흰색 또는 검은 색 "클리핑"이란 무엇이며 어떻게 방지합니까?


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이 사진에 " 흰색 클리핑 " 이 있다고 들었습니다 .
그것들은 무엇이며, 그것을 피하기 위해 어떤 광원을 어떤 방식으로 배치해야합니까?

내가 들었던 샘플 이미지가 잘린 부분이 있습니다.


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아주 좋은 사진.
Craig Walker

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우연히도, 그 사진은 왜 영화 세트를 방문하면 "흰"옷을 입은 배우와 엑스트라가 보통 약간 희미한 것, 특히 순수한 흰색을 입는 것을 볼 수 있습니다. 그것이 "광학 증 백제"를 포함하면 다른 모든 것이 올바르게 노출되면 거의 날려 버릴 것입니다.

좋은 사진입니다. 다른 사람들이 지적한 클리핑을 볼 수 없다면 셔츠 칼라에 흰색 클리핑이 있거나 귀걸이가 있거나 왼쪽 상단 모서리에 검은 색 클리핑이있는 것처럼 보입니다.
설명 할 수없는 Bacn

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흰색 클리핑에 대한보다 일반적인 용어는 "강조 표시된 부분"입니다. 나는 그다지 걱정하지 않을 것입니다. 제 생각에는 사진 비평에서 불균형하게 선택되어 많은 경우 이미지를 향상시킬 수 있습니다. photo.stackexchange.com/questions/13411/…
Matt Grum

나는이 이미지가 날려 버렸다고 말하지 않을 것입니다. 가장 밝은 지역에서도 칼라의 선을 간신히 만들 수 있습니다.
Evan Krall

답변:


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클리핑은 기본적으로 캡처 된 이미지의 데이터 손실을 의미하는 용어입니다. 이 현상에 대한 또 다른 일반적인 설명은 이미지의 일부를 'blown out'이라고합니다. 카메라로 들어오는 빛은 카메라 센서의 픽셀에 부딪 히고 소량의 전하로 바뀝니다. 각 요소는 너무 많은 전하를 유지할 수 있으므로 강조 표시가 완전히 포화되고 픽셀의 전체 영역이 포화되면 해당 영역의 세부 사항이 손실되고 잘림 또는 날림이라고합니다. 마찬가지로, 측정 가능한 전하를 생성하기 위해 픽셀을 때리는 충분한 양의 빛이 있어야하고 센서 영역에 충분하지 않은 경우 검은 색 만 캡처되고 해당 영역의 세부 사항도 비슷하게 손실됩니다. 세부 정보가 전혀 캡처되지 않았기 때문에이 영역에서 세부 정보를 다시 가져올 수있는 양의 사후 처리가 없습니다.

필름 카메라의 경우 빛이 센서의 전하로 바뀌는 대신 필름의 감광성 분자가 반응한다는 점을 제외하고는 같은 일이 발생합니다. 그들이 음의 영역에서 모두 반응했을 때, 그 영역에서 세부 사항을 포착 할 수 없습니다.

예제와 같이 매우 밝고 매우 어두운 영역이있는 컴포지션에서는 전체 이미지에서 디테일을 캡처하는 것이 매우 어렵습니다. HDR과 같은 기법은 서로 다른 노출에서 여러 이미지가 결합되어 동적 범위를 증가시키는이 시나리오를 위해 정확하게 개발되었습니다. 어두운 영역을 밝게하기 위해 외부 조명을 사용하지 않고 한 번의 촬영으로 전체 이미지의 디테일을 캡처하는 것이 불가능하므로 노출을 낮추고 밝은 영역을 가져올 수 있습니다. 전문 사진가는 반사경을 잘 활용하여 그림자를 들어 올려 깊이를 얻을 수 있습니다.


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현실 세계에서 물체의 강도 또는 밝기는 사진과는 많이 다르게 작동합니다. 실제로, 모든 의도와 목적을 위해 물체의 밝기는 무한합니다. 강력한 전구는 특히 밝게 보이지만 태양과 비교하면 다소 어둡습니다. 가능한 광도 수준의 전체 범위는 어두운 별빛 (가설 스케일에서는 0.0001)에서 햇빛 (동일한 가상 스케일에서는 100,000,000)에 이르기까지 현실 세계에서 엄청납니다. 이 강도 범위를 동적 범위라고합니다.

