Wednesday, 16 March 2016

ETTR - ETTL




 Koitan tässä vääntää rautalangasta käsitteitä ETTR (exposure to the right) ja ETTL (exposure to the left). Sitä varten kuvasin vanhassa ns. Kodakin apinakirjassa ollutta harmaasävykorttia. Sävyja on kahdeksan ja niiden densiteettiarvojen välinen ero on 0,3, mikä tarkoittaa sitä, että kirkkaimman ja vaaleimman välillä oleva densiteetti ero on 2,1.  Densiteettiero 0,3  vastaa yhtä aukkoarvoa, joten tämän kortin sävyala on tällä perusteella 7 aukkoarvoa tai 7 EV.

Toinen kuva on valotettu siten, että histogrammin oikea pää juuri ja juuri koskettaa oikeaa reunaa, eli ETTR. Toinen on valotettu tästä kaksi aukkoarvoa ali, mikä menee jo ohitse ETTL:n, mutta näin saan ilmiön paremmin havainnollistettua.



Kun molempien kuvien sävyala levitetään umpimustasta täysvalkoiseen, nähdään ETTR-valotuksen etu selkeämmin. Sävyjä löytyy 7 kappaletta ja sävyerot tummassa päässä ovat selkesäti suuremmat kuin ETTL-valotuksessa. Varsinkin printatessa ylemmästä versiosta saa alasävyiltään sävykkäämmän kuvan. Yläsävyt ovat vähemmän valotussa versiossa sävykkäämmät, mutta niitä on helpompaa säätää, koska sävyjä on yläsäsyissä paljon enemmän kuin alasävyissä.




Jos oletetaan että alkuperäinen kuva olisikin ollut negatiivi, jolloin sen negatiivi olisi tietysti positiivi. Marssijärjestys kääntyy. Nyt ETTL-periaatteella (jopa niin vasemmalle mennen, että hirvittäisi entistä Maalaisliittoakin) kuvasta saisi tummasta päästä sävykkäämmän positiivin. Eri sävyjen määrä ei tässä käännöksessä tietenkään kasva, mutta yläpään kapeampi sävyala ja vähempi sävyjen määrä ei haittaa, koska näköaisti ihmisaisti ei tee suurtakaan eroa oheisten kuvien yläpään sävyeroille. Se johtuu näköaistin logartmisuudesta.

Lopuksi vielä pieni matematiikkapläjäys. Jos haluaisi tietää, miten paljon vaikka densiteettiarvolla 0,7 varustettu pinta heijastaa valoa, niin seuraava laskutoimitus kertoo sen.


Vastaus on siis 20 %. Se on aika lähellä harmaakorteissa käytettyä arvoa 18 %, jonka heijastavan pinnan densiteetti taas on 0,74.

Sunday, 13 March 2016

Haittaako, jos jää vähän ali?




Isäni vuonna 1960 ottama valokuva siskostani ja serkusani katselmassa Turun linnan ikkunasta ulos. Kuvassa valokuvaamalla skannaamani negatiivi. Kuten histogrammista hyvin näkee, negatiivin sävyala mahtuu hyvin kameran kennon toistoalaan. Histogrammin tummaan ja vaaleaan päähän jää "löysää".







Kuvasin negasta myös yhden aukkoarvon tummemman ja yhden aukkoarvon vaaleamman version. Myös näissä tapauksissa negan sävyala mahtui kameran toistoalan sisälle. Kumpikin varsin naftisti toisesta päästä, mutta mahtuvat kuitenkin.

Kysymys kuuluukin, mikä näistä versioista on paras, jos tavoitteena on mahdollisimman sävykäs positiivikuva? Vai onko sillä edes mitään väliä, kun kaikissa kuvissa negan sävyala on kameran toistoalan sisällä? Voisi helposti kuvitella, että se tummuudeltaan keskimmäinen olisi paras, sitä kun on varaa säätää kummastakin päästä.




