ເນື້ອຫາ
ເຖິງແມ່ນວ່າເອກະສານຮູບພາບ raster ເຫຼົ່ານັ້ນທີ່ເຕັມໄປໃນຄອມພີວເຕີ້ແລະຊີວິດຂອງພວກເຮົາແມ່ນຖືກ ນຳ ໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດເພື່ອເປັນຕົວແທນຂອງຮູບ, ຂ້ອຍເຫັນວ່າມັນເປັນປະໂຫຍດ ສຳ ລັບນັກສິລະປິນ CG ທີ່ຈະມີທັດສະນະອີກຢ່າງ ໜຶ່ງ - geekier. ແລະຈາກທັດສະນະດັ່ງກ່າວ, ຮູບພາບ raster ແມ່ນ ຈຳ ເປັນຊຸດຂອງຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຈັດເຂົ້າໃນໂຄງສ້າງສະເພາະ, ເພື່ອໃຫ້ມີຄວາມລະອຽດກວ່າ - ຕາຕະລາງທີ່ເຕັມໄປດ້ວຍຕົວເລກ (ຕາຕະລາງ, ເວົ້າທາງຄະນິດສາດ).
ຕົວເລກໃນແຕ່ລະຫ້ອງຕາຕະລາງສາມາດຖືກ ນຳ ໃຊ້ເພື່ອເປັນຕົວແທນໃຫ້ແກ່ສີ, ແລະນີ້ແມ່ນວິທີທີ່ຫ້ອງກາຍເປັນ pixels, ເຊິ່ງ ໝາຍ ເຖິງ 'ອົງປະກອບຮູບພາບ'. ມີຫຼາຍວິທີທາງໃນການເຂົ້າລະຫັດສີຕ່າງໆ. ຍົກຕົວຢ່າງ, (ອາດຈະແມ່ນຊື່ທີ່ກົງໄປກົງມາທີ່ສຸດ) ເພື່ອ ກຳ ນົດການຕິດຕໍ່ພົວພັນກັບຕົວເລກເປັນສີ ສຳ ລັບແຕ່ລະຄ່າ, ເຊັ່ນ. 3 ຢືນ ສຳ ລັບສີແດງເຂັ້ມ, 17 ສຳ ລັບສີຂຽວຈືດແລະອື່ນໆ. ວິທີການນີ້ໄດ້ຖືກ ນຳ ໃຊ້ເລື້ອຍໆໃນຮູບແບບເກົ່າເຊັ່ນ .gif ຍ້ອນວ່າມັນອະນຸຍາດໃຫ້ໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຂະ ໜາດ ໃດ ໜຶ່ງ ໂດຍຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງ palette ທີ່ ຈຳ ກັດ.
ອີກວິທີ ໜຶ່ງ (ວິທີ ໜຶ່ງ ທີ່ໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດ) ແມ່ນໃຊ້ໄລຍະຕໍ່ເນື່ອງຈາກ 0 ເຖິງ 1 (ບໍ່ແມ່ນ 255!), ບ່ອນທີ່ 0 ໝາຍ ເຖິງສີ ດຳ, 1 ສຳ ລັບສີຂາວ, ແລະຕົວເລກໃນລະຫວ່າງສະແດງເຖິງຮົ່ມຂອງສີເທົາຂອງຄວາມສະຫວ່າງທີ່ສອດຄ້ອງກັນ. ວິທີນີ້ພວກເຮົາໄດ້ຮັບວິທີການທີ່ມີເຫດຜົນແລະມີການຈັດລະບຽບຢ່າງສະຫງ່າງາມໃນການເປັນຕົວແທນຂອງຮູບພາບ monochrome ທີ່ມີເອກະສານ raster.
ຄຳ ວ່າ 'monochrome' ເກີດຂື້ນທີ່ ເໝາະ ສົມກວ່າ 'ດຳ ແລະຂາວ' ເນື່ອງຈາກຊຸດຂໍ້ມູນດຽວກັນສາມາດຖືກ ນຳ ໃຊ້ເພື່ອສະແດງສີສັນຈາກສີ ດຳ ຫາສີອື່ນໂດຍອີງຕາມອຸປະກອນຜົນຜະລິດ - ຄືກັບຈໍຄອມພິວເຕີ້ເກົ່າຫຼາຍລຸ້ນ ດຳ ແລະສີຂຽວ ແທນທີ່ຈະເປັນສີ ດຳ ແລະຂາວ.
ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມລະບົບນີ້ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ຢ່າງເຕັມສ່ວນກັບກໍລະນີທີ່ມີສີເຕັມໆດ້ວຍວິທີແກ້ໄຂທີ່ລຽບງ່າຍ - ແຕ່ລະຫ້ອງຕາຕະລາງສາມາດມີຫລາຍຕົວເລກ, ແລະອີກເທື່ອ ໜຶ່ງ ມີຫລາຍວິທີໃນການອະທິບາຍສີທີ່ມີ ໜ້ອຍ (ໂດຍປົກກະຕິສາມຕົວເລກ) ແຕ່ລະຕົວໃນ 0-1 ຊ່ວງ ໃນຮູບແບບ RGB ພວກເຂົາຢືນຢູ່ໃນປະລິມານຂອງແສງສີແດງ, ສີຂຽວແລະສີຟ້າ, ໃນ HSV ພວກເຂົາຢືນ ສຳ ລັບ hue, ການອີ່ມຕົວແລະຄວາມສະຫວ່າງຕາມຄວາມ ເໝາະ ສົມ. ແຕ່ສິ່ງທີ່ ສຳ ຄັນທີ່ຈະຕ້ອງສັງເກດແມ່ນວ່າສິ່ງເຫຼົ່ານັ້ນຍັງບໍ່ມີຫຍັງເລີຍນອກ ເໜືອ ຈາກຕົວເລກເຊິ່ງມີຄວາມ ໝາຍ ສະເພາະໃດ ໜຶ່ງ, ແຕ່ບໍ່ ຈຳ ເປັນຕ້ອງຕີຄວາມ ໝາຍ ແນວນັ້ນ.
ຫົວ ໜ່ວຍ ທີ່ມີເຫດຜົນ
ຕອນນີ້ໃຫ້ຂ້ອຍຍ້າຍໄປຫາວ່າເປັນຫຍັງພິກະເຊນບໍ່ແມ່ນຮູບສີ່ຫຼ່ຽມມົນ: ມັນແມ່ນຍ້ອນວ່າໂຕະ, ເຊິ່ງແມ່ນສິ່ງທີ່ຮູບພາບ raster, ບອກພວກເຮົາວ່າມັນມີຫລາຍອົງປະກອບຢູ່ໃນແຕ່ລະແຖວແລະຄໍລໍາໃດ, ໃນຄໍາສັ່ງທີ່ມັນຖືກຈັດໃສ່, ແຕ່ບໍ່ມີຫຍັງກ່ຽວກັບຮູບຮ່າງໃດ ຫຼືແມ່ນແຕ່ວ່າພວກເຂົາມີສັດສ່ວນເທົ່າໃດ.
ພວກເຮົາສາມາດປະກອບຮູບພາບຈາກຂໍ້ມູນໃນເອກະສານໂດຍວິທີຕ່າງໆ, ບໍ່ ຈຳ ເປັນຕ້ອງມີຈໍຕິດຕາມ, ເຊິ່ງເປັນທາງເລືອກ ໜຶ່ງ ດຽວ ສຳ ລັບອຸປະກອນຜົນຜະລິດ. ຍົກຕົວຢ່າງ, ຖ້າພວກເຮົາເອົາເອກະສານຮູບພາບຂອງພວກເຮົາແລະແຈກຢາຍຫີນກ້ອນຂະ ໜາດ ທີ່ມີຂະ ໜາດ ທຽບເທົ່າກັບຄຸນຄ່າຂອງພິກະເຊນໃນບາງ ໜ້າ - ພວກເຮົາຍັງຈະຕ້ອງປະກອບເປັນຮູບດຽວກັນ.
ແລະເຖິງແມ່ນວ່າພວກເຮົາຈະໃຊ້ຖັນພຽງແຕ່ເຄິ່ງຖັນ, ແຕ່ແນະ ນຳ ຕົວເອງໃຫ້ໃຊ້ກ້ອນຫີນກວ້າງກວ່າສອງເທົ່າ ສຳ ລັບການແຈກຢາຍ - ຜົນໄດ້ຮັບຍັງຈະສະແດງໃຫ້ເຫັນຮູບພາບດຽວກັນໂດຍສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນມີສັດສ່ວນທີ່ຖືກຕ້ອງ, ພຽງແຕ່ຂາດລາຍລະອຽດທາງນອນເທົ່າກັບເຄິ່ງ ໜຶ່ງ.
