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피사계 심도

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Depth of field

피사계 심도

**피사계 심도(DOF, Depth of Field)**는 카메라로 캡처한 이미지에서 허용 가능하게 선명한 초점으로 나타나는 가장 가까운 물체와 가장 먼 물체 사이의 거리입니다. 또한 밀접하게 관련된 초점 심도(depth of focus)도 참조하십시오.

한 번에 하나의 물체 거리에만 초점을 맞출 수 있는 카메라의 경우, 피사계 심도는 이미지에서 허용 가능하게 선명한 초점으로 나타나는 가장 가까운 물체와 가장 먼 물체 사이의 거리입니다. “허용 가능하게 선명한 초점”은 “착란원(circle of confusion)“이라는 속성을 사용하여 정의됩니다.

피사계 심도는 초점 거리, 피사체까지의 거리(이미지화할 대상), 허용 가능한 착란원 크기, 그리고 조리개에 의해 결정될 수 있습니다. 주어진 최대 허용 착란원 직경 c, 초점 거리 f, f값 N, 피사체까지의 거리 u에 대해 근사 피사계 심도는 다음과 같이 주어질 수 있습니다:

DOF ≈ 2Nc(u/f)²

거리 또는 허용 가능한 착란원의 크기가 증가하면 피사계 심도가 증가합니다. 그러나 조리개의 크기를 증가시키거나(즉, f값을 감소시키거나) 초점 거리를 증가시키면 피사계 심도가 감소합니다. 피사계 심도는 f값 및 착란원과 선형적으로 변하지만, 피사체까지의 거리의 제곱에 비례하여 변하고 초점 거리의 제곱에 반비례하여 변합니다. 결과적으로 매우 가까운 거리(즉, u가 매우 작은 경우)에서 촬영한 사진은 비례적으로 훨씬 더 작은 피사계 심도를 가집니다.

DOF 방정식을 재배열하면 피사계 심도에 영향을 미치는 것은 거리와 초점 거리 사이의 비율임을 알 수 있습니다:

DOF ≈ 2Nc/m²

여기서 m = u/f는 횡배율로, 측면 이미지 크기와 측면 피사체 크기의 비율입니다.

이미지 센서 크기는 직관에 반하는 방식으로 피사계 심도에 영향을 미칩니다. 착란원이 센서 크기에 직접 연결되어 있기 때문에, 초점 거리와 조리개를 일정하게 유지하면서 센서의 크기를 줄이면 피사계 심도가 감소합니다(크롭 팩터만큼). 결과 이미지는 또한 다른 화각을 가집니다. 그러나 조리개를 일정하게 유지하면서 원래 화각을 유지하기 위해 초점 거리를 변경하면 피사계 심도는 일정하게 유지됩니다.

주어진 피사체 프레이밍과 카메라 위치에 대해, 피사계 심도는 렌즈 조리개 직경에 의해 제어되며, 이는 일반적으로 f값(렌즈 초점 거리 대 조리개 직경의 비율)으로 지정됩니다. 조리개 직경을 줄이면(f값을 증가시키면) 피사계 심도가 증가합니다. 왜냐하면 더 얕은 각도로 이동하는 빛만 조리개를 통과하므로 더 얕은 각도를 가진 광선 원뿔만 이미지 평면에 도달하기 때문입니다. 다시 말해, 착란원이 감소하거나 피사계 심도가 증가합니다.

초점 평면에서 피사체 이미지의 주어진 크기에 대해, 어떤 초점 거리 렌즈에서든 동일한 f값은 동일한 피사계 심도를 제공합니다. 이것은 u/f의 비율이 일정한 이미지 크기에 대해 일정하다는 것을 주목함으로써 위의 DOF 방정식에서 명백합니다. 예를 들어, 초점 거리가 두 배가 되면 피사체 이미지 크기를 동일하게 유지하기 위해 피사체 거리도 두 배가 됩니다. 이 관찰은 일정한 피사체 거리에 적용되는 “초점 거리가 f/스톱보다 초점 흐림에 두 배로 중요하다”는 일반적인 개념과 대조됩니다. 이는 일정한 이미지 크기가 아닌 일정한 피사체 거리에 적용됩니다.

영화는 조리개 제어를 제한적으로 사용합니다. 샷마다 일관된 이미지 품질을 생산하기 위해, 영화 촬영 기사들은 일반적으로 실내(예: 건물 내부 장면)에 대해 하나의 조리개 설정을 선택하고 실외(예: 건물 외부 지역의 장면)에 대해 다른 설정을 선택하며, 카메라 필터 또는 조명 수준을 사용하여 노출을 조정합니다. 조리개 설정은 정지 사진에서 더 자주 조정되며, 여기서 피사계 심도의 변화는 다양한 특수 효과를 만드는 데 사용됩니다.

