攝影即攝像

01|使用松下GH4 4k 10bit/8bit視頻抽幀對比

初識抽幀攝影

抽幀攝影非常依賴高品質的視頻素材。不過，隨著近年來大眾消費電子產品的發展，能夠拍攝高品質視頻的攝影攝像器材選擇非常多，抽幀攝影已完全具備大眾化特點了。

如今，專業影視創作者大多使用專業攝錄設備以及高品質電影鏡頭拍攝高清視頻，比如RED HELIUM 8K、BMPCC 6K、ZCAM E2、Sigma FP等。這些器材的特點是價格極其昂貴、一個人沒辦法去操作、定位于專業影視創作團隊。還有一些專業攝影師會選擇采用單反相機、微單相機，或者中大畫幅相機+數碼后背，通過逐幀RAW格式拍攝延時攝影視頻，普通消費者仍然難以承受，學習成本也非常高。

02|從上到下依次為松下GH4、Kandao QooCam 8K、GoPro HERO 8 BLACK

那有沒有一些價格親民，同時還能拍攝高品質視頻的器材呢？目前市面上有三款相機價格都在5000元以內，主打視頻拍攝，還能夠兼顧影像質量和相機尺寸，分別是松下無反相機GH/4（GH5性能更強，但價格更高）、Kandao Qoocam8K全景相機和GoPro HERO 8 BLACK運動相機。其中，松下GH4可以機內錄制4K10bit/422視頻，QooCa m 8K可以機內錄制8K 30fps 10bit 420全景視頻，而GoPro HERO 8 BLACK可以利用其零延時快門機制，錄制時長為3秒、每秒30幀的12bitRAW格式4K視頻。使用擁有記錄10bit視頻能力的器材就能實現高品質抽幀攝影，雖然GoPro HERO 8 BLACK并不能記錄10bit視頻，但3秒12bit RAW格式記錄能力也讓抓拍瞬間變得易如反掌。

8bit/10bit視頻都是指一種視頻編碼的特征。10bit視頻指每個顏色通道用10個bit來表達。這樣，每個顏色通道的色彩級數從8bit的256級提高到了1024級，顏色更加細致，漸變更加細膩。在8bit編碼下，一些漸變色塊由于色彩變化范圍很小而面積很大，容易導致一端到另一端總共只出現了很少幾種顏色的情況，使畫面出現了BANDING現象（掉階）。10bit顏色的顏色級數是8 bit的4倍，掉階現象就很少發生，后期調色的空間也就更大。

03|8bit/10bit視頻色彩漸變對比

不過，10bit視頻并不是沒有缺點。首先，計算機系統處理數據的單位典型是8bit，使用10bit可能會浪費一部分硬件數據傳輸和處理能力，使得處理性能低于8bit編碼。其次，很多硬件和軟件尚沒有提供對其較好的支持，使得應用起來往往存在播放困難、消耗太多資源等問題。但隨著視頻編解碼技術的發展，這些問題均已得到改善。

實現視頻抽幀的基本原理

RGB色彩模式的數碼照片以紅綠藍三種顏色的采樣信息進行存儲和展示，在8bit照片里，每一個像素點都包含78bit紅、8bit綠、8bit藍三種顏色共計2&bit采樣信息。同樣的道理，如果是10bit RGB照片，總信息數量就是30bit。該采樣方式符合人類認知習慣，但把它用在視頻信息記錄時就顯得不那么合適了，因為數據量太大。

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視覺專家很早以前就知道，人眼對亮度分辨率的敏感度高于對色彩分辨率的敏感度。因此，視頻信號會被分解為亮度和色度兩個組成色彩的元素，這類似于圖像分解為紅、綠、藍三個元素。亮度和色度元素被稱為YUV（模擬信號）或YCbCr（數字信號）而不是RGB。一旦被分開，色度分辨率會通過一個叫做“色度取樣”的步驟被減半或更多，結果就是在同樣的廣播帶寬情況下，視頻信號能呈現更多的細節（這是因為亮度元素對視頻信號的貢獻更大）。

