Чтобы не очень затронуть яркость, будем изменять только минимальное и максимальное значения из тройки rgb-координат (71.5, 69.1, 81.1). Возьмем кривую зеленого канала и отметим на ней яркости контрольных точек. Изменяя кривую в окрестности этих точек (Рис. 6.16в), выравниваем значения координаты G. Затем проделаем то же самое для синего канала (Рис. 6.16 г). Приглядевшись, можно заметить, что исчез легкий пурпурный оттенок.
Попробуем метод контрольных областей. Выделим вручную несколько белых участков стволов берез без растушевки (Рис. 6.17а). На гистограмме для выделенных областей красный и зеленый пики приблизительно совпадают, а синий пик находится правее (Рис. 6.17б, верх). Наша задача – с помощью инструмента «кривые» добиться, чтобы все три компоненты RGB-гистограммы приблизительно совпали. То есть, чтобы черная область на гистограмме стала как можно больше. Так как изменяются только выделенные области снимка, то цветокоррекцию потом придется повторять заново для всего кадра, сняв выделение. Поэтому полученные для выделения кривые нужно сохранить. Если сохранять кривые ваш редактор не умеет, то координаты полученных точек кривых нужно записывать.
Рис. 6.17.
Соответствие между изменениями кривой цветового канала и гистограммы таково. Если какой-либо участок кривой перемещать вверх, не меняя наклона, то часть гистограммы, соответствующая этому интервалу яркостей, сместится вправо, не меняя формы. А если участок перемещать вниз, то часть гистограммы сместится влево. Если наклон участка кривой увеличить, не меняя высоты средней точки, то соответствующая часть гистограммы растянется. А если наклон уменьшить, то часть гистограммы сожмется.
Сдвинем гистограмму синего канала влево (Рис. 6.17б, низ). Яркость при этом уменьшится, и понадобится впоследствии ее подкорректировать. Добавляя на кривую новые точки, постараемся «спрятать» цветные гистограммы за черную. Те части цветных гистограмм, которые «высовываются» из-за черной, показывают, какой оттенок
То же самое можно делать в цветовом пространстве CIELAB. Цель – занулить координаты a* и b* во всех контрольных точках или получить для контрольной области как можно более узкие гистограммы значений этих координат с центрами в точке нуль.
Если при съемке носить с собой серую цветовую мишень, то в ответственных случаях всегда можно поместить ее в кадр и при обработке фотографий пользоваться цветокоррекцией с помощью образцовых точек или областей.
Если интервалы яркостей снимка разбиты на зоны, то удобно для каждой зоны поместить на кривую соответствующую точку, которой и можно регулировать яркость этой зоны. Если нужно управлять контрастом зоны, то для нее нужно поместить две точки.
Другие примеры цветокоррекции можно найти в параграфе 7.7.
Увеличить насыщенность цветов изображения – легкий способ повысить его привлекательность. Не знаю, почему глаз любит сочные, яркие цвета. В природе в яркие цвета окрашены как приятные (цветы), так и неприятные объекты (некоторые ядовитые животные). Но в обоих случаях цвет призван привлечь внимание. В этом, наверно, и дело.
Вернемся к насыщенности. Некоторые снимки имеют естественно высокую насыщенность (Рис. 6.18а), многие пейзажи – нет (Рис. 6.18б). На первом рисунке желтый цвет приводит к клиппированию синего канала в нуле (4.4 % пикселей), а красного канала в 100 % (2 % пикселей).
Рис. 6.18.
Прежде чем изменять насыщенность, нужно решить, в каком цветовом пространстве это делать, каким инструментом воспользоваться и как определить правильную степень изменения. Изменять ли насыщенность глобально, для всего изображения или только для определенных цветов, интервалов яркости или интервалов насыщенности. Например, повысить насыщенность можно только для не очень насыщенных цветов. Или повысить насыщенность только для средних тонов, не трогая тени и светлые части картинки.
