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      夜景拍攝秘技—明暗堆棧

       dukuisheng 2019-10-29

                     Hello,姚老師又上線了~~

      大家都拍過夜景,夜景拍攝一直有兩大難題。

      1:噪點太多,畫質太差怎么辦?

      2:無光條件下如何獲取暗部細節(jié)?

      而今天要講的這個技巧,是我拍攝夜景常用的技巧。它能同時解決這兩個難題。這個技巧一直還沒有名字,那么現(xiàn)在,我把它叫做——暗堆棧

      這是今年6月我拍攝的火山月落。當晚,我和朋友兩人睡在冒著滾滾毒煙的火山口。我們見證了月亮從藍色火山湖的盡頭緩緩落下。月落后,暗夜降臨,光消影逝,銀河乍現(xiàn),無比的美妙。

      這是一張有光線的圖片,但月光的亮度遠低于太陽光,尤其是月落時分,是亮度最低的時候。此時畫面的暗部其實會非常的暗。

      比如前景樹枝的背光面,基本上是沒有任何光線的(見上圖原片)即使長時間的曝光也很難獲得樹枝的肌理,即使有暗部細節(jié),那么畫質也會很糟糕。

      這種前景的暗部肯定不是我想要的,我的目標是想要獲得清晰富有層次且高畫質的暗部細節(jié)。

      怎么辦?

      很多人都想到了,前景太暗,拿手電筒補光。沒錯,我也確實那么做了。出來的效果如下圖:

      乍一看,好像也還好,暗部不再死黑,而且細節(jié)分明。但是放大一看,問題來了

      這個問題,是當拍攝夜景圖片,用燈光人工給前景補光時經(jīng)常出現(xiàn)的問題—光比失衡

      所謂的光比失衡是因為人工補光的光線太強造成的不自然感。其實我拍攝前期就已經(jīng)刻意的想去避免光比失衡,這張圖片我曝光了30s,而手電筒的光強設定在最低流明,只向前景快速的掃了一下。但由于暗部實在太黑,一點點的光線都足以讓畫面產生不自然感。

      而且,最大的問題在于,樹枝暗部由于手電的補光,破壞了原本逆光時的明暗過渡面。

      補光前,雖然暗部沒有細節(jié),但是光影自然,明暗過渡分明

      這種情況其實更符合肉眼的視覺觀感。

      補光后,暗部跟高光面幾乎一樣亮,最迷人的輪廓光消失了。這對于我這種細節(jié)控來說絕對不能忍。怎么辦?

      這時候,是該使用明暗堆棧法的時候了

      我拍攝了10張圖片。其中4張用手電給前景補光,6張自然拍攝。這樣,我就得到了4張前景暗部細節(jié)明亮但是違和的圖片以及6張前景暗部很黑的圖片

      后期時,首先在lr里對圖片做一個基礎的明暗調整,接著將這些圖片導出成tif格式存入同一個文件夾里。

      然后打開ps,點擊:文件—腳本—將文件載入堆棧

      我們全選文件夾里的所有10張圖,勾選“載入圖層后創(chuàng)建智能對象”接著點擊確定。

       此時會在圖層面板生成一個智能圖層。接著點擊:圖層—智能對象—堆棧模式—平均值

      稍等片刻,10張堆疊在一起的圖層就會以平均值算法進行融合。

      這其實就是平均值堆棧的基本操作。下圖是堆棧融合得到的成品

      我們可以看到,堆棧的平均值算法將4張明亮的前景暗部于6張很暗的前景暗部亮度平均融合。這樣出來的暗部既不會死黑又保留了原本的細節(jié),同時不會顯的突兀。

      有人會問,為什么要拍那么多張?為什么不用1張亮的跟1-2張暗的進行融合?

      拍那么多張的原因是因為平均值堆棧的另外一個強大功能:降噪

      通常,我建議大家拍攝4-6張對圖片進行無損降噪。而明暗堆棧法因為還要消除暗部的光比失衡的突兀感,根據(jù)經(jīng)驗,這種暗部的亮度需要1張亮圖和1.5張左右的暗圖進行中和。所以這一組圖片就拍攝了10

      另外要提一下, 平均值堆棧降噪確實是圖片越多,降噪效果越好,但是這種改善并不是線性的,通常4張堆棧效果拔群,越往后面效果越差??紤]我我拍攝的月落這個題材的特殊性,光線一直在變化,所以拍攝6-10張快速解決戰(zhàn)斗是最佳的方案。

      經(jīng)過一系列的處理以及光感的強化,這就是最后的成片效果。

      我們可以看到樹干上的光影清晰但不突兀。這就是夜景補光拍攝的正確案例:看起來跟沒補光一樣。

      并且,因為10張堆棧,即使拍攝的原片比較暗,后期提亮暗部產生了不少噪點,但是憑借堆棧的優(yōu)秀降噪能力,畫質還是不錯。

      獲得毫無違和感的前景暗部細節(jié),同時降噪優(yōu)化畫質,這就是這個技術:明暗堆棧

      關于這張圖片后續(xù)的處理,請聽姚老師下回分解。。。

                   極影AX成員——Miller姚明來

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