Nhiếp ảnh cơ bản: Vận dụng độ mở ống kính (phần I)

Nhiếp ảnh cơ bản: Vận dụng độ mở ống kính (phần I)

PV  | 14/06/2012 0:00 AM

thích

Như đã nói ở bài trước, các yếu tố ảnh hưởng tới độ phơi sáng của một tấm ảnh bao gồm tốc độ chụp, độ mở ống kính và độ nhạy sáng. Trong bài viết lần này, GenK sẽ phân tích sâu hơn về ảnh hưởng và cách vận dụng độ mở ống kính vào trong một số thể loại ảnh chụp cụ thể.

Như đã nói ở bài trước, các yếu tố ảnh hưởng tới độ phơi sáng của một tấm ảnh bao gồm tốc độ chụp, độ mở ống kính và độ nhạy sáng. Trong bài viết về chuyên đề máy ảnh số của tuần này, GenK sẽ phân tích sâu hơn về ảnh hưởng và cách vận dụng độ mở ống kính vào trong một số thể loại ảnh chụp cụ thể.
 
1. Trường độ sâu của ảnh (DOF)
 
Nhiều người mới tập chụp ảnh thường đặt ra một câu hỏi: “Làm thế nào chụp được tấm hình rõ nét mỗi bông hoa như thế kia?”.
 
 
Hoặc “Làm thế nào để chụp được tấm hình với hậu cảnh mờ ảo như thế này?”
 
 
Câu trả lời cho câu hỏi này có liên quan tới trường độ sâu của ảnh.
 
Trường độ sâu của ảnh (Depth of Field – DOF) được định nghĩa là khoảng không gian tính từ vật thể gần nhất tới vật thể xa nhất (so với máy ảnh) hiển thị sắc nét trong tấm ảnh.
 
Như vậy những vật thể nằm ngoài vùng DOF sẽ không còn sắc nét nữa. Từ đó ta suy ra rằng, muốn chụp một tấm ảnh mà phông nền phía sau mờ nhòe (thường gọi là ảnh chụp "xóa phông") thực chất chỉ đơn giản là đặt chủ thể vào bên trong vùng DOF và bỏ phần hậu cảnh muốn làm mờ nhòe lại ở phía sau DOF. Tương tự như vậy muốn làm phần tiền cảnh mờ nhòe, ta cũng đặt chủ thể trong vùng DOF và phần tiền cảnh ở trước vùng DOF.
 
Trong hai ví dụ ở trên, người chụp đã lấy nét vào bông hoa (và cô gái), và tạo ra một vùng DOF cực mỏng, để loại bỏ hoàn toàn các chi tiết ở phần tiền cảnh và hậu cảnh ra khỏi vùng lấy nét.
 
Vấn đề đặt ra là làm sao để xác định và kiểm soát được DOF của ảnh?
 
Ta hãy cùng xem 3 tấm ảnh sau, được chụp với cùng một điều kiện như nhau, đều lấy nét vào gương mặt tượng gần nhất, nhưng với 3 độ mở ống kính khác nhau. Tấm bên trái chụp với f/8.0 có độ mở ống kính nhỏ nhất (xem lại bài trước nếu bạn vẫn còn nhầm lẫn như thế nào là độ mở lớn – nhỏ), tấm ở giữa có độ mở ống kính trung bình f/5.6, và tấm bên phải chụp ở độ mở lớn nhất f/2.8.
 
 
Có thể thấy rằng ở tấm bên trái, 3 gương mặt tượng đầu tiên gần như hoàn toàn rõ nét, tới gương mặt tượng thứ tư ở xa nhất mới bắt đầu xuất hiện hiện tượng mờ nhòe.
 
Với tấm ở giữa, chỉ có 2 gương mặt tượng gần nhất là rõ nét.
 
Tấm cuối cùng bên phải, hai gương mặt tượng phía sau gần như không còn rõ chi tiết, trong đó gương mặt tượng ở xa nhất dường như hòa chung vào phần hậu cảnh phía xa.
 
Như vậy có thể thấy rằng, yếu tố tác động tới vùng DOF là độ mở của ống kính. (*) Độ mở ống kính càng nhỏ, vùng DOF càng “dày”, và ngược lại, DOF “mỏng” khi độ mở ống kính lớn. Đó cũng là lý do tại sao các ống kính dùng để chụp chân dung hoặc tĩnh vật lại thường có độ mở lớn, ví dụ 50mm f/1.8, 35mm f/1.4, v..v.. và ống kính càng có độ mở lớn lại càng đắt tiền. Bởi vì chúng có thể tạo ra những vùng DOF cực kỳ mỏng, khiến phần hậu cảnh phía sau mờ nhòe nhiều hơn, và tạo ra bokeh đẹp hơn.
 
