28 de septiembre de 2013

Fotografías. En la playa de Moraira

Hoy después de tomar una buena pizza en el restaurante Vespas de Moraira, hemos paseado y disfrutado de un extraño día de playa, pero con una luz espléndida.

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© Jorge Lidiano.
Todos los derechos reservados sobre los textos e imágenes del presente documento, sólo podrán ser utilizados con la autorización expresa de su autor
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26 de septiembre de 2013

Técnica fotográfica. Breves. ¿Cómo se codifica un color en RGB?

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Si quieres ampliar el presente documento o consultar algún término de los que aparecen y no está suficientemente descrito, puedes buscar si existe otro artículo relacionado en la página: ENLACES TÉCNICA.

En ella aparecen relacionados los asuntos tratados en los tutoriales técnicos que hasta hoy he creado, todos accesibles mediante enlaces, y los que se encuentran en fase de revisión para su pronta publicación.
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En el modelo RGB, un color queda totalmente identificado conociendo el valor de las componentes primarias roja, verde y azul (del inglés Red, Green y Blue) que lo componen. Su valor indica la cantidad que esa componente aporta en el color final y los colores se forman por el método aditivo de manera que cuanto mayor valor tenga cada componente más claro será el color resultante. 

Si la imagen está codificada en 8 bits, cada componente podrá tomar un valor en el rango de 0 a 255 (256 valores posibles) y se requerirán 24 bits en total para definir el color completo (8 bits por cada una de las 3 componentes).

Suponiendo que las tres componentes se asignaran al valor situado en mitad de la escala, este sería 127'5, pero como no pueden existir decimales el color medio se redondeará a RGB=(127,127,127) o a RGB=(128,128,128), que coincide con el significativo gris medio (ver figura de la izquierda).
En la figura anterior de la izquierda, se representa un mapa de color correspondiente al rojo primario, en él podemos observar el resultado para algunos valores significativos de cada componente, correspondientes al color situado en el centro de las circunferencias remarcadas.

Se puede fácilmente comprobar que, para cualquier color del mencionado mapa, se cumple que las componentes G y B son iguales y siempre de valor igual o inferior a la R (nunca superior). El blanco máximo se obtiene si R=G=B=255, el negro profundo cuando R=G=B=0 y el rojo más vivo (máximo brillo y saturación) si R=255 y G=B=0.

La figura de la derecha representa el caso del color amarillo puro, en él se cumple que R=G y que ambas son siempre mayores o iguales que B. Evidentemente, existen otras tonalidades amarillas no tan puras, pero no cumplen los requisitos de igualdad anteriores aunque si de proximidad, para que el color no se aleje del amarillo y se acerque hacia los verdes o anaranjados.

Según los valores y la proporción de cada una de las componentes individuales se identifican la tonalidad, la saturación y el brillo, que han sido definidas más extensamente en otros documentos.

Cuantos más bits se utilicen en la codificación de un color mayor es el número de niveles disponibles para discriminarlo. Con 16 bits tendremos 16.536 niveles para codificar cada componente individual, por lo que obtendremos una paleta de 281 billones de colores diferentes. Aunque dicha cantidad nos parezca exagerada, recordemos que cuando se ajusta una imagen se deteriora su calidad, por lo que conviene trabajar siempre las imágenes con esa precisión.


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20 de septiembre de 2013

Técnica fotográfica. Breves. ¿Qué es y cómo se crea una máscara de luminosidad?

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El sentido de la pregunta está relacionado con la creación de una máscara de capa, que servirá para modelar en función de las luminosidades de la imagen, cualquier aplicación de un ajuste como: contraste, tonalidad, ruido, enfoque..., realizada sobre una capa con un programa de edición como Photoshop. Y, en base a ello, una máscara es una imagen en escala de grises.

Si aplicamos un enfoque a una imagen añadiéndole una máscara de capa, el enfoque máximo se producirá en las zonas blancas y el mínimo en las zonas negras de la misma. Es decir, la máscara actúa como un filtro que en función de la tonalidad deja pasar mayor o menor información de ese enfoque, de forma que cuanto más oscura es la zona menos enfoque se realiza. 
En las figuras anteriores podemos comparar el enfoque de una imagen procesada con máscara y una sin ella, así como la máscara creada a partir de la luminosidad.

