Вот мы и добрались до главы, которую уже несколько раз упоминали в нашей Азбуке. До главы, в которой попробуем приоткрыть завесу тайны над самым большим секретом в цифровой фотографии – форматом RAW (raw переводится с английского как "сырой").

Цифровые камеры обычно предлагают несколько форматов сохранения изображения: JPEG, TIFF и RAW.

Формат JPEG использует алгоритм сжатия данных, при котором происходит необратимая потеря информации (впрочем, до определенного уровня компрессии эти потери почти незаметны, зато размер файла получается сравнительно небольшой).

Формат TIFF использует сжатие без потерь, но цена за это достаточно высока – файлы TIFF занимают слишком много места (например, у фотоаппарата Nikon D100 снимок в формате JPEG занимает 3.2 Мб, в то время как тот же снимок в формате TIFF – почти 18 Мб!). Кроме того, формат TIFF поддерживают не так уж много камер. И, конечно, чем больше размер файла, тем меньше фотографий помещается на флэш-карте памяти.

Итак, перед нами встает дилемма – либо качество изображения, либо размер файла.

Решением в данном случае становится формат RAW. Этот формат содержит даже больше информации, чем TIFF, занимая при этом гораздо меньший объем (у того же Nikon D100 – 9 Мб).

К сожалению, этот формат поддерживают не все цифровые камеры. Однако большинство зеркальных камер, к счастью, работать с ним умеют.

Чтобы объяснить, как в RAW-формате совмещается качество и небольшой размер, нам придется вернутся к вопросу о том, как с помощью фотосенсора, который воспринимает только черно-белое изображение, получается изображение цветное.

Подавляющее большинство цифровых камер снабжены светочувствительной матрицей, покрытой фильтром, организованным в виде шаблона Байера (см. раздел "Технология"). Ячейки матрицы "видят" только различные градации серого. Более качественные матрицы воспринимают глубину цвета в 12 бит (некоторые даже 14 бит), или 4096 градаций серого.

Как же черно-белое изображение переходит в RGB? Для этого каждая ячейка матрицы "покрывается" цветным фильтром (красным, синим или зеленым), который пропускает преимущественно "свой" цвет. То есть, свет на ячейку попадает в том случае, если цвет луча совпадает с цветом фильтра. Ячейка, "покрытая" красным фильтром, воспринимает красную составляющую элемента изображения, зеленым - зеленую составляющую и так далее.

Но это еще не RGB-изображение. Для его получения необходимо интерполировать RGB-величины соседних ячеек. Это сложный процесс, который может осуществляться по различным алгоритмам.

RAW-интерполяция

RAW-интерполяция - это алгоритм восстановления отсутствующих цветов в RGB-изображении.

Для JPEG и TIFF файлов интерполяция осуществляется непосредственно процессором самой камеры. Для сокращения времени обработки берутся только 8-битовые группы из 12-битовой информации ячейки, а 4-битовый остаток отбрасывается. То есть, из 4096 градаций серого остается только 256.




Каким же образом получается, что RAW файлы содержат 12 бит цветовой информации и при этом получаются более компактными? Дело в том, что RAW-файл - это слепок черно-белых (!) данных, полученных с сенсора.

На картинке, приведенной слева, виден результат, который получается в камере после записи изображения со светочувствительной матрицы. При рассмотрении увеличенного участка видно, что пикселы изображения различаются между собой только по яркости. Именно в этом виде данные и сохраняются в RAW-формате, что позволяет значительно сократить размер файла.

На следующей картинке мы видим ту же самую фотографию, но здесь каждому пикселу уже присвоено цветовое значение согласно его положению на шаблоне Байера. То есть, при сохранении яркости пиксела его цветовое значение приравнено зеленому, синему или красному цвету.

В результате изображение становится псевдо-цветным, и, прищурив глаза, можно даже представить себе, что пареро (т.е. платки) в центре окрашены в желтый цвет. Но при рассмотрении увеличенного участка видно, что все пикселы изображения имеют только три цвета - зеленый, синий и красный, хотя и различаются между собой по яркости этих цветов.

Затем начинается процесс преобразования псевдо-цветного изображения. Этот процесс выполняется внутри любой камеры для того, чтобы сохранить данные со светочувствительной матрицы в формате JPEG или TIFF. Для этого программное обеспечение камеры анализирует цветовые значения соседних ячеек матрицы и по сложному алгоритму рассчитывает цветовое значение каждого пиксела изображения.

При рассмотрении увеличенного участка интерполированного изображения видно, что все пикселы имеют различные цвета, а само изображение приобрело яркость и четкость.

