อะไรคือการใช้งานที่แตกต่างกันของวิธีการแปลงเป็นขาวดำ?


10

บทช่วยสอนนี้อธิบายวิธีการแปลงรูปภาพเป็นขาวดำหกวิธี:

  1. การดำเนินการแปลงระดับสีเทา "มาตรฐาน"
  2. การดำเนินงานที่ไม่ดี
  3. แยกย่อยเป็น RGB และใช้ช่องใดช่องหนึ่ง
  4. ย่อยสลายเป็น HSV และใช้ช่องทาง Value (V)
  5. ย่อยสลายเป็น LAB และใช้ช่องทาง Lightness (L)
  6. การใช้ตัวกรองช่องสัญญาณ

เทคนิคต่างกันเฉพาะในปริมาณที่แต่ละการควบคุมมีให้กับการแปลงหรือพวกเขาให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่?

มีสถานการณ์ที่เฉพาะเจาะจงหรือไม่เมื่อมีสิ่งใดสิ่งหนึ่งต้องการเหนือสิ่งอื่นใดหรือเป็นเรื่องของความชอบส่วนตัว?


1
สวัสดี Vikas คุณช่วยอธิบายเป้าหมายการถ่ายภาพของคุณให้มากขึ้นได้ไหม? มีหลากหลายรูปแบบขาวดำสำหรับการถ่ายภาพและเทคนิคการแปลง B&W ที่แตกต่างกันจะช่วยเสริมสไตล์ที่แตกต่าง การรู้ว่าคุณต้องการสไตล์แบบไหนจะไปได้ไกลกว่าการได้คำตอบที่ดีที่สุด บางสไตล์มีความคมชัดสูง, ความคมชัดต่ำ, ปุ่มสูง, ปุ่มต่ำ, ตัวเลือกที่มีโทนสีเล็กน้อย (เช่นสีน้ำตาลอ่อน / น้ำตาลอ่อนมาก) เป็นต้น
jrista

1
สวัสดีจอนฉันไม่คิดว่าฉันมีกรณีการใช้งานเฉพาะในใจเมื่อฉันถามคำถาม เจตนาของคำถามทั่วไปมากกว่านั้น จะรู้ว่ามีกรณีการใช้งานเฉพาะเมื่อต้องการมากกว่าหนึ่งอื่น ๆ
Vikas

ที่เกี่ยวข้อง: photo.stackexchange.com/questions/86599/…
Rafael

คำตอบ:


3

ตามทฤษฎีแล้ววิธีที่เหมาะสมในการแปลงภาพสีเป็นขาวดำควรใช้ ช่องส่องสว่าง ความส่องสว่างเป็นตัววัดว่าดวงตาของเรามีความอ่อนไหวต่อสีใดสีหนึ่งดังนั้นเราจะเห็น "ความสว่าง" ได้อย่างไร อนิจจา Gimp มีหลายวิธีในการแปลงเป็น B&W แต่ไม่ใช่วิธีที่เหมาะสม :-(

นี่คือภาพทดสอบที่ฉันใช้เพื่อเปรียบเทียบวิธีการที่แตกต่างกัน คุณสามารถดาวน์โหลดและดูด้วยตัวคุณเอง:

ภาพทดสอบ

สามเหลี่ยมด้านซ้ายเป็นส่วนผ่านก้อนสีในเครื่องบินที่มีพรรค R, G และ B ที่ผมทำส่วนใน เชิงเส้นพื้นที่ -RGB แล้วแกมมาเข้ารหัสมัน sRGB สามเหลี่ยมทางด้านขวาคือการเรนเดอร์ B&W ที่“ เหมาะสม” ของก่อนหน้านั่นคือความส่องสว่างที่เข้ารหัสด้วยแกมม่า การแปลงภาพนี้เป็น B&W ฉันทำการสังเกตต่อไปนี้:

