인기있는 관광지가 완전히 비어있는 일련의 사진을 본 것을 기억합니다. 일련의 사진을 찍은 다음 Photoshop에서 결합하여 수행되었다고 가정합니다. 하지만 더 연구 할 수 있도록 그 기술의 이름은 무엇입니까? 실제로 답변 내에 필요한 단계를 게시 한 경우 보너스 포인트.
인기있는 관광지가 완전히 비어있는 일련의 사진을 본 것을 기억합니다. 일련의 사진을 찍은 다음 Photoshop에서 결합하여 수행되었다고 가정합니다. 하지만 더 연구 할 수 있도록 그 기술의 이름은 무엇입니까? 실제로 답변 내에 필요한 단계를 게시 한 경우 보너스 포인트.
답변:
이 효과를 달성하는 간단한 방법 중 하나는 동일한 장면을 여러 번 촬영하고 중간 블렌딩을 사용하여 결합하는 것 입니다. 이 기법은 일반적으로 노이즈 감소에 사용되며 매우 효과적이며 실제로는 장면을 걷는 임의의 사람들과 같은 "노이즈"를 숨길 수 있습니다.
중앙값 혼합이 효과적으로 수행하는 것은 동일한 장면의 여러 샷을 결합하여 각 픽셀의 색상 (또는 각 픽셀의 각 RGB 색상 채널)을 각 샷의 해당 픽셀 색상의 중간 값 으로 대체하는 것입니다. 샷의 50 %보다 밝고 다른 50 %보다 어둡게 선택된 색상 값.
중간 평균 블렌딩은 단순한 평균화 (디지털 스태킹 또는 단순히 더 긴 노출)에 비해 "이상 값", 즉 "합의"값과 멀리 떨어져있는 픽셀 값을 거부하는 데 훨씬 효과적입니다. 노이즈 또는 프레임의 장애물로 인해 실제로, 이것이 의미하는 것은 적절하게 수행 된 중간 블렌딩이 움직이는 사람이나 다른 장애물이 평균 이미지 나 긴 노출에서 생성되는 경향이있는 희미한 흐릿한 "고스트"를 겪지 않는다는 것입니다.
중간 블렌딩의 주요 단점은 성공적인 장애물 제거를 보장하기 위해 이미지의 각 픽셀이 50 % 이상의 샷에서 가려지지 않아야한다는 것입니다. 그렇지 않으면, 일부 픽셀의 "진정한"모호하지 않은 색상이 실제로 이상치로 거부되어 결과에 나타나는 포 그라운드 장애물의 임의의 조각이 다소 발생할 수 있습니다. 따라서 중간 값 블렌딩은 50 % 보장되지 않은 범위의 요구 사항을 안정적으로 충족시킬 수없는 매우 복잡한 장면에는 적합하지 않습니다. (이러한 경우 Jahaziel이 제안한 수동 스티칭 은 추가 노동 비용으로 더 효과적 일 수 있습니다.)
또한 캡처하려는 실제 장면에 물결 치는 깃발이나 하늘을 가로 질러 움직이는 구름과 같은 움직이는 요소가 포함 된 경우 중간 값 혼합으로 인해 결과가 좋지 않을 수 있습니다. 긴 노출로 인해 움직이는 구름이 줄무늬로 흐려지는 반면 중간 값 혼합은 대부분의 샷에 나타나는 색상에 따라 각 픽셀을 "구름 회색"또는 "하늘색"으로 채색하려고 시도하여 잠재적으로 이상하고 못생긴 결과. 다시, 수동 마스킹 (예를 들어 하늘에 단일 샷을 사용하고 사진의 비 스카이 부분에만 중간 블렌딩을 적용)을 통해이 문제를 해결할 수 있습니다.
또한 이미지 스태킹 기술과 마찬가지로 정적 장면과 정확히 동일한 시점에서 여러 장면을 촬영할 수 있어야합니다. 어느 정도까지는 디지털 이미지 정렬로 약간의 카메라 흔들림을 보정 할 수 있지만 좋은 삼각대가 권장됩니다.
(안타깝게도 개인적으로이 기술을 설명 할 수있는 좋은 사진은 없습니다. 그러나 위의 첫 번째 단락에서 링크 된 PetaPixel 게시물에는 Google을 통해 찾은 이 자습서 와 같이 일부 내용 이 있습니다 .)
나는 실제로 이런 식으로 사진을 촬영했습니다. 이것은 포틀랜드 시내에서 오후 중반 쯤에 총에 맞았으며 실제로 다리를 따라 이동하는 교통이 있었다고 확신합니다.
이 셋업에는 편광판 위에 18 스톱 ND 필터를 쌓고 11 분 동안 프레임을 노출시키는 것이 포함되었습니다 (정확한 707 초). 사람이나 차가 계속 움직이는 한 노출이 느리면 부분적으로 노출 된 유령이 아니더라도 전혀 노출되지 않습니다.
기술은 ...
이 기술을 사용하면 그림자에서 특히 눈에 띄는 색 노이즈가 매우 많이 발생합니다. 어두운 프레임 을 사용하는 것이 좋습니다 .
