写真に関連して「HDR」という謎の頭字語を聞いたことがあるかもしれません。あるいは、スマートフォンの機能としてそれを見たことがあるかもしれません。これは「ハイ ダイナミック レンジ」の略で、ゴージャスで不可能なディテールと鮮明さを備えた写真を作成します。ただし、通常の写真のシルエットやその他の問題を回避するのにも役立ちます。
今日は、さまざまなタイプの HDR イメージングについて学び、いくつかの紛らわしい用語をわかりやすく説明し、そもそも HDR が存在するさまざまな理由を見ていきます。写真の知識を広げる準備ができたら、すぐに始めてください。
HDR とは何ですか? なぜ必要ですか?
センサーが光にさらされたときにカメラが記録できる画像の詳細の量には制限があります。自動設定を使用している場合でも、巧みに調整された手動設定を使用して写真を撮影している場合でも、目標は、利用可能な光を利用して、結果画像の詳細を最大限に引き出すことです。問題は、濃い影や明るい光を撮影しているときに、どちらかの範囲のディテールが失われてしまうことです。
熟練した写真家は、 露出の要素 を調整してシャドウやハイライトの詳細を実現することも、中間の「適切な」露出ソリューションを選択して両方の詳細を失うこともできます。ハイライト領域に多くのディテールがあると、他のすべてが濃い黒に変わります (左上、下の図)。暗い部分のディテールに焦点を当てると、ハイライト部分が消えてしまいます（右下）。おそらくほとんどの人は、まともな見栄えの写真を撮るために中間のものを選択しますが、それでも理想的ではありません。
写真家がこの種の難しい決断を下さなければならないこの種の「通常」露出を使用することは、「標準」または「低」ダイナミック レンジ イメージングと呼ばれることもあります。
HDR は、異なる露出で複数の写真を撮影し、それらを結合することでこの問題を解決します。これにより、影の細部とハイライトの細部など、考えられるすべての世界の最高のものを得ることができます。
混乱を避けるために、HDR (ハイ ダイナミック レンジ イメージング) と呼ばれる画像を作成するにはさまざまな方法があることに注意してください。これらのメソッドの多くは、用語はかなり重複していますが、大きく異なります。 HDR について考えるときは、次の点に留意してください。
- 画像を作成する通常の方法では、人間の目で見える範囲よりも狭い範囲しか画像を作成できません。これらは「標準」または「低ダイナミック レンジ」と呼ばれます。
- これらの画像制限を回避する方法やハックがあり、これらの方法は HDR イメージング方法と呼ばれることもあります。これらの特定の方法は通常、画像をデジタル的に組み合わせる以前から古く、使用されています。
- 標準範囲形式よりも広い範囲の値を持ち、一度にシャドウとハイライトの豊かな詳細をキャプチャできるハイ ダイナミック レンジ画像形式と色空間もあります。これらは正しくは HDR とも呼ばれ、前述の方法と同じものではありません。通常、これらは HDR 機器を使用してネイティブにキャプチャされます。
- 現代のデジタル写真家のほとんどが HDR イメージングと呼んでいるものは、今日私たちが焦点を当てているものです。これは、複数のデジタル露出からの画像データを組み合わせて、通常では不可能な詳細を備えた 1 枚の写真を作成する方法です。
これは手動で行うか、複数の写真を撮って写真編集ソフトウェアを使用して画像を作成するか、スマートフォンを使用して行うことができます。最近のスマートフォンのほとんどには HDR 機能が組み込まれており、3 枚の写真を連続して撮影し、1 枚の HDR 写真に結合します。カメラ アプリに「HDR」ボタンがあるかどうかを確認して、試してみてください。特定の領域が色褪せて見える写真を大量に保存できます (下の写真のように)。
一部のデジタル カメラには同様のオプションがある場合があります。ただし、他のもの、特に古いものではそうでない可能性があり、その場合は状況が少し複雑になります。
技術的な内容: HDR 画像の作成方法
典型的な標準範囲の写真の問題を回避して、HDR イメージングは、複数の露出からの画像情報を、単一露出の制限を超えた詳細を備えた 1 つの画像に結合する技術と考えることができます。機知に富んだ写真家は、適切な「ゴルディロック」レベルの露出を見つける可能性を高めるために、シーンを撮影するとき、または露出を上げたり下げたりするときに画像ブラケティングを使用することを知っています。露出計や自動設定で適切な露出が選択されていると判断したとしても、複数の絞りやシャッタースピード設定で同じ構図を複数回撮影すると、ショットから「最高の」画像が得られる可能性が大幅に高まります。
