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編者按:今天的教程必須get起來!遇到有一大片黑的圖片,都可以用這個方法讓細節顯現,特別是風景圖,效果超棒!方法分兩步,操作非常簡單,作者順便介紹一個“看起來就很吊”的后期修圖術語,包你漲姿勢!

本文為作者獨家授權優設發布,未經作者本人授權請勿轉載,謝謝 :)

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從零開始學后期:
第一期:《從零開始學后期!高手免費后期課堂之日系風格的方法(一)》
第二期:《從零開始學后期!高手免費后期課堂之手繪風格的方法(二)》
第三期:《從零開始學后期!高手免費后期課堂之色彩之美(三)》
第四期:《從零開始學后期!高手免費后期課堂之歐美色繪制方法》
第五期:《從零開始學后期!高手免費后期課堂之丁達爾效果速成法》

面對這樣細節嚴重丟失的圖片,我們該怎樣進行修復呢?

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下面是我們修復的效果:

2xf20150721

那么,我們該如何調整,才能達到這種效果呢?

這里就涉及到一個非常重要的術語:伽馬值。

在攝影中,我們會經常遇到一組相近的概念:曝光和伽馬值。

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我們先看一張圖片:

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如果我們降低曝光值:

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畫面的變化是:

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如果我們降低伽馬值:

6xf20150721

畫面的效果是:

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很明顯,你可以發現二者的區別。

我們再看一張圖:

8xf20150721

如果我們提高曝光值:

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畫面效果是這樣的:

9xf20150721

如果我們提高伽瑪值:

10xf20150721

得到的畫面效果是:

11xf20150721

你也可以很明顯的發現二者的不同。

那么,這二者的區別到底在哪里呢?

我們先從伽瑪值講起(下面這一段很無聊,不想了解的可以略過):

一開始,伽瑪值是一個專有名詞,后來被廣泛運用于圖像灰度映射的校正。宏觀上我們看到的就是,Gamma變了,圖像亮度就跟著變了,本質上是信息的映射關系在數學上變了。以下是正文:

Gamma是在計算機圖形領域最不容易被理解掌握的概念之一,其中有很大一部分原因要怪它到處出現,極容易讓人混淆。Gamma的最初定義如下:“Gamma是用來描述顯示設備的‘非線性’程度的專有名詞”。這是歷史上Gamma所擁有的第一個定義。但是很顯然這樣的一個定義并不能解釋清楚任何的問題。

那么要解釋清楚Gamma,首先要解釋的就是顯示設備的“非線性”。

一切的顯示設備,比如計算機的顯示屏幕、手機或平板電腦的屏幕、老式的陰極攝像管電視機(CRT電視機),或是新式的液晶屏幕電視機,都是“非線性的”。以最為典型的CRT(Cathode ray tube陰極射線管)顯示屏幕為例(無論是電腦或者電視機),所謂“非線性”即意味著,如果施加在陰極攝像管的電壓強度 V 增加1倍,屏幕表面所輸出的光強度 I 并不會很理想的相應增加一倍。

反過來說,如果顯示器所用到的發光元件是一個理想的物理模型,在輸入電信號強度V(Voltage,電壓)和輸出的光照強度I(Intensity,強度)轉化過程中,V與I的比值是一個常數k,這里我們就可以說這個發光元件是一個線性元件,轉化是線性轉化,是對電信號的“無損轉化”。

表達通俗一點,以上公式表示這樣一個意思:在理想的線性的顯示元件中,一份電壓強度可以生成一份相對應的光照強度,電壓翻幾倍,光照強度也會相應跟著翻幾倍。

當然現實世界中的任何顯示器都不會有這樣理想的特性,幸運的是,這些有損的顯示元件的輸入電壓V 與輸出光照強度 I?的對應關系在數學上呈現簡單的規律,可以看到非線性顯示元件的輸入-輸出公式與線性顯示元件的公式非常相近,唯一的不同就是在輸入信號V的右上角多了一個指數γ,這個希臘字母γ讀作Gamma(中文音“伽馬”),它便是用來描述非線性元件輸入信號 V 在轉化成光線強度 I 過程中“非線性”程度的唯一一個參數。

表達通俗一點就是說,非線性顯示元件呈現這樣的規律:輸入電信號V的大小在乘方Gamma和乘以常數k之后,會得到相對應的輸出信號 I,無論輸入電壓的大小與否,一個非線性元件的信號損耗特性Gamma是固定的。

