「IR攝影」即是紅外線攝影，是一種把大部份可見光阻隔，只拍攝紅外線的攝影技巧。只看這一點的說明或許不清楚到底是什麼東西，不過只要看到相片，相信不少人都會有見過。 [右邊這張，看起來像是雪景但卻又不是雪景的相片就是以IR攝影的方法拍得。]
在Google上以「IR攝影」作關鍵字搜索，就能看到不少相關的攝影作品。IR攝影作品給人的印象大多是異色世界/純白世界，這也是IR攝影的最主要特色。
由於只打算簡單的介紹如何拍攝及製作IR相片，所以太複雜的原理或理論就跳過不詳談了。廢話不多說，直接進入主題。
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準備部份：
一般的相機都是以拍攝可見光為目的而開發、生產，但由於IR攝影只需要拍攝紅外線部份，所以如果要拍攝IR作品，除非一開始就打算完全用PS去制作，否則就先得準備一下器材。
能夠拍攝IR相片的器材大致可分為兩類：
-已改機的相機 (專為拍攝IR相片而更換過零件的相機)
-普通相機 配以 紅外線濾鏡
兩種方法各有優點和缺點，要用哪種方法拍攝最決於拍攝者喜好，而我自己則以第二種方法進行拍攝，所需要準備的工具：腳架一支、相機一台、紅外線濾鏡一片。
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拍攝部份：
拍攝時，在未裝上濾鏡前，先以腳架固定相機，並完成構圖，對焦後把相機的自動對焦調成手動對調(又或者完全使用手動對焦)。因為裝上濾鏡後，可見光就會遭到阻隔，難以透過觀景窗查看焦準情況，故需要在裝濾鏡前先完成對焦，而裝上濾鏡後則避免再調整焦點。
左圖: 可見未裝濾鏡前，鏡頭前方的鏡片和結構都清晰可見。右圖: 為正常拍攝時的拍攝資訊。
下圖: 在未有裝上濾鏡前拍攝的參考圖片。
進行紅外線攝影時需裝上濾鏡（上左），與未裝濾鏡前比較，可發現濾鏡基本上不透光，已經看不到鏡頭前端的鏡片。由於濾鏡的影響，相機電子測光無法準確計算所需的時間，所以在拍攝時需要把拍攝模式切換為手動[M mode](上中)，並以手動的方法自行把ISO、曝光時間、光圈等設定好(上右)，由於濾鏡的質素、場景的光源等都會影響所需的曝光量，拍攝的時候只能慢慢去把正確的曝光量試出來。
上方圖片中可見曝光時間和ISO都比正常拍攝時增加許多。
- ISO 由 200 增加至 800
- 快門 由 1/1600 秒 增加至 8秒
下圖為裝上濾鏡後拍得的影像。
ISO：800 ． 光圈：F/5.6 ． 快門：8 秒
直接拍攝而不作任何改動的IR相片，就如上圖一樣通紅，在拍攝第一張IR相片後，把相機的白平衡修改，然後再拍攝就可以得出相對像樣的圖像，而修改白平衡的方法如下：
１．打開相機的設定選單，點選自訂白平衡。
２．選擇剛才拍得的圖像(通紅的那張)作白平衡參考資料。
３．修改白平衡設定為「使用者自訂」。
在設定好白平衡之後再拍一張的話，就能拍出下圖一樣的相片。
雖然拍攝時並不一定要修改白平衡來拍攝，只要在拍攝時使用ＲＡＷ格式紀錄，回家後也可以用軟件修正白平衡的問題，但在拍攝時修改白平衡拍攝的好處是可以即時看到粗略的效果，借以判定相片是否曝光足夠。
拍攝部份到這裡完結，接下來的就要靠後期制作去把顏色調整回來。
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後期製作部份：
上面有提及過，即使拍攝時沒有修改白平衡，在後製時還是可以修正，而且方法相當簡單；用可以開啟RAW格式圖像的軟件開啟圖片(這個例子中使用的是canon的圖像軟件:Digital 
調整顏色主要用的是channel mixer(上左圖箭咀所示)和curves(上中圖箭咀所示)兩個功能。
先點選channel mixer打開控制選項，打開後會看到像上右圖一樣的控制頁。然後要做的就是把圖像的紅、藍輸出反轉，把紅的輸出為藍，然後把藍色輸出成紅色。在視窗中可以看到幾個可調整的選項，Output Channel控制的是當前的輸出顏色，下方的百份比則是控制當前輸出顏色在紅綠藍三種顏色的比重。感覺好像很難明白，不過其實也沒必要理會太多，明白這東西怎樣運作的話可以在這邊做一些精確的顏色調整，不明白的話，跟著下方的例子去調整就差不多了。
於Output Channel選擇Red，然而把下方紅色的100%調改為0%，藍色則由0調改為100%。(如左圖)
然後再於Output Channel選擇Blue，與剛才的相反，把藍色由100%調整改成0%，而紅色則由0%調改為100% (如右圖)
只要把紅、藍輸出反轉，基本上就很接近完成，如下圖。
如果曝光再準確一點的話，有可能無需再作調整，不過現在圖片明顯偏藍而且偏暗，這個時候可以用上方提及的curves那個功能。點開curves的控制頁面就可以看到一個中間有條直線方格，這東西說明起來也是很麻煩，但明暗、對比也可以借由微調個方格中的線來調整，而同時，這東西支援R、G、B三種顏色分開調整，如果碰上偏色問題，可獨立調整個別色彩來修正，至於這東西要怎麼玩...隨意把直線拉成曲線就好了，看著效果去調整比看文字說明來得容易理解。
在不同的地方左調右調、上點下點之後，成品就會自然出現了，很簡單吧。
By Bryan Wong @ Muddle
