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Photoshop有意思的混合模式“差值”

时间:2021-03-16 16:52:04  来源:  作者:

今天我们接着介绍混合模式中一个不起眼但是非常有用的“差值”。

我们先来看看差值的计算公式:结果色=绝对值(混合色-基色)

这可能是混合模式中除了变亮和变暗以外最简单的一个混合模式了,我们先来做个试验。

Photoshop有意思的混合模式“差值”

 

这是一张图片,如果我复制一层出来,然后改图层1的混合模式为差值,那么会出现什么结果呢?很简单,由于两张图片是完全相同的那么他们数值相减就是0,也就是会得到一张纯黑色的图片。

其实差值对于找出颜色的差异非常有效。我们接下来做些实验看看对于颜色,“差值”如何做到精准的定位,我们来看看。

我们点击图像-计算。

Photoshop有意思的混合模式“差值”

 

我们采用计算功能,通过红通道和绿通道进行差值运算,得到一个新的通道,我们按住CTRL键点击这个新产生的通道。

Photoshop有意思的混合模式“差值”

 

回到RGB模式,我们观察选区看看什么颜色被选择出来了。由于这样不太好看出来,那我们可以CTRL+J把选中的复制出来,隐藏下边的图层。

Photoshop有意思的混合模式“差值”

 

这样你就发现画面中的黄色和蓝色完全没有了,如果明白色彩的混合理论你就能很好的理解。红蓝的混合色为黄色,也就是这个区域红色和绿色的数值是相同的,那么进行差值后其数值为0也就是在选区之外了。同理蓝色也是一样的。

同理你也能很快的得到了红和蓝,蓝和绿的差值混合模式后的结果。这个其实就是可选颜色的部分理论了。

当然还有灰色和红绿蓝三个通道进行差值运算,小伙伴们可以去试试看,最后是不是得到了颜色削弱的效果。

好了我们讲完理论,在来看看应用吧。个人觉得最好的应用有两个。

第一:定位画面的中间调

之前到是写过一篇文章《Photoshop精确定位画面的中间调》,介绍了正片叠底的方法,今天来介绍差值方法。

Photoshop有意思的混合模式“差值”

 

我们首先随意的挑选一个通道,这里选择红通道,采用图像-计算的命令这里把红通道以正片叠底的方法进行计算得到Alpha1通道。这一步我们得到了一个稍微暗的通道。

我们接着进行再次计算,以Alpha1通道为基础得到Alpha2通道。

Photoshop有意思的混合模式“差值”

 

这里我们得到了两个明暗不同的通道,如果我们对这两个通道进行差值运算会得到什么呢?很简单,如果画面中是暗部,那么经过正片叠底混合模式后他仍然为暗部,差值后就为黑色,高光还是高光差值后数值为0也为黑色,那么剩下的不就是中间调了吗?

Photoshop有意思的混合模式“差值”

 

正是两个明暗不同的通道才使得我们找到了画面中的灰度信息。我们按住CTRL键点击Alpha3,载入选区。我们回到RGB模式加个色相饱和度的调整图层。

Photoshop有意思的混合模式“差值”

 

你会发现在色相饱和度的蒙版上就根据刚才的选区建立了中间调的蒙版。你可以通过改变色相看看变化,其实这不失为一种调色思路。

那有些小伙伴们会问了:你介绍这么多的找中间调的方法到底哪个是最好的呢?其实没有最好的,不同的图片采用的方法也会不同,我们的目的是用合适的方法去定位最合适的选区,要去进行不同的尝试。

第二:矫正偏色

这个应用其实在之前已经提到过,今天借此机会再来聊一聊。

Photoshop有意思的混合模式“差值”

 

首先我们建立一个颜色为中性灰的图层,数值为128.128.128。然后改变其混合模式为差值。

Photoshop有意思的混合模式“差值”

 

这一步的目的是什么?我们知道在校正偏色的图片时候,也就是所谓的白平衡,最难的就是精确找到画面的灰场。有些小伙伴们可能习惯于用眼睛去观察,看到大致是中性灰的位置去用曲线中的灰场吸管点击一下。这其实是不够精确的,用中性灰图层做差值也就是我用128的数值去减去画面中的每一个区域的数值,很好理解,当时结果是0的时候,也就是原始画面中这个位置就是中性灰区域。

为了更加精确的找到现在画面中的黑色区域不妨在来加个阈值。

Photoshop有意思的混合模式“差值”

 

然后从左到右滑动,当出现黑色的时候也就是画面中最黑的部位了,我们用颜色取样器标记。

Photoshop有意思的混合模式“差值”

 

然后关掉这两个辅助的图层,添加曲线调整图层。用灰色的吸管去点击刚才的区域定灰场。

Photoshop有意思的混合模式“差值”

 

只用这一下,你会发现画面立马就被矫正过来了,然后你可以用白场和黑场分别点击画面中的白色和黑色,当然也可以用阈值的辅助调整图层去精确的定位。

Photoshop有意思的混合模式“差值”

 

经过这三个定位,画面偏色的问题就被我们搞定了,也就是进行了白平衡的矫正。

好了,今天就介绍到这里,个人觉得这两个应用还是非常给力的,不论做什么我们都可以有理有据,精确定位。

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