50mm 대물 렌즈와 풀프레임 DSLR 카메라를 사용한 조리개의 다른 값에 대한 피사계 심도. 초점 지점은 첫 번째 블록 열에 있습니다.

착란원

정밀한 초점은 렌즈로부터 정확한 거리에서만 가능합니다. 그 거리에서 점 물체는 작은 점 이미지를 생성합니다. 그렇지 않으면 점 물체는 일반적으로 그리고 대략적으로 원인 더 크거나 흐린 점 이미지를 생성합니다. 이 원형 점이 충분히 작으면 시각적으로 점과 구별할 수 없으며 초점이 맞춰진 것처럼 보입니다. 점과 구별할 수 없는 가장 큰 원의 직경은 허용 가능한 착란원으로 알려져 있으며, 비공식적으로는 단순히 착란원이라고 합니다.

허용 가능한 착란원은 최종 이미지가 어떻게 사용될 것인지에 달려 있습니다. 25cm 떨어진 곳에서 본 이미지에 대해 0.25mm의 착란원이 일반적으로 받아들여집니다.

35mm 영화의 경우 필름의 이미지 영역은 대략 22mm × 16mm입니다. 허용 가능한 오차의 한계는 전통적으로 직경 0.05mm(0.0020인치)로 설정되었으며, 16mm 필름의 경우 크기가 약 절반이므로 허용 오차가 더 엄격하여 0.025mm(0.00098인치)입니다. 35mm 프로덕션에 대한 보다 현대적인 관행은 착란원 한계를 0.025mm(0.00098인치)로 설정합니다.

카메라 움직임

“카메라 움직임”이라는 용어는 렌즈 홀더와 필름 홀더의 회전(현대 용어로 스윙과 틸트) 및 시프트 조정을 의미합니다. 이러한 기능은 1800년대부터 사용되어 왔으며 오늘날에도 뷰 카메라, 기술 카메라, 틸트/시프트 또는 원근 제어 렌즈가 있는 카메라 등에서 여전히 사용되고 있습니다. 렌즈 또는 센서를 회전시키면 초점 평면(POF)이 회전하고, 허용 가능한 초점 필드도 POF와 함께 회전하게 됩니다. 그리고 DOF 기준에 따라 허용 가능한 초점 필드의 모양도 변경됩니다. 회전이 0으로 설정된 카메라의 DOF 계산은 1940년대 이전부터 논의, 공식화 및 문서화되었지만, 0이 아닌 회전을 가진 카메라에 대한 계산 문서화는 1990년에 시작된 것으로 보입니다.

회전이 0인 카메라의 경우보다 더욱, 회전이 0이 아닐 때 DOF에 대한 기준을 형성하고 계산을 설정하는 다양한 방법이 있습니다. POF에서 멀어질수록 물체의 선명도가 점진적으로 감소하며, 어떤 가상의 평평하거나 곡선 표면에서 감소된 선명도가 허용 불가능하게 됩니다. 일부 사진가는 계산을 하거나 표를 사용하고, 일부는 장비의 표시를 사용하며, 일부는 이미지를 미리보고 판단합니다.

POF가 회전할 때, DOF의 근거리 및 원거리 한계는 쐐기 모양으로 생각될 수 있으며, 쐐기의 정점이 카메라에 가장 가깝습니다. 또는 POF와 평행하게 생각될 수 있습니다.

대안적 접근법

전통적인 피사계 심도 공식은 실제로 사용하기 어려울 수 있습니다. 대안으로, 초점 거리와 f값을 고려하지 않고 동일한 효과적인 계산을 수행할 수 있습니다. Moritz von Rohr와 나중에 Merklinger는 특정 상황에서 유사한 공식에 효과적인 절대 조리개 직경을 사용할 수 있다고 관찰했습니다.

더욱이, 전통적인 피사계 심도 공식은 근거리 및 원거리 물체에 대해 동일한 허용 가능한 착란원을 가정합니다. Merklinger는 먼 물체가 명확하게 인식되려면 훨씬 더 선명해야 하는 경우가 많지만, 더 가까운 물체는 필름에서 더 크기 때문에 그렇게 선명할 필요가 없다고 제안했습니다. 먼 물체의 디테일 손실은 극도의 확대에서 특히 눈에 띌 수 있습니다. 먼 물체에서 이 추가적인 선명도를 달성하려면 일반적으로 과초점 거리를 넘어, 때로는 거의 무한대에 가깝게 초점을 맞춰야 합니다. 예를 들어, 전경에 교통 볼라드가 있는 도시 경관을 촬영하는 경우, Merklinger가 객체 필드 방법이라고 명명한 이 접근법은 무한대에 매우 가까운 곳에 초점을 맞추고 볼라드를 충분히 선명하게 만들기 위해 조리개를 조이는 것을 권장합니다. 이 접근법을 사용하면 전경 물체를 항상 완벽하게 선명하게 만들 수는 없지만, 먼 물체의 인식 가능성이 가장 중요한 경우 가까운 물체의 선명도 손실이 허용될 수 있습니다.