Podemos crear fácilmente una máscara de luminosidad en Photoshop con CTRL + click sobre la figurita del canal RGB del panel de Canales. Con ello, obtendremos una selección de las luces con un bloqueo progresivo hacia las sombras, si invertimos la selección y la convertimos a máscara de capa, ver  Conversiones canal – selección - capa, se obtendrá la imagen de escala de grises mostrada anteriormente. 

Otro método consiste en pasar a modo Color Lab, extraer el canal de Luminosidad y traspasarlo a la máscara de capa, siendo a nivel práctico el resultado igual o similar, pero con mayor complejidad de proceso.

© Jorge Lidiano.
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15 de septiembre de 2013

Técnica fotográfica. Manejo de la cámara. El histograma

TÉCNICA FOTOGRÁFICA. MANEJO DE LA CÁMARA. EL HISTOGRAMA
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Fecha última modificación: 15/09/2013
Fecha creación: 15/09/2011
Versión: 1.0

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Definición de histograma

La actual tecnología digital nos permite comprobar las luminosidades de una imagen de manera muy sencilla mediante un gráfico que se denomina histograma. Este gráfico, que puede verse con inmediatez en la misma cámara o posteriormente en alguno de los programas de edición como lo son: Photoshop, Lightroom, Camera Raw..., se ha convertido en una de la herramientas más útiles para el control y comprobación de la exposición, reemplazando el concepto de pre-visualización del Sistema de zonas por una visualización real.

Se construye con líneas verticales contiguas correspondientes a cada uno de los valores posibles de luminosidad (tipología de gráfico de barras). La representación simultánea de todas las líneas conforman, normalmente, una superficie sólida y la ausencia de una de ellas indica la falta de píxeles con valor en esa luminosidad.


Su interpretación es sencilla, su altura nos indica la cantidad de píxeles, con una escala relativa al mayor número, que tienen un determinado valor de luminosidad,  informándonos con su forma de su peso y distribución relativos.
 En la figura 1 se muestra un ejemplo de un histograma (superficie negra). En él, lo primero que debemos conocer es que su parte izquierda representa la zona de sombras y la derecha la de luces, quedando en el centro los tonos medios; por ello, viendo la superficie del ejemplo, podemos afirmar que en éste predominan las sombras sobre las luces.

En el eje horizontal (abcisas) aparecen los valores de luminosidades, de modo que para una codificación de 8 bits tomarían los valores entre 0 (sombra más profunda) y 255 (máxima luz), de izquierda a derecha respectivamente. Y en el eje vertical (ordenadas), se representan el número de píxeles para cada luminosidad, relativos al máximo valor (destacado con un círculo rojo). Como ejemplo aclaratorio, en la figura 1 se ha dibujado una línea de color rojo para identificar la luminosidad correspondiente al gris medio (valor 127) y, en consecuencia, su altura indicaría la cantidad de píxeles de la imagen con ese valor.

Por tanto, a mayor altura, mayor es también la presencia de píxeles situados en esa luminosidad (valor en abcisas). Para el ejemplo de la figura mencionada, el máximo valor está situado sobre ¼ del eje horizontal (luminosidad cercana a 64, 255/4), por lo que podemos afirmar que el mayor número de píxeles se concentran en un color oscuro.

Si observamos más detenidamente el mencionado histograma, vemos que en el extremo izquierdo hay una línea vertical de mayor altura y que contrasta bruscamente con las luminosidades colindantes. Esto no es bueno, e indica que puede existir una pérdida de detalle en las sombras, o lo que es lo mismo, que se han asignado al valor 0 -aunque lo sea en una única componente de color- muchas zonas de la imagen cuando lo deseable es lo contrario. Sin embargo, por el lado derecho, la superficie del histograma no alcanza al extremo, lo que indica la inexistencia de luces máximas (valor 255) en la imagen.

