ما هو التسجيل الخام؟ كيف تختلف عن اللقطات العادية؟

ألن يكون رائعًا إذا كان كل ما عليك فعله هو توجيه الكاميرا إلى شيء ما ، والنقر فوق زر ، ومثل السحر ، تظهر صورة قابلة للحياة تمامًا من الجانب الآخر؟ في يومنا هذا وفي عصر اكتساب الصور الرقمية ، يمكن للتجربة الحديثة أن تشعر كثيرًا بهذا الشعور.

ومع ذلك ، فإن العملية ليست بالبساطة التي تبدو عليها. التسجيل الخام يشبه "السلبية" للقطات أو الصورة الرقمية الخاصة بك ، على الرغم من أنه من حيث المفهوم أكثر منه بالمعنى الحرفي. إنها البيانات التي تجعل صورتك ممكنة ونقية ونقية.

التسجيل الأولي ليس "لقطات خام" ، في حد ذاته ، على الرغم من أن الكثيرين يستخدمون هذا المصطلح لوصف اللقطات التي لم يتم تحريرها في مشروع بعد. ما الفرق بين التسجيل الأولي واللقطات التي تمت معالجتها؟

ما هو التسجيل الخام وكيف يتم إنشاؤه؟

عندما تنتج الكاميرا صورة ، فإنها تصبح جزءًا من خط أنابيب. يدخل الضوء إلى الكاميرا ويضرب طائرة التصوير. ماذا يحدث عند عتبة المستشعر؟

ضع في اعتبارك أن المستشعر مشابه للشاشة التي سيتم عرض الصورة عليها في النهاية - الإدخال والإخراج ، إنها معادلة بسيطة. بدلاً من وحدات البكسل ، تم تزيين المستشعر بمجموعة كثيفة من الصور ذات العدسة. تم تجهيز كل موقع ضوئي لقياس شدة وجودة الضوء الذي يستقبله في نقطة ما.

يتم تجهيز كل موقع ضوئي بمصفوفة مرشح ألوان ، تسمى أيضًا مرشح Bayer ؛ يتكون من جزء أحمر وجزء أزرق وجزءان أخضر. بعد المرور عبر مرشح Bayer هذا في كل موقع ضوئي على حدة ، يلتقي الضوء بشبه موصل على الجانب الآخر.

ينتج الضوء الوارد ، الذي يتميز بفلتر Bayer ، شحنة كهربائية صغيرة بعد التفاعل مع مادة أشباه الموصلات. ثم يتم تحويل هذه الشحنة إلى جهد نقي ، والذي بدوره يشير إلى صفات الضوء في كل موقع ضوئي.

ثم تُترجم هذه الصفات إلى قيم ثنائية من أجل الكمبيوتر الذي سيقوم في النهاية بتفسيرها. لدينا الآن مجال من الإشارات الرقمية يمكن تجميعها معًا مثل الأحجية ؛ هذه الفسيفساء ، قبل معالجتها أو اختصارها بأي شكل من الأشكال ، هي ما نسميه التسجيل الأولي.

متعلق ب: ما هو مستشعر الصورة؟

لكل ميجابيكسل ، لديك مليون من هذه الصور للعمل معها. كلما جمعت المزيد من الصور الفوتوغرافية في مستشعر الكاميرا ، زادت المعلومات التي يمكن للجهاز استخلاصها من البيئة مع كل صورة.

قبل أي DeBayering أو معالجة ، فإن مجال الصور هذا لا يرقى حقًا إلى ما نتوقع رؤيته عادةً من كاميرا رقمية حديثة. في حين أن الهيكل العظمي لقيم الإنارة سيكون في مكانه ، فإن هذا الأساس سيكافح من أجل رؤيته من خلال الغربلة الرقمية التي يسببها نمط Bayer.

كيف يمكن لهذه الفوضى غير الطبيعية أن تصبح صورة حقيقية؟

لماذا لا يبدو التسجيل الخام وكأنه صورة عادية؟

مستشعرات الكاميرا ، من تلقاء نفسها ، هي في الواقع عمياء للألوان تمامًا ، وحساسة لشدة الضوء فقط. هذه الحقيقة هي ما يجعل مرشحات Bayer في كل موقع ضوئي ضرورية ؛ إن تفسير أي شيء بخلاف قيم الإضاءة الثنائية سيكون مستحيلًا حرفيًا بدونها.

تذكر تكوين كل مرشح Bayer - جزأين أخضر ، وجزء أزرق ، وجزء أحمر ، مرتبة في رقعة صغيرة. تمامًا كما هو الحال مع أي مرشح تلتصق به في الجزء الأمامي من الكاميرا ، يمكن تمرير الضوء من نفس اللون فقط.

هذا يعني أن أشباه الموصلات الموجودة خلف هذه المرشحات تستقبل إشارات الفوتون التي تتوافق مع ما يسمح لكل مرشح Bayer بالاستمرار خلفه. بعد فك تشفير هذه المعلومات وترجمتها إلى ملف صورة نقطية ، سيبدو اللون في الصورة طبيعيًا ، على غرار الطريقة التي ندرك بها اللون كبشر.