Hẳn nhiên đến đây, sẽ lại có rất nhiều bạn thắc mắc: “Bokeh là gì?”
 
2. Bokeh
 
Bokeh được định nghĩa là những điểm sáng nằm ngoài vùng DOF (out-of-focus highlights).
 
Những đốm sáng tròn (vùng khoanh tròn đỏ và các vùng tương tự phía sau chủ thể) là bokeh.
 
Bokeh cũng được chia thành đẹp, xấu, cụ thể như hình dưới đây:
 
Từ trái qua phải: Bokeh đẹp, xấu, và hoàn hảo.
 
Theo đó, bokeh đẹp là bokeh tạo bởi các chùm tia sáng (highlights) có mối liên hệ với nhau, đan xen, hòa quyện vào nhau một cách “mượt mà” (smoothly). Trong khi đó bokeh xấu là bokeh mà các tia sáng gần như tách biệt, trông như thể các vòng tròn ánh sáng sắc nét, góc cạnh, rời rạc, dễ gây cảm giác nhức mắt. Và bokeh “hoàn hảo” là bokeh không chỉ đáp ứng các tiêu chí đẹp, mà tại các điểm giao thoa giữa chúng còn tại ra các hiệu ứng ánh sáng bổ sung (additive brightness).
 
Quay trở lại với 3 tấm hình chụp mặt tượng ở trên:
 
 
Có thể thấy rằng, với định nghĩa và cách phân loại ở trên, bokeh của tấm hình bên trái bị xếp vào loại xấu, tấm hình ở giữa cho bokeh đẹp, và tấm bên phải cho bokeh gần như “hoàn hảo”.
 
Như vậy, ta lại thấy được thêm một tác dụng nữa của độ mở ống kính. Đó là độ mở ống kính càng lớn sẽ cho bokeh càng gần với hình tròn hơn, và sự chuyển tiếp giữa vùng DOF và ngoài DOF sẽ càng “mượt mà” hơn.
 
(*) Cần lưu ý rằng độ mở ống kính có ảnh hưởng nhưng không phải là yếu tố duy nhất chi phối DOF. Ở bài viết tuần sau, GenK sẽ hướng dẫn các bạn cách chụp ảnh với vùng DOF mỏng và tạo hiệu ứng bokeh không chỉ với máy ảnh ống kính rời mà cả máy du lịch nữa!
 

Xem thêm những bài viết khác về Kiến thức nhiếp ảnh.

    Tham khảo XS Kết Quả để xem kết quả xổ số.

    Xem lịch âm dương tại Xem Lịch Âm.

    Xem bong da Xem bong da 247.

    Công cụ tính toán https://calculatorss.us.

    Tin tức game https://gamekvn.club.