'ຄຳ ແນະ ນຳ' ແມ່ນ ຄຳ ສຳ ຄັນຢູ່ນີ້. ຄຳ ແນະ ນຳ ນີ້ເອີ້ນວ່າອັດຕາສ່ວນຂອງຮູບແບບ pixels, ເຊິ່ງອະທິບາຍເຖິງຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງຄວາມລະອຽດຂອງຮູບພາບ (ຈຳ ນວນແຖວແລະຖັນ) ແລະສັດສ່ວນ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດເກັບເຟຣມທີ່ຢືດຢຸ່ນຫຼືອັດໄດ້ຢຽດຕາມທາງຂວາງແລະຖືກ ນຳ ໃຊ້ໃນຮູບແບບວິດີໂອແລະຮູບເງົາທີ່ແນ່ນອນ.
ບັດນີ້ໃຫ້ເວົ້າກ່ຽວກັບການແກ້ໄຂບັນຫາ - ມັນສະແດງໃຫ້ເຫັນ ຈຳ ນວນລາຍລະອຽດສູງສຸດທີ່ຮູບພາບສາມາດຖືໄດ້, ແຕ່ບໍ່ເວົ້າຫຍັງຫຼາຍປານໃດວ່າມັນມີຕົວຈິງຫຼາຍປານໃດ. ຮູບຖ່າຍທີ່ສຸມໃສ່ບໍ່ດີບໍ່ສາມາດປັບປຸງໄດ້ບໍ່ວ່າຈະເປັນກ້ອງຖ່າຍຮູບ ຈຳ ນວນເທົ່ານັ້ນ. ໃນລັກສະນະດຽວກັນ, ການຍົກລະດັບຮູບພາບດີຈີຕອນໃນ Photoshop ຫລືບັນນາທິການອື່ນໆຈະເພີ່ມຄວາມລະອຽດໂດຍບໍ່ຕ້ອງເພີ່ມລາຍລະອຽດຫຼືຄຸນນະພາບໃຫ້ມັນ - ແຖວແລະຖັນພິເສດຈະພຽງແຕ່ເຕັມໄປດ້ວຍຄຸນຄ່າທີ່ຖືກແປ (ສະເລ່ຍ) ຂອງ pixels ທຳ ມະດາທີ່ຢູ່ໃກ້ຄຽງ.
ໃນແບບທີ່ຄ້າຍຄືກັນ, PPI (pixels ຕໍ່ນິ້ວ, ໂດຍທົ່ວໄປເອີ້ນວ່າ DPI - ຈຸດຕໍ່ນິ້ວ) ແມ່ນພຽງແຕ່ ຄຳ ແນະ ນຳ ທີ່ສ້າງການຕິດຕໍ່ພົວພັນລະຫວ່າງຄວາມລະອຽດຂອງເອກະສານຮູບພາບແລະຂະ ໜາດ ທາງດ້ານຮ່າງກາຍຂອງຜົນຜະລິດ. ແລະດັ່ງນັ້ນ PPI ຈຶ່ງບໍ່ມີຄວາມ ໝາຍ ຫຍັງຫລາຍໃນຕົວມັນເອງ, ໂດຍບໍ່ມີສອງຢ່າງນີ້.
ເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນທີ່ ກຳ ຫນົດເອງ
ກັບຄືນໄປຫາຕົວເລກທີ່ເກັບໄວ້ໃນແຕ່ລະ pixels, ແນ່ນອນວ່າມັນສາມາດເປັນແບບໃດກໍ່ໄດ້, ລວມທັງອັນທີ່ເອີ້ນວ່າຕົວເລກນອກລະດັບ (ຄ່າຂ້າງເທິງ 1 ແລະຕົວລົບ), ແລະມັນສາມາດມີຫຼາຍກ່ວາສາມຕົວເລກທີ່ເກັບໄວ້ໃນແຕ່ລະຫ້ອງ. ຄຸນລັກສະນະເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຖືກ ຈຳ ກັດໂດຍ ຄຳ ນິຍາມຮູບແບບເອກະສານໂດຍສະເພາະແລະຖືກ ນຳ ໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນ OpenEXR ເພື່ອຕັ້ງຊື່ ໜຶ່ງ.
ຂໍ້ໄດ້ປຽບທີ່ດີຂອງການເກັບຮັກສາຕົວເລກຫຼາຍໆຕົວໃນແຕ່ລະພິກະເຊນແມ່ນຄວາມເປັນເອກະລາດຂອງພວກເຂົາ, ເພາະວ່າພວກມັນແຕ່ລະຄົນສາມາດສຶກສາແລະ ໝູນ ໃຊ້ເປັນຮູບພາບແບບໂມໂນທີ່ເອີ້ນວ່າຊ່ອງ - ຫຼືປະເພດຂອງລະບົບຍ່ອຍຍ່ອຍ.
