<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
 <description>
  <title-info>
   <genre>sci_culture</genre>
   <author>
    <first-name>Валентин</first-name>
    <middle-name>Николаевич</middle-name>
    <last-name>Железняков</last-name>
   </author>
   <book-title>Цвет и Контраст. Технология и творческий выбор</book-title>
   <annotation>
    <p>В учебном пособии объединяются искусствоведческий и технический подходы к проблемам операторского искусства. В книге рассматриваются вопросы гештальтпсихологии, цветоведения, колорита, экспонометрии и освещения. Исследуется психологическая проблема соотношения видимого и знаемого в изобразительном искусстве.</p>
    <p>Валентин Николаевич Железняков — кинооператор, лауреат Государственной премии СССР, Заслуженный деятель искусств РСФСР, член Правления гильдии кинооператоров Союза кинематографистов, профессор. Снял более тридцати фильмов, среди них - "Операция "Трест" (реж. С. Колосов), "Четвертый" (реж. А. Столпер), "Дети Ванюшина" (реж. Е. Ташков), "Легенда о Тиле Уленшпигеле", "Тегеран-43", "Берег", (реж. А. Алов, В. Наумов) и др. Девять фильмов получили призы на международных и российских кино- и телефестивалях за изобразительное решение.</p>
    <p>С 1982 года В.Н.Железняков преподает во ВГИКе.</p>
    <p>Рекомендовано Госкино России в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений кинематографии. ﻿</p>
   </annotation>
   <date>2001</date>
   <coverpage>
    <image l:href="#pic1.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
  </title-info>
  <document-info>
   <author>
    <first-name>Ермолай</first-name>
    <middle-name>Алексеевич</middle-name>
    <last-name>Лопахин</last-name>
   </author>
   <program-used>Book Designer 4.0, fb2HeadEditor, Fiction Book Investigator, FictionBook Editor Release 2.6</program-used>
   <date value="2008-06-19">19.06.08</date>
   <src-url>http://ezhe.ru/data/vgik/zhv-cvet_kontrast.html</src-url>
   <id>F6D02A4D-0E6E-44C8-8BA2-475F95AD7F73</id>
   <version>1.1</version>
   <history>
    <p>ver. 1.1 - оформлены сноски, соотв-но, раздел Список литературы стал разделом Примечания. В структуре документа выделены подглавы. Убран капслок. (дек. 2011 - tonns)</p>
   </history>
  </document-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>Валентин Железняков </p>
   <p>Цвет и контраст. Технология и творческий выбор. (ВГИК)</p>
  </title>
  <section>
   <epigraph>
    <p>«Если цвет не освещен — его не существует»</p>
    <text-author>Н. П. Крымов</text-author>
   </epigraph>
   <empty-line/>
   <image l:href="#pic2.jpg"/>
   <empty-line/>
   <image l:href="#pic3.jpg"/>
   <image l:href="#pic4.jpg"/>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>О чем эта книга </p>
   </title>
   <p>Существует мнение, что эпоха Гутенберга заканчивается, что теперь основным средством коммуникации между людьми становится не печатное слово, а образ, поэтому главная роль в этом процессе теперь принадлежит не книгам, а аудиовизуальным средствам информации. Сетуя на то, что современные люди, а особенно дети, охотнее общаются с телевизором, чем с книгой, надо все же признать, что визуальный образ более информативен, чем слово (лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать!); он легче воспринимается, он всегда конкретен, а обладая замечательным свойством выразительности, содержит в себе как бы ключ или установку на определенную эмоциональную оценку получаемой информации.</p>
   <p>Справедливо отвергая вульгарность идеологизированного шоу-арта, насыщенного примитивными пропагандистскими штампами, не следует, однако, впадать в другую крайность, полагая, что искусство — это «прекрасная бесполезность», предназначенная лишь для развлечения и самовыражения.</p>
   <p>Так называемый «мессидж» (message), или авторское эмоциональное послание, при помощи визуальных образов, например, кино или телевидения, легко преодолевает языковые барьеры между разными людьми, формируя общее информационное пространство со сходными ментальными признаками. Нечто вроде единого структурного поля, глобального по своим масштабам.</p>
   <p>Сознание зрителя, становясь составной частью этой биоинформационной полевой структуры, не может не резонировать с ней по принципу обратной связи. И, кроме того, возникает иллюзия добровольного и свободного выбора той или иной информации. Давно известно, что мы видим и знаем только то, что хотим видеть и знать.</p>
   <p>Таким образом, аудиовизуальные средства коммуникации вольно или невольно помогают манипулировать общественным сознанием, вот почему нельзя недооценивать роль профессионального умения людей, которые призваны этим заниматься. Я имею в виду творческих работников кино и телевидения, а также профессиональных фотографов.</p>
   <p>Моя книга не сможет ответить на все вопросы, связанные с этой важной проблемой, но кое-что, я надеюсь, она все-таки прояснит.</p>
   <p>Практическая эстетика называет три различных типа переменных величин для характеристики психологических стимулов, вызывающих эстетическую реакцию у зрителей.</p>
   <p>Во-первых, психофизиологические переменные, такие как ощущение времени, движения, пространства, ритма, цвета, контраста, равновесия и всего того, что считается формальными признаками любого визуального образа или изображения.</p>
   <p>Во-вторых, экологические переменные, информирующие об опасности для выживания и отвечающие биологическим и социальным потребностям, таким как чувство голода, любви, страха смерти, — словом, все то, что относится к содержательным или сюжетным элементам изображения.</p>
   <p>И, в-третьих, сопоставительные переменные, такие как простота или сложность, новизна или привычность, двусмысленность, парадоксальность и так далее.</p>
   <p>В этой книге мы будем рассматривать, в основном, только первый тип психофизиологических переменных, то есть те, которые выражают формальные свойства любого изображения и которые влияют на восприятие подсознательно и, обычно, помимо сюжета. Это так называемые перцептивные свойства изображения.</p>
   <p>Они имеют двойственную природу: с одной стороны, они представляют собой реальный объект (или его изображение), а с другой — сами являются составной частью психофизиологического процесса визуального восприятия.</p>
   <p>То же самое происходит с феноменом цвета, который можно назвать одним из основных перцептивных свойств. Цвет не только выражает объективные физические свойства предметов окружающего нас мира, но одновременно является и фактором нашего субъективно-психологического восприятия этого мира.</p>
   <p>Он есть признак и свойство реальной и материальной действительности и одновременно — внутренняя функция нашего зрения. Как физическое явление, любой цвет может быть систематизирован с позиций колориметрии, объективно и точно измерен и даже синтезирован, а как психофизиологический феномен — он может ощущаться только субъективно и обязательно эмоционально.</p>
   <p>Окончательный и правильный вывод зависит от правильного выбора первоначального критерия. Часто получается, что от недооценки двойственной природы цвета мы в практической, творческой деятельности ищем причину искажений цвета в недостатках той или другой цветовоспроизводящей техники, а в действительности все дело в том, что мы ошибочно оцениваем свои ощущения при восприятии цвета. Разобраться во всем этом не просто. Нильс Бор, формулируя свой знаменитый «принцип дополнительности», подчеркивал, что «мы перестаем испытывать наши ощущения, как только пытаемся их проанализировать», и это замечание в полной мере можно отнести к восприятию цвета. Профессионализм же заключается в умении делать первое и второе одновременно.</p>
   <p>Иногда смысл работы кинооператора, телеоператора или фотографа определяется иностранным словом «фреминг» (от англ. «Frame» — кадр, рамка), что значит «обрамление» - превращение окружающего нас реального действия в кадр, т.е. в изображение, обладающее определенным содержанием и формой.</p>
   <p>Разумеется, фреминг предполагает не только умение «взять» правильную крупность и ракурс, но прежде всего — глубокое знание всех перцептивных свойств любого изображения и целенаправленное умение их использовать в качестве выразительных средств.</p>
   <p>Я имею в виду перспективу, движение, освещение, контраст, цвет, колорит и другие формообразующие элементы, с которыми ежедневно приходится иметь дело любому профессионалу.</p>
   <p>Но в этой книге речь пойдет, в основном, о цвете и контрасте.</p>
   <p>Искусствоведческая литература обычно связывает цвет с сюжетом и системой художественной образности, в то время как различные технические руководства рассматривают лишь технику получения цветного изображения. И только с позиции сходства оригинала и репродукции. Но многие перцептивные свойства цветного изображения и некоторые специфические особенности его создания и воздействия на зрителя не могут быть с исчерпывающей полнотой описаны ни в том, ни в другом случае, поэтому я надеюсь, что данная книга восполнит этот пробел.</p>
   <p>Кино, телевидение и фотография как явления массовой культуры отличаются широким применением современных и подчас довольно сложных технических средств (а лучше сказать — систем) и обязательным тиражированием своих произведений. Несмотря на то, что технические системы регистрации и воспроизведения цветного изображения в кино и телевидении очень сильно отличаются, у них есть одна общая особенность: изображение, которое получается «на выходе» той или другой системы, предназначено, в конечном счете, для того, чтобы его рассматривал (воспринимал) зритель. Это значит, что по многим своим параметрам эти изображения должны «стыковаться» с параметрами зрительного анализатора человека. Поэтому, при всем несходстве физических процессов, протекающих в этих системах, их «выходные параметры» должны иметь много общего.</p>
   <p>Есть общие психофизиологические закономерности в восприятии цвета, независимо от того, на каком «носителе информации» он записывается и воспроизводится, об этом всегда следует помнить, говоря о разных технологиях. В профессии кинооператора, фотографа и телеоператора техника и искусство переплетаются самым причудливым образом и взаимно влияют друг на друга, но замечательно то, что при самом бурном развитии техники (новые пленки, магнитные ленты, лазерные диски и т.д.) основные законы создания и восприятия реалистического изобразительного искусства остаются неизменными. Это те законы, которые опираются на особенности психологического восприятия изображения и которые были сформулированы в психологии более ста лет назад. Хотя фактически складывались они в современном виде в течение пятивековой истории европейского изобразительного искусства. Ведь для живописи процесс технического воспроизведения объекта почти не изменился за последние 500 лет (краски, холст и т.д.) и вряд ли изменится в дальнейшем, а в кино, фотографии и особенно в телевидении технический процесс совершенствуется беспрерывно. Но это не меняет сути дела: и сам объект, и его цветное изображение все равно воспринимаются только человеком, его зрительным анализатором. Поэтому в книге мы будем много раз обращаться к опыту живописи, к ее высоким образцам.</p>
   <p>А. Матисс в свое время считал, что живопись на рубеже XIX и XX веков, покончив с «иллюзорной повествовательностью», т.е. с буквальным изображением реальности, навсегда разошлась с фотографией и кино, основным достоинством которых является именно фотографичность — способность точно воспроизводить реальность. Пабло Пикассо, великий новатор в живописи, в шутку говорил, что живописцев надо ослеплять, как ослепляют щеглов, чтобы они лучше пели. Этим он хотел подчеркнуть, что абсолютное подобие объекта и его изображения не является задачей искусства. Он считал, что надо изображать «не реальность, а свое представление о ней», и во многом преуспел в этом, особенно во время своего увлечения кубизмом, когда объемные формы сводились к геометрическим плоскостям, а цвет играл чисто декоративную роль.</p>
   <p>Что же касается предметного цвета, то в жизни так же, как в изобразительном искусстве, — это понятие относительное. Потому что цвет предмета в светах один, в тенях другой, а в бликах третий.</p>
   <p>В свое время поиски новых средств выразительности, т.е. новых формальных элементов изображения, привели того же Пикассо к его «голубому периоду» («Девочка на шаре», «Мальчик с собакой» и др.)</p>
   <p>В этих его работах объемные формы не трансформируются в геометрические многогранники, границы между фигурами и фоном вполне реалистичны, реалистичны и границы между светами, тенями и рефлексами на самих фигурах, т.е. передача объемов в этих работах достоверна и в этом смысле иллюзорна и вполне «повествовательна». Но цветовая гармония, заложенная в соотношениях светов, теней и рефлексов, совершенно непривычна для зрителя. Известно, что объемная форма и предметный цвет любого трехмерного объекта передаются на двухмерной плоскости живописного полотна модуляциями этого предметного цвета в светах, в тенях, в бликах и рефлексах. В большой степени именно за счет этого изображение на плоскости картины воспринимается как объемное, а действие на полотне как пространственное.</p>
   <p>Удивительно то, что зрители на упомянутых картинах Пикассо легко принимают «подмену» одного предметного цвета другим. Голубое лицо с розовыми тенями нисколько не шокирует и даже помогает воспринимать картину более эмоционально. Мы, зрители, легко принимаем «подмену» одного предметного цвета другим, легко воспринимаем новую цветовую гармонию, гармонию не естественных, а придуманных цветовых сочетаний, означающих на плоскости картины точно такие же объемные соотношения светов, теней и рефлексов. Это напоминает угадывание истинного предметного цвета и объемов знакомых предметов тогда, когда мы видим их в новой обстановке при «неестественном» (например, цветном) освещении. Наш мозг, как хороший компьютер, подсознательно все «пересчитывает» и определяет истинный предметный цвет; и все объемы, выраженные в модуляциях этого цвета, воспринимаются без всякого труда. Срабатывает один из самых фундаментальных законов зрительного восприятия — закон константности, к которому мы не раз еще будем возвращаться.</p>
   <p>Но все дело в том, что «новая», вроде бы чисто декоративная гармония, «придуманная» Пикассо в этих картинах, отнюдь не случайна, она точно так же подчиняется общим фундаментальным закономерностям, о которых хорошо знают все живописцы. В светах и в бликах «подмененный» предметный цвет «разбеливается» точно так же, как привычный «натуральный» предметный цвет. Цветовой тон теней является дополнительным к цветовому тону светов, светлотный контраст подменяется цветовым, и наблюдается многое другое: то, что задолго до возникновения живописного авангарда успешно использовалось в творчестве Тициана, Веласкеса, Рембрандта и других великих мастеров. Они прекрасно знали эти фундаментальные закономерности зрительного восприятия цвета человеческим зрением и широко их использовали. Книга в значительной степени посвящена именно этим вопросам. Только применительно к технологии живописной работы они, эти вопросы, разрешаются довольно просто. Как пошутил один художник: «Я беру нужные краски и кладу их в нужные места картины».</p>
   <p>Таким образом, вся проблема сводится лишь к тому, чтобы научиться правильно видеть. Работа же оператора и фотографа предполагает, кроме умения правильно видеть, еще и владение сложной современной технологией. В отличие от живописца, имеющего дело только со своим острым глазом и опытной рукой, оператор и фотограф используют сложные цветовоспроизводящие технологии, а они, как всякие сложные системы, способные стабильно воспроизводить полученные результаты, обладают определенной инерцией. Инерция — это их недостаток, являющийся продолжением их достоинства — стабильности; и тут оператор-художник вынужден, как мифический Одиссей, рассчитать так точно, чтобы невредимым проскочить между Сциллой (т.е. правильным, но творчески невыразительным изображением) и Харибдой (т.е. техническим браком, который получается от неумелой реализации интересного творческого замысла). В известном смысле он — вынужденный заложник современных технологий, и я написал эту книгу для того, чтобы на основе своего опыта и опыта моих коллег помочь ему лучше ориентироваться, чтобы не растерять свою творческую индивидуальность в лабиринтах технологии.</p>
   <p>Что же касается иллюзорности, то с ней тоже все не так просто; сюрреализм использует ее как сильное выразительное средство, а что касается кино, фотографии и в особенности телевидения, то иллюзорность, фотографичность здесь часто понимаются как синонимы высокого технического качества изображения. Разумеется, любое произведение изобразительного искусства как бы перевоссоздает реальность в соответствии с замыслом автора, но для фотографии, кино и телевидения степень и мера этого перевоссоздания совсем иные, чем для живописи. Эта мера обусловлена естественными границами между различными видами изобразительного искусства.</p>
   <p>Надо сказать, что я не отношусь скептически к авангарду и к различным стилизациям кино под живопись, под графику и т.д., но считаю, что в этой книге, посвященной более общим, собирательным проблемам, не стоит затевать разговор по поводу того, что каждый художник, каждый автор изображения делает на основе своего индивидуального эстетического опыта. Так называемые творческие приемы не имеют всеобщего универсального смысла (как, например, научные истины), они всегда имеют штучный характер, и об этом надо писать совсем другую книгу.</p>
   <p>Если вернуться к цвету как перцептивному свойству, то главным объектом нашего внимания в этой книге будет то, как параметры субъективного восприятия цвета (цветовой тон, светлота и насыщенность) зависят от реальных условий освещения: его силы, контраста и спектрального состава. И как сделать, чтобы эти параметры, став параметрами уже не самого объекта, а его изображения, вызывали точно такое же или сходное психологическое ощущение у зрителя. Здесь я хочу еще раз подчеркнуть, что именно передача изменения предметных цветов в зависимости от различных условий освещения в светах, тенях и рефлексах является главной задачей, сутью работы художника с цветом. На этом строится вся цветовая гармония и колорит. Можно сказать, что художника интересуют модуляции предметных цветов, которые искажаются под воздействием реальных условий освещения. Таким образом, совершенство технической цветовоспроизводящей системы определяется тем, насколько она способна точно передавать искаженные предметные цвета так же, как наше зрение. Понятие «предметный цвет» вообще не имеет смысла без соотнесения с реальными условиями освещения.</p>
   <p>Кроме того, надо помнить, что психологическое восприятие — это процесс двухсторонний, он протекает с активным участием обратной связи, мобилизующей сложный механизм психологической и физиологической подстройки в процессе восприятия. Эта особенность принципиально отличает восприятие от процесса получения изображения в системах электронного или фотохимического зрения, как принято называть телевидение, фотографию и кино. Потому что характеризуется сопоставительными процессами, использующими готовые психологические матрицы, имеющиеся у каждого человека и образовавшиеся в его сознании в результате накопления жизненного опыта, культурного багажа, социальных и биологических стереотипов и т.п.</p>
   <p>Техническая же сторона дела сводится к ясному пониманию того, как должны стыковаться между собой выходные параметры цветовоспроизводящей системы (сквозного фотохимического процесса или электронного тракта) и входные параметры зрительного анализатора человека, чтобы получился единый «биотехнический кентавр».</p>
   <p>В книге будут показаны особенности психофизиологического восприятия цветного объекта съемки сначала автором будущего изображения — фотографом или оператором. Затем будет прослежена вся технологическая цепочка в виде сквозного фотографического процесса или телевизионного тракта. Будут отмечены все действительные и мнимые искажения цвета, вносимые техникой, включая сюда сознательные авторские трансформации. И, наконец, при анализе восприятия зрителем готового экранного изображения будет показано соотношение видимого и знаемого как главный критерий, определяющий такие многомерные и порой противоречивые понятия, как «похожесть» и «выразительность». Творческое колористическое решение и пути его технологической реализации зависят от разных причин. С одной стороны, от того разночтения, которое всегда существует между реальным объектом съемки и тем, как его субъективно воспринимает автор будущего изображения. А с другой стороны — от несходства готового экранного изображения не столько даже с самим объектом, сколько с представлением зрителя о нем. Почему-то на последнее обстоятельство редко обращают внимание.</p>
   <p>При анализе всех этих сложных и трудноуловимых процессов будут часто использоваться примеры из опыта живописи и художественной практики лучших мастеров операторского искусства, а также базовые положения физиологической оптики, гештальтпсихологии и практической эстетики. Впервые в этой книге сформулирован принцип оптимального визуального контраста как единого антропометрического модуля при создании любого произведения изобразительного искусства. На основе этого принципа будут рассмотрены особенности воспроизведения и восприятия тона, цвета и колорита. Особое внимание будет уделено психологическому аспекту экспонометрии как альтернативе господствующему ныне инженерному подходу.</p>
   <p>В определенном смысле содержанием книги являются секреты мастерства (или, как теперь говорят, «ноу-хау»). Или даже еще точнее: секреты ремесла, только термин «ремесло» здесь использован в самом высоком значении, как у Пушкина: «ремесло — подножие искусства». Анатоль Франс писал, что «искусству угрожают два чудовища: художник, который не стал мастером, и мастер, который не стал художником». Мне хотелось бы, чтобы эти прекрасные слова стали лейтмотивом моей книги. Надеюсь, что осознание читателем трудности задачи, которую я перед собой поставил, сделает его отношение ко всему, что здесь излагается, более лояльным. А моя скромная попытка обратить внимание профессионалов на некоторые актуальные сегодня вопросы будет встречена доброжелательно.</p>
   <p>Книга обобщает опыт семинаров по операторскому мастерству, которые я регулярно провожу на операторском факультете во Всероссийском государственном институте кинематографии.</p>
   <p>В заключение я хочу поблагодарить моих друзей и коллег, которые своими дельными замечаниями во многом способствовали улучшению книги.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 1. Объект и его изображение</p>
   </title>
   <section>
    <p><image l:href="#pic5.jpg"/> </p>
    <p>В кинематографе понятие «кадр» имеет несколько значений. Во-первых, кадр как основная монтажная и производственная единица фильма, имеющая свою длительность и свое содержание. Весь снятый рабочий материал фильма состоит из таких кадров, они в известном смысле являются той мерой, ячейкой, которая определяет весь технологический процесс производства фильма: подготовка, съемка, монтаж, озвучание и печать готовой копии. В фильме, имеющем стандартную длительность, таких съемочных, а затем и монтажных кадров — 300-600.</p>
    <p>Во- вторых, кадр — это каждый отдельный кадрик на пленке, запечатлевший одну из фаз движения (при нормальной частоте съемки и показа это 24 кадра в секунду или 52 кадра на одном метре пленки, а для телевидения — 25 в секунду). Так технически осуществляется дискретная запись во времени каждой фазы движения при съемке на кинопленку.</p>
    <p>В- третьих, кадр — это само изображение на экране, которому во время съемки соответствовало изображение в визире аппарата, а ему — часть самого съемочного объекта, ограниченного картинной плоскостью или границами кадра.</p>
    <p>«Кадр» по-французски означает «рама». На съемочной площадке часто можно услышать такое выражение: «вышел из кадра», «вошла в кадр», «не в кадре», «в верхней части кадра» и т.п. Во всех этих случаях кадр — это фрагмент действительности, ограниченный пределами картинной плоскости, а на матовом стекле или в визире аппарата — его рамкой. Применительно к такому определению кадра и используются понятия композиции, контраста, колорита, крупности, ракурса, мизансцены и пр.</p>
    <p>Каждый кадр демонстрируется на экране определенное время, и если его повторение не предусмотрено монтажной конструкцией эпизода, то он может никогда больше не повториться для зрителя. Зритель воспринимает эти кадры не так, как знаток смотрит на живописные произведения или цветные фотографии, он смотрит на экран, как в окно, все его внимание поглощено сюжетом, актерской игрой, и только малая часть зрителей обращает особое внимание на изобразительное решение фильма. Да и то, как правило, дело ограничивается репликами по поводу «красивых съемок» или «хороших красок». Так, к сожалению, и кинокритики, разбирая какой-либо фильм, зачастую в своих определениях идут не намного дальше, вскользь упоминая о «мастерски снятых пейзажах» или «выразительных портретах». Даже те из них, кто хочет добросовестно разобраться в феномене цвета в кинематографе или проанализировать цветовой строй конкретного фильма, не выходят за рамки, очерченные для цвета в кино известной статьей С. Эйзенштейна «Цветное или цветовое», написанной несколько десятков лет тому назад. По тем временам статья была очень нужной, потому что провозглашала участие цвета в психологическом характере действия, привлекала внимание именно к этой стороне. На фоне всеобщей эйфории по поводу того, что мир на экране наконец стал цветным, она призывала к вдумчивому и осмысленному использованию цвета, определяя цвет как одно из главнейших изобразительных качеств кинозрелища.</p>
    <p>Еще в 1920 году С. Эйзенштейн, конспектируя книгу Г. Фукса «Революция в театре», записывает: «Перед нами, например, сцена, в которой мужчина и женщина беседуют самым невинным образом. Вдруг разговор принимает серьезный и опасный поворот, и в одну секунду меняется красочный аккорд. Если прежде перед нами был светло-зеленый или розовый цвет, то при моментальном переоблачении актеров на заднем плане появляются статисты в ярко-красных одеждах и приносят нужные для действия предметы — алтарь, ковры и т.д. Сразу вспыхивает кроваво-красное и черное пятно. Все это внушает больше жути и ужаса, чем театральные громы и бури…»<a l:href="#n_1" type="note">[1]</a> Как тут не вспомнить цветовое решение, реализованное им через 20 с лишним лет во второй серии «Ивана Грозного»!</p>
    <p>Надо признать, что, несмотря на всеподавляющий авторитет Эйзенштейна и на то, что многие творческие работники кино (и кинокритики) до сих пор только так понимают цвет в кадре, сегодня технические возможности фотографии, кино и телевидения позволяют взглянуть на феномен цвета несколько иначе, приблизившись к живописному пониманию. К тому, как понимали цвет Тициан, Рембрандт, Веласкес и другие великие мастера.</p>
    <p>К сожалению, среди кинематографистов есть еще немало людей, которые считают, что киноколорит должен быть проще, доступнее, чем колорит живописный, что специфика кинозрелища такова, что с цветом в кадре нужно поступать грубее, однозначнее. Недаром так распространены приемы сплошного вирирования отдельных кадров или целых эпизодов (например, воспоминаний) в один какой-нибудь преобладающий цвет, и при этом колоритом считается изменение этого преобладающего цвета от эпизода к эпизоду. Мне кажется, что такой прием, заимствованный из поп-арта (а ранее охарактеризованный Гете как «слабый колорит»), не должен распространяться как всеобщий и единственный принцип организации цвета в кадре. Можно гораздо плодотворнее использовать опыт живописи.</p>
    <p>Несмотря на различия в технике, у кино и живописи существует общая точка соприкосновения. Это законы психофизиологического восприятия цвета; сначала цвета объекта, а потом его изображения. Только термин «цвет» надо понимать шире: не как цвет отдельных предметов (небо, земля, зелень, лицо, костюм), а как единую цветовую среду с разноокрашенными светами, тенями, рефлексами и бликами, объединенными единством места и освещения. То есть цвет не в колориметрическом, а в живописном понимании.</p>
    <p>Закономерности цветового строя в изобразительном искусстве есть не что иное, как переработанные творческим сознанием художника некоторые закономерности действительности. Цветовая гармония, колорит, контрасты представляют собой модель цветовых сочетаний, которые существуют в действительности и которые художник воспринимает, обобщает и интерпретирует по-своему. Художник творит и по правилам и по законам, только он их не всегда осознает, подобно мольеровскому герою, который говорил прозой, сам не ведая того. Дидро очень хорошо сказал о вкусе как о «приобретенной повторным опытом способности схватывать истину». Многочисленные высказывания художников о тоне, колорите, цвете и т.д., рассыпанные в отдельных статьях, письмах и мемуарах, содержат очень тонкие и интересные, но субъективные и часто противоречивые наблюдения, и это вполне естественно, потому что они отражают индивидуальный творческий опыт.</p>
    <p>Теперь надо условиться о том, что называть «объектом». Поскольку необходимо сравнивать объект с его изображением, то однозначно этим словом будем называть только небольшую часть реальной действительности, и именно ту часть, которая ограничена картинной плоскостью в предметном пространстве и рамкой кадра на матовом стекле или в визире аппарата, т.е. действительность уже скадрированную и скомпонованную. Конечно, надо принимать во внимание, что в кино и телевидении редко снимают статичные кадры, композицию кадра следует понимать не как статичную, а как постоянно изменяющуюся. Снимаемый кадр в процессе своего развития в пространстве и времени изменяет свою крупность, иногда ракурс, масштабное соотношение между фигурой и фоном, цвет освещения, его силу и контраст, но все равно любой, даже самый сложный и длинный, кадр состоит из отдельных фаз, непрерывно переходящих одна в другую, и скорость этого перехода обусловлена внутренним ритмом и динамикой внешних перемещений. Отсутствие статики не мешает анализировать композиционные, тональные и цветовые особенности кадра, потому что любое изменение всегда с чего-то начинается и к чему-то приходит. Такие понятия, как глубина пространства, контраст, тон и цвет, освещение, одинаково применимы как к описанию статичного кадра (фотография, живопись), так и динамичного (кино, телевидение), разумеется, с учетом их специфики. Поэтому многие положения можно иллюстрировать цветными фотографиями и репродукциями картин. Для рассматривания статичного кадра это очень удобно. Иногда для упрощения следует отбрасывать несущественные для разбираемого примера свойства объекта, поэтому в некоторых случаях мы будем принимать за объект просто серую или цветную шкалу.</p>
    <image l:href="#pic6.jpg"/>
    <p><emphasis>Илл.1. Схема сквозного кинематографического процесса и его связь со зрительным анализатором (зрением)</emphasis></p>
    <image l:href="#pic7.jpg"/>
    <p>На илл.1 изображена схема сквозного кинематографического процесса — от объекта съемки до изображения его на экране просмотрового зала. Каждый из восемнадцати элементов этой схемы характеризуется множеством параметров. Если брать только технические параметры и только те, которые влияют, в конечном счете, на цвет изображения, то, например, освещение обычно характеризуется силой света, контрастом и спектральным составом; объектив камеры — светосилой, величиной светорассеяния, формулой цветности; пленка — светочувствительностью, градиентом, балансом светочувствительности и балансом контраста, величиной вуали, цветоделительными свойствами красителей и т. д. Таким образом, набирается более полусотни различных переменных величин, от которых зависит цвет в изображении. Это говорит о достаточной сложности системы.</p>
    <p>А. Роуз в своей книге «Зрение человека и электронное зрение», касаясь только фотохимического процесса, пишет: «Фотографический процесс, происходящий в бромистом серебре, представляет собой весьма сложную комбинацию процессов твердотельной электроники и химических реакций. Если бы сейчас фотографической пленки не существовало и кто-нибудь поставил бы задачу создать материал, способный сохраниться в течение месяца «заряженным», готовым реагировать всего лишь на несколько фотонов, а затем снова в течение месяца оставаться «латентным» и способным дать каталитическое усиление в миллиард раз (в процессе химического проявления), то вряд ли нашлось бы много смельчаков, рискнувших взяться за такое дело. К счастью, теперь проблема не выглядит столь драматически, хотя в фотографии, как и во многих других областях материаловедения и технологии, первые существенные шаги были сделаны случайно».<a l:href="#n_2" type="note">[2]</a></p>
    <p>Известно, что изображение не может быть абсолютно подобно объекту, но, говоря о несходстве объекта и его изображения, следует упомянуть три главные причины.</p>
    <p>Первая — это сама воспроизводящая система (сквозной кинематографический процесс или электронный тракт), которая вносит большие изменения в изображение по сравнению с объектом. Следует обратить особое внимание на то, что величина этого изменения в основном оценивается визуально, потому что сам объект, а затем и его изображение воспринимаютcя зрительным анализатором человека (глазом и мозгом).</p>
    <p>Вторая — это неадекватность рецептивного ощущения и перцептивного восприятия. Другими словами, глаз видит одно, а мозг воспринимает совсем другое, и такое разночтение не является чем-то исключительным, это фундаментальное свойство процесса зрительного восприятия. Эту важную для творческой практики особенность надо хорошо знать и хорошо разбираться в ней, для того чтобы эффективно ее использовать, т.е. обращать недостатки в достоинства.</p>
    <p>И третья — это разница между изображением объекта и представлением зрителя об этом объекте (а иногда не только зрителя, но и самого автора). З. Кракауэр в своей книге «Природа фильма» приводит красноречивое высказывание Фокса Тальбота, который называл очаровательной способность фотографического изображения нести в себе нечто, неизвестное самому автору, нечто такое, что ему предстоит обнаружить впервые.</p>
    <p>Учитывая сказанное ранее, сквозной кинематографический процесс или электронный тракт можно считать «черным ящиком», входные параметры которого должны быть как-то коррелированы с параметрами объекта, а выходные — с параметрами зрительного анализатора человека. Кроме того, все переменные величины внутри этого «черного ящика» должны обладать определенным постоянством, т.е. большинство из них в идеале должны быть константными и лишь некоторые изменяться, но только для того, чтобы:</p>
    <p>1) стабилизировать и настраивать сложный фотохимический процесс или электронный тракт;</p>
    <p>2) подстраивать входные параметры воспроизводящей системы под параметры съемочного объекта, а выходные — под параметры зрительного анализатора человека (зрителя).</p>
    <p>В этом смысле и говорилось о единой биотехнической системе, но, несмотря на очевидность такого положения, в технологии сквозного кинематографического процесса нет четкого представления о том, какие параметры системы должны быть более жестко регламентированы, а какие — оставлены переменными для регулировки и подстройки. Особенно важно это для технологии цветного изображения.</p>
    <p>Как известно, дупликационная теория различает три степени подобия по цвету объекта и его изображения.</p>
    <p>1. Физически точное подобие, когда не только зритель воспринимает изображение цветным, но и с помощью объективного приемника — спектрографа можно показать, что оптический спектр излучения изображения будет аналогичен оптическому спектру излучения объекта. Но фильмы снимают не для спектрографа, а для зрителя, поэтому в этой книге вести разговор о физически точном подобии не имеет смысла.</p>
    <p>2. Физиологически точное подобие, когда система, не воспроизводя всего непрерывного оптического спектра излучения объекта, субъективно правильно (с точки зрения гипотетического наблюдателя) передает только цвет. Ведь спектр излучения и цвет, который мы видим, — разные вещи. Это возможно потому, что зрительный анализатор человека содержит только три дискретных цветоощущающих центра (синечувствительный, зеленочувствительный и красночувствительный) и тем самым преобразует оптический непрерывный спектр излучения объекта в субъективно воспринимаемый цвет, который зависит от соотношения энергий в каждом из трех центров.</p>
    <p>3. Психологически точное подобие; на практике именно с ним мы всегда имеем дело. Следует напомнить, что субтрактивный синтез при образовании цветов на трехслойной позитивной пленке в кино, на фотобумаге в фотографии и даже в масляной живописи не может в силу различных причин обеспечить физиологически точного подобия, но психологически точное подобие нас вполне устраивает. То же относится и к аддитивному преобразованию в телевидении.</p>
    <p>Законы психологического восприятия знать так же необходимо, как вопросы техники и технологии.</p>
    <p>Вопросы освещения, контраста, экспонометрии имеют самое непосредственное отношение к психологии цветной съемки, а правильно примененная технология обеспечивает эффективное использование различных изобразительных средств, и вот в этом-то месте происходит самая большая путаница, именно здесь возникает много спорных вопросов, здесь сохранились самые дремучие заблуждения, оставшиеся еще с ранних времен черно-белой фотографии и полукустарного кинематографа начала века. Говоря о недостатках воспроизводящей системы, об искажениях в ней, многие чрезмерно сгущают краски. Прогресс в цвете сдерживается не только несовершенством техники, но и непрофессионализмом самих кинооператоров; и еще неизвестно, что тормозит сильнее — первое или второе. Неразвитое чувство цвета, слабая изобразительная культура - все это не позволяет полностью использовать даже тот явно недостаточный уровень техники и технологии, которым мы располагаем.</p>
    <p>Изобразительной культуре нельзя научиться ни на каких курсах повышения квалификации, каждый должен «учиться бриться на своей бороде», т.е. индивидуально овладевать мастерством, приобретая свой собственный творческий опыт. При этом очень важно чувствовать, каков в данных обстоятельствах предел качества изображения, предел качества цвета. В какой мере этот предел ограничен нашим непрофессионализмом и нашей эстетической незрелостью, а где действительно существуют непреодолимые на сегодняшний день технические рамки.</p>
    <p>Вопрос этот спорный, для многих весьма болезненный. Ведь непомерные профессиональные амбиции, иногда переходящие в снобизм, являются всего лишь оборотной стороной такой необходимой для каждого художника черты, как вера в себя, стремление к защите своих творческих принципов. Обучение художника — это на 90% самообучение.</p>
    <p>Творческий процесс невозможен без выработки в себе умения увидеть то, чего не видят другие. В процессе самообучения мы часто с величайшим изумлением открываем для себя новое в том, о чем раньше имели прочное и, казалось бы, верное представление. Действительность порой настолько далека от нашего представления о ней, что со временем многие наши прежние взгляды на проблему цвета рассеиваются как дым, как заблуждение. Оправданием этому может служить то, что наше эстетическое сознание создает для себя некий параллельный, по существу, выдуманный нами мир, во многом подправленный и приспособленный для нашего внутреннего потребления. Мы как бы перевоссоздаем на свой лад всю вселенную, а если не хватает информации, то сами додумываем, дофантазируем ее, лишь бы в итоге получить некую завершенную, гармоничную картину. Это общий закон психологии восприятия, и он в одинаковой степени относится к восприятию формы, пространства и цвета.</p>
    <p>Сенсорные процессы, т.е. процессы, связанные с ощущением цвета, одинаковы и при восприятии объекта, и при восприятии изображения, но об этом часто забывают, утверждая, что изображение должно иметь другие сенсорные характеристики, чем объект, т.е. другую яркость, другой контраст, другой цвет и т.п. Это верно только отчасти, и нам предстоит во всем этом разобраться. Несмотря на то, что психофизиология человека (зрителя) — это довольно гибкая система, есть совершенно четкие критерии, по которым можно оценивать психологически точное подобие.</p>
    <p>Сенсорный посыл и сенсорный ответ и в случае рассматривания объекта, и в случае рассматривания изображения обязаны быть схожими, подобными в своих основных чертах. Изображение — это то, что мы ощущаем, а вот образ — это результат уже психологического, а не только физиологического восприятия. Как изображение становится образом, что при этом происходит — вот вечный вопрос искусствоведения, на который до сих пор нет универсального ответа.</p>
    <p>В технологии сквозного кинематографического процесса просматриваются две задачи. Первая заключается в том, чтобы по возможности избежать искажений, которые вносят в изображение съемка, негативный, позитивный процессы и проекция. Однако бывает и так, что довольно сильные искажения (трансформации) в изображении объекта устраивают нас как зрителей гораздо больше, чем точное с фотографической точки зрения подобие его. Вопрос в степени этого отклонения от предполагаемой нормы. Здесь мы подходим к теме выразительности, и это вторая главная задача. Эти задачи искусственно разделить чрезвычайно трудно, нельзя сказать, что первая — чисто техническая, а вторая эстетическая, в практике обе они постоянно перетекают одна в другую. Поэтому, рассматривая контраст, экспонометрию, освещение, колорит и т.д., мы должны иметь в виду эти два аспекта творческой технологии.</p>
    <p>Что нужно сделать, чтобы добиться максимального подобия объекта и изображения?</p>
    <p>Что нужно сделать, чтобы сознательно избежать этого подобия, но направить отклонения в нужную для нас сторону?</p>
    <p>И первое, и второе в равной степени относится к изобразительно-выразительным средствам и в равной степени несет не только техническую, но и эстетическую нагрузку. Думается, что проблема качества передачи цвета в произведении изобразительного искусства не по силам одной науке квалиметрии. Понятие качества в применении к произведению изобразительного искусства, а точнее, избыточного качества — это не только категория техническая, но и эстетическая (выразительность, экспрессия и т.д.). Качество изображения и количество информации — это совсем не одно и то же!</p>
    <p>Все-таки главные проблемы, связанные с цветом в кадре, зависят не от технических свойств воспроизводящей системы, а от взаимоотношений сенсорного ответа нашего организма с представлением о видимом нами, т.е. они являются результатом несходства между тем, что мы видим, и тем, как мы это воспринимаем. Причем такое положение в равной степени относится и к восприятию самого объекта, и к восприятию его изображения.</p>
    <p>Любопытно, что в каждом виде изобразительного искусства есть свои специфические приемы, которые заставляют зрителя воспринимать изображение так же, как объект. Притом, что объект воспринимается бинокулярно (двумя глазами), а изображение монокулярно, а также, несмотря на разницу в контрасте объекта и изображения, несмотря на потери в цветопередаче, несмотря на различные соотношения «сигнал — шум» (т.е. зерно) и т.д., эти приемы относятся к категории формы в изобразительном искусстве.</p>
    <p>Следующий раздел посвящен особенностям визуального восприятия зрительных образов, а также соотношению между сенсорным, физиологическим ощущением и психологическим восприятием этих образов. Для творческого работника знание психологии восприятия ничуть не менее важно, чем знание колориметрии, сенситометрии, экспонометрии, светотехники и других наук. До недавних пор значение психологии восприятия недооценивалось, видимо, потому, что она базируется на субъективных ощущениях и оценках, а это с точки зрения некоторых ортодоксов отражает ее некоторую неполноценность в смысле научной объективности.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Ощущение и восприятие </p>
    </title>
    <p>Для того чтобы разобраться в различиях и сходстве процессов ощущения и восприятия, необходимо понять, как эти процессы осуществляются в нашем зрительном анализаторе, представляющем собой единую целостную систему, связывающую глаз и мозг. Через глаза поступает 78% всей информации, которую мы воспринимаем из окружающего нас мира, остальные 22% приходятся на долю слуха, осязания, обоняния и вкусовых ощущений. Причем в процессе оптического зрения все эти чувства постоянно включаются в работу, суммируя информацию, необходимую для запоминания и классификации зрительных образов.</p>
    <p>Напомню, что мгновенный визуальный образ, живущий лишь доли секунды, формируется на сетчатке глаза в результате воздействия света на фоторецепторы глаза в процессе зрения, и эти мгновенные образы постоянно следуют друг за другом, вытесняя предыдущие. После того как изображение на сетчатке оптически стабилизируется, зрительное восприятие этого изображения вскоре исчезает. По-видимому, функция движения глаза частично состоит в том, чтобы перемещать изображение по рецепторной поверхности сетчатки, помогая смене изображений.</p>
    <p>Несмотря на то, что аппарат зрения (глаз) физиологически отделен от мозга, сетчатка глаза может рассматриваться как его часть. Изображение, которое формируется на сетчатке, называется сетчаточным или ретальным изображением (от лат. retina — сетчатка). Расположение и концентрация имеющихся на сетчатке чувствительных элементов — палочек и колбочек — нерегулярно, неравномерно. Принято считать, что спектр наибольшей чувствительности колбочек расположен в желто-зеленой зоне, а палочки наиболее чувствительны к голубому свету, хотя и формируют черно-белую информацию. Надо сказать, что принятая на сегодня четырехкомпонентная модель цветового зрения достаточно условна и не в состоянии объяснить все особенности этого процесса.</p>
    <p>Из-за того, что оптический угол четкого зрения глаза крайне мал (всего 1.5 градуса), глаз находится в постоянном движении, систематически обследуя отдельные детали объекта рассматривания, с целью воссоздать общий, целостный образ.</p>
    <p>Глаз постоянно и автоматически изменяет кривизну своего хрусталика, достигая этим постоянной резкости. Чувствительность глаза способна меняться в значительных пределах, а точнее, в сто тысяч раз; частично за счет изменения величины зрачка (в 16 раз), а в основном за счет механизма изменения чувствительности светоощущающих элементов.</p>
    <p>В популярных книгах авторы не избегают соблазна сравнить глаз с фотокамерой, однако у глаза существуют совершенно не сходные с камерой признаки восприятия, и они-то наиболее интересны для нас.</p>
    <image l:href="#pic8.jpg"/>
    <p><emphasis>Илл.2. Схема воссоздания изображения фотокамерой (а) и зрительным анализатором человека (б)</emphasis></p>
    <p>На илл.2 воспроизведены схемы воссоздания изображения фотокамерой и зрительным анализатором человека (из книги Эрнста Вебера «Зрение, композиция и фотография»).</p>
    <p>Глаз снабжает мозг информацией, кодирующейся в нервную активность — цепь электрических импульсов, которая, в свою очередь, с помощью определенной структуры мозговой активности воспроизводит предметы. В этом случае можно провести аналогию с написанным текстом: буквы и слова на этой странице имеют определенное значение. Они соответствующим образом действуют на мозг читателя, однако сами они не являются картинами. Когда мы смотрим на что-нибудь, определенная структура нервной активности воспроизводит предмет и для мозга, для нашего сознания. Эта структура и есть этот предмет.</p>
    <p>Экспериментальная эстетика, родоначальником которой можно считать Г. Фехнера, немецкого физиолога, философа и психолога, изучает проблемы связи ощущения и стимула, т.е. проблемы сенсорного восприятия. Известен закон Вебера-Фехнера, который определяет логарифмическую зависимость между ответами организма и воздействиями окружающей среды. На основе этого фундаментального закона построено восприятие яркостных различий в объекте и его изображении (поскольку изображение объекта, в свою очередь, становится затем для зрителя объектом).</p>
    <p>Несмотря на то, что Фехнер в свое время писал исследования по анатомии ангелов, его подход к изучению связи ощущения и стимула, а также порогов ощущения, порядка, равенства интервалов, гармонии и т.д. сохранил значение до настоящего времени. Его метод базировался на основе древнегреческой эстетики Платона или греческих числовых канонах, таких как «золотое сечение», которые, несмотря на предвзятость, свойственную любому числовому канону, были антропометрическими, т.е. соизмеримыми с человеком, его размерами, чувствами и т.д., и тем самым отражали объективные тенденции в устройстве природы и человека.</p>
    <p>Особенность визуального восприятия заключается в том, что воспринимающая система (зрительный анализатор) имеет тенденцию группировать зрительные элементы в простые понятия. Мы подсознательно группируем наши сенсорные данные в готовые объекты, ищем и открываем закономерность в случайном.</p>
    <p>Широко известны эксперименты с чернильными пятнами, которые прочитывались испытуемыми людьми как силуэты знакомых предметов. А разве каждый из нас не проводил подсознательно над собой такой же эксперимент, рассматривая рисунок на обоях или отыскивая в форме летних облаков силуэты знакомых предметов, профили людей и животных? На илл.З изображены фигуры, которые в зависимости от нашей установки на восприятие могут восприниматься по-разному.</p>
    <image l:href="#pic9.jpg"/>
    <image l:href="#pic10.jpg"/>
    <p> а</p>
    <image l:href="#pic11.jpg"/>
    <image l:href="#pic12.jpg"/>
    <p>б в г</p>
    <image l:href="#pic13.jpg"/>
    <image l:href="#pic14.jpg"/>
    <p>д е</p>
    <p><emphasis>Илл. 3. Оптические иллюзии</emphasis></p>
    <p>а) в зависимости от того, что осознается нами как фигура, а что как фон (светлое или темное), мы видим или вазу, или два профиля;</p>
    <p>б) зрителю непонятно, в каком ракурсе воспринимать рисунок прозрачного куба (так называемого куба Неккера);</p>
    <p>в) заштрихованная поверхность прозрачного куба оставляет только два варианта восприятия ракурса: если заштрихованная поверхность воспринимается как ближняя к нам, то куб виден как бы чуть сверху, а если как дальняя, то снизу;</p>
    <p>г) несмотря на то, что оба отрезка имеют одинаковую длину, верхний кажется короче, чем нижний;</p>
    <p>д) на рис. слева центральный круг кажется больше, чем на рис. справа, хотя в действительности они одинаковы;</p>
    <p>е) мы отчетливо различаем два треугольника. Благодаря полному или достаточному контрасту между белым треугольником и черными кружочками, мы чувствуем, что белый треугольник находится сверху, т.е. ближе к нам, чем треугольник, обрисованный темной линией;</p>
    <p>Наше сознание достраивает не только форму, но и пространство, глубину.</p>
    <p>Различное понимание этих рисунков иллюстрация того, что восприятие не определяется только совокупностью силуэтов, скорее, это динамический поиск наилучшей интерпретации получаемых сенсорных данных. Очевидно, что восприятие выходит за пределы непосредственных данных от ощущения. Восприятие и мышление не существуют независимо друг от друга, поэтому слова о том, что «я вижу только то, что понимаю» — это не каламбур.</p>
    <p>Наша зрительная система устроена таким образом, что мы можем увидеть то, что хотим увидеть, а не то, что попадает в поле нашего зрения. Феномен цветового зрения нельзя представить себе в виде простой технической системы, а восприятие цвета обусловлено не только стимуляцией глаза определенной длиной волны и величиной интенсивности света. Мы должны понимать, изображает ли совокупность цветовых пятен на сетчатке какой-либо узнаваемый предмет, и тогда вступают в действие высшие уровни мозговых процессов, исследование которых сопряжено с большими трудностями и поэтому до сих пор тут много неясного.</p>
    <p>Например, Юнг, смешивая синие, зеленые и красные лучи (в полном соответствии с трехкомпонентной теорией цветового зрения), не мог получить коричневый цвет, и в то же время Лэнд смешиванием только белого и красного добивался ощущения зеленого цвета, все зависело от содержания изображения. Чтобы воспринимать коричневый цвет, требуется определенный контраст, определенная совокупность линейного построения изображения и преимущественная интерпретация освещенной области как поверхности предмета. В обычной жизни коричневый цвет — один из наиболее распространенных! И лучшее доказательство тому — живопись.</p>
    <p>Р. Л. Грегори в своей книге «Глаз и мозг» пишет: «Часто довольно трудно установить, следует ли относить тот или иной зрительный феномен к области психологии, физиологии или физики».<a l:href="#n_3" type="note">[3]</a> И это справедливо, поэтому классификация различных степеней цветового подобия объекта и изображения, которые провозглашаются дупликационной теорией, можно считать условной. По поводу различия между нашими ощущениями и представлениями существует убеждение, что этот процесс идет по следующей схеме: сенсорное, рецептивное ощущение — психологическое восприятие — перцептивное представление или суждение, но эта цепочка напоминает детскую игру в «испорченный телефон».</p>
    <p>Немецкий искусствовед Р. Арнхейм писал в своей книге «Искусство и визуальное восприятие»: «…нас приучили полагаться на знания, чем на данные зрительного восприятия, до такой степени, что требуются усилия детей или художников, чтобы заставить нас ясно представить себе то, что мы видим».<a l:href="#n_4" type="note">[4]</a> Действительно, очень часто мы отрицаем дар понимания вещей, который дается нам нашими чувствами в обход логическому осознанию. Арнхейм писал, что визуальное восприятие не является механическим регистрированием сенсорных элементов, оно оказывается поистине творческой способностью мгновенного схватывания действительности, способностью образной и изобретательной.</p>
    <p>Восприятие есть одновременно и мышление, любое рассуждение есть в то же время интуиция, а любое наблюдение — так же и творчество. Восприятие — это не механическое регистрирование элементов, а схватывание и постижение значимых структурных свойств объекта. Каждый акт восприятия представляет собой визуальное суждение.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Гештальтпсихология </p>
    </title>
    <p>Гештальтпсихология, которая сложилась как часть экспериментальной эстетики, занимается изучением процессов психологии восприятия. Свое название она получила от слова «Gestalt», которое в точности перевести нельзя, но которое в общем смысле означает «формальную особенность» или «узнаваемую сущность», имеющую собственное содержание и собственную структуру, ясно отличимую от окружения.</p>
    <p>Гештальтпсихология считает, что художнику, автору изображения, гораздо важнее знать не физические, а перцептивные свойства объекта изображения, в которые входят элементы, корректирующие непосредственное восприятие. Это, к примеру, интеллектуальная и сенсорная память, т.е. прошлый опыт. Как сущность живого организма не может быть сведена к описанию его анатомического строения, так и сущность визуального опыта не может быть выражена в сантиметрах, величинах углов или в длинах световых волн. Эти статические измерения применимы только к отдельным стимулам восприятия, которые информируют организм об окружающем мире. А вот камера (фото-, кино- или телевизионная) запечатлевает только сетчаточное, ретальное изображение, это следует хорошенько запомнить.</p>
    <p>Чтобы читателю было ясно, что такое гештальт, приведу пример, иллюстрирующий особенность психологии зрительного восприятия. Современный человек не воспринимает шофера и автомобиль, в котором он находится, как единое целое, он различает две самостоятельные сущности, каждая из которых имеет свое содержание: это человек, а это автомобиль. Или, например, всадник на лошади. Но в эпоху, когда испанские конкистадоры начали завоевывать американских индейцев, те воспринимали всадника и лошадь как один гештальт, потому что до того никогда не видели людей в доспехах и лошадей. Ведь именно испанцы впервые завезли в Америку лошадей. Гештальтпсихология утверждает, что объект может быть воспринят в том случае, если он отделен от окружающего фона с достаточной степенью контрастности, при этом линия перепада контрастности создает представление об общей форме предмета. Соотношение «фигура - фон» является одним из важных принципов гештальтпсихологии, но вначале остановимся на других, более общих моментах.</p>
    <image l:href="#pic15.jpg"/>
    <image l:href="#pic16.jpg"/>
    <image l:href="#pic17.jpg"/>
    <image l:href="#pic18.jpg"/>
    <p><emphasis>Илл.4 «Схватывание» изображения: наше сознание способно воссоздавать из отдельных элементов изображения известного нам объекта изображение всего объекта. В третьем рисунке уже есть достаточное количество деталей для узнавания объекта.</emphasis></p>
    <p>Структурный принцип, или принцип «схватывания», упрощенно изображен на илл.4. Схватывание выражает целостность восприятия, когда зритель воспринимает объект или изображение целиком, часто на ходу домысливая недостающие детали, поскольку общая структура уже ясна. Схватывание — это постижение структуры, мгновенное разделение на отдельные гештальты. Оно является суммой, состоящей из: установки на восприятие, сложения сенсорных ощущений, эмоций при восприятии, интеллекта, воспоминаний и ассоциаций. Эффективность схватывания пропорциональна легкости этого процесса, в художественной практике она имеет прямое отношение к читаемости композиции кадра и к его цветовому строю. В гештальтпсихологии есть понятие структурированного изображения, которое означает, что изображение имеет такую форму, которая помогает легче схватывать содержание. Например, упорядочивание композиции кадра, гармонизация цветовых отношений — все это относится к процессу структурирования.</p>
    <p>Попутно стоит отметить, что эстетическая привлекательность определяется в каком-то смысле величиной психологической дистанции, т.е. степенью вынесения из сферы практической потребности, величиной отчуждения изображаемого от повседневных потребностей зрителя, в этом проявляется внеличностный характер произведения изобразительного искусства, что также необходимо учитывать художнику.</p>
    <p>Как уже упоминалось, структурирование объекта или изображения при восприятии идет путем упрощения, упорядочивания, домысливания. Арнхейм считает, что этот процесс, который можно назвать гармонизацией, протекает по закону, сходному со вторым законом термодинамики, или законом энтропии, т.е. законом рассеивания энергии при превращении ее в тепловую. В процессе восприятия, считает Арнхейм, тот нервный подъем, который всегда характеризует свежее визуальное восприятие, постепенно угасает, и по мере упорядочивания, по мере возникновения устойчивого перцептивного представления неуклонно теряется интерес, т.е. гармонизация одновременно означает и покой, утрату экспрессии. Стремление к гармонии, энтропийный характер этого процесса восприятия можно охарактеризовать как некий катарсис, успокоение в психике.</p>
    <p>Заканчивая разговор о структурном принципе в произведениях искусства, приведем пример из живописи: у зрелого художника все предметы имеют какое-то сходство друг с другом. Небо, море, земля, деревья и даже человеческие фигуры выглядят так, как если бы они были сделаны из одной и той же субстанции, которая, однако, не искажает природу этих объектов, а, подчиняясь объединяющей силе художника, перевоссоздает их в новом виде. Иногда это называют стилем.</p>
    <p>Делакруа считал, что художник прежде всего должен стремиться выделить контрасты «основных линий» объекта, причем в большинстве случаев эти основные линии не совпадают с реальными контурами предметов. Они образуют то, что называется структурной основой зрительно воспринимаемого объекта. Трудность состоит в том, что эти основные линии в объекте не видны так же отчетливо, как потом в изображении. И мастерство заключается в том, чтобы эти линии сначала увидеть в объекте (иногда придумать их), а потом перенести в изображение. То есть это относится уже к области творческих приемов или изобразительных средств, при помощи которых эти основные линии станут воспринимаемы зрителем.</p>
    <p>Здесь мы подходим к понятию выразительности в искусстве. Выразительность передается не столько геометрическими свойствами объекта восприятия, сколько силами, которые, как можно предположить, возникают в нервной системе воспринимающего субъекта, т.е. зрителя. Можно считать, что выразительность, экспрессивность — это в какой-то степени внушение. Если выразительность составляет основное содержание восприятия в повседневной жизни, то еще в большей мере это характерно для видения мира художником. Для него экспрессивные свойства являются помимо всего прочего средствами коммуникации со зрителем. Арнхейм пишет: «Если бы искусство означало лишь воспроизведение вещей в природе и ничего больше, то вряд ли можно было понять ту почтенную роль, которая ему отводится на любой стадии развития общества. Высокая оценка искусства определяется тем, что оно помогает человеку понять мир и самого себя…»<a l:href="#n_5" type="note">[5]</a></p>
    <p>Возможно, что эмоции, а не сюжет и прочее, являются содержанием искусства, но тогда мы должны признать, что содержание нематериально, а это как-то непривычно для нас, воспитанных на материалистической эстетике.</p>
    <p>Нервный подъем, который сопутствует визуальному восприятию и который является главным стимулом для восприятия, возникает по трем направлениям, содержащим каждое по несколько групп переменных величин:</p>
    <p>1) психофизиологические переменные — это ощущения времени, пространства, движения, шума, цвета, фактуры и т.д., всего того, что представляет внешнюю форму кинематографического зрелища. Эти переменные выражаются «простыми» формами гештальтпсихологии, и о них мы скажем позже;</p>
    <p>2) экологические переменные — это любовь, голод, страх и т.п., т.е. те, которые отвечают биологическим и социальным потребностям и выражаются сюжетом, фабулой, характерами и т.п.; они относятся к категории содержания;</p>
    <p>3) коллативные, переменные или сопоставительные — это новизна, удивительность, сложность, двусмысленность, структурность и т.п. При этом интересно, что приятность и неприятность, например, всегда объединены непрерывными и постепенными переходами одного в другое. Это своеобразный маятник эмоций, изменяющихся по тем же законам, что и цвета в цветовом пространстве (цветовом теле), илл.13. Видимо, тут действует какой-то единый и универсальный закон восприятия в рамках времени.</p>
    <p>Следующий основной принцип визуального восприятия — это принцип постоянства, или константности восприятия. Мы встречаемся с ним на каждом шагу, это важнейший механизм, усовершенствованный тысячелетиями эволюции, поскольку он осуществляет функции защиты нашего организма. Например, лист белой бумаги, освещенный пламенем свечи, с точки зрения колориметрии имеет точно такой же цвет, как апельсиновая корка, лежащая на солнце, но тем не менее мы воспринимаем лист бумаги как белый, а корку как оранжевую. Если мы выходим из комнаты, освещенной полуваттным светом, на улицу в пасмурную погоду, то мы не замечаем, что цветовая температура освещения поменялась с 2900К на 6000К и что цвет нашего костюма изменился.</p>
    <p>Механизм константности проявляется и в восприятии размера, расстояния и скорости. Эти три параметра сложным образом связаны друг с другом, так что ошибки в восприятии одного из них могут быть причиной неожиданных ошибок в восприятии других. Суть явления константности заключается в способности всей зрительной системы учитывать и компенсировать изменение сетчаточного, ретального изображения, происходящее вместе с изменением расстояния или цвета освещения.</p>
    <p>Очень интересно, что в опытах по определению степени константности профессиональные художники и живописцы проявляли меньшую константность, чем обычные люди. Это очень важное обстоятельство, оно говорит о том, что художник умеет анализировать свое сетчаточное изображение как бы отдельно от перцептивного восприятия. Именно таким путем идет обучение живописи, другого пути пока никто не изобрел, хотя он достаточно трудоемкий и длительный.</p>
    <p>Кто не научился анализировать свое сетчаточное изображение, тот никогда не поймет законов цветовой гармонии, для него пределом понимания останется убеждение, что цвет выражается лишь естественной окраской предметов, а задача гармонизации сводится лишь к удачному подбору цветных предметов в кадре. В действительности это только самый первый шаг, после которого и начинается настоящая работа с цветом.</p>
    <p>Далее следует назвать еще одну особенность восприятия — баланс восприятия, или перцептивный градиент. Линейная перспектива характеризуется постепенным уменьшением видимых размеров предметов по мере их удаления, а воздушная перспектива — постепенным уменьшением контраста и сдвигом цвета в сторону холодных тонов. Перцептивный градиент — это постепенное увеличение или уменьшение некоторых перцептивных свойств во времени или в пространстве. Градиент изменения цвета и резкости по мере удаления предмета довольно распространенное изобразительное средство.</p>
    <p>Широко используемый прием съемки портрета на размытом фоне — очень характерный пример того, как используется градиент изменения резкости для создания иллюзии глубины пространства на плоскости экрана. Эта иллюзия глубины подчеркивается и изменением контраста на фоне по сравнению с контрастом на объекте (так называемый пластический эффект). А также движением, т.е. изменением тональных и цветовых соотношений между фигурой и фоном.</p>
    <p>Один из способов, с помощью которого в кадре создается иллюзия глубины пространства, — это градиент изменения яркости: от темного переднего плана к постепенному высветлению или, наоборот, от светлого лица к темному фону (как на картинах старых мастеров).</p>
    <p>Величина перцептивного градиента восприятия обязательно учитывается в кинематографе и телевидении при определении монтажных стыков, при съемке монтажных кадров. Перцептивная связь между ними должна быть точно выверена, она зависит от смены направления съемки и смены крупностей планов. Эта смена не может быть незначительной, иначе у зрителя не возникнет ощущение новой точки зрения. Такое бывает, когда смена крупности, ракурса и направления съемки в соседних монтажных кадрах мало заметна. Но в то же время эта смена не должна быть и чересчур большой, иначе у зрителя пропадет ощущение единства места и времени действия. Такое бывает, когда возникают новые, неоправданные точки зрения камеры с измененной по отношению к предыдущим кадрам перспективой.</p>
    <p>Особенно резко ощущается изменение в том случае, если меняется характер освещения, контраст и цвет. Поддержание перцептивного градиента на необходимом уровне (так называемое тональное, световое, цветовое и монтажное единство) входит в обязанности оператора. В съемочной группе иногда есть лишь один человек, который знает об этом и умеет это делать, — кинооператор, недаром в некоторых случаях привычное название этой профессии — director of photography заменяется на cinematographer, что означает просто кинематографист.</p>
    <p>Конечно, один из самых сильных перцептивных факторов в кинематографе — движение, и не только движение внутри статичного кадра, но и движение самой камеры («тревелинг»). При этом изменяется не только крупность планов, ракурс и соотношение «фигура-фон», но и сила освещения, его контраст и цвет, а иногда даже и оптический рисунок изображения.</p>
    <p>Так называемый прием non-finito в изобразительном искусстве заключается в том, что часть изображения (обычно не главная его часть) как бы смазана, при этом форма и фактура только чуть-чуть намечены, но не проработаны. Это концентрирует внимание зрителя на сюжетно важных деталях, выполненных с максимальной достоверностью, и является приемом, в котором применено сознательное нарушение перцептивного градиента, ожидаемого зрителем. На некоторых скульптурах Микеланджело — это смазанные, будто не оконченные скульптором лица, а в кино и фотографии - это черные провалы в тенях, или, наоборот, сияющие без проработки, яркие блики, или полностью размытые оптическими насадками части изображения, где практически отсутствует форма, объем и фактура. При этом используется стремление нашей зрительной системы достраивать, домысливать недостающие элементы. Давно известно, что экспрессивный рисунок, состоящий чаще всего из нескольких линий, если они удачно передают структуру объекта, бывает гораздо выразительнее подробного изображения.</p>
    <p>Итак, мы вкратце разобрали основные принципы психологии визуального восприятия, теперь несколько подробнее остановимся на тех положениях гештальтпсихологии, которые описывают восприятие «простых форм», как, например, соотношение между фигурой и фоном.</p>
    <p>Этот самый важный принцип теории формации (gestalt-teory) выражается в следующих критериях:</p>
    <p>1) фигура должна четко отделяться от фона. Применительно к цвету это может, например, означать, что если фигура имеет активный цвет, то фон предпочтительнее иметь бесцветным, а бесцветная фигура (например, темный силуэт) хорошо будет смотреться на ярком цветном фоне (илл.5, цв.). Но это, конечно, не единственный вариант цветовых соотношений, фигура может иметь цвет дополнительный (комплементарный) к цвету фона, например красная фигура на фоне зелени, это тоже дает отчетливое разделение фигуры и фона. Каждый художник в рамках этого критерия ищет свои приемы;</p>
    <p>2) меньшая формация тяготеет быть воспринятой как фигура, большая — как фон, особенно в том случае, если в кадре не совсем четкая композиция, а предметы незнакомые;</p>
    <p>3) фигура и фон никогда не воспринимаются одновременно, особенно это относится к статичным кадрам;</p>
    <p>4) как правило, похожие визуальные элементы, расположенные поблизости друг от друга, воспринимаются как фигуры, а не как фон;</p>
    <p>5) симметричные и наполненные формации обыкновенно тяготеют к тому, чтобы тоже быть воспринятыми как фигура.</p>
    <p>Напомним, что наша система восприятия постоянно стремится к поиску упрощения, повторяемости, чистоты, понятности и упорядоченности. Исходя из этого, гештальт-теория предлагает признать в качестве объекта наиболее простые из формаций, которые могут быть обнаружены в данных обстоятельствах. Соотношение «фигура-фон» формирует образ, как бы примеряемый к обозреваемому пространству с целью отличить значимое от малозначимого. В случайной ситуации различные наблюдатели одного и того же объекта могут выбрать различные элементы в качестве фигуры и фона, это так называемые «обманки».</p>
    <p>Хорошая узнаваемость зависит не только от контраста, но и от размеров контрастных полей. Имеется в виду не только тональный, но и цветовой контраст.</p>
    <p>Неопределенные соотношения «фигура-фон» возникают, если есть несколько равнозначных возможностей восприятия. Хотя такие формации имеют право на существование, но им не хватает выразительности. Согласно гештальт-теории наше визуальное восприятие постоянно стремится упростить опознание фигур путем классификации и группирования для облегчения ориентации в пространстве.</p>
    <p>Наш визуальный опыт, естественно, влияет на формирование нашего восприятия, он учит нас угадывать три измерения в двухмерном изображении на экране, когда имеются хотя бы некоторые из перечисленных ниже факторов. Они не только помогают создавать иллюзию глубины в изображении, но одновременно служат для структурирования содержания.</p>
    <p>Поэтому второй по значению «простой формой» (после «фигура-фон») будет задача передачи пространства. Обычно она выражается в изменении масштабов предметов по мере их удаления в глубину кадра, а также в увеличении скорости изменения этих масштабов. Этот градиент изменения масштабов в кинематографе называется кинетической перспективой. В сущности, это разновидность линейной перспективы, хотя во многих случаях совсем не обязательно, чтобы в кадре присутствовали сходящиеся линии (рельсы, дорога, забор и пр.). Гораздо важнее масштабное разделение на планы: ближний, средний и дальний.</p>
    <p>Так называемые сильные линии имеют большое значение для лучшей читаемости всей композиции кадра, а также глубины пространства. Эти линии как бы ведут внимание зрителя от одного предмета к другому. Яркий пример этого — так называемая диагональная композиция. Иногда сильная линия выражается обратной диагональю, когда внимание зрителя перемещается тоже по диагонали кадра, но не от переднего плана в глубину, а наоборот, из глубины к переднему плану. К типу сильных линий относятся ярко выраженные композиции по вертикали и по горизонтали, а также использование в качестве композиционных элементов арок, проемов и других архитектурных форм. Сам формат кадра (1:1,37 или 1:1,85) также обусловливает появление определенных сильных линий, влияющих на композицию кадра.</p>
    <p>Тональная перспектива — это передача глубины пространства за счет изменения (градиента) яркости и контраста по мере удаления от переднего плана. Воздушная перспектива — это изменение цвета предметов на более холодный и сближение цветов по мере удаления в глубину, а также потеря четкости контуров. Поэтому смягчение оптического рисунка в глубину за счет правильного использования глубины резко изображаемого пространства — это тоже распространенный прием, при помощи которого зритель лучше ощущает пространство. Нерезкий, размытый передний план, особенно если цвет его дополнительный к цвету дальнего плана, тоже хорошо помогает почувствовать глубину кадра, это сильное выразительное средство, которое действует подобно обратной перспективе. Перевод фокуса из глубины на передний план (или наоборот) тоже заставляет зрителя острее почувствовать, «пережить» пространство.</p>
    <p>Общеизвестно значение ракурса как выразительного средства, потому что ракурс подчеркивает перспективу, глубину и сам как бы создает сильные линии. Ритм повторяемости одинаковых предметов (например, при съемке в лесу) тоже хорошо организует композицию.</p>
    <p>И, наконец, частичное перекрытие дальних предметов другими, расположенными ближе к камере, так называемый оверлепинг, в большой степени (особенно при движении камеры) создает иллюзию стереоскопичности, т.е. опять-таки помогает ощутить глубину кадра.</p>
    <p>Для передачи на плоскости экрана формы, фактуры и цвета используется воздействие контраста и характера освещения. Контраст, помимо того, что за счет изменения его величины можно получать полные силуэты, провалы в тенях, исчезновение цвета в ярких бликах от яркого света и так далее, влияет на передачу цвета самих предметов и их фактуры, т.е. материала, из которого они состоят.</p>
    <image l:href="#pic19.jpg"/>
    <image l:href="#pic20.jpg"/>
    <p><emphasis>Илл. 6 Запись движения глаза (сканирование при рассматривании объекта изображения — головы Нефертити)</emphasis></p>
    <p>На илл.6 изображена голова Нефертити, а рядом путь, по которому двигался взгляд рассматривающего этот рисунок зрителя. Оказывается, что взгляд движется в основном по контуру предмета, чтобы лучше ощутить его объемную форму и соотношение с фоном (пресловутое «фигура-фон»). Но, кроме этого, наибольшее количество остановок и повторных возвращений в тех местах рисунка, где больше всего тональных различий, градаций, так как эти градации (вернее, их контраст, расположение) несут основную информацию о форме и материале (фактуре) предмета.</p>
    <p>Из вышеизложенного можно сделать вывод, что то изображение лучше, качественнее, которое имеет наибольшее количество тональных градаций, то, которое обладает наиболее полным контрастом. В других главах мы подробно будем говорить об этой особенности, но здесь хотелось бы отметить решающее значение освещения. Контраст освещения, его направление или, как принято говорить, «эффект освещения», переоценить как выразительное средство невозможно. В цвете значение освещения (не как технического средства, чтобы пленка «увидела» объект, а как субстанции творческой) возрастает во много раз. Разноцветность освещения присутствует в каждом объекте: тени, света, блики, рефлексы — все имеет разный цвет и это увеличивает во много раз информационность изображения.</p>
    <p>Наконец, нельзя не упомянуть о таких формальных композиционных элементах, как «золотое сечение», симметрия, равновесие, напряженность и прочее, что было известно еще древним грекам и что сохраняет свое значение в изобразительном искусстве до сих пор.</p>
    <p>В то время как гештальт-теория описывает эволюцию эстетических форм, информационная теория описывает эволюцию новизны содержания. Правда, такое описание не может быть достаточно строгим, так как то, что ново для одного человека, для другого может быть хорошо знакомо. Оригинальность изображения в очень большой степени зависит от опыта зрителя. И, тем не менее, информационная теория предлагает нам организовывать противоположные элементы, такие, как новое и знакомое, в таком сочетании, чтобы послание (или, как принято говорить, «мессидж») было одновременно интересным и понятным. Обычно это 50% на 50%. Содержание такого послания вытекает из взаимоотношений нового, непредвиденного и знакомого, очевидного или так называемого избыточного (илл.7).</p>
    <p>Есть еще один определенный фактор, который сегодня еще не получил достойных обоснований ни в гештальт-теории, ни в теории информации. Это — эмоциональное содержание изображения, его интонация. Хотя в количественном отношении эта составляющая еще более трудноопределима, чем все остальные, она играет чрезвычайно важную роль. Эта категория распространяется на такое свойство изображения, которое производит впечатление на зрителя не благодаря своей выдающейся, выразительной композиции и не благодаря своему уникальному информационному содержанию, но лишь благодаря качествам, аппелирующим к эмоциям зрителя. Возможно, это самое главное свойство, потому что любое произведение искусства — это, в конечном счете, закодированная, записанная эмоция, которая раскрывается, расшифровывается лишь в момент восприятия зрителем произведения. Эмоция рождается только в момент восприятия. В произведении искусства ее невозможно заранее обнаружить никакими самыми точными инструментами. Ее как бы не существует до тех пор, пока не появится человек (зритель) и не начнется процесс восприятия.</p>