    BomZI6EpemShg4ujajv3WBQpnIe0hEak4856CoRtLeFgcIFeOj5Xtde7Z5j4ThFun3Cbkp10 a2N1KLa8 LD7hoQOJzkNrazm LeKT2VLPyMjyW79NojIt8d3lU3dcZt6YaK3BSpJ5kt4JIkaun8CPZXBeVLCl5H7fpXQbC60n1EmZhvUzT3tfePtLBZtDY4BuJ9UYgZ88UF0rwlXaLdWzZEpP Vu7YTtkkYl97AqTa5VJ0wi60XOYn2tbjvzWoGZDpv4uKSgWT2CmNPtlpjJIDGNDPazFO9T6pcMHfGnjwiFzStuugunWaEzDEFXxiN2A7vVGa8OCr6TEB3s0GhcVZQjptXqJXnXj2XHm 6Ogymk9QQyAIAikU3iRPd77 kH5IlwMkrNr5qi1OA7yJhKkA6 XA564RT1e0vXcDaTnZp8rj2zd 6oco1caunVsMpt1C3J5B3v1AAwvPopBCBXrhgi7asqCCCmhRflUNbwvk94y7Yrcd z00AVogYGQOruRLs85zSEh9xkFgygW TOSTXCck8GsaEvIAO45W2yUhrC3DNh9hXzKzLTjUqOMMyZ4OTjCrFIsnE7I3FN5pasurXm7oZGmG5L7hhekwZu9V5z4rM oiCPMbHa8BuqX9j9zpwKma8qeRCt4GGW0JrRrkAgg9rQJrPj98qmdyDjxtieR fFWWJYA5mmEQragBscbS5Ow 85q7TSkCMP9xtNvAE5iPQvvYjU5hR51WFFaWHKESFUo08dKvgoVN0LEm5nRdGdqVDAf3BtLMmGKjOO25Vqv82H42RFgXxI4zhapG8hZvlXLHvqCJhyr2Or3itGs3NOsPOkpYgdQ2MdVmUglLqb6kBH5ePdnqslcJiiiRAiEGJEK1Xky1EsRioHhXZkIGvTVrTWFTUFBP65eyvgbqU Ba1ctnmTrcMzx2Ht3OrEvzChm1gVK1ofWIdgyhINiohzufrkDHQjIfUH42xOl3J7YlcRYeFzfvfCifeKUbcV02L4GwuFIIi7KbaguqJRILJDzOfGNpNhjm11JpO5fbvadM0MRYkoUoRnNJmZqCuEZK772vLcqh5Z 3sF8c29nJdX9 Tuouzt1cXIboa8lvBFQB2vCz3D6uSU6zREajG0uhNoNQpTJ934vgdu1AvTv6vikj7tdMl17NHH8Dsk1yV3NJkvey4mFkhOjf8EvLskWWT1YarwcikLIuD91HyGz1SImtRJyE3g JzwaSl8tKuBPeELjebolVNEEk9IXTJCZBSLvodo 5pSaae m7fxCvNHcd9USRSv52g0UGU 6XQ5tInjzn79RD3miChWfQDVkvj3AxE1oOvWmVmIOHQRlble1MpGdKWKIPzF8oGYROmFQsrWpzYy6BEY3Hkdrdg54xcri 2WyapcF5WmbJ07ari 6u38hYsVQN2DI2IwAo56juvmo7HaUxhunoc67SZhudgnoudQE1xyUxsTT OLTbyVqiuxlgyEzxiF6cxDIrddJOBz732b0cxB4J7tP9jZ68FuujacOGRfoxLCEcN6V LRp8Ds NFHKrijaxYSkR2SDQQxUoK hDkfGxhO7XjADfL8BQO7WY9NZhWvmQqrnd5coRg2e57KOu9Lf9wR0RbozJW9bOf17kALozMxMktO0RstMffdUrqNSQBc CsqSxtneFZR fNaykXgfRllnLmTDl8mvZmZUF4RDSWpMJZ2xz7fyqi12yD2mJaS3h4NMTlOh16ctLT2jV95RDJWsLil3pYpgzjMzUucv904zpS6UsI6iGy2uMX6DY1xhafuE9M4xI NdXuHbFgnENm6nC87aTfAzGmkTmaffkG0zkgkJOelTZNhUE0dXRtJ7LxvZNHzoj716HXRZo6xMYha3h17qHwYjgA8fwFseZ1tt6JYfWIG0Q0bZ9MFCYQYE3bc7QVXxa9cYARXozgIGtEkc8dqCQ3QnG032GpRKxkQJQ3R2DppZcLwasotqCOfqS4QnTk Xk6k eKjb 6bwcpWvWoV99niloIVLfVq0ripnfvdArLO1ZFWEe9YkpXnuWNUpKYbckyKvi0j2LvmG3EeodN0GkkNFkNWljUTAgQW2MtBSFPB1ZTOVLTHGp2u4ol60 ZzXf0unAv5QgkcWlugBW27reLC2FSrbNIHP tbP12SWcXBa3rKGhEIikFFx7fFwRsCV8AWNVoeqnKPhWYTJ0sQiSfqR51H4REzJqIKYdC d5LfTeZbBFGQHImcHqKzDL5LF7ZEuzBf571WVhtit QBeZIiVRQp1E2yBkCSQiqlzV3EEgvHmCyTKFkm0XWYVZn7Wlu1qAJ9R3lfP7SZCCT7hJGWX0XZpU85QkDdv0bzxNA7m2NJ6MT6ZfjBzHHzbj6Todq9aXPB6eqv8P5idBu9gIb1nUCAsesFKyb7LH7H4N603pZvJOM2x6JfvAyTTjfSa44uytH90OFEg3EBgRWpFTZxhYrDUTai36sgYy0vFMGP0o0BuXMDvf64OoC0dEK2xdFwo5OI6B83fjKrQHRCczjKBWhoeSXIZIe7BPogWvgVywsczC3dYqZpVb3nP6g1KS 4qBRtzzbry2pD5ldLmawXnpy8kjHWpkXF9GSd5tSGCyZDjU8S1LOMR4ia0dqb4s3UjwrZTaezdpVZo7LBPMftEUfSNZTPkdbuTsXSNaOfTvB2Ied0AhULKRLl7HAfx3eWFg4x3cs075B4hhTsCcT8EbGyBhSjUq5xRtkaQtpuiTceZSyN4mRml4KmM51vsCBmKz4TezdosK8BMDpjJgggPbI5JPsi4LaLy0g5PZEOoeQLPxySrrUY nOWZxH3tWxYQ6z4XRsBNVOQxuRq9Ko37SCnl4ZTPbAElCYtR7nP9d67AyrpjbbKlEZDeTmvSD6nwAA8kRmOS5oztOwXjXHDoCVA5lz3GfjcpLwMNN4Oofch8FIHU5R0ouzHycLR4eQYHAA3RFw8yDm KeGlrEfAIIHwQPEX0bSJTG3UvtxxdydtXhJplS8fvvNfmMi9AcJJMIWCw0XjWle 9nbMuxg9719ifozOWGO3FgLoF6YLxoF0f1Mt0ymbML2G7NSjbWPxuqnA0DVHTYYNIVyB3OY8FRV8l1wlQR0QqCzSYrlYglFQMXZsCbLv04VlG1uLHBZag T xFa359A5YzGzHtRk1x4pHk5tXOlWItdvlHhbNW6KBPIU4oXwEkJxb4vjzdWxNvEnNNsibGe4f0Vxff1Yinqx08ssvzJzPYSzHvQLHQ57sHLkyXkhMM1iimIZnF7fxCU0C UwoaPNDPF9kknbeBB7qck3h8CtwveudnM5B n1x1Wdf1rI9olegh20jHMdxKuZgmOfAvbZbDQXHBbYyokwOjOcO0q lyk Ijy2ZtcbNdKpcXZBz0n0DDvNzthksFoqhlDPqaFW39GbjNZdl9yAxhm 0OIcY4abseKG2gmT80XpH u8W0T4V0n0qDTFO0F2OZYR4BtdNJcr0AzfI9m9fnOVg6lMJrAvTckv3qcOHsM2PZLAfBQxxbS3ab9UzAN9rJpkhan0p5LvCOTQYrcA3W7QvICF7wbDUUpCr6k3QE8hP4e6R0WlsjPozk4Oo OZP6LjgQJWy0EtDtjyg8lKUmIDPfncZKsnF9xOOIQutGOlUrxSFUQ pDJ6VsrrXYEgj WrOspjJYKIFTlc3lrvlWxBvZjrOT2937w7tjuVSoongffCpcvLBlKaPL1wjKeV9WrNUAF9I3r6YjvW8beKnjI5igtD6A7MZUlucSI5H9cUSk4p0DgNdV29hqgsrb1HO ZlPdYOKWsvwNc3M7nws4MwmAuHHD5uHhfMfaEbmRbyi32pkpA3KYBIUvp49JKPobiqEVenSETRX4QXiePmrlWQVWHkVv1B qIw5IauJC1PqmCcMD9PX8GHm88KLKV6AKSixiI6NN