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攝影教程 如何看懂相機測試圖表

文章來源:范彼仟   時間:2020-04-03 10:23:03   我要投稿  分享到
攝影教程

例如:色彩的表現、在各個感度的噪聲多寡、解像力、變形、色散、動態范圍... 等。尤以「色彩」及「解像力」及「噪聲」為最常的測試項目。

色彩

  在色彩、噪聲上,我們可以用 GretagMacbeth 的 ColorChecker 色表或是柯達的 Q-13 Stepchart ,一般來說, ColorChecker 色表雖有不足處,但是它很簡單,Q-13 較易反光,但可以簡單測試動態范圍的項目。

  ColorChecker 色表如下所示,由上而下、由左而右,它總共有四排、24 個格子。


  我們通常會給予編號 #1 - #24,他們在攝影上其實有重要的涵義,例如:

  #1 可以代表 dark skin,#2 可以代表 light skin,跟膚色相關。

  第三排的 #13 - #18 ,是幾個相當主要的顏色,從左而右:B、G、R 這是色彩三原色,然后是 Y、M、C ,這又是重要的三補色。

  第四排的六個格子,左邊是白色、右邊是黑色,你可以想象這一排可以代表從影像的亮部、中間調,一直到暗部,都涵蓋其中。

  同時,這一排大約也涵蓋了攝影上將近 4.8 f-stops!

色彩傾向

  隨著 DC 的風行、DSLR 的低價化,相信各位逐漸察覺在「色彩復制」上,其實每家廠商都有其哲學、消費者也有不同的偏好。

  想要了解相機在色彩上的傾向,我們會先定義測試環境的嚴謹性,拍攝色表,來進行分析,例如,你可能會想到比較每個格子的 R、G、B 值就可以了( 拍一張、再跟原廠的值比較 )。

  但是這并不是好方法,因為人類對于 RGB 的數值,并不具直覺能力。

  例如:RGB=( 169, 233, 105 ),很少人可以直接意識到它是什么顏色,但是我如果說這是淡淡的、不是很飽和的、有點亮的綠色,相信大家就馬上明了了。

  綠色,這在色彩學上也稱為色相,換言之,HSB 色彩模式會比 RGB 模式易懂。

  在我們呈現的 Imatest 的測試圖表,也是基于這樣的直覺概念,例如下圖:


  我們總共測試 #1- #18 個色彩區塊,圓圈處是 Olympus E-300 的實際表現, 方型處則是色表上的理想值,我們便很容易看出這部相機在每個測試的色彩區塊偏移的情況,這是很直覺的、很簡單的、容易懂的,比告訴我們 RGB 數值差了多少好很多。

  整個坐標是較大的 CIELAB 色域,而較小的、被灰線畫起來的范圍則是相機本身的 sRGB 色域。

  所以,當我們有兩張這樣的色彩測試表,例如:E-300、D70,我們也可以去看看兩部相機在 #1 - #18 區塊色彩傾向的不同,以及色域的表現情況。

噪聲

  #1 - #18 用來測試色彩傾向,有了上述的圖,就可以很直覺。

而最后一排( 第四排 )的 #19 - #24 ,我們則可以來看噪聲的情況。

「色彩傾向圖」理論上我們只要看一張在 ISO 100 時的就可以了。因為各 ISO 的表現應該要一致 。

噪聲的部份,我們則要涵蓋各個 ISO 值,它們會有不同的表現。

  下列的圖表,涵蓋四個部份,基本上你可以只看左下的部份,想進一步了解,再看其它的細節。


  左下的部份有一個 Middle Gray 的數值,它就是第四排的第四個(這里也稱為 Zone 4),也就是 #22 ,我們用它來代表中灰階的色調,或是影像的中間調。

  Middle Gray 后面的 4 個數值就是在 RGB 色頻及 Y 明度的噪聲值,數值越高,噪聲就越嚴重。

  因為已經量化了,所以,在單機上,你只要看 ISO 100 - ISO 800 ... 等的這張圖,就可以大致明了噪聲的變化。

  當然,我們也可以只看 Y 明度的噪聲值,但是再看 RGB 色頻,在攝影上仍然有其重要涵義,例如,筆者比較常拍人像,而人像的皮膚大多落在 R 色頻。這樣,比較一下 RGB 色頻的噪聲看來是個重要的事。

  同樣,這樣的圖是很直覺的,你只要再看看數值的變化,即可以了解各 ISO 的表現情況。


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這一次我們使用 Konica Minolta A2 拍攝 ColorChecker 色表(*1),來進一步說明 Colorerror(*2) 圖表的閱讀與使用方式。拍攝方式是利用兩盞標準色溫燈,以大約 30 - 45 度的入射角度進行補光,拍攝時四周架設反光板使光源能夠平均的照在色板的各處。第一張我們使用標準設定,第二張則將顏色飽和度的設定調高兩級(COL+2),第三張則調淡兩級(COL-2),第四張則表示 A2 的鮮艷模式(Vivid)。圖表中的小方格表示該色的理想值,圓圈則表示該色的實際表現。坐標的原點(十字虛線交叉處)代表各色光混合成白光的狀態。