Для формата RAW интерполяция внутри камеры не осуществляется, а для преобразования изображения в цветное используются специальные внешние программы (они еще называются RAW-конверторами, т.е. преобразователями). Недостатком RAW-файлов (хотя мы и не думаем, что это недостаток такой уж большой) является лишь то, что они не могут сразу обрабатываться или печататься, хотя многие программы позволяют открывать и просматривать такие файлы (и Photoshop в том числе, хотя и с помощью специального плагина Adobe RAW).

Для различных типов камер существуют разные программы для конвертации RAW-файлов. Например, для камер Nikon преобразование могут осуществляться как минимум четыре программы, не считая Photoshop-плагина Adobe RAW:

• Capture One DSLR
  
• Bibble
  
• Nikon Capture (собственная программа компании Nikon)
  
• Qimage

Для других камер (таких, как Canon, Kodak и Olympus) существуют другие программы. Ссылки на производителей данных программ приведены в конце этой главы. Мы в основном используем Bibble для Nikon-овских файлов и Capture One DSLR для Canon-овских. И плагин Adobe RAW - для быстрой и черновой оценки результата или подготовки изображения для публикации в Интернете.

Стоит ли игра свеч?

Для того, чтобы вместо готовых к употреблению TIFF или JPEG файлов использовать "сырые полуфабрикаты" - RAW-файлы - должны быть веские основания. Основных причин для этого три:

• информация о глубине цвета в 12 бит доступна только в формате RAW;
  
• преобразование RAW-файлов на компьютере (процессор которого обладает, несомненно, большими возвожностями, чем процессор камеры, а зачастую процессор у компьютера даже не один) позволяет использовать более сложные и изощренные алгоритмы интерполяции;
  
• возможность влиять на параметры интерполяции позволяет изменять контраст, насыщенность, баланс белого, резкость и экспозицию фотографии до того, как изображение будет сгенерировано и, следовательно, таким образом удастся избежать потерь в качестве.

Глубина цвета (8 бит, 12 бит и 16 бит)


Большинство современных фотографических сенсоров позволяют сохранять изображения с глубиной цвета в 12 бит. Зачем нужна цветовая информация с такой глубиной? Ведь она не понадобится, если во время съемки все параметры были выбраны идеально: экспозиция, правильный баланс белого и контраст.

Проблемы появляются тогда, когда идеально выбрать получилось не всё. И если вы захотите поправить ваш снимок, то 12 бит цветовой информации дадут вам гораздо большую свободу обработки снимка и расширят возможности для дальнейшей его "доводки". Кстати, это справедливо и при сканировании изображений.

Данные в компьютере распределены по ячейкам памяти, каждая из которых содержит 8 бит информации (или 1 байт). Поэтому для размещения информации о нашем изображении необходимо будет задействовать по две таких ячейки на каждое значение цвета. Именно по этой причине внутри других приложений (например, в Photoshop) каждый канал цвета представлен не 12, а 16 битами. Но и в этом случае все равно заняты только 12 бит из 16 - избыточные 4 бита остаются пустыми.

Баланс белого

RAW-файлы дают возможность еще до обработки изображения изменять баланс белого. Мы считаем, что это очень удобно. Все RAW-конверторы предлагают тот или иной путь для коррекции баланса белого, но нам самим больше всего нравится тот, что реализован в Adobe RAW и Capture One DSLR.

Резкость

Вполне резонно будет предположить, что уже по самой технологии формирования цветного изображения шаблон Байера вводит в снимок некоторые цифровые артефакты (погрешности). Раз фотосенсор на практике не в состоянии зафиксировать полный RGB-цвет, то и полностью восстановить потерянную при формировании снимка информацию невозможно.

Представим себе, что, например, зеленая линия шириной в один пиксел проходит по ряду сенсоров, покрытых красным фильтром. В этом случае сенсорами будет воспринята только красная составляющая зеленого цвета, которая составляет 0 (черный цвет), и никакая интерполяция по соседним точкам, каким бы изощренным ни был ее алгоритм, не поможет восстановить напрочь "отфильтрованный" зеленый.

В результате возникает эффект, который получил название "подмена". Наиболее часто его можно встретить на снимках, которые содержат слишком мелкие детали (например, ткани с ярко выраженной структурой нитей, блестящие украшения, телеграфные провода и тому подобное). На фотографии "подмена" проявляется в виде ясно видимого муара из разноцветных точек.


