venerdì , 19 Luglio 2019
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Confronto software di gestione file RAW/1

Nell'era della fotografia digitale, tutti i fotografi professionisti ed amatoriali che vogliono ottenere il meglio dalle loro foto, e avere il massimo controllo del processo di "ottimizzazione" dell'immagine finale, scattano nel cosiddetto formato RAW. L'utilizzo di un file RAW permette una post-produzione molto più accurata, con il massimo controllo su tantissimi parametri che nel caso del formato JPEG sono automaticamente fissati dal software di bordo della fotocamera, in base a test di laboratorio e in base al particolare programma tematico o stile di foto selezionato. In realtà, se ci si pensa un minimo, non c'è alcuna novità rispetto alla fotografia argentica. Esistono, infatti, in commercio decine di pellicole specialistiche in base al genere fotografico praticato. Ad esempio, la famosa Velvia 50 si è affermata negli anni '90 per la saturazione cromatica e i verdi "sgargianti" che la rendevano particolarmente idonea per la fotografia di paesaggio, oppure l'Astia 100, sempre restando nel settore delle diapositive, i cui toni neutri la rendevano molto adatta alla ritrattistica, o la Portra di Kodak, pellicola negativa celeberrima nel settore dei ritratti sia per l'estesa latitudine di posa sia per il comportamento omogeneo e neutro a variare del range tonale, e soprattutto per la resa fedele dell'incarnato. Scattare in RAW comporta, comunque, un aggravio di lavoro successivo da parte del fotografo che dovrà lavorare sulla foto per ottenere i risultati desiderati. Inoltre, comporta l'utilizzo di un programma specifico per la gestione e la manipolazione del formato RAW prodotto dalla propria macchina fotografica. In genere, nel software a corredo della propria fotocamera, le aziende forniscono uno specifico programma, ma esistono in commercio tantissimi altri prodotti "relativamente equivalenti" (e questo "relativamente" è l'oggetto di questo articolo) che permettono di farlo. Tuttavia, trattandosi di un vero e proprio processo di sviluppo digitale, un programma può dare risultati diversi (almeno nella fase di partenza del lavoro di post-produzione) rispetto ad un altro. E se ci si riflette su, ancora una volta si scopre un'analogia con la fotografia argentica: nonostante l'E-6 fosse diventato il processo standard per sviluppare le DIA (Kodachrome escluso che faceva "caso" a sé), i singoli bagni prodotti dalle case (ad esempio, AP-44 di Agfa, Tetenal Colortec, ecc) potevano dare risultati sensibilmente diversi. L'obiettivo di questo piccolo articolo è fornire un confronto tra i principali software di gestione del RAW disponibili. L'idea è nata molto tempo fa da un thread sul newsgroup it.arti.fotografia.digitale e dal fatto che in passato avevo già fatto delle prove sommarie senza condurre un vero e proprio test. Tuttavia, questo progetto marciva in un angolo del database senza che trovasse una pubblicazione finale. Alla fine, ho deciso di riprenderlo ed attualizzarlo con quello che oggi c'è di disponibile per la piattaforma Macintosh.

Diciamo subito che l'obiettivo non è quello di effettuare un test "scientifico", ma generare delle indicazioni basate sulla percezione visiva dei risultati ottenuti, anche se in alcuni casi si proverà a fornire qualche numero. In sostanza, si vuole dare una guida "pratica" per la scelta del programma di gestione, soprattutto per fornire delle linee guida per poi svilupparsi da sé dei test e scegliere in base ai propri gusti ed esigenze (perché come vedremo, è anche una questione di "gusti"). I test sono stati eseguiti con l'apparecchiatura fotografica di cui dispongo, e nello specifico di una Nikon D300 con obiettivi Nikkor 17-55 f/2.8, 35mm f/1.8 e 80-200 f/2.8. I software presi a confronto sono:

  • Nikon Capture NX 1.3
  • Nikon Capture NX 2.2
  • Adobe Camera RAW 5.4
  • Apple Aperture 2.1
  • UFRaw 8.95

Prima di procedere con il test vero e proprio, è bene spendere due parole sul cosiddetto formato RAW e provare a sfatare qualche mito.

