   2.7 Átlátszatlanság
   2.8 Tollazat
   2.9 Wavelet dekompozíció
   2.10 Élesítési eljárások
   2.11 Zajos képek
   2.12 Műtermékek a képen
   2.13 A mid.tif kép
   2.14 Ajánlott számítógép-konfiguráció
   2.15 Milyen monitort használjunk?
   2.16 Hogyan juthatunk objektívprofilokhoz és fényképezőgép-profilokhoz?

Jogi információk

Ez a könyv szerzői jogvédelem alatt áll. Felhasználása kizárólag a Creative Commons CC BY-NC-SA 4.0 (Creative Commons Nevezd meg! - Ne add el! - Így add tovább! 4.0) Nemzetközi Licenc feltételeinek megfelelően engedélyezett.

https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.hu

Creative Commons CC BY-NC-SA 4.0

A könyv címe: Az ART nyersfájl-feldolgozó program

Második javított, bővített kiadás, 2025
Verzió: 2.1

Címlapfotó: Jit Roy fotója a Pexels oldaláról

Ez a könyv az ART 1.25.3, és a CTL szkriptek 1.2 változata alapján készült.

A könyvben látható nyers fájlok (“képek”) forrása (innen tölthetők le): signatureedits.com. Ahol ettől eltérek, azt külön jelzem.

Források

ART dokumentáció

RawTherapee - RawPedia

ART fórum

CTL szkriptek gyűjteménye

darktable felhasználói kézikönyv

Ajánlás

Ezt a könyvet páromnak, Nánási Katalinnak,
és gyermekeinknek, Eszternek és Gábornak ajánlom.

1. Bevezetés

Aki komolyabban szeretne fotózni, az szembesül a képek utólagos feldolgozásának szükségességével. Enélkül sehogyan sem lesz olyan a kép, amellyel készítője elégedett lenne. Érzelemre ható képeket szeretnénk készíteni, és ezt egyebek mellett utófeldolgozással érhetjük el. Az utófeldolgozás szükségessége pedig maga után vonja a nyers (raw) formátumban történő fényképezést. Csak így lesz lehetőségünk jelentősebben módosítani képünkön, JPEG formátumban ezt nem lehet megtenni.

Ez a könyv az ART nyersfájl-feldolgozó programról szól, amelyet Alberto Griggio programozó hozott létre a RawTherapee kódjából kiindulva. Az ART szabadon használható, nyílt forráskódú, Windows, Linux, és macOS platformon futó, többféle (köztük magyar) nyelvű felhasználói felülettel is rendelkező program. Fő célja nyers fájlok feldolgozásával kiváló minőségű képfájlok előállítása. Képfájlok (pl. JPEG, PNG, TIFF stb.) is módosíthatók segítségével.

Az ART a legkönnyebben tanulható program a hasonló célra szolgáló, nagy tudású, szabadon használható programok (ART, darktable, RawTherapee) közül. Igen hatékony szerkesztőeszközöket tartalmaz, nagyszerű lehetőségekkel. Maszkok alkalmazásával a kép bizonyos területeit is módosíthatjuk, nemcsak csak a teljes képet. CTL szkripteket is alkalmazhatunk, amelyek nagymértékben megnöveli az ART funkcionalitását. Az ART-tal kiváló minőségű képeket hozhatunk létre. Az ART képes a legtöbb fotós igényét teljes mértékben kielégíteni.

Az ART és egyéb hasonló programok nagyon összetettek, ezért megtanulásuk nem túl könnyű. A nyers adatok feldolgozása nem egyszerű. Csak akkor lehetünk eredményesek, ha rászánjuk a megfelelő mennyiségű munkát és időt.

Reményeim szerint könyvem segít a kezdőknek az elindulásban, valamint haladó felhasználók számára is hasznos olvasmány lesz, és az ART használatával sikerélményben lesz részük.

Nagy köszönettel tartozom páromnak, Nánási Katalinnak, aki felnőtt életem során a társam volt, és aki jelentős mértékben támogatta, hogy ez a könyv elkészülhessen.

A könyvben szereplő írások, képek szerzői jogvédelem alatt állnak, felhasználásukhoz kérem, olvassa el a fentebb található licencfeltételeket.

Azért készítettem el ezt a könyvet, mert szerettem volna valamit örökül hagyni az embereknek, akiktől oly sok szépet és jót (is) kaptam.

Igyekeztem a lehető legnagyobb gondossággal eljárni, ennek ellenére előfordulhatnak hibák. Ezért Olvasóim elnézését kérem.

A szerző

2. Alapismeretek

A nyers fájlok feldolgozásához az alapfogalmakkal tisztában kell lennünk. Úgy nem lehet eredményesen szerkeszteni, hogy közben azt se tudjuk, hogy mit csinálunk. Ez a fejezet az alapfogalmakról szól.

Nincs mindig szükség utófeldolgozásra. Ha nincsenek magas elvárásaink a képpel szemben, akkor felesleges lehet. Például emlékképek, családi fotók esetén nem feltétlenül szükséges, megfelelő lehet a fényképezőgép által készített JPEG kép is. Bizonyos mértékben a fényképezőgép is lehetőséget biztosít a megfelelő képstílus beállításával a kép bizonyos tulajdonságainak befolyásolására.

A számítógépes program nem csodaszer. Jó eredményt csak pontos munkával remélhetünk.

A nyers adatokat tartalmazó állomány nem kép, hanem adatok halmaza, azonban az egyszerűség kedvéért (másokhoz hasonlóan) a “kép” kifejezést is fogom használni helyette. De tudnunk kell, hogy ez nem pontos meghatározás. Nem fogom mindig külön hangsúlyozni, hogy például megnyitjuk szerkesztésre a képfájlt vagy a nyers fájlt. Ehelyett azt írom, hogy megnyitjuk a képet szerkesztésre.

Fontos megértenünk, hogy az ART nem általános képszerkesztő program, mint például a GIMP vagy a Photoshop, hanem teljesen más a funkciója. Nyers adatokat tartalmazó állományok (és nem elsősorban képfájlok, mint például JPEG, PNG, TIFF) feldolgozására szolgál. Azonban fel lehet vele dolgozni képfájlokat is.

2.1 A nyers (raw) fájl

A raw nem mozaikszó, hanem angolul nyerset jelent, ezért nem kellene csupa nagybetűvel írni. A helyes írásmód raw lenne. Legtöbbször azonban a RAW írásmóddal találkozhatunk.

Minden fényképezőgép alkalmas JPEG formátumban történő fényképezésre, napjainkban ez a leginkább elterjedt képformátum. Nagyon sokféle fényképezőgéppel fényképezhetünk nyers formátumban, gyakorlatilag az összes cserélhető objektíves fényképezőgéppel, és sok egyéb fényképezőgéppel is. Tájékozódjunk a lehetőségekről fényképezőgépünk felhasználói kézikönyvében. Az arra alkalmas fényképezőgépek menüjében, általában a képminőség menüpontban választhatjuk ki a nyers formátumban történő fényképezést. Választhatjuk a RAW lehetőséget, amikor a fényképezőgép csak nyers formátumú fájlt hoz létre a memóriakártyán, és nem készít JPEG képet. A másik lehetőség a RAW + JPEG lehetőség választása, amikor a nyers fájl mellett létrehozza az általában legjobb minőségű JPEG képet is.

A digitális fényképezőgépben a képérzékelő egy fényre érzékeny alkatrész, erre vetíti az objektív a képet. A rá vetített képet a képérzékelő pici pontokra, úgynevezett képpontokra (más néven pixelekre) bontja. A képpontok együttese alkotja a digitális képet. A képpontokra bontás érdekében a képérzékelő felületén (a legtöbb esetben) négyzetrács-szerűen kis elemi érzékelők helyezkednek el. Mintha egy iskolai “kockás” füzetet néznénk, és minden egyes négyzetben lenne egy-egy elemi érzékelő. Az elemi érzékelők sorokba és oszlopokba vannak rendezve. A fenti ábrán a nyíl egy elemi érzékelőre mutat. A valóságban az elemi érzékelők nagyon picik, szabad szemmel nem is láthatók, számuk több millió. Kissé egyszerűsítve azt mondhatjuk, hogy ahány millió a képérzékelőn lévő elemi érzékelők száma, annyi megapixel (MP) a képérzékelő (és ezáltal a fényképezőgép) maximális felbontása.

A fenti kép sárga keretben látható része nagyítva látható az alábbi ábrán.

A digitális kép képpontokból áll. Az ábrán jól láthatók az egyes képpontok. A digitális képnek a legkisebb, egymástól megkülönböztethető része a képpont. Minden egyes képpontnak a teljes felülete egy bizonyos színű.

Az elemi érzékelők fénymennyiséget érzékelnek, színeket nem látnak. A képérzékelőnek azt a részét kevesebb fénymennyiség éri, ahová a fotótéma sötétebb részét vetíti az objektív. A fotótéma világosabb részeinél több fénymennyiség éri az érzékelőt. Az exponálás után megtörténik minden egyes elemi érzékelőből az adatok kiolvasása, és számokká történő átalakítása. A számokká történő átalakítást digitalizálásnak nevezzük.

A fenti ábrán tónusskálát láthatunk, a legsötétebbtől a legvilágosabb árnyalatig, fokozatosnak tűnő átmenettel. A példa kedvéért képzeljük el, hogy digitális fényképezőgépünk ezt a tónustartományt képes feldolgozni. Minden egyes elemi érzékelőből az őt ért fénymennyiséggel arányos jel olvashatók ki, és digitalizáláskor ezt a jelet kell számmá alakítani. A nyers fájl felbontását bitmélységgel jellemezzük. A fényképezőgép specifikációjában megtaláljuk, hogy hány bites nyers fájlt állít elő az adott fényképezőgép. A gyakorlatban legtöbbször 12 vagy 14 bites szokott lenni a nyers fájl felbontása. A digitalizálással részletesen nem foglalkozom, mindössze annyit említek meg, hogy a 12 bites nyers fájl a teljes tónustartomány 4096 részre történő felosztásával, illetve a 14 bites a tónustartomány 16384 részre osztásával rendkívül finom lépésekkel képes az árnyalatokat tárolni, rendkívül finom árnyalatkülönbségek megkülönböztethetők lesznek. Ez a nyers fájlok egyik nagy előnye. Az itt szereplő “felbontás” fogalmat meg kell különböztetni a fentebb említett képérzékelő felbontásától. Itt arról van szó, hogy milyen finom lépésekkel képes a nyers fájl az árnyalatokat tárolni, a képérzékelő felbontása pedig a rajta található elemi érzékelők számát jelenti.

Az elemi érzékelők túlcsordulását a vödör és az eső példájával szokták szemléltetni. A vödör jelképezi az elemi érzékelőt, az eső a fotonokat, az időtartam, amennyi ideig kitettük a vödröt az esőre, a záridőt jelképezi. Hasonlóság van az esőre kitett vödör és a ráeső fénymennyiséggel arányos elektromos töltést gyűjtő elemi érzékelő között. Ha kitesszük az esőre az üres vödröt, és ott hagyjuk egy bizonyos ideig, akkor meg tudjuk mérni, hogy ez alatt az idő alatt hány liter víz esett a vödörbe. Ha sokáig ott hagyjuk a vödröt az esőn, akkor egy idő után a vödör tele lesz, azaz telítődik, és az ezután beleeső víz már ki fog folyni. Ezt követően már nem tudjuk megmérni, hogy valójában mennyi víz esett a vödörbe, mert csak a teljes térfogatának megfelelő vizet találjuk benne, arról semmilyen információnk sincs, hogy a telítődés után mennyi víz esett még bele, amely azonnal ki is folyt. Ugyanígy viselkedik az elemi érzékelő is. ha túl sok fénymennyiség éri, akkor telítődik, és hiába lett volna több töltés, csak az általa maximálisan befogadható töltésmennyiségnek megfelelő jel olvasható ki belőle, a többi töltés hatása elvész, nem hasznosul, és ezáltal bekövetkezik a vágás. A nagyobb felületű elemi érzékelő általában több fotont tud tárolni, a kisebb felületű kevesebbet.

A fenti ábrán három elemi érzékelőt láthatunk, amelyekbe felülről érkeznek a fotonok. Az “A” ábrán látható elemi érzékelőt nem világítjuk meg, ezért csak némi képzaj olvasható ki belőle. A “B” ábrán egy nagyobb felületű elemi érzékelőt láthatunk telítődve, a “C” ábrán pedig egy kisebbet, szintén telítődve. Láthatjuk, hogy a nagyobb felületű elemi érzékelő sokkal több töltést képes tárolni.

A vágást az elemi érzékelők túlcsordulása okozza. A képzaj legfőbb forrása a képérzékelő, és a hozzá kapcsolódó alkatrészek (a jelet felerősítő áramkör stb.) által termelt termikus zaj, amelyet az alkatrészekben lévő molekulák hőmozgása okoz.

Hasznos, ha tudjuk, hogy a képérzékelő érzékenysége állandó, azt nem tudjuk megváltoztatni. Ha kétszeres érzékenységgel fényképezünk, (pl. ISO 100 helyett 200-zal), akkor feleakkora fénymennyiség éri a képérzékelőt, mert vagy feleakkora záridővel, vagy egy értékkel szűkebb rekesznyílással kell elkészítenünk a felvételt a helyes expozíció érdekében.

