왜 사진을 하며 비트맵을 알아야 하는가(2)

 

 

어제에 이어서 계속해서 왜 사진을 하는 사람이 엉뚱하게 비트맵 이미지에 대해 알아야 하는가에 관한 이야기를 계속하죠.

 

디지털 카메라로 찍은 사진은 당연하다면 당연하지만 디지털 비트맵 이미지이기때문이라는게 표면적인 그 이유였죠.

비트맵에 대해 조금이라도 듣고 보고 배운 경험이 있는 사람과 없는 사람은 당장 이미지의 편집에 대해 접근하는 자세 자체가 다릅니다.

 

아주 간단한 예를 들어보죠.

정말 많은 분들이 디지털 이미지의 "리사이즈" 다시말해 크기 조절 방법 조차 제대로 모릅니다.

왜 모르는가 하면 비트맵 이미지에 있어 리사이징이 어떤 알고리즘을 택하느냐에 따라 그 결과물은 엄청난 차이가 있음에도 불구하고 그걸 모르기때문입니다.

허구헌날 알씨같은 캐허접 안쓰느니만 못한 프로그램을 써서 리사이즈하시는 것 자체가 이미 비트맵을 몰라서라는 증거가 되며

그 결과 여러분이 알씨같은 캐허접 프로그램으로 리사이징 하시는 한 여러분의 리사이징된 이미지는 허접할 수 밖에 없습니다.

만약 여러분이 비트맵을 제대로 아셨다면, 그리고 리사이징이라는 것이 x좌표와 y좌표에 나열된 색정보들을 일정비율로 줄이면서 통합하고 생략하는 과정이라는걸

올바르게 이해하셨다면 그런 순서를 밟으실 리가 없거든요.

 

예로 여기 제가 이미지를 하나 보여드리죠.

 

이 이미지는 얼핏 회색 이미지로 보이실 수도 있으실텐데 일단 그 자체가 노림수입니다.

이 이미지를 확대해서 보면 이렇게 되어있습니다.

 

자 어떠세요? 단지 흰색과 검은색을 일정한 간격(1pixel)으로 늘어놓았을 뿐인데도 불구하고

만약 제가 이 확대된 이미지를 보여드리지 않았다면 이 포스팅을 보는 여러분들중 상당수는 모르고 넘어가셨을 겁니다. 회색이 아니라 하얀색과 검정색의 패턴이라는걸 말이죠.

여기서 도출되는 또하나의 결론이 있는데 그건 조금 아래에서 이야기 하기로 하고.....원래 하던 이야기였던 리사이즈로 돌아가봅시다.

이 이미지를 여러분들이 대강 하시는대로 리사이즈 한다면 어떻게 될지 예상가능하시겠습니까?

자 잠깐 눈을 감고 저 이미지가 딱 1/2 사이즈로 줄어든다면 어떻게 될런지 상상해보세요.

그것이 지금 현재 이 포스팅을 보고 계신 여러분들의 비트맵에 대한 이해 척도가 되어줄겁니다.

 

이제 상상 다 하셨나요?

그럼 결과를 볼까요?

 

특별한 알고리즘의 지정 없이 대부분의 프로그램이 디폴트로 지정되어져 있는 bicubic 알고리즘 대충 써서 딱 1/2 사이즈로 리사이즈 해보면 백이면 백 이와 같이 됩니다.

눈 좋으신 분들은 보이실테지만 눈 안좋으신 분들을 위해 한번 확대해보도록 하죠. 잘 보이도록 한 400%?

 

이게 400% 확대한 리사이즈 이미지입니다.

 

어떠세요? 상상하셨던 대로인가요, 아니면 상상외의 결과인가요?

자세히 봐보세요. 흰색과 검은색으로 이루어졌던 원래 이미지는 이미 어디에도 없습니다. 완전히 사라졌어요.

대신 "회색" 단색 이미지로 재탄생되어져 있습니다. 오리지널의 흰색과 검은색 색감? 그딴거 여기에는 완전히 증발되고 없어요.

왜 그럴까요?? 그걸 답하실 수 있는 분은 비트맵의 본질을 어느정도 이해하시는 분이고 이걸 답 못하시는 분은 비트맵의 본질을 아직 이해못하신 분이 됩니다.

 

위로 다시 돌아가서 보시면...제가 1픽셀 단위로 점을 찍어 만든 이미지라고 한게 보이실겁니다.

1픽셀. 이것은 비트맵에 있어 최소단위입니다. 그보다 더 작은 단위는 디지털 이미지에는 존재하지 않습니다.

근데 그럼에도 불구하고 저는 이미지 전체에 대해 1/2 라는 연산을 걸었죠. 그렇다고 1픽셀이 1/2 픽셀이 될 수 있을까요??

 

네. 될 수 없습니다.

대신 그에 근접한 임의의 다른 결과를 보여줄 수는 있겠군요.

그 대답이 바로 저 회색단색으로 변한 이미지가 되는겁니다.