  (*1)ColorChecker 色表:我們使用的是 GretagMacbeth ColorChecker 色表,色表上前三行的色塊則常是攝影會拍攝到的代表色彩,藉由拍攝色表并且解讀拍攝后的結果,可以進一步的了解拍攝的色調是否準確。此外, GretagMacbeth ColorChecker 色表的第四行,經判讀后,也可做為判斷噪聲表現的初步結果。


  (*2)Colorerror:使用 ICE L*a*b 來做制表基礎,a軸表示綠到紅、b軸表示黃到藍,而 L*a*b 中的 L 表示發光性,在此表中省略不表。此外,顏色偏離的程度是以一個簡單的公式來進行驗算,△E = (△A2+△B2)1/2。在這里我們僅對圖表中偏離的長度,直接進行直覺式的敘述。



  下圖中的顏色編號請參考 ColorChecker色表的顏色與位置,編號方式由左上開始,先讀列的六格,再依序讀行進行編號。


色板中,第一行到第三行、由左至右,各顏色的意義如下:


   編號 代表意義 編號 代表意義 編號 代表意義 編號 代表意義 編號 代表意義 編號 代表意義  1 暗膚色 2 亮膚色 3 天空藍 4 葉綠色 5 藍紫色 6 青綠色  7 橘色 8 紫藍色 9 適度紅色 10 紫色 11 黃綠色 12 橘黃色  13 藍色 14 綠色 15 紅色 16 黃色 17 洋紅 18 藍綠色

最后一列的六格,最左邊的一格是白色,最右邊的則是黑色,中間的四格則為灰階中重要的四階,而第四格與"灰卡(*)"具有相同的反射率,又稱之為第五階。


  灰卡:攝影時常用作測光的標準,對光線的反射率為 18%,一般我們使用相機內置的測光系統,就是以 18% 的反射率來做預設的測光標準,所以常見有人拍攝時,以灰卡來做測光,以避免因為被攝物的反射率"不"接近18%,而造成曝光表誤判。例如拍攝黑色或白色居多的主題時,就容易照成曝光表的誤判,此時可以利用灰卡或憑經驗來手動矯正曝光補償的程度,讓拍攝的影像接近正確的曝光水準。




Konica Minolta A2 在不同設定時,色彩的定義狀況



原色調


  首先我們先看以標準設定拍攝時,A2的顏色表現大致上還算接近原色調的表現。紅色(15)與洋紅(17)的部分顏色偏紅,其中洋紅還加重了藍色的比重,視覺上看起來會帶些紫色的效果。黃色(16)則帶點藍色調,使得顏色稍微呈現黃綠色。橘色(7)稍微偏紅。紫色(10)的部分則偏向綠色,這使得紫色的表現,比實際理想值在視覺上,更偏向較冷的色調。其它各代表色的色偏程度都不算太大。



圖一:原色調。為了網友更簡單了解如何解讀,我們在圖片上畫上幾個黑色箭頭,箭頭的方向就是色彩偏移的趨向(方塊的原色調 -> 圓圈的實際拍攝結果)。


  除了對于個別顏色的表現做判定之外,我們觀看所有代表色的偏移趨向,也可以進一步的說明相機的基本調性。接下來,我們比較 COL+2(圖二) 與 COL-2(圖三) 的顏色表現。




COL+2


  COL+2表示顏色飽和度向上提升兩個設定值,我們可以看到除了代表膚色表現的(1、2)與代表無色彩的(13 - 18)不動之外,其余各色調都向外偏移,所代表的意義就是色彩濃度增加。





COL-2


  而 COL-2表示顏色飽和度向下降兩個設定值,此時我們可以看到圖中的各代表色,幾乎都向著原點來偏移,代表的意義就是色彩濃度減低。





  最后,我們來解讀 A2 色彩模式中鮮艷模式(Vivid)的色彩傾向,藉此來看此模式下的顏色表現。


  Vivid (sRGB) 是 Konica Minolta 原廠,提供的艷麗拍攝模式。在此我們可以看到代表膚色表現的(1、2)稍微偏向紅色與藍色調,而代表無色彩的(13 - 18)則不做色彩偏移。綠色系的各代表色彩偏向綠色調,顏色變的更濃。黃色系的代表色則不做太多的偏移,橘色與紅色的代表色則偏向更紅,青綠色(6)、藍綠色(18)與紫藍色(8)則偏向藍色的表現,洋紅的色彩亦向紅與藍色調偏移,看起來帶點紫色的感覺。


  整體來說 Vivid sRGB 模式中各代表色的色彩趨向與 COL+2 沒有很大的差別,最大的差異點在于代表膚色 (1、2) 的代表色,有偏移的現象,而綠色(14)的部分則改為較接近原色調的感覺。比較兩種模式后,大致可以預測使用 Vivid sRGB 的模式拍攝人像時,皮膚的顏色會較 COL+2 更為飽和,背景的顏色呈現則沒有太大的差異,而綠色的色彩飽和度也會稍稍的降低。





  由以上的例子,我們可以簡單的來閱讀 Colorerror 的圖表,其意義相當的直覺式。 "針對特定顏色,看對應的小方格與圓圈所代表的拍攝顏色,我們大致可以了解這臺相機對顏色的定義狀況"。了解相機的調性,更能在拍攝前,便初步掌握拍攝出來影像的結果。














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關鍵詞: 相機 圖表

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