मानव आँख को चुनौती देने वाले “हससूल रंग” की उत्पत्ति क्या है?

रिकॉर्डिंग को "तस्वीरें लेने" के कार्य के लिए प्रेरणा कहा जा सकता है, और यह इमेजिंग के विकास के लिए प्रेरक शक्ति भी है।

फिल्म से डिजिटल तक, स्मार्टफोन में एक इंच से भी कम सेंसर से लेकर मानव चेहरे से बड़े बड़े प्रारूप वाले कैमरों तक, उपकरण तेजी से आगे बढ़े हैं। 100 मिलियन पिक्सल, 60fps निरंतर शूटिंग गति, और सैकड़ों हजारों का उच्च-संवेदनशीलता प्रदर्शन अच्छे उपकरणों को पहचानने के लिए लगभग मानदंड बन गए हैं।

लेकिन हाल के वर्षों में एक गरमागरम सवाल उठा है कि मानव आँख किस स्तर के कैमरे के बराबर है?

जवाब चौंका देने वाला है, मानव आंख 127 मिलियन पिक्सल के बराबर है, या इससे भी अधिक है, और इसे मस्तिष्क में प्रसारित होने से पहले आरोपित किया जा सकता है। इसके अलावा, मानव आंख में ऊंचाई की बहुत मजबूत भावना होती है, और रात में बिना शोर के तारों का निरीक्षण करना संभव है। गतिशील रेंज भी आश्चर्यजनक रूप से अच्छी है, सटीक रंग अभी भी बैकलाइट के तहत देखे जा सकते हैं, और अभी भी एक निश्चित मात्रा में कंट्रास्ट है, और यह आंतरिक ज़ूम के साथ 8 मिमी ~ 800 मिमी लेंस के बराबर भी है।

यदि वर्तमान कैमरा उत्पादों में से एक विशिष्टताओं में से एक है, तो इस बात की बहुत अधिक संभावना है कि वे सीधे भौतिकी में नोबेल पुरस्कार जीत सकते हैं।

इसके अलावा, सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि यदि हम अपने संज्ञान को एक संदर्भ के रूप में लेते हैं, तो मानव आंख में अभी भी 100% कम करने की क्षमता है। हालांकि यह थोड़ा गलत है, यह कई मौजूदा उत्पादों के रंग प्रबंधन का नेतृत्व करने के लिए पर्याप्त है।

यह जवाब दे सकता है कि क्यों कई कैमरे हमेशा आपके इच्छित प्रकाश, छाया, रंग और स्वर को कैप्चर नहीं कर सकते हैं। आप जो देखते हैं और जो आपको मिलता है वह हमेशा थोड़ा अलग होता है।

बहाली कहा जाने से आसान है, लेकिन यह वास्तव में बहुत मुश्किल है, क्योंकि यह मानव आंख के समान विनिर्देशों वाला कैमरा बनाने के बराबर है।

क्या रंग बहाल करना वाकई मुश्किल है?

मानव आंखों में "रंग" भौतिकी में केवल एक उद्देश्य अवधारणा नहीं है। यह मस्तिष्क के कई व्यक्तिपरक कारकों के साथ मिश्रित है, और इसमें एक निश्चित "मस्तिष्क पूरक" घटक है।

हमारे मन में रंगों की स्मृति वास्तविक दुनिया के वास्तविक रंगों से थोड़ी भिन्न हो सकती है। जैसे, जब हम आकाश के बारे में बात करते हैं, तो हम हमेशा नीले रंग के बारे में सोचते हैं; जब हम बच्चों के चेहरों के बारे में बात करते हैं, तो हम मदद नहीं कर सकते हैं, लेकिन विभिन्न प्रकाश परिदृश्यों में भी, हम जो देखते हैं उसे सफेद करने के लिए अभी भी विशुद्ध रूप से व्यक्तिपरक रंग हैं।

इस समय, यदि कैमरा दृश्य के वास्तविक रंग के अनुसार कड़ाई से रिकॉर्ड करता है और इसे फोटो में बॉडी प्रोसेसिंग के माध्यम से प्रस्तुत करता है, तो यह पहली नज़र में हमारे दिलों में सुंदर दृश्यों से दूर, थोड़ा नीरस लगेगा।