    <p>Помимо формальных взаимоотношений, таких, как «фигура-фон» и других, важно учитывать психологический аспект, так как любой воспринимаемый объект автоматически расценивается как приятный или неприятный. Невозможность подобной оценки рискует вызвать вообще отсутствие реакции как таковой, что, конечно, плохо. Похожесть объекта на прежде знакомые помогает опознанию содержания кадра в целом и, таким образом, способствует пониманию и осмыслению, т.е. из этого следует, что необходим элемент избыточности. В то же время уровень сложности изображения должен быть не слишком низким (в этом случае будет недостимуляция), но и не слишком высоким (в этом случае возможна перестимуляция). Кроме того, эстетическая ценность любого изображения — понятие весьма относительное, она зависит от личности воспринимающего, от его сознания, степени опытности, готовности и способности чувствовать.</p>
    <image l:href="#pic21.jpg"/>
    <p>Илл. 7 Влияние новизны информации на интерес восприятия иллюстрирует схема соотношения новой, оригинальной и давно знакомой информации. Парабола выражает информационную ценность сообщения, она обратно пропорциональна степени повторяемости. Способность к восприятию стимулируется тем, в какой степени сообщение (т.е. изображение) содержит уже знакомые элементы. Стопроцентная новизна будет встречена с таким же безразличием, как и стопроцентная повторяемость, т.е. знакомость.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Парадоксы восприятия цвета </p>
    </title>
    <p>Более подробно следует остановиться на особенностях восприятия цвета. Многие художники замечали, что объемная форма какого-либо предмета и его цвет не могут восприниматься одновременно.</p>
    <p>Как утверждает гештальтпсихология, мы вначале «схватываем» весь объект, т.е. его форму, пространственные соотношения, фактуру, общие закономерности цветовой и световой среды и так далее, но в дальнейшем, если мы попытаемся перейти к детальному анализу, окажется, что постигать детали фактуры и объемной формы и одновременно ощущать все тончайшие нюансы цвета в светах, в тенях, бликах и рефлексах — невозможно. Восприятие идет как бы по двум различным каналам, и для переключения внимания с одного на другой необходимо некоторое внутреннее усилие и даже определенный навык (этим навыком обладают профессиональные живописцы). И это при том, что цветовоспроизведение находится как бы внутри тоновоспроизведения, которое является более обобщающим свойством. Без правильной передачи тональных различий невозможна правильная передача цвета!</p>
    <p>Казалось бы, одно должно только помогать другому, дополнять его! Схватывая объект целиком, мы ощущаем цвет определенных его участков, в определенных яркостных зонах (это света, это тени, это блики, а это рефлексы), и наш механизм константности мгновенно просчитывает, как хороший компьютер, истинный предметный цвет, и этого перцептивного суждения о цвете обычно вполне достаточно для повседневной жизни. Если же мы, как профессионалы, захотим осознать цветовые соотношения на объекте, т.е. сравнить, какой цвет теплее, какой холоднее, где рефлекс незаметно переходит в тень и как это происходит, то окажется, что наш взгляд, переходя с одного участка предмета на другой (с блика на полутень, со светов на тень и т.д.) перестает различать особенности формы и фактуры, сосредоточиваясь только на цветовых различиях. При этом помимо нашей воли, глаз так меняет свою адаптацию, чтобы каждый раз цвет очередного рассматриваемого участка попадал в зону наиболее благоприятного светлотного уровня для данного цвета. То есть для того, чтобы максимально точно определить цветовой тон, нужно подсознательно перевести светлоту этого участка в такой уровень светлоты, где все изменения в цветовом тоне для данного цвета наиболее заметны.</p>
    <p>Сравнивая цвета, мы подсознательно меняем уровень адаптации зрительного анализатора таким образом, чтобы эти сравниваемые цвета выводились на одинаковый или, во всяком случае, сравнимый уровень яркости. На примере пользования колориметром мы знаем, что для того, чтобы точнее сравнить два цвета, надо их вначале сблизить по светлоте. Если цвета не сближены по своей светлоте, по своей яркости, то включается более важная особенность зрительного восприятия. Глаз адаптируется по самому светлому полю, а другое, более темное, автоматически отбрасывается в сторону черного, т.е. в зону, где восприятие цвета не может проявиться с достаточной определенностью. Это при сравнении двух цветов в колориметре. Если же мы пытаемся вникнуть в цветовые различия на объекте, то при этом как бы перестаем понимать его форму, потому что, мысленно приводя сравниваемые участки к одинаковой светлоте, мы что-то перестраиваем в нашем восприятии естественных контрастов, которые определяют форму, фактуру и пространство.</p>
    <p>Следует отметить еще одну особенность восприятия цвета, которая почти не учитывается колориметрией, — это разбеливание цвета при ярком освещении.</p>
    <p>Четырехкомпонентная модель цветового зрения предполагает наличие трех светочувствительных приемников, обладающих кривыми спектральной чувствительности, подобными кривым сложения. Четвертый, более чувствительный к свету приемник, имеющий спектральную чувствительность, подобную кривой видности сумеречного зрения, создает четвертое, монохромное изображение. Имеется в виду как бы затемнение цвета от подмешивания к нему черно-белого изображения. Но в том-то и дело, что эта модель совершенно не объясняет эффект разбеливания цвета, а высветление цвета в светах и бликах в результате яркого освещения играет в изобразительном искусстве ничуть не меньшую роль, чем потемнение цвета в тенях. В живописи это называется «цветовыми рядами» или «валерами».</p>
    <p>Н. Волков в своей книге «Цвет в живописи», рассматривая случай, когда мы смотрим из глубины темной террасы в сад, анализирует, как меняются при этом цветовые интервалы. Он имеет в виду светлотные интервалы, так как любой цвет — это одновременно и определенная яркость, а, кроме того, его интересует в связи с этим изменение перцептивного градиента. По Волкову, система больших интервалов — это границы между цветными предметами в пределах выбранной композиции, а система малых интервалов — это оттенки близких цветов в пределах одного предмета. Так вот, величина интервалов зависит от того, на что адаптировался наш глаз — на темную внутренность террасы или на светлую натуру, видимую в проеме двери. Визуальный перцептивный градиент при восприятии светлотных различий одного и того же объекта может меняться в зависимости от зоны концентрации нашего внимания, т.е. в зависимости от того, что мы в данный момент считаем сюжетно важным. Если внутренность террасы, то натура при этом разбеливается, обобщается (градиент светлотных различий в ней уменьшается), а если натура, то наоборот, обобщается внутренность террасы (уменьшается градиент в темных участках), и количество различимых в темноте деталей резко уменьшается.</p>
    <p>Анализируя с этой точки зрения цветовой строй живописного произведения, Волков пишет: «Цветовые интервалы, лежащие в основе колористически ясного цветового ряда, — также не любые интервалы. Аналогично понятие цветовой гаммы следует связывать не только с ограниченным набором цветов и наличием цветовой доминанты, но и с упорядоченностью цветовых интервалов. Интервалы соединяются в цветовые ряды. Последние почти никогда не бывают равноступенными уже потому, что содержат одновременные изменения цвета по разным признакам. Мы ясно видим замедления и ускорения в движении цвета к главным акцентам. Мы всегда можем указать направление движения цвета и его кульминацию в главном акценте. Чаще всего в картине переплетаются два или несколько цветовых рядов. Это как бы две мелодии, два голоса. Ряды прерываются, пересекаются, ведут к акцентам и завершаются в слабых отголосках. В цветовых рядах широко используется контрастное влияние соседних пятен, но эффект цветовых влияний в богато и ритмично построенных рядах выходит далеко за пределы изученного в физиологии явления цветового контраста. Движение цвета способно породить в чередовании почти нейтральных теплых и холодных пятен впечатление полноцветности».<a l:href="#n_6" type="note">[6]</a> (Вспомним «Св. Себастьяна» Тициана!)</p>
    <p>«Важность понятия «цветовой интервал» становится очевидной из сопоставления разных типов цветового строя. Для плоскостной живописи локальным цветом характерны большие цветовые интервалы, здесь белое и черное равноценно синим или красным, желтым или зеленым, светлотные интервалы не отделяются по своей функции от интервалов по цветовому тону… Переход от одного пятна к другому в такой живописи представляет собой скачок. Гармонию и ритмическое движение цвета создают только уравновешенные между собой большие цветовые интервалы. Полноценное изображение объема потребовало системы непрерывных переходов или малых интервалов в пределах большой цветовой массы. Первоначально это особенно относилось к интервалам по светлоте. Леонардо требовал и добивался непрерывных переходов светотени на круглой форме, сохраняя для больших масс цвета большие интервалы. В венецианской возрожденческой традиции непрерывность цветовых переходов чередовалась с системой малых, но ясных цветовых интервалов («мозаикой» цветовых пятен, создающих лепку формы, выражающих рефлексы и т.д.). В отдельных произведениях пленэристов XIX века весь холст заполнялся малыми интервалами, почти непрерывными переходами; не оставалось места для контраста больших цветовых масс. Кубизм разлагал форму предмета ради системы ясных цветовых интервалов, строил ритмичные цветовые ряды, полагая, что развивает идеи Сезанна… В картине, построенной по цвету, мы видим силы внутреннего сцепления пятен и их взаимного влияния. Удаление одного пятна из такой картины приводит к заметному изменению цвета других пятен… Взаимное влияние цветов на колористически построенной картине намного превосходит и по величине изменений и по сложности все, что до сих пор изучалось цветоведами и психологами под заголовками одновременного и последовательного контраста».<a l:href="#n_7" type="note">[7]</a></p>
    <p>В этих несколько громоздких, но точных фразах Волков не только подчеркивает значение перцептивного градиента в истории развития живописи, но и дает представление о том, как создается колорит. Он с блеском анализирует связь живописной технологии с особенностями визуального восприятия цвета, и этот анализ сохраняет свое значение для любого профессионала, имеющего дело с цветным изображением.</p>
    <p>Другой интересной особенностью перцептивного восприятия цвета является замещение контрастов.</p>
    <p>Глядя на картину П. Пикассо «Мальчик с собакой», мы не замечаем, что при том, что цветовой контраст очень точно подобран, светлотный, тональный контраст почти отсутствует. Наше внимание как бы отвлекается восприятием цветового контраста, и мы не замечаем отсутствия контраста тонального. Еще одно выразительное средство, которое давно и успешно используется в живописи, — усиление тонального контраста за счет контраста цветового. На картине Истомина «Вузовки» ощущение светлого зимнего дня за окном усиливается за счет того, что все заоконное пространство имеет слегка пурпурный оттенок, являющийся дополнительным к зеленоватому сумраку комнаты, восприятие яркостного контраста между улицей и внутренностью комнаты при этом усиливается, контраст кажется большим, чем он есть на самом деле. Но это уже не замещение контрастов, а их совмещение.</p>
    <p>Приведенные примеры показывают, что все изобразительные приемы помимо всего прочего помогают зрителю воспринимать изображение так, как он воспринимал бы объект. Можно сказать, что в известной степени они выдают изображение объекта за сам объект. Таким образом, схема, приведенная на илл.1, должна быть дополнена в верхней своей части (илл.8).</p>
    <image l:href="#pic22.jpg"/>
    <p><emphasis>Илл.8 Дополнения к верхней части схемы, изображенной на илл. 1.</emphasis></p>
    <image l:href="#pic23.jpg"/>
    <p><emphasis>Илл. 9 Соотношение реального объекта и его восприятия в нашем сознании</emphasis>. Сигналы от передатчика воспринимаются приемником тогда, когда они соответствуют, по крайней мере в какой-то своей части, тому, что уже известно, знакомо, то есть является элементом повторяемости (на рис. заштриховано). По мере возрастания способности приемника к пониманию, зона пересечения будет увеличиваться, пока круги не сольются.</p>
    <image l:href="#pic24.jpg"/>
    <p><emphasis>Илл. 10 Оригинал (объект) и изобразительное послание (мессидж).</emphasis></p>
    <p>А Эрнст Вебер предлагает еще более сложный вариант (илл.9).</p>
    <p>Авторское изобразительное послание — мессидж — (илл.10) никогда не может быть абсолютной копией объекта.</p>
    <p>В первую очередь возникают определенные соотношения между передатчиком и каналом информации (цепочка: автор — изображение). Этот канал в очень большой степени поддается влиянию субъективизма автора, т.е. его видению вещей. Но окончательный выбор лежит на воспринимающем (зрителе): он точно так же субъективен, потому что воспринимаемое постоянно соотносится с тем, что зритель об этом знает, то есть какую это представляет информационную ценность.</p>
    <p>Таким образом, на этой схеме показаны те психологические трансформации, которые претерпевает объект на пути его превращения в изображение, а затем в визуальный образ, уже воспринимаемый зрителем. Заметим, что все эти трансформации — психологического свойства, и не имеют ничего общего с техническими искажениями, присущими любой воспроизводящей системе. Иногда эти искажения обусловлены, не столько несовершенством воспроизводящей системы, сколько неправильным пониманием задач, стоящих перед ней, вследствие психологических трансформаций, совершенно, как мы видим, неизбежных. На илл.11 показана последовательность наблюдения и восприятия изображения.</p>
    <p>Дело, конечно, не в том, какая схема точнее, - оставим это психологам, дело в том, что видимое и знаемое в нашем сознании сплетается самым причудливым образом. Это лейтмотив книги.</p>
    <p>Беглое перечисление особенностей психологического восприятия, надеюсь, убедило читателя в том, что, с одной стороны, изображение объекта и сам объект воспринимаются не подобными, хотя с физиологической точки зрения они подобны, и, с другой стороны, подчас нас вполне устраивает их подобие, хотя с точки зрения инструментальной, физической они сильно отличаются друг от друга. В верхней части схемы (илл.8) в действительности не меньше, если не больше, переменных, влияющих на ее функционирование, чем в нижней части, причем большинство этих переменных связано с субъективными ощущениями и другими особенностями, которые не поддаются точному измерению.</p>
    <image l:href="#pic25.jpg"/>
    <p><emphasis>Илл. 11 Последовательность наблюдения и восприятия изображения.</emphasis></p>
    <p>Такое положение вполне естественно, его не следует драматизировать, в искусстве не все может быть объяснено естественнонаучным подходом. Да и сам феномен цвета непрост: в нем содержится и объективное начало (свет) и субъективное (зрение). В природе цвета не существует, он возникает только в момент нашего восприятия как наше ощущение. Возможно, что другие живые существа видят мир совсем в других цветах, нежели мы.</p>
    <p>При разборе проблемы схожести цвета объекта и его изображения в произведении изобразительного искусства нельзя также забывать о сознательном, творческом изменении его для большей выразительности. В этом случае правомерно ли ставить вопрос о допустимости каких-либо ограничений для художника? Я думаю, что здесь каждый сам себе определяет предел. Недаром существует выражение, что любое произведение нужно оценивать по тем законам, которые оно само провозглашает, и единственным критерием может быть только эмоциональный ответ зрителя на послание автора. Поэтому материал, предлагаемый автором, скорее дает читателю повод для самостоятельных размышлений и поисков, чем навязывает какие-либо готовые решения.</p>
    <p>Блаженный Августин Аврелий (354-430 гг.), основываясь на идеях неоплатонизма, считал весь универсум (материальный и духовный) созданием бога, основанным на законах красоты. Основные структуры универсума, по его мнению, проявляются как практические — эстетические принципы: это целостность, единство, ритм (или число), равенство, подобие, соответствие, соразмерность, симметрия и гармония. Это философская основа гештальтпсихологии. А по существу это не что иное, как законы человеческого восприятия и логики, это законы нашего сознания, распространенные на универсум, на Вселенную, а ведь мы - часть Вселенной.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 2. Цвет </p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>Цветовая гармония</p>
    </title>
    <p>Феномен цвета совсем не прост. Как уже отмечалось, с одной стороны, цвет относится к физическим свойствам реальности, он может быть измерен с помощью приборов, а его свойства — математически смоделированы так, как это происходит в колориметрии, и в этом качестве цвет имеет объективное значение. С другой стороны, цвет — это субъективное психофизиологическое ощущение, которое воплощается в определенные эмоциональные состояния, различные у разных людей; причем эта его неоднозначность и представляет для изобразительного искусства главный интерес.</p>
    <p>Разбирая технологию цветного изображения, необходимо все время помнить об этих двух его ипостасях: естественнонаучной и психоэстетической. Если рассматривать феномен цвета в историческом плане, то эти два подхода обнаруживают себя достаточно четко. При этом попытки понять, что такое цвет и каково его значение в изобразительном искусстве и вообще в культуре, всегда выражаются в стремлении каким-либо образом систематизировать цвет, создать единую систему, а на ее основе проникнуть в тайну гармонических сочетаний. Вполне возможно, что цветовая гармония — это не объективная реальность, которую лишь надо открыть, как считали многие вслед за Ньютоном, а всего лишь свойство нашего эстетического сознания, как считал Гете; гармонии не существует вне нашего восприятия, как не существует вне восприятия понятия цвета. Поэтому в разные исторические эпохи у разных народов преобладали различные гармонические сочетания, а вернее, совершенно разные цветовые сочетания считались гармоничными или негармоничными.</p>
    <p>Проследим в самых общих чертах динамику изменения колористического идеала на материале изобразительного искусства. Но прежде несколько слов о символике цвета.</p>
    <p>Проблема цветовой символики связана и с психологическим воздействием цвета, и с его систематикой и классификацией. У истоков культуры цвет был равноценен слову, так как служил символом различных вещей и понятий, а наиболее устойчивыми цветовыми символами оказывались самые простые или основные цвета. Замечено, что роль цветовой символики в обществе пропорциональна доле мифологизма в его мышлении. По мере возрастания роли рационализма убывает и роль символики. В наше время цветовая символика сохраняет свои позиции в геральдике, функциональной окраске производственных объектов, в транспортной сигнализации и в сохранившихся бытовых ритуальных действиях.</p>
    <p>В более сложных случаях, как, например, в искусстве, обращение с цветом допускает такую же свободу (а точнее - многозначность в толковании), как обращение со словом в современной литературе. Сегодня некоторые теоретические предпосылки в колористических решениях, основанные на символике цвета, во многом кажутся слишком умозрительными и неубедительными. Само по себе цветовое решение может быть очень интересным и новаторским (как, например, в фильме кинооператора В. Стораро «Красные»), но теоретические обоснования, опирающиеся на субъективную символику, выглядят совершенно ненужными подпорками; во всем этом есть даже какая-то доля мистификации. Так, Стораро утверждал, что серо-коричневые тона в его фильме символизируют земные устремления персонажей, как корни и ствол дерева, а зеленые и вообще насыщенные оттенки, соответствующие свежей зелени кроны и цветам, символизируют их внутренний, духовный мир.</p>
    <p>В дальнейшем, разбирая вопросы колорита, мы будем подробно говорить о специфике киноколорита, о метафоричности цвета в кино, но здесь хотелось отметить, что рассуждения о символике цвета в кино в большинстве своем носят искусственный и надуманный характер.</p>
    <p>В эпоху греко-римской античности цвет стал предметом внимания и размышления философов, но взгляды философов цветоведов можно назвать скорее художественными, чем научными, потому что в основе их мироощущения лежали эстетические и даже этические предпосылки. Античные философы считали обязательным классифицировать цвета — выделять главные и производные, но подходили к этому в основном с мифологических позиций. По их мнению, главные цвета должны соответствовать главным стихиям (воздух, огонь, земля и вода — белый, красный, черный и желтый). Тем не менее Аристотелю уже было известно явление цветовой индукции, одновременный и последовательный цветовой контраст и многие другие явления, положенные затем в основу физиологической оптики. Но самое важное — это учение о цветовой гармонии.</p>
    <p>Античная цветовая эстетика стала для всего европейского искусства Возрождения таким же фундаментом, как античная философия для науки эпохи Просвещения. Гармония считалась универсальным принципом мироздания и прилагалась к множеству самых разнообразных явлений: к строению Космоса, к общественному устройству, к архитектуре, к отношению цветов и чисел, к музыке, человеческой душе и проч. В самом общем виде гармония означала принцип высшего, «божественного» порядка, заведенного не человеком, а высшими силами, но, несмотря на это, такой порядок вполне должен быть доступен пониманию человека, так как основан на разуме. В этом, кстати, отличие западного понятия гармонии от восточного, в котором всегда есть элементы мистики и непознаваемости.</p>
    <p>Вот некоторые положения античной гармонии применительно к цвету:</p>
    <p>1. Связь, сочетание отдельных элементов системы друг с другом. Гармония — это связующее начало. В цвете это выражается единством цветового тона, когда все цвета сближены как бы общим налетом, каждая краска или разбеливается (на задних планах), или зачерняется, или смягчается подмешиванием другой краски. Апеллес, по свидетельству Плиния, закончив картину, покрывал ее чем-то вроде сероватого лака, чтобы связать все цвета в гармоническое единство.</p>
    <p>2. Единство противоположностей, когда присутствуют те или иные противоположные начала, называемые контрастами. В монохромиях это контраст светлого и темного, хроматического и бесцветного (например, пурпур с белым, красное с черным), насыщенных цветов с малонасыщенными. Или это контрасты по цветовому тону — сопоставление красного и зеленого, желтого и синего и др., т.е. связь дополнительных, комплементарных цветов.</p>
    <p>3. Гармоничным может быть только связанное с мерой, а мера — это человеческие ощущения и чувства. По Аристотелю, всякое ощущение есть определение соотношений. Яркость и сила цвета должны быть не слишком сильными и не слишком слабыми. Яркий цвет, резкие контрасты считались варварством, достойным «каких-нибудь персов» (исконных врагов Эллады). Цивилизованный грек больше ценит красоту, чем богатство, тонкость искусства радует его больше, чем дороговизна материала.</p>
    <p>4. Понятие меры относительно, оно означает отношение измеряемой величины к единице измерения, поэтому включает в себя такие определения, как соразмерность, пропорции, отношения. Аристотель считал, что в «красивых» цветах пропорции, в которых взяты основные цвета, — не случайны: «Те цвета, в которых соблюдена наиболее правильная пропорциональность, подобно звуковым гармониям, представляются наиболее приятными. Таковы темно-красный и фиолетовый… и некоторые другие того же рода, которых мало по той причине, по которой мало и музыкальных гармонических созвучий».<a l:href="#n_8" type="note">[8]</a></p>
    <p>Вся практика античного прикладного искусства исходит из принципа, что в цвете больше ценится смешанность, чем чистота.</p>
    <p>5. Гармоническая система устойчива, потому что она уравновешена. Вселенная вечна потому, что она гармонично устроена, противоборствующие силы в ней взаимно погашают друг друга, создавая устойчивое равновесие. Если в картине фигуры одеты в яркие плащи, то эти относительно насыщенные пятна занимают по площади не более одной пятой или одной шестой части всей картины. Остальные цвета — малонасыщенные. Светлое к темному берется примерно в таком же соотношении. Благодаря такой пропорциональной системе достигается общая уравновешенность цветовой композиции: сильные, но короткие импульсы ярких и чистых цветов уравновешиваются более продолжительными, но слабыми полями темных и смешанных.</p>
    <p>6. Признак гармонии — ее ясность, очевидность закона ее построения, простота и логичность как в целом, так и в частях. Классическая цветовая композиция не задает зрителю трудных задач, в ней предпочтительны сопоставления близких или противоположных цветов и почти не используются в качестве цветовой доминанты сопоставления в среднем интервале, так как в них нет ни очевидной связи, ни противопоставления (подробнее об этом будет сказано на примере цветового круга).</p>
    <p>7. Гармония всегда отражает возвышенное. По Аристотелю, «мимезис» — это отражение действительности в формах самой действительности, искусство только подражает природе, но при этом не воспроизводит безобразного и некрасивого — это не входит в задачу искусства.</p>
    <p>8. Гармония — это соответствие и целесообразность, а также порядок. В этом принципе в самом общем виде выражено отношение античной эстетики к миру: целью культурной деятельности человека является превращение бесформенного и безобразного мира хаоса в прекрасный и упорядоченный космос. Любая гармоничная цветовая композиция так организована и упорядочена, что легко постигается человеческим разумом и поддается логическому истолкованию.</p>
    <p>Из этого перечисления основных признаков античной цветовой гармонии ясно, что многие из них не утратили своего значения и до настоящего времени.</p>
    <p>В средние века цвет служил своего рода средством сообщения информации или знаком, отличающим определенные объекты. Существовал как бы цветовой код, понятный всем членам общества. Он использовался во всех визуальных структурах, во всех творениях рук человеческих, которые были видимы: в архитектуре, убранстве храмов и дворцов, в одежде, живописи, скульптуре, книжной графике, театре. Причем по отношению к различным цветам существовала такая же иерархия, как и во всех других областях жизни. Были цвета «главные, божественные»: белый, золотой, пурпурный, красный и синий, а также желтый (он изображал золото). Ниже на иерархической лестнице стояли зеленый и черный. Такие же цвета, как серый, коричневый и им подобные, будто бы не замечались вовсе и их старались не использовать. Считалось, что созерцание «божественных» и «царственных» цветов возвышает дух человека, внушая ему благочестивый строй мыслей. Во Франции и Италии употребление синей краски даже контролировалось государством, подобно тому, как это делалось по отношению к пурпуру в поздней античности. Символическое значение белого цвета было закреплено в Священном писании, белый цвет означал святость, веру и пр. Черный цвет как символ смерти обозначал умерщвление плоти и вообще был знаком смирения и отказа от мирских радостей. Отсюда черный цвет одежды духовенства и монашества. Впрочем для высшего духовенства — прелатов Римской церкви «нерепрезентативный» черный цвет был заменен фиолетовым, потому что фиолетовый — ближайший к черному.</p>
    <p>В эпоху Возрождения работы Леона Батиста Альберти (1404-1472) и Леонардо да Винчи (1452-1519) теснее других были связаны с практикой изобразительного искусства и не потеряли своей актуальности до наших дней. Вопросы, затронутые в них, можно разбить на две группы:</p>
    <p>1) всевозможные цветовые явления в природе и живописи, влияние освещенности на цвет, рефлексы, воздушная перспектива, взаимодействие цветов (цветовая индукция, цветовые контрасты, цвет человеческого тела, некоторые особенности зрительного восприятия цвета иррадиация, адаптация и краевой контраст);</p>
    <p>2) вопросы цветовой эстетики применительно к живописи, т.е. какие сочетания цветов следует считать гармоничными, а какие — нет. Сегодня совсем не лишне напомнить то, о чем писал Альберти несколько сотен лет тому назад: «Мне кажется очевидным, что цвета изменяются под влиянием света, ибо каждый цвет, помещенный в тени, кажется не тем, какой он на свету».<a l:href="#n_9" type="note">[9]</a></p>
    <p>К сожалению, для многих наших современников это не кажется таким очевидным. «Цвета в отношении видимости очень родственны светам; а насколько они родственны, ты видишь по тому, что при отсутствии света отсутствуют и цвета, а по возвращении света возвращаются и цвета».<a l:href="#n_10" type="note">[10]</a></p>
    <p>По существу, здесь высказано основное положение, характеризующее весь процесс тоно- и цветовоспроизведения при изменении экспозиции.</p>
    <p>В ренессансном понимании по сравнению с античным уже различаются, как мы теперь говорим, основные характеристики цвета (цветовой тон, светлота и насыщенность). Интересно, что белому и черному отказано в названии цветов, но зато они признаны основными красками в живописи. «Черное и белое, — пишет Леонардо, — хотя и не причисляются к цветам, — так как одно есть мрак, а другое — свет, т.е. одно есть лишение, а другое порождение цвета, — все же я не хочу на этом основании оставить их в стороне, так как в живописи они являются главными, ибо живопись состоит из теней и светов, т.е. из светлого и темного».<a l:href="#n_11" type="note">[11]</a></p>
    <p>Несмотря на то, что теоретики Возрождения единодушны в том, что главные средства в живописи — это рисунок, композиция, перспектива и светотень, а цвету уделяется второстепенная, как бы украшательская роль, они, противореча себе, зорко отмечают рефлексы и окрашенные тени. Леонардо пишет: «Цвет тени каждого предмета всегда причастен цвету отбрасывающего тень предмета, и в тем большей или меньшей степени, чем этот предмет ближе или дальше от этой тени и чем он более или менее светоносен. Поверхность всякого затененного тела причастна цвету своего противостоящего предмета». «Белое более восприимчиво к любому цвету, чем какая угодно другая поверхность любого тела, лишь бы оно не было зеркальным».<a l:href="#n_12" type="note">[12]</a></p>
    <p>А Альберти пишет о рефлексах: «Гуляющий по лугу на солнце кажется зеленым с лица».</p>
    <p>Далее Леонардо продолжает: «Часто случается, что цвета теней на затененных телах не согласуются с цветами в светах или что тени кажутся зеленоватыми, а света розоватыми, хотя тело одного и того же цвета. Это случается, если свет идет к предмету с востока и освещает его светом своего сияния, а с запада находится другой предмет, освещенный тем же светом, но сам он иного цвета, чем первый предмет. Поэтому он отбрасывает свои отраженные лучи обратно на восток и освещает своими лучами обращенную к нему сторону первого предмета. Я часто видел на белом предмете красные света и синеватые тени».<a l:href="#n_13" type="note">[13]</a></p>
    <p>Эти наблюдения Леонардо были использованы в живописи только в конце XIX века импрессионистами, а сам он, вопреки очевидным фактам, в своей художественной практике не мог переступить традиций локальной живописи и предостерегал от этого своих современников. Для художников раннего Возрождения цвет предметов представлялся как их неотъемлемое свойство, он выступал всегда неизменным и только разбавлялся или, соответственно, затемнялся белой или черной краской, поэтому проблема цветовой гармонии для них решалась путем сочетания предметных или локальных цветов, которые соответствующим образом, исходя из композиции, группировались на плоскости картины.</p>
    <p>Всем известны шедевры Ренессанса, где таким способом достигались удивительные декоративные эффекты. Это живопись Рафаэля, Микеланджело, Боттичелли и других художников, связанных с культурой Академии Корреджо. Позднее же Возрождение совсем иначе относилось к эстетике цветовых сопоставлений, чем Альберти и Леонардо, которые контраст локальных цветов считали основой гармонии. Позднее эстетика гармонии через оппозицию уступила место эстетике гармонии через аналогию, если говорить современным языком. Но яркий декоративный эффект, который достигается гармонией локальных цветов, до сих пор используется в живописи. Например, в картинах Петрова-Водкина.</p>
    <p>Есть любопытная точка зрения, которая объясняет, почему ренессансные художники писали локальным цветом. Дело в том, что техника, в которой они работали (темпера), не позволяла накладывать один слой краски на другой. Это стало возможным, когда братья Ван Эйк, начали использовать масляные краски. Если принять эту версию, то придется признать, насколько сильно техника влияет на эстетику, что и подтверждается в наши дни на примере цветной фотографии, кино и телевидения.</p>
    <p>XVII век был переломным в истории европейской культуры. Основными методами науки стали рационализм и механицизм. Исследователи видели свою задачу в препарировании исследуемого предмета, разделении его на составные части, при этом, конечно, анализ господствовал над синтезом, и системный подход, как мы сейчас говорим, в этом случае был невозможен. Несмотря на это, Ньютона можно считать основоположником физической науки о цвете, потому что он поставил ее на прочный фундамент физического эксперимента с математической обработкой результатов. Он утверждал органическое единство света и цвета, их физическое тождество и считал, что цвет всегда есть и лишь проявляется в определенных условиях: «Я нашел, что все цвета всех тел порождаются не иначе как из некоего расположения, способствующего отражению одних лучей и пропусканию других».<a l:href="#n_14" type="note">[14]</a> Ньютон создал объективную физическую основу систематики цвета, замкнув естественные спектральные цвета пурпурным цветом и расположив их по кругу.</p>
    <image l:href="#pic26.jpg"/>
    <p><emphasis>Илл.12 Цветовой круг Ньютона.</emphasis></p>
    <image l:href="#pic27.jpg"/>
    <p>Этот круг (илл.12) оказался очень удобным инструментом для расчета результатов смешивания цветовых лучей (аддитивного синтеза).</p>
    <p>Несколько позже именно учение Ньютона побудило Гете приняться за исследование цвета, как бы мы сейчас сказали, на альтернативной основе, в результате чего возникла физиологическая оптика и учение о психологическом воздействии цвета.</p>
    <p>В XIX веке научную систематику цвета используют уже живописцы; Делакруа показал, как при помощи цветового круга и треугольника облегчить решение колористических задач, а в 70-е годы импрессионисты и неоимпрессионисты уже используют оптическое сложение цветов в своей художественной практике. Это невозможно было сделать, не зная учения Ньютона.</p>
    <p>Великий фламандский живописец Рубенс вызвал в свое время яростные нападки коллег за то, что его палитра была более многоцветна, чем это позволяли каноны классицизма. Цвет в искусстве барокко тогда вышел на одно из главных мест, но теоретически это никак не осмысливалось, и лишь в 1673 году Роже де Пиль в своих «Диалогах о цвете» охарактеризовал особенности этого стиля по отношению к живописи.</p>
    <p>1. Цвет — это не второстепенное средство: «В картинах особенно ценится хорошо разработанный колорит, даже если рисунок посредственный. И именно потому, что рисунок можно найти в другом: в гравюрах, статуях, рельефах… в то же время как красивый колорит найдем только в картинах».<a l:href="#n_15" type="note">[15]</a></p>
    <p>2. В колорите не следует бояться преувеличения: «Как рисовальщик корректирует пропорции своей модели, так живописец не должен буквально воспроизводить все краски, которые он видит; он отбирает те, которые ему необходимы, а если считает нужным — добавляет другие, чтобы получить такой эффект, который будет способствовать достижению красоты».<a l:href="#n_16" type="note">[16]</a></p>
    <p>3. В живописи нет различия между светотенью и цветом, светотень неразрывно связана с цветом: «Правильно употребленные света и тени выполняют ту же работу, что и цвета».<a l:href="#n_17" type="note">[17]</a></p>
    <p>4. Свет и цвет являются композиционными элементами: «Способность, называемая «светлое-темное», — это способность распределения светов не только на отдельных предметах, но на всей поверхности картины».<a l:href="#n_18" type="note">[18]</a></p>
    <p>Роже де Пиль считал, что продуманным распределением светотени и цвета в картине можно достичь единства композиции, как бы много ни было в ней элементов. В качестве примера использовался принцип «гроздь винограда», открытый Тицианом. Тициан громоздил предметы или фигуры вместе, как будто в гроздь винограда, в которой освещенные ягоды создают общую светлую массу, а те, которые в тени, составляют темную массу. От этого вся группа хорошо обозревается одним взглядом, но при этом хорошо различимы и отдельные ее части. Рубенс жил некоторое время в Венеции, где якобы Тинторетто рассказал ему, что в многофигурных композициях Тициан использовал этот принцип «грозди винограда».</p>
    <p>5. По мнению Роже де Пиля, основу цветовой гармонии составляют контрастные сопоставления, а также «симпатии цветов», т.е. созвучия оттенков одного цвета. И несмотря на то, что фундаментальным для колоризма является контрастное сопоставление (тепло-холодное), все же между двумя противоположными цветами всегда должен быть третий, средний, участвующий в одном и в другом, чтобы достичь гармонии. Этому служат рефлексы, и гармония достигается, прежде всего, благодаря рефлексам.</p>
    <p>Де Пиль писал также о психологическом воздействии цвета, о цветовых ассоциациях. Он делил цвета на тяжелые и легкие, отдаляющиеся и приближающиеся, вводил термин «земные» (коричневый) и «воздушные» (голубой). В окраске предметов он различал локальный цвет (обычно цвет светов), рефлекс, блик и цвет освещения, и это было большим шагом вперед.</p>
    <p>Немецкий поэт Вольфганг Гете писал: «Все, что я сделал как поэт, отнюдь не наполняет меня особой гордостью. Прекрасные поэты жили одновременно со мной, еще лучшие жили до меня и, конечно, будут жить после меня. Но что я в мой век являюсь единственным, кому известна правда о трудной науке о цветах, — этому я не могу не придавать значения, это дает мне сознание превосходства над многими».<a l:href="#n_19" type="note">[19]</a></p>
    <p>Гете принципиально, мировоззренчески расходился с позицией Ньютона и считал, что должен бороться с его «заблуждениями». Он искал принцип гармонизации цветов не в физических законах, а в закономерностях цветового зрения, и надо отдать ему должное, во многом был прав; недаром его считают родоначальником физиологической оптики и науки о психологическом воздействии цвета.</p>
    <p>Над своим «Учением о цвете» Гете работал с 1790 по 1810 г, т.е. двадцать лет, и основная ценность этого труда заключается в формулировании тонких психологических состояний, связанных с восприятием контрастных цветовых сочетаний. Гете описывает в своей книге явления цветовой индукции — яркостной, хроматической, одновременной и последовательной — и доказывает, что цвета, возникающие при последовательном или одновременном контрасте, не случайны. Все эти цвета как бы заложены в нашем органе зрения. Контрастный цвет возникает как противоположность индуцирующему, т.е. навязанному глазу, так же как вдох чередуется с выдохом, а любое сжатие влечет за собой расширение. В этом проявляется всеобщий закон цельности психологического бытия, единства противоположностей и единства в многообразии.</p>
    <p>В каждой паре контрастных цветов уже заключен весь цветовой круг, так как их сумма — белый цвет — может быть разложена на все мыслимые цвета и как бы содержит их в потенции. Из этого следует важнейший закон деятельности органа зрения — закон необходимой смены впечатлений. «Когда глазу предлагается темное, то он требует светлого; он требует темного, когда ему преподносят светлое, и проявляет свою жизненность, свое право схватывать объект тем, что порождает из себя нечто, противоположное объекту».<a l:href="#n_20" type="note">[20]</a> Вспомним «маятник эмоций», о котором мы упоминали в предыдущей главе.</p>
    <p>Опыты Гете с цветными тенями показывали, что диаметрально противоположные (комплементарные) цвета и являются как раз теми, которые взаимно вызывают друг друга в сознании зрителя. Желтый цвет требует сине-фиолетового, оранжевый — голубого, а пурпурный — зеленого, и наоборот. Гете тоже построил цветовой круг (илл,13), но последовательность цветов в нем — это не замкнувшийся спектр, как у Ньютона, а хоровод из трех пар цветов. А пары эти — дополнительные, т.е. наполовину порожденные человеческим глазом и только наполовину независимые от человека. Самые гармоничные цвета — это те, которые расположены напротив, на концах диаметров цветового круга, именно они вызывают друг друга и вместе образуют целостность и полноту, подобную полноте цветового круга. Гармония, по Гете, — это не объективная реальность, а продукт человеческого сознания.</p>
    <image l:href="#pic28.jpg"/>
    <p><emphasis>Илл.13 К теории цветовой гармонии Гете.</emphasis></p>
    <p>По Гете, кроме гармонических сочетаний, бывают «характерные» и «бесхарактерные». К первым относятся пары цветов, расположенные в цветовом круге через один цвет, а ко вторым — пары соседних цветов. Гармонический колорит, по Гете, возникает тогда, «когда все соседние цвета будут приведены в равновесие друг с другом». Но гармония, считает Гете, несмотря на все ее совершенство, не должна быть конечной целью художника, потому что гармоничное всегда имеет «что-то всеобщее и завершенное, и в этом смысле лишенное характерности». Это необыкновенно тонкое замечание перекликается с тем, что впоследствии говорил Арнхейм об энтропийном характере процесса восприятия изображения и о том, что сгармонизированным по всем параметрам изображениям часто не хватает выразительности, экспрессии.</p>
    <p>Книга Гете содержит несколько очень тонких определений колорита. Например, в живописи существует прием смещения всех красок к какому-либо одному цвету, как если бы картина рассматривалась сквозь цветное стекло, например желтое. Гете называет такой колорит фальшивым. «Этот ненастоящий тон возник благодаря инстинкту, из непонимания того, что надлежит делать, так что вместо целостности создали однородность». Подобная цветовая лессировка, часто считающаяся в цветном кинематографе признаком хорошего вкуса, совсем не заслуживает к себе столь почтительного отношения и что есть другие, более совершенные способы получения цветовой гармонии, которые, правда, требуют большего труда и более высокой изобразительной культуры.</p>
    <p>Читателю может показаться, что такой большой экскурс в историю живописи излишен, что все разбираемые вопросы имеют отношение только лишь к живописи, но это не так. Дело в том, что все наблюдения Гете о цветовых взаимодействиях, о гармонии относятся не только к цветному объекту, но, в такой же степени, и к его изображению, поскольку законы восприятия цвета и контраста в обоих этих случаях — едины. Иначе мы никогда не смогли бы осознавать подобие объекта и изображения, а самое главное — никогда бы не смогли испытывать того эмоционального состояния, которое возникает при восприятии произведения изобразительного искусства.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Современная систематика цвета </p>
    </title>
    <p>Как известно, цвет — величина трехмерная и характеризуется цветовым тоном, светлотой и насыщенностью. Особо следует подчеркнуть, что если взять несколько разных по своему цветовому тону цветов, но максимальной насыщенности, то светлота их будет различна: желтый насыщенный будет самым светлым, фиолетовый — самым темным, а красный и зеленый будут занимать промежуточное, среднее между желтым и фиолетовым, положение. Это то, что художники называют собственной светлотой цвета, и то, что имел в виду Лэнд, когда подчеркивал, что «цвет привязан к светлоте в гораздо большей степени, чем обычно полагают». Следует обратить на это внимание, потому что данное обстоятельство имеет основополагающее значение при тоно- и цветовоспроизведении. А также потому, что в колориметрии это не нашло достаточно ясного отражения. Дело в том, что цветовой тон, светлота и насыщенность хотя и относятся как бы к области физики и представляют собой вполне конкретные измеряемые величины, но одновременно они служат и основными понятиями из области психологии зрения, поскольку, как уже не раз отмечалось, феномен цвета имеет двойственный характер.</p>
    <p>В связи с этим хотелось бы обратить внимание на то, что все модели цветового пространства, например цветового тела Освальда, надо понимать следующим образом (илл.14).</p>
    <image l:href="#pic29.jpg"/>
    <image l:href="#pic30.jpg"/>
    <p><emphasis>Илл.14 Цветовое тело Освальда.</emphasis></p>
    <p>Светлоясные и темноясные цвета соответствуют степени освещения или притемнения основного (экваториального) цвета. Следует помнить, что цветовое пространство (цветовое тело), которое мы изображаем в книге или в цветном атласе, не может быть идентичным подлинному цветовому телу, которое должно выражать полный цветовой охват нашего зрения. Это всего лишь условная полиграфическая модель. В самом лучшем цветном атласе цветовое тело всего лишь показывает цветовой охват полиграфического способа воспроизведения. На илл.15 показано цветовое тело Манселла, а на илл.16 цветовой (экваториальный) разрез этого тела.</p>
    <image l:href="#pic31.jpg"/>
    <p><emphasis>Илл.15 Цветовое тело Манселла.</emphasis></p>
    <image l:href="#pic32.jpg"/>
    <p><emphasis>Илл.16 Цветовой (экваториальный) круг Манселла.</emphasis></p>
    <p>Будучи художником-практиком, Манселл учел, что цвета и тем более реальные краски, для систематизации которых он и придумывал свое цветовое тело, не могут быть одинаковой светлоты при максимальной насыщенности. Желтый насыщенный цвет всегда будет светлее зеленого насыщенного, а фиолетовый насыщенный всегда будет темнее красного насыщенного. Поэтому самые насыщенные цвета лежат на разных уровнях, а по экватору расположены цвета одной светлоты. При этом число светлотных градаций для каждого цвета — не одинаково, векторы светлоты имеют разную длину. В результате цветовое пространство (цветовое тело) Манселла имеет сложную, несимметричную форму.</p>
    <p>Полный цветовой охват нашего зрения недостижим ни для какой, самой совершенной системы технического цветовоспроизведения как нравственный идеал, который всеми подразумевается, но который не существует в действительности. Говоря о цветовом пространстве, об этом часто забывают, как забывают о том, что изменение цветов по вертикальной оси цветового тела означает не столько примесь к цвету белой или черной краски, но главным образом, высветление, разбеливание предметного цвета при сильном освещении и затемнение его в глубокой тени. Эта разница в подходе имеет огромное значение для всей практики изобразительного искусства, она связана с изменением реального предметного цвета в зависимости от силы освещения. От того, в какую яркостную зону попадает тот или иной цвет на объекте в зависимости от условий светлотной адаптации нашего зрения. Хотелось бы отметить, что графики цветности МКО, которые воспроизводятся во многих книгах по цветоведению и в которых наглядно сравниваются локусы зрения стандартного наблюдателя и субтрактивного цветного синтеза, мало что дают для художественной практики; именно в силу своей двухмерности, когда учитываются только цветовой тон и насыщенность, но не учитывается светлота (илл.17).</p>
    <image l:href="#pic33.jpg"/>
    <p><emphasis>Илл.17 Спектральный локус и области цветов на диаграмме цветностей в системе «XYZ» МКО — 1931 г.</emphasis></p>
    <p>Фактически это преобразованный цветовой треугольник Максвелла. Внутри локуса восприятия цвета глазом стандартного наблюдателя расположены локусы цветовоспроизводящей системы цветного телевидения и субтрактивного синтеза реальных красителей кинематографического процесса.</p>
    <p>Именно светлота является важнейшим фактором цветного изображения, но она-то как раз и не учитывается этими графиками, которые имеют значение лишь для сугубо инженерного, технического подхода к цвету.</p>
    <p>Кроме того, что любое из цветовых тел показывает изменение цвета при разбеливании и затемнении, оно, поскольку в нем учитывается светлота цвета, служит моделью, на которой можно конкретно проверять и подбирать гармонию разных цветов.</p>
    <p>В цветовом круге (например, цветовом круге Гете) можно было проследить два типа гармонии: 1) по оппозиции, т.е. по противопоставлению и 2) по аналогии, т.е. сходству. Первый тип — это «гармонические» и «характерные» сочетания (по диаметру и большой хорде), а второй тип — это «бесхарактерные» и «слабые» сочетания, т.е. по малой хорде и по радиусу цветового круга (когда сопоставляются цвета одного цветового тона, но разной насыщенности). Но в каждом из этих сочетаний светлота не учитывается, ее просто нет. Реальная же гармония, т.е. та, которая присутствует в произведениях изобразительного искусства, всегда учитывает (и не в последнюю очередь!) светлоту сопоставляемых цветов. Поэтому истинные линии гармонизации проходят в цветовом пространстве не только в плоскости цветовых кругов, но переходят из одного круга в другой как секущие по всем направлениям цветового тела.</p>
    <p>В практике художественной деятельности это означает, что возможности гармонизации различных цветов безграничны, т.е. можно добиться гармоничного сочетания между любыми цветами, вопрос только в том, что при этом нужно учитывать (т.е. менять, подбирать) их светлоту. Изменение светлоты сочетаемых цветов — одно из самых могучих и универсальных средств гармонизации. На практике не так важно точное колористическое подобие в цвете (например, костюма), как то, что он хорошо освещен или находится в тени, или пересвечен. Изменением контраста освещения на объекте можно неузнаваемо изменить всю цветовую гармонию в кадре, при этом одни цвета погаснут (хотя при других условиях освещения они выглядели бы довольно яркими, насыщенными), а другие вспыхнут как яркие цветовые акценты (хотя при других условиях освещения эти цвета никак визуально и психологически не выделяются.)</p>
    <p>Замечательный русский художник и педагог Николай Петрович Крымов считал, что главное в живописи — это правильное нахождение тональных, т.е. светлотных, соотношений: «Я много думал о том, что такое реалистическая живопись, и убедился, что живопись есть передача тоном (плюс цвет) видимого материала. Тоном я называю степень светосилы цвета. Верное видение тона более важно для художника, чем видение цвета, потому что ошибка в тоне дает неверный цвет. Без верно взятого тона невозможно правдиво передать общее состояние природы, пространство и материал. Некоторые же изменения цвета не могут повлиять на эти три основных элемента реалистической картины. Видеть тон гораздо труднее, чем видеть цвет… Чувство общего тона и есть самое главное в живописи. Верно взятый тон освобождает художника от выработки деталей, дает глубину картине, размещает предметы в пространстве. Живописным можно назвать только такое произведение, в котором уловлен, найден общий тон и верные отношения между тонами отдельных предметов и частей картины».<a l:href="#n_21" type="note">[21]</a> Надеюсь, читатель отчетливо понимает, что Крымов верным тоном называет верные светлотные соотношения разных цветов. В очень яркой и доходчивой форме Крымов объяснял, что такое гармония применительно к цвету и тону: «Как-то мне дали одного голландца реставрировать. Небо было голубое-голубое. Когда-то принято было говорить, что Рафаэль писал какими-то особыми красками, более яркими, что вообще итальянцы писали голубое небо такими замечательными голубыми красками, каких теперь не делают. И вот я пробую заделать дырку голубой краской — совсем не то, не получается. Получается очень светло и голубо. Тогда я начал темнить и дошел до умбры, смешанной с зеленой краской. Все остальное у голландца было красноватое, рыжеватое, и облака красноватые, и вот на этом фоне умбристое небо казалось страшно голубым. Так что никаких особых красок у старых мастеров не было. Говорят, что Рембрандт писал очень светлыми красками, что подбавлял белила, а потом лессировал желтым и поэтому у него так светятся освещенные солнцем места. Я взял белую бумажку и стал ее прикладывать к этим местам — они оказались темными, как сапог. Но гармония, общий тон выражены настолько, что нам эти места кажутся сияющими».<a l:href="#n_22" type="note">[22]</a></p>
    <p>Если внимательно прочитать этот отрывок, то окажется, что в нем содержится очень много тонких наблюдений о психологических особенностях восприятия цвета. В данном случае не имеет значения, что речь идет о картинах, о живописи, ведь для зрителя эти картины — цветные объекты, а не только изображения реальностей, которые ранее видел художник. Важно понять, что цвета, взаимовлияя друг на друга, обусловливая друг друга, превращаются в некое единство, именуемое колоритом и выражаемое гармонией.</p>
    <p>И, наконец, еще одно принципиальное замечание: когда говорят о цветовой гармонии, то не следует думать, что речь идет об удачном или неудачном сочетании пары каких-либо цветов. Два любых цвета, как две любых музыкальных ноты, не могут образовать никакого гармоничного единства. Только присоединяя к двум первым нотам — третью, четвертую, пятую и т.д., можно ощущать некий гармоничный строй. То же самое и в цвете. Например, при съемке портрета, в зависимости от цвета лица, волос и глаз, подбирается цвет костюма, а это, в свою очередь, определяет цвет фона. Каждый из этих основных элементов композиции сам включает в себя более мелкие детали (света, тени, полутени, блики и рефлексы), которые тоже должны быть в пределах единой гармоничной структуры, заранее выбранной автором портрета.</p>
    <p>Существует много исследований эмоционального значения цвета, начиная с Гете, но коль скоро речь идет не о лабораторных опытах, а о художественных композициях программного характера (живопись, кино, телевидение, театр), то в этих случаях эмоциональное восприятие цвета усложняется содержательным моментом. Было бы даже правильнее говорить об амбивалентности психологического воздействия цвета. Многие считают, что конкретная сюжетная ситуация изменяет эмоциональное звучание данного цвета не как угодно, а только на прямо противоположное общепринятому, как, например, ясное голубое небо на картинах Сальвадора Дали внушает человеку не безмятежное состояние, а чувство ужаса. Сергей Эйзенштейн писал по этому поводу: «В искусстве решают не абсолютные соответствия, а произвольно образные, которые диктуются образной системой того или иного произведения. Здесь дело никогда не решается и никогда не решится непреложным каталогом цветосимволов, но эмоциональная осмысленность и действенность цвета будет возникать всегда в порядке живого становления цветообразной стороны произведения, в самом процессе формирования этого образа, в живом движении произведения в целом».<a l:href="#n_23" type="note">[23]</a></p>
    <p>Теперь немного о физиологической оптике. Как известно, до настоящего времени нет законченной теории цветового зрения, хотя проведено очень много исследований, как, кстати, нет и анатомического подтверждения, позволяющего безусловно принять трехкомпонентную модель цветового зрения. Несмотря на это, всеми отмечена одна особенность, которая заключается в том, что яркость предметов воспринимается суммированием ощущений, создаваемых тремя типами цветоощущающих рецепторов, а цвет определяется отношением этих ощущений, т.е. яркость и цвет имеют разные механизмы распознавания, и, может быть, этим объясняется тот факт, что и яркость и цвет мы не можем анализировать одновременно.</p>
    <p>Еще примерно сто лет назад было обнаружено, что мелкие предметы человек видит дихроматично, т.е. двухцветно, как смесь лишь двух цветов: оранжевого и голубого. А при наблюдении еще более мелких предметов мы вообще перестаем ощущать цвет и видим эти предметы как бесцветные, черно-белые. И только предметы, видимые под угловым размером на сетчатке глаза более 10 минут, воспринимаются нормально, трехцветно. Считают, что такое возможно благодаря нерегулярности, неравномерности расположения зрительных элементов на сетчатке. Возможно, что эта особенность зрения связана с восприятием коричневого цвета. Цвет в «электронном зрении», в телевидении, имеет точно такую же особенность (трехцветность для больших предметов, двухцветность для маленьких и монохромность для совсем маленьких). Считается, что при яркости светового потока не менее 0,001 кд./кв.м. в процессе видения участвуют колбочки, они-то и воспринимают цвет, а при малой яркости, менее 0,001 кд./кв.м., в процессе видения участвуют только палочки, которые не различают цвета. Все это выглядит очень убедительно при ссылке на так называемое сумеречное зрение. Однако можно легко представить себе какой-либо цветной объект (предмет), освещенный нормально, ярко (например, как в обычной комнате), но так контрастно, что в светах предметный цвет виден хорошо, а в тенях — не виден, тени кажутся почти черными. Можно предположить, что света мы видим колбочками, а тени — палочками (мы ведь видим тени почти бесцветными, черными!).</p>
    <p>Теперь представим себе, что — как это ежедневно происходит во время киносъемки — включается яркий свет, и тоже такой контрастный, что тени опять кажутся нам черными, бесцветными, при том, что в светах цвет виден хорошо. Получается, что мы опять видим света колбочками, а тени палочками. Но ведь освещенность теней (как, впрочем, и светов) увеличилась в 15-20 раз! И при такой освещенности колбочки вполне могут распознать цвет и в тени, однако этого не происходит, тень по-прежнему воспринимается бесцветной, черной. В чем же тут дело? Каждый может вспомнить черные, контрастные тени на объекте, освещенном ярким солнцем (в лесу, например).</p>
    <p>В последнее время стало ясно, что если говорить об иерархии свойств светочувствительных фотографических материалов, то на втором месте по своему значению находится светочувствительность, а широта — на первом, хотя раньше это не казалось таким бесспорным.</p>
    <p>Что же касается колбочек и палочек, то, может быть, все дело не в их чувствительности к свету, а в их, так сказать, широте? Если палочки способны ощущать контраст между белым и черным (а он довольно большой), то они не способны видеть цвет. А колбочки, наоборот, ощущают цвет, но только в пределах очень маленького интервала яркостей. Утрата способности видеть цвет — это расплата за возможность воспринимать большой контраст; а для того чтобы ощущать цвет, приходится расплачиваться сужением рамок контраста; видимо, дело обстоит именно таким образом.</p>
    <p>Наш зрительный анализатор имеет определенную широту, как любой светочувствительный материал, и его способность воспринимать разницу в светлоте, а точнее, разницу между самым светлым и самым темным имеет определенный предел, за которым эти различия уже не ощущаются. Тот интервал яркостей, в пределах которого мы видим окружающий нас мир, есть величина, гораздо более постоянная, чем обычно принято считать. Вполне вероятно, что определенная (и конечная) величина этого интервала яркостей непосредственно связана с нашей способностью вообще воспринимать цвет. Другими словами: могли ли мы именно так воспринимать контраст, если бы наше зрение не было цветным? Возможно, что определенные рамки, которые ставит нам природа при восприятии контраста, обусловлены способностью воспринимать цветовые различия.</p>
    <p>Профессионалы хорошо знают, что, например, несенсибилизированная черно-белая пленка (в отличие от панхроматической) совершенно непривычно передает контраст снимаемого объекта за счет непривычных для нашего глаза тональных соотношений различных цветов друг к другу, к которым несенсибилизированная пленка чувствительна не так, как наш глаз. И это происходит без всякого вмешательства контраста освещения или контраста проявления (фотохимического контраста), а только за счет тональных перераспределений между различными цветами внутри кадра. На примере пленки, чувствительной к инфракрасной области спектра, мы можем видеть, как под влиянием изменения цветоделительных свойств меняется и тональный контраст изображения: то, что было темным, становится светлым, и наоборот, и весь мир мы начинаем видеть как бы глазами собаки или пчелы. Изменение цветоделительных свойств широко применяется как выразительный прием в кинематографе и фотографии, точно так же, как окрашивание специальными фильтрами бесцветных (для нашего глаза) бликов поляризованного света, отраженного от различных глянцевых поверхностей объекта (илл.18,цв).</p>
    <p>Применительно к цвету гораздо целесообразнее пользоваться понятием цветового охвата, чем понятием широты. Цветовое тело, или цветовое пространство, олицетворяет идеальный цветовой охват или тот полный набор цветов, который способен воспринимать наш глаз. Другие цветовоспроизводящие системы, например фотохимическая (пленка), или электронная (телевидение), или полиграфическая, по разным причинам имеют цветовой охват гораздо менее совершенный, чем цветовой охват глаза, и это видно на графике цветности (илл.17.). Наглядно представить себе цветовой охват сквозного кинематографического процесса можно, напечатав негатив серой шкалы или любой другой негатив с оптимальным интервалом плотностей на всех значениях цветового паспорта копировального аппарата. Это будет реальный цветовой охват с учетом свойств реальных пленок (негативной и позитивной), с учетом процессов обработки (негатива и позитива) и процессов печати (субтрактивного или аддитивного) и т.д. Для человека, который впервые увидел отпечатанный таким образом позитив, будет большим сюрпризом и неожиданностью богатство цветового охвата. Он будет приятно удивлен тем, что в позитиве много таких оттенков цветов, о которых он не предполагал, рассматривая не условное изображение серой шкалы, а какое-либо обычное изображение объекта в текущем материале.</p>
    <p>Действительно, набор цветов при этом нисколько не уступает любому самому лучшему набору масляных красок, которыми пользуются все живописцы последние 500 лет! Замечательно, что многие выдающиеся мастера живописи сетовали на то, что им не хватает жизни, чтобы освоить возможности их палитры (т.е. те реальные краски, которые существовали при их жизни). А мы, имея палитру ничуть не беднее, потому что цветовые охваты субтрактивного синтеза масляных красок и красителей в позитивном изображении очень совпадают, постоянно жалуемся на плохую пленку, оправдывая этим плохое качество цвета в фильмах! Неужели дело только в том, что мы часто не умеем правильно распорядиться нашей палитрой?</p>
    <p>В действительности живописец, используя довольно ограниченное количество красок, может произвольно менять цвет в тех или иных участках картины по сравнению с тем цветом, который он видит в реальности, ради большей выразительности, в ущерб «правильному» цветовоспроизведению. Это аксиома, о которой не стоило бы упоминать, если бы не пришлось вслед за этим подчеркивать, что кинооператор, оператор телевидения или фотограф лишен такой возможности. Во всяком случае, эти возможности довольно ограниченны. Например, можно использовать различные светофильтры, влияющие только на цвет неба или на цвет бликов, отражающих поляризованный свет. Можно менять контраст кадра за счет освещения или менять его на отдельных участках изображения за счет серых оттененных фильтров, фильтров контраста или за счет дополнительной дозированной засветки. Можно использовать цветные оттененные или сплошные светофильтры или цветную подсветку на объекте, но все эти манипуляции выглядят довольно примитивно по сравнению с возможностями художника-живописца, с тем, как он может вмешиваться в цветовой строй своего произведения.</p>
    <p>Есть определенный предел, до которого можно использовать фотографическую природу кинематографа, дальше которого нарушение этой природы мстит за себя.</p>
    <p>Использование многовекового опыта живописи заключается не только в заимствовании композиционных, колористических или других формальных решений, а в подходе к познанию действительности, познанию закономерностей цветовых взаимодействий на объекте съемки за счет освещения. У живописи можно позаимствовать метод обучения «чувству цвета», научиться различать видимое и знаемое в цвете.</p>
    <p>Гете в своей теории цвета упоминал о нравственно-эмоциональном значении цвета в жизни людей. Говоря о восприятии цвета, он сравнивал его с восприятием музыки, хотя физическая природа музыки совсем иная. Он считал, что эти два разных физических явления имеют одинаковый алгоритм восприятия. Гармонии в музыке, как и гармонии в цвете, не существует в природе, гармонизируют ее наши чувства. Применительно к цвету наше представление о мировом порядке опосредованно выражается в гармонии цвета. То, о чем писал Гете, весьма субъективно и не поддается никаким измерениям, и поэтому многие до сих пор считают, что его теория цвета почти бесполезна для практики. Самым слабым местом в его теории являются именно конкретные рекомендации, но важно другое — формирование принципа относительности в восприятии цвета, дуализм понятия цвета, диалектическое двуединство объективного и субъективного.</p>
    <p>Рассуждения Гете — это не талантливый парадокс, а, как свидетельствуют опыты Лэнда (изобретателя процесса «Полароид» в цветной фотографии), гениальное предвидение. Возможно, что субъективная сторона в восприятии цвета вообще не может быть изучена и постигнута строго научными методами, а подвластна только лишь деятельности эстетической, в процессе художественной практики путем индивидуального продвижения по этому пути.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Предметный цвет </p>
    </title>
    <p>Прежде чем начать эту главу, хотелось бы обратить внимание читателя еще на одно важное обстоятельство, связанное с представлением о цвете. Известно, что цвета делятся при их восприятии на предметные и аппертурные. Предметные связаны с конкретными материальными предметами, их фактурой, материалом, и зависят они не столько от свойств поверхности, сколько от условий освещения этих поверхностей. Крымов, говоря, что «если цвет не освещен — его не существует», имел в виду именно предметный цвет. Аппертурный цвет — это, так оказать, цвет в чистом виде, без привязки к какой-либо поверхности. Обычно все опыты по психологическому воздействию цвета производятся с аппертурными цветами. В художественной практике эти цвета встречаются довольно часто: это цвет голубого неба, цвет просвеченной воздушной дымки, цвет пламени или другого источника света, где отсутствует фактура, или же нерезкие цветные пятна на переднем плане в кадре (цветы, листья и пр.) (илл.19,цв.).</p>
    <p>Интересно, что если в кадре, освещенном теплым светом свечи или керосиновой лампы, поместить яркий голубой предмет, то зритель, подсознательно понимая, что при подобном спектральном составе освещения, где преобладают желтые и оранжевые лучи, любой предмет голубого цвета должен изменить свой цвет, будет воспринимать этот яркий голубой предмет как светящийся собственным голубым светом, чуждым всей остальной цветовой и световой атмосфере, т.е. не как предметный, а как аппертурный цвет.</p>
    <p>Подобный эффект восприятия иногда используют как художественное средство. Но вернемся к предметному цвету.</p>
    <p>Часто задают вопрос: есть ли какие-либо особенности в передаче зеленого цвета? В вопросе содержится некоторый подвох, ведь в действительности нас интересует не колориметрически точная передача аппертурного зеленого цвета, а цвет зелени, цвет растительного покрова (травы, листьев и пр.). Вообще, почему возникла и до сих пор существует проблема «правильной» передачи зелени (особенно в кино и фотографии, в телевидении дело обстоит несколько лучше)? Может быть, потому, что зелень (а также лицо человека) — это те предметные цвета, которые чаще всего встречаются в кадре и о которых у любого зрителя существует устойчивое представление, что их он знает и помнит очень хорошо.</p>
    <p>Эжен Делакруа писал: «Констебль говорит, что превосходство зелени его лугов объясняется тем, что этот зеленый цвет представляет собой сложное сочетание множества оттенков зеленого. Недостаточная яркость и живость зелени у большинства пейзажистов происходит именно оттого, что они обычно передают зелень одним цветом. То, что он говорит о зеленом цвете для лугов, применимо и ко всякому другому тону».<a l:href="#n_24" type="note">[24]</a></p>
    <p>Как видим, с точки зрения колориметрической приходится признать, что зеленый цвет зелени процентов на 30, а то и на все 50 состоит не из зеленого цвета, а имеет сотни разных цветовых оттенков — от желто-зеленого до черно-зеленого (илл.20, 21, 22, 23, 24 цв.).</p>
    <p>Рано утром мокрая от росы трава отражает голубое небо и имеет не зеленый, а скорее, сине-зеленый, т.е. голубой цвет, а в солнечный день кроны деревьев, особенно если смотреть против солнца, на 15-20 процентов состоят из листьев, отражающих светлое небо и солнечный диск в своих глянцевых поверхностях. Эти блики имеют не зеленый, а бело-желтый цвет, т.е. цвет солнечного диска. Другие листья, расположенные под другим углом, отражают лишь голубое небо и выглядят зелено-голубоватыми, а листья, расположенные в тени других листьев, передаются темным зеленым цветом, разным в зависимости от густоты тени. И, наконец, листья, просвеченные ярким контровым солнцем, имеют яркий желто-зеленый цвет.</p>
    <p>Таким образом, только на дереве одной породы (одного предметного цвета!) пять различных оттенков зеленого, а разные породы деревьев имеют разный предметный цвет, не говоря уже о сезонных изменениях (свежая весенняя зелень, зелень в конце лета, зелень в лесу и зелень в городе и т.п.). Констебль, будучи внимательным наблюдателем, тонко заметил эту особенность и, чтобы передать ее, использовал новую по тем временам технологию — стал писать зелень не только одной зеленой краской. Но первоначально необходимо было увидеть и понять нечто новое в действительности, а уж потом использовать новый творческий прием для того, чтобы передать это новое.</p>
    <p>Например, импрессионисты с их повышенным интересом к цвету теней и полутеней, вообще отказались от черной краски, они не применяли ее в своих работах, и это было следствием того, что они в любой, даже самой глухой тени видели какой-либо цветовой оттенок, а не черный цвет. Любопытно, что это полностью противоречит тому, чему учил Леонардо да Винчи 600 лет назад!</p>
    <p>Предметный цвет не постоянен, он все время меняется в зависимости от освещения, разные участки одного и того же предмета всегда освещены по-разному и поэтому имеют разный предметный цвет. Самый примитивный объект — спелый красный помидор — имеет разный цвет в светах, тенях, полутенях, рефлексах и бликах, а если любой предмет рассматривать на фонах разного цвета, то восприятие цвета разных участков будет меняться в зависимости от цвета фона.</p>
    <p>Возвращаясь к вопросу об особенностях воспроизведения зеленого цвета, можно сказать, что та цветовоспроизводящая система лучше, которая может точнее воспроизвести тончайшие отклонения, от нормального зеленого цвета! Ну прямо-таки по Констеблю… А еще говорят, что опыт живописи неприменим в кинематографе из-за того, что у них слишком разные технологии! Главное, что технология видения одна и та же.</p>
    <p>Точно так же, как мы говорим о нормальном, «правильном» зеленом цвете, можно говорить и о нормальном цвете лица, т.е. с известной долей иронии, и позже мы разберем это более подробно.</p>
    <p>Итак, чем точнее цветовоспроизводящая система способна передать отклонения от «нормального» цвета (лица, зелени и т.п.), тем она лучше, совершеннее. Дело за немногим: художник сначала должен увидеть и осознать эти отклонения, а потом придумать технологию (как Констебль), при помощи которой он смог бы воспроизвести то, что смог увидеть. Но «смог увидеть» — это уже не имеет никакого отношения ни к технике, ни даже к технологии, это вопрос чисто индивидуальных особенностей художника. Несомненно, что пресловутое чувство цвета — это природный дар, вроде музыкального слуха, и тот, кто его имеет, может его успешно развивать, используя определенную методику. И здесь опять может помочь бесценный опыт живописи, где лабораторией художника является работа над живописными этюдами, набросками различных цветовых решений.</p>
    <p>Смысл работы над живописным этюдом заключается в том, что увидев что-либо в действительности, художник затем пытается воспроизвести, передать это состояние в определенных цветовых решениях на холсте. Когда экскурсовод в Третьяковской галерее, рассказывая о картине А. Иванова «Явление Христа народу», подчеркивает, что художник работал над ней 20 лет, то это производит впечатление на публику. Простой человек немедленно проникается уважением к столь кропотливой работе: в самом деле, ведь потребовалось целых 20 лет, чтобы так тщательно замазать краской весь этот огромный холст! Но дело ведь не в этом, а в том, что Иванов 20 лет шел к этой картине, потратив большую часть своей жизни на то, чтобы от русского академизма придти к началам импрессионизма. Он проделал огромную аналитическую работу по изучению особенностей освещения, изменению предметного цвета, колорита и других основополагающих для художественной практики элементов творчества. Остальные три стены зала завешаны результатами этой работы, и они для профессионала значат больше, чем сама картина. В цвете без подобной аналитической работы просто невозможно обойтись.</p>
    <p>Для фотографа, теле- и кинооператора съемка на обращаемую пленку выполняет ту же роль, только зачастую процесс идет в обратном порядке; сначала автор снимает цветной слайд, а потом с удивлением обнаруживает на нем нечто такое из области цвета, чего он никак не мог увидеть во время съемки на объекте и что увидел лишь на цветном изображении. Эти неожиданные и часто не очень приятные открытия тренируют внимание, таким образом и развивается чувство цвета.</p>
    <p>Возвращаясь к телесному цвету как цвету предметному, стоит отметить, что дело тут совсем не в том, что телесный цвет — это очень «сложный» цвет, как любят повторять искусствоведы, а в том, что он непостоянный цвет. С позиций строго колориметрических телесный цвет, т.е. цвет лиц и тел на фотографиях, кинокадрах, на экране телевидения и в живописи, являет собой такое разнообразие оттенков, каким не обладает, пожалуй, никакой другой предметный цвет из тех, которые часто нам встречаются. Он очень изменчив в светах, тенях, полутенях и бликах в зависимости от условий освещения и даже просто от среды, от того, что окружает его. То, что Гете называл колоритом места. Достойно удивления то, что, несмотря на порой невероятные отклонения цвета лица в кадре от нормального цвета, мы мгновенно и безошибочно распознаем неправду в оттенке лица, если его цвет не соответствует принятым и осознанным нами условиям освещения, какими бы фантастичными и экзотичными они ни были. И с колориметрической точки зрения в различных произведениях изобразительного искусства разброс цвета в лицах очень велик.</p>
    <p>В истории живописи были попытки создать рецепт краски, которой можно «рисовать тело». Как это ни печально, и в наше время есть любители порассуждать о нормальном цвете лица в кино, о величине зональных плотностей в каждом из слоев негатива, которые гарантируют «самый хороший и правильный» цвет лица. С этими же устремлениями связаны попытки внедрить в практику съемки прибор, измеряющий цветоделенные яркости на лице. Такой прибор якобы мгновенно подскажет кинооператору, в какую сторону цвет лица данного персонажа отклоняется от нормального, и вдумчивый и старательный кинооператор, применяя светофильтры на объектив или на осветительные приборы, быстренько приведет цвет лица в норму и таким образом выполнит свою основную задачу при съемке портрета. Однако очень уж иронизировать по поводу «позавчерашнего вкуса» не стоит. Иногда некоторые наши коллеги, в угоду вкусу кинозвезды, используют фильтр 812 («Косметик»), цветом напоминающий лососину, или, как выразился известный юморист, «цвет бедра испуганной нимфы». Иногда, при съемке рекламы, такое даже необходимо… Все это еще раз подтверждает старую истину: в искусстве ни что не следует провозглашать безнадежно устаревшим, потому что очень часто новое — это только хорошо забытое старое.</p>
    <p>Следует понять, что телесный цвет — это прежде всего очень светлый цвет (всего на «1 stop» ниже уровня белого) и, кроме того, это очень ненасыщенный цвет, поэтому он очень чувствителен к различным цветным рефлексам и бликам, а самое главное — он очень чувствителен к изменению уровня яркости, т.е. к силе освещения. История портрета в изобразительном искусстве (с живописи Возрождения и до цветного телевидения, фотографии и кино) демонстрирует нам в полной мере это обстоятельство. Так называемое авангардистское искусство и искусство, связанное с массовой культурой, включая, например, видеоклипы для телевидения, вообще отвергают какие-либо ограничения на цвет лица. Невероятные и необычные изменения цвета лиц персонажей по сравнению с нормальным, привычным давно стали распространенным выразительным средством, почти штампом, и для осуществления этого создается сложная осветительная аппаратура, использующая пучки цветного света и прочее.</p>
    <p>Несмотря на все это, мы безошибочно соотносим определенную группу цветов с цветом лица или цветом зелени, хотя на поверку оказывается, что, например, зеленого цвета в цвете зелени всего половина, а то и меньше. Мы привыкли, что определенная формация должна иметь присущий ей предметный цвет (тело, дерево, трава и т.д.), и если в действительности предметный цвет этой формации совсем другой, то с помощью механизма константности мы пересчитываем этот цвет на привычный. Мы видим только то, что хотим видеть, — к восприятию цвета это относится буквально. Можно сказать, что предметный цвет — это не столько реальность, сколько перцептивное представление о реальности, потому что он зависит от очень многих причин и является величиной условной.</p>
    <p>Сказанное выше о цвете зелени и лица в принципе относится к любому предметному цвету; эта проблема связана не только с суммой технических возможностей всей системы, но не в меньшей степени она обусловлена процессом нашего восприятия. Может быть, именно зоркость нашего восприятия, его настрой — одна из главных причин, определяющих качество воспроизведения, как ни парадоксально это звучит.</p>
    <p>Яркий, насыщенный цвет всегда был сильным выразительным средством. Сегодня на телевидении этот насыщенный цвет получить очень легко — поворотом ручки цветности до отказа вправо, и вот вы оказываетесь в «мире Матисса, Гогена и пр.». Но, конечно же, этот форсированный цвет не имеет никакого отношения к искусству, это чисто технический прием, демонстрирующий технические возможности системы, и не более того.</p>
    <p>В действительности качество цветовоспроизводящей системы определяется не выходом красителя и не величиной насыщенности цвета. Главное — это способность возможно более точно воспроизводить все изменения цвета при переходе его из одного светлотного уровня в другой в результате высветления до почти белого и затемнения до почти черного. Это то, что в живописи называется валерами и для всей практики изобразительного искусства имеет основополагающее значение.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Глава 3. Контраст </strong></p>
   </title>
   <section>
    <p>Контраст как сопоставление каких-либо крайних значений — одно из самых распространенных выразительных средств в искусстве. Например, живопись строится на соотношении и, следовательно, сопоставлении теплых и холодных тонов, графика — на сопоставлении темных и светлых, а архитектура — легких и тяжелых элементов конструкции, т.е. несущих и несомых. Сопоставление звука, имеющего определенную высоту и длительность, с паузами составляет структуру музыки, а борьба добра со злом — основу драматургии. Наше восприятие действительности вообще строится на сопоставлениях: приятного и неприятного, простого и сложного, возвышенного и земного.</p>
    <p>Но контраст, являясь формой сопоставления чего-либо, одновременно служит и средством гармонизации, потому что объединяет противоположности в единую систему, обозначая как бы ее крайние полюса.</p>
    <p>Известно, что гармония определяет закономерности внутренних связей отдельных элементов произведения искусства, способы их организации и взаимодействия в структуре целого. Ференц Лист так писал о гармоническом принципе контраста: «Каждый элемент, соприкасаясь с другим, приобретает новые свойства, утрачивая при этом первоначальные и испытывая иное, чем прежде, воздействие со стороны изменившегося окружения, он принимает новую форму».<a l:href="#n_25" type="note">[25]</a></p>
    <p>Из своего опыта каждый профессионал знает, что ослепительность освещения нельзя создать в кадре только интенсивностью света, так же как громкость — силой звука, они возникают лишь из контраста тьмы и света, звучания и безмолвия. Леонардо да Винчи придавал очень большое значение контрасту, как светлотному, так и цветовому, и в своем «Трактате о живописи» постоянно возвращался к этому вопросу: «Белое с черным или черное с белым кажутся более могущественными рядом друг с другом, и вообще противоположности всегда кажутся более могущественными рядом друг с другом».<a l:href="#n_26" type="note">[26]</a></p>
    <p>«Черные одежды заставляют тело на изображении человека казаться белее, чем в действительности, белые одежды заставляют тело казаться темным, желтые одежды заставляют его казаться цветным, а в красных одеждах оно кажется бледным».<a l:href="#n_27" type="note">[27]</a></p>
    <p>«Прими во внимание, что если ты хочешь сделать превосходнейшую темноту, то придай ей для сравнения превосходнейшую белизну, и совершенно так же превосходнейшую белизну сопоставляй с величайшей темнотой. Бледно-синий заставит казаться красный более огненно-красным, чем он кажется сам по себе в сравнении с пурпуром».<a l:href="#n_28" type="note">[28]</a></p>
    <p>«Темный цвет не должен граничить с другим темным цветом, а с весьма отличным, т.е. с белым или причастным к белому, и так же белый цвет не должен никогда граничить с белым фоном, но с возможно более темным или склоняющимся к темному».<a l:href="#n_29" type="note">[29]</a></p>
    <p>«Фон, окружающий фигуры каждого написанного предмета, должен быть темнее, чем освещенная часть этой фигуры, и светлее, чем его затененная часть».<a l:href="#n_30" type="note">[30]</a></p>
    <p>Каждый профессионал хорошо понимает значение последнего правила для передачи глубины пространства, четкости соотношения «фигура-фон». Психологическая реакция, вызываемая действием контраста, исключительно важна в структуре художественного произведения. Символика контраста часто используется в целях передачи определенного мировоззренческого содержания. Контраст — это один из важнейших формообразующих элементов. В сочетании со светотенью и линейной перспективой он создает ощущение пространственной глубины. Цветовая гармония, колорит и светотень в качестве одного из обязательных структурных элементов включают в себя тот или иной вид контраста. Редкое описание или искусствоведческий анализ изображения обходится без упоминания о контрастах.</p>
    <p>Понятие контраста в изобразительном искусстве достаточно универсально, а потому наполняется конкретным содержанием в зависимости от контекста. Например, применительно только лишь к цветовому контрасту возможны следующие его разновидности: одновременный контраст, последовательный контраст, комплементарный контраст, оттеночный контраст, качественный контраст, количественный контраст, контраст по насыщенности, пограничный контраст.</p>
    <p>Можно сказать, что контраст — это основное условие зрительного восприятия, потому что только наличие светлотной и цветовой разницы между разными участками предмета позволяет его увидеть. Что же касается перечисленных выше разновидностей цветовых контрастов, то они являются следствием цветовой индукции, т.е. изменения характеристик цвета под влиянием наблюдения другого цвета или, проще говоря, взаимного влияния цветов друг на друга.</p>
    <p>Одновременный цветовой контраст хорошо наблюдается, когда два цветовых оттенка воспринимаются одновременно с нейтрально-серым. При этом серое поле, расположенное на одном из цветовых полей, приобретает оттенок другого цветового поля.</p>
    <p>Последовательный цветовой контраст аналогичен одновременному контрасту, но только в виде последовательного образа. Он наблюдается, если в течение 20-30 секунд смотреть на цветное поле, а затем перевести взгляд на бесцветное (белое) поле, тогда это поле окрасится в дополнительный (комплементарный) цвет, расположенный на противоположном конце цветового круга.</p>
    <p>Комплементарный контраст проявляется при близком расположении дополнительных цветов. Ощущение насыщенности каждого из них усиливается, впрочем лишь до той поры, пока они занимают сравнительно большую площадь в поле зрения. При рассматривании их с большого расстояния вступает в силу закон аддитивного смешения, и составляющие дополнительные цвета воспринимаются как единое серое пятно. Художники-пуантилисты, которые создавали изображение на своих картинах из цветных точек и мелких мазков, насыщенными по цвету красками хорошо знали эту особенность восприятия и учитывали ее в своем творчестве.</p>
    <p>Оттеночный контраст наглядно проявляется в том случае, когда рядом располагаются все три комплементарных цвета. При этом затрудняется их оттеночное восприятие (илл.23,цв.).</p>
    <p>Качественный контраст наблюдается при сравнении различных яркостей и насыщенностей одного и того же цветового тона (илл.24,цв.). Он широко используется в технике гризайля, когда акварельный рисунок исполняется одной краской какого-либо одного цвета. Как выразительное средство качественный контраст используется при съемке портрета и обнаженной натуры, когда воспроизводится все богатство оттенков человеческой кожи на лице и фигуре модели.</p>
    <p>Количественный контраст возникает между двумя окрашенными в различные цвета предметами (или объектами), если их массы в кадре сильно отличаются друг от друга, при этом обязательно должно ощущаться некое психологическое равновесие между этими разными по цвету и размеру пятнами. Обычно этот вид контраста сочетается с разновидностью комплементарного контраста, когда маленькое пятно усиливает звучание цветового поля всего изображения. Это так называемый цветовой акцент в кадре (илл.22,23цв). В живописи этот прием используется очень давно и очень успешно. В пейзажах старых мастеров часто на фоне зелени можно заметить маленькую фигурку в красном костюме или даже просто в красной шапочке — это маленькое красное пятнышко сразу оживляет зелень на всей картине.</p>
    <p>Контраст по насыщенности особенно заметен при сопоставлении ахроматических цветов с хроматическими, при этом светлота фона, на котором помещается цвет, имеет огромное значение: на темном фоне цвет выглядит ярче и насыщеннее, чем на светлом. Этот вид контраста очень широко используется в практике, давая возможность художнику добиваться интенсивного звучания цвета (например, палехские росписи на черном фоне).</p>
    <p>Пограничный контраст возникает на границе двух смежных, цветных поверхностей, и практически пограничный и одновременный контрасты всегда сопутствуют друг другу.</p>
    <p>Мы назвали основные разновидности цветового контраста, но вначале поговорим о светлотном или яркостном контрасте. Именно светлотный контраст имеет для изобразительного искусства основополагающее значение. Он является величиной суммарной и в одинаковой степени зависит, во-первых, от разницы светлот различных мест объекта (а точнее, от коэффициентов отражения различных участков), во-вторых, от контраста освещения, т.е. соотношения освещенности в светах и тенях объекта. Что же касается светлотного или яркостного контраста готового изображения этого объекта, то помимо названных факторов на конечный результат влияет также суммарный фотохимический контраст сквозного фотографического процесса или телевизионного тракта.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Черное и белое </p>
    </title>
    <p>В физиологической оптике различают три вида контраста: по яркости, по насыщенности и по цветовому тону. Количественная мера контраста обозначается буквой К с соответствующим индексом и характеризуется отношением разности двух яркостей (если речь идет о контрасте по яркости) к большей яркости:</p>
    <p>K_b=(B1 - B2)/B1</p>
    <p><image l:href="#pic34.jpg"/> при B1 » B2 Принято считать, что при: KBі0,5 — большой контраст</p>
    <p>0,5» KB» 0,2 — средний контраст</p>
    <p>KBЈ0,2 — малый контраст</p>
    <p>Нас пока интересует только контраст по яркости, т.е. яркостный или светлотный контраст.</p>
    <p>Эти определения — «малый», «средний», «большой» — введены на основе многочисленных экспериментов, и у нас нет причин сомневаться в правильности этих заключений.</p>
    <p>В то же время нет ни одной сколько-нибудь серьезной книги по фотографии или экспонометрии, которая не воспроизводила бы таблицу интервала яркостей или контрастов различных объектов съемки (табл. 1.).</p>
    <p><emphasis>Таблица 1</emphasis></p>
    <p><emphasis>Интервал яркостей некоторых объектов съемки</emphasis></p>
    <image l:href="#pic35.jpg"/>
    <p>Любопытно сравнить, используя приведенную выше формулу, как сопоставляется понятие «средний контраст» в этой таблице и в формуле физиологической оптики. Дело в том, что в изобразительном искусстве, например в живописи и графике, уже много сотен лет существует своеобразный, но очень точный критерий среднего яркостного контраста. Это разница между черным и белым, и читатель может легко ощутить его количественно, посмотрев на черные буквы на белой странице этой книги. В действительности такой контраст встречается гораздо чаще, чем принято думать, и с его величиной связана наша способность различать цвета. Леон Батист Альберти в своих «10 книгах о зодчестве» писал: «Живописец не располагает ничем другим, кроме белого, для изображения предельного блеска самого отточенного меча и ничем, кроме черного, для изображения ночного мрака. Но какой силой обладает правильное сопоставление белого рядом с черным, ты видишь из того, что благодаря этому сосуды кажутся серебряными, золотыми или стеклянными и кажутся блестящими, хотя они только написаны».<a l:href="#n_31" type="note">[31]</a></p>
    <p>Стоит задуматься над тем, как живопись, располагая только контрастом между белым и черным (ибо нет таких цветных красок, которые были бы ярче белил и темнее жженой кости или сажи), умудряется изображать самые разные объекты при самых различных эффектах освещения. И яркий солнечный день, и пещеру, освещенную факелом, и лунную ночь, и ночную городскую улицу с фонарями, и даже космические и иные фантастические сюжеты!</p>
    <p>Каким же образом живописцам удается, имея всегда неизменный интервал яркостей на картине, обусловленный светлотой реальных красок, изображать совершенно разные сюжеты с абсолютно разными интервалами яркостей тех объектов, которые они воспроизводят? Многие теоретики живописи приходили к выводу, что художник особым образом транспонирует яркостные ряды объекта, приспосабливая реальные соотношения к возможностям своей палитры, а возможности ее, как мы знаем, таковы, что все цвета располагаются по яркости в интервале между белилами и сажей. Это соотношение яркостей составляет примерно 1:40 — 1:60.</p>
    <p>Такое же соотношение между черными буквами и белой бумагой и между черным сукном и белым снегом в зимний пасмурный день.</p>
    <p>Известно, что выражение «особым образом» означает, что точного и ясного объяснения у автора не существует.</p>
    <p>А. Зайцев в своей полезной книге «Наука о цвете и живопись», рассуждая о таких важных для каждого художника понятиях, как «яркость», «светлота», пишет: «Диапазон светлот от белого до черного в натуре в тысячи раз превышает диапазон светлот между черной и белой красками в условиях освещения мастерской. Это с полной очевидностью показывает, что отношения яркостей в натуре не могут быть перенесены на холст в их абсолютных величинах, а требуют своего рода перевода, что давно замечено художниками. В ряде классических произведений мировой живописи мы видим удивительные эффекты освещения, поражающие своей правдивостью. Пути этого перевода многообразны и пока не укладываются ни в какие формулы даже в творчестве тех художников, лозунгом которых была наибольшая близость к натуре».<a l:href="#n_32" type="note">[32]</a></p>
    <p>А. Зайцев не замечает, что, говоря о диапазоне светлот от белого до черного в натуре, он смешивает разные вещи. Черное и белое — это не свойства натуры, а свойства нашего восприятия натуры. Действительно, диапазон светлот в натуре огромен, он во много раз больше, чем диапазон светлот между белой и черной красками, но, говоря об этом огромном диапазоне, нельзя употреблять слова «черное» и «белое», потому что черное и белое появляются только в момент восприятия. В природе нет цвета, а есть лишь излучение различного спектрального состава. Феномен цвета - это наш сенсорный ответ на различное спектральное излучение, черное и белое — это тоже всего лишь наш сенсорный ответ на определенный яркостной диапазон.</p>
    <p>А. Зайцев пытается объяснить этот феномен при помощи так называемого механизма константности восприятия, что неверно. Он пишет: «Лист белой бумаги мы будем воспринимать как белый и в слабо освещенной комнате, и на солнечном свету, и при электрическом освещении, несмотря на то, что фактически он будет иметь различную степень светлоты. Так же обстоит дело и в отношении черной поверхности. Белая бумага в затемненной комнате отражает меньше света, чем черная на ярком солнечном свету, но мы не путаем черную бумагу с белой».<a l:href="#n_33" type="note">[33]</a></p>
    <p>Тут ошибка: белая бумага всегда отражает больше света, чем черная, потому что у нее больше коэффициент отражения. Надо было сказать, что яркость этой белой бумаги, если измерить ее инструментально, меньше, чем яркость черной, освещенной солнцем. Далее он продолжает: «Для художника, таким образом, вопрос сводится к расчленению в восприятии светлоты или белизны поверхности и ее освещенности в данный момент. Если предложить написать лист белой бумаги, находящийся в тени, начинающему, то он напишет его чистыми белилами, так же, как черную поверхность — черной краской. Но допустим, что перед художником стоит задача передать белизну поверхности такой, какой она представляется ему в действительности. Это возможно лишь в том случае, если он передаст ее кажущуюся светлоту. Для белой поверхности в тени и черной на свету художник берет серые тона, однако на картине они будут восприниматься как белая и черная поверхности. Здесь решающую роль играют так называемые отношения, т.е. весь контекст изображения, контрасты и ряд других моментов…».<a l:href="#n_34" type="note">[34]</a></p>
    <p>Что понимается под «другими моментами»? Как в действительности обстоит дело? Что такое черное и белое применительно к нашему восприятию? Прежде всего - это предметные цвета или поверхности, имеющие различные коэффициенты отражения. (табл. 2).</p>
    <p><emphasis>Таблица 2</emphasis></p>
    <p><emphasis>Отражательные способности различных поверхностей</emphasis> <strong>(картинки пока нет, на днях повесим) </strong></p>
    <image l:href="#pic36.jpg"/>
    <p>Если представить себе все эти фактуры освещенными одинаково и равномерно рассеянным светом (например, в пасмурную погоду), то среди них будут и белые (например, свежий снег) и черные (черное сукно), а если инструментально измерить их яркости, то окажется, что разница между ними будет соответствовать интервалу, равному приблизительно 1:40—1:60, т.е. именно такому интервалу, который воспринимается нашим зрительным анализатором как разница между белым и черным (илл.28).</p>
    <image l:href="#pic37.jpg"/>
    <p><emphasis>Илл.28 Оптимальный визуальный контраст. Шкала яркостей выражена в относительных экспозиционных единицах ("EV") или в относительных единицах яркости. Схема показывает ограниченные сенсорные возможности зрительного анализатора.</emphasis></p>
    <p>Но разницу между белым и черным можно представить и как разницу между белой стеной, освещенной ярким солнцем, и темным проемом окна или арки на этой стене. В этом случае коэффициенты отражения (альбедо) поверхностей равны, а контраст создается за счет разной освещенности (илл.27,цв.).</p>
    <p>И мы опять увидим белое и черное, если разница в освещенности будет равной 1:40—1:60. Черное отстоит от белого всегда на определенную величину, которая выражается диапазоном яркостей, равным 1:40 или 1:60. От того, где вы читаете эту книгу — на ярком солнце или на эскалаторе в метро, — контраст между белой страницей и черным шрифтом на этой странице для вас не меняется, черное остается черным, а белое — белым. Меняется лишь чувствительность зрительного анализатора, который каждый раз адаптируется, приспосабливаясь к данным условиям освещения.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Оптимальный визуальный контраст (ОВК) </p>
    </title>
    <p>Представим себе черный костюм, освещенный солнцем, и белую рубашку, освещенную луной. Если измерить их яркости прибором, то окажется, что в этих условиях черный костюм во много раз ярче, чем белая рубашка, и, тем не менее, мы знаем, что костюм черный, а рубашка — белая, потому что видели это, когда они были освещены вместе сначала солнцем, а потом луной. В природе, в действительности, вообще нет ни белого, ни черного, а есть только длинный ряд поверхностей с разными коэффициентами отражения и большой диапазон освещенностей (от яркого солнца до слабого света звезд на ночном небе). Сочетаясь между собою самым причудливым образом, эти факторы суммируются и образуют очень широкий ряд или интервал яркостей. Но наш зрительный анализатор способен видеть в этом гигантском ряду только небольшой отрезок с интервалом примерно 1:40 — 1:60, который замыкается для нас с одной стороны белым, а с другой — черным.</p>
    <p>Эта особенность зрительного анализатора человека играет огромную роль в изобразительном искусстве, и выбор живописцами белил и сажи, а полиграфистами и граверами — белой бумаги и черной краски, совсем не случаен. Чисто эмпирически ими был найден такой интервал яркостей, который соответствовал критерию полноты и достаточности при восприятии контраста.</p>
    <p>Учитывая особое значение этой величины, я предлагаю назвать ее оптимальным визуальным контрастом (сокращенно ОВК) и считать равной примерно 1:40. При этом подразумевается, что белое должно восприниматься как белое с фактурой (без эффекта выбеливания), а черное — как черное с фактурой, а не так, как воспринимается бездонный провал или черный бархат. Имеется в виду, что оба участка должны быть в поле зрения одновременно. В процессе совершенствования и приспособления к условиям действительности наше зрение отработало именно этот интервал яркостей как наиболее целесообразный с точки зрения выживания и наилучшей различимости объектов окружающего мира.</p>
    <p>Принято считать, что наш глаз адаптируется таким образом, что, улавливая в поле зрения самые яркие и самые темные участки объекта, затем как бы высчитывает среднее арифметическое из этого интервала яркостей и настраивается на этот средний по яркости участок, изменяя по нему чувствительность сетчатки и величину зрачка. Это не совсем так. По всей видимости, наш глаз адаптируется по самому яркому участку, это более целесообразно с точки зрения биологической защиты органа зрения от перегрузок. Таким образом как бы фиксируется белое. А черное автоматически и бессознательно «отсчитывается» от этого белого на величину, равную оптимальному визуальному контрасту, т.е. примерно 1:40.</p>
    <p>Таким образом, независимо от условий освещения (кроме разве самых неблагоприятных) наш зрительный анализатор всегда адаптируется по самому светлому в зоне нашего внимания, причем таким образом, чтобы мы в этом светлом видели фактуру (детали). Затем, по мере убывания яркостей на разных участках объекта, мы еще продолжаем хорошо различать все детали, пока яркость следующих участков не уменьшится до такой степени, что по отношению к самому яркому не станет меньше примерно в 40 раз. Тогда все остальные участки, которые имеют яркость меньше этой величины (глубокие тени и т.п.), потеряют фактуру (детали) и будут смотреться черным провалом. Эта так называемая потеря деталей в глубоких тенях совсем не такая уж редкая вещь при визуальном восприятии. Но, конечно, акт зрения дискретен, изображение держится на сетчатке нашего глаза 1/20 сек., а затем в результате движения глаза меняется зона нашего внимания, мы начинаем «смотреть в тень», по выражению художников. В этой новой зоне тени находится свое самое светлое место, по которому мгновенно адаптируется глаз, а раз изменился уровень белого, то автоматически передвигается и уровень черного (при сохранении способности воспринимать яркостный интервал, равный ОВК). При этом мы начинаем прекрасно различать детали в глубокой тени.</p>
    <p>Если вновь усилием воли перевести взгляд к первоначальной зоне внимания, то мы опять в глубокой тени не увидим никаких деталей, хотя за мгновение до этого мы их прекрасно различали. То же самое происходит в видеокамере, когда работает автомат экспозиции. Упрощенно этот процесс можно представить себе как перемещения интервала яркостей, ограниченного ОВК, по яркостному ряду (илл.28).</p>
    <p>Таблицы, подобные таблице 1, приводятся в книгах для того, чтобы показать, что далеко не каждый объект может быть воспроизведен фотографической или телевизионной системой без того чтобы не утратить подробности в ярких светах или глубоких тенях. И это совершенно справедливо, поскольку широта этих систем имеет определенные границы. Однако одно из распространенных заблуждений заключается в предположении, что буквально все объекты, перечисленные в таблице (вплоть до самых контрастных), могут без труда восприниматься нашим зрением, а вот пленке и видеокамере это недоступно. Это верно лишь отчасти, потому что самые контрастные объекты воспринимаются нами лишь после целого ряда единичных актов зрения при разном уровне адаптации каждого единичного сетчаточного образа, где постоянно меняется чувствительность глаза и величина зрачка и где уровень белого (а, значит, и связанный с ним уровень черного) постоянно и автоматически меняется. В результате в нашем перцептивном представлении создается суммарный образ, суммарное суждение, которое включает, естественно, и знание о деталях как в самых светлых, так и в самых темных участках любого объекта. Но ведь такую же информацию можно получить и при помощи фотографической системы, если снимать не один кадр, а целую серию кадров, одни из которых будут экспонированы по светам, другие — по теням, а третьи — по средним зонам яркости в объекте! Это будет точная модель зрения, потому что зрение — это процесс, разворачивающийся во времени и обусловленный целым рядом постоянных и переменных величин.</p>
    <p>Из практических наблюдений явствует, что за уровень белого наш глаз принимает не любое самое яркое пятно, а только такое, которое занимает на сетчатке определенную площадь. К сожалению, нет данных о том, как связывается яркость пятна с его угловыми размерами и что именно заставляет глаз менять адаптацию. Такие данные помогли бы конструкторам, которые увлекаются изобретением различных устройств для автоматического определения экспозиции.</p>
    <p>Итак, визуальное ощущение белого и черного (при сохранении фактуры в том и в другом) связано с определенной величиной яркостного контраста, равной примерно 1:40, и не зависит от силы освещения.</p>
    <p>Оптимальный визуальный контраст (ОВК) — это постоянная величина. Если бы это было не так, то, воспринимая объект, а затем его изображение и сравнивая их, мы не смогли бы оценить их подобие, поскольку имели бы разные физиологические критерии (мерки) для их оценки. ОВК — это своеобразный антропометрический модуль, по которому строится контраст любого произведения изобразительного искусства (живопись, графика, фотография, кино и телевидение). Этот модуль входит составной частью в любое тональное решение, подобно тому, как рост человека является антропометрическим модулем в искусстве архитектуры. Ведь нет ни одного архитектурного сооружения, которое тем или иным образом не соотносилось бы с величиной человеческой фигуры; пропорции окон, дверей, мебели и всего прочего связаны с ростом человека, и в этом смысле человеческая фигура служит модулем, основной меркой, которую обязательно учитывают. Точно так же контраст любого произведения изобразительного искусства должен быть соотнесен с величиной оптимального визуального контраста, любое тональное решение обязано учитывать эту величину как модуль, заложенный в нашем визуальном восприятии. Это еще одно проявление фундаментального закона константности при визуальном восприятии.</p>
    <p>Несоответствие контраста величине ОВК можно рассматривать как мощное выразительное средство (выбеливание до потери фактуры или сознательные провалы в глубоких тенях). Это выразительное средство много веков успешно используется в живописи и графике, а последние несколько десятков лет в фотографии и кино. Этот прием не следует воспринимать как техническую небрежность или случайность.</p>
    <p>С другой стороны, в нарочито мягком, так называемом пастельном изображении, в котором нарушены привычные тональные соотношения (обычно они заменены соотношениями цветов), точно так же сознательно используется этот прием несоответствия контраста величине ОВК для большей выразительности, т.е. передачи определенного эмоционального состояния.</p>
    <p>Если предположить, что широта сквозного фотографического процесса равна величине оптимального визуального контраста (а, это, по-видимому, то самое, к чему надо стремиться), то для сквозного процесса безразлично, образовано ли черное в кадре глубокой тенью или непроницаемой черной заплаткой на белой фактуре, чего нельзя сказать о нашем зрительном анализаторе. Мы довольно легко отличаем участки черной поверхности от глубокой тени, особенно если хорошенько всмотримся, т.е. получим целую серию сетчаточных образов при разном уровне адаптации. Особенно это относится к знакомым объектам.</p>
    <p>А вот когда американские астронавты впервые облетали Луну на расстоянии трех километров от ее поверхности, они, несмотря на то, что видимость была прекрасная, не могли определить высоту горных хребтов и глубину впадин, потому что контраст наблюдаемых объектов (контраст светотени) из-за отсутствия атмосферы намного превышал величину оптимального визуального контраста.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Универсальность принципа ОВК </p>
    </title>
    <p>ОВК, являясь антропометрическим модулем в тональном строе любого произведения изобразительного искусства, одновременно служит и средством гармонизации тона. Каждый объект изобразительного искусства как бы приводится к ОВК, особенно наглядно это видно на примере гравюр. В них цвет отсутствует полностью и, как в черно-белой фотографии, на первый план выступают тональные соотношения, т.е. светлотный или яркостной контраст в чистом виде (илл.29,30).</p>
    <p>Самые яркие места гравюры - это белая бумага, а самые темные — черная краска, т.е. максимальный яркостной интервал равен примерно 1:40.</p>
    <image l:href="#pic38.jpg"/>
    <p>Илл.29 А. Дюрер "Иеронимус".</p>
    <image l:href="#pic39.jpg"/>
    <p>Илл.30 А. Дюрер "Бегство в Египет".</p>
    <p>Несмотря на это, нет никаких ограничений для воспроизведения гравюрой любых объектов, в том числе и самых контрастных, названных в табл.1. Практически любой объект, имеющий в действительности сколь угодно большой интервал яркостей, может быть изображен без ущерба для информационной полноты на гравюре с интервалом яркостей всего лишь 1:40, но при этом гравюра приобретает особую выразительность, часто недоступную черно-белой фотографии. И дело здесь, как видим, не в том, что на гравюре можно получить какое-то особое черное или какое-то особое белое. Хорошая фотография имеет не меньший интервал.</p>
    <p>В свое время Марсель Абриба, известный французский специалист по цветоведению, обращая на это внимание, говорил, что изображение на гравюре характерно тем, что в нем градации в тенях как бы сжаты, сближены между собой. Это давало ему основание предполагать наличие «особой характеристической кривой граверов». Он считал, что гравер, изображая какой-либо объект, произвольно сжимает градации в тенях, сближает их между собой и таким образом получает возможность передавать с интервалом 1:40 любой объект с большим контрастом. Но для него оставалось загадкой, почему такое явно искаженное с точки зрения правильного тоновоспроизведения изображение обладает большой выразительной силой.</p>
    <p>В действительности дело заключается в том, что гравер в процессе создания гравюры мысленно вписывает имеющийся перед его глазами объект (пусть даже очень контрастный) в прокрустово ложе оптимального визуального контраста, причем этот процесс идет совершенно естественно, без всякого насилия над восприятием, потому что именно оптимальный визуальный контраст (1:40) и является той величиной, в рамках которой мы способны любой контраст воспринимать. Все дело в том, как этот контраст перераспределяется внутри одной гравюры.</p>
    <p>В качестве конкретного примера разберем, как это происходит на гравюре Дюрера «Иеронимус» (илл.29). Эта гравюра хорошо скомпонована, элементы композиции гармонично увязаны между собой, образуя четкое пространственное решение. Все взаимосвязи между отдельными гештальтами ясно читаются, соотношения «фигура-фон» выверены в соответствии с тональными градациями, которые соответствуют определенному эффекту освещения. Он выражается дневным светом, падающим через большие окна.</p>
    <p>Если снять точно такой же, но реальный интерьер на черно-белую пленку и отпечатать, то мы получим совершенно иное тональное распределение (в рамках тех же самых соотношений между черным и белым). При этом, если проэкспонировать нашу пленку по средним значениям яркости в кадре, то при хорошей проработке в средних плотностях мы не увидим деталей в глубоких тенях (так называемые провалы в тенях), но и в самых светлых участках вблизи окон будет полное разбеливание, хотя общий яркостный интервал фотографии будет близок яркостному интервалу гравюры (1:40).</p>
    <p>Главная особенность перераспределения яркостей в гравюре состоит в том, что освещенные места на темных предметах, расположенных в темных углах помещения, изображаются почти белой бумагой, а тени даже на светлых предметах, расположенных вблизи окон, т.е. в ярком свете, — почти черной краской, а на фотографии все иначе. Получается, что в гравюре мы как бы отдельно смотрим на темные и на светлые предметы, каждый раз адаптируясь по-разному. Основной психофизиологический принцип зрения при этом полностью сохраняется, разные участки гравюры как бы по-разному адаптированы. В одной гравюре содержится несколько уровней светлотной адаптации, оптимальный визуальный контраст как бы несколько раз по-иному прикладывается к разным участкам объекта, при этом ОВК остается постоянным, а уровень адаптации все время меняется. Тот же принцип можно заметить и в других гравюрах.</p>
    <p>Как видим, дело здесь не в какой-то особой характеристической кривой восприятия тональности профессионалами-граверами, а в том, что гравюра выражает общее перцептивное представление о контрасте всего объекта в целом. Она содержит в себе столько отдельных рецептивных ощущений, сколько их требуется для реального восприятия, чтобы составить правильное перцептивное представление.</p>
    <p>В гравюрах Остроумовой-Лебедевой, в отличие от классических гравюр Дюрера, выразительным средством служит сознательное нарушение ОВК (илл.31).</p>
    <image l:href="#pic40.jpg"/>
    <image l:href="#pic41.jpg"/>
    <image l:href="#pic42.jpg"/>
    <image l:href="#pic43.jpg"/>
    <p>Илл.31 Остроумова-Лебедева "Зимние сюжеты".</p>
    <p>Здесь нет фактически ничего, кроме черного и белого, никаких промежуточных градаций. Применительно к визуальному восприятию это означает полное разбеливание в светах и полный провал в тенях. Чистый, свежевыпавший снег всегда немного слепит, а все остальные предметы кажутся на его фоне настолько темными, что почти теряют цвет и фактуру.</p>
    <p>Выразительность этих гравюр зависит от того, что художница, почувствовав эмоциональное состояние зимнего пасмурного дня через особенности психофизиологического восприятия, сумела, сознательно отказавшись от излишних тональных подробностей (лишь черным и белым) при абсолютно точном распределении их на плоскости листа, передать, что контраст изображаемого объекта больше, чем ОВК.</p>
    <p>Зритель, видя только черное и белое, на основе своего визуального опыта и применительно к данному сюжету домысливает недостающее, он ощущает белый, без подробностей снег как свежевыпавший, и в его душе возникает то самое эмоциональное состояние, которое хотела выразить художница. Так, очень приблизительно, пунктирно, можно представить себе передачу эмоционального состояния от художника к зрителю при помощи сходных психофизиологических процессов визуального восприятия, в основе которых лежит способность одинаково воспринимать оптимальный визуальный контраст.</p>
    <p>Принцип различной светлотной адаптации разных участков объекта внутри одного кадра был очень плодотворно использован в Голливуде в начале 30-х годов. Именно в эти годы лучшими американскими и европейскими кинооператорами была создана система так называемого прецизионного освещения. Она заключалась в том, что со специальных подвесных лесов, расположенных по периметру декорации, объект или снимаемая сцена освещались большим количеством осветительных приборов, каждый из которых выполнял строго предназначенную для него роль.</p>
    <p>Прецизионность сводилась к тому, что своеобразная многоструйность освещения позволяла отдельно освещать светлые и темные места (например, фон и фигуру, светлые и темные детали костюма), соразмеряя силу света от разных приборов таким образом, что на светлые участки света попадало меньше, а на темные — больше. В результате, точно так же, как гравер, кинооператор приводил контраст своего объекта к ОВК!</p>
    <p>Надеюсь, читатель понимает, что принцип приведения тонального строя отдельных гещтальтов к оптимальному визуальному контрасту применим не только к черно-белому, но также и к цветному изображению. Потому, что, как уже не раз отмечалось, никакой цвет не может быть светлее белого и темнее черного, то есть цветовосприятие цветовоспроизведение находятся как бы внутри жестких рамок тоновоспроизведения, границы которого соответствуют ОВК. Нравится нам это или не нравится, но приходится признать, что диктатура ОВК в изобразительном искусстве неизбежна, так как обусловлена физиологической особенностью нашего зрения.</p>
    <p>Импрессионисты тоже очень широко использовали принцип различной светлотной адаптации внутри одной картины для разных участков изображения (отдельно для неба, отдельно для воды или полоски зелени), для того чтобы поместить определенный цвет в определенный светлотный ряд. Ими было открыто и плодотворно использовано это мощное выразительное средство, которое фактически заключается в том, что сознательно искажается тональный строй объекта во имя перераспределения цветовых акцентов.</p>
    <p>Когда Сергей Урусевский или Витторио Стораро использовали серые или цветные оттененные фильтры, то они фактически прибегали к тому же приему. А разве фотограф, который при проекционной печати пропечатывает дополнительно слишком плотные участки негатива, не делает то же самое? Ведь он чрезмерный интервал плотностей негатива, который зависел от большого интервала яркостей снятого объекта, приводит к оптимальному визуальному контрасту, потому что фотобумага может воспроизвести только ОВК, т.е. интервал яркостей, доступный нашему зрению!</p>
    <p>Здесь необходимо снова вспомнить замечательного русского живописца и педагога Николая Крымова. Он считал, что чувство общего тона, т.е. светлоты и контраста, — это самое главное в живописи. Живописным, по его мнению, можно назвать только такое произведение, в котором уловлен, найден общий тон и верные соотношения между тонами отдельных предметов и частей картины. Крымов писал: «К необходимости передачи общего тона в картине я пришел после многих этюдов, писанных с натуры, и изучения живописи великих мастеров прошлого. Наиболее важным для меня был 1926 год. Это было в Звенигороде. Однажды в солнечный день я пошел писать заинтересовавший меня мотив. В поле, около дороги, стоял белый дом с примыкающей к нему группой деревьев. Освещенный дом был необыкновенно светел. Чтобы написать его, я употребил почти чистые белила, к которым очень немножко примешал желтой краски, боясь загрязнить этот, сделавшийся желтоватым от солнечных лучей цвет дома. Потом, соответственно, написал светлое зеленое поле и голубое небо. Следующий день был пасмурным. Я решил сделать новый этюд того же мотива. Когда я пришел на место, то увидел, что мой дом светится белым пятном на фоне всего пейзажа. Чтобы передать его цвет, я употребил чистые белила. На другой день этот же мотив я написал вечером, при закате солнца. Дом горел ослепительным оранжевым пятном на фоне пейзажа. Чтобы передать его, я взял почти чистые белила, примешав к ним очень немного оранжевой краски. Но когда я поставил все три этюда рядом, то увидел, что в серый день дом вышел светлее, чем в солнечный, а в вечернем пейзаже дом выписан тоном, равным дневному. Для меня стала ясной ложь такого живописания».<a l:href="#n_35" type="note">[35]</a></p>
    <p>То, что рассказывает Крымов, очень хорошо иллюстрирует процесс приведения объекта съемки к оптимальному визуальному контрасту. Белый дом воспринимался во время работы как белое, а все остальные яркости соответственно раскладывались в сторону черного. Художник передавал на холсте тональные (светлотные) соотношения такими, какими он их видел в тот момент, при том уровне освещения и соответствующей адаптации зрения. Когда же он сопоставил на разных этюдах светлоту, вернее, абсолютную яркость одного и того же дома, то, зная, что в действительности такого быть не может, он поверил не видимому, а знаемому, и в этом была его ошибка. Сочетание этих двух понятий не такая простая вещь, как иногда кажется, особенно в изобразительном искусстве.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Непропорциональность восприятия </p>
    </title>
    <p>Говоря об особенностях визуального восприятия контраста, нельзя не отметить еще одно очень важное обстоятельство, о котором вскользь упоминается в различных книгах по цветоведению. Речь идет о нелинейном восприятии линейного, т.е. равноконтрастного ряда яркостей (равноконтрастность по отношению к инструментальному измерению).</p>
    <p>Закон Вебера-Фехнера, устанавливающий основную зависимость ощущения от возбуждения, показывает логарифмическую зависимость между тем и другим, когда ощущение пропорционально логарифму раздражения. В этой формулировке подразумевается возрастающий равноконтрастный ряд яркостей, на которые наш зрительный анализатор дает определенный сенсорный ответ, и этот ответ выражается логарифмической зависимостью. Это целесообразно с точки зрения биологической защиты нашего органа зрения. Связь возбуждения и сенсорного ответа на него может быть выражена кривой, показанной на илл.32.</p>
    <p>По мере строго пропорционального увеличения яркости, ощущение ее прироста постепенно притупляется, и после определенной величины мы перестаем ощущать ее увеличение (В-const).</p>
    <p><image l:href="#pic44.jpg"/> </p>
    <p><emphasis>Илл.32 Логарифмическая зависимость между возбуждением и ощущением при восприятии равноступенного ряда возрастающих яркостей (в соответствии с законом Вебера-Фехнера).</emphasis></p>
    <p>Эта закономерность очень важна для понимания восприятия возрастающих яркостей объекта, но не менее важна и другая закономерность — та, которая выражает восприятие яркостей не самого объекта, а лишь его изображения. Двадцатипольная серая равноконтрастная шкала фирмы «Kodak», которая применяется при репродукционных работах, очень удобный измерительный инструмент, и мы много раз будем прибегать к ее помощи, но сейчас мы воспользуемся ею как аналогом черно-белого изображения, приведенного к ОВК, потому что именно таков полный контраст этой шкалы. Глядя на шкалу, мы должны отметить, что восприятие потемнения (а не только высветления, как в формуле Вебера-Фехнера) выражается другой, хотя и тоже логарифмической, кривой (илл.33).</p>
    <p><image l:href="#pic45.jpg"/> </p>
    <p><emphasis>Илл.33 Логарифмическая зависимость между возбуждением и ощущением при восприятии равноступенной серой шкалы (аналога реального объекта, имеющего ОВК).</emphasis></p>
    <p>То есть пропорциональное потемнение ощущается нами все менее внятно, пока не наступит момент, когда уже не важно, насколько следующее поле темнее предыдущего — они сливаются в одно сплошное черное. Другими словами, в изображении постоянный градиент контраста воспринимается нами как переменный, который постоянно уменьшается по логарифмическому закону от средней зоны яркости к самой темной до тех пор, пока ощущаемая разница между темными полями не станет меньше порога различимости, принятого в физиологической оптике.</p>
    <p>По-видимому, полная характеристическая кривая нашего восприятия контраста должна выглядеть так, как показано на илл.34.</p>
    <p><image l:href="#pic46.jpg"/> </p>
    <p><emphasis>Илл.34 Изменение градиента ощущения при восприятии равноконтрастного объекта, имеющего интервал яркостей, значительно больший, чем величина ОВК.</emphasis></p>
    <p>В деталях объекта, которые при определенном уровне адаптации светлее, чем «белое» или темнее, чем «черное», отсутствуют и подробности и цвет. Что касается уровня адаптации зрения, то он зависит от величины освещенности объекта и распределения освещенности (света, тени, полутени, блики, рефлексы).</p>
    <p>Эта кривая не имеет прямолинейного участка, т.е. пропорциональная передача возможна только в одной точке (или на весьма малом участке «Q»), а в остальных участках визуальный контраст убывает по логарифмическому закону, доходя до нуля в точке черного и точке слепимости (белого). Такая кривая соответствует определенному уровню адаптации и как бы передвигается по прямой «возбуждения» в зависимости от того, что находится в зоне нашего внимания и как адаптировался наш зрительный анализатор.</p>
    <p>Данная модель, может быть, и не строго научна, но достаточно верно передает суть визуального восприятия контраста, что имеет большое значение для определения алгоритма экспонометрических расчетов, поскольку самое главное в этих расчетах — правильно соотнести визуальное восприятие контраста с восприятием (и передачей) этого контраста сквозным фотографическим процессом или другой воспроизводящей системой.</p>
    <p>У многих создается иллюзия, что фотографический процесс — линеен, а зрение — не линейно, хотя линейность на прямолинейном участке фотографической характеристической кривой достигнута искусственно, путем математического преобразования прироста экспозиций, и единственно с целью упростить все графические построения и измерения. А глубокомысленные рассуждения об участках «недодержек» и «передержек», где якобы только и проявляется нелинейность фотографической передачи, еще больше запутывают дело.</p>
    <p>Следует уточнить, что зависимость реакции от воздействия, стимула от возбуждения однозначны и для глаза, и для пленки, и для телевизионной трубки. Если воздействие возрастает в геометрической прогрессии, то реакция на него — лишь в арифметической, иначе как могли бы все эти системы воспроизводить изображение, пригодное для рассматривания глазом!</p>
    <p>Интересно, что великие художники прошлого прекрасно чувствовали эту нелинейность восприятия контраста и сближенность тонов в тенях и светах. Они использовали ее как выразительное средство. Ван Гог насчитывал у Франса Хальса до 27 различных черных цветов, они нужны были Хальсу для того, чтобы за счет разницы в цветовых оттенках черного как бы увеличить пороговую различимость в глубоких тенях и получить в них как можно больше деталей. Разумеется, этот эффект воспринимается только нашим зрением, а не измерительным прибором (яркомером), который не покажет разницы в светлотах или, точнее сказать, в «темнотах» на картине Хальса. Надо сказать, что такая подмена яркостного контраста цветовым — явление довольно широко распространенное в изобразительном искусстве. Оно полностью основано на особенностях нашего восприятия, умело их учитывает и хорошо с ними координируется, хотя в живописи постимпрессионистов и особенно так называемого авангарда иногда становится доминирующим и даже назойливым выразительным средством.</p>
    <p>Точно так же сближенность тонов в светах используется в живописи, начиная с Рембрандта. Дело в том, что эстетика барокко трактовала вселенную как темное пространство, и поэтому свет в картинах художников, кроме того, что он был светом от реальных источников, всегда имел и другой, метафизический смысл. С помощью светотени Рембрандт не только выделял наиболее важные места картины, но и определял временную последовательность ее восприятия. Когда подходишь, например, к картине «Возвращение блудного сына», то сначала обращаешь внимание на ярко освещенную часть картины, которая на миг как бы ослепляет и лишает способности видеть еще что-нибудь. Затем в полутьме постепенно начинаешь различать окружающие фигуры и, наконец, после адаптации глаза проникаешь в самую глубину теней и различаешь там все новые и новые детали.</p>
    <p>С точки зрения законов светотехники есть определенная искусственность в рембрандтовском освещении, потому что при столь ярком освещении главных участков в реальной жизни не может быть такого темного окружения — рефлексов почти нет. (Отсутствует, кстати, и голубой цвет.) Но дело в том, что благодаря сжатости, сближенности тональных градаций в ярких светах психологически возникает ощущение некоторой пересвеченности, почти разбеливания за счет яркого света, хотя это ощущение только психофизиологическое и инструментально оно не подтверждается. Общий интервал яркостей в картине (от самых ярких до самых темных) ничем не отличается от большинства других картин, где есть оптимальный визуальный контраст.</p>
    <p>Таким образом, налицо известное перераспределение тональностей, но оно не является творческим капризом автора, а основано на глубочайшем знании психологии и физиологии восприятия и используется это знание как материал для создания определенного эмоционального состояния, т.е. как выразительное средство. Рембрандт прекрасно ощущал величину оптимального визуального контраста как антропометрический модуль, о чем свидетельствуют его гравюры, кроме того, он великолепно использовал свойство нелинейности в восприятии контраста глазом.</p>
    <p>Эжен Делакруа рассматривал светлые, почти белые места в картине как точки покоя, останавливаясь на которых, глаз получает как бы передышку. Вообще, разбеливание цвета в эстетике и технологии цветного изображения имеет громадное значение.</p>
    <p>Величину оптимального визуального контраста нужно хорошо чувствовать: выбирая композицию кадра, определяя тональные соотношения «фигура-фон» и организуя освещение в кадре, чувствовать, что контраст кадра определенным образом соотносится с ОВК, поскольку им нельзя пренебрегать. Нужно или соблюдать оптимальный визуальный контраст, или сознательно его нарушать, точно зная при этом, чем мы жертвуем — деталями в тенях или деталями в светах, — потому что неопределенность в решении этого вопроса ведет к невыразительности изображения (илл.35,цв.).</p>
    <p>Интервал яркостей изображенного на илл.35 объекта намного больше величины ОВК (или широты всего сквозного кинематографического процесса), но это не страшно, потому что правильно выбран уровень светлотной адаптации для всей системы, воспроизводящей цвет. Она адаптирована точно так, как адаптировался глаз при рассматривании объекта съемки: яркость черных стволов деревьев ниже уровня черного (они не имеют цвета, и их фактура не проработана). Все внимание сосредоточено на пространстве аллеи и на кронах деревьев на опушке, цвет которых в изображении сильно разбелен. Это фактически уровень белого для цветных деталей кадра (осенних листьев), если оценивать их яркость яркомером. Белый зонт художника, расположенный там же, в глубине аллеи, почти не имеет фактуры (его яркость выше, чем уровень белого), но это не портит общего впечатления от кадра.</p>
    <p>Любой сюжет или кадр можно привести к ОВК небольшой сменой точки съемки или смещением камеры, когда соотношения «фигура-фон» становятся более определенными (вспомним Леонардо да Винчи: «рисуй светлое на темном, а темное на светлом»). Это делается легко и как бы само собой, если вы, как профессионал, ощущаете оптимальный визуальный контраст, если овладели этим чувством, как, например, овладевают чувством композиции или чувством света.</p>
    <p>Это чувство, впрочем, как и все другое в искусстве, достигается упражнениями и упорными тренировками. Теоретически внушить его невозможно, это не объективная научная истина, а субъективное ощущение художника. Надо чувствовать величину ОВК наподобие того, как профессионал хорошо понимает, как скомпоновать кадр, чтобы объект, который воспринимается бинокулярно, т.е. двумя глазами, будучи снятым и спроектированным на экран объективом (т.е. как бы одним глазом), не потерял своих пространственных соотношений, сохранил глубину и перспективу. Этому можно научиться, и каждый профессионал знает, что есть много средств для передачи пространства (линейная и тональная перспектива, оверлепинг и т.п.), и точно так же можно научиться чувствовать ОВК, чтобы каждый последующий кадр снимаемой сцены был выдержан в том же контрасте, что и предыдущий кадр. Тем более, что часто в процессе монтажа фильма рядом склеивают кадры, снятые короткофокусной и длиннофокусной оптикой, а то и объективом с переменным фокусным расстоянием. Эти кадры обычно имеют разные оптические рисунки, разную величину светорассеяния, разную глубину резкости. И здесь в достижении хорошего конечного результата может помочь только профессиональное чутье и большой опыт.</p>
    <p>Как есть понятия «скомпонованный» кадр или «нескомпонованный», так есть и понятия «кадр, приведенный к ОВК» или «кадр, не приведенный». Как правило, кадр, приведенный к ОВК, более информативен, более выразителен, так как содержит в себе полный и достаточный контраст, т. е. более полное выявление объема, фактуры и цвета.</p>
    <p>Кроме того, величина оптимального визуального контраста имеет очень большое значение при переходе с цветных кадров фильма на кадры бесцветные, почти черно-белые. Такие переходы довольно часто встречаются в современном кино, и если переход задуман как плавный и незаметный для зрителя, то при съемке стыкующихся кадров нельзя игнорировать величину визуального контраста, он должен при монтаже сохраняться неизменным.</p>
    <p>В сущности, уровень белого и уровень черного - это основной критерий тонального единства монтажных кадров в пределах одного эпизода или даже всего фильма, и это справедливо не только по отношению к черно-белому, но также и к цветному изображению.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Визуальные и инструментальные яркости </p>
    </title>
    <p>На практике на уменьшение контраста изображения влияет величина светорассеяния в системе объектив-камера. По данным И. Блюмберга, для большинства отечественных объективов эта величина составляет 1 — 2%, а для некоторых анаморфотных блоков доходит до 3% и выше. Это довольно ощутимая величина, притом, что уменьшение контраста происходит неравномерно для темных и светлых мест изображения — для темных оно сказывается сильнее. При печати позитива за счет светорассеяния в копировальном аппарате тоже происходит уменьшение контраста. И, наконец, при проекции позитивного изображения в кинотеатре в результате засветки экрана посторонним светом контраст изображения тоже уменьшается, и это, конечно, приводит к ухудшению качества изображения. То же самое происходит при засветке экрана телевизора в комнате. Если два последних фактора не могут быть учтены при съемке, то светорассеяние в системе объектив-камера должно быть заранее определено эмпирически, чтобы можно было принять его в расчет, особенно при последовательном использовании короткофокусных и длиннофокусных объективов, у которых светорассеяние не одинаковое.</p>
    <p>Необходимо отметить, что понятия «уровень белого» и «уровень черного» при восприятии объекта и его изображения не всегда совпадают. Уровень белого и уровень черного на объекте надо понимать только при определенной композиции, т.е. в пределах определенного расположения предметов в пространстве (фигура-фон) и в рамке кадра определенного формата. Представьте, что вы смотрите из окна на зимний лес, на ветку, покрытую шапкой свежевыпавшего снега. Вы видите эту ветку на фоне темного ствола, и при этом снеговая шапка на ветке — для вас уровень белого. Маленькое пятнышко зимнего пасмурного неба, просвечивающего сквозь другие ветки, не в зоне вашего внимания, хотя оно ярче, чем белый снег. Ваш глаз адаптировался не по яркости неба, а по яркости снеговой шапки на ветке. Но стоит чуть переместиться таким образом, чтобы ветка со своей снеговой шапкой оказалась целиком на фоне пасмурного неба, а темный ствол дерева — сбоку, как сразу казавшаяся прежде белой шапка свежевыпавшего снега на ветке покажется серой на фоне более светлого неба. Если измерить яркость спотметром, то окажется, что яркость неба в три раза больше, чем яркость снега на ветке. Таким образом, от изменения композиции или соотношения «фигура-фон» изменилась и адаптация глаза, он теперь адаптировался по участку неба, а не по снеговой шапке. Следовательно, хотя яркости в объекте не изменились (небо, снег, ствол дерева и сама ветка имеют все ту же яркость), но визуальное восприятие яркостей в первом и во втором случае совершенно различное. При съемке этой ветки за счет изменения экспозиции можно так же получить два варианта: в первом изображение будет иметь уровень белого по снегу, а во втором — по небу. В соответствии с этим и плотности снега в негативе в обоих случаях должны быть разными. Что же касается яркости белого в позитиве, т.е. в изображении, то если мы хотим, чтобы на экране оно было действительно белым, мы должны в позитиве иметь вполне определенную плотность (а точнее, прозрачность, поскольку речь идет о белом). Точно так же и в изображении черного, черные участки изображения должны быть сравнимы с черной рамкой экрана.</p>
    <p>Если участок изображения в позитиве должен быть черным, в негативе тот же участок должен быть максимально прозрачным и минимально отличаться от величины вуали негативной пленки, т.е. плотность его должна быть равна 0,2-0,15 над вуалью. Это так называемая критериальная плотность, по которой определяют чувствительность пленки. Правда, фирма “Kodak” рекомендует для определения практической светочувствительности пленок пользоваться критерием 0,7 над вуалью, что соответствует не черному, а средне-серому. Разница между белым и черным в изображении, т.е. в позитиве, как было выяснено, не может быть произвольной, она соизмерима с величиной оптимального визуального контраста (это универсальное свойство нашего зрения). Плотности в позитиве должны быть жестко связаны с плотностями в негативе, если мы хотим, чтобы он печатался на оптимальных значениях копировального света. Эта жесткая связь и есть правильная экспозиция, а выбор экспозиции - это соотнесение визуальных яркостей объекта с определенными плотностями негатива. Это не только технический, но и творческий выбор.</p>
    <p>Вот почему задача автоматического определения экспозиции не просто сложна — она практически неразрешима, если не учитывать композицию кадра или, по меньшей мере, соотношение «фигура-фон». Не следует забывать, что при восприятии изображения на экране зритель опять-таки воспринимает целый ряд визуальных яркостей, а не инструментальных. Можно сказать, что разница между объектом и изображением заключается в данном случае в том, что изображение уже изменено по яркости и контрасту в соответствии с параметрами оптимального визуального контраста.</p>
    <p>Художники считают, что дело совсем не в том, чтобы правильно передать в изображении цвета объекта. Это справедливо только лишь для процесса репродуцирования, копирования. В изобразительном искусстве главное правильно передать соотношения: масштабные, тональные, цветовые или любые другие. Но прежде чем начать передавать эти соотношения, их надо увидеть, осознать.</p>
    <p>Вот почему в изобразительном искусстве обычно воспроизводится то, что мы смогли увидеть и понять. Любой художник должен хорошо знать законы перспективы, знать, как при помощи оверлепинга и других приемов создать иллюзию пространства, но он так же хорошо должен знать законы психофизиологического восприятия контраста и цвета, знать закономерности светлотной и цветовой адаптации зрения, чтобы верно передать все соотношения. Верность натуре (есть такое выражение у художников) — это верность в передаче механизма психологического восприятия.</p>
    <p>Белое и черное применительно к цветному изображению надо понимать несколько шире. В этих выражениях описывается не собственно ахроматическое белое и черное, а та величина разбеливания цвета, которая имеет минимальное визуальное отличие от белого, и та степень визуального отличия от черного, когда появляется какой-либо цвет (т.е. предел различимости цвета). Чтобы не ошибиться в рассуждениях о белом и черном, лучше представить себе не ряд выкрасок от самой светлой до самой темной, а цветную поверхность, которая меняет свою визуальную светлоту в зависимости от того, как сильно она освещена или затемнена. («Выкрасками» называются образцы различных вариантов окраски одной и той же поверхности.) В этом случае палочки работают при большом контрасте, а колбочки - при малом, и поэтому цветовой охват глаза меньше, чем способность воспринимать тональные различия.</p>
    <p>Такая же закономерность и в передаче цвета цветными свето-чувствительными материалами и электронными системами. Существует ошибочное представление, что широта цветных пленок незначительная, недостаточная. Способность цветных пленок передавать тональные различия (а это и есть широта) больше, чем черно-белых (при одинаковом градиенте). А вот что касается способности передавать цветовые различия (цветовой охват), то она, действительно, не так уж велика, что хорошо видно на локусе в графике цветности. В этом вопросе большая путаница в понятиях, и очень жаль, что заблуждения, являющиеся следствием этой путаницы, иногда перекочевывают из одной книги в другую.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Оптические насадки, изменяющие контраст снимаемого объекта</p>
    </title>
    <p>Все насадки, которые обычно ставятся перед объективом камеры (а иногда и за объективом и совсем редко внутри объектива в узловой точке), можно по их действию разделить на три группы: первые изменяют цвет изображения, вторые — оптический рисунок (резкость) и третьи — контраст.</p>
    <p>О тех, которые изменяют цвет, мы поговорим в следующих главах, посвященных вопросам экспонометрии, освещения и колорита. Насадки второго типа, изменяющие резкость и оптический рисунок, всегда побочно влияют на контраст, а также на насыщенность цвета. Третьи насадки, специально предназначенные для изменения (обычно уменьшения) контраста, в настоящее время получили широкое распространение. Все они изготовлены таким образом, что наподобие светофильтров вставляются в компендиум перед объективом камеры и, может быть, поэтому их упорно называют фильтрами. Как уже отмечалось, всевозможные диффузионы, смягчающие оптический рисунок, даже если они изготовлены на хорошем оптическом стекле, обязательно в качестве побочного эффекта снижают контраст, причем чем больше эффект смягчения оптического рисунка, тем сильнее снижается контраст. Кроме того, контраст снижают всевозможные насадочные линзы: полные, половинчатые, положительные и отрицательные (SplitField) и с плоской вершиной (плоским окошечком или даже с отверстием в центре), (илл.36 а,б, цв.).</p>
    <p>Контраст также снижают всевозможные сетки, особенно светлые и частые, изготовленные и кустарным способом, и фирменные сетки, запаянные в стекло или пластмассу (SoftNets, белые, серые, черные и розовые с разной величиной ячеек).</p>
    <p>Контраст снижают всевозможные звездчатые фильтры (StarEffekt) и (VariBurst), разновидностей которых сейчас великое множество, на любой вкус, (илл.37 а,б, цв.).</p>
    <p>Контраст снижают так называемые туманные фильтры (Fog и DubleFog), которые особенно полюбились многим кинооператорам из-за способности размывать границу между светлым и темным в кадре.</p>
    <p>Очень светлые участки объекта при этом теряют фактуру и немного заплывают на темные, создавая впечатление, что эти светлые участки как бы светятся своим самостоятельным светом, создавая вокруг себя ореол.</p>
    <p>Особенно эффектно это выглядит в том случае, когда пограничный контраст между светлыми и темными участками изображения сопровождается не только светлотным, но и цветовым контрастом (например, сочетанием комплементарных цветов).</p>
    <p>Смягчают контраст и насадки «Pro Mist» (Warm Pro Mist, Black Pro Mist), о чем говорит само их название («Mist» — значит «дымка»). Различные технологические насадки перед объективом (Low Contrast, Soft Contrast, Ultra Contrast), имеющие множество градаций, так же смягчают контраст в различной степени. Контраст снижают и анаморфотные насадки, применяемые в системе широкоэкранного кинематографа (иногда величина светорассеяния в них достигает 6%).</p>
    <p>Обычно величину разрешающей способности оптики (или по-другому, амплитудно-частотную характеристику системы объектив-камера) определяют, снимая различные тест-таблицы (или, как их называют — миры), которые имеют контраст, равный 1:100. Это черные линии на белом фоне. Но не учитывают того обстоятельства, что величина разрешающей способности (а точнее, суммарной резкости) прямо пропорциональна квадрату контраста. То есть, если контраст уменьшается в два раза, то резкость уменьшается в четыре раза, и если для системы классического кинематографа это не является критичным, то для системы широкоэкранного кино с использованием анаморфотных насадок ситуация с качеством изображения иногда становится драматической, особенно в цвете. При этом освещение рассеянным или отраженным светом зачастую не может быть использовано в широкоэкранном кино, потому что тот пограничный микро-контраст, который при этом образуется на различных мелких деталях объекта, сильно смягчается из-за большого светорассеяния в оптике, и в результате смазывается микроструктура различных фактур (кожи лица, волос, травы и пр.) и на экране возникает ощущение нерезкости.</p>
    <p>Поневоле приходится в этом случае возвращаться к системе освещения, которая в 30-е годы в Голливуде была названа «прецизионной» и которая характеризовалась использованием для освещения большого количества приборов с линзами Френеля. Такое качество освещения не всегда может устроить взыскательного художника.</p>
    <p>Таким образом, мы перечислили всевозможные оптические насадки, которые, будучи помещенными перед объективом камеры, наряду со своими основными функциями обязательно в той или иной степени снижают контраст, причем этот их побочный эффект никак не нормируется и, естественно, не учитывается в маркировке этих насадок. Поэтому окончательное их влияние на изменение контраста можно определить только опытным путем, производя предварительные пробные съемки. Надо сказать, что эмпирический путь не самый плохой в творческой технологи и им не следует пренебрегать.</p>
    <p>Ошибка, которую допускают люди не опытные в обращении с насадками, изменяющими оптический рисунок, заключается в том, что они применяют их при съемке объектов, имеющих обычный визуальный контраст. Нельзя сначала выбрать, скомпоновать и осветить кадр, а после этого поставить на объектив диффузион или сетку и думать, что получится хороший результат. Насадка или сетка должна изначально находиться на объективе при выборе, компоновке и освещении кадра, потому что далеко не каждый объект пригоден для использования подобных насадок. Обычно контраст объекта должен намного превышать величину оптимального визуального контраста, а поверхности должны быть бликующими или иметь фактуру с ярко выраженной микроструктурой.</p>
    <p>В цвете желательно сочетание взаимодополнительных (комплементарных) цветов достаточной насыщенности.</p>
    <p>В качестве примера можно вспомнить великолепные портреты, снятые фотомастерами специальными мягкорисующими объективами. Используя контрастное «бликующее» освещение они иногда даже смазывали вазелином лицо модели, чтобы усилить яркость бликов и таким образом увеличить контраст.</p>
    <p>Все насадки дают совершенно разные эффекты при разных относительных отверстиях объектива, а также при разных фокусных расстояниях. Поэтому все пробы оптических насадок надо снимать теми объективами и при тех относительных отверстиях, которые будут использованы в дальнейшем.</p>
    <p>В ряду этих насадок особняком стоит бесцветный и цветной вазелин на стекле перед объективом; его можно наносить на отдельные участки кадра и, варьируя фокусное расстояние объектива и диаметр относительного отверстия, получать разные степени материализации этого эффекта, то есть размытости (илл.38,цв.).</p>
    <p>Технология применения смягчающих насадок рассчитана на то, что автор изображения вовлекает зрителя, с его согласия, в некое подобие игры, когда прием не скрывается, а наоборот, выставляется напоказ, когда привычные тональные соотношения на привычном объекте (например, лице человека или пейзаже) заменяются неожиданными, когда рядом с проваленными участками теней соседствуют яркие, ореолящие блики и т.д. Кроме того, в подобных изображениях есть некая привлекательная недосказанность в отношении фактуры, а иногда даже и формы, отдельных элементов кадра. Эта незавершенность лежит в основе фундаментального свойства зрительного восприятия, она предполагает многозначность зрительного образа и отвечает подсознательной потребности классифицировать и домысливать элементы изображения.</p>
    <p>И, наконец, третий тип насадок — это технологические фильтры, специально созданные только для изменения контраста снимаемого объекта. Это широкий ассортимент фильтров «Low Contrast», которые почти не влияют на резкость и оптический рисунок, только снижают контраст.</p>
    <p>Сила их действия значительно меняется от того, падает на них посторонний свет или же они хорошо защищены блендой, потому что их действие заключается в увеличении светорассеяния. Например, фирма «Leе» выпускает набор с диапазоном от 1 до 5 с промежуточным значением в 1/4: 1/2, 3/4, 1, 11/4,1 1/2, 13/4, 2 1/2 и т.д.</p>
    <p>«LC» номер 1/2 — самый слабый, а номер 5 — самый сильный. Все фильтры «LC» уменьшают контраст изображения за счет образования дополнительной плотности в негативе в самых темных участках объекта.</p>
    <p>Допустим, яркостной контраст объекта равен 1:120. Используя фильтр «LС» фирмы «Lee» номер 2, мы уменьшаем контраст до 1:32, т.е. в 4 раза, приводя его к величине ОВК, причем белое в негативе остается почти на том же уровне, но зато плотность черного возрастает на две диафрагмы, т.е. примерно на 0,3. Другими словами, фильтры «Low Contrast» высветляют только глубокие тени, почти не затрагивая света и особенно блики. Самыми популярными и самыми качественными являются фильтры фирмы «Tiffen». В последнее время этой фирмой выпущен фильтр с изменяемым светорассеянием, который называется «Varicon», он обладает свойством мутнеть или становиться прозрачным в зависимости от величины подводимого к нему напряжения. Еще один тип фильтров контраста — это «Soft Contrast», или «черные фильтры». Они исключают образование какой-либо вуали в тенях, способствуя получению так называемого бриллиантового негатива, когда различимость мелких деталей в тенях максимальная. Механизм их действия заключается в том, что они, не влияя на плотности негатива в глубоких тенях, уменьшают плотности в светах и особенно в бликах, в этом и выражается уменьшение контраста изображения и особая бриллиантовость, при которой повышается различимость мелких деталей. Эти светофильтры имеют побочный эффект, действуя как нейтрально-серые за счет того, что они пропускают света меньше, чем чистое оптическое стекло (отсюда и название «черные фильтры»). По существу, их действие сходно с действием черных сеток, но без «Кройц-эффекта», т.е. они не образуют лучей от источников света.</p>
    <p>Подводя итог, следует еще раз отметить, что любые оптические насадки и все фильтры контраста всегда только уменьшают контраст изображения и насыщенность входящих в него цветов. Не следует думать, что уменьшение насыщенности цвета, которое всегда сопровождает уменьшение тонального контраста - это что-то нежелательное. Просто это реальность, о которой надо помнить и которую можно умело использовать, делая свой творческий выбор.</p>
    <p><image l:href="#pic47.jpg"/> <image l:href="#pic48.jpg"/> </p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Глава 4. Экспонометрия </strong></p>
   </title>
   <p>Термины «тоновоспроизведение» и «цветовоспроизведение» нередко употребляют как синонимы, однако это допустимо только при черно-белых съемках; в этом случае цветопередача объекта сводится только к тонопередаче цветов, то есть к воспроизведению яркостных различий цветов — различий по их светлоте. При цветных же съемках в задачу цветовоспроизведения входит передача цветов по всем трем параметрам: цветовому тону, светлоте и насыщенности. Таким образом, воспроизвести цвет, — значит решить две задачи: воспроизведение тонов (светлот) и воспроизведение цветностей. Они взаимосвязаны, так как возможность правильного воспроизведения цветности в огромной степени зависит от правильной передачи тонов (светлот). Другими словами, цветовоспроизведение находится, повторяю, как бы внутри тоновоспроизведения, ибо цветовоспроизведение для разных участков реального объекта съемки — это цветоделение на разных яркостных уровнях (в светах, в тенях, в бликах и т.п.). На примере цветового тела мы хорошо видим, что никакой самый яркий цвет не может быть ярче белого и никакой самый густой цвет не может быть темнее черного; по крайней мере, это полностью применимо к любому предметному цвету.</p>
   <p>В фотографических процессах тоновоспроизведения различают две стороны — объективную и субъективную. К объективной стороне относится фототехнический механизм воспроизведения тонов объекта в негативно-позитивном процессе. Получаемый в результате позитив с большей или меньшей точностью воспроизводит оптическими плотностями в каждом из слоев пленки градации тонов объекта. К субъективной стороне относится психофизиологический механизм восприятия позитивного изображения. Здесь действуют факторы, определяющие способность глаза к восприятию градации тонов на экране или на мониторе. Главный из них — чувствительность глаза к яркостям цветов на экране при том или ином уровне адаптации. Конечной задачей воспроизведения тонов считается не просто позитивное изображение на пленке, а воспринимаемое зрителем на экране качество этого изображения. Такая постановка вопроса, соответствуя истинному положению дела, ведет к более правильному пониманию технических и изобразительных средств.</p>
   <p>Таким образом, на тоновоспроизведение влияют следующие факторы: интервал яркостей объекта, наличие светофильтра или насадки перед объективом, светорассеяние в системе объектив — камера, форма характеристических кривых и градиент проявления негативной пленки, способ печати позитива и величина светорассеяния в копировальном аппарате, характеристические кривые позитивной пленки и градиент проявления этой пленки, факторы проекции и засветка экрана посторонним светом. А при перегонке на видеоноситель — соответствующая настройка установки телекино и просмотрового монитора.</p>
   <p>Международный стандарт на сквозной кинематографический процесс применительно к цвету предусматривает довольно жесткую регламентацию многих из этих факторов на основе оптимизации. Только так может быть решена задача правильного тоновоспроизведения, а значит, и цветовоспроизведения, если говорить об объективной стороне дела. Что же касается субъективной стороны, то из одного маленького примера читателю станет ясно, насколько важно, на каком уровне яркости во время восприятия находится тот или иной цвет объекта. Представим себе пасмурный дождливый день и поток легковых машин, который вы видите из своего окна. При наблюдении с верхней точки легковые машины на фоне мокрого, почти черного асфальта мостовой кажутся необыкновенно яркими по цвету, потому что в этом случае глаз адаптируется по самому светлому участку в кадре внимания — по машинам. Их цвет при этом находится для нас в верхнем, самом благоприятном для цвета уровне яркости, т.е. довольно близко к уровню белого. Если же поменять точку зрения на нижнюю и наблюдать эти же цветные машины не на темном фоне, а на фоне светлого пасмурного неба, то цвет машин уже не будет восприниматься нами как яркий и насыщенный, потому что в кадре внимания самым ярким элементом будет пасмурное белое небо и глаз адаптируется по нему, а цвет машин по своей относительной яркости к небу переместится в нижний уровень яркости и уже в силу этого не будет восприниматься так, как он смотрелся на темном фоне с верхней точки. Ясно, что в действительности цвет машин остался прежним, изменилось лишь наше восприятие этого цвета.</p>
   <p>Этот пример дает представление об изменении цвета, происходящем постоянно под действием контраста и силы освещения, и различной адаптации, когда в светах предметный цвет один, а в полутенях и тенях — другой. Это изменение предметного цвета в живописи называется валерами. В сущности, валеры в живописи — это есть признак настоящей живописности. Валеры — это не выдумка художника, а закон нашего психофизиологического восприятия, который в одинаковой степени действует в любом изобразительном искусстве, в любом цветном изображении, просто технология воспроизведения этого явления в живописи одна, а в кино, телевидении и фотографии — другая.</p>
   <p>Дело в том, что никакой видимый цвет не может быть воспроизведен на экране похожим, если в результате правильного экспонирования он в изображении не будет размещен на том же уровне яркости, на каком он воспринимался нами в объекте. Ведь цветовоспроизведение — это цветоделение и синтез на определенном светлотном уровне в пределах бликов, светов и теней.</p>
   <p>Задача экспонометрии не может быть полностью разрешима лишь путем технического подхода к этой проблеме. Потому что кроме чисто технической задачи получения хорошего изображения (в первую очередь хорошего негатива, который легко печатается), перед кинооператором всегда стоит и творческая задача: как подобрать такие условия адаптации по тону и цвету для всей цветовоспроизводящей системы, чтобы затем, при восприятии готового изображения, зритель чувствовал то же самое, что ощущал кинооператор при восприятии объекта. Сходство психофизиологических реакций при восприятии объекта и его изображения — важнейшая творческая задача, решаемая, естественно, техническими средствами, (илл.35,цв).</p>
   <p>Интервал яркостей объекта, изображенного на илл.35, намного превышает величину ОВК (или, говоря иначе, широту сквозного кинематографического процесса), но при этом правильно выбран уровень светлотной адаптации системы. «Пленка» адаптирована точно так, как адаптировался глаз при восприятии этого объекта.</p>
   <p>Для понимания алгоритма «правильной экспозиции» важно осознать: несмотря на то, что контраст объекта превышает величину ОВК, а контраст изображения равен величине ОВК, в данном случае ощущение психологически точного подобия не нарушается. Это объясняется правильно выбранной светлотной адаптацией сквозного кинематографического процесса по отношению к визуальному восприятию объекта. При этом каждый цвет в изображении располагается на том светлотном уровне, на каком он воспринимался зрительно, при рассматривании объекта. Вероятно, многие неясности в вопросах экспонометрии в первую очередь связаны с недооценкой этого обстоятельства. Алгоритм правильной экспозиции, прежде всего, должен учитывать особенности психофизиологического восприятия объекта и затем его изображения. Негатив же при всей важности его сенситометрических параметров является лишь промежуточным звеном, одним из элементов «черного ящика» сквозного кинематографического процесса (СКП).</p>