올바른 기술은 긴 노출 + ND 필터 라고 생각합니다 . ND 필터는 더 긴 노출 시간을 허용하는 데 사용됩니다. 장시간 노출이 사용되는 경우 적절한 대체품의 삼각대가 필수입니다.
그러나, 나는 그 기법을 실현할 수없는 경우에 대안적인 전략 인 Compositing 을 제공하고자합니다 .
나는 삼각대가 허용되지 않고 사람들의 움직임이 일정하지 않은 여행지에서 촬영했습니다. 즉, 한 지점에 잠시 서서, 응시하고, 셀카를 찍고 다른 지점으로 이동하여 반복합니다. 그들이 같은 지역에 머무르는 시간은 내가 사용하는 노출 (현재 장비에 주어진)만큼 쉽게 될 수 있습니다.
그래서 내가 한 것은 동일한 지점에 서서 카메라를 동일한 공간에 동일한 공간에 유지하기 위해 가능한 한 최선을 다한 상태에서 수동 설정을 사용하여 여러 장의 사진을 찍은 다음 레이어 정렬 소프트웨어 (Photoshop에는 자동 정렬 기능이 있음)를 사용하는 것입니다. 그런 다음 레이어 마스크를 사용하여 "사람들을 숨기거나"사람들의 풍경을 드러냅니다. (수동 모드는 가능한 한 노출을 균일하게 유지하기 위해 사용됩니다).
이 문제를 해결하려면 샷을 너무 먼 거리에서 찍어서는 안됩니다. 이는 조명을 동일하게 유지하기위한 것입니다 (반대의 필요가 있거나 반대가 필요하지 않은 한) 또한 풍경의 어느 부분을 추적해야합니다 여전히 장애물없이 촬영해야하므로 장면에서 모든 사람을 완전히 제거 할 수 있도록 필요한 모든 샷 (레이어가 충분 함)을 얻습니다.
참고 : 장시간 노출 기술, 특히 그리 길지 않은 노출은 사람 / 물체의 움직임이 일정한 장면에 더 적합합니다. 사람이나 물체가 너무 오랫동안 서있는 상태에서는 "유령처럼"노출에 노출되기 때문입니다.
인간의 첫 번째 사진은 긴 노출을 사용하여 촬영되었습니다. 거리는 번화했지만 그의 신발을 빛나게 한 남자 만이 영화에 출연하기 위해 계속 노출되어있었습니다. 이것은 초기 사진이므로 ND 필터가 필요하지 않습니다!
이 작업을 수행하는 한 가지 확실한 방법은 매우 이른 아침에 현장에 오는 것입니다.
여름 아침에 5시에 오면 이미 맑지 만 한 사람도 보이지 않습니다. 따라서 어떤 기술도 필요하지 않습니다!
실제로 장시간 노출이나 너무 많은 사진이 필요하지 않습니다. 찾고있는 정확한 방법을 백그라운드 빼기 ( ~ foreground detection )라고합니다.
알고리즘은 사진에서 움직이는 것을 감지하여 제거 할 수 있습니다 (또는 그 반대). 대학에서 우리는 짧은 배경 에서 움직이는 물체를 제거하는 "배경 감쇄를위한 가우스 혼합 모델"( pdf )을 수행했습니다.
비디오 예-> 그림 (처음 찾은 링크)
또는 10 개의 배경 그림 및 10 개의 약간 움직이는 물체가있는 예 -> Graphcut 배경 빼기 (이 경우 중앙값이 실패 할 수 있음)
"움직이지 않는 개체"만 계산하기 때문에 중간 방법보다 낫습니다. = 일부 샷 / 배경과 그 뒤에 / 뒤에 일부 개체가 30 % 만 보이는 경우-> 중간은 실패 할 수 있지만 그렇지 않습니다.
더 많은 기술 정보
몇 가지 이름이 있습니다. "시간 경과", "폐기 됨", "하이퍼 경과", "포스트 묵시록"등
빈 도시 또는 거리 이미지의 기본 원리 : 카메라 노출은 빛 에너지를 축적합니다. 보통 우리는 1 초 동안 노출합니다. 그러나 우리는이 경험 법칙을 어 기고 노출을 연장하여 지속 시간이 몇 분 또는 몇 시간이 될 수 있습니다. 이것은 매우 어두운 중성 밀도 필터 및 / 또는 작은 렌즈 조리개 또는이 둘의 조합을 사용하여 달성 할 수 있습니다.
다른 기술은 셔터 속도를 가장 빠른 설정으로 설정하고 작은 조리개 설정과 결합하는 것입니다. 그런 다음 반복해서 노출하고 일시 중지했다가 다시 노출합니다. 각 노출은 필요한 노출의 일부를 축적합니다. 노출은 각 작동 사이의 지연과 함께 여러 번 반복됩니다. 이 방법은 결국 필요한 빛 에너지를 축적합니다.
"유령"효과는 정지 된 물체 기록이지만 통과하는 물체가 기록 될만큼 오래 머 무르지 않기 때문입니다.