lauantai 19. joulukuuta 2015

Maneesikuvien jälkikäsittelyä

Pari viikkoa sitten julkaisemaani postaukseen Tuomarinkylän maneesissa pidetyistä esteratsastuskilpailuista tuli toive, että tekisin myös postauksen itse jälkikäsittelyvaiheesta ja kertoisin, kuinka olen itse selättänyt maneesikuvien keltaisuuden. Jos vastaus pitäisi tiivistää muutamaan sanaan, ne olisivat RAW-tiedostomuoto, kuvankäsittelyohjelma, avustettu valkotasapainon säätö, normaali jälkikäsittely ja kohinanpoisto.


Kuvankatseluohjelman mukaan raakakuva ei ollut alunperin lainkaan niin keltainen kuin lähtötilanne Lightroomissa kuvien tuonnin jälkeen. Otetaan tämä kuitenkin kannustavana esimerkkinä: jos syystä tai toisesta näin keltaisesta kuvasta on mahdollista saada väreiltään vielä suht normaali, sen pitäisi onnistua vähemmän keltaisienkin kuvien kohdalla.

Kuvat saa klikkaamalla suuremmiksi. Jos kuvankäsittelyohjelman säätönappien nimet ja toiminnot eivät ole tuttuja, olen esitellyt niitä yksityiskohtaisesti aiemmassa postauksessani.

Minulle on muotoutunut tietty kaava tai työtapa, jonka mukaisesti yleensä käsittelen kuvat riippumatta siitä, missä kuvat on otettu, mitä on kuvattu ja niin edelleen. Hienosäätö on totta kai asia erikseen. Oli kyse sitten maneesissa tai ulkokentällä otetuista kuvista, aloitan tarvittavan rajauksen ja horisontin suoristamisen tehtyäni varsinaisen jälkikäsittelyn yleensä valkotasapainon (WB, White Balance) säätämisestä. Ulkona otetuissa kuvissa kyse on usein hyvin pienestä muutoksesta, mutta maneesikuvien kohdalla sopivaa lukuparia säätimille Temp ja Tint saattaa joutua hakemaan enemmänkin riippuen maneesin valaistuksesta ja valaistuksen väristä. Esimerkkikuvan maneesissa oli käytössä keltaiset lamput, mutta myös raakakuvissa ennen Lightroomiin tuontia oli havaittavissa, että myös kuvauspaikka vaikutti kuvan keltaisuuteen lamppujen ja ratsukon etäisyydestä johtuen: mitä isompi hevonen ja mitä korkeammalle ratsukko esteillä hyppäsi, sitä paremmin lamppujen keltainen valo näkyi myös kuvassa. Vastaavasti ottaessani muutaman testikuvan pienistä ihmisistä esimerkiksi radankävelyn aikana, kattolampuista johtuva keltaisuus oli huomattavasti maltillisempaa.

Jos kuvan valkotasapaino on reippaasti pielessä, ainakin Lightroomissa voi auttaa itseään hyödyntämällä valkotasapainopipettiä, joka laskennallisesti selvittää pipetillä klikatun pisteen perusteella oikeat säädöt kuvan valkotasapainolle. Koska ohjelma tekee laskelmansa tämän yhden pisteen perusteella, välillä käy niin hyvin, että klikattuun pisteeseen sopivat säädöt ovat sopivat koko kuvaan, mutta sekään ei ole ennenkuulumatonta, että laskennallisesti päästäänkin toiseen ääripäähän tai muuten vain ei niin tyydyttävään lopputulokseen. Jos käy huonosti, pipettiä voi käyttää useamman kerran vaikka peräkkäin tai ottaa suosiolla härkää sarvista, unohtaa pipettityökalu ja ruveta kokeilemaan, millä arvoilla kuvan saisi näyttämään värimaailmaltaan luonnollisemmalta. Jos taas meillä oli tuuria, pipetin laskema arvo saattoi joko osua täysin kohdilleen koko kuvan osalta tai sitten selviämme loppusilauksesta pienin manuaalisäädöin. Jos apua valkotasapainon säätämiseen ei kuitenkaan tarvitse tai kyse on alunperinkin vain pienestä hienosäädöstä, pipettityökalua ei ole mikään pakko käyttää.

