ระบบการถ่ายภาพตั้งแต่เริ่มกดชัตเตอร์ที่ตัวกล้องดิจิตอลไปจนถึงขั้นตอนสุดท้ายเพื่อนำภาพออกเผยแพร่นั้นมีการสูญเสียข้อมูลอยู่ตลอดเวลา การเรียนกับ DozzDIY จึงมีแนวคิดว่า ‘มีวิธีการใดบ้างที่ภาพถ่ายจะสูญเสียข้อมูลระหว่างกระบวนการน้อยที่สุด’ เพื่อภาพถ่ายที่มีคุณภาพสูงสุด และการศึกษาความสำคัญของค่าบิตก็เป็นหนึ่งในนั้นครับ
Bit คือ หน่วยที่ใช้แสดงผลข้อมูลในทางดิจิตอล จึงใช้ในการอธิบายจำนวนบิตที่เกี่ยวข้องกับเรื่องใดเรื่องหนึ่ง เช่น ถ้าเป็นเรื่องของเสียงก็ใช้แสดงถึงความละเอียดของช่วงคลื่นเสียง และถ้าเป็นภาพถ่ายก็หมายถึงความลึกหรือความมีมิติ (มีค่ามากยิ่งละเอียดมาก)
การแสดงเฉดสีที่ละเอียดขึ้นเมื่อมีค่าบิตเพิ่มมากขึ้น ที่มา : RealworldRetouching
Bit Depth คือความเป็นไปได้มากที่สุดที่ภาพๆหนึ่งจะมีสีอยู่ในภาพนั้นได้เท่าไหร่ ไม่ใช่ว่าภาพนั้นจะต้องมีการแสดงผลได้เต็มที่ทุกสีเป็นเพียงการบอกว่าภาพที่มี Bit Depth มากกว่าก็มีความละเอียดในการไล่เรียงสีได้ดีกว่าเท่านั้น
ภาพถ่ายดิจิตอลถือเป็นภาพประเภทราสเตอร์ (จุดข้อมูลพิกเซล) ประกอบด้วยพิกเซลแสดงผลของสีซึ่งเกิดจากแม่สีแสงสามสีด้วยกัน ได้แก่ แดง, เขียว และน้ำเงิน ในแต่ละแม่สีเรียกว่า ‘แชนเนลสี’ (Color Channel)
การแสดงค่าสีใดสีหนึ่งใน 1 พิกเซล เกิดจากข้อมูลของแต่ละแชนเนลรวมกันตามที่ได้กำหนดระบบสีเอาไว้ เช่นระบบแบบ RGB ประกอบด้วย 3 แชนเนล ดังนั้น…
– bits per channel คือ ค่าของแต่ละแชนเนล
– bits per pixel คือ ค่าผลรวมของทุกแชนเนลแต่ละพิกเซล
ข้อมูลในแต่ละพิกเซลที่เรากำลังเห็นอยู่นั้นเกิดจากการผสมของสีในแต่ละแชนเนล ถ้ากล่าวถึงข้อมูลบิตในแต่ละพิกเซล เรียกว่า bits per pixel
ยกตัวอย่าง : กล้องถ่ายภาพดิจิตอลส่วนใหญ่ให้ความละเอียดภาพที่ 8 bits per channel หมายความว่าในแต่ละแชนเนลสีสามารถแสดงความเข้มข้นของในแต่ละแม่สีได้ถึง 2x2x2x2x2x2x2x2 = 256 หน่วย ซึ่งถ้าคิดเป็น bits per pixel ที่ต้องรวมทั้ง 3 แม่สีหลักเข้าด้วยกันเพื่อแสดงๆจำนวนเฉดสีมากที่สุดที่เป็นไปได้นั้น จะได้เป็น 2^(8×3) = 16,777,216 เฉดสี
คงพอเดาผลลัพธ์กันได้อยู่แล้วว่าภาพ 16 บิตมีความยืดหยุ่นมากกว่า แต่ส่วนนี้จะเป็นการพิสูจน์ว่ายืดหยุ่นกว่าอย่างไรด้วยการทดสอบจากเครื่องมือ Level ที่มีใน Photoshop CC ด้วยวิธีการ ‘ตัดข้อมูลแล้วดึงข้อมูลให้ยืดออก’ ซ้ำไปจนกว่าจะถึงขีดสุดของภาพ ดังนี้
ขั้นตอนที่ 1 : สร้างชิ้นงานใหม่ขึ้นมาสองชิ้นงานแล้วกำหนดขนาดใดก็ได้ เทสีแบบแถบสีดำไปขาว (Gradient) ลงไปให้งานแรกเป็นการทำงานแบบภาพ 8 บิต งานที่สองเป็นการทำงานกับภาพแบบ 16 บิต