इस दृष्टिकोण से, जिन रंगों को हम देखना या रिकॉर्ड करना चाहते हैं, वे वास्तव में "मानव मस्तिष्क में स्मृति रंग" हैं।

लेकिन दुनिया के रंगों को लाल, नीले और हरे रंग के तीन प्राथमिक रंगों में आसानी से विभेदित किया जा सकता है, और बाकी रंग उन्हें मिला कर बनाए जाते हैं। वे एक कोबवेब की तरह हैं जो लंबवत और क्षैतिज रूप से परस्पर जुड़े हुए हैं, एक दूसरे को प्रभावित करते हैं और एक-दूसरे को रोकते हैं। अन्य।

"स्मृति रंगों" के साथ भौतिकी में रंगों का मिलान करने के लिए कैमरे के अंदर मानकों के एक सेट का उपयोग करना एक "एनसाइक्लोपीडिया ब्रिटानिका" को संकलित करने जितना मुश्किल है।

इमेजिंग उद्योग में, "स्मृति रंग" की बहाली एक बड़ी समस्या है। जितना संभव हो "मेमोरी कलर" से मेल खाने के लिए, कई निर्माता कैमरे में कई तरह के "प्रीसेट" पेश करने का विकल्प चुनते हैं। इसका उद्देश्य अलग-अलग वातावरण में अलग-अलग रंग ऑफ़सेट स्केल प्रदान करना है। उदाहरण के लिए, लैंडस्केप विषयों का सामना करते समय, लैंडस्केप मोड पर स्विच करें; पोर्ट्रेट के लिए, विशेष पोर्ट्रेट मोड भी हैं।

लेकिन समस्या का समाधान करते हुए यह दो नई समस्याएं भी लेकर आया।

सबसे पहले, विभिन्न शूटिंग विषयों का अनुकूलन। रिकॉर्ड किए गए विषय सर्वव्यापी हैं, और उन्हें केवल परिदृश्य, चित्रों और स्थिर जीवन में विभाजित करना मुश्किल है। यह अक्सर दृश्यों में लोग होते हैं, और लोग स्थिर जीवन की पृष्ठभूमि भी हो सकते हैं। इन दृश्यों का सामना करते हुए, ए सिंगल प्रीसेट जरूरतों को पूरा करना मुश्किल है।

दूसरा दृश्य प्रीसेट में रंग चयन की सटीकता को समझना है । रंग के प्रति हर किसी की संवेदनशीलता अलग होती है, वरीयता की डिग्री को परिभाषित करना मुश्किल हो सकता है, और केवल प्रीसेट लगाने से आत्म-पराजय और प्रतिकूल हो सकता है।

यह देखा जा सकता है कि अलग-अलग परिदृश्यों के आधार पर अलग-अलग प्रीसेट विकसित करना और सभी परिदृश्यों को कवर करने का प्रयास करना यथार्थवादी नहीं है।

हैसलब्लैड, आप मानव आंख को कैसे चुनौती देते हैं?

मानव आँख जो देख सकती है, उसके असीम रूप से करीब, यह एकमात्र समस्या-समाधान विचार नहीं है जो लगातार दृश्य प्रीसेट बढ़ाता है।

2004 में, स्वीडिश कैमरा ब्रांड हैसलब्लैड, जो दशकों से इमेजिंग क्षेत्र में रहा है, और दर्जनों शीर्ष फोटोग्राफिक कलाकारों ने एक रंग योजना विकसित की है जो जटिल दृश्यों की जरूरतों को पूरा करने के लिए "मानव आंख क्या देखती है" की समस्या को हल करने के लिए पर्याप्त है। ".