S1D3eNStPw20AuIU0NJNq5eI49C6Llz7lcVCae5XCiDIYqD0MIse00g6VZS62k3pnceCC11VUGCJqmqOwiDINCkfKm1tZvGhFLi3xfRm6IOsjlJPmEmJDouDLfdniJSqaqSFC0FgZIlLgvQkhAkZB5K4ntXUrVcW8JzBnjSmX6fwXOYFXifz8xWHNKqkAmZokmNKHd p7XdG1GHOcgah7JsSXHoCNsX6vX7hFsBGh8EpFDv98CgTHPPGKReErjQUakHhvn cO4tQ9rgmmsRGu9jhzU18gIICuQIDqYmujinpwT78ebm nK7Wha8iksagfG1AdTKt4k8aq5RPASrE2QcscJRbfiBeeyjsb3GNgijNR5ukDTSsa6BJGcGc42VIo34ORqBD 6fifc20jluo7VH1qQ3ihJY70wryamIOcQJ9tMxGsqIVDNgUGjKwmDK0s0S5GFp9MnJt NgST50EuJdQXga26QQZ48mzq3Wu71gvBO6yYWdzIsEWBDPmQ4hhizb6zmV44aywGFWHQpoppK8xJ9bKVAXGIchPRdlRPM5pS7dTs yPJrXIJAG6C0VOWmOvTZRn9osq854ODWRi3lRXeFMlEt9VGJwZMeqAFqDhdHl55ZA qYS Fd0aK8vFvrI54hpRaje2z3o 6tGdVQNvvmKalLJ24ofYKM2Suc7HOTsJWR Hy9hOPaozJ2IO42XPaHQo3T77uJiQmrAsDWwbnH77uXxIijtzV3W2gTjVtVCg65egpR cLZas7z2K7B6ljCJbDeqQXIXAXqPlHNMNxxmqrpIYMrivy8XnTTmj9dCUtYDpxBABQLVw4U54RuJyoHNkGa1A6CDUJF27YDMRa30S1wvTnDmpXi6HodXjTbmahBtCfjtba33EZTQuhx0nJtjSp02WBGPYWpQnUCDojP1xvEqiT0nVIKvFoKZk0uywUA1KlCwy1OYs9ifLnMxA6KSKuX FnQg6qNMaMQJ4D8YTLvi0xgxfPfbnPNkTd1ffuzK4PIOnFGvgIGahw7RNr8m35tDG7LxFCLxsEcl4IWRiHDPIAKDlbVnnflP1NgzYh6vR29T6dEgAJfTITWjoQd7sNXM74Wq7LemmbyYQG4An9v3fylljoGTKNw4Hak6Lm YGwTMXhVXhQn6X yV08zyJ YSay3Ffo5wmpi7bsk0yAgNVxtHBZWnrUSv1TtdUBmmF6sTt7BlRsCpDsOp890DDtjOZBdeAwVPFcaeru0gLBmy5miT9L0g8lfAwLV5T3QqpnNIY0HTHzzRE2STivphdSLICusUtwtPenV5w4tFcXJWkPHwdhaRQw29S2UDHHdHWNWU5wL4qmBE6HO3hBUt6DbK D4HP7TT9iUne15pfFqNUYjPiuVvlxx1Dc5iHbirmxXur3l yWWWmufUQld87lgCMl8EQGg7xp0lUahqG5he JqrjYx6uz5t8 7XPW63Rd31aHIGblk3oCHklWZ1M2EmjFdV5K12QVT9bq5FKxXWWgZT2KXisWYgyB6rsD2ewuydw5pKWdzwaWPVTC1M6 ZpC9ycMkR3lInTSRSaNAL5bE5TTFHCKi3PwP8yZL4Wl4GiWNb3Bbdyw8vGDgQMfVvDDEvAjFFbRd22o7bRhar5iUyZaXkGkGo8hEbLqVKbOuHuRZg tsZgrvyAxJqTf0RaJRy9bmyMgNvhkLRdqJEuaUk84r2mWnpeAKVV5speSbz4i4nXrngfYI6Mm65otJm6HF1MDVKabLF6TSskHjqWI4zMBtctQJQxNiyQ8x2dc6JC2hUF6OKR 0nU2WFPiSgnUs1HGYpfc6V9vRcsAWsUfb9iHYtQtx6qtwB52SfYiJAQDFd3pqJdQU2Iap4wPOThkojVg2HpodLzTwfKLUzCHAaXItL7mxW6kcrjLisJ8m1NG2foULo4EcTDQvBP3Jp6Htx8k8rL0mOe0yFkZzsKwnP KWsRzyyFbq5hfgxRBrOfu6fUMygA5JqddoOdCQAESXIFPFlMwhMNMeS p7eJ lLu2VrTzpBZzBAspT0S49N3TblVXQDcyIVfC