  • สีเขียวเป็นสีที่เบากว่าสีน้ำเงิน แต่วิธีการแปลงหลายวิธีไม่ยอมรับสิ่งนี้และทำให้พรรคทั้งหมดที่มีความสว่างเท่ากัน
  • desaturate / lightness มีปัญหานี้ (น้ำหนักเดียวกันกับพรรคทั้งหมด) และนอกจากนี้ยังสร้างสายประดิษฐ์บางอย่างในรูปสามเหลี่ยม
  • desaturate / ค่าเฉลี่ยยังให้น้ำหนักเท่ากันทุกพรรค แต่ให้ภาพที่นุ่มนวลขึ้น เพียง แต่มีแนวโน้มที่จะทำให้สีอิ่มตัวเข้มกว่าสีอิ่มตัวน้อยกว่า
  • desaturate / luminosity เข้ามาใกล้ แต่บลูส์และสีแดงอิ่มตัวมีการแสดงผลมืดเกินไป ในทางเทคนิคนี่คือ ช่องทางlumaคือสิ่งที่ "ถูกต้อง" ยกเว้นการลืมถอดรหัส / เข้ารหัสแกมม่า
  • แปลงเป็นสีเทาเหมือนกับ desaturate / luminosity
  • รักษาช่อง R, G หรือ B เดียวดูแปลกจริง ๆ ถ้าคุณมีสีอิ่มตัว
  • ช่อง V จาก HSV ทำให้พรรคทั้งหมดเป็นสีขาวซึ่งผิดธรรมชาติมาก
  • ช่อง L จาก LAB นั้นแย่มากเพราะมันไม่รักษาสีเทา (มันเบาเกินไป)
  • ช่อง Y จาก ITU R709 เป็น luma เช่นเดียวกับ desaturate / luminosity
  • ช่อง Y จาก ITU R470 นั้นเป็น luma ด้วยเช่นกัน แต่ใช้น้ำหนักสำหรับ R, G และ B ที่แตกต่างจากน้ำหนัก sRGB จริง ๆ แล้วฉันคิดว่ามันเป็นการแสดงผลที่เป็นธรรมชาติที่สุด

ตกลงตอนนี้นี่เป็นทฤษฎีเกี่ยวกับการทำให้การเรนเดอร์ "เป็นธรรมชาติ" มากที่สุด ในทางปฏิบัติคุณอาจต้องการใช้การแสดงผลใด ๆ ที่แสดงภาพในมือได้ดีกว่า ตัวอย่างเช่นคุณอาจมีน้ำหนักเกินสีแดงในมิกเซอร์ช่องทางเพื่อเพิ่มความสว่างและสีผิวที่เรียบเนียนหรือเพื่อเพิ่มความคมชัดระหว่างท้องฟ้าสีฟ้าและเมฆสีขาว ข้อสรุปส่วนตัวของฉันคือ:

  • หากภาพไม่มีสีอิ่มตัวอย่างยิ่งวิธีการใด ๆ ที่ควรให้การเรนเดอร์ที่สมเหตุสมผลให้บันทึก L จาก LAB ฉันจะไม่สนใจมากเกินไปและใช้สิ่งใด ๆ ของพวกเขาอาจเปลี่ยนเป็นสีเทาหรือไม่ดี / ความส่องสว่าง (ซึ่งเหมือนกัน)
  • หากมีสีอิ่มตัวและฉันต้องการการแสดงผลที่เป็นธรรมชาติที่สุดฉันจะไปหาช่อง Y จาก ITU R470
  • ถ้าฉันต้องการการควบคุมมากกว่านี้ฉันจะใช้ตัวปรับช่องสัญญาณเริ่มต้นที่ประมาณ (1/3 R, 1/2 G, 1/6 B) จากนั้นปรับแต่งเพื่อลิ้มรส
  • ในกรณีใด ๆ ฉันจะแก้ไขภาพด้วยเครื่องมือเส้นโค้งที่เหมาะสมกว่าการแปลงเพียงเพื่อให้ได้ความคมชัดและความสว่างที่น่าพอใจ

การแปลงเพียงช่องเดียวนั้นคล้ายคลึงกับการถ่ายภาพแบบ B / W ด้วยฟิลเตอร์สีที่แข็งแกร่ง (เช่นฟิลเตอร์สีแดง) นี่เป็นกลอุบายจาก 'วันเก่า' เพื่อนำวิชาเฉพาะออกมา ตัวอย่างเช่นเมื่อถ่ายภาพเกมกอล์ฟหรือคนบนพื้นหญ้าการใส่ฟิลเตอร์สีแดงลงบนจะเป็นการถ่ายภาพวัตถุที่อยู่บนพื้นหญ้าและท้องฟ้า มันจะขึ้นอยู่กับหัวข้อที่คุณต้องการใช้ตัวกรอง ใช้ชั้นตัวกรอง B / W จากนั้นเล่นกับสมดุลสีขาวและสี / ความอิ่มตัวด้านบนเพื่อดูว่ามันมีผลกระทบอย่างไร ด้วยการจัดการแบบดิจิทัลคุณจะได้รับเอฟเฟกต์ต่าง ๆ มากมาย
Alex Feinman

3

เทคนิคต่างกันเพียงแค่การควบคุมตามจำนวนที่ให้มากกว่าการแปลงเท่านั้นหรือจะให้ผลลัพธ์ที่ต่างออกไป?