   <p>Конечный результат всех экспонометрических расчетов выражается в том, что кинооператор оценивает: во-первых, как соотносится интервал яркостей объекта с оптимальным визуальным контрастом, и если он больше ОВК, то в какой степени можно пренебречь деталями (а, следовательно, и цветом) в самых темных или самых светлых участках получаемого при съемке изображения, но так, чтобы изображение воспринималось как сам объект. В сущности, ничего другого от экспонометрии и не требуется.</p>
   <p>Задача выглядела бы чрезвычайно просто, если бы не большое количество переменных величин, заключенных в «черном ящике», мешающих получению стабильного и воспроизводимого в течение длительного времени результата. Сегодня проблема в значительной степени сводится к тому, чтобы согласовать, какие параметры сквозного кинематографического процесса должны быть жестко стабилизированы, а какие могут быть оставлены плавающими для более точной настройки всей системы, и решить, какие технологические меры надо предпринять, чтобы эти параметры соответствовали международным стандартам.</p>
   <p>А теперь немного истории. В 1932 году был изобретен первый фотоэлектрический экспонометр, и с тех пор не прекращаются попытки усовершенствовать и автоматизировать процесс определения экспозиции. Они во многом увенчались успехом. Во всяком случае то, что раньше являлось прерогативой мастерства, сегодня, благодаря этим успехам, доступно рядовому любителю, если его камера снабжена автоматическим устройством для определения и установки экспозиции. После того как возникла техническая возможность создать систему «TTL» («Сквозь объектив»), вновь выявилось преимущество метода измерения яркости перед методом замера освещенности, потому что при подобном измерении яркости автоматически учитывается величина светопропускания реального объектива. Первые системы «ТТL» могли измерять только интегральную яркость в поле визирования, поэтому приходилось вводить систему поправок, иногда довольно значительных, особенно в тех случаях, когда контраст объекта сильно отличался от величины оптимального визуального контраста.</p>
   <p>В системе «ТТL» серое поле с коэффициентом отражения 0,18(18%) является аналогом съемочного объекта, имеющего оптимальный визуальный контраст, т.е. интервал яркостей, равный 1:40. Это среднее серое поле, или, как его называют во всем мире, «MID TONE», служит критерием, яркость которого является определяющей при расчете необходимой диафрагмы, исходя из чувствительности пленки, степени ее проявленности (градиента проявления) и освещенности на объекте.</p>
   <p>Яркость этого серого поля является среднеарифметической величиной между уровнем белого и уровнем черного для глаза и считается ключевой; по ней, как было сказано, определяют диафрагму и выдержку для получения ключевой плотности в негативе. Затем ключевая плотность в негативе, при печати на оптимальном копировальном свете, даст в позитиве такую плотность, которая при проекции на экране будет выглядеть точно так же, как выглядело «среднее серое поле» в объекте при съемке. Таков алгоритм экспозиции в системе «TTL» (илл.39)</p>
   <image l:href="#pic49.jpg"/>
   <p><emphasis>Илл.39. Алгоритм экспозиции в системе «TTL».</emphasis></p>
   <p>Система «ТТL» гарантирует точную передачу среднего серого поля или любого другого объекта, контраст которого не больше величины ОВК. Если контраст больше, то приходится прибегать к поправкам, которые очень часто носят слишком субъективный характер. Главный недостаток этой системы заключается в том, что самые разные объекты с различными контрастами при расчете экспозиции всегда интегрируются в одно и то же средне-серое поле, которое обозначается на всей длине характеристической кривой негатива одной лишь точкой. Правильность определения экспозиции зависит не столько от класса точности измерительного прибора, но главным образом от того, какой участок кадра считается сюжетно важным. Если бы можно было отдельно измерить яркость сюжетно важной детали (обычно лица), а отдельно - фона, то была бы реализована одна из главных особенностей психологии восприятия: определение соотношения «фигура-фон».</p>
   <p>В системе «Norwood-Binary» поле фотометрирования «TTL» было разделено на две неравные части: центральную (кружок), которая давала 70% информации о яркости объекта, и краевую (занимающую остальное поле визирования), которая давала 30% информации о яркостях, попадающих в эту зону. Дальнейшее развитие этого принципа привело к тому, что поле фотометрирования стали делить не на две, а на гораздо большее количество частей, имеющих подчас довольно причудливую форму (илл.40).</p>
   <image l:href="#pic50.jpg"/>
   <p><emphasis>Илл.40 Различные конфигурации и расположение полей фотометрирования в системе «TTL».</emphasis></p>
   <p>Несмотря на привлекательность подобных устройств для любительской практики, они не пригодны для решения задач, возникающих в практике профессиональной, потому что главный вопрос экспонометрии — степень светлотной адаптации пленки в зависимости от адаптации нашего зрительного анализатора при восприятии объекта — принципиально не может быть решен техническими средствами, это прерогатива автора изображения, т.е. человека.</p>
   <p>Профессионалы для измерения яркости используют точечные яркомеры или спотметры («sроt» — в переводе с английского «пятнышко») с углом фотометрирования 1 градус, которые очень удобны для измерения яркости детали объекта. Не определив интервал яркостей снимаемого объекта и не соотнеся его с оптимальным визуальным контрастом, невозможно успешно решить экспонометрическую задачу. Теоретической основой для экспонометрии по-прежнему служит зонная теория Адамса, которая рассматривает любой съемочный объект как ряд различных зон с разной яркостью (в результате разных коэффициентов отражения или разной освещенности в светах и тенях, а чаще и того и другого). В табл. 3 представлен равноступенный ряд яркостей, выраженный в относительных экспозиционных единицах («EV»), а рядом соответствующие значения стандартных единиц яркости («кандела на квадратный метр» и «фут-ламберт»).</p>
   <p>Таблица 3 <strong>(картинки пока нет, на днях повесим) </strong></p>
   <p>Перевод относительных экспозиционных единиц «EV» в стандартные единицы яркости — «кандела/м2» и «фут-ламберт»</p>
   <p>На илл.34, поясняющей принцип оптимального визуального контраста, отмечен участок в пять ступеней (5 stops), который определяет яркостную разницу между белым с фактурой и черным с фактурой.</p>
   <p>Поэтому объект, имеющий оптимальный визуальный контраст, вполне может быть представлен серой шкалой. Для удобства серая шкала должна иметь оптимальный визуальный контраст и быть равноступенной, т.е. числа яркостей полей такой шкалы должны составлять геометрическую прогрессию. Равноступенный ряд полей шкалы по сравнению с рядом, имеющим произвольную градацию, во много раз удобнее как для визуального, так и для измерительного контроля. Все ошибки тоновоспроизведения хорошо различаются глазом именно на такой шкале. Равноступенность шкалы — ценное ее свойство и в экспонометрическом отношении. Снимая шкалу с константой плотности 0,3, мы осуществляем с ее помощью столько одновременных экспозиций, сколько полей содержится в этой шкале. Причем каждая экспозиция последовательно отличается от другой в 2 раза, т.е. ровно на одну диафрагму («1 stop»).</p>
   <p>Негативное изображение равноступенной серой шкалы является, по существу, как бы сенситограммой, отличающейся тем, что она экспонирована не в сенситометре, а в съемочной камере. В этом заключается ее определенное преимущество перед лабораторной сенситограммой, так как при ее экспонировании в условиях реальной съемки автоматически учитываются особенности освещения при съемке, особенности съемочной оптики, насадок и всех факторов съемочной камеры, влияющих на величину экспозиции. Разницу в плотностях смежных полей шкалы в негативе можно рассматривать как следствие двукратных изменений освещенности объекта при постоянной диафрагме. Другими словами, каждая пара смежных полей равноступенной шкалы с константой плотности 0,3 показывает, как изменилась бы плотность в негативе той или иной детали объекта, если ее освещенность (или яркость) изменить при съемке в 2 раза. И в то же время негативное изображение шкалы показывает, как изменилась бы плотность негатива, если манипулировать диафрагмой объектива.</p>
   <p>Зная, что цветность любого хроматического цвета физически обусловлена определенными соотношениями его зональных яркостей (в синей, зеленой и красной областях), мы можем рассматривать задачу цветовоспроизведения как возможно более точное фотографическое воспроизведение соотношений зональных яркостей цвета, при этом серый цвет должен выражаться одинаковыми значениями в каждой из трех зон. Это и определяет смысл применения серой шкалы как средства контроля цветопередачи, поскольку на сером отклонения цветопередачи в любую сторону лучше всего заметны при визуальном контроле изображения серой шкалы. Особенно это актуально при контроле одноступенного процесса на обращаемой цветной пленке, где нет позитивного процесса и, следовательно, невозможна никакая цветовая коррекция при печати.</p>
   <p>При съемке еще используется цветная контрольная шкала, которая состоит из двух рядов, в первом ряду находятся шесть цветов максимальной насыщенности: три основных (синий, зеленый и красный) и три дополнительных (желтый, пурпурный, голубой). А во втором ряду те же цвета, но имеющие минимальную насыщенность за счет разбеливания, т.е. максимальной примеси белого к цвету, позволяющей, однако, визуально различать его цветность.</p>
   <p>На практике применяются 8-ми, 10-ти и 20-типольные серые шкалы, мы же для простоты в наших расчетах будем пользоваться 6-польной серой шкалой, она и будет служить нам аналогом объекта съемки, имеющим контраст, равный ОВК.</p>
   <p>Таблица 4 <strong>(картинки пока нет, на днях повесим) </strong></p>
   <p>Визуальное восприятие яркости и коэффициент отражения</p>
   <p>Общий интервал яркостей равен ОВК. Серое среднее поле шкалы определяет необходимую диафрагму, при этом +2stops вверх - это уровень белого, а -3stops вниз - это уровень черного. Всего 5 диафрагм, т.е. контраст 1:32, или в логарифмическом выражении 1,5.</p>
   <p>Точки экспонометрических замеров на реальном объекте должны выглядеть следующим образом (илл.41, 42)</p>
   <image l:href="#pic51.jpg"/>
   <p><emphasis>Илл. 41 Точки экспонометрических замеров на шкале яркостей, условно изображающей объект с достаточно большим контрастом (от 2 до 19 EV), т.е. превышающим ОВК.</emphasis></p>
   <image l:href="#pic52.jpg"/>
   <p><emphasis>Илл. 42 Характеристические кривые негативной (а) и позитивной (б) пленок с нанесенными на них основными точками экспонометрических замеров.</emphasis></p>
   <p>Теперь следует сказать о пресловутых «хвостах» характеристических кривых светочувствительных материалов, в так называемых участках «недодержки» и «передержки», которые в действительности не имеют никакого отношения к экспонометрии и вообще к профессиональной практике.</p>
   <p>В кино для построения изображения используют только прямолинейный участок характеристической кривой негатива, это необходимо твердо запомнить.</p>
   <p>Критериальная плотность, по которой определяют светочувствительность, выражается величиной Dо +0,2, т.е. плотностью, на 0,2 превышающей плотность вуали. Она передает в негативе яркости, которые можно в объекте охарактеризовать как черное с фактурой или предел цвета, и лежит эта плотность на характеристической кривой всегда в начале прямолинейного участка. Фирма «Kodak» для практического определения светочувствительности рекомендует пользоваться критерием 0,7 над плотностью вуали. Эта точка находится в середине прямолинейного участка характеристической кривой и соответствует средне-серому на объекте съемки. Максимальные же плотности в негативе, которые способны пропечататься и получиться в позитиве белым с фактурой, никогда не доходят до участка передержки, а всегда располагаются в верхней части прямолинейного участка. Это объясняется тем, что градиент негатива в кинематографе редко превышает величину 0,65, а международный стандарт вообще предусматривает эту величину для среднего зеленочувствительного слоя в пределах 0,51 («Коdaк»).</p>
   <p>Практическая светочувствительность очень тесно связана с градиентом, при котором ее определяют, поэтому для практики величина плотности среднего серого поля (ключевого поля) не менее важна, чем плотность, изображающая глубокие тени, т.е. плотность в критериальной точке (точке уровня черного). А их взаимосвязь определяется величиной градиента проявленности негатива. Чем больше градиент, тем дальше эти точки отстоят друг от друга на прямолинейном участке характеристической кривой и тем выше должен быть номер копировального света, чтобы серое среднее поле (ключевое поле) на экране было похоже на среднее серое поле на серой шкале, то есть в объекте съемки.</p>
   <p>Прирост плотности от поля к полю в негативе, как известно, определяется по формуле:</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>/\ D нег = 0,3 * g нег </strong></p>
   <empty-line/>
   <p>Сравним два негатива шестипольной серой шкалы, проявленные до разных градиентов. Видно, что их интервалы плотностей довольно сильно зависят от градиента проявления:</p>
   <p>Вариант 1: градиент = 0,51; прирост плотности в соответствии с формулой = 0,15.</p>
   <p> Плотности в зелено-чувствительном слое: 0.2 | 0.35 | 0.5 | 0.65 | 0.8 | 0.95 |</p>
   <empty-line/>
   <p>Вариант 2: градиент = 0,65; прирост плотности = 0,2. </p>
   <p>Плотности в зелено-чувствительном слое : 0.2 | 0.4 | 0.6 | 0.8 | 1.0 | 1.2 |</p>
   <empty-line/>
   <p>Несмотря на то, что плотности первых полей (уровень черного) в обоих случаях равны, плотности четвертого поля (mid tone) отличаются фактически на целую ступень. Так, в первом варианте плотность 0,65 соответствует четвертому полю, а во втором — третьему. В еще большей степени эта разница сказывается в последнем поле, соответствующем уровню белого.</p>
   <p>Из этого примера следует, что стремление некоторых кинооператоров повысить светочувствительность за счет увеличения времени проявления оборачивается одновременным ростом интервала плотностей негатива, а это чревато тем, что при печати весь интервал плотностей негатива уже не сможет пропечататься на позитивной пленке (ее широта мала по сравнению с широтой негативной пленки). Поэтому в результате нарушения тоновоспроизведения придется «пожертвовать» в позитивном изображении потерей деталей (фактурой) или в черном или в белом. Широта всего сквозного процесса уменьшится (в нашем примере — на одну ступень). Поэтому если негативная пленка не обладает стоп-гаммой, т.е. свойством, при котором градиент проявления не повышается при увеличении времени проявления, то стоит хорошенько подумать, прежде чем принять решение об увеличении времени проявления негатива. Оправданием такого решения может быть только драматическая ситуация, когда материал снят с заведомой недодержкой (такие случаи бывают при репортажных съемках), но из-за уникальности его надо во что бы то ни стало спасти, не считаясь с неизбежным ухудшением фотографического качества.</p>
   <p>По данным В. Чумака, с увеличением времени проявления до такой степени, что градиент негатива растет с 0,5 до 1,0, светочувствительность увеличивается всего лишь на 50%. Игра не стоит свеч! В цветном процессе недопустимы произвольные изменения градиентов негатива и позитива, особенно негатива, поскольку он является основным носителем, на котором запечатлен колоссальный по сложности и денежной стоимости труд всей съемочной группы. Попытки произвольно менять градиент негатива — это рецидивы фотографического (а не кинематографического) подхода, да и то времен черно-белой фотографии; в цветном же процессе изменение градиента негатива неизбежно влечет за собой нарушение тоно- и цветовоспроизведения и даже в фотографии применяется с осторожностью. Изменение градиента негатива в цветном кинематографе так же не технологично, как, скажем, требование изменения рецепта проявителя в проявочной машине. Первым следствием этого будет нарушение стабильности всего процесса, а никто другой так не заинтересован в стабильности и уверенной воспроизводимости раз полученных результатов, как сам кинооператор.</p>
   <p>Стабильность параметров «черного ящика» — это самое главное условие уверенной и свободной работы кинооператора. Чем меньше градиент негатива, тем меньше разбаланс слоев по контрасту — это также один из доводов в пользу градиента негатива, равного 0,5 - 0,55. Для пленки «Estmen Color Negativ» фирмы «Коdак» приняты следующие величины градиентов по слоям:</p>
   <p>синечувствительный слой градиент 0,56</p>
   <p>зеленочувствительный слой градиент 0,51</p>
   <p>красночувствительный слой градиент 0,45.</p>
   <p>Причем допустимый разброс плотностей в каждом слое в основных узловых точках характеристических кривых обязан быть в пределах 0,05 - 0,09. При соблюдении этих условий обеспечивается достаточная стабильность ежедневных результатов съемки. Общеизвестно, что фирма «Kodak» является лидером на рынке пленок, поскольку их высокое качество признано во всем мире. Процесс усовершенствования выпускаемых пленок идет в фирме непрерывно. Проводится постоянный опрос режиссеров, операторов и зрителей, и на основе пожеланий принимаются решения о направлении исследовательских работ. Фирмой выпускается достаточно широкий ассортимент негативных пленок, способных удовлетворить самый взыскательный вкус.</p>
   <p>Но особое чувство удовлетворения, на мой взгляд, у потребителей связано с тем, что каждый тип пленок отличается удивительной стабильностью всех декларируемых фирмой свойств. Этим объясняется высокий авторитет фирмы.</p>
   <p>В работе оператора стабильность и надежность являются одними из главных критериев оценки качества его работы и свойства пленок во многом этому способствуют.</p>
   <p>Из всего сказанного ранее ясно, что говорить об экспозиции применительно к одной, пусть даже очень важной точке на характеристической кривой совершенно недостаточно. Необходимо иметь в виду целый спектр или набор определенных плотностей, которые должны быть связаны с соответствующими яркостями объекта, причем крайние значения этих яркостей, определяемые величиной оптимального визуального контраста при их восприятии, связаны через соответствующие плотности в негативе с такими плотностями в позитиве, которые тоже можно назвать крайними, поскольку яркость экрана в этих местах соответствует визуальному восприятию белого и черного.</p>
   <p>Таким образом, пути решения экспонометрической задачи направлены как бы навстречу: одно — от объекта, а другое — навстречу ему, от изображения этого объекта. Дело в том, что белое и, соответственно, черное на экране — величины совсем не случайные, они при определенной освещенности экрана взаимообусловливают друг друга. Если белое — это почти чистый экран, на который проецируются самые прозрачные участки позитива, имеющие в изображении детали, то их плотность за вычетом плотности вуали должна быть примерно равна 0,12 - 0,15. А чтобы самые черные участки воспринимались как черные, но с деталями, с фактурой, плотность этих черных участков должна быть равна 2,8 - 3. Это проверено опытным путем. Получается, что при определенном градиенте позитива и определенном градиенте негатива интервал плотностей негатива не может быть случайной величиной, потому что он должен полностью пропечатываться в позитиве (при оптимальной величине копировального света) так, чтобы в позитиве крайние плотности были равны 0,15 и 2,8.</p>
   <p>Негатив — это конечная цель операторской работы на съемочной площадке. Поэтому негатив должен наилучшим образом вмещать всю информацию о тональном и цветовом строе объекта. Если будет правильно передано белое и черное, то все промежуточные градации тоже будут переданы правильно. Причем если все промежуточные поля серой шкалы в позитиве будут переданы серыми, т.е. монохромными, то это значит, что на всех яркостных уровнях цветоделение и синтез тоже осуществляются правильно, и в таком случае можно говорить о точном (психологически точном) тоно- и цветовоспроизведении всей системы.</p>
   <p>В негативе плотности, которые должны пропечататься, располагаются, как уже говорилось, только на прямолинейных участках, и это является непременным условием хорошего негатива, зато в позитиве все сюжетно важные детали располагаются на «хвостах» характеристических кривых. Линейность процесса тоновоспроизведения не может быть соблюдена здесь так, как этого бы хотелось (илл.42).</p>
   <p>Характеристические кривые позитивных пленок имеют, в сущности, два градиента: один определяется по участку, расположенному от плотности вуали до плотности 1,0; а второй — от точки с плотностью 1,0 и до самого верха кривой. Читатель, наверное, обратил внимание на то, что точка на характеристической кривой позитива с плотностью 1,0 не случайна. Она, во-первых, определяет номер света в копировальном аппарате при печати, а во-вторых, - это плотность того самого средне-серого поля (Mid-Tone) с коэффициентом отражения 18% в объекте съемки, по которому определяется необходимая величина диафрагмы съемочного объектива. Вот как все взаимообусловлено.</p>
   <p>Международный стандарт на параметры сквозного кинематографического процесса возник на основе оптимизации и системного подхода. Градиент негатива выбран таким, чтобы широта негативной пленки могла воспроизвести оптимальный визуальный контраст объекта, но при этом чувствительность была бы не слишком низкой, а зерно достаточно мелким. Градиент позитивной пленки выбран таким, чтобы обеспечить нормальное тоновоспроизведение в позитиве, при этом широта ее должна обеспечить хорошую пропечатку всего интервала плотностей негатива (и белое, и черное). Время проявления позитива должно обеспечить хороший выход красителей, и при этом зерно еще должно остаться на приемлемом уровне. Кроме того, контраст позитивного изображения играет не последнюю роль в визуальном ощущении резкости, об этом также не следует забывать.</p>
   <p>Процесс получения цветного электронного изображения в телевидении построен на основе такого же алгоритма, хотя физические процессы совершенно другие. При этом вместо трехслойного негатива используются три матрицы съемочной телевизионной камеры, а вместо позитива — электронно-лучевая трубка монитора.</p>
   <p>Все современные пленки («Коdак», «Fuje» и «Agfa Gevert») имеют одинаковую технологию обработки и сходные фотографические свойства. Во всяком случае, чувствительность и широта у этих пленок вполне соизмеримы.</p>
   <p>Устойчивое заблуждение переходит из одной книги по фотографии в другую: это утверждение, что широта цветных пленок незначительна. Широта - это свойство передавать тональные (светлотные) различия в определенном диапазоне этих светлот. Что касается цветных материалов, то при одинаковом с черно-белыми материалами градиенте их широта даже больше, чем у черно-белых. Это объясняется тем, что в зоне разбеливания (близкой к уровню белого и немного выше ее по кривой) у цветной пленки еще сохраняются светлотные различия в виде сильно разбеленных цветов. А в тех же условиях черно-белые градации уже практически неразличимы для глаза, на экране они сливаются в сплошное белое пятно. В этом случае правильнее было бы говорить не о широте негативных цветных или черно-белых пленок, а о широте всего сквозного процесса, потому что очень часто огромный интервал яркостей объекта, который намного превышает оптимальный визуальный контраст, конечно же, воспроизведется в негативе, но беда лишь в том, что напечатать его в позитиве без искажений не удается! Вся система способна воспроизвести интервал яркостей лишь близкий к ОВК. А все, что выходит за его пределы, или провалится в глубокой тени, или разбелится до потери фактуры в белом. И это целесообразно, потому что только таким образом можно совместить параметры системы с параметрами зрительного анализатора человека и только таким образом можно уловить и передать те эмоциональные посылы, которые содержатся в тональном и цветовом строе снимаемого объекта.</p>
   <p>В современных цветных фильмах довольно часто используются черно-белые кадры старой кинохроники или же, если этого требует творческое и цветовое решение, черно-белые кадры «вирируются» в какой-либо цвет. Если используется старая кинохроника, то весь материал необходимо заново контратипировать (лучше на цветную пленку дубль-негатив) с тем, чтобы градиент полученного цветного контратипа был близок по своей величине к градиенту основного цветного негатива фильма. В дальнейшем при тиражировании для массовой печати или при переводе фильма на видео это сильно облегчит дело. Если же некоторые сцены цветного фильма снимают на черно-белую негативную пленку, то черно-белый материал необходимо проявлять до такого же градиента, что и весь цветной материал фильма, только в этом случае будет соблюдено некое тональное единство при стыковке этих материалов (грубо говоря, уровень черного и уровень белого у них должен совпадать). Только надо учитывать, что у черно-белой негативной пленки нет маски и для того, чтобы в дальнейшем не возникли проблемы при одновременной печати черно-белого и цветного негатива на цветную позитивную пленку, необходимо снимать черно-белый негатив с заведомо двукратной передержкой. Он будет очень хорошо печататься на цветной позитивной пленке, несмотря на свой непривычный вид из-за повышенной плотности. Таким же способом, т.е. на основе одинаковых градиентов, возможно объединение разных типов цветных пленок в одном фильме (например, «Коdак», «ЛН», «ДС» и какой-нибудь еще). При этом градиенты всех пленок должны быть по возможности приближены к градиенту «Коdак». Только в этом случае возможно тональное единство, что является очень важным параметром фильма.</p>
   <p>Когда говорят, что одной из главных задач, стоящих перед кинооператором или фотографом, является определение экспозиции, то это совершенно неверно. Экспозицию определяют не на съемочной площадке, а во время пробы пленки. На съемочной площадке требуется совсем другое - сделать так, чтобы экспозиция очередного кадра не отличалась от выбранной на пробе, т.е. той, которая была определена заранее раз и навсегда. Недаром говорят, что каждый кинооператор стремится к тому, чтобы все кадры фильма печатались на одном свету, т.е. фактически все имели бы одну, одинаковую экспозицию.</p>
   <p>Во время пробы пленки определяют экспозицию, необходимую для того, чтобы на данной пленке в негативе получить требуемые плотности. Это зависит от силы освещения (яркости), светочувствительности пленки, градиента обработки, относительного отверстия объектива, щели обтюратора и частоты съемки. Далее, во время ежедневных текущих съемок надо поддерживать такие условия, чтобы плотности негатива соответствовали тем, которые были получены во время пробы, а это возможно только в том случае, если экспозиция (т.е. количество освещения, получаемое светочувствительным материалом) будет постоянной. По крайней мере на тех участках съемочных объектов, которые идентифицируются со средне-серым полем (18%). Разумеется, задача эта в практическом плане совершенно недостижима — слишком много факторов на съемочной площадке и вне ее, которые не позволяют этого добиться — но стремиться к этому надо. Фотографическое качество негатива — это есть возможно более полное приближение негативов всех кадров фильма к ранее выбранному эталону с ранее выбранной на пробе экспозицией. Правда, некоторые опытные кинооператоры сознательно идут на отклонения в негативе для достижения определенных художественных эффектов, но это уже «высший пилотаж», и в этом, помимо всего прочего, сказывается индивидуальный почерк мастера.</p>
   <p>Чтобы закончить характеристику хорошего негатива, рассмотрим таблицу 5, в которой приведена структурно-количественная модель сквозного кинематографического процесса, включая перегонку на видеоноситель и просмотр окончательного изображения на телевизионном мониторе.</p>
   <p>Таблица 5</p>
   <p>Структурно - количественная модель сквозного кинематографического процесса</p>
   <p>1. Объект съемки: равноконтрастная шестипольная серая шкала, интервал яркостей которой равен оптимальному визуальному контрасту (ОВК). <strong>(картинки пока нет, на днях повесим) </strong></p>
   <p>2. Негатив: снятый на пленке, соответствующей балансной норме освещения (Т0цв) и проявленный в стандартном режиме до градиента =0,55 (среднее значение по слоям). При этом DD»0,165 <strong>(картинки пока нет, на днях повесим) </strong></p>
   <p>3. Позитив: отпечатанный с этого негатива на средних значениях светового паспорта (25-25-25) и проявленный в стандартном режиме так, чтобы сквозная гамма соответствовала условиям правильного тоновоспроизведения. <strong>(картинки пока нет, на днях повесим) </strong></p>
   <p>4. При перегонке на видеоноситель: установка телекино настраивается по негативу серой шкалы, при этом регламентируется значение видеосигнала каждого поля шкалы в единицах «IRE» <strong>(картинки пока нет, на днях повесим) </strong></p>
   <p>5. При просмотре на мониторе: надо настроить его таким образом, чтобы яркость каждого поля серой шкалы соответствовала определенной величине яркости «EV». <strong>(картинки пока нет, на днях повесим) </strong></p>
   <p>Примечания: 1. Просмотровый монитор настраивается в темной комнате.</p>
   <p>2. Для правильного тоно- и цветовоспроизведения на всех стадиях сквозного процесса необходимо строго соблюдать все перечисленные выше параметры трех основных полей - 1, 4 и 6.</p>
   <p>На этой таблице весь сквозной кинематографический процесс представлен в виде взаимодействия градиентов и оптических плотностей, но способен ли кинооператор в процессе творчества, работая над композицией и освещением кадра, представлять будущие тональные соотношения и насыщенности цветов в виде плотностей? Надо ли учиться «думать плотностями»? Скорее всего, нет. Прежде всего надо научиться соотносить различные участки объекта с визуально воспринимаемыми участками равноступенной серой шкалы, т.е. думать не математическими выражениями оптических плотностей, а оттенками серого, светло-серого, белого, темно-серого и черного. А затем ясно представлять себе, какие участки объекта следует передавать белым, какие серым, а какие черным, независимо от их цветности. Светлотные различия важнее.</p>
   <p>После того как мы определили главные признаки оптимального (или, как говорят, «хорошего») негатива и позитива, на нескольких конкретных примерах разберем разные варианты экспонометрических расчетов. Посмотрим, как следует изменять условия экспонирования для того, чтобы светлотные различия цветных участков в изображении зрительно воспринимались точно так же, как в объекте, но при этом негатив всякий раз оставался добротным, т.е. печатался на оптимальном номере копировального света (илл.43).</p>
   <p>Аналогом готового изображения, светлотный контраст которого, как выяснилось, не может быть больше величины ОВК, служит равноступенная серая шкала.</p>
   <p>Визуально воспринимаемые яркости полей этой шкалы соответствуют светлоте различных участков изображения и, следовательно, светлоте предметных цветов этих участков.</p>
   <p>Оптимальный визуальный контраст, если выразить его в виде инструментально измеренных яркостей, выглядит так: «0» - это ключевая яркость (mid tone). Обычно это светлые полутени на лице и рефлексы. «+1» - яркость в 2 раза ярче ключевой. Это света на хорошо освещенном лице. «+2» - это яркость белого, но с проработкой фактуры (например, белого костюма). Эта яркость в 4 раза больше ключевой, т.е. +2 stops, или 2 деления диафрагмы объектива. «-1» - яркость в 2 раза меньше ключевой. Обычно это тоже полутени или тени на лице. «-2» - это яркость в 4 раза меньше ключевой (тени на лице). «-3» - это густые чистые тени или черное, но с проработкой фактуры. Эта яркость в 8 раз меньше, чем ключевая, которую мы обозначили как «0». Здесь показано, как меняется светлота и насыщенность предметных цветов объекта в зависимости от условий экспонирования (по лицу или по фону). Хорошо видно, что при выборе условий экспонирования надо всегда учитывать особенности зрительной адаптации при восприятии снимаемого объекта, контраст которого превышает величину ОВК.</p>
   <p>Итак, если опорный белый для пленки или телевизионной камеры выбран правильно, то главным условием верной передачи предметных цветов объекта является такое размещение этих цветов на экспозиционном уровне, которое соответствует визуальному восприятию этих цветов в объекте по светлоте. В этом случае изображение будет восприниматься так же, как сам объект. А это и есть условие психологически точного подобия. На этом заканчивается технологическая часть экспонометрии. Что касается сознательных отклонений от технологии, для достижения особой выразительности, то это относится уже к области творческого выбора.</p>
   <p>Разбеливание предметного цвета на участках цветного изображения, например в бликах и светах, широко используется в живописи. Это полностью соответствует визуальному восприятию предметных цветов. Поэтому в кино, фотографии и телевидении тоже не стоит избегать этого приема, относя его к искажению цвета.</p>
   <p>На картине А. Дюрера «Павел и Марк» красный и зеленый хитоны в бликах имеют один и тот же цвет. Это не вызывает у зрителя недоумения, хотя в тени эти два костюма имеют разный цвет. Дюрер фактически вывел блики в разбелку, т.е. за пределы уровня «белого», но так как фактуры цветные, а не белые, то цвет все-таки остался, хотя и сильно изменился.</p>
   <p>Как уже говорилось, это выражает закономерность психофизиологического восприятия цветного объекта, когда зрительный анализатор адаптирован так, что тени оказываются как бы в ключевой зоне яркости. Вообще, в нормальном, дневном цветном изображении «ключ» — это полутени и рефлексы, а не света. Именно полутени имеют наиболее полно выраженный предметный цвет, а света и особенно блики всегда разбелены, ведь цвет воспринимается в довольно узких рамках по сравнению с восприятием светлотных различий.</p>
   <p>Блики в цветном объекте, особенно цветные блики, могут иметь яркость в 2-2,5 раза выше, чем предполагаемый при расчете экспозиции уровень «белого», и это воспринимается затем в готовом изображении совершенно нормально, т.е. так, как это видел глаз. Но для того чтобы усвоить это, нужна определенная тренировка, надо научиться видеть и понимать свое сетчаточное изображение, отвлекаясь от сложных перцептивных представлений, которые только мешают этому. Как известно, опытные живописцы владеют этим отвлечением в совершенстве. Из этого видно, как восприятие влияет на воспроизведение цвета, как много зависит от выбора: что принять за уровень белого при экспонометрических расчетах. Художественная, а точнее, психологическая проблема в экспонометрии сводится к тому, чтобы определить характер адаптации зрения при восприятии объекта и точно так же адаптировать пленку (а точнее, весь сквозной кинематографический процесс). То, что воспринималось в объекте как «ключевая» яркость (близкая по светлоте к среднему серому), то и на экране должно выглядеть точно так же по светлоте. То, что воспринималось как густая тень, где почти нет цвета, то и на экране должно выглядеть почти черным. А то, что от яркого света почти не имело цвета (например, блики), то и на экране должно быть разбелено, должно почти утратить свой предметный цвет.</p>
   <p>В цветном изображении только тогда цвет может быть воспроизведен правильно, без искажений, когда он воспроизводится на том же светлотном уровне, на каком он воспринимался нами визуально. Любые отклонения от этого правила с целью получения художественного эффекта не могут быть случайными, а должны носить осознанный и целенаправленный характер.</p>
   <p>Широко известен творческий прием съемки днем «под ночь», так называемая «американская ночь» (Day for night). Он основан на том, что непривычно меняются светлотная и цветовая адаптации пленки. Объект снимают с четырехкратной недодержкой, при этом белое (например, белый костюм) становится уже не белым, а приобретает «ключевую» светлоту (делается серым). Лицо имеет светлоту в два раза темнее ключевой, т.е. это темно-серый тон, имитирующий густую тень, но с полной проработкой деталей. А густые тени (т.е. то, что визуально воспринималось как почти «черное с фактурой») оказываются в полном провале, но это и требуется при имитации «под ночь». При этом блики на лице от искусственной электрической подсветки усиливают впечатление ночной съемки. Вдобавок из-за отсутствия на объективе конверсионного фильтра Wratten 85 (при съемке на натуре на пленке, сбалансированной под полуваттный свет) лица практически получаются почти серыми, бесцветными, а фон голубоватым.</p>
   <p>Необходимо обратить внимание на одно правило, относящееся к воспроизведению цветов максимальной насыщенности: любой насыщенный цвет может быть воспроизведен системой только в том случае, если экспонометрический режим обеспечивает ему (за счет величины зональных плотностей в негативе) такую же светлоту в изображении, с которой он визуально воспринимался на объекте. (илл.44,цв.).</p>
   <p>Проще говоря, насыщенные зеленый и красный должны экспонироваться в ключевой зоне, желтый — в зоне, расположенной на характеристической кривой между ключом и белым. А фиолетовый — в зоне, расположенной между ключом и черным. Если не соблюдать это правило, то неизбежно наступит искажение цвета за счет изменения его светлоты.</p>
   <p>Несовершенство цветоделительных процессов, недостатки маскирования и субтрактивного синтеза в позитивном изображении, т.е факторы, считающиеся ответственными за цветоискажения, — все это меркнет рядом с искажениями, которые вносит неверная тональная адаптация. Вот в каком смысле можно понимать слова Н. Крымова о том, что «только тот цвет виден, который освещен». Правда, по сравнению с живописцами у нас в запасе есть одна техническая возможность, о которой следует упомянуть.</p>
   <p>Когда в начале этой главы мы говорили о том, что каждый цветной участок снимаемого объекта в результате адаптации зрения занимает строго свою светлотную нишу, свой светлотный уровень, то в качестве примера приводили случай, когда мы наблюдаем цветные легковые машины то сверху, на фоне темного мокрого асфальта, то снизу, на фоне светлого пасмурного неба. В каждом из этих случаев светлота и насыщенность цвета машин воспринимаются совершенно по-разному, так как при этом создаются разные условия для адаптации глаза. Однако на пленке мы можем получить такой эффект, который не может увидеть глаз, если не будет менять угол зрения. Для глаза цвет машин с верхней точки размещается в светлотной зоне, расположенной между ключом и белым, а с нижней точки, из-за адаптации глаза по яркому небу, тот же самый цвет машин перемещается в другую светлотную зону, которая расположена между ключом и черным, и поэтому мы не можем увидеть этот цвет таким же, как в первом случае. С пленкой происходит абсолютно то же самое, если ее в обоих случаях адаптировать так же, как автоматически адаптировался глаз. Но ведь можно, снимая с нижней точки на фоне пасмурного неба, настолько открыть диафрагму, чтобы плотности, которыми выражается цвет машин, переместились по характеристической кривой вверх, ближе к «белому», и в позитиве получился бы точно такой цвет, каким он воспринимался с верхней точки, т.е. ярким и насыщенным. Пасмурное небо при этом совершенно разбелится и потеряет фактуру, но это не так важно, если в данном случае для нас важнее правильно передать цвет машин.</p>
   <p>Этот прием широко используется при съемке зимой в пасмурную погоду, когда яркости снега и пасмурного неба выводятся за уровень белого (они как были белыми, так ими и останутся потом на экране), зато лица персонажей и костюмы тоже перейдут в следующую яркостную зону, ближе к белому, и их цвет передастся более правильно по отношению к тому, что мы знаем о цвете костюма. Такого же результата можно добиться и на телевизионной камере, если отключить автомат экспозиции и открыть диафрагму объектива вручную.</p>
   <p>Итак, экспонометрические расчеты состоят из решения двух задач: 1) художественной и 2) инженерно-технической. Именно в таком порядке они и решаются. Любой компьютер способен решить лишь вторую задачу, потому что решение первой вложено в его алгоритм как некая постоянная величина, исключающая свободу художественного выбора. Этого не избежали конструкторы устройств для автоматического определения экспозиции. Таков типичный путь решения вопросов массовой культуры - поднять техническими средствами уровень решения проблемы до среднего профессионального, и было бы нелепо возражать против этих попыток, поскольку за ними стоят самые благие намерения. Но не следует все-таки забывать, что индивидуальный изобразительный почерк обязательно предполагает определенное нарушение средней нормы, и каждый художник сам выбирает для себя пределы этих нарушений.</p>
   <p>В заключение рассмотрим различные характеристические кривые пленок, на которых снят и отпечатан один и тот же объект, с контрастом, равным ОВК (илл.45 а,б).</p>
   <image l:href="#pic53.jpg"/>
   <p><emphasis>Илл. 45 а (1, 2,3) На графиках показано, как влияет контратипирование на качество изображения.</emphasis></p>
   <p>На каждой кривой нанесены точки, означающие: «уровень черного» (-3 Stop) - точка 1; «ключ» (0) - точка 2; «света на лице» (+1) - точка 3 и «уровень белого» (+2) - точка 4. С оригинального негатива напечатан позитив, а затем негатив контратипирован, и с него вновь отпечатан позитив, илл.45 а. То, что происходит с изображением, хорошо видно на кривых. Это еще один довод в пользу строгой технологии. На илл.45 б показано расположение основных экспозиционных точек на характеристических кривых разных негативных пленок. Цветовая температура при съемке не всегда соответствовала балансовой норме пленки.</p>
   <image l:href="#pic54.jpg"/>
   <p><emphasis>Илл. 45 б (1, 2,3) На графиках показано, как влияет изменение Тцв на качество изображения.</emphasis></p>
   <p>Объектом съемки служили серая шкала и лицо актрисы на крупном плане: белые и черные детали костюма были в кадре, т.е. все четыре основные точки экспонометрических замеров контролировались при съемке. А затем их послойные плотности в негативе и позитиве измерялись денситометром «Макбет» и наносились на характеристические кривые. Для наглядности в кадр был введен также кусок черного бархата; видно, что его послойные плотности в негативе не совпадают с уровнем черного или пределом цвета.</p>
   <p>Что же касается точки уровня черного в позитиве, то видно, что она располагается на характеристических кривых довольно далеко от трех других основных точек. Получается, что в зоне большого контраста, несмотря на ее солидную протяженность, располагается не так уж много градаций цветного изображения. Ведь в позитиве вся эта зона (от ключа до черного) - довольно темная и цвет в ней тоже темный, сильно искаженный с колориметрической точки зрения. Отсюда очень важный вывод: изображение, которое должно иметь активный, яркий, цвет, должно быть достаточно светлым.</p>
   <p>Как уже отмечалось, экспонометрия при съемке телевизионной камерой основывается на тех же принципах, которые рассматривались выше. Оптимальный визуальный контраст (ОВК) так же лежит в основе передачи тонов снимаемого объекта, а автоматические экспозиционные устройства телевизионных камер, как и зрительный анализатор человека, в качестве критерия для величины светлотной адаптации берут самые светлые участки изображения на матрице камеры (т. е. уровень белого). Что касается уровня черного, то он так же отстоит от уровня белого на 5 ступеней диафрагмы при оптимальной настройке камеры. Наличие «зебры» на дисплее видоискателя помогает оператору контролировать уровень сигнала в самых ярких участках изображения. «Двойная зебра», которой снабжены современные камеры, очень удобна, потому что одну «зебру» можно установить на 70 IRE (для съемки лиц), а другую на 100 IRE для съемки других кадров. «Двойная зебра» частично выполняет функцию монитора уровней сигналов, осциллоскопа. Кроме того, изменение настройки камеры при помощи специальной карты позволяет менять градиент изображения в довольно широких пределах от контрастного лунного пейзажа до мягких сумерек над озером. Информация о параметрах настройки камеры, сохраняющаяся на карте, позволяет быстро вернуться к первоначально выбранному контрасту изображения, если это потребуется для сохранения тонального единства, несмотря на то, что режим настройки в процессе последующих съемок был изменен. Как и в фотографии, изменение сквозного контраста изображения - это довольно сильное выразительное средство, и им нужно пользоваться умело.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Глава 5. Освещение </strong></p>
   </title>
   <section>
    <p>Значение освещения для передачи цвета трудно переоценить. В сущности, мы и видим только то, что хотя бы как-то освещено, да и сам цвет — это тоже следствие взаимодействия освещения и зрения. Гегель писал в своей «Эстетике»: «Если мы теперь спросим, каков тот физический элемент, которым пользуется живопись, то это — свет как всеобщее средство видимого проявления предметности вообще».<a l:href="#n_36" type="note">[36]</a></p>
    <p>В эстетике, где свет и цвет выступают как самостоятельные и независимые друг от друга эстетические категории, проблема взаимосвязи света и цвета имеет свои особенности. Это подтверждается, прежде всего, разделением изобразительного искусства на графику, где основным элементом выразительности служит тон в виде контраста темного и светлого, и на живопись, где действительность изображается через многоцветье красок. Примерно так же соотносятся между собой черно-белое и цветное кино, фотография и телевидение. Если же черно-белое изображение подвергнуть более глубокому анализу, то можно прийти к выводу, что и посредством черного и белого можно выражать цветовые качества предметной действительности. Но при этом цветное изображение так же имеет дело не только с цветом, но и со светлотными различиями: свет и цвет как бы вступают между собой в различные взаимоотношения и нередко как бы борются за право играть главную роль в арсенале художественных средств. До сих пор в лексиконе художников, когда речь идет о живописи, часто понятию «свет» противопоставляется понятие «цвет». При этом первому обычно отводят главную роль в моделировке объемной формы предметов и создании эффектов определенной глубины, а второму приписывают функцию преимущественно украшательскую, декоративную. Например, в истории живописи длительное время цвет рассматривали как свойство поверхности, а свет как что-то чисто внешнее, накладываемое на эту поверхность. И сегодня многие по-прежнему убеждены, что дело обстоит именно таким образом. В действительности же цвет точно так же, как и свет, участвует в моделировании формы и в построении пространства, и светотень не может быть бесцветной.</p>
    <p>Обычно мы рассматриваем свет как антипод тени. Художники раннего Возрождения в Италии создавали свои сюжетные композиции всегда как бы в залитой светом среде. Они не чувствовали, что мир вообще погружен во мрак и лишь различные источники света делают его видимым. И только после открытия и использования «чиароскуро» это стало очевидным для большинства художников. Караваджисты и вслед за ними Рембрандт совсем иначе трактовали свет, чем художники раннего Возрождения. Свет у них выступал в роли формообразующего элемента, как средство выразительности.</p>
    <p>Леонардо да Винчи рекомендовал художникам располагать источник света таким образом по отношению к оси зрения, чтобы светлый фон размещался за теневой стороной предмета, а темный — за светлой. Дальнейшее развитие этого правила привело к возникновению известного приема — прикрывать источник света каким-либо предметом, находящимся между ним и зрителем. Этот прием широко использовал в своих картинах Латур. Однако подобное правило не стало незыблемым. Джошуа Рейнольдс в своих лекциях, читаемых студентам Академии, говорил: «Если бы Леонардо дожил и увидел то превосходное и великолепное впечатление, которого впоследствии добились как раз обратным приемом — присоединением света к свету, тени к тени, - то он, без сомнения, был бы этим восхищен».<a l:href="#n_37" type="note">[37]</a></p>
    <p>И все же художники-живописцы чаще всего изображали предметы при боковом освещении — оно наиболее четко выявляет объемную форму, фактуру, пространство и цвет. При боковом освещении предмет делится на две части — освещенную и затененную, которые находятся между собой в сложном взаимодействии. С одной стороны, они как бы отрицают друг друга, а с другой — стремятся к единству, основой которого служит принадлежность общей объемной форме.</p>
    <p>Все современные виды изобразительных искусств, несмотря на различную технику воспроизведения видимой действительности, подходят одинаково к проблеме освещения. Поэтому многовековой и необыкновенно обширный опыт живописи в этом деле всегда будет полезен для фотографии, кино и телевидения. А. Головня в известной книге «Свет в искусстве оператора» писал: «Именно художественные задачи определяют сейчас техническую систему освещения. Установка света только для общей видности объекта и возможностей экспонирования устарела и никого сейчас не удовлетворяет. В современном художественном фильме каждый кадр является как бы картиной, изобразительная конструкция которой слагается из подбора тональностей и фактур декораций и костюмов, реквизита, мебели и соответствующего их освещения. Освещением подобранных фактур в кадре создается заданная гармония тонов, образующих изображение».<a l:href="#n_38" type="note">[38]</a></p>
    <p>Лучше не скажешь, но только добавим, что давно замечена одна интересная закономерность: каждый начинающий профессионал, приступая к изучению освещения в кинематографе, неизбежно проходит весь путь, которым шел мировой кинематограф в освоении света как выразительного средства. Видимо, иначе в искусстве и не бывает.</p>
    <p>Впрочем, в искусстве развитие не всегда идет от простого к сложному, эволюционизм в изложении истории искусств порой только затемняет суть дела. Говоря о системах операторского освещения при съемке, не следует представлять себе дело таким образом, будто лет 80 тому назад, т.е. в 20-е годы, вся творческая технология была на примитивном уровне. Нет. Во-первых, светотехническое оборудование, которое для этого использовалось, вполне соответствовало задачам освещения в немом кинематографе, а во-вторых, изобразительные результаты, которые были достигнуты лучшими кинооператорами немого кино, прочно вошли в арсенал мирового кинематографа как выдающиеся достижения. Недаром, вспоминая изобразительную культуру кино и фотографии 20-х годов, мы чувствуем, что многие изобразительные приемы утрачены, в том числе и по линии выразительности освещения. Хотя осветительная техника, которая сегодня используется, не идет ни в какое сравнение с тем, что было в немом кино. Можно сказать больше: великолепная современная техника в неумелых, нетворческих руках парадоксальным образом приводит к примитивному результату, и сегодня мы это ясно видим на примере телевидения. Бездумное использование осветительных приборов рассеянного света, которые освещают объект в студии со всех четырех сторон, для того чтобы можно было снимать несколькими камерами с разных направлений, привело к тому, что такую световую атмосферу, строго говоря, даже нельзя назвать светом. Это просто техническая равномерная засветка всех поверхностей и всех объемов. Стоит вспомнить, что существует «чиароскуро», которое выражается в том, что на любом освещаемом предмете всегда есть света, тени, полутени, блики и рефлексы. В гармоничном единстве этих признаков освещения и есть весь смысл освещения, как оно понимается в изобразительном искусстве последние 600 лет. Ради того, чтобы можно было ставить телекамеры с любого направления, освещением уничтожаются тени, полутени, блики и рефлексы и, таким образом, уничтожаются объем и фактура снимаемых объектов. Изображение становится предельно невыразительным и плоским, оно выполняет только информационную задачу.</p>
    <p>Надо сказать, что в свое время кинематограф тоже переболел этим. Я хорошо помню время, когда считалось, что образность, выразительность изображения мешает объективному, честному и беспристрастному изложению сюжета. Этот резкий поворот на сто восемьдесят градусов не оправдал себя. Ведь кино - разное, и изображение должно быть всякое. А телевидение, которое на вызов времени по-своему отвечает тем, что больше всего боится быть пристрастным, скоро поймет, что оно, прежде всего, должно быть разным. И тогда придется вспомнить об образности и выразительности изображения - одного из основных компонентов передачи. Тогда и пригодится хорошо забытое старое, о котором пойдет речь в следующем разделе этой главы.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Система прецизионного освещения </p>
    </title>
    <p>Остановимся подробнее на системе прецизионного освещения, которая в свое время явилась логическим завершением многочисленных попыток как-то упорядочить, привести к единообразной технологии процесс установки света. Надо отдать должное Голливуду, который в 30-е годы, вложив большие средства в разработку и привлекая ведущих кинооператоров и опытных киноинженеров, создал универсальную и удобную для практиков технологию освещения, совместив ее, кстати, с экспонометрией. Нужно было «печь игровые фильмы как блины», это приносило огромные прибыли, и поэтому все затраты окупались. Вся технология освещения была безупречно продумана как единый комплекс, входящий в более обширное понятие - производственно-техническое обеспечение фильмов, и все элементы этой технологии хорошо стыковались. Правда, система получилась довольно громоздкой, но этот ее недостаток, наоборот, как бы оттенял солидность всего предприятия, его техническую мощь. Неизвестно, в силу каких причин — то ли потому, что никто другой не занимался этим так основательно, как Голливуд, то ли потому, что система действительно оказалась весьма жизнеспособной, — только она почти без изменений распространилась по всему миру, охватив все фильмопроизводящие страны, и существует поныне как базовая модель. Система эта хорошо описана в книге А. Головни «Свет в искусстве оператора» и в других книгах по освещению. Книга Головни стала библиографической редкостью, но, пожалуй, до сего дня нет другой, которая с такой методологической ясностью разбирала бы вопросы операторского освещения, так хорошо объясняла связь технологии с выразительными средствами, используемыми кинооператорами.</p>
    <p>Возвращаясь к прецизионной системе, можно сказать, что ее особенности сводились к нескольким основным принципам:</p>
    <p>1) весь свет, который нужен для освещения кадра или сцены, был канализирован, т.е. разбит на отдельные, строго дозированные лучи;</p>
    <p>2) каждый луч, посылаемый отдельным осветительным прибором, направлялся в строго определенное место на объекте (в декорации); вот откуда термин «прецизионность»;</p>
    <p>3) для этого каждый осветительный прибор был снабжен металлическими шторками или тубусом, которые позволяли, при необходимости, перекрывать часть луча, чтобы эта часть не попадала туда, куда не следует;</p>
    <p>4) осветительные приборы размещались по периметру декорации, лишенной потолка. Их устанавливали на специальных подвесных лесах в гнездах, и они могли поворачиваться вокруг своей оси и наклоняться, насколько позволяла лира прибора;</p>
    <p>5) большинство осветительных приборов на лесах имело как отражательную, так и преломляющую оптику (линзу Френеля) и давало параллельный пучок света, который можно было фокусировать в довольно широких пределах. Поэтому эту систему освещения иногда называли системой освещения пятнами.</p>
    <p>Система эта позволяла легко имитировать все признаки освещения, существующие в природе и используемые в изобразительном искусстве как выразительные средства. Это света, тени, полутени, падающие тени, блики и рефлексы.</p>
    <p>В 60-е годы все телевизионные студии мира, в сущности, позаимствовали эту систему, несколько усовершенствовав ее за счет введения телескопических подвесок (или пантографов) и дистанционного управления положением и наклоном осветительного прибора.</p>
    <p>Система эта очень технологична, так как позволяет иметь источник света в любой точке пространства декорации (лишь бы «не в кадре»!). Например, основной поток света в декорации (как бы из окна, с улицы) можно разбить на столько потоков, сколько нужно для того, чтобы осветить отдельно каждую точку мизансцены. Благодаря такой разбивке основного потока на нужное количество струй света разной ширины, направления и интенсивности, подчиненных, однако, единой художественной и технологической задаче, появилась возможность осветить отдельно от других чуть ли не каждый персонаж в каждой точке мизансцены. Другими словами, можно было в любой точке пространства кадра создать любой контраст освещения, а если говорить точнее, то контраст в любой точке декорации таким образом легко приводился к величине оптимального визуального контраста.</p>
    <p>Благодаря принципу канализированности возможно было раздельное освещение разных участков сцены: светлые фактуры можно осветить слабее, а темные — сильнее, выравнивая тем самым суммарный контраст яркостей и приводя его к оптимальному визуальному контрасту. Например, можно отдельно подсветить черный костюм, а чтобы этот луч не попал на белую рубашку, перекрыть его в нужном месте шторками. Шторки и сетки, ослабляющие поток света, настолько широко применяются в этой системе, что про нее можно сказать, что в ней свет не только направляют, но в основном перекрывают.</p>
    <p>Я хорошо помню, как будучи студентом ВГИКа впервые осознал преимущества системы прецизионного освещения, когда наш учитель, известный кинооператор Эдуард Тиссэ, показал нам, как поставить свет, чтобы получился эффект от горящей свечи. Первый осветительный прибор («беби», КПЛ-150) он направил сверху вертикально вниз на подсвечник и руки человека, сидящего за столом. Это было круглое отчетливое пятно света на столе вокруг горящей свечи. Второй прибор он направил на лицо сидящего как бы со стороны свечи, но больше снизу и сбоку, чтобы на лице получился выразительный объемный рисунок. Третий был направлен чуть сверху на грудь и живот сидящего человека, и он был сильнее, чем тот, который светил на лицо. За счет этого вокруг горящей свечи образовалось как бы шарообразное пространство света и все падающие тени и тени на предметах и лице только усиливали это впечатление. Четвертый прибор стал слабым «заполняющим», он располагался с той же стороны, что и рисующие, на лицо и фигуру. Тиссэ это особо подчеркнул. Пятый - слабо подсвечивал фон за теневым участком фигуры, не нарушая эффекта. Шестой «беби» обрисовал на фоне круглое пятнышко, как раз, если смотреть в камеру, за язычком пламени свечи. Получился как бы световой ореол вокруг пламени. И, наконец, седьмой работал слабым (очень слабым) контровым на волосы и плечи сидящего человека, отделяя их от черного фона.</p>
    <p>Подумать только, семь осветительных приборов имитировали эффект освещения от одной маленькой свечки! Но зато эффект был психологически абсолютно точным и убедительным, все приборы были так отрегулированы по силе и величине световых пятен, что контраст объекта был приведен к ОВК и при этом можно было снимать на пленке чувствительностью 100 ASA на диафрагму 4, а человек в кадре мог свободно поворачиваться, прикуривать от свечи, вставать и уходить из кадра, вновь садиться за стол, и эффект от этого только усиливался. Конечно, в практической работе над фильмом редко удается работать так тщательно и так безукоризненно, как показал Тиссэ, но общие принципы установки света всегда используются те же.</p>
    <p>В профессиональной среде используются следующие основные правила:</p>
    <p>1) каждый осветительный прибор должен работать «сам за себя», т.е. выполнять только одну какую-либо задачу освещения (см. ниже);</p>
    <p>2) думать надо о светах, а тени сами о себе позаботятся - этот емкий афоризм очень четко формулирует сущность освещения и экспонометрии в черно-белом кино, но, правда, он совершенно не подходит к кино цветному. Вспомним, что в главе об экспонометрии сравниваются точки экспонометрических замеров при черно-белой съемке и при цветной. Если для черно-белой важно контролировать света на лице для того, чтобы знать их отличие от уровня белого, иначе пропадет фактура на лице персонажа, то при цветной съемке этого совершенно недостаточно, потому что нужно контролировать и уровень черного, т.е. те точки на характеристических кривых, где наступает исчезновение цвета. Именно тени и полутени являются главной заботой кинооператора при цветной съемке, вот почему это правило утратило сегодня свое значение;</p>
    <p>3) если пришлось направить в то же место второй прибор, то надо хорошенько подумать, нужен ли первый. Этот афоризм сохраняет свое значение и сегодня, потому что предостерегает от появления нескольких теней на фоне от одной фигуры или предмета, что считается у профессионалов верхом неряшливости;</p>
    <p>4) включать приборы заполняющего света, если они нужны, надо самыми последними, когда весь свет уже установлен. Это важно потому, что в результате работы всех приборов (а их по периметру может быть несколько десятков) уже создается некоторый уровень рассеянного света и его может оказаться вполне достаточно, а дополнительный и преждевременный прибор рассеянного света может нарушить задуманные тональные соотношения в кадре;</p>
    <p>5) прибор заполняющего (рассеянного) света надо всегда располагать с той же стороны от оптической оси камеры, что и основной рисующий, для того чтобы тень от него располагалась внутри тени от рисующего и, таким образом, была незаметна, но создавала дополнительные тональные градации в тенях;</p>
    <p>6) светлое лучше проецировать на темное, а темное - на светлое, это как раз то, о чем говорил Леонардо да Винчи 500 лет назад;</p>
    <p>7) в большинстве случаев рисующий свет должен направляться чуть сверху и сбоку - это соответствует наилучшей проработке объемной формы и наиболее удобно в производственном отношении;</p>
    <p>8) лучше, если фон освещается отдельно от фигуры, это позволит осветить их по-разному (с разной силой и даже немного с разного направления - зритель этого не замечает);</p>
    <p>9) величину светового пятна (его границы) необходимо соотнести с границами кадра, особенно если сцена освещается только одним большим прибором рисующего света, для того чтобы не потребовалось направлять в то же место второй прибор.</p>
    <p>С помощью освещения решаются творческие, художественные задачи, которые сводятся к выявлению объемов и фактуры предметов, цвета, реалистичности эффекта освещения, пространства и других элементов формы.</p>
    <p>Решение этих задач или функций в прецизионной системе освещения строго разграничено, о чем говорит первое правило: «каждый прибор работает сам за себя». Отсюда и возникло понятие «основные виды света». Каждый вид света выполняет свою художественно-технологическую задачу. И каждая задача выполняется отдельным прибором или, в большинстве случаев, группой приборов.</p>
    <p>Итак, основными видами были и являются до сих пор: эффектный свет, рисующий свет, контровой, фоновой, моделирующий, заполняющий.</p>
    <p>Названия расположены в том порядке, в каком наиболее целесообразно освещать сцену.</p>
    <p>Главная особенность системы в том, что все виды света должны были существовать одновременно - это обязательно, в этом заключался весь смысл; гармоничное единство в освещении обеспечивалось тем, что преобладал один какой-либо вид света, а остальные играли подчиненную роль.</p>
    <p>Это последнее обстоятельство - одно из самых главных, но почему-то оно не подчеркивается в популярных руководствах, посвященных вопросам освещения при съемке. Преобладает один вид света, но при этом работают все приборы - вот формула системы прецизионного освещения. С приходом цвета она перестала себя оправдывать, потому что приходилось постоянно нарушать большинство основных заповедей. Главной причиной была недостаточная светочувствительность пленок. Она была так мала, что в одно место кинооператоры вынуждены были направлять по несколько приборов (каждый уже не работал сам за себя, а несколько приборов в одно место, давали несколько теней; оказалось, что основные неприятности доставляют разноцветные тени и заботиться нужно именно о них и т.п.). От этого процесс установки света стал неимоверно громоздким, иногда требовалось несколько часов, чтобы поставить свет на один общий план, при этом актеры очень страдали от огромного количества света.</p>
    <p>Лучшие кинооператоры интуитивно пытались искать пути преодоления жестких технических рамок. Они понимали, что из художников постепенно превращаются в инженеров-технологов на съемочной площадке. Надо отметить, что это двуединство всегда существовало и будет существовать в профессии кинооператора: он всегда и художник и технолог одновременно, но чрезвычайно важно сохранять гармоническое единство этих двух ипостасей. Многие титаны Возрождения тоже были одновременно и художниками и учеными, но это только помогало им сохранить целостность мироощущения, они не чувствовали разрыва между научным и художественным постижением мира. В наши дни позитивизм, выражая себя в современном дизайне, пытается вновь найти эту, утерянную за годы эпохи Просвещения и научно-технической революции, цельность человеческого ощущения действительности.</p>
    <p>В годы, когда кинематограф переходил к цвету, на время возобладала не художническая, а техническая задача — передать цвета объекта как можно точнее. Повторилось то же самое, что произошло в кино с приходом звука — техника встала впереди творчества.</p>
    <p>В том числе и по этой причине кинематограф пережил увлечение рассеянным светом. Формулируя проблему освещения в самых общих словах, можно сказать, что искусство оператора в работе со светом, его творческая технология, сводятся к выразительному и гармоничному сочетанию двух составляющих любого освещения — направленной и рассеянной, или как говорят: «Hard Light» и «Soft Light». Выдающиеся операторы прошлого, если бы могли увидеть современную осветительную аппаратуру, такую как «Dedo light» или «Kino Flo», были бы, несомненно, восхищены. А может быть, и раздосадованы тем, что с такой техникой, на прекрасной высокочувствительной пленке мы редко получаем выдающиеся результаты.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Некоторые дополнительные замечания </p>
    </title>
    <p>Мы знаем, что предметный цвет можно передать цветовоспроизводящей системой без искажений (а точнее, без «валеров», как сказал бы живописец), используя только малый участок характеристической кривой, потому что каждый цвет передается без искажений только в одной точке, соответствующей его яркости (светлоте). Поэтому в свое время возобладали жесткие технократические рекомендации: снимать практически при рассеянном свете, чтобы перепад освещенности на объекте был не больше, чем 1:2. Технически это обосновано и целесообразно с точки зрения правильной передачи предметного цвета. Кстати, в рекламе и при съемке мод, где очень важно точно передать предметный цвет и фактуру материалов, этот принцип нерушимо господствует и поныне.</p>
    <p>Попутно стоит отметить, что задачи освещения, которые стояли перед кинооператором в черно-белом кино, в сущности, игнорировали передачу предметного цвета как цвета, используя лишь его яркостную характеристику. Освещение модели или сюжета очень напоминало освещение скульптуры или скульптурной группы (разумеется, с поправкой на перемещение героев и движение камеры). Кинооператора интересовали, как скульптора, лишь тональные соотношения, ими выражались форма, объем, пространство и фактура. Были даже сняты фильмы (замечательным русским кинооператором Ю. Екельчиком — «Строгий юноша» и «Весна»), в которых люди, одетые в белые костюмы, передвигались в белых декорациях; эти фильмы напоминали ожившие скульптурные барельефы, они выглядели весьма величественно и талантливо передавали визуальными средствами мифологическую основу режима социальной утопии.</p>
    <p>При переходе к цвету кинооператоры ощущали, что им не хватает художественно-живописной культуры, интуитивно они искали опору в многовековом опыте живописи, и хочется думать, что и для нас сейчас приобщение к этому живительному источнику изобразительной культуры будет очень полезным и спасительным.</p>
    <p>Анатолий Головня в качестве гармонизации цветного изображения пытался использовать цветное освещение, чувствуя огромные возможности этого приема, но в силу несовершенства и неприспособленности всей технологии освещения он не пошел дальше более или менее удачных попыток в этом направлении. В то же время его активная пропаганда окрашивания декораций цветным светом была несостоятельной, потому что при субтрактивном методе образования цвета подобное окрашивание возможно, если вся декорация серого или белого цвета, в противном случае образуется весьма неопределенный грязный цвет, ухудшающий колорит кадра.</p>
    <p>Выдающийся русский кинооператор Андрей Москвин предложил использовать для подсветки теней при съемке в павильоне так называемые «грязные фильтры», т.е. фильтры с довольно широкой полосой спектрального пропускания, отчего их цвет был довольно неопределенным, коричневато-серым. Это была весьма плодотворная идея, так как основывалась на опыте создания колорита в портретной живописи XVII-XVIII веков, когда многие считали, что колорит выражается, прежде всего, в цветовом единстве теней изображения, а это единство обеспечивается одинаковым коричневатым цветом, что, в общем, соответствует действительности, если портрет пишется в комнате.</p>
    <p>Многие кинооператоры широко использовали этот прием, и со временем даже сложился некоторый стереотип: неопределенный коричневатый цвет густых теней стали считать признаком выдержанного цветового решения. Этот, как мы бы его назвали, «цветной шум», который сегодня легко получают методом дополнительной дозированной засветки красночувствительного слоя, был, конечно, лучше, чем непредсказуемость цвета теней, при которой они могли быть зеленоватыми или фиолетовыми.</p>
    <p>Следует вспомнить еще об одном выразительном средстве, которое с успехом использовалось при съемке на натуре замечательным кинооператором Сергеем Урусевским, — это серые и цветные оттененные фильтры, которые ставились перед объективом таким образом, что затемняли только часть изображения (небо или передний план), причем очень часто фигуры, находящиеся в зоне оттенения, еще и подсвечивались электрической, обычно дуговой, подсветкой. В результате такого перераспределения тональных масс в кадре происходило и перераспределение цветовых акцентов, и этим достигалась большая выразительность. Ведь активность и чистота цвета всегда связаны с яркостью этого цвета, т.е. с цветовоспроизведением на определенном яркостном уровне. К сожалению, этот прием почти забыт в современном кинематографе, он перешел в арсенал цветной фотографии. И только Витторио Стораро удачно использовал его в своем фильме «Под покровом небес».</p>
    <p>Раньше уже говорилось о том, как каждый, кто начинает работать с цветным изображением, проходит индивидуально тот путь, которым прошел весь кинематограф от черно-белого к цветному. Парадокс заключается в том, что тот, кто учится фотографии, сначала осваивает черно-белый процесс, но не потому, что он проще в освоении, так сказать, художественном, а потому, что он проще и дешевле в отношении техническом и экономическом (съемка, проявление, печать и т.д.). Ведь черно-белое изображение достаточно условно, оно гораздо условнее цветного, и для того, чтобы научиться более или менее грамотно снимать, черно-белое изображение, нужно сначала научиться видеть объект съемки как бы без цвета, научиться замечать в нем только тональные, светотеневые соотношения, пренебрегая цветовыми, которые на этом этапе часто только мешают. Каждый, вспомнив свои ощущения при черно-белой съемке, может подтвердить правильность положения, когда кинооператора или фотографа интересуют прежде всего тональные и светотеневые соотношения. Только их принимают в расчет, строя глубину кадра, выявляя объемы и подчеркивая фактуру, т.е. автор будущего изображения воспринимает объект скульптурно, а не живописно. Потом, при переходе к цвету, приходится переучиваться, но не все понимают необходимость этого. Новое видение объекта обязательно предполагает изменение в технологии его воспроизведения, иначе и быть не может.</p>
    <p>Выше упоминалось о том, что система прецизионного, т.е. точного, освещения была связана с экспонометрией, именно тогда были созданы первые фотоэлектрические экспонометры и впервые появилась возможность связать яркость или освещенность на объекте с плотностью в негативе. Но именно с тех пор ведет свое начало одно из самых драматических заблуждений в технологии операторской работы. Речь идет о таких, казалось бы, ясных для всех понятиях, как «ключ», «ключевая освещенность» и «ключевая яркость».</p>
    <p>Первоначально понятие «ключ» было однозначно связано с выбором тональности (кадр в светлой, или «высокой», тональности и кадр в темной, или «низкой», тональности) и в этом качестве выражало определенную величину экспозиции. Но не вообще, а только лишь в светах (думай о светах, а тени сами о себе позаботятся), и действительно, для черно-белого изображения это имело решающее значение, поскольку малейшая «пересветка» в светах сразу разоблачала всю схему света, делала заметной для зрителей направленный луч прожектора, а, кроме того, при этом исчезала фактура (обычно на лицах персонажей), и это было довольно неприятно.</p>
    <p>Вот почему понятие «ключ» и творчески и технологически было связано с освещенностью или яркостью лиц, причем именно яркостью светов, а не полутеней на лицах. В дальнейшем для удобства проведения различных съемочных проб стали пользоваться серой равноступенной шкалой, на которой размер поля, соответствующего яркости светов на лице (по отношению к белому), был больше, чем все остальные, чтобы было удобнее его замерять. Коэффициент отражения этого поля был равен 0,3 (30%). С тех пор и повелось, что яркость поля с коэффициентом отражения 0,3 стали называть ключевой яркостью, которая моделирует яркость светов на лице персонажей, а в негативе на черно-белой пленке выражается плотностью, равной 0,9 (ключевой плотностью).</p>
    <p>Как было показано в предыдущей главе, экспонометрия цвета строится на совершенно ином принципе, за ключ принимается серое поле с коэффициентом отражения 18%, и тот, кто по-прежнему за ключ принимает света на лице, тот снимает с почти двукратной (точнее, полуторной) недодержкой, а для цветного изображения это имеет катастрофические последствия.</p>
    <p>Прежде чем переходить к изложению современных воззрений на освещение при цветной съемке, стоит упомянуть еще об одном парадоксальном, почти анекдотическом случае, который произошел в то время, когда в кино в отношении цвета было много неясностей. Дело в том, что своеобразным тест-объектом или эталоном, по которому определялась способность цветовоспроизводящей системы правильно передавать предметные цвета, была триада «лицо+небо+зелень» в одном кадре. И если «лицо+небо» передавалось, в общем, удовлетворительно, то цвет зелени искажался до неузнаваемости, приобретая часто фиолетовый оттенок. Значение этой триады сохранилось до настоящего времени, потому что она включает в себя самые распространенные предметные цвета при съемке на натуре.</p>
    <p>Полной неожиданностью для всех явилось появление экспериментального, так называемого «зеленого ролика» известного кинооператора Марка Магидсона, в котором пресловутая триада была воспроизведена в лучшем виде. Магидсон снял свой ролик при низком, предвечернем положении солнца, когда солнечный свет уже не имел штатной цветовой температуры 5000 К, и содержал большое количество оранжевых лучей. Знаменитый кинооператор пренебрег строгими техническими рекомендациями. Каждый твердо знал, что на пленке «ДС» можно снимать только при спектральном составе источника света с цветовой температурой 5000 К. Это пренебрежение техникой в угоду художественному ощущению наглядно всем показало, что в цветном кино свет не только средство выявления пространства, объемной формы и фактуры («скульптурный» подход!), но и средство гармонизации всего цветового строя. А ведь эта аксиома была известна в живописи несколько сотен лет.</p>
    <p>Современная система освещения при съемке на цветную пленку родилась не как альтернатива прецизионной системе или рекомендациям технологов, утверждающих, что можно снимать только при рассеянном свете, нет - она вобрала в себя все лучшее из этих систем, ассимилировала их как свои составные части, добавив самое главное - живописный подход к пониманию цвета.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Освещение и цвет </p>
    </title>
    <p>Нередко при анализе освещения в произведениях живописи вызывает удивление то, как один-единственный источник света, изображенный (или даже подразумеваемый) в картине, дает такое богатство и разнообразие полутеней, бликов и рефлексов. В жизни обычно мы этого не замечаем. Это разнообразие удивительно объединено не только стереометрически верным распределением света в пространстве картины и на предметах, но главным образом точными и выразительными соотношениями между силой и цветом этих полутеней, бликов и рефлексов, то есть всех признаков освещения. Современная система кинооператорского освещения в понимании света как формообразующего элемента исходит из тех же предпосылок, что и живопись. Освещение — это решение множества комплексных, связанных между собой задач на основе оптимизации, а также с учетом особенностей визуального восприятия объекта.</p>
    <p>Попробуем подробнее разобраться в современной архитектонике операторского освещения, которая исходит из тех же предпосылок, что и живопись и, благодаря этому позволяет одновременно, при помощи освещения решать вопросы колорита.</p>
    <p>Работа кинооператора над освещением кадра (для примера возьмем самый трудный случай - установку света в декорации) отличается тем, что необходимо учитывать огромное количество переменных факторов. Термин «эффект освещения» означает не какое-то эффектное состояние света, а просто одно из многих типичных состояний освещения в реальной жизни. Любое освещение существует обязательно в виде какого-либо эффекта освещения, а один эффект отличается от другого следующими особенностями:</p>
    <p>1) направлением света;</p>
    <p>2) площадью, которую он покрывает в кадре (общая тональность кадра);</p>
    <p>3) контрастом (соотношением количества направленного и рассеянного света);</p>