यह समाधान हैसलब्लैड प्राकृतिक रंग समाधान एचएनसीएस है, जिसे कई फोटोग्राफरों द्वारा हैसलब्लैड रंग भी कहा जाता है।

सीधे शब्दों में कहें तो, "हैसल कलर" किसी एक दृश्य के लिए रंग का अनुकूलन नहीं करता है, बल्कि किसी भी दृश्य में सही और सटीक रंग पेश करने का प्रयास करता है, जो हैसलब्लैड द्वारा लाया गया सबसे अनूठा आकर्षण भी है: यह जो चित्र शूट करता है वह लगभग वैसा ही है जैसा जो आप नंगी आंखों से देखते हैं।

"हैसलब्लैड" एक अत्यंत जटिल प्रणाली है। यह एक "प्रमाणन मानक" की तरह है, जिसमें अंतर्निहित हार्डवेयर फाउंडेशन, सॉफ़्टवेयर एल्गोरिथम अनुकूलन, पोस्ट-प्रोसेसिंग, आदि शामिल हैं। यह जटिलता भी "हैसलब्लैड" को केवल मौजूद बनाती है। हैसलब्लैड के मध्यम प्रारूप प्रणाली में . यह कहा जा सकता है कि केवल हैसलब्लैड मध्यम प्रारूप वाला कैमरा ही 100% हैसलब्लैड रंग को शूट कर सकता है।

इस तरह की एक जटिल रंग योजना कैसे प्राप्त की जाती है, और हासेलब्लैड मानव आंख के स्मृति रंग को कैसे पुनर्स्थापित करता है? आइए एक उदाहरण के रूप में हैसलब्लैड द्वारा 7 सितंबर को जारी किए गए मध्यम-प्रारूप वाले मिररलेस कैमरा X2D 100C को लें। X2D 100C में 43.8 x 32.9 मिमी बैक-इलुमिनेटेड मध्यम-प्रारूप सेंसर है, जो हैसलब्लैड रंग के आशीर्वाद के तहत 100 मिलियन पिक्सेल के साथ है। पिछले काम के लिए X1D II 50C पिक्सेल की संख्या को दोगुना कर देता है।

यदि आपने कभी बड़े के बारे में सुना है, तो आपको पता होगा कि अधिक पिक्सेल और बड़े एकल पिक्सेल आकार वाला ऐसा सेंसर सभी छवि गुणवत्ता प्रदर्शन के लिए हार्डवेयर आधार है, और यह X2D को अधिक सटीक और विस्तृत बनाता है। छवि में रंग की समृद्धि को बहुत संरक्षित करता है।

दूसरी बार ज़ूम इन और क्रॉप करने के बाद भी, हम अभी भी स्पष्ट रूप से देख सकते हैं कि चट्टानों पर काई की परतें अलग-अलग हरे स्तर दिखाती हैं, और सभी हरे विवरण समृद्ध होते हैं और किनारों को सुचारू रूप से परिवर्तित किया जाता है।

इस तरह का प्रभाव न केवल एक मध्यम-प्रारूप 4433 सेंसर के साथ संभव है, बल्कि हैसलब्लैड द्वारा सेंसर का समायोजन भी संभव है।

प्रत्येक X2D के कारखाने छोड़ने से पहले, यह हासेलब्लैड के स्वीडिश इंजीनियरों द्वारा सेंसर के पिक्सेल-स्तरीय अंशांकन की प्रक्रिया से गुजरेगा। प्रत्येक अंशांकन प्रक्रिया में यह सुनिश्चित करने के लिए 3 ~ 4 घंटे लगते हैं कि प्रत्येक पिक्सेल का इमेजिंग प्रभाव सुसंगत है। बचने के लिए अलग-अलग कैमरों के बीच ली गई तस्वीरों में अलग-अलग अंतर, यानी अलग-अलग X2D कैमरों में समान उत्कृष्ट रंग प्रदर्शन होगा।

ये सभी हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन और कैलिब्रेशन वास्तव में बाद के कठोर सॉफ़्टवेयर एल्गोरिदम के लिए तैयार किए गए हैं।