Kun kuvat käännetään Photoshopissa positiiveiksi, niin uusien kuvien histogrammit ovat negatiivikuvien peilikuvia. Silmämääräisestikin jo näkee, että tummimman negatiivin, siiis vaaleimman positiivin pikseleiden määrä on pienin. Se on alle 200, kun kahdella muulla se on selvästi yli 200. Pikseleillä on kuitenkin eroa, kuten vesillä, ainakin  muinaisen mainoksen mukaan. 




Kuvasa saadaan täysävykuva siten, että sen sävyala venytetään koko välille 0-255. Tässä olen käyttänyt automaattista sävyjen säätöä "tasapuolisuuden vuoksi". Vaalein negatiivi tuottaa tummimman positiivin ja päinvastoin. Keskimmäinen on jostain siltä väliltä. 


Otan tässä vain tummimman vaaleimman negan jatkokästtelyyn. Kummassakin on tyttöjen varjossa olevat jalat turhan tummia ja tummimmassa kuvassa myös ulkomaisemema on liian vaalea. Olen korjannut näitä toiminnossa shadows/highlights. Lopputulos on kohtuullinen. 


Vaaleimmassa negassa ei tarvitsisi korjata kuin varjopaikkoja. Niiden avaaminen vain ei onnistu, kun varjopaikat ovat kuvassa niin tukossa, että jalkoja ei saa enää "irti" taustan varjoista. Tälle on syynsä, jota yritän selventää seuraavan kaavion avulla.


Kaaviosta näkyy, miten kuvan sävyala aukkoarvoina ilmoitettuna muodostuu kuvatiedoston sävyarvojen funktiona. Tässä kuva on siis esitetty 8-bittisenä, jolloin sävyarvoja on yhteensä 256. Koska kuvaaja on logaritminen, niin tummat sävyt käyttävät vain pienen osan käytetttävissä olevista 256:sta bitistä. Esimerkiksi 8 aukkoarvoa tumpia sävyjä muodostetaan 56 ensimmäisen bitin avulla ja loput 200 voidaan käyttää 3:een  aukkoarvoon vaaleita sävyjä. Kun kuva levitetään täyssävyiseksi, niin tummassa päässä ei kertakaikkiaan ole riittävästi bittejä, jotta kuvasta tuli myös alasävyjen osalta sävykäs. Siksi negatiivi kannattaa skannata niin tummaksi kuin mahdollista, eli siten, että histogrammin vasen pää on mahdollisimman lähellä reunaa, ei kuitenkaan kiinni siinä. Vastaavasti dia skannataan ja digikuva ylipäänsä valotetaan siten, että histogrammin oikea pää on mahdollisimman lähellä  reunaa menemättä kuitenkaan ylitse. 

Tätä alasävyjen ongelmaa voi helpottaa merkittävästi skannaamalla kuvat suuremmalla bittisyvyydellä, kuin kameroiden normaalilla kahdeksalla bitillä. Kun järjestelmäkamerat yleensä taltioivat RAW-kuvat 12 bitillä, niin siinä saa merkittävästi pelivaraa alasävyihin. Mitä suurempi sävyjakuma negatiivissa on ja mitä paremmin halutaan tallentaa myös alasävyt, niin sitä suuremmalla syyllä on kuvata niin monen bitin bittisyvyydellä kun laitteesta vain löytyy. 

Tässä saattaa jollekin herätä kysymys, että miksi sävyjakauman käyrä on logaritminen. Se johtuu siitä, että ihmisen näköaisti monen muun aistin tavoin on myös logaritminen. Silmä ja aivot ovat kuvan perimmäinen tallennusväline. Jotta kuva näyttäisi samanlaiselta kuin se, mistä kuva on otettu, niin molempien sävyjakaumien  täytyy olla edes suunnilleen samanlaiset. Näköaisti on onneksi varsin sopeutuvainen, joten se antaa aika lailla anteeksi sävyjenkin toistumisen virheille.


Näköaistin kokema kirkkaus luminanssin eli pinnan kirkkauden funktiona.

Tällainen kuvasta loppujen lopuksi tuli. Ei mikään loistokuva, mutta lähtökohtaan nähden "not altogether bad". Varsinkin lehdessä painettavaksi tämä on ihan eri luokkaa alasävyjen suhteen kuin alunperin vaaleammasta negasta tehty kuva.

