/125秒）进行拍摄。就内置式或手持式测光表而言，不管是采用彩色胶片还是黑色胶片，这样的曝光量都可以获得赏心悦目的面部色调。
测光表如何知道什么是＂赏心悦目的在面部影调＂呢？它其实并不知道我们快门速度和光圈的哪种组合值能够产生出18％的灰色影调。
什么是18％的灰色影调呢？为什么不是25％灰色调、50％灰色调或是99％的灰色调呢？原因在于平均场景中的光线经过平均后得到的是大约18％的灰色影调，因此决定了
18％的灰色调。不管我们是采用彩色胶片还是黑白胶片，这个读数都是正确的。
这时，我们可能马上又会想到许多问题。什么是平均场景呢？是一个滑雪道、海滩、霓虹灯还是一张脸？这张脸是饱经日晒的深褐色脸庞，还是斯堪的纳维亚金发女郎的娇艳的容颜，又或者是一张非洲黑人的脸呢？
正如我们前面提到的那样，测光表是愚蠢的。当我们将测光表对准一堆白雪，它将告诉我们怎样使得白雪呈现出18％的灰色调。同样，当我们将其对准一个煤球时，它将告诉我们怎样使得黑炭呈现出18％的灰色调。如果我们想要雪是白色的，炭是黑色的，就不能让测光表去完成了。因为它不会，所以我们必须自己去完成。
图5。6与5。8显示了测光表所＂看到＂的景象，而图5。5和图5。7则显示了实际景物所呈现的样子。
四、测光表是如何工作的
任何测光表的推荐曝光都是建立在这样的假设基础上的，即不管我们采用的是彩色胶片还是黑白胶片，18％的反射率就是我们所想要重现的。
我们要意识到这一点：测光表不能作出明智的决断。正如我们前面所看到的那样，在测光表读取乌黑的炭或洁白的雪时，它其实是什么都不知道的（也不关心）。不管我们是拍摄彩色胶片还是黑白胶片，测光表都会给出一个推荐的曝光量，把黑炭和白雪都表现成为 18％反射率的同一色调。
我们还要意识到这是一个必须解决的问题，不管我们使用的是单独的手持式测光表还是内置式测光表，是必须匹配指针的读数还是调节LED指示灯即可，也不管我们是使用自动曝光的傻瓜照相机还是手动控制照相机上的测光表。无论何种类型的测光表都不具备思维能力，无法为我们考虑。测光表并不知道我们对准的到底的是什么东西，它所知道的仅仅是提供一个参考曝光量。不管测光表需要测量的是什么样的被摄物体，都会产生18％的灰色影调。
什么是18％灰色
我们之所以能够看到物体，要么是因为它们发射光，要么是因为它们反射光。我们能见到绝大多数物体都是由于它们能够反射光。反射的光线越多，物体也就显得越明亮。如果物体是完全乌黑的同，它就不会反射一点光线，也就是说，它具有0的反射率。另一种极端的情况是物体是全白的，它将反射所有的光线，也就是说，它具有100％的反射率。
上述两种情况只是理论上的两个极限。所有的物体都处在这两个极限之间。18％的光线被反射所产生的灰色影调就是18％灰色，这也正是测光表校准后读取的值。这里再次假设影调是平均场景中物体反射率的平均值。
现在，我们可能想知道下面的内容：
彩色效果会如何呢？如果使用彩色胶片拍摄，结果会怎样呢？18％的灰色是不是还适用呢？答案是肯定的。测光表测量18％的灰色作为彩色胶片的＂正确＂曝光量，与黑白胶片一模一样。如果我们仔细考虑一下，便会一目了然。
测光表并不知道我们使用的是何种胶片，它所知道的只是胶片的ISO/ASA。当它＂读取＂日常生活场景中的光线强度时，它便会告诉我们应该使用的曝光量而对我们此时使用的胶片是彩色的还是黑白的则一概不管。实际上，即使我们使用黑白胶片拍摄，测光表读取的日常生活场景，亦即实实在在的现实世界，总是彩色的。所以，测光表总是会读到彩色光线的。测光表所要做的，乃是将彩色光线转化成光线反射率的测量值。
重要的一点在于，当我们说到每个测光表的推荐影调都是18％的灰色时，测光表真正测量的乃是光线的反射率。＂反射率＂到底是什么意思呢？为了更好地理解它，请参见图5。9所示的灰色级谱。
左端所看到的是纯白，右端所看到的是纯黑。两者中间，是一系列梯级的影调，从左到右越来越暗。在这张灰色级谱上总共有11级，包括纯白。
这张灰色级谱与我们的测光表又有什么关系呢？关系可多了。科学家计算出＂普通＂场景中的光线＂平均＂为灰色级谱上中间影调的反射率该影调位于纯白和纯黑的中点，即为灰色级谱上的中间影调。于是，通过简单的推理就可以得出中间影调应该反射投射到其上的50％的光线。测量表明，它实际上只反射了18％的光线（至于造成这种结果的原因，我们还是留给科学家去解决吧）。在黑白级谱中，比如在这张灰色级谱中，这种影调就被称为＂１８％灰色＂。
所以，这就是测光表所要测量到的魔幻数值18％的反射率，也就是测光表校准后要读取的反射率不管物体的颜色如何，即不管物体是红的、绿的、蓝的还是其他颜色的，甚至是灰色的。然而，正如我们所看到的那样，对像雪那样明亮的物体或像炭那样黑暗的物体，使用测光表所产生的问题就不单单是测光表所能解决的了。