HDR イメージングでもブラケットを使用しますが、方法が異なります。 HDR では、最高の画像を作成するために複数の露出を撮影するのではなく、光の範囲全体にわたって最大限の詳細をキャプチャする必要があります。通常、ハイライトとシャドウのディテールを失うという選択に直面する写真家は、最初にシャドウのディテールを撮影し、次にハイライトのディテールを撮影し、その中間の「ゴルディロックス」露出で複数の露出をブラケット化することを選択できます。このようにブラケット化することで、専門家は完璧なイメージの構成要素を作成します。
複数の露出を使用して組み合わせ画像を作成するという基本的なアイデアは、写真にとって新しいものではありません。カメラに標準範囲の制限がある限り、賢い写真家は可能な限り最高の画像を作成する方法をハッキングしてきました。優秀な写真家アンセル アダムスは、覆い焼きと焼き込みのテクニックを使用してプリントを選択的に露光し、上に示したような画像に驚くほど豊かなディテールを作成しました。デジタル写真が最終的にこの問題に対処できる十分な実用性を備えたとき、最初の HDR ファイル タイプが作成されました。ただし、今日ほとんどの写真家が使用している HDR ファイル タイプでは、この方法は使用されていません (つまり、通常のイメージングの範囲を超えて、複数の露出を 1 つのファイルにキャプチャする)。いわゆる「HDR」画像のほとんどは、実際には複数の露出を組み合わせて HDR 画像にし、その後トーンを単一の標準距離画像にマッピングしたものです。
真のハイ ダイナミック レンジ レベルの詳細の多くは、モニター、CMYK プリンター、カメラの範囲外です。これらの通常のメディアでは、人間の目でキャプチャできる画像データの量に匹敵する画像を作成することはできません。トーン マッピングは、HDR メディア (たとえば、複数の SDR 露出の Photoshop 作成) から色と値を変換し、それらを標準メディア (通常の画像ファイルなど) にマッピングし直す技術です。トーン マッピングされたイメージは翻訳であるため、明暗の驚くべきディテールを同時に作成できるにもかかわらず、HDR ファイル形式の豊富な値の一種のシミュレーションです。それにもかかわらず、トーン マッピングされたイメージは HDR 技術の包括的領域に分類され、HDR という紛らわしい包括的なラベルが付けられます。
ほとんどの写真家が HDR イメージング、または HDR 写真と呼んでいるのはこのテクニックです。これがより重要な理由は、最新の写真編集ツールとデジタル カメラにより、家庭や趣味の写真家がこれらの画像を自分で作成することがこれまで以上に簡単になっているためです。
最新の画像編集アプリの多くには、複数の画像を組み合わせて、その組み合わせから可能な限り最高の画像を作成するためのトーン マッピング ルーチンが備わっています。さらに、画像を組み合わせて細部まで優れた豊かな写真を作成するためのハックや賢い方法も備えています。これらの方法 (そのうちのいくつかは今後の写真記事で取り上げます) は、Photoshop だけでなく、GIMP や Paint.NET などのフリー ソフトウェアでも可能です。次の方法で多重露出の高精細な写真を作成できます。
- Photomatrix や Photoshop の HDR Pro などのソフトウェアを使用して複数の露出を組み合わせ、画像をトーン マッピングします。
- GIMP などの強力な画像エディタで、複数のレイヤーでブレンド方法を組み合わせて複数の露出を結合します。
- Photoshop や Paint.NET などのプログラムでレイヤー マスク、消しゴム、覆い焼きや焼き込みを使用して画像の高精細領域を手動で結合します。
HDR イメージングについてもっと知りたいですか?今後の記事で、HDR 用に露出し、それらの露出からリッチな HDR 画像を作成する方法について説明する「Photography with How-To Geek」にご期待ください。
画像クレジット: Kevin McCoy と Darxus による St Louis Arch Tone Mapped 、 クリエイティブ コモンズ で入手可能。 Dean S. Pemberton による HDRI と St Pauls、 クリエイティブ コモンズ で入手可能。 Nevit Dilmen による露出。 クリエイティブ コモンズ で入手可能。 Diliff による Grand Canyon HDR Imaging は クリエイティブ コモンズ で利用可能です。パブリックドメインのアンセル・アダムスの画像。 Marmoulak による Dundus Square、 クリエイティブ コモンズ で入手可能。
