Naučte se exponovat správně

V roce 2003 napsal Michael Reichmann, zakladatel legendárního webu luminous-landscape.com, dnes již klasický článek Expose Right o expoziční strategii v digitální fotografii. Letos v srpnu (2011) na něj navázal pokračováním Optimizing Exposure, ve kterém své původní závěry rekapituluje a doplňuje povzdechem, že dosud žádný výrobce neimplementovat metodu ETTR (zkratka z Expose To The Right, která se mezitím všeobecně ujala) přímo do fotoaparátu. Po publikování tohoto článku se vyrojilo několik zajímavých diskusí a polemik o platnosti ETTR u moderních snímačů. Protože v češtině moc zdrojů na tohle téma není, něco málo tu k tomu napíšu.

Klasická expozice versus ETTR

Nejprve stručné vysvětlení, o co vlastně jde. Klasické poučky o expozici vychází z filmové éry. Každý film má svou pevně danou chrakteristickou křivku, která popisuje způsob, jakým reaguje na vystavení světlu. Tato reakce je silně nelineární, křivka je ve stínech a jasech zaoblená, ve středních tónech se blíží přímce. Různé druhy filmových materiálů mají i různý dynamický rozsah a kontrast. Expozice se určuje tak, aby byl v době uzavření závěrky do filmu vepsán víceméně hotový obraz. Expoziční hodnoty se určují podle dohodnutého standardu, jehož základem je známá šedá tabulka s 18% odrazivostí. I když i u filmu existují různé finty, kdy se záměrně expozice prodlužuje či zkracuje, v zásadě platí, že veškeré expozice se odvozují od střední šedéa cílem je, aby byl snímek vyvážen podle středních tónů. Všichni známe poučky pro kompenzaci expozice do plusu při focení např. na sněhu.

Tohle všechno lze používat i u digitálního fotoaparátu a bude to fungovat. Ovšem není to optimální způsob. Snímač digitálních fotoaparátů má oproti filmu lineární odezvu. Co to znamená? Každé zdvojnásobení expozice (např. prodloužením času) vede ke zdvojnásobení výsledných hodnot jednotlivých barvových složek pixelu na výstupu, tedy i v RAWu (trošku zjednodušuji, jde o princip, ne o implementační detaily). Podrobněji jsem se tomu věnoval v článku o dynamickém rozsahu.

Toto lineární chování má jeden zásadní důsledek: skutečnou změnu expozice lze věrně simulovat až při zpracování snímku v počítači (při focení do RAWu) prostou matematickou operací. Pro celkový vzhled snímku je jedno, zda expozici prodloužíte o 1 EV zdvojnásobením času, nebo šoupnete příslušním posuvníkem v RAW konvertoru. Rozdíl ovšem bude v kvalitě. Obecně platí: když v RAW konvertoru posunujete expozici do plusu, zvyšujete i šum, pokud do minusu, tak jej potlačujete. Nejlepší kvalitu tedy dostanete exponováním těsně pod hranici přepalu, a to i když se na displeji jeví snímek jako silně přeexponovaný. Následnou korekcí expozice při zpracování RAWu do minusu získáte stejný výsledek jako při normální expozici, ale s nižší úrovní šumu a lepší tonalitou ve stínech. Tento způsob se uplatní nejvíc u scén s nízkým kontrastem, kde se vám zpočátku bude zdát jako nejméně intuitivní. Jsou případy, kdy je možné snímek přeexponovat třeba o 2 EV bez vzniku přepalů a následně jej v konvertoru o ty 2 EV vrátit do normálu.

Čím zvýšit expozici

Co se u metody ETTR moc nezmiňuje, je fakt, že není tak úplně zadarmo. Musí se jí totiž vždy něco obětovat – musíme nějakým způsobem zvýšit expozici. Expozici ovlivňují dva základní parametry: clona a čas. Někdy se k nim přidává i třetí – ISO – ačkoliv přísně vzato tam už nepatří (expozice znamená množství světla, které dopadá na snímač, ISO vstupuje do hry až když je expozice daná). Nicméně prakticky jej můžeme uvažovat jako expoziční parametr, protože ve výsledku hraje rovnocennou roli. Clonu asi měnit nebudeme, ta je dána tvůrčím záměrem (hloubka ostrosti). Čas obvykle můžeme prodloužit, u focení krajiny to nebývá problém, často spíš naopak. Někdy ale bývá i čas limitující (pohyb ve scéně, vítr, wild life, portréty), pak nezbývá než zvýšit ISO.

Právě zvyšování ISO způsobuje v současné době lehkou kontroverzi. Dosud vždy platilo (a obvykle stále platí), že se z hlediska míry šumu vždy vyplatí raději zvýšit ISO, než bychom měli snímek podexponovat a pak to dohánět v post processingu. Tento přínos se však liší podle technologie snímače. Výše uvedené platí typicky pro zrcadlovky Canon, kde se zvýšení ISO vždy jasně vyplatí (alespoň do určitých hodnot, u Canonu 5D II do 6400, pak už je to jedno). U většiny Nikonů je ta výhoda trošku nižší, ale stále dost výrazná. Nejnovější snímače Exmor od firmy Sony (Nikon D7000, Pentax K5 atd.) se však chovají trochu jinak a jsou dokonce označovány jako ISO-less, tj. bezISOvé. Co to znamená? Zjednodušeně řečeno je úroveň šumu při zvýšení ISO prakticky stejná jako úroveň šumu vzniklá zvýšením expozice v RAW konvertoru. Čili výhoda zvýšení ISO je zanedbatelná.