然而不同的顯示設備,Gamma的大小是不盡相同的,常見的Gamma大小可能會在1.4到2.6之間,蘋果電腦顯示器的Gamma在1,8左右,傳統CRT電視機的Gamma在2.35-2.55之間??偨Y來說,Gamma是跟著硬件設備走的,和電壓以及光強度沒有關系。

那么到這里,我們就終于能理解為什么Gamma的定義是“用來描述顯示設備非線性程度的專有名詞”了,理想的顯示元件,電信號以線性比例對應光強度,Gamma=1,而現實世界中非線性的顯示元件,Gamma≠1,Gamma越大,信號損失越大,信號的“失真”程度越高,因此Gamma就可以用來表示一個顯示元件對信號的失真程度。

這里必須要強調的是:“理想的,信號無損的顯示元件”,并不是說在電壓到光強度的轉化過程中毫無能量損失,而是只要電壓以k倍轉化為相對應的光強度就可以,一份電壓對應一份光強即可,等比例轉化即可,即 y=kx 的線性映射,此時Gamma是等于1的。

而非線性顯示元件在得到輸出光強 I 之前,需要把輸入電壓 V 在k倍的基礎上,右上角再次乘方一個Gamma,那么此時這個Gamma可以比1大,亦可以比1小。

在計算機圖形學中,輸入的電壓信號 V 和輸出的亮度信號 I 都是在0-1(這個0就對應著電壓為0,顏色為黑色,1就對應著電壓為最大,光強度最高,顏色為白色)區間浮動的,如果這樣描述問題的話,我們連公式中間的常數k都可以忽略不計了,輸入-輸出的公式就簡化成了:

2he20150721

OK,上面這一大段話的核心意思是(這個總結可以看一下):

所謂伽馬值,原本是用來描述硬件的失真程度,伽瑪值越大,失真程度越大。

后來應用到計算機圖像領域,便成為了一個用來校正畫面明暗程度的數學工具。

OK,上面這些原理部分我們了解一下就行,不必深究。

我們主要是了解伽馬值和曝光值在攝影中的區別和應用。

我們再打開一張圖片:

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我們降低曝光值:

13xf20150721

得到的畫面效果是:

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我們降低伽馬值:

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畫面效果如圖:

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有什么不同?

一、伽馬值的色彩變化更加劇烈。

二、伽馬值細節損失得更多。

我們再提高曝光值:

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得到的畫面效果:

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我們提高伽馬值:

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得到的畫面效果是:

18xf20150721

可以看到:

一、曝光值保留了更多的色彩信息。

二、曝光值的細節損失更少。

綜合上面的效果,其實我們可以得出一個簡單的結論:

調低伽馬值,其效果等同于同時降低曝光值和提高對比度,因此,其畫面的色彩變化更加劇烈,畫面更加通透,但是細節損失也會更多。

調高伽馬值,其效果等同于同時提高曝光值和降低對比度,因此,其色彩會更加偏灰,同時也會保留更多的畫面細節,整個畫面感覺像加了一層白色層。

曝光值對畫面整體的影響比較柔和,其調整的效果一般而言會更加自然一些。

那么,我們在哪些情況下需要使用伽馬值呢?

一、用伽馬值消灰。

因為伽馬值有同時提高對比度和降低亮度的畫面效果,因此,在消灰方面有獨特的優勢。

例如這張照片:

19xf20150721

我們使用提高對比度:

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得到的畫面效果是:

21xf20150721

如果我們降低伽馬值:

4he20150721

得到的畫面效果是:

22xf20150721

可以看到,伽馬值在消灰方面的確有不錯的效果。

二、還原細節

我們看一張圖片:

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如果我們使用曝光值:

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畫面效果如圖:

25xf20150721

如果我們使用伽馬值:

5he20150721

畫面效果如圖:

26xf20150721

可以看到伽馬值可以很好的還原圖片細節。

回到前面的問題,我們打開圖片:

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然后調低伽馬值。

我們還可以新建一個漸變濾鏡,進一步調整上面的細節:

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我們再調整一下曲線:

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7he20150721

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畫面效果如圖:

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與原圖對比:

27xf20150721

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作者:@他山之眼

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