Ansel Adams와 같은 다른 저자들은 반대 입장을 취하여, 전경 물체의 약간의 불선명함이 일반적으로 장면의 먼 부분의 약간의 불선명함보다 더 방해가 된다고 주장했습니다.

계산 기법

일부 방법과 장비는 겉보기 DOF를 변경할 수 있으며, 일부는 이미지가 만들어진 후에도 DOF를 결정할 수 있습니다. 이것들은 계산 이미징 프로세스에 기반하거나 지원됩니다. 예를 들어, 초점 스태킹은 다른 평면에 초점을 맞춘 여러 이미지를 결합하여 개별 소스 이미지 중 어느 것보다 더 큰(또는 원하는 경우 더 작은) 겉보기 피사계 심도를 가진 이미지를 생성합니다. 마찬가지로, 물체의 3차원 형태를 재구성하기 위해 다른 피사계 심도를 가진 여러 사진에서 깊이 맵을 생성할 수 있습니다. Xiong과 Shafer는 부분적으로 “… 초점 범위 및 초점 이탈 범위의 정밀도 향상이 효율적인 형태 복구 방법으로 이어질 수 있다”고 결론지었습니다.

또 다른 접근법은 초점 스윕입니다. 초점 평면은 단일 노출 동안 전체 관련 범위에 걸쳐 스윕됩니다. 이것은 흐린 이미지를 생성하지만, 물체 깊이와 거의 독립적인 컨볼루션 커널을 가지므로 계산 디컨볼루션 후 흐림이 거의 완전히 제거됩니다. 이것은 모션 블러를 극적으로 줄이는 추가 이점이 있습니다.

광 스캐닝 포토마크로그래피(LSP)는 매크로 및 마이크로 사진에서 피사계 심도 제한을 극복하는 데 사용되는 또 다른 기술입니다. 이 방법은 예외적인 피사계 심도로 고배율 이미징을 가능하게 합니다. LSP는 광 평면에 수직으로 이동하는 스테이지에 장착된 피사체를 가로질러 얇은 광 평면을 스캔하는 것을 포함합니다. 이것은 가장 가까운 곳에서 가장 먼 디테일까지 전체 피사체가 선명한 초점을 유지하도록 보장하여 단일 이미지에서 포괄적인 피사계 심도를 제공합니다. 1960년대에 초기 개발되고 1980년대와 1990년대에 더욱 개선된 LSP는 디지털 초점 스태킹이 보편화되기 전에 과학 및 생물 의학 사진에서 특히 가치가 있었습니다.

다른 기술은 렌즈 설계와 후처리의 조합을 사용합니다. 웨이브프론트 코딩은 광학 시스템에 제어된 수차를 추가하여 프로세스 후반에 초점과 피사계 심도를 개선할 수 있는 방법입니다.

렌즈 설계는 더욱 변경될 수 있습니다. 컬러 아포디제이션에서는 각 색상 채널이 다른 렌즈 조리개를 갖도록 렌즈가 수정됩니다. 예를 들어, 빨간색 채널은 f/2.4, 녹색은 f/2.4일 수 있지만 파란색 채널은 f/5.6일 수 있습니다. 따라서 파란색 채널은 다른 색상보다 더 큰 피사계 심도를 갖습니다. 이미지 처리는 빨간색과 녹색 채널에서 흐린 영역을 식별하고 이러한 영역에서 파란색 채널의 더 선명한 가장자리 데이터를 복사합니다. 결과는 다른 f값의 최상의 기능을 결합한 이미지입니다.

극단적으로, 플레놉틱 카메라는 장면에 대한 4D 광 필드 정보를 캡처하므로 사진을 촬영한 후 초점과 피사계 심도를 변경할 수 있습니다.

