CurvesTransformation for Color Saturation

들어가기에 앞서

지금까지 우리는 여러가지 콘트라스트를 향상시키기 위한 방법에 대해 공부했고 이제 칼라 처리단계에 들어왔습니다. 어떤 분들은 칼라 관련 정보가 마지막에 언급되어 있으니 칼라와 관련된 프로세싱도 마지막에 해야 한다고 생각하실지 모르겠지만 그렇지 않습니다. 칼라 처리는 처리과정 어느 부분에서 진행하셔도 되며 비선형 노이즈 감소처리(Nonlinear noise reduction)를 끝내셨다면 충분합니다. 

보통 칼라 처리는 L 채널에대해 콘트라스트와 선예도 증가 처리를 하기 전에 진행하는 것이 좋습니다. 그렇지만 한번 했다고 끝은 아닙니다. 콘트라스트와 관련된 선예도나 밝기등의 L 채널요소를 모두 처리한 다음에 다시 한번 칼라 채널을 확인할 필요가 있습니다. 이런 식으로 다른 요소들에 대한 처리가 끝나면 매번 다시 칼라 부분을 살펴보며 반복적으로 조금씩 조절하여 프로세싱을 끝내는 것이 좋습니다. 


'Good Luminance Gone Bad'

여러분이 인터넷을 뒤지다 보면 아주 멋진 Luminance 이미지(그레이스케일 이미지)를 보실 수 있습니다. 하지만 이런 멋진 이미지라고 하더라도 색을 입히는 순간 이미지의 질이 확 떨어지는 것을 보실 수 있습니다. 

멋진 색상을 만들어낸다는 것은 그냥 채도(Saturation)항목을 만지작 거린다고 되는 것이 아닙니다. 칼라 처리는 원하는 부분에 원하는 결과를 얻기 위해 많은 노력이 필요합니다. 아시다시피 그레이스케일/Luminance 이미지를 처리하시는 것이 아니라면 칼라 처리는 Red, Green, Blue 채널의 세 가지 요소로 이루어져있습니다. 물론 멋진 그레이스케일 이미지를 얻는 것도 쉬운 일은 아니지만, 칼라를 이용해 좋은 결과를 얻는 것은 훨씬 어렵고 오랜 시간이 걸리는 일입니다. 만약 훌륭한 칼라 이미지를 얻고 싶으시다면 인내심을 갖고 차근차근 노력하셔야 합니다. 

진행하기에 앞서 몇 가지 새로운 개념에 대해 생각해볼 시간을 갖겠습니다. 
  • Luminance 이미지와 관련된 R/G/B 세 가지 필터의 데이타를 충분히 획득해야 합니다
  • 만약 샘플링 해상도가 픽셀당 1아크초(1arcsec/px) 이상이라면 칼라 서브 프레임 역시 1bin으로 얻는 것을 고려하십시요. 칼라 이미지 역시 L채널에 영향을 끼칩니다
  • 정밀한 Background modelization (ABE, DBE), Neutralization (Background neutralization), 그리고 Color calibration은 핵심적인 부분입니다
  • R/G/B 채널에 대해 HistogramTransformation에서 균형잡힌 히스토그램을 얻도록 충분한 신경을 씁니다
  • 채도(Saturation)을 올리기 전에 RGB 이미지에서 노이즈를 최소화하도록 노력합니다
  • 완전히 프로세싱이 끝나기 전에, 다른사람의 이미지와 비교하지 마시고 원래 계획한대로 꿋꿋히 나아갑니다
  • 화학(Chemistry)과 색상의 관계에 대해 이해가 필요합니다. 여러분이 찍는 대상이 어떤 물질로 이루어져있는지에 대해 확인하세요. H𝛼 채널은 분홍빛이 도는 붉은색이고 Oiii는 청록색(녹색/청색) 입니다. 젊은 성단은 청색이고 나이든 성단은 금색입니다. 이런 식으로 대상의 특성에 대해 충분히 이해가 필요합니다
  • 채도(Saturation)의 적절함은 딱히 정해진 것이 없으며 여러분의 기호일 뿐입니다.
    몇몇 경험자들이나 관객들은 자연스러운 이미지를 좋아하지만 또 어떤 분들은 강한 색상을 선호합니다. 먼저 촬영한 경험자들의 사진 중에 사람들이 좋아하는 사진을 충분히 공부하시며 여러분의 예술적 감각을 만들어내는 것이 좋습니다

CurvesTransformation

CurvesTransformation (CT) 프로세스는 색의 강도를 조절하기에 가장 쉬운 도구입니다. 앞서 공부했다시피 이 프로세스에는 S나 c채널에 대한 조절기능이 포함되어 있습니다. S 채널은 아시다시피 채도(Saturation)에 대한 항목이며 c 채널은 CIE L*c*h* 색공간 (Lightness, chroma, hue)의 colorfulness에 대한 항목입니다. 물론 채널항목이 조금씩 다르기는 하지만 기본적으로는 특정 색상을 하나의 엔티티로 잡아주는 역할을 합니다. 실제로 작업을 할 때에는 어느쪽 채널이든 노이즈 없는 균일한 채도 변화를 보여줍니다. 하지만 그렇다고 테스트를 해보지 말라는 말은 아닙니다. 

어떤 채널을 선택하셨든 커브 포인트를 그래프에 찍고 움직이시면 됩니다. RGB/K채널에 대해 우리가 했던 것처럼 포인트를 위로 올리면 colorfulness가 증가하고 내리면 감소합니다. 그리고 왼쪽 아랫쪽 부분은 Shadow영역이고, 오른쪽 윗 부분은 Brightness 영역입니다. 이 부분들을 조절하면 옅은 색의 대상을 좀 더 강하게 만들어 주거나 강한 색의 대상을 조금 옅게 만들어 줄 수 있습니다. 

언제나 그렇듯 이 작업 역시 마스크를 사용해 원치않는 대상의 채도 변화를 조절하는 것이 좋습니다. 그리고 Shadow영역에 작은 커브 포인트를 하나 찍어 마스크에서 빠져나온 배경하늘이 포화되는 것을 막는 것이 좋습니다. 

이런 식으로 마크를 해 둡니다

참고사항

Luminance 마스크나 Range 마스크를 이용하면 이 프로세스에서 원치 않는 배경하늘의 대상을 탈색(desaturation)시킬 수 있습니다. 

이 프로세스를 이용하면 여러 채널을 자유롭게 조절할 수 있다는 사실을 기억하십시요. 
만약 원한다면 R / G / B 개별 채널에 대해 각기 다른 효과를 줄 수 있습니다. 프로세스 윈도우의 Readout Mode를 이용하면 배경하늘이 진짜 중성적인지 (색상면에서 Neutral background인지) 아닌지를 확인할 수 있으며 만약 적절하지 않다면 그에 따라 채널을 조절해주면 됩니다. 


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