ຊ່ອງທາງເພີ່ມເຕີມ ສຳ ລັບສີແດງ, ສີຂຽວແລະສີຟ້າທີ່ປົກກະຕິສາມາດບັນຈຸຂໍ້ມູນທຸກປະເພດ. ຊ່ອງທາງທີ່ສີ່ໃນຕອນຕົ້ນແມ່ນ Alpha, ເຊິ່ງເຂົ້າລະຫັດຄວາມຊັດເຈນ (0 ໝາຍ ຄວາມວ່າເປັນ pixel ທີ່ມີຄວາມໂປ່ງໃສ, 1 ຫຍໍ້ມາຈາກ opaque ໝົດ). ຄວາມເລິກຂອງ Z, ມາດຕະຖານ, ຄວາມໄວ (ແບບເຄື່ອນໄຫວ), ຕຳ ແໜ່ງ ຂອງໂລກ, ຄວາມແປກປະຫຼາດອ້ອມຂ້າງ, ບັດປະ ຈຳ ຕົວແລະສິ່ງອື່ນໆທີ່ທ່ານສາມາດຄິດເຖິງສາມາດຖືກເກັບໄວ້ໃນຊ່ອງທາງ RGB ເພີ່ມເຕີມ.
ທຸກໆຄັ້ງທີ່ທ່ານເຜີຍແຜ່ບາງສິ່ງບາງຢ່າງ, ທ່ານຕັດສິນໃຈວ່າຈະເອົາຂໍ້ມູນໃດໃສ່ແລະສະຖານທີ່ວາງໄວ້. ໃນລັກສະນະດຽວກັນທ່ານຕັດສິນໃຈປະກອບວິທີການ ໝູນ ໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ທ່ານມີເພື່ອບັນລຸຜົນທີ່ທ່ານຕ້ອງການ. ວິທີການຄິດໄລ່ຫລາຍໆຢ່າງກ່ຽວກັບຮູບພາບນີ້ແມ່ນມີຄວາມ ສຳ ຄັນຫລາຍ, ແລະຈະເປັນປະໂຫຍດຫລາຍຕໍ່ຜົນກະທົບທາງສາຍຕາແລະພາບເຄື່ອນໄຫວຂອງທ່ານ.
ຜົນປະໂຫຍດ
ການ ນຳ ໃຊ້ວິທີການຄິດແບບນີ້ກັບວຽກຂອງທ່ານ - ດັ່ງທີ່ທ່ານໃຊ້ render ຜ່ານແລະປະຕິບັດວຽກງານການປະກອບ - ແມ່ນ ສຳ ຄັນຫຼາຍ.
ການແກ້ໄຂສີພື້ນຖານ, ຕົວຢ່າງ, ບໍ່ມີຫຍັງນອກ ເໜືອ ຈາກການ ດຳ ເນີນການທາງຄະນິດສາດຂັ້ນຕົ້ນກ່ຽວກັບຄຸນຄ່າຂອງ pixels ແລະການເບິ່ງຜ່ານມັນແມ່ນສິ່ງທີ່ ຈຳ ເປັນທີ່ສຸດ ສຳ ລັບວຽກງານການຜະລິດ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ການປະຕິບັດການທາງຄະນິດສາດເຊັ່ນ: ການເພີ່ມ, ການຫັກລົບຫລືການຄູນສາມາດເຮັດໄດ້ຕາມຄ່າຂອງ pixels, ແລະດ້ວຍຂໍ້ມູນເຊັ່ນ: Normals ແລະ Position ເຄື່ອງມືການຮົ່ມ 3D ຫຼາຍຢ່າງສາມາດຖືກຫລອກລວງໃນ 2D.
ຄຳ ເວົ້າ: Denis Kozlov
Denis Kozlov ແມ່ນນັກຂຽນສາມັນທົ່ວໄປຂອງ CG ທີ່ມີປະສົບການ 15 ປີໃນວົງການຮູບເງົາ, ໂທລະພາບ, ໂຄສະນາ, ເກມແລະການສຶກສາ. ປະຈຸບັນລາວ ກຳ ລັງເຮັດວຽກຢູ່ Prague ໃນຖານະເປັນຜູ້ຄວບຄຸມ VFX. ບົດຂຽນນີ້ປະກົດຢູ່ໃນສະບັບ 3D ໂລກຄັ້ງທີ 181.
