Тоновая кривая изображений

Я начинаю с черно-белых фотографий потому, что они проще: не надо заботиться о взаимосвязи каналов. Теперь давайте выясним, почему помогает правильная установка значений светов и теней и как использовать этот прием для проявления деталей в важных областях изображения.
Возьмем какое-нибудь черно-белое по цвету изображение, в котором света правильные, а максимальное значение теней составляет всего 60К.

Выправление теней неизменно приводит к значительному улучшению изображения. Простая кривая, в которой нулевая точка остается на месте, а точка 60К поднимается до 90К, не только затемняет картинку,но и повсеместно поднимает контраст. Все детали обретают выразительность, потому что тоновой диапазон расширяется более чем на треть. В каждой из смежных цветовых областей образуется больше различий, чем было до коррекции. Эти различия и делают изображение контрастным.

Цифровой метод - отличное начало, но он все же несколько примитивен. Как мы видели, овладеть им может даже дальтоник. Мыслящий дизайнер способен на большее.
Основной принцип работы с кривыми можно сформулировать следующим образом: круче кривая - сильнее контраст.
Стандартная кривая представляет собой прямую линию под углом 45°.

 

Почему черная и белая кошки здесь такие невзрачные, даже по сравнению с белой и серой, в том ряду, где лучше других получилась черная? (Подсказка: если вы знаете ответ, значит, вы близки и к пониманию того, почему лучшие ретушеры работают не в RGB, а в CMYK, - но мы не будем говорить об этом еще на протяжении нескольких статей.)
Кстати, общая фотография всех трех кошек значительно отличалась бы.

Когда мы начинаем изменять ее форму, одни участки становятся более крутыми, другие более пологими. Объекты, попадающие под воздействие крутых участков, улучшаются. К сожалению, области, которые соответствуют пологим участкам, обычно становятся хуже. В нашем гипотетическом примере на участке между ОК и 60К крутизна кривой возросла, а в интервале от 60К до 100К - уменьшилась. Но этот интервал нас не волнует, поскольку здесь ничего нет. Следовательно, в результате коррекции мы ничего и не потеряли. Кривая повредила несуществующую область изображения.

Если вы согласны с этим, следующим логичным шагом будет идея подавления областей, которые в действительности существуют, но не являются важными. То есть потерю качества во второстепенных областях изображения можно возместить дополнительной изюминкой в наиболее интересных для нас участках.

Белой кошке соответствует светлый участок кривой, черной - темный участок, а серой кошке - область, находящаяся где-то посередине. Пока нам достаточно этой информации, но в общем случае желательно более точно определить нужный тоновой диапазон. Для этого нужно установить курсор на самую светлую и самую темную области каждой кошки и выписать числовые значения, которые появятся в палитре Info. Или, находясь в диалоге Curves, открыть один из каналов и, нажав кнопку мыши, поводить курсором по изображению. При этом на кривой появляется подвижный круглый маркер, а внизу отображаются значения точки, в которой в данный момент курсор находится.

 После установки светов и теней нужно отрегулировать кривые, как показано на рисунке, так, чтобы крутые участки соответствовали тоновому диапазону каждой кошки. При этом предполагается, что области вокруг кошек нас не интересуют.

Прежде чем обратиться к кривым, каждая из которых должна заставить одну из кошек "замурлыкать" за счет других, зададим себе еще один вопрос.

 Кстати, общая фотография всех трех кошек значительно отличалась бы от трех отдельных изображений каждой изних. Будь все три кошки на одном снимке, мы удовлетворились бы оригиналом при условии, что света и тени в нем установлены правильно.
       

Но отсутствие даже одной из кошек открывает простор для маневра. Такую коррекцию можно сравнить с посещением магазина: одно дело знать, какую именно вещь вы желаете купить, и совсем другое - найти для этого деньги. Или, если использовать более удачную аналогию, то это похоже на обмен: чтобы получить то, что вы хотите, вам нужно найти нечто, с чем вы готовы расстаться.

Кривые на рисунке имеют повышенную крутизну в областях,

соответствующих определенной кошке. А платой за это являются пологие участки тонового диапазона, которые влияют на двух других кошек, снижая их контраст. Можно было бы также сформировать кривую, улучшающую сразу двух кошек, заплатив за это ухудшением третьей.
Но почему кривая, улучшившая серую кошку, так сильно испортит черную и белую? Все дело в тоновом диапазоне. Из трех кошек серая изначально имела наибольший уровень тоновых вариаций (а белая, соответственно, наименьший), поэтому соответствующий участок кривой длиннее, а его

коррекция обходится дороже и требует больше жертв в остальных областях.