Фотопейзаж и компьютер - Кощеев Виктор

• истощение пигмента рецепторов на высоких уровнях яркости;

• изменение чувствительности сетчатки к свету, осуществляемое на уровне нейронов сетчатки;

• когнитивные механизмы – регулирующие восприятие яркости на основании знания наблюдателем содержимого сцены. Например, мы избегаем смотреть на солнце или на огонь электросварки незащищенными глазами.

Благодаря всему этому наши глаза могут видеть в диапазоне яркостей, границы которого различаются в 224 раз, то есть более чем в 16 миллионов раз! При этом роль сужения зрачка относительно невелика. Максимальные изменения зрачка для здорового человека – от 1,8 мм до 7,5 мм, что соответствует изменению площади зрачка всего в 24 раз.

Теперь о яркости в числах.

Динамический диапазон (диапазон яркостей), воспринимаемый человеком: дневное зрение – 15 000: 1 (13 EV, exposure value), ночное зрение – 10 000 000: 1 (27 EV). Для сравнения, темная ночь: -6 EV, яркий солнечный свет: +22 EV. Контраст, воспроизводимый на бумаге: 8 EV, на пленке: 8–14 EV, воспринимаемый сенсорами цифровых камер: 8–14 EV, на экране монитора: 10 EV.

Снова сравним с фотоаппаратом. Для сенсора камеры зависимость воспринимаемой яркости от фактической яркости предмета линейна, за исключением краев воспринимаемого диапазона. Поэтому диапазон яркостей камеры с 14-битной разрядностью всего лишь 214, что менее 17 тысяч. Но и это только теоретически. На практике из-за наличия шума этот диапазон снижается до 29, что равно 512.

Следовательно, наши глаза лучше приспособлены для среды с широким диапазоном яркостей, чем наши фотоаппараты. Правда, нужно уточнить, что перепад яркостей, для которого темновая адаптация не превышает десятых долей секунды, составляет только 10–13 EV. Чтобы получить значение 27 EV для ночного зрения, приведенное выше, необходимо адаптироваться в течение получаса и более.

Фотоаппарат строит попиксельное отображение 3-мерного пейзажа на плоскость кадра по законам прямой линейной перспективы, которое затем обрабатывается программным обеспечением камеры и, возможно, пользователем с помощью компьютера, и воспроизводится на экране монитора или на каком-нибудь носителе (бумаге, пленке, ткани).

Система «глаз-мозг» превращает 3-мерный пейзаж в серию «кадров», каждый из которых содержит резкое отображение на плоскость (точнее, на внутреннюю поверхность сферы) только небольшого кусочка рассматриваемого пейзажа. Далее, структура границ яркостей и границ цвета каждого кадра превращается в частотно модулированный сигнал и подвергается Фурье-анализу с целью обнаружения только самых важных для мозга деталей. Вся остальная информация об изображении, вероятно, пропадает (не запоминается), а в случае появления необходимости – домысливается мозгом с помощью предыдущих знаний, а также интерполяции поступивших данных об изображении.

Обработанное таким образом изображение пейзажа помещается в память. Увиденная картинка не отображается в голове целиком, а составляется из набора только тех объектов или свойств, которые были важны в момент просмотра. В этот набор входят: суть сцены (общее описание), размещение объектов (или пятен) по сцене и некоторые важные детали опознанных объектов.

Наибольшая разница между двумя этими системами обработки изображений состоит в цели обработки. Зрительная система человека не предназначена для любования пейзажем. Для нее нужно рассортировать элементы пейзажа на важные и неважные и обработать только важные. Таким образом, на выходе фотоаппарата мы имеем попиксельное изображение (фотографию), удобное для просмотра человеком. А «на выходе» зрительной системы человека, то есть в его зрительной памяти, – «разобранное на части» изображение, удобное для анализа структуры картинки и содержащее минимум малосущественных деталей.

Полученная с помощью камеры и распечатанная фотография сделана опять же для человека, который рассматривает ее и снова превращает в разобранную на части картинку, но уже другим образом, с учетом того, что это все-таки не реальный пейзаж, а всего лишь картинка. И, может быть, с учетом того, как понял зритель замысел фотографа.

