fotograficky.guru

27. 03. 2013Pavel Kristián

Fotky ostré jako břitva II

Pokračování zajímavého článku o ostrosti (a neostrosti). Zatímco minulý týden to byl spíše úvod do problematiky, dnes se už pustíme více do hloubky.

V úvodním článku jsem – přiznávám se dobrovolně – čtenáře mírně šidil. Neostrost v různých snímcích, které jsem použil jako ukázky, vděčí za svůj vznik různým okolnostem. Takže se přirozeně naskýtá otázka: Co vlastně ovlivňuje ostrost snímku a jak toho využít nebo jak se tomu vyhnout?

Nechci z tohoto článku dělat příliš technicky orientovaný příspěvek, proto některé aspekty zmíním pouze stručně; budou-li však pro někoho zajímavé, je možné je podrobněji rozvést.

Možná nepřesně, ale doufám, že vhodně pro lepší pochopení, rozdělím vše, co ovlivňuje ostrost snímku, do čtyř skupin:

  • digitalizace
  • technika
  • snímek
  • zobrazení

Digitalizace

Základní ztráta kresby a detailu vzniká při převodu obrazu do digitální podoby. Původně spojitý obraz je rozložen do šachovnice obrazových bodů, pixelů. Každý pixel obsahuje pouze jeden barevný údaj, jedinou kombinaci RGB složek. Digitalizovaný snímek bude tím přesněji odpovídat obrazu fotografované scény, čím podrobnější, jemnější síť pixelů bude. Výsledkem vzrůstajícího počtu pixelů a jejich hustoty na senzoru je ale ztráta kvality kresby, která vzniká na základě požadavku většího zesílení získaného signálu nebo výraznějšího šumu.

Jiným problémem, který při převodu obrazu na matici pixelů vzniká, je tzv. moaré: rušivý, opakující se vzorek, který je výrazný zejména v případě, kdy i fotografovaný objekt obsahuje pravidelný vzorek. Aby se vznik moaré potlačil, obraz se před dopadem na senzor mírně rozostřuje a následně opět zostří, což se také na kvalitě výsledného snímku mírně projeví. (Tento člen je např. u fotoaparátu Nikon D800E vypuštěn a pro potlačení případného moaré je potřeba následně použít vhodné programové vybavení.)

Technika

Žádná technika není dokonalá. V případě fotoaparátů se sice setkávají jedny z nejdokonalejších výrobků, ale ani ony nejsou dokonalé. Výrazným způsobem ovlivňuje kvalitu snímku zejména citlivost ISO, ne zcela vhodně označovaná jako citlivost senzoru, i když se jedná o zesílení signálu. Tímto zesílením se zvyšuje i úroveň náhodného signálu, tzv. digitálního šumu, který se zejména při vyšších hodnotách ISO negativně projeví na ostrosti snímku.

Jiný problém představuje kvalita optického systému, který přenáší světlo na senzor. Aspektů, které se mohou projevit a které mají vliv na kvalitu obrazu, je velmi mnoho, počínaje vlastním materiálem čoček přes jejich povrchovou úpravu, počet prvků, ze kterých se objektiv skládá, přesnost jejich vzájemného nastavení, konstrukci a tvar clony, kvalitu vnitřního povrchu objektivu atd. až po čistotu a údržbu objektivu. O tom, jaká je kvalita kresby konkrétního modelu objektivu se můžete mnohé dozvědět buď přímo na webových stránkách výrobců nebo na webech, které se zabývají recenzemi objektivů, např. www.photozone.de nebo třeba www.the-digital-picture.com, odkud je i následující ukázka:

Všimněte si, jak výrazně se mění ostrost mezi středem snímku (horní pruh, Center), uprostřed jeho okraje (střední pruh, Mid-Frame) a v rohu (spodní pruh, Corner).

Obvykle mají tzv. pevné objektivy (s jednou, neproměnnou ohniskovou vzdáleností) lepší a ostřejší kresbu než objektivy typu zoom (s proměnnou ohniskovou vzdáleností), ale tyto rozdíly se stále více stírají.

Výrazný vliv na kvalitu kresby objektivu a na její ostrost má nastavená clona (hodnota clonového čísla). Každý objektiv má svoji „nejlepší“ clonu, při které dosahuje nejostřejšího obrazu. Nejméně kvalitní obraz obvykle poskytuje objektiv při plném odclonění (nejmenší clonové číslo). Se zacloněním se kresba postupně zlepšuje, nejvyšší kvality dosáhne přibližně ve třetině rozsahu, obvykle 2 až 3 clonová čísla nad nejnižším clonovým číslem. Vedle toho, že se optické vlastnosti objektivů liší pro různé konstrukce a modely, jsou různé i u jednotlivých výrobců, a bohužel rozdíly jsou i mezi jednotlivými kusy výrobků stejného modelu od stejného výrobce.