Cos'è il RAW e perché scattare in RAW

Cos'è il RAW? E quali sono i vantaggi di scattare in RAW? Entrambe le domande sono lecite, soprattutto quando la differenza più immediata tra una foto in formato RAW e una in JPEG è la dimensione fino a cinque volte superiore della prima rispetto alla seconda. RAW è una parola inglese che letteralmente significa "grezzo", ed è un termine molto usato in informatica per indicare dei dati non sottoposti ad alcuna forma di trattamento e/o conversione. Nel caso delle fotocamere digitali, con RAW s'intende prevalentemente i dati acquisiti direttamente dal sensore della fotocamera, senza subire alcuna trasformazione, che sono impacchettati all'interno di file proprietari (.cr2, .nef, .pef) e spesso specifici di una macchina digitale particolare. E il nocciolo della questione è che questi dati non rappresentano per nulla l'immagine finale che vedremo a schermo tramite il nostro programma di conversione preferito. Sempre mantenendo il parallelo con la fotografia argentica, e prendendoci una "pesante licenza tecnica", possiamo dire che il contenuto di un file RAW è l'odierna "immagine latente" che si formava sulla pellicola impressa dalla luce prima che questa fosse sviluppata. Quindi in un file RAW non c'è alcun'immagine?

Il sensore da 12Mp della nuova EOS 450D

Non esattamente. Per comprendere bene la struttura del contenuto di un file RAW (che oltre a contenere le informazioni provenienti dal sensore fornisce una serie di dati aggiuntivi, denominati metadati, di cui alcuni verranno adoperati nel processo di sviluppo mentre altri saranno resi disponibili all'utente - i cosiddetti dati EXIF), è importante comprendere come è fisicamente organizzato un sensore convenzionale. Senza addentrarci in tecnicismi, un sensore non è niente altro che una matrice di NxM fotoricettori, denominati più comunemente pixel, ognuno dei quali specializzato a catturare i fotoni con una ben determinata lunghezza d'onda, grazie a filtri sovrapposti che permettono di schermare selettivamente i singoli ricettori.

Tipica struttura di un filtro di Bayer

La disposizione dei singoli ricettori non è casuale e condiziona (o è condizionata, come in alcuni tentativi più recenti di rivedere la struttura tipica di un sensore) di conseguenza il processo di sviluppo dell'immagine "latente" elettronica acquisita dal sensore. La struttura più comunemente usata è quella denominata a "filtro di Bayer" (cfr. figura sopra tratta da Wikipedia), che si deve a Bryce E. Bayer della Kodak che è stato il primo ad introdurla, in cui la matrice è suddivisa al 50% tra pixel sensibili alla lunghezza d'onda del verde, 25% rosso e 25% blu, e questo perché l'occhio umano è maggiormente sensibile al verde rispetto agli altri 2 colori primari. Il filtro di Bayer è concepito in modo tale che ogni sotto-matrice 2x2 è composta sempre da 2 pixel sensibili al verde (disposti su una diagonale), 1 rosso e 1 blu (disposti sull'altra diagonale). Ma il ruolo del sensore non è esclusivamente quello di scomporre l'immagine in unità fondamentali, i pixel. Un altro compito importante è quello di convertire l'intensità della luce che colpisce il singolo pixel (che è basata sostanzialmente dal numero di fotoni catturati dal ricettore) in un valore numerico. Tale processo, denominato di campionamento, è al centro della fotografia digitale ed è tanto più preciso quanto maggiori sono i numeri di bit disponibili per codificare i livelli elettrici dei singoli pixel. Ad esempio, un sensore con conversione analogico/digitale (tipicamente abbreviato con A/D) a 8-bit è in grado di codificare i livelli elettrici di ogni singolo pixel con 28=256 valori numerici, mentre un sensore con una conversione A/D a 12 bit ha a disposizione 212=4096 valori di codifica. Attenzione, che questo non significa che un sensore a 12bit può codificare più livelli elettrici di uno a 8 bit. Questo parametro è vincolato dai limiti fisici di costruzione del sensore. Il processo di campionamento e di quantizzazione è un processo di discretizzazione, ossia un processo che assegna ad una risorsa continua (in questo caso la luce) rappresentazioni finite. Avere a disposizione più bit per la rappresentazione dei livelli significa poter rappresentare con maggiore precisione i diversi livelli di luminosità.

Frammento dell’immagine originale

Il formato RAW nasce per contenere la matrice di campionamento del sensore, che sarà successivamente elaborata da uno specifico programma e trasformata nell'immagine finale. La figura sopra mostra l'immagine da cui è ricavato il particolare sottostante, in cui sono posti a confronto l'immagine finale ottenuta dall'elaborazione del RAW e il contenuto del file RAW stesso. Come è possibile vedere (cliccando sulla foto è possibile visualizzarla a risoluzione reale), l'immagine acquisita dal sensore - a sinistra - è ancora molto distante da quello che sarà il risultato finale. Ingrandendo il frammento in bianco e nero è perfettamente riconoscibile la matrice del sensore e il mosaico generato dal filtro di Bayer. Per la cronaca, il mosaico contenuto nel file RAW è stato estratto sottoforma di file TIFF con l'ausilio del programma dcraw, decritto nel seguito di questo articolo, usando il comando dcraw -T -D .

