Quello che vedete in questa immagine è un frame di un video aziendale che ho realizzato recentemente. La ripresa è stata fatta da Antonio, dunque “arrabbiatevi” con lui se pensate che sia troppo scura!



Prendete qualunque manuale di videocamera, qualsiasi libro o sito web che parli di riprese, e tutti quanti vi diranno di non sovraesporre l’immagine. In parole semplici quando si effettuano delle riprese, generalmente con luce molto alta, per esempio all’aperto, può risultare molto facile esporre in modo eccessivo il fotogramma, e così facendo, illuminarlo in modo da “rovinare” il video. Molte videocamere digitali dispongono di una funzione chiamata Zebra Pattern che mostra delle righe diagonali lampeggianti nelle zone dell’immagine in cui si sta eccedendo con la luminosità.
A volte, per “eccesso di conservazione”, gli operatori di camera tendono ad evitare alla follia ogni singolo pixel di svoraesposizione generando immagini scure, troppo sottoesposte, come quella mostrata poc’anzi. Persdonalmente io tendo a sovraesporre l’inquadratura per creare l’effetto di “luce che inonda”, anche in questi video aziendali...

Se analizziamo con gli istogrammi l’immagine ottemiamo questa risposta:

Concentriamoci soprattutto sul riquadro in alto a destra, l’istogramma dell’intensità luminosa. Possiamo benissimo constatare che la maggior parte dei pixel è scura e che l’immagine è decisamente ben poco contrastata (e non sarebbe stato nemmeno necessario guardare questo grafico).
Se alzassimo l’intensità degli highlights (“alteluci”), cosa che si può fare agendo con i controlli relativi oppure effettuando una compressione sul controllo dei livelli sugli alti:

possiamo arrivare a questo risultato senza eccedere i valori luminali (di luma e croma) consentiti dai segnali PAL.



Notate come i detagli siano un po’ (più) visibili e il confronto con la clip originale:



Anche confrontando i due istogrammi notiamo come i risultati siano certamente migliori nel secondo caso. E comunque siamo ben lontani dall’avere realizzato uno shot ben contrastato!

Se diamo un’occhiata agli istogrammi RGB separati e al vettorscopio possiamo notare che le curve dei tre colori sono differenti per quanto concerne il contrasto (ok per il rosso, meno per il blu e ancora meno per il verde!).

Possiamo aggiustare questa cosa intervenendo singolarmente comprimendo ogni singola componente di colore in modo che tutto sia bilanciato. Nel nostro caso, visto che utilizziamo FCP, faremo uso della correzione di colore “con contagocce” che automaticamente bilancia le tre componenti RGB.
Dobbiamo semplicemente selezionare un punto che “dovrebbe essere bianco” ma che bianco non è. Optiamo per il foglio di carta, che dovrebbe essere bianco, a rigor di logica.
Fatta la correzione vediamo come il punto di banco sia tale per cui il bilanciamento porta a spostare il bianco più verso l’azzurro, come mostrato qui:

L’effetto è quello che potete guardare in questa immagine, obiettivamente più “corretta” dal punto di vista cromatico:



Se guardiamo l’istogramma delle tre componenti separate, infatti, possiamo notare come siano (già) più equilibrate rispetto a prima:

Ma è soprattutto il vettorscopio che ci mostra come questa immagine rispetti di più i canoni di correttezza.

Guardate questo grafico, vedete quella linea diagonale che parte dal centro e si dirige in alto a sinistra? Si tratta della componente cromatica della pelle umana. Ogni essere umano, di qualsiasi razza, ha la pelle di questo colore, più o meno saturo, ma sempre di questo colore. Ne consegue che se si riprende il volto di una persona necessariamente ci deve essere una componente del vettorscopio in questa direzione. Adesso c’è, se controllate il grafico precedente non c’era!

Bene, abbiamo raggiunto un livello di correttezza e abbiamo corretto alcuni (principali) errori dell’immagine. Possiamo continuare? Certamente, ovviamente sempre notando che si tratta di un’immagine ancora troppo poco contrastata. Questa volta agiamo sui mezzitoni (midtones), prima bilanciando ancora il bianco (sempre sul foglio di carta), ottenendo questa “leggerissima” variazione:

e, successivamente, “pompando” un po’ il gamma, come mostrato qui, in modo da bilanciare il contrasto dell’immagine (troppo spostato sulle ombre, o darktones):

L’effetto che si ottiene è questo, un’immagine decisamente più bilanciada dal punto di vsita del contrasto (e un po’ meno da quello dell saturazione):

Che si fa? Beh, semplicemente si pompa un po’ la saturazione per raggiungere questo (seppur ancora non troppo sufficiente) risultato:



Gli istogrammi sono quelli riportati qui sotto:

Mentre qui potete trovare il confronto con l’originale:



Beh, almeno un po’ di strada ne abbiamo fatta, eh?

L’immagine è decisamente disturbata dal rumore video, caratteristico dei CCD Canon in presenza di immagini poco illuminate. Si può risolvere il problema applicando un filtro di riduzione del rumore. Nel video che abbiamo prodotto abbiamo lasciato la clip così com’era in quanto era visibile solo per due secondi e comprendeva due dissolvenze all’inizio e alla fine, abbastanza per permetterci di soprassedere...

Beh, per questa prima parte direi che abbiamo conluso. Cliccate qui per guardare il secondo capitolo dell’articolo: il conforming.

Nota: l’immagine mostrata in questo articolo si riferisce ad un video aziendale che ho prodotto per la mia società. Tutti i diritti riservati e bla bla bla...

Ho implementato anche un meccanismo che consente di ricercare le notizie per range di data e per tipologia di box: