Um convidado post por Nick Rains.
Aviso - o seguinte é bastante avançado (até geek) e devo assumir que o leitor tem um conhecimento prático de canais, níveis, curvas, modos de mesclagem, ferramentas etc., bem como como funcionam os principais modelos de cores (RGB, Lab, HSB).
Muito já foi escrito sobre a conversão de cores em preto e branco: todos nós sabemos que existem muitas maneiras diferentes de fazer isso, algumas mais eficazes do que outras. As diferenças entre os vários métodos são geralmente explicadas em termos de apelo visual ou a capacidade de misturar os vários canais de cores para emular os filtros P + W tradicionais. O que não foi mencionado é exatamente por que diferentes conversões de escala de cinza fornecem resultados diferentes e, mais importante, o fato de que esse princípio pode ser usado para fazer ajustes mais precisos em imagens coloridas.
Este último ponto parece bastante contraditório; o que a conversão de tons de cinza tem a ver com ajustes de cores? Bem, bastante quando você lembra que todas as imagens coloridas RGB são compostas por três diferentes 'canais' de informação em escala de cinza, cada um dos quais representa os valores de luminosidade de cada uma das três cores e que é a relação entre elas que nos dá a ilusão de 'cor'.
Se você alterar uma imagem colorida, digamos, usando as ferramentas de esquiva ou gravação, você está na verdade alterando 3 canais em tons de cinza ao mesmo tempo e, a menos que a relação entre esses 3 canais permaneça exatamente a mesma, haverá uma mudança de matiz ou saturação o que obviamente não é o objetivo do ajuste. Muitas das ferramentas do Photoshop, usadas aparentemente, operam em uma composição de todos os três canais - não é uma situação ideal.
Como vemos a luminosidade
O Photoshop raramente usa o termo Luminosidade. Não é Brilho no modelo de cores Hue, Saturation, Brightness (HSB). Não é o canal Lightness no modo Lab e não é o valor K quando você usa o seletor de cores no modo Greyscale.
Luminosidade é o brilho percebido de uma cor, não é um valor numérico ou medido nos modelos de cores acima. Olhe para esta imagem - 3 patches de RGB de força total. Cada um tem um brilho de 100% e uma saturação de 100%, tudo o que difere entre eles é o matiz. No entanto, acho que todos concordariam que o verde é perceptivelmente mais claro, ou mais luminoso, do que o vermelho, que por sua vez é mais claro do que o azul. Portanto, embora os números mostrem um brilho de 100%, você verá tons bem diferentes.
Aqui está a mesma imagem convertida para B + W usando Image> Adjust> Desaturate. Todo o contraste de cor desaparece porque o matiz (cor) é removido e a nova luminosidade dos cinzas na linha superior é exatamente 50% (127) porque a saturação e o brilho são iguais.
Aqui está a imagem convertida de outra maneira simples: Imagem> Modo> Tons de cinza. Isso é melhor porque a conversão é um pouco mais como se nossos olhos vissem as cores com ênfase no verde. Na verdade, o peso da cor é muito próximo de 60% G 30% R e 10% B, onde a luminosidade do verde é o dobro do vermelho, assim como nossos olhos veem e acenando com a cabeça para o fato de que há o dobro do número de verdes sensels no array Bayer de uma câmera em comparação com o vermelho e o azul. A conversão ainda parece um pouco sem contraste, no entanto, e boas imagens em preto e branco realmente precisam de bom impacto ou contraste para ter a melhor aparência.
Mesmo o canal Lightness no Lab, mostrado abaixo, não representa realmente os tons relativos das cores conforme as experimentamos. Na verdade, é muito mais próximo da luminância percebida, mas é perceptivelmente "mais leve" em geral do que o modo simples> conversão de escala de cinza.
A conversão mais precisa é por meio do Channel Mixer usando esses valores retirados das definições de sRGB desenvolvidas pela Hewlett Packard (http://www.w3.org/Graphics/Color/sRGB)
71% G 21% R e 8% B.
Isso dá uma aparência um pouco mais contundente e é um bom ponto de partida para converter suas imagens em P + B. O vermelho parece um pouco escuro aos meus olhos e o azul um pouco escuro, mas como há muito pouca cor pura na natureza, essa combinação funciona bem no mundo real.
Então, por que tanto barulho? Por que precisamos conhecer todos esses métodos diferentes?
O ponto a ser entendido é que, ao remover informações de cores e fazer com que sua imagem se baseie apenas em tons de escala de cinza, você precisa controlar como esses tons se relacionam uns com os outros. Você quer que o azul do céu se torne um tom de escala de cinza mais escuro do que a grama verde? Ou vice-versa.
Por exemplo, para a bandeira australiana - qual versão em tons de cinza parece melhor?
Não há uma resposta definitivamente correta - é a que parece melhor. Pessoalmente, acho que aquele com o azul mais escuro fica melhor porque mantém o brilho percebido do azul, além de manter um bom contraste entre o azul e o vermelho.
Você precisa assumir o controle e certificar-se de que as cores na captura original se traduzam em um contraste significativo na versão P&B. Este é o segredo de boas conversões B + W - não o método preciso, mas estar ciente das distribuições tonais e para qual valor da escala de cinza uma cor é convertida em relação aos valores subsequentes da escala de cinza das outras cores.
Só para deixar vocês com um 'teaser' avançado …
E se você duplicasse uma camada de cor e adicionasse uma camada de ajuste de mixer de canal monocromático a essa nova camada? Você pode então alterar o modo de mesclagem da nova camada para luminosidade e usar o misturador de canais para ajustar o brilho e a saturação das cores na imagem sem afetar o matiz de forma alguma.
Se você tentar fazer isso diretamente com curvas ou níveis, você obterá uma pequena mudança de matiz conforme ajusta o brilho e a saturação. Se você não acredita em mim, tente definir a ferramenta de informações para HSB em vez de RGB e leia as cores enquanto faz um ajuste direto das curvas. Você verá todos os três números mudarem, incluindo o matiz.
Discutirei isso em um artigo futuro.
Na conversão para B + W, o verde da jaqueta e o azul do boné escureceram, enquanto os tons de pele vermelhos clarearam levemente. O rosto e as mãos agora se destacam muito melhor - um bom exemplo de uma situação em que as cores no original eram simplesmente uma distração, não acrescentando nada à foto e, portanto, foram removidas.
Nick Rains é um fotógrafo que mora em Queensland que fotografa profissionalmente desde 1983 e viu em primeira mão muitas mudanças na indústria fotográfica, do foco manual ao automático no final dos anos 1980 até a mudança para o digital na última década.
Nick atualmente grava trabalhos para empresas como Australian Geographic e Orion Expeditions, bem como escreve para revistas e blogs ao redor do mundo. Nick é consultor de treinamento da Canon e embaixador da Leica, bem como fotógrafo mestre do AIPP e juiz nacional. Você pode ver mais de seu trabalho em www.nickrains.com ou adicioná-lo a seus círculos no Google Plus.
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