    <p>4) цветностью, т.е. тем, насколько основной источник отличается по своему спектральному составу от балансной нормы пленки и наличием в кадре других источников, с другим спектральным составом (в этом случае освещение будет уже двухцветным);</p>
    <p>5) соотношением пространства света и пространства тени, которыми выражается конкретный эффект освещения.</p>
    <p>Все основные задачи освещения — выявление объемов, фактуры, пространства и организация цветового строя кадра — решаются практически одновременно, комплексно, вот почему уместно употребить термин «система» — процесс требует системного подхода. Каждый новый осветительный прибор, включенный в дополнение к предыдущим, может сильно изменить всю картину, поэтому требуется постоянная обратная связь. В этом случае промежуточный результат сверяется с тем, что задумывалось, т.е. необходимо все время сохранять некоторое гармоническое единство всех элементов освещения на протяжении всего процесса установки света.</p>
    <p>Задача усложняется еще тем, что обычно свет ставится не на отдельный кадр, а на всю сцену, а это предполагает, что необходимо при установке света учитывать движение камеры, изменение съемочных точек на обратные, изменение крупности монтажных кадров и т.п. — все то, что относится к величине перцептивного градиента. Единство тональных и цветовых построений всех кадров сцены, контраст и оптический рисунок, перспектива и движение — все должно быть заранее учтено, чтобы дать в дальнейшем определенный художественный эффект.</p>
    <p>В современной системе освещения потоки рассеянного бестеневого света приобрели большое значение. Любой реальный источник света, кроме направленной составляющей, имеет и рассеянную составляющую, которая образует рефлексы и подсвечивает тени и в этом качестве ничуть не меньше влияет на выявление формы и пространства. Обычный рассеянный свет пасмурного неба, распространяющийся вертикально вниз, подчеркивает объемы и фактуру ничуть не хуже направленного света, если скользит вдоль какой-либо поверхности, а на опушке леса, где он частично перекрывается кронами деревьев, создает даже эффект колодца, т.е. очень контрастного бестеневого света, падающего отвесно вниз. Кинооператоры широко используют такие потоки бестеневого света в сочетании с направленным светом при съемке в павильонах. Мощный прибор рассеянного света в сочетании с рассеивателем или отражателем играет, пожалуй, главную роль в освещении всей сцены. Он почти всегда занимает боковое положение по отношению к оптической оси камеры, в полном соответствии с рекомендациями Леонардо да Винчи, когда теневые части фигур и предметов проецируются на освещенные участки фона и наоборот. В этом случае такой прибор (или группа приборов, которая работает как один) выполняет сразу все задачи освещения одновременно: создает эффект освещения (например, света пасмурного дня из окна), обрисовывает объемную форму всех предметов реквизита и мебели, а также фигур и лиц актеров, освещает фон, отделяя его от фигуры, подчеркивает глубину пространства и гармонизирует по цвету весь кадр. Поэтому выбор направления света и его сила должны быть продуманы очень тщательно, точно так же, как его цветность (спектральный состав). Использование новейших приборов с люминесцентными лампами «Kino Flo» и «Waal-o-light» сильно облегчило эту задачу. При этом светотень (признаки освещения) понимается и создается точно так, как в живописи: есть света, тени, полутени, блики и рефлексы на предметах, но есть и пространство света и пространство тени.</p>
    <p>Пространство света — это просвеченный воздух, это ощутимые потоки света, в которые попадают движущиеся фигуры актеров, и эти потоки непосредственно связаны с источником света, будь это окно или настольная лампа. Каждый источник света имеет свое неповторимое пространство света, свою особую пространственную форму (у окна — одну, у настольной лампы — другую, у свечи — третью) и свой характер спада освещенности по мере удаления от источника. Что же касается пространства тени, то оно все заполнено различными рефлексирующими потоками света, создающими подсветку теней на предметах рефлексами. Эти рефлексы имеют разную силу и разный цвет, и они-то и являются основным элементом кадра, влияющим на колорит. 0пять-таки еще Леонардо да Винчи замечал, что «поверхность каждого тела причастна к цвету противостоящего ему предмета». Современная система освещения в значительной степени направлена на выявление этой особенности цветового взаимодействия, и в этом заключается ее главная цель.</p>
    <p>Э. Делакруа писал: «Чем больше я размышляю о цвете, тем больше убеждаюсь, что окрашенный рефлексом полутон есть тот принцип, который должен доминировать, потому что именно он дает верный тон — тот тон, который образует валеры, столь важные в предмете и придающие ему подлинную живость».<a l:href="#n_39" type="note">[39]</a></p>
    <p>В этой цитате выражена вся суть живописного подхода, только под «полутоном» у Делакруа следует понимать полутень, а под «тоном» — предметный цвет, имеющий определенную светлоту при разной освещенности. Освещение и экспонометрия взаимосвязаны, и живописный подход к цвету кроме всего прочего характерен тем, что рефлексы, т.е. полутени, выводятся экспозиционно в такую зону на характеристической кривой, где возможно активное цветообразование. Эта зона выражается в негативе плотностями, близкими к ключевой плотности.</p>
    <p>В книге В. Г. Пелля «Техника и технология киносъемочного освещения» мы читаем: «…исходным для определения необходимого освещения снимаемого объекта является определение уровня освещенности на лице актера или другого персонажа, создаваемого основным направленным, или ключевым, светом».<a l:href="#n_40" type="note">[40]</a></p>
    <p>Здесь перемешаны два совершенно разных понятия, и это непростительно. Мы на примере прецизионной системы освещения уже видели, что первоначально «ключ» означал величину светового потока, который закладывал основу рисунка и определял общую светотональную структуру кадра. В черно-белом кинематографе это совпадало с яркостью светов на лицах персонажей, поэтому возникло понятие ключевой плотности, равной 0,9, что соответствовало ключевой яркости в объекте (серого поля с коэффициентом отражения 0,3 (30%)). Это как раз света на лице по отношению к яркости белого. Но уже более тридцати лет, с тех пор как появилась экспонометрическая система «ТТL» (сквозь объектив), за ключевую яркость принимают яркость серого поля с коэффициентом отражения 0,18 (18%) — так называемый mid-tone — средний серый тон. И теперь ключевая плотность по отношению к белому отстоит уже не на одну, а на две диафрагмы и равна не 0,9, а 0,7. Это никак не может соответствовать яркости светов на лицах персонажей - это только полутени или рефлексы. Мы не разбирали бы это вторично так подробно, если бы пример из книги Пелля не показывал, что до сих пор в этом вопросе существует большая путаница.</p>
    <p>Цветной негатив вообще плотнее, чем черно-белый, потому что в цветном изображении как выразительный прием широко используется разбеливание цвета, прием этот тоже заимствован из живописи (илл.46 а,б, цв.).</p>
    <p>А разбеливание предполагает и большую плотность этих мест в негативе, при постоянной плотности черных мест, которые не могут быть меньше, чем 0,15 над вуалью. Разбеливание цвета — это тот же валер в живописи и предполагает восприятие конкретного предметного цвета в разных условиях освещения, т.е. в тени и на ярком свету. (илл. 47 и 48 цв.)</p>
    <p>Живописец А. Ржезников по поводу валеров пишет: «С овладением принципом валеров связано умение написать светлый предмет в глубокой тени таким образом, чтобы дать почувствовать светлость предмета, хотя он и написан темными красками. Умение написать предмет яркого, например, красного цвета в глубокой тени так, чтобы чувствовалась яркость красного, несмотря на то, что он написан краской весьма далекой от яркой красной, — этот эффект тоже достижим лишь при большом мастерстве в пользовании валерами».<a l:href="#n_41" type="note">[41]</a></p>
    <p>Валеры — это самое трудное и самое основное в искусстве живописи, в них выражается изменение предметного цвета в условиях разной адаптации нашего зрения по отношению к белому. И не только в живописи, но также в цветной фотографии, кино и телевидении.</p>
    <p>Очень важно понимать, что с точки зрения инженерной, колориметрической, валеры — это искажения, а с точки зрения художественно-психологической — это воплощение наших ощущений цвета. По отношению к акту визуального восприятия эти так называемые искажения реальнее, чем сам предметный цвет, а разбеливание — просто частный случай всеобщего принципа валеров.</p>
    <p>В связи с этим стоит отметить, что понятие «цветового акцента» связано с освещением, с его контрастом и силой. Для появления какого-либо цветового акцента совершенно недостаточно ввести в кадр предмет, имеющий цвет, пригодный для выполнения этой роли. Этот предмет должен быть соответствующим образом освещен, его яркость по отношению к белому и черному должна занимать такое положение, при котором образовавшаяся в негативе плотность даст в позитиве при нормальной печати максимальный выход цвета, иначе на экране этот цветовой акцент или разбелится, или потемнеет до такой степени, что потеряет насыщенность.</p>
    <p>Вообще, один из приемов гармонизации цветового строя состоит в том, что одни цвета специально разбеливают, а другие погружают в тень, притемняют, и они в результате теряют свою насыщенность. При желании с помощью освещения можно из цветного кадра получить почти черно-белый, если яркости цветных фактур (предметов, лиц, костюмов) развести таким образом на характеристической кривой, что темные места будут не выше уровня черного (практически провалы), а светлые места — ярче уровня белого (полное разбеливание). Истинный цвет этих предметов уже не будет иметь почти никакого значения — на экране изображение будет состоять из почти белых и почти черных участков, т.е. контраст объекта съемки только за счет освещения превысит оптимальный визуальный контраст. Наглядно это можно продемонстрировать при видеосъемке.</p>
    <p>Вопрос гармонизации цветовых сочетаний в кадре — это тоже в значительной степени вопрос освещения, потому что все зависит от того, какой свет будет выбран в качестве опорного белого, т.е. каков спектральный состав света и как он соотносится с балансной нормой пленки или видеокамеры.</p>
    <p>Особенность современной системы освещения, в такой же степени творческая, как и технологическая, заключается в том, что в малых и средних декорациях почти не используются подвесные леса. Декорации для большей достоверности покрываются потолками, а весь свет направляется сквозь оконные проемы. Это приравнивает условия освещения в павильоне к условиям освещения в натурном интерьере, тем самым достигается большая достоверность световой атмосферы в передаче рефлексов, хотя это и сопряжено с известными неудобствами. В первую очередь потому, что почти все осветительные приборы размещаются на довольно ограниченном заоконном пространстве декорации, и из-за этого бывает трудно выбрать место для каждого прибора с тем, чтобы он работал точно в нужном направлении и пространство света внутри декорации соответствовало замыслу кинооператора. К тому же необходимо учитывать, что для получения достоверных тональных соотношений между внутренностью комнаты и заоконным пространством освещенность в заоконном пространстве, изображающем натуру, должна быть по крайней мере в четыре раза выше, чем внутри самой декорации.</p>
    <p>Одна из основных заповедей, относящихся к освещению при съемке, гласит, что спектральный состав освещения обязательно должен соответствовать балансной норме пленки, т.е. если снимают при солнечном свете (Тцв =5500 К), то используют пленку для дневного света, а если при искусственном (Тцв =3200 К), то пленку для полуваттного света, и это действительно надо запомнить раз и навсегда. Один опытный юрист утверждал, что хорошо знать законы совершенно необходимо - это помогает их успешно обходить; приблизительно так же кино-телеоператоры и фотографы обходятся и с этой главной заповедью освещения при цветной съемке. Эта заповедь в действительности нарушается десятки раз ежедневно, ради торжества художественного принципа над техническим (при съемке на натуре, в интерьере и в павильоне). Но вначале ради доказательства справедливости этой заповеди вспомним илл. 45 б.</p>
    <p>На них видно расположение четырех главных экспозиционных точек</p>
    <p>(1-черная, 2-серая, 3-света на лице, 4-белая) на синечувствительной, зеленочувствительной и красночувствительной кривых.</p>
    <p>На графиках (илл.45 б) видно, как эти же точки сместились на кривых негатива оттого, что объект был освещен источником света с нештатной цветовой температурой. Во всех руководствах по цветной фотографии сообщается, что подобные действия ведут к значительному искажению цвета объекта, что совершенно справедливо, и к уменьшению широты негативной пленки, что не соответствует действительности, потому что градационные свойства пленки при этом остаются без изменения. С некоторой натяжкой можно признать, что уменьшается широта всего сквозного кинематографического процесса, поскольку крайние плотности в негативе (точки 1 и 4), выражающие «черное» и белое в объекте, оказываются за пределами тех значений, которые в позитиве способны напечататься как белое и черное. Т.е. интервал крайних плотностей негатива оказывается больше широты позитивной пленки. Искажения цвета, как правило, в этом случае неисправимы, и никакими коррекциями при печати уже невозможно получить правильную цветопередачу исходных предметных цветов. Парадокс же заключается в том, что несоблюдение этого, казалось бы, бесспорного, правила в 50 случаях из 100 служит предпосылкой для получения выразительного цветного изображения!</p>
    <p>Света, полутени, рефлексы и тени образуются светом не только разной силы, но и разного цвета, разного спектрального состава. Вот почему при любом сколько-нибудь значительном контрасте объекта точное воспроизведение предметного цвета возможно только в одной, очень узкой области характеристической кривой.</p>
    <p>Отклонение спектрального состава освещения от «штатной нормы» в полутенях, рефлексах и бликах является неотъемлемой частью реального, а не теоретического освещения, возможного только в лабораторных условиях. На практике же все обстоит совершенно иначе. Именно эта игра тональных и цветовых соотношений в полутенях, рефлексах и бликах составляет художественное и цветовое качество цветного изображения, и бороться с этим, считая проявлением пресловутых цветоискажений, — бессмысленно.</p>
    <p>Совет во что бы то ни стало добиваться во всех участках снимаемого объекта штатной цветовой температуры, не говоря уже о его практической неосуществимости — просто неоправдан с художественной точки зрения. Светлотный контраст при освещении всегда сопровождается цветовым контрастом освещения, и чем больше по силе разница между светами и тенями, тем вероятнее, что будет больше расхождение в спектральном составе света, освещающего света и тени. Мною замечено, что объект, расположенный в обычной жилой комнате и обладающий полным визуальным контрастом (1:32) и наибольшим цветовым богатством оттенков, т.е. самый приятный для глаза, имеет разницу в цвете освещения светов, бликов и теней, близкую к величине полной конверсии, т.е. 130 mrd (майред). В телевидении есть такое понятие, как «опорный белый свет». Нечто подобное следовало бы ввести и в технологию цветной киносъемки, потому что значения цветовой температуры от 5500 К до 3200 К по отношению к возможному разбросу цветности освещения — это примерно то же самое, что интервал яркостей между черным и белым по отношению к яркостному интервалу объекта.</p>
    <p>Другими словами, реальное, а не теоретическое пространство света состоит из множества зон с различным спектральным составом. Эти зоны плавно и незаметно переходят друг в друга, превращаясь из пространства света в пространство тени и обратно. От этого и образуется многоцветье рефлексов, бликов и полутеней в пространстве кадра. Вот почему поверхности с одинаковым предметным цветом (например, листья кроны) имеют столько цветовых оттенков.</p>
    <p>Таблица 6 показывает изменение цветовой температуры в пространстве объекта в зависимости от того, куда направлено молочное стекло цветомера. Воспроизводится ситуация, когда в условиях реального объекта лицо человека освещено с разных сторон солнцем, рассеянным светом неба, рефлексом от земли и т.п.</p>
    <p>Таблица 6</p>
    <p>Спектральный состав освещения в разных зонах пространства кадра и степень необходимой компенсации в соответствии с показаниями цветомера «Минольта». Пленка сбалансирована под Тцв = 5500 К.</p>
    <p>Объект: поляна в лесу, лето, 17 час. <strong>(картинки пока нет, на днях повесим) </strong></p>
    <p>Получается, что трава в тени освещена голубым рассеянным светом неба (Тцв.=7000К), а тени на солнечной поляне подсвечены рефлесирующим светом с Тцв.=3700 К, т.е. необходима компенсация: LB - 88; СС + 8 (голубой + пурпурный). Поэтому рассуждения о несоответствии балансной нормы пленки спектральному составу освещения некорректны.</p>
    <p>Такая разноцветность освещения — самая обычная вещь, это настолько привычно для нас, что если бы не измерительный прибор (цветомер), то мы бы и не обратили на это внимания, потому что все эти блики, рефлексы и прочее — следствие обычных взаимодействий цветных предметов и фактур друг с другом. Все это соответствует привычным условиям освещения и так же естественно воспринимается нами, как ходьба или дыхание, т.е. бессознательно.</p>
    <p>А вот еще примеры различных значений цветовой температуры по показателям цветомера «Мinoltа» в разных зонах съемочного объекта:</p>
    <p>В летнем саду, середина дня, яркое солнце.</p>
    <p>Солнечный блик - 5000 К.</p>
    <p>В тени листьев - 6000 К - 8000 К</p>
    <p>(это основное пространство леса).</p>
    <p>В зенит (т.е. на траве в тени) - 8200 К.</p>
    <p>Светлотный контраст в солнечном лесу не менее 1:200 (между бликами и густыми тенями от листьев), а трава, по существу, освещена голубым светом, да еще отражает голубое небо!</p>
    <p>В осеннем лесу, октябрь, 13 часов, солнце с белыми облаками.</p>
    <p>На солнце - 4600-4800 К.</p>
    <p>В противоположную сторону - 4405-3950 К.</p>
    <p>Рефлекс от желтых листьев, освещенных солнцем - 3070 К. Рефлекс от них же в тени - 2900 К.</p>
    <p>В зенит (густые кроны) - 5350 К.</p>
    <p>В зенит (редкие кроны) - 6300 К.</p>
    <p>В зенит (на поляне) - 7800-8500 К.</p>
    <p>В зенит (открытое место, поле) - 10000 К.</p>
    <p>Все замеры сделаны на площади 20 на 20 м, т.е. в пространстве общего плана, в течение 1 минуты.</p>
    <p>В помещении условия освещения характеризуются такими же перепадами цветовой температуры в разных участках единого интерьера или декорации, только на глаз эта особенность заметна еще меньше.</p>
    <p>Из всего сказанного следует одно очень важное обстоятельство. При освещении каждый объект съемки в разных своих участках бывает освещен не только с разной силой и с разным контрастом, но также освещен разноцветно, разными потоками света с различным спектральным составом. Эта разноконтрастность и разноцветность реального освещения — непременное условие, с которым необходимо считаться. Измерительные приборы (яркомер, экспонометр, цветомер) лишь помогают оператору, как автору будущего цветного изображения, лучше ориентироваться в конкретных условиях освещения. А решение о том, как всю воспроизводящую систему (фото, кино, видео) адаптировать в светлотном отношении (см. главу «экспонометрия») и какой свет принимать за белый (т.е. как адаптировать систему по цвету), должен принимать художник. И здесь мы переходим из области технологии в область творческого опыта и художественного выбора. Но об этом мы поговорим позже.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Натура </p>
    </title>
    <p>В предыдущем разделе, мы начали разбирать некоторые цветовые особенности натурного освещения.</p>
    <p>Вопрос освещения на натуре в принципе сводится к выбору времени съемки и подходящей погоды. Причем есть два способа решения этой задачи: первый — когда в выбранное время на объекте сами собой создаются такие тональные и цветовые соотношения, которые надо только технически грамотно зафиксировать, и тогда все рефлексы, блики и т.п. будут присутствовать в изображении на экране. При этом если возникает потребность в какой-либо трансформации контраста или оптического рисунка, то пользуются светофильтрами или легкими отражательными экранами, не разрушая при этом основной тональный строй, цветовой расклад и световой эффект. В этом случае предполагается бережное отношение к состоянию природы и живая обратная связь между художественным замыслом и его реализацией. Главное здесь увидеть, а затем профессионально грамотно воспроизвести с наименьшими потерями то, что увидено.</p>
    <p>Второй способ — это активное вмешательство различными техническими средствами, и в первую очередь электрической подсветкой, в контраст, свето- и цветораспределение на объекте.</p>
    <p>Нельзя утверждать, что один подход лучше, чем другой, потому что на практике приходится поступать различным образом, в зависимости от обстоятельств. Во всяком случае надо отдавать себе отчет в том, что искусственная электрическая подсветка в значительной степени нарушает естественное состояние освещения на объекте. Например, при съемке против солнца, на контровом свету, как принято говорить, она нивелирует все рефлексы, «убивает» разноцветность освещения в тенях, поэтому пользоваться ею следует осмотрительно.</p>
    <p>Вполне возможен случай, когда электрическая подсветка сознательно используется как средство для изменения всей тональности, а раз так, то и всего цветового строя. Речь идет об изменениях соотношения «фигура-фон», которое, как известно, является одним из самых главных элементов в композиции кадра. Этот прием широко применялся Сергеем Урусевским сначала в черно-белом, а потом в цветном кино, а сегодня применяется Витторио Стораро. Для его осуществления требуется очень хорошее знание технологии, а самое главное - взыскательное отношение к самому себе, критическая оценка своих художественных притязаний.</p>
    <p>Иногда электрическая подсветка выполняет чисто технологическую задачу. Например, вся сцена снимается днем на прямом солнечном свете (так бывает, что эти условия заданы и изменить их нельзя). При съемке очередного монтажного плана этой сцены — например, крупного плана героини — возникает проблема: солнечный свет падает на лицо чрезвычайно невыгодно, ломает объемную форму, глаза остаются в глубокой тени и т.д. Тогда над головой актрисы за пределами кадра растягивают белый или полупрозрачный тент-затенитель, который начисто перекрывает солнечный свет, - ее лицо оказывается в тени, а затем электрической подсветкой создают объем и форму в соответствии с требованиями портретной характеристики данного персонажа. Разумеется, сила, направление, контраст и цвет этой подсветки не должны отличаться от солнечного света, чтобы зритель не заметил подмены одного освещения другим.</p>
    <p>Иногда электрическая подсветка необходима для смягчения контраста, если снимают портрет на фоне светлого пасмурного неба, при этом подсветка улучшает проработку объемов и одновременно подсвечивает глаза актера. Естественно, сила и цвет этой подсветки должны соразмеряться с общим освещением пасмурного дня.</p>
    <p>В справочниках и компьютерных программах приводятся обширные таблицы, в которых даны значения высоты солнцестояния в зависимости от времени дня, широты местности и времени года. Похоже, что эти таблицы могут быть полезны только тем, кто их составил. Судить о характере освещения на объекте съемки можно только при непосредственном визуальном ознакомлении, т.е. при выборе натуры. Главный критерий не технические параметры, а непосредственное эмоциональное впечатление. А вот таблицы, которые показывают зависимость спектрального состава солнечного освещения (или цветовой температуры) от высоты солнца над горизонтом в предвечерние и вечерние часы, могут быть очень полезны (см. табл.7). Технологи из московского института кино и фото (НИКФИ) разработали рекомендации для использования корректирующих светофильтров на осветительные приборы при съемке при низком солнце.</p>
    <p>Приведем эти рекомендации: «При киносъемках в «эффектное» время, когда высота солнца над уровнем горизонта изменяется от 0 градусов (восход, закат) до 15 градусов, при безоблачном небе контраст уменьшается. Спектрозональные характеристики естественного света на открытой плоскости, перпендикулярной солнечным лучам, сначала снижаются, а затем возрастают (цветофотографическая температура составляет 3800-4200 К). Излучение естественного света в тени характеризуется цветофотографической температурой 8000-9000 К. Для подсветки лучше всего подходят осветительные приборы с лампами накаливания. Но их надо использовать в сочетании с «сине-зелеными» компенсационными фильтрами, осуществляющими преобразование на (-18) майред. Использование дуговых прожекторов и осветительных приборов с металлогалогенными лампами при высотах солнца меньше 15 градусов нерационально».</p>
    <p>Таблица 7</p>
    <p>Цветофотографическая характеристика естественного освещения <strong>(картинки пока нет, на днях повесим) </strong></p>
    <p>«Сине- зеленый» фильтр, имеющий величину компенсации -18 майред, -это фильтр «82 А» (слабо-голубой, изменяющий цветовую температуру с 3200 К на 3400 К).</p>
    <p>Напомним, что:</p>
    <p>фильтр «82 В» (-26) майред - 3200-3500 К</p>
    <p>фильтр «82 С» (-42) майред - 3200-3700 К (см. табл.8)</p>
    <p>Но НИКФИ настойчиво рекомендует «82 А», а не «82 С» (-42 Майред). Из этого следует, что при низком, т.е. желтоватом, солнечном свете электрическая подсветка, используемая как заполняющий свет, должна тоже быть желтоватой, для того чтобы затем в позитивном процессе при цветовой коррекции снять эту излишнюю желтизну и получить нормальное дневное изображение. Здесь просматривается привычная концепция: во что бы то ни стало «правильно» воспроизвести предметный цвет, потому что «правильное» воспроизведение предметного цвета (в данном случае лица актера) является якобы сверхзадачей и кинооператора, и всей киносъемки. Следовать этому совету надо очень осторожно, например, только в том случае, если днем для съемки всей сцены не хватило времени: солнечный свет стал желтеть, и, чтобы не переносить досъемку одного</p>
    <p>Таблица 8</p>
    <p>Светофильтры на объектив фирмы «Коdак Раттен» (США) или двух оставшихся кадров на следующий день, можно воспользоваться советом НИКФИ. Но если снимаемая сцена должна по сюжету и по замыслу происходить вечером, при низком солнце, то именно разница в цвете светов и теней на лицах создает на экране ощущение особого предзакатного состояния, и в этом случае рекомендуемые НИКФИ светофильтры для подсветки теней убьют весь художественный эффект. В подобных случаях тренированному глазу художника, который способен отчетливо различать путем сравнения малейшие оттенки в цвете, надо доверять больше, чем прибору. Цветомер можно использовать лишь как вспомогательное средство. <strong>(картинки пока нет, на днях повесим) </strong></p>
    <p>Вывод можно сделать следующий: при цветной съемке днем в солнечную и пасмурную погоду не стоит злоупотреблять электрической подсветкой. Для большинства дневных сюжетов свет не нужен, особенно если сквозной фотографический процесс системы приведен к мировым стандартам, при этом широта его вполне соответствует оптимальному визуальному контрасту, т.е. воспроизводящая система вполне способна обеспечить психологически точное подобие объекта и его изображения. Весь вопрос только в правильной тональной и цветовой адаптации пленки, но это уже не техническая, а творческая задача, которую и призван решать автор изображения.</p>
    <p>К тому, что говорилось о вечерней съемке, стоит добавить несколько слов о так называемой съемке в режиме («волшебный час»). Дело в том, что в сумерки в течение нескольких минут после захода солнца стремительно меняется не только освещенность на объекте, но и цветность натурного освещения, что видно из приведенных примеров.</p>
    <p>Закат. Изменения Тцв в «режимное время»:</p>
    <p>I. Август, безоблачно.</p>
    <p>1. В момент заката:</p>
    <p>На закат - 4450 К;</p>
    <p>В зенит - 6150 К.</p>
    <p>2. После заката:</p>
    <p>На закат - 4900 К;</p>
    <p>В зенит - 6000 К.</p>
    <p>3. Через 10 минут после заката:</p>
    <p>На закат - 4400 К;</p>
    <p>В зенит - 5900 К.</p>
    <p>Примерно такие же соотношения сохраняются еще 20 мин.</p>
    <p>II. Август, солнце сквозь облака.</p>
    <p>1. Во время заката:</p>
    <p>На закат - 5200 К;</p>
    <p>В зенит - 6000 К.</p>
    <p>2 После захода солнца:</p>
    <p>На закат - 5500 К;</p>
    <p>В зенит - 6500 К.</p>
    <p>3. После заката (30 мин):</p>
    <p>На закат - 5900 К.</p>
    <p>В зенит - 8000 К.</p>
    <p>Во время заката или восхода солнца, когда его цветовая температура близка к 3200 К, а рассеянный свет голубого неба имеет Тцв 8000 К, налицо ярко выраженное двухцветное освещение (света освещены солнцем, а тени — рассеянным светом неба) и поэтому использование на объективе светофильтра «Wratten 85» совершенно необходимо при съемке на пленку для полуватного света. После захода солнца объект освещается только рассеянным светом неба, с Тцв 7000 - 8000 К, поэтому одного светофильтра «Wratten 85» уже недостаточно.</p>
    <p>На снимке (илл.49,цв.), который был сделан после захода солнца в режимное время на обращаемой пленке, избыток синего цвета. Пленка сбалансирована под цветовую температуру источника 5500 К, но такое впечатление, что снимали на пленку с балансной нормой 3200 К без фильтра «Wratten 85». В данном случае это не повредило снимку, а излишняя синева придала ему особую выразительность, хотя для точной цветопередачи всех предметных цветов в кадре надо было использовать «Wratten 85» даже для дневной пленки, сбалансированной под 5500 К. В момент съемки эта интенсивная синева не ощущалась, потому что срабатывал механизм константности в восприятии цвета (см. главу 1). Подобная ситуация возможна и при видеосъемке в сумерки, когда цветовой баланс камеры установлен на «Preset 5500».</p>
    <p>Русского художника Петрова-Водкина с середины 20-х годов интересовала так называемая интерьерность как художественная проблема. В картине «Тревога» она проявилась не только в стереометрически правильной передаче пространства, но и в точном воспроизведении цветовой структуры эффекта освещения. Сочетание оранжевого света электрической лампочки в комнате с густой синевой заоконного пространства, смесь этих двух цветных источников в зеленый цвет на раме окна — все это не эффектный вымысел художника с целью придания картине большей выразительности.</p>
    <p>Петров-Водкин в качестве выразительного средства использовал трансформацию цвета, не утрирование его, как может показаться, глядя на резкое сочетание оранжевого, пурпурного и густо-синего, нет, он запечатлел сетчаточный образ со всей его фотографической точностью. Здесь как бы выключен механизм константности, поэтому мы, как зрители, видим как бы впервые (и поэтому очень остро) сочетание оранжевого света лампочки и синевы за окном. Если бы такой интерьер, вернее, этот эффект освещения снять на обращаемую цветную пленку, то он выглядел бы в цвете точно так же, как на картине.</p>
    <p>Уместно повторить, что не научившись отключать механизм константности восприятия цвета, не научившись видеть свой сетчаточный образ, невозможно профессионально овладеть цветом. Живописцы, развивая чувство цвета, годами воспитывают в себе эту способность видеть сетчаточное изображение.</p>
    <p>Возвращаясь к технологии, можно сказать, что не все рекомендации надо понимать буквально, часто они, предлагая использовать тот или иной светофильтр на объектив или осветительный прибор, имеют в виду достижение некоего среднего статистического результата, но ведь в искусстве, в отличие от науки, не существует объективной истины, все критерии субъективны. Практика показывает, что рекомендации нужны только на первоначальном этапе. Чем опытнее художник, тем решительнее он нарушает все правила во имя главного в изображении — выразительности. Например, при съемке в пасмурную погоду, когда объект освещен равномерно рассеянным светом неба с цветовой температурой 6000 К и светлотный контраст его невелик, совсем не обязательно ставить на объектив светофильтр «Wratten 85», даже если снимать на пленке для полуваттного света. Если негатив нормальный (структурно-количественная его модель рассматривалась в предыдущей главе), то он очень хорошо поддается цветовой коррекции при печати.</p>
    <p>Отвергая одни технологические рекомендации и тут же выдвигая другие (которые кто-нибудь, в свою очередь, так же оспаривает), я хочу подчеркнуть, что дело, которым мы занимаемся — живое, оно постоянно развивается. Естественно-научное понимание всей технологии операторской работы всегда, в конечном счете, подчиняется художественному, от которого зависит творческий выбор. Главное, чтобы, несмотря на все временные кризисы в кино (которые, я уверен, пройдут), не прервалась связь времен, творческая связь между разными поколениями операторов. Собственно, это и стало главным побудительным мотивом к написанию данной книги.</p>
    <p>Несколько замечаний по поводу ночных съемок. Если используется искусственный свет, то такая съемка практически не отличается, с точки зрения особенностей технологии цвета, от съемки в павильоне или в большом темном интерьере. Но современные чувствительные пленки позволяют, используя режим форсированного проявления негатива, который увеличивает светочувствительность вдвое, снимать без всякого дополнительного света в вагонах метро, вечером в троллейбусе, в магазине и даже на ночной улице, пользуясь только светом от витрин и уличных фонарей. Особенно часто снимают на улицах, освещенных желтыми натриевыми фонарями.</p>
    <p>Эти фонари можно спокойно брать в кадр как источник света. При правильно рассчитанной экспозиции они дают ощутимую светотень, а сами, поскольку их плотность в негативе очень велика, в позитиве не пропечатываются, т.е. почти не имеют цвета. Весь кадр, естественно, имеет желтый оттенок, и это вполне соответствует визуальному впечатлению от ночного освещения этими фонарями. Чтобы избежать мигания при киносъемке с такими фонарями, как и при съемке с люминесцентными лампами, необходимо снимать с частотой 25 кадр/сек, при этом щель обтюратора кинокамеры должна быть не менее 173 градусов. То есть ограничения точно такие же, как при пользовании осветительными приборами с металлогалогенными лампами («НМI») при натурной или интерьерной дневной съемке.</p>
    <p>Завершая тему освещения на натуре, необходимо обратить внимание на то, что рассеянный свет голубого неба поляризован, что все блики на всех поверхностях, кроме металлических, — это блики поляризованного света, и это обстоятельство можно использовать, применяя поляризационные фильтры. Эти фильтры, гася яркость неба в кадре (максимально — в направлении, перпендикулярном положению солнца), почти не влияют на яркость предметов, находящихся в кадре, потому что при таком освещении яркость поляризованных бликов на других предметах незначительна и их гашение почти не ощущается. Гораздо заметнее окрашивание поляризованных бликов в теплые или холодные тона при помощи специального фильтра Жарова (илл.18,цв.).</p>
    <p>Этот эффект, наоборот, более заметен в пасмурную дождливую погоду.</p>
    <p>Подобным образом на основе использования поляризованного света действуют и фильтры из серии «enhancer» (улучшиватель). Все эти светофильтры довольно радикально меняют цветовой строй объекта, поэтому нельзя их считать слишком популярными. Однако из-за этого не следует исключать их из арсенала выразительных средств. Необходимо знать о различных технологических возможностях разных светофильтров, а применять их или нет — это индивидуальное дело каждого.</p>
    <p>Насадки и светофильтры, которые дают радикальный эффект, обычно применяются при натурных съемках и это обусловлено, в первую очередь, условиями освещения на натуре. Вот почему в главе об освещении мы вновь затрагиваем фильтры и оптические насадки.</p>
    <p>Например, фирмой «Tiffen» выпускается целый ряд эффектных светофильтров на объектив, меняющих колористическую версию изображения. В частности «Chocolate»,»Coral», «Tobacco», а также фильтр телесного цвета «812» (косметик) для улучшения цвета лица кинозвезд. Той же фирмой выпущен светофильтр, названный «Retrо». Изображение, которое получается при применении «Retrо», напоминает старую выцветшую фотографию — имеет преобладающий характерный рыжеватый цвет (так называемая сепия) и, кроме того, отличается тем, что в зонах большого пограничного контраста светлые места заплывают на темные, совсем так, как на старых выцветших фотографиях, которые снимали несовершенной оптикой на несенсибилизированных пластинках, лишенных противоореольного слоя.</p>
    <p>Насадки «Fog» и «Dubl Fog «применяют при ночных съемках, но не только для смягчения контраста объектов, но и для комбинации с эффектом задымления, изображающего ночной туман. При этом преобладает контровое освещение: контровой свет, просвечивая дым, делает его более материальным, помогает воссозданию глубины пространства кадра, но искусственность задымления очень легко разоблачается малейшим ветерком, который не редкость в подобных случаях. Скрыть нежелательное движение подсвеченного дыма помогают насадки «Fog» и «Dubl Fog», потому что в комбинации с ними (особенно если на их поверхность попадает свет контровых осветительных приборов) само задымление может быть довольно слабым и движение дыма от ветра будет не так заметно. Надо иметь под рукой набор из нескольких таких насадок, обладающих разной силой эффекта.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Интерьер </p>
    </title>
    <p>Освещение реального интерьера — самая трудная, но и самая интересная с художественной точки зрения задача. При удачном ее решении огромный выигрыш в достоверной передаче пространства, фактур, естественности освещения — словом, той предметной и световой среды, подлинность и выразительность которой играет в современном кино огромную роль. Кроме того, нет двух интерьеров с одинаковой световой атмосферой. Даже в одном и том же интерьере в течение дня цветовая атмосфера меняется настолько, что часто это доставляет кинооператору немало хлопот, потому что в едином эпизоде, который снимается в течение съемочного дня, необходимо соблюсти тональное и цветовое единство всех входящих в него монтажных кадров. И здесь кроме рационального распределения времени для съемки каждого кадра большую роль играет умелое маневрирование дополнительной подсветкой, используемое кинооператором.</p>
    <p>Но прежде чем включать электрическую подсветку, попробуем разобраться с тем, как освещен интерьер обычной жилой комнаты. Какие световые потоки распределяются в пространстве этой комнаты и каков их спектральный состав, хотя в комнате одно окно и, казалось бы, никаких неожиданностей быть не должно.</p>
    <image l:href="#pic55.jpg"/>
    <p><emphasis>Илл. 50 Распределение потоков света с разной цветовой температурой (Тцв) в интерьере обычной комнаты с бесцветными стенами. Двойными линиями обозначено положение молочного стекла светоприемника цветомера «Минольта». Светлотный контраст на лице = 1:8. За окном небо с белыми облаками, солнечно.</emphasis></p>
    <p>Из илл.50 ясно, как распределяется естественное освещение по цвету в обычном интерьере. Оказывается, что разброс цвета естественного освещения при съемке против окон так велик (от 3200 К до 7000 К), что не убедившись в этом с помощью цветомера, трудно в это поверить. Свет северного участка неба, имеющий Тцв - 7500 К, попадая в комнату через окно, за счет многократных отражений от стен, пола, мебели и потолка превращается в рассеянный свет с Тцв - 3200 К. Он-то и подсвечивает все тени на лице, под мебелью и под подоконником. Однако в популярной литературе по цветной фотографии об этом почему-то нет и речи.</p>
    <p>Рассмотрим, как выглядят разноцветность и разноконтрастность освещения в интерьере.</p>
    <p>Объект съемки — лицо на фоне окна:</p>
    <p>небо за окном - 14 ЕV;</p>
    <p>на боковой стороне ниши окна - 11-12 ЕV;</p>
    <p>блики на лице - 10-11 ЕV;</p>
    <p>тени на лице - 6-7 EV.</p>
    <p>Яркостные соотношения в кадре, как видно, равны интервалу 1:32, если считать, что плотность неба в негативе лучше разместить на характеристической кривой за уровнем белого.</p>
    <p>А вот как выглядит спектральный состав (вернее, цветовая температура) потоков света, наполняющих этот интерьер и создающих объемную форму:</p>
    <p>свет от неба в окно - 7000-8000 К;</p>
    <p>свет на нише окна - 5600 К;</p>
    <p>блики на лице - 5000 К;</p>
    <p>тени на лице - 3200-3400 К.</p>
    <p>Объект воспринимается глазом совершенно обыденно, контраст его равен оптимальному визуальному контрасту, а что касается цвета, то глаз не отмечает никаких искажений предметного цвета на лице персонажа, несмотря на то, что блики голубоватые, а тени коричневые. Когда объект был снят на обращаемую пленку, сбалансированную под дневной свет, то подтвердилось, что блики на лице имеют слабый холодный оттенок, а тени — теплый, коричневатый. Обычный живописный эффект, хотя на лице не было ни одного участка (даже в полутени), о цвете которого можно было бы сказать, что он «нормальный». То есть, если пытаться во что бы то ни стало добиваться этого «нормального цвета лица» (за счет применения подсветки определенного спектрального состава или применения корректирующих светофильтров на объектив), то оказалось бы, что «правильный» цвет выглядел бы в этом кадре довольно условно. Неизвестно, что лучше. Во всяком случае, прежде чем выбирать то или иное решение (тип пленки, тип осветительного прибора, светофильтры на прибор, контраст освещения, светофильтры на объектив и т.п.), необходимо четко осознать художественную задачу.</p>
    <p>Разноцветность освещения светов и теней как бы скрыта для нас внутри тонального контраста. Нильс Бор в свое время, формулируя принцип дополнительности как один из фундаментальных для физики, заметил, что «как только мы начинаем анализировать наши ощущения, так мы перестаем их испытывать». Возможно, что в этой особенности раздельного зрительного восприятия контраста и цвета тоже сказывается универсализм принципа дополнительности.</p>
    <p>Опытный, тренированный глаз художника прекрасно подмечает эту разноцветность, что хорошо видно на картинах.</p>
    <p>При организации освещения в интерьере надо прочувствовать и сохранить ту тональную и цветовую атмосферу, которая в нем присутствует. Часто тот или другой интерьер выбирают для съемки именно из-за этой особой атмосферы, а не только из-за того, что за окном видна настоящая живая натура. Уникальность и особая выразительность интерьера состоит также в том, что можно в пределах одного непрерывного кадра выйти с камерой из помещения за актерами на улицу и вернуться затем с ними обратно. При этом изменение уровня освещенности, контраста и цветности в одном непрерывном кадре придает особую убедительность среде, в которой происходит действие.</p>
    <p>Классический подход к технологии освещения в интерьере заключается, как известно, в разделении всех интерьеров на два вида: с большим остеклением и с малым. Внутри интерьеров с большим остеклением преобладает, как считают, тот же дневной свет, что и снаружи, но только меньшей силы, поэтому подсветка должна иметь спектральный состав дневного света, т.е. цветовую температуру 5500 К. При этом нужно снимать на пленке для дневного света, а если на пленке для полуватного света, то с фильтром «Wratten 85» на объективе. Что же касается интерьеров с небольшими окнами, то для их съемки целесообразнее использовать пленку для полуватного света, а для подсветки применять полуваттный свет с цветовой температурой 3200 К, при этом окна закрывать пленочными светофильтрами типа «Wratten 85». Несмотря на то, что эта классическая схема страдает известной одномерностью, будет небесполезно ознакомиться с таблицами 9 и 10.</p>
    <p>Если в интерьере преобладает дневной свет, то в действительности спектральный состав подсветки не обязательно в точности должен соответствовать цветовой температуре 5500 К. Ведь в некоторых зонах пространства такого интерьера цветовая температура опускается до 3200 К и только в районе окон набирается 5500 К, причем подоконник и пол под окном, если туда не попадает прямое солнце, освещены рассеянным светом неба, т.е. имеют более голубое освещение (Тцв больше, чем 5500 К).</p>
    <p>В интерьере света и полутени обычно гораздо теплее бликов, что же касается теней и рефлексов, то они обычно теплее светов. Вот почему западные фирмы для освещения интерьеров рекомендуют применять приборы с источниками света, имеющими Тцв - 4000 К, т.е. лампы «CSI». Это свет примерно того цвета, которым освещены полутени и тени в большинстве обычных интерьеров. Такая подсветка лампами «CSI», если она хорошо сбалансирована по силе, т.е. тонально, не разрушает.</p>
    <p>Таблица 9</p>
    <p>Светофильтры на приборы и окна фирмы «Агфа» <strong>(картинки пока нет, на днях повесим) </strong></p>
    <p>Таблица 10</p>
    <p>Светофильтры на приборы и окна фирмы «ROSCO» основного эффекта освещения, существующего в интерьере. Она уже как бы автоматически сбалансирована и по цвету. Можно сказать, что она выполняет роль знаменитого «грязного фильтра» А. Москвина. Ориентируясь только на визуальные впечатления, ее можно чуть «утеплить» или «похолодить», чтобы лучше гармонизировать по цвету весь кадр. <strong>(картинки пока нет, на днях повесим) </strong></p>
    <p>Цветомер «Minolta» - это, пожалуй, самый удобный из всех профессиональных цветомеров (илл.51).</p>
    <p>Кроме двух значений спектрального баланса пленки (5500 К и 3200 К) в приборе есть возможность выставить любой другой баланс, имеющий промежуточное значение. Это очень полезное усовершенствование, потому что вы по своему желанию можете выбрать любой опорный цвет освещения в качестве белого, а в действительности чуть теплее или чуть холоднее. Прибор сразу покажет, какие корректирующие светофильтры на объектив надо поставить, чтобы адаптировать пленку или видеокамеру на этот выбранный опорный цвет освещения. От этого предметные цвета в тех участках объекта, которые освещены опорным светом, воспроизведутся точно, без искажений цветности. А разноцветность общей атмосферы (3200 К в темном углу и 7000 К возле окна) останется, только сдвинется в сторону теплых или холодных тонов, в зависимости от того, как адаптировали пленку или видеокамеру, т. е. какой опорный цвет освещения выбран.</p>
    <image l:href="#pic56.jpg"/>
    <p><emphasis>Илл. 51. Цветометр "Minolta".</emphasis></p>
    <p>В результате все тепло-холодные цветовые соотношения в изображении могут сильно отличаться от тех, которые визуально воспринимались в объекте. Это можно использовать как выразительное средство для организации колорита кадра. Кадр будет выглядеть так, будто мы смотрим через цветное стекло, теплое или холодное по цвету (илл.52 а,б, цв).</p>
    <p>И еще несколько замечаний по поводу света из окна.</p>
    <p>Во-первых, не всегда свет за окнами имеет Тцв - 5500 К. Там могут расти деревья, кусты, располагаться близко кирпичные стены или что-либо иное, от чего цветовая температура будет ниже. Стекло может быть не достаточно чистым, на окне могут быть шторы, жалюзи и тому подобное, а это тоже снижает цветовую температуру света, падающего с улицы. В этом случае применяют пленочные оранжевые светофильтры на окна, которые осуществляют не полную конверсию, а половинную («HALF») или даже на четверть («QUARTER»). (Таблица 9).</p>
    <p>Во-вторых, совсем не обязательно иметь за окном «чистый белый свет», он, в целях художественных, может быть и чуть холодноватым, и степень этой голубизны должен определить автор изображения, а не автор таблицы и справочника.</p>
    <p>И, в-третьих, не следует забывать, что яркость заоконного пространства по сравнению с яркостями внутри интерьера может быть настолько больше, что даже без всякого светофильтра на стеклах цвет заоконного пространства разбелится и не будет таким интенсивно голубым на экране, каким казался при визуальном восприятии. Интервал яркостей такого интерьера с учетом яркости окон намного превышает оптимальный визуальный контраст и широту сквозного фотографического процесса, и при выборе экспозиции по деталям внутри интерьера заоконное пространство будет почти белым на экране. Этот прием успешно используется при репортажной съемке в кино и ТВ, когда нет времени и возможности возиться со светофильтрами на окна.</p>
    <p>Большинство современных служебных помещений освещается лампами дневного света (люминесцентными лампами), разновидностей которых довольно много (см. табл.11).</p>
    <p>Их с некоторой натяжкой тоже можно объдинить в две группы: близкие к дневному свету и близкие к полуваттному, с той лишь разницей, что характер распределения энергии по спектру у них имеет свою особенность (илл.53).</p>
    <image l:href="#pic57.jpg"/>
    <p><emphasis>Илл. 53 Спектральное распределение излучения люминесцентных ламп.</emphasis></p>
    <p>Излучение люминесцентных ламп имеет линейчатый спектр, сосредоточенный в основном в ультрафиолетовой части, преобразующийся люминофором в излучение видимой области спектра. Но, кроме того, и в видимое излучение спектра паров ртути с длиной волны 405, 436, 546 и 578 нанометров, проникающее сквозь слой люминофора.</p>
    <p>В результате, цветовая и цветофотографическая температура у люминесцентных ламп не совпадает. В составе излучения люминесцентных ламп, независимо от их типа, всегда есть избыток зеленых лучей, этого нельзя не учитывать.</p>
    <p>Тип пленки или цветовой баланс видеокамеры выбирают в зависимости от того, есть в интерьере окна или нет. Может быть балансная норма под дневной свет 5500 К, а может быть под полуваттный 3200 К. Но какой бы баланс ни выбрали, избыток зеленых лучей останется. Значит, каждая фигура, каждое лицо и каждый предмет в кадре будут освещены двухцветно, потому что обычная электрическая подсветка теней, применяемая при съемке, не содержит избытка зеленых лучей, она бесцветна по сравнению со светом люминесцентных ламп, освещающих света и создающих блики. Если передача такой специфики освещения не обусловлена творческим решением, то на экране это может выглядеть довольно неприятно, а главное - неожиданно, потому что во время съемки зеленый свет на лицах почти не ощущается. Есть несколько способов избежать этого.</p>
    <p>Первый способ. Если ламп не так много, то можно каждую закрыть специально подобранным под этот тип лампы пурпурным светофильтром, из тех, что ставятся на осветительные приборы. Разумеется, это можно сделать в том случае, если лампы закрыты какой-либо рассеивающей арматурой (матовыми щитками, колпаками и т.д.). Обычно используют 30% пурпурный светофильтр, который поглощает избыток зеленых лучей. Иногда в сочетании со слабым оранжевым или слабым голубым (в зависимости от типа лампы и пленки). Подбор светофильтра очень удобно производить при помощи цветомера «Мinolta».</p>
    <p>Таблица 11</p>
    <p>Соотношение цветовой и цветофотографической температуры различных типов ламп <strong>(картинки пока нет, на днях повесим) </strong></p>
    <p>Второй способ, которым впервые воспользовались кинооператоры Л. Пааташвили и Г. Рерберг, заключается в том, что на осветительные приборы (независимо от того, какого они типа: дуговые, полуваттные или «НМI») подбирают зеленые светофильтры (примерно 20%). Таким образом, цвет подсветки уравнивают по цвету со светами, освещенными люминесцентными лампами. Затем при печати эту излишнюю зелень убирают. Зеленый светофильтр нельзя подобрать визуально, точный подбор лучше всего производить при помощи цветомера.</p>
    <p>Третий способ применяется при съемке на обращаемую пленку, где невозможна никакая цветовая коррекция, кроме использования светофильтров перед объективом камеры. В этом случае применяют специальные светофильтры: «FLB» или «FLD» — это в основном пурпурные светофильтры, которые срезают избыток зеленого света от люминесцентных ламп, но при этом в своем составе содержат и красители, которые приводят свет этих ламп к какой-либо балансной норме для соответствующей пленки («FLB» ~ для 3200 К, а «FLD» - для 5500 К). В кажущейся простоте этого способа есть одна сложность. Все заоконное пространство будет при этом окрашено в пурпурный цвет, потому что в натурном освещении нет избытка зеленого света, который есть внутри от люминесцентных ламп. Чтобы избежать этого, на стекла наклеивают зеленые пленочные светофильтры, их тип скорректирован с типом светофильтра на объективе (см. табл. 10). В этом случае подсветка, естественно, не применяется.</p>
    <p>Таким образом, всевозможные варианты сочетаний светофильтров на объектив, на окна и на осветительные приборы для разных по балансу пленок и источников света технологически приведены в довольно стройную и ясную систему. Надо только помнить, что эта система преследует одну цель — по возможности точнее передать предметные цвета в кадре. Эта цель чисто техническая, а не художественная, поэтому предлагаемую в таблице систему надо рассматривать не как догму, а как среднюю норму, при известном отклонении от которой, по-видимому, только и возможно добиться так называемого артистического эффекта.</p>
    <p>Люминесцентные лампы, о которых шла речь, применяются лишь в быту. В торговых, производственных и других общественных помещениях. В качестве осветительных приборов для съемки люминесцентные лампы раньше никогда не применялись из-за избытка зеленых лучей в спектре и мигания. Но за последние годы люминесцентное освещение стало применяться при фото- и киносъемке и на телевидении, благодаря тому, что был разработан новый тип ламп, свободный от недостатков (избытка зеленых лучей в спектре и мигания). Появился целый набор осветительных приборов разного размера и мощности для освещения интерьеров и студий при кино- и видеосъемке (Fluxlight и Kino Flo). Питаясь от сети переменного тока через высокочастотный преобразователь, они обладают повышенной светоотдачей при небольшой потребляемой электрической мощности, не превышающей мощность фена для укладки волос. Люминесцентные лампы фирмы «Osram», используемые в этих осветительных приборах, выпускаются двух типов: строго на 3200 К и 5500 К. Один и тот же осветительный прибор можно использовать, заменяя в нем лампы для полуваттной и для дневной подсветки. А чередуя одновременно те и другие лампы в одном приборе (например, через одну), можно получить любую цветовую температуру без применения светофильтров. Это очень удобно. Кроме того, большие и плоские панели «Kino Flo Wall-o-lite» (светящаяся стена) позволяют создать в пространстве кадра совершенно новое качество освещения, сходное с тем, которое мы видим на картинах великого голландца Вермеера Дельфтского. Такой метод подсветки в естественном интерьере носит название «боковое ложное окно». Он осуществляется легко и быстро, т.к. световую панель «Kino Flo» легко разместить сбоку за пределами кадра, она плоская, почти не греется, а цветовая температура очень легко контролируется. Без преувеличения можно сказать, что с появлением этих осветительных приборов наступила революция в технологии подсветки при съемке в интерьерах и павильонах.</p>
    <p>Иногда неопытные кинооператоры стараются использовать при освещении интерьеров приборы с линзами Френеля типа «КПЛ» (или «Dedo Light»), пытаясь в интерьере воспроизвести некое подобие прецизионной системы или системы освещения пятнами. Это сделать довольно сложно. Потому что все приборы приходится группировать в одном месте (в основном рядом с камерой и позади нее) и, как бы мы ни поднимали их на штативах, предел высоте ставит потолок. От этого приборы начинают мешать друг другу, все лучи перепутываются, каждый прибор уже не работает сам за себя, по стенам начинают ползти многочисленные тени, передний план оказывается пересвеченным по сравнению со вторым планом и так далее.</p>
    <p>Обычные интерьеры лучше освещать приборами рассеянного света, такими, как «Kino Flo». Они дают широкие потоки света, сравнимые по своему светораспределению со светом из окон, а кроме того, их гораздо легче спрятать прямо в кадре, перекрыв каким-либо предметом.</p>
    <p>Приборы дневного света с металлогалогенными лампами (HMI) очень удобны для освещения интерьера. Они также применяются в сочетании с рассеивающими или отражающими экранами. Иногда их свет направляют на противоположную стену или даже в потолок, чтобы получить широкий поток рассеянного отраженного света. Еще Леонардо да Винчи отмечал, что «цвет предметов в помещении причастен к цвету соседних предметов», имея в виду еле заметные рефлексы, которые один цветной предмет бросает на другой, изменяя почти неуловимым образом его истинный предметный цвет. Точно так же рассеянный в интерьере свет, который создается искусственно, при помощи осветительных приборов, должен быть «причастен» к цвету стен этого интерьера. Поэтому самый простой и самый эффективный способ — направить прибор на стену, а уже отраженный от нее свет использовать, как того требует композиция кадра, мизансцена и т.п. Приборы с металлогалогенными лампами как бы специально предназначены для этого. При использовании метода бокового ложного окна, создаваемого отраженным от боковой стены светом, совсем не нужен заполняющий, так как поток бокового рассеянного света обильно отражается от пола противоположной стены, потолка, мебели и становится еще более причастен к естественному свету в этой комнате. В сущности, используя этот прием, можно одним прибором осуществить подсветку в интерьере не только без скидки на высокое техническое качество, но и добиваясь большей выразительности освещения за счет «автоматического» решения проблемы гармонизации в цвете.</p>
    <p>Большие интерьеры, такие, как вокзалы, станции метро, магазины и проч., лучше снимать на светочувствительных пленках, используя минимальную подсветку только для переднего плана (и то не всегда!), потому что того света, который дают размещенные в этих интерьерах светильники, люстры и бра, обычно вполне достаточно для съемки. Многоцветность освещения, которая создается в этих интерьерах за счет перемешивания дневного, полуваттного, а часто и люминесцентного света, создает неповторимую цветовую атмосферу, ее невозможно воссоздать ни в какой декорации. Такая цветовая атмосфера убеждает в подлинности места действия, а в современном кино для большинства жанров это имеет громадное значение.</p>
    <p>Вообще говоря, многоцветность освещения, когда в дневном интерьере в темном углу горит полуваттная лампа с абажуром, и актер переходит от окна, возле которого он был освещен дневным светом, к полуваттной лампе и попадает в оранжевый свет от нее, стала сейчас довольно распространенным приемом. Некоторые даже злоупотребляют им, используя без особой надобности. Изменение силы и цвета освещения на лице актера — это яркий и декоративный (а самое главное — истинно цветной) способ создать перемену в психологическом состоянии. «Чистота» этого приема зависит от того, что дневной и полуваттный свет в нашем примере нигде в кадре не работают с одинаковой силой. В каждой точке панорамы или пространства обязательно преобладает тот или другой свет (возле окна дневной, как рисующий, и полуваттный, как моделирующий и заполняющий, а возле лампы — наоборот, они меняются местами).</p>
    <p>Этот принцип смешивания важен при многоцветном освещении: в каждой точке данного пространства должен преобладать какой-либо один свет, с определенной цветовой температурой или одного определенного цвета, в противном случае образуется «цветовая каша». Особенно это заметно, когда снимают музыкальные видеоклипы, в которых широко используется многоцветное освещение. Если включают один цвет, то выключают другой, во всяком случае направление цветных лучей выбирают таким образом, чтобы лучи комплементарных цветов, смешиваясь, не давали бесцветную смесь. И при обычной съемке в интерьере, где источники, как в нашем примере (окно и лампа), не имеют узкой спектральной полосы излучения, во избежание цветной грязи этот принцип надо соблюдать тоже довольно аккуратно.</p>
    <p>Мы выяснили, что практически нет интерьеров, в которых во всех точках пространства присутствовал бы свет одной какой-либо цветовой температуры. За счет многократного отражения от стен, пола, потолка и мебели, чем дальше от окон, тем он теплее. Кроме того, этот свет приобретает особое цветовое качество, которое мы назвали причастностью к данному интерьеру и состоянию освещения именно в это время дня и именно при этой погоде.</p>
    <p>Здесь говорится о довольно тонких вещах, которые нетренированный глаз может вообще не заметить. Увидеть эту неповторимую особенность интерьера поможет пробная съемка на обращаемую пленку или на видеокамеру, которую стоит произвести после окончательного выбора интерьера. Только после обработки слайдов иногда с изумлением замечаешь, какое цветовое богатство бликов, рефлексов и полутеней было во время съемки, но глаз этого не видел. К сожалению, наш зрительный анализатор устроен таким образом, что мы видим только то, что хотим видеть. После того как все цветовое богатство было замечено на слайде, мы, вернувшись в этот интерьер, вдруг, словно по волшебству, начинаем замечать в реальности то, что так поразило нас на цветном слайде или при просмотре видеокассеты.</p>
    <p>Живописцы тратят по нескольку лет, чтобы выработать в себе способность таким образом видеть все цветовые взаимодействия на объекте. Работа над этюдами заключается в умении увидеть то, что есть в природе, а затем перенести это на холст. Кинооператоры и фотографы в большинстве своем не занимаются живописью, поэтому предварительная съемка самых разных объектов при самом разном освещении (на слайды или видеокамеру) в какой-то степени может заменить работу над этюдами и воспитать живописное ощущение цвета (илл.54 а,б; 55; 56 а,б; 57 цв.).</p>
    <p>Живописное ощущение цвета помогает отбирать цвета, которые дают хорошие гармоничные сочетания. Острое ощущение цвета образуется как результат, который возникает в процессе определенного накопления восприятия. А это накопление возможно только в процессе практической, творческой работы. Закончив главу об освещении, я подумал, что стоит привести одну техническую номограмму, которая поможет в практической работе. (илл.58).</p>
    <image l:href="#pic58.jpg"/>
    <p><emphasis>Илл. 58 Номограмма со шкалой майред (mrd) для перехода от источников света с одной цветовой температурой к источникам цвета с другой цветовой температурой. Чтобы определить, какой светофильтр необходимо использовать, чтобы соответствующим образом изменить цветовую температуру источника света, надо от левого столбца со значением цветовой температуры источника света, провести прямую до правого столбца, где отложены величины цветовой температуры, которая нужна. Линия пеесечет средний столбец, в котором указаны величины компенсации в майредах, и даны названия нужных фильтров.</emphasis></p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Глава 6. Колорит </strong></p>
   </title>
   <p>Джошуа Рейнолдс в своей речи, произнесенной в Королевской Академии искусств 10 декабря 1771 года, сказал: «Колорит решает первое впечатление, которое производит картина: в зависимости от него зритель, идущий по галерее, остановится или пройдет мимо. Чтобы с первого взгляда произвести большое впечатление, надо избегать всех пустяковых или искусственных эффектов, вроде мелочной игры пятен света или особого разнообразия оттенков; спокойствие и простота должны господствовать над всем произведением».<a l:href="#n_42" type="note">[42]</a> Являясь неким объединяющим началом, колорит обязательно основывается на принципах гармонии.</p>
   <p>Термином «цветовая гармония» называют приятное для глаза, красивое сочетание цветов, предполагающее определенную согласованность их между собой, соразмерность и пропорциональность. Между отдельными цветовыми пятнами произведения существует тесная взаимосвязь: каждый отдельный цвет уравновешивает или выявляет другой, а два цвета, взятые вместе, влияют на третий. Изменение одного какого-либо цвета ведет к нарушению этой связи и разрушению гармонии. Закономерность служит главным признаком гармонии. Предполагается, что благодаря ей мы воспринимаем упорядоченное сочетание цветов как эстетически положительную цельность. Из этой предпосылки и вытекают все попытки сформулировать законы цветовой гармонии на основе чередования равновесия, подобия, положения в цветовом круге и проч. Но, тем не менее, бывает так, что цветовые сочетания, построенные по всем правилам, оцениваются зрителем как негармоничные. И наоборот, самый «некрасивый» цвет (или сочетание цветов) в зависимости от контекста и в связи с другими изобразительными элементами может быть воспринят как «красивый» и приятный. Комбинация цветов сама по себе, рассматриваемая отдельно, может быть и гармоничной, и негармоничной, но в общей структуре художественного произведения это может не замечаться.</p>
   <p>Теория цветовой гармонии, в конечном счете, не может быть сведена лишь к решению вопроса о том, какой цвет с каким гармонирует. Общие принципы цветовой гармонии не могут быть определены без учета содержания, композиции, пространства, формы и фактуры. Ф. Ходлер пишет о цвете: «Действенность и значение красок зависят от их интенсивности, места, которое они занимают на полотне, и от их положения среди других, усиливающих их или ослабляющих, в зависимости от большей или меньшей близости к белому и черному. Окраска предметов зависит от цвета освещения. Известно, что именно цвет ссорит часто художника с публикой. Она долго не могла понять, что розовое лицо на воздухе при голубом небе может стать фиолетовым; если же его освещают лучи заходящего солнца, то даже оранжевым и ярко-красным. Из-за отсутствия наблюдательности, главным же образом из-за недостатка опыта, глазу непонятны эти нюансы художника, они кажутся ужасными преувеличениями. Прелесть красок заключается, прежде всего, в их аккордах, в повторении нюансов одного и того же цвета».<a l:href="#n_43" type="note">[43]</a></p>
   <p>Генри Манселл видел основной закон гармонизации в родственной сближенности цветов: «Простой и практически безошибочный ряд цветовых гармоний можно получить в пределах одного цветового тона. Так, мы можем низкую светлоту какого-либо цветового тона связать с повышенной светлотой или слабую насыщенность с более сильной насыщенностью».<a l:href="#n_44" type="note">[44]</a></p>
   <p>Три основные характеристики цвета - цветовой тон, светлота и насыщенность — могут выступать между собой в различных связях, образуя различные гармоничные сочетания:</p>
   <p>1) подобие по цветовому тону, но различие по светлоте и насыщенности (то, о чем писал Манселл);</p>
   <p>2) подобие по светлоте, но различие по цветовому тону и насыщенности;</p>
   <p>3) подобие по насыщенности, но различие по цветовому тону и светлоте;</p>
   <p>4) подобие по цветовому тону и светлоте, но различие по насыщенности;</p>
   <p>5) подобие по светлоте и насыщенности, но различие по цветовому тону;</p>
   <p>6) сочетание, в котором оба цвета различаются по всем трем параметрам (это самый сложный случай).</p>
   <p>Из перечисления этих парных сочетаний, часто используемых в практике дизайна, ясно, насколько условны нормативы из области цветовой гармонии, учитывающие только цветовой тон.</p>
   <p>Мы уже отмечали, что цветовое тело или цветовое пространство включает в себя различия не только по цветовому тону и насыщенности, но и по светлоте, т.е. оно трехмерно, и именно различия по светлоте имеют большее значение для практики изобразительного искусства. Что же касается самого цветового тела, то, с одной стороны, мы представляем его себе как теоретическую абстракцию (вроде нравственного идеала), но с другой стороны — это полный цветовой охват нашего зрения, т.е. вещь вроде бы вполне конкретная! Мы знаем, что любой цвет образуется или смешением цветных лучей, или смешением красок, и при этом принципы образования цвета совершенно разные (аддитивный и субтрактивный). Вот и встает вопрос, каким же способом образовано цветовое тело? И можно ли вообще говорить о цвете, не подразумевая способа его образования? Вопрос, так сказать, теоретический, хотя не бесцельный, если говорить о восприятии цвета, особенно такого непростого цвета, как коричневый. Как в тоне мы ничего не можем увидеть сверх того, что заключено в яркостные рамки оптимального визуального контраста (ОВК), и нам всегда приятно ощущать его полностью, так и в цвете: мы ничего не можем увидеть сверх того, что ограничено пространством цветового тела. Мы бессознательно стремимся любой конкретный видимый объект с его разнообразием цветов мысленно соотнести с этим цветовым телом.</p>
   <p>В процессе нашего восприятия постоянно используются определенные меры, модули. В качестве меры контраста — величина ОВК, в качестве меры скорости — скорость протекания биологических реакций, и в частности, скорость передачи сигнала от мозга к различным органам и обратно. В качестве меры размера — человеческая фигура и так далее. Мера цвета — это цветовое тело, а разные оси, проходящие сквозь него в разных направлениях, — это оси гармонизации цвета. Эти оси для нашего сознания являются как бы аналогом цветового тела, и мы, испытывая удовлетворение от гармоничного (по нашему мнению) сочетания цветностей и светлот, постоянно адресуемся к осознанию этого цветового тела на основе принципа энтропийности, о котором говорил Арнхейм. Но в данном случае принцип энтропийности выглядит не как стремление к успокоению, равновесию (как, например, стремление к равновесному расположению композиционных элементов в кадре), а как стремление охватить чувственным сознанием всю полноту цветности мира, т.е. все, что дает человеку зрительный канал информации. Ведь каждый биологический канал информации устроен так, что он сам стремится к тому, чтобы быть максимально загруженным.</p>
   <p>Наше сознание, будучи конечным, т.е. имеющим свои границы (у одного — одни, а у другого — другие), стремится в пределах этих границ создать единую, целостную (говоря другими словами, гармоничную) модель действительности. И в этом стремлении к целостности выражается принцип энтропийности. Ведь феномен гештальта тоже основан на стремлении сознания достигнуть определенного уровня визуального знания, синтезировать во что бы то ни стало нечто цельное, обособленное, пусть даже часто при помощи домысливания, т.е. фантазии.</p>
   <p>Всеобщий принцип визуального восприятия, видимо, заключается в том, что в каждой области чувственного зрительного опыта (цвет, композиция, скорость, размер, контраст и т.п.) наше перцептивное представление как бы постоянно прикладывает, примеряет свои модули (ОВК, рост человека, скорость передачи биологической информации, цветовую гармонию и пр.) к действительности. Эти модули являются теми ключами или матрицами, с которыми идентифицируется действительность через зрительный канал информации. Гештальт — это совокупность некоторых из этих матриц, не все они задействованы в сознании одновременно, хотя и готовы к этому всегда. Работа визуального сознания (или процесс перцептивного восприятия) дискретна, вот почему так важна величина перцептивного градиента, т.е. та ступенька, которая отличает один осознанный визуальный образ от другого.</p>
   <p>Если мы признаем за нашим сознанием способность и стремление достраивать до целостной структуры неполные и разрозненные элементы, то у нас не должно вызывать удивления то, что это происходит не только с формой, но и с цветом. Часто мы видим цвета, которых нет в действительности (при явлении цветовой индукции или последовательного цветового контраста). Разве это не пример того, как наша цветоанализирующая биологическая система достраивает до целостной картины то, что видит фрагментарно. Ведь для нее целостное — это цветовое тело! Кстати, аналогия цветового тела с нравственным идеалом довольно точна, потому что нравственный идеал — это ведь тоже границы нашего нравственного опыта.</p>
   <p>Общий цветовой тон, который мы называем колоритом, может возникать совершенно случайно, помимо воли художника, и может быть присущ любому сочетанию цветов. Из истории живописи следует, что если локальный цвет обусловлен связью с предметным цветом, то колористическая трактовка цвета предполагает конкретно-чувственное его восприятие и эмоциональное переживание. Но одновременно с этим происходит, хотя это и кажется парадоксальным, некоторое умаление роли цвета. Пока цвет использовался локально, он был более заметен, ярок; большую роль играла и символика цвета. При колористическом решении цвет, разделяя свою выразительную и изобразительную роль с другими средствами художественной выразительности, несколько стушевывается, становится менее заметным и броским.</p>
   <p>Можно сказать, что колорит есть там, где присутствует созвучие цветов, которое сообщает произведению настроение и определенным образом влияет на содержание. Колорит возможен только при подражании натуре; он почти не применяется в прикладном искусстве и присущ собственно живописи, фотографии и кинематографу.</p>
   <p>Колорит в основе своей предполагает такую гармонию цветов, которая выражает некое оптическое целое, но это ни в коем случае не монохромность. Колорит — это особое качество произведения, необходимым условием для его существования является особая живописная интерпретация цвета, т.е. не простая комбинация предметных цветов, а система валерных отношений. В колорите свет и цвет выступают в неразрывном единстве.</p>
   <p>Не только в природе, но и в пространственной предметной среде, созданной человеком, почти никогда не бывает пестроты. Светлотные и цветовые отношения представляются в их цельности и гармоничности. Это объясняется тем, что в пространственной среде свет, окружающий предметы, представляет собой взаимообусловленную сумму рефлексов, которые, действуя друг на друга, образуют единство цветового тона, т.е. то, что Гете называл «колоритом места». Делакруа писал в свое время: «Чем больше я размышляю о цвете, тем больше убеждаюсь, что окрашенный рефлексом полутон есть тот принцип, который должен доминировать, потому что именно он дает верный тон — тот тон, который образуют валеры, столь важные в предмете и придающие ему подлинную живость… Цвет в настоящем смысле слова находится в окрашенном рефлексом полутоне; я имею в виду подлинный цвет, дающий ощущение плотности и того коренного различия, какое существует между одним предметом и другим».<a l:href="#n_45" type="note">[45]</a></p>
   <p>Если перевести это на нашу технологию, то можно сказать, что подлинный цвет существует в ключевой зоне яркости, т.е. в полутени и рефлексе, что и было показано в предыдущей главе об экспонометрии. Это единственно правильное понимание того, что цветность существует в пределах определенной яркости, и здесь смыкаются два подхода — живописный и фотографический, — несмотря на полное различие техники, применяемой для реализации этого подхода.</p>
   <p>М. Боскини, рассказывая о технологии живописной работы Тициана, пишет: «Тициан покрывал свои холсты красочной массой, как бы служившей ложем или фундаментом для того, что он хотел в дальнейшем выразить. Я сам видел такие энергично сделанные подмалевки, исполненные густо насыщенной кистью, в чистом красном тоне, который призван был наметить полутон, либо белилами. Той же кистью, окуная ее то в красную, то в черную, то в желтую краску, он вырабатывал рельеф освещенных частей… Подобного рода наброски настолько пленяли наиболее строгих ценителей, что многие стремились их приобрести, желая проникнуть в тайны живописи».<a l:href="#n_46" type="note">[46]</a></p>
   <p>В результате катастрофы в Эрмитаже в июне 1985 года чуть было не погибла замечательная картина Рембрандта «Даная». Во время ее реставрации был проведен тщательный колориметрический анализ цветов картины. Выяснилось, что количество разных красок очень невелико, зато беспредельно сложно их размещение на полотне, т.е. все видимое нами колористическое и тональное богатство достигается не за счет использования каких-то экзотических цветов, а лишь за счет их сочетания. Волшебство здесь заключается не только в удивительной зоркости великого мастера, разглядевшего и перенесшего на полотно всю сложность цветовых взаимодействий, светов, теней, бликов и рефлексов, существовавших в реальной действительности, но и в чем-то другом.</p>
   <p>В. Ходасевич считал, что вымысел (dihting) — это мифотворческая способность художника, благодаря которой действительность преображается в искусство. А В. Набоков в лекции о Достоевском говорил: «В сущности, подлинная мера таланта есть степень непохожести автора и созданного им мира, какого до него никогда не было, и что еще важнее — его достоверность».<a l:href="#n_47" type="note">[47]</a></p>
   <p>Без всякого сомнения, все это имеет прямое отношение к проблемам колорита, ибо колорит — это составляющая такого понятия, как стиль. В свое время Гете, рассматривая различные степени мастерства художника, указывал на три градации:</p>
   <p>1) подражание, т.е. максимум подобия натуре, иллюзорное сходство, которое Гете называл «чтением природы по слогам»;</p>
   <p>2) творческая манера, т.е. свой язык на основе определенной трансформации натуры, который предполагает передачу определенного отношения к изображаемому, — авторскую интонацию;</p>
   <p>3) стиль, предполагающий высшее совершенство эстетического мышления. Владение стилем и, тем более, создание стиля доступно немногим. Стиль, в числе прочих особенностей, предполагает и наличие мифотворческой деятельности, перерабатывающей действительность в искусство.</p>
   <p>Крупные художники хорошо понимали свою ответственность в этом плане, постоянно соизмеряя свои притязания с реальными достижениями. Вот как Репин описывал посещение выставки импрессионистов: «Импрессионисты заметно вырождаются, устарели, уменьшились в числе. Сделав свое дело — освежив искусство от рутинного, академического направления с его тяжелым коричневым колоритом и условными композициями, — они сами впали в рутину лиловых, голубых и оранжевых рефлексов. Свежесть непосредственных впечатлений сошла у них на эксцентричность положений, на кричащие эффекты и условную радужную раскраску точками и штрихами ярких красок, сильно разбеленных».<a l:href="#n_48" type="note">[48]</a></p>