A: alacsony érzékenység (ISO 100)

Sötét részek
Középtónusok
Csúcsfények

B: kétszeres érzékenység (ISO 200)

Sötét részek
Középtónusok
Csúcsfények

A piros körök a képzajt, a fehérek a hasznos képinformáció okozta töltésmennyiséget jelképezik. Az ábra felső sorában alacsony (ISO 100) érzékenységgel fényképeztünk. Három elemi érzékelőt láthatunk, a bal oldali sötét témarészletről kevés fénymennyiséget kapott, a középső a középtónusok által többet, és a jobb oldali a legvilágosabb tónusok miatt a legtöbbet. Alul a kétszeres érzékenység (ISO 200) esetét láthatjuk. A kétszer akkora érzékenység miatt feleannyi fénymennyiség érte az érzékelőt, ezért feleannyi hasznos töltésmennyiség keletkezett. A képzaj azonban nem csökkent.

A feleakkora fénymennyiség feleakkora képérzékelőből kiolvasható jelet eredményez, amelyet úgy kompenzálunk, hogy ISO 200 beállításával tulajdonképpen a jelet felerősítő áramkör erősítését kétszeresére növeljük. Ekkor a jelet digitalizáló áramkör előtt ugyanakkora lesz a jelünk, mint ISO 100 beállításával, a hatalmas különbség az lesz, hogy az erősítés növelésével a képzajt is duplájára növeljük. Ha az ISO érzékenységet kétszeresére növeljük, akkor valójában mindig az erősítő erősítését növeljük meg kétszeresére. Ha az ISO érzékenységet felére csökkentjük, akkor valójában mindig az erősítő erősítését csökkentjük felére. Ennek ellenére azt szoktuk mondani, hogy az érzékelő érzékenységét állítjuk.

Hosszú záridő alkalmazása esetén is zajosodást tapasztalhatunk, akkor is, ha alacsony ISO értéket választottunk. Ebből a szempontból legalább 1 másodperc záridő számít hosszúnak.

A fényképezőgépben egy feldolgozás eredményeképpen jön létre a nyers fájl. A feldolgozás főbb lépései a következők:

Az exponálás után minden elemi érzékelőből kiolvasásra kerül a fénymennyiséggel arányos jel, és megtörténik a kiolvasott értékek digitalizálása.
A fényképezőgép beállított paraméterei (például képstílusok) szerint megtörténik a digitalizált adatok felhasználásával a JPEG kép előállítása.
Ha nyers formátumú fotózás engedélyezve van, akkor létrehozza a nyers fájlt a létrehozott JPEG kép beágyazásával, a feldolgozatlan nyers adatok, valamint a metaadatok felhasználásával.
Végül megtörténik a nyers fájl memóriakártyára történő mentése, valamint ha engedélyezve van, a JPEG kép mentése.

A nyers fájlba beágyazott JPEG képet arra használják a különböző szoftverek, hogy meg tudják jeleníteni azt a képet, amelynek nyers adatait az adott nyers fájl tartalmazza. A nyers fájlba és a JPEG képbe ágyazott metaadatok a kép készítéséhez kapcsolódó információk (pl. fényképezőgép típusa, objektív típusa, ISO érték, záridő, rekeszérték stb.), amelyeket arra alkalmas programmal bármikor kiolvashatunk, és megtekinthetünk.

Tehát a nyers fájl a képérzékelőből kiolvasott, nagy bitmélységgel digitalizált feldolgozatlan adatokat, a metaadatokat, és a beágyazott JPEG képet tartalmazza.

2.2 Színrekonstrukció

A képérzékelő színeket nem lát, csak fénymennyiséget érzékel. Ahhoz, hogy a színeket viszontláthassuk a képen, az érzékelő minden elemi érzékelője (“képpontja”) előtt vagy vörös, vagy zöld, vagy kék színű szűrő helyezkedik el, amely csak a színének megfelelő színű fénysugarakat engedi át.

Balra Bayer-féle színszűrő, jobbra X-Trans színszűrő. A képek forrása: Wikipedia

Az ábrán egy kis négyzetecske a képérzékelő egy képpontjának (egy elemi érzékelőnek) felel meg. Láthatjuk az elemi érzékelők előtt szigorú rendben elhelyezkedő színszűrőket. Egy képpont csak egyféle szín intenzitását érzékeli. Egy képpont fényképen megjelenő színét számítás segítségével határozzák meg úgy, hogy figyelembe veszik a körülötte elhelyezkedő, különböző színű szűrők alatt lévő elemi érzékelők adatait, és látásunk jellemzőit is. Ezt az eljárást színrekonstrukciónak nevezzük (angolul demosaicing, vagy color reconstruction). Tehát az egyes képpontok színadatai a színrekonstrukció során keletkeznek.

Az ábra jobb oldalán a Fujifilm által kifejlesztett X-Trans mátrix színszűrő kis részlete látható, amely jelentősen eltér a balra látható Bayer-féle színszűrőtől. A Fujifilm fényképezőgépeiben X-Trans mátrix színszűrőt találunk, a többi gyártó Bayer-féle színszűrőt alkalmaz. A Bayer-féle és az X-Trans szűrőhöz nem alkalmazható ugyanaz a színrekonstrukció algoritmus. Mindkét fajta érzékelőhöz kifejlesztettek többféle színrekonstrukció eljárást, amelyek közül választhatunk a feldolgozás során.

2.3 Nyers fekete szint, nyers fehér szint

A nyers fájlok az érzékelő által rögzített és a digitalizálás során számszerűsített adatokat tartalmazzák. A legkisebb világosságértékek a legkisebb számokhoz, a legnagyobb világosságértékek a legnagyobb számokhoz vannak rendelve. A nyers fájlból származó adatok képként történő megjelenítéséhez, az adatok helyes feldolgozásához szükséges számos kulcsfontosságú információ egyike a nyers fekete szint és a nyers fehér szint.

A nyers fekete szint azt a legkisebb világosságértéket határozza meg, amelytől kezdve hasznosíthatók a nyers fájlban található adatok. Az ez alatti értékeket nem hasznosítjuk a feldolgozás során, azokat a nyers fekete szint értékével azonosaknak tekintjük. Például 14 bites nyers fájl esetén a nyers fekete szint nem feltétlenül 0, hanem a hasznosítható tartomány például 512 értékkel kezdődhet. Enne oka az, hogy a képérzékelő és a fényképezőgép elektronikája zajt is termel. Csak attól kezdve érdemes hasznosítani a jelet, amikor már a hasznos képinformáció dominál a zajjal szemben. Ha a téma szóban forgó részlete nagyon sötét, akkor olyan kevés fény érheti az elemi érzékelőt, hogy nem a hasznos jel, hanem a zaj dominálhat.

A nyers fehér szint a még hasznosítható legvilágosabb árnyalatértéket határozza meg. 14 bites adatokat tartalmazó nyers fájl fehér szintje nem feltétlenül 16383, értéke több tényezőtől függ (pl. az elemi érzékelők túlcsordulásától), és például 16300 lehet a valóságban.

2.4 Színkezelés, színrendszerek

Színkezeléssel kapcsolatos alapismeretekre szükségünk van a nyers fájlok feldolgozása során. Ez egy bonyolult, szerteágazó téma, könyveket lehetne vele megtölteni. Ilyen részletes ismeretekre azonban nincs szükségünk, csak annyira, hogy nagyjából értsük, hogy a nyers fájl feldolgozása közben mit csinálunk. Ebben a részben a teljesség igénye nélkül, egyszerűsítve szólok a legalapvetőbb ismeretekről, amelyek az elindulást segíthetik.

Az ember látása igen bonyolult, matematikailag igen nehezen leírható dolog. Számos, egymástól eltérő megközelítésű színmodell született. Egyes leképező (szkenner, fényképezőgép, stb.), megjelenítő (monitor, nyomdagép, nyomtató, stb.) egységek esetében használt, egymástól eltérő színrendszer (színtér) esetén biztosítani kellene azt, hogy egy kép mindegyiken egyformán jelenjen meg, konvertálhatók legyenek egymásba. Ez nehezen megvalósítható probléma. Az egyes megjelenítő egységek, színrendszermodellek nem képesek az ember által látható színek teljes tartományát átvinni, leképezni, visszaadni, ábrázolni, csak annak egy kisebb-nagyobb részét. Itt a teljesség igénye nélkül ismertetem a nyers adatok feldolgozására szolgáló programokban is előforduló, színrendszerekkel, színábrázolással kapcsolatos legfontosabb alapfogalmakat.

Látásunkkal részletesen nem foglalkozom, mert nincs rá szükség a képek feldolgozásához. Megemlítem azonban, hogy látásunknak két lépcsője van. Egyrészt vannak a fényérzékelő sejtek, és azok tulajdonságai, másrészt az ezekből nyert információk bonyolult feldolgozásával keletkező színek, illetve a keletkező kép. Az érzékelt színek valójában nem a retinán keletkeznek, hanem agyunkban, az információk feldolgozása során. A szemünkből nyert információ feldolgozása nagyon bonyolult, ebben agyunknak legalább 30 különféle területe vesz részt.

A tárgyak színei nem a tárgyak fizikai tulajdonságai, azok agyunkban keletkeznek, és csak számunkra léteznek. Például az állatok teljesen másképp érzékelik a színeket. Nehéz elhinnünk egy számunkra a környezetéből jól kitűnő, feltűnő állat színéről azt, hogy az rejtőszín. Ha viszont megismerjük az állat ellenségeinek látását, akkor belátható, hogy számukra a rejtőszínnel rendelkező állat jól beleolvad a környezetébe. Tehát a színek az agyunkban keletkeznek, de ott sem egzakt módon. Színészlelésünk a körülményektől is függ. Ezt használják ki az optikai illúziók. A legegyszerűbb esetben például a háttér színétől függően más és más árnyalatúnak láthatunk egy ugyanolyan színű felületet. Vagy gondoljunk arra, hogy hagyományos izzólámpa fényénél is fehérnek észleljük a fehér papírlapot, pedig a valóságban sárgának látszik. Erről meggyőződhetünk, ha lefényképezzük azt napfény fehéregyensúllyal. Agyunk “tudja”, hogy a valóságban a papírlap fehér, ezért azt fehérnek látjuk.

A napfénynek egy átlagos látással rendelkező ember által észlelhető hullámhossz-tartománya (spektruma) 380-750 nm (nanométer). Az észlelt szín a fény hullámhosszától függ. Az alábbi ábrán a napfény spektrumának az a része látható, amely számunkra érzékelhető.

Felül láthatók a hullámhossz értékek, és alattuk a hozzájuk tartozó szín. Tulajdonképpen a szivárvány színeit látjuk, az ibolyától a vörösig. A szivárványban egymáshoz képest eltolódva jelennek meg a látható fény eltérő hullámhosszú komponensei, ezért egymás mellett láthatjuk a színárnyalatokat, amelyek a szivárványt alkotják. Ugyanezt láthattuk az iskolai kísérletben, amikor üvegprizmával bontottuk komponensekre a napfényt, és a szivárványhoz hasonló eredményt kaptunk. Ez azért lehetséges, mert az üveg törésmutatója függ a fény hullámhosszától, a különböző hullámhosszúságú elektromágneses sugárzást különböző mértékben téríti el, ezért a különböző hullámhosszúságú színek egymás mellett lesznek láthatók.

A napfény prizmával történő komponensekre bontásakor monokróm (egyszínű, egyféle hullámhosszú) komponensek sorozatát kapjuk. Tehát a fenti ábrán látható spektrum monokróm komponensek egymásutánjából áll. A napfény spektruma folyamatos, azaz a teljes hullámhossz-tartományon belül mindenféle hullámhosszú komponens megtalálható benne. Ezeknek a különböző hullámhosszú, különböző intenzitású monokróm komponenseknek az eredőjét “fehér” fényként érzékeljük.

A színterek az ember által érzékelhető színeknek, vagy azok egy részének matematikai modellezéséről szólnak. Színek alatt itt “mindent” értek, amit érzékelni tudunk. Beletartozik a szürke, a fekete, a fehér, a pasztell színek, az erőteljes színek, egyszóval minden. A matematika nyelvén történő leírás a számítógépen történő alkalmazhatóság miatt szükséges. Minden színtér esetében vannak paraméterek, amelyek értékei meghatározzák az adott színt. Egy adott paraméter megváltoztatása megváltoztatja az adott szín valamilyen jellemzőjét. A képszerkesztő programokban (egyebek mellett) közvetlenül vagy közvetetten ezeket a paramétereket is változtathatjuk, amelyek változást eredményeznek a képen. Ezért fontos legalább alapszinten ismernünk a színrendszereket. Értenünk kell, hogy ha valamin változtatunk a programban, az tulajdonképpen mit változtat.

A színterekhez is kapcsolódó fogalom a mellékhatás. Az lenne jó, ha szerkesztés közben, a változtatás során csak a változtatni kívánt jellemző (például a kontraszt) változna, és minden más (például színezet, telítettség) változatlan maradna, ez azonban nem minden esetben valósítható meg. Előfordulhat, hogy ha valamin változtatunk, akkor mellékhatásként más jellemzők is megváltoznak. Például ha a kép világosságán állítunk, akkor mellékhatásként kissé változnának a színek is. Ez nem jó, mert ha minden egyszerre változna, akkor kezelhetetlen lenne az egész. Éppen ezért van szükségünk többféle színtérre, többféle módszerre (eljárásra) a képszerkesztés, a nyers fájl feldolgozása során. Az egyik erre a célra alkalmasabb, a másik más célra. Több színtér, és többféle módszer alkalmazásával lehet összehozni egy jól használható, minél kevesebb mellékhatással járó, jó eredményt adó munkakörnyezetet.

