Yazının birinci bölümü burada…

Görüntü kalitesi yazımın birinci bölümünde üzerinde durduğumuz keskinlik, kirlilik, renk doğruluğu ve köşe kararmasının ardından, şimdi de kromatik sapmalar, renk gamotu ve distorsiyona deyineceğiz.  Bu kusurlarla ilgili yardımcı programlardan ise yazının sonunda bahsedeceğim, zira birçoğu, özellikle bu bölüme ayırdığım kusurların hepsine müdahale edebiliyor.

Distorsiyon

Tamamen bir optik kusur olan distorsiyon, Resim 1’de de gördüğünüz üzere, düz çizgilerin kenarlara doğru eğreti bir hal almaları durumudur.  Özellikle mimari ve ölçü belirten çekimlerde büyük sıkıntı yaratan bu kusur kaliteli lensler kullanılarak giderilse de, “balık gözü” olarak da tabir edilen, çok geniş açılı lensler kullanıldığında kaçınılmazdır. Böyle bir efekti özellikle tercih etmiyorsanız, çekimden sonra müdahaleye gitme gereksinimi kaçınılmazdır.

Resim 2’de çok geniş açılı bir lensle çekilmiş bir fotoğrafın düzeltilme işlemindeki iki adımı görebilirsiniz. Elbette ki bu çok abartılı bir örnek ve günlük hayatınızda böyle bir durumla asla karşılaşmayabilirsiniz. Bu efektin görüntü kalitesini nasıl etkilediğinden bahsetmeye gerek var mı bilmiyorum. Kendi fotoğraflarınızda bu efekti ve boyutlarını fark edip düzeltebilmeniz için yeterli bilgiyi edindiğinizi varsayarak sıradaki başlığa geçiyorum.

Renk Gamotu

Renk gamotu, kabaca renklerin belirli bir alt kümesi olarak tanımlanabilir.  Bir başka deyişle, sonsuz sayıdaki renk arasından “seçilmiş”, belirli sayıdaki renklerin kümesidir. (Ortaokul birinci sınıftan, lise son sınıfa kadar her senenin matematik dersi kümelerle başlardı, belki hatırlarsınız. Alt küme, üst küme, kesişim kümesi, ortak eleman… Konumuzla bir ilgisi yok ama ben bir an için hatırladım, ürperti geldi… Paylaşayım dedim.)  “Seçilmiş” kelimesini tırnak içinde kullanmamın sebebi, bu renklerin kutsal renkler olmaları değil elbette, “kaydedilmiş/görüntülenmiş/basılmış renkler” olmaları. Konunun nereye vardığını tahmin ettiğiniz üzere, kaliteli bir görüntüden bahsedebilmek için (renkli veya siyah-beyaz), renk geçişlerinin oldukça yumuşak olmaları, dolayısıyla fotoğrafın mümkün olduğunca çok sayıda renk içermesi gerekir.  Elbette ki “ne kadar çok renk, o kadar iyi fotoğraf” gibi sığ bir sonuç çıkartılmamalı bundan. Resim 3 ve Resim 4’ü inceleyerek yukarıda anlatmak istediğimin örneğini görebilirsiniz.

Renk gamotunun bizi ilgilendiren kısmı, daha doğrusu müdahale edebileceğimiz kısmı, fotoğrafın çekilmesinden sonra gerçekleştireceğimiz işlemlerdir. Fotoğrafın çekildiği an, yakalanan renklerin sayısı tamamen kullandığımız cihazın özelliklerine bağlıdır. Kaliteli lensler, hassas algılayıcılar, kompleks algoritmalara sahip işlemciler verebildiklerinin maksimumunu verirler ve fotoğraf kaydedilir. Bu noktadan sonra, fotoğrafın görüntüleneceği ana kadar yapılacak işlemler renk gamotunun zenginliği konusunda belirleyicidir. Monitörde izleyeceksek monitörün renk gamotu, baskı alacaksak yazıcının renk gamotu, görüntüleme anında belirleyici olacağı gibi, fotoğraf üzerinde yaptığımız işlemler (boyut değiştirme, format değiştirme, vs.) de son derece etkilidir. Çok sayıda kartuş kullanan yazıcılar dikkatinizi çekmiştir, işte bu yazıcıların amacı, daha zengin renkler, daha yumuşak geçişleri sağlayabilmek için daha geniş bir renk gamotu sunabilmektir.