还有另外一种类型的问题测光表也不能解决。假设我们的模特站在海滩上，她的身后衬着明亮的蓝天。我们把照相机架在离她20英尺（大约6米）开外的三脚架上，以显出她的全身。现在我们通过SLR照相机进行取景，看到的测光表读数是1/125秒的快门速度和f/16的光圈。然而拍摄后，得到的照片很不满意，如图5。10所示。
这并不是我们所要的，测光表也没有出问题，测光表读取它所＂看到＂的东西天空的光线，从水面和模特身上反射回来的光线并将所有的光线平均，得到一张18％灰色调的底片。结果模特的面部却严重地曝光不足，因为测光表所读取的主要是天空和水面的反射光。
所以，下面探讨一下如何灵活地使用测光表，引导它只读取我们感兴趣的光线不管是使用彩色胶片还是黑白胶片进行拍摄。
五、如何使用测光表
问题：读取正常的场景 为了获得彩色或黑白胶片的正确曝光，一般我们应该从场景中最重要的影调区域读取光线。例如，当我们拍摄人物时，面部皮肤的影调就应该是最重要的，也就是我们应该读取的影调。
我们不能从很远的地方读取像面部这样的区域。无论我们从多远地方来读取光线。不管使用内置式测光表还是单独的测光表，都需要这样做。
正确的做法：图5。11显示了如何用内置式测光表进行测光。接近模特，在其面部附近读数，即使我们想从很远的地方进行拍摄也要这样。如果照相机具有自动曝光（AE）的功能，也要移近才能读数。许多AE照相机都具有曝光锁，我们可以＂锁定＂该读数，以便回到离面部很远的地方进行拍摄。
正确的做法：图5。12显示了如何利用单独的测光表读取曝光数据。像内置式测光表一样接近人物的面部进行测量。
错误的做法：即使我们想从较远的地方进行拍摄，也不要从那么远的地方测光。否则，测光表读取的不仅是被摄人物的面部，而且包括了天空和背景，从而导致整个场景的平均读数可能并不正好就是面部影调所需要的正确读数。
错误的做法：摄影师身体的影子正好投射在被摄人物的面部，从而读取的是影子的读数，而不是我们将要拍摄的人物面部色调的读数。
问题：黑暗的背景 我们想拍摄以黑暗的树叶为背景的读数的模特。
错误的做法：如果我们靠后站立得较远测量该场景的读数，测光表读取的黑暗树叶的读数将会要求更多的曝光，结果导致照片上模特西装的白色影调和她面部的明亮影调曝光过度损失了这些强光区域中的细节，如图5。15所示。
正确的做法：对模特进行近距离地测光，得到的正确曝光量可以使我们重现模特西装和面部的全部细节，如图5。16所示。这也基于我们的一般原则：接近并读取最重要的影调区域。在本例中，最重要的影调区域是模特的面部。
问题：明亮的背景 我们重新来看看海滩上的模特。如果我们站在远处读取整个场景，非常明亮的天空将会占据测量的主要部分。为了将明亮的天空减为18％的灰色调这也是测光表的初衷测光表给出的读数将会使模特的头部只显示出轮廓，正如前面图5。10所看到的那样。
正确的做法：接近模特，读取其面部影调，这样照片上模特的面部能够得到正确的曝光。不过，还要注意天空。将图5。17与图5。10进行比较，不难发现天空中所有复杂的细节都损失了。既然模特是主要的被摄对象，那又该怎么办呢？下面我们就对这个问题做一个简要说明。
问题：如果我们不要接近被摄对象应该怎么办呢？例如，当我们拍摄一场体育赛事时，每当照明条件发生变化时我们并不能走到比赛场地中去进行测光。
解决方案A：采用替代读数
如果我们正在拍摄人物，或许就想按照皮肤的色调进曝光。这时我们可以测量我们自己的皮肤色调，作为替代读数，如图5。18所示。但是，要得到一个准确的替代读数，应该注意如下三个方面的因素：
1。 确保我们自己的皮肤色调与被摄对象的皮肤色调相差无几。
2。 确保落到我们自己手臂皮肤上的光线与落到被摄对脸上的光线相同。
3。 转动手臂，让落到手臂上光线所呈的角度与落到被摄对象脸上的光线所呈角度相同。
如果我们正在拍摄远处的树叶，那么就可以读取我们身边相似的树叶，并在这个替代读数的基础上进行曝光。不过，要再次保证〃替代树叶〃上的光线与我们正在拍摄的树叶上的光线接近。
解决方案B：采用18％灰板的读数
什么是灰板呢？请看下面的详细介绍。
六、使用18％灰板
如果处理理正确的话，还有另一种类型的替代读数可以很好地解决许多测光问题，即采用18％灰板读取数据。不幸的是，〃灰板〃常用于专业摄影人员，很少有业余爱好者使用它。由于灰板是一种非常绝妙的〃工具〃，利用它可以带来极大的便利，因此下面对它进行详细的介绍。
灰板的一面被染成灰颜色，如图5。19所示。这种灰色是一种精确的色调，能够反射照射到其上光线的18％，因此我们称这种色调为〃18％灰色〃。
〃18％灰色〃是不是有点似曾相识的感觉呢？我们已经知道，测光表（所有的测表）都将能够产生18％灰色设置为曝光标准，所以当我们将测光表（内置式或手持式）指向18％灰板时，会发生什么事情呢？
我们将测光表指向一张18％灰板时，测光表将会给出一个推荐曝光，该曝光应该能够产生一张与18％灰板色调完全相同的照片。那么，最大的收益是什么呢？我们感兴趣的并不是