Tein vertailun vuoksi edellä olevista kahdesta ääripään negasta HDR-kuvan Photoshopilla. Tulos ei poikkea paljoakaan edellisestä. Vähän tummempi varjokohdistaan. Photoshop tekee tämän automaattisesti ja sitäkin voi sitten säätää tarpeen mukaan. Kuvan bittisyvyys on myös suuri, jopa 32-bittinen. Ihan kaikki niistä eivät kuitenkaan ole ihan todellisia sävyeroja antavia. 




Lopuksi vielä kuva minusta nuorena poikana junassa HDR-tekniikalla tehtynä. Photoshop siis rakentaa kuvan kahden tai useamman saman kuvan erisävyisen kuvaversion perusteella. HDR-tekniikka sopiikin minun mielestäni paremmin mv-kuviin kuin värikuviin. Värikuvista tulee helposti aika epäluonnollisen värisiä.

Jos joku ihmettelee otsikon kysymystä, niin se liittyy tietysti kaupan lihatiskiin aikana, jolloin vielä leikkeleet siivutettiin paikan päällä. Taitava kauppias laittoi aina hieman pyydettyä määrää enemmän kinkku- tai metvurstisiivuja ja kysyi sitten viattomasti, että haittaako, kun meni vähän yli. Yleensä ei haitannut, mutta valotuksessa haittaa. 

Wednesday, 9 March 2016

Köyhän miehen densitometriaa


Isäni ottama kuva ensimmäisestä bokseristamme Jaanasta sulhaskandidaatin kera. 50-luvulla ei ollut tapana leikata koiria, joten meilläkin riitti sulhasia riesaksi asti juoksuaikana. Härskeimpiä kosiomiehiä sai hätisteellä kepillä loitommaksi, kun pyrkivät hinkkaamaan suurimmat tarpeensa meidän lasten jalkoihin. 

Kuva nyt sinänsä ei ole kovin kaksinen, se onkin tässä lähinnä valokuvaopetuksen demonstraatio-mielessä. 

Kuvan negatiivi näyttää suunnilleen tältä valopöydässä. Olen skannannut siitä sellaisen version, että karhukoirankin tummassa turkissa on hieman sävyjä näkyvissä. Kuvassa on pari tummuuspistettä. Ne tarkoittavat painokoneen antaman rasteripisteen koko. 0% on täysin valkoinen ja 100% on umpi musta.

Kuva positiiviksi käännettynä. Vaaleat osat tuppaavat jäämään sävyttömiksi tässä vähennyslaskulla tapahtuvassa käännöksessä.

Korjasin vähän vaaleita sävyjä Shadows/Highlights toiminnolla. Nyt lumessakin on vähän sen struktuuria näkyvissä. 

Kuten sanoin, niin kuva on korkeintaan käypänen aiheensa ja teknisen toteutuksensa suhteen. Otinkin se siksi, koska se soveltuu hyvin negativin karvalakkimalliseen densiteetin eli optisen tiheyden mittaamiseen. 

Densiteetti on tulevan I0 ja heijastuneen  tai läpäisevän I valon suhteen kymmenkantainen logaritmi.



Kun negatiivissa eri kohdat läpäisevät valoa eri tavalla (sehän on koko jutun juju), niin densiteettikin vaihtelee eri kohdissa negatiivia. Kuvan suurimman ja pienimmän densiteetin erotusta kutsutaan kuvan sävyalaksi. Sen halusin saada selville. 

Kun minulla ei ollut käsillä densitometriä (tai oli, mutta ei saanut sitä toimimaan), niin tein korvaavaan virityksen. Köyhän miehen densitometri on ehkä hieman turhan vaatimaton nimitys, laitteistoni koostui sentään ostohetkellä melkein neljä tonnia maksaneesta järkkäristä makro-objektiiveineen ja valonlähteenäkin oli värikorjatut loistelamput. Tosin tässä yhteydessä niiden värikorjauksella ei ollut juuri merkitystä. Olihan kuvakohde mustavalokoinen negatiivi.