A túl drasztikus változtatás mellékhatással járhat. Ezt elkerülhetjük, ha a szerkesztőeszközöket úgy használjuk, hogy hatásuk ne legyen túl erőteljes.

2.4.1 Kétféle keretrendszer

Kétféle keretrendszer létezik, amelyeken belül a színtulajdonságok elemezhetők és leírhatók:

A téma világosságával arányos (lineáris), fiziológiai keretrendszer, amely leginkább a retinán található csapok reakciójára összpontosít, olyan színtereket használva, mint például a CIE XYZ 1931 vagy a CIE LMS 2006.
Észlelési (érzékelési), pszichológiai keretrendszer, amely az agy korrekcióit is figyelembe veszi, például a CIE Lab 1976, CIE Luv 1976, CIE CAM 2016 és JzAzBz (2017) színterek használatával.

Ez a kétféle keretrendszer lehetőséget biztosít számunkra a színek leírásához, és lehetővé teszi, hogy megváltoztassuk a színek bizonyos tulajdonságait úgy, hogy közben egyéb tulajdonságok nem (nagyon) változnak.

A színek sokféle színtérben leírhatók, de színtértől függetlenül minden szín leírásához legalább három jellemzőre van szükség: a fényerő (világosság) mérőszámára, és két mérőszámra, amely a színt írja le valamilyen módon (árnyalat és színtelítettség formában, vagy színkoordináták segítségével).

2.4.2 A CIE XYZ 1931 színrendszer

A háromféle jellemző miatt az észlelhető színek tartománya egy háromdimenziós alakzattal írható le. A fenti ábrán a CIE 1931 XYZ színrendszer (a térbeli alakzat) egy vetülete látható. Ezen a vetületen az ember által érzékelhető legtöbb színárnyalat látható. Ez a színek ember által észlelhető legnagyobb tartománya. A már nem észlelhető színek az ábrán látható színes területen kívül helyezkednek el.

A fenti diagramon tehát elvileg az ember által egy bizonyos fényerőnél (“világosságnál”) érzékelhető összes színárnyalatot láthatjuk. Ez azonban csak elvileg van így. A valóságban az itt látható kép egy JPEG kép, amely csak az ember által érzékelhető színek kisebb tartományának megjelenítésére alkalmas, ezért sehogyan sem tartalmazhatja valósághűen az észlelhető összes színt. A másik probléma a monitor által megjeleníthető színtartomány. Nagyon-nagyon drága az olyan monitor, amelynek színtartománya képes megközelíteni az ember által észlelhető teljes színtartományt. Az olcsóbb monitorok nagyon elmaradnak ettől, ezért sehogyan sem láthatjuk valósághűen a CIE 1931 XYZ színrendszer fenti ábrán látható vetületének színeit.

Az ábrán a színes terület szélénél fel vannak tüntetve a napfény komponensekre bontásával kapott monokróm fény hullámhosszának értékei. Ezek a fentebbi ábrán (napfény spektruma) is látható monokróm komponensek. Ez alól kivétel a diagram alsó szélénél látható egyenes rész.

Két vagy több monokróm komponens (bizonyos intenzitásarányú) összekeverésével állíthatjuk elő a keverékszíneket. Ha a fenti ábra színes területének szélénél elhelyezkedő bármely két monokróm színt összekötünk egy szakasszal (egyenes vonallal), akkor a szakasz mentén láthatjuk, hogy annak a két monokróm színnek különböző arányú összekeverésével milyen keverékszíneket állíthatunk elő. Ha a két monokróm szín intenzitása azonos, akkor a keverékszín a szakasz felezőpontjánál helyezkedik el. Megállapíthatjuk, hogy két vagy több látható monokróm szín összekeverésével kapott keverékszínt más és más színként érzékeljük.

Ehhez hasonlóan a színes terület belsejének bármely két pontját is összeköthetjük egy szakasszal. A szakasz mindkét végpontjánál keverékszín található. A szakasz mentén láthatjuk, hogy annak a két színnek különböző arányú összekeverésével milyen színeket állíthatunk elő. Azonos intenzitás esetén a szakasz felezőpontjánál látható színt kapjuk.

A színes terület alsó szélénél látható egyenes mentén elhelyezkedő színek keverékszínek, mégpedig a két végpontban látható 380 és a 700 nm hullámhosszú színek különböző intenzitásarányú összekeverésével keletkeznek.

Tehát a diagram patkó alakú részének szélénél elhelyezkedő színek a spektrális (a nappali fény spektrumában megtalálható) monokróm színeket jelképezik, amelyek egyetlen hullámhosszal jellemezhetők. A patkó alakú rész belsejében és az alsó egyenes vonal mentén található színek csak a spektrális monokróm komponensek, vagy két keverékszín különféle arányú keverékeként állíthatók elő, amely azt jelenti, hogy nem létezik olyan egyetlen hullámhosszú fény, amelyet ugyanolyan színűnek látnánk.

Az ábrán azt is láthatjuk, hogy egy bizonyos keverékszín nemcsak egyféle módon állítható elő. Gondolatban kössük össze a patkó alakú rész egy bal és egy jobb oldali szélső pontját egy szakasszal. A szakasz közepe táján jelöljünk ki gondolatban egy közbülső pontot. Ennél a pontnál látunk egy bizonyos keverékszínt. Most már láthatjuk, hogy számtalan módon össze tudjuk kötni egy szakasszal a patkó alakú rész szélső pontjait úgy, hogy a szakasz átmenjen a gondolatban kiválasztott ponton, azaz ugyanolyan keverékszínt eredményezzen. Ehhez hasonlóan a patkó alakú rész belsejében is számtalan módon választhatunk ki két olyan pontot, amelyet ha összekötünk egy egyenessel, az egyenes átmegy a kiválasztott ponton. Tehát egy keverékszínt számtalan módon állíthatunk elő monokróm színekből vagy keverékszínekből.

Az ábrán a színárnyalatok x és y színkoordinátáit olvashatjuk le, azonban a monitor (amelyen nézzük az ábrát) síkjára merőlegesen el kell képzelnünk egy harmadik (z) tengely is, amelyen a világosságértékek vannak ábrázolva. Ha megnéznénk ennek a színtérnek egy nagyobb fényerejű (“világosságú”) metszetét, akkor a gamut (az észlelhető színek tartománya) kisebb lenne a fenti ábrán láthatónál. Ez azt jelenti, hogy bizonyos színárnyalatok világosabb változatát már nem érzékeljük. Tehát egy színt az x, y, z koordinátákkal írhatunk le. Ebben a színrendszerben a világosság elvileg független a színárnyalattól. Ez azt jelenti, hogy a világosság változtatásakor a szín elvileg nem változik.

Tehát az adott világossághoz tartozó színárnyalatokat tartalmazó fenti ábrát nézve egy színárnyalat az x és az y színkoordinátákkal írható le. A színes területen kívüli “színeket” nem érzékeljük.

A színdiagramon az x=1/3 és az y=1/3 koordinátájú pont a fehér pont, az ezt körülvevő kis terület jelképezi a fehér színt. Ha a fehér ponttól a színes terület szélének különböző pontjaiba egyenes vonalakat húzunk, akkor a színt az határozza meg, hogy az adott vonal a színes terület mely szélső pontját éri el. A fehér ponttól a színes terület szélső pontjáig (az egyenes mentén) a telítettség nő. A fehér pontban a telítettség nulla.

Az ábrán a görbe vonal tulajdonképpen a nappali fénnyel történő megvilágítás színhőmérsékletét jeleníti meg. E mentén a görbe mentén változik a témát megvilágító fény színhőmérséklete (színe) nappali fényviszonyok között a földrajzi elhelyezkedéstől, a napszaktól, illetve egyéb (pl. időjárás, árnyék stb.) tényezőktől függően. Az ábrán bejelölésre került néhány színhőmérséklet-érték is. Találkozhatunk a fontosabb színhőmérséklet-pontok más jelölésével is, amelynél a 6000 K színhőmérséklet-pontot D60-nak, az 5000 K-t D50-nek, a 6500 K-t D65-nek stb. jelölik az ehhez hasonló ábrán.

Központi látóterületünk, amelyet a legrészletgazdagabb, legélesebb látáshoz használunk, körülbelül két fokos látószögű. Mint amikor egy két fokos látószög alatt látható körre fókuszálunk. A CIE 1931 XYZ színrendszer a két fokos látószögű észleléssel foglalkozik, és nem veszi figyelembe perifériás látásunkat. Létezik olyan színrendszer is, amely 10 fokos látószöget vizsgál, azaz a perifériás látásunkat részben figyelembe veszi.

2.4.3 RGB színrendszer

Az RGB színrendszer egy gyűjtőfogalom, hiszen többféle RGB színrendszer létezik. A különféle RGB színrendszerek közös tulajdonsága, hogy a színeket három alapszínből állítják elő, mégpedig a megfelelő intenzitású alapszínek additív módon történő keverésével (mintha egymásra vetítenénk a különböző intenzitású három alapszínt).

Mindenféle RGB színrendszerben három alapszín (színkomponens) bizonyos arányú összekeverésével jönnek létre a színek. A három alapszín a vörös (Red - R), a zöld (Green - G) és a kék (Blue - B). Ezt úgy is szoktuk mondani, hogy az RGB színrendszerben három színcsatorna van, a vörös (R), a zöld (G), és a kék (B). Egy adott szín egy számhármassal jellemezhető, amely megadja a három alapszín azon intenzitásértékeit R, G, B sorrendben, amelyek az adott színt eredményezik.

Az ábrán láthatjuk, hogy ha a három alapszínt maximális intenzitással egymásra vetítjük, akkor fehéret kapunk. Ezért a tulajdonságáért ezt a színkeverési módot összeadó (additív) színkeverésnek nevezzük.

Van olyan RGB színrendszer, amely az ember által észlelhető teljes tartomány jelentős részét lefedi, és vannak olyanok, amelyek annak csak kis részét. Vannak olyanok, amelyekben a világosságértékek lineárisak, és vannak olyanok, amelyekben nem. Az előbbiek többnyire képfeldolgozás céljára használatosak, az utóbbiak pedig (például monitoron történő) megjelenítésre, mert az nemlineáris karakterisztikát kíván.

Nézzük meg röviden az sRGB színrendszert. A JPEG képek leggyakrabban sRGB színrendszerben tartalmazzák az információt. Az alábbi ábrán szintén a CIE 1931 YXZ színtér látható. Benne láthatjuk a napjainkban legelterjedtebb sRGB színtér színeit, színtartományát.

Az sRGB színrendszerben megjeleníthető színárnyalatokat a háromszögön belül láthatjuk. A háromszög csúcsainál találjuk az sRGB színrendszer három alapszínét (vörös, zöld, és kék). A háromszög belsejében látható színek a három alapszín különböző intenzitású összekeverésével jönnek létre. Az alapszínek összekeverésével létrejövő színek a három alapszínt összekötő egyenesekkel határolt területen kívül (az ábrán a háromszögön kívül) nem lehetnek. Az ábrán láthatjuk a D65 (6500 K) pontot is.

Az sRGB esetében mindhárom színcsatorna egyenként 8-bites felbontású, azaz 256-féle különböző világosságérték (intenzitásérték) lehetséges. Az egyes színcsatornák intenzitásértékeinek aránya adja meg az egyes komponensek arányát. Egy adott színt tehát három érték együttese definiál: a vörös, a zöld, és a kék csatorna világosságértéke. Ebben a színrendszerben elméletileg összesen 256x256x256=16777216-féle színárnyalat lehetséges.

Az alapszínek úgy vannak megválasztva, hogy ha mindhárom színcsatorna maximális intenzitású, akkor keverékük a maximális fényerejű fehéret adja. Ha mindhárom színcsatorna egyforma, de nem maximális értékű, akkor semleges szürkét kapunk. Ha mindhárom színcsatorna értéke nulla, akkor a legsötétebb árnyalatot, a feketét kapjuk. A színeket egy számhármassal adhatjuk meg, mégpedig úgy, hogy vörös (R), zöld (G), kék (B) sorrendben megadjuk az alapszínek adott színt eredményező intenzitásértékeit. Például [0,0,0] fekete színt jelöl, a [255,255,255] fehéret, a [240,240,240] világosszürkét, a [230,200,50] pedig okkersárgát. Ha például csak az R csatornának van 0-tól különböző értéke, akkor vörös színt kapunk, minél kisebb a számérték, annál sötétebbet. A 8 bites színcsatornánkénti felbontás (“színmélység”) miatt csak 255-féle vöröset kaphatunk ([1,0,0,] - [255,0,0]).

A színcsatorna fogalma egyrészt jelentheti egy adott képpont valamely színkomponensének intenzitásértekét, például [100,200,150] esetén R színcsatorna értéke 100, másrészt jelentheti egy adott kép összes képpontjához tartozó adott színkomponens intenzitásértékeinek rendezett összességét is. Ez utóbbi értelemben például egy kép zöld színcsatornája a kép összes képpontjának zöld alapszínhez tartozó intenzitásértékeinek rendezett összességét jelenti. Azért rendezett, mert tudjuk, hogy melyik érték mely képpontra vonatkozik, nem összevissza vannak az értékek.