   <p>Понятие колорита, или, проще, цветового строя произведения, достаточно многозначно, для каждого художника оно наполнено собственным смыслом, и, видимо, в искусстве иначе и быть не может.</p>
   <p>Я никогда не забуду того смятения и разочарования, которое испытал, увидев впервые в галерее Уффици, во Флоренции, подлинники картин Боттичелли «Рождение Венеры» и особенно «Весна», выставленные после только что завершенной реставрации. Они показались похожими на жестяные лакированные вывески, настолько их колорит был не похож на тот, который мы все хорошо знали по старым репродукциям, где патина времени, обесцветившая краски, создавала особую воздушность и трогательную блеклость, так гармонировавшую с содержанием и стилем картин.</p>
   <p>Что же такое киноколорит? Можно ли говорить о колорите применительно к таким явлениям массовой культуры, как кинематограф, фотография и телевидение, или же понятие колорита применимо лишь к живописи?</p>
   <p>Думается, что можно, но с известными оговорками. Оснований для того, чтобы разбирать колорит, скажем, отдельного кадра фильма не меньше, чем для анализа колорита живописного произведения, вопрос в том, есть ли в этом отдельном кадре материал для такого анализа. Ведь только в лучших фильмах присутствует то, что можно назвать колоризмом, т.е. определенное, заранее продуманное и планомерно осуществленное цветовое решение. Как, например, в фильме С. Ньюквиста «Фанни и Александр» или в «Последнем императоре» В. Сторары, где очевидны колористические достоинства почти каждого кадра. Из них, как из элементарных частиц, складывается колорит эпизода, а блоки эпизодов составляют единое целое цветового строя фильма. Применительно к колориту фильма в целом правильнее было бы говорить не только о единстве, но и о динамике развития, а точнее, о некоем параллельном движении цвета в контрапунктической связи с движением драматургических ходов.</p>
   <p>Классический пример такого (правда, не осуществленного) замысла — подготовительные наброски цветового решения С. Эйзенштейна к фильму «Любовь поэта» (о последних годах жизни А. С. Пушкина). «…Пыльно-бледная акварельная мягкость южных степных пейзажей… брюлловски крикливая пестрота ориентальных акварелей начала XIX века… подернутые мглой потенциально колоритные акварели юга… золотистый виноград, шальвары, полосатые тюрбаны, желтые шелка» и «Резко: черное с белым. Снег. И силуэты дуэлянтов. И одно цветовое пятно. Кровавое. Красное. Не на груди. Не на рубашке. Не на жилете поэта. В небе! Кроваво-красный круг солнца. Без лучей. Того малинового тона, каким оно невысоко над горизонтом виднеется в морозные дни среди черных силуэтов деревьев, ампирных решеток Петербурга, очертаний фонарей за шпилем Петропавловской крепости…».<a l:href="#n_49" type="note">[49]</a> Выстраивается в красном цвете тема крови. Впервые она заявляется кровавым бликом, сверкающим отсветом на жандармской каске. И эта же тема выступает красным околышком Дантеса перед дуэлью.</p>
   <p>А вот другая тема, она выражается другим цветовым строем: «Невинно-белый наряд Натальи Николаевны (спутник гаммы бледно-фиолетовых кадров романа, сватовства, венчания)». «Ярко вспыхивает лист со зловещими виселицами, поглощенный последними язычками пламени затухающего камина». «Красный ромбик зайчика через пестрые стекла из двери в антресоли падает на побледневшие от страха пальцы Натальи Николаевны». Невинно-белый наряд Н.Н. «внезапно становится пестрым нарядом арлекина».<a l:href="#n_50" type="note">[50]</a></p>
   <p>Цитаты говорят сами за себя. В яркой литературной, словесной форме выражена основная концепция колористического строя будущего фильма, намечены основные мотивы и опорные точки, где смысл действия переплетается с подсознательным, а часто наоборот, символическим воздействием цвета. Разумеется, в процессе реализации этого замысла многое могло измениться, поменяться местами, потому что «жизнь цвета» в фильме не должна буквально совпадать с драматургическими или сюжетными ходами — здесь взаимосвязь не менее сложная, чем связь между драматургией и музыкой. Очень важен предварительный замысел. Отсутствие замысла — это не вакуум, не просто пустота, а неизбежное засорение колористической структуры случайными, проходными моментами, которые в процессе реализации фильма будут зависеть от причин, весьма далеких от искусства.</p>
   <p>Замысел цветового решения вовсе не обязательно рождается в словесной форме, скорее, наоборот, он возникает на уровне подсознания, часто в результате случайного совпадения таких эстетических категорий, (или матриц сознания) как «прекрасное», «безобразное», «таинственное», «двусмысленное», «опасное» и т.д., с реалиями среды, в которую должно будет погрузиться действие будущего фильма. Рождение замысла происходит не столько во время подготовительных разговоров между режиссером, кинооператором и художником, сколько в процессе выбора ими мест будущих съемок, придумывания и обсуждения эскизов декораций, костюмов и пр.</p>
   <p>У многих сложилось ошибочное убеждение, что цвет в кино существует не как самостоятельное выразительное средство, способное без помощи других компонентов фильма решать многие (в том числе и содержательные) задачи, а как средство усиления драматургии. Поэтому часто можно прочитать о «символике цвета как носителе вполне определенной драматургической идеи». О том, что «цветосимвол в любом своем значении способен принимать непосредственное участие в действии, внося в него добавочный пояснительный элемент, облегчающий понимание сюжета» (Пустынская Л. Д. «Цвет в системе киновыражения»). А иногда и совсем нечто такое, что даже трудно перевести на русский язык, например утверждение, что «цвет, в силу своей традиционной символичности и психологизма воздействия, обладает «врожденной» метафорической силой». В качестве иллюстрации приводится такой пример: «В двадцатиминутном фильме «Поезд памяти» Н. Серебрякова, посвященном поэзии Пабло Неруды, с помощью рапидного эффекта и соляризации замедляется бег морских волн, и они окрашиваются в кровавый цвет, отчего море буквально кипит, и перед нами уже не просто картина прибоя, но кинометафора «моря слез, моря крови», символическое воплощение трагедии чилийского народа».<a l:href="#n_51" type="note">[51]</a></p>
   <p>Думаю, что такое понимание значения цвета в кинематографе слишком одномерно, предлагаемый примитивный плакатный ход не имеет ничего общего с подлинной колористикой. Заштампованная словесная метафора — «море крови», переводится на язык изображения, т.е. в другую систему координат, только для того, чтобы зритель, разгадав окрашивание моря в красный цвет, опять прочувствовал эту метафору, но теперь уже в виде словесного клише. Если это называется кинометафорой, тогда наше дело совсем плохо.</p>
   <p>Гораздо плодотворнее мысль, которую проводит С. Гинзбург в «Очерках теории кино», что в амбивалентности цвета скрыто большое разнообразие его образных интерпретаций и что «…он превращается в самостоятельный голос драматической партитуры фильма. Он ассоциативно связывает последующие события с предшествующими, в которых был заявлен, то есть становится своеобразным лейтмотивом. Он рождает ассоциации с ранее запечатлевшимися в памяти картинами жизни и образами искусства, окрашенными в тот же цвет и связанными с теми же эмоциями.»<a l:href="#n_52" type="note">[52]</a></p>
   <p>Справедливости ради надо отметить, что амбивалентность (т.е. многозначность) в использовании и восприятии цвета — это не заслуга кинематографа, она много сотен лет используется во всех изобразительных искусствах вполне успешно как одно из выразительных средств, потому что цвет просто не может не быть лояльным по отношению к содержанию — это часть самого содержания.</p>
   <p>Разбирая цветовую партитуру какого-либо фильма, было бы вполне уместно использовать музыкальную аналогию, т.е. анализируя качественные и количественные зависимости, не надо забывать о повторяемости, ритме, интонации и рассматривать их во времени. Каждый кадр фильма длится на экране ограниченное время, поэтому цветовое решение его не может быть слишком сложным, оно всегда однозначнее, чем, допустим, у станковой картины, но именно в силу этого обстоятельства оно должно быть не менее выразительным, броским, рассчитанным на мгновенное прочтение.</p>
   <p>Подобно тому, как при просмотре фильма чередование планов разной крупности, ракурсов, длительностей, скоростей движения и смен тональностей создает магический мир, притягивающий внимание зрителя к экрану, так и изменение и развитие цветового строя от кадра к кадру, от эпизода к эпизоду четко, через подсознание влияет на эмоциональность восприятия всего содержания в целом.</p>
   <p>Часто цвет меняется не только от кадра к кадру, но и внутри одного кадра. Все здесь важно, и все имеет значение. Иногда это абсолютное узнавание какого-либо эффекта освещения во всем его цветовом великолепии (закат, ночь и пр.), а иногда наоборот, некоторая стилизация, в которой изящно проявляется некий авторский произвол, некая откровенная игра со зрителем, когда вроде бы привычный свет выглядит как-то совсем иначе.</p>
   <p>Иногда это непривычные изменения привычного предметного цвета под влиянием какого-нибудь экзотического освещения (например, ртутной лампы). Такая трансформированная цветовая атмосфера или обнаруживается сразу, или же вначале воспринимается зрителем как необъяснимый шок. И только позже раскрывается причина таких искажений привычного цвета (например, цвета лица). Иногда это могут быть переводы одного и того же предметного цвета (например, костюма) из одного светлотного уровня в другой, вследствие пространственных перемещений персонажа, когда костюм попадает в яркий луч света и неожиданно вспыхивает ярким насыщенным цветом. Или наоборот, переходя в глухую тень, сливается с почти черным фоном, и тогда кадр из цветного становится бесцветным, почти черным. Иногда это перемещение внутри кадра из зоны действия одного источника света (с одной цветовой температурой, например лампы накаливания) в зону действия другого источника, с другой цветовой температурой, например окна с голубым пасмурным светом осеннего или зимнего дня. Иногда это подчеркнутые, можно сказать утрированные, цветные рефлексы, когда яркий луч солнца бьет в темное помещение. Иногда это сознательное разведение по контрасту объекта и фона до такой степени, что объект смотрится полным силуэтом на сильно разбеленном фоне и кадр в этой своей фазе выглядит почти как черно-белый, бесцветный.</p>
   <p>Здесь перечислены некоторые творческие приемы, помогающие только за счет освещения изменять колорит кадра. А ведь есть еще другие средства для этого: различные цветные светофильтры («ретро», «ночной фильтр» и т.д.), дополнительная дозированная засветка пленки (Flashing), во время съемки или после, цветным светом, а также различные способы комбинированных съемок.</p>
   <p>Но какой бы способ мы ни применяли для управления колоритом отдельного кадра или целого эпизода в фильме, мы должны помнить, что всегда надо сохранять доверие зрителя к тому или иному, пусть даже самому неординарному цветовому решению. Необходимость этого доверия вытекает из фотографической природы кино, другими словами, зритель должен верить, что все, что возникает на экране, было, есть или вполне могло быть с героями фильма, даже если по сюжету они попадают в какой-нибудь фантастический или загробный мир. Мир этот все равно должен быть предметен, он должен иметь пространство, фактуры, воздух и быть как-то освещен, и в таких случаях цвету (например, цвету освещения) принадлежит, пожалуй, решающая роль.</p>
   <p>Любая трансформация действительности в кинематографе — это просто использование реальной действительности, но в новом контексте. А применительно к цвету, для которого это положение тоже справедливо, так называемая трансформация цвета — это предметный цвет, перенесенный из одной реальности в другую, причем в степени несоответствия и заключена мера условности.</p>
   <p>Сюрреализм сочетает то, что никогда не сочетается в реальности, — в этом его сила, но при этом каждый компонент этого сочетания (каждая формация, говоря языком гештальтпсихологии) обязательно реален или даже сверхреален (до фотографичности).</p>
   <p>На телевидении в передачах, где используется технология «хромокей» (человек на синем или зеленом фоне), всегда видно, что человека и фон снимали отдельно. Изображение не обладает единым колоритом, видно, что цвет теней на объекте и цвет теней на фоне не принадлежат одному месту; ведь света на объекте в значительной степени причастны цвету самих предметов и цвету освещения, но зато тени больше всего причастны цвету рассеянного света на объекте. Каким бы по своему характеру ни было освещение, оно всегда состоит из направленной и рассеянной составляющих. И вот эта-то рассеянная составляющая и влияет больше всего на колорит. (Гете называл это «колоритом места»).</p>
   <p>Решение колористической задачи всегда начинается с отбора. С отбора цвета костюмов для персонажей, цвета стен интерьеров или других элементов декораций, цвета реквизита, мебели и всего прочего. Но отбор следует понимать и в более широком смысле, потому что во время компоновки кадра происходит тоже выбор тех или иных фонов, выбор определенных цветовых акцентов и преимущественных сочетаний из того, чем располагает съемочная площадка. Колорит как бы уже существует в действительности в десятках вариантов, нам надо только выбрать из них один-единственный, координирующийся с нашим творческим замыслом, а затем технически грамотно его воспроизвести. То есть колорит — это прежде всего наше внутреннее ощущение, которое, взаимодействуя с действительностью, материализуется затем в цветном изображении. Потом цветовые закономерности и связи, в которых это внутреннее ощущение выразилось, в свою очередь воздействуют на подсознание зрителя, в идеале вызывая у него такое же внутреннее ощущение, т.е. сходный эмоциональный ответ.</p>
   <p>При отборе костюмов, мебели и реквизита цвета этих предметов уже мысленно складываются в определенную гармоничную систему, хотя часто они отбираются при разных условиях освещения и это может впоследствии привести к непоправимым ошибкам; особенно это относится к цветам костюмов. Надо обязательно учитывать, при каком освещении их будут снимать, при дневном или полуваттном. Но особенно важна светлота отбираемых фактур и тканей. Часто отбирают их при рассеянном свете, а снимать будут в условиях конкретного светового эффекта, обладающего определенным перепадом освещенностей (пространство света и пространство тени). Есть очень простой способ для определения необходимой светлоты и даже цветового тона предметов и тканей. В любом фильме в большинстве кадров присутствует человеческое лицо, поэтому цветовой тон лица и его светлоту можно считать своеобразным камертоном, по которому следует подбирать все остальное. Или по аналогии, или по принципу оппозиции — это уже дело творческого решения, но практика показывает, что если все фактуры, ткани и лицо сгармонизированы между собой по светлоте при рассеянном белом свете, то они будут смотреться гармонично и при любом контрастном освещении.</p>
   <p>Не отрицая значения различных альбомов колеров и образцов выкрасок для технологии разработки колорита будущего фильма, все же следует подчеркнуть, что все они играют такую же роль, как подмалевок в живописи. Во время съемки все предметные цвета (мебели, реквизита, костюмов, стен) при конкретном эффекте освещения вступят в цветовое взаимодействие, они, эти предметные цвета, превратятся в света, тени, блики и рефлексы на предметах, и этого многообразия, конечно же, никакой альбом выкрасок учесть не сможет. В процессе съемки происходит такое изменение всех цветов, которое невозможно было даже представить себе при самой тщательной подготовительной работе. В действительности этим закладывается только подмалевок для создания того живописного решения, которое осуществится потом на съемочной площадке.</p>
   <p>Здесь уместна аналогия с актерским мастерством. При подготовке роли должно быть все: и запоминание наизусть текста роли, и примерка костюма, и проба грима, и репетиции, но это лишь заготовки, а сам акт творчества осуществляется только на съемочной площадке. Точно так же творческая работа кинооператора по реализации цветового решения начинается с включения света на съемочной площадке, а до этого были только заготовки. Как правило, никто в группе, кроме кинооператора и художника, по-настоящему не видит той цветовой атмосферы, которая создается в кадре. А если и видит, то совершенно не представляет себе, что надо сделать, чтобы эту атмосферу зафиксировать на пленке так, чтобы она затем в таком же виде возникла на экране.</p>
   <p>Несмотря на огромное различие в технике и технологии воспроизведения цвета, только живописный подход к колористическому решению, т.е. тот, который принят в живописи, делает кинооператора по-настоящему свободным и равноправным автором изобразительного решения. Не следует думать, что главной заботой кинооператора на съемочной площадке является стремление колориметрически точно или репродукционно правильно воспроизвести на экране цвета окружающих предметов или лиц персонажей. Сугубо технический подход к вопросам колорита так же бесперспективен, как литературно-киноведческий; и тот и другой видят только часть правды.</p>
   <p>В изобразительном искусстве главный содержательный момент — это не тема и не сюжет, а эмоциональное послание (messag). Каждый отдельный кадр и весь фильм в целом служат носителями закодированной в них эмоциональной информации, которая прочитывается только в момент восприятия.</p>
   <p>В этой книге сделана попытка с разных сторон (при помощи практической эстетики, психологии, физиологической оптики и технологии) если не проанализировать этот феномен, то хотя бы обратить на него внимание. Колорит как субъективное и антропометрическое начало составляет значительную часть в этом феномене, а психологически это выражается через интонацию, содержащуюся в художественном произведении. По Б. Асафьеву, «интонация объединяет в единый процесс творчество, восприятие, явление формы и стиля».<a l:href="#n_53" type="note">[53]</a></p>
   <p>А С. Эйзенштейн, говоря о фугах Баха, подчеркивал, что «текст в них, как все мы помним, тоже одна всего лишь строчка… И целые массивы его произведений строятся на бесконечном разнообразии звуковой «интонационной» разработки».<a l:href="#n_54" type="note">[54]</a></p>
   <p>О. Дворниченко в книге «Гармония фильма» пишет: «Интонация пластически выразима. Оператор «вкладывает голос» в предметы неодушевленные, и тогда интерьер становится соучастником действия, а характер освещения воспринимается как явление интонационно-мелодическое. Светом интонируются детали, портреты, он вторит диалогу, ритму».<a l:href="#n_55" type="note">[55]</a></p>
   <p>«Интонация в кинематографическом произведении выявляется в любом его элементе, в любой части целого. Это не декоративное украшение, не второстепенный момент, а органическое свойство произведения, его структуры и композиции, его динамики и ритма, его образного решения и его стиля. Через интонацию в кинематографе определяются средства выражения, их выбор… Приведенные в систему, эти постоянные, повторяющиеся интонации и определяют собой кинематографический стиль… Интонация — один из двигателей формы».<a l:href="#n_56" type="note">[56]</a></p>
   <p>Дворниченко, упоминая различные выразительные средства, не называет цвет, колорит, а он так же важен для выражения интонационного строя произведения. Динамика цветовой партитуры, т.е. сочетание светлого и темного, теплого и холодного, яркого и бесцветного, а также переход одного в другое, или жизнь цвета, его изменение - все это является важной составной частью интонационного строя.</p>
   <p>Очень часто применяется общая сдвинутость колорита в теплую или холодную сторону (т.е. в сторону оранжевых или голубых тонов) за счет отклонения спектрального состава освещения от балансной нормы пленки. Сдвинутость колорита зависит от того, что именно выбрано для пленки в качестве опорного белого цвета или, говоря по-другому, какова цветовая адаптация пленки. На слайдах (илл.52,цв.), снятых в интерьере, показана разная степень цветовой адаптации пленки. При съемке в режимное время после захода солнца весь колорит «сдвигается», становится холоднее, а при съемке в свете обычных бытовых ламп накаливания — теплее (чувствительность современных пленок позволяет снимать при свете обычной настольной лампы, цветовая температура которой около 2900 К). В этом нет ничего необычного, потому что понятие «живописность» означает в самом общем виде соотношения между теплыми и холодными цветами, точно так же, как понятие «контраст» означает разницу между светлым и темным. Приведу в качестве примера такой случай. Однажды я снял в качестве монтажной перебивки белую мраморную скульптуру, которую осветил с одной стороны светом, отличным от опорного белого (для пленки) на -120 майред, т.е. на полную величину конверсии, а с другой — светом, отличным от того же белого на +120 майред, т.е. тоже на полную величину конверсии, но в противоположную сторону. На глаз это выглядело так, будто скульптура с одной стороны освещена оранжевым, а с другой — голубым светом. Каково же было мое удивление, когда потом, на экране, я увидел почти живое человеческое тело вместо мраморной скульптуры. Значит, цвет человеческого тела очень даже не прост и состоит из многих цветовых оттенков, которых мы не замечаем (на скульптуре два разных встречных источника, смешиваясь, дали эти разные оттенки). Стало ясно, что нельзя ставить какой-либо предел разноцветности освещения, если эта разноцветность выражается разными по своему спектральному составу источниками света, и каждый источник не монохромный, а имеет достаточно широкую полосу спектрального пропускания. В обыденной жизни мы тоже не замечаем, что в интерьере нет двух точек пространства, где спектральный состав освещения был бы одинаковым, механизм константности восприятия цвета автоматически пересчитывает нам (незаметно для нас) любой цвет, подводя его к привычному предметному.</p>
   <p>Многоцветность объекта, помноженная на многоцветность освещения, в сочетании с разноконтрастностью этого освещения создает на любом объекте такое многоцветное богатство светов, теней, рефлексов и бликов, объединенных при этом единством колорита места, что говорить после этого об искажениях предметного цвета несерьезно. Фактически там ничего, кроме искажений, и нет. Но именно фиксация и возможно более полная передача на экране этих искажений и является главной художественной и технической задачей. Любое колористическое решение - это всегда отклонение от средней, общепринятой технической нормы, всегда нарушение рекомендаций, касающихся правильного воспроизведения цвета (илл. 59, цв.).</p>
   <p>В том, как далеки технические представления о цвете от реалий изобразительного искусства, мне пришлось убедиться на одном примере, где я выступал одновременно и инициатором и жертвой. Как явствует из литературы, коэффициенты спектрального отражения светлой кожи лица равны следующим величинам:</p>
   <empty-line/>
   <p>Длина волны ( лямбда ) - Коэфф. отражения ( ро от лямбда)</p>
   <p>400 - 0.19</p>
   <p>500 - 0.27</p>
   <p>600 - 0.40</p>
   <p>700 - 0.68</p>
   <empty-line/>
   <p>Соответственно, и кривая спектрального отражения кожи лица выглядит следующим образом (илл.60).</p>
   <p><image l:href="#pic59.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл. 60 Кривая спектрального отражения светлой кожи лица.</emphasis></p>
   <p>Ход рассуждений был примерно следующим: если изготовить светофильтр, кривая спектрального пропускания которого, сложенная с кривой спектрального отражения кожи лица, составит в сумме прямую линию, то можно получить бесцветное лицо, лицо серого цвета, а если снимать это лицо на соответствующих по цвету фонах (например, на фоне песка, глины, свежих досок и т.д.), то можно будет получить очень интересный изобразительный результат — почти бесцветное изображение, снятое на обычной цветной пленке.</p>
   <p>Первая же проба, снятая со специально изготовленным светофильтром, разочаровала. Лицо в кадре не стало серым, бесцветным, оно по-прежнему было цветным, но колорит его изменился, он стал более холодным. Все цветовые оттенки на лице, такие, как разница в цвете лба, щек, век, крыльев носа, губ и т.д., остались в качестве таких же ясно различимых нюансов, но сдвинулись в сторону холодных тонов. Более того, оказалось, что даже этот сдвиг не сразу осознается, потому что на таком привычном объекте, как лицо, механизм константности восприятия цвета работал безукоризненно, мешая колориметрически точно оценить изменение цвета.</p>
   <p>То есть, цветовая гармония на лице может сдвигаться в «холодную» или «теплую» сторону, и единство колорита при этом не нарушается.</p>
   <p>В связи с колоритом необходимо отметить особое значение коричневого цвета в изобразительном искусстве. Известно, что в живописи коричневый цвет используется очень широко; было время, когда им даже явно злоупотребляли. Имеется в виду тяжелый коричневый колорит эпохи классицизма, который породил в качестве своей альтернативы легкий воздушный колорит импрессионистов. В спектре нет коричневого цвета, поэтому с точки зрения физики коричневый цвет может быть только предметным цветом, а не аппертурным. Это не противоречит тому, что говорилось ранее по поводу более теплого цвета теней по отношению к цвету светов. Более теплые оттенки, сгущаясь в тенях, образуют многообразие переходов коричневого цвета, и это видно на картинах, изображающих интерьеры, и подтверждается при съемке на цветные слайды.</p>
   <p>То же самое относится и к цвету глубоких теней на лицах, и к цвету фонов, которые на старинных портретах изображают темно-коричневую, почти черную полутьму. Несомненно, что коричневый цвет присутствует в сетчаточном изображении, иначе художники бы его не изображали, а мы, зрители, рассматривая их картины, не считали бы такое изображение похожим на действительность. Вспомним рассказ Боскини о теплых подмалевках на картинах Тициана, вспомним коричневые (или как их называли, «грязные») светофильтры кинооператора А. Москвина для подсветки теней. Вспомним, что Рембрандт вообще не использовал голубую краску.</p>
   <p>В свое время мы обращали внимание на то, что если смотреть на фасад ярко освещенного здания, то проемы окон воспринимаются при этом как очень темные, почти черные. Это объясняется тем, что глаз адаптировался по самому светлому (освещенной наружной стене), а внутренность помещений по своей яркости автоматически переместилась для глаза близко к уровню черного, или пределу цветового охвата, где цвет практически уже отсутствует. При другом уровне светлотной адаптации зрения в том случае, если мы войдем внутрь, мы прекрасно различим цвета в комнате. В каком же случае мы воспринимали внутренность комнаты палочками, а в каком случае колбочками? Ведь яркость ее не изменилась! На это явление, не подозревая о существовании палочек и колбочек, указывал еще Леонардо да Винчи, но вопрос до сих пор остался без ответа. Получается, что если мы смотрели снаружи, то цвет фасада воспринимали колбочками, а темные проемы окон — палочками (потому что для нас эти проемы были бесцветными). В действительности дело совсем не в малой освещенности, при которой колбочки якобы перестают действовать, а начинают работать палочки. Через пять минут, когда мы войдем в здание, при той же величине освещенности внутри него, колбочки великолепно заработают, и мы увидим, какого цвета стены, мебель и прочее.</p>
   <p>Но самое замечательное в том, что пленка и видеокамера «видят» точно так же, хотя у них нет ни колбочек, ни палочек. Все описанные выше ощущения при визуальном восприятии точно так же могут быть зафиксированы на пленке или в телевидении, словом, в любой цветовоспроизводящей системе. Точно так же пленка «видит» и воспроизводит коричневый цвет, который мы ощущаем на сетчатке, и при этом не обязательно в качестве предметного цвета, а иногда просто в виде густой темноты или еле просвеченного светом воздуха.</p>
   <p>Несмотря на то, что движение считается чуть ли не главной особенностью кинематографа, не стоит преувеличивать его значение для понимания проблем, связанных с цветом. О развитии цвета во времени мы уже подробно говорили. Что же касается движения, то те вопросы, которые мы разбирали применительно к цвету, не приобретают специфического характера от того, есть в кадре активное движение или оно едва заметно. При этом одни предметы уходят из кадра, другие появляются, внося свой предметный цвет, меняется освещенность, контраст, глубина резкости, а иногда, при выходе из интерьера на натуру, и колорит. Освещение из одноцветного иногда становится двухцветным или даже многоцветным и так далее — вариантов и их сочетаний может быть очень много.</p>
   <p>При съемке персонажа в лесу длиннофокусным объективом, яркие цветы или листья на переднем плане при переводе фокуса в глубину совершенно размываются. Их предметный цвет становится аппертурным, воздушным, а при обратном переводе фокуса на передний план — размывается точно так же то, что было резким на фоне. Хорошо, если тональный контраст нерезкого фона поддерживается и контрастом цветовым, от этого информативность такого нерезкого фона намного увеличивается. Цветовой контраст в какой-то степени заменяет для зрителя проработку объемов и пространства, а при движении фигуры относительно такого фона иногда даже возникает иллюзия стереоскопичности.</p>
   <p>Градиент изменения четкости от переднего плана к дальним всегда ассоциируется в восприятии с пространственной протяженностью, точно так, же как нарастание холодных тонов по мере удаления от переднего плана. Вспомним на короткое время двусмысленный рисунок, помещенный в начале книги, который изображал то ли два профиля на белом фоне, то ли силуэт белой вазы на черном фоне. Если в этом рисунке черное заменить коричневым, а белое - голубым, то вся двусмысленность рисунка исчезнет, коричневые силуэты будут однозначно восприниматься на фоне голубого воздуха. Соотношение «фигура-фон» определится благодаря присутствию цвета.</p>
   <p>При организации какой-либо панорамы, предполагающей сложную траекторию движения с изменением крупности планов, ракурса, контраста, цвета, оптического рисунка и т.п., всегда нужно помнить правило: любая панорама состоит из основных узловых точек, в которых как бы фиксируются, связываются воедино все используемые выразительные средства. Панорама состоит из переходов из одной фазы в другую, а в пространстве съемочной площадки — перемещений из одной узловой точки в другую. Для успеха дела необходимо правильно представлять себе особенности восприятия в каждой узловой точке, т.е. степень светлотной и цветовой адаптации зрения в каждом из этих случаев, а затем, произведя точный расчет, создать такие же условия для светлотной и цветовой адаптации пленки, чтобы результат на экране соответствовал визуальному впечатлению. Для этого в процессе панорамы часто приходится менять контраст освещения. Создавать разный контраст в разных узловых точках, менять спектральный состав освещения, а иногда даже в процессе панорамы открывать или закрывать диафрагму объектива — все зависит от объекта съемки и от особенностей его визуального восприятия. В каждой узловой точке панорамы своя особая цветовая атмосфера, свое цветовое взаимодействие, и в процессе движения меняются все предметные цвета, меняется цвет теней, рефлексов и бликов, меняется весь колорит, и все это происходит непрерывно, прямо на глазах зрителя.</p>
   <p>Из практики замечено, что те большие цветовые изменения, которые возможны в процессе сложной панорамы и которые являются сильным выразительным средством, не пройдут в том случае, если панораму разбить на ряд отдельных монтажных кадров, — слишком велика будет разница между цветовой атмосферой каждого такого кадра, т.е. слишком велик перцептивный градиент по линии восприятия цвета. В единой панораме такие большие изменения колорита только украшают ее, но цветоустановщику, который получит негативные срезки с начала и с конца такой панорамы, бывает трудно поверить, что это срезки с негатива единого кадра, настолько они отличаются друг от друга по своим цветовым параметрам.</p>
   <p>Вот почему при полной творческой свободе необходимо строгое соблюдение технологии. Есть вещи, которые необходимо нарушать, а есть такие правила, которых надо придерживаться неукоснительно. В главе об экспонометрии об этом говорилось подробно.</p>
   <p>Давно прошли те времена, когда творческая группа в подготовительном периоде разрабатывала точную партитуру цвета, раскладывая по порядку цветные выкраски, чтобы точно определить доминирующий цвет того или иного эпизода, а так же изменение цвета на протяжении всего фильма. В современном кинематографе эта работа тоже иногда проводится, но действительный цветовой строй фильма составляется из сложного полифонического многообразия сотен причин, которые часто даже невозможно предусмотреть. Как уже говорилось, многое решается непосредственно на съемочной площадке, в процессе съемки, и в этом отчасти заключается трудность, но одновременно и прелесть постановочной работы оператора.</p>
   <p>Очень часто работа по реализации цветового решения фильма напоминает азартную импровизацию, но импровизацию целенаправленную, имеющую под собой ясное ощущение настроения и темы. Валерий Федосов, замечательный русский кинооператор, считал, что главная его работа заключается в «материализации интуиции». А Сергей Павлович Урусевский часто повторял, что в каждом кадре он снимает не только сюжет, но и тему фильма. И этот единый интонационный строй, который пронизывал его картины, и был тем, что сделало Урусевского Урусевским.</p>
   <p>Многие кинокритики считают, что сначала рождается некая словесная концепция изобразительного решения, а затем она в процессе реализации картины как бы переводится из словесной формы в зрительные образы. Это неверно, потому что концепция как раз и рождается в зрительных образах, а не в словах, и в этом смысле можно сказать, что содержанием работы кинооператора является форма фильма.</p>
   <p>Литературное и живописное понимание цвета — это целая проблема в эстетике изобразительного искусства. В цвете нет литературного смысла, если только не притягивать за уши символику или метафоричность. Восприятие цвета идет на уровне подсознания. Помимо логического аппарата это, скорее, напоминает ощущение объема, фактуры или пространства, о которых литературно можно сказать только в том смысле, что это нравится или не нравится или в крайнем случае — это похоже на то или иное. Но ведь так можно сказать о любом элементе изобразительной структуры, в таком определении нет специфики данного элемента. Для профессионалов гораздо плодотворнее был бы разбор, учитывающий именно неповторимую специфику воздействия на подсознание, а не опосредованно-литературные определения, которые ничего не раскрывают, а только по-новому называют давно известное.</p>
   <p>Споры о том, что такое киноколорит, продолжаются и будут продолжаться до тех пор, пока будет существовать кинематограф, — это естественно. Я полагаю, что между колоритом живописного произведения и колоритом отдельного кадра нет и не может быть существенной разницы, которая развела бы эти два понятия на недосягаемое расстояние. И в том и в другом случае колористические особенности цветового строя воспринимаются нашим глазом и мозгом, и психофизиологическая основа этого восприятия одна и та же, отличие лишь в технике и в некоторых особенностях выразительных средств, присущих данному виду изобразительного искусства.</p>
   <p>Принципы построения колорита и особенности его воздействия на зрителя, если не принимать в расчет технику его воспроизведения, имеют очень много общего в самых разных видах и жанрах изобразительного искусства. Эти принципы так же универсальны, как при построении композиции приемы передачи объема, пространства и т.д. Различные виды изобразительного искусства постоянно заимствуют эти принципы друг у друга, таким образом взаимно обогащаясь, и нет причины, почему кинематографу надо быть в стороне. Другое дело, что такие особенности кинематографического зрелища, как движение и протяженность во времени, привносят свои особенности в цветовую структуру, но это совсем не исключает возможность и необходимость определенного колористического решения. Тем более что, говоря о колорите фильма, мы не имеем в виду подражание, стилизацию под какое-либо предпочтительное эстетическое направление. Такой подход был бы самым примитивным.</p>
   <p>Живописное понимание колористики наиболее универсально, оно предполагает безграничную субъективную свободу художника в рамках любых стилей и жанров, любых сюжетов, относящихся к реалистическому направлению. Это ограничение по линии реализма — кажущееся, оно нисколько не противоречит фотографической природе кинематографа, а способствует как раз более тесному и плодотворному заимствованию принципов построения колорита. Более широким фронтом заимствование идет у графики и у рекламы, а в последнее время и у телевидения. Надо признать, что телевидение за очень короткое время добилось в цвете больших успехов, причем дело даже не в технических достижениях, а в той легкости, с которой оно ассимилировало многовековой опыт живописи, театра, кинематографа и графики. Что же касается цвета, то здесь имело значение то очень важное обстоятельство, что в телевидении сразу видно, что получается, не надо ждать, пока кончится съемка и проявится материал. Это во много раз ускорило освоение цвета на телевидении по сравнению с тем же периодом освоения в кинематографе и в фотографии, приучило творческих работников работать более смело, более рискованно. В кинематографе до сих пор операторская работа считается чем-то вроде некоего волшебства, когда только один человек в группе отчетливо знает, получилось или не получилось, а остальные, пока не увидят снятый материал, только догадываются, и это обстоятельство вынуждает к гораздо большей осторожности в работе.</p>
   <p>Как уже говорилось, кинематограф многое заимствует у других видов изобразительного искусства, поэтому в рамках определенных жанров используются не колористические в собственном значении этого слова, а технические способы организации цветового строя. Имеются в виду соляризация, использование двухзональных и инфракрасных пленок и вирирование в какой-либо яркий цвет, т.е. те приемы, которые используются в поп-арте и других видах массовой культуры. Протяженность цветовой структуры фильма во времени входит в противоречие с подобными техническими способами: их можно применять в нескольких кадрах, максимум в одном-двух эпизодах, но не более. Недаром эти приемы вполне прижились только в рекламе и видеоклипах; они-то, собственно, во многом и определили их стиль.</p>
   <p>Разбирая различные способы колористической организации цвета, нельзя не упомянуть о дополнительной дозированной засветке, ДДЗ (Flashing). Современные технические устройства, разработанные для этой цели, вполне технологичны и позволяют их использовать без какого-либо риска для качества снимаемого материала. Один тип такого устройства размещается в съемочной камере и позволяет, меняя светимость трех зональных полупроводниковых источников света (синего, зеленого и красного), добиваться необходимой плотности и цветности вуали, образованием которой и характеризуется ДДЗ.</p>
   <p>Дополнительная плотность в красночувствительном слое (порядка 0,15) и зеленочувствительном (порядка 0,07) создает в глубоких тенях тот самый коричневый цвет, который характерен для живописных произведений эпохи классицизма. При этом необходимо учитывать, что реальный градиент негатива в этом случае уменьшается, т.е. возникает угроза нарушения нормального тоновоспроизведения. Если это нежелательно по соображениям эстетическим (не техническим!), то можно увеличить градиент проявления, а лучше — увеличить контраст снимаемого объекта. При этом воспроизводимый контраст увеличится на одну ступень (не «5 stops», как всегда, а «6 stops»). Совсем так, как при использовании светофильтра «Low Contrast» номер 1, но только с последствиями для колорита.</p>
   <p>Другое устройство, которое тоже служит для ДДЗ, располагается в компендиуме камеры и представляет собой полупрозрачное зеркало, установленное наклонно перед объективом и засвечиваемое по желанию слабым светом любой силы и любого цвета (Light Flex). Несмотря на громоздкие размеры, устройство имеет одно преимущество: можно засвечивать не весь кадр целиком, а отдельные его участки, все зависит от каше, которое ставится перед молочным стеклом, отражающимся в полупрозрачном зеркале. Можно сказать, что дополнительная дозированная засветка — это не совсем механическое средство изменения колорита кадра.</p>
   <p>В арсенале изобразительных средств, при помощи которых организуется колорит, есть еще один прием, когда цветное изображение имеет очень узкий диапазон цветности. Это не цветное изображение, но и не черно-белое, а что-то среднее межу ними. Можно в шутку сказать, что в таком изображении нет цвета, а есть только колорит. Яркой иллюстрацией этому служит работа кинооператора С. Ньюквиста в фильме Тарковского «Жертвоприношение», где этот прием использован очень последовательно и технически безукоризненно. Мне думается, что успех был предопределен тем, что кинооператор для достижения одних и тех же колористических результатов не выбирал какое-то одно техническое средство, а применял разные, в зависимости от конкретного кадра, на натуре — одно, а в декорации — другое. В декорации бесцветные костюмы и серый грим, а на натуре, в зависимости от конкретного кадра, или тот же прием, или метод съемки, напоминающий «американскую ночь» (Day for Night), когда лицо помещается в нижний уровень яркости, где уже не может быть в принципе насыщенного цвета, а остатки цветности лица (оно все-таки теплого оттенка) снимаются слабым голубым фильтром (82 В - 32 майред). Лицо при этом получается почти бесцветным, но имеет все тональные оттенки за счет разницы в цветности разных участков. При этом фон, например яркие блики на море, по относительной яркости настолько выше уровня белого, что тоже не имеет никакого цвета из-за полного разбеливания.</p>
   <p>Путь, когда при получении сходных творческих результатов для каждого отдельного кадра используется своя особая технология, наиболее перспективный, потому что только в таком случае можно от приема получить максимум художественного результата. Это подтверждается практикой комбинированных съемок, когда наилучший результат получают в том случае, если рядом стоящие комбинированные кадры выполняются при помощи разной технологии; в этом случае они не несут на себе отпечаток единого механического приема и выглядят более убедительно. То же самое и с обесцвечиванием изображения, хотя, конечно, такая работа требует большой затраты сил и времени.</p>
   <p>Заканчивая главу о колорите, нельзя не сказать о гриме в цвете, потому что цвет лица в любом кадре является той данностью, которую волей-неволей приходится учитывать, если мы хотим, чтобы цветовые сочетания в кадре были гармоничными.</p>
   <p>Поскольку все цветные предметы в кадре активно взаимодействуют друг с другом, создавая один на другом цветные рефлексы, то, определяя цвет стен будущей декорации, стоит об этом вспомнить. Цвет стен, особенно если он очень яркий, будет обязательно влиять на цвет лиц персонажей, и тем сильнее, чем более рассеянным светом освещена вся сцена. При съемке для не очень тренированного глаза это бывает незаметно, а обнаруживается потом на экране. И хотя такой результат будет чистейшей фотографической правдой, приятнее от этого она не станет. Использование грима имеет, с одной стороны, отношение к проблеме нормального цвета лица, а с другой — к портретной характеристике персонажа. В рекламе грим применяется почти обязательно, потому что в этом жанре понятие о красивом, идеальном лице неразрывно связано с нормальным цветом лица.</p>
   <p>Сейчас грим широко распространен в обыденной жизни; макияж, как и прическа и костюм, — это часть облика, часть имиджа. Они в жизни подчеркивают характер, социальную принадлежность, вкусы человека и на экране могут быть заметны в такой же степени, как в жизни. Это художественная задача. Но есть и техническая: убрать дефекты кожи, сделать так, чтобы цвет лица данного персонажа был стабильным на экране. Дело в том, что за первые две недели летней экспедиции лица актеров меняются очень сильно по светлоте, цвету и фактуре. И очень часто бывает так, что отдельные сцены фильма снимают вперемешку или вообще в обратном порядке по отношению к последовательному развитию сюжета, поэтому после склеивания сцен в нужном порядке цвет лиц будет на экране несколько раз меняться совершенно непредсказуемо. Если в кадре несколько персонажей, то может оказаться, что гримировать нужно только одного или двух, а остальных можно снимать без грима. Обычно придерживаются главного правила: грим тем лучше, чем меньше он заметен. Хорошо, если бы можно было вообще обходиться без грима, но это невозможно, поэтому грим применяется, но не следует им злоупотреблять. Бывают случаи, когда без грима просто невозможно обойтись. Например, если нужно получить точное портретное сходство, или по сюжету персонаж должен сниматься в нескольких возрастах, или когда необходимо исполнить какие-либо трюки (имитировать раны, ожоги, посадки пуль и пр.). В этих случаях почти невозможно обойтись без пластических накладок на лице, и кинооператору потребуется положить много сил, чтобы такой грим был незаметен на экране, особенно когда рядом в этом же кадре присутствуют актеры почти без грима. В этом случае выручает большой опыт и владение приемами освещения. Ведь как всякий предметный цвет, цвет грима зависит от силы, контраста и цветности освещения. Особенно это относится к так называемому «серому гриму», который применяется для получения специальных изобразительных эффектов. Серый грим будет серым только при свете того спектрального состава, на который он рассчитан.</p>
   <p>Итак, можно сказать, что решение колористической задачи, задачи сугубо творческой, состоит из двух последовательных операций: 1) выбора подходящих цветных фактур или подходящих предметных цветов и 2) объединения этих предметных цветов единством освещения. Вообще говоря, многие живописцы считают, что все дело прежде всего в освещении, что, подобрав соответствующее освещение, можно привести к гармонии довольно разрозненные предметные цвета. Я согласился с этой точкой зрения после того, как однажды в Венеции во время наступления сумерек и изменения света от вечернего неба с удивлением наблюдал, как два куска ткани (пурпурный и ярко-фисташковый), брошенные случайно на черное сиденье гондолы, постепенно объединялись по цвету в некое гармоничное колористическое целое, не теряя при этом своей насыщенности и яркости, т.е. сохраняя по-прежнему максимальный цветовой контраст (так называемый комплементарный контраст). Трудно оценить это поучительное явление с физической, колориметрической точки зрения, трудно сказать, сколько сиреневого цвета добавилось от наступления сумерек к цветам этих двух кусков ткани, но ясно, что ощущение гармонического единства - это эстетическое чувство, причем очень субъективное. На этой ноте и закончим главу о колорите.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Глава 7. Телевидение </strong></p>
   </title>
   <section>
    <p>Читатель, дойдя до этой главы, согласится, я думаю, с тем, что все раннее изложенное по поводу цвета и контраста применительно к живописи, фотографии и кинематографу в целом справедливо также и по отношению к телевидению. Иначе и быть не может, так как, несмотря на различия в системах записи и воспроизведения изображений, конечный сенсорный посыл и соответствующий ему психофизиологический ответ во всех случаях должны быть сходными, потому что окончательный приемник — это глаз и мозг человека.</p>
    <p>Таким образом, гештальт-теория, принцип оптимального визуального контраста, система прецизионного освещения, цветовая гармония и система валеров и даже теория зонной экспонометрии — все используется в телевидении. Правда, само оно не всегда об этом догадывается.</p>
    <p>Ведь телевидение это только средство передачи, доставки тех или иных программ. Но, имея в виду бесконечное многообразие видов и жанров этих программ, можно говорить о некоторых особенностях в работе с телевизионным изображением.</p>
    <p>Если брать только операторскую сторону дела, то телевизионная съемка больше всего похожа на съемку с использованием цветной обращаемой кинопленки в формате 16 мм. Замечено, что для оператора с кинематографическим образованием переход к работе с телевизионной техникой происходит легко и быстро именно в силу того, что фундаментальные изобразительные принципы работы сохраняются неизменными.</p>
    <p>Каковы же все-таки основные особенности съемки в телевидении и для телевидения? Оговоримся сразу, речь не пойдет только об ограничениях и недостатках, потому что у телевидения по сравнению с кинематографом и фотографией есть ряд преимуществ. Первая, самая главная особенность — это возможность видеть сразу цветное позитивное изображение того, что снимается, одновременно со съемкой (однако только в том случае, если используется цветной контрольный монитор, а не черно-белый визир телекамеры). Вторая особенность заключается в том, что в телевидении используется аддитивный способ образования цвета. А это значит, что цветовой охват больше, богаче палитра цветов и их оттенков, выше их насыщенность и яркость по сравнению с живописью, фотографией и кино. Но если система передачи цвета более совершенна, то она требует и более вдумчивого и осторожного обращения с ней. В качестве примера можно привести случай, когда диктора или ведущую снимают на ярком синем фоне. На первый взгляд вроде бы все логично — объект и фон четко разделены по цвету, но при этом не учтен закон психологического восприятия цветовых контрастов. В данном случае, из-за влияния так называемого комплементарного контраста, лицо на синем фоне кажется более розовым, чем хотелось бы. А фиолетовая губная помада, которая наносилась в гримерной комнате, где лицо не проецировалось на синий фон, тогда не казалась столь неуместной.</p>
    <p>Из опыта живописи давно известно, что цветовая гармония может быть двух типов: по сходству, сближенности цветов или по их оппозиции, т.е. контрастному противопоставлению, но в цветном изображении почти никогда не присутствует какой-либо один вид цветовой гармонии. Обычно сочетаются оба типа, плавно переходя один в другой.</p>
    <p>Обнадеживает то, что на телевидении становится все больше специалистов, обладающих необходимой изобразительной культурой. Я знаю немало профессионалов, которые в своей работе способны учесть и заранее компенсировать неизбежные потери в цвете и контрасте, возникающие в процессе монтажа, перезаписи и трансляции в эфир. Но высокий профессионализм это не только опыт и мастерство, есть еще этическая сторона дела, потому что право на новаторское творческое решение всегда ограничено ответственностью за конечный результат. Профессионал не имеет права на ошибку.</p>
    <p>Если вернуться к цветовому охвату и посмотреть, как передаются цвета в цветовом круге, то можно отметить, что цвета фиолетовой группы в телевидении передаются точнее, чем на пленке. А цвета красной группы не всегда передаются адекватно, особенно насыщенные. Может быть поэтому в системе кинематографического контроля, о которой речь пойдет ниже, цветовая настройка аппарата телекино производится по красному цвету.</p>
    <p>Что же касается системы валеров, т.е. изменения предметных цветов в результате различного освещения в тенях, рефлексах, светах и бликах, то эта система полностью сохраняет свое значение и в телевидении. Под влиянием различной экспозиции предметные цвета меняются в тенях, рефлексах, светах и бликах, а именно: в светах и бликах они разбеливаются. Оптимальная экспозиция для предметного цвета существует как бы только в средней зоне характеристической кривой, в зоне средне-серого, т.е. в полутенях и рефлексах. По отношению к бликам в телевидении существует дополнительное ограничение, поскольку видеосигнал не может быть выше уровня 100ед. «IRE». Это ограничение пика белого. В тех участках, где яркость выше пика, отсутствуют цвет и фактура, поэтому в телевидении стараются не снимать белоснежных костюмов, так как блики на них будут неотличимы от самих костюмов. В кинематографе на пленке блики на белом все-таки имеют какую-то фактуру, а блики на ярких цветных поверхностях имеют сильно разбеленный цвет. И эта разница на пленке на белом составляет примерно 1 диафрагму.</p>
    <p>Таким образом, в телевидении уровень белого - величина постоянная и неизменная. Что же касается уровня черного, здесь дело обстоит иначе. Стандартным сигналом уровня черного считается 5 ед. «IRE» или 15 милливольт, но эта величина часто и легко меняется в зависимости от условий съемки, а для кинонегатива критериальная плотность всегда является величиной постоянной, равной 0,2 над вуалью. В этом их существенное различие.</p>
    <p>Общая широта телевизионного тракта не отличается от широты сквозного фотохимического процесса и равна пяти ступеням диафрагмы, т.е. величине оптимального визуального контраста (ОВК). Только таким образом обеспечивается нормальное тоно- и цветовоспроизведение. Об этом подробно говорилось в предыдущих главах.</p>
    <p>При съемке гамму телевизионного изображения менять очень легко, но не всегда это приносит пользу. Слишком мягкое изображение кажется недостаточно резким — ватным. В этом случае хуже передается структура мелких предметов (фактура травы, волос, текстуры ткани и дерева). Но бывают случаи, когда при телевизионной съемке необходимо менять гамму, например при репродуцировании старых, выцветших фотографий и рукописей. В этом случае гамму увеличивают, что осуществляется предустановкой в меню телекамеры или установочной картой.</p>
    <p>При репортажной съемке несколькими камерами, объединенными в единый тракт (например при съемке футбольного матча, где половина поля освещена ярким контрастным солнцем, а другая находится в тени трибун), вопрос тонального единства разных монтажных кадров вырастает в проблему. В этом случае, в соответствии с монтажными переключениями камер, видеоинженер, сидящий за пультом в ПТС, при помощи джойстика все время меняет гамму, уровень черного и даже усиление, в зависимости от того, какая камера включается. Только таким способом можно сохранить тональное единство всей телепередачи. При этом операторы за камерами работают как камермены, пользуясь черно-белыми визирами.</p>
    <p>Другой пример гамма-коррекции можно взять из практики съемки телесериалов. Если используются две камеры, то в начале каждого съемочного дня они тщательно сводятся, настраиваются по серой шкале (тесту).</p>
    <p>Но несмотря на это, как только начинается репетиция реальной сцены, например диалога (когда одна камера стоит на прямой, а другая на обратной точке, так называемая восьмерка), возникает необходимость у какой-либо камеры немного изменить гамму, чтобы добиться лучшего тонального единства встречных монтажных кадров. Иногда даже приходится чуть-чуть подправить и цветовую настройку. Подобная коррекция гаммы совсем не редкость, особенно при смене эффекта освещения или места действия. Такая творческая коррекция возможна благодаря главному преимуществу телевидения — использованию цветного контрольного монитора в момент съемки. Контрольный монитор особенно необходим при съемке в естественных интерьерах с электрической подсветкой, потому что помогает точнее оценить контраст и силу освещения и правильно выбрать опорный белый. При съемке в естественном интерьере выбор опорного белого это не только техническая операция. От правильного выбора зависит весь колористический расклад, т.е. соотношение теплых и холодных тонов.</p>
    <p>При документальных и репортажных съемках оператор вынужден приспосабливаться к тем условиям освещения, которые есть. Они могут быть как благоприятными, так и неблагоприятными. Во втором случае пользуются так называемым накамерным светом. Это, как правило, единственная возможность сделать условия освещения более благоприятными. От оператора в данном случае мало что зависит. Но в студийных условиях освещение каждый раз создается заново, как бы от нуля. При этом каждый раз возникает новая световая обстановка, обусловленная жанром передачи, конструкцией декорации и мизансценой. В этом случае можно говорить об архитектонике освещения.</p>
    <p>В XIX веке художник Крамской был «вождем» русских передвижников. Но иногда ему приходилось выполнять заказные портреты именитых особ. Известен случай, когда одна из заказчиц не приняла готовый портрет, сославшись на то, что у нее «под носом темно, как бы грязно». «Мадам, это же тень», — уверял ее Крамской. «Я не хочу, чтобы под носом у меня была какая-то тень», — настаивала заказчица.</p>
    <p>С тех пор прошло много лет. И вот в начале шестидесятых годов XX века, когда Хрущев приехал из Америки и должен был выступать по телевидению со своим рассказом о визите, мне, как главному оператору, поручили руководить этой съемкой. Она происходила в Кремле, при искусственном освещении. Я поставил нормальный портретный свет, с учетом анатомических особенностей лица Хрущева, т.е. сделал то, что обычно мы, операторы, называем световой коррекцией лица актера.</p>
    <p>Портрет получился достаточно объемный, выразительный и даже привлекательный. Хрущев рассказывал о своих встречах с президентом США Кеннеди и вдруг ко мне на цыпочках подошел министр культуры, который тоже присутствовал на этой съемке и, показывая на мониторе на мягкую тень под носом у Хрущева, шепотом спросил: «Что это?». Я не стал объяснять, только буркнул: «Так надо».</p>
    <p>Съемка благополучно закончилась, но после этого мне уже не поручали снимать высокопоставленных особ. Сейчас на дворе XXI век, но мне иногда кажется, что тень этого министра культуры бродит по коридорам телевидения.</p>
    <p>Хорошо известно, что телевизионное изображение во много раз уступает кинематографическому в способности передавать самые мелкие подробности. Да и сам экран телевизора не велик, по сравнению с киноэкраном, поэтому изображение в телевидении должно создаваться, если можно так выразиться, более определенными и крупными мазками. Это значит, что соотношение «фигура-фон» должно быть более определенным, композиция более простой, светотень и объемы четко выраженными, а цветовое решение легко читаемым.</p>
    <p>Для хорошего качества изображения большое значение имеет количество тональных градаций от темного до светлого, которые должны выражать собою тени, полутени, рефлексы, света и блики. Таким образом, качество изображения, его выразительность, читаемость в очень большой степени зависят от качества освещения. Именно тени, полутени, рефлексы, света и блики несут зрителю информацию о глубине пространства, объемной форме и фактуре предметов в кадре. Система прецизионного освещения наилучшим образом помогает решать эти задачи, чем объясняется ее популярность в кино и телевидении. Большинство телестудий технически оснащено достаточно хорошо, но беда в том, что у оператора не всегда есть желание, умение сделать все как следует, а иногда просто не хватает времени.</p>
    <p>Самые большие сложности с освещением возникают при многокамерных студийных съемках всевозможных ток-шоу и игровых сериалов. Особенно в тех случаях, когда приходится снимать одно и то же действие одновременно с нескольких направлений. Например, все та же восьмерка при съемке диалогов, когда оптические оси камер находятся под углом 120° по отношению друг к другу. Трудности освещения при многокамерной съемке связаны не с количесвом камер, а с количеством направлений съемки. Камер может быть сколько угодно, но направлений только два: прямое и обратное. Только при таком варианте можно получить то качество освещения, о котором говорилось выше. Тени, полутени, блики, светлое на темном, темное на светлом и т.д. — все, что использовалось со времен Леонардо да Винчи — никем не опровергнуто до сих пор.</p>
    <p>Дело осложняется тем, что персонажи перемещаются в пространстве, иногда движется одна из камер. Таким образом, включаются в дело пространство света и пространство тени, о которых говорилось в главе «Освещение». Освещение сцены становится трудной, но решаемой задачей. Можно сказать, что это «высший пилотаж» в работе со светом.</p>
    <p>Если режиссер, снимая диалог с двух направлений, потребует поставить третью камеру, с третьего направления, он должен понимать, что в этом случае он вынуждает оператора нарушить всю систему и использовать освещение со всех сторон (заливающее). Это будет просто технический свет, лишенный выразительности. Третье монтажное направление будет приобретено слишком дорогой ценой, и профессиональный режиссер должен это понимать.</p>
    <p>Новейшие осветительные приборы с люминесцентными лампами (FLUXLight и др.) как бы подталкивают к использованию заливающего света. А «летающая камера» на конце стрелы создает много паразитных теней, если не использовать бестеневой, заливающий свет. Выбор способа и характера освещения диктуется условиями съемки, творческим замыслом и даже модой и требует от творческих работников большого умения и ответственности.</p>
    <p>Индустрия телевидения производит большое количество проектов, снимаемых на кинопленку, но предназначенных только для показа по телевидению или для тиражирования на видеокассеты и диски (телесериалы, реклама, музыкальные клипы). Обычно для этого используют негативную пленку пониженного контраста (тип 5277) фирмы «KODAK». Обладая увеличенной фотографической широтой, она позволяет компенсировать недостаток телевизионного тракта в передаче бликов на белом (см. выше), благодаря чему при перегонке на видеоноситель достигается высокое качество изображения. Реклама предполагает сугубо реалистическую изобразительную трактовку.</p>
    <p>Изображение, если можно так выразиться, должно быть оптимистичным и убеждать в том, что использование рекламируемых товаров и услуг облегчает и украшает жизнь. В рекламном изображении многое строится на правильной передаче предметных цветов и разнообразных фактур. Специалистами в этой области разработан и используется целый арсенал специфических приемов (например, съемка с нестандартной частотой, макросъемка и т.д.). В том числе различные уловки: например при съемке рекламы пива, когда кремом для бритья подменяют быстро оседающую пивную пену и др.</p>
    <p>Для освещения часто используются большие светящиеся площадки, которые, отражаясь в гладких поверхностях снимаемых предметов (будь то блестящие волосы красотки, рекламирующей шампунь, струя фруктового сока или полированная поверхность автомобиля), прекрасно передают глянцевый характер поверхности. При этом блик, который по сути, является отражением источника света в поверхности предмета, уже не выглядит, как светящаяся точка, а по размерам соизмерим с тенями и полутенями, т.е. приобретает формообразующее значение. Следует особо подчеркнуть, что несмотря на использование источника рассеянного света, такое освещение не является заливающим со всех сторон. Более того, для лучшей передачи объемной формы и фактуры часто с какой-либо стороны ставятся большие черные экраны. Они точно так же отражаются в блестящей поверхности, как большие светящиеся площадки. Благодаря этому изображение содержит множество тональных градаций от самых светлых до самых темных.</p>
    <p>Эстетика музыкальных клипов совершенно иная. Она не стремится к достоверности. Главное здесь — декоративность и эмоциональная выразительность. Поэтому изображение часто похоже на авангардную живопись или фотографию, для чего используется компьютерная обработка.</p>
    <p>Работа над музыкальными клипами и рекламой очень полезна для начинающего профессионала, потому что может служить экспериментальным полигоном для отработки всевозможных технических и творческих приемов. Тем более, что при этом фотохимический и электронный процессы составляют неразрывное целое, единую технологию.</p>
    <p>Удачный пример сочетания кинематографической и телевизионной технологий - использование кинопленки «Prime Time», которая специально разработана фирмой «KODAK» для киносъемки материалов, предназначаемых для показа в лучшее эфирное время. Отсюда и название «Prime Time». Эта пленка имеет пониженный градиент. Ее спектральная чувствительность хорошо согласуется с параметрами электронной аппаратуры. Благодаря всему этому достигается наилучшее эфирное качество. Существенно то, что материалы, снятые на данную негативную пленку, могут очень долго храниться в архиве без ухудшения качества. Пленка эта широко применяется в США, но значительно реже у нас и в Европе. Объясняется это тем, что европейские режиссеры, снимающие для телевидения, в глубине души надеются, что их произведение получится настолько удачным, что будет использовано в кинопрокате, и будет возможность отпечатать тираж на позитивной пленке.</p>
    <p>Говоря об особенностях передачи цвета и контраста в телевидении, нельзя обойти такой важный вопрос, как съемка сцен в низкой тональности. Каждый кинооператор хорошо знает, что снимая кадры в низкой тональности, желательно в качестве композиционного элемента иметь какую-либо яркую деталь (источник света, освещенное окно или яркий блик). Рядом с этой яркой деталью окружающая ее темнота психологически кажется еще темнее, хотя фактически имеет полную проработку во всех деталях. Такой хорошо известный прием является совершенно обязательным при телевизионной съемке. Дело в том, что суммарный видеосигнал должен быть не меньше определенной величины, иначе происходит нарушение тоновоспроизведения всего кадра. Присутствие яркой детали в кадре увеличивает суммарную величину видеосигнала.</p>
    <p>Когда телезритель смотрит темные сцены, то из-за засветки экрана посторонним светом, имеющимся в комнате, очень черное, черное и почти черное сливаются, и детали становятся неразличимыми. Это еще одна из причин, по которой темные сцены в телевидении нежелательны.</p>
    <p>Снимая для телевидения, приходится злоупотреблять контровым светом, чтобы получить достаточное количество бликов необходимой силы в кадрах низкой тональности. Если избыток контровых бликов не согласуется с реальным эффектом освещения, можно выбрать другой прием: окрашивание ночной сцены в холодный цвет. Такой прием еще более условен; если убрать холодный синий цвет, окажется, что сцена совсем не темная. Но зритель уже привык к этому приему и воспринимает его нормально. Обычно в таких синих сценах не хватает контраста.</p>
    <p>Ограничение творческого выбора только двумя этими вариантами зависит от технических особенностей телевидения. На сегодня это ограничение непреодолимо.</p>
    <p>Такое же ограничение распространяется на фильмы, снятые на пленке и предназначаемые для телевизионного показа.</p>
    <p>В то же время современное телевидение обладает такими возможностями в использовании цвета, которые в полной мере недоступны кинематографу. Речь идет об аддитивном образовании цвета на поверхности предметов в результате смешивания световых лучей дополнительных цветов. Надо оговориться: то, что будет изложено ниже, не имеет никакого отношения к концертному свету, когда исполнитель попеременно освещается цветными декоративными лучами.</p>
    <p>В свое время известные русские операторы А. Москвин и А. Головня вплотную подошли к осознанию приема смешивания цветных лучей, но существовавшая в те годы кинотехника не позволила им этот прием реализовать.</p>
    <p>Чтобы стало понятно, о чем идет речь, представим, что необходимо осветить крупный план телеведущей. Для простоты представим, что мы пользуемся только двумя осветительными приборами: рисующим и заполняющим. Рисующим может быть любой осветительный прибор с линзой Френеля, а заполняющим любой источник рассеянного света (например, «Soft Box», «Himera», отражающий зонт или просто прибор «Свет 1000», закрытый калькой или фростом).</p>
    <p>Надо помнить, если мы хотим иметь темный контур по абрису головы, то светящаяся площадка должна быть небольшого размера. Если же светящаяся площадка будет достаточно большой, свет от нее будет попадать на лицо не только спереди, но и немного с боков. Темного абриса (теневого контура) вокруг головы не будет. Оба источника света имеют цветовую температуру 3200°К. Баланс белого для камеры берется тоже 3200°К. Затем на каждый прибор ставятся конверсионные фильтры: на рисующий - синий, минус 130 майред (Full CTB), а на заполняющий — оранжевый (Full CTO), плюс130 майред. Лучше на заполняющий ставить не оранжевый, а красно-оранжевый, т.е. конверсия будет больше 130 майред. Если оба прибора будут освещать лицо с одинаковой силой, то на каких-то участках оранжевый и синий, смешиваясь, дадут тот самый опорный белый, на который настроена камера. Допустим, что этим белым освещены лоб, переносица, щеки и подбородок. Эти участки лица будут иметь привычный, так называемый телесный цвет. Другие участки лица — виски, крылья носа и скулы, которые расположены под разными углами к источникам света, будут иметь немного другой оттенок цвета - более теплый. А тени от бровей, носа и подбородка будут еще теплее. Передача объемных, пластических форм лица будет осуществляться не за счет изменения тональностей, а путем изменения цветностей, т.е. истинно живописным способом.</p>
    <p>Если немного подвинуть вперед рисующий прибор с синим фильтром, то цвет лба, переносицы и подбородка изменится, он станет чуть-чуть холоднее, но виски, крылья носа и скулы станут идеального телесного цвета. Психологически будет казаться, что кожа на лбу, переносице и подбородке немного блестит. Этот чуть холодноватый цвет будет восприниматься как слабый блик.</p>
    <p>Если поменять фильтры полной конверсии на половинную (60 майред), т.е. вместо «Full CTB» поставить «Half CTB», а вместо «Full CTO» — «Half CTO», то живописный эффект станет менее ярким, но все равно будет заметен. В шутку можно сказать, что мы от стиля импрессионистов перейдем к стилю Тициана и Веласкеса.</p>
    <p>Пока мы говорили только о цвете лица, но если добавить цвет костюма и цвет фона, то результат будет еще живописнее. Очень интересный результат получается с черным костюмом, который фактически перестает быть черным; в нем, как на картинах Франса Хальса различается множество оттенков черного цвета. Искусствоведы насчитывают у него двадцать шесть оттенков черного.</p>
    <p>Если костюм белый, то, психологически воспринимаясь белым, в действительности он имеет десятки различных цветовых оттенков в складках, бликах и т.д.</p>
    <p>Интересно отметить, что русские импрессионисты «серебряного века» очень любили использовать в своих картинах серый цвет. Но не тот серый, который получается от смешивания черной и белой красок, а тот жемчужный цвет, который получается от смешивания красок дополнительных цветов: красного и зеленого, или оранжевого и синего.</p>
    <p>Вернемся к нашему эксперименту: любой цветной костюм и цветной фон автоматически включаются в сложную колористическую систему, т.е. цветное изображение составляется из цветовых рядов, образующих большие и малые цветовые интервалы. Об этом писал В. Волков в книге «Цвет в живописи», цитата из которой приводилась в первой главе.</p>
    <p>Я бы советовал использовать вышеупомянутый прием для тренировки чувства цвета и колорита. Освоив этот метод, можно переходить к более сложным вариантам сочетания других пар дополнительных цветов, а также развивать этот прием в динамике, используя принципы пространства света и пространства тени.</p>
    <p>Не следует думать, что подобный метод двухцветного освещения пригоден только для использования в павильоне. Часто, при съемке крупного плана на солнечной натуре используют полупрозрачный затенитель, чтобы частично ослабить солнечный свет и тем самым смягчить контраст светотени на лице. В результате реализуется тот же принцип двухцветного освещения, только в этом случае рисующий (солнечный свет) - более теплый, а заполняющий (свет от голубого купола неба) - более холодный. В этом случае, выбирая «опорный белый», правильнее будет ориентироваться не на 5500°К, а выше, на промежуточное значение между 5500°К и 8000°К. От этого выбора зависит смещение колорита в теплую или холодную сторону.</p>
    <p>В кинематографе описанный метод аддитивного смешивания двух разноцветных источников света тоже иногда используется, но результат обычно носит случайный характер. Несмотря на то, что современные кинокамеры снабжены системой видеоконтроля, хорошо известно, что цветное изображение на контрольном мониторе, как правило, неадекватно тому, что получится на кинопленке. Поэтому окончательный результат очень трудно прогнозировать. Телевидение в этом смысле обладает преимуществом.</p>
    <p>Будущее телевидения представляется оптимистичным. Развитие цифровой записи и больших экранов для DVD-проекторов как бы подталкивает создателей телевизионной техники к непрерывному совершенствованию качества изображения, приближая его к качеству киноизображения. Но было бы ошибкой считать, что когда-нибудь телевизионная электронная технология сможет полностью заменить кинопленку. В будущем самым перспективным направлением развития будет не конкуренция, а объединение классической фотохимии и электроники в единый технологический комплекс.</p>
    <p>Бурное развитие современной телевизионной техники несколько опережает эстетический уровень телевидения, особенно в области изобразительных решений. В свое время кинематограф испытывал подобную проблему и вышел из затруднения в тот момент, когда осознал, что оператор является не техническим, а творческим работником, от которого зависит выразительность изображения.</p>
    <p>Телевидение обречено поступить подобным же образом, поскольку фигура оператора является ключевой в вопросах изобразительного решения.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Система кинематографического контроля </p>
    </title>
    <p>По утверждениям специалистов около, 70% материала, снятого на кинопленку, никогда не попадает в копировальный аппарат, в связи с тем, что он переводится с кинопленки на видеоноситель и в таком виде ежедневно контролируется съемочной группой. Поэтому качество перевода для оператора имеет огромное значение.</p>
    <p>Если стандартный негативно-позитивный процесс во всем мире строго регламентирован многочисленными инструкциями, то технология перевода киноизображения на видеоноситель существует как бы сама по себе. От двенадцати до сорока трех различных параметров электронной техники, применяемой в этой технологии, от которых существенно зависит качество конечного результата, никак не регламентированы. Многими фирмами эти параметры выражаются даже в разных единицах. Имеются в виду: величина видеосигнала, уровень цветовой насыщенности, гамма телекино, чувствительность трубки, усиление, подчеркивание и многое, многое другое.</p>
    <p>Система кинематографического контроля (TCS) прежде всего устанавливает связь между сенситометрическими величинами киноизображения и параметрами электронного изображения. На основе специальных эталонов система позволяет осуществлять сквозной контроль широты, гаммы и цветовоспроизведения изображений, получаемых на видеоносителе. Таким образом обеспечивается оптимальное качество текущего материала, наилучшее качество видеокопий, а также различных промежуточных материалов, предназначенных для машины спецэффектов и других передач, в том числе и через спутник. Система обеспечивает такое качество конечного продукта, которое соответствует современным стандартам телевизионного вещания.</p>
    <p>В качестве основного элемента системы используется серая шкала с общим интервалом яркостей, равным оптимальному визуальному контрасту (1:32). Фрагмент этой шкалы изображен на илл.43. Каждое поле этой шкалы оцифровано определенным значением величины видеосигнала в единицах «IRE». Черное поле имеет обозначение 10 единиц, средне-серое поле с коэффициентом отражения 18% - 45 единиц и белое поле - 90 единиц, остальные поля шкалы обозначены соответствующими промежуточными значениями. По 10 единиц с каждой стороны (со стороны черного и белого) зарезервированы для дальнейшего усовершенствования системы. Кроме того, шкала имеет цветовой круг, развернутый в линию, состоящую из 24-х квадратиков различного цвета, а также триаду основных цветов, наиболее часто встречающихся в кадре: цвет зелени, цвет лица и цвет неба. Поле красного цвета используется для настройки машины телекино по цветности. Этот вариант шкалы предложен фирмой «Гамма-денсити», но существуют и другие варианты.</p>
    <p>В дальнейшем шкала используется следующим образом: во-первых, она служит тест-объектом, который снимается на кинопленку, чтобы получить идеальный (эталонный) негатив. По этому эталонному негативу затем настраивается установка телекино. Цветоустановщик (колорист) на этой установке, с этого негатива записывет на видеокассету эталонный видеопозитив, по которому, в свою очередь, будет настраиваться контрольный монитор для просмотра текущего материала съемочной группой. Так гарантирутся стабильность перевода на видео и качество показа отснятого материала.</p>
    <p>Во- вторых, эта шкала снимается оператором перед началом каждого эпизода на съемочной площадке как обыкновенный сайнекс, для того, чтобы затем объективно судить о качестве проявленного негатива или использовать в установочном ролике при печати копии на позитивную пленку.</p>
    <p>В качестве примера рассмотрим какой-нибудь случай, чтобы лучше понять последовательность всех операций.</p>
    <p>Первое: кинооператор, после того как он решил, на каком типе негативной пленки он будет снимать свой фильм, снимает на этой пленке упомянутую выше шкалу. Сначала, как водится, снимается экспозиционный клин при штатной цветовой температуре и выбирается негатив, считающийся наилучшим, т.е. у которого зональные плотности средне-серого поля будут лежать в пределах 0,7 над плотностью вуали. Затем в этих же условиях экспонируется 30 метров этой же пленки и проявляется в той же лаборатории, где потом будет обрабатываться весь текущий материал будущего фильма. Так изготавливается эталонный, или установочный ролик, предназначенный для колориста. Некоторые фирмы (например фирма «Kodak») предлагают готовые установочные ролики, изготовленные именно таким образом на всех типах профессиональных пленок.</p>
    <p>Второе: во время съемок фильма оператор снимает эту же шкалу как обычный сайнекс, в начале каждого кадра или, по крайней мере, в начале каждого эпизода. Если условия освещения на съемочной площадке нестандартные, шкала снимается дважды: один раз при штатной цветовой температуре, второй раз при том эффекте освещения, который используется при съемке (например эффект заката, ночной эффект и т.д.).</p>