Kromatik Sapmalar

Kromatik sapma, farklı dalga boylarına sahip ışığın, bu dalga boylarının farklı kırılma indisleri dolayısıyla, aynı fokal düzleme düşmemeleri ve/veya aynı fokal düzleme, farklı alan büyüklüklerinde düşmeleri durumudur. Genellikle retrofokus elementlerinin kullanıldığı geniş açı lenslerde ve eski nesil telefoto lenslerde yoğunlukla görülen kromatik sapmalarına, birbirlerini tamamlayan lens materyalleri ve bu lenslerin kaplamaları dolayısıyla rastlanır. Daha doğrusu, kromatik sapmalar doğal bir optik olaydır ve bu sapmaların boyutları, lensin yapıldığı canım tipi, tamamlayıcı lensin cam tipi ve kaplamalarına bağlıdır. Buradan da anlaşılacağı üzere; bu konuda kaliteli lensler kullanmak dışındaki tek seçenek yazılım yoluyla “olabildiğince” düzeltmelere gitmektir. Resim 5, kromatik sapmaların görüntü kalitesine ne derece sekte vurduğunun güzel bir örneğidir.

Yazılım Tavsiyeleri

PTLens, şu ana kadar kullandığım, hem köşe kararmaları, hem kromatik sapmalar, hem de distorsiyona müdahale edebilen, en güzel yazılımlardan birisi.  Bu programın en büyük özelliği çok hızlı ve çok sade bir arabirime sahip olması. http://epaperpress.com adresinden deneme sürümünü edinebilirsiniz.

Gayet pahalı ve üst düzey bir yazılım olan Picture Window Pro da bir başka alternatif. http://dl-c.com adresinden hem deneme sürümünü indirip, hem de tam sürümünü satın alabileceğiniz program hemen hemen her kusura müdahale edebilirken, fotoğraf işleme konusunda PTLens’e oranla biraz daha fazla bilgi birikimi gerektiriyor.

http://www.imatest.com adresinden edinebileceğiniz Imatest adlı yazılım ise, yine çok pahalı ve fotoğraflarınız üzerinde ciddi testler uygulayıp, hazırladığı raporlar doğrultusunda düzeltmeler yapabilmenizi sağlayan bir başka yazılım.

Bir yazı dizisini de burada noktalıyoruz. Gün ağarmak üzere, kahvem kalmadı ve gözlerimden kan damlıyor… Görüşmek üzere hoşçakalın.

Merhaba, sizlere dillerden düşmeyen “görüntü kalitesi” kavramından biraz bahsetmek ve bu konuyu biraz daha açmak istiyorum. Fotoğraf sanatı herşeyden önce, görsel bir sanat olduğu için, elbette ki sunumun kalitesi büyük önem taşıyor. Kompozisyon güzel olmadıktan sonra kalite ne kadar iyi olursa olsun, fotoğraf değer kaybedeceği gibi, mükemmel bir kompozisyon, kötü bir sunum ile yine aynı şekilde değer kaybedecektir. Görüntü kalitesi, belli faktörlerin bir araya geldiği bir kavram olduğu ve bu kavramların hemen hemen hepsinin de dijital fotoğrafçılıkta müdahele edilebilir konular olmaları dolayısıyla, bu kavramlara tam olarak hakim olmak, fotoğraflarda da görüntü kalitesine tam olarak müdahele edebilmek anlamına gelir.

Görüntü kalitesini; keskinlik, kirlilik, renk doğruluğu, köşe kararması, kromatik sapmalar, renk gamotu ve distorsiyon gibi faktörler altında toplayıp, bunlarla ilgili genel bir açıklamadan sonra her faktör için kiminde yazılımsal, kiminde de donanımsal olarak çeşitli çözüm önerileri sunmaya çalışacağım.

Keskinlik

Her şeyden önce keskinliğin tanımını yapmak gerekirse, kabaca keskinlik, renk geçişlerinin ne kadar sert olduğunun ölçüsüdür. Bir başka deyişle, bir renkten diğer renge ne kadar hızlı geçildiğidir. Zannedilenin aksine, görüntünün ne kadar detay içerdiği değildir! (bkz. Resim 1). Keskinlik, fotoğrafın yansıtmaya çalıştığı duygu dahilinde dozajı çok net olmayan bir kavram olsa da, genelde fotoğraflardaki ana temamızın, yani ilgi merkezimizin keskin olmasını tercih ederiz. Tripod kullanımı, piyasadaki sayısız yazılım, hemen hemen her fotoğraf makinesindeki “Sharpness” seçeneği, keskinlik ihtiyacının zaten güzel örnekleri.

Keskinlik değerine fotoğraf işleme yazılımları ile müdahale etmeden önce, fotoğrafı çekerken “yeterince” keskin olmasını nasıl sağlamamız gerektiğine değinmemiz lazım. Hareketten dolayı kaynaklanan bulanıklık, sonradan müdahele edilebilecek bir mevzu olmadığı için, öncelikle bunu engelleme adına tripod ve yüksek enstantane değerleri kullanmamız gereklidir. Ancak bunu sağladıktan sonra, fotoğraflarımızın “vuruculuğunu” arttırmak için nelere ihtiyacımız olduğunu düşünmeye başlayabiliriz. Keskinliği etkileyen faktörlerin başında kullanılan çözünürlük, lensin kalitesi görüntü sensörünün büyüklüğü gelir. Bu konuda, daha iyi ekipmanlar kullanmak dışında bir seçenek bulunmadığı ve daha iyi ekipmanımız yoksa yapacak fazla birşey olmadığı için, farklı yollardan keskinliği arttırmaya gitmemiz gerekir.  Günümüzde hemen hemen her fotoğraf işleme yazılımı, “Sharpen”, “Unsharp Mask” veya benzeri isimler altında fotoğraflara keskinlik katabilmemizi sağlayan seçenekler barındırıyorlar. (bkz. Resim 2). Ancak bunları da kullanırken dozaja dikkat etmemiz gerekir. “Kesin” ve “kirli” görüntü arasındaki ince çizgiyi geçmek fayda değil, zarar getirir. Bu işlemenin yanı sıra, fotoğrafı şekillendirirken, çekim esnasında ışığın yönüne ve gücüne, ilgi merkezini bulanık bir arka plan kullanarak soyutlamaya ve yine benzer bir şekilde düşük kontrastlı arka planlar kullanmaya dikkat etmek, yüksek keskinlik ve “yüksek keskinlik hissi” yaratmak için faydalı olacaktır.

Kirlilik (Noise)

Dijital fotoğraflardaki kirlilik, teknik olarak, görüntü yoğunluğundaki rastgele değişimler olarak yorumlanabilir. Daha açıklayıcı bir örnek vermek gerekirse, müzik setinizde hiç birşey çalmazken, sesi açtığınızda duyduğunuz “hışırtı” (dip gürültüsü), sesteki benzer bir kirliliktir. Arka plandaki elektrik sinyallerinin yarattığı bir sonuçtur. Kaliteli ses sistemlerinde gördüğümüz yüksek SNR (signal-to-noise-ratio/sinyalin gürültüye oranı) değerleri bir kalite sembolü olduğu gibi, dijital fotoğraf makinelerinde de bir SNR mevcuttur.  Ses sistemlerindeki kadar yaygın bir şekilde belirtilmeyen bu değer, algılanan sinyallerin arka plandaki elektriksel aktivitelerin yarattığı istenmeyen sinyallere ne kadar baskın çıkacağını belirtir. DSLR fotoğraf makinelerinde kullanılan güçlü işlemciler ve enerji devreleri sayesinde minimuma indirilen gürültü, malesef günümüz kompakt ürünlerinde devam eden bir sıkıntıdır.

