Benutzer:Tuxyso/Channel Clipping in Lightroom
Betrachten des RAWs in Lightroom[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Ein Clipping einzelner Farbkanäle in Lightroom ist zunächst nicht erkennbar. Der Grund liegt darin, dass das Lightroom Histogramm den recht großen ProPhoto RGB - Farbraum zur Grundlage nimmt. Dieser umfasst gegenüber dem üblichen sRGB-Farbraum u.a. deutlich mehr Rottöne.
Das Histogramm eines Bildes einer roten Blume stellt sich in Lightroom zunächst wie folgt dar:
Datei:Channel-clipping-lr-01.jpg
Es ist keinerlei Überbelichtung erknnbar. Auch das weiße Dreieck (Überbelichtungswarnung) zeigt kein Problem an.
Export als Jpeg[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Der Jpeg-Export konvertiert das RAW Bild in den sRGB-Farbraum. Im Ergebnis ergibt sich dieses Bild:
Datei:Channel-clipping-lr-07-srgb-clipped.jpg
Das Bild sieht etwas unschön / übersättigt aus (schlechter als in Lightroom). Öffnet man das Bild in einer Bildbearbeitung und betrachtet sich den Rotkanal ist eine massive Überbelichtung erkennbar:
Lösung: Softproof in Lightroom nutzen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Softproof aktivieren (Taste S im Entwickeln-Modus) und Zielfarbraum wählen (hier: sRGB):
Schritt 1: Clipping einzelner Kanäle erkennen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Der überbelichtete Rot-Kanal ist bereits im Histogramm erkennbar. Die Aktivierung der Hightlight-Warnung bestätigt dies:
Datei:Channel-clipping-lr-04.jpg Datei:Channel-clipping-lr-05.jpg
Schritt 2: Rot-Kanal in Gradationskurve bearbeiten[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
In Menüpunkt Gradationskurve auf das kleine Kurvensymbol klicken, dann kann man auch einzelne Farbkanäle bearbeiten:
Datei:Channel-clipping-lr-06.jpg
Durch herunterziehen des rechts oberen Punktes nach unten kann man die Helligkeit des Rot-Kanals (bzw. seine Ausgabe) beeinflussen. Soweit herunterziehen bis im Histogramm kein Clipping mehr erkennbar ist.
Ergebnis[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Im Ergebnis erhält man eine schön durchgezeichnete rote Blume. Datei:Channel-clipping-lr-08-srgb-non-clipped.jpg
Auf Commons findet sich eine Version dieses Bildes in voller Auflösung, bei dem noch weiteres Feintuning durchgeführt wurde (für das Tutorial hier aber nicht weiter wichtig):