Confronto RAW immagine interpolata

Il processo che consente di ottenere un'immagine finita e fruibile è sostanzialmente un processo di interpolazione che coinvolge pixel adiacenti per definire tutte le componenti del colore di un dato pixel, e tale processo va più comunemente sotto il nome di demosaicizzazione (proprio perché l'obiettivo è quello di ricostruire l'immagine originale a partire dalla "più semplice" struttura a mosaico ottenuta dopo il campionamento). Semplificando le cose al massimo, ad esempio, con la demosaicizzazione ad un pixel blu si aggiunge la componente rossa e verde ricavandola dai pixel adiacenti. Per comprendere bene questi passaggi è innanzitutto importante spiegare come sono ottenuti tutti i colori a partire dalle diverse sfumature di tre colori di base (nel nostro caso i colori Rosso, Verde e Blu). Il processo va sotto il nome di sintesi additiva e si basa sulla sovrapposizione di tre colori per ottenerne uno composito finale.

Sintesi additiva nell’RGB

Come è possibile vedere dallo schema sopra, la fusione del verde (che qui assumiamo con valore di campionamento massimo a 8 bit di 255) con il rosso (anch'esso con valore di campionamento massimo a 8 bit) genera il colore giallo, così come la fusione tra blu e verde genera l'azzurro. Ritorniamo ora al processo di interpolazione. L'obbiettivo dell'interpolazione è ricostruire tramite approssimazione nuovi valori a partire da un'insieme di valori preesistenti. In pratica, è il processo inverso alla quantizzazione: dai valori campionati si cercano di ricavare i colori originari ricostruendo le componenti cromatiche scartate dal fotoricettore, per mezzo del filtro sovrapposto. E come è possibile vedere il cerchio si chiude: campionamento (cattura dei fotoni) -> quantizzazione (assegnazione di un valore numerico all'intensità generata dalla luce che colpisce il ricettore) -> demosaicizzazione (interpolazione per la ricostruzione della componenti di colore non catturate dal pixel). Emerge subito una constatazione ovvia ma evidente: tutto il processo di acquisizione e trasformazione dell'immagine finale è un intrinsecamente lossy, ossia un processo con perdita di dati che di per sé non fa altro che approssimare quella che è la realtà. Il meccanismo di interpolazione per i colori più semplice è il cosiddetto algoritmo di interpolazione bilineare.

Matrice di campionamento

L'idea alla base di questo algoritmo è molto semplice. Nei pixel di colore verde la componente blu e rossa è calcolata in base alla media aritmetica dei due pixel adiacenti del rispettivo colore, mentre nei pixel di colore rosso o blu le altre componenti sono calcolate in base ad una media aritmetica dei 4 pixel adiacenti. Vediamo un esempio considerando la matrice di campionamento della figura sopra in cui sono stati riportati dei valori di pura fantasia. Supponiamo di voler calcolare la componente rossa e blu del pixel in posizione V9. Avremo quindi: R9 = (R8+R10)/2 = (140+56)/2 = 98; B9 = (B3+B15)/2 = (85+132)/2 = 108 ottenendo il valore RGB per il pixel 9 di: RGB9 = (98, 110, 108). Supponiamo ora di voler calcolare la componente blu e verde del pixel in posizione R10. Avremo quindi: B10 = (B3+B5+B15+B17)/4 = (85+101+132+85)/4 = 100; V10 = (V4+V9+V11+V16)/4 = (240+110+107+140)/4 = 149 ottenendo il valore RGB per il pixel 10 di: RGB10 = (56, 149, 100). Riflettendoci un attimo, e facendo qualche prova in proprio, si scopre come questo algoritmo e tutt'altro che perfetto, e possa introdurre dei problemi nella foto finale in alcune situazioni critiche. Ad esempio, nei punti di forte cambio tonale tra una zona chiara e una scura può introdurre delle frange colorate (color fringing) inesistenti. O addirittura amplificare aberrazioni cromatiche come il cosiddetto purple fringing, che come si capisce non deriva esclusivamente da problemi di ottica (a molti sarà capitato, soprattutto con le foto notturne, di vedere forti aloni colorati di rosso e di blu intorno ai lampioni, come nella foto sottostante). O amplificare difetti "intriseci" della struttura a matrice del filtro di Bayer, come il moiré.