A nivel de exposición podríamos afirmar que la imagen que corresponde al histograma representado no está perfectamente expuesta, ya que contamos con algo de margen en las luces y, sin embargo, podemos haber perdido detalle de las sombras.

Por otro lado, el gráfico no solamente puede verse en monocromo, sino que hay la posibilidad de representarlo con las componentes separadas RGB y CMY con algunas cámaras y programas.

El histograma de la figura 2 pertenece al archivo RAW de la misma imagen, ha sido capturado desde la pantalla del programa Camera Raw y en él podemos apreciar la cantidad de píxeles que toman un valor de luminosidad por cada componente así como el peso relativo de las componentes según la luminosidad. Por ejemplo, el color rojo que sobresale por encima en la zona de altas luces delata que hay un mayor número de más píxeles que alcanzan ese valor de luminosidad en su componente roja. En las cámaras este tipo de gráfico es más frecuente verlo con las componentes RGB separadas en tres histogramas distintos, uno por cada una de ellas.

La figura 3 muestra la imagen patrón a la que pertenecen los histogramas anteriores. A la vista de la misma y de la luz cálida del atardecer se confirma las sospechas respecto a la componente roja que se intuían en el gráfico de la figura 2.

Con la forma del histograma, al ser una representación de la distribución y cantidad de luminosidades y no incluir información de la ubicación de los píxeles, no podemos concluir si la imagen será o no agradable, pero si podemos de antemano comprobar:

1.
Si una imagen ha sido correctamente expuesta
2.
Si la escena presenta un contraste bajo, normal o excesivo y, por tanto, si es fácilmente registrable o por el contrario convienen descartarla
3.
Si es posible con nuestro sensor captar la totalidad de las luminosidades existentes, es decir, si disponemos de un rango dinámico suficiente

¿Que ocurre con el histograma si procesamos la imagen?

El histograma cambiará si aplicamos algún ajuste de luminosidad o de color como lo puede ser: Niveles, Curvas, Tono, Saturación... Para esas operaciones es importante que nuestra imagen haya sido codificada en 16 bits, sobretodo cuando el gráfico no alcanza los dos extremos simultáneamente -la escena está falta contraste y vamos a aumentarlo- o si vamos a intervenir zonalmente para incrementar mucho el contraste local.

Por ejemplo, si aplicamos Niveles en Photoshop a la imagen patrón (figura 3) para oscurecerla de forma incorrecta, podemos provocar que el histograma no se una con el extremo izquierdo mediante amplitudes bajas (figura 4), lo que nos indica que hay muchos píxeles de luminosidad 0 y posible pérdida de detalle en las sombras. Análogamente, podemos utilizar el mismo proceso con las luces y obtener los resultados de la figura 5 y una conclusión análoga.

Las figuras mencionadas podrían servir, respectivamente de ejemplo para simular el caso de una sub y sobreexposición de la cámara. Pero esto no es totalmente riguroso ya que, con el programa hemos desplazado un extremo y anclado el otro. Un efecto más próximo a la sub-exposición sería el mostrado en la figura 6.

Cuando la imagen de origen es de 8 bits y la oscurecemos aumentando las sombras de manera similar a la figura 4, aparece un gráfico, al redistribuir y calcular los nuevos valores, con un efecto de peine que indica valores de luminosidad libres y no asignados a ningún píxel (figura 7). Además, como ya hemos mencionado, con dicho ajuste provocamos una pérdida de detalle en sombras, hecho que queda evidente al comprobar que, en su parte izquierda, el gráfico no termina con valores de altura cero o próximos a cero. 
Algunos histogramas típicos y singulares

Algunos histogramas son fácilmente reconocibles -unos porque se nos presentarán con cierta frecuencia y otros por su rareza-,  y sólo con verlos podemos identificar las características de la imagen que los ha podido construir.

Escala de grises

No siempre la superficie de una histograma es continua, sino que puede ser discreta como sucede en el caso límite de una escala de grises (figura 8). En este, como es lógico, sólo hay píxeles en las luminosidades de cada uno de los tonos y podría considerarse como un caso extremo del efecto peine visto con anterioridad. En el  ejemplo las líneas guardan, además, una equidistancia perfecta debido a que la escala ha sido confeccionada mediante software y no ha sido sometida a la no linealidad del papel, la impresora o el sensor.