ما هو DeBayering؟

التحويل التناظري إلى الرقمي ، أو اختصارًا ADC ، هو عملية تحويل الضوء الحقيقي إلى دمج رقمي للبيانات التي يمكنك العمل بها على جهاز الكمبيوتر.

تهتم ADC بشكل أساسي بالرحلة التي تحدث بين الوقت الذي يضرب فيه الضوء المستشعر والوقت الذي يتم فيه وضع المعلومات التي يحملها في مصطلحات ثنائية. الآن ، يمكن قراءة البيانات التناظرية التي تم جمعها وفهمها بواسطة الكمبيوتر - الكمبيوتر الموجود داخل الكاميرا ، أو الكمبيوتر الذي ستقوم في النهاية بتخزين هذه الملفات عليه.

بعد حدوث ذلك ، نحن رسميًا خارج عالم الكاميرا ؛ الآن ، نحن نتعامل مع المحول الخام نفسه ، والخوارزمية المستخدمة لإضفاء الحيوية على الصورة.

كيف يعمل DeBayering؟

يتم التعبير عن الصور الرقمية بمصطلحات ثنائية ؛ كل موقع للصور قادر على التقاط واحدة من 256 هوية مضيئة فريدة. رقم التعريف صفر يتوافق مع اللون الأسود الأكثر قتامة ، ويشير الرقم 256 إلى اللون الأبيض الأكثر سطوعًا.

ضع في اعتبارك هذا في ضوء ألوان Bayer الثلاثة لدينا: لكل هوية مضيئة ممكنة ، هناك 256 لونًا ممكنًا بالضبط من الأحمر ، و 256 لونًا محتملاً للأزرق ، و 256 لونًا ممكنًا من اللون الأخضر إلى اختر من.

256 إلى القوة الثالثة... هل يستطيع أحد أن يمسك بنا آلة حاسبة؟

DeBayering ، المعروف أيضًا باسم demosaicing ، ليس بالضبط تكرار واحد لواحد لمجموعة قراءات موقع الصور في شكل بكسل. إذا كان الأمر كذلك ، فسيستغرق الأمر كاميرا قوية للغاية لالتقاط ما يقرب من 16 مليون لون من قيم الألوان التي تتطلبها العين البشرية.

بدلاً من ذلك ، يأخذ DeBayering قراءة كل موقع للصور ويفسرها جنبًا إلى جنب مع جيرانه ، ويضع متوسط ​​القيم التي يجدها.

على الرغم من حقيقة أن هذا التسجيل الأولي يتكون بصريًا من 768 قيمة لون فريدة فقط ، فإن عملية DeBayering قادرة على استيفاء المصفوفة الكاملة لقراءات عينة اللون ، والتي تصل إلى تمثيل صادق ودقيق للموضوع المصور أو مشهد.

متعلق ب: كيف تعمل الأنواع المختلفة من مستشعرات الصور؟

نكهات مختلفة من ديبايرنج

هناك العديد من الأنواع المختلفة لتنسيقات الملفات الخام ، كل منها محسّن من أجل الدقة والعمق والجمال.

تتطلب جميع تنسيقات الملفات الأولية دعمًا من خوارزمية DeBayering مناسبة ، غالبًا من نفس الشركة المصنعة ، وتستخدم لتفسير فسيفساء Bayer. تبرز بعض هذه الخوارزميات على أنها مفيدة بشكل خاص عند القيام بأشياء محددة ، مثل تصوير المشاهد المظلمة أو معالجة الأخطاء الفنية مثل الانحراف اللوني.

بعض الأمثلة على امتدادات الملفات الأولية حسب العلامة التجارية:

• CRW و CR2 و CR3 من Canon
• R3D ل RED
• NEF و NRW من نيكون
• ARW و SRF و SR2 من سوني
• RAW و RW2 من باناسونيك
• Arri's ARI
• 3FR و FFF من Hasselblad
• براو بلاك ماجيك

قائمة أنواع الملفات الأولية حسب العلامة التجارية ليست شاملة. تبتكر شركات التصوير مثل إبسون أيضًا أنواع ملفات خام خاصة بها ؛ في أي وقت تتعامل فيه مع التحويل من التناظرية إلى الرقمية ، يكون التسجيل الأولي مثاليًا.

متعلق ب: لماذا يجب عليك التصوير بدقة 4K؟

التقاط الصور الرقمية الخام: حقيقي للغاية ، إنه أمر مخيف تقريبًا

لكي نكون منصفين ، لا يوجد شيء أفضل من التلوين باستخدام لقطات خام — تمت معالجتها بأدنى حد ، وغير مضغوطة ، و غير مهتم بأي تحويلات للملفات الوسيطة أو عمليات نقل البيانات ، مما يجعلها قريبة من المصدر قدر الإمكان.

إذا لم تكن قد جربت من قبل سير عمل يتضمن لقطات خام ، فلا يوجد وقت مثل الوقت الحاضر للتحقق مما تقدمه.

ما هو منحنى لوغ جاما في التصوير السينمائي؟

هل تريد زيادة النطاق اللوني للقطاتك في مرحلة ما بعد الإنتاج؟ اكتشف كيف باستخدام منحنى لوغاريتم غاما.

اقرأ التالي

نبذة عن الكاتب