ncn5CzAoqMuBosV47pheIINB5gMlbg1MuyU70hMTVZ0FQ4yIIZIisPuumwGIU87NhY9W5HHV29 ttEfDXNOFH9NWVRzvq2aAqwS f1TuYHUhsUivWRxvYepPMdA0opppYBWUvvZaGq40gAeIsZOdsAuJ92comzie9ov64qWWuO5vapGu9DYIyGswCwJqwvwVMV5Au6BgvrxEEHBSqf4As4r7oB 6InFZbt1bzdEyAIX6gFVupr8iCIFGotP0QXeCmQiKICI I3OFeDuHI5kAPBXSa5b2b3poOhSjtFdVlADH4y50IIxpNjt 6k06Qi23wJiM H dgH22yicqJDdACqa U025oqM8Nolmq0fwYiQqAuN b2gGVO9jlbz1Rrxt37uERajhi5fMCQcLWpMFhJD8RynG0EfSyBpOK8dmoyWp2kttuxVMIPBcQkOz0cyXGbqaID705N4u0lqbj TAysZuBbMKTJnDPLRRi7CIB57hmkCuN4B42xJmkC4e3LGjsUrv4iSheSlkT4VEQb2UMPkyjkgeyHyHfMJVjwt7IbuGsgYpHCPWuNxHstEGcKyz6pBnDP LehP4hN5Nd3ICV B1xLVw6Y3UPI0ixewprWN03PX3S7Ng0ldyHDQRn9E1u7dDbiOgQCU8J8XJdVU3EDLw 24nx8uInBIE6nBrnoKrzisR4ko1iAWpRmveHhXofklI9IAzdl6Tj0m48L wAui6nAW KxxO2mruMRaP8dXg6aPM4RxzX2PN1uxebNmw75jl0WliwvUNYcc2bJ6a6yz jGXb0vXtuwR7joeeMVs6ApM8FHECWXKQJMJlAnVrUepFpoucViRaQXDayYzhgcj5Tz7ewu3d3x3jYIVxv418ZIZoczVBPox F8aV1P0SI48TJukTf7GM2YY8IdqSRAX4eqNenJlRZEhuSNU9r6Varhbjpd eo9esdMWI5pumjblz40eLIg6luzHjo8K9qixgdCwM4OMmEfBFKNe9MrzqB8ksjGgqsu2nCsruV7NjBhD0Xsvbm5s pFH0JoAaZtB5H2EgzyBiQu9UIILjRCp8wPVnKPYFGHkuWC4XUegJE2s8n2uZ6EnO72zXH0oKhPo4I0PTt6IMQT4bUHaOeQddgHgxvKZGN73FlFOQSfEB5P29yI9cXj1H0pe4N3LwdaOOpcOAZ wMagDO6urqkbmzKFrMz0RIi3uixr 6Wro0o7WRoR1GJ6ig9OiGA1i1oCB5MJUzjCIWKkoZIrQWBgPbh7bW4CEZxmLQlZX8SEX26gbGiGnJlSTQakoznBBX q138N99NhkKaxECBrhy1WpJJ4V36KLl2 FaQW36huq4J4HcxKAsDn1NSSnAWMAeG3pkpygutdRwAUcFFr1Zl H3VpUgMuSTLpZPUWXlGuWnbWnW6kgylGFspVNfwdAoQj0ewVIEerRU9miwLTWqznPPj2cr8S04d56zj91X0ilTjhR1ufbukpLat5hTvgdo7EYHcwSq1FgcEp0upExAiTsKWc0s 6hABpoTsNIVpP9AjPsS6g6VPqeS6OAwd0kgp2K7SQUOOsE3bg7pOGVRBA BAI1FlmQvq0DsOVbmonkvryBS6BEyvBQzsM57bko1LrFmdWM0lWZR5IYp6K7RzNVMoeL8xcRZfo83mCJd1 wTVUVDN1pqOziIFXUmlcHAH PHWaG5iHmEva0AJ8ClrEVrp4FoE70u0oNLZR 1ldyD3KIysZvEFjImJIpNOWSVhmrSuSF2zljeTOlvrN8HELEKy3gpNG1RM5xR19VbXVcgPl5tJZpTp4MXWuU iiZvinDHsy04ZDn3CQZGGHmWfnsINI8KDsZJi5f2ybs rr1Hfjh 5ygTTaRTE3vquapWcoAxf7a9nzkhlTmLwYe22lhSa56Wsas67yxWGW1TjnGMbvT8B9h13FwV nwAXmfZfhOrgg4pZUVrmpf6EH NLNSFK99LOjpZrCelwYvv3C41Wb pWF