A helyzetet bonyolítja, hogy az sRGB színrendszert 24 bitesnek is nevezik. Azt mondják, hogy egy szín leírásához a három színcsatornának megfelelően három nyolcbites szám szükséges, azaz összesen (3x8=) 24 biten írható le ebben a színrendszerben egy adott szín. Tehát ha egy színrendszer bitmélységéről beszélünk, akkor meg kell mondanunk, hogy hány színcsatorna van, azok hány bitesek, és színcsatornánkénti bitmélységről beszélünk, vagy az összes színcsatorna együttes (összeadott) bitmélységéről.

Láthatjuk, hogy a legáltalánosabban használt sRGB színrendszerben az összes látható szín milyen kis tartománya jeleníthető meg. Monitorunk, telefonunk, tabletünk, televíziónk ezt a színrendszert használja, és fényképezőgépünkkel is többnyire ebben a színrendszerben készítjük el JPEG képeinket. Ez célszerű is, mert ezt tudjuk jól megjeleníteni monitorunkon, televíziónkon, és az interneten is ilyen képek jelennek meg helyes színekkel és tónusokkal.

Azt hihetnénk, hogy az sRGB színrendszer milyen jó, mert több, mint 16 millió színárnyalatot képes megkülönböztetni, és látásunk közel sem képes erre. A probléma csak az, hogy mind a 16 millió színárnyalat a háromszögön belül található, azon kívüli színek nem ábrázolhatók, illetve nem jeleníthetők meg.

Egy átlagos, nem túl drága monitor közel sem alkalmas az ember által érzékelt összes árnyalat megjelenítésére, az sRGB színtér (majdnem) teljes megjelenítésére azonban alkalmas lehet.

Nézzük meg az alábbi ábrát, amelyen szintén a CIE XYZ 1931 színtér látható, amelyen be van jelölve néhány egyéb színtér színtartománya is:

Az sRGB színrendszernél jóval nagyobb az Adobe RGB 1998 által lefedett rész. A nagyobb színtartomány eléréséhez legalább az egyik alapszínnek el kell térnie az sRGB alapszíneitől. Pontosan ez történik, láthatjuk, hogy a zöld alapszín (az Adobe RGB háromszögének zöld csúcsa) az ábrán sokkal feljebb helyezkedik el az sRGB zöld csúcsánál, ez eredményezi a nagyobb színtartományt. Végül nézzük meg a ProPhoto RGB színrendszert, amely csaknem a teljes spektrumot lefedi, sőt például a bal alsó csúcsnál alkalmas az ember által érzékelhetetlen “színek” ábrázolására is. Ez egy lineáris színrendszer, amely nagy felbontásban (nagy bitmélységgel) képes ábrázolni a színeket. Ez használatos például nyersfájl-feldolgozó programok úgynevezett munka színprofiljaként is (sok esetben ebben a színtérben történnek meg a változtatások feldolgozás közben).

2.4.4 CYMK színrendszer

Nyomdai munkák, nyomtatások során használják a CYMK színrendszert, amelynek színábrázoló képessége az ember színlátásához képest meglehetősen korlátozott. A CYMK rendszerben a színeket türkizkék (C - Cyan), bíborvörös (M - Magenta), sárga (Y - Yellow), fekete (K - Key, kulcsszín) színek segítségével állítják elő, azaz a nyomtatáshoz ilyen színű festékeket használnak. Ma már ez nem teljesen igaz, mert használhatnak több színt is a jobb eredmény érdekében. Ez a modell a festékek színelnyelésén alapul. Ha a festéket fehér fénnyel világítjuk meg, akkor bizonyos hullámhosszú fények elnyelődnek, mások visszaverődnek, a szemünkbe jutnak, és a festéket a visszaverődött fénynek megfelelő színűnek látjuk. A C, M, és Y festékek megfelelő arányú keveréke elvileg a teljes látható spektrum elnyelésére alkalmas, azaz eredményül feketét kapunk. E tulajdonság miatt ezt a színkeverési módot kivonó (szubsztraktív) színkeverésnek nevezzük. A gyakorlatban azonban mégsem kapunk a három festék összekeverésével feketét (barnás színű lesz az eredmény), ezért fekete festéket is használnak a nyomtatáshoz. Ha egy sRGB színrendszerű képet szeretnénk nyomdában, például egy folyóiratban történő megjelenés céljából kinyomtatni, akkor elvileg a nyomaton egzakt módon csak a két színrendszer közös területére eső színű pontok jelenhetnek meg, az azon kívül eső színű sRGB képpontok színe valamilyen módon konvertálásra kerül valamilyen hasonló, a CYMK rendszerben megjeleníthető színre.

2.4.5 HSV színrendszer

Ez tulajdonképpen az RGB színrendszer más, a hétköznapi életben használt fogalmakhoz közelebb álló modellezése. Az RGB színrendszer három színcsatornáját használva nem könnyű egy adott szín kikeverése, mert ez a modell távol áll az ember gondolkodásától, színekről alkotott fogalmaitól. A HSV színrendszer a színeket színezet (Hue - H) (a színezet más szavakkal: színjelleg, színkarakter, színfajta), telítettség (Saturation - S), és világosság (Value - V, brightness) értékekkel írja le. Szokásos elnevezése még a HSB is, ekkor a Value helyett Brightness (= fényesség) elnevezést használnak. Ezt a modellt egy csúcsára fordított kúppal szokták ábrázolni.

A fenti ábrán a HSV színkúpot láthatjuk, a felénk eső oldalán egy cikket kimetszve belőle. Megfigyelhetjük a H, S, és V paraméterek jelentését is. Középen, a kúp csúcsától az alapjának közepéig terjedő szakasz (az ábrán a “V”) mentén a szürke árnyalatai helyezkednek el. A csúcsnál a legsötétebb (fekete), illetve az alapkör közepén a legvilágosabb (fehér). A “V” érték a világosság értékét mutatja százalékban, 0% a fekete, 100% a legvilágosabb. A “H” értéke fokban van megadva, és a színezetet választhatjuk ki segítségével. Értéke 0-360 fok között lehet, a 0 foknál a vörös, 60 foknál a sárga, 120 foknál a zöld, 180 foknál a zöldeskék (cián), 240 foknál a kék, 300 foknál a magenta (a bordó és a lila közötti szín, más szóval bíborvörös) helyezkedik el. Az “S” telítettség a kúp magasságvonalától a palástja felé a kör sugara mentén növekszik, bármely, az alapkörével párhuzamos metszeti körét is vesszük a kúpnak. Középen nincs telítettség (0%), ezért szürkét kapunk, a palástnál pedig a telítettség 100%, ott helyezkednek el a legtelítettebb színek.

Balra ugyanannak a színnek a telítettebb, jobbra a kevésbé telített változata látható

A kissé telített (1-10%) színeket szürkének látjuk, de már meg tudjuk különböztetni, hogy “meleg” (vöröses, sárgás) vagy “hideg” (“kékes”) szürkét látunk-e. A pasztellszínek 10-30% telítettségűek, a gyakorlatban a környezetünkben tapasztalható erőteljesebb színek telítettsége általában 30-65%. A 65-90% telítettség a telített színeket jellemzi. A 90-100% telítettséghez a túltelített színek tartoznak, ezekkel óvatosan kell bánni, mert a színkorrekciók kevéssé változtatják ezeket a színeket, így nem lehet jól dolgozni velük. Az alábbi ábrán a kúp alapkörét láthatjuk felülnézetben, ezt színkörnek is nevezzük. A körvonal mentén a színezet változik. A kör középpontjában a telítettség 0%, a kör sugara mentén nő, a körvonalnál eléri a 100%-ot.

Úgy is mondhatjuk, hogy H értékkel kiválasztjuk a “tiszta” színt, az S értékkel növeljük vagy csökkentjük a fehér tartalmát, a V értékkel növeljük vagy csökkentjük a fekete tartalmát. Amikor V értéke 0, akkor a másik két értéktől függetlenül feketét kapunk. Ha V értéke 100%, akkor van a legkisebb fekete tartalma a színnek. Ha ekkor H értékével kiválasztunk egy színezetet, a 0% S értéknél a legnagyobb a kép fehér tartalma, és ezért fehér színt kapunk. Ha növeljük az S értékét, akkor megjelenik a választott szín pasztell árnyalatban, és 100% értéknél kapjuk a legtelítettebb színt. Ha most a V értékét elkezdjük csökkenteni, egyre sötétebb színt kapunk, végül feketét.

2.4.6 LCH színrendszer

Ez egy észlelési színrendszer, amely kissé hasonlít a HSV színrendszerhez. Az elnevezése a Lightness (világosság), Chroma (színesség), Hue (színezet) angol szavak kezdőbetűiből ered. A világosság és a színezet hasonlít a HSV színrendszer Value és Hue tulajdonságaihoz, a Chroma pedig ugyanúgy színtelítettség-szerű jellemző, mint a Saturation. Tehát a színeket ebben a színrendszerben is a HSV színrendszerben használatosakhoz hasonló három tulajdonsággal írjuk le.

2.4.6 HSL színrendszer

A Hue (színezet), Saturation (telítettség), és Lightness (világosság) a három jellemző. A színeket ebben a színrendszerben is a HSV színrendszerben használatosakhoz hasonló három tulajdonsággal írjuk le.

2.4.7 CIELAB vagy Lab*

Az “L*a*b*” kifejezést meg kell különböztetnünk a csillag nélküli Lab-tól, mert az mást jelent. Ennek ellenére szokásos a csillagok nélküli írásmód is. Problémát jelent, hogy látásunk bonyolultsága miatt két RGB (vagy HSV) rendszerben kiválasztott szín keverése matematikailag nem írható le. A számítógép által kiszámolt és megjelenített szín nem egyezik azzal, amit a gyakorlatban tapasztalnánk, ha azokat a színeket összekevernénk. Egyszerre minden probléma sajnos nem oldható meg. Vagy az eredmény világosságértéke jó, és a színezet torzul, vagy a színezet pontos, de a világosságérték nem pontos. Az L*a*b* modellben a színezet pontos, és a világosságértékek torzulnak.

Az L*a*b* színtér ellentétes színpárok különbségén alapul. Felhasználja az emberi látás négy egyedi színét: vöröset, zöldet, kéket és sárgát. Az L*a*b* színtér csatornái: az “L*”, mint észlelési világosság (perceptual lightness) értéke, “a*”, mint a zöld és vörös különbségi értéke, “b*”, mint a kék és sárga különbségi értéke. Az “a*” és “b*” színcsatornák értéke negatív és pozitív is lehet. A fentebbi CIE XYZ 1931 színtér ábráján láthatjuk, hogy ezek a színpárok egymással szemben helyezkednek el, emiatt egyetlen számértékkel kifejezhetjük azt, hogy egy szín mennyire zöld vagy mennyire vörös, illetve mennyire sárga vagy mennyire kék. Az “a*” és “b*” csatorna 0 értékénél az L*=0 a feketét, az L*=100 a fehéret jelenti, az L* közbülső értékei pedig szürke árnyalatokat eredményeznek. Az L* tekintetében a 100-as értéket szokás maximumnak tekinteni. Az “a*” csatorna negatív értékei irányában nő az adott világosságú szürke árnyalat zöld tartalma, azaz egyre zöldesebb árnyalatot kapunk. Ha az “a*” csatorna értékét pozitív irányba változtatjuk, akkor egyre vörösebb árnyalatot kapunk. A “b*” csatorna negatív értékeinél a szín egyre erősebben kék, pozitív értékeinél egyre sárgább. Az L*a*b* használatával a képernyőn látott színek a valóságnak megfelelőek lesznek, a világosságértékek torzulása viszont a hisztogram segítségével könnyen korrigálható.

Az L*a*b* színtér kapcsán találkozhatunk a feldolgozó programokban az úgynevezett Munsell-korrekcióval, amelynek alkalmazásával az esetleg megjelenő színeltolódást lehet minimalizálni. A programokban ez esetleg nincs nevesítve, csak bekapcsolhatjuk a színeltolódás megakadályozása lehetőséget.

2.4.8 Színezet, színkör, színárnyalat

Ismét nézzük meg a napfény spektrumát. A napfény prizmával történő komponensekre bontásakor monokróm (egyszínű, egyféle hullámhosszú) komponensek sorozatát kapjuk. Tehát a fenti ábrán látható spektrum monokróm komponensek egymásutánjából áll. A napfény spektruma folyamatos, azaz a teljes hullámhossz-tartományon belül mindenféle hullámhosszú komponens megtalálható benne.

Színezet színkör

A színkörben ezt a csak monokróm színeket tartalmazó spektrumot ábrázoljuk kör vagy gyűrű alakban, és a vörös, valamint az ibolya szín között a folyamatosság érdekében kiegészítjük a bíbor (más szóval bíborvörös) színnel (és annak átmeneteivel a vörös és az ibolya felé). Tulajdonképpen a CIE XYZ 1931 színtér ábráján alul, az egyenes rész mentén látható keverékszínekkel egészítjük ki. Így az átmenet ugrás nélküli, folyamatos lesz. A bíbor nem monokróm szín, hanem keverékszín. A fenti ábrát óraszámlapnak tekintve körülbelül 2 óránál láthatjuk a bíbor színt.

A napfény spektrumának monokróm színeit kiegészítve a bíbor színnel nevezzük színezetnek (Hue). A fenti színkörön tehát a színezetet láthatjuk. Figyeljük meg, hogy ezen a színkörön csak színezetet látunk, középen nincs fehér, és a színek telítettsége sem változik a kör sugara mentén (ha nem így lenne, akkor nemcsak színezetet, hanem színárnyalatokat is látnánk a színkörben). A színezet színeit nevezzük tiszta színeknek. A színkörben valamennyi színezet egyenrangú.