Imagen sub-expuesta o sobre-expuesta

Como ya hemos comentado en otros apartados, la imagen sub-expuesta o sobre-expuesta es rápidamente identificable al comprobar cómo se agolpa y termina el histograma sobre un extremo. La figura 9 muestra el caso típico de falta de exposición y la figura 10 el exceso de la misma. En ambos casos, la información se concentra próxima a un costado y como el número de píxeles en los extremos no es cero existe casi con seguridad pérdida irrecuperable de detalle.
 Imagen a contraluz

En una imagen a contraluz lo normal es que nos encontremos con una forma típica de 'joroba de camello' como la mostrada en la figura 11, en ella queda evidente la asignación mayoritaria de píxeles en luces y sombras a costa de los tonos medios.

¿Cómo exponer en base al histograma?

En la exposición con la cámara interesa que el histograma se ajuste al extremo derecho (este método se conoce como derechizar), siempre que el rango de luminosidades de la escena sea inferior al que nos permite el rango dinámico. Con ello, los píxeles tomarán valores mayores que ajustándolo por la izquierda, facilitando su edición posterior. Además, al recibir más luz el sensor se comportará mejor con el ruido.

Para desplazar el histograma hacia la derecha basta con aumentar la exposición y, análogamente, hacia la izquierda hay que disminuirla.

Si la escena es de alto contraste, y por lo tanto no es posible registrarla totalmente, o usamos métodos de combinar imágenes en base a varias exposiciones (imágenes HDR o de alto rango dinámico) o tendremos que renunciar a tener detalle en toda la imagen y decidir dónde preferimos perderlo, si reventando luces o no registrando la textura de las sombras más profundas.

De acuerdo a lo visto, con la imagen patrón de la figura 3, cuyo rango de luminosidades es inferior al dinámico de la cámara, la exposición hubiera sido más correcta aumentándola ligeramente hasta situar las luces conforme al criterio anteriormente establecido, aunque en el visor de la cámara la imagen pudiera parecernos algo clara.

Resumiendo, los pasos para exponer correctamente en base al histograma serían los siguientes:


1.
Tomar inicialmente la imagen según la medición fotométrica de la cámara
2.
Si el histograma cubre todo el rango dinámico, representado por la longitud del eje horizontal, comprobar si se está perdiendo detalle en las luces, en las sombras o en ambas. En función de los resultados, si hay pérdidas, decidir dónde nos importa menos que se produzcan y exponer en base a tal decisión. Es decir, si no nos importa perder detalle en las luces sobre-exponer para  ajustar el histograma a la izquierda y a la inversa
3.
Cuando el histograma no cubre todo el rango comprobar si está ajustado a la derecha, si no es así repetir la toma con una mayor exposición. En caso de estar pegado a la derecha y además sobrepasado, repetir la toma con una menor exposición para desplazarlo hacia la izquierda


En la figura 11 se muestra una imagen que ha sido correctamente expuesta. En ella vemos cómo se alcanzan los extremos de forma suave por lo que existen pocos píxeles asignados para esos valores y no hay pérdida de detalle ni en las luces ni en las sombras. En ella también se observa cómo ha sido ligeramente ajustada más a la derecha que a la izquierda. Tal vez, este tipo de escena no nos satisfaga completamente, ya que podríamos desear tener más detalle y gradación tonal en los troncos de los árboles, pero es la fiel representación de la realidad pero..., tranquilidad, por suerte tenemos programas de edición que nos permitirán interpretarla de una forma más subjetiva.

El histograma perfecto

No existe un histograma ideal, como tampoco hay una imagen ideal. En la fotografía analógica siempre se ha considerado una buena copia a la que presentaba una gradación tonal extensa, así como zonas de sombras y luces sin pérdidas de detalle. Además, era importante la presencia del negro profundo y de la base del papel y sólo se toleraba la ausencia de detalle en pequeñas zonas o en otras más grandes cuyo origen estaba muy identificado como, por ejemplo, el producido por un reflejo especular.