Snímek

Jestliže první dva body jsem prošel velmi zhruba, protože – i když je jejich význam pro technickou kvalitu značný – není zcela zásadní a navíc, obvykle je to otázka spíše finanční: kvalitnější objektiv je dražší než méně kvalitní a dražší fotoaparát bude obvykle kvalitnější než levnější. To, jak fotografujete, co fotografujete nebo jaké postupy používáte, však není zásadně ovlivněnou cenou a kvalitou použité techniky.

Z pohledu ostrosti snímku, která nás zajímá, jsou důležité:

  • pohyb objektu
  • pohyb fotoaparátu
  • správné zaostření
  • tzv. hloubka ostrosti (Depth of field, DOF)

Postupně všechny tyto čtyři body projdeme.

Zobrazení

Teprve až snímek zobrazíte na monitoru, vytisknete na tiskárně nebo třeba promítnete projektorem (případně prohlédnete zkušeným okem film), dokážete posoudit jeho ostrost. Lidské oko bude považovat to, co uvidí pod prostorovým úhlem do přibližně 1 úhlové minuty, za bod. To by odpovídalo při pozorovací vzdálenosti 25 cm kroužku o průměru asi 0,07 mm. Jiná definice říká, že zdravé lidské oko dokáže rozeznat 5 párů linek (černá bílá) v 1 mm na vzdálenost 25 cm, což odpovídá linkám tl. 0,1 mm. Počet párů linek na mm (lp/mm, line pairs per mm) se používá i pro hodnocení rozlišovací schopnosti objektivu. V tomto případě se ale jedná o počet párů linek, které objektiv dokáže zobrazit na 1 mm filmu nebo senzoru. Pokud např. objektiv zvládne promítnout 100 lp/mm, znamená to, že lze rozlišit 100 linek na 1 mm políčka filmu (nebo senzoru). Protože velikosti senzoru se výrazně liší (od například velikosti 36 x 24 mm až po pouze několik milimetrů velké senzory v mobilních telefonech), samotný údaj o rozlišovací schopnosti objektivu není dostatečně vypovídající bez znalosti velikosti senzoru. Proto se používají i jiné jednotky, např. lp/pix (počet párů linek na pixel, line pairs per pixel) nebo lp/ph (počet párů linek na výšku obrazu, line pairs per picture height). Jak je vidět, ani samotný údaj o tzv. rozlišení fotoaparátu (tj. o celkovém počtu pixelů) není bez znalosti kvality objektivu dostatečný pro posouzení možné kvality snímku. Je potřeba si uvědomit, že digitální snímek má pouze jeden absolutní rozměr a tím je počet pixelů. Můžete ho zobrazit nebo vytisknout v různých velikostech a navíc pozorovat z různých vzdáleností a to vše ovlivní vjem ostrosti. Navíc každé zobrazovací zařízení (monitor, projektor, tiskárna) uberou z kvality kresby snímku. V největší míře projektor spolu s kvalitou plochy, na kterou snímek promítáte. Dalším slabým článkem je tisk, pro který je potřeba snímek velmi dobře připravit, abyste dostali kvalitní a dle možnosti ostré zvětšeniny.

A pokud to nestačí jako ukázka problémů, jak ostrost chápat, tak přidám ještě jeden.

Při zobrazení (tisku) menším než 1:1, je potřeba přepočítat (používá se termín převzorkovat) obrazové body snímku na menší počet, tj. nahradit několik původních obrazových bodů, pixelů, jedním obrazovým bodem. Při tomto přepočtu se používají různé postupy, které mohou dát různé výsledky, vždy ale dojde k určité ztrátě detailu grafických dat. Následující ukázky představují různý vzhled při postupně zmenšovaných zobrazeních jednoduché předlohy – černobílé šachovnice s poli 1 x 1 pixel:

Sloupce odpovídají nastavení kvality nízká, normální a vysoká při vykreslování bitmap v sekci Všeobecné v okně Nastavení > Možnosti v programu Zoner Photo Studio

V řádcích směrem shora jsou hodnoty zvětšení: 100 %, 67 %, 50 %, 33 % a 25 %.

Naštěstí takto výrazné změny, které se projevují v pravidelném rastru, se nebudou viditelně zobrazovat při zmenšování běžné fotografie.

Pokud bych se na základě uvedeného vrátil k otázce, zda je možné dosáhnout fotografie ostré jako břitva, odpověď by mohla znít: teoreticky ne, ale prakticky ano, protože ostrost je otázkou vašeho vnímání konkrétní prezentace snímku. V každém případě se však o to, aby byl snímek ostrý (případně i neostrý), musí fotograf postarat na základě znalosti problému.
V dalším pokračování se proto zaměříme na daleko zajímavější věci, jakými jsou např. pohybová neostrost snímku nebo hloubka ostrosti.

Komentáře

Sledujte nás

Facebook YouTube Twitter RSS

© 2013-2014 ZONER software, a.s., všechna práva vyhrazena.

Facebook
YouTube
Twitter
RSS