大戰顆粒！

這篇文章題目寫的非常聳動，其實沒這麼嚴重，個人只是把底片攝影者間討論的『顆粒』問題提出一些資料與看法。

有關『顆粒感』的網路文章，在這裡實在常見，情況是這樣的：新進的底片攝影者，拿到一台相機，裝上底片（有的還裝上過期好幾年的片子）然後到處按快門，興奮的拿到沖洗店，來個沖洗帶掃瞄，也許一兩個小時就好了，然後雀躍的拿到成品，放到電腦上打開檔案，結果，大失所望，數位圖檔的內容可見沙沙的顆粒，馬上就上網求救，問題就是：

『為什麼顆粒這麼粗糙？』

討論這個問題，我們必須先精確的定義『顆粒很粗』是什麼。

底片上的微粒（grain）是指：底片乳劑上的銀鹽微粒或是一團染料，曝光後在沖洗過程中轉成的粒子，這些粒子組合成影像，然而這還不是上述問題的範疇，我們常說的『顆粒很粗』所指的就是『顆粒感』（graininess)，它的定義是：觀察者以主觀觀察，對於底片上不一致粒子的感受；申言之，顆粒感是主觀視覺所感受到，原本視覺期待其為一致濃度的平面，上面的一團微小但可見的不一致區域，我可以這麼描述，雙眼看一面純白的牆壁，視覺心理期待是一面純白的顏色，如果上面佈滿了不同顏色的小點而雙眼能辨認出來時，這樣的視覺感受，就會是『顆粒感』。

影響影像（在這裡指的是最後呈現在相紙上的）顆粒（grain)的大小原因，來自於底片本身性質的部分大概是：
1.底片感光顆粒的大小
2.底片感光顆粒的數量
3.底片感光顆粒的隨機分佈

底片上的感光乳劑若放到大倍率的顯微鏡下觀看將會發現，感光的顆粒，也就是銀鹽的結晶本身不規則，並且其分佈也不是完全的均勻，請看如下的連結http://www.imx.nl/photo/film_2/black_and_white_film_emulsi.html
也就是說，構成影像的表面本來就不是『均一』的，他會有局部的大小不同情況，以及隨機的密度差異，（請看放大到三千倍的圖），這就是造成顆粒感的成因，還記得上面的定義中所指『不一致區域』吧？這就是銀鹽結晶不一致分佈，所造成的微粒濃度差異的結果。

然而，這僅僅是影響最後照片上的顆粒的一個環節，事實上影響顆粒的變因非常複雜，可以例示如下：
1.底片感光度
2.相紙反差、微粒度
3.放大倍率
4.沖洗過程
5.曝光（可能是最重要的）

其實顆粒感可以相等於影像的雜訊，雜訊的定義也是從感官出發，當視覺心理感受到某個預期一致，但卻不一致的部分，就會被當作雜訊，對於底片攝影者而言，如何減少雜訊大概有幾個作法

1.當然是低感度底片、放大倍率低、曝光要追求適當。
2.沖洗過程也有影響，爛快沖店與真的用心的專業暗房，差異有如天壤之別。
3.在高倍放大下，雜訊容易被察覺，換張不反光，表面較為粗糙的相紙（如珍珠面）也能讓眼睛看不出來。
4.將小底片放大成小張相紙，然後以中大型相機進行翻拍，這是一種減低放大倍率的手段，如果採用優秀的光學系統，將得到非常優異的結果，這是一些展覽照片採取的製作方法。
5.暗房柔焦，在放大照片曝光相紙時，加入柔焦效果，專業暗房工作者告訴我，此法非常簡單，拿個細孔網子在相紙上稍微晃一晃，就能得到將粒子柔化的效果，對於原來銳利的影像部分，則會有輕微的減損。

也許有些朋友會覺得『實在太麻煩了』，個人卻認為，這就是按部就班的樂趣。

話題轉回『底片掃瞄成數位檔案』的問題，上面已經大概的把顆粒感的成因，做一簡要敘述，問題是，為什麼轉換成數位檔案時候，顆粒感還是這麼強烈？

答案很簡單，掃描器是台機器，它非常忠實的呈現了底片上原有情況，包含上面提到的雜訊，也在掃瞄的時候一併被當成影像資料，此時要讓這些雜訊被眼睛所忽視，最簡單也最基本的方法就是縮圖，於是，個人才會在另一篇文章裡頭主張，圖片尺寸放到10*12，讓電腦使用者在75公分時，可以得到最舒適的觀賞感受，往往這個大小，底片的雜訊已經非常不容易被辨識出來了。

以上，供愛好底片的朋友參考，若有錯誤，請指正。
參考資料：KODAK Print Grain Index . E58

附論：數位影像的降低雜訊原理：從數學出發

這篇附論是跟隨著上述關於底片影像的雜訊的而發表的，數位影像往往被認為有『純淨』的特質，許多攝影者甚至以此為評量數位像機的標準，進而認為底片影像就是『不純淨』『不好』，此甚有誤解，對於高品質的影像呈現而言，不管是何種媒材，都追求『最少雜訊的影像』，兩者目標相同而原理不同，各自有其優缺點，實在沒什麼好比的。

為什麼要從數學出發，理由如下：

1.CCD本身並不能成相，而只是一個感受光線強弱的接受體，它所接受的光線，會變成數值，每個畫素代表一個數值，全部就是一個大型的矩陣；由於自然界中的顏色是連續的，這些矩陣上的數值可以畫成連續的曲線。


2.在這個大型的矩陣中，雜訊的描述與前一篇文章類似，不過，此時可以把機器上的雜訊當成矩陣中，偏離原來曲線的數值，換句話說，原來是個平順的紅色曲線，突然多了綠色或藍色的數值，明顯的偏離了紅色曲線範圍，此時
若呈現在人眼前將會得到不一致的感受，也就是雜訊的呈現。

3.如果，可以把這些偏離的數值剔除，其空位用相鄰近的數值以數學內插法，將曲線補全，那麼原來雜訊的位置，人眼就有機會無法辨認出來了。

4.演算出來的數值當然不是真正的數值，但它取代了原本令人感到不悅的雜訊，也可得到『純淨』的數位影像。