 

인정하기 싫으시겠지만 비트맵을 모르시는 분들의 한계가 대략 이렇습니다.

비트맵을 모르시는 한, 여러분은 리사이즈 하나 제대로 하실 수가 없으며....리사이즈 하면서 원본의 색감은 온데간데 사라지고 없음에도 불구하고

인터넷 게시판에서 무슨 무보정 리사이즈 사진입니다~ 하고 올라온거 보며 "우와 역시 xx기종은 색감이 죽여줘~" 같은 헛소리를 작렬하고 계실 수 밖에 없다는 겁니다.

이것은 약간 과장된 사례이기는 하나 그렇다 해서 없는 사실을 말하고 있는것이 절대 아닙니다.

제가 말하는..비트맵을 안다는게 이런 모든 부분을 다 통틀어서 말하는 거예요. 비트맵 이미지의 후보정이라는건 얼핏 생각하면 아주 쉬울듯, 정말 어려운 일입니다.

비트맵이라는걸 이해하지 못한다면 말이죠.

 

다른 예를 하나 더 보여드리죠. 여러분들이 아마도 가장 흔히 사용하시고 가장 많이 매달리시는 명제, "쨍한 사진"을 좌우하는 샤픈에 대해서요.

 

여기에 이미지가 하나 있습니다. 흰색과 회색으로 이뤄진 이미지군요.

이 이미지에 대해 샤픈을 건다 라고 하는 행위를 이제부터 우리는 비트맵 레벨에서 이해해야만 합니다.

이것을 올바르게 이해하신다면 샤픈, 쨍함의 본질에 한발 더 접근하실 수 있으니까 말이죠.

 

자 이제 아까처럼 이 이미지에 대해 흔하디 흔한 언샵마스크를 걸었을때

완성되어져 나올 그림에 대해 마음속으로 상상해보세요. 이것 역시 비트맵에 대한 여러분의 이해의 척도를 가늠해볼 아주 중요한 지표가 될겁니다.

상상 다 하셨나요?

이제 패를 까보죠.

 

 

우왓...한눈에 봐도 아까보다 대단히 "쨍"한듯 보여집니다.

확대도 한번 해서 볼까요? 과연 무엇이 우리로 하여금 이미지를 "쨍"하다고 느끼께끔 하는지, 그 본질에 접근해보기 위해서 말입니다.

 

오호 이거 참 신기하군요.

원본에서는 단색이었던 회색이 버라이어티한 여러 회색으로 나뉘어 바뀌었음을 우리는 관찰 할 수 있습니다.

경계선은 거의 완전한 검정색으로 바뀌어 흰색과의 대조를 강하게 이루고 있고 차츰 순서대로 색이 옅어져가며 본래의 회색으로 회귀되어져가고 있군요.

그 결과, 우리는 사진을 쨍하다, 날카롭다 라고 느끼게 되는 것입니다. 그 대신? 이번에도 원본사진에는 존재하지도 않았던 색들이 추가되었어요.

 

지금 보고 계시는 이것이 비트맵이미지의 후보정의 본질입니다.

가장 기초적인 리사이즈, 그리고 샤픈만 해도 원본이 어떻게 변하는지, 왜 그렇게 변하게 하는지, 그 결과 우리가 어떻게 보게되는지...

비트맵 레벨에서 이해를 해야합니다.

이거 하나 이해를 못하면 리사이즈 하나 제대로 못해 색이 다 뒤틀어지게 되는거고

이거 하나 이해를 못하면 샤픈 하나 제대로 못넣고 이미지 다 깨지게 만드는 겁니다.

비트맵을 알고 모르고 단 하나가 이 큰 차이를 만들어내는 겁니다. 그런데도 공부를 안하실건가요.......;??

 

단순히 몇픽셀로 리사이즈 해야겠다가 아니라

원본 이미지가 이러이러한 성향이 강하니까 어떤 사이즈로 어느 알고리즘 써서 리사이즈 해야겠다고 생각하게 하는 근본적인 힘이 비트맵에 대한 이해이며

 

단순히 똑같이 다 언샵마스크 줘야겠다가 아니라

눈은 이만하고 눈썹은 이만하니 어느 파라메터값으로 어느정도 샤픈을 주는게 좋겠구나 하는 시뮬레이션을 가능케 하는 근본적인 힘이 비트맵에 대한 이해인것입니다.

 

이번 포스팅에선 사진을 하면서 비트맵을 알아야 하는 이유는 정말 많지만 가장 많은 분들이 가장 많이 쓰시는 부분을 예로 들어

그 당위성을 설명해봤는데요...

다음주에는 색, 그리고 인화/인쇄물...그 외 여러가지 파일포맷에 다른 비트맵의 차이, 언제 벡터를 써야 하고 왜 벡터를 알아야 하는가등도

계속해서 시리즈로 차츰 알아가보도록 하겠습니다.

 

기대하지는 말고 기다려주세요 ㅠㅠ;