Esempio di amplificazione di color fringing

Negli ultimi anni la guerra tra produttori di fotocamere non si è combattuta esclusivamente sul fronte del numero dei pixel di un sensore ma, come è chiaro per quanto detto fin ora, anche sugli algoritmi di interpolazione. Una rassegna degli algoritmi utilizzati per tale scopo esula dagli obiettivi di questo articolo. Per coloro che vogliono approfondire l'argomento questo articolo in italiano, anche se non è molto aggiornato, rappresenta un ottimo punto di partenza. Alcuni produttori, invece, hanno affrontato il problema in maniera totalmente diversa: invece di sviluppare algoritmi che superassero le limitazioni introdotte dal filtro di Bayer, hanno realizzato sensori ad hoc con strutture radicalmente diverse. Questo, ad esempio, è il caso del Foveon X3, la cui caratteristica principale è quella di avere strati sovrapposti che consentono di catturare per ogni pixel tutte e 3 le componenti cromatiche della luce.

Confronto Foveon e sensori tradizionali

Tornando all'argomento "sviluppo del RAW", vi sono ancora una serie di passaggi fondamentali che devono essere tenuti in considerazione in questa fase. Innanzitutto, lo spazio colore. lo spazio colore è, sostanzialmente, un modello matematico che ci permette di ottenere una rappresentazione astratta e puntuale dello spettro di colori per quello spazio (compresi una serie di colori detti "immaginari", in quanto non percepibili dall'occhio umano). A partire dai modelli astratti fissati dai così detti spazi colore di riferimento (detti anche spazi colore device indipendent), un dispositivo fissa la sua funzione di rimappaggio attraverso uno spazio colore operativo, ad esempio sRGB o Adobe RGB. Durante il processo di demosaicizzazione è inevitabile dover tener conto di questo punto, dato che in generale gli spazi colore non sono compatibili fra di loro. Un altro aspetto non banale, e che rappresenta una delle vere grandi innovazione del digitale, è il bilanciamento del bianco: bilanciare il punto di bianco significa effettuare uno spostamento sulla scala dello spettro di colore con l'obiettivo di normalizzare l'immagine acquisita verso uno spettro di riferimento, quello generato da un cosiddetto "corpo nero" la cui temperatura esterna è di circa 5500°K (gradi Kelvin). Guarda caso, questo è lo spettro emesso dalla nostra stella più vicina e, con le dovute approssimazioni, questo è anche lo spettro emesso da un qualunque corpo bianco esposto alla luce del sole.

 

Lo spostamento dello spettro dei colori in base alla variazione dei °K

 

Quando, invece, la fonte di illuminazione cambia, cambia anche lo spettro, con il risultato che possono esserci degli spostamenti sulla scala cromatica verso il rosso (temperature colore più basse, ad esempio la luce di una lampada ad incandescenza) o verso il blu (temperature colore più alte, ad esempio nelle zone d'ombra o nelle giornate nuvolose). Far riferimento al grafico sopra tratto da questo sito. Il cervello umano, tuttavia, opera automaticamente questo processo di correzione sulla base delle esperienze. Al contrario, un dispositivo come una macchina fotografica non è in grado di farlo. Ed è qui che entra in gioco il processo di calibrazione del punto di bianco.
Infine, durante la fase di "sviluppo del RAW" sono applicate altre trasformazioni sull'immagine con l'obiettivo di migliorarne la nitidezza, il contrasto e la saturazione complessiva. Queste trasformazioni tengono conto, inoltre, di eventuali programmi tematici o stili di immagine scelti: ad esempio, un programma "ritratto" tenderà a prediligere i toni neutri e la resa dell'incarnato; un programma "paesaggio", tenderà a restituire colori molto saturi e una nitidezza complessiva maggiore.

Tutto questo ci porta ad un punto chiave del discorso: perché scattare in RAW? Se siete arrivati fino a questo punto credo che vi sarete già fatti un'idea delle motivazioni. Scattare in RAW permette di "posticipare" alla fase di post produzione tutta una serie di scelte "distruttive" che sono applicate dai processori d'immagine (di cui adesso vi sarete sicuramente fatti un'idea della loro complessità e velocità di processo) quando si scatta in JPEG. Ad esempio, bilanciare il bianco con un file JPEG significa perdere di gamma tonale e qualità complessiva. Una volta ottenuto il file JPEG finale, tutte queste informazioni sono "cestinate" dalla macchina, e non vi è più possibilità di recuperarle. Sfruttando la solita analogia con la fotografia argentica, non scattare in RAW equivale a gettare i negativi nel cestino, ed un fotografo che vuole il meglio dalle sue foto non può permetterselo. Certo, scattare in RAW ha i suoi svantaggi. Innanzitutto vi è un aumento consistente dello spazio in megabyte occupato dalle immagini, con la conseguente necessità di dover disporre di altre schede di memoria (ma oggi questo non è un costo significativo) o di dispositivi di memorizzazione permanente con elevate capacità (e questo è un problema alla lunga). Inoltre, scattare in RAW implica una minore raffica di scatto (già perché il vero collo di bottiglia è la scrittura sulle memorie flash di tipo NAND; pochi sanno che per ogni operazione di scrittura deve essere da prima effettuata una cancellazione del blocco dove si vuole scrivere - si parla di erase block - e  poi la scrittura vera e propria). Poi, vi è sicuramente una maggiore lentezza della fase di post produzione: lavorare con programma di sviluppo del RAW non è cosa facile, e richiede grande sensibilità verso i colori, software e dispositivi calibrati. Spesso poter controllare i diversi aspetti dello sviluppo del negativo digitale non porta a dei risultati tangibili (a volte si fanno solo guai). Ma se tutti questi punti per voi non sono così negativi, beh allora scattare in RAW è la scelta più saggia da fare.