सबसे पहले, सटीक सफेद संतुलन प्राप्त करने के लिए पर्यावरण के रंग तापमान को सटीक रूप से रिकॉर्ड करना आवश्यक है। इस कारण से, हैसलब्लैड ने एक्स 2 डी के शरीर में एक रंग तापमान सेंसर भी जोड़ा है, जो सटीक सफेद संतुलन को माप सकता है अधिक चरम मामले, जैसे सूर्य। एक दृश्य जहां रंग का तापमान तेजी से बदलता है जैसे सूर्यास्त।

हमें श्वेत संतुलन को सटीक रूप से मापने की आवश्यकता क्यों है? ऐसा इसलिए है क्योंकि कैमरा मानव आंख की तरह रंग को नहीं पहचान सकता है। और रंग क्यों नहीं पहचाना जा सकता है क्योंकि प्रत्येक पिक्सेल केवल एक रंग को पहचान सकता है। जैसा कि हम सभी जानते हैं, कैमरों में उपयोग किए जाने वाले अधिकांश सेंसर आरजीबी में व्यवस्थित होते हैं। प्रकाश को कैप्चर करते समय, लाल, हरे और नीले रंग के तीन प्राथमिक रंगों को अलग-अलग एकत्र किया जाता है, 0 और 1 विद्युत संकेतों में परिवर्तित किया जाता है, और फिर वापस हैसलब्लैड के आरजीबी में परिवर्तित किया जाता है। कैमरे में।

अधिक रंगों को रिकॉर्ड करने के लिए, हासेलब्लैड ने एक व्यापक हैसलब्लैड आरजीबी स्पेस बनाया, और वास्तविक रंगों के साथ एक-से-एक पत्राचार वास्तव में इन दो आरजीबी मूल्यों के अनुरूप होने की प्रक्रिया है।

विभिन्न आरजीबी मूल्यों का पत्राचार भी यह निर्धारित करने की कुंजी है कि क्या यह मानव आंख के करीब है या नहीं। प्रासंगिक परिभाषा हैसलब्लैड के छवि गुणवत्ता इंजीनियरों और उद्योग में दर्जनों शीर्ष फोटोग्राफी कलाकारों द्वारा बनाई गई है। फ़ोटोग्राफ़िक कलाकारों ने पहले आम जनता को "स्मृति रंग" की परिभाषा दी, और हासेलब्लैड के छवि गुणवत्ता इंजीनियरों ने मानक के अनुसार दो रंग रिक्त स्थान के आरजीबी मूल्यों के बीच पत्राचार पूरा किया, और अंत में "स्मृति रंग" की हासेलब्लैड की व्याख्या का गठन किया ".

इसके अलावा, क्योंकि फिल्म का हल्का और गहरा कंट्रास्ट सबसे अच्छा है, हैसलब्लैड ने फिल्म वक्र को कंट्रास्ट एडजस्टमेंट एल्गोरिथम में भी जोड़ा। प्रेरणा और एल्गोरिथ्म फिल्म युग में हैसलब्लैड के संचय से लिए गए हैं, और डिजिटल में वापस फीड किए गए हैं। समय की रंग ट्यूनिंग, हैसलब्लैड द्वारा ली गई हर तस्वीर एक नरम स्वर के साथ काफी फिल्म लगती है।

हासेलब्लैड का सॉफ्टवेयर एल्गोरिदम का पूरा सेट कैमरे के आंतरिक प्रसंस्करण तक ही सीमित नहीं है, बल्कि हैसलब्लैड 3FR की रॉ प्रारूप फ़ाइल में एम्बेड किया गया है, और फ़ोकस सॉफ़्टवेयर का उपयोग बाद के चरण में अधिक सटीक रंग समायोजन और अभिव्यक्ति के लिए भी किया जा सकता है। . संक्षेप में, केवल फोकस 3FR RAW प्रारूप को डिकोड करने के लिए सबसे अच्छा सॉफ्टवेयर है।

हैसलब्लैड के रंग सॉफ्टवेयर एल्गोरिथ्म में वास्तव में दो स्तर हैं, उद्देश्य और व्यक्तिपरक। उद्देश्य दो आरजीबी मूल्यों की सटीकता है, और व्यक्तिपरक रंग द्वारा प्रदर्शित "सौंदर्य" है, जो इमेजिंग के क्षेत्र में हैसलब्लैड के स्वयं से आता है वर्षा भी है शीर्ष फोटोग्राफरों की कलात्मक उपलब्धियों से प्राप्त।

