]`Oo%$Ue 2W4qBaG$= JV;OGh> 现在的
单反相机一般都有多种的测光功能，随着单反相机的普及，很多非专业人士也都人手一台。但是大部分人却不懂或是忽略单反相
jBegh9KHq 机的测光功能。
>JiltF7H0 FQ=@mjh `FoxP 我们要如何灵活应用测光模式，让拍出来的可以正确的曝光呢？
=i~}84> <~ Sz04 下面我们就来简单地了角一下各种测光模式的应用及简介。
7)s ^8+ *zr(Z v 1.) 中央重点测光模式 (center weighted average metering)
)_U<7"~0l I1PuHf Qs ;qrB\j" 
Z)jw|T'X ;[fw]P n 9W(dmde> 根据上面这个标示来看，中央重点测光模式就是把相机的测光重点放在画面的中心
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*79A ]xuG&O"SBV 这经常都是相机默认或是大家最常用的测光模式
-wjN"g< r/SG 4 ]CoeSA`j 
F7Zwh5W k+ze74_" T<XA8h* 这种方式的测光的位置主要是中间的对焦点，辅助以对焦点四周的小部分范围来计算测光
R ~Ne|V2 0:+ WO%z 这样的测光模式的好处在于，我们拍照的时候，很多的主体都是位于中间附近的范围，
V{JAB]?^ ,T2G~^0 而使用这种测光的方式，我们就可以取得对我们所拍摄主机的较为正确的测光
u9N 1pZ~ q 5?# 3 T= 而且还能对主体附近的周围的光度有适应的照顾
j e!-J8{ ~Q\3pI. | b#X^=n2 2.) 中心点测光模式 (spot metering)
P>Ez'C )kP5u`v B>2tZZ ko 
M@5?ZZ4L V3"=w&2]K 如上图所示，点测光是以中心点来测试光感
'#k0a,<N aoXb2 2]{ 点测光其实最经常使用在比较极端的光度的情况下
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c" 大家在实际拍摄时都会发现，经常相机在比较极端的光度环境下，比如逆光、日落等
0( S"{Ov E2m8UBS 测光的结果都不会太准确
a[ex[TRKe P'`r 这种时候，使用点测光模式会比较适合
9]@A]p! X HK70: i ;cQ6g`
bM\ 点测光就是只对在对焦点附近的小范围内进行测光，以得到所需要的测量结果
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k 2RX!V@z.G >(;{C<6|^ 例如下图，由于
背景光线较强，如果使用别的测光模式，可能会拍出的叶子就只剩一个轮廓了
%@u;5qD& 而使用点测光，得到了一个主体较正确的曝光的
照片。
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!_"fP:T> ^Y'HaneoM 上面那張就是一個好例子
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</G# 我們可以留意到, 如果使用中間重點測光的話
s D=n95`v 9M:O0) s 以上照片的測光光度極有可能會落在背景的天空上面
h-%R<[ C_7+a@?B 那對我們的主體 - 葉子的測光就可能會變得偏暗... 甚至變黑
mFi&YpH u3 % ClHCoyA 當我們使用點測的方式, 把光度的測量集中在葉子的範圍內的時候
DK $s&zf <"_d ]?, 測光的結果就會變得準確, 葉子的光量便能正確的呈現在照片上面
/K( o]J0F ZSG9t2qlv #E&80#Z5 (JM5`XwM
3.) 全画面测光 / matrix / 3D etc.
F F|F U< }b-g*dn]5 & 9<+;*/ 
w'm;82V:P- lR(+tj)9uO 或者
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VSSu &Q sIxTG y. 或其它不同形式的测光区域的分布
6*3.SGUY PBp^|t]E> 看到上面这两个如
厦门商业摄影中一样的标示图，大概就可以猜得到这种模式的测光是以整个画面的光度来测试光感的
3nhXZOO1 } &[ 不同的相机或是品牌都有不同的测光比重的计算
!Ze5)g%H ^3UGV*Ypk 有些会以中间的范围比重高一引起，有的则是以对焦点附近的测光计算的比重大一些
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总的来说，是以全画面的光度，来计算一个平均值
vMm1Z5S/ jJ5W>Q1mK$ 让一些区域不会曝光过度，而一些区域不会太暗
H(Z88.OM rsy'q(N[ 经常使用在一些反差较大的环境中
s mnS DS lk( }- 这种测光会取得比较平衡的结果。
,.7*Hpa [Ki0b^ 如下图所示：
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=M ?GDc 
7BJzM lJ1Y ayfFVTy1d 但是有时光线相差太大，如户外是很大的太阳，而户内没什么光线，这样的测光虽然得到一个比较平衡的画面，
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nVxc4r tQBRA/ 但是我们所需要拍摄的主体却会太亮或太暗。这时我们只能使用点测光或是中央重点测光来测光，但是可能得损失一些细节，比如上图
wwy Pl 中户外建筑物会不见，或是室内
人物只成了一个剪影。
#N`~xZ|$ IWY; =" 要解决这种极大反差的光感，可以使用
HDR模式来拍，可以参考相关站内HDR的文章。
"t~ 1fZ(l" GhIKvX_N 本文来源于：
http://www.ookv.com/20130847.htm sk=-M8;\