Tuttavia, come a questo punto sarà ben chiaro, a dispetto di quello che si sente in giro, il RAW non è il vangelo e soprattutto il RAW non è "l'immagine", perché questa dovrà essere sviluppata da un programma che implementa uno o più algoritmi che differiscono con altri programmi, con il risultato che non basta un qualunque raw converter per ottenere UNA sola rappresentazione della nostra foto. Ed è questo il senso di questo articolo.

 

I contendenti

Prima di procedere con i test, è bene fare una brevissima presentazione dei software che saranno messi a confronto.

Nikon Capture NX

Nikon Capture è il software top di gamma offerto da Nikon per lo sviluppo dei suoi file RAW, ossia il NEF. Ha subito un recente aggiornamento con il rilascio della versione 2, che ha visto l'introduzione di nuove possibilità di regolazione dell'immagine e soprattutto di ritocco, con strumenti molto simili al timbro clone e il pennello correttivo di Photoshop. Nikon Capture NX è stato, inoltre, reso celebre dal meccanismo di regolazione degli U-Point, ossia punti di calibrazione di un'area dell'immagine attraverso cui è possibile regolare in maniera selettiva diversi parametri della foto. La tecnologia degli U-Point rende molto intuitiva la calibrazione di un'immagine e riduce drasticamente i tempi di sviluppo di un file NEF. Capture NX è in genere dato gratuitamente con le Reflex di fascia professionale (D300, D700, D3/D3X) ed è possibile acquistarlo separatamente ad un prezzo che oscilla tra 130€ e 200€. In questo testo prenderemo in esame sia la versione 1.3.x sia la più recente 2.2.x.

Adobe Camera RAW

Adobe Camera RAW è un prodotto che non ha necessità di presentazione. Nato inizialmente come un plug-in di Photoshop per la gestione del RAW, è diventato con il tempo un prodotto dotato di una sua autonomia, che viene distribuito con diversi prodotti della famiglia Adobe come, ad esempio, Photoshop e Lightroom. ACR viene periodicamente aggiornato da Adobe per supportare nuove macchine digitali e/o introdurre miglioramenti. ACR è distribuito gratuitamente, anche se il suo uso implica il possesso di un altro prodotto di Adobe, che per l'amatore medio questo implica essere o Photoshop, spesso nella versione "Elements", o Lightroom, quest'ultimo sicuramente disponibile ad un prezzo più accessibile per l'utenza domestica e con funzionalità più complete per l'intera gestione della foto digitale (fotoritocco elementare, archiviazione, catalogazione - anche se LR non è un vero e proprio software di Digital Asset Management).

 Apple Aperture

Apple Aperture è l'equivalente di Adobe Lightroom di Apple anche se, a mio modo di vedere, fornisce un'interfaccia di lavoro molto più semplice e in linea con quelli che sono gli standard industriali di Apple. Completo di tutte le funzioni basilari per la gestione del ritocco di una foto, fornisce anche funzionalità di catalogazione e gestione della post produzione (stampa, salvataggio, ecc). Essendo oggetto di questo test, ovviamente Aperture integra al suo interno la possibilità di poter sviluppare direttamente dal RAW. Inoltre, l'integrazione con il sistema operativo (che è uno dei punti di forza del mondo Apple) lo rende un eccellente prodotto per interagire con iPhoto e altri prodotti della casa di Cupertino come, ad esempio, l'iPhone o la piattaforma di condivisione on-line MobileMe. Disponibile direttamente sullo Store di Apple a 99€ nella versione aggiornamento e 199€ nella versione full.