회절 효과

회절은 높은 f값(즉, 좁은 조리개 정지 개구 크기)에서 이미지가 선명도를 잃게 하므로 잠재적인 피사계 심도를 제한합니다. (이 효과는 근사 DOF 값을 제공하는 위의 공식에서 고려되지 않습니다.) 일반 사진에서 이것은 거의 문제가 되지 않습니다. 큰 f값은 일반적으로 허용 가능한 이미지 밝기를 얻기 위해 긴 노출 시간을 필요로 하기 때문에, 모션 블러가 회절로 인한 손실보다 더 큰 선명도 손실을 일으킬 수 있습니다. 그러나 회절은 근접 사진에서 더 큰 문제이며, 사진가가 매우 작은 조리개로 피사계 심도를 최대화하려고 할 때 전체 이미지 선명도가 저하될 수 있습니다.

Hansma와 Peterson은 개별 흐림 점의 제곱근 조합을 사용하여 초점 이탈과 회절의 결합 효과를 결정하는 것에 대해 논의했습니다. Hansma의 접근법은 최대 가능한 선명도를 제공하는 f값을 결정합니다. Peterson의 접근법은 최종 이미지에서 원하는 선명도를 제공하는 최소 f값을 결정하고 원하는 선명도를 달성할 수 있는 최대 피사계 심도를 산출합니다. 결합하면, 두 방법은 주어진 상황에 대해 최대 및 최소 f값을 제공하는 것으로 간주될 수 있으며, 사진가는 조건(예: 잠재적 모션 블러)이 허용하는 범위 내에서 자유롭게 값을 선택할 수 있습니다. Gibson은 카메라 렌즈 수차, 확대 렌즈 회절 및 수차, 네거티브 유제, 인화지의 흐림 효과를 추가로 고려하여 유사한 논의를 제공합니다. Couzin은 최적 f값에 대해 본질적으로 Hansma의 것과 동일한 공식을 제공했지만 그 유도에 대해서는 논의하지 않았습니다.

Hopkins, Stokseth, Williams와 Becklund는 변조 전달 함수를 사용하여 결합 효과를 논의했습니다.

렌즈 척도

많은 렌즈에는 주어진 초점 거리와 f값에 대한 DOF를 나타내는 눈금이 포함되어 있습니다. 이미지의 35mm 렌즈가 전형적입니다. 해당 렌즈에는 피트와 미터 단위의 거리 눈금이 포함되어 있습니다. 표시된 거리가 큰 흰색 인덱스 마크 반대편에 설정되면 초점이 그 거리로 설정됩니다. 거리 눈금 아래의 DOF 눈금에는 f값에 해당하는 인덱스 양쪽에 표시가 포함되어 있습니다. 렌즈가 주어진 f값으로 설정되면 DOF는 f값 표시와 정렬되는 거리 사이로 확장됩니다.

사진가는 렌즈 눈금을 사용하여 원하는 피사계 심도로부터 역으로 작업하여 필요한 초점 거리와 조리개를 찾을 수 있습니다. 표시된 35mm 렌즈의 경우, DOF가 1m에서 2m까지 확장되기를 원하는 경우, 인덱스 마크가 해당 거리의 표시 사이 중앙에 오도록 초점을 설정하고 조리개를 f/11로 설정합니다.

뷰 카메라에서는 피사계 심도를 측정하고 간단한 계산을 수행하여 초점과 f값을 얻을 수 있습니다. 일부 뷰 카메라에는 사진가의 계산 없이 초점과 f값을 나타내는 DOF 계산기가 포함되어 있습니다.

  • f/11로 설정된 렌즈의 세부 사항. 1m와 2m 표시 사이의 중간 지점인 f/11에서의 DOF 한계는 약 1.33m의 초점 거리를 나타냅니다(1과 2의 역수의 평균의 역수가 4/3이기 때문).
  • Tessina 초점 다이얼의 DOF 눈금

과초점 거리

광학 및 사진에서 과초점 거리는 렌즈로부터의 거리로, 그 너머의 모든 물체가 “허용 가능한” 초점으로 가져올 수 있는 거리입니다. 과초점 거리는 최대 피사계 심도를 제공하는 초점 거리이므로, 고정 초점 카메라의 초점을 설정하기에 가장 바람직한 거리입니다. 과초점 거리는 어떤 수준의 선명도가 허용 가능한 것으로 간주되는지에 전적으로 의존합니다.

과초점 거리는 “연속적인 피사계 심도”라고 불리는 속성을 가지고 있습니다. 렌즈로부터의 거리가 과초점 거리 H에 있는 물체에 초점을 맞춘 렌즈는 H/2에서 무한대까지의 피사계 심도를 유지합니다. 렌즈가 H/2에 초점을 맞추면 피사계 심도는 H/3에서 H까지입니다. 렌즈가 H/3에 초점을 맞추면 피사계 심도는 H/4에서 H/2까지입니다. 등등.