Színezet (Hue): a tiszta vörös, narancs, sárga, zöld, kékeszöld (türkiz, cián), kék, lila és bíbor színek, és a szomszédos színek közötti folytonos átmenetek; de csak a tiszta színek. Ezeket láthatjuk a fenti színkörben.

Ha a vörös színt világosítjuk, akkor rózsaszín színárnyalatot kapunk, amelynek színezete vörös. Ha sötétítjük, akkor sötétvörös színárnyalatot kapunk, amelynek színezete szintén vörös. A keverékszínek színezete többféle szín is lehet, például a barna szín különféle árnyalatú lehet, és a színezete lehet narancs vagy vörös is.

2.4.9 Színek leírásakor, módosításakor használt fogalmak

Az egyes színrendszerekben a színeknek, azok világosságának szabatos leírására egymástól eltérő fogalmakat használnak. Ezek a következők:

Színezet (Hue): Színkörben ábrázolt, folyamatos színátmenetű, tiszta színekről van szó. A színezet ennek a színkörnek egy színe.

Színesség (Chromaticity, Chroma): A szín minőségének objektív meghatározása, a világosságától függetlenül. A telítettséghez hasonló fogalom.

Telítettség (Saturation): Egy terület színessége a világosságát is figyelembe véve.

Fényerő (Luminance): A fényerő a látvány vonatkozású keretrendszerek tulajdonsága, köznyelvi értelemben a világossághoz hasonló fogalom.

Fényesség (Brightness): Ez is a világossághoz hasonló fogalom.

Világosság (Lightness): A világosság a fényerő észlelési, nem lineáris megfelelője.

Ragyogás (Brillance): Egy terület fényereje a környezete fényességéhez viszonyítva.

Az egyes fogalmak pontos tudományos meghatározása jelentős eltéréseket tartalmaz, könyvem azonban fotósokhoz és nem fizikusokhoz szól, ezért általában is jelentős egyszerűsítéseket és pontatlanságokat tartalmaz. Itt is teszek egy nagy egyszerűsítést. A fényerő, a fényesség, a világosság, a ragyogás megközelítőleg arról szól, amelyet a köznyelvben egyszerűen világosságnak nevezünk, én sokszor ezt fogom használni. A nyers fájlok feldolgozására alkalmas programok magyar fordítói hol ragaszkodnak a szabatosabb fordításhoz, hol nem, de jó, ha tudjuk, hogy mind a négy fogalom lényegében világosságot jelent. A ragyogás arra jellemző érték, hogy egy adott témarészlet mennyire emelkedik, ragyog ki a környezetéből. A színezet a vörös, narancs, sárga, zöld, kékeszöld, kék, ibolya és bíbor tiszta színek, és azok átmenetei a színkörön. A telítettség és a színesség kissé hasonló fogalmak, a telítettség fogalmat használhatjuk egyszerűsítésként. A lényeg az, hogy nagyjából értsük ezeket a fogalmakat, és tudjuk, hogy milyen hétköznapi, színekkel kapcsolatos fogalmunkra hasonlítanak, mert akkor a nyers kép feldolgozása közben tudni fogjuk, hogy egy adott megnevezésű kezelőszerv milyen tulajdonságát változtatja a képnek. A cél nem a tudományos igényű pontosság, hanem a közérthetőség.

A még jobb érthetőség kedvéért nézzük meg az alábbi ábrát.

Az ábrán a világosság (lightness), a színesség (chroma), a telítettség (saturation) és a ragyogás (brillance) a JzAzBz színtérben van ábrázolva, amely nagy dinamikatartományú (HDR) képinformációkhoz is alkalmas észlelési színtér.

Az ábrán középen alul egy fekete színű négyzet látható. A felfelé mutató nyíl jelzi, hogy a fekete négyzetből kiindulva felfelé növekszik a világosság, azaz a fekete négyzet felett egyre világosabb semleges szürke (elszíneződéstől mentes) négyzetet láthatunk. Az ábra minden oszlopára igaz az, hogy alulról felfelé növekszik a világosság értéke.

Minél inkább növeljük a színességet annál inkább a középső oszloptól távolabbi oszlopba kerül a kapott eredmény, bármely sort is nézzük. Egy oszlopon belüli négyzetek azonos színességűek (de különböző világosságúak).

Az azonos telítettségű pontokat összekötő vonalak ferdék, és szaggatott vonallal be van rajzolva néhány. A ferde szaggatott vonalak mentén növekszik a ragyogás. A telítettség változtatása ezeknek a ferde vonalaknak a szögét változtatja. Az ábrán látható nyíl szerint mozgatva növekszik a telítettség.

A világosság és a ragyogás hasonló jellemző, mindkettő bizonyos értelemben a világosságról szól.

A lightness és a chroma együttesen ugyanazt a valóságot írják le, mint együttesen a brillance/brightness és a saturation. A chroma állandó lightness (világosság), a telítettség állandó brightness/brillance (ragyogás/fényerősség) mentén változik. Ez fordítva is igaz: a lightness azonos chroma, a brightness/brillance azonos telítettség mentén változik.

Nézzük meg a fenti ábrát, amelyen a luminance, lightness, chroma, saturation, brillance változásait figyelhetjük meg. Figyeljük meg, hogy a luminance (fényerő), a lightness (világosság), és a brillance (ragyogás) mennyire hasonló módon változnak, valamint a chroma (színesség) és a saturation (telítettség) változásának jellege is mennyire hasonló.

2.5 Árnyalatok (tónusok)

A kép tónusai a világosságértékekről szólnak, nem a színekről. A színeknek (beleértve a szürkét is) is vannak világosságértékei, vannak világosabb és sötétebb árnyalatai. Ezeket a világosságértékeket nevezzük tónusoknak.

A teljes tónusskála (teljes tónustartomány) a legsötétebbtől a legvilágosabb tónusig

A fényképezésben (képfeldolgozásban) a teljes tónustartományt általában öt részre osztják:

Árnyékok: a legsötétebb tónusok. Akkor is így nevezzük a legsötétebb részeket, ha valójában nem árnyékokról van szó.
Sötét tónusok: az árnyékok és a középtónusok közötti tartomány.
Középtónusok: a középső tónustartomány.
Világos tónusok: a középtónusok és a csúcsfények közötti tartomány.
Csúcsfények: a legvilágosabb tónusok.

Csúcsfények, középtónusok, árnyékok

A fenti képen nyilakkal jelöltem meg néhány területet. Zöld nyilakkal csúcsfényeket, kék nyilakkal középtónusokat, sárga nyilakkal árnyékokat.

2.6 Dinamikatartomány (árnyalatterjedelem), kontraszt

A dinamikatartomány (árnyalatok tartománya, árnyalatterjedelem) nagyon fontos a nyers fájlok szerkesztése szempontjából, ezért részletesebben kell foglalkoznunk vele. Beavatkozásaink jelentős része a tónusokkal kapcsolatos, a tónusok módosítására, tömörítésére, nyújtására irányul.

A dinamikatartomány

a fotótéma, vagy
a fényképezőgép által nyers formátumban rögzített adatok, vagy
az eredményül kapott fénykép

legvilágosabb és legsötétebb részeinek világosságkülönbsége fényértékben kifejezve.

A maximális dinamikatartomány a legvilágosabb és legsötétebb részek lehetséges maximális világosságkülönbsége fényértékben kifejezve.

Lényegében a dinamikatartományhoz (árnyalattartományhoz) hasonló fogalom a kontraszt is, amely a kép bizonyos részén, vagy a kép egészén a legvilágosabb és legsötétebb részek világosságkülönbsége. Ha a világosságkülönbség nagy, akkor a képnek azon a részén, vagy a kép egészén nagy a kontraszt, ellenkező esetben kicsi.

A fotózandó táj maximális dinamikatartománya elérheti a 20 fényértéknyit. A fényképezőgépek által nyers formátumban rögzíthető maximális dinamikatartomány technikai értelemben 12-14 fényértéknyi. Az általánosan használt, színcsatornánként 8 bites JPEG képfájlban rögzíthető maximális dinamikatartomány technikai értelemben körülbelül 9 fényértéknyi.

A valóságos fotótémák dinamikatartománya sok esetben nem túl nagy, számos esetben pedig nagyon nagy. A kis dinamikatartomány nem jelent technikai problémát, a nagy dinamikatartomány azonban jóval meghaladhatja azt az dinamikatartományt, amelyet fényképezőgépünk rögzíteni képes.

A színcsatornánként 8 bites JPEG kép a gyakorlatban kisebb (kb. 9 fényértéknyi) dinamikatartomány átvitelére képes, a nyers fájl dinamikatartománya elvileg ennél nagyobb is lehet, sokkal nagyobb (12 vagy 14 bites) felbontás mellett, azaz nagyon kicsi világosságbeli különbségek is megkülönböztethetők lehetnek. Ez azt jelenti, hogy a nyers fájl sokkal több információ tárolására alkalmas a JPEG képnél. Fontos megértenünk, hogy a nyers fájlban eltárolható nagyobb dinamikatartomány csak elvi lehetőség. Ha a téma dinamikatartománya kicsi, akkor a nyers fájlban is csak kis dinamikatartomány lesz eltárolva, azonban az is nagyon kis lépésközökkel, nagy felbontásban tárolódik.

Az alábbi táblázatban nézzük meg a dxomark.com mérései alapján a Canon EOS 5D Mk IV (full-frame), és a Canon EOS 750D (APS-C) váz maximális dinamikatartományát a névleges ISO érzékenység függvényében, fényértékben kifejezve:

ISO	Canon EOS 5D Mk IV	Canon EOS 750D
100	13,59	11,96
200	13,41	11,8
400	12,84	11,5
800	12,18	10,9
1600	11,46	10,24
3200	10,66	9,38
6400	9,82	8,49
12800	8,85	7,23
25600	7,83	6,62
51200	7,03	-
102400	6,18	-

ISO 100 névleges érzékenységnél a Canon EOS 5D Mk IV fényképezőgép maximális dinamikatartománya 13,59 fényérték, amely ISO 25600-nál lecsökken 7,83 fényértékre, végül ISO 102400-nál már csak 6,18 fényértéknyi. A Canon EOS 750D fényképezőgép maximális dinamikatartománya ISO 100-nál 11,96, ISO 25600-nál 6,62 fényérték. Láthatjuk, hogy azonos névleges érzékenységnél a full-frame váz magasabb maximális dinamikatartománnyal rendelkezik. A dinamikatartomány az ISO érzékenység növelésével jelentősen lecsökken.

Most foglalkozzunk a fényképezőgép valós dinamikatartományával.

Nagyon szépnek tűnnek a DxOmark által mért dinamikatartományok. Sajnos azonban ezek valamiféle technikailag lehetséges abszolút maximumok. A fotóst azonban a gyakorlatban hasznosítható, valós dinamikatartomány érdekli, és nem egy elméleti érték.

A fényképezőgép valóban kihasználható dinamikatartományát a legvilágosabb árnyalatoknál a vágás, a legsötétebb árnyalatoknál a képzaj határolja.

A fényképezőgép gyakorlatban hasznosítható dinamikatartományának megállapítása szubjektív, mert attól is függ, hogy a legsötétebb tónusokban mennyi képzajt, a legvilágosabb tónusokban mennyi vágást, illetve valamely színcsatorna vágása miatt mennyi elszíneződést engedünk meg.

A valós dinamikatartomány szempontjából is nagyon érdekes a https://www.photonstophotos.net weboldal, ahol számos fényképezőgép-típus valóban hasznosítható maximális dinamikatartományát nézhetjük meg az ISO érzékenység függvényében. A weboldal a hasznosítható dinamikatartományt “fényképészeti dinamikatartomány”-nak nevezi.

Forrás: https://www.photonstophotos.net/Charts/PDR.htm

A fenti ábrán két full-frame (Canon EOS 5D Mark IV - kék, és Nikon D800E - narancssárga), valamint két APS-C (Canon EOS 1100D - fekete, és Canon EOS 750D - zöld) váz dinamikatartományát láthatjuk a photonstophotos.net szerzője által meghatározott feltételek szerint.

Itt is megfigyelhetjük a full-frame vázak előnyét. Az ISO érzékenység növelésével jelentősen csökken a hasznosítható dinamikatartomány.

Ebben a videóban Andy Astbury megmutatja, hogy hogyan tudjuk nagyon egyszerű módszerrel megmérni saját fényképezőgépünk valóban kihasználható maximális dinamikatartományát. Ő maga a videóban megmérte ezt a Nikon D800E 36 MP-es full-frame fényképezőgép esetében.

Andy Astbury a mérést a legalacsonyabb ISO értéknél végezte. A valóban kihasználható dinamikatartomány felső határának azt az expozíciót tekintette, amelynél még egyáltalán nem következett be vágás a nyers adatokban, alsó határának pedig azt, amelynél még egyáltalán nem jelent meg képzaj nagy nagyításnál sem. Meg kell állapítani az alsó és felső határhoz tartozó expozíciót, majd ki kell számolni, hogy hány fényértéknyi a különbség a két expozíció között, és ennyi a valóban hasznosítható dinamikatartomány. A fényképezőgépnek a legalacsonyabb ISO értéknél kell a legjobban teljesítenie, ezért Andy Astbury szigorú feltételei nem túlzók.