 

UFRaw

UFRaw è il plug-in di gestione dei file RAW di Gimp, il programma di fotoritocco 100% Open Source. UFRaw in realtà è un semplice front-end grafico di un noto raw converter alla riga di comando, dcraw permettendone un uso molto più intuitivo ed immediato. Gimp è allo stato attuale l'unica vera alternativa multipiattaforma, free e Open Source ai più blasonati prodotti commerciali e per il fotoamatore medio, che non necessità di esigenze particolari, può costituire una validissima fonte di risparmio. Gimp è scaricabile gratuitamente dal suo sito ufficiale, ed è disponibile per i sistemi operativi Windows, Linux e Mac. Nelle versioni più recenti (2.2 e maggiori) ha introdotto anche la completa gestione del colore, che in epoche passate rappresentava la più forte limitazione per chi si occupa di fotografia. Una delle grandi limitazioni di Gimp è tuttora la scarsa documentazione e l'interfaccia grafica non del tutto intuitiva (questo è un problema che purtroppo affligge gran parte del software Open Source). Tuttavia, è possibile trovare in rete centinaia di tutorial che mostrano come svolgere le attività più diffuse di fotoritocco: con un po' di pazienza si riesce a capire la logica di funzionamento del prodotto senza problemi.

 

Come sono stati eseguiti i test

Come detto sin dall'inizio, l'intento di questo test non è accertare in maniera scientifica "quale software è meglio di", anche perché come sarà chiaro è molto difficile eleggere un vincitore: si tratta in tutti casi di una questione di gusti e di compatibilità con il flusso di lavoro. Per rendere i risultati il più possibile "neutri", tutti i test sono stati effettuati con le impostazioni "standard" dei vari raw converter. In alcuni casi, saranno messi a confronto i "preset" del software di conversione con quelli della Nikon, che sono incorporati nel file NEF in automatico: quest'ultimo punto sarà fatto esclusivamente per quei software che forniscono questa funzionalità. Al fine di garantire un'uniformità di valutazione, tutte le immagini JPEG generate dai raw converter sono convertite nello spazio colore sRGB in modalità percettiva e salvate al massimo della qualità possibile. I test sono stati effettuati scattando nello spazio colore Adobe RGB.

 

Test #1: resa complessiva

L'obiettivo di questo test è valutare la resa complessiva delle immagini come ottenuta dai vari raw converter. Le immagini sono messe a confronto con la JPEG generata direttamente dalla D300 e disponibile in basso a destra (al momento dello scatto era abilitata la modalità NEF+JPEG). Il WB è quello di default come determinato dalla macchina fotografica all'atto dello scatto, ossia 5000°K.
È possibile cliccare direttamente su una singola foto per accedere alla versione a massima risoluzione.

Nikon Capture NX 1.3 Nikon Capture NX 2.2
Adobe Camera RAW Apple Aperture
UFRaw D300

Innanzitutto notiamo come, a dispetto di quanto a volte si legge in giro sui vari forum, non c'è alcuna differenza tangibile tra Capture NX 1.3 e 2.2, almeno nella valutazione complessiva di una foto. Questo è un aspetto importante perché significa che, a meno di desiderare pesantemente le nuove funzionalità di fotoritocco introdotte in NX2, per quanto riguarda lo sviluppo del RAW i due software operano in maniera identica evitando di dover acquistare la versione successiva per chi ha la 1.3. Un altro punto interessante per quanto riguarda i software di casa Nikon è che se facciamo un paragone con l'immagine generata direttamente a bordo della D300 si nota come, nonostante le due immagini siano perfettamente identiche del punto di vista della curva colore, la versione generata da NX offra una nitidezza superiore, senza alcun incremento della rumorosità. Questo è un aspetto non banale, soprattutto se si tiene in considerazione che entrambe le foto sono state "sviluppate" con lo stesso picture style (il Controllo Immagine della versione italiana), ossia "standard". Già questo è un importante punto a favore dello scatto in RAW: abbiamo recuperato una nitidezza superiore semplicemente sviluppando in fase successiva la foto. Torneremo su questo aspetto della nitidezza fra un po'.

Per quanto riguarda gli altri software, si nota subito come Aperture fornisca un'immagine generalmente meno contrastata e soprattutto più "chiara" e meno satura, come mostra lo stesso istogramma riportato nella tabella sotto. Sempre grazie all'istogramma si ha la conferma che la foto sviluppata da Aperture è generalmente più neutra di quelle generate sia da Capture NX sia dalla stessa D300, nelle cui foto traspare una sorta di dominante gialla per via della maggiore saturazione. Intendiamoci: nulla di particolarmente fastidioso e non risolvibile, ma si nota.