인간의 눈은 제한된 동적 범위를 인식 할 수 있으며 별빛의 어둡기와 햇빛의 밝기를 동시에 볼 수는 없습니다. 당신의 눈이 별빛을 보도록 조절된다면, 태양과 그에 의해 비추는 모든 것은 당신의 시력과 지각에 관한 한 효과적으로 "지워질 것"입니다. 반대로, 눈이 햇빛으로 비추는 세상을 보도록 눈을 조정하면 별빛의 어두움이 주변 세계의 가장 어두운 부분보다 훨씬 아래에 있습니다. 효과적으로 그림자에 잘립니다. 그러나 눈에 놀랍게도, 적응할 수있는 능력은 ... 눈이 기능 할 수있는 총 동적 범위는 매우 크며 ... 가능한 전체 강도 범위보다 작지만 일반적인 전자 장치보다 훨씬 큽니다. 카메라 및 컴퓨터 모니터.

마찬가지로 카메라 센서와 컴퓨터 화면은 사람의 눈보다 훨씬 제한된 동적 범위를 갖습니다. 그러나 눈과 다른 점은 디지털 장치가 동적 범위를 디지털로 표현할 수있는 개별 값으로 나타내야한다는 사실입니다. 디지털 장치는 또한 그들이 표현할 수있는 전체 범위로 제한됩니다. 총 검은 색은 일반적으로 내부적으로 숫자 0으로 표시되고 총 흰색은 255 (8 비트), 4096 (12 비트), 16384 ( 가장 최신의 라인 카메라 및 모니터에서 65536 (16 비트) 또는 14 비트).

이 범위는 실제 세계에서 가능한 광도 범위보다 1500 배 이상 크게 제한됩니다. 사진을 노출 할 때는 제한된 다이나믹 레인지를 알고 있어야합니다. 너무 오래 노출하면 8-16 비트의 정보로 표현할 수있는 것보다 더 많은 빛을 포착 할 위험이 있습니다. 그 때 초과 아날로그 값을 가능한 최대 디지털 값으로 클리핑합니다. 게시 한 사진에서 여성용 탑의 칼라가 과다 노출되어 잘린 것으로 보입니다. 그녀의 머리카락도 약간 노출이 부족한 것으로 보이며 0 미만으로 노출 할 수는 없지만 센서 자체의 전자 노이즈가 유용한 이미지 데이터를 압도 할 정도로 너무 적게 노출 할 수 있습니다.

히스토그램을 사용하여 디지털 카메라로 사진을 캡처하기 전에 흰색 (또는 일반적으로 참조되는 하이라이트)을 클리핑 할 수 있는지 여부를 결정할 수 있습니다. 히스토그램은 사진에 존재하는 각 톤의 수 (0에서 최대 0까지의 강도)를 나타내는 간단한 다이어그램입니다. 히스토그램은 일반적으로 왼쪽에서 오른쪽으로 진행되지만 (일부 카메라는 반대 임) 가장 어두운 톤은 왼쪽, 중간은 중간 톤이며 오른쪽은 강조 표시됩니다. 노출이 너무 많으면 가장 오른쪽 톤이 최대치가됩니다. 히스토그램의 상단 가장자리에 도달합니다. 이러한 히스토그램이 보이면 하이라이트가 평평하거나 오른쪽 가장자리 근처에서 상승하기 시작할 때까지 노출을 아래쪽으로 조정하십시오. 하이라이트를 노출하면 다른 곳에서 적절한 노출을 잃을 수 있습니다.


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마자 내가 질문을 읽을 때 알고 @jrista의 답변이 있었다 것이라는 점을. +1 from :)
Francesco

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TLDR : P ......;)
ElendilTheTall

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경고 메시지로 사진을 촬영 한 후 펜탁스에서 과다 노출 된 흰색 비트가 깜박입니다.
Benjol

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그 사진의 히스토그램 (색상 | 정보 | 히스토그램)은 다음과 같습니다.

원본 사진의 히스토그램

가장 오른쪽의 피크는 클리핑을 의미합니다.이 경우 노출 설정에 비해 너무 밝고 모두 동일한 (순백색) 값이 지정된 픽셀이 많이있었습니다. 일반적으로 노출이 장면에 적합하게 설정되지 않았 음을 나타 내기 때문에 양쪽 가장자리에서 피크를 피하려고합니다.

