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Imágenes
de alto rango dinámico
por Rogelio Corte
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| HDRI
utilizando máscaras. |
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| Composición
de una imagen de alto rango dinámico |
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| Haga clic sobre la imagen para ampliar
y saber más sobre la fotografía |
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En
este artículo |
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En este número de Propass veremos algunas técnicas
para lograr que nuestras fotografías digitales se parezcan
a lo que nuestros ojos perciben.
Es el atardecer y me preparo para una cena en casa de amigos
con la parsimonia de quien está de vacaciones, disfrutando
de cada mínimo acontecimiento. Últimas semanas
del invierno en un pueblo de montaña. Pocas nubes en
el cielo azul intenso. Silencio y aire quieto.
Algunas ramas en el cerezo frente a la ventana ya muestran
sus diminutos brotes, marcando los tiempos del mundo.
La casa que habito está rodeada por un bosque cerrado
cubierto de nieve, pero desde la ventana alcanzo a ver los
reflejos del lago, a contraluz del sol todavía alto,
que en algunos minutos se recortará en los filos nevados
al otro lado del valle.
El hogar está encendido. Algunos objetos del interior
que los rayos del sol iluminan se reflejan en la ventana que
a la vez deja ver los tonos azulados de las sombras en la
nieve.
Voy a buscar mi cámara y el trípode.
El encuadre incluye el interior de la sala con el fuego, el
reflejo en la ventana, las ramas con sus brotes, el bosque,
el cielo, el lago y el sol con los cerros nevados a contraluz.
Quisiera que la calma del instante y mi fugaz emoción
fueran una textura más en la escena que estoy fotografiando,
pero dejo de lado estas veleidades y me dedico a sacar fotos.
Sobremesa. [Volver
arriba]
Después de cenar nos sentamos en la sala e intercambiarnos
relatos e imágenes de los últimos días.
Las fotos de esta tarde salieron bien, pero una vez más
me sobreviene la habitual sensación de que lo que la
imagen muestra no es lo que está registrado en mi memoria
visual.
En una de las tomas logré el cielo con ese azul tan
parecido al que quise retratar, pero los cerros del otro lado
del valle son una silueta oscura que no muestra los relieves
de sus laderas y los manchones azulados de nieve que las visten.
En otra pude captar el fuego del hogar con nitidez y colores
vivos, pero en la ventana perdí los reflejos del interior
y el cielo se ve bastante más claro. Las nubes cercanas
al sol desaparecieron en un halo blanquecino. Y así
ocurre con las restantes.
Decido que a mi regreso voy a inscribirme en otro curso
de fotografía.
Resignación. [Volver
arriba]
Sentado en el sillón con mi copa de vino tinto en
la mano, miro el cielo nocturno a través de la ventana.
Puedo ver las estrellas más brillantes y los árboles
reflejan la luz de la luna creciente mostrando un mundo en
blanco y negro que contrasta con los colores cálidos
del ambiente que me rodea.
Se me ocurre sacar una foto con todos nosotros en la sala,
iluminados por el fuego y las pocas lámparas encendidas.
Quiero incluir la vista del exterior nocturno sin perder las
estrellas y el bosque lunar, pero nuevamente el llamado de
la realidad me saca de mi ensoñación: lo que
mis ojos perciben no puede ser registrado por mi cámara.
Una de las razones de esta dificultad es simple y bien conocida
por los fotógrafos.
Rango dinámico.
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Este término se utiliza en muchos campos del conocimiento
y se refiere a la relación entre los valores mínimo
y máximo de una variable, expresada usualmente en forma
de razón o cociente. Generalmente se utilizan escalas
logarítmicas para representar esta relación,
debido al comportamiento no lineal de gran cantidad de sistemas
naturales.
Nuestros sentidos de la vista y el oído tienen un
rango dinámico muy alto, lo que nos permite por ejemplo
percibir objetos a la luz de las estrellas en una noche sin
luna o bajo la luz solar del mediodía en un día
claro, de la misma manera que somos capaces de detectar el
zumbido de un insecto cercano o asistir a un concierto de
trash-metal.
En el caso del ejemplo visual la relación entre ambas
situaciones es de 1:1.000.000.000, o 90 dB.
Por supuesto que la totalidad de este rango no puede ser
percibida simultáneamente. El ojo humano necesita de
algunos segundos o varios minutos, dependiendo la situación,
para adaptarse a las condiciones de iluminación del
ambiente. Un ejemplo típico de la vida cotidiana es
la adaptación a la oscuridad cuando apagamos las luces
de nuestra habitación antes de dormir: primero, nada
más que oscuridad. Pero al poco tiempo estaremos en
condiciones de percibir siluetas de objetos conocidos en la
penumbra. .
Soluciones viejas, problemas nuevos.
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El rango dinámico es un importante indicador de calidad
respecto de cualquier sistema construido para registrar o
reproducir información a ser percibida por los sentidos
humanos.
En la práctica es muy difícil alcanzar el
rango dinámico de la visión humana utilizando
equipos electrónicos, debido principalmente a que estos
últimos se comportan linealmente, mientras que nuestra
percepción visual es de naturaleza esencialmente no
lineal, según comentamos en la nota anterior.
Hace años que esta cuestión está casi
resuelta en fotografía con película, por ejemplo
a través del uso de filtros graduados o ND (neutral
density) que permiten fotografiar una escena con extremos
de luminosidad que difícilmente puedan ser registrados
en una sola exposición, tal como sucede sobre todo
en ambientes naturales, donde la intensidad de la luz solar
juega un papel importante.