En az keskinlik kadar önemli olan ve varlığı da bir o kadar rahatsız edici olan bu faktör, detay kaybının temelidir. Ekipman kalitesinin yanı sıra, pozlama süresi uzadıkça (kimi pikseller çok ısınarak istenmeyen sinyaller gönderirler) ve algılayıcının hassasiyeti düştükçe de (ISO değeri arttıkça) artan kirlilik, kimi fotoğraflarda (bazı siyah-beyaz fotoğraflar) arzu edilen bir tesir bıraksa da, genellikle mümkün olduğunca kaçınılan bir sorundur. Kirlilik konusunda kullandığımız ürünlerin limitasyonları ile sınırlandırılmış olmamıza rağmen, bir çok güncel fotoğraf makinesinde “Noise Reduction” (kirlilik-gürültü azaltma) adı altında kompleks algoritmalar yer almaktadır. İnternetten kolaylıkla indirebileceğiniz NeatImage, NoiseWare Pro ve Noise Ninja yazılımları, kirlilik telafisi konusunda post-prodüksiyon esnasında faydalanabileceğiniz yazılımlara birkaç örnektir. Resim 3’de görüntüdeki kirliliğe bir örnek görebilirsiniz.

Renk Doğruluğu

Renk doğruluğu, görüntü kalitesine etki eden oldukça öenmli ancak bir o kadar da göreceli bir kavramdır. “Doğru renk” ve “etkili renk” arasındaki tartışma büyük ihtimalle hiç bir zaman son bulmayacak ama yine de, kısa da olsa, konumuzla ilgili olduğu için biz de katılalım bu tartışmaya. Derseniz ki fotoğrafın görevi içeriği hakkında bilgi vermektir, o zaman “kaliteli bir görüntü” için bu içeriğin renklerinin doğru yansıtılmasına ihtiyaç vardır.  Söz gelimi, fotoğraftaki mavi bir elma, elmanın rengi hakkında yanlış bilgi veriyordur, renk doğruluğundan yoksundur ve “kaliteli” bir görüntü sunmuyordur. Bir diğer tarafta, örneğin Yedi Göller bölgesinde çektiğiniz bir fotoğrafın enfes kompozisyonu, atmosferdeki çeşitli optik oyunlar, kötü bir mevsim, vesaire sebeplerden dolayı yeterince “etkili” değilse ve fotoğraf da görsel bir sanat ise (ki o zaman göze hoş gelmesi birinci koşuldur), renklerle oynayarak kendinizce “doğru rengi” bulmanız icab eder. Gördüğünüz üzere, ister teknik olarak olsun, ister sanatçının yorumuna göre olsun, bir renk doğruluğundan söz etmek mümkündür. Daha doğrusu renklere herhangi bir sebepten dolayı müdahale etme gereksinimi, “kaliteli görüntü” elde etme açısından gerekebilir. Hemen hemen her fotoğraf işleme yazılımı “Hue”, “Saturation”, “Vibrance” ve benzeri başlıklar altında bu imkanı sunar. Resim 4’de, renk doğruluğu ile ilgili bir örnek görebilirsiniz. Fotoğrafın ister sağ tarafını, ister sol tarafını “doğru” bulun, sonuçta bir taraf “yanlış” olacaktır en sonunda.

Köşe Kararması

Özellikle birkaç yıl önce çıkan Full-Frame algılayıcılara sahip bazı ürünlerde, sensör yapısından kaynaklanan ve çoğunlukla vasat lenslerle çalışıldığında görülen köşelerdeki bu kararmalar, sonuçta görüntüye orada gerçekten olmayan bir şey ekledikleri için görüntü kalitesine ciddi şekilde sekte vuran efektlerdir. (bkz. Resim 5). Eğer böyle bir sorununuz varsa yazılımsal olarak çeşitli çözümler bulabilirsiniz.

Yazımın ikinci bölümünde, görüntü kalitesine etki eden faktörlere kaldığımız yerden devam edeceğiz.