A Nikon D800E fényképezőgép dinamikatartománya legalacsonyabb ISO esetén a DxOmark mérése szerint 14,3 fényértéknyi, Andy Astbury pedig 8,3 fényértéknyi valóban hasznosítható dinamikatartományt mért. Ez hatalmas eltérés.

A fentieket azért írtam le, hogy lássuk a valóságot, lássuk azt, hogy esetleg közel sem annyi fényértéknyi információ áll rendelkezésünkre egy nagy dinamikájú téma fotózásakor, mint amennyit gondolunk.

Egy elméleti példában nézzük meg, hogy ISO 100 érzékenységet feltételezve hogyan képezhetjük le egy nagy, 12 fényérték dinamikatartományú téma nyers adatainak 9 fényértéknyi tartományát a JPEG kép mindössze 7 fényértéknyi tartományára. Nézzük meg az alábbi ábrát:

A képérzékelőből maximálisan kinyerhető információ 9 fényértéknyi
A téma dinamikája ennél nagyobb (12 fényértéknyi)
Nyers fekete szint
Cél szürke pont (középszürke)
Nyers fehér szint
Nyers levágás: a 11., 12., 13. fényérték információja levágásra kerül (felveszi a nyers fehér szint értékét)
Sötét tónusok tömörítése
A középtónusokat fényértékenként képezzük le
Csúcsfények tömörítése
JPEG képen megjelenő árnyalatterjedelem (amely legyen 7 fényértéknyi)

A fenti ábrán azt az esetet láthatjuk, amikor a téma nagy dinamikájú, dinamikája meghaladja a fényképezőgép képérzékelője által átvihető árnyalatterjedelmet. Az átvihető maximális árnyalatterjedelmet természetesen csak nyers formátumban hasznosíthatjuk. A mai képérzékelők technikai értelemben 12-14 fényértéknyi árnyalatterjedelem átvitelére képesek, ennél azonban kevesebb hasznosítható valójában. Az ábrán maximálisan 9 fényértéknyi dinamika átvitelére alkalmas képérzékelőt láthatunk, be is számoztam fényértékenként az árnyalatterjedelmet. A téma azonban 12 fényértéknyi dinamikájú, a JPEG kép pedig példánkban mindössze 7 fényértéknyi árnyalatterjedelem megjelenítésére alkalmas. Az alapvető kérdés az, hogy mi és hogyan kerüljön a nyers fájl 9 fényértéknyi dinamikát tartalmazó adataiból a JPEG kép 7 fényértéknyi árnyalatterjedelmébe, és mi történjen a fényképezőgép árnyalatterjedelmét meghaladó 10., 11., 12. fényértékekkel.

Az ábrán láthatjuk a nyers fekete szintet. A nyers fekete szint azt a legkisebb világosságértéket határozza meg, amelytől kezdve hasznosíthatók a nyers fájlban található adatok. Az ez alatti értékeket nem hasznosítjuk a feldolgozás során, azokat a nyers fekete szint értékével azonosaknak tekintjük (hiába kisebbek annál), más szóval levágjuk azokat.

Az ábrán a nyers fehér szintet a 9. fényérték végénél látható függőleges piros vonal jelképezi. A nyers fehér szint a még hasznosítható legvilágosabb árnyalatértéket határozza meg. Láthatjuk, hogy a téma árnyalatterjedelme 12 fényértéknyi, amely meghaladja az érzékelő által átvihető dinamikát. A nyers fehér szintet meghaladó értékek a nyers fehér szint értékét veszik fel, ezért vágás történik.

Elvileg bárhogyan előállíthatjuk a 9 fényértéknyi adatokat tartalmazó nyers fájlból a JPEG képben megjelenő, 7 fényértéknyi adatot. Az ábrán egy lehetséges esetet látunk, mégpedig a téma 3. és 7. fényértéke között egy az egyben átvisszük az adatokat a JPEG képbe (kék nyilak). A csúcsfényeknél és a legsötétebb árnyalatoknál azonban tömörítés történik, amely azt jelenti, hogy a nyers fájlból több fényértéknyi adatot a JPEG kép kevesebb (az ábrán egy) fényértéknyi tartományába képezünk le (zöld nyilak). A sötét árnyalatoknál több, mint 1 fényértéknyi, a csúcsfényeknél 2 fényértéknyi adatot tömörítünk. Az nem lenne jó módszer, ha a JPEG kép árnyalatterjedelmén kívül eső világosságértékeket levágnánk, illetve a JPEG kép árnyalatterjedelmének szélső értékeire konvertálnánk. A tömörítés által a JPEG kép árnyalatterjedelmén kívül eső tónusok is megjelennek a képen, azonban ezen a szakaszon a tömörítés miatt az egyes témarészek közötti világosság-különbségek kisebbek lesznek a valóságosnál (kontrasztvesztés).

Az ábrán láthatjuk a Cél szürke pontot (középszürke) is, amely elvileg 18%-os világosságú középszürke. A Cél szürke ponttal azt állítjuk be, hogy a nyers fájl középszürke világosságú adatai a kimeneten (pl. a JPEG képen) milyen világosságúként jelenjenek meg.

A nyers fájl feldolgozásának végén a megszokott látványt nyújtó, normál dinamikájú (Standard Dynamic Range, SDR) képpé kell alakítani a nagy árnyalatterjedelmű képadatokat, egyrészt monitoron történő megjelenítéshez, másrészt képfájl létrehozásához. Más szavakkal azt mondhatjuk, hogy megjelenítésre alkalmassá kell tenni a képadatokat. Erre láttunk a fenti ábrán példát. Az ART-tal létrehozhatunk nagy dinamikatartományú (High Dynamic Range, HDR) képet is, azonban könyvemben ezzel részletesen nem foglalkozom. Az ART dokumentációjában olvashatunk erről.

Az ART-ban be lehet állítani a (nem nyers) fekete és a fehér szinteket is, amellyel befolyásolhatjuk, hogy a képen milyen világosságértékeknél történjen meg a vágás. Feldolgozás közben sajnos könnyen előidézhetünk vágást. Amennyiben ezt tapasztaljuk, meg tudjuk találni, hogy mely feldolgozási lépés idézte azt elő, és tudunk tenni ellene.

Részlettelen fehér (kiégett) és részlettelen fekete (bebukott) részletek (a fényképet a szerző készítette)

A fenti képen a téma árnyalatterjedelme túl nagy. Sárga nyilakkal jelöltem meg néhány bebukott, részlettelenül fekete részt. Piros nyíllal jelöltem meg két részlettelenül fehér, kiégett területet.

Szemünk sokkal inkább elviseli a vágást a sötét árnyalatoknál (a részlettelen feketéket), mint a legvilágosabbaknál (a részlettelen fehéreket). Emiatt sok fényképezőgép 1/3 - 1 1/3 fényértékkel szándékosan alulexponálja a képet. Mi is megtehetjük azt, hogy (ha szükséges) nyers formátumban fotózva némileg szándékosan alulexponáljuk a témát úgy, hogy a csúcsfények lehetőleg ne legyenek a nyers fájlban túlexponálva (levágva). Arra kell törekednünk, hogy olyan nyers fájlt hozzunk létre, amelyből a legtöbbet tudjuk kihozni a feldolgozás során.

Most foglalkozzunk egy kicsit a színes képpel. Gondoljunk az RGB színrendszerre. Nemcsak egyszerre mindhárom színcsatornánál következhet be vágás, hanem egy vagy két csatornánál is. Gondoljunk arra, hogy van egy [120,130,230] világosabb kék színünk. A három színcsatorna bizonyos aránya eredményezi az észlelt színt. Ha ezt expozíció-kompenzációval világosítjuk, akkor mindhárom színcsatorna értéke nőni kezd, és elérkezünk oda, hogy a kék színcsatorna értéke eléri a maximális, 255 értéket. Ha tovább világosítjuk, akkor a kék csatorna értéke tovább már nem tud nőni, a másik kettő azonban nőni fog, megváltozik a három színcsatorna aránya, amely színeltolódáshoz vezet. Tipikus példa erre az égbolton a világos felhők, amelyek vágás esetén például rózsaszínűek lehetnek a színeltolódástól. Ez ellen úgy védekeznek a szerkesztőprogramok, hogy a másik két csatornát is levágják, hogy inkább fehéret kapjunk, mert még az is jobb a rózsaszínnél. Virágok szirmain is megfigyelhetjük a jelenséget. Az alábbi ábrán a szirmok kivilágosodott, fakóbb részeit (a szirmok végénél) a vörös színcsatorna vágása okozza.

2.7 Átlátszatlanság

Sok szerkesztőeszközben beállíthatunk átlátszatlanságot, ezért foglalkoznunk kell vele. Sőt még olyan szerkesztőeszközöknél is jelen van, amelynél nem találkozunk ezzel a kifejezéssel (ilyen például a küszöbgörbe az Élesítés eszközben, vagy az “Erősség” csúszka bizonyos szerkesztőeszközökben). Tekintsük át az átlátszatlanságot az Élesítés eszköz példája alapján.

A végső képfájl létrehozásakor a szerkesztőeszközök a beállított paramétereknek megfelelően, egymás után fejtik ki hatásukat. Minden szerkesztőeszköznél van két képünk:

Az egyik az eszköz bemeneti képe, amelyet az előző eszköztől kap további feldolgozásra.
A másik az a kép, amelyen az eszköz már kifejtette hatását, nevezzük ezt módosított képnek.

Az eszköz a kép minden részére egyformán hat, például az élesítés eszköz egyformán élesíti a teljes képet. Az élesítés esetében a bemeneti kép az előző eszköztől kapott, még nem élesített kép, a módosított kép az élesítés után kapott kép, amely mindenhol egyformán élesítve van.

Számos szerkesztőeszköznél valamilyen egyéb paramétertől függően szabályozni lehet, hogy mennyire érvényesüljön az adott szerkesztőeszköz hatása a kép különböző részein (például a kontrasztosabb területeken erősebben, máshol kevésbé). Ezt az átlátszatlansággal szabályozhatjuk. Az átlátszatlanság a szerkesztőeszköz által módosított képnek az átlátszatlanságát jelenti, %-ban adjuk meg, és ennek mértékét sok esetben közvetlenül be tudjuk állítani a szerkesztőeszközben, más esetben például egy görbével szabályozhatjuk a kép bizonyos tulajdonságának függvényében a kép egyes területeinek átlátszatlanságát. Nagyon fontos kitétel, hogy az átlátszatlanság mértéke különböző lehet a kép különböző részein.

Úgy képzeljük el, hogy a szerkesztőeszköz bemeneti képére rátesszük a megfelelő átlátszatlanságú módosított képet, és azt nézzük, hogy milyen képet kapunk ha erre a két egymásra helyezett képre ránézünk:

Ha a felső kép bizonyos területének átlátszatlansága 0%, akkor ezen a részen a felső kép teljesen átlátszó, mintha ott sem lenne, ezért az alsó (bemeneti, még nem élesített) képet fogjuk látni.
A felső kép azon területein, ahol az átlátszatlansága 100%, semmi sem fog látszódni az alsó (bemenő) képből, csak a felső (módosított, élesített) képet látjuk, mintha az alsó ott sem lenne.
A két szélső érték között pedig minél nagyobb az átlátszatlanság értéke, annál inkább a felső, élesített kép hatása érvényesül.

A szerkesztőeszköz végső kimeneti képe a két egymásra helyezett kép eredőjeként kapott kép lesz.

Azt a műveletet, amelynek során a bemenő kép és a módosított kép felhasználásával (bizonyos paraméterek, pl. átlátszatlanság figyelembevételével) létrehozzuk az eredő képet, keverésnek nevezzük.

A keverés nemcsak ilyen egyszerű módon valósulhat meg, hanem többféle módon lehet két képet keverni, az egyes keverési módok más és más eredményt adhatnak.

2.8 Tollazat

Tollazattal a maszkoknál, a Folt eltávolítása, valamint az Átmenetes szűrő szerkesztőeszköznél találkozhatunk. Célja az, hogy egy adott eszköz hatása ne éles határolóvonallal szűnjön meg, hanem a környezete felé fokozatos legyen az átmenet.

A fenti ábrán egy éles határvonalú, sárga színű maszkot láthatunk. A maszk területén szeretnénk a képet világosítani.

A kép közepének világosítása éles határolóvonallal történt.

Tollazatot adtam hozzá a maszkhoz.

Az expozíció-kompenzáció hatása a tollazat miatt fokozatosan szűnik meg.

2.9 Wavelet dekompozíció

A Wavelet dekompozíció (Wavelet szétbontás) egy bonyolult matematikai eljárás. Segítségével egy képet több részletszintre lehet bontani. Az egyes szintek a kép más és más részletszintjeit tartalmazzák. Az első részletszinten például a program a kép minden 2x2 pixeles területén nézi meg a képpontok egymáshoz képesti kontrasztját, a második szinten 4x4 képpontnyi területekre bontva elemzi a képet, a harmadik szinten 8x8 pixel ez a terület stb. Az alábbi ábrákon láthatjuk a második, ötödik, hatodik, és nyolcadik szinten tapasztalható részletességet.

A 2. szint csak a kép nagyon finom részleteit tartalmazza (forrás: darktable)

Az 5. szint csak jóval nagyobb részleteket tartalmaz, finom részleteket nem (forrás: darktable)

A 6. szint csak még nagyobb részleteket tartalmaz (forrás: darktable)

A 8., utolsó szint csak a kép legnagyobb részeit tartalmazza, részletek nincsenek (forrás: darktable)

A Wavelet dekompozíció a kép elemeit az L*a*b* színtér összetevőire (L*, a* és b*) bontja, és a színárnyalatban bekövetkező eltérések is megjelennek az egyes részletszinteken.

