Últimamente abundan las peticiones de vídeos a demanda en el canal de Youtube, lo cual me alegra sobremanera y en muchas ocasiones me empuja a aprender nuevas cosas sobre el software que difundo desde este humilde blog. Esta es una de esas oportunidades de aprender todos juntos a sacarle todo el jugo a nuestro querido Darktable.
Nota: Durante el vídeo hago una especie de "disclaimer" en el que advierto de que borraré todo el contenido del mismo si el autor muestra su disconformidad con el uso de su fotografía. Por suerte, al final sí que ha habido contacto con él (y muy rápido, le escribí un correo y a las pocas horas tenía respuesta afirmativa) y puedo usar sin problemas la imagen. Quiero agradecer públicamente a Ekant Veer, el autor de la foto, su amabilidad al responder a mi petición de usar su material para la realización de este vídeo. Gracias a su talento y a su disposición a compartir su trabajo podéis ver este vídeo.
El revelado de las fotografías de cielos nocturnos es, probablemente, el hueso más duro de roer al que puede enfrentarse cualquier revelador RAW que se precie. En las pruebas realizadas (no sólo con la fotografía de ejemplo, he hecho unos cuantos experimentos con otras imágenes que, al carecer de permiso por parte de sus autores, no puedo compartir) he llegado a la conclusión de que DT puede hacer un trabajo más que digno, a la altura de cualquier programa privativo.
Evidentemente, este vídeo ha girado en torno al ruido, y sobre este asunto me extenderé un poco más en el artículo que estáis leyendo. Las características de estas fotografías obligan a llevar a cabo una estrategia de eliminado de ruido más sistemática que en otro tipo de imágenes, aunque, por supuesto, podéis aplicarla a otras fotos para mejorar aún más la "textura" de la imagen.
En este caso, creo que una de las claves de este revelado ha sido la aplicación de un algoritmo de demosaico adecuado. Sobre el uso de este plugin no he incidido demasiado en el pasado, debido a que en la mayoría de los casos no es necesario alterar lo que ya viene predefinido en Dt. Porque, efectivamente, el demosaico se aplica siempre. Vamos a profundizar un poco más en este concepto, para comprender bien cómo funciona.
Para empezar, el término, que es una traducción directa del inglés "demosaicing", y que en español se suele conocer como "interpolación cromática". Sobre este concepto podéis aprender más en el enlace anterior, pero lo resumo a continuación: la interpolación cromática es un algoritmo matemático que interpreta los colores de cada píxel basándose en los píxeles contiguos. ¿Ein? ¿Qué significa este galimatías? Para aclararlo un poco, tenemos que pensar que el sensor de nuestra cámara capta la luz "en escala de grises" (o mejor dicho, capta la "luminosidad" o intensidad de la luz, y no el color, que es la longitud de onda de la misma), y que el color se aplica después de interpretar la información que proporcionan unos filtros de color que se superponen al sensor. Estos filtros tienen unos patrones determinados, que como se puede ver en la siguiente imagen se "apilan" formando un mosaico (de ahí el término en inglés):
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| Patrón de mosaico "Bayer". En gris, el sensor. Fuente: Wikipedia |
Teniendo la imagen anterior en mente se puede entender mejor por qué es necesario tener un método de cálculo que "rellene" los huecos de color de alguna manera, dado que los filtros de color ocupan píxeles no contiguos y, en el mundo real, las cosas tienen colores más o menos uniformes.
Pues bien, cuando tomamos una fotografía en formato jpg ese cálculo lo lleva a cabo la propia cámara fotográfica, partiendo de su propio firmware. Sólo en el caso del formato RAW será un programa externo el que pueda llevar a cabo los cálculos necesarios para interpretar el color; aún así, no todos los reveladores cuentan con opciones para interpretar los píxeles de formas diferentes... pero Dt sí lo hace. Mediante el plugin de "demosaico" podremos acceder a diversas interpretaciones que pueden (insisto, pueden) ayudarnos a reducir el ruido y otros defectos de nuestras tomas. He insistido en lo de "puede" porque, obviamente, estos algoritmos no hacen magia; si la imagen está bien tomada, el algoritmo no va a mejorarla demasiado, y si la foto es una sopa de píxeles "ruidosos", sólo va a poder adecentarla un poco. Eso es lo que hemos hecho en el ejemplo de hoy, con resultados, teniendo en cuenta las circunstancias, más que aceptables.
Sólo tras un procesado completo y aplicando el resto de técnicas de reducción de ruido que ya conocemos podremos llegar a un resultado más o menos potable. Para muestra un botón, echadle un ojo a la comparación del "antes y después" ampliado:
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| Comparación del ruido: a la derecha, la fotografía original, a la izquierda, la versión procesada. |
No sé qué os parece a vosotros, pero a en mi opinión los resultados son entre buenos y cojonudos, permitidme la palabrota.
No dejo de lado otros elementos interesantes para el revelado concreto de cielos estrellados; hay que prestar mucha atención a la curva tono que apliquemos, que como habéis visto en el vídeo, tiene una forma bastante particular, "derecheando" todo lo que podamos, para poder sacar el detalle "nebuloso" de nuestra galaxia. El resto queda a vuestra imaginación, y la interpretación de colores y otros detalles sigue procedimientos que podemos considerar "normales" en Dt.
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| La "curva láctea" |
Por lo demás, el auténtico misterio de este tipo de fotografías, como de costumbre, está en la toma. Si no habéis probado a pasar una noche en plena naturaleza, buscando el mejor entorno limpio de contaminación lumínica, preparando la cámara y ajustando la exposición pacientemente, os lo recomiendo: se trata, con toda probabilidad, de una de las experiencias más apasionantes que se pueden tener como fotógrafo. Eso sí, llevaos una rebequita, que refresca.
Fuente de la fotografía original (e interesante artículo): Ekant Take Photos
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