测光模式的选择

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时间:2019-07-30

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1、1、“正确”的曝光   计算曝光时首先要考虑的是传感器的ISO设置。较低的ISO灵敏度较低,因此需要传感器获得较多的光线。较高的ISO则较为灵敏,只需要较少的光线。ISO的额定值也是按级来的。常见的额定值是100、200、400和800,每一级都高于前一级。   问题是光线对传感器到底造成什么影响。基本上,是否可以假定相机准确地记录“平均”的场景?假设一般场景中的多数像素都在白和黑的中间(也就是无论场景由哪些颜色组成,都是中间色调)。当然,实际并非总是如此。   下面的白纸照片说明了这一点。因为任何相机都无法准确知道拍摄的是什么,所以得到的是全灰色的图像,不是白色的。直方图显示峰值笔直

2、地出现在中央,表明所有都是灰像素。可以理解,这不是很好的测试,因为场景中只有一种色调。   现代相机能够表现那些包含明亮、中等和昏暗区域的正常摄影场景。方法是采用一种和多种测光模式来计算合适的场景曝光。白纸照片直方图2、多分区(Multi-Segment)测光   这种测光模式将图像区域分成多个分区。相机根据程序的设计在计算曝光前先比较每个分区的总体亮度。这样相机就不会被某些分区中不寻常的明亮区域所欺骗,例如阳光和雪地。Canon估计测光Nikon矩阵测光多分区测光最适合于这种高对比度的场景3、中央重点测光(Center-WeightedMetering)   这是一种经典的测光模型。

3、一些较老的胶片相机只有这种测光模式。它有两个级别区域:中心圆和框内的其余部分。圆内的亮度其权重较大,通常是60%~75%。框外部分则占有其余的权重。这种模型很适合拍摄对象位于中央的图片。场景中没有平均中间色调的对象时,这种模式容易出错。中央重点测光这种模型最适合的典型对象4、点测光和局部测光(SpotandPartialMetering)   这些模式主要用在大部分场景要么极暗,要么极亮的情况下,或者只需要从部分场景中采样光线级别的情况下。局部测光的区域很小,甚至小于点测光。在下图中,只使用突出显示的区域计算曝光;框内的其余区域则被忽略。点部测光模型局部测光模型多分区测光有些曝光不足使

4、用点测光后灯罩的效果比较好5、微调曝光   有时观看场景和查看图像直方图时会表明在没有帮助的情况下,相机计算曝光是有问题的。在光线明亮(如太阳)的场景中,或者在较淡色调为主的场景中(例如积雪覆盖的风景),相机可能认为是中间色调。拍摄的照片会曝光不足,显得比较暗。在暗色调和阴影为主的场景中(如某些夜景),相机可能将其呈现为中间色调。因此照片会曝光过度。有一些方法可让照片正确曝光,这样在最终图像中就会正确地呈现白色和黑色。曝光补偿:   可以按0.5和0.3级为单位调节曝光补偿。向+侧补偿会增加总体的曝光,使图像更亮。较淡的颜色可能需要+0.5级。白色区域可能需要+1级~1.5级。向-侧补

5、偿会降低曝光,所以照片会变暗。对于非常暗的区域尝试-1级。白纸:+1.7级曝光暗绿色的书籍:-0.7级曝光自动包围曝光(AutoExposureBracketing):   DSLR具有一系列的包围曝光选项。包围意味着拍摄一系列照片,其中一幅照片使用相机建议的曝光,其余的则根据您设置的包围值变得较亮和较暗。与WB包围不同,每种变化都需要释放快门一次,因为每次相机都需要使用不同的曝光级别。根据曝光模式和相机型号,相机的快门速度、光圈和ISO不尽相同。您可以查看结果并删除曝光不满意的照片。仅对中性色调测光:   如果可以将中性色调隔离出来,相机就能提供正确的曝光。如果拥有点测光或局部测光,

6、可将小的测光圆圈放到场景中为中性色调的区域。锁定给出的曝光,进行构图,然后释放快门。   如果没有点测光或局部测光,也可以获得中性色调区域的曝光读数,方法是靠近场景内的中性色调区域,让相机对该区域测光。此方法并非总是可行,特别是该区域很远的情况下。另外一种选择是对场景外的中性色调区域测光,但是该场景要与最终拍摄场景的光线相同。同样,使用中性色调获得正确的曝光读数后,锁定曝光,然后将相机移回原始的场景。有关使用曝光锁定的说明,请参阅您的相机手册。6、色调范围(TonalRange)   到目前为止,我们只解决了中性色调图像部分的曝光问题。在理想的场景中,中性色调正确曝光后,亮和暗的区域也

7、会依次有相应的曝光。实际上,传感器只能捕捉固定的亮度级别范围。这就是它的色调范围。有时场景包含极暗和极亮的区域,这时场景的色调范围就会超出相机的色调范围。除了使用闪光灯或滤光镜来调整色调范围,还必须在下面的方法中进行选择:●针对高亮区域曝光(下面左图):这意味着设置的曝光不会使亮的区域出现在直方图的右边,从而不会出现曝光过度。但是图像的其余部分会落到直方图的左侧,可能出现曝光不足。很多人觉得曝光不足要好于曝光过度,因为通过在计算机上编辑图像,可

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