Mivel minden szinten csak a színárnyalatban vagy a fényerőben bekövetkező eltéréseket (gradienseket vagy különbségeket) elemzi a rendszer, a részletszintek nem tartalmaznak semmilyen információt, ha a kép világossága és színe teljesen egyenletes. Ebben az esetben az egyes szintekből kinyert eltérések a digitális zajból és a kontraszt (vagy színárnyalat) változásából származnak, amelyek az éleffektusok, köd, vagy más, a témával kapcsolatos optikai jelenségek miatt következnek be.

A maradékkép úgy keletkezik, hogy az eredeti képről a bontott szintek részleteit eltávolítjuk, és ami megmarad, az lesz a maradékkép. Ebből következik, hogy az adott részletszinten végrehajtott módosítások (kontraszt, színárnyalat stb.) nincs hatással a maradékképre, és fordítva. Nemcsak az egyes részletszinteken, hanem a maradékképen is végrehajthatunk műveleteket. Az is lehetséges, hogy ha bizonyos szinteken változtattunk valamit, akkor utána a többi szinten (és a maradékképen) teljesen más változtatásokat eszközöljünk.

A részletszintek és a maradékkép újraegyesítésével visszakapjuk a teljes képet. A szintekre bontás lehetővé teszi, hogy bizonyos beavatkozásokat csak bizonyos részletszinten illetve részletszinteken végezzünk el, a többi szintet, és a maradékképet változatlanul hagyva.

A Wavelet dekompozíció többféle célra felhasználható, például képzaj eltávolítására, az egyes szintek kontrasztjának, tónusainak beállítására, a nem kívánt részletek elmosására vagy eltávolítására, a telítettség vagy a színek megváltoztatására, élesítésre stb.

Ha egy szerkesztőeszköz nevében vagy leírásában szerepel a “részletek szerint” kitétel, akkor szinte biztosak lehetünk abban, hogy Wavelet dekompozícióról van szó.

Nézzünk meg egy példát a darktable felhasználói kézikönyve alapján. Az alábbi ábrán az eredeti kép részletét láthatjuk, a problémát az arcon lévő bőrhibák jelentik, amelyeket csökkenteni szeretnénk.

Az eredeti kép (forrás: darktable)

Az 5. szint, ezen látszanak legjobban a bőrhibák. Ha ezen a szinten elmosódást hozunk létre, akkor a bőrhibák sokkal kevésbé lesznek láthatók. (forrás: darktable)

Az eredményül kapott kép, amelyen a finom részletek megmaradtak, azokra nem hatott az elmosódás (forrás: darktable)

Úgy alkalmaztunk elmosódást, hogy az csak az 5. szinten fejtette ki hatását, a többi szint változatlan maradt.

2.10 Élesítési eljárások

Az élesítés az egyik leggyakrabban alkalmazott eljárás a feldolgozás során. Az általánosan elterjedt digitális fényképezőgépek elvileg sem biztosítják a képérzékelő felbontásával elérhető maximális valós felbontást. A maximális felbontás akkor lenne elérhető, ha az egyes képpontok függetlenek lennének egymástól, mert akkor csak az elemi érzékelőre vetített fény színétől, erősségétől függene az adott képpont világossága és színe, egyéb tényezőktől nem. A valóságban a képpontok nem függetlenek egymástól. Ennek egyik oka az, hogy a képérzékelő színeket nem lát, és a színeket az elemi érzékelők előtt lévő színszűrők (pl. Bayer szűrő) segítségével, a szomszédos képpontok adatait is figyelembe véve, interpolációval állítják elő. A másik ok a sok fényképezőgépben a képérzékelő előtt található, szándékoltan enyhe elmosódottságot eredményező, úgynevezett átlapolásmentesítő (anti-aliasing, AA) szűrő. Ehhez járulnak még az egyéb tényezők, például az objektív tökéletlensége, kevésbé kontrasztos képe.

Az élesség egy szubjektív érzet, amely nem azonos az objektív felbontóképességével, de nem is független tőle. Egyáltalán nem biztos, hogy a nagyobb felbontóképességű objektív képét élesebbnek is látjuk. A kontrasztnak az élesség észlelésében fontos szerepe van. A részletekben is kontrasztosabban rajzoló objektív képét élesebbnek látjuk, mint az azonos felbontóképességű, kevésbé kontrasztosan rajzoló objektívét. Részben ezen alapulnak az élesítési eljárások.

Az élesítésben fontos szerepük van az éleknek. Az élek a kép olyan részleteit jelentik, amelyeknél hirtelen világosságátmenet figyelhető meg. Ezek nem feltétlenül valamilyen tárgyon található valódi élek, azonban akkor is éleknek nevezzük őket. Lehetnek például egy témarészlet kis részletei közötti hirtelen világosságátmenetek is. Az éleknek azért van szerepük élesítéskor, mert ha az élek mentén (a világosságátmenetnél) megnöveljük a kontrasztot, akkor a képet élesebbnek érzékeljük annak ellenére, hogy ezáltal az objektív felbontóképessége nem változott, és több részlet sem jelenik meg a képen.

Sokszor nem előnyös, ha az élesítés a teljes képet azonos mértékben érinti. Az elmosódott területeket felesleges élesítenünk, mert csak rontunk rajta. A nagy, homogén területeket sem érdemes élesítenünk, mert azzal csak a képzaj erősödését érjük el. Leginkább a kis részleteknél érdemes élesíteni.

A legismertebb élesítési eljárás az életlen maszk módszer. Ez úgy éri el az élesítést, hogy az élek mellett megnöveli a kontrasztot. Általában van egy sugár nevű paraméter, amely arra van hatással, hogy az élek mentén milyen szélesen történjen meg a kontraszt megnövelése. Az élesítés legtöbbször akkor a legjobb, ha a sugár kisebb, főleg alacsony ISO-érzékenységgel készített, fókuszban lévő, és elmosódás nélküli képek esetén.

Életlen maszk módszerrel élesített kép (forrás: RawTherapee)

Néhány egyéb módszer is lehetséges:

Csak az élek élesítése (forrás: RawTherapee)

Az életlen maszktól eltérően az élek élesítése valódi élesítési algoritmus. Csak a már éles éleket élesíti, figyelmen kívül hagyva azokat, amelyeknek nincs elég kontrasztjuk.

Csak az élek élesítése, és a mikrokontraszt növelése (forrás: RawTherapee)

Az élek élesítésén kívül a mikrokontrasztot is növeli. A mikrokontraszt pixelszintű (pixelek közötti) kontrasztot jelent, míg másféle (pl. helyi) kontraszt nagyobb területek közötti kontrasztot.

Élesítés a mikrokontraszt növelésével (forrás: RawTherapee)

A kontraszt részletszintek szerinti növelése (Wavelet szétbontást alkalmaz) (forrás: RawTherapee)

A következő élesítési eljárás az RL dekonvolúció.

Először szólni kell a Gauss-féle eloszlás szerint végzett elmosásról. Ez a képszerkesztésben is alkalmazott eljárás. Segítségével Gauss-féle eloszlásfüggvény szerinti elmosást végez a szoftver. Ez a módszer kevésbé finom, kevésbé szép elmosódást eredményez, mint a szebb háttérelmosásra alkalmas objektívek.

Az RL dekonvolúció eljárás a Gauss-féle eloszlásfüggvény szerinti elmosás megfordítására (“visszacsinálására”) alkalmas. Az objektívek elmosása nem teljesen olyan, mint a Gauss elmosás, azonban ennek ellenére a módszer élesítésre alkalmas. Esetleg még újabb részletek is előtűnhetnek a képen.

Az objektívek tökéletlensége miatt a hirtelen átmenetek sohasem olyan hirtelenek, mint a valóságban. Ha lefényképezünk egy olyan ábrát, amelyen egy fekete és egy fehér területet éles határvonal választ el egymástól, akkor a fényképen nem lesz olyan éles a határvonal, hanem némi átmenet keletkezik, életlenséget okozva. A kontraszt is némileg csökken, a fekete világosodik, a fehér sötétedik (szürkül). Az élek mentén az élességet csökkentő átmenet “visszacsinálására”, eltüntetésére alkalmas az RL dekonvolució eljárás. Az alábbi ábrán az RL dekonvolúcióval végzett élesítés eredményét láthatjuk.

RL dekonvolúcióval élesített kép (forrás: RawTherapee)

Ennél is beállíthatunk sugár paramétert. Ha ennek értéke túlságosan eltér a szükséges értéktől, akkor kellemetlen hatású műtermékeket tapasztalhatunk, például fényudvart (halo) az élek mentén. A sugár megfelelő értékét próbálgatással kell megállapítani.

Az RL dekonvolúció iteratív módszer, azaz többször egymás után meg kell ismételni a megfelelő eredmény elérése érdekében. Beállíthatjuk az iterációk (egymás után történő végrehajtások) számát. Egy előző iteráció kimenő képadata lesz a következő iteráció bemenő adata, amelyen az RL dekonvolúció eljárás ismételten végrehajtásra kerül stb. Minden egyes iteráció csökkenti az elmosódást, növeli a feldolgozási időt, és egyúttal növeli a műtermékek valószínűségét is. Próbálgatással lehet megtalálni a legoptimálisabb beállításokat. Sokszor már az alapértelmezett beállítás is jó eredményt ad. Fontos a mértékletesség, a feldolgozóeszközök túlzott mértékű alkalmazása általánosságban is kerülendő.

Itt kell szólnom az úgynevezett anonimizálásról (cenzúrázásról). Sok esetben a fényképen látható személyeknek, rendszámoknak jogi okokból felismerhetetleneknek kell lenniük. Ha fontos a biztos felismerhetetlenség, akkor ne Gauss elmosással kísérletezzünk, hanem fessük be a képen az arcot vagy a rendszámtáblát valamilyen színűre, mert azt sehogyan sem lehet visszacsinálni.

2.11 Zajos képek

A másik gyakran alkalmazandó eljárás a képzaj csökkentésére szolgál. Kétféle zajt kell megkülönböztetnünk: világosságzajt és színzajt. Világosságzaj esetén a zaj színe nem tér el jelentős mértékben annak a felületnek a színétől, amelyen megtalálható, míg a színzajnál jelentősen eltér.

A világosságzaj dominál, színzaj alig látható (Canon 750D, ISO 6400)

Jelentős mértékű a színzaj (Canon 1100D, ISO 6400). Különösen feltűnő a fekete pénztárcán a vörös színzaj, de a zöld terítőn is jól látható

A nyers fájlokat feldolgozó programokban a kétféle zajt legtöbbször külön kell kezelnünk. A fenti ábrákon láthatjuk, hogy a fejlettebb képérzékelőjű Canon 750D képein elsősorban a világosságzajt kell kezelni, míg a régebbi Canon 1100D esetén mindkettőt.

Számottevő mértékű képzaj leginkább akkor keletkezik, amikor magas ISO érzékenységet alkalmazunk kevés fény esetén, azonban alacsony érzékenységgel készült kép legsötétebb területein is előfordulhat zaj.

Háromféle eljárás terjedt el:

Helyi módszer, amelynél minden egyes pixelnél a környező pixelek figyelembevételével történik meg a pixel jellemzőinek módosítása zajcsökkentés céljából. Ez erőforrás-igényes módszer.
Wavelet szintek segítségével történő zajcsökkentés. Ez gyorsabb működésű.
A Nem helyi eszközök (Non-local means) nevű algoritmus a kép összes pixelének átlagolásán alapul. Ez sokkal nagyobb tisztaságot, és kisebb részletvesztést eredményez a helyi módszerhez képest.

A gyakorlatban alkalmazott zajcsökkentő eszközök ezeknek a módszereknek a továbbfejlesztéséből, más eljárásokkal történő kombinálásából keletkeztek.

Erős zaj esetén érdemes lehet akár kétféle zajcsökkentést is alkalmazni egymás után, ha lehetséges. A zajcsökkentési eljárások a kép részleteinek bizonyos fokú elvesztésével járnak. Meg kell találni az egyensúlyt a zaj csökkentése és a részletek elvesztése között. Általános szabályként elfogadhatjuk, hogy ha képzaj csökkentésére kényszerülünk, akkor óvatosan bánjunk az élesítéssel, nehogy a képzajt is élesítsük.

2.12 Műtermékek a képen

A feldolgozásban használt eljárások nem tökéletesek, és hajlamosak műtermékek létrehozására főleg akkor, ha túl erősre állítjuk hatásukat. A műtermékek olyan elemek megjelenése a képen (pl. elszíneződések), amelyek a témán nem voltak megfigyelhetők, azok a szerkesztőeszközökben alkalmazott eljárások tökéletlensége miatt keletkeztek.

Például az élesítési eljárások általában nem úgy működnek, hogy több apró részletet jelenítenek meg a képen, mert ezek a részletek általában nem állnak rendelkezésre. Ehelyett látásunknak azt a sajátosságát használják ki, hogy a kontrasztosabb képet egyúttal élesebbnek is érzékeljük. Az élesség fokozására a kép hirtelen átmeneteinél megnövelik a kontrasztot. A kontrasztot úgy növeli meg, hogy a sötét rész kissé sötétebb, a mellette lévő világos rész pedig kissé világosabb lesz. Ha túl erősen alkalmazzuk az élesítést, úgynevezett halo keletkezik a sötét részek mellett, mintegy fényudvarszerűen szegélyezve azokat. Ez műtermék, mert a témán ilyen nem volt. Az alábbi ábrán látható képen szándékosan nagyon erősen alkalmaztam élesítést, hogy a műtermék jól érzékelhető legyen.