Nikon Capture NX 1.3 Nikon Capture NX 2.2
Adobe Camera RAW Apple Aperture
UFRaw D300

 

Diametralmente opposto ad Aperture si colloca UFRaw, che restituisce un'immagine sì neutra però tendenzialmente più scura e con colori più "slavati" di Capture NX. Sicuramente giocando con le infinite possibilità di regolazione di DCRaw è possibile ottenere qualcosa di molto simile a quanto fatto da Capture NX, tuttavia è da prendere in considerazione il maggior tempo di lavoro e il fatto che globalmente i colori restituiti sembrano più lontani da quelli presenti nella scena (ovviamente, questo aspetto andrebbe approfondito con delle tavole di calibrazione, ma per il momento teniamole fuori).
Un discorso tutto a parte merita Adobe Camera RAW, che sembra restituire l'immagine più distante da quella elaborata dagli altri prodotti. Innanzitutto si nota come l'immagine sia affetta da una fastidiosa dominante rosso-magenta, nonostante tutto sommato il cielo rimanga abbastanza pulito. Sempre per il cielo, si noti come l'azzurro sia restituito "slavato" (sostengo da una vita che l'azzurro ACR è un "azzurro cenerino"). Infine, l'immagine dà una sensazione generale di contrasto molto più basso rispetto a quelle generate da Capture NX.
Tuttavia, per quanto riguarda ACR è necessaria una precisazione. L'immagine sviluppata è quella ottenuta adoperando la curva predefinita di Adobe. Nelle ultime versioni di ACR, Adobe ha inserito i picture style di Nikon tra le possibili curve da applicare ai NEF. Se applichiamo il picture style "standard", con cui la foto è stata scattata, otteniamo qualcosa di molto simile al risultato di Capture NX. Anzi, a fronte di una riduzione generale del contrasto, l'immagine restituita sembra globalmente più neutra rispetto a quella generata con Capture NX.

Nikon Capture NX 1.3 ACR con CI 'Nikon Standard'

Da notare, infine, come UFRaw sia l'unico a non effettuare un minino di correzione della distorsione introdotta dall'ottica.

 

 Test #2: bilanciamento del bianco

La foto campione adoperata fino a questo punto, benché scattata al tramonto (anche se con il sole ormai già scomparso all'orizzonte), soffre di una dominante cromatica calda eccessiva se la si lascia con il bilanciamento del bianco individuato dalla fotocamera (5000°K). Vediamo come si comportano i singoli software nell'individuazione automatica di un bilanciamento del bianco più corretto (manca dalla lista Aperture che non fornisce questa funzionalità).

Nikon Capture NX 1.3/2.2 - 4500°K ACR con CI 'Nikon Standard' - 4750°K
UFRaw - 4472°K D300 - 5000°K

Ai due estremi troviamo ACR e UFRaw: il primo restituisce una regolazione del punto di bianco leggermente inferiore a quello individuato dalla fotocamera; il secondo, invece, restituisce un'immagine generalmente più fredda che si discosta abbondantemente da quella che era la scena iniziale. Il miglior compromesso sembra rappresentato dalla regolazione individuata da Capture NX, anche se ritengo quella di ACR ugualmente accettabile.
Risultati molto diversi si ottengono da prove fatte con luce "controllata", il che dimostra che i risultati che si ottengono dal bilanciamento del bianco automatico vanno presi sempre con le molle a prescindere dal programma utilizzato, a meno di non essere alla presenza di un'immagine la cui distribuzione dei colori è riconducibile ad un tono medio. L'immagine sottostante è stata scattata con un'illuminazione ottenuta da una lampada fluorescente a luce fredda.

Nikon Capture NX 1.3/2.2 - 4500°K ACR con CI 'Nikon Standard' - 6100°K
UFRaw - 5317°K D300 - 5450°K

Come si vede, probabilmente il risultato migliore è un valore intermedio tra la rilevazione della macchina e l'individuazione automatica di ACR, nonostante la Philips dichiari per questa lampada un valore di 5500°K dopo 20 minuti di utilizzo.
L'immagine sottostante, invece, è stata scattata con un'illuminazione ottenuta da una lampada al tungsteno.

Nikon Capture NX 1.3/2.2 - 3000°K ACR con CI 'Nikon Standard' - 2850°K
UFRaw - 2778°K D300 - 3050°K

Anche in questo caso, ACR sembra avvicinarsi meglio degli altri al valore ottimale del bilanciamento del bianco.

 

Test #3: nitidezza e dettaglio

La nitidezza e il dettaglio complessivo di un'immagine sono un punto molto importante nella valutazione dell'intera filiera di produzione e sviluppo di foto. Gli amatori più esigenti possono arrivare a spendere fortune per attrezzature che valgono migliaia di euro pur di ottenere il miglior risultato possibile in termini di dettaglio della foto. Per mia esperienza, spesso questa ricerca spasmodica è più presente negli amatori che nei professionisti, i quali trovandosi quasi sempre nella condizione di dover stampare le loro foto, sanno che la qualità lascia il tempo che trova una volta che si affida al laboratorio i propri lavori.
La nitidezza non dipende, comunque, esclusivamente dalle attrezzature adoperate. E questa è una considerazione che è sempre stata vera. Anni fa c'era la pellicola che poteva più o meno smorzare la capacità risolvente di un'ottica di alta classe. Oggi esistono diversi fattori. Per quanto riguarda l'hardware, un sensore poco risolvente o, al contrario eccessivamente ricco di fotodiodi, può abbattere pesantemente la risolvenza di un obiettivo. Ma anche il software può condizionare la nitidezza e il dettaglio, come il test che ci accingiamo a presentare mostra.

