数码摄影的宽容度

数码摄影的宽容度

数码摄影的宽容度

什么是动态范围

在数码影像领域里，“动态范围”与“宽容度”是两个出现频率非常高的概念，尤其当我们讨论摄影器材的时候。而且随着技术的进步，越来越多的相机厂商也非常强调这两个概念，比如富士胶片的Super CCD系列产品就一直将“超宽动态范围”作为产品的一大特色；大多数码单反相机也都有“动态范围优化”相关的图像设置项。那么到底“动态范围”与“宽容度”这两个概念如何影响数码影像领域的每一环节呢，我们通

过理论和实验来进行简要探析。

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数码相机往往支持直方图显示

直方图是用来体现图像亮度分布的图表，它显示了画面中不同亮度对象所占的画面比例。亮度直方图其实也是一种柱状图，只不过它的每一个“柱”挨得太过紧密，因此我们可以将它理解成一个二维坐标里一条紧挨着一条的竖线（柱状图）构

成的图表。

直方图的由来

这个特殊的柱状图的横轴是像素亮度，左边低，右边高；纵轴是指定亮度的像素所占整个画面的比例，下面小，上面大。由此直方图就通过亮度和画面比例表示出了整个画面的亮度分布，坐标中竖线（柱）越高，表明亮度为它与横轴相交点的像素占整个画面的比例越高。比如下面的例子：

画面中的比例最高的亮度

假如上图是一幅数码照片的亮度直方图，图中我们指定的橙色竖线最高，它与横轴的交点是150，这就表示这幅照片中，亮度为150的像素在画面中最多。又比如，图中横轴0点处几乎没有柱状图，这就表示该画面中没有亮度为0的点（黑点）。

接下来我们看看场景的动态范围与直方图的关系：

大动态范围的场景

小动态范围的场景

我们观察上面两个场景的亮度直方图，可以发现大动态范围的场景，其直方图是在整个横轴（亮度）范围内分散开来的；

而小动态范围的场景，直方图则比较集中。

什么是宽容度

我们知道宽容是指一个人对事情的包容、原谅和接纳，比如我们常说“某爸爸很宽容，孩子很乖当然爸爸高兴，即便孩子很淘气的时候爸爸也不生气”。同样的，数码相机的宽容度我们可以理解成一个拟人化的词，它是指相机成像时对场景动态范围的容纳程度：如果相机既能表现场景中很亮的对象，也能表现场景中很暗的对象。那么我们就可以说这个相机的宽容度很大。相机的宽容度，就是指它在一次拍摄中所能表现的场

景的最大动态范围。

相机宽容度大小如何影响图像效果呢？我们来看一个例子，对于同样的场景，我们模拟宽容度不同的两台相机来拍摄：

高宽容度相机拍摄的画面

如果相机的宽容度较高，那么它可以将画面里高光的部分，比如雪花的绒绒的感觉表现出来；同时暗部，比如屋檐下的图

案也表现出来。

低宽容度相机拍摄的画面

如果相机的宽容度很低，那么画面中高光和较暗的部分都可能表现不好层次，比如雪花的部分变成了全白，而屋檐下的图案则被全黑的区域吞没——这就是所谓的“高光溢出”和“暗部缺失”，都是画面层次不够自然的表现。

注意：上面只是我们为了演示效果而人为制作的模拟图，同一时期的相机宽容度相差不会这么大。从上面图像的效果我们就不难理解了：数码相机的宽容度太大、太小都不好。如果相机的宽容度太大，拍摄出的画面显得平淡、不够鲜明；但是如果宽容度太小，拍出的照片则过渡生硬，层次缺乏。

照片影调与位深度的关系

前文说到，相机的宽容并不是越大越好，可能有读者到此会疑惑了，那为什么数码相机的发展趋势还是向着高宽容度的

呢？

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答案可以分两个方面来讲：首先，数码相机的感光宽容度和输出宽容度是不同的两个概念，感光宽容度受到硬件限制，而输出宽容度可以通过图像软件来调节。但是硬件是基础，软件调节只是在硬件提供的感光宽容度的范围内进行调节，也就是说最终相机的输出宽容度不可能大于硬件的感光宽容度限制

因此，硬件感光宽容度越大，输出图像可优化的空间也就越大。硬件的感光宽容度当然是更大一些好，这就是数码相机

感光器件发展趋势所向。

第二，“相机的宽容度并不是越大越好”其实也只是在一定的色彩空间里成立的。这是我们本节讨论的核心问题。

我们真实世界里的颜色和亮度用“千变万化”之类的词来形容可能都显得苍白，因为这些色彩和亮度可能是连续变化的，种类不可数的。可是数字图像是有色域和位深度限制的，它只能表现有限的色彩数量。比如最常见的RGB色域，通过R(red，红)、G(green，绿)、B(blue，蓝)的不同浓度来混合成各种颜色，而R、G、B各通道的浓度又通过位深度来进行限制。因此8位的RGB色域可以表达的色彩数量是28×28×28=16777216种：从(R0,G0,B0)到(R255,G255,B255)。

在将无限、平滑变化的真实世界的色彩，转换成有限的表现力的数字图像的过程中，必然存在色彩损失、层次变得生硬的现象。我们把数码摄影想像成一个翻译题，来进行简单分析，就知道在一定的色域下，相机的宽容度如何影响图像的层次了。

我们假定有一串连续的数字“3,4,5,6,7”（想像成真实世界的连续光影变化），现在要将它们翻译成英文的字母，但是英文字母只有“a,c,e”这三个不连续的字母（想像成表现力有

限的数字影像）可用。

宽容度小的翻译结果

翻译方法一：宽容度为3，可以识别数字4,5,6，并分别翻译成“a,c,e”；当数字小于4时，认为其等于4，翻译成“a”；当数字大于6时，认为其等于6，翻译成“e”。按照这种规则，最后“3,4,5,6,7”被翻依次译成了“a,a,c,e,e”。

宽容度大的翻译结果

翻译方法二：宽容度为7，可以识别数字“2,3,4,5,6,7,8”，但是由于字母的表现数量限制为“a,c,e”三个了，所以采用简单的线性转换方式，宽容度范围内的数字只能被依次翻译成“a,a,c,c,c,c,e,e”，其中“a,c,c,c,e”是“3,4,5,6,7”的翻译结果。

比较这两种翻译方法的优劣：两种翻译方式的结果都造成了数据流失，因为可用的英文字母太少。但是宽容度小的方法一的结果好在中间值对比明显，缺点在于小于4或者大于6的数字都表现不出区别；而宽容度大的方法二，结果中间值不能区分，“4,5,6”都被翻译成了“c”，但对两端的数字表现出

了区别。

当然，上面的数字游戏只是一个极端的对比，实际上数码相机的宽容度还是很大的，也就是说当我们翻译可用的英文字母丰富了，结果就大不一样了。实际上我们常用的色域通道位深度（游戏里的英文字母数）还算充足，在这个前提下，数码相机的成像宽容度越大，越善于表现场景中高光和阴影部分的

变化。

数码相机的宽容度与测试方法