यह देखना मुश्किल नहीं है कि हासेलब्लैड रंग एक तत्वमीमांसा नहीं है, बल्कि एक वास्तविक रंग विज्ञान है, जो हैसलब्लैड के कैमरा दर्शन: क्रिएट टू इंस्पायर को भी दर्शाता है, ताकि प्रत्येक फोटोग्राफर एक ही दृश्य में एक ही दृश्य का सामना करते हुए सृजन पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सके। विभिन्न विषयों की शूटिंग करते समय, एक या दूसरे के बारे में चिंता करने की कोई आवश्यकता नहीं है, और यह विभिन्न विषयों की रंग अभिव्यक्ति को ध्यान में रख सकता है। कई लोगों के लिए, इसने "सीधी शूटिंग और मरम्मत की कोई आवश्यकता नहीं" हासिल की है। साथ ही समय, सटीक रंग छवि के पोस्ट-प्रोसेसिंग के लिए अधिक स्थान भी प्रदान करता है। ।

हैसलब्लैड का सार सत्य के लिए है

हैसलब्लैड ने छवियों और मानव इतिहास पर एक अनूठी छाप छोड़ी है।

जुलाई 1969 में, हासेलब्लैड कैमरे ने मानव जाति की ओर से अपोलो के पहले चंद्रमा के उतरने को रिकॉर्ड किया, और यह सितारों और समुद्र में उड़ान भरने के लिए मानव जाति की भव्य योजना का गवाह था।

उसी वर्ष अगस्त में, फोटोग्राफर इयान मैकमिलन ने 6 तस्वीरें लेने के लिए दस मिनट का समय लिया, जिनमें से एक बीटल्स "एबी रोड" एल्बम के कवर के लिए इस्तेमाल किया गया था, और इस "अनजाने" डिजाइन और शूटिंग ने इस एल्बम को एक संगीत दृश्य बना दिया। एक अमर क्लासिक, चार बीटल्स भी "ज़ेबरा क्रॉसिंग" के प्रवक्ता बन गए हैं और नकल करने के लिए कई प्रशंसकों का लक्ष्य बन गए हैं।

2010 में, आईपैड के आगमन के साथ, टाइम पत्रिका में जॉब्स का एक हैसलब्लैड कैमरा शॉट दिखाई दिया। फोटो में, उनकी गहरी और बुद्धिमान आँखों से यह भी प्रतीत होता है कि iPad एक नया डिजिटल उन्माद स्थापित करने वाला है।

एक छवि निर्माता के लिए, यह साधारण उत्पाद हार्डवेयर मापदंडों के बजाय, मानव के ऐतिहासिक नोड्स में स्वाद लेने और स्थायी रूप से प्रसारित होने वाली छवियों को छोड़ सकता है, जो सफलता की श्रेणी के करीब हो सकते हैं।

कैमरे का सार रिकॉर्ड करना है, और रिकॉर्डिंग का मूल वास्तविकता है। प्रकाश, छाया, स्वर, विषय वस्तु और अन्य कारकों के प्रभाव के अलावा, प्रत्येक क्लासिक फोटो समय से धुल जाने के बाद भी लोगों के दिलों को हिला सकती है, इसके पीछे "वास्तविकता" की मूल शक्ति आत्मा है।

जटिलता को सरल बनाना और सच्चाई पर ध्यान केंद्रित करना हैसलब्लैड ब्रांड की स्थापना के समय से ही जोर रहा है। "हसलब्लैड" का जन्म हैसलब्लैड की सच्चाई की खोज की अभिव्यक्ति है। फ़िल्म युग से लेकर डिजिटल मिररलेस युग तक, हासेलब्लैड ने कभी भी आगे बढ़ना बंद नहीं किया है। क्लासिक्स के शीर्ष पर, तकनीकी नवाचार ने अंतिम छवि के लिए सड़क का पता लगाने के लिए अनंत संभावनाएं लाई हैं।

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