Bajo esas premisas, estaríamos definiendo un histograma que se extiende desde el blanco al negro máximo y, como no todas las imágenes directas tendrán dichas propiedades, sólo lo podríamos conseguir a través de la edición posterior.

Sin embargo, actuando sobre el histograma para extenderlo sólo estamos ajustando el contraste general a sus valores máximos posibles sin garantizar una agradable distribución de las tonalidades, ni evitar que se concentren en las luces o en las sombras, produciendo una sensación de empastamiento o excesiva claridad.
Por ello, con frecuencia se asocia como un histograma perfecto a aquél cuya forma, una vez extendido, se asemeja a una distribución Normal o de Campana de Gauss -por ser el que transmite generalmente una sensación mejor de calidad, según afirman algunos autores-, lo que supone pocos píxeles en las luces y sombras más extremas y una mayor concentración en los tonos medios.

No estoy de acuerdo con dicha afirmación, para mí la pretensión de conseguir ese tipo de forma no siempre es válida ni posible, ni tampoco es lógico desearla para todas las escenas, recordemos para ello simplemente los contraluces. Sin embargo, si puede ser recomendable intentar equilibrar algo el peso relativo de las diferentes tonalidades (figura 12) aplicando, por ejemplo, ajustes de Curvas y Niveles con un programa de edición.

En la figura 13 se representa una distribución ideal de píxeles conforme a la campana de Gauss (línea azul), superpuesta sobre el histograma de la imagen patrón de la figura 3, que ha sido revelada en Camera Raw de manera que su forma se pareciera. El resultado, que corrobora algunas afirmaciones anteriores, lo podemos apreciar en la figura 14, dónde lo único que hemos conseguido es agrisar la imagen, disminuyendo el contraste y la sensación de viveza.

Por ello, como ya he insistido en otras ocasiones, el tratamiento a realizar debe estar sólo sometido a los gustos personales o a la sensación que se desea transmitir en una serie. Si nos gustan las fotos oscuras o claras, suaves o contrastadas, con pérdida de detalle en luces o en sombras... no importa, deberemos dirigir el proceso hacia dicha finalidad aunque, en el momento de la toma, conviene registrar la imagen con la máxima fidelidad posible.
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© Jorge Lidiano.
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13 de septiembre de 2013

Técnica fotográfica. Breves. ¿Es lo mismo el brillo que la luminosidad?

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Existen muchos modelos que nos permiten codificar, y por tanto identificar claramente, un color, como lo son: RGB, HSB, HSL, Color Lab, etc., pero cada uno de ellos tiene unas variables diferentes.

El modelo HSB (Hue, Saturation y Brightness) usa las propiedades tono, saturación y brillo, visibles en un programa como Photoshop, para determinar un color, pero unas de sus propiedades, concretamente el brillo, es confundida con frecuencia con la luminosidad (Luminosity) del modelo HSL, siendo sus valores distintos para un mismo color.

Si hablamos de luminosidad, o claridad, normalmente nos queremos referir a cuanto de claro u oscuro es un color, es decir, a su capacidad de reflejar la luz blanca. Pero, resulta más fácil imaginarse un valor para la misma si nos referimos a una tonalidad de una escala de grises, dónde el blanco se corresponde al 100% de luminosidad y el negro al 0%, que si lo intentamos con un color con cromatismo como lo es el rojo. De hecho, en la fotografía analógica en blanco y negro, se recomendaba utilizar un filtro de gelatina para observar a través de él y de ese modo poder apreciar de forma más correcta las diferentes luminosidades de la escena.

Por otro lado, si creamos el color rojo puro RGB=(255,0,0) en Color Lab, comprobaremos que la propiedad L (Luminancia) toma el valor 63%, en una escala que se extiende desde el negro profundo (0%) al blanco máximo (100%), y si lo convertimos a escala de grises de 8 bits obtendremos un valor próximo a 150, que es más claro que el gris medio (valor 127) pero menos luminoso que el blanco máximo (valor 255).

