Photoshop通过色阶剪切法来修复摄影图片

风光摄影中遇到的最大的问题就是光比太大。渐变灰滤镜(GND)的作用就是为了解决这个问题。渐变灰滤镜可以压暗高光，从而使照片中天空与地面的亮度大致相等，也就是平衡光比。
然而，在某些情况下，渐变灰并不是一个很好的选择。因为渐变灰的过度区域是平直的，如果景物的天空与地面的交界处不是平直的，比如山峰，就会出现“压黑山头”的情况。在这个情况下，数字GND就更有优势。

数字GND是通过前期包围曝光多张后，后期将过曝照片中的地面与欠曝照片中的天空合成在一起，从而达到平衡光比的目的。合成的方法有很多，比如运用PS蒙版擦除，这里不多做介绍。与物理GND相比，数字GND具有渐变区域形状可变，过渡软硬度可自由调节，画质更好，无偏色等优点。
但数字GND也并非万能，如果处理的不好，照片中会出现类似“光晕”的现象。无论物理GND还是数字GND，都无法解决一个问题：大光比交界处的光比平衡。
在本文中将介绍一种新的方法——“色阶剪切法”，以解决这一问题。虽然这个方法和GND一样，都是为了平衡光比。但严格说来，它不属于GND，因为它没有渐变过渡。
下面以三张照片来对物理GND、数字GND以及色阶剪切法做一对比。

物理GND

数字GND

色阶剪切法
前后对比
这照片摄于德国小瑞士山顶，是日出前一分钟的逆光照，光比极大。我们可以看到，使用物理GND的照片，由于过度区域平直，造成山顶被压黑。使用数字GND的照片，虽然山顶没有黑，但山顶周围有一圈光晕。使用色阶剪切法的照片，不仅山顶没有压黑，而且周围没有光晕，比较自然。

原片

成片

色阶剪切法原理
GND之所以会产生光晕，原因在于它的作用效果是渐变的。用原片的以下区域为例子。

GND无论怎么调，都无法平衡这个明暗突变区的光比。以下是这个区域的直方图。

图中的色阶呈两极分化状，地面的色阶缩在暗部，分布狭窄。天空的色阶分布在亮部。暗部与亮部之间有很多空间(红框部分)几乎没有色阶信息。如果将红框中的色阶剪切掉，使暗部色阶直接与亮部色阶连接起来，那么暗部和亮部的色阶会分布更广。进而反应在照片里，就是反差更大，细节更多，层次更丰富。这就是色阶剪切法的基本思想。
色阶剪切法操作
这里用到的是Adobe Camera Raw (ACR) 6.7版本中的“填充亮光”滑块。

这个滑块能将直方图中的一部分色阶减切掉。当我们滑动滑块，并观察直方图，可以发现变化。

滑动滑块之前

滑动滑块并调整曲线之后
从直方图上，可以看出暗部的反差更大，色彩更艳了。以下是全图对比。

调整前

调整后
然而，当我们把照片放到100%大小，会发现天地的交界处有一条黑边。

这是因为原本的交界处并不是理想的明暗突变，还是有一定的渐变区的，只不过很小，只有1-2个像素。而我们剪掉的色阶，并非完全没有包含信息，正是包含了这个渐变区的色阶信息。换句话说，这个1-2个像素的渐变区的色阶信息被我们剪掉了。
解决这个问题的方法就是，让这个交界处变成或者接近理想突变。这个就和锐化原理一样——在相邻像素之间，减少过度，增加反差。因此我们可以通过锐化来实现。
在做锐化之前，最好先在Lr或ACR中将镜头的色散矫正一下，这对后面很有帮助。
锐化有较多方法，这里介绍USM锐化。USM有3个参数：阈值、半径和数量。阈值，指锐化产生作用的条件。当照片中某部分的反差小于阈值时，不对这部分区域做锐化。对于本文来说，我们只需要做边缘锐化，因此反差很大，可以用50以上的阈值。半径，指锐化的作用范围，在这里取决于镜头的分辨率。分辨率高的镜头，半径比较小，分辨率低的镜头半径较大。一般半径值在2以下。数量，指锐化的强度。一般半径越大，数量越小。具体数值以恰好不出现光晕为宜。
在本例中，我做了3次USM锐化，分别是半径2.0、数量60;半径1.0、数量120;半径0.5、数量160。锐化次数和数值可根据不同镜头自由调整。做完锐化后，会有些过锐。不过没关系，后面还会处理。
锐化完之后，我们回到Lr中，移动“填充亮光”滑块，提亮暗部的地面。提亮后，也许局部还是会有一些黑边，但总体比锐化前要好很多。我们可以用仿制图章把这些局部的黑边擦除。
对于过锐生硬的边界，我们可以用蒙版对边界做局部的高斯模糊。模糊数值不宜过大。
以下是原片、无锐化处理和锐化处理的100%局部比较。



以上方法，是通过后期强行提亮暗部，来降低光比。但这样做暗部的噪点会非常多。解决的方法很简单。前期包围曝光，把最亮的那张的地面，与我们“色阶剪切后”的那张合成在一起。注意，合成时要保证天地交界处使用的是“色阶剪切后”的那张，因为包围曝光中最亮的那张的天空一定是过曝没有细节的。
总结
色阶剪切法的大体流程是：去色散 – 边缘锐化 – 剪切色阶 – 边缘模糊 – 合成降噪。其中最重要，也是最难掌握的，就是锐化这一步。如果这一步做不好，天地交界处就会出现“黑边”。
以上方法为本人长期以来摸索得来，还在不断完善中。如有改进建议，欢迎共同探讨。