มีตัวอย่างของภาพที่ถูกแปลงสำหรับแต่ละเทคนิคสำหรับภาพต้นฉบับเดียวกัน มันง่ายที่จะเห็นว่าผลลัพธ์นั้นแตกต่างกันอย่างแท้จริงดังนั้นมันจึงไม่ใช่แค่ปริมาณการควบคุม

โดยเฉพาะ - ตัวอย่างเช่นการย่อยสลายแบบ RGB เทียบกับการแยกย่อยแบบ HSV: ในอดีต BW คือค่าสีช่องสัญญาณเฉพาะ ในส่วนหลัง - เป็นค่า V (ค่าหรือความสว่าง) ของพิกเซล ค่า V เป็นฟังก์ชั่นของส่วนประกอบ R, G และ B ดังนั้นจึงเห็นได้ชัดว่าจะมีความแตกต่าง!


1

เทคนิคต่าง ๆ ในปริมาณการควบคุมที่ให้มากกว่าการแปลงเท่านั้นหรือพวกมันส่งผลให้เกิดผลลัพธ์ที่ต่างกัน

พวกมันทำงานแตกต่างกันมากโดยรักษาส่วนต่าง ๆ ของข้อมูลสีดั้งเดิมที่ปรากฏในภาพ พวกเขามักจะให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน แต่การเลือกหนึ่ง ๆ ซ้ำ ๆ นั้นขึ้นอยู่กับช่างภาพโดยสมบูรณ์ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับลักษณะของภาพต้นฉบับและความตั้งใจของเขา / เธอ

หนึ่งไม่ดีกว่าอื่น ๆ แต่ 1 และ 2 มักจะให้ผลลัพธ์ "สีเบจ"


โดย "สีเบจ" คุณอาจหมายถึงความแตกต่างน้อยลง? มันเป็นสีเทาบริสุทธิ์จริงๆไม่มีสี
ysap

ขออภัย "สีเบจ" ดูเหมือนจะเป็นศัพท์แสงไม่แพร่หลายพอ :) สิ่งที่ฉันหมายถึงคือภาพเหล่านั้นมีแนวโน้มที่จะปรากฏออกมาโดยไม่มีตัวอักษรมากและจดจำได้ง่ายเมื่อรูปภาพดิจิทัลสีเปลี่ยนเป็น BW โดยใช้เครื่องมือสำเร็จรูปที่ง่ายที่สุดที่มีให้
Mart Oruaas

0

ฉันเพิ่งทดลองกับฟิลเตอร์สีบน DSLR ของฉัน ชุดประกอบด้วยสีแดงสีส้มสีเหลืองและสีเขียว ปกติฉันจะถ่ายไฟล์ดิบและใช้โมดูลมิกเซอร์แชนเนลดาร์กเข้มกับค่าที่ตั้งไว้ล่วงหน้าจากนั้นก็ยุ่งกับแถบเลื่อนเพื่อให้ได้สมดุลของโทนเสียงที่ฉันต้องการเมื่อทำการประมวลผลสำหรับเอกรงค์ ปัญหาคือเมื่อใช้ตัวกรองสีแดงโดยเฉพาะตัวปรับแต่งช่องสัญญาณทำให้ข้อมูลยุ่งเหยิงสูญเสียรายละเอียดจำนวนมากหรือแนะนำสิ่งประดิษฐ์ขึ้นอยู่กับสิ่งที่ฉันพยายาม
ดังนั้นเลื่อนแถบเลื่อนความอิ่มตัวที่ต่ำต้อยและเยินยอมากในโมดูลความคมชัด / ความสว่าง / ความอิ่มตัว ตั้งค่าตัวเลื่อนเป็น 0 จากนั้นใช้เส้นโค้งโทนสีเพื่อปรับโทนทั้งแบบโกลบอลหรือแบบภายในด้วยการเลือก ผลลัพธ์ดีกว่าตัวปรับช่องสัญญาณมาก

โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.