Пример: Муар на ткани
На этом снимке отчетливо видно проявление муара на тканевой структуре - разноцветные разводы на белой блузке











Пример: Муар на волосах
На этом снимке видно проявление муара на структуре волос - разноцветные точки на отдельных волосках










Муар может быть в некоторой степени нейтрализован позже - либо программными средствами, либо с помощью "анти-алиасного фильтра", который накладывается на фотосенсор поверх шаблона Байера. И то, и другое способно достаточно эффективно бороться с муаром, но, к сожалению, далеко не во всех случаях эта борьба заканчивается полной победой.

Увы, за возможность получать удобное для обработки цифровое изображение приходится платить неизбежным (по крайней мере - пока неизбежным) ухудшением его качества. Поэтому при выборе метода борьбы с муаром учитывайте, что:

• когда программному обеспечению приходится бороться с сильным муаром, некоторые элементы изображения могут быть потеряны безвозвратно;
  
• "анти-алиасный" фильтр размывает изображение чтобы ввести цветовую информацию в соседние ячейки. Это приводит к утрате мелких деталей, и, следовательно, потере резкости. После этого четкость снимка уже не может быть полностью восстановлена - усилением резкости удастся в лучшем случае сделать так, чтобы снимок не выглядел размытым.

Многие фотографы возлагают большие надежды на сенсор Foveon, который снимает полное RGB-изображение и призван решить описанную выше проблему (принцип организации этого сенсора приведен в главе "Технология"). Сейчас существует только одна камера, оснащенная такой матрицей – Sigma SD9, но разрешение ее не очень велико – всего 3 мегапиксела.

Пока же усиление резкости цифровых файлов - скорее искусство, чем наука (в общем, это справедливо и для обычной фотографии). Скажем, можно применять фильтр Нерезкая Маска только на часть изображения, чтобы не вносить изменений там, где они не нужны, использовать другие более-менее изощренные приемы, однако универсальной схемы, подходящей для всех случаев, просто не существует.

Линейные файлы

Результатом прямой (без какой-либо коррекции) интерполяции RAW-файлов являются так называемые линейные файлы. Они очень "темные" и всегда требуют дополнительной обработки. Хотя эти файлы выглядят совсем уж темными, они содержат всю информацию об изображении, которую можно извлечь из снимка. Любая последующая обработка может только сократить количество этой информации, но уже не добавит новой.

Многие RAW-конверторы дают возможность получать на выходе именно линейные файлы. Преимущество таких файлов в том, что можно написать специальный action для Photoshop для их групповой обработки - все эти файлы имеют одинаковые параметры. Можно также воспользоваться уже готовыми actions от Фреда Миранды.

Профилирование камеры

Как мы уже говорили в главе об управлении цветом, любое электронное устройство должно быть отпрофилировано для того, чтобы добиться правильной цветопередачи на выходе. Цифровые камеры в этом смысле вовсе не являются исключением.

Идеальным выходом было бы создание для каждой камеры специальных профайлов для большинства стандартных съемочных ситуаций (в студии, при прямом солнечном освещении, для пасмурной погоды и т.п.). Но даже неспециализированные общие (generic) профайлы могут существенно улучшить качество цветопередачи конкретной камеры. Вот несколько основных путей получения хороших профайлов:

• большинство RAW-конверторов поставляются с достаточно хорошими общими профайлами для различных моделей камер;
  
• можно найти профайлы для вашей камеры в Интернет;
  
• можно купить специализированные профайлы в центрах профилирования электронных устройств (опять же через Интернет);
  
• наконец, можно создать собственные профайлы для любой фотографической ситуации (но для этого понадобится купить специальное программное обеспечение).

Информацию о том, где и как начать поиски решения для профилирования вашей камеры, можно почерпнуть из списка ссылок в конце этой главы.

Борьба с цифровым "шумом"

"Шум" в цифровых фотографиях проявляется преимущественно в красном и синем каналах. Неудивительно - в каждом из этих каналов содержится в два раза меньше информации, чем в зеленом канале (помните про соотношение цветов в шаблоне Байера?)

Лучше всего убирать "шумы" еще до применения тоновых кривых, пока изображение находится в 16-битном формате. Хотя некоторые RAW-конверторы позволяют провести такую операцию, результат не всегда получается удовлетворительным - иногда детали изображения становятся слишком размытыми.

С нашей точки зрения, в этом отношении наиболее перспективной выглядит разработка компании nik Multimedia – специализированный плагин для Photoshop под называнием Dfine. Этот плагин не только умеет бороться с различными видами цифрового "шума", но и позволяет подгружать специализированные "шумовые" профайлы для конкретных типов камер - это дает возможность максимально оптимизировать программную обработку снимка и подавление "шума".