    <p>Третье: колорист, получив из проявки негатив текущего материала, не заряжает его в установку телекино, а прежде ставит эталонный установочный ролик, изготовленный на таком же типе пленки (см. первое). Затем по волновому монитору он очень точно устанавливает величину видеосигналов на каждом из полей шкалы, в соответствии с теми надписями, которые там обозначены, т.е. от 10 до 90 единиц «IRE». Цветовая настройка осуществляется по красному полю. Если вектор красного цвета на шкале вектороскопа попадает в обозначенное место, это означает, что все остальные цвета автоматически будут воспроизводиться в той области спектра, для которой они предназначены у данного типа пленки. В крайнем случае, цветовую настройку можно немного уточнить, пользуясь триадой красителей, состоящей из голубого, зеленого и телесного цветов, а также полоской из 24 цветов цветового круга. Полученный эталонный видеопозитив записывается колористом в течение 30 секунд в начале каждой видеокассеты с текущим материалом. По этому видеопозитиву оператор будет настраивать контрольный монитор перед просмотром текущего материала.</p>
    <p>Четвертое: не меняя ничего в настройке машины телекино колорист заряжает негатив текущего материала и выводит на экран изображение серой шкалы, снятое оператором на съемочной площадке (см. второе). При этом, как правило, значения видеосигналов каждого из полей не будут совпадать с теми, которые соответствовали эталонному установочному негативу. Прежде чем выполнять коррекцию и переводить материал на видеоноситель, колорист обращает особое внимание на средне-серое поле. Допустим, величина видеосигнала оказывается равной не 45, а 55 единиц «IRE». Это означает, что негатив отличается по плотности от эталонного на 5 светов копировального аппарата, поскольку 1 свет равен двум единицам «IRE». В то же время хорошо известно, что примерно семь светов копировального аппарата соответствуют изменению плотности негатива на одну ступень диафрагмы. То есть в нашем примере негатив отличается от нормы на 2/3 диафрагмы (5 светов, 10 единиц «IRE»). Об этом колорист должен немедленно сообщить оператору, чтобы тот принял соответствующие меры, если только подобное отклонение плотности негатива не вызвано специальными творческими соображениями.</p>
    <p>И, наконец, пятое: просмотр готового материала лучше всего производить на профессиональном мониторе с хорошим внутренним затемнением трубки. Перед просмотром монитор, как обычно, настраивается по генератору цветных полос, а также по эталонному видеопозитиву, записанному колористом в начале каждой видеокассеты. Монитор настраивается таким образом, чтобы яркость каждого поля шкалы соответствовала яркостям, указанным в таблице №6 в главе «Экспонометрия». Яркость полей измеряется спотметром.</p>
    <p>Работа оператора завершает сложный и дорогостоящий труд всей съемочной группы, поэтому благоприятная информация о том, что усилия многих десятков людей завершились благополучно, всегда желанна и стимулирует дальнейший творческий процесс. Для этого и создана данная система кинематографического контроля.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Глава 8. Видимое и знаемое </strong></p>
   </title>
   <p>Всерьез задуматься о соотношении видимого и знаемого при восприятии цвета меня заставил один случай. В сущности, это был интересный эксперимент, случайным свидетелем и участником которого стал я сам. Наша съемочная группа летела из Москвы в Севилью с пересадкой в Мадриде, куда мы прилетели поздно ночью. Самолет внутренней авиалинии вылетал из Мадрида утром, и мы решили переночевать в маленькой гостинице недалеко от аэропорта. Но оформление ввоза в страну съемочной техники, как всегда, заняло много времени, и когда, наконец, я оказался в своем номере, то стало ясно, что ложиться спать уже не имело смысла, я сел возле окна и стал смотреть в маленький дворик, представлявший собой какую-то смесь испанской и мавританской архитектуры. Надо сказать, что до этого дня я не бывал в Испании, не видел подобной архитектуры и не представлял ее дизайна. Фонари не горели, и в темноте невозможно было понять, какого цвета стена напротив, дверь и ставни по бокам окна, в какой цвет окрашена крыша навеса и поддерживающие ее столбики, из какого камня сложен бордюр и плиты на дорожке. Там росло много цветов, но в темноте их окраска была неразличима. Таким образом, в той картине, которую я приготовился наблюдать, элемент знаемого отсутствовал полностью, и это обеспечило чистоту всего эксперимента. Вскоре стало светать, и все детали дворика стали проступать из темноты. Каждая из них, естественно, имела свой предметный цвет, и только теперь он стал угадываться. По мере увеличения освещенности, изменения контраста и цветовой температуры, каждые несколько минут менялись предметные цвета (не только по светлоте, но и по цветовому тону и насыщенности). Даже знакомая по цвету трава быстро меняла оттенок, становясь, то холоднее, то теплее. Цветовые ряды, большие и малые цветовые интервалы, о которых писал Волков в своей книге (см. главу 1), постоянно сдвигались, переходили один в другой, менялись местами… Я был свидетелем и участником прекрасного спектакля Природы. Участником, потому что понимал, что без моего зрительного анализатора не смог бы получить того ощущения, которое тогда испытывал. Я и сейчас не берусь судить о том, какие предметные цвета были реальны, а какие только продуцировались моим воображением, где проходила в моем сознании граница между видимым и знаемым. Но самым удивительным за те полчаса, пока окончательно не рассвело, было ощущение постоянно меняющегося колорита и совершенства цветовой гармонии, которая каждые несколько минут перевоссоздавалась в новом качестве. Конечно, такой спектакль Природы, происходит ежедневно —- утром, днем и вечером, —- но мы за суетой просто не обращаем на это внимания. Что же касается понятия «цветовая гармония», то после описанного случая я стал думать, что понятие это скорее можно отнести к субъективности восприятия, чем к объективно существующей реальности. Еще неизвестно, чего здесь больше —- видимого или знаемого. Причем, как мы теперь знаем, само понятие «видимое» тоже содержит в себе изрядную долю субъективной, личностной оценки. Противоречие между визуальным и умозрительным представлением —- вещь не такая уж редкая.</p>
   <p>М. Миннарт в своей книге «Свет и цвет в природе» пишет: «Ровное серое небо кажется гораздо темнее покрытой снегом земли. И все же мы явно заблуждаемся, потому что именно это небо освещает Землю, а освещаемый предмет никогда не может обладать большей поверхностной яркостью, чем источник света. Большая яркость неба неопровержимо подтверждается при помощи фотометра. Если взять маленькое зеркало и расположить его так, что изображение неба будет видно рядом с изображением снега, можно заметить, что по сравнению с белым небом снег действительно серого цвета. И все-таки иллюзия контраста не уничтожается, хотя мы знаем, что в действительности дело обстоит наоборот. Решающим является здесь контраст между снегом и гораздо более темными лесами, кустами или строениями. Точно так же в пасмурный день белая стена может показаться ярче неба. Фотографии и картины, не согласующиеся с этой иллюзией, производят впечатление неестественных».<a l:href="#n_57" type="note">[57]</a></p>
   <p>Подобное несовпадение между видимым и знаемым совсем не редкость в практике изобразительного искусства, и случай, который описывает Миннарт, очень характерен. Его довод о том, что источник света (пасмурное небо) всегда должен быть ярче, чем освещаемая им поверхность (земля, покрытая снегом), выглядит очень убедительно. Кроме того, он ссылается на манипуляции с маленьким зеркалом и на показания фотометра. Но, несмотря на кажущуюся очевидность, он ошибается. Небо в зените действительно ярче снега (а именно этот участок неба отражается в маленьком зеркале). Что же касается неба над горизонтом (а именно его мы видим и сравниваем со снегом), то, как это ни печально, оно темнее снега в полтора, а иногда и в два раза —- наш глаз в этом случае не обманывает нас. Это много раз проверялось мною при помощи спотметра. Прибор каждый раз показывал то, что видел глаз. Если снег казался ярче пасмурного неба над горизонтом, то это всякий раз подтверждалось сравнительными измерениями яркости.</p>
   <p>Невероятность очевидного, несовпадение его с нашими представлениями о сущности явлений с точки зрения физики очень часто мешает нам правильно воспринимать и понимать действительность.</p>
   <p>Каждый знает, что в серый, пасмурный день вся зелень (трава, кусты и деревья) выглядит тоже как-то серо, бесцветно. В пейзаже, снятом в такую погоду с верхней точки, например с обрыва над рекой, объемы в группах зелени плохо различимы, фактура и цвет пропадают. Иногда приходится читать длинные и невнятные рассуждения по этому поводу, где в качестве доказательства того, что иначе и быть не должно, используется особенность отражения ультрафиолетовых лучей от поверхности листьев, особенность их поглощения полупрозрачной зеленой массой и другие мудреные вещи. Знакомый профессионал-фотограф объяснял это угасание зеленого цвета тем, что яркое пасмурное небо сильно увеличивает величину светорассеяния в системе «объектив-камера», и образующаяся при этом вуаль, накладываясь на негативное изображение, сильно уменьшает контраст в темных участках, за счет этого различимость объемов и фактур в зелени ухудшается. Применительно к съемочному процессу все это действительно имеет место, но ведь и на глаз в пасмурный, серый день зелень выглядит тусклой, совсем не такой, как в солнечную погоду!</p>
   <p>В действительности все дело не столько в увеличении светорассеяния в оптической системе, сколько в том, что при адаптации зрения по самому яркому участку (пасмурному небу) цвет зелени располагается в нижнем уровне визуальной яркости (ближе к уровню черного), где в принципе не может быть насыщенного цвета. При достаточно большом контрасте, равном или превосходящем величину оптимального визуального контраста, цвет в глубоких тенях вообще может исчезнуть (это часто можно наблюдать при ярком солнечном освещении в окнах домов, когда рамы открыты). В пасмурную же погоду яркостной контраст между небом и зеленью не так велик, он равен обычно 1:16 или чуть меньше, но все равно яркость зелени, которая при этом в 4 раза меньше ключевой, не может восприниматься нами как яркий, насыщенный цвет. Несмотря на то, каким мы его знаем в действительности, т.е. при более благоприятных условиях освещения. Кроме того, известно, что равноконтрастная (для фотометрических измерений) шкала визуально всегда воспринимается как неравноконтрастная (илл.32,33). На глаз кажется, что от светлого к темному градиент ее все время уменьшается, причем до такой степени, что поле, расположенное рядом с черным, почти не отличается от него по визуально воспринимаемой яркости. Не удивительно, что различимость объемов и фактур в зелени, которая располагается тоже в нижнем уровне визуально воспринимаемой яркости, сильно уменьшается с уменьшением градиента. В тот же серый, пасмурный день на лесной поляне, когда светлое небо закрыто переднеплановыми листьями, т.е. оно не в кадре внимания, хорошо освещенные участки зелени имеют очень яркий, насыщенный цвет. Хотя освещены они тем же самым пасмурным небом, что и в случае общего плана с верхней точки.</p>
   <p>А. Зайцев в книге «Наука о цвете и живопись» пишет: «Явление контраста в натуре, то есть в пространстве, проявляется значительно эффективнее, чем при сопоставлении красочных пятен на плоскости. Если смотреть сквозь просветы зелени на асфальт, серый и бесцветный сам по себе, то он будет восприниматься насыщенно-розовым; так же и черные стволы деревьев на фоне зелени кажутся розовыми. Однако, если мы сделаем на картине стволы просто серыми и окружим их зеленым, контраста не получится. Вероятно, это объясняется разницей в пространственном расположении поверхностей. Видимо, отношения цветных плоскостей, расположенных в пространственной среде, подчинены более сложным законам, нежели отношения двух цветовых пятен на плоскости».<a l:href="#n_58" type="note">[58]</a></p>
   <p>Но я думаю, что законы восприятия цветового контраста едины и для объекта, и для его изображения, иначе живопись была бы в принципе невозможна. Приведенный пример лишний раз показывает всю сложность и «трудноуловимость», по выражению известного кинооператора В. Юсова, всей проблематики цвета в изобразительном искусстве.</p>
   <p>Тем, кому довелось видеть оригинальную, т.е. отпечатанную с негатива, а не с контратипа копию фильма режиссера А. Тарковского и кинооператора А. Княжинского «Сталкер», помнят, какое богатство тонких цветовых оттенков содержится в кадрах, снятых на черно-белую негативную пленку и отпечатанных на цветную позитивную. С точки зрения физики этим цветовым оттенкам неоткуда было взяться, ведь негатив-то черно-белый! Однако там присутствует множество оттенков зеленого, голубого и коричневого. После просмотра фильма кинооператора Ю. Клименко «Чужая Белая и Рябой» один из студентов, вспоминая кадр, снятый на черно-белый негатив и отпечатанный на цветной позитив в коричневом тоне, выспрашивал, как удалось получить на экране бледно-голубое платье в красный горошек у героини. Действительно, откуда здесь взялся голубой и красный? Бледно-голубой образовался на сетчатке глаза зрителя как дополнительный к коричнево-красному тону всего кадра, и это поистине замечательно, это подтверждает, что творческие возможности цвета неисчерпаемы, потому что они во сто крат увеличиваются благодаря особенностям психофизиологического восприятия.</p>
   <p>Недаром все опытные живописцы утверждают, что в цвете все дело в соотношениях, в сопоставлениях цветов. Подобно тому, как в процессе монтажа фильма от склейки двух кадров с определенным содержанием часто рождается третье, совершенно новое понятие, так и от сопоставления двух и более конкретных цветов рождается новое цветовое качество. В свое время Делакруа восклицал: «Дайте мне грязь, и я напишу тело Венеры!».</p>
   <p>А. Матисс в журнале «Ля гранд ревю» писал: «Основное назначение цвета - служить возможно лучше экспрессии. Я располагаю тона на картине без всякого определенного плана. Если с самого начала и, быть может, без ведома моего сознания какой-нибудь тон меня привлечет или остановит, то по большей части по окончании картины я вижу, что я его сохранил, в то время как последовательно изменил и преобразовал все остальные. Экспрессивная сторона цвета воздействует на меня чисто инстинктивным путем. Чтобы передать осенний пейзаж, я не буду вспоминать, какие тона подходят к этому времени года, меня будет вдохновлять лишь ощущение, которое осень во мне возбуждает… Выбор моих красок не покоится ни на какой научной теории; он основан на наблюдении, на чувстве, на опыте моей чувствительности. Вдохновляясь известными страницами Делакруа, такой художник, как Синьяк, будет заниматься дополнительными тонами, и теоретическое знание их натолкнет его на употребление в тех или иных случаях той или иной тональности. Что касается меня, то я просто стремлюсь положить цвета, передающие мои ощущения. Есть необходимая пропорция тонов, которая может меня привести к изменению очертания фигуры или к переработке моей композиции, я ее ищу и продолжаю работать. Затем наступает момент, когда все части нашли свои окончательные отношения, и с этого момента для меня было бы невозможно что-нибудь изменить в моей картине, не передвигая ее целиком».<a l:href="#n_59" type="note">[59]</a></p>
   <p>Под этим мог бы подписаться любой профессионал, которому приходилось организовывать цвет в пределах кадра; творческое решение идет по тому же алгоритму, только техника другая. А. Головня называл это работой над оптической композицией кинокадра, имея в виду, что вопросы цветового решения не могут быть реализованы в отрыве от содержания, композиции, движения, освещения и прочего.</p>
   <p>Мучительное противоречие нашего сегодняшнего мироощущения заключается в том, что, размышляя об искусстве или, говоря по-другому, о соотношении идеала и истины (т.е. реальности), мы никак не можем найти верную точку опоры. Мы подчас критикуем (и справедливо) эпоху Просвещения за то, что она утратила, а вернее, сознательно выбросила вон надличностные, т. е. «божественные» ценности, в угоду неограниченным правам Человека познавать и даже перестраивать весь мир, что было главным девизом эпохи Просвещения. Такое положение привело к атеизму, кое-где к сатанизму (фашизму), а в перспективе может привести к экологическому концу света. Но ведь нельзя отрицать успехи в научно-техническом прогрессе, как и достижения в области культуры и искусства. Было бы неверно отдавать предпочтение только лишь логическому, рациональному методу познания действительности, в то время как есть другой путь, на который нам указывает искусство, — путь эстетического, эмоционального опыта. Обе эти формы получения информации не противоречат друг другу, а только дополняют одна другую, хотя иногда создается впечатление об их взаимном исключении.</p>
   <p>Двойственность нашего сознания отметил Нильс Бор, когда сказал, что если мы попробуем анализировать наши переживания, мы перестанем их испытывать. В неоспоримости этого факта и заключаются все трудности, связанные с анализом видимого и знаемого в изобразительном искусстве.</p>
   <p>Никогда нельзя забывать, что в процессе визуального восприятия, будь то восприятие объекта или его изображения, обязательно действует обратная связь. На непосредственное сенсорное, рецептивное ощущение влияет ранее сложившееся перцептивное представление о том, что мы видим. Очень часто наше предварительное сознание настолько консервативно, что мешает видеть правильно, а точнее, можно сказать, что видение помимо нашего желания включает в себя и прежнее знание. Бороться с этим невозможно, да и не нужно, надо только научиться анализировать обе эти стороны единого процесса визуального восприятия. Механизм константности восприятия, о котором мы говорили в первой главе этой книги на примере ощущения пространства, объемов и цветов — одно из проявлений подобной особенности.</p>
   <p>Вполне возможно, что так называемая обратная перспектива на средневековых картинах — это следствие константности восприятия пространства и масштаба. Не следует забывать, что эта перспектива выглядит обратной лишь по сравнению с центральной перспективой, открытой Возрождением. Если предположить, что центральной перспективы еще не существует и о ней еще никто не знает, то изображение пространства так, как его изображали в Средние века и в Китае, совсем не должно вызывать удивления. При действии механизма константности знание о том, как в реальном (а не видимом глазом!) пространстве соотносятся между собой фигуры и архитектурные сооружения, о том, что дальний предмет или фигура «в действительности» нисколько не меньше фигуры, расположенной вблизи, мешает верно осознать сетчаточное изображение, где дальняя фигура намного меньше ближней. Все это приводит к тому, что пространство неминуемо должно изображаться именно таким образом, т.е. в виде обратной перспективы. Обратной только для нас, которые привыкли воспринимать пространство в виде центральной перспективы и для которых изображение в сильном бинокле или же видимое длиннофокусным объективом кажется непривычным.</p>
   <p>По отношению к цвету происходит то же самое. Можно вспомнить, как вначале публика была шокирована картинами импрессионистов, на которых цвет лиц в тени был фиолетовым, а на закате солнца — красным. А ведь художники просто изображали на этих картинах не знаемое, а видимое, т.е. саму действительность. И современная цветная фотография, телевидение и кино ежедневно подтверждают нам это самым убедительным образом.</p>
   <p>Мы раньше упоминали, что действие механизма константности при восприятии цвета предметов выражается не в том, что включается некий фильтр, который помогает определить правильный предметный цвет. В действительности происходит сложный процесс, идущий постоянно и с большой скоростью и протекающий так же бессознательно, как ходьба или дыхание; он, по-видимому, является одной из главных составных частей акта зрения вообще. Мгновенное и бессознательное сопоставление оттенков какого-либо предметного цвета (например, хорошо знакомого всем цвета лица) в тенях, бликах, полутенях и рефлексах позволяет нам безошибочно и быстро понимать тот эффект освещения, в котором данный предмет (лицо в нашем случае) находится. И наоборот, бессознательный анализ всей цветовой атмосферы безошибочно выводит наше восприятие на истинный цвет предметов, независимо от того, светом какого цвета они освещены, независимо от того, насколько велико в этом свете преобладание голубого или оранжевого по сравнению с нормальным белым светом. Вот почему хорошо освещенным считается предмет, на котором есть тени, полутени, блики и рефлексы. Изображение такого предмета более информативно (и с точки зрения цвета в том числе), чем изображение, полученное при вялом, малоконтрастном освещении. И дело, как видим, не только в том, что при достаточном контрасте лучше передается объем, фактура и пространство, но лучше передается и информация о предметном цвете.</p>
   <p>Оптимальный визуальный контраст — это одновременно и фактор качества изображения, фактор, ничуть не менее важный, чем резкость, разрешающая способность, зерно, величина светорассеяния, цветоделительные свойства и прочее. Иными словами, в этом факторе сливаются в одно целое техническая и эстетическая особенности понятия «качество».</p>
   <p>Говоря откровенно, проблема визуального мышления, т.е. путь, по которому сенсорная информация преобразуется в предметный смысл образа, как была вещью в себе пятьсот лет назад, так ею и осталась до настоящего времени. Однако это обстоятельство нисколько не мешает нам использовать особенности визуального восприятия в практике изобразительного искусства. Течение времени играет в нашей жизни огромную роль, потому что любой процесс протекает во времени. Мы научились его точно измерять, однако никто не знает, что такое время, и в повседневной жизни нам это не мешает.</p>
   <p>Явления последовательного и одновременного цветового контраста доказывают, что мы можем увидеть то, чего в действительности нет, и это происходит почти постоянно или, во всяком случае, чаще, чем принято думать.</p>
   <p>Однажды, сидя в вагоне метро, который в это время выехал на поверхность, я обратил внимание, что белые буквы, из которых была составлена надпись на стекле двери, воспринимались то светлыми, то темными в зависимости от того, какой фон мелькал за стеклом. Если фон был достаточно темный, то буквы казались светлыми, а если фон светлым — то темными, хотя освещенность внутри вагона при этом не изменялась. Было понятно, что это всего лишь визуальная иллюзия, что если инструментально замерить яркость этих букв, то окажется, что в обоих случаях она одна и та же.</p>
   <p>Но самое удивительное произошло потом, когда фон за стеклом расположился таким образом, что верхняя часть надписи разместилась на фоне светлого неба, а нижняя — на фоне темных мелькающих домов. При этом верхние половинки букв казались намного темнее, чем нижние, хотя за секунду до этого было видно, что написаны они ровной белой краской.</p>
   <p>Впоследствии приходилось много раз наблюдать подобное явление на других объектах, например на листьях комнатного растения, стоящего возле окна. Те листья, которые проецировались на фон светлой улицы за окном, казались почти черными, почти бесцветными, а те, которые проецировались на фон переплета оконной рамы, имели яркий насыщенный зеленый цвет. Свет с улицы и свет изнутри комнаты одинаково освещал и те и другие листья (был пасмурный день), однако визуальная яркость и тех и других настолько различалась, что трудно было поверить, будто все дело только лишь в яркости фона, на который они проецируются, причем в пределах единого кадра внимания. Можно было бы назвать это двойной светлотной адаптацией в пределах одного объекта.</p>
   <p>Двойная светлотная адаптация используется в живописи как выразительный прием. Например, импрессионисты, стремясь передать непосредственное впечатление от действительности — «impression» (или, употребляя нашу терминологию, не то, что знаемо, а то, что видимо), открыли и широко использовали этот прием в результате внимательного анализа процесса визуального восприятия. Яркие краски импрессионистов — это не просто новое формальное завоевание, а следствие того, что при разной адаптации разных участков одного и того же объекта цвет в этих участках может быть выведен в такой уровень визуальной яркости, что он приобретет гораздо большую насыщенность. В результате этого весь цветовой строй картины будет гораздо точнее передавать перцептивное представление об объекте, чем, скажем, протокольная цветная фотография, в которой возможен лишь один уровень светлотной адаптации, наилучший лишь для одного участка объекта. Правда, используя серый оттененный фильтр перед объективом, можно, как уже раньше указывалось, исправить это положение. Очень часто на пейзажах у импрессионистов земля и небо выражают разные уровни светлотной адаптации.</p>
   <p>Ф. П. Решетников, ученик Н. П. Крымова, в своих воспоминаниях описывает такой случай: «Я помню, что с одним доказательством Николая Петровича ребята согласиться никак не могли. На одном этюде крупным планом был изображен телеграфный столб. Верхняя его часть, приходившаяся на фоне светлого неба, была написана темнее нижней половины, которая была окружена темными строениями и кустами. Николай Петрович сделал замечание, что это написано неправильно. Так будет казаться только тогда, когда мы будем смотреть на эту часть столба на фоне неба совершенно изолированно. Если же смотреть на весь пейзаж в целом, сравнивая все в отношениях, то верхняя часть столба, высветленная воздушной средой, на самом деле окажется светлее нижней части его. По ту сторону дороги оказался похожий столб, который так же своей верхней частью маячил темным пятном на фоне неба. Николай Петрович обратил наше внимание на него. Чтобы ясней было видно, пришлось всем сойти с террасы. Но ребята упорно не хотели соглашаться, что в натуре верх столба светлее низа. Тогда Николай Петрович, вернувшись на террасу, попросил грунтованную картонку и палитру с красками. Он был немного раздосадован и хотел во что бы то ни стало наглядно доказать свою правоту. За несколько минут он написал столб и общую тональность, которая его окружала. Для неба он чуть протер грунт голубовато-желтовато-серым, и получилось точное совпадение цвета и тоновых отношений. Затем, показывая на этюд, он спросил у ребят, какая часть столба им кажется темнее. Ребята, всмотревшись внимательно, все же продолжали настаивать на верхней. Николай Петрович раскатисто захохотал, как Мефистофель, и попросил у меня два листочка белой бумаги. На его этюде, так же как и в натуре, верх столба действительно казался темнее. Но так только казалось. Он положил с обеих сторон столба по листу белой бумаги так, что столб целиком оказался на белом фоне. Затем он пригласил всех посмотреть и определить, какая часть столба темнее. На этот раз было совершенно очевидно, что верхняя часть светлее».<a l:href="#n_60" type="note">[60]</a></p>
   <p>Подобная двойная светлотная адаптация зрения в пределах одного объекта внимания встречается на каждом шагу, только мы ее не замечаем, потому что так устроен наш зрительный анализатор. Замечательно то, что если подмеченную иллюзию снять на пленку, то мы ее увидим и на экране. Но не потому, что сквозной кинематографический процесс зафиксировал в позитиве эту иллюзию, а, возможно, потому, что при рассматривании позитива она возникла точно так же, как она возникала при рассматривании самого объекта! Случай, описанный Ф. Решетниковым, это убедительно доказывает и наводит на очень глубокие размышления по поводу значения в изобразительном искусстве видимого и знаемого.</p>
   <p>Что мы изображаем: действительность или наше представление о ней? И как в этом контексте понимать пресловутую трансформацию реальности под влиянием авторского видения? И что такое изобразительно-выразительные средства, если не сознательное и целенаправленное использование дистанции между видимым и знаемым, дистанции, которая ощущается зрителем в момент восприятия им произведения изобразительного искусства? Всевозможные аберрации формы, пространства и цвета под влиянием таких приемов, как ракурс, изменение перспективы, контраста и цветности освещения иногда подчеркивают, а иногда скрывают для зрителя разницу между тем, что он видит, и тем, что он знает об объекте, изображенном в рамке кадра.</p>
   <p>Произведение изобразительного искусства не предназначается для инструментального анализа, оно создается для зрителя, для визуального восприятия, поэтому вышеупомянутое расхождение между тем, что мы «видим», и тем, что мы «знаем», может быть усилено или даже утрировано (что мы и наблюдаем в так называемом авангарде). Однако, так или иначе, оно всегда является сущностью изобразительного приема, особенно если иметь в виду его формальную сторону.</p>
   <p>Возможно, что следует согласиться с Гиббсоном, который утверждает, что признак эстетического (т.е. искусства) — это выразительность формы, а содержание произведения искусства - это эмоции. Эмоции, а не сюжет…</p>
   <p>В этой главе мы затронули очень важный вопрос, на который, в сущности, нет и не может быть ясного и однозначного ответа, потому что каждый художник, каждый автор изображения решает эту проблему по-своему. Мы попытались показать, как, с одной стороны, технология воспроизведения цветного изображения зависит сначала от восприятия объекта автором этого будущего изображения. С другой стороны, как восприятие готового изображения этого объекта зрителем связано с его представлением об изображаемом объекте. И с третьей — какое место во всей этой цепочке занимают технические средства воспроизведения, на что они влияют и от чего они зависят. Таким образом, выбор и применение выразительно-изобразительных средств есть результат системного подхода и выражается в стремлении одновременно и взаимообусловленно решать все сложные задачи, которые ежедневно возникают в практике изобразительного искусства. Так называемой теории изображения, по существу, еще нет, но она необходима как основа теории художественной формы. Но только в том случае, если это вообще принципиально возможно… Загадочный и труднодоступный мир нашего сознания активно сопротивляется какой-либо объективизации и унификации в научном смысле, потому, что форма существования сознания — это нечто субъективное и индивидуальное.</p>
   <p>Эстетическая оценка художественных явлений, которая является конечной целью всякого искусствоведческого исследования, предполагает суммарную оценку всей сложной системы выразительных средств, влияющих на восприятие изображения как чего-то целого, органически единого. Всякое эстетическое впечатление вызывается системой определенных элементов, которые на данном уровне сами по себе не имеют эстетической значимости и лишь в совокупности со множеством других элементов ее обусловливают. Например, впечатление пространственной глубины изображения на плоскости экрана само по себе не содержит художественного качества, так же как контраст цветов или другие моменты. Но в целостном восприятии всего произведения каждый из них выполняет определенную эстетическую функцию.</p>
   <p>Возможно, то, что мы называли теорией изображения, должно превратиться в нечто вроде науки, которая изучала бы закономерности построения изображения на плоскости вообще, независимо от его художественных достоинств (наподобие того, как это делает гештальтпсихология).</p>
   <p>Конкретно проблемами такой науки могли бы стать такие вопросы, как роль цвета в создании пластического единства формы и пространственной глубины, построения перспективы, а также подобия цветовой гармонии, гармонии музыкальной (чему уделял большое внимание композитор Скрябин).</p>
   <p>Когда- то Альбрехт Дюрер писал: «Пусть никто не считает, что я столь безрассуден, чтобы надеяться создать здесь такую удивительную книгу, которая возвысила бы меня над другими… Но все же, хотя я и опасаюсь неудовольствия со стороны некоторых, я решил искренне и от чистого сердца поделиться со своими читателями теми небольшими познаниями, какие даровал мне бог. И особенно с молодыми, жаждущими знаний учениками».<a l:href="#n_61" type="note">[61]</a></p>
   <p>Точно так же и я охотно допускаю, что не со всем тем, что говорилось в этой книге, читатель будет согласен - тем лучше; значит, вопросы были поставлены правильно, а ответы каждый должен находить сам.</p>
   <p>Старая шутка гласит: «Если вы хотите в чем-нибудь хорошенько разобраться, то нет лучшего способа, как написать об этом книгу».</p>
   <p>Именно так я и поступил.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Цветные иллюстрации </strong></p>
   </title>
   <p><emphasis>Илл.5. Соотношение фигура-фон.</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic60.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл.18А. Фильтр Жарова.</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic61.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл.18Б. Новодевичий монастырь.</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic62.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл.18. Новодевичий монастырь.</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic63.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл.19. Предметный и аппертурный цвета.</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic64.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл.20. Трава на опушке леса имеет все оттенки зеленого цвета: от темного до почти белого в солнечном блике.</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic65.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл.21. Множество цветовых оттенков на опавших листьях - это следствие не только разнообразия их собственного цвета, но прежде всего - различных условий освещения, разных для каждого листа за счет его положения по отношению к источникам света (солнцу и небу).</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic66.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл.22. Количественный контраст. Фиолетовый блик на линзе служит цветовым акцентом.</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic67.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл.23. Большой канал в Венеции (оттеночный контраст).</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic68.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл.24. Малый канал в Венеции.</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic69.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл.25. Гобустан.</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic70.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл.26. Разница между белым и черным за счет различия коэффициентов отражения (“r”) между свежевыпавшим снегом и стволами деревьев.</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic71.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл.27. Разница между белым и черным за счет различия в величине освещенности снаружи и внутри помещения: внутренность комнаты кажется почти черной, цвет ощущается только в пятне света от люстры на потолке.</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic72.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл.36(а и б). Уменьшение контраста изображения как побочный эффект от использования насадки, изменяющей оптический рисунок: а - без насадки,</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic73.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>б - с насадкой (диффузионом).</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic74.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Уменьшение контраста изображения как побочный эффект от насадки «Star Effect». а - снято без насадки,</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic75.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>б - с насадкой.</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic76.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл.38. Насадка, изменяющая оптический рисунок изображения: ореол вокруг cветлых участков и “эффект растра”.</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic77.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл. 35. Соотношение интервала яркостей объекта и его изображения.</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic78.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл.43. Различные варианты экспонометрии.</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic79.jpg"/> </p>
   <p><image l:href="#pic80.jpg"/> </p>
   <p><image l:href="#pic81.jpg"/> </p>
   <p><image l:href="#pic82.jpg"/> </p>
   <p><image l:href="#pic83.jpg"/> </p>
   <p><image l:href="#pic84.jpg"/> </p>
   <p><image l:href="#pic85.jpg"/> </p>
   <p><image l:href="#pic86.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл.44. Порт Кадис в Андалузии. Каждый насыщенный цвет, будь то цвет рыбачьей шхуны или даже ржавчины, располагается на “своем” светлотном уровне, это хорошо ощущается, благодаря присутствию белого в кадре.</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic87.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл.46. Рынок во Флоренции. Распределение тональностей и различные степени разбеливания цвета в зависимости от направления освещения: а - “лобовое”,</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic88.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>б - боковое.</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic89.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл.47. Канал в Венеции, снятый “по солнцу”: цвет всех предметов меняется в зависимости оттого, освещены они солнцем или находятся в тени.</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic90.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл.48. Тот же канал, снятый в то же время, но “против солнца”: все предметные цвета объединяются за счет дымки, создающей воздушную перспективу. В ярких бликах цвет полностью разбеливается, а вода канала имеет совершенно другой цвет.</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic91.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл.49. Зимние сумерки.</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic92.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл.52. Выбор опорного белого цвета в интерьере. Кадр “а” - снят на “ДС” без всякого фильтра.</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic93.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Кадр “б” - с голубым фильтром “82С” (-45), корректирующим цветовую температуру с 3800К до 5500К.</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic94.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл.54(а,б). Изменение предметного цвета (цвета зелени на переднем плане) в зависимости от контраста и спектрального состава освещения: а - солнце за облаками,</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic95.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>б - солнце вышло из-за облака.</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic96.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл.55. Арасена. Испания. На белой стене и автомобиле хорошо читаются рефлексы от голубого неба.</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic97.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл.56. Один и тот же объект, снятый разными объективами, имеющими, однако, сходную величину светорассеивания и одинаковую формулу цветности: а - Флектогоном 50мм,</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic98.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>б - Зоннаром 180мм.</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic99.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл.57. Одно и то же место, снятое разными объективами, имеющими разные формулы цветности и разную величину светорассеивания.</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic100.jpg"/> </p>
   <p><image l:href="#pic101.jpg"/> </p>
   <p><emphasis>Илл.59. Улочка в Риме. “Сдвинутость” колорита в сторону холодных тонов позволила получить почти бесцветное изображение. При съемке на пленке “ЛН” использован конверсионный фильтр 85С вместо 85.</emphasis></p>
   <p><image l:href="#pic102.jpg"/> </p>
  </section>
 </body>
 <body name="notes">
  <title>
   <p>Примечания</p>
  </title>
  <section id="n_1">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>Цит. по: Юренев Р. Сергей Эйзенштейн. Часть 1, 1889-1929. М., 1985, с. 34.</p>
  </section>
  <section id="n_2">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p>Роуз А. Зрение человека и электронное зрение. М., 1977, с. 94.</p>
  </section>
  <section id="n_3">
   <title>
    <p>3</p>
   </title>
   <p>Грегори Р. Глаз и мозг. М., 1970, с.27.</p>
  </section>
  <section id="n_4">
   <title>
    <p>4</p>
   </title>
   <p>Арнхейм Р. Искусство и визуальное восприятие. М., 1974, с. 288.</p>
  </section>
  <section id="n_5">
   <title>
    <p>5</p>
   </title>
   <p>Там же, с. 383.</p>
  </section>
  <section id="n_6">
   <title>
    <p>6</p>
   </title>
   <p>Волков Н. Цвет в живописи. М., 1965, с.71, 72.</p>
  </section>
  <section id="n_7">
   <title>
    <p>7</p>
   </title>
   <p>Там же, с. 72-73.</p>
  </section>
  <section id="n_8">
   <title>
    <p>8</p>
   </title>
   <p>Цит. по: Лосев А. История античной эстетики. Аристотель и поздняя классика. М., 1975, с. 323.</p>
  </section>
  <section id="n_9">
   <title>
    <p>9</p>
   </title>
   <p>Альберти Л. 10 книг о зодчестве. Т.2. М., 1975, с. 31.</p>
  </section>
  <section id="n_10">
   <title>
    <p>10</p>
   </title>
   <p>Там же.</p>
  </section>
  <section id="n_11">
   <title>
    <p>11</p>
   </title>
   <p>Леонардо да Винчи. Книга о живописи Леонардо да Винчи, живописца и скульптора флорентинского. М., 1935, с. 141.</p>
  </section>
  <section id="n_12">
   <title>
    <p>12</p>
   </title>
   <p>Там же, с.134, 142.</p>
  </section>
  <section id="n_13">
   <title>
    <p>13</p>
   </title>
   <p>Там же, с.150.</p>
  </section>
  <section id="n_14">
   <title>
    <p>14</p>
   </title>
   <p>Ньютон И. Лекции по оптике. М., 1946, с. 144.</p>
  </section>
  <section id="n_15">
   <title>
    <p>15</p>
   </title>
   <p>Теория де Пиля излагается по кн.: Миронова Л. Цветоведение. Минск, 1984, с. 109.</p>
  </section>
  <section id="n_16">
   <title>
    <p>16</p>
   </title>
   <p>Там же.</p>
  </section>
  <section id="n_17">
   <title>
    <p>17</p>
   </title>
   <p>Там же.</p>
  </section>
  <section id="n_18">
   <title>
    <p>18</p>
   </title>
   <p>Там же, с. 110.</p>
  </section>
  <section id="n_19">
   <title>
    <p>19</p>
   </title>
   <p>Цит. по: Мороз О. Ньютон и Гете. - «Наука и жизнь», 1977, № 4, с.113.</p>
  </section>
  <section id="n_20">
   <title>
    <p>20</p>
   </title>
   <p>Гете И. Избранные сочинения по естествознанию. М., 1957, с. 261.</p>
  </section>
  <section id="n_21">
   <title>
    <p>21</p>
   </title>
   <p>Крымов Н. Художник и педагог. Статьи, воспоминания. М., 1960, с. 16, 17.</p>
  </section>
  <section id="n_22">
   <title>
    <p>22</p>
   </title>
   <p>Там же, с. 25.</p>
  </section>
  <section id="n_23">
   <title>
    <p>23</p>
   </title>
   <p>Эйзенштейн С. Избр. произв. в 6-ти т. Т. 2. М., 1964, с. 234.</p>
  </section>
  <section id="n_24">
   <title>
    <p>24</p>
   </title>
   <p>Цит. по: Волков Н. Цвет в живописи. М., 1965, с. 66.</p>
  </section>
  <section id="n_25">
   <title>
    <p>25</p>
   </title>
   <p>Цит. по: Дворниченко О. Гармония фильма. М., 1982, с. 109.</p>
  </section>
  <section id="n_26">
   <title>
    <p>26</p>
   </title>
   <p>Леонардо да Винчи. Книга о живописи, с. 150.</p>
  </section>
  <section id="n_27">
   <title>
    <p>27</p>
   </title>
   <p>Там же, с. 147.</p>
  </section>
  <section id="n_28">
   <title>
    <p>28</p>
   </title>
   <p>Там же, с. 134.</p>
  </section>
  <section id="n_29">
   <title>
    <p>29</p>
   </title>
   <p>Там же, с. 145.</p>
  </section>
  <section id="n_30">
   <title>
    <p>30</p>
   </title>
   <p>Там же, с.148.</p>
  </section>
  <section id="n_31">
   <title>
    <p>31</p>
   </title>
   <p>Альберти Л. 10 книг о зодчестве, с. 54.</p>
  </section>
  <section id="n_32">
   <title>
    <p>32</p>
   </title>
   <p>Зайцев А. Наука о цвете и живопись. М., 1986, с. 27.</p>
  </section>
  <section id="n_33">
   <title>
    <p>33</p>
   </title>
   <p>Там же, с. 30.</p>
  </section>
  <section id="n_34">
   <title>
    <p>34</p>
   </title>
   <p>Там же.</p>
  </section>
  <section id="n_35">
   <title>
    <p>35</p>
   </title>
   <p>Крымов Н… Художник и педагог. Статьи, воспоминания, 1960, с. 18.</p>
  </section>
  <section id="n_36">
   <title>
    <p>36</p>
   </title>
   <p>Цит. по: Зайцев А. Наука о цвете и живопись. М., 1986, с. 9.</p>
  </section>
  <section id="n_37">
   <title>
    <p>37</p>
   </title>
   <p>Там же, с. 15.</p>
  </section>
  <section id="n_38">
   <title>
    <p>38</p>
   </title>
   <p>Головня А. Свет в искусстве оператора. М., 1945, с. 11.</p>
  </section>
  <section id="n_39">
   <title>
    <p>39</p>
   </title>
   <p>Рисунок, живопись, композиция. Хрестоматия. М., 1989, с. 101.</p>
  </section>
  <section id="n_40">
   <title>
    <p>40</p>
   </title>
   <p>Пелль В. Техника и технология киносъемочного освещения. М., 1987, с. 158.</p>
  </section>
  <section id="n_41">
   <title>
    <p>41</p>
   </title>
   <p>Ржезников А. Что такое живопись. - «Искусство», 1940, № 4, с. 71.</p>
  </section>
  <section id="n_42">
   <title>
    <p>42</p>
   </title>
   <p>Рисунок, живопись, композиция. Хрестоматия, с. 92.</p>
  </section>
  <section id="n_43">
   <title>
    <p>43</p>
   </title>
   <p>Там же, с. 107.</p>
  </section>
  <section id="n_44">
   <title>
    <p>44</p>
   </title>
   <p>Цит. по: Зайцев А. Наука о цвете и живопись, с. 95.</p>
  </section>
  <section id="n_45">
   <title>
    <p>45</p>
   </title>
   <p>Хрестоматия. Рисунок, живопись, композиция, с. 101.</p>
  </section>
  <section id="n_46">
   <title>
    <p>46</p>
   </title>
   <p>Там же, с. 89.</p>
  </section>
  <section id="n_47">
   <title>
    <p>47</p>
   </title>
   <p>Набоков В. Лекции по русской литературе. М., 1996, с.185.</p>
  </section>
  <section id="n_48">
   <title>
    <p>48</p>
   </title>
   <p>Рисунок, живопись, композиция. Хрестоматия, с. 108.</p>
  </section>
  <section id="n_49">
   <title>
    <p>49</p>
   </title>
   <p>Эйзенштейн С. Избр. произв. в 6-ти т. Т. 3. М., 1964, с. 497, 495.</p>
  </section>
  <section id="n_50">
   <title>
    <p>50</p>
   </title>
   <p>Там же, с. 493, 495.</p>
  </section>
  <section id="n_51">
   <title>
    <p>51</p>
   </title>
   <p>Вопросы современного киноискусства. Сб. М., 1990, с. 62.</p>
  </section>
  <section id="n_52">
   <title>
    <p>52</p>
   </title>
   <p>Гинзбург С. Очерки теории кино. М., 1974, с. 49.</p>
  </section>
  <section id="n_53">
   <title>
    <p>53</p>
   </title>
   <p>Цит. по: Дворниченко О. Гармония фильма, с. 13.</p>
  </section>
  <section id="n_54">
   <title>
    <p>54</p>
   </title>
   <p>Там же, с. 15.</p>
  </section>
  <section id="n_55">
   <title>
    <p>55</p>
   </title>
   <p>Там же, с. 27.</p>
  </section>
  <section id="n_56">
   <title>
    <p>56</p>
   </title>
   <p>Там же, с. 29, 30, 31.</p>
  </section>
  <section id="n_57">
   <title>
    <p>57</p>
   </title>
   <p>Миннарт М. Свет и цвет в природе. М., 1959, с. 179.</p>
  </section>
  <section id="n_58">
   <title>
    <p>58</p>
   </title>
   <p>Зайцев А. Наука о цвете и живопись, с. 71.</p>
  </section>
  <section id="n_59">
   <title>
    <p>59</p>
   </title>
   <p>Рисунок, живопись, композиция. Хрестоматия, с. 104.</p>
  </section>
  <section id="n_60">
   <title>
    <p>60</p>
   </title>
   <p>Крымов Н. Художник и педагог. Статьи, воспоминания, с. 185.</p>
  </section>
  <section id="n_61">
   <title>
    <p>61</p>
   </title>
   <p>Рисунок, живопись, композиция. Хрестоматия, с. 17.</p>
  </section>
 </body>
 <binary id="pic1.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic2.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic3.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic4.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEARABEAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic5.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEARABEAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic6.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic7.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEARABEAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic8.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic9.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic10.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic11.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic12.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic13.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic14.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic15.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic16.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic17.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic18.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic19.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic20.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY
GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/wAALCAD9ALQBAREA/8QAHwAA
AQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAAAgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQR
BRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkKFhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RF
RkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWGh4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ip
qrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/9oACAEB
AAA/APqiiiiiiiiiiuW8feJH8JeGp9cZLd7SydGu1kk2N5OcHyuxl5AVTgE8ZFeTLqfgvxJ8
VLPUrXULuDTb61f7Q813dWMa325UjWPlNk5QNkZ+ZdpA5LH0eLwdqUNuyaL438QQwyytPunM
F6QGA+VHmjZtnHTJqabQfF8li9v/AMJlCjvGU89NJUSg4xvH7zbnv0rK8O6Z468I6HaxX+rQ
+LBCpWZJYmhudo6FJMtvO3s4yTj5q6fQvFela5K9pbXQg1OMssun3BEdzHhipzHnOOPvD5T2
NdHRRRRRRRRRRRRRRRXO+LfEkPh+0gVIZb7VLxvJsNOgI826lxnAz91QOWc/Ko5NebfFa0vL
DwNLr/jTWI2v4LqyeCxtpDHZQusybgin5pGYb/nfO37wVdma41vBl34/8M+O9V0C5uLmO/8A
EZlgsyVSz1K3iKfMrHGPm35lQ87Mc12+peB9Q8NeSvhiK/t9J5xJpF2wurHPzP8AuJD5NxH8
irnb5uNuA+K0bjxnqei+FLrxN/a+ieIfDlkGaaa3R4rrqMIVG5PMG5QVIT/gHbZ8NfE7QNbi
s3b7Zp32r5YjexBULbVOwyIWRH5HyMwb2ql4bvdD+Jdndx65pFr/AGzo9z9muY0feYJVOQ8M
y4bY3YjHcGrd7p3iLwtaXl9pmvrqdjEGma01vqiAAlUuEGV4VuXD/eyeh3WfhR4zl8eeEY9d
l0ybTRNPIkccrbg6BvldTgZGP1BrtaKKKKKKKKKKKKzdZ1fT9DsWvdWu4bS1VlQyTPtG5jgD
6k14rc+KNb8Q/FK9h8K6JLHqcukwjTr/AFlGgSwgfe0kwh2Fm3uqJzjlR/DnPeeHvh1b292N
V8WXjeJ9fVsrfXkQRIh2WOEHYgGXPTPznmu9jRIkCIoVFGAAMACn1538UPh3b+LNH1b+zZP7
O129t1tvtiu6LImRuSRRw4IGOmeF9BWnqng5JLdbrSWtrTXlhjhe5eDfHdKnRJ48/On47h2P
rw2m6do/hq5tNP0ywh8I+LRcSPZRmQva6qNwMkMbs3Mb8YQ4aNmBC/3r+u+J7Hx5f2ngmzEs
d5MzSa5aSRkPa20e3ejdvnYooIzwfevVLaCK2giht40ihjUIkaLtCgdAB2FT0UUUUUUUUUUV
5n4t+I9rb6vL4f8AD93Yzaur+RNLI7S/ZZWB2KsEYaSZ+pKqNoCne61S0OG6mvoNXg8KaprW
pPKF/tTxDJHavAAz/NHCQTCg3n7iBiG53EVQ+CmgXl34q8ReLtdnC+IWml0i/t4UPlF45Qyv
vPXEflINm1cDkbs17RRRRRWfrFjYahYywatb289pjLrOoKD356fWvne08J32mfErSfH3hBbW
TRbqR9Ps4L67mcSIE2RlZTvKJJhgnUD5OMH5fV/C/jW4174halo3kCG2stOhmngljZJ7S5Z2
yj54cMm1gy9vrXoNFFFFFFFFFc/ceMfDFrefY7nxJo8N3jPkSX0avj/dLZrivHfjTTtWvtF8
LaRqWY9adVu72zmG+CB2KKE+YHe7jZxnYN7EcV3eiaBonh23SPSNOsrCMIkIaKIIzAcKrN1b
8a2q868B+ZafEj4gaYEK2Zntb6EDcwV5IQJPYZKZxweTxjaT6LRRRRXkfx+tdZbQYb+y8TnR
9JhZYb6z8kMbtHcLtDdd3bb0O4813/iuwS58M3cMWIJIIvNt5FQN5EiDKMo9iBXk37K17rGv
aBrPiTXbtbm4u50tvNJPmSeXvbLj7v8Ay2Cjb/CgHavdqKKKKKKKK4/xH4kvLfV30Pw9aQ6j
rv2T7aYZ5vJjjjL7FZj3BIcfLkjbz1Fcx8GvBGoeG7PV7PXtJ0qCxe6+0WFtCyz+SHyXTeUU
sAem7JA4yao3GoWnh74v6npEuiWWo3GoW0Gq6THaQRrcJLhYJF3HhRiIPvyuFVsbjWR49jn8
TW6W+paodT8VWUiXlt4c0dRPaQSxuTi5JHKnGwtIVUZ4X+97nZtNJaQNdRCGZkBkjDbwpxyN
3f6145rHiE2GmeNL/SZ44PEV5r6Q6bbxzJ5t88PkQbAhc5BKSIeBgZOOM16L4T8SLrKy2eoW
0mn69aKgvbB2BaMsPvoR9+MnOHHpztIKjp6K53XPGXh7Q5vI1LVrWG63rGLZW3zFiuQPLXL9
OelZ8fje3upXXTdF8Q30IQsJ49PeKN8NghTJs+b/AA4rz/45S654q8Dx6fB4VntXl1CD7LdX
ksTPE4fhkjBJ3n7mDxhzzXU+PdSg1b4WWws7uS5stdNrYm5DKpMM7ojucLgfIzbsDjJ9KufB
3T2svBsdzJEkE+q3VxqbRozFUE0pKAZH/PPZ9Tk89a72iiiiisXxLptzq2kTWtlqV1pl3uSS
C7t+sbowYbl/jQkYZD95SRx1qLwrrMuq6aRfRiDV7RhBf26qyrHMAN2zd1RvvI3dSPet+vJP
iPbXk3xa8DDSLmSK/uLa/gnKfN5FuVTMnbkHpn+LHXG0y+BdQ8T654aOiQSajpt1pk8lnc6z
qcAlkkVJCE8tTjzJDHsLSOuAT0c5x5p4P0rTvFvjfxL4c8Tanr80lzdTajot3PMEM8RV4fMV
wokYbUYAZ8vaDgDv3mtavrnwt8JpaT22mDTBLBbQ6xZWQSCzDzBGe5gVwflQggpwzcHGRnrH
+Hun6hA8fijUtV8RqSpaPULjEG4HOfJiCRnnH3lOMfXOV8BYLWX4fWWqCxs4Ly4ur8vJBAqf
evJPlGP4flQY/wBkeldL4t8OSarcWOqaXMLLxBpxLWlywyjo334ZR3jfHPccMORVdfHGlx+G
rvU74taz2UotLuzHzyx3O4AQhf4izEbD0YMG6UkWka3ro8/xFfSWFnIg/wCJVp8m3HtLOPnY
84ITavHetrw94e0nw7YLZ6Fp1tYWqgDZBGF3Y7t6n3PNbFc9480qTWfB+rWNuW+0yQF4CM/L
Mnzxnjn76r0r59+JGp32nWPhX+x5kPhvxZcvMmmyb42s7mZQHwQATEGkd9mB85OdwO2vpfS7
RLDTrWzj2+XbxJEuBtGFGOnarlFFFFFFcX4ys7nTbqLxTo1s899ZpsvLZG2i7tSRv+rpjenf
hl/jrV1PxNpNh4Vk8RPeRy6UIhMk0ThlkDYCBOxLMVA9zXCeDdKvB8ShqGugSa3daSb24dUK
iJnlVI4VH8KoiYwTyS7dzWx8afEZ0Pwg9vbieW/1ORbKK3tXxcOjf65o/dY9xzxjg5FcVpen
+D9T8F2HiTW7km5vLmG30x9NSRJ7B49yQWdso+dSnz5GMFi7H5cYk1vWPF1z4X1DSPFWmPbe
H9TSa2OtaksYns4DwWuIYNyb9pbY4KJkDIHU9PZPH8PRpwtJZrvwTcQxotwZfNFjJtUI64H+
pkHp8qt0xvxTPgTOln4Un8NT+ZDrWiXU6X9rIuGiM00k0ZHUFWR+GHWvT68w+L3gebxLFp93
otrGdQW+tftqsVAuLWOXeVfPXB+Yd+o/iIr0+iiivA9Q0Jbv4lal4O1GaK2QaZeT6BMUZpP9
JZGl+bJX920TcEZIf8T6r4B19fE/he01DY0V2AYry2f79vcp8ssTjjlXB7Dse9dPRRRRRRRX
j/hHTxefEHUNE+0qdB8MXH2ywt1TAaaYPlemHSFvMUd1c89AK6LQdStZ/iT41lm3QjSbeztp
JppfkCmNpmYei4cdf7pPen+DLSfWtZuPGGpAjz0NvpcDon7i13cP03BpOHPPTZ9B5voXw4il
1DXdL0/UJNG8SaPrf9o2ptpXSO6tXfzImmjTCvw80WVwy7cfd4PvN9LbQWcst9JDHaqn7x5m
AQD3zxivCtR8S6foV7f23g/TtQ8ReDLmNodQtI4m/sy03jH7ic/IqHeu9FygD7xjawrqPhBo
lxYa/rZ1u6tpdd02GDS5Ra7yJIVHmRyu7/NI5R1TcenlsB3r1eiiud8C+J7Xxl4ZtdasI5I4
Z2kXy5PvoUdkIb0PFdFRXz74k0K71fxX4g+IPh5xNr3hfUzaw2xfYlxbwwK00Xch282QD6eh
GOp0nxdpq3ll4t0SS6l8K+IHWHUCw2Jp1zwEldOqb8hHPT7j5xyfWaKKKKKK53xvrf8AYHhu
7uoSpv3HkWUJxme5f5YkUEjJLkfrXLWnh4+FPFPgsWt2JRJDc6ZcvIuHuCym5yvHHzxucbuh
78kcprWuxX99caNqRaTTdW8QTxam3mxoBHErRw2204YeZ9mzkkcK5zhgK72L4k6HJ4Y0XVw8
8surwpLaafbp5t1IT1UIP7p+Un7o9a4fxhNr/wDwnPhvxNLaw+FbK7V9EN7K6T3oE214/Mj/
ANWmHQgfNJtLkkVavv8AhCbbU4LfVp5fG3iGGFpDJeXMUyQAbuXBKwQ8gjpu+taifEzQrvVL
/wAOeMJNGtRc2nmJHFe/ao54XXa6O2wLuxztGcq3+ya8w0rxaLG706/tde0bTfFWlWraXdPq
4k+w6na7wYWW4TOZAmOSd+4P8uM17H4c+I+m3j2dprk1hp+oXRf7O8N4k9rdhTjdFOPl+bqE
bD4/hrt2uoEt/PeaNYcBvMZgEwenNcre/EPw5BewWdrevqV3cEhINNha6Y4XcT8mRjArzP4M
2fiHR5fFl1onh+aSG81N4y+p6isILpK4eXyURyjfN8wHXYuK6fwd8XbG++1Wfi2zuPDut2k7
wzQzRSNA2N20rLsxyB/FgnHGa3tV+Jvhaz0TU7201rTbyexgeU2i3aJI5VchMHkbuOcYrP8A
gXf6lqfg+7vdatYbS9uNSuZnhgmEirvfeOhOPvceq7T0IrldT8LNpfjDULG0hmaxuLd5Bpe4
SR6xYHYs0G1nG2aF3Yxvx8siJnYvHU/CvxdHqEK6Ff6tHqV9FAJ7O+AKf2ha5Kq+Dz5iFSki
9VcV6VRRRRRXDa1OdQ+KHh/Syu6Gxs59Uky5A35WGPj+I/PL9Priub/aU1O00v4dJLJqLWN1
HewTW7xOgudySDc0KsRlgD27H0rwGy+IWja38EdX8N6jaiTxVcyzXdxeyQea1wy5kE2QM78A
R/7K5fOARXrPgvwb4P1XwbpWr/DzUJtNklQ2ssEuo3CJeybMvbO+VdG3/NujA6btjDFXte8A
eDfGEB8Oajp8vhvxNNvmh3SGZpNm0M8bsdsq+vR/vHjO49Bo2gweD9LtdL1vwtpd/pVouE1K
wsEY/dKF5rfG4OU+86b925uAK2p7L4faVb2nix7Xw9aw26tJb6lHHGoI2k/I4+/8ucYz3xUF
v8Tvh7e20UK+JdIeGSJnETyAKETrlT93pwD+FcRrlx8JfE+k6nbaZ4msdKuNV+SSS1umgMrv
lFLwnAf7/cfdzyBzXNHS/DXw6l0NdY8Z2/ijwYz/AGT+y7udZFtpjt3ThEJDoNz5Qj5RIPvd
a9z1rxR4a8KaHcandXllbWEUSXLeRgl0dsIyonXceAa8t8NfEzw34KvdV8I2t+NXuBfL/ZSQ
3IlFwZ8MweY4RD5xcvk/x/KP4ay18WeLfEnhbxFHefETw14e1e1v57eO2j8uM5T/AJZec5+5
gZDqN3XLcEDrPAPjfwh4z+HVnc+J7/w9Fqd5A8F/FcPDG5k+452P/eyp9PnFc34XuvBWiRNo
9vrCaf4o0fzLW21DSEe5e7tl+eJ5UhVhN8jrvRx99Gxt+U10Gi+KLn4j/CseJNNtYH8TaPO9
1bR229d8sJPyhfvBZo9yYy3DkZyK5rxppL+JtE0T4j+DYriKHzV1J4ILb/SYpRkORsOXR9ux
0X/fycFW968P6rBrmhWGq2hBhvIEnTDBsBlzjIrToooorzf7fZeH/iT4t1LU/PhjbTbEh/4H
AeZAqj+Jy7hR9cD+Kvm79pQ6lr982v6nfWcCWbx6Wmk728yCUp5zgf38B49z4UZbZzsUtB8H
7zQ5PDS+G/F2karPb6qzvZQWgjtoL+RD96SdnUl0IwoyEHcEtXZeBPh94j1/wZoWnaxBdy6P
aNHeQQ2zwSRNJvJV1naZvkKM24Rgc16Bc+H/AIi6hpyWE62t1pEMoZ4dYlR7yTB3Bo5IuEZD
jaSc991Zmh+JviTca/aeG5Lmz03UJ4Fmg/tq3JlZEbEgJjQJI+F3/IcYYBirVcsPhf4nXx5p
uvS+KNHstQtInzb2enfK4YbXYoXC5b5QXVUzj6U+5tNSTxRbX/xH1a50rUNKEw03VtPtY47B
0fHzPIwcocfKY5Nq/wB3d1r0O38Sy6TZWaeMGtbeadmRb60Dmyk/ukuf9TkdnOM8B2rotU06
z1awmsdStoruzmGySCZA6MPcV83eOfhJoHhzUdOsvBfhFvEWpAT3s9td3TqEh2hEBPCld+So
JydjYzWdeeB5PD/xVSxn8JW2vT6/ZJdR/bUe4hhnU/vkRy/yRjemXfewAGAdwB2vDngvwloB
vL3xL4HW/l1B3eyTSz/acDxJtGII1O/HQ72X+Lnb0ra+CWheFPF/gG/vbrwzp9jCmr3TxgLs
lt1zuT96MOjIHxkHjbxjjHI+DviXrMV3YLParc65o4EBD3h8zXdNbOZIjIo850dFkVsjKl8D
l69J8JaPpfiLXPFGqaPLrfh3W3vElf5DbyoHtoivm27r5ZXeGPKkkhueTmbw7far8O9Wn0bx
FDPqenajcT39rfadGz/Z1LjzEeDczogLq37vIG88AAmuAXxDqfgf4Z23ijwNdW2o6K2rTwz2
TodksRuXVHj/AI0dl2A+53YPWvorSr06hpttePaXNk08Yk+z3ShZY8/wuASAfxq/RRRXy/8A
tG+M7rQ/iVoWo6Ro1tfN4b2tdXE8ZePzZ0by432nghdzpnkE5HXn568atBqS2XiFL2S6u9UM
jXqTODIlwu0v2+VDv+Qc8Dr2HtXwk8LW6T+G5sWcml3sL2ljqsmn/uZrh/nmSZJCVMq42RuN
qkx4bJXZXvmn/C3w7pWmWtnpIv8AT5II9i3dlcvDLIT1d9mFJzk/d4ycYBIpbzwv4r06zUeG
fGV1NMkgcRa3bx3KOP7hdFRwvTnk9fXI88+Jtj8Sb3w3bR6poOja7eW00NxmyiLJlGy3lkuH
DEfKQUZSM+u0cRDq1pP8UbD/AISLQ/GUITSPs/2G8lG62keWPaUkJQvEN2Rv6OV4XHG/8PPF
ur2egKvivxFfWKyXbIs+oXFtqELQBjgSJnzgh2uhfeR/tf3bsXgj4gaRqGr6raatZ3/hW4/0
hNM0VmxLG5BZoYJt8WcDPllmVw7KGUkMvPab428Z3Wo/2X8MtQg1fSYJvOnRNMkjlsIkwXUp
I/3XLNhA2T5eF28ivQP2cmfWp/GXima8mvTqGp/Zo5btQtyiRL91wOE++MIOleW+LfjFbw+I
viQHury5mlMelaUbeUIUt1dxOUfDou75cNjJ+U9RVX4P/E7VfA/gvTY5NC1PVojcySvOIjKs
en/KgWJt3yfv9/UbecdeneeF4/FfjrT/ABFb2dpokWlJql5I2kavJcrIJnl3hboIOQvzHYGx
84z90Z9PTwzr+p2vleJF8H3H7oRBBo0kyBMLlPnm6ZH8vSvI/CvhuW6+OOrWNvdXNmbCIsmp
aF5iwJMjLtgl87eD+7dcxh9oJIx/d6vxdqni6xNlpes6TJqut2E66jpOqaWpjju2jGx0eEuM
SGN5coG2lSxX7uK5Hwo0nibxLrer+DYTKdJv7rUb7TLmJoku5jcFrYNHvGJxtlcOR1CIcbeP
onQNVtNb0ey1LTn32l1GJYyeCM9iOzDoR2IxWpRRVLVdQtdJ0261DUJkt7O2jMssr9FQck18
AfELXNR/4TbxMfEdjfiDUZ3vIbC5mCiLzNrQueG5EexfkIOON2NwPPeGLSfW4pNFOprax586
3gkkISW5YpGq47sd2P8AZGT0zX3v4V8DWGmfDOx8HaykWq2cNv5M6zR/LKc7847YPI7jAPWq
+jane+FdWsfDnia5ku7S5YQ6RrExy87Bc/Z7k/8APbarFX6SYPRx83fVG7FIyVVmIGdo6n86
8V+GXiDxRrTa34um8N2kwvnEK28eqEzWccOV8gxlMK+dzkfJkvyFrT8VWq+IrmNJ/hiZ4pQ6
S3+oR23mRghiVXZIZORzkEdcfe4ridD05/AngO/g0q88aaTqkKzyr52mvNbSNsB2bPnVVURn
DhkPHU9DhxfES1+HPhe0h0rSnt49Vs0jury1WRo4brCAT7pER/MaMu5Rl6omCQWavH/FD6ZP
qvi648I67Hp3hw+TDFaPNMsmpKoUcp95uQzkvgZPbtv/ALOupeAtP1nV4/iFbWMyXECpaS3s
XmxxY3NJ8vIDHCYbrxgfer2L9njS44tC1K50C3txb3N/PDY6vqDB2+yJJ+7SOHduGJGV8Nty
z/SvWfC/h2y0rVtQ1m61U6lrOorEk10/lxgov3EREwNo3jBO5vmX5jxXVxXMEzKIpo3JG4BW
B44P/sy/mK8i8NeF9W0r4leNbbw94iFjazzw6rNby2Mc4aS48zPO4OB8n0/Wjx7/AG3PoMmn
eI20e7tERLmDWbG9FndwS7/kuIY34VlGeknzdN3Jr5ifxNqfw88XapJ4c1C11KRpPNW+ubMe
dBK/zN838LsoYEKzI4Pcgbfo79mDxF4j8Qafr11q+nvBot1ePdWEmSI1Z3bzYogedgb8Aciv
dKKK+efjj431GSDU7fRraW50HTiEvp44g6wnzvLeVg5Aco4ZEj6bkd2+VFrwbQ9LHifS9RuL
Tw9qXiPUBI9uuq3l55GSceUzp5hyyxq2QHwpZAScrn0n4DeA/DxtPCmpSXUc3iU61IZRFKC1
usEbt5ZT6hctyPnXn7tfW1Yfi1dGudHm0/xBcW0VndqVInlEecfNkE9xjP4VxWkabbxpdnxH
8SLrUriSZnDwXyWSRIu/5FRG7YfJz/D/ALNcr8R7rw5oOh3d1pfjC9vtftmxHCfEbmdU3r5y
QpuI87a/yhlJ4XO4ZVu00T4ZeD1sY7vS7C9tZLyJJpJhdypNNkHDSfNy/wA2fm/i/Gr8vw70
iXcjXesiDORENSmCqeSMfN2JP65zk1S8Q/DHSLzR9VS0OpyX1xBMIzLq1zgyNuKbvn7E4+nX
NeCt4dvPiRr8GhxC5tfDU9hBeQalEJhbwBFAkU7yVkbOUyGUZG7FedeM/BOj2Phvw/f6A99P
9onexvb64dBaLMpHzI3UIQ6kMeNuOTzXZfE/4cXPhfw94Y8NzaHotnPd6ikL+J1mcRyOyYCS
5BaMZYn+7+73ADkCLwZqM1vrWo+Eta0zwRot1pszSvdX1h5qJKojhA8z50jH8W9+C5A6tXqV
t4JmsIHnv/DrxK1w8ay6PpenXUZjbbiUBURwDsHRMj86e3hT4Z3UT6f4nutQhllnDhNUtvsJ
U5woDiJF6Og4P65puk+Bfh5feMdQSdLfWtEg0m3ljvp9UNxHB+9lGA+/5OGHHThTxk1a0/w/
8PdZ1e9tfh54Ws9Q1O2/4+LqR5raztSeVDnq+eoRAQcclOtXz8DbK71uGfWb/wC36XJZG0uL
BPOhjDKzGN03SuRs3sACTjP1pf2bNN1Xw5Z+LPC2oXou7TRNTNvaNjacEbycc4DblbGTglq9
qorj/izrlx4a+HHiHVrKaGK6trRmheZ9qhz8o/HJ4Hc4FfHQ8NWGkXHhjX75mi0O6uo4LyO4
2XTz7VxNd949mXZU5fkdzkV3OiaB4fkl8etolnYyeFdLm+0wD7X9ojunw8UELNvbCecnnHkl
x5WRjAr2u1+Ht14d1XQ9d8MvZ/2rYaUmk3drMrLDdQBg52MOY33LwSCMYGOKyPAsK/Eqy1u0
8b/2yl7p169ldaQbwwQwqHLxH9yQ0nyFRud3yU3D1r0GPwJ4TW+uL0+G9Ie7uDulle0Ry34k
VbfQdMhiZrLRtMMwQqimBIwTgYBYKcD5QOh6D0qXStMtrS2tm+wWFtdRxqp+yxhUQ45CHAOP
6Vr0UV8+6VpGpaz4t8QfD5tdGn6JpZe9gtJLHEl7HNu6/PseCN3x8oAJxkVz3xp04+AfG/hT
xfea6dUujdpBJpS2kMbzQBWRnVAME7DsLEZy42lcKF2/Cdn4it/i/o+heJru0vNDsI7h7S1S
AypayyIXS3MrjJKQtwcn5eO9e+/YLQPK4tYBJMCJD5Yy4PXd615Nruq6d8MvF1np2k3S2Fnq
Mct0dNuykdk2zGUt3LAwyn5cJgxt0+U81sxeO5PFyNa+CtGk1KJgvm3uop5NrAxAbayN+8cj
K8Bcf7XBrn9J8A2Gp/FDVh4mhi1trfTIVlMtoIbVXklmKJHCDjCp/f3sG2tuz13fhl4L0jwx
408Xy6Xazo5e2hjknmeVxD5KHYC5LbQ38sfw10/i/wATroL2NpbW73us6nKYbG0Xq5GN7n0j
QHczf4iuU+F3wyn8HeJte8QX3iCbU7/WTvuYY7cW8Hmbt7PsGcncWweMB265zXqVFeCfFeK5
8S2er6rc2kWpaRo1+2nWmkzyNBFcO6eTLM8jfIro8p2OeE2cEM1eQeA9e8OQ/BTxL4T1W9j0
/X7i6S2827bKJGZA3y4JOxCjswA6t33V3nwd8N6sNK8JSa1dyvL4gns5oo47dU8jT9PV5ogS
V/jl8nOOoIOTk19PVGiorOVUBmOWIHU9P6VJRRRRWdq2q2GkWRu9VvLe0tlIUyTyBBk9Bz3P
pXn7WuoeMfEtr4j8Ox3uhJDBNYDUL6DZNPC53bordx93cqFTJjudh72PFPwp0TWfBup6UI3u
NRu8StqN/M8k8kqcpvl+9s7bRwATgVwPg68vUv8AwNcGyu2tLzV53j1BGjlOPJmha2uHTjch
Xh8NvC9UINfQ9ec3+iWmrfGqG4v0tpxYaEuIZIEc5kuDh8nkY8k4+p987fiXw491drq+gvBY
eI4AFS6ePKXEeeYJscuh/ND8w9Dk/DWa51TWPFWt6hY3WnXs9xDZNZXKKHgEEI+XepO9S8kh
V+hUgjrXO3XirVdL+NGu+GdE0pL+61Syhv452bCWrqFjzN/0yAXPHzFiFH3sjufCvhg6Rd3O
p6penVvEF4Nk+oNF5e2MElIYkyfLjH93PLZZiSa6qiivHINGstXvfiB8NJg9rYPGl9by7hvH
2jLvheNwSRc55+9hj6+CeM/AfiDWrbxLrF5pVrL4j0Ob7LqVtaIkKPEIUdLzYH5dxvYqoweD
jgg+v/BDUrO58T6c9oC9nPoCGxaNAYbaYust1bKVAA2O8fynnAXngV7/AEUUUVXu7mGzt3uL
uaOCCMZeSRgiKPcmuNPiy/8AED+V4Ds7e8tw6CTVrxiloFPLeXt+eZsemFy33+CKueH/AAXb
2FyL/WLy51zWgzML29YnystnbFH9yNR2xz7111cx4w8U6Roml363usWFndR2zyBJrjY444bA
y+PcKa8Bvp7iHwJaWnhnRdWm07WDp/nC4j+wwwXiMC0kUjgffeMFmIIyAf4uPdvBGo6iUm0T
xCM6zpyqrTgjF7CdwSdfc7fnGBhwe2KboEUcnxG8WXSohdYLK3aTHzbgruV+mHQ/jXY14V8J
NYksm0LVr6ZmfxfeahFdnBb/AEqKeXySOeB5SMmMYwidMc9bpLWB+PHiDyHV74aJaeaCRuT9
7L8oGM9NhP1WvSKKKK8p8cwxJ8c/hhcqii4mGows4PLRrbFgvXpk56fl38K/ax1Wxl8ZX9tH
IU1VFt7SWAwEK0ITzll3923ylMc8JXov7IWgWS+BV1xmknv/ALVPDHvlcpbodm9UQ/KpbYpZ
h1wvPGK+hqKKpw3ttPf3NnFKpuLdUaWPugfO389p/KqOp+J9B0pQ2qa3plkjDINzdRxKRx/e
PuPzrynW/GeifEXU7nTYYp9X8L6ZLHPNDYWE9zJfyAkInCbEh385LfP5Z/gzXbT+Kde3xQ6L
4F1SSJV+/dXMFqgx/CBvJ7r2x19KCvxDv7RAW8M6RI7Ll0M16yDvwRGM9se/Xjl1r4Ju7lB/
wk3irW9WbLjy4Jv7Ph2MMY2QbCcf7TGpdQ8N6P4d8K6w2i2FtZSJZzETqgZxiMjO5jz/AMCP
rVnQNOs9Z+Gul6ddRyGyutKhhdN/zhDEB95e/uK4V72+htpDfCWbxp4PZpnPlL52rab/ABOg
7iRP7v3Zo8H36b4e3Can4l8W6xaNvsb2a0a2lCf62L7LGytn335x2BHAOa76vBPB8/8AZ/wB
0TXMTOuiancak6QpvLxpeTCT8Njuc+1aXwvtI5PHlpqqXSXN1d6FJqNxKDvL/bLtXRcgdEWA
p/hXtNFFFcH4z0qa4+I3w81RXIhs7m+idfUyWr4PX/YbsevavmX9pLS4dR8X+JL20hil1Gxv
7eK7nEy73ilt08lFjHVgySK38XCdjx6b+yu+m6B4UtoLu3kstT1uWXZO8m6K6aJiNnX5JQCf
kOCQufWvTPGVx4w0fxHp+qeH7M65obQmC+0tZI45o2G5luImbAY87Smey4HdaNhrvijxnpRk
8M3/AIe0rbHsnJ869ngmKhlQo6w7DyM7wfpV+28LeKpLdE1bx7eytv8AmNlp0FtuXIOOQ5B4
xnPeqOteGfCujGK78W6tq19LPOIbZdQ1KeXzZXONkUCEKWO7bhE6fjWdofw8stVljnuNAsNC
8NSQhl0dLONLmdidxN04BwOF/dq3+8eNtesRokSBEUKijAAGABT6KKrX1v8AarK4t923zo2T
OM4yMVyPwin1BvBFlY60qrqulM2nXW0jbviO1SuOxTYe3XpWd8Tbe5tvE/gvVtMuhY3L6kun
XEwTf5sEgZvKdcjcpZBg9UJyO9SfCSztrIeLorGHZCniC6RM7cquEOzgcICWCjsuK9Er51+F
k2oeKdN0bwpJawW/hu1LapNP826+2Xcm6DYygEeaAztyMYB+/XR+CpYfD97q3iPRdPWLwhqu
qG2kjRQn2TY/li6Gf+WLyFyVHCKwcY+evZ6KKK4j4qpJB4etdUis7q+/snULa/e3tIRJNIiS
DfsU99pY9R0rwC38OX1hps8uoWdpEdH8RJPqWoo6q0NreRIZEEjn78RkyQTw2xsHrVz4NeIN
O1LUfiBpHjdYrmO6vfOkS308zJ5wyhlDwgoHJUMGA6gsDXo0fxYsfDCTxeINTi1DTlSX7Ff7
WhuJDGmfKniYL85KuBIg2OflwjDB6DTb3w94ztI9ZV59D1i3hS6kkd0gu7aL7yl+oeFlHVty
EZ75xkv461+O0uoLGxn1i0hn8n/hILWwPkrHjl/LLjzmDBwzRHZ34+5W34UXwrAp8QR64uqX
creT/ampXKeanmsuIRwojBIGIwq8npzXf0UUUUVxXgfzIfEPja0kHzR6osynPGJLaE7eg9Pf
+lTfFC0Nx4QvJ0TdLp7x6hEythkaFxJkHscKR9CevSsP4KajPq1j4qu5Av2aTxBeNbvvJdo8
rt3f8Bxj5jxjGFCivRp5kt4XllO2KNS7H0Ar5n8H6rMnhLwxceGHljOsQ6to1mJg++Caa/V4
3dox1SNnc4x9wntx9Dx6HpyeG4tBa3DaZHbLaCE/88lXaBx7CsP4b300mjS6PqMkkup6HP8A
2bdM5GZMIGjl7cPG6Hp1JHOM12VFFFfOGr3F3qXwb0axu4pL9/EGp3V1fSLJ9mzHHJLO4fHy
4YRbM8DvWP4StNK8AeIvD8HhrxNBb3Oqai2n3tkyRTSrDM3mWnybVd+HT98Tj5+OyV6j8QtA
8aT+Gb9rOTw74huVibyrLUNIAxwdzIS7Kz4wAGG319K888G6Rc+I9L0yPxldQX7Wssmmhba3
MUmmu826NJ45R+8hbYECOiqPuYLgbfb9G8QvFfpo3iBRaasRiF24ivsY3PEemeeU+8PfrUXi
zwF4b8UGR9W05FvGKt9tt2MNwGT7jeYmCSnUZyBVNNV1DwSfL8VXhvPD7SJHb6uy/PbA8Bbv
2zj9905+fZ1PcRukqB0YMjDIIOQRT6KKK4Twtqay/FDxzpflxo9uLG4LhuZN8JHT/Z2L/wB9
D8e4kRJUKOoZGGCCMgivnfw7BqekeMdR/wCEavrm41fR12T6ISkEOpW0bvGWx/FPsNvtk9gC
Tur3bSNQsNd0eC+sJUu7K6jDK2DhwezK3IPYqeR0NeO+BPBGn6L8fdcWyE8enabZLd2Fi53Q
28lz8srRDnZ/q8cY9OgFe715te6hd+HPjLarciN9F8TWiW0UoB3xXcG9gh/2XRz+I7d/SaKK
K8S8DyXNpa+BNP1dyksGpappk8ZkBSTZ9oCg5OWGEXA984xg15P8XPh9fal4X07W9Ijma98M
FtAv1jt5UPl2zYhuETLnZ5e1yc9DmtfwF8ZvFklxcWereIfDZWBxbW02pWlxGt43Z/MjTAyN
v3uxzir/AMYvF41vwzqV5Jpa6ZrtmNtle2OqxmSWAShjvRxHIU3oh2BCQ3Xbg51/D/xf8LeN
9Fm0vxjbXcdhGybNWe3KRxvt+R3dOIJg3Rhx0I252j0631HXdAhge4WXxRoToZUv7RFN3EjM
zJujHE67Co3R/Px9xs5ro9M1jS9c0j7dYXltd6e6HdKpDJj+IN6Edweneuf/ALFvPB0EJ8I2
zT6Qs2640gyf6tCPma1z0IPPlE7D823a3Xo9D1iy13TUvtNnEsDsVP8AeR1OGRh2YHgitSii
vOfC27/hc/jseU6L9i0zLbAofifnPVj2z7EdhXo1eR+NYb7SvilYaho+mi4nltWugeczum1J
YFJwu94MMo3gboASD31J9Y0zwpZnxbYb5PC+ryJcX7pv/wBHeTAFzsc5Cn5FdAuRw2OHzxWo
67JpnjO3+IUlzNFo1959svlLvju7OHbtLdgdi3E6EfOQrL0bA96jdJUDowZGGQQcgiuU+Iui
T6poiXOmpu1nS50v7HBCkyJ1TdtbAdNydO9bWgaraa3o9lqWnPvtLqMSxk8EZ7EdmHQjsRit
SiivAviT4c1Dwl49svGek2NzfeHTeJqGq29sm+a2mUFGuEXurIcOMHGCePlK0dU8X6Z4k8bX
0PhbXNIm8NatGItXi1S7e1huJhDgeUQofOxEV+cFQBitnw1Y+LNF1efTNNttC1HSdatkuLO5
LzXFtb+QEi8l35Zx5aoVdv4uOa1IfhrrsbStaa9p+jPI/mOun6b50Uhxtz5M7vHGcKuTGE3d
+1cL8Wfh3qNromoz6sNPn0jZJNNfaNpPkXEZ272luI0kVZF3ICTzg/Ngdua8FXHjbw/4Uey8
FXniG9m8qK6tbaSGKRIEdMvC8Mnzpz86uvyEYxnfzvHxLdareS6Kmp6fY6/rNo6TWerWv2X7
XM64NvMihN0mNkYdlTP8DuNyHqvhR8QW8L+Cp9J+IFve6dJoLzWTX9wTLHM8Q3+Xv7PsK7FO
N4K7N1dpa20OrwR+OPh/d273mpQK8qyO32fUVVcKsij7kiY27wNy4KkN0GrpvjTTJtGk1HVG
fSHtpEhvLW+wklrI7hEV/RWLDD/dIOc4rrKK818KTef8bvHoZRmCx0yJMJ2Imc5Prk/5xXpV
cb8Tllg8Pw6vZxvLd6Ndx6jGi4G9Vysqk9gYXlGf59Dz+taRbW9zqHhy+aMeFvFgcWksY3C0
uymSnzZUh8b07bkZcciuTutMk8JaILFrRI7PRJra+u7e3JRHgjmR5LyBWyT+68yOaPjJZv7w
3eg/Dyb+yJpfCr3KT29vF9q0icEfv7F2+UL8xz5O4R54+XYcc13tcPLO3g7xIGlLf8I3rFz9
8KPLsLp+cueyTPnn/no4/v13FFFFY+leHtJ0mxlsdP0+1gs5JXmeFIxsZ3bcTj6/yHpWVqHg
DwveeW40W1tpogwjnsk+zSLnr8yY/I8VSh8MeI9Fggh8PeJ3mtoVWNbfWbb7RuQAD/WIUcHj
rz16d6S98RSR2sun+OdDmsbS5geOe+tpfOssEBCjSDbJGWzxuQdvmzwMFPhlLaaLaReCvFNx
apboj6dcXcSXvkDC/wCrk4bYcfcyyfO3ykHaF8TR+I4fD00Xjvw/pHjDRR/rk06Epcpn/loI
ZDt4BblXDL971x5v4K0fVZ/Fev29n4oRtP1KFIrPTvEcKTpqtsPlG2ZHZZFCsU3oWP3cjpXq
vwcM2iaR/wAIZq1lbWGraKmY0tixhuYHYss0ZYAvySr/AO2CTjcK2fiF4C0vxxpzW2pTX1vM
I3jW5tJzG4R/vK3Z0/2TmqNpoereCRGPDLTan4fhj/e6VcTs9yhA+9byOTnOP9U5C5Jwy9K6
jw74g0/xBBPJptwXa3kMNxE6FJIJB1R0PKmuN8KRSxfGz4gmRJ0Saz0x48p8si7Jl3Z2+oYd
fX049Cvry3sLOW6vZUgt4l3ySOcBRXO/EwRN8PPE32mW4ig/s6fe8Bw6/uzyOR+pA9eKxfCf
g2eb4VW/hjxbqK6vFJbLGs8KGMogCmPDNzvTaCHOOQOOKoXFrceKbXU/BniBhB4i06Ay2WoB
d8d3A4aMSlW6ggtHNGfU7TyrDz/w95Z0P+1fCDINX0BvMv8ASUjBKTxK0UlxFtKsY5hGVdMf
OcPgOOffPC+s23iLw/Y6tZ58i7iEoVuqHup9wcj8KsaxplrrOkXmm6hEJrS7iaGVD/ErDBrn
fh5qN01te6DrV0LjWdEk+zzSM4LzwnmCdsdC6df9oNXY0UUUUUV5DfnVPh54+uLzS/D99ceC
L20WS6j04iT7LdBjum8n7wGzYCI+MDOCa9L0TV7DXNMhv9Ju4ruymUNHLE2VP+B9q8v+Kfhj
7LbiXTblNJ0y4uFY3UI2NpV4zDy7qPA+VHOUmGRxJvz97OdrviebV/C+g+ONHFta+INBu/se
rwXrhPs6sPLnhmPVR5gQhscfe29a9o0vULfUrNLi1bKHqO6n0PvVyub8QeGYtRuU1KxuZtL1
uJSsd/bAZZSPuSIflkT/AGW6dVKnmuMtvElxonxGmTxubKwlfS4YVvrcv9kk/fuFJZv9STu+
45Ps5r1euY+JALeAdfGM/wChyds/w/Q/57jqOnrk/HehXOo21nqWk7hr2kzfarHD7BKcYaFz
j7ki/KfTg9q888CaPpvirTdXfw3fT6XqGm6rLc2F/GN01v56pM8EyHG4B2dHib+4Oc81FoGt
P4C+JGt6bqMRstK1GeO7khZ18qF5WZDcwH/niXCCRWAMbOpyVya90rhfFMw0Pxv4a1cR/ur9
jo12VQEnf88BJzn5XVx3/wBa1d1RRRRRRRXK6p4Rt5b+TVNDuZtF1mRlaS4tf9Xcbe00P3JO
CRuI3j+FhWD4pvLy/wDD9x4Y8VpaWWp6sDZWF8gJs7ifZvTH3jC+VbCvnlPlL9K4/wAQaHP4
18P3emzOfCnxEmsmtLmCUqyasioG+90mTp865ePJB7g4PgS+n8O6RodlqGqw6f4utGOn2bXG
4Wl/Gg+axmk5CSIRhS+CuU2BlbB958N65DrlpKyAw3tvJ5V3ZyMpktZcco+0kfiOCORW7XFa
lYRv8UbKe4S2ktr3RLq0kik5MmyaFtu08FcO9RJ4Z1Xw3cSXHg+9WXTRFsXQLx8WyEf88ZcF
oumNvzJyeBxjn/iJ41srvwFrtlcrLpOrxrBDPZX4w6ebKiblKZWRfn6oWHrXoeua1p2g2j3m
rXkFpbqCS8r4zz0A7nJAwOSSKw18T6tqxT/hHPD12YHKH7bqf+iRNGW5ZEP71m25OCidua57
wZoMPg/4n6hp1vcXNxJrVhJqtxPNIWaSZbjDcdlCyoB/XmpvjL5VrJ4b1KS2ubspdyWlxb2y
l5JbKaF/tACr8xACI/y8/JWj8M9a3wDQrm5F4bSBJ7C/TLR31keI33n7zrwr++D/ABVd+KUF
63g+5utLhNxfac8eoQQhwvmNC4fbyD2B/HFbHh/W7DxBo1pqmkXPn2VzGsqOg3cMM4b+63PK
9q2KKKKKKKKytf0m017R7vS9QjElpcpscFVYqeqsuQRuVsMD2Kg15/4J8QaN490ZdC12RI/F
OlytDc28knl3cMsbY86M/e7Bty8c4rmPHvhGa0S6g8X3UWo+HdUg+zXGpunlvDdps+y3E6p/
Fx5JdPvAoCF5zg+CvCUcOsx2llqkvh/xfZsbSzuYZHnjfyUYtaTo/wAr4RldWG3fHghQUevS
Lbxj4r0I2+n+LNHtLnUp5fIt3tH+zR3b/PtWJ3YoXITO13iPPCmuY+K3jX7Jq/gnXoRf6KLS
/aG4fVdLm2JDMm12PTONoHyt/EK7+28Z30JgbVdGeWzdAW1DRpvt1sp25bO1RIAPXZ3Xrzjg
/jJqegeP9LtNDsryxuAsVzfyStE7vAYsRImAN6O00iAr8p2hueiv0HwS8I6La+DdH1KbS4Rr
QiPm+eGeSyk3lmhQPkw7Cdu0YPyjdkjNek6pqNnpNhNfalcxWlnCN8k8zhEUe5rxp/EY1fxj
pvjqKPX4NKsIJrVLX+zDGl1A7L+8aaR0RVyFfDf3OOcVSj8fav4l8bJe6Zb2aWulE2sdskM2
oP57qrSyB4MREpGdm3eed/ODurMuvD7eGfD1xqNpDd6RqYu/tsGt6g6WMEc7szGOCzR3bDp8
nlFec/NyvHo/hGbxz4r0mHU9Yul8KuzyL/ZsWnh5gMrsLySsc8A9EX73tXUeDPC+n+ENNuLP
TZbhhc3L3k8lxKGaWZ8b34AAzjOFAXOcAV0dFFFFFFFFc9rfhPQNbt54NT0mzlWdzI7+Xsk3
sNu8OMMr443A5rj/ABd4Z8S2fhPWtN0yc+JNKubSSJNO1F/9LjcjjZcE/vBnnbIN3+32rzjx
x4ltNR0PS/F0VzcRazLp8EUulSRPBPJeb/8ARri3iJXzGSbzAdu7MbMK960m4tPFPhOyubiJ
ZLPULRJHikXjDqCVI7EfpXNaOlx4U1CHw9rt2t94fvpfL0q7vpd8qydVtH3D5+Fco5OSBt6g
Z0tU8AeELqHfcaJY2oU+Y0toPsjggfeLxlTwB68YryvQ/AXh/wCI/iS+1UXOvx2GmqkNhPLd
ss8zyHzjcq5G/YwZQm48qc8cVqTN4x8CeNF0Xw9dw+IbbWJpLyK31GB43jdtzSA3Iwg+5vA2
sW+fheGbF8K+AvG/in4l6hqfxNuL+CHTxu04WssL2oZhtOxHDD7n8WwHIzkECu78QaBZRzad
oOnQXGo65dsZJNUvpfPlsYVG1rgl1cA9AibQrP6bCRpWut2eji38KeB7IardWAS3kSOT9xYL
8wzNJ0DfKf3Y+f2AxWl4e8JrbXUeqeILltY18gZupRiOD/Zgj6Rj3++f4mNdZRRRRRRRRRRR
RXit9Hovhy6vfCvjy2jh8PXV291ouqEeXDaB8ExeZ/ywkR9xV9wzuHTpWJ4a/wCE08BeJJfD
NprGm6l4ZvN91Z6tqEYYW7u7bg4jdWOZH2ljxuZem7Fd74i8OeO9X0S6sX8SaLFK2ZoJ7fTZ
I2WVHDw/emcABgpJwT9cc8sbrWvHOk6Bptp4sMravA7amlrFCn2WNN3mNwCf9ZtjAJ+u75qh
8KeFPGc013KfGrWfhvUJZ55isEUN8BE3lqyYTy0DKikkDgEDB607xpp3h2PR3gT4i6h9v09f
tFj9pv4nWGdA4Du6IHyckMS+fmOepzr6c3g67+Htx4ySfVdUtZoPNPmalO8zyfKgt1+cYcuF
QDuT71X8I/Bq3tb6213VNX16LVbqALqFlBqDrC2Tu8nePnKJ0+/823sMrXqWiaNp+iafHY6T
ZxWlqnSOFcDPcn1J7seTWpRRRRRRRRRRRRRUF1bwXKBLqCOZAc7ZFDDP415l4y+CXg3xDov2
C2sf7GePcYp9PG3bu7MvRk3YJHt1FZOhfD7xl4RW0t7bxrq2raCqlJbWKKGKeAfwsjSB9wxk
FeD3HOMYWo/C7wjofgnUvFHhPUPE1pdy2jxrJZ3jLNO7lU8pwR3kA3D1J9Bjdh+B1sulx2k2
pWVxLHbxwiSbR4GVSMbmx77Rxnj34robDwb4p0sgad4tsIIy6GRU0CFN4HG35HHGOPyx0wdH
S/Blz9sspfEus/2wLGcXVraR2cdtawzAN8+wbmYjdldzHBwevNdxRRRRRRRRRRRRRRRRRRXl
3j7wXey+ILa+0jxDc6VpuoahaNqWnQQgpdurgF9+cozIqKccEIMg16jRRRRRRRX/2Q==</binary>
 <binary id="pic21.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic22.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic23.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic24.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic25.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic26.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic27.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEARABEAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic28.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic29.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic30.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic31.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic32.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY
GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/wAALCADOAO4BAREA/8QAHwAA
AQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAAAgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQR
BRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkKFhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RF
RkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWGh4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ip
qrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/9oACAEB
AAA/APqiiiiiikJA61geIfFOn6JdJbXLubiRN4AQlEBO1WdgDtUtxk157qtxrPjzS720OkyR
qkm6FRdBMMvySxswBAdWIZSw5BzjIr07w5Bf22j2UOsTRT6hHEqzSxAhXYDBIzzzWpXEeMNX
1jTPGWh22mRRXUOpQTw/Z5ZvJUSptcPv2sfu7uMc4riF8Qa1pWk6dpQvLq21C2+2QXASE3ck
1yh3oNxGfLZWznA4IHFbMt14xbxk/kQ3qWs1sV2ugaCNzbqVYHsBJkY5Oc5IGKbY23io20S6
Z/a0EguI2lfVXEisfKfzMKpDbN2zvjPQY61bvxB4z0H7Csmk3l+BpCCTCk/6Ud5LcAjjCggk
cHjNaGmeJdau/H9lp0sdwIUaSCU48uGQRxKWfkZZt5IG3C4IzzXqNFFFFFFFFFFFFFFFFFMe
RUUsxwBya5yHXtO8U295ZaNqcsM4QZljUq6qxwHTcMEcEBhkZrAg8GxJpTLr95JALVZLZ7xL
jBu7XO/ExbpyTnn1wRnFcbrPxB8cal4zTw/4L0vSpLecGeHUXEvlrDnbubIA6g8jIPbvXsPh
+1v7DS4Y9Yv/AO0L3lpZxGIwWPYKOgHan6zr+laJB52rX9tZx9jNIFz9B1P4Vy1x42stSkgf
R/D2r6y6NuilS0EaISCNwklKgcHGRnrTHk8Z6pNBdReHNC0+eAkxPf3rzSJuADfLGmM44+9V
o6Z47mDb/EGiWpI4EOmu+P8AvqQUxdB8bqD/AMVhZEn10lcD/wAfpy6Z48gAKeINEu25ys2m
vGPzWSo3vPHFkyPdeH9F1PGfmsL5onA74WRMf+PdqefiHZWTMPEOlaxooU8yXVtuix6+ZGWU
D6kV1Gj6zp2s2ouNJvbe8gP8cEgcD64q9kUtFFFFFFFFFFFFFRPMqDLkAdPrXl974svNc1LS
mtdO1GKwE7SrEkqA3sStsY/KcgoTuMbdR78VoLZ2Hg/Uk+xS3+q6j5Jg0/TFZS0UZbJG7jam
QPmc4AHHPB1bPwzcalMl94tuVvplO6OxhJFrCe2F48wj+83pwBVjXvFGl6Jdx2yRy32qyLtS
ysoxJMQOmeyjnqxAqjHY+K/EC79TvY9As3ORa2BEtwV9HlYYB/3Rx61mXfhvSvCnjHQdRhs1
miv3fT7ie6Yzy+aw3xSF3yeqMn/A1r0ZVBHHApwGKSR1jQu7BVHJJOAKitbuC6UtbTRyqOCU
YNj8qnpMDNch8SGefSbPSIT+81a7jtCBwfLzuk/8cVql1TwJoV/M1xFbPp1+Rxe6fIbab8WT
G76NkVmsnjLw0A8Tx+KNOU4aJ9sF6q+qt9xyPQ7Sa3fDfi3StfLxWcrRXsf+ts7hTHPF7Mh5
/EZHvXQUUUUUUUUUUUVBdXMdsm+d1RchQSQMk8AfUmvEvE02qfEO7sYrJY7WSMvcWsS3fDIk
gVi+BmKdSBjhhgsOvNdZbWsen6illoVpa3HieSNRqOpCPEVuSBucgcb267BjPBOBXUaNpNh4
bsbi4mm8ydh5t5f3LZklIHVmPQDsOgHSsQajq/jHK6FJLpWgng6ky4nuB38lSPlX/bbn0Heu
l0Dw9pug2zRabbBGc7pZWYvLK3dndssx9ya1QMdKwfHelyax4Wvra24u1UTW59JUO5D/AN9A
Vb8LatFrvh3TtUg+5dQLLjupI5B9wcg+4rUrk/ivbT3nw81u3tITPPJCAsYTfn51/h7/AErL
+HOgzaL4g137Xa29tMwiWM2NoLe2mi+YhwB/y0yWDZ9F7GvQKK4xl/tb4oRggGDQrItz3nuD
gfkkZ/77rs8UmBXP+J/Cum6+EluEMF/Dzb31ufLngb1Vxz9QeD3rEtvEOq+F50svGOJ7Bzsg
1qJNqZ7LOo/1bf7Q+U+3Su4hlWVFeNgyMMhgcgipKKKKKKKKKa+OM1454n1yHxP45j0OV7yx
fT7vZaTwuGKXQ+48kJXlSA+OSNuSQMg1012skGo/2ZoNvYr4kuYlOoajFAES3Q9XYdSxOdqk
+54Fb9tDpfhDw/I0kiwWcCmSaeQ5aRj1Zj1ZifzPFYlrp194ymjvfEED2+hK2+10t/vTf3ZZ
/X1EfQcZ54HcRqEQLgADgD2p9GaRua4nwTnSvEfiLw/ISIkuDqFopP8AyymJZgPQCTf+Yrtx
0ooopCQOprjvhqou9P1DXDydXvJLlGJ6xA7I/wANqg/jXZUm4etGRUd1BFc20kE8SSwyKVZH
UFWB7EGvPp7XUfh9K91pkUt94TLAy2K5eXTx3eHqWj7lO3biu70y/tdSsYbywnjuLWZQ0ciN
kMKtZHrRmloooopCcda87+LGsRnSbjTILuSDKBrueBfNNsmQV82NSJPLbkFl5FYvhBG0fwrp
9/iDVPEOoN9n0t3zJIqYxy7Kr7FAZzkZUfL2Fd/oun2/hnRZpb65EknzXF7ezcGR/wCJ2PoM
YA7AAdqxdDtZvF2oJreqxNHpcDh9Ls5BjcO1xIP7x/hB6Dnr07hAQOaoa/qI0nR9Q1BomlW0
t5Lgxr1cIpJA+uK5XSfHovLXUJJrOEPaWTX2LW8W4UqoztZlA2sewPXnHQ0eD/Hq+INYtbFr
S3Rrm0N2j214tyEA28SAAbCd4x64Iru64nxsTo/ibw/4iBCwLIdNvSf+eU2AjfhIE/BjXar0
FLRRXL/Ee+msvCV8tk22+uwLO2I6iWU7FP4Zz+Fbmk2EGl6baWFomy3tolhjX0VQAP5VNeSP
FbSyRRGaRFLLGDguQOAPrXIaX49sdWjlewt55VtrJ7m73YVrV148lx/z04bjtj0IqPwd46/4
SHUY7RrGODzbY3UbxXaT4XK8OF5Q/MMA9cH0ruR0prruXFef61a3Hga+l1rSIZJdBmcvqVhG
N3kk9biJe3+0o69a7D7RFqekfaNOvMRTwlobmLDYBHyuM5BxnPP41i/C67ub/wCH+g3V7M89
xNaq7yuclz6musoooorK8UaxDoOiXOpXKM8cIB2qQCSTgcngcnqeBXIaVP4d+IFlFqmpaX9n
urApM3nNho1PzJ86nDIygNjoRjIrR8IwvrN/L4oulYLOvk6fE4wYrbP3/ZnI3fTaKwfGmuW2
p+I4tM1Dzl8K2Eq/2pdIhMTT43RwyMOiA4LHpnaDjNel2zxSRo8DI0TKCrIcgjtj2qaqWtae
mq6TfWErsiXUDwMy9VDKVyPfmsKy8F2ljDeRWkxiivbEWdyixKFkYLtEuOzYJBA4PHpWr4c0
O10LS7SztlQmCFITKIwrSbVA3NjucZrVrH8W6QuveHdQ00sVa4iKow42v1VvwIBqHwRq7614
V069mXbcNH5c690lQlJFP0ZTW9RRXE+JlOq/EHw5pSEmGzWTVbkDpx+7iz9WZj/wGu2prjIr
nLHwysL+Jd0w26xMZDtXBjBiWM/XoT+NQ+GfBVn4dubabTpjGFsks7hFiVVuCgAWRvRgNw99
3tXV0jHA4rjte8UyT6g+ieGLWPU9WAAnZj/o9op7yuO/XCD5j7Dmub0qZvhfKtj4g1AS+HL0
NJHdtGES0n5LRbR0R+So55BHcV6D4evoNQ0e2ubS1ntIHXMcM8XlOBnj5ewPWtWkY4qp/aNp
/aP2D7RF9t8vzvI3Dfszjdj0yauUh4FeW/FvxBfGe20TQSk94WV7u2CRzFoTwQ0DENIpBz8h
zkVZk0mC3s9K8H6daWtpJfr9o1P7HGyotugAbGeQWO1AD23eldF411d9A8PhdLjV9RuWWz0+
ALndK3C8DsoBY+gU1b8NaBb6J4eh0wYnADNPJIATNI5LSM3qWYk1jP4e1Hw7O914PlBtmJaX
SLlj5DephbrE3tyvsK2fD3iS11jfDiS11GLiaxuF2TR++D95fRhkH1rcHSloooIzXD+GT/Y/
jzxFo5f9zeldVtVPbcNsoH/AwG/4HXcUUjHFcR4CJ1TXPEviFyTHc3K2NsT08mDK5H1dpD+V
dxRQBiiqepaja6XZTXmoXMVtaxKWeWVgqqPc1xzXet+Mm8uy+0aL4db71y6lLu7X0jU8xKf7
xG70A611eg6NY6Jp6WWmWyQW6HOF5LE9ST1J9zzXOfEXw1oOq6fd3/iSeaK3gtiqyeawW2PJ
81V6bwcYOD0HvnL+F3irXfEjPDqNvbW66cogu/NV0uJpCMpIIyBsRlw3Oc5OMYNek1m+ItMT
V9JnsZZ7q3SUYMtrL5ci85+Vu3SvEtCvm8EeKria/jh0LSb0+ctxrJe5vZ40wrRIVYkc4YA5
PzdK96tpo7i2imhcPFIodWHQgjINLcP5dvK+0ttUnavJPHQV4Z4GvbHxp8Q2v7iOWOaNHm+z
SzrdRxBTGcYZQ0D7nHQ4yjDtXpHgeL+0LnUvEcmCdQlMdqcdLaMlUP8AwI7n+jCq2nr/AG/8
QrzUHG6x0JTZ23OQ1w6gyt9VUqn4sK7ccgUuBWJ4j8O2WuCJ5xJDeQnMN3btsmiP+yw7exyD
3FYcfiPUPDUqW3jFQ9mTtj1mFNsR5AHnL/yzbnr936V2kciSRq8bqyMMhlOQRT6KK4b4iZ0q
/wBB8TqDs027EN3jvbTfu2J9drFH/wCAmu4DAgEEEHoc9aXIrB8cax/YXhXUdQRPMmiiIhQd
Xlb5UX8WIFS+DtI/sPwvpums2+WCFRIx/ik6sfxYmtmiiub8S+KLXRp47SJJL/Vp/wDUafbc
yv8A7R/uoO7HgVn2Hhe51bUIdW8YvHc3EZ3W+nR82tr74P8ArH/2j07AV2eAB0AFHAowCOQC
K8T+JVlJoviyHxJ4i1KO00O7mjsLm3sZXhd4huMckjZ3OQxxhcYB716zoOqRavYLdW8N1DCS
VX7TE0bMB/EA3OD7gVzOtfEG10zxpD4dazZ53MWZWuYowPMzjarMGbGD0Fct8RNbs/BPjH+1
LXS4b3Ur2JWlnvbggRRD5QsK4J5IGQvQkE165YzefZwS7GjLxq2xvvLkdDXP/EHVodH8LXlz
PcW0G5fLVri6NsCT2EgBIP0FcBoT3umfDG+ubm4abU9SZLVJ/MilDPIwj3JIgyy/MSNxyMV6
Nqdzb+E/BksyIq2+m2e2NB0+RcKv6AVH8PtJfR/B+nW0wzdPH9ouXPVppDvc/wDfTGujJwMm
uUvvH2i2N9d28/2wJaTC3uLhbZzDC5CnDPjA+8v511YIOcdqZNEsqMjqrowwVYZBHoa4uTw7
qXhdjc+D28+xBLS6NO+EPqYXP+rbr8pyp9utbXhfxPYeIIpRbeZBeW523FncLsmgb0ZT69iO
D2rdBBoyM4rA8cS6SnhnUItfuobbT7iJoXeVsA7hjA9T6Ac1x3hDxf4gn8LaXHbeFtSv7xIR
G9xOVtYnK8BhvO7BAz0rYbWPHfmZXwjphj/7DHzf+isfrXN+MNc1e7k0SPxD4W1Ky022vku7
uS2Iu0IjyUHyfN98KTlcYr0rQNe0vX7EXej30F5BnaWibO0+hHUH2NaW4U1nVQSxAxzk1xNz
4kvvEd3Lp/g0KIEYxz6zKu6GIg4KxD/lo/8A46O5PStrw34Zs9Bhm+zb5ru4bfc3k7b5pm9W
b0HYDAHat8dKbISEJUZbsM4ritF8atq2txaNHpssWpwlzqETvgWiDhWzjDb+NuO2T2rtY+V7
fhXnHxHtU1y6uNNi8IT6teNatDHqDtHFFAH/ALsjZIIIB4U8iqPgBvF3ibSrO41PX4LBbCY2
lza2dpmWSWJtrb5XJ4JGflUcHrWx4s8BT69rFxdQ6nHb2t7FFFdxPaiR9sbbh5UmQUJPXr69
a1fHVrqR0aGXQ3kGo2sitHsgjmZgflYfvCAODnOR079KZ8PbvU59LubbX7mKfVLS4ZJcMCyK
2HQPtAXdtYdOOlcd+0PqFpZ6HpkNwspkknZke3uY0mjG0oWWNwRICHII4wDXV+D/AA7Yv4V0
gMLhv3y6oGl2qTKxL5IX5cZYnA4pnxOH2uDQdFUBm1TU4onGP+WUeZn/AEjx+NdmvyKAAOOP
Sl3AjIrhLPwDZ3HiPxBfazCLmG8vY7m3j899mFijHzoCFJ3JnnPau7Vduec06iue8TeFrLW2
humaS01O3/497+3IWaP2z3X1U8GsWHxPqHhq6Fn41ijFqzBIdZgG2CT081efKY/UqfUdKv8A
jLxV/ZKWlppEA1DXNQBFlaq3BHeV2/hjXIJb6AdaZ4e8GRQXseseIJhq2v7f+PiVfkt8jlYU
6IPfqe5rrQvNLimlM1yXiPwTb3t62q6HOdH1/HF5AuRJjosqdJF+vPvVOw8e2tlaXlv4vMWk
6vYhfPhDFlmDcK8Pd1YjAGMg8UwabqvjnEmuLLpfh7OU05Tie7X1nb+BT/zzH4ntXb2lpDZ2
0VvaRJDbxKEjjjUKqqOgAHQVOBgYpaRhkVjWWgRWviXU9ZWd2kvooYniIG1fK3YI+u81sqMD
FVdTguZ7GeOxuhaXLqRHMYxJ5Z9dpODXjGk2WmeFPiRq8PirxHOqmGDVIZZroW0ckhJSTMa4
U8qvHPU17bbypNGssTBo3UMrDoQehFZXjDyP+Eb1M3VtLdQpbuzQxOUaQAZKgjkZx2rifgoY
p7LUNU0/Q7bRtMvXAjSK8+0CR4y0bN90dcDnJzisv4xJqt7q3lw6RYXVhaW6vHJPZGd2kYsC
qOpDI2REOMcOW/hr1uxTy7WFNnl7UUbN2dvHTNcjqzC7+LOhQHlbDTLq7xjOGd44x+m6m6xd
S+L76fRNJneHSIH8vUr2JsFyP+WER9T/ABN2HA5PHZWdrDaWsVvbIEhiQIijsAOBUwAzS0UU
Gs3xHc2Vjod9daoqtYwws8yuu4FQORg9c9PxrkvhJ4Xh0rSW1aWzFteal+9W3yT9kgJzHAue
gAOSBxkmu/HSiiikxXFfEnQpbuxttb0qGN9c0ZzdW24f6xQPniJ9GXP4gV0vh/U7bWtIs9Ts
m3W91CsqMeuCM4PuK0aKKKKKQ9DmvCfEUOleHfiboE+heDrmR3lubS4zAirdSSKHUrJIeSCh