Kun valkotasapaino on säädetty kohdilleen ja kuva näyttää luonnolliselta, kaavoihini kangistuneena lisään tarpeen mukaan valotusta (Exposure), kontrastia (Contrast), säädän valoja (Highlights) ja avaan varjoja (Shadows) sekä säädän mustasta mustempaa (Blacks) ja valkoisesta valkoisempaa (Whites).

Tavanomaisten säätöjen jälkeen vuorossa on enää keskisävyjen kontrasti (Clarity) ja terävöitys (Sharpening: Amount) sekä kohinanpoisto, jotka osittain myös kumoavat tai vähentävät toistensa vaikutusta. Koska pidän itse terävistä kuvista, lisään myös maneesikuvissa hieman keskisävyjen kontrastia, joka näyttää siltä kuin toisi lisää yksityiskohtia kuvaan, vaikka samaan aikaan myös kohinan määrä lisääntyy hivenen. Lisäksi terävöitän kuvaa. Lopuksi vähennän kuvasta rakeisuutta eli kohinaa kohdan Noise Reduction säädinten avulla: kasvattamalla säätimen Luminance arvoa kohina vähenee, mutta vasta säätimen Color arvoa kasvattamalla myös värillinen kohina vähenee kuvasta. Tässä kohtaa päästäänkin tasapainottelemaan yhtäältä kuvan terävyyden, toisaalta kohinan välillä, sillä terävämpään lopputulokseen tähtäävät toimenpiteet lisäävät rakeisuutta ja kohinan vähentäminen puolestaan pehmentää kuvaa ja siis vähentää terävyyttä. Lopputulos riippuukin täysin siitä, mistä jälkikäsittelijä itse sattuu pitämään.

Tarkkoja arvoja eri säätimien lukuarvoille on mahdoton antaa, sillä paletissa on niin monta muuttuvaa tekijää, jotka vaikuttavat myös säätöarvojen valintaan: maneesin valoisuus ja valojen väri juuri tietyssä kohdassa, kuvauskalusto (mm. kohinansieto), kuvattavan hevosen väri, ratsastajan varusteiden väri, ... Alla on vielä lisäksi muutama esimerkkikuva, joiden toivon omalta osaltaan valottavan lisää tapaani käsitellä maneesikuvia ja toisaalta auttaa kiinnittämään huomiota erilaisiin kuvasta toiseen muuttuviin seikkoihin.


Periaatteessa samat kuvausolosuhteet kuin ylemmässä esimerkkikuvassa, eikä kimo hevosen värinä radikaalisti eroa kohtuullisen vaaleasta ruunikonkirjavasta. Sen sijaan valkotasapainoa piti hienosäätää lisää, sillä kuvat on otettu eri kohdissa maneesia ja lamppujen vaikutus on kuvaan hieman erilainen.


Mitä tummempi hevonen, sitä enemmän saa nähdä vaivaa, jotta yksityiskohdat erottuisivat kuvasta mahdollisimman hyvin. Halusin nähdä paremmin myös hevosen silmät, joten säädin vuorotellen keskisävyjen kontrastia, varjoja, kontrastia, poistin kohinaa ja huomasin vielä, etten ollut valkotasapainoonkaan aivan tyytyväinen.

Toki tummien hevosten kohdalla voisi päästä helpommallakin ja tyytyä pienempään väriskaalaan...


...tai esittää ratsastajakavereille kaino pyyntö, josko he voisivat maneesikilpailuissa suosia mahdollisimman vaaleita poneja ja huomioida valokuvaaja myös omissa asuvalinnoissaan:

Ei kommentteja:

Lähetä kommentti

Related Posts Plugin for WordPress, Blogger...