Muchos años antes de la popularización de la
fotografía digital, con el desarrollo de las imágenes
generadas y procesadas por computadora, surgió la necesidad
de crear entornos lumínicos que reprodujeran el rango
dinámico de una escena natural, aplicado a determinadas
imágenes artificiales.
Esto ocurre por ejemplo en el procesamiento de imágenes
3D de construcciones en arquitectura, efectos especiales cinematográficos;
o en meteorología, donde muchas veces es necesario
medir el grado de luminosidad del cielo a lo largo de varios
días, superponiendo gran cantidad de fotografías
tomadas apuntando al cielo con una lente ojo de pez e incluyendo
al sol en la imagen. El sol puede llegar a ser 17 f-stops
más brillante que el cielo y las nubes, además
de que la mayoría de los sensores no están diseñados
para captar la intensidad de radiación que emite.
HDRI.
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Esta es la sigla de High Definition Range Imaging y se refiere
al conjunto de técnicas y conceptos que permiten la
creación y visualización de imágenes
con un rango de exposiciones mayor que el de las técnicas
digitales convencionales. Si bien en la nota de hoy nos referimos
a la aplicación de alguna de estas técnicas
en la fotografía convencional, la HDRI tiene muchas
otras aplicaciones profesionales y no debe confundirse con
una simple técnica fotográfica.
A diferencia de los formatos comunes de imagen digital que
almacenan la información tonal para ser vista en un
monitor o en papel impreso, un archivo HDR contiene los valores
físicos de luminancia o radiancia tal cual se observan
en el mundo real.
Por otra parte, una foto digital común está
codificada priorizando la percepción visual (corrección
gamma), mientras que las imágenes HDR son lineales
(gamma=1.0) y necesitan una mayor cantidad de bits por canal
para representar valores de luminancia desde 10-4 hasta 108
aproximadamente. En general, cada píxel de una imagen
digital es de 16 o 32 bits, aunque con técnicas apropiadas
de procesamiento es posible lograr píxeles de 10 o
12 bits.
Esta es una de las razones por las cuales recién
en la última versión del Photoshop (CS2, año
2005) es posible encontrar una función para crear este
tipo de imágenes. Es necesaria una robusta combinación
de software y hardware para procesar un conjunto que generalmente
es de entre tres y nueve imágenes RAW de 16 bits, para
ser convertidas en un gran archivo de 32 bits con más
de diez stops de rango dinámico.
¿Y si los monitores convencionales tienen un rango
dinámico tan pobre, cómo hacemos para ver la
imagen que tanto esfuerzo nos costó realizar?
Hoy todas las respuestas parecen simples.
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Tone Mapping
La traducción literal y poco musical del término
es “mapeo tonal” y se refiere a las técnicas
usadas en procesamiento de imágenes por computadora
para permitir visualizar imágenes HDR en medios con
menor rango dinámico, como pantallas de cristal líquido,
monitores de rayos catódicos, impresoras y proyectores.
El término surge porque en inglés se suele
llamar “maps” a las funciones matemáticas
que transforman un conjunto de puntos de un espacio a otro.
Un mapa geográfico es precisamente eso, pero en nuestro
idioma el uso de este término puede dar lugar a confusiones.
En castellano podrían llamarse entonces funciones
u operadores de transformación tonal, aunque algunos
autores prefieren hablar de compresión tonal, ya que
el rango dinámico de una imagen HDR es “contraído”
para poder ser visualizado completamente en un medio con rango
más corto.
Una imagen HDR presenta naturalmente una fuerte reducción
del contraste cuando es transferida sin modificación
a un medio de bajo rango.
Las técnicas de compresión tonal resuelven
este problema con distintos grados de eficiencia, dependiendo
del objetivo buscado, que generalmente va desde lograr que
una imagen se vea bien, hasta conseguir una coincidencia perceptual
exacta entre la escena real y la imagen mostrada.
Contracción Espacial Tipográfica
Este término significa que no tenemos espacio suficiente
para extendernos en esta nota y explicar detalladamente técnicas
y experimentos. Esperamos que las direcciones que constan
a continuación sirvan de punto de partida para la incursión
en este tema.
Como decía un gran maestro de música: es cuestión
de tiempo, paciencia y trabajo inteligente.
Referencias.
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Paul Debevec.
http://www.debevec.org
HDRI
http://en.wikipedia.org/wiki/High_dynamic_range_imaging
High Dynamic Range (HDR) in Photography,
http://www.cambridgeincolour.com/tutorials/high-dynamic-range.htm
Compresión Tonal
http://en.wikipedia.org/wiki/Tone_mapping
Grzegorz Krawczyk, Karol Myszkowski, Hans-Peter Seidel:
“Lightness Perception in Tone Reproduction for High
Dynamic Range Images”,
http://www.mpi-inf.mpg.de/resources/hdr/lightness/
Rafal Mantiuk, Karol Myszkowski, Hans-Peter Seidel: “A
Perceptual Framework for Contrast Processing of High Dynamic
Range Images”, http://www.mpi-sb.mpg.de/~mantiuk/contrast_domain/
Contrast Processing of High Dynamic Range Images, http://www.mpi-inf.mpg.de/~mantiuk/contrast_domain/
Técnicas
Erik Krause: http://www.erik-krause.de/blending/
Michael Reichmann: http://www.luminous-landscape.com/tutorials/digital-blending.shtml
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