Az ábrán túlzott élesítéssel létrehozott fényudvarokat (halo) láthatunk. A nagy kontrasztú helyeken jelenik meg, ahol sötét témarészlet mellett nagyon világos témarészlet van. A fa törzsének egy része mellett, a modell feje mellett, ahol a világosabb vízfelület a háttér, ott is megjelenik a fényudvar. Néhányat nyíllal be is jelöltem. Műtermék nemcsak fényudvar formájában jelentkezhet. Törekedni kell arra, hogy az eszközöket ne alkalmazzuk túlzott mértékben, mert ezzel megelőzhetjük a nem kívánt műtermékek megjelenését.

2.13 A mid.tif kép

A mid.tif képet Alberto Griggio az ART fórumán tette közzé, és erről a linkről tölthető le. Néhány, tónusokra ható szerkesztőeszköz hatását ennek a képnek a segítségével mutatom be. A fájlt érdemes letölteni, mert számos eszköz működése jobban megérthető segítségével.

A kép lineáris Rec.2020 színtérben felülről lefelé egyre világosabb sávokat tartalmaz, amelyek pontosan 1 fényértéknyire vannak egymástól. Ez azt jelenti, hogy felülről lefelé az i-edik sáv értékeiből 2-vel történő szorzással kapjuk meg az i+1-edik sáv értékeit. Összesen 20 sáv van, a kép összesen 20 fényértéknyi árnyalatterjedelmet tartalmaz, felülről a 11. sáv a 18%-os középszürke árnyalat. Ha ezt a fájlt megnyitjuk szerkesztésre, akkor természetesen megjelenítésre alkalmas, sRGB színrendszerben látjuk az előnézeten. A 18%-os középszürke árnyalat az sRGB színrendszerben [119,119,119].

2.14 Ajánlott számítógép-konfiguráció

Az ART futtatható 64 bites Windows, Linux, és macOS operációs rendszeren.

Az ART-ban szerkesztés közben az előnézeten figyelhetjük meg változtatásaink hatását. Ennek frissítése erőforrás-igényes. A nagy felbontású fényképezőgépek nyers fájljainak mérete nagy, az abból kinyert adatok lebegőpontos formátumban történő tárolása memóriaigényes, főleg úgy, hogy egyidejűleg akár több példányt is szükséges tárolni.

Ha kevés (4 GB) a memória, akkor jelentős lassulást tapasztalhatunk. A minimálisan szükséges RAM 8 GB (nagy méretű nyers fájlokkal talán még így is lehet problémánk).

Minimális ajánlott konfigurációként talán legalább 4 magos, nyolc szálat párhuzamosan futtatni képes processzor ajánlott, minimum 8 GB RAM-mal. Ma azonban már könnyen elérhetők 6 magos processzorok is, ha tehetjük, inkább válasszunk ilyet. Azt is feltétlenül nézzük meg az interneten, hogy a választani kívánt processzor hogyan szerepelt a tesztekben. 16 GB memória választása előnyösebb.

Jelenlegi gépem 32 GB RAM mellett AMD Ryzen 7 5700G processzorral rendelkezik. A processzor 8 magos, 16 szál futtatására alkalmas. Processzorba integrált GPU-t tartalmaz. Fontos szempont volt a kiválasztásnál, hogy normál energiafelhasználású legyen. A processzor legfeljebb 60-87 W-ot fogyaszt. Nem szerettem volna nagy fogyasztású, vízhűtéses gépet. Ez még kiválóan elmegy léghűtéssel (de nem a processzor saját hűtőventilátorával, hanem Be quiet! Pure Rock 2 Silver hűtőt vásároltam hozzá, mert nem szeretem, ha túl meleg a processzor, és túlmelegedés miatt esetleg határolja a teljesítményt). Ez a hűtő kellően alacsonyan tartja a processzor hőmérsékletét. Nem vagyok híve a számítógépek túlhajtásának, és ilyen teljesítményű gépet erre a célra teljesen felesleges túlhajtani, anélkül is gyors.

Ennek a gépnek a birtokában (bizonyos határig) nem kell foglalkozni azzal, hogy hány program fut a gépen, a böngészőben hány lap van megnyitva stb. Ha gyengébb gépünk van, és csak 8 GB memóriánk, akkor nagy méretű nyers fájl szerkesztésekor esetleg szükség lehet minden felesleges program, minden felesleges böngészőlap bezárására.

2.15 Milyen monitort használjunk?

Ezt természetesen az határozza meg, hogy mi a célunk. Ha professzionális minőség az elvárás, akkor arra alkalmas monitort kell használnunk a feldolgozáshoz. Amatőr célra mások a követelmények.

Mindenképp IPS paneles monitort célszerű választani, amelynek színtartománya legalább 98-100%-ban lefedi az sRGB tartományt. Az IPS panel elég nagy betekintési szöggel rendelkezik, amely azt jelenti, hogy ha kissé oldalról nézzük is, nem változnak a színek. Az nagyon nem jó, hogy ha kissé oldalra mozdítjuk a fejünket, máris változnak a monitoron látható kép színei. Így nem lehet képet szerkeszteni. Manapság már sokféle megfelelő monitort találhatunk. Vásárlás előtt azonban nem árt az óvatosság, alaposan tájékozódni kell.

Ha a nagy színhűség követelmény (professzionális célra), akkor mindenképpen professzionális minőségű, kalibrált monitorra van szükségünk. Ez biztosíthatja azt, hogy például egy nyomaton, vagy az interneten is ugyanúgy nézzen ki képünk, ahogyan a szerkesztéskor láttuk. Tehát fontos, hogy a monitor könnyen kalibrálható legyen. Ha szerencsénk van, akkor monitorunk akár a gyári beállításokkal (kalibrálás nélkül) is alkalmas lehet amatőrként történő használatra. Ha problémát tapasztalunk, akkor néhány ezer forintért kalibráltathatjuk monitorunkat.

A monitor képátlója 23-27 inch legyen. Kisebbet nem célszerű választani. Ezeknél a programoknál sok mindent meg kell egyszerre jeleníteni a képernyőn, ha túl kicsi a képernyő, akkor túl kicsik lesznek az egyes elemek, zsúfolt lesz a képernyő, esetleg az ART eszköztárán látható gomboknak csak egy részét láthatjuk egyszerre. Nagyobb monitort ugyan használhatunk, de az feleslegesen megdrágítja a konfigurációt.

A monitor felbontásának és méretének összhangban kell lennie. Kisebb méretű monitornál full HD az ideális felbontás (1920x1080), 27”-osnál pedig WQHD (2560x1440) a legjobb. Annak ellenére ezt mondom, hogy vannak, akik minden körülmények között a minél nagyobb felbontást részesítik előnyben. Tekintettel kell lenni arra, hogyha túl nagy felbontást választunk az adott mérethez, akkor túl kicsi lesz a képernyőn minden, és emiatt úgyis a felbontás csökkentésére kényszerülünk. Ha esetleg 32”-os monitorunk van, akkor már célszerű 4K felbontást választani, azonban ekkora monitor nem szükséges erre a célra. Szerintem a 27”-os, 2560x1440 képpont felbontású monitor az ideális céljainkra, jó kompromisszumot jelent.

Több cég is gyárt gyárilag kalibrált monitorokat, amelyeknek a színtartományuk is megfelelő. Például az LG választékában is találhatunk ilyeneket. Én magam ASUS ProArt PA278QV 27”-os, 2560x1440 felbontású, gyárilag kalibrált, az sRGB színtér színeit 100%-ban reprodukálni képes monitort használok. Ez a monitor jól kalibrálható, és a professzionális célra is ajánlott monitorok alsó kategóriáját képviseli.

2.16 Hogyan juthatunk objektívprofilokhoz és fényképezőgép-profilokhoz?

Az objektívprofilokat objektívhibák korrigálására, a fényképezőgép-profilokat bemeneti színprofilként használhatjuk az ART-ban.

Az objektívprofilok célja a geometriai torzítás és/vagy a peremsötétedés és/vagy a kromatikus aberráció csökkentése.

Az alapötlet az, hogy ha létrehozunk egy adatbázist vagy profilfájlt, amely tartalmazza az adott objektívre vonatkozó torzítás, peremsötétedés, és kromatikus aberráció korrigálásához szükséges adatokat, akkor ezt az adatbázist vagy profilfájlt bármikor felhasználhatjuk ezen objektívhibák korrekciójára, és nem kell minden egyes fényképen manuálisan korrigálnunk.

A fényképezőgép-profilok bemeneti színprofilként használhatók az ART-ban (a Színek eszközcsoportban található Színkezelés eszközben). Egy fényképezőgép-típushoz többféle fényképezőgép-színprofil is létezik, amelyek az adott fényképezőgép képstílusai szerintiek lehetnek, például normál, portré, tájkép, monokróm stb.

Az ART képes alkalmazni az Adobe LCP objektívkorrekciós-profilokat, és az Adobe fényképezőgép-profilokat is. Ilyen profilokhoz az Adobe DNG Converter szabadon letölthető programból juthatunk.

Az itt ismertetett módon legfeljebb az Adobe DNG Converter 12.4 verziójából nyerhetjük ki az Adobe profilokat, a későbbi verziókból nem. Ez a változat 2020-ban jelent meg, ezért a később megjelent fényképezőgépekhez és objektívekhez nem található benne profil. Amikor e sorokat írom, a 12.4 verzió még elérhető az interneten, de az Adobe oldalán már nem. A Windows operációs rendszerhez való telepítőt kell letölteni (DNGConverter_12_4.exe, kb. 471 MB). Innen tölthető le:

filehorse.com

Ne telepítsük a számítógépre a programot, hanem egyszerűen csomagoljuk ki a letöltött telepítő exe fájlt. Linux esetén (ha szükséges), akkor telepítsük fel a kicsomagoláshoz az Engrampa archívumkezelő programot. Windows esetén megfelelő lehet a 7-zip program, de talán egyszerűbb ideiglenesen feltelepíteni a DNG Converter programot, amelyet később eltávolíthatunk.

Linux esetén kicsomagolás után három mappát kapunk: $APPDATA, $PLUGINSDIR, $PROGRAMFILES64. Minket a $APPDATA mappa érdekel, ezen belül az “Adobe/CameraRaw/” útvonalon találjuk a háromféle Adobe profilfájlokat.

Windows esetén a telepítés helyéről kiindulva az “Adobe\CameraRaw” mappában találhatjuk a profilokat.

A Lensprofiles mappában lévő 1.0 mappában, gyártónként külön almappában találhatók a .lcp kiterjesztésű objektívprofil-fájlok.

A CameraProfiles mappában lévő Adobe Standard mappában rengeteg fajta fényképezőgép és telefon normál színprofilját találjuk. Ez a Normál (alapértelmezett) képstílushoz tartozó színprofil. A fájlok kiterjesztése .dcp.

A CameraProfiles mappában lévő Camera mappában fényképezőgép-típusonként külön mappában találhatók a normáltól eltérő, (például tájkép, portré) képstílusokhoz tartozó profilfájlok. A fájlok kiterjesztése .dcp.

Ezeknek a könyvtáraknak a tartalmát mentsük el, de legalább a fényképezőgépeink, és objektívjeink profilfájljait.

Az alábbi lehetőségek is rendelkezésünkre állnak.

Létezik egy Lensfun nevű, közösség által fejlesztett adatbázis, amely sokféle objektívhez tartalmazza a korrekciós adatokat. Ezt az ART tartalmazza.

Bizonyos esetekben a nyers fájlba ágyazott metaadatok is tartalmazhatnak objektívkorrekciós adatokat, de ez nem túl gyakori.

Adobe DCP fényképezőgép-profilokat Andy Astbury Fényképezőgép-profilok oldaláról is letölthetünk, ezek újabbak az Adobe DNG Converter 12.4-ből kinyerhetőknél.

Az Adobe Standard sorában jobbra letölthetjük összecsomagolva az összes fényképezőgép normál profilját, a Camera sorában pedig hasonlóan letölthetjük az összes fényképezőgép egyéb profiljait. Az Adobe Standard feliratra duplán kattintva sokféle telefon és fényképezőgép normál színprofilja közül választhatunk, ha a Camera feliratra kattintunk duplán, akkor pedig a telefonok, fényképezőgépek egyéb (portré, tájkép stb.) színprofiljait tölthetjük le.

Keressük meg a listában mindegyik fényképezőgépünk típusát, és töltsük le (a Letöltésre kattintva) egy könyvtárba a .zip formátumú profilokat, majd csomagoljuk ki őket, és ezután a fényképezőgépünk típusa nevű (pl. Canon EOS 750D) mappában találjuk az adott fényképezőgép profiljait.

A profilokat (vagy a mappákat) mentsük el egy könyvtárba, ahonnan majd megnyitjuk őket az ART-tal. Úgy szervezzük mappákba profiljainkat, hogy könnyű legyen használni őket.

A könyv második része: Az ART nyersfájl-feldolgozó program

A könyv harmadik része: Az ART szerkesztőeszközei eszközcsoportok szerint

Oldal tetejére

Főoldal