Поскольку принципы работы сравниваемых систем различны, то приведенные выше цифры трудно сопоставить. Чему ближе соответствует количество пикселей сенсора? Количеству рецепторов сетчатки? Но сигналы от рецепторов не используются напрямую для построения изображения. Они подвергаются структурному анализу и малосущественная часть информации, полученная от сетчатки, пропадает.

Может быть, количеству волокон зрительного нерва (1–1.5 миллиона), по которым визуальная информация передается в мозг? Тоже соответствия нет, потому что по этим волокнам изображение передается в виде серии «частичных» картинок, соответствующих разным положениям проекции на сетчатку относительно фовеа. Да еще и преобразованное в серии нервных импульсов.

Зрительная система человека умеет адаптироваться к условиям наблюдения (яркости, цвету освещения). Цифровые камеры тоже пытаются осуществить баланс белого с помощью разных алгоритмов (рассмотрим в другой главе ниже).

В отличие от фотоаппарата, наблюдаемое изображение в голове находится в виде разных срезов, начиная от выделенных границ и карты движущихся элементов, до распознанных объектов и их значения для наблюдателя. Благодаря наличию прямых и обратных нейронных связей между этими срезами, картинки постоянно уточняются и информация об изображении непрерывно обогащается. Интерпретация картинки высшими слоями зрительной коры сравнивается с картинкой, полученной сетчаткой. И становится ясно, куда надо посмотреть еще и что уточнить. Отсюда – тот большой объем информации, которую можно получить с помощью зрительной системы.

В конце главы сделаем небольшое лирическое отступление. А все-таки, какой крутой «гаджет» дан каждому из нас! Я имею в виду наши головы. Мы пользуемся ими всю жизнь, днем и ночью. В начале жизни эти «гаджеты» имеют только какие-то базовые прошивку и чипы. Но с течением времени прошивка непрерывно обновляется, скачиваются все новые и новые приложения, новые микросхемы появляются, а старые перекоммутируются.

Этот процесс происходит частично автоматически, по мере появления изменений в окружающей нас среде, которые мы замечаем и обдумываем, а частично управляется нашими желаниями, когда нам хочется узнать что-то конкретное или научиться делать что-то нужное, и мы добиваемся этого. Чем больше наполняется начинка нашего гаджета, тем более тонкие детали окружающей среды начинают привлекать наше внимание, хочется их понять и когда это удается, функционал гаджета снова обогащается.

Когда моя дочь училась в пятом классе, она меня спрашивала: «Зачем мне, будущему гуманитарию, учить математику?». Я отвечал, что когда решаешь задачку, мысли в голове протаптывают тропинку, ручейки мыслей пробивают русла. И когда формулы и математические определения забудутся, эти тропинки и русла останутся и будут помогать правильно думать.

Сейчас я бы добавил, что сформированные в процессе изучения школьной математики структуры мозга позволят увидеть будущие, возможно совсем не математические, обстоятельства под новым углом, дадут еще один срез конкретной жизненной ситуации.

Глава 2

Цветовые пространства и модели восприятия цвета

Получив некоторое представление о том, как работает зрительная система человека, перейдем к нашей основной теме – фотографии. Но сначала нужно напомнить суть основных понятий, относящихся к цвету и восприятию цвета человеком. В детали вдаваться не станем, а затронем только то, что будем использовать в остальной части этой книжки. Кто захочет, всегда сможет изучить любой вопрос более глубоко, отталкиваясь от упомянутых здесь терминов и воспользовавшись поиском в интернете.

Во многих случаях, хотя, может быть, и не всегда, художник или фотограф хочет, чтобы цвета его картины или фотографии воспринимались зрителем точно так же, как их видит сам автор. Независимо от того, рассматривается ли изображение в виде твердой копии или в виде картинки на экране. Да еще и независимо от условий просмотра (освещение, фон, геометрия просмотра, окружение), которые могут быть не такими, как у автора. Системы управления цветом в компьютерных программах как раз и призваны решить эту задачу настолько, насколько это возможно. Для понимания сути происходящего необходимо знакомство с азами науки о цвете, которые и излагаются в этой главе.