ขั้นตอนที่ 2 : เริ่มต้นตัดข้อมูลโดยการเรียกเครื่องมือ Levels (Control + L (win)/ Command + L (mac)) กำหนดค่าที่ส่วนกรอบ Output Levels สีดำเท่ากับ 120 และสีขาวเท่ากับ 140 เท่ากับเราตัดข้อมูลภาพไปจนเหลือแค่ 20 ส่วน แล้วกดตกลง สิ่งที่เห็นทั้งสองภาพคือความแบนของภาพที่สูงมากขึ้น
ขั้นตอนที่ 3 : เราจะดึงข้อมูลให้ยืดกลับมาเหมือนเดิมด้วยเครื่องมือ Levels (ซึ่งเป็นการเรียกใช้งานครั้งที่ 2) แต่คราวนี้ทำที่ส่วนกรอบ Input Levels แทน กำหนดค่าสีดำสุดไปที่ 120 และค่าสีขาวสุดที่ 140 แล้วกดตกลง
ความแตกของทั้งสองภาพเริ่มสังเกตเห็นชัดว่าภาพแบบ 8 บิตมีอาการแตกของพิกเซลชัดเจนมากยิ่งขึ้นซึ่งการตัดแล้วดึงของเราทำให้ภาพเกิดขีดสุดของข้อมูล ในขณะที่ภาพแบบ 16 ยังไม่มีอาการใดๆ
การบันทึกภาพแบบ JPEG นั้นเก็บข้อมูลได้แค่ 8 บิตต่อแชนเนล ส่วนการบันทึกแบบไฟล์ภาพดิบจะเก็บข้อมูลได้มากกว่าอย่างมหาศาล ดังนั้นเวลาที่เราอยู่ในกระบวนการลำดับต้นๆถ้าเลือกวิธีการบันทึกและค่อยๆตัดทอนลงให้ดี การแสดงผลของภาพที่มีค่าบิตสูงกว่าแล้วนำมาตัดข้อมูลออก ย่อมดีกว่าภาพที่มีข้อมูลน้อยกว่านั่นเองครับ
ถ้าเพิ่มเกรนน้อยเกินไปภาพก็ดูเหมือนจะไม่มีความแตกต่าง แต่ถ้าใส่มากเกินไปภาพก็แข็งกระด้าง ดังนั้นควรมีเกรนในปริมาณเท่าใดในภาพจึงจะช่วยให้ภาพดูดีขึ้น และใช่ เรากำลังพูดถึงเกรนในมุมที่เกี่ยวข้องกับความคมชัดของภาพถ่ายครับ
อุปกรณ์รับชมภาพถ่ายไม่ว่าจะเป็นหน้าจอหรือกระดาษต่างก็มีคุณสมบัติในการถ่ายทอดสีสันรวมไปถึงจุดสว่างที่สุดไปยังจุดมืดที่สุดในภาพแตกต่างกัน การแสวงหาความถูกต้องที่สุดในการมองเห็นแม้ว่าจะเป็นเรื่องที่หาความเป้นมาตรฐานได้ยาก แต่เราก็ยังพอรับรู้ได้ว่าอะไรคือขีดสุดของรายละเอียดที่กำลังปรากฏในขณะนั้นก่อนจะนำไปสู่อุปกรณืหรือแหล่งเผยแพร่อื่น ดังที่เรียกว่า จุดล้นของภาพ หรือ Clipping Point ใน Adobe Camera RAW นี้
หลายครั้งที่คุณสมบัติปัญญาประดิษฐ์อย่าง Denoise ปิดกั้นหนทางลดน้อยส์เกินไป ถึงเวลาแล้วที่เราจะลดน้อยส์ด้วยธีที่ละเอียดมากกว่าอย่าง Manual Noise Reduction
ร้านค้าออนไลน์ภายใต้ชื่อผู้ก่อตั้ง ‘Dozzo Flamenco’ ที่นี่จะมีผลิตภัณฑ์สื่อการสอนและเทรนนิ่งคลาสระดับคุณภาพเท่านั้น
ถ้าเพิ่มเกรนน้อยเกินไปภาพก็ดูเหมือนจะไม่มีความแตกต่าง แต่ถ้าใส่มากเกินไปภาพก็แข็งกระด้าง ดังนั้นควรมีเกรนในปริมาณเท่าใดในภาพจึงจะช่วยให้ภาพดูดีขึ้น และใช่ เรากำลังพูดถึงเกรนในมุมที่เกี่ยวข้องกับความคมชัดของภาพถ่ายครับ
เรื่องของคู่สีรายล้อมรอบตัวเราอยู่ตลอดเวลา และ ‘คู่สีตรงข้าม’ (Complementary Colors) ก็จัดว่าเป็นการเข้าคู่ที่รุนแรงและทรงพลังอย่างมาก หากจะหยิบมาเพื่อใช้งานต้องเรียนรู้และเข้าใจวิธีหลีกเลี่ยงผลลัพธ์เชิงลบบางประการจึงจะเกิดประสิทธิภาพสูงสุด
เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว และสามารถจัดการความเป็นส่วนตัวเองได้ของคุณได้เองโดยคลิกที่ ตั้งค่า