Además es evidente que el color rojo puro RGB=(255,0,0), no refleja tanta cantidad de luz como el blanco máximo RGB=(255,255,255), por lo que su luminosidad es menor y, sin embargo, el brillo - en el modelo HSB- es el 100% en ambos casos, por lo que queda claro que ¡el brillo y luminosidad no significan exactamente lo mismo!


© Jorge Lidiano.
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6 de septiembre de 2013

Técnica fotográfica. Breves. ¿Cuánto pesa un archivo JPG?

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JPG es un formato comprimido y el peso final del archivo que genera depende, además del tamaño propio de la imagen, de:

1.
Grado de compresión (parámetro calidad, por ejemplo en PSD la escala es variable entre 0 a 12)
2.
La diversidad y distribución de las tonalidades de la imagen
3.
Los bits con los que se codifica (normalmente 8 o 16 bits) y el modo de color (RGB, escala grises...)

Por ejemplo, para una imagen de 1.000 x 1.000 píxeles de 8 bits (1 Mpx) en RGB, se espera un tamaño teórico sin comprimir y sin metadatos de: 1.000 x 1.000 x 3 colores x 1 byte (8 bits) por cada color = 3.000.000 bytes.


Realizando pruebas con dos imágenes de 1.000 x 1.000 píxeles, con los colores y textura mostrados en la figura, se obtienen los datos recogidos en la tabla.

Modo
Bytes
Modo
Bytes




JPG Calidad máxima (12):
JPG Calidad media (6):
BMP (no comprime):
PSD (comprime):                        
3.032.579
955.268
3.000.056
2.845.979
JPG Calidad máxima:
JPG Calidad media:
BMP:
PSD:                        
75.943
27.558
3.000.056
78.912

Resulta curioso comprobar, a partir de los resultados con máxima calidad para la imagen de la izquierda (aspecto de película granulada), como el formato JPG puede generar archivos de mayor peso que el propio BMP (formato sin compresión); por lo que podemos aventurar que no es muy acertado guardar como JPG de máxima calidad una imagen con mucho grano.

Resumiendo, es difícil, por no decir imposible, calcular previamente el tamaño final de un archivo JPG y, además, ¡no es absolutamente cierto que su tamaño sea siempre menor que el de un formato no comprimido!.

© Jorge Lidiano.
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4 de septiembre de 2013

Fotografías. Rapa das bestas por Gabriel Díaz

Rapa das bestas. © Gabriel Díaz

En la primera semana de julio, muchas parroquias gallegas organizan unas batidas por los montes de su término para recoger a los caballos asilvestrados que tienen durante todo el año pastando.

Durante varios días todas las gentes del pueblo se dedican a recogerlos y encerrarlos en unos corrales.

Allí aprovechan para marcar a los potrillos que han nacido, y llevar a los adultos a lo que se conoce como 'curros', que son unos corrales de piedra donde meten tantos caballos juntos que prácticamente no se pueden ni mover.

En ese momento los mozos (y algunas mozas) del pueblo entran al 'curro' y se dedican, en equipos de tres personas, a coger 'a pelo' al caballo. Uno lo agarra por la cabeza, otro lo monta y otro lo sujeta de la cola. Cuando consiguen derribarlo al suelo le cortan las crines.

El reportaje 'Rapa das bestas', que ha continuación os presento, fue realizado en Sabucedo (Pontevedra) en Julio de 2008, por el fotógrafo y amigo Gabriel Díaz. El autor nos cuenta que para realizar este trabajo estuvo tres días con los mozos del pueblo, subiendo al monte y entrando en el 'curro' con ellos. Y añade literalmente, 'la verdad es que algunas fotos tuve que hacerlas esquivando coces'.

Esto último nos da una idea de la proximidad con la que Gabriel ha tomado las fotografías y que es perfectamente reflejada en las imágenes resultantes, creando una atmósfera de tensión que es reforzada por el compromiso, la fuerza y la estética que mantiene toda la serie.

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© Gabriel Díaz.
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