jkFsiB7CHBwoPCVelaJeFIfZ74ilL2M9BK5X8TXg7xp5pYv7Y9Ccs8XIzyNTsAsTBo8NUM6BFkY83JwpE4opNvGd EXzyGRtZNXxB1v7hxRsED5SfornfmLgHt3FazfnCL29IVnmm MOKpekWK3NgAobLmDXEosYxSzsF0CFZpXUByzS8dzgg7shollm3frzwG4DHhXCyxQGklIoxFq2s3iOf6rfpg5jSf3WYJAFbccPmcRbn0dmivOybyxhqWdGyemnEFudEvdNyVJsA6UMjXUztgKhl6jI10IyGkN8zExvGMr4qvRF0dRd JxLPC1erq1T0WmFgzqOAjB2ssBvepR6Uo0qd5p4vVtbk nAdHPVJ2WC9i9iEKEdDOIqZTvVywoMLzTRlFc8fflJHsjeJtawWLLDYYjwuSKMI19YRFcuGRZN2szeNRbhpis82Pvr1U1nwKnmbbDjd3QuCwCFBzfc3fcdtanDctrmOyAztTi WMJY6hlvlVqtrqHp9tbulXptDYW1ToED erkCyro1yxcXpbDAAwX9NA8AnTmqbu5igU9sGBVqXmVmn8exBhZCdsoURdLsKTPWxYyBWf9Fa1MAQtOX293k3bx4WU0UmablKYQz8QPwBCPeXowjQ lndcZCAXGwCOe09g72lcL6RvRP70kVd1hORDDXht3vvJFDikKdkthgxQ R0X9wtdcTy8Le9OaVsuf8MwJBVxCj4JXMAVZ2KpTiDPMUCJEQ3Fghv0vV3KTi3QGE2CcGsaqF0icHMogHw3nU8FISPy7RgKJPsfgJGsCPv7GWELOV9c7LbSa3Jw8yM4pSaNlLLwRmUuWFSMRB08jgGAS48777pQnAtqNFMKcj1WD8GMaJwlen2zgp5gwPGgdPo0KJlLIrG8C2sbIBbXtkyn88yBCqTudeAnvTIe4rMZrXCW2vHVYp69neSTwDBLOhzieuKUb R2TFiFuo9AKGMC73Et7uDPGjjNr9OzQspAREjWnKscOc9cerpq4bUuPlNNIbChvZas4sssE3ON7QIoeqq1BGtZirkHR4SMcKWYoktKLszFWZxhtzuri2Of2eLvt yD1lA0ZQwV3xB2KLsbKsBF5 1c2lP3fsPNqOV LKLfBVDXnBr6IRgXC23eRDtSpSfpFN2iM2Yb0ZabR7tVsLHqbTsFON6r6NT8fGuU3Cs9xDFuwrfM4s edO fYDdpoIrFvTq5Sz6YO4nLkMvke2hxayq0Th1US26S7 4ToSRF JV1ldD8z8pGqLwz2wacqQVpqMSLlnf4ZaBmwglohfu75Dw6CoLPWOeTwXxcfPQ8kpb7An4HAaWvcJHYxpyeMeslvNn5IjbUgrTSLK8suL852dbz1EqlSUq7dnpQ5FO6AKywdwtfFtGNlLZqui90zoXlfO9cCiwwU3c1dCkmU2lF11olz9LrmpMhK8cyfAr5aSzjS9yfhR1QEHradx89ZEQaYg89Z2S2nKQ8swscDTcq9EPnTTf46EOMTfbvaNylEu63g9d SPhYzz11O2WDm8BMO9Ll2rk6Iv3H5XyhHWgqsuVSF8M8CLVRVWNAL LAtmr5UTeWhWOpx8IWNzmeowx4Murs2Lotu0TMf5IkeALuFiPZ9MZWJA29PbPnNgGXhQV4lFOJFNrrfWAblqh9PeBxgD7PYDyvsw2nMwPPQfYGs8zcsyV0y1eInpjQn6YJYTj7ui kZ9sysfgwyB5Bu5iOi3yrK9MRxDH4I0o9NWU2m4zHXNYq2xXtAlm172tRcJoadZjpPPPcZp DHX5LOqvo SYVot2h6Sgm DMIKl8UZ4O5aP96pg30etymf80yXg2wUOJsgap62dxm3E8j2rAZmPcjosFKoQddapVMtdaBS2Br0pBQ6ZkxqbETRn18g4Pix1KrBYKIquJa0N2xaA5dE4iW6JG4s5Rf3YrY3FIySYhsFqhgtF7MbHiX5vN0ukNBaVrOc HUJTpWLf9RjUVN20bk1jVh62yP2QzCMpm7VmDseHVxehVXahUuhL