Ensin otin kuvan siitä taustapaperista, jota käytän heijastimena negoja skannatessani. Tämä on osa siitä kuvasta, loppu on ihan ihan tylsää. Kun minulla oli automaattivalotus päällä ilman valotuksen korjauksia, niin lopputulos oli enemmän ja vähemmän tasaisen harmaa siten, että paperin tummuusarvot olivat aika tasan 50%. Muutaman prosenttiyksikön heitto ei minun tapauksessani haittaa mitään. 

Edellisen kuvan valotusarvot. 1/30 sekuntia, f:5.0 ja 100 ISO. 

Kyseinen valotusaika, aukkoarvo ja herkkyys yhdistelmä vastaa EV-arvoa vähän vajaa 10. Jos sattuu omistamaan meikäläisen tavoin vanhan kunnon analogisen valotusmittarin, niin muunnost näkyy siitä yhdellä silmäyksellä. EV-arvo on valotusarvo. Siitä voi käydä tietonsa tarkistamassa tai täydentämässä täällä

Samaisen mittarin takana on taulukko, jolla EV-arvot muutetaan valaistusvoimakkuuden luxeiksi. Nykyään tosin käytetään ISO-arvona sataa, mutta kun tässä on kyse suhteellista arvoisa, niin sillä ei ole mitään väliä. ISO-arvon ollessa 100 näistä luksi-lukemista pitää ottaa yhtä pykälää pienempi. Negan takana olevasta paperista heijastuvan valon valaistusvoimakkuus on siis suunnilleen 2500 luksia. 

Seuraavaksi otin kuvan negatiivista siten, että mittasin valotuksen negatiivin tummasta osasta eli lumesta. Tulos oli tällainen. 



Valotusarvot nämä


EV-arvo aika tarkaan 4 ja siitä valaistusvoimakkuudeksi 44 luksia. Sitten ei kun laskemaan.



Tämän negatiiviruudun maksimi densiteetti olisi siis noin 1,8.



Seuraavaksi valotin mitaten kameran pistemittarilla tumman koiran mukaan. Koiran selän K-arvo on nyt suunnilleen 50%. 

Valotusarvot olivat nyt nämä

EV-arvo on 8, josta valaistusvoimakkuudeksi 700 luksia. Josta laskemalla saadaan negatiivin minimidensiteetiksi


Maksimi- ja minimidensiteettien erotus on negatiivin sävyala, tässä siis laaduttomana lukuarvona 1,8-0,6=1,2. Kun valokuvaajat ovat tottuneet ajattelemaan asioita aukkoarvoina ja niiden erotuksina, niin muunto käy helposti, kun densiteettien erotus jaetaan 0,3:lla kolmella. Negatiivin sävyala olisi tämän perusteella siis 4,0 aukkoarvojen lukumäärän tai EV-arvojen erotusta, mitkä ovat sama asia. Matemaattisena kaavana EV-arvojerotunksen  ja densiteetin välinen yhteys on 







Lopulta laitoin vielä varmistukseksi molempien negojen negatiivi- ja  positiivikuvat siten yhteen, että lumi otettiin toisesta ja koirat toisesta. Tumman koiran turkki ja lumi ovat silmämääräisesti yhtä tummia. 

Ehkä on syytä vielä korostaa, että tästä ei voi päätellä sitä, miten iso sävyala kuvaustilanteessa ollut ja millaisen sävyala tulee olemaan tästä mahdollisesti tehdyllä printillä tai kuvaruudussa näkyvällä kuvalla. 

10.3.2015. Kikka kakkonen


Toisin kuin Jore Puusa ehdottelee, niin negan densiteettiä ei voi laskea suoraan negasta kuvastusta tiedostosta. Liian paljon on informaatiota kateissa. Sitä paitsi K-arvot ovat luonteeltaan lineaarisia. Vaaleus vähenee pisteen koon kasvaessa lineaarisesti, kun pisteen koko ilmoitetaan prosentteina maksimista. Jäljelle jää kuitenkin kikka kakkonen, mutta se vaatii vähän lisäinformaatiota.