Jaký to má důsledek pro ETTR? Pokud vám nic nebrání natáhnout expozici prodloužením času, pak je to vždy to nejlepší, co můžete udělat. Pokud ale nemůžete prodlužovat čas (nebo měnit clonu), pak záleží, co máte za přístroj. U starších fotoaparátů (a stále i u většiny současných) se vždy vyplatí zvýšit ISO a tím docílit expozice na pravou stranu histogramu, než nechávat rezervu ve světlech. Pokud vlastníte bezISOvý stroj jako Nikon D7000 či Pentax K5, pak se výhoda zvyšování ISO ztrácí. Sám jsem ale neměl možnost to prakticky vyzkoušet, s těmito přístroji nemám osobní zkušenost, takže obecně doporučuji každému otestovat si, jak se jeho fotoaparát chová.

Jak kontrolovat expozici na hraně přepalu

Dosud jsem popisoval, proč je výhodné exponovat doprava. Otázka je, jak to prakticky provést. Jak zajistit, aby žádný pixel nebyl přepálen. Současné fotoaparáty k tomu nabízejí dva nástroje:

• označení přepalů (blikáním)
• živý histogram RGB

Označení přepalů se obvykle zobrazuje až na exponovaném snímku, není to tedy moc použitelná pomůcka. Histogram je jiné kafe – ten lze obvykle zobrazit v živém náhledu, takže je ho možné využít pro přímé určení expozice. Potíž histogramu je v tom, že je počítán ze zpracovaných dat (jpegu), nikoliv z RAWu. Proč je to problém? Pro přesné určení hranice přepalu potřebujeme znát plně saturované buňky snímače, což se může velmi lišit od přepočítaných kanálů RGB. Kromě toho se do histogramu promítají všechny nastavené parametry fotoaparátu pro focení do jpegu, zejména vyvážení bílé, picture style křivka, kontrast, saturace atd. Dohromady to znamená, že z RGB histogramu se hranice přepalu odhaduje dost nepřesně. Proto se doporučuje při focení do RAWu nastavit nízký kontrast, saturaci a neutrální picture style s co nejplošší křivkou, čímž se alespoň trochu minimalizuje nepřesnost.

Největším problémem ovšem zůstává vyvážení bílé. Snímač totiž neobsahuje přímo barevné RGB pixely, ale monochromatické pixely s barevnými filtry rozmístěnými podle známé Bayerovy masky. Každý pixel snímá jen určitý barvový kanál a výsledný RGB obraz se získává matematickým výpočtem (interpolací) z několika okolních buněk. Obvyklá je maska typu RGBG, tj. každá čtveřice obsahuje dva zelené a po jednom červeném a jednom modrém pixelu. Vyvážení bílé pak funguje jako vynásobení jednotlivých složek z RAWu určitými koeficienty. Proto je možné, aby se v RGB histogramu jevil určitý kanál jako přepálený, přitom v RAWu může být ještě rezerva. Není výjimkou i rozdíl více než 1 EV! Tuto odchylku mnozí interpretují jako nějaký magický RAW headroom, rezervu RAWu, a říkají, že něco „vytahují“ z RAWu nebo že RAW má vyšší dynamický rozsah. Což není pravda. Otázka zní, jak z toho ven?

Ještě malá vsuvka: samozřejmě, že hranice přepalu není dogma. Některé druhy přepalů je nutné vědomě připustit, např. odlesky nebo bodové zdroje, které mnohonásobě přesahují dynamický rozsah snímače a neobsahují žádnou důležitou kresbu.

Seznamte se s UniWB

Naštěstí mezi námi žijí chytří a vynalézaví lidé, jako Guillermo Luijk. Tento chlapík přišel někdy v roce 2008 s nápadem, že při určitém nastavení vyvážení bílé jsou kanály v rovnováze, a v takovém případě i RGB histogram reflektuje celkem věrně skutečné přepaly v RAWu. Jediný problém je zjistit, při jakém vyvážení bílé nastává tento stav. Víme, že koeficienty pro vyvážení bílé RGB by měly být v poměru 1:1:1. Většina fotoaparátů ale umožňuje nastavit vyvážení bílé buď empiricky podle vyfoceného snímku, nebo zadáním teploty v Kelvinech. Konkrétní koeficienty jsou skryté v implementaci. Naštěstí existují způsoby, jak se ke kýženému výsledku dopracovat, ale přesahují zaměření tohoto článku. Pro detailní postup a objasnění celé metody vás odkážu na původní článek, kde je vše podrobně popsáno a jsou tam k dispozici ke stažení už předpřipravené vyvažovací snímky pro některé nejběžnější fotoaparáty.

Prakticky to funguje tak, že nastavíte vyvážení bílé podle nějakého předem vytvořeného snímku (viz odkaz výše) a fotíte podle histogramu (do RAWu samozřejmě) tak, aby končil těsně u pravého okraje. Většinou je to zelený kanál. Nevýhodou této metody je, že výsledný snímek má barvy totálně ujeté do zelena. Což se samozřejmě snadno spraví jedním kliknutím v RAW konvertoru, ale někoho může znervózňovat, že na místě nevidí snímek v reálných barvách. Výhodou naopak je, že získáte nejkvalitnější RAW záznam. Z vlastní zkušenosti můžu potvrdit zisk více než 1 EV oproti tomu, co bych byl obvykle schopen určit z běžného RGB histogramu. Určitě to není způsob vhodný pro všechny fotografy, spíš pro (neurotické ;) perfekcionisty. Nechávám na uvážení každého, zda se jím sám cítí být.