我們經常會看到4：4：4、4：2：2、4：2：0這樣的字眼，比如佳能EOS 5D Mark Ⅱ拍攝的視頻是4：2：0取樣壓縮的，專業攝影機拍攝時是以4：4：4取樣的。8bit YUV/4：4：4的采樣等同于8bit的RGB采樣。但是人眼對亮度信息更敏感，對色度信息不那么敏感，因此如果采用10bit YUV420的采樣方式進行視頻存儲，不僅能保全了所有亮度信息，還擁有10bit位深度，同時還盡可能縮小原始數據量，再配合H.264或者HEVC等先進的視頻編碼手段，就形成了很多相機機內的10bit視頻拍攝能力。

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更進一步，視頻編碼當中都包含幀內編碼（1幀）和幀間編碼（P幀/B幀）。I幀通過幀內編碼記錄下的是一個完整畫面，而幀間編碼只會記錄幀之間畫面的運動變化，也被稱為差別幀。因此，如果我們能夠提取到I幀，則意味著我們在10bit視頻畫面中得到了一張能夠媲美10 bit RAW格式的照片。這個畫面的品質是如此之高，以至于我們可以把它當作RAW格式進行調色和創作。

抽幀攝影的實現步驟

上文中我們提到松下GH4（能夠錄制4K 10bit 422視頻）和QooCam 8K（能夠錄制8K 10bit/420視頻）。通過相機機身設置，確保按下拍攝按鍵之后，相機可以按照最高畫質進行視頻錄制。

相機設置完成之后，在我們旅行過程中，就可以放肆去拍。通過預覽視頻內容，找到一些精彩瞬間A、B、C、D。例如瞬間A發生的時間為1分09秒。

使用ffmpeg軟件打開視頻，在精彩瞬間處抽取出原始的I幀，存儲為無損TIF格式（10bit色深）。如果要做10bit與8bit的對比，再用ffmpeg同步抽取一張JPG即為8bit的結果。

用Adobe Camera Raw或者Adobe Photoshop Lightroom進行調色，然后發布。這一步中，你也可以采用任何一種你所習慣的調色軟件。

通過以上4步就完成了抽幀攝影的全部流程。這里我們也會給出一些實例。你會發現抽幀攝影流程非常簡單，就是從視頻里面抽取特定的畫面，該畫面具有10bit RAW的特性。通過進一步的攝影調色流程，我們就能把畫質潛力及藝術表現力徹底發揮出來。因此，抽幀攝影是一種通過錄制視頻方式進行攝影創作的方式。

通過10bit RAW圖片獲取16bit RAW圖片

在以上原理討論和實踐案例中，我們使用10bit視頻通過抽幀的方式得到一張素質不錯的攝影作品。是否還能在此基礎上進一步提升畫質呢？實際上，我們可以通過計算攝影的思路來達到這樣的目標，通過10bit RAW格式圖片文件獲取16bit RAW格式圖片。

從數學原理上說，這樣需要提升6個bit，即需要64張圖片進行堆棧平滑得到最終圖片。對于一個8K 30fps的視頻，64張圖片意味著需要拍攝2秒視頻。因此為了驗證這一想法是否成立，我采用ffmpeg和Python撰寫了連續抽幀程序，并在Photoshop中撰寫了自定義深度平均值堆棧的腳本。

06|使用松下GH4 4k 10bit/8bit視頻抽幀對比

07|使用QooCam 8K拍攝的紐約時報廣場，上圖為4K 8bit視頻抽幀畫面，下圖4K10bit視頻抽幀畫面

最終，我使用一段ISO 800狀態下在傍晚錄制的8K 30fps 10bit視頻，通過處理后得到了下面的試驗結果。通過視頻抽幀的方式，最終圖片的畫質被進一步增強了。其原理是：視頻是以30fps的速率進行記錄的，意味著我們擁有了30張/秒的10bit畫面連拍，當找到最佳瞬間，并在其前后多抽取一些畫面，通過堆棧的方式進行降噪，從而就得到了更加極致的畫面。

在8K視頻即將全民普及的時代，通過視頻抽幀的方式進行創作必將成為一種新風尚。同時，它也是計算攝影的一種表現形式。這大概意味著，攝影與攝像界限逐漸變得模糊，攝影可以借助攝像的技術更進一步，攝像也因為攝影的發展更加絢麗多彩！

08 8K 30fps 10bit視頻改16bit測試結果

09 8K 30fps 10bit視頻改16bit測試結果