Thomas Sutton과 George Dawson이 1867년에 과초점 거리(또는 “초점 범위”)에 대해 처음 썼습니다. 1906년의 Louis Derr가 과초점 거리에 대한 공식을 유도한 최초의 사람이었을 수 있습니다. Rudolf Kingslake는 1951년에 과초점 거리를 측정하는 두 가지 방법에 대해 썼습니다.

피사체 너머의 DOF는 항상 피사체 앞의 DOF보다 큽니다. 피사체가 과초점 거리 또는 그 너머에 있을 때, 원거리 DOF는 무한대이므로 비율은 1:∞입니다. 피사체 거리가 감소함에 따라 근거리:원거리 DOF 비율이 증가하여 높은 배율에서 1에 접근합니다. 전형적인 초상화 거리에서 큰 조리개의 경우 비율은 여전히 1:1에 가깝습니다.

수학 공식

이 섹션은 피사계 심도를 평가하기 위한 몇 가지 추가 공식을 다룹니다. 그러나 이것들은 모두 상당한 단순화 가정을 따릅니다. 예를 들어, 가우스 광학의 근축 근사를 가정합니다. 이것들은 실용적인 사진에 적합하며, 렌즈 설계자는 훨씬 더 복잡한 것을 사용할 것입니다.

주어진 근거리 및 원거리 DOF 한계 DN 및 DF에 대해, 초점이 다음으로 설정될 때 필요한 f값이 가장 작습니다:

s = 2/(1/DN + 1/DF)

근거리 및 원거리 거리의 조화 평균. 실제로 이것은 얕은 피사계 심도에 대해 산술 평균과 동등합니다. 때때로 뷰 카메라 사용자는 차이 vN − vF를 초점 확산이라고 합니다.

피사체가 거리 s에 있고 전경 또는 배경이 거리 D에 있는 경우, 피사체와 전경 또는 배경 사이의 거리를 다음으로 표시합니다:

xd = |D − s|

피사체로부터 거리 xd에 있는 디테일의 흐림 디스크 직경 b는 피사체 배율 ms, 초점 거리 f, f값 N, 또는 대안적으로 조리개 d의 함수로 표현될 수 있습니다:

b = (f/N) × (ms × xd)/(s ± xd) = d × (ms × xd)/(s ± xd)

마이너스 부호는 전경 물체에 적용되고 플러스 부호는 배경 물체에 적용됩니다.

흐림은 피사체로부터의 거리에 따라 증가합니다. b가 착란원보다 작으면 디테일은 피사계 심도 내에 있습니다.

각주

a. 엄밀히 말하면, 평면으로부터의 정확한 거리에서 b. f값이 초점 거리로부터 유도됨에도 불구하고 c. Englander는 그의 논문 “겉보기 피사계 심도: 풍경 사진에서의 실용적 사용”에서 유사한 접근법을 설명합니다. Conrad는 “피사계 심도의 근거리 및 원거리 한계에 대한 다른 착란원”과 “객체 필드 방법” 하에서 “심층 피사계 심도”에서 이 접근법을 논의합니다. d. Peterson은 최소 f값에 대한 폐쇄형 표현을 제공하지 않지만, 그러한 표현은 그의 방정식 3의 간단한 대수 조작에서 얻어집니다. e. Gibson(1975)의 끝부분에 있는 분석 섹션은 원래 Journal of the Photographic Society of America, Vol. 26, No. 6, June 1960에 “Photomacrography에서의 배율 및 디테일 깊이”로 출판되었습니다. f. 주어진 근거리 및 원거리 물체 거리 사이로 DOF를 확장하기 위한 초점 거리는 물체 공액의 조화 평균입니다. 대부분의 헬리코이드 초점 렌즈는 이미지 평면-피사체 거리로 표시되므로, 렌즈 거리 눈금에서 결정된 초점은 표시된 근거리 및 원거리 거리의 조화 평균과 정확히 일치하지 않습니다.

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영화 촬영

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외부 링크

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  • 사진의 피사계 심도—초보자 가이드
  • 온라인 피사계 심도 계산기—간단한 피사계 심도 및 과초점 거리 계산기
  • photoskop: 대화형 사진 수업—대화형 피사계 심도
  • 보케 시뮬레이터 및 피사계 심도 계산기—배경 흐림 시뮬레이션 기능이 있는 대화형 피사계 심도 계산기
  • 렌즈 비교: Nikon 50mm f/1.4D vs. 50mm f/1.4G—피사계 심도에 대한 다양한 조리개 시연
  • 초보자를 위한 피사계 심도—DOF에 대한 빠른 설명 비디오

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