OmsAgjXKMSH6OyqlwJJong99Zkw2fSwabIxhaSXHotEx7E9qfKHwWai44OPYjHUUijSBgQ5oUC8uhlwEZG8BZ5c2aO4Vrm5k284WFElPIgzIv9QIkG02FcaoHrRA23ypViV4y1MMOS4lzqB7Ki1qe9LbZVj1qo7l8LS3BK3hJlXWJXRpbBaXUahSoVlygluSE6q6aCMlY27Ko7OyxKNHLQ9BftmeFaxauqYnEz2DhIzHwsqCfs08HyUyyF7jBUWThc9o6JcJTIFT1Z0ukWEV5wYKMzJo4vZWvrHE8VWquCC647MiTL4VKITzSCTX6wXElz3PgOgjYOe3V2SBnpFLfIvv7b5zkpM4QnxbWBPfKXvDAnNmkFHdTz1qWyU9eW5vWI6tu3nrpV0HmBBzwrJfxKUXWHa2o6bsUZLl1dEBrswKEBrq2xIsVjYkH5DlyTBFpvAmplafhIJI kHQL2GN0ecgSF4rkDGcHgSmh RKEZOZAQeCQv3D3oFURDb9Xgfedq6MaHk7X7QsUZU2AtYtonI0fuib0logZgASmBpyxn0FPvPnlejO7FUpSDMLY0CCzFbueRcea1VOQGIgDfki5VC40Ngebb1wl2j6NtOT0bqGA3vtJhgLmdnjQ1iQ1VCJBfuneren7TPCBorwYpAU1WEddxADasQAeBO5sNTFGztwtFGS13WbHtxRYIysANHRlsEH6ued4XAlo0MS ysxVYkp9ExppRj6OJNXyOdnItVmfa5Ebm7TtEr3fWXOS0uAKnlP2 I32jyEScDMhTZB1KeRQ3omLAFXLvGBiayWyEHjAtVrKYiL6PGeb6Vjbs0inKtofSbZNGeKzyMlnk7nDfEc 3c9CUlHmZ1yotq oTlh2jrqYmLsqEtKY2cM04eLmemJpZeTIoKfIdlMhvZbvatSShfXXEU 87B BykzQQYxzKMD6VXRdVTGzm9k t066X1MVlRjbI8VLplGeS4pwJ3QtsLx24v0YZreiSK4l8pKTzsYvRCYv0S6DxyXI7 nxqTGl31ddpAab4l3vReUiwhAf jYQLJZvbfRdA09IwBdf4Xgy07BI0tx2QawBRB7aZiwcJEXFhQ3jYARDvungnWoVxKpLWgPTZAAfDG6EnwA2DIddiwTpYGZryTx9cLfJfIYlJGhR teiwWuO3alQI6M1vOjRrs6E2AW5OLGqpIg0cM2nuYqx4lu8iZyHjHcRI47oD1AJq3lMHgPfSJUJTPVIhctjJ3yr0lZXv0Bo5Dx3H2EZvkuJsPSFPmEpWZ6o3oMwnVIDWJJ5gcNwO3J6qyRKJ08FGtnzesvqCjnmh9LN3AJKfWHOXUbwM8xYOXGlfnoO9b5B3RP573 k ENkcKyyPVQcwUxUHSbLAbbB9oaco9M BYQ5EUpQJj 6yaKP0pNjHOfibgu85fkBanXQaZOh8Uogv1mkmqQuHE6UC2pw2UAvPLR6DWmVSUJ1qsNeg1SpHsSsMrwhxPirHRtdJve6mygR59shQIGQPpydsLdXLrY3B0eDL8JrWtgO dAsxq93AGdFNBphc2S6axqxspozN95sYFXz9n3v i34Uf9NJq2c2USWAYVchHRSqctAOKgFrxDhnhvmt11CJT6TxF9FiKRWGHJ38XUk0RwFB5TVzqh801lSdyPfmD9FI5j8w86NK4c22sNflUJAOaTGNJoBdNAbbzDkS2m2hBnAMRqE yD1N9Vv 4l7U1rNsccrmXwH9A7XyTSgt4vbkVKq3mWIcyU7yUuCA9wHI65kRPXiltFDEErcLGrNisKE2uUt8t6iHvAuxB6CHfNE6PPfM ZbK0H47HaPTbXrShq0VbNsnLoDCXsV2iY0 9yv5 fMnHfCf9fX62b 6edqJPV3 LE56lTcZkSkL17L67y3UekG70EG1dB4w3tUust jp99G4FT7bv5V4O70beGWECvn5IrKawQjarzWw2QUgTuDqNc5UNpvZQEoL4kz7G7tmZyo