Nikon Capture NX 1.3 Nikon Capture NX 2.2
Adobe Camera RAW Apple Aperture
UFRaw D300
Raw

I risultati che emergono sono come sempre molto interessanti. Innanzitutto, notiamo ancora una volta che non c'è alcuna differenza tra Capture NX 1.3 e 2.2, anche sul fronte della nitidezza. Notiamo inoltre come, nonostante il picture style sia lo stesso e quindi lo stesso punto di nitidezza, la versione generata dalla D300 direttamente in macchina sia globalmente più "soft" di quella generata da NX: il solo aver sviluppato il RAW successivamente ci ha garantito più dettaglio con lo stesso livello di pulizia. Un gran risultato, non c'è che dire.
Per quanto riguarda ACR, notiamo come nonostante la nitidezza sia automaticamente fissata a 30 su una scala di 100 (quindi simile ai 3 punti di nitidezza del picture style "standard" su 9 disponibili), l'immagine sia tendenzialmente più morbida, anche di più della JPEG generata dalla D300. È importante sottolineare che questo non è un dato particolarmente clamoroso, visto che una correzione dello sharpening è sempre possibile anche in fase di sviluppo del RAW. Quello che io trovo molto interessante è che globalmente un'immagine restituita da Capture NX è già pronta all'uso, e che pretendere un dettaglio maggiore mi sembra superfluo (si tratterebbe di aumentare solamente il cosiddetto "effetto bordo" che dà sensazione di maggiore nitidezza apparente).
Si collocano nelle ultime file Aperture e UFRaw, quest'ultimo ancora più in fondo alla classifica. Entrambi gli sviluppi sono penalizzati da un generale basso contrasto dell'immagine, ma nel caso di UFRaw il tono più scuro dà la sensazione di una perdita effettiva di dettaglio, e non di un semplice abbassamento del contrasto. Le immagini restituite, dal punto di vista dello sharpening, sono globalmente simili al contenuto del file RAW, osservabile nell'ultima immagine. Notiamo, infine, come entrambi restituiscano un'immagine globalmente più "otticamente distorta" (e quindi meno corretta) di ACR, NX e la stessa D300.

C'è un'ultima curiosità che voglio mostrare a riguardo. Il frammento di foto sottostante è il contenuto "grezzo" del file NEF (si nota il pattern di Bayer) di questa foto. È interessante notare come globalmente l'immagine di partenza sia già molto nitida, senza che vi sia stato alcun intervento dello sharpening: questo punto mette in risalto il valore aggiunto di un obiettivo di fascia alta. Ed è globalmente visibile anche nelle immagini campione sopra.

 

Conclusioni parziali

Quanto visto fino a questo punto non è sicuramente sufficiente per stilare una classifica (anche perché farlo è oggettivamente una forzatura), però dà sicuramente un'indicazione di massima interessante per chi vuole mettere a punto la propria toolchain di lavoro. Come visto, parlare di sviluppo di RAW non è una cosa banale, che richiede un'attenta analisi delle forze in gioco e sicuramente un lavoro extra da parte del fotografo. Ma come abbiamo visto più volte nel confrontare il risultato di Capture NX con quello del processore di bordo della D300, è un gioco che vale la candela per chi cerca la qualità a zero compromessi.

Per il momento ci fermiamo qui. Nel prossimo articolo verificheremo la capacità dei singoli software di restituire i dettagli nelle ombre, che è un aspetto non banale nel mondo "digitale" in cui gli esposimetri sono tarati per esporre per le luci. Inoltre, valuteremo la loro capacità di recuperare foto sovraesposte e sottoesposte, e anche in questo caso non mancheranno le sorprese. A presto.


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3 comments

  1. Molto interessante, mi piacerebbe vedere altri test.
    Mi piacerebbe avere una spiegazione come usare al
    meglio capture nx2 per lo sviluppo del NEF della D300

  2. Ciao Enrico,
    sto lavorando alla seconda batteria di test sulla leggibilità nelle ombre e recupero di immagini sotto e sovraesposte. In settimana pubblicherò i risultati.
    Per quanto riguarda l'uso di Capture NX mi hai dato una buona idea: ci devo lavorare su, magari con qualche screencast di esempio.

  3. Ciao Carmine,
    complimenti per questo articolo davvero ben scritto e che non ha proprio nulla a che vedere con certe ------ scritte altrove.

    Ancora complimenti
    p.s.: ti ho aggiunto tra i preferiti.

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