 Tämän kuvan histogrammi on suoraan kameran jäljltä, sille ei siis ole tehty vielä mitään. Kun molemmissa päissä on tyhjää, niin siitä voidaan päätellä, että negatiivin sävyala on pienempi kuin kameran toistoala. Mutta kuinka paljon.

Kamerani, Canon EOS 5 Mark II:n toistoalaksi, eli dynamiikaksi kerrotaan lukuisissa netissä olevissa testeissä noin 11 aukkoarvoa eli 11 EV. Tästä voitaneen lähteä liikeelle, parempaa tietoakaan ei ole.



Photoshopin Treshold-toiminnolla voidaan tutkia, mistä sävyarvosta alkaen digikuvaan on alkanut muodostua jotain ja mistä arvosta alkaen kaikki loppu on puhkipalanutta. Kuvallista informaatiota on siis arvojen 47 ja 237 välissä. Pieni tumma viiva 47:n vasemmalla puolella on niin heikko, että tutkittaessa kuvaa siinä ei silmällä näe vielä mustaa missään. Negatiivin todellinen sävyala jää silloin näin lukujen väliin.

Nyt tulee matematiikkaa sillä volyymilla, että sitä pelkäävien kannattaa pistät silmät kiinni.

Kun kameran dynamiikka on mainitut 11 aukkoarvoa, niin sävyarvot 0 - 255 umpimustasta puhkipalaneeseen valkoiseen on jaettava 11 osaan. Ei suinkaan tasavälisesti, vaan eksponentiaalisesti kuten digikuvalle kuuluu tehdä. Silloin saadaan seuraavanlainen taulukko sävyarvojen ja EV-arvojen välille.


Negan tumman pään raja-arvo on siis EV-arvona jossain 7:n ja 8:n välissä ja vaalean pään vastaava arvo EV-arvojen 10 ja 11 välissä. Kolmosta siis pukkaisi näiden erotukseksi. 

Jos merkitään sävyarvoa S:llä ja EV-arvo olkoot yllättäen EV, niin näiden välinen matemaattinen malli on muotoa. 



Tästä ratkaisemalla


ja sijoittamalla sävyarvot lausekkeisiin




 EV-arvojen erotus, negan sävyala  olisi siis 3,2 aukkoarvoa,  densiteettien erotuksena ilmaistuna aika lähellä ykköstä. Jos joku ihmettelee jakajan lukuarvoa, niin todettakoon, että


Sen enempää en tämän kaavan taustoja ryhdy tässä selvittämään. Kyseessä on ekstponettifunktio ja asiat ovat ymmärrettävissä lukion lyhyen matematiikan pohjalta. Ei ehkä ihan kutosen oppilaille, joten sellaisten lienee syytä keskittyä vähemmän vaativia matemaattisia taitoja vaativiin hommiin. Kuten vaikka toimimaan valtionvarainministerinä. 


Jos toiseksi luvuksi otetaankin mustan pään hännän päätepiste, niin pienmmäksi EV-arvoksi saadaan 6,3 ja erotukseksi vastaavasti 4,5. Densiteettieron mittaaminen tällä tavalla on vähän epävarmaa, jos jommassa kummassa histogrammin reunassa on vain hyvin vähän pikseleitä. Tosin ei se densitometrilläkään juuri sen helpompaa oli siinä tapauksessa. 


Sama juttu kuvaajan avulla. Sävyarvon ja EV-arvon välinen yhteys. Vaaka-akselilta on luettavissa kuvan sävyala pystyvivojen välisenä erotuksena. Vihreät viivat kuvaavat tilannetta, jossa koirakuvan tummassa päässä oli otettu huomioon tumman pään "häntä".

Onnetoman sävyttömän kuvan sävyala edellisessä metodilla selvitettynä on vain 2,4 aukkoarvoa. 

Kuvasta ei saakaan kovin kummoista positiivia.


Laitetaan vielä vertailun vuoksi negatiivi, jonka sävyala on noin 6 aukko-arvoa. Kun se on skannattu histogrammin osoittamalla valotuksella, niin ei ole suuria vaikeuksia tehdä tästä 60 vuotta vanhasta negatiivista sävykästä positiivikuvaa.