이를 해결하는 방법은 각 사진을 촬영 한 후 카메라의 히스토그램 표시를 확인하는 것입니다. 히스토그램의 한쪽 끝에 피크가 표시되면 일부 정보가 손실되고 노출을 조정해야합니다 (참고 : 공통적 인 부분이 있습니다) 보상하기 위해 "오른쪽 노출"에 대한 조언을 제공합니다. (양끝에 피크가 보이고 사진의 어두운 끝에 작은 피크가있는 경우 밝은 색조와 어두운 색조가 모두 손실됩니다. 한 가지 해결책은 HDR 기술을 사용하는 것입니다.)

다이내믹 레인지는 무엇이며 사진에서 어떻게 중요합니까? 개념을 조금 더 설명합니다.


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클리핑으로 "많은 정보가 매우 작은 범위로 압축되고있다"는 것에 동의하지 않습니다. 클리핑은 압축되지 않은 정보 손실을 의미합니다. 그렇지 않으면 도움이되는 답변입니다.
코너 보이드

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흰색 클리핑은 100 % 흰색이 아닌 픽셀 (또는 픽셀 영역)이 너무 밝게 노출되어 100 % 흰색 (255, 255, 255)으로 클리핑 된 경우입니다. 셔츠 칼라는 편안한 착용감을 위해 너무 잘린 것으로 간주됩니다. 즉, 그 사진에 대한 원시 파일을 살펴보면 (원본을 촬영 했습니까?), 대부분의 정보가 아직 거기에 있으며 필요한 모든 정보는 세부 사항을 다시 가져옵니다.

이제 실제 문제는 원시 파일의 100 % 흰색을자를 때입니다. 이 문제는 해결 될 수 없으며 일반적으로 상당히 불쾌 해 보입니다.


나는 거기에 아무것도 클립하지 않았다. 무슨 소리 야 and have clipped at 100% white (255, 255, 255)?
Aquarius_Girl

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약간의 인터넷 검색이 아마도 귀하의 질문에 대답 할 것입니다.

여기에의 링크를 클리핑에 위키 백과 문서에이.

그 기사에서 :

노출 과다로 인한 밝은 영역을 블로우 아웃 하이라이트 또는 플레어 하이라이트라고도합니다. 극단적 인 경우 잘린 영역이 잘린 영역과 잘리지 않은 영역 사이에 경계가 눈에 띄게 나타날 수 있습니다. 클리핑 된 영역은 일반적으로 완전히 흰색이지만, 하나의 컬러 채널 만 클리핑 된 경우에는 하늘보다 더 푸르거나 노란 하늘 영역과 같이 왜곡 된 색상 영역으로 표시 될 수 있습니다.


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클리핑은 채도의 또 다른 용어입니다.

업데이트 : 내가 하지 아니라 수학 / 기술 용어로, (포토샵이나 HSV 같이) 색상 채도 운영자 또는 변수에 여기 참조. 혼란을 드려 죄송합니다.


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클리핑은 채도의 다른 용어 가 아닙니다 . 클리핑은 데이터 손실의 용어입니다. 밝은 영역이 이미지에서 표현하기에 너무 밝거나 그림자가 너무 어두우면 클리핑이 나타납니다.
Steve Ross

@Steve Ross-이것이 정확히 채도입니다-픽셀 값을 포화시켜 극단적 인 값을 얻습니다.이 맥락에서 0과 255 (jpeg)입니다. Matlab / Simulink에 익숙한 경우이 동작을 시뮬레이션하는 블록을 포화라고합니다.
ysap

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그러나 이것이 채도 연산자 나 변수가 아닌 것이 맞습니다. 나는 대답에서 그것을 지적 했어야했지만 늦은 시간 때문에 아마 그 함정을 보지 못했을 것입니다.
ysap

그러나 포화의 수학적 정의는 추상적이며 클리핑 자체의 이해로 쉽게 번역되지 않습니다. 특히, "채도"라고 말하면 사람들은 그림자 영역을 압축하여 색상 강도를 추가하는 것에 대해 생각합니다. 그들은 OP가 인용 한 문제가 발생하는 하이라이트 영역의 변경에 대해 거의 생각하지 않습니다. 그렇습니다. 수학적 의미에서 픽셀 채도는 디테일의 손실을 유발하지만 OP는 조명 솔루션을 요구했습니다. 이러한 솔루션 (있는 경우)은 원본 이미지를 평평하게하여 클리핑을 제거 / 감소시킵니다.
Steve Ross

계속해서 ... 내 초기 응답에서 갑자기 죄송합니다. 이 문서에서는 채도의 수학적 정의에 상대적으로 좋은 en.wikipedia.org/wiki/Saturation_arithmetic 그것은 값의 "단속"을 말한다 - 즉, 클리핑.
Steve Ross
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