OfQmvbdMllnsYJbm2NrO6BngLBjGccrkcHHqKTUwpsLreFK+U24MxUEY7kdB714X4D8Z6Toa
3cum+E4VKkW7LpE8l1JgEkM25QNh6ggnrzirOn6BaWvxA+1L4J8Q21reziSWbdsFtLuyHDRS
kNGx6qenXkHj3E8V5HPJeeKfitrdlod8sVjDYw2t7eRN+8iw7lo4/wDaJ4Lfw4PU9PU9I06z
0nTbexsII4LWFdqRqOAP6k9Se55q6Twcda80+Kmvarol9pw0nUTEtwjx3UYi8w20ORuu8dfk
9Dwc+1T3njqey8RR6bFBbXenwvaQS3ZusTyNOPlZIwuGGep3Drx0qk3xQlt7JLu+0yJYpRFO
phudxigeRkZpRt+VlCliOQRnB4NM/wCFql7HTLyHT4hFczOskclwwkSMTLErgBCOd2eSB2ya
9TU55rjPifuvLbQtFTkarqcUEv8A1yRWlf8AMR7f+BV2ceAgCjAHAAqpqmo2mlWUl3qNzFbW
yfeklbaBk4HNJpOp2WrWi3Wm3UV1bkkeZE24ZHUVdyPUUZHrS5HrSdq4f4bD+zr/AMS6Avyw
affGS3XoFimHmBQOwDFwPpWt4916Xw34fbUoLc3LJPBGYh1YPKqHHvhuK8+vfihqUSaJOLeC
BbidkuIJVO4ILowfeLAAgDJADHPYDmpbj4k6nbaXqGqONOlSIhhYRlvtFsouViYSEnbkqd3J
XnsRzUb/ABd+0S3U9pGkGmxyyQrJcoQ24W/mAHBIOXyvBwe1VLv4oardadcPpb2rmOWzWSWF
Qxt45IQzuQxAI35XJIA/CrOi+PPFl9daajaahtp/sRlnVcBBJJKrkA9chFORwv416VpmrzyW
8j61aJpL+c0cSS3SP5qjowI6Z646ivP/AIuWmuLcaJqMesWkOnwatbG3RbIPJGz5j3Fi+CPn
PGB1rvLa8GiW9ja6/q8c99dzeTC7IIzMxyQqqPanaZ4o0XVdTn06x1CGe8i3B4lJ/hOGwehw
eDjNbSRxqPlRR9BSt0Ncf4jfVNb1M6BpguLGzCB77UgNpCHpFCe7nnLdFHuRXC6lNrfhLxvq
tn4G8KR6pEun2q7FuFhWIAydQeWJ5Oc/Xk1heAPHfxL1j4h3VprWipbpHbP5enTFreMncPn8
wo24gfQc8V61/aXjQjjw5pIz2bVm4/KGqEi+MJbp7g+GfDfnyx+VJI+oOWaPJ+Qnyckc9OnW
su18L+IbTWn1S18N+EEuykaRl7iQ+QEUqBH+5+QYPQVcTRfEoef/AIpvwWguGDzsskhMjDOC
37rk8nk+pp91oOvXUaLceHfBkvlFjHvDkIScnH7vjJ9KulviBtAW28LqemfNnIH/AI6Kw7tv
EQ+IXg0+KV0gRGS6WD7D5hPmGA/e3dOAa9QU5Hf8a4/4gabd3FxoOp21m+oxaXeG4nsUK7pl
MbICoYhSyFgwBI5Fcp4g0/xJfafe3uj6PNpNtcX0ck1rbuIr24iVCpZikigHdt4DglV5Pas9
7PxTPrun2YOtvqUGn2T+cLzy4Ld/tEm9pkD7ZCY1wQA2enGc1dj0v4jnUPskcvl2Udzcyrdy
3IyN4k8oABiZFBZCQwXGBgGtf4P6R4j0uDUV8RNe+W4h8tby4EreYFPmsp3udpOO47naO/pD
dDXma2ms3fxQ8TNoep21iq2tmsnmWvnFjh8fxDGBitibQ/GEy7ZfEunMuc4Olgg+nV6zrzRv
Edu8Yu/FekREh2RZNLQD+85GW9OTVZbTWJNQezXxnoYvZo/MaJdOj3yJjOSN+SMc1Sa7mFs0
p+Iuix26S+TuFlCFD46ct14NaFhoWtX5kn0/xpZSnaqPJBpsJO0gMFJz0IIP41pJ4W8UFMN4
1nHoU0+EY/SuN+K/ww8V+KvDsOn2/iMahL9pWT/S4o4UhUA5YFF3E9sD1NcnefCrUPA/h3S7
nUfFuqaiV1WyT7GJGFtzOgHyEnp2Ne0eP9Bu9buPC72MYY2OrR3U8m4KyRCORSRnryy8D+lc
z4R8KeILPUPDVjf2Vvb2Hh5rhvtyThze+YrKoVfvLw2W3dxgZHNeqqMKB/Oq+oK72FwsU/2a
QxsFm2hvLOPvYPBx15ryC28QLFrOhrafEObxBcSX0cUltDDCI2jbIbd5aduvJ7V2dkrQ/FrU
lLHbc6RA6r/uSOCf/HhXZFAeQBn1xTqKKKKK4v4pA2ul6XrS5/4k+oRXkhH/ADy5jk/DZIx/
CuxhdZIldCGVgCCO4p2M9aNvFCpgk8ZPelxRihuhriPhxm+1HxPrgH7i/wBQaOBv70cIEeR7
FlbFdxXHfELwcfFwsUN5LapAJwfKkZGYvEUHKkHAJyR0PQ1gRfDW5Gro0l9b/YN4uJHWMi48
37L9n2q+eE/ix+FC/Di9uPDV/peoXmmsZIYLaBobJV2pEwIZz1LEcdcCtC18D6ha/EO51601
h7fTriVZZbKIuA+2ER7SN2zGQDnbntmu/UYGM5pa8++L+XsfDloMH7TrlouPXaxf/wBlr0Ad
aWiqOsteppszaZDBPdgDZFMxVH55BODjjPauB8L6pq48ZG31nT7DS7KRWjtba1nt3BPUM2Dv
LYB4AAGT17bGtE2nxN8N3ZJEd5aXVgTjjd8kqj8o5K7OiuXbxzoS3zWhuphItz9jZzaTeUJt
23aZNmwfNxnPWluPHOgW2qTafPeSJcQzrbSMbWbykkYAhTJs2A4Zf4u4rplJI5GKWiqup21v
eWM9teIr20yMkit0Kkcj8q4T4W+I4Wa68LSXqXU+lsUtbkHIubYHCkNjDMnCtjuM969FFLRR
RXC/E/xDcWGkNpekGR9Zv0ZUEEZkeCEcSTbRzhQePU4Are8GNpY8OWEOgTRS6dBCsURjOcBR
jB77vXPOc5rcoxSYpHO0ZzWPY+JtGvdSl0+01O0mvos74UkBYY68e3epYNf024WzaC+t5FvH
aODDj94y5yB64wfyrU6rXB+NgL/4geB9NwG8ue41F/8AZEcW0H85K7xfeloqOZFlheOQZR1K
keoNeMatodn4R8TCS0tJ10uO4jvnkhsFUw4G3b9pdgNncqAW6+td18Rj5Wg2erxqzvpd5Dej
aMnYDtf/AMcdq62Jg8aspypGQfUU48g1w+ieB7SO91C51eIzyPqkl9boLiQxKCwdCY87dwbJ
6deawdX8D6xe63qk0aRD7Tqcd3Fc/bpAiRr5XDW4+Rz8h6jmvVl6UtZ2t6xY6HYtd6lcJBCO
BnJZz2VQOWJ7Ac1y50/VfGQ3a4k+maCwymmq22a4Hbz2HKj/AGFPf5j2rT13wnZ6hptpbWf/
ABLp7AhrGe2UK1uw9B3Ujgr0IrO07xfcaXdJpnjeKPT71jthvVz9kuv91z9xv9huc9Miu2jk
WRFeNgyNyCDkGnU1iAMkgAetcfrPjWMXh0zwxENa1joY4GzDb/7U0g4Qe33j2FWvCPhttIku
dQ1K4+3a5fYN1dbdqgDpHGv8KL2H4nJpuq+GGjvZdU8NXP8AZmqud0oC7oLn2lT1/wBoYYfm
Cui+KDNfDTNdtjpWrkHZDI2Y7gDq0L9HHfH3h3FdOpyo5p1Q3aGS3dFOCwIz6V4/oWheKtP1
zw5btp7LY6XJ5U0ii3aF49rgyKcecGbK5GR+Ndh4e8MLYePNc1U2nlWsiRfYz5mVDMGM5VM4
UkhMnvXa9V/CuI0MDVfilruoZDx6ZaRabER2dj5sn8467iiimt9015r8RbHU725drTw5ZXjR
AJDfXFwhWJDyx8tuNwPTOR/Kuo0WW18ReEFheZJ0lha1nKzxzEMBtYMyfLu7kDoewpnw+v5L
vw5Fb3WftunSNYXIPXzIjtz+I2t9GFdNRRSZGcZ5rm/EXiRLC6XTdNgbUdblG5LOJuUU9HkP
RE9z17AmotE8NSjUF1fxHOuoavz5ZAxDaAj7sSnp7seT+ldSKWq1/a217ayW97DFPbuMPHKo
ZSPcHivMvBng6O+0y41HSdW1fRI7i6ma1isbj9ysKsUTEbhl5C7un8X4V0H/AAi/ioEBfHt+
Ix2bTrUnH12Vg+NvBFynh2+v7nXdd1m6tUFyLWe4CQzCNt7J5caqPmUFec9RXoHh2DTYdHtT
ocEEFhJGssQgQIpUgEHA9sVq0Vm69o1jrlibTUraOeHO4BhyrDoynqCPUYNcwbrV/CB2X/na
voCYC3SqWubVf+mo/wCWijj5gN2OoOM12FhfWuoWcV1Y3EVzbSruSWJgysPYirAINLRVTVNR
ttL026vryQR29tG0sjHsqjJrm/hfZ3EHheO9v0KX+qSPqE6nqpkO5U/4Cu0fhXX0UU09K5nx
14VtfE+leVcuUkhBaEtuaMHIPzoCN4+XGD2JxXPfCrULZrrVbVFZJ3lErD7N9kiJ2gAQwk79
u0A7j1zmtXH9hfETcx2WOvxgZ7C6iXp9WjH4+XXZ0UjEAZNcff65e63eTaf4TZFWM7LjVXUN
FCe6xjpI4/75B6+lbXh7QLLQrVo7IO8sh3TXEzb5Z2/vO3c/oOwFa9FFc/47v5NO8K6hLBn7
TIot4MdTJIwjT/x5hWloenppek2VjCMJbQrEPwGKv0x0DghgCCMEeorkfhtIbWx1DQpCPM0i
7e3Ve4hPzxH6bWx+FdjRRTGTOfeuRvvDNzpN3LqfhCSO3mkO+40+UkW1z6kAf6t/9oceoNX/
AA54otNWle1ljksNViGZbC5AWVR/eXsyHswyPxroQcilrg/iIf7a1HSPCUYLLqDm5vtv8FrE
QSD7OxVffn0rukXaAPQYp1FFGKawrx/Wr228KfEuKSezjsba8d5DfCJrm5vGKlvLViDsXPy7
FyemMCu/8UaaviPw5JBbu0N0AlzayYw0UynchPpyMEehIqfwlrg13RYrpk8m6UmG6gJ+aGZT
h0P0P6EHvWhqF/badZTXd/PFb2sS7nlkYKqj3Ncgo1Dxzgus+meGTxtIKXF+CO/eOM+n3j7D
r2VlZW1laQ21nCkFtEoSOONQFUDoAKsYpcUYoxXI+JSNQ8YeHdK4McEj6lOPURqVjH/fbg/8
ArrcUtFcXqX/ABJ/iVp98CFtdZtjYTdv30eXiP4qZF/Ku0ooooIyMVieJPDen69DEL1GWeE7
oLmJtksDeqsOR9Oh75rATXNV8JsYvFf+maSPu6zCmCg9J4x93H99ePUCutl1K1i059Qe4hFi
kZmafcNgQDJbPTGK5b4dwT3zX/ifUI2ju9YZTDG45htUz5SY7E7i592rtqKKKKK53xvoz6xo
0yWjzQ3yKfJkt5Fil56oJCp2BsYJAql4B8Mz6BZMb+5imu5QAVgj2RxoCSFH94jccuQC2ScC
qPimSbwdq114ltbaS60+7RU1GCIgFXACxzDPGOisewwei1b0zw7c6vfQ6t4teO4mQiS10+Nt
1va+h/6aSf7R49AMc9jgUtVNYuZLPSL66gVXlggeRFboWVSQD+VcR4I8V6pqep6bb6hJbzQ3
1k1yGFlJalGGwgLvZvMGGOcYxgetehUVyPh1FvvGHiHVScpE6abCexEY3Of++3I/4DXXUUVy
/wARbGe78MXM9ghkv7FlvrZB1eSI7gv/AAIAr+NbulXsOpadaX1q263uYlmjb1VgCP0NW6K5
3U/Ful6dq40+5mlEuUV5FiZo4i33Q7gYUn3roh0oIzTHVSpUqCpGCMda8mn8OWmo+L5tB0KW
4h8OwFZtYtFYG3MmQyQoD90tjLAEDGOPmr1sDgUtFFFFFFFR3EUc8EkUyLJE6lWRhkMD1Bri
tNuJfBt/DpGosW0Od9mn3bEnyGJ4gkPp/db04PQZ7ccdadUdxEk8EsMo3RyKUYeoIwa5/QvC
NhpF5BcQyX08kERihN1ctKIlwB8oPAyAOa6Ss/XdQTS9JvL6X7tvC0v1wM4rO8CWEmn+FdPj
uB/pMiG4uCOcyyEu5/76Y10NFFFcf8PAunx6poA4/su6ZYgT/wAsZP3kf4YYj/gNdhSH2rzH
xX4T8Sz3+qLokluba+nF0sr3bQmJ/LVCroEYSL8gI5XBNemRBhEgflwoz9acSAMmuQ8Y+ILg
XMeg+HGR9eukzvblLOMnBmf9dq9z7Vq+FtCtPDmkR2NozyEEvLNJy80hOWdj3JNbXalooooo
oooPSuc8X6roNrZ/YPEUkZivVKC3ZC7SAdSFAJ49e1YWh6y3h5LW3v7xtQ8PXJC2Oqk7vKzw
Ipz254D/AIHB696jgrkdOuafRRXH/EXffJpGhQn59TvEEuDyII/3kh+nyqv/AAOuvXhRVTV9
StNI06a+1GYQ2sIBdyCcZIA4HqSB+NZ9l4r0a8s725ivVWKyG6481TGYh1BIYA468+1T6F4g
0zXYJZdKulnWJtkgwVZDjPKnBHHNaoORXFa0BovxB0bVRlYNUibTLnHTeMyQsf8AyIv/AAIV
2gOaWikzxXH+JPE08mpf8I/4ZjW51l1zLMwzBYqf45T3b0TqT1wOav8AhvQLXw1YTt50lxdz
sZry9m+aSd8csT6AdAOB2rhrXxrrKeL7O1tYn1bTr15pVbyREGhBTY0D5IfaC2VYg8E8cV60
OlLRRRRRRRSN0NcXrtlqmn+KZtc0vSoNWee1S18t7hYXg2sxJBYEbTu5xz8o4NZ/hPWfDZlv
vDSzxzmSeUvHK6yRyO2XlRB3RS2CSAOSOxq0LPVPBxDaclxqnh8DmzDbrm0X/pmSfnQf3Oo7
Z6V0+ha7p2u2n2nSrqO4jB2tt4ZD6Mp5U+xFalITiuQ08NqnxF1O7JP2fS7ZbFPTzHxI/wCn
liuvHQVzPxJ0u71rwZf2Omoz3btC6KsvlE7Jkc4f+E4U4PrXGaf4S12aPWZ3t2t5ZmtZIor+
++0yzSQSeZtaUD5YmAC7RnBLHAzW94F07xDBr+rXmtRNDaXUUflpLcRyyK4Z8jKIvy4IwMn8
yRXdjpXO+P8ASptV8LXcdkQL6DbdWp9JYyGX8yMfjWl4f1KHWNGsdStmzDdQrMvtuAOD7jpW
jVXUL+2061lub64it7eIZeSVgqqPcmuKfV9W8ZMYPDgm0zRD8smrSrtlmHf7Oh7f7bY9ga3L
KDQvBWlw2qTQ2ULsTvnk+eeTBJZmPLMcZJNcHqvifWfFOrXen+HRf6bJbfJFcGMbFnKkmKbl
soy4ZZACASOvSuy+HfhZ/DWjNFdXT3N1PK1xJltyRs3UJwOPU8ZOTgZNdb0FFFFFJRRRRTdo
9K4nxl4NS/jnuNKPkXjRbPLXAWTaSyocghULkF8D5gMGsrTPGd5pevDRtYt727iRSG1J4ljj
ZkBeaTkj92uVUYB6cnpWpDZab4rubjUdLF5pGqQMIxewFUeQFQw3KCQ4wR8rjI9qlOr+JtBX
GsaZ/bVoP+XvTABKB6vCx5/4AT9KuWPjrw9f2VzcW+pRbreJpZYJAY5kCjJzG2GB49KT4bWc
1v4Ut7m+Urf6izahdA5yJJTv2+20ELj/AGa6mlpuwDoKXApaRuhx1rznw9rumeDrvXNE1i+t
7KC2uPtNp5rhd0MxLAL64feMD2q+/irV9bXb4Q0eVomHGoamrW8GPVUI8x/yA96ydU03R9Kn
ttS+ImtHVb/dut4JFIgjI6mK3XOcddzBiPWtzXfHWj6NJYR5lmW7jWWJrdVZVjYgByCQSOc/
KCcAnHFcR/YeteO32avdDfaTSoLmGMeSfm2y2zpuBdGG0hgeQSG7g+n+GdBt9FsIIV2zXMcK
wtdMoDyKpJAJ9Bk4HQVsgADAGBS0UUUUlFFFFFFZeuaJp2uW0trqlqlxDKhjYEkEpkErkc4J
A46HFReG9EtfD9m9rZqB5krzuwULuZjk8Dj0H4Vs1j694c0bXISmsaZaXinjMsQJH0PUVgHw
PdWGP+Ea8T6xpkePlt5nF3Co9AJQWA+jVFPN470uLdJceH9RQcfMkts36bx+lcprXxouPDpd
Na0GJ5EGSbS8LD/x5BWEv7T2iFcnQNSDdceZGR+damk/HlNZkEem+H2DYBJuLvaP0Q12dnqf
jTVhm2TQLCM4wzPLcNg+2EFTL4T1vUcf294v1F4yOYNORLNP++lBkx/wKtTRfBfh7RpPNstL
g+055uJszSk+7uSx/OujUDaMDivNvjXf6b4f0aLWL+xmn3yJZSSWs5hmETnJVWxwCwAOMHGe
e1N8I+CNP1Pw1p7a1B5mx5WtEjuJCbe2c8W+/IZ0xxg8dscV6RBDHBGscKKkajAVRgCpKKKK
KKK//9k=</binary>
 <binary id="pic33.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic34.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEARABEAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic35.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic36.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEARABEAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic37.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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=</binary>
 <binary id="pic38.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY
GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/wAALCAEwAO4BAREA/8QAHwAA
AQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAAAgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQR
BRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkKFhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RF
RkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWGh4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ip
qrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/9oACAEB
AAA/AOXm8SeMILS1vrvVNUS0kc+VIZm2sVPzDPYirmi6v4r8WaotrY6hfKEUmSVZmbYg/Ecn
HTufxrspLbUNM022lv7TxHfPdSBFje82Sy7kOXCKDgAYHJPpXN6xot9eom7w7qhReATcSELj
qeV4zzVO38E6jfTEW+hz2sTZwst6Bgg98gVqQ/D2+AiSXSIHAA3FtYRcHnoB09utXZPhldSW
stw1vp/nbvkjGpDkemc4Hes8fDLUGKD+zoJRz8w1WMBfQd//AK9UdT+G2o28rqtnbcICGTU4
m3H6Egj9aqWnw51dmUvpERXPQ6lECfwBqzc/CvWTdMBp8UMJPe/jIHPXPfg1o23wmu8p5v2I
7Q2VN+oDZ6Hj0qO5+FepxQ4i0y3uOmZF1FQBx6Zqgnww1ZblFlh0+JdvV9RjH585q8nwzuTK
3mvoIVUAzLqGRnPU4cVBN8NLi2mST+0/DsiH7ytf4C+xO+mL4AljZRLqPg8d/nv2569gTnrT
bbwbHGySTav4OKHjy3vJBk/UCptV8MadIFMeseDYjjpFcS+nvwf/AK9UZvDWnxtHAniPwq+w
Bi7iXJ6YGQpzV+TwnaGCR11/wWA2MkM/y/TI4qs3hOwSf5vEvhIZXHWVsfgB6VYi8J6TJIN/
iXwyUUcqsc3cD0H5UHwjpYCvJ4o8PYL8AW05BwemcdKnvfCujyS4HiLQYpRw0cVjMMZ6YGMm
qj+HtDhVC3ijSHjY5+awmwOOvSnab4e0l90UHiLw64ZsAz28ikfiR19qrajomn2saKut6E0o
cDCQybjgd+K1vB0dlHJ5hvtNlcjIGx+D16ZFfQvhYhrYPG9ryo+5nH61wfhO604eH4dAlkju
bQQtAYynzbieWx79R34NVvEWmR2egyWK6Xb3ttFIs6yQxCJmGGAEgXqQDw2Dj0PWsAeFv+Em
0iE2mn6rHcQNjEknmxiM/e8t8kHBC8DB56VmHwAkxY3PhzxMG2KN0dspOQAO8nsamtvBcdq/
7zwZr90nP3rdUI9Dncc/41tReHtKRY5l8AeIVYLhguAScjk/N9abquhaTdbTL4C8Ujauxdih
to7AZboKzIfBugeUVn8F+MPNxwwhX+jCsm/8GaCsoEXhfxwg6keQv5dTVdvCehNtB0DxzFkY
KraIcn6k0yPwfokcjCbRfHIz93Finy/+Pc1bXw/4Wj4Hh/xyrkYLNbL834Z4zVOfQPD6Ttt0
LxlGhA+VrUH/ANm/rTYPDekIrudL8ZTK3VDZKox+DE1O3hvTHi2Q+H/GEbcHH2Xg8AHnfUie
GtKjQt/wjfi5pNo3AoUGBjpgknP6U9NFsTvDeEPExiHMaEsD/Lr0qWTwrFK7yDwD4jMR+6v2
nH4/cNVpPBm9sQ+BPEvljkZusH8vLp9t4MR5AI/AOuyEN0N/jP8A459a0m8GyPaTRp8OdTSQ
kbGe93FeeeeKlsPCF5Fcuw+HE5BXBE14rDrxgHn9aut4KdJX+zfDy7COg3Fr4Z3Y5x83FQf8
IZKqux+Hs/ynA236gcjr97tUUnhPVBGEtvh1nPSSS5Vj+PPNYuoeBNXe6Qt4ImS3jBZ1S8Vd
x7nOeBWhoPg8qouIvBf2kf3I9WU7T2yQeeKTU/CN3MqtF4DvLd87hIt8rrzj8/zrovDHhg27
iWTwZfRtHjlrqM8+4xXr+hxeVbgf2ZJBwONyn+VfPRuNlzHc28DQxowwQTlSe2T25ziuy0Lx
c0WqBWEn2GDd87MMyHHQ5wCeM9c8V3NnaR3VzeX+g3X2S+kZTKoAaOTjjcvY4/Gvnb4heNfF
kHjLWbYa7f26xXLRrHbXDoigHAAwRXNQ+I/FFyHMuvauwAyS95L7dOfetDRPGWv6VcreLqV1
diP5minnd0cds88HPpX0H8NfGun+L0VocLqEUYDwSSkEDPYdCPf/APVXXapb3N3mbSppLXUY
1K+RPIyxyD0IB/Jh+tec65rN4NWiiWTUre8i3NPZNcSLkAfwkNzwOOx5IIPFdJ4c1+JmWae8
llsWkcRziZyU55SVS3ykY4Y+/wCPbR2tldAMrSMM7v8AXP36HrUxsUVleJpQV7GViD9cmpBA
FKbWcqMghnJJ/WobqwWW2eOKWWJiBtYOTtIxjjPtTdOULH5blxMmA4Lk5PqMnpXF+KNHn/ta
ZLq9vBYagQtvOsjf6HP2B5HyHA7HrjjiuS0iXVP7UuPD95qd9Fq8TCS3aWZih2/wEZ+ZGHIP
XkjqMV6p4buRqGmxyTb1cDayFyCjD7ynnqD378VdGn28d35yrNvbk/vGK8D0zjPNRyaTYJI9
0LVfOOWJHBY4wf0pmmWht47eO1I+wLGQFcF3JJBBLE9uRj/CtA2luxJaCIk9cqKU20BUKYYy
o6AqK5fx9oSXfhm+FlCkciYuPkypbYdzLx6jIrz74bT3C61BaSySOls7WlwpmLKWHAba3Y8e
vWvVL6DSY7eRZ47SLzcqAUQFjg8AY5PWvNPhzZDVdS1jbKfsSLAsQHURYwFweBgJyQB14rtb
rRLS8W5tYdKhJXnzpEVUzk/d4J4wO3ep7zRlmW1aVbeNoPM3LE5XzCVIXPTnpVzTbEWlvGs0
0kbFeVaQnnjpXierWMF5o8LaUVkhAU+dHyg7EHPKnkdaydHiuRcK1vEssaEl/MwOnGM/n/nm
uj0LxGLC4mluPNim8t5HCHJHQ5z9O5714nqnn6vr15cyKzTXk7SYxksWO7oO/sK73wt8IPE2
s2sTzpDp1qw5edxkj2RcnsOuK7i1+ANl5ZS8124YnG4RQKO3vmpf+FDxWk6XOj+JL21vI23L
J5QyD/wEivRdA07WreyitNdvEvZovuXsI2l/99ex9wSKk1ixs757dNSidbtCVgu1j6EjkEjo
PUHg1x+uf2pov2qRbWBWkOZ5YgCt0n97Yf4gOoBz9RVzRdaEGjjUUulbT1bISFg3lc8A/wCz
g9PyrvtNvY7yAMjoWGNwU5HTP5VZdWLKUbGOox1FKScHGMj1rPmSdR9pjC+cp+ZV5Dr6fXFV
9T8y+s9i2iXNtMCJEc7eCD29c4+lcb4q8LPeW9mgm3a1YZa1lLbWuIgfu7v74/r71e8M6t9p
jk1S3bCqAL23ePa+QMCTb1DEDoPTHau2WRJoQVb5WHysD19waitzJHvM0hddoOCORgc06EpE
Nsasq5OF9ee386neQLIqEfeBOfTFOjcOoZSCpGQR3qO6dEiPmlcN8uD39q+f1nWy8cXTWgu4
5WUyuGkWKOXysMADtJzt2+x9813Pjnw5N4ls40vLMbVAeO8t5d80WecquADyAPx/GuE+H7eJ
9Hu9Vi0+1tpIn2MrllUhVBG4rk9ge/X1r1nTvEJg8JLfXrxSTKpYlHVg3GQ3HqMH8ai8N6lP
qFnNc6jHhpW3xieIgAY7D0+ma6kMhgQv5QPuOPwr50s4oo2tBCHhnlU7ijZLggk7l6Hp3FaG
kGGwgtjrUc2x3LS3GB+BIxnvz1riviD4msLiKSLQ4wIHba9zuIa5UHkBTyFzjkjnp61Y0nwR
pXivRbR9Jv5dO8TJEpe0vCypcZAw6E9AQfcdOlQW3iXxt8PNRNlqHnsqqVEF4S6MPVHzk49j
ivUvCPxUGvfZ4VaK3mJ8uSMkFs/3u3FepaTdy3OcypJjGCo4PvmtVc45qGdGwx++pGNh/pXN
6xLElq1pqFm11psvysgUlk/rx6Dn09vKNf8ADGoeBSdW8OSHUvD0hLyW7jzBGpHRh3X3/Pnm
un8Ha5a3WmW974aLGwRNtzas5Z7c88jPYc/gecV6HoesQX6mNZUeVFUsU4ByOPp06GtKeLzF
OGKn2OKQyeXHg8cZyegpkr+SwbGQx5INU9UtbXWrMRGQh1IkjkX70bDow/HtXDa1Dc6dqcWo
2scYvlG6+tgcpMvTeB7+vqK0tO1s2cSqYZDaGMeUvBIPdD74yR+I64Fb63xht43u5FEe0HzT
3GOc9Dz9KljvoLi7Zopx5ix5UE/L1wfxBH61opJHd24dMMrDsfwNV4rxIrViYzEsJ2kOeijH
NE7xSvvnhyYSW+YZwMEbvxGRXm3xUsrdNZ0ubzRbvMGSFiMJ8yhH3Y5HHl4+hrVbULjUvBNp
a/Pb6ncWrRux42IAct7ZC8fj6Vw1jodzpsy6pLIkn2dUit4raQhdx2urkdASGxtx/Fxk12/h
aC1m0TSrPUyqQNEjrHIMK8gyGUn2J+76YxkV2LLY6ajPJLFbxY344QYA54HXis+58UQrN5Vn
byTYBJJG0enGa8Q0+xvozJ5u0vCDFlRgYA5x+nT+orp7yzLaRa280wV33M7MOCTjC5+ma+b9
ksV6Ay7hgFV746gYr6IfSTqPgPR4pFgv7kWybDny5o2IGFVt2SRuHAz1HFQ6LbXPia7k8Oaz
dteafDaCVY540M4PTh+vpyOfWvK/C/hDW9b0671PQCsl1Yz7PKRgJsYzuX+99K9R8A/Ey8SR
NJ1OyjtruIfvixO9z0Pynp06V7jaXazwo6ghWA6kA5qV5JNmVQbucAmsbVyt3E6288UGoop2
SHkDvhh3XpkV4/YeNdTl1HUrCH7Lp+vRMYrixKM6SbTyyA5zn255Jwc8TJpLXJfWvBcq2Orq
f9I00kKjn+Ly+vX05HpT9F8SXGqXKy6bBHZeJ7chZrORgsVzztIx2YENx2OffHouheMlm1KH
TNUiaC+kTcEPUHnII7dOtdRcgSRAjdhuCAcHB/8A11kwahA10bRGlXynyz43JkYyu4ggH1HB
71aeVFk+0IS6EhSgPHfke/tUOq6Yt3AkqMGv4FOCQBuBHIYehxXiXiu6uNBtLhA0g0jUC8YJ
O0204BzGSc4PHHcgDng51/AnjSR9Os7TVWgATibfjdIpJG4Du2fvfh711d75GklbuKSWVWYv
FdDMkZRhkkgE9u/GcccnnQhv4orqaFZwRPD9oh2nZnI+YDHPTD/jT1vLu2tZo9WuLWSTzXSJ
4slXQ8BWGOCM9fp1zRd6vc6RBazXMDT24IU3KjdlcYA469c5wKwvE2paZrmhf2jrEUoh024M
v2UArJMAvTnGeSufTGM9ay/h/F4g8W2Ooa7eTJbw3b7IFIO0RjII2ccA9CfQ9c1z1zqK6D4i
1bTNXureZbyRrg+QGUxyPgblDZHB6AH0rc8I6j/aGgWtreSjc8kssroyYKkDqO+cn3yR1NdJ
r1jbSWmj3SpsaeBwD98827HGfSsjSNaV5rl5I9/7x8BM8DccfyNcNBNdLqPlyx794VtoPUbc
Z9zkH9a9BsXt7jw0xCKwjVickfMByVbvkY/n1r5qnjtxqjOAyosUbIo4wxjBx+B/lX0rp5s5
/Cel7ka1VrSKeK4RcKhaAov/AAIsh6evWqXgdhc/EzWXb9+bWLy45UGBtDSAE4zn061wXw50
y+TT7vVLGdvLW9lBW35kUjbg7D1GWHTng1sa8bnxB4c1jXL23t4dQ0Ulra9jiIlk2hThmBHG
G5BB/Ct74d/EiPUdEaS+kVJYkAOSM8D9ScGuluvHEMYEUSyFWUsWJHyn0OTxn61jw+P1hszc
X8MKyMpGN4AyBk8ds/0rx34ySrqmp2/iDTrVrWTiOeVDjLj7r59cDGfpVTQ/HTah5Frrsht7
uM4i1OIlW748wd+3zfXIPGOl8RGWe4trjWZltNQZQ9rrNuv7qYdQJNvBGDjI57/MKz9Xvbi9
t0udZvWtb+EL5NzCwdJB2PB5U4xuGeOD0Ndb4A8d6nHbLZ39+kphHyhn+dh2K9d4Ht9MV0mq
z6heWFzNp1xE07YeMwqCk7H2PuD3PXtVW08WanJoQDeZLP5whlyADERjAI9Rnr34+o6OPxFd
pZOweBLqMCN4jHkg89RwT0JHTuK5nxcqeI9HnMGyaQqi3kAXeJEIBWWMj+Ne3qAVrwm5N7oW
oiymm3233o5Iz8rxtjDIfQ4H416z4HvYdW0lVutZkjNhteMLIAwVjzuI6jnnPpz057bTbWSb
TbfTirSyl91tfQ/MihGDK2e3XBB6hdvaq13Jf208Kpd+ZI5DojgbhhiHwcfwjjBHOBnFbdtf
Xt3pBjeDz4pEkQsz4bco4LcAAHJxj1Fct4s06wW7jW7WJIb+Rmu7gJgqiLtXkejMze+2u80n
WdI8MeFdPtru+gjeG2XcnR2IGWO3rnJz+NfOvxU1iz1HxdHeQBZ0KKcrIcsOOvv7VpeH7+3t
JbK2SKRdPeFJHlLbsN94gsO3Dcdfr1r1yTWYr3w3pV0jrwkism44Rvsz8c1neCrjTitxFduI
7hXfcFfIxvOP51wPhfVYJrySZGWMlTHChCkjhTg+w2nH+99a3ptYW3sNVSALBHImGQISC2Me
o6jH6+teDtdRCSQbScgckd9uCf1yK+pvC4ltvC2mzKftVobCErGG+dQgVsA9zulYdvuik8Dv
CPGmrCDZGF06ESIAAQ6l1ZfoCCPqK4f4a2kcvgrUHaCVEe4lY3ds+GiIzhsd8deOcVo2UrP8
HfGkbofNRSHcpt3Hy0zweQa8N8I34stSRZiwhm+QH0bsf1Fdjd+Jf7PlmgYLcRDI8wkgkN/s
9D+NP0y8udaukKqsrOSzovyh2JyTj8fw5r0dfCEWp+EL3T7yFYpZFBWUMG8s8FflHI9MV8z3
1s9neXFrKNssTmNh7g4NdH4Z8WXek2TWN1EL7SHb97aSdBnqUODtPQ+mR07jqrO3jvLGSfRD
9s0Ut++tnz51sT3Xr7eufeqVx4ea3hivdPuDNbBwY5lBUHH8J5+R/wDZJ57VvaH4vfS50069
YSRCTcXDFRuOfnP+1z06dPauzi1fTrvyiskTajG3MpACuAeNw6Hg8HPGafrtlP5j6rNOss4C
JKsTCMhRkhsH0HbtjOR2zNTv7ez06a4S4WN34lMCh0weRIQOcgjkd+o6YryrWp49StnihBPk
sX9QhPO9fRT/ABD1GfXHP2tzNayl4pGjlBw6r1GDkH8xn8K6LRvFWqafPbGO7kFqHDIC5wh6
HGexxXqtlqralq93ZMVmXUoVuLN2PHnBQM56ZIXp/eQDvUup67L4bmit7hbzypLc5FswJQE8
kFhjqvTtiuj8I+Bk8RXH9t67K8+lyxRfYLIlgAgXgvzz1bjvkk9a7XV/CdncPEbMR2khI3SI
vzcYxjt2FeS/FLwTNfata2Nmtukzgi2LptExAyQSvAOBxkV5Ho96+i3U9lqTSmJ1aIKr5CHp
647n8/avZL2zubT4ZeH5bdAk8gmEmD979xLzjpnA69a5PQ7ie3E0qpGQSMkgYbJOP0WuX8OX
EcLRRpI6zu/JKqoGORyfx/Kuz1C7iNrJHK5WTzVcjI5HPI46nP6d68Ul+adiTghR3znivo3w
3BZHwzp114X1SWCYWiH7NvBjlk8vfJ8rcrl4sEij4R38tx451szrkXNr5ke3IUBmdyfxLHHf
BqL4Qfv/AAjeEXypN9rmRoiMqF+QDIGD/E3cdKNCuje/Dj4jMZVdVMm3BJ48tSMN3/Kvn5t/
2dFVDvBLA5xgVt6fa/2lHEIQWmYZLE44HXt7GulttIk0+8huLOVoVX7u5j94DjI+or0Xwh43
uftiabre5bhiAs0WNpJHG7jkf4fSvM/jbpsVv4tkvrdkMd+BL77xwxPpkjP4157EpeM/e2j/
AAq7pN3eaXMl1YySRSg4yBlWGejZ6j616H4R8RWuoagAyRwXkiiG5s3OYbxe/H97PI7+hJPH
Qal4csLi0nuNJiM2mwkhwF/0m07kNjmSPH4gH8Tz2g397a3UtveQQ3WnuNojY/JICeCrDkcL
j8Oe9eg+GGRdQs4hg28sfk5n+d1GenQbgMdOcjIrh/iF4P1HRfEUcVusskbjzI3VPlkOTwOT
0zj/APXzwWpw6hbXQt542jcZkKrgBSfvYx6nNF7Zzx26XP2f9w42gsvA/wBk59eoPf61l20q
pvQoXhIPy+n/AOqu58ESXNxdLpUDSJcW7edbsRzGRyePXjP4CvZNdsY9d0fTtO2oJhcIz7ge
AzhXAPoCc49Np717BBGsMKRxqFRRtUAYAA6CoLu7tYJFNxcwxFcn53C15L8XfFOn22uaFLaX
EU9zaSecEjbLMcgBR9efWvHPHelrLdazqEk3lzvcufJZCCMtwAO3fj2r0XQNWlufhfoSPbXR
ktfPcShco+UmTGQcjlgOn0rmrmaKPw7bz2rkySShXL8jhfr6k1S0bSLa4vbJ5YneKRW4bgFg
hwGI6DOcH3rvrbQLe9jmmngDRRpvUsByoJGOOPU8GvGk8GXU3hCfxHaNvtoJNkyOuNoyACG7
8kDFdBo6aRZ2NlPqFtrPh6WWIbLxE8+1nIwQx7gEgHAzXpPwptLuHxHdXi3mn6tay2piS7tZ
NxOCSFKn5lPPTArjvAM8beFdVt7aS1j1Zbhyq43uDtdQdhxzl+COnUjiuk8EpFJ8L/HyxoY5
GWZiF5A2wKSAfSvDYHjkgCSK+7GUK+voRUug3c0LxJbtslD8tyNoI9fzruBZ+XLHLKrSyszS
OnCg/Qjrkk1oW1nE80cfkNEZCN75O5TnGR34q38QtBlu/BgmhhTZp7jEo++UOVO4/UivKorS
NbImRMOwycEHPAIOKmSzdNPinRt8LAfLuyfcY645rNvbRUSSSMMUVyOv3RgcV2XgXxkbC+hi
vbqSzmXakd+FyAOyyr/Evv1HHXAx23jy6bSza6rZWZisrxXE3kfPCZAVxJEQSBuyCR32cg1y
eh/EbUEkVLTTY2kLDAD5BOc9Mc59P/rY6fxv8UNTvdNn0nWPCqZwGLmZiY2A+8pA4Iz6+1bV
lrfgvUvDdvd3l/b2ssCrIltdRBpo3z/4+p/Pv7VYt/GXgrU9HuNM1a7tFgwIcCNgCAOGU4Ho
D2wQPSvFfF1tpmkXx/4RzU01KwnTOGHzRnPKtwPwI7VDpXirVLLUrXULeKE3FqqrvKElwDxv
55Pv6V02i/E3UJNVkXUhawWky7Y2WNttswxtYYyccAH2A44r1D4g/FV5NH0yHwqxZ9STm4Xh
oh/Eo9G965bcz4OsW0zStJv86Isxk5xtbJ4PTj616FP4A8L+KtBiuLSM2ksYIjuI9ocEcfMB
wRkV87a1f31rNc2FzO0r6fLIizKoIYksGY56n0PUV0WneLNYPw8t9EsLuKG1i8xp1iXEhUyZ
wWJ6EsOB2rT8Ia0I3mYrAEKgEuMZIOOB+FSaVeLFBboFImxwNowEJXnP4V6B9oi/sJ18xMOC
pVG2bQQO3GTnvXI+H/NP7POvkjciShlLYIH71M8H61xeh6lr+nWMMaXE7WjRbltnQXEbDgjd
GeQvvjFbXhuzXxPeOtnp8Wm6qgLrfabcG3AxxzGOhHXAAJx1FZvgvRtSvdLvZrXTLLVEhndG
XzvIuwcDLIe/Xoc966LRfEumaD4e8X6PefbbCe+s5PKgvYCr+d5ZXblRg5G3DHGeeO9eSwXL
LGBtQqnAGMnk/rT7aWSXUmdFQ7sck42100UEsDhoeSWIKB+ee4ANd14b0W+vXtr/AFKYxRsx
UpuIYjqM9vyr0fXbW3h8F6vDCco9k+0DjIAJB/r+VfOMssVvbqjLu4wH3c5zz07dqgivWgYm
Ifu84BLHIH+fWoHZbjz3Zj5nBY9jx9Kyp4vOuUFsru542Hls5rpvD1pr6I+mSXN3Bp8vMtqs
gO8eyk46d+1XI9R/4Re+vLCKIMgChJ0O2SMkZJQkYPPr/wDXrcvPEcA0sS6jpyXksQAE9zbw
uzjPJOTn0rHHi7T8gjQtPKE4ANlDxx2zk1dj8WaS03lHQdFjIwSzWcZyfTgYq7Y3737PJZeH
tPaDAyBaW4zngEfIT1pLmynNys0uiwwSupIAS1EZX1OY8DpTryaJIit3ptqgBJjdLW3AbHBB
IhrE1G6TTdStZWhtzGr+Ytuk6rtOF+YbFwp7e/PpXoHhn4iWVtprLqFh9uCkSsrRlZi3r0Kt
7EEfSqPjD4nXN5o4s/DqQ2iOQBHhjIgPf7oUfgTXnel+Hr14kvLhFdnPmoDInPqW3A59cGtS
yvEtZo7k2VpO6o0zhYowEUkqA2FAIOM9OjCupGowzWNuRp9uJdo5W3iAxisvQ5ft7SNdxJtK
sF+YKvPY9Pwrpp2gh0a5jG1JFU4K5bcqqOR2znHPp9ar+G2L/s6+IEEin970JA/5aJx09q1t
KtdSb4fafcodO1uGK2jxbyRBXjJAQKCP7ofPbpzmovhRIg8deWRJbTC18uSN2LszAtjcx4PA
HTjnHauG8N6Fq2ojU73TB5rJfSB4orkRzKQR8wU5BHzfXiun0t9R1/wl4qh1eRprextZWWK4
RS6SiMtnLAnr6GvPLGz8OanpNsovLnTtTSM72IMsbtnrjGV/AmqWpeGb+xnTLJcW8uNk9vuZ
JMYzg49xW/pt0mlQpIbaXziCDMwyemOmOlbUHi+axYMQzOevmMW+Y9T2zjB/PpXXS+KpdU8K
atGVSKR7SXAKHDLsPrzXgsd24jEeeOADnn04FSxTr5Mu9TkHaAec/wCePyqz4Y0m68QatFpN
iFMjqzMzZO0AElvXgDpXsvhT4WWtlNFdaiftDR7cJj5c45z69a2IPCT3XjuG3FotrpEEPmSo
kIBfJOFBxxnn8q8e+JaiT4i6xZWsTbY7jyYoo1JJA4A960fFtpZWulRpa6Tdh8KTJNG6gnHO
CTyAePxrk9PKXF7Haafame6mcKiKgYnPYfjjHtXcyfDW7gje51GeztSvzPDgExLjg5BAzngj
n8elZtlaQwTFfD2rSXCbdtwNvkjOfuhhn8/1rWimW6QQXFu/2m2G6QPMd/GcNx94AcZGa5rx
PfwPEYbRpAoP+pJ/iGRnrnHU1NbQG41qUbxMWiCx+e+3aSFJ7nAB/CpNR86PTrqaeYSBphD5
kUhY7tjnbn06cA9cVo22oaZBobEITND9nWJi+3LMDu3HHPGD2P16U2w8UKJtTLyw3WH/AHbB
nwUHQKPTn09Kxm1S2bT7sNF5MkkRRRCD8v75mwS3f6V1EiM9pbSyRtbWrKRFvlXc3PPy9hVT
SIBL9p3b42++XTBHA3cd/XpWvrOqYZzFEuwW+1Y9yshJwBwOvTPFVPD91GnwC8RQS7g/nJtO
Dz+8XPb2Fd34TuNGfw1pcrSS2l8bKJVkRGQSFIup4wwDqMcfeHvWB4Nukt/i2fLP2lTAy53B
mLYY5zwCR0yfSq/ww0+DUPD2pTXNoxjOpzN59vLsmQbBwMdQMg9fXrWr4V8mTw38R0imlfZB
MqBwd5Ahxkg9+xrjrvRtMfwDpuoS6Rd2t0ttlb2FwUfCkAvgcHco9Otdt4K0C41zw7D5d0wW
0gjc7gAGJGQo4PGVznrVC80eznuSl159rDGCdjHaCM4+XPJ70PoVhcy7fnkg4JRnX5fUn5f5
Gt7UbG0TwXrItwgmFnKMQsGbhTjJ9MetfNUCsULDJA5x16H/APVT3cZI6kjOR616B+z6GHxR
0/JAzHLxjIxsavqC7t4fNhVQEiwSAueeR/n8azNGeW81rVPODQOI0iQkg5xv5/rXgl/qC6T8
d9ZuSpdfPkBjK53DGcfz6103xJ8Q3Fmi2f8AZdlHOltOsz26jZGjxqflIGcgsoyMfhXI/Bqw
C3r6jE6i/nJit1K4xzjOR05H6GvYNC0W28QTvPqWm2l/bjMclxcDMkh6HgDA/DHSvJvjR4Rs
fBXiHT7nRt0VjfKxEDEsI3XGcd8HI69KrxSw65pMrWD+Xe2sZaONMgkAAkcevcH+dYVjaC9g
jvwkO8KUVTk5PfAHPG4fie1b/hnR7G81WSHW1n80Rbw0JCSADHLDB6gjn19a3tW8L27aFbaf
KlzJpazG4EscsbF3YAckEdgPTHNOsEhl8PS6DFFK+nB2B/0eNmyQfmDZBHTg5rhLrw9ZWuuw
wWhmaVTkxyIAMg9/mPBov9Jt3UGRtiRjc4hkVgCzE9zx948fSpdW1uP7JbQnbsjztLJlj7kk
GrHh/UMveWojM3mxEYXBwQMDHBNaNzdJFKsFzbbEjj2nYPnXBI+h6+lM8PvLJ8DfEsb26mGO
dHWUNyGMijGPx+lel+EJ7uw8D6LOPIuYoLaNiH4kRAgnYeh4XA6diTXL+BJZ5fiuhEtuNsL7
2Uh1cEOcAjvtIH4VT+EMkS2GpYvZrWV79kIWQAFCo+6CME9OR04+lanhK/RLD4lRBWYPaSyq
+3g/uj2A6ZNWLaxt5fhTpm+OaOeW0i+dDkSrnGMe25eo/lW98LpI7fwfcsqXHFvGodDk8Age
4HQ89q7i+tra4mkjkt4p8xqpRuQw56YzjHfj0rkdR8PQWscs9lJLAVgDuq/N5gxkn1zwPaq2
rzQ/8ITrQxIsj2k3zOR3QkZNfMCTy26xhk3Kw3DPf3qRYm2E4jYEbj5bBioPPIHQ16P+zqEf
4mQlccW0xGO2QK+mr52NxAE37+T8jAZ6dvSqelyRtfXyRgiVkVx0BPDAAfgP5V83a8rTfF3x
GSC8q+ccqM84xkfnU3jmLW7ePSV8RXCvcmJ1eMsB8nlIQDjHHSsPwldagW0WHTDDHcLcrNbR
OoxMyvhRuPI5LDj0/L2bSfifoGkGW31Rn04xnL2ckD+dG/8AEvAwRnoc85ryP4i+MZ/iJ4ri
lsLedLG1RltYxFvZjjJYgdzg8dsCmapLBZSfa9OM6w3MrI6s3zAhUYkY7ZY/gK2rDSpbDQ9P
1SK4aNrQKTCZUJ3Hphe3OPeseLUiNTm1NkeVJU8mbcQGdTweM8HgH8Pesq+8Q+XBAkUVxJFC
4OxiVj27cA5B4Oc9qgtNZ05ZHe7spIncn5klbI/oaswXWjXGqs/n3a27JjhyG9cc5/M1ttd+
EbKAtGL0znKkBlAxjr0z1PTFZE40x0En+kHJOAG+XHYgnn8K67TrXT11m3kIwnknC4BaRgQM
YPQ/N056VdZIdRubgW9uA7K2xOy8A9T0rN8OxSf8KA8TlXTAuI9w28g7075/pXReDE0G48H2
CGW8tboWy/aJLac/Mx4IwMj/AFecnHAyPWofh3JDL8Tro3TxywomIZBGFJA3eWcDAyRjnv8A
jWT8N7y+TTNY26fDeae2oOsikgMGIC9DkEcqenUVo+EJiY/iULYDB0+WQRuBkgoxHK8Z+nFF
nq1gPh3psMepiS4+xRxvbGRRtOGPAxxyqdz1x3rqvhYZR4F1CUEiQwRlkKgjOw/THpXetLBH
NeLskkbaoAkHUjJKqGx0BBP14qhqYi+xXsauzYTDbhkbipxtB47H9KwNWZYfAGtxxqN62EpY
vjHQjqB+ntXyjK5ZIlzuIBx+dW9HdlEpjViBG2/HQDB6+1dr8DdRWx+I9rcSIxHlS8ID3U+n
avqW4liaOJkf5tnEiNnI927f/XrldA1KO/8AHF/bITHa2oEEq7iCzYYgH14Y/kK8SvI5D8V/
EKWu5fOkuIlYYG359uckjAzj+lX/AIrvd3FzDPMrmZbV2k+zldiKAqjPJOc9SScj0rjPA18w
8U6ILqQJ5FxF5Lgfdw+SPzY19FeL5dB1m4hbUdItbq4WQLvdBuAzjk9xkAelea6nY2FvNdxx
xW9vcvuKw2oKrHtHBz/eIxx79a5KW5ebT1srlopIIL4s4Xh2D7VIU/QZ9q60T3H2SSJ7aYWs
gIxwxxggYJ5/GsVLW2jkkDRxsAPufIB7gk9Oo/OsrV4QlvdpbpFH9tjKyNOqMFUfMArDo3HG
OucVieG9Fn1944IE2wxoGluGBYIPoD34rR1jw9Ba6pDaab5rTh1i5k2l2PG4HpjIPHX8qbq2
kTaaiJq7TmV1YBVkyd20hQQcHrg/QVnbIvJi8ud9uMH5sZPXP64/CuvjDWl9aXUV0pJfAU/M
U6fTnk/lXT21kgmnkklYhnK7cZbJwAfbnPHpmua0Z7mT4PeK4tzmKGePJB+U/vF4xx7c+1aG
k/D/AFyDw7Y3liLCWC5gSdo2IZjlN2DuAA+6e9Xvh9O9j8QBPLZfZXa1j/doQ6y5U4PA4yCM
VyHhjV9esW1NtFtWaye5ck+W+EfjoVIxjKfpXV/Dif7Ta/EO51AFLl9MkXcOn+rbjI69qyIv
FtheeB7TSJ4/MuLSEQq7xAeUSeofcT/COw4J9q9Q+CkMzeELtTIhEkMZXJPXaTnFeitIGguE
kkUMBjeOykZ5z9CDWRrcccdjLJFEo/c7SqLg4Byf5j86x5orW68H60rRhIvsEpHG3cdh5/z6
18lvFmOJzjbnA5rWaAWeiRMkNwFneQGRkHlybUP3W9txH512P7OiI3xKtsBXP2WbjP8As4/H
rX0Zc2dpZz7oEVfMjyyA/KxGeMHpXIfDtJJfF2sXBhdYLqa4ciTAKspQKffuM14Z4jtJ7n4q
anYPMyi5vnjkIIPBfoc4H51r3nw0vrbUltLaaK6aQZV0wBjrhhnHpx3rntQ8GX8Wpta2ysrh
Fc7ztx3HNbOmav4hsg9ld6hcvEkWWDoJdp3YHLDIHSm32lX0t5F9pubhzJLyr4QkAAZJ68cc
Z9DW9F4ft4niuLcQzSI2NqSkswPA3HaflB74PHer90brS/3lvZpduHATyo2VR8wyMYBGDjAA
OeeRWnaQXmqWtyXjkeW1USzjY4BU5JXJwN3HTBB56VUt4re7ubHTb/Sk+ySwmYvNvXyosnls
HA+VSQOvSslPE9vpOnzf2bosf2ZDtiYlghOcbiAeSf0x1rj9ZurnULszAxrNMolWOMY+dZSA
EAPJxk8479eCbk2o3Op6W8Al4iheUSOQGYbcFcE+46enSuc0+CaaHAEQEZKENxyK73SLWDUr
jyXQD5WjU98/KAMfqfWtbYlm89vcxlpYohKxUllJUhjz67TjuPXtWN4Su5D8GvG0cQUJ58Tk
gHIBkXv+H6V3vg6zs5vAulj+09Tiu3tUY7pyuG3YwN3AGx29tpz0FZfgO7kk+LTxxsL2GCFI
xKcAqojbBPXkA4464FR/CGLUG8Na09ncWqwLqUzPE6EMxREkGCD3KAcDgEn2qz4PPmTfEY3U
QiuY7B4igYFflR1yO+OKybb+yp/h1oc93oasyxLm5WNG3gfL8x4IGQf0zVnweNal8MSXXhrG
6yt0WePH+sUg54xz90988giu78L+MLLU9FaGS8WLUEIE9vN8pY4Ck5I56Z9fWuj1Wa2+xXDI
UzJEWBcZLnaO30I/+tWLqkKDwRq3mTgt/Z8m5gcfwN0+vHrXyOszeWsRKsOOT+dbGpeI73UN
A0vSrkRm008SiIrjf85J5Ppkiuv/AGd1J+JtuVJIjt5W+Xrjb/8AXr6W1USGSMw7zvjKDbgZ
Pbg/U/rXD+B2f/hMddctujSYphjkZKozAewJ4rxbVJV/4XFqDOoZl1KTJIz/ABmvovwPpNtd
obwoTErB42I5Bx25P+cVZ1DxJ4RiuprPVvLgdfkZrq1ZUOO24rj3rzrxZ4Zs7XVH1HTbj7Xo
t3bYi8mQttdWzweh9hn09Kp+G9ImtJ7e31exjnuXHmrPuBAORhAD69ye7V1ms+GkmjSZbOK1
uGbJKwpu2gZ6gjNc/JoR1BVgvmlnEJdljEAj7DBJHPHsawnv7uG1S3hvLXyYZNp2RldxLZy+
Pv4AxjOMHk9qij06ytr2SdNZtlM8HleYlsSSCckjcSQxJ6++BxWZqGrafJavpvmSTuMATy78
Ouxtx2sTjkA8CuK1CZYpYmtGU7A4jYnA5x83Pt+ora0q10mz0e6a881r87gJYnVkjHPAwwJ7
c/jzxXKWk62rMZUDswH3jk/Wuv0VEkvop/M2rvyMAbjjGcADr0/Ou3uhHfXl1HPI2I7V8hVO
WVjj06jjpXJeEI54vhP43mErC3HkxtGOMt5q/Nn/AD1r1nwlcXc3gXRleyVYxZx7H84ZwYzD
kjGOvJ9FPrxXIeA9svxmmmXdbpOnnbN+S4KE4PAzjp9c0/4PSafDYavLf2DypLqEmH8ksAF2
lumcYUsT6g45qPwKky3fjqJQ0gk0yQSFzyTtk5Jyc8jH41FZ3FvB8KIYFu3Mj22BDuztDYPc
ccs/6jtWr+zqsj6ZripcspMEIWHcCqkq+SR9e4rvNQ8PWPiDRrOeCNI52jSRZ48biSuOeOe/
X0965mU6jbgWOoyefCy7Y5H3MSuOzY46cgmrWsTm18GazbiMkRaeyiRY8DDLxg9CP89a+VVB
LDFOCEBs5468dq9P/Zv2j4lxdebWbkfQGvp+dA9tAwiycgqzDJB4/HA/rXJeGtF/s7VNSmll
DpNKo3BjkLsO4fmor561GzRvi5qFtb/LH/aEyoc424Yjqf519W+B5wuh2FqdjMsRbehG0/Nx
+hzXC/HjW/7KtLaSyvI0uCSktrgEzxkfMOcgdsHHevnPSvEGqWiT2tiJV0xZBPJaB87dv8QJ
yQeAcj2Nen+DPGNt4k8RWMFuZbVIYtpgac75doJyCTycnOBycdK9D1LUreS6kHnXMbphQ8zg
Dt359a4Lx54tntrcWFveMbhgVkYPkgdcg4HXivOdPvrmXUbe1sbqYo0gdnaRo2bbk9R3xnoC
av6lPqAt4Lia+1C8Wd8RFb1zuPBycjJ6+nUH8a9rc3crNJHJqTog+8145IPbtwPrTbjUbu48
yS0OppHF8sr7xIg9RnHHSsuSzvLixe+lWcwFeHKKQScAcisRozCxVnYNk54rtNOnWW6t2DPE
0IGdoXLgN0AHOc/zrea4khu5liSS3UI6tJk5OcE8Z5A5P5VQ8HrK/wAJPHDmVfLVoAyY5JMq
8/pXr/hqC4HgPR/sd9IjCyjcQkIQNsQmGe+C2PfBxXDeEUhb4xot35tuqxIwRiAyDZlVwM9e
M4PrVn4TS3b+HdRgtHt1tpdTmRmkVy3ziOPscdJN31Xnjml8JwPNrHjy7S4MbR6XKyoBgHcr
noewJHPfrUOl3bXPwosGfy0SKAwKW3/MQTjtj+PGexAPemfs87bxNaT7ItzPFbwlSSOQA42c
9AeuR6V7fo0SxaZpsU0yPGsCYeJyN/y98deNv5msTWY0FvevnEJbo0mcPvGQMZwBg1xniH7U
+i6wllMoC2czsjM3zIARlT+PSvmpeDnPPanxhvug5zXp37OoEfxLh3ByTbSgbRnB2jr7V9QS
/dgjcsRypwpORnGcDsc9a4eyN2fGzQxK4s1ZjJAXyCSi5OO2eOPevGtMs7m7+ODxWcKNu1K4
2FkyNgZtxPPOBXvvjCw/sbRbO38PyCz1KSdUgm2g4PJJbII24JyOPbkV4T4mup7nx9CfEepX
V3HZyRGeMsqqrLjzEQghd2fQnqfSuJ1xbb+0bqXTpgkFw7Rj5mLBN2MnnqeOATUGp6TLpUdr
ewytGxw8ZU7WJB6rg5H417H4I8QWmseCwbhbSK7sWCXFxM+xmOBggg88e3avOfFVyLjUZWkn
jmZly4QY4x8vHHbFcxHClw25JAGJJAyB0zjrWms8kdnaLG2JbcxhFLf3mY9DwMcd67nwe01j
JHdK2nmaGPyBE0qEFQDluST1J59MelY+s67axWF7aXGnxwtcY2iNASuCDuBzyfc+9c7rF7ca
npMSoNkET4AIEYPHUjOP0rEeRfKRTgkM3KnrwK7/AEq1iNzPOkEU8vlOykkhR3HcDv8AhWjf
tLLFIYI5HZwSct8yEggr7cZ49KwPCJVPhn41MkjKcW6BARzmUfMR/wABx6c16j4Y0TT77wVp
Nxa35F19ltix85By0uxoz8vTGRz2wOgrnvAPmH4szSw27XH2eMMvnSbmdCOGz7BuOnAx1Bqj
8PY7a50LW5LrVNRspYrqV4I7WUqrPt3LwAcnesf/AI6O9XPh7cCO88cW0sokK6VMsLEk7wEc
gg9xjvWdZW0K/DzTpUurh1dGaWMKxBILZUHHGBz7/jXR/s9Nbwz6nI072y/Y4eSQMqd2SMjB
IO0D6mvZrYyJBZi3tmt0VAAj5QdCAOAcjqcfSs/Ww8mjagFtY4nSUSDLcSDcCWzz3xXCXFrI
vh7xKSRzZSuse7Pp+Pqfyr54isN+mSTFHNwHXb+8XZtIJ5HXPH61VgQORnGMckGuv+FWo31l
43tTpEqRXMweLfJGGG3GeQR/s161N4x8XyeL9P08RQ3cQdgUhTyxMqgEgE/xYzj6dK2NM1ld
Q8V3U9rOREzLujaNg/3VyDnoQUx+dcHpazaZ498Ua7b3ptRaXMkMTpF5ql5JWODkEAFVYfUi
usvNfvddspTPc21zcWp3M1tEymRcfKwAJGV3BiOOn58FrmvCx8Lmwe30qSGaOWIKxDzh/NVi
7kHO44wexxwetecavcRyXDPAvGTsKKVQr6KDzjrUsMYk0+aTOJZWEaoMgL3JyeSMfzrT8L6k
NA1K8haPKzQlGD5yONwOMj1xiqes3NpO7y7z5rEfMigDHcYyf/11BZ3llHC8ZtElJw24gD8P
cfQjOefYS5NxclZXZtxMgfaASck9iMfnxXTaalq0ayQWhYoArBVHPvguffkYFPvoby7kjM9n
LFb7NjRW8ORgc8AE469uK5680+XyVEWmXZJPUwkE46c1m3NtOjfv43VsnJZdvPFelaJa3lnZ
vGtsZLd7cqXVc7Sdpxk9CQfbrVpdPvftt3JA7FcuznBIXhsDH1z+ZrldA+yn4beLg5xeh4Gj
AbqnmANx35x+lNsW8XPpdqILKR7QRYjby8grhR/IL+Vdf8PrXX9H8bxahr0LWsNzCQ7t8sRG
3HzMM469+/Fcl4U0vVr/AE+9lsNctrC2Wdx5clwsZdgAeMkdtv5e1dH4dih8HyavPres2N5F
qNhPaboJ1chynGBnnsOOmea47TILKXRIf7Q8VPbgqcWaJK5jGTwcDbzx+tesfAXxBoGmz6hp
keoRmeaOPy5p08sSsu75cnp16d693CZtbQxykgoB6AjHp61k+Irf/iXXMhRCiH7irj5Rzg47
8muU1mzjl8Oa9NGCt02nS4kIJ2jbyoJ9q+XdL3/8I/q0aAZPlHnAON3Qf57VnmNo/lJxkDjH
NdP8NJoLLxtpst7L5MEjMjvjJXcpH5173pyIPiLoRhkuHIEwMcylVUCP7+e5/KtXx54ZnXUf
7b0e3E0m5TdW0anMoHRx6kd6j0/QrXxJ4Ma9013V5ZZTLaFsQyPvORIowc/jx9MCvLLjx3Ba
XN5oF1olrttZmQOt48MbleAwx69etUrLU9GuQb1fCdpLKuRmPUHRs9zkjB6nr1yetV/iNdJN
c6RE2m2durWyXSxCVpvkb5gucAZA6gevtUljB4b1TSP7VsXt9OvlkkiuNPlZvKctyrIc/JkA
YzwG74AritSaGTV5pYgsoa6kQEvu3IuMZxxjjrWHtLPk7QN2Bmta3t4twDHy5xjCeWTk9+xH
FS2HlXJlSZoEWHlYzCWZhzkjaOw5JJFdJpo0hby1g+zi4YdvsvzAnODgPkj9a6S90GC3sra6
jgtT5hyUEGzAzgZDHHr+VYOpeF3mENx9nult2XO5FXb9cjnPbFcpqdhHDftbW0Ms2xcsXBBz
69f8K7fSdSkbyY5po1gwYnI4yOAM5OMcVt3N7NamOSG62pJIPM+TciggjcMH+frXkggMmnSm
3u9vyFpINpwwU5yT+XB9K9F+C/hbUPHV8z6tqd8uh2QVGVZiPMIA2x9eBgdfwFeweMPAPhW0
8JT3MOm2sBVS4372LkDhRznJxivlfWYbRDJ5EEttOsjZjbJG3t15GOfyrJBOcZNSLk8YJz6V
u+F4j55MsEjRNIgOEJJHp/I19DeGvHFxp0MFt5M81lABGytG5kJCfw5HTI6frXc3niHT7vQZ
5IZowJVyVchSM46isa/uLG58O6v9mngMX9nTBwOMts7GvluK01C18Jz3DW8sdvPPEyyHjegD
cj1GSvIo0vwvrutTKdM0i/uiedyQsR+fQV2ukfBDxhfuktxBb2KZB/fzZIH0XJr2zwX4Av8A
Rp9Mn1TWBcz2G8KI0fkMMbSzN2+g969Al09bghnuLkcfdUgD8sVyVr8PdP0qzcadd6tsM/2j
yfOUDcWBOPl6cdK4J/g6dek1ufWBeWuoz3jvb3KsjoYuikqGByf0rMHwRv7BSDK95bg42xTG
F398ZIH0qp4l+G+p6rf6Qi6bqaWtrpqp5iKu9ZgMBWJIyBgcjtWdo/wc8UzaxDNfCKFNy+Yo
BG5c5IPG0+479O9dd4k+Fdrc62kbWhs9Et43eS+jMcTFjzg7sjA9cDrXA+KfDXgTw8fMsdSv
7+cnEaGWMfjjZyPfgEdCaqad4cOssYNNt7u5u1iEp2LhcH7pBxknHckfhWnp/wANJ42a4vpU
s2TcshN0HKdipAUjJyeN1aHhfw7Lb65q+lWLqHs5VZpVQF9oB2hfrnJ49PWsLxleyW9zJb2/
iS7Zk+aO3+UgOOqsVC7ec9Rkd64bV9W1OSUrPqM8znG4iYkDHGM59qk1TzrBUXzCJJQrFlGG
OFAPtjOfriuy021gnspi7PnzSVOeAfUj/PSrWptLNonmvA0gjz85TkEjIH1wuc1yHg7SRq1r
qEcCzNemApGgXIYnOPpyFH416P8ADEeIPAFhqC6jps1oJpl2SyQsyFgCCvB6nIx6kV1aar4g
8QeGtRns4LSZ4p/OhjvF2xD5cOozg/KxHU45PPFeN6481/p8WoXerG61K5unFzBDtO1AABgj
qSGYDtx3r3m0+EHgLT7e3nvkYEqrn7Vcbc9+RV6G5+GHhtlS1bSmmGSqwL58n/joJqteeNrS
W0WXw14W1SaDcDHOLUQxynoNuSCeOhrznxR8d/EVneT2Vvo1np88J8t1nYzMjD16DP4Vxc3x
Z8WX9wi3uszQWjOPNFrEiNtzzjjrj3rsNN8W/DZnMmtf8JNq8pGM3zBh+QkA/CtB/GvgXUIo
9OH/AAkc9koCxWaQRsqY6bfmyDz6mvSNM+J+jLoc1zFa648VqvziW3UvgEAng9Bnk1k/8L68
MDOU1EnPAFqP/i6Vfj34XJU7NRVec5thk/T56t6T8atA1fVrawsBeGWdtih7YDB9Sd+AK3rP
4gWGoXs8FgXn8iETNtRSWznCr8/J4PHtWAnxo0T7V5EguFk3Abfsz55Ge2aS3+NGjTzOEima
FDtfED7gcZ54wO/ftU9z8ZPD8DR/6RE6SruQhZG4/wCAq3NVdU+Nnh4Wcg0ic3N6FHlxNBKN
zen3QP1FeZfEXxX4lluooL2RYpDCs7CNyfsqvnAYDjOAegyM9a82sEtLiG5e4juZp3IEYReG
JBByfXODXoOpeMdVOlR2Oj6bLZR+SsMtyTtfaOPlHHRcDv0zXbaJ4luJtM07S7W2vFUjfLPJ
amMALluX6ZKrt4/Ws6zsNS13TLm4S0A0+7uJLqS+aRVU8/xDDPn24+uK4y60PQohc3U12+oQ
soaaK0xbRo+c4JYEkcZx/wDWqnq2l6WdXtre204QwSojgm4aSSNAMseuONpHIHauU1a8Oo3Y
kd2GxdigjoM5H57s139mshshOqIEeT5F/uHP/wBj+HtVvxUhi8PRs9xGGmXfmE5+YLtCseM9
T2rk/AnihfDj2V8DaO9u5YxSB9z8gjkA4/z0r02+/aCt7ywaGPw750zLh1mnHln8MZP6V5H4
p8VNq+pmTTbF9JTy2hMK3MjgoTyp3HGM9gMVB4k8TT61cWjCztLKS3iSJXtU2sdo+8T616f8
B9O0/UHll8S6ZHfy3jubW6uQZTmMLuABBz97P4V7Fo+o6HoenzQAR/ukE0pjg8ssDnGVUDsP
x9K81+I/xGj1DThpukWrlXYLGWChI/4cj1Iz047V4Pp9lDdXt4dTknQRQvIQoyzyc4Gfr1+l
eq+E/hfoPi3w4x0a7uYtWKCRvtRwsXA+XA65BB3fpVfw98KB9rl03XLG7F6khWOaK4VYZgCe
hI4J7denQV1mo6Ze+Cp4YPD2jR2MNyhjklunEm7qcBkG705x27U2z0fVbOGfVfE4ghiki+zv
AZCFMDg7nGGO5uT1xyBzzXmt/wCDYm8Gap4gsrsSrZagbd4VO4eWxwjhu/Uc+9ccUMrwwttB
7AHrn/P6it6wsnGlXmpokS/ZB8yzOcODwRhff37VkQ3l9dXFvZxhYjM4iXYm0YJHGPqOp5rr
vG16um+ONRn0oK0MTJ5eSvJQ4DY78fzzWHe3l9pttdvh1mv15k5GMnkrg9MAjn1NQaQJtSsL
K0ikX7YlyLWGNlJJWTPP0B9PWup8HNp3hXxVqEWtKZLq1nMCFWBViMqeCD1457elYfj6/j1X
VZdQhuCzXSiUrtIC7TtwDnngA5IBzmu5+GVjptnoj3Hi/XNQiCZaGxguHRUA2/ex/Ed3AHv6
V6noXg/Q3mk1OGdtRtEJCDd9o2MCPuA5I56/So5/FFt4q0K/j0xSls0qWME0o/eNI2QTgnCq
ADkDnFeezfEORYdD0+2cwW1qGiAhHyylF5Zlz0J7c/zrhPE2vS6i0mm6ZbIyzAGdYocncu7G
Mc8biPwFYuo21/BLulOzajBQ8i7yp5IKg57nqKqWC3FzcyYh819o+QAnaOOwr1TRLiM6ZEsr
nY8iNs6FTtbH15J44HrU/i3T4W0u4nt2AWO2eRySNzMTnA2/XOTXFaT4a0vUNNeQSXAuYY3u
XEhVFZEBOxMZ5PqR6Vyd1HGtzvgikggcHCu288ccHAz2qox2McdQcZ9aT5jgDjmvVvhDqlsP
7NstTugsdveySKjEoItyD5t4PHK+1e1a34ei1ZxfWH2iSLaD5zMRkY4YEkA49ea8f8T6DqOm
XC67rVncmBZQ0am5IkA7YIyQTx2GMVwtlolrqmqXBe6ubUSyN9nWRQzOCeNzZ9+eDXq3w38O
+J9PtJVvbOa0toRmK58vBkJbLRuchth5+bB2+wrpviP8Rm0XULXRPC0ttJIE3OGBkBJyAgOc
jHJyO4A71w+q6p4qSwCa5q8FvbttKzXLrk4HaPBcnPB49+5rgtR8VgrcQTvcaqCy7HuDsQbf
ukLycYxxkfSukuppdK+Fd2mn38VwL++jF09uTsGF3qq5XJPPzEkHIxg9aq+DPCCa/col1qun
6dZWwyZpiuWY+mTknj8OfWvQ9J8FaNosLOmu6Jq/zAgOiZIznnD5JJx37VtwxWVxOqyy+Hbe
VMqyR26cjj3+voOTmuf1fSNMt5s2ur2CRZZjFBMo3EY45cEfhWBZ+F7W5uZTL4seMCXLD7Yi
qepOPnAwD/OpNR8NR2V3aSad4mjvWE4EYW+LMXxlcgF/lBHPHb1rzsadqGo3uonURIbiBpJL
h5GVP4mBPzkZOcjHtWjrFvd6AumvqukxKH2XMEzKzGYDB5G7BHHIPY+5qeL4iasbieI6eJtP
mJd7Nmc8nknIxnnkZBArq9D1y6tvFtnbabqtxZXNx5apufzItrqGUMdoOPmA5XjJ9Kyry5Fn
qWswvPczXIvy0iWzFVD/ADhQAEXsXHUVyc2u2yW4hstFj2AbQ7wgn65fecn2IqoLvUn02bUC
wAjkWD5wHYE5I+9nsD09Kz7O5mm1WFtQMsys2xxIxOM8Z59M5/CrWr+dp2rSRwzF2WKNWZc9
di5H4Hj8K9E0t0i0NJ2k3G3CsDv4U84UjsM/zq14laH+zbnMjKY7ZyoBBEnzEdAcAc/pWNoh
aQNZk7VFpIpyMAAgjqPqaqa5Y3lmxj0dLi4t2jBYRwbwvIIzwcE9afpdvquqW1vBOZ5Ippk3
xfZSrNkM3VRyvT26cVmp4C8RSXkjW+mTxxgu6b4nAIBI7A/5FXfh9bXGi+N7D+1rJJrKaZEm
VkbC/Nw2MZ4JHbHNfVeu+IobG0/0RraQqQCPMGFGcdByf/rVxvjGxHiW2a1NuJonw5cyOqOf
bOOnPAPWuVfwx4f8H6W11rs0RaKVbpIFh8vLr0G5sk+uMD+Vct4u+L+o3qSpaanP9mxtA0+P
ylBxwC7fOT74rhpPHuqtpNla2gitJ7dWjN7CoEzqTkgt1ySBk9evPJrBiikv3ubi5maSUfMz
ysSSc8/U1BMjXM8UNtGzs7BI1AyzE4AH517xongi/Xw9p/gzU5bRQl0uqXrpKf3KlSBG3GCx
9j0ri/G6p/wmV9HoP2caVDsGYx8jsFAb64Yms2G5vLRLVrC8dRE3yJGnU49fStPVrZtZ1/St
VtGgSa6t5C5GAzOgw429GkAOf9oYPXpy2p6Jd6Vdtc/2jazXMTA+XOHSQnOACkijtg+mKj8R
+HtVs0jmvFsiXXextriN8Zx1Cn8eOOa2Pg/oN9c+IP7ejWKOw0Ufa7iS4cohABIUEAnJwe1X
vGNheazrto2j21zNe3BedgqHaolYuEGeoAYknA61v32m6jcTaGnjG4lExujayw3EwRNrL+7l
UgcKcFT7qOma9B0rwJ4ajjE0uraaZdvzSRTDBbHHU8j2rO8HeBbPV7vXpXbyXjnS1iGAWKrG
p/qOfapvFfgjTvDWmtqdg0qyoqSSFhlVZX4PQY+836Vt23g3SotMtIbS1trhti5UguGGOCNx
wOtcjqHheztPG+lWyWUcdtIzSlAuQSIz17HGff8ACneItE0q53L5ccUSqFDRqi7iAepHJ6Y/
GvMNZ023jvLswmJIhcOFWUksAefy5A/Cp9DkLZtTyjuZMADJA65PSuq1CaKSaYPIktvbWVwy
psDZb+EEgc8nPOelVfAcq3PiAC5KzRzQSPLHtGMdSPwweRXSaP4s0rwNeX9vrdpdXDXDl4Wj
QMGjjJQZ5HPy54rq7b4n6OuiR3PhfS4grZ3vMVgijbgNn+Jj9ASa53Wdb8UeJLKRYb64gglb
5jbwi2gVcfxSyEOeMdvpWv8ADvw1F4ca61N5G1QXUflFF4iQDBLF3wDn1FVta+JPhvw6ZYFk
tvNT7ltpMQcr6hpj8uc/3a8y8R/FzW70TR6Oo02B87mDebOR7yNz6cD8K8/E+peI9Vgiu724
u7mZxGpnkZySTwBnNV5rV7W9uLO9jlhmgZleNhhlYHBBHrUVuN3KjgAZJ6A1qaRbzs0qxeXG
s67Mycng5OBye1ei/CfRLaHxVY32oW26KwjlvXdjxiNCRxxj5iDn2rY1bX719IuI44y9/fyt
czzq4yobH7sH0ChR16DAxzmpot1aaZYEXJNy8vSDygVzgcAY/wDrcV23hbwLeeIvMm1iyj0u
yZgywLGN8g75I6cY7d676b4Z+FZ7E202kWzZGBIF2uPcMOa8e8Y+BYvDWqQ2qG6v4ZWaWNpp
N+1QMZIxngHGTxzXMXVv/Yt4VktdOkVyJRF9mjdiOOPmXofTrXR+I/EFxL8FoC00cT6tqf2U
FY1jxBGfRQAOV/HPvWl4J8aPpNlFZWul2plyio3mqMpjlmZjyeOldhrviaC5gcXOhadfusZG
5kWUZxnaO/XOa8m1zTtLd3kkWGGabAit422AOTwoXk4GR+VbGh3CXF9r97bXj25nuXRTvwVx
0xxxgEH144pYtZury0uNEmu0muZLefaxckthG5z0znn1/nXonhx44fC+nzRlI3NtGJAsrZxt
HUDpz2ri/F51xvE9vNo1iLoIpVClxhc7BycnPH9Kaj61JM66xYvzu3RQpGF6Y5bccDn26V5b
r11Imt325XO5kbDDJBKDjjirekXUBkikRo498hkKBSNoycjrk9F/OptV1CK5tlmjt5FDxymT
cxIYMuRz659farngR57DVnv9Ds3mb7IQzTfJGrEgEsSflBGTyf51dOh2OoNFd+JtQlu5URlS
DSwCu0sSQ0zDZ3/hJ71fTxD4Y8JA2dvY2MciA7PNLXbxkjOTngnOOgH5Vi638W7hrSa10O2w
W4N7eESSYH91Pup+tcHrfibWtZAGq6jc3Cj7sZO1F9cKOP0qlptv9padWdUCRPId3spOP0pk
DoEGdwIyCeoFQJMY2DxllZDuUjjBzXU6/ezeMNS064ktlh1GSAC6nHJnIyPMIxgcDn+ldBof
hG1+zosyLJKzFS27gAcZHHHI/wD11fm02CzUMpijL4CyEksozyvT1AH4/Wrj3Vtp2k6tcwym
OaexkiAbBPzPEuOnJIJ4pPDOharq9tKiPbmFG82SWZgIVU9ycjIHsD3r2X4f+GPDthEt1DfW
2pXSjJk81XVOmdoHQe9djNr2lQAkXkLYB4jO4nHXAFchr/xKtbe2Y6WnmyfNhmUsFAH3iB26
9+1cO2qS68GvtV1CGYt/qo0iIcIeSBtPH/1q5/W/A+oapqRl0qHVJJCE/eGIgM5yeWJwMevF
St4Q1XVLHwx4SRoDf6cl5dXKM+VAMoA+bnn5v51q3vgG48O2lpPqbxIS3lmaGQMck9NpAJPu
M1V123ght7sXFxqSHzCYQpUK3pjvz1z04PvXmc0Wy9We5+1yyROu1HZcHB5wev5dPWmQ3V+0
QjNuYoppWlL7hvwSO/UDnjNanhGzWfWYLi3MuU348zI4OQT6cgkCvbfg1HdN4KtbgyIfNXjI
yRt+Xv8AQmtHVtSsEupUF8z3ByWhZwQg5zwOQM9fr+XG614m01JnFpfxCV0Dd+/Tp161434i
S3LNd2d7O8sspEisOARnoe4p9tHHZzOqj7R5i5QoAxGTkcZ49/6VYe5hXQ5IzbMAIhHtxjBB
HzEfVTn6+9Z51zU9Rv4zun1SSEDCbcQoADxtxgAfQcVdvNV1PVN8N/qM0cSKM2unKNgB7F92
APxIFcjqiWwmRLWCSLrkySeYW5wDkADsegqXSrS4eXcoGxTgs3QcfrUd/GkEmyOXzNpzux1H
qM1Hb+YJykQdpJEK4jGSc9vxp9xp97BGfPtpkB6Flx/npVLypQxTYxIPIxmux8LpMkTSTrOr
RIojwASBls8EcD3rvtAspEY3Mty8StgxM4OCCcgBcY6Ada1dT0O2GtQW19IyR+WHwwxvGcnJ
J4UYzx71EvhW58X6pNoek2y2+lQyo81+6t5hXAJTBOOpyOnY8jgeq2/w9023shC+6Ro1ZUYK
ATkd85z+GK8s8Q/DSSzspJdN1Ca2IZ2lSRTskXIHG1QQehAP4EVwmsaz4l0+6t4U1N51KGJG
MITdhuBg888cmr3gr4iW9rqMlv4r06PULBgFdlQLIgGewwGGexr6c8IT+HtV0qC+8PLaNbsg
AMSqCv8AstjofY1vy5ML+Xgtg7frXhdp4b+JeleKrrWrC00WSea2NuTLMSOWDlgMjksPpz0r
D1fwN8S9V1H+0dae1upAc7TcoEjXOcIuMKfeuY16x1m1As7ySzkePLmNLqORkUnnkNj17etU
F029WyivtU3R2bjajQhZCVHopx6nnNdr4a8IeEtXRV/4Sq8Ex4a3nVLZmOPRuo57E16bB4Li
03Qry1sSshlhKRs+AVOABkjPGB1ryx9F8c2WgRabb63YR6WgZPLim2MAWz8xwDznH41yGq2m
tabCw1C5sJLdODCLsDPbbwQM4OefT3FZdzNb3MHnpZPChXb50bZjXDYJ5GeDjv3rNv5BEMCa
KXBxlHAB6+39a27O8VbCaOO03uvIfJGDnI9z3FWWFreWN2UlRmWFmcuB8zAAgY/P6+9c1fX9
ylrAAZngbIZCoSI+u1V9COp/KomuLq7YSK+1QScgBevcDt+GKzfKnudSCRQyTTykKkYXcW7Y
AHWtn7NeJaySNFLbLGfLYMOS54A9jn+RrR0jwJq2oaXfahNHLbR28K3K71IEkZbBI/U/hXUa
R4esdB8OXNzNc3MmqOuYIoEBEZ4xvJzjrjtntmm6lpUc2jefG0wQ7PMLQt8vOBx0PRf1rNbw
vfzac9zpelXF5EMkTJbsf1/+tWbfaXrOkvGuqafeQsMN+9DDIK5HPTj+td/4C0a915HW0feE
Y7gZflRzgAn/AGhycD9K9Tfw7eeFra4u7GK11NW2SSQ3BCu5HDEMcjkE8cc+taPgC/i1Iy6g
sb20l0zMbfAGwLhcMMdtv0PNdnJywzxnofesnxZZW91oVzBLGjBlwoYcZJ4/WvnfUvDyTRan
fa1b6vcWdrLEGjD+QiK6sc9GyAe49R13ceYeMNLt9K8Q3MFkzfZcpLCjuC2xlzjI4/lW94Dn
13RtL1nVdAnuLdYNgJjwxIJ5BBBGQBnJ96nX4qeNLYTQQ+JJpYudrPErN16ZK5Bq3pnxR+It
vF5SXc1yJTtRpLdZDyOxx7j1q3pWtXutxyz+J9Rnu5kXeFunKJH2yBkLjPtXY2OgWlpCdS8q
O5ZxHD5aguuGU5AIK9QynoTxjBya9A8LxaK1+0N3ZQrqSwG4mYqNkSMxG3PQAEEY/wBnmvL/
AIiWFguq3M2g3JtLQKjFZ1KxyO2QdjHpwR1x1rH0Txh4i8MKy2epJc6WFX9zNKuD2xGT90/m
Pau60TxjZaz5Bj8RvZztlDZ3Eih93txg9RjB59qivtCtrrVLHT9Vug0X2K4vXYnZIHyAJDtO
clpScc9K5nVfCGpK13DDod9vkVpNwv3MSjarjAIy2FBU5J+ZuowKzdR0PT1sYmUlLWRgyhJG
bY23kZJyR9QMEGsuGWIacZJopHJACkMFXZ82Ofqp+lY7NLCkLBhGZRwWACD2IwcjoelUNR1G
K/mZURMbFG6LcAGwQzHdkkn/ABrRtYrf+yAkDSCZh85i+8QSCOO4GO/AqHTTNpfiCyvre9nj
MDcS26eYyNt6ZOFJ68A132k+LZbmFba+J1i2hZpI4bm1IZpjn5mYcZ+Y8HNXPEOt3n2NtI+x
xm3tW2ywWs0o8tgQRwyjjPuQePWu5+G3gK1lht9d1H5LdgJLXTw2UhH95z/E2c5/WvQL3TtL
W284Wlr5UY3FlQDb7jHuK0LGQf2bBNKMN5Y3dsHvx9a4s3aeIdVWWFYm09S22Rwu6VlxkYPQ
DP16Gn6ro9lpt0mrWMqwS26kuY12o5GAdwHDdc8nrireh+MYNUSaCaELf2484whseZGP41z/
AC+nrUuk3lrbL9oKt9j1JPtEDOgBDFclCRnkjkZ9x2rXWQWdq4Eu7yo1AeXoxJOP8PyrnPEW
t2uk2rWd7q8B1ZlNwqTJkDByBxwp4wueprwD4heIzeW6SaLJd2sF8yvPbtKHRmQ8Mo7cjOO/
4V5150kuprd34B2ttJbGBtHyg9eMAdc9D710ul3s9l4Zvf7JknLXNy0UwxhJU2E7Qo75zn0z
+WbBb2ms38dvbJ9kvCQQZyNrscnafx746dRXqfhrQpzeW0MVudK8RW6AiKW4xDc7htLLxwQC
eF9K6e10jRI3vZZonmu7UiGWEyFUZwDuXt8uNx9+tQW2nKJ4bS+sZoLG4kiaPzJGbyWRwVPO
cgrhcYx8orrvBvgxmOoah4gdpTeyH9w0hZWUE7WboOh4GOMe/Fjxz4Ws28HS2tnaL5URE2xH
K4xwSD9K810Twpb648kcK3FpbQybZpsgqpGcZ9ThjXKeINC0g6hb6VpAkmmYhWlOCHYZGASO
M59+hHbNdlP8LfEljaJqNnrt+8ax5FsJj5iLjOAxOO2MAUR6JFdLIsPijxHbaxGoL288quQO
T1UHK9ef0zXJa9a3WnhIk1+9lcnLRyIrEH1BxkjBHbuawE1GG3gKtiTcjBSfXnH4DcPyqa0s
7jWrSOOxiYELte4bIjQkeufXPQGsiPQrnTtYjsri1MsswzEI5MRsD0bdjkd+PzFa0Cwafvkv
I47mQZc2salYEIzgM2fmIA46+59WXt9JqLRxXaxxxE+Yiw/LGuFOMKOM+/4V3HhLQZteaGx0
6ynXTiuHnaIqjFVORk5GSePT+Vdv4jstY03RJoHt7bVIrSGO3kJlKmVmBG117kKwGc/xDvWB
8MfF0ekRGxvHlFjNukikUKQCOoyD29SAMnHfNdRaeKbjUoJra00+ee9DujCJVKsIzw7DjbuO
PXOTXFeJviJf2vhe6gklnjTUIo2s3QqXVAoWQ8Hj5s812fw12694a0gi8MNlaDfcRgf8fDsc
gMx69ifqKX4heOtGSOayglSZ0IjYpIcA/h1A61wt1q8Gl3enRzXz6dq9tC9wtwyl45VYMNkg
LfLleAeccfWvT/D+safe2b6f9nM1iltHfIuwttXqFB7ncMj647VU+LOuCTSE0bSZZVv7ljjZ
lCqIu4jd27VyWr+KdF8P6XqNglk8ur+UJJ3uX85rlmXH3gSewOOMAV49p1udTmjxvtoLUE3U
6orbGYkKoHXB6fVu1O0XSL7Wbr9xZm5sYJ/NmJUCQKDy2QRkAY4z1rXtYtOvbK8vrWU6bbXF
9l7ZPmHlEEg4JAbaSucHjP4UNpuiaqLmHTppP7QtQT5qqAjRghQ+e7cjOcc5Peuw0dI08LRS
TT3Ef2HHlNDDuBlGPMOMgjhiD64B6it3TbtX0L+2I1uPnIjknZiBGrAHoW3dO2T1zXS+C7K0
1vVJNSfcwsJfIWMsMTSBVIYqemBjH0zXReJ/FtvotylvcLuZ4y5UdMc5GcVwml+JL7xJqbw2
XlJbl/KjSZsBlbnHv8pOce1O8SQr4N8P2VhBG7z3QVJPIcKCw46dDnPXjPf0rzXxtoU+lXMc
9ytzc65OQYhalWHHQkDndgckZyfStDQfirqWyfT7q1a3jH7thDcYliG75jsfIJHoAD/TQ0CC
x8SX8r2WovDqaEyROPlZcZwTkgg5IGMkGp7p0uy0GsTDT9VgIWaMIuH4+8D3HTPoRXA+HPDt
u9z5uoSM5QqyRBcbyTx+HNdCdZsrSYowUzIfmSMjavHToAelcz4s8SHUxCURvJtnJjQ9MZPA
9vw9D2rLXTPEGsRAWukagbWX5sQwOwbkZJbHNbeieEfFel3ls8Ph67uJYf3iQXdszxj1+XpX
p1vr3xBtZkd/CjCRADugiMcXTqUJxn8jitqbxvZaktzbaPeLDeXoxJFMCkiT7dnyn7vO3Aye
vTGa84+I2jS6X4fstRN5Cf332OQRQiB1BO5lMYHXOeQegHes6x8a6lY6Xe6X4fjlijuU2YyR
IoUFch2ySSCOBjpx1rip7HWtcnWGy06dIYx5YiyTtIBJyWPU7Seo5zXceEF1zSPDl3b69qU+
l6FdR7UkChi7fd2qMEsOeTwPen+Dfh5r+p3kvkXkKW8Ui5liOXYgdVYjPG4g8jmvUtQ0HwR4
MtSdfE15qE+JGR5GllkPYfy//VVbwK0cfiG/FlaPHYajboY7KVtuFBOdreuWJK+56EYrbvLR
vD+jS3N8k19qyrKIGuLhpIwrHIVNxGDtCg8ZO09a+bvEdrqOta/etaQ5lhzvWJy4JABwD/Q4
9KtfD/T4tf1W30/W7i5t4drbAqhVADAnk5+vTsPStvW9SstFvL/TPDV1appc/wDo1yW+dn24
IYPgHaTxkZxkcVj+KNUim0rRRBM+EMkaNs8tduQAcgjPTqR0AHpWPpEg0a+lW4l2BsoSpyCv
UtnPUccd810/h2/kNiqzX8zaXFOXkCy7mfnIUhgVBOOT06Z99LVPiBLZRK1nCIoFGENsm+OE
H+JgcBpGORkjAwMeleifCHxZZXvha4Q3f2jUrd2muAz4nlH97HU4U44/u1znxeubrxRqFgdO
s78wopDzRruCjJBBOccVwet+JbtNb+S4itg0gQXFvG0MQA+UtsGexxx6Uj63qmu6xHC+oRzX
BkVYmD7o2Izh2bPAGd3fmt7VfEVn4O1Nblb5dc14x/NPyUQsOdvTAz1yD06DJryZ9Qnl1G4u
pWDyTOZH3AEMSc962tP1ptO1G1vtNdwy43QsSwwMDHPUcA46ZrpPivfvqGqQX8sRtjNGuAis
Ow79xWANck2ZQ4UkhiWbJ57c/WmvDc3FxiFy6cKH3DHFdRonhw/LO0aTHzNgkk3BEYeuBg85
GOfyr0fQrZ7aSHydXcROpkVFmVVDDjCjIx8xOPY11UnxJtNAt1i1KX7bdY+RIcFm6gZ5wOR1
rzvxB451zX7mRr25NjYHpYW5zkY6OwGTn344rrfhb4e0u70j+0HjzNIzEqwVlQBzgDPTn0rr
v+ED0GTV7a8vUnuZLbDQRyylo05PAXvj39q6G4FjY2YkFq6gHgRp85/rXm3i+PTdauIrlI7q
xvLcgwzCNRgjOchuDg4rB8J6dptlqGp6x4l+1akbWWK1tWvVVgJcEgLgsRggDPTr1r0nW/H+
h+F7OE65Nb2V9Kyh7SNxK6ZIyW2jt3NfPnxK8ftf/EGbUdJupXt7ceTARErbeMFlzx1zg8n0
pvh3xbeamtzoUGnX2pWdw4df3ZeaA53MyhMc9ccjHOMU+907xF4lt5bYvqTtayufsd3MF8kH
GxUQkucKcmp7aGDRnv57qAQyp81vbRr8hdFHlnAJOGyQVPYk8EVc02EaXJrl5puk3cbXOQGi
DSCJDn5VPBwxBPIHy4rmdMsTrTWMJWK4v7qdba3jCqpiAONzr1xjpjPQk9qqfEHQZdKntNPb
U0v7q3Gx4gpVoWA6DI5XgYOfwrmdIsfNvDPd7VtYR50okIBZQQCFH8XJH6+hraubXxLqulz3
a2SrpZJmKR7Io2x3CZBzj0/xrL0yx1qeKWCGwvpUnAT5Y5CoBzjgdevv0q34fj1Dwrrtrf32
l3hiQlWAV4iQeNyt1BHUe4Ga9Ul8eWt/qVvb3PiW7bSZ4WSeKa1EM0WSOuPlc8cEc8mudj0C
18SajeDwq142mxoA8t0yKOGBLYdsgZx6daj1j4e21tqzabdPLb31wC9tLHGvlvwSAVBOAcHk
E444rgtH05X1FEum6MdwzyMYzmuguPDlvdTYiuQkRAKvkvtJXOOOfQe2etR+BdBn1nxBb2iB
NkM4Z5WB2Lhh1POMgduea0PjHeLL4snsobj7VFbsSJAAFJbBIAAHTp+ddR4J+EY1zSY572/m
imE3lyQiPhBkjv1PH616ZpHwc03TjF5t3c3Crt+TOwcYzjHY4FdPZ+FdA8PWFxdzokNsgMrN
Kw2x8ZJz615X43+KdjHHNY+E9OhSPGz7eQAyj7uVBGRwDyfrXm2nxbSksxYyPulk80E8noSf
qR+PXrSyfaZElaNlVHJ5B2nj1+g5/EV7J8FNREnh+KzluLNmgDIImnBcEOx5FemPcSIgZvs4
6gfP0wRj8M/zqn9sk+zFrm7+WTcygxkkLj27VzaxW0YufOmucIrgJJngH3HPr3z0NcNqPhiG
7ka6lvGTDBlW3nJUMASGCsCOAzH1yfpWYfh3ZXuuWd1rU2pahLf3Du7QDlhnPOEwvXJwf55r
vdM+FXhOQt9t0CS1EWFy167/AJngfkepr0bQdA0bw/bBNFsLe0jbr5S7S3Hc9T+Nee/EFNB1
XxXaRSXSLerGQ4juTEy4Jwcg49RzXNIyWl5LnUYIXRNypfYuI2XGQhY9DnuMZBI7Veutc8Qe
Kb+bQ9CjtLG0QiO8eDAKoQcZzz2IwMH1xzWI9voGj2v2rw4R/alkDMNUnyUlfeFaN1z8uOMH
9eTnzjWtWhvNTN/canawX5IMq2sTqVYZyRjK+p4K/TvXGalKJtSkzI6oXLEF/MCnqcHOSM5r
t18XJH4Sjs7ForO4RlJcM8kkoHOCOVxnnkD2q74V8aeL9VuP7M02+tInKEl7iQRKoyckMxHP
OMCu71HT/EmoeJdM06xu4ZmMPmtPcpiJ+M5jBPzZz24/Ks2PRZf+EntpvEL2lpGLhhgQBDhT
huSO4C4OeM+tW/GevxteRJpOlG2y3zs8JCs3QdsH+fIrgX8S3Wmardz2ziXV7kOJLiOQskSN
2TIyOvrmsbw3YJc6juu7yC3kydzzDILHoMY7nvXoOjeHtChLza34gCkqrPDZoFDKTjG7rjI9
MjjpVLXvHWm6ZpB07wxaQxxyE4AZiwyO/wDtZJGcmvNGs768kNzPFJvlJYs/GT+P1r0KbxXq
lvpsQsNTvEaaQyzBWKl2z2x7H17V2Xh3xFq+oWn2WbV7xJ1UNzKQQM9yec9PauF+JPiHU7zx
E2j6hqdxeWFmFUruBVm2AsTgDJ3ZHPSsfSJLZXga5jQRu+eWyCc9Dk5rotaS1eKSZJhFbqhy
5YfvDx8pGc9gOvQVx+sai14yR2iyx2u3BJxuc45PHbnpWh4M1K50a8E0SsABzGx2lsYP/wBa
vfvDOu3E1ss8sCNlQq53MHwRyD7fzrtX0y4vLdhN5calP3YVmUqSPQHp1rIOgXMXEk0cuGCq
RlSBxz1wfTFQReHcwiOWJMbt6mV1bgjlRyDjB/GqWs+Db26QLo+rR6exbcTuDHJPI68DgdPa
l0bQvFWj6sZzqNjqdrtwkM1ywZWxjcSVI/AAdKxvFfhzx34imEd/qml2tp5qsscDkHHQjOQS
BzWDD8GbyS7L3+qiUNj5hIM4APX/ACetTn4PxyQKrkiJjj926llweDx19cex5qhqHwvutEkt
zZ3N0ksjZNzA/wA7HaxKkg8DjqRWDL8Nby12sZbpDIp4jJLHPYrzwRjPHXmseT4W6m8j/YP3
kqAfun+8T3z2Hfj2NUJPhxrj3wtvsixssYLMSTz3/HJ/rUlt8ONUgRmkjOS20DbgkdmGf84z
W7F4B13w60V7pNvHeyMm0fOhC5YHdg8HjjnpkntXU3HirxE1/pQ1TQdQh0+08uW4XysMzhj8
6uvI46AcZHoTVLxJ8RLa91CO5sdBub9rWcsvnxthgQAVY/Tb2z1Bz1rzvXdU8T67PNBDp9xD
DO4YQW8bYUZ+Ud8YrR0f4WeJNSPnXht9P3MWaS6mwx7k4HNdBD8J9Tt9jJ4js1mxlgsm7HOe
Ce+RViH4SR4E2q+KIjIxBYLIq+vqe1dL4e8G+D9AmE8l/YySRkHzXuEYuwJ6DJ46Z46ipfFW
q6Ek3lSXNnIpbcrxSxkemMbuOw+grx20IxC1soWfA++fkjHPJ/p+FbTamNEsYZIH3X75BY9W
/wBo9+h//VXH3U32vVJ72QgZfLknnpwPqQKSe7gKx74pVIXcqqcZ4z+Az/8AWqgbi4d0JkVt
udqfwp/SnCURBJFkBbONuOw/z1rR0q9uEuvMlCNGGDbj3PH5/StfWtb1H7NHaxzXCWsfzrFE
SNw7swH+OB2qCz8VWCMDcw3jLn5x5pO7Hfk4z2qvc+JdNe/mlhtblYGLCNPMzgHHOfWqF7r1
tOS0dqykEldzEhefTPbirmj+JLG1vUa8sfOgXkovBz7ZPSt208daJAwLaPKZMkk5BABPYZ64
J6mrEnjfwqvnBNCvJhI24NJLt2cD7oBI65qvD4z0CN3P9mXwDEfKSpCgDHGa2I/iPoMFvGlt
4elMavuzIUO4kYJJ/lVXUvHug3d4DcaDNFGq44C7h9On+fY1XvPG2hTyBotGeLZtZEES5DD3
B6Y9KqL4q8O/aJJm0WdiPugBQGOeWb3rK1jXNHuLtWsLK5ETDMhcKGJHQDBwB+vH1qkuvWMU
jONOLsWYjdJwMnj8PbNPTxDpw250rlWBDeZz19OnTH+eauS+IdIuVIk0qZMkN+7I5OOevYn+
dL/wkukoEW20uRERdhyRuYc5JPrz15qNfEmkmVf+JRJGmfmVHUnHtke/XFV9S1zSriIrDpsk
EhPDl88dvxqqup6ck5ZbOR4SMbXPI9+D+lQz6pbzzhpLbCdwpwTgcVTa7iLEmE5J9e1R+aCc
hcewrrNI1GVbY/ZYSJAvzEYxx0/LFRXDC6uhLdLM2BnagySS3TNU5LSe8lcRxuWfGGk4KjHQ
D9KvxeF3e38xnU4wznJ4GcZq7beF7VtoS6DEqWypOOPw+v5VkyadFYXOLtd8yt8sZJ+Ydj06
fz6VPZwxTXKteybQ2RtRcKmeTx3xg/8A6qtahqEdqktquXUL5ayc5ORzjHtgCuXt9PmlLbFP
PQHPHPT9aY+nTwzSRSQymVPvAKeK19M8JavqEhjgtDvC7sMMH9fXtXQab8K/EV7KiiKGLry+
QM8jHT2Nb0PwS1+S1Fzez21sQ+GQDcQPXgVrj4GaiFU/2hblHxu3xkbeDnP0xTLb4KzQTOdS
1eFYoiN5SEtxn3I7VaT4P3h/dLeWaKWCRybGLMDyM4bgcj/IqC9+Ct5EzQyavZM5Xcf3ZV8D
rjnp0/OrcPwPuwgeDWrFwgzh4mYfTGfXH51Rn+DN1nYdYswgcodsJ5ycYxu657e1VL34NTWZ
YzayvkpIqbxbdc4yR8xzye9Y1z8J5fMUQ61ZkM+0ZTGBkfMfm6YORVJfhlPIZcX6KI03l3hI
Q9cAEH6VqeHPg/qeowQztd2sSSNgluSBgc4z9Rj2rXuvgfcRLG/9swEFtjEQ5wfz47j8Ky7b
4M6jNfraSahbwyMHK7kIZtvXC9f5VV1T4R31jFFJLeKS2MqFBbqckDPTAzyawbnwO0UyRQaj
E53bXDjYU9c8nHbv3q5P8OngjO/UYfN64xwRjPByckdPrXJ6lo0tk7iR1wrMgPTOKzQpBIBr
/9k=</binary>
 <binary id="pic39.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY
GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/wAALCAEsAO4BAREA/8QAHwAA
AQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAAAgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQR
BRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkKFhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RF
RkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWGh4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ip
qrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/9oACAEB
AAA/AOq07S/seu3FndyQx2rJBIkM0JeeYeU0ZA56xqGb8Rz2q74K8i68Q29tAVXdo7C5iDfK
MNEUI98EkgZAJ96zPtLTeLjosYZJdQlDPg8LF5kuUHr8oP1ANbfjTVtN1fWLbT5mU6VYL9tu
QoHzNysUefqWP4j8Muw0UXMwgvnkma98qRiflZLWMCOGMDsWfJHuue1ej3urab4T0h5b2RYg
ijAVfuDooH4AAD2+teEal4i1fx54mEmjWhlmiBFuu/CW45+fceh6EtjrxxjJq6BO+hi4n1KD
fqUNwLaQTyrvjIB3Yz8o6D5ienQVJqXiG613T52gKZUfZzHFGW84H+F5T16/dAxzxzXTaPIq
6VYyX16IIICHSOzcoi8EENI/UdeF/KlutRsNOsZfs0SxTTOSphQRyNuzljI2C45xhR3x0rib
3wjqC6jbS3elQpbSSoFHmeVnLDkhgM8Zzgd69g8caz9mtrHTZElS3uYGiuQpIKR8j5VxyDnG
fT86peFtMvbPzDbag6aS8qv5IUlgikZ2+h256emBwMV69b28Mc3nxy/fiVSCeoHQ/lTkLkBZ
Q7MPmDx8Kevv7VX1tbtbUNYyBHHLM2DwPr/iKy7Y3NzFIboPDG/y/ZxMVYfMwLb+pzxxxUlw
stvdwSWpcXARkW3kyUYDj7+CRyRW1p0YtbRY2cMQxJweFJJO0ewzgfSplkRmBDN9MGnyKHXB
AI96qJpdoJvNa3QyBi4ZucMRjIz0qaaOLrIEHzBgeh3dM/WhUIIGW4yN2e1R3cX7t/KjV3dd
p3Dr6Z9aq6bZ3Vlp0UBeOWXeSzAFVQEk8DJJx060f2XiSWU3EwmmYMxRto46fL06fnWdeXd5
ZabNbsGF/wCX+7dCXEh4BYD15ziubudPl0ifbfajcXBlLFI3kZgAAvIBzg5PPTqOKzfGmmXc
mvWd3BI6GK5gjdouCYpWKOP++gh7fe/Pk/hdpMsHig28pVJFsXUiJumTEee/VGFO8U6hb6De
rrpl23N0iLaxsufn8jHX2Ln/ADmsbRbOW61mHTvNeQPKs91Ke6hQsa/98LvI9M9xXpfnrea/
cTM2zTbWPdJK2cu+MZ+iqNmO7F/Q15N8TPFM2u3E8CSsiJkRQnkABsNnnqQDu9M7f7xL/h54
l1KWK2i0b7NpunWqPI8sqhg0wifMYHAIfHTrxmui8W+HL3XPFWmW/wDZSQWMVpHJNNcQhUDD
cpztOTg5wvcnr0rQ0zwTLFMdoWK1+6ZJ0USSZ7BD8sKYzxyx7g9Kj1+Xw9otxIt1eTXF3Epl
MNiN0oUdT5rEY+ibDVlvJ0zw4+s6RpkX2lsPHbQysskgOMl3C7yeuQWI7Zq98PL+68c2Rv8A
VILWxVZHEaxh/MAGc/MWyv4Zqn4vtLSdNRkOoTvbW0vlpuldmbCAuVJJAALEYA6g0um+ERb7
by21q+VI0KFVbftHqRwemBkfpWz4XuL3TooLKwktdV0+4d2VPLYPGqqN4xk4yeMHuwr0Wyt4
XjE0UBt3KKCAcEd8HHpk1KJEuI2S6gIUkoVlAIYfyINNubKznZTc2kUo5wXVTin20CRjdEu4
4wGZsnHpk9qsJHFAHKqqAkscDHJ6k+9OEikZGSPUCjDM+Two6YPX60+qOoXVraxp9umt0V22
qJiBubsBnvSC9t2cRJJhiAemRz79KhvL3ypILfeBNK5VBtzkAZY9ewq9C7GWQE5UYwf50Xcc
MsJ8+NZFGTgrnt29657XoIH0yKWTFvc28im1kYLuRiwAAGf0/wAK5zxBos32yC81HUFlvpIy
jxoNqDAQZA69QfzqHwjdNPpMOn6jN5tzAURS3DHyyrc+vAHXuKwvD5ntPipf2ybhC0VwxYjo
onlwAfxH4CsrQtL8LNptourPfa5c3Vuk8yxox+ylGHDBeV+9tGew4qTWfDEaeKpbSxje0W6E
f7qKVzKw3MS/IwpYKq8EjBY9jUXjPxVZaHcQaZauHikkyHb7rMMDefRV4Vc8Dbu5wM+Vi2eW
0jltmiZ7qR9kUWWky5wqkj3AIX37ZxXpHgvwHeyiQm6ijslKmNkG4SzxxlVKDodjlmLcgnA7
GvTjdXyxr5MBmuUXLGVwUhJ5Izxlsk85AA6HtWFf2j3dwLjxFr4t49xCWti43L7b8cHrwoB9
zVJ9Q8HWbyLBBGjhSfNRsSEcZy4IY9RndnqKqJrOg3Vnc22kOt6rkpJE1gzKrY77Is5Hrk07
xVc6cnhlbYXS2NzEqoI4Q9ruB6qAcdjjnJrV8EyaZc6bY2zyE7JWK2rxbMbUb5ckfPjBPPc+
1egSzWl6WhllRFJ2xsq7TyMYB7+v5VhNa2/hzV7a/DqNPZZIZ52A3K7lSHYjqvyqOnA9hXQ2
2tl3VGtLjGfmcFCoHPzfezt98d6S51OCTUUsXDGQxmfZsDAIGwCT7np+OcVoQ3MKskHmqXI4
GMbvy4qdGCqTjYvfIxVCW/llutlpa+dEDhpWk2qPYdSTVuC4Jws4VHPYNkVO0iKu5mUL6k1V
a9t3dkaUpt5LEFV/76PBqCd4blWMCieRCQpkyFDYx6VgyaDLqMrrqN20tupLSBQVZmzwAR91
R6DnpzXEeMdTsdOvTBpkN/DqgYpbvmRxJIMZcDkHGcEnk9Oa9C0LVRqtjBNLOq3cbbJhGSuW
A5G087TkEA+1bFzcx7JUZ1BZCVOSPY8joea5vVbF11a3K2KmIEMl5v8AMIf7q7gxz0JwecEi
srVLZLd0llvo5ppGcnaMHrnr3A4HvXOeCJbbxDq2i67Fp8EL3Sy+eY7lpHR1Uj5gThdwZjj2
+lafinUodJ8Rz3EW0TvA5mOMBYQzNvJ9S2APdq4zwFdWz6jfWiW2pwTyzPE7WiK/nQ7AGJBH
yjcASeo3Dmtq+MXhqS5kOqXOrX0sP2exkmfdItvkAngfeLMYwfXnpmvOINKuLTxPHD4jkaKa
+2lIlx/qy2dvPRRgZ9QMdCa9H8E/D7T7ZLq71B28qGZ9g8w/IduABjGCAW6dN/YgYm8VfELS
PCmnSWGnxvdXEUZURIMeWO24gAIoGOOuPzrz2x8Uan4ouYJtUvrq10kOA9tZoE3LuUEls5Gd
xx06d+13w3o2m+ItSuZo5ZE02wu1C2Vw5c7NvzyswYMU3behJ5/Cur8VSW9lpml6mgtbqJZG
gCW/IEDDIXk54dFByee3Wuc+FNzbJ8Ubq5slWG2v42iMUERZVlVULqCPlAzk59MetevfEKy8
7wrdtDFE8ibGXzhkcOvUYPB7/jXPaR4H8iXT1WGCJoYszPbSv5cq9dmw8YJ7k9hj0rtZTa3L
o9wxgmtiQImKZGMcfjx0NZ2umfVtIZNPEawu7IZnZuAUYEgbSMDPXpXI33wqvtOhS68I63LZ
3EUPy5LN5jBcevGTz0I9q8et/E/jHw14za+1B7mS+f8A0WaO8O4SJw2zJOF6g8YxuFfQvgXx
5Y+MrRvs1ndRSwoHuEdeImwMAEHnJDYxzx0rspbCyeP9+gdW5IkYsD+BOKkMkUeEQxhccAVj
a0bm4lMFiYGODveQnbFx3AxnqOM1zdpp3n3kranr6q0L7EhDnyvujGVdjk5BP0PFdJbzyXmm
CKN5I5WTcAAuduSAw474yD71LHHeQF2kuFnbaP3AcBh9OxNWtMYESEuzIwLEsMAfjXkHia9e
9v5LLR5DcGIGWN9jAO4kEiqpIGT8rDjPWui8YaJa6vrug6tpcDLdXbG3uJF+R0jIDbnHquCP
UZ9qZ4F1e3trC5trvU3mu7eV4pHkkPylWK/MfTIOM5/pXQ2V5aXssjW10LqBMPG8IDeWwGGY
k/ebkgDGBjpmqWs3NtcukNpey3UqElw5BCdO4HGeDivBPAHi2bRhBp8dz9ltBeNcuklthgQN
q4cH5uTnaR2/P1Hxzf2llrV5f3yq9tHaxmVCB+8Vfux89maUH38v61l+FNQtY9Tt/wC0ons7
icIiKzNGV3p5hJORxs2jnr+Vcp4i8XRy+KJda/dtDZH5V8zDSyHAUL22qpJyRxk+1aWjwya7
4xi1W8gjmFjaCSZmzsXed7HoMnaQmfX/AHa6y5s9b8RabbYlaygLeaYYSFMjEknc3U/gR3GR
gViW3gSa7BW2KSeWSfNCCRQxxnA+5n6qT/tGpU8EafamWS/1KSzdAVWRTDGuODkBlJzkA9D7
d6q/2BDpdyLi31W9gkkjTzHCyOpCgbcuseMA9iO1ZPjC4muPDcawatDclb/7TvtAiCRjuJHz
KuTlgNoJ+npofBGCeXxBd6rqMUnzKVQJGwWJmIBLKfuk7B+vTivXvHUttH4abzpDskmhUEHd
k+YuP1rQ0fUkVbiFRhwd248gA8DP4g1U1O0ute09PsscEP77AlYZkO07S2ccdOM57Hiti30t
rK1UW11KJAoBMmGDY9R2/DFW7e4jNkJSBGu3LDptr55+Jsceqaxd6nBE8VrMGWOVVPQjYzsP
QjntwK5D4e+Jb3w9qk01kWeBo5BdQSxts+UNIvIwVPzHB9jXq+jfGPQrzbLc6VqQu4YyQhKy
KoHDEHPHXGSB2Fdpp/iTStYtYLuykCCbKlJGAkRueMevytgd9tZcfiOG78UXOjRPD/aK2/nv
BHG6v91TgtkLuA2jH+FK2j6XfWn7yyidix86OPPmAseSeTjOcn2NQ6bEnha0vdX1i8uTaoP3
cU0pMqLwAFViASTnjHPFYbayuveKP7V0BpoMoRbPMuRLOAxKyAkFRtU7RkA/N36YfiTxZ4kv
3/sXz7W3NxIiqAfs+8AZkAYnBByF6g5yMA5rWtfCd3a2kUsd/Y2V07fuUtwZRx02qpABPU4J
ycemK6jXNTkXw017IiWmt20YQzyRPErhsAkBgOOnHUVy9ydDuNIgN7PJb20A+0SwWcBmd2bD
HzcA46YJOB16Vy+mabpeq6vPZaLLdQ71Xybu4mIG9gAMiPaFBC7e/JHHIx1FhoN7oH2Q3pL3
WyUSzGQsyljH8mCeQdm4N+HauBuNJbU73Syqxr9qt3vFwgLMd+QnUcEP+AGeMV1aXtr4k8Q6
VY3MMbWEFwPtSyEH5IogybvQEsfwrpvFFhp0ieML64RkudQiFrCJYipjVYM5CkZGSvXvgV5z
c+Gri+ktLOZLeGysY0S5kEfI3PuCgDlmdVj477j0HTpna20Xw9eW91bu1tM4a4dypeRgTwyr
gYBwSoJzk89cN1/x3d6fojyaZpDX1vENs0938noP9XgZH4BeOleTSeOPE+rhDd6xdQWhlETr
DhBCCf8AZ5x06Y711l1bpd+HlDvZXoglVnWSeVrtV3DksWwcjjHA9OTwngyW1g8SRLK6x20r
iSaIbgIg64RVJ9GDDI9a9J8W/DS08SaFNbaJqU9tqKfvArPvSQ/7XcZ6ZyfxrO+GOgXukWjY
1byJQVBiZciJ1HzRspOGU9cjBGDXV+JL9J9V0jSp44xPLdiSaEHOBGpcOvTgkDr6nvWxrEcd
osk2nQqJCNrKON5yMZ689QP851rHzNMtY43aFwWZmUNjbnnAz2zn86nimvJI5RG8TyZO0uMA
enSorm3EBtBOFmJIQEJjDckHr6ivnPXL3XvtN1pq6DPIrTPA6wuznr2AY5Iweeenardj8NJL
bw7P4he4U3AtXMdmIt6srKQCW3cEcEntzXLala29gsVnFCq3tvHuunibKyruO7DHOeo6DqPa
su91TULBptR0jU72CWN8hlnPcMeQDjgKO2OecVPealcWmi6ZdRS3EepNJLLLdiTLyNg5zIDn
J9M9ulRWOq30VpNqNrPewSy/OZI7hlJZflwQOuT3611/gfxHaC5a51vT7jWNQnXdEkpM5j5C
ABCpxk5Jxk4HvXaaXodlqGr3MMUt5pOo/KywWsfkISjF1KK6kFgcnGV+grifGtpLYeMZDPN9
pbakkTRgDemCcbSf3bFlYEngY967r4fWV9plhK4cRTyo0gKuZHRMkkgvlUUnOBjJ4JrOlvfD
tpr93qGuG51HEaLbh3L75WYg5bOABjucDd9K0NJ1O50iO+s7rzdMSJJZLeW2iSVEQnKnaQSV
UfLx/d5A4riNHm1TVLw3Vzpf9rW6TbnWzg2KemJA6bTvGOhxjHQV1fifxAtzfW1pbSTtcrEZ
GiuFKSKMgfMD78dM5Bz6nP8AhtY2Ovgw3l19muAgGmyK2JFfktgHqOACO4JFdAdFh0n7BPqk
EM8v2iZ5vssbCbOQgCkH5sP5OCccHtzRq15Lq+rx28qSrcWECwXU06bWfJb5sDgkYIwO7Vl/
ELXE8NyLaR7o5wzTs6Y3M7cHAP8AdXaqk8DbnHGDy3gPV7e+1Z5b22k1K9hf7PFZFgYIUdiu
85PUHBLnruFR+NtNew0C+fVvNub5pWUyzAFoyMdSCfl7cnkYPevONFhCX7IsxVmfETop3JID
x/L8cgetaSmyj065vfnVoiVe2Qqwy20BsnJ2g4yOoyBnvVnwHeTSePISksZgeLEoRC/yHkry
eOe/GPyr6m8KaolxoEd1LLGLieJJCyIQG47An3NVf7Zjs9Zl01yktqtmrqrr80b5xhj33c9f
7p9a5bRpNQ1y8utZ/s22HnFBai4mKvEB92RhjoSx6Hrwa6nUI9UtYokWX7SCS0s0UeGQjr8v
JPOPfGa2/O26QJ2SPypYdzqPvSZTk+3es63itrcKkl7cKxBIWQjAOOmcDvn8+tZviXxfFpts
bmWZGeDy9ke0lS75Clu/P9OO9cx4S1OVLm1kQreT3TTI1yRjydrtxuzxkOOBk9K7abVbVII2
mMcURTLpIoBIJIG4c/4d68k8f2UlvaS6ldWFvFbXL+ankTtJHbkjB6AYY784zjnjpXmYieGw
2X8fmwRQPP8AvQduWRgrHAzn7q4J65p6QNP4R0u1toC7bvMOOozkDPHHJ7+h+opXdnc6ZZK1
xFLDHJOI5AuBjnftXk8kNn06CvUvAvja5tLeKDQ9Js7e1iVUkmmLyyMxzgswKjpgnjAwccCu
tW40jVUnuNWubc31vh5UsxJD5TEkjDbSd3phq5HU/s+v67qJaW5hPlqqxs212AB+fJUZyGGM
9Mc5yKyp9aaxtLmHUGEwh81444wUSd04G7H8IJ5B+mec1am0BdasIrjTNSNnqEca281o+WSR
lCk4OflH3DkDkAV6hpev6beWtvoviKBBevEyLHwwYd8Y4PY57YryTxpDBp2nRaZpkC3N1Jey
7JAzNKUT+IsOfTPsD3NF2E8M2VpBDayvqDxBrl/LOdxZzwDzjBUfVcdjXojvo/8AaN/q0VoV
UmOKWVDtEUudzoF/hfJ3A9yoHfnXuLOaK1s9S82SaZBMs0UzfMkrAtle2CQB+RHeq95O2l3s
2uX4RWlQ29nAGAMsjEuX/AAD8G9a8m8W6Kk11ea14o1oRxyN/qYE3SNxhY054GCPmPrnHQnB
8KPDd66bbRLSW0kkj8vzHnaVsYC5bBUYAYc7fcYxmu3+Kmntp/gXMlv5ksaqjzOckucDduHJ
Bz0JPHWvK1mW28M29ztAmkuHG9sHO1F5XIz36+1Ta9cG2n1MpEm0QQRgIgCAuFckjpkkEnFM
+Hcd4vie0jtgys2AdrfdUnB/r14r6j8GRJFYLZQRbJIVVdobG07RgEgHGAB6/hWH8ZbCKxsr
LUn3/LMqzJG+GkTBG0njI3bPz7VN4S8Q2sltFa2FiyzyBJBGkecqw6jkHB29TXRajdTw6Vdt
ZSPcTbZPMjVwpi4IOOpJXn6+1YmgeIvN1G30kWc8cSQKyyyyKXIIXaxAJGCMkH0A4ropIZpb
xJxKpfGwIwB3LuJLH8wP+A1zHizwteapc3l1aRQs/kpLI0nzM7oSSqHtkBf16Zyea8DLqUHh
wyMbdbdhKxAuNrRPuALGPHLEnjn9CKztX8SCHxjbXtvcQwi6ijhkRcMLZd/QgfxADrx7dqxv
HniKWO3GmoZXijlMjpEMK7YY4DHJABYDHzdOo61g6bq11BDZWkbFrHf+8tn2nzMJtI2kHLfK
2Bk/mM1sadb2Vto9zFaO7RS3HlpAqrJLCMfLk98YBOD2PTpWpcRW0vlaJeT+VbSjy/MSFlzy
CB84ADDDDgngjBNY2ki2026i2QQm6EjuYiwEe5MhcjuucdeM59c10E3iHT30+3kmLg2lwLg2
duuWfa5IeZjgEuy8jgAc+gPI6jr9xq0sskkn2S6JjnVwfnQblG4/XevHTC1R0DUIr3X4rC5t
UeJrdiHdQcPsP3R25z78fl6T4T8MpqHiA39zcuggLGEoo4BXqR6devv0rD8UprR8awW2qxxz
WVhdCR5IEZWWPdhTkc5IfqPx6VO91qGga5DeSxG1ku2f7NdXDr8sRcHaE55w3Q9TznsOb8YS
3DXN3ciadVnud3m3JYeYACFCscZUAdvXNevza+s96up6Va7/AA9eyRW95swS08nAcpt6qQAT
n0z0ratraZZ7gOw+zwQrbwtJz83y/N+GwD8frXnXjLxBYa1qlw6xXk11bjydNUgpAoR1Mjlv
UhTz2U57157LLPqWqXUVw8kl/JMIWVl3eWgOWx2xgZ9RjNbvgnQL+21G9vlnjt2djhiN0gBw
ScY6nCkDrtIzgc1c+IDXU3ho6TLrNkjnBxKJMycknc20qDk/3sfpXk+uWstjpGlWcrATGSWU
hXDbclVGCOMfLnNS+JdQuJLHRYJZFMQtVl25zubcyjd9FUDHYCtnSrW6svGNy+mSkqsX2qQj
5S0W1Zccd8ce9fS3gTWLPUoxJbTxOwIJRk2uh75XqD/jVX4xxhbBI7mV7sXcojjtVGCoAL5G
0ZJ3KoB7ZqLwLLHp8MiMge7O1pSqjcqEKqZPA5PzYHqa1L/xBJo2Lm8sLidFiby5giqrfLk7
u6/THrWbBbJ/b1tcPbhZ/sguAYFOEUl8px6LtH8q6m2FvdRQX1uJPLZQsUu3ABbHXPO3OOO1
ZPjTxRb+HPD2on7Yqal9mdbePGSX5AOOuMnr0HrXFadPLY6FHpSRKWNkJfnk2hpiGJy4JyDg
YHp1HWvOLCK4Es9xMIYhbZKOpRfmJGCSoy3DdMdAOmcVX8R3smoa9cx2scryzMpPnrkBlHzB
eeR+Hf2Fael+FLu4tNNuYVWMpOzuY2wY2eRlXgfNtBBYf72M5ro7Xw2qGe5W6jvpbXzGneQO
rzysT8q5yVYAkZI6/jg8aRf2TZWEOoxbr2c72cSEbVOcrnaMnBxkDjPvXC2unzXOowCMpLJc
RGNcjJjVVyfmJz2J4xx7k1kanFHYJqkdssu6R3gULj5RHnJBx02lf1Fdh8P7LTru503Y88Tp
blpOmJGYAEsMEnt09Bmua1ASaV4tEaO0jWtwscrA5d02ncefXLH8K91+HVudPJih3MrxosS4
yQADwOmewGfT346TwxFFdeIdTlljQyJctHuJBZgo2j9ef171x/xW8QX91rq6BpFnZX7XNtNb
vv58tjgrzj7w259iR6VyfjW+1PTPB+nadqWnWq7JwNiPyHSPDE5HJO4c9c5610tlqN1aabpF
rFaIttqtwby3lC9GWVnff6HGMfU+ldFqetZ0QNGEmjlhkuJI+rMmCWAHGBjbyT3Neca5qf8A
bumabBpEN0NPt7Z4GuVKLJKMx7ztyMk7QPqwq5cSaT4TtIIpUhn8R3KlzE6DdHuywDnHbPcZ
Jx16HkNOu7TVri7bVZZp0K4DCMKbc5BbaSTznqSRnHuMSfEbQtTtbWR4JnuNOt4yyl5EeSLn
PUcYx0IJ9O2K8w1Mym1015I0EbhnjxxuG/BPsMg8e1TeIFJk04KilFsowo6jLBj+eSTXqfw9
sRdeK9WmnwiJZx265ONrbY06fTj6EV7Loej2TeNLyWxUSCGFIXmAG3eSWce/8HHua81/aAvt
Qn17TLdmaO1jW4nibdhvkj3dj9fyqDw74tvDYxXsxtLe2uVaJoC5fGN2DgnJOFIySCAfTit/
xTqj6p4Qe5uNVivrdYclYsxlWAI5XrgHOGOecYGcVF4s1ttIm0FjqL20Q0seY6ZJBLDa2cdR
nnjoTXT6V4psLbwxALvUVDQzEBYw5cKCdu8KMcccdM968f8AEPimbX/FeiHVnhaJWVH3ysiK
gkyAcZ67VJ6k8c8Vp+JdS+1kf2W9zFAD5hgClsyDcCeWODjgE9j05FYVjf3EuqWlikttY4VP
3rlii5jGQx7dAMj3qzYaBrVzqt21tcpPaWjPEJFx+8JB3Ehvmzk9TxksAex6Cy1nUtKa503T
LXT/ALQ0FvE93cHy5zIQoJBGM4kbGTk8ZPA40pfGuqeH7MPr8W2fM0U/kGI/a33opZlI+UBS
ACKwtc1S31PWrDU7ORrTSmkbybac7mRwu1iowRglezc5HA5ql4k1bTrXx/pV/ZMsyMN80Spg
qxXG7k8kjHfnbXMeLpVg1bxLBEWW3mRbiMPEAQzFN2O4BDMM9wearWt9eaVpljOrzWe+Lynf
BBeNuhXnJx0B7evArrtT8R+GdN0G7j0mIXl7fRgbQDn7uCzMR2OffNd74D1Ge20a3vrok3Dq
x2kFQqqM84OODuH4Vr6NbSjQb2+S9nsr6dHvJZWbAUnHXJ4wMDPt68V5RN4uSVNGSxim3fa5
LmWWQnLjOAN3U/KSxJ6sfan+Ndbl1vTrVrhi0glad2TBVC5I2DjOAYzgnt9K7261bzo9BtoC
ltptnZtcqQuWXCqoXPTkMRjGeDWl4fv9Ktra4vrjy7eGOLbIyrnOckog78Hr6YrjLvX4NJtr
7VDbpEzoosoFIkKoeVUrgqAq4P1IJyTxyVnDNc65faerzCWQmS4kZ8O+6MlPopLYI7kitHwH
pdiItKtdS0uQLmRnuIpgXlmmj3QoFDZ4XnpwcZxmuo+JCfa9I1aewkby2EdtjaUL9FJbPoTj
PogrxrxLp95BHoUGwSNFYKymMZ4eSRxn3w1aenWMerz2yXgSGQabIilxkZRTsYn3wQPeun8P
wSXlp4p1CC4mnv8A7VHDBGmPnYsvUe5Xj0wa+jfBkdnbW3lWOwxkHLliXcjALEe/t1ryb49W
0lxe6euQSIbkQ7vlPzbV/AfMev8A9avHr+z1Hw2untZvLFeGLz2cSfdO91+UHrkKenWvStOe
1vvCt7Pdrbm/WJx5TXZeRZP4yFx8qttJwcnnNdH4u0aHVNS0+18o/ZrzS4IIJkYfIyybsDOO
oBHoc80y9mWPwCYNKhsvO1KV4ZPtQDyR7y7MeByB0z29TXlOs+EP7GgSd77fN9w7WJVeo79O
p4963vCVra67Ddw3t+8EdnACwVS5RxwSS3AAIyPXPbHDtPk0zR/DtzHPdfaryWZZi4BLRsrg
7gcgjqDyOTn6Hd0jxlbs+k29nJcyhJQnlTw7UEsh5DsG3NjJIPQkDg9Rm6P4on1jVYLnWLyF
DY27rbLBaHzZC3VVI4D8ZyT0z7mrvjiU6FaXEelWunahYTwjzXlWSd4WZ8AFmYhGHrwSe2a5
HQ9c0p44dO1HTdsSy4FzETJMpXOduTjByvy54yfTih4st2spdNmS3eZmdTHcM2cAk4j5zjHB
44HNJ8QJc6daXEcOJL1DAJdwLNGj7juwepYjGecLXUeCfB0OpyWdzcyneimFIrhA42jOCDux
nrVX4r6FY6dqltb2MccZSyZigBO35xjv9aistdlRp7a9QtvgLrByGVWQEn2yDk8+nrWt8Sxr
L+DwdQvJbY/afLezIGf9WWBbBO4Engj1HXNcz4HsFvYIore2uZ75AWTKgRxDOeCeRjIHH/16
xr2e5W3aGTaZt6ksoJOACOf555JJOTXs+o2lhcaJBptupeebUZZHaRCC8YUBCP8AYCup49Ca
6PwZpUPh/R55tStJZ767jdbOBUJcoTyiqACOv3v7uOnSvFYtMS48W2GkAXZ8u7MEiFc7v3oB
XBxnaFYegxV25uFf4z661w4aFY5iDExGVWIlfrwBx61W8E2eqw2GiatosUIFpcq0pdQZJHJb
oOpVUGevfpxXonix5bqaJJoVmspbsf6TCweGTkNnBPqScYxxjJxXmPiO9t5NVtvsybLlbK2t
4+dpcnjA9Adw711egXP2bXtTtbe2G2OFbd5CvVIoXDYyOMlRn61b+G/hovpUN7Pdl5NVdnMU
ZGAV38g564PSvcdKRbNCqvmQHIUtt25AyPcd+fWvLfiPaDVvEdybq42W1rbogY4ABJ3Ec84y
qntXJ69JbXltYz3kbSwyRWdvNLgYTO7dgHoOvPv1rMh1O4jufEDabLL80shmhVQUJORg8dev
fHAHOcV6tpOl/b7bwXqKXWbHSzIjnfuLgKQM7evIx257DNc1YaPe3I+2PdXiJLI8qxYQbQzH
C4dfwrlfGUV1pN9dG7hkuLZoAUWRgpODliNhA6MQe/pXH31xcaZdXVs80dstyY1cq5KgDf1H
oDzgDv710NppH9qaUNR1N1trS2gLh0cFD8xYAfNkn2x6Z5zVLwp5lxqOlBIXSS6vgqPC2BGA
EAY+v8fXgkNWno6PZa/Nc2kJlvhHi3lEkcCQOx4GX4YMAR34JHXkV/Ffje81DTm0bS1uEsh8
l0LtEmkabeX+9tzjcAfT2A4rm9aS2g1WSO38uaOJiUAYFWHU8Z6nOOTxt46VraJqojm8OW8t
vvsY7oM28DByTwMKMdc/5xUHxWS5XW9LgYkWUtus8Uac4Lsck8nJ78nuPWt7wX4g1BNdhu7a
zkktEjEfkxcJsx8nBbG/d256nA5q141ntNQ1jW7y5lEbw28cdvt+62XXcc46jd/Oue8JX6Ta
LqU92095LDFHbxQ4yYld/mCk8/dB6Y616N8SkTWfBa639leAT3UcUayY8wFVCdOgB2n8h71k
/DWzSeG3ecL5eAIiLohgQoHCq2O59+lcT41W1i1i9iAeMrcP+8j535Zidx9eRxXv9ho1jrPj
i0wjpptpp0cMSbiRKQGGCRwTsPI9MV0eq3F5Bpc2oWgV5tOEkIkkXPmrvAbvxgKCT6ivDZbB
7b4maKssn+k3V2CyRnDKGVmYn+6SZCQDzjbXKeISmk+O/FsaEyyj7Si8fMQ2UA9zh8nvwa9C
+DGi2M/h+zM2w6h80o2y5eNTx0HYjjB7HFdB8WzqEOgQ22kwLLdTTYZSmMKoOSAePT8x24ry
PRdEvLe9gudSexlmtWWVbeSQmVtoJUBV6jke2B+NbthHeWvhLWrzfN/acgEJQwN8gkfMhXA4
XAXnpyea9N+GsaN4W0cM6qVt1kQEAfeHP6/TrXoDhUTeEXYELFTnjH/1vf8ACvKL0w+JtHv5
dL/d3U1w6MJPuqA2wblJBA2rmsu802WxaG5i0+wvbtYxbSJJJmF+W5UMActuwBnGOlWte06x
tfDd/ctpt3pMk8RLuYZgm8j+EkYBzx19BWr4KW903wodO0qCS6uSjRhnn/drk4PPA7/dz3GT
zQ/2mOxMUjNaqqlDMoVSu0kHJYY4Kn/GvGfFupNeyTx31zBI8JVJZYZAUmBB2vwevXOPT2qv
FaXGra3YRRGK5xKq72UyEksibio5Pb9a6TxR4Z1Oxj/syZ3utHjUmCaFTjIjLbnXkoCxUDd1
Kn0qp4GnVDFeTSiP+zdHuJFSMYIIdlDDnbyZM546ewNa2pXOixeDLSw0u2tdSk1VVaSZJjHN
bSAgsWz1AIwCT/D3zmvN1vbdr9orGGSOF/lxK+Tu2BCTjBHPPPsa6+60Cwj0ZrxZNOkuLktL
5bS/PEI3wVUA5bcdx/r6Yvhi4EWtabLFayXCLKJPKVhnkEemAAcdwOMd81q/EZbvUZtHtJo4
lnsUNu6RsDtwygDIOCcbTxnrV7w+LrQofLzi0lczFFlw+eFIxkMpyDyPTFQajZQyxXl9ptwq
pJDHALRw2QfMXcV3DDYwuQMn5q7D4Q+FUudHkv45HU+YrvwAZOGLDHfG4Dtntjmtr48QPpPh
fS7K0ijWSZsFVYly24HAGcH3OO3visrwbaRad9jggEz21ral5tyFTG52nIXbuJbnnnhe1eVe
JpZbzXL6SMrHDLO8m1PlUMGwcFuvGO9fUmlRXdnZxaHDKst5bCNxdAAAqVYZ/wB/5WHf1NXb
6K3u4Y7HTy0MdzDiScx7gCSGAfnlj834mvFrL7DbfHJ8ahLcQx6hI++YAgysgDcjjO44A6cY
rnviTaxnx1rt7vZCt2zF0G7aVIzxx2MffqT6VX8GxHTL7w5cxahdxT3czs6oCOCM8sAQQSF4
wR71674xu7dL+C41Df5FtZzTMpi2h/ujBzwDn6Z9KsaVJajR4YrWOx0+RvmkIKiXDoGVlAXj
73UjHBp+taffWehX+oRSpdx+Q77H+7jBbI55PTAqz8OW2eEtCFzH5UvkKmJF24YcDJ9cY7Cu
i1XWEtriKyiRJNSlB2AEkLx3Pr7exrzuw8Qt4dubjSdUtIzcGRptyA7X3sSOBk55HY/e/CpN
PvVuvG8V/qdm8KWwDEZLAHDMSSOhBC8e59cV6XZa7Za9pT71j8mbcrJL8o8roWOenGR9eK5L
wn9ms4b2zt7tRI87rHKMOoRW2pg+uApznHP4V5D8UZ9Sj1m5ilUb8vKksAIMinAbeATxgenb
JPJribvRXs9Js76WSOWK5C74Q53Icg+ncHt6966HTNSnHhRbPSrAhYJQ8l/b+Y0ibj/CM8kY
BPtnuSa0tA0zW9RtNQ/sDV7u7gjwJrff5YyMhUKtgOWxjAx93rk1nz6dqvhzwje3kth5FvqV
hsgllxkIWXcpABxkBSMntmud0vxQum+FP7PjMTM8m15AcvEmcllB4xgn0waxrFIpZIkVpJIp
C6Dy8b8nnv7AVZbTpbedrqeeV5jM0Qt45QswcruU59MkfyqzpfiLUvBmrMP7NjiuSmPLnyw2
kcHGQT3796nTxPrHiLVJJ43WN4w88rqhWNMKcsSo+XoBu681B4d8SC1vf3jM0XBIaQBVbOSc
dxzzzXRXuo2l3pM1u8jxOyLLD8olOQQSOOfQk5zz6CvR/hDfQz3Frolsz+TITOkg6Mi4DD6E
gDv1qX9osXaajol7DcbDDdCCGJELEkruZiOc4wBwO561y93rWpf8I5q9/d28oMikRSr91oio
5+YYAyuRwDzx1rzq/wBLkFjBJIiI8p8xcnqpGM4HQcDFfVnhrGm+F9P1O8Mh1CURofPO1wGP
CN7KDk/7pNX9UU6ZoN5YyfcWF7gzMfvKMM3T+LJxj0Ir5++G8T6v8UrIatbzW9yzvMyujKpw
N5JBzyTg+gwParviRXn0zxd4gs47qCX+02jhmiI8t13snJBJyN2ccdqZ8PtHbX4dDT7QYGtI
JJQ4iP3wQBnOc/eyCOuRXp9xbSa9rthZyyIRb2sjz7GLq2SoABwAeQD7fjVvxHoOiS3cCalb
MtzO2xLqMBSoxjGR83r1461ynjGTUdN8OalBaTwzaUY2hMrRrH8xOD8xOWJz1FbHglrjWm0b
y/tMcIkaSdVjHlCFN6LGzYwWJGSB689BXX6v4c0y11CxudPtTBdyXAUtHIwATGWO3OOigZx3
FcFe6Vb+JPiLKN+06eY13FMhWYgg9echfToa1vEEFlqo1C3smjtg8ckIjdSArRhgGVVHPU9O
gH4HnrrxbpXhvQJ9Mjs4LjxLJ5aPbygmH5gGwXIwABj06Vk+AL1kitIrmeGQFg4VdzfIU6cd
CWKIpzk7R9Ko+M2MOt22oi2Fl5kjGVZ2KsVZgOCCccZP5cda566ubGzsVtrlopCUHMZzGpTn
LckE7QR0ByfTFcvC7re3CaZdSRRnauUfyiJGfIOzdnAGc9fug5rvfA0tjbyG5uNQuILwSvJL
JONyXUykFVO3IUqMk8k8+lZWpX+pa7pzRLI4K+ZLHb7v3cCDBywOOdxwMkdgB2rBvLeaztbm
x0axuYrg4jv43CB1UrlsckgdOcYom8HzaO8E07IIYvnL52spySDnAGOO5HXNSaVdPp1xLeLp
On6jcszMpnmWRQDkL0Y5ABPGecA1w+pQxxSxJbGeS5kQ+dEyYKNnoB1xjmuqs7Oa+8CTpoUk
izxN52pWjD97OoHDA91XDHb/ALx5/h4yKYRqgEeWzkkjr6d/rT0dhK4MaruBHIOR9M96+iPh
H4jsoNT0+SbCXE9rltqBcRqWwDxzgAknqdo6123xZ0m1m8F2F46yy/Y7lL8ocgybn+cfX5+B
XlPja6uB4ENmtk9skB8vzG43JvGFUYx0dcjORkcVyDyCa102SdoI1Fr5Q8wfMwSWRVJHGOAK
+mPCl/OkcVzrNs5u7myVwYS0yOEADYAHByRnjuvNReMb+XS/D97PdeXNcQ26SWqKCVZN2XQn
/dXGe4GcVzdzrtr4h8a6ENJle3uRZTSuEHlspaSPnng/KWPfNeMeIBL52ty2M4iW9mcNb43s
wU7mZuygkAjjoAeOK9g+E1xmwsQ6qyRCRIroSLllG1cbVAwMDOOevaurnnc+O47YXLwIlizs
qnCuWkXAGQefkPT2rZ1GKQwgu0yxD5vlZ1JI9Soyf1rkPiXNp+oeB9Vjha2e6jhVvKdvnUEj
HBOfXmuF8NWV9JqiXdtpotrODajSRMzMk5GQ+0cHAwCO4PtXosHjS8/sy/1HVLURu0hgsYFY
F2xkZzk9Tj6DJrm9F8P+JfD9pqOsau8kqSTNcSRQAswYEjOR0UgnpnGRxxXqNnZW97qLm6hm
MbqrRq7kqRgN0zwMsRj2FeU/HTQdP0HU9E1Pw9ZRf2ndyNbtBE2Gl6ENz9NpP+1XGy+JJfD1
xLBrHhc2LCJZpo2jwSAAqEk5+UOI29M8YOOVl13SPE9rqET+bDFhre0HmKJJG2/KOnA+TByc
ENj1B86uJ5LaBhZyTSQREFkHKgknIJwMcYAOPXp37DSdA+1aVFYaZbW0mp/ur1nn2otoBnky
ZA2sCnHXK9OKo6hJc6a40XRZmbTLhY4bh4T8lxIIwpK98MQfTdxW7qNvbaFHazapbS6fBe2b
mZEj8zz2xwGQHCAlSSGPBGV745cx2154hN/eBYmlj33ECL8sLFQuBtJx1PDY6Yxg8b1j4zvt
Psrm8jiilRZYw8zqSQpG36/Keq+9dl4e8P6F49e4tLy91DTNTcebAyzK0V1Bk7HRe/Tkdj+Q
8z17RrrR9QvLWwvWufsUz24R4FSTyx26E9eQDxz61FY3lxZQx6no2qxtNaFR5DTbJVbdwoQq
AfqPSvV/hj4NtFkPiDWNJtCl7KZAtuNwgHUjGT9eO3vXY/F/QPDvifS3tyttHqawmeK6WLLb
QCPvDqAduR2B96+fvhZqH9l66kd2rSSfvIVHXbuKqf8A0Dp9a+gfiJeRH4V6jC7mQRWzIHzj
cR93gYHofx/GvPtR06PUfhbaaXLJE8qsZPtk++M20jEO/mcHCHcVB7kD148u8QWksdnoKYlE
rWPmts4B3SuQRnsRz9Sa+p/CUk9ho3nRWpgt9PthbSW0zkYeMtuKtzn0z32j2qDxjYb/AAlr
VpaMZo7m2G6cEMsL7iQAM/d5+72/GvFfhlp0kuu6ld31wRb2Fm8yXCj/AFhO0EE/NyARwO+2
ut8T+Cry+8ISvqc1jFcWNuzPNaoS8gAJC44wCMZA4J54IrpvhLoS2WiMZIo1bdymxuFAGNuc
HkYz9TWxpiM/inWH2NMIY4Y1AUAAZfI5IBNa2qR3ckRhiZFkdSQrEYAHXIyfzAOK8Y8d6iv9
j6tc6jZ2F5dTJ5CBLrMluzIFBdSAcqVJGBxk881zfg34iz+Hm1Sws9ONzbykOj8Bo22BW5wR
j5R2/hNeleFdDN34W0/X7sSTzbI5oYmPEIyNwA7naRz7V6J4uv3h8J3abkefy2jIDYBY/KOf
qRVLQvE1tbalc6LOd2oWgSESN/y34+Uk9AxIPH8jwK3j7TZ7HSbbWrRIbjVrS7SctMhcNuDR
7BjnaPMGAPrXk3xT8Z2ur3GgwaxaTWlxCsv2l2iwfKkPlMBznj5yPdR61gN8ONeuYreWzj06
6sNxlS7huY0EgJJGGyCeOzAEc0mk/DnxDBIYLmaziXyJZJow4bY6kgBhng88Y444zmti/wDD
WsaD4Cn0CaxgN/qF2nlXIulQFFBZVznk8YAJ9BTNU0OHw7pwbVUTe8OBZysMpJgfMrxscnJO
A2CcHnFZWo+Ibu5uptNtZr2a0WGKP7DPKZMuMbt/zKcbvlJ5xnp6c94kksUla3vvtFrqsd00
Fx5M5ZIQoYYVSSWUkKQc4H5Cs/Sta8vT9TsEa0eKd1ZY7pSGO08FHOdrEAZ5GQCB1qx4L0vV
vEmuWNtpszW50+AubhCWEQyWOR33FtuM967P4meD/wCxdKt/EM93NeXEjFJZi7JLM/zAFhnA
TC/w847CvOrLSZby2fVrzyljBHyMXy4yo2jAOAQTzkYweelerzajD4e0uwv/AApqcOms0UUX
9ntuma6y5KzEADnk88H5OODitOPWPtdhq3iq8EVpBuMFjaLKXSVi4EjKMD5WwFx06ntgcnoe
gXWi+MlsfK81HiaWJpYw4J2scMO5yT+Vd7451JR4Qn0+cS3F9FBIrlGMSRbU7qeT/ER0BA69
K830u6muPDTzW0l/b3ccq7GX/USxjaGQlcHIbac+56ZzUvh/UJRqKy3MsJiFuY48p0y+8r8/
PG7A68Yr3Lw1rVo+jNcJPcOII4JZLe5y0skpGe/qCD7kH0OTxD4ihvfh1ruoWbmOG4jkAVEK
yK+z9T8vJHr14ryjw/4jsbT4fXKWcMjX7wulwSpVBIzrhFHT7inkdcDkmurtfFVnfeAdc+2X
M0c8lnKRbyhs7iGI5I4H8IGf4aXwJ48jtfDU93rkeoBYwTFiNmUqOMbsAdeP61bs/EeqmG78
RfZIbbRrwRvGdgllCqONw3L1JOAMnmqmp+KdQvJILtrDUbiyjdkY2Sllw3TlDuK4zkcfoK8h
8fwasdamTT9P1S3guWRwJ4GibeoJ+9uJOOerdB7VoeCdAzCMxpJNcTyW8aE7l+Xan4gmSX67
K+ivDMC2nw+0+yAjfYPsi91IVyufyyaseLdLSS6tJolDztcQgKT95d6lie4wAxz2xXI+ItOt
dC8ZJqulw2UqTQmC7tDPtnnGF+ZFB+Y/KD65B9a7601XS/FHhyT+zZg0Lr5YDgoUcAEAg8gj
j8q+UPi1oOs6d431Uag5vzesr20zNktGWBB44AB+Xtya2fC3g2xj8MT3es+Kjpl/Mcw6eknL
Iw4BVTnLEkY+lex/D/T4NJto47/T5Lm5lDFrr+M7DgbgzZ3EN27AcVseP7C11XwbfRXk0ggA
+1JPbjBUp354Bz618x+A0QaiurXsK3HlzosMkiEo0oYYVsKRhsj8q7iw8JJrOk6leS/6FdyK
stsLho3SaUMysHPRSSwHOGGD1rE8QWtjp0+oaPbw2epLmO4mW2yFMigkgsSXxgg5B6q3rXJW
elW+u2kUyxGyiRxGIISzGZ2zsVQSeBjBYn8+te4eFPDaeC/DkFpbOh1G9ZFnkLbgZW6KBwcA
n8cnrxWr8VDpOs+G7PTDFcTXG2e3t0SMgidVRsgY9MjOO56V474M8RP4dWU31uHItBEZAoYq
MkE5IOOD+BXJzmm674lvda0220e1hjaziKbLtlwwQbuGOcgKG+vHfivUJ/h3M2m2sd7dB7Ww
t0BtYjkjdlmmHYuG3HvkBhnB4pXcN2hml+1LJq+kJA5kDZ82MvtL+nTnrnB+lXfFMOseItIu
7S78lryLaTdQMBlJInDKOOF3Kc/UV5BoVrrNzEk2m3pt3BCMjytg5YAvjvg5JwOgBrq/iV4P
uNCs9O1Sz1C41IXQEcjeYAiHy1IC8g84b8MV654OtoWt47S3NzBprPMJYJk5iKSBY1VgPu4z
k5I+Uc8nNvxXpsI8MaibaKMHyzJFbCJgVJI+Yc4wSM9gM1xcL2Gj+HxqHigRxC0cxqlpGN8s
jLu2IMkcL1Y9OeRWhphk1yKye38FtHpE8BMM1xdgoqkAgsuckHjjFUr3wvqeq63b2jSb9Ng2
m5SCELbGPcMwRKe5xy2cjHbpXovie4g0DRIvs9rGtlCR5qhSQkfA+UYOewx1rG02/wDC86ya
ZpMsY1JAcoWKnn0ZsA9ex7fSuI+IdlJbXrvIJZYYYU+zq0rMjO7vlgAeSBGR0/i5NWvg5axz
wWkLKgmjsIZkDjkbnlbdyOPlZOntXqOgtENPn08Ru4tJ3jONvGfmHJPX5vr+dUvEWnvryxWE
N1PbW6SA3hU7XkXH+rJXkE55HoSfTM8eg6BqFxHDe2ltMLI7YFc8Kep2rnoMBR6bTWJ478P6
Q0kNjoapp3iCfdcQtbjYHAwH8xehDBtuSD19jXnHjrR1Gk+FJ5oXuDMztMYFI/eM65iJBwpO
CDyPmFN8ReD7qTQ9N1GW8hE1uVS2RxkRsCpUlscnqPmzwB369kNPs/E1o17NPDKJ1WK7hE7L
tOMbgRxlec/jnGBXW6BFb2Vk2mNKJUCb0aR/MSVduGOfQ9wfU4rwH4j+EtT8Pa3erDPFFoV1
cG5s96oYkc7mZSTjaRg9Mg8UvgOw1y/stMltyj202oFXuEkjCiUAspKhSRxn1UZHTkVz3ixN
Zk19ba+Y/aZpzarcq255EMh2tjpt255THXmvR/D2gT6Brov3sYrltIsQbSxRgHk3blkdjjGc
Z5PHPX1s3Hj22n1G01829/DpEUiNDA1qzbJDmNwxwQMZyuDg5HFWBrtxeXkup+EL9r+SLcYr
d9PBRGY/MzSSBWBbHOPp2p1xrWkxaDcy6poMMfiEvLDJbWcAYSRMMl2HCugBP3s4I9a4LQ9C
ltNN1LVtNtTcaaA1tPBIqgwsy4DOCoAAI5xjHBzgnPvWm65e65sFnpZhj8oBZXuIiJARz8yl
sY9ACeR0rnvE/hptO0y6WeJJpp4nS38oE44YrHk8sVDMFz1BbjIFWdHjs5tIea2kibzlyr7y
RgA45OfU8c+1eDeGtOuZNQaWGJ5LmK8cwxJld7DIzuJwoy3Q9gc4rpfFGt6jrHhyx021gkjm
hdZZFtm2lTtYHJwByT09Vz0xXtvhdIJtJW2tiZYguNrSLuKO3zEkehU4I9vrVnxFapPpl/sL
qrgpu+85XBDRr3GcHHvXjPiGzTWdOFlBJG10TdQRQocHz/P+cjnupT8B9al1HxVeW3gjw3p9
y13ayRXP2O6uLZVKOseV27euThPTiu78NahrV5KLeLTRZukcYa2Uqvl5H3nYkqi9cKoZvpTP
GHh7xI2nvcXfiDz445FeKy8hdhfgKCwwTzg89xyMVe1Xw5beL/CNnd6XfNDBNi5V2j8xkODw
CCG4JzjJ5HpxXkfxLv7/AMLyaZpt9f8A9riKXzmuBw6x4VRGVxgH5SRyclj+O18OfFVnpWq2
plZCGt4bZpt2Q8KggSLj7vymPI/2XPY17IIIbfWJb20MaQ3ceJ2Rd++VSNp6H+Hd+Arndf1t
VMdla3P2aJnYzPAi73BICogxzI2Rk4woY55xVzxCtr4b0M6hd6fLfXlyRA7oF3oCpyc44AwS
cdya5298NazfzXVwgle4uI/IMqyo5QK2PLTdt2qx3ZJyxGRx1q9obz6CZtN8R2y3GnS7rzzU
Jcxux+ddmMld2Tntn0Ga5jxPrgM19BbXFvcmCMSaeyyApIPvqfZgAVwMnrngiuV8dyaH4jlH
/CPvLbXcSxxSXUUpCzSEEhFC/ebCPySAD9a2Phnqy6h4dQ3N5cJe6de7YZN237RG+1csOBIA
TznqOhqh4xv/ABTrssmnajZst5almWySLzFkVTtLBmGcYPHOSSMZPTH0vxRrOkWjWkdnYW1t
u27APIlZWJC7iGDMOCM9eDk9an13xBD4u1CztLtbq1hsHMjurDfAkcZym7GSSdoJ4PI4zyfR
PBmgNraRanrUCieQZgsUkKhU5HzMWyx4bjOB6Aiue/e+JviFcaTDLNcaJpOZLhRO5XzOm0Fi
cEEkA9tpPOM1seDvCtz/AMJNc6vpMjDSkG2ZiwYXXzEtgjg4HGQB19ea9L1e30m38MateXCK
IPs0gkdxghcH5QfSsb4UW8GnfDWK5vnMizh7u4abnORk5z7AD8K8W8b6Dbv8RLCz8PTzWrSo
Lu5tbZz/AKK5C70XB5Y8HAGRWxc6z4ssbArPcSNooEgPn43DCnayFwH3KdpxjPFWNB1SSfS7
i+l2xPGrNNHHxH5xRjvHAOxzu47NwDgiud8D3VzY2mk3dvGmpS3G4NArbHiHzMx28Z6g556H
HpUvxA1BrG7e60q1llW8dZp4iGHkuUwAMAcEKTg9K9y8OlVtyxDyXJAEs0abfNcdsdMgY5HX
npVvUnFtptzIyDCBmKqMLkDcQCRxnBznpk4rwHxl/amkXS6zp9i6RzrmdAWAV1GA+7+F+o4P
tyK7v4R6NdWmjtqOrxzS6peyvPbWt0C3k/wmRjjOTgc/l1Nev6dZC3Vu7OSztjBYmqPiQQbb
VZiQBIXB68qjMP1UVyfw5mGj6Rc6XqLpFFsN/Bu+ULDIeRn1DZHryK5PxN4Ag1K9jvmjumto
Vk2W9vAwkmB5KsTzglsA4Bxx2FZ+qfBy8iHmaE0USOVZojxIjAk5VuBkenCk+nObMNn4+CS2
Q1e5aJWSNJBZNG7LjDfwbVweAfrzjq/QfDuqeG50fxJe3E92vzRspKx7ivK78DLcDvzk9+vr
XiBEup7GxdSRIxYkH2xj8i35VNoO02spVcbbucYxjB8xs/1/OrV7p1ve7ftEYJU5GRnnpn64
/nXmXif4UWVzdzXljPNbxtmSSGNgAW2hRgdO3Pc/jWMfAw07bZadBFOWCedJdhVbcFbhQMZL
Byvc4JByQDXM+JfDH9hacZtMnhWbzUDWG7bj5SXDOTg4Ryc8Y/LPoPiV7HxboulXmm3MEWsw
GGXhg7LGxwxPfA5O7tjrXl/ib4eXqwR3kYgYzrh/PZgMqpHm5ySTjBA+vbrwmjw31ndsy7RO
LUuqq2dmGWQrjk/dVgM/TPWvq7wFPbTJeqHWdEdbyJyASFlQnPtnDHj1+teT/D/WrPUdQ15j
Cdup6yxcKCC0O1woPfHDfka940sCG1lht4I47aJQkSLgDpz0461m3V+l26aQlssqMge5fpGq
7gNvPBJIxiuL+Jmv2tjaReFkkuILi5k8zfbkLsjLyHBPZflGfbNeHa3Y3XhO7sr+zkmm+0vM
0jkln4O0OCe+ST+We1ev+FfGmlaxpkWp2FhFNLE6tc23lpvii8tsEYzwzbeQB6EV5/rGr6EN
Z1u/ij+zG6titnBD+7iug7HhsAqMKAecfMO/Ss3W7rT1v9Lu9PuLuG2u1jaKCAYYOMqzdP4s
ZwMcscdak8SQXw8FWE9tBM73Nx5paMK64w4AIJ64A/OvpDSYILa2iPyxybVzIAckgbep+Y45
GM9+ai8UNKvhTWMIWC2kxJKn522nrnp1yf8A61eIXGq6dqNgvibVhcy2Wmqqi1kn3x3F24BR
cADAUbievAFet/C/URqQ1eWW5a4uftbL5jHkJgFQD6dwB613UupW0UhjMqtKMZjQ7n/Ic1xX
xGW91XSpIdLuGtr6FtylcNt4OQePvEAgKOefxrjNQgv9JtdD1rTplnW1xb3T7thCZy0bIwwM
cYyV6D2Nep6BNLqWmxalbvBI06bgfvKT7N2HArYUlhlxsbuOtSKhPXArnfEMj6hqVto1vEJE
Dxz3TsCRGgbKj6kqfpitlolF20znAjQY/DOT/wCPfpVbRombT7aRmYM7tOQOPvljg5/3v0rV
kJVcjH4nFQxPvHv3DdazIBHc6neLI6tIhAULwVUr0PryWP4iuR8RGG41a+s9NjjmvLWLzPJz
0bA+ZhnnqvHH3R61i6dZadoraaus6gLM3wcxeWgVCFC/fIJVfvEe/GelaHj/AEN7fw5eXlsp
uJrGBZRvICuAwZzknI4B6H8+K4C78f8Ah7xxphg8QaFeWz26Gb7Va+XvTjGVYke/HOa7Lwdr
ZtNB+2vY3YshYoiXM6Rxy3ESqdgCeZ16/XPA5rxTS4vsN1Et6JI4Fd5/tNhKHaNcsVHBwCC3
fkAt9R6Z/btvfrpFnYa7qaxXbpGDcwFRKxbptUAsGzjG4evIHNXUrDWdSnjtLC+1mDU7eRir
XMLW1vJAAWwNuMZ2kcYzu6+nO6ta3J8beVrVzPfPMFt7SWZgIwSFdAD1XsMc5BPfr2EmkR+K
bIwyxvYqsW8zzjDRIvLEKSM/Mcdhnr7+X30Mt7raW3hK8aK10+NbGOa3kEbXIG3zJCd38Rb3
GB7U/wAT+CBoulHUb26ilgiZcxSLtZ+oVSPXjH8+mak8BJp19pjaTqLi2gZkNnO0wdobhtwJ
6cIxUAjnBI9ax9dn1HS7qaBZ5rGS1fyZbZCyBGOT0JOen3u9fYthKZIkkwTvH8PHPU1m+N5X
tvBetscFhZSAZJb+A8mvmK8aKz+Hvg9fKZoZb64vJxHjfIVKqAe2dpIr1H4WWOka3Ym90nS7
tYlO4wyuIoGbpnaM56fpXrlhoxt4hGPIt4uvlWieWPoW6n9KtrDBG6RxIiqmcBR904/+vXBa
9a6hb67qMvhWKGO8h2TyIwPlXPynKOB/FwCD7jntXM+AvGjadrYttQgNraahcbDAHyLWcs2B
0Hyvg/jj3r2wusiB05A5znFUrm7e1geW4ZVCk42gkt7AetQaTHOqzXdzuNxcuCYgOEAHC/l1
OetLq0kaWVyWkMfm4iDE4ALkIPxzViG5itlijmUwDHyh+AAOOo4q1KV27mPyjk1n3hjSExyX
IRWwFI6kHgD/AOv71kXGmrYtPPaXphlWLzDuXzCdoxyOp6duTzWF4M1ewPifW0lEkc9wYzGZ
VI3qEILc9AdvTqOM9a2LfSbHVfD1hBMkcxCLtDNjaASQeOvfjoa4L9oedYfDWm6dHJIwuL0I
0ccuwvEkRyD6jJH44HWvKnsPClvdW8VuboeZcxAJuCiYBiGGOx+6xPIGOxwK9I8b+NLe602w
0vQ0aRm8syvbuDiNArEIgOM45xk8KRzXD2VmbLVLd4I5AsUQeK4Emzfx93IIKjlj7FQMnv1X
hLSZW1i2up7O7n8m4S/knKgy7F37QN2M8/KTwcHp6eveJruI6THdW1wgSBHuVB5DkqVjU+xZ
h+VefeKdIePwZLe28CNJZsEZ+u3ytu0n2wCvsD6dOK+PuqSSRWYsNREdrfIskmnKAJAzfM+7
AztJ2cZxnPXtyfwiuJdO1i08mOOWRw2BuG5CnO4Z46EfkfpXqP7QyungcTg/v0niJMfVBzgn
0HpXzvpc0ghbT2n8iK42A5bgsrEgnJ4A3HqRW54g1mS/sbSXUkS6uIALbzi3MqqDt3+rKOM+
+Owr698OS289vG4jV2dQxIXIDHOcZw2TySfcUnj9Ip/BGtxyqwiazdSPT5T6dD0rw3waum3W
ieHrHUIklmeG9gjjeM/fLxEnnAzsBH416z8Hp0XwlDCsyTtBI8bMvAUqxBGec4IP4V3kl0AM
KTu/Qcda4Txf4+07wfKLjV2kcTEpBBbx5lkbjscehPPYrWR8PfFeleJ/E0t7AVaZV8hZJFKy
LtJIBB9Q4GR/dNUPiH4fg1TxWLADybbVIWUzIg+W4UHyyG9cjB+o9ar/AAz8fm0H9k+Kbue3
v4pXgmlcLsaUcEPkZU8Zz0OfWuvtrq5vfErPcM8ehWKvtmnICyTnG1l5yRgtg8j8a3dJ1Yar
qi29ncOY7QbrphEVVmIG1RuGemTke3rVnVxHLDHCQpXzFYvkryrbs5Hof8K0VtQkXl252gDo
fmH5GuU8SX9/4fsZLrT7UsQQHtgu5Gzj5lOeB14x/jXy5rvjbxBr2v37fbbmMMxiVYclowMt
tGMdx+Q/Oxo3jLXtQv5rTU9al3SI6pdhsNbuuXDsRzt4YEehOOapwzappeo20+qi8lupZmwR
llEYZG3qRkMDlxwOwr6D+Ft1qHkRQXxtpljlKxvE5IVtuHGAPu7iSD6MvtXm/wAefGM1p4sO
mWzRi4sYXQGVEkBeUhiRkHnbhce/NeS2kt5Pq99eXoeWeOBoELDAMjARADtxuJA6cVrJqD6N
faTFDiW0BKbXIQq7bScNxyMryT/CTXufh3V9F1kF/D2ka7f7B+8KwxAb2HeVjnjA6n+Ee1dJ
fWOqM1tqOqRXWn21hBJKunae42+WCNwklOAWwM4GOnXvWNdXv2nQtTsdH88rYeXd+fJGEiDR
5dYlXOcb1QH1y3XBrufA8LvaanBf7Zm850m3Lw53NuJHv6V8y/G3wzeaR48vys8otkWOWz3g
t8hyQoPsQ34Cub+HtyNN1tL1ZUhu7JvPZpH2KYxhWTGOSd3T2r0/4neNJtb0y80axi+1pLGj
tLaZk3MXBA+UcYA9+9eRfZLm01q1hvFdpt2Z1IJEbEnAxnk9Mj6ir+sW9vaKF1CZPtskrvMn
+sYEYGT82clg55PQjpX2BpFvFbeSsEn7o/Mu5gQvyrjGeM4Hb39aPG6xN4J1vzWMcZtJSWUj
n5eCMDn+dfNVnqYHgWNSSjWsVxMDtOU811VVB9yr9P8AGvYPgX4U1DQ/D++4kCtcFZfKPAjy
oOPrgITxwc1c+InxI07whFNbR3QvdViUYsolJIJxtLt0Uf8A1uOa+YPE/ijUPE/iy4uNRMe2
5kESIWwkQzgbT2x1J9foK77wdaR6PpNt4n8MXS3V80pins5jumkZmKptI78n0yKSz+IY1TxH
pVjqSyW7GXErlQpMrEYYEdOQv4Z71s/EyxjbWU1uxhB03xJafv1GMR3CkJu59GYZPHVq7X4d
+GrXTPDVje29vJcapd26PLZFR5gyOCG6xkZOGyBXeeGfD0lg0srJParMSXie6aZiCc8ngA5z
zyeetcZ458d6VY6/cWBuVE1n5QSFG+WRQ/7xTgHHQjnA4FeiaPqzanplvf6f5MwnVTt8wcdz
8yg+vH9Kx/FGuWOoaJqOnWs0bagVMJgkbY0TEcs2egUfNnngZFfJng37fb6refYY4mVSXZ3Z
m3KAQxAAyQQQenPcjvt6nY2LatqF7DbTafZm3kjuBFFtj88xSY2qTkKeDjpknGeKwRFqU+k2
NhbvfKWR/MgV22F95OSuegUZIx/Ou+8G/Ea38F6HFbXNnLLcRllg2srjcqhSSQeAcDgAnqOw
rza6e+8ceLbu+nYLc3TtNmNG2jv78AYA7nit5tPvtPk0gSSG6tnuIpJpmyirvJEfXnO0u3tv
HpWbrOsTfavPudNiiTz1Kxo7DBwxYqxzg5IPHHtzX0B8LdTnv9G0E33lDS2MhDqCrxTKzKEd
gcEY6Meueea9K8fSLF4M1bkgy27Q7gcEb/lznt1rl5tAjFtFY2gEMTyptQOW3IHGck9sZ46D
Jx3qew1g2Hi27hhhkmS5Vi+zbtRkuJlyckYz8ozWT8ZfDd/rvh6PUiIhc6c/mLFCN5MTEB8t
jJ4AOAO3evlvxBBEZ/OUmfK4VRxgeuByWyRn098GtjRNI1D/AIRe/ure6uYJFuYo54oN6lVB
GC2BjHU8Gug0zw1ZwHztWj1Q6fE0YgS0gZ5LuTA+5lRx1yfY4z35zXdC8Uavr9/qFp4e1aCG
4meRIxbSAqpYkZ46+vvX134fv4ry0kkgaUhWYOS24EgkYx9OcD1qfxsP+KO1lXkRSbKXazL3
2HkivBvhrpWm6rqUNvPK4jljsAMkiPMcPmSAjOGO8gc5HzeuK6n4w/FY+GDJoGgBRqrxnfcM
ci3DDI47vj8Bx16V4NZaos/hDU4pXilvpXLM8hJdxncWPX0Aya5fUFB1YABBCSuCB8uMAGvV
7rWNL8MweGbqzSI21reN9vigO2TzEAAcDPoVOOhIIPpXA+Jb611vXXu7R5ShLIJnKru+clSF
z8oCleO2K9j8C6iPFfgXVNFaNZbmAC8gx8zFW+WZR9D82O+4da9G+E2tWSbNOu/Li1ZVMQYg
K0yKSELYPJ2rjkZ+U16JrV69rYuYUL3DkRwqO7np+A6n2Br5V8QaFY3PxI1poyZNNgi8yUsf
MLucHsefvDP1716b8PvFieGja+GtYtYrS9WHzYUgbP2hAMZP/TTC9MnOD9K3/ixAtx4Iu9W0
y3V2lSNbnHDtCGBI464PBH90sK8H0Hw/NfzXMmhXE9lCjbZJIpDsIOMK2OnIJ6ehPbPQ6xpF
/cWMSXutRTxRbPtCREssJJyMsVBboTgnOeg5ydePQr/Ure5eyiE8cBMaTxweW7kqpyTu6E7T
wB1+grkbzwJqCahZG9YbIQ7OkiH++xIOSTyuwdzxXQ+HfCU99qjWstrp0diFy5hO5W7bAzc9
RzjPQ46HHfarpUMehPaiG2lklH72ORcxuNvJBVeMZ9B6V5tqfhDWdXZIUtoJ7dBvbNxI0duv
GAC2WxkHCj88dOz/AGe2a10zUtO1IAkPubdyrb2I4B6DnGMVk/tIaxdaZHZeHdHkumguI/Ov
IUzIvl7vkUZyV5U8DA4FeW+EfiL4g8DatNMLVp7GVmItrvIAH8O0/wAOParnw98R6zqPjrUN
cCSpbXU6vemCPfsVpN20cE468Dr3r6LvL69m0+2gtYriJr3daySiMbYkZ+G5OMqpfBxyccdq
ytP+G/hLSNYEttpUVze+ThWvH3Rxnn5iDlcnjgDoDXd2GmC0tEhBtYLcBVVIk4YD1zxz7DtV
drmK31W3gub67mYF3ULbgrwOQSq8YDD8+tNkvbcX5U6rqKN5e7HlgLjccdU69R9KzPBcPkaY
bYySFl3SiQKx3BiG7Ac4Yfnx04X4gT48Ca5JCrMJrKXjaQc7SORjI6eteQfB+GL+ydSv5Yln
+xW3mrHlWBkKIsePQtjPtnFeZ/EHTms7tLqS+N3c6g/nLKI9oaTdmRWU8hkbIwc5GPWqfhDw
le+Kb/yLa7treKbMZlmOQCo+7heRlj/XtW74s+Ht/wCFNL+23u26iciH7RaZKxkDBVwOmMHn
BBxXK2Mx8RWt7ZyRmS68gzQsD1eMFjx6sgcY9ayY0SO3imlwEZimyNjvXAByQe3vXU/CPxPH
4f8AF9k88zJah8sW6YPDKecYZePqFPavcdd8LWmo69pZ0y3kntc/b/NibY7xb1DgPkY+8MjH
9a574mfEu61XxhJpnhjUEt7LToJR5qYLXEmMMEJB7ZAI9zmtH4S6PZ+IdW8TXM8C3Fp9pe1j
iIxgrsAbdnnO39PWtLUfDWgy+Ib7xF4nuocwxyJBbwXRUxxoxROjcDapb6tj2rc+GuuWut3G
pWVtM91pQ+REmzvkh2cPg4wMkr6ngnrmuW8N6XpWmzav9ij22srSxI0rFUUbmRWbqD6Zx/St
vTTpuvR3L2OjRYW2VGmkVdySgHeIxzxtZW4H8R4BODtadp02hSm21H7HdwXDg2mEBkO1BgEn
A4CDr1z14rF1mefXfEF4l/HqFnb2YAjkiiRhM/Uq2AWI56ZxXSrefZbSEQaa5lYcsVG0N05w
BnFVtT1uW10uSXUxbtEMkoISML7jcT/npXK6P4jS41uW1tIYo4bhfMaM/KOVXg8dQoU5+oGM
1neN4p7K/tf7Bn1C7v2lYXMlo+AjHlQSMkEZA7gYBPIro/DfgiVJhc6nKbq5lYNLLNePJIR2
yRjp6fWpfFuhxy6TcW2oabbzKJTLCyWpZQue/HJBY+gPHvWd+zzYR2tx4htn097LEsTrDKvU
AH5x+PbtXpfiAxXdpY28kxjjlnMpkU7dqLk5z25K/nVe4XRDLH54FykeRJM4BVQx43E+pBHF
aHh6Frm2jnubIWwXAgXzN2U2jBIyRWiunRRXsdxAkUe1PLO1Bkr2GewpLsusoW2itpJWGWEr
7Tgd+Aa5LwVdWsljcu8C2N4sqrNaPJ8qPsXON2D3598+9aus2YudF1O3jlCrPBJg5XCkgkkH
t1+leAWWnah4e+A73NsCl/rN/F86MAFjUjZ8w/3M/ia82vdBurtTcTGSWeTzJpmYMXAydxOe
ScjvmoLCHVNCga40q+dIJhzGD949jjPBz3zU2jePPEHh7TZ7W2lxFdkpJI6l+e5GepySeSaZ
8O4Fl+IelRWcyurXAKSSjaAFOQzD045Hvitj40+C5PCGrW/kK7aLeM01vJ1255ZCc9R+orB1
KLS9aliPh/TpluGQl4IY3YDavLDJ9ASQOnrXU/CC41bXtatfC/25v7JZJWnQ5yIgMsgYEMqk
hSVBAJArM8QaLp2mfEa+sdPuUe0s5SWWQmNInD7djOTnarFcnP8AjXafCzWJdLh8SrZxJcXy
tNdWjF2VJBtK7u2VJK4yfWon+Enic2OijUL6e4tLxi0ttbAH7LI2SC6k4YbsgnjHT2r0uWzg
8M2UHhXQWafVLhBPd3MYUFUbapTOcKWA4A52r3PNX7RLWx0PUEtp0+0W+6MQPcpFtdUDbRuH
zHkduCK4Xw34r0O28SC9v0lSKaEF7SQNIScA+awIKsQBj5cE7Aec1o+P/FjSNp9tZ6MY9NWM
lJdgzE2QV+ZW2qOueT3HB6N0nxNFZ350G4uLDUY5cb5ABKHZiC5JVucZ288kiupbVtKsoZVe
VLLYQjfvskN3A39cHjOMZrz/AE3WPt+v6raC0uNVjaaN2lVN7BGjK8FR6jI4HBboSK0/D3hm
3fxLf3rxzAw4ifyCQ5bHzgjOVxnHGDwa9H8O6XZWskf2CO4gjXgrKGfPHXljXRJC7bwnlqSe
vQEfgaenngJ88I3fexG74z15B4rGbT47Pxs10sphEtrFC7R9SzO+CQc4Hy4z6kVqvLBLqd2z
R+alsqQkZAVcncx59BsP/wCuootVtIreY2FluUyhR9mjLht2fnOxTxkHPWtzTLhruzjleF4S
cja4IPBxnBwcHqMirdNMaF9xVd2MZxzivOfh/eeas01zIEF4wkhUlWnkG0D5yncYOBgEDr3r
rbjBhMg+YAEkMysoyMYJODzmvC9Qtdav/gndQvNbM0F61xBGMO8sKsflC5O0jk45+7j3rylb
ue105DPC6zTRF98jBQ69cDB7DjBFOtrm0l0qCF7hY5thDgSKAFPfk5BwTn6HsQK5y7itL+4Y
weYiLynmBnATI5J/EnP0FLexxabKZreQQajE21I4gQqrjG4k85JNep/Byws/HdnJZeIGur6S
0QmFbu9Ji3c8hAMgj61zeq+AtV8MfFLT9H8N3kV9fuVuYXhGBHyfvgk7QMdz0Ir1fwnpMWkf
Ea4tdCNtc6hbwSSXu0KkKzOFLIuAWCDC8Hue3NeJ6pe6pC3iKOOOGaDWHDS3L4LbPM3/AC88
ZOD+ArtvhfZSjwXrWotLOskUMkKSQKC8MQkjb5ff/WdewPSp7fxb4w8QWt/aPFbLZ3KopYR/
vAsYOAMsQpJycnpXU6X4M1pdMtLSWOBbRAGe0bKSEg5DBwCS3Jz0644xWHqIv455oPsNu8E4
ghubyVUlkCqvKqcDDcZIOSBgduaGkQbDpdjqV/FbmD960cilt6sNpRT0VsE+oOenSux0zX57
bUtGll0DTxpMyyRQw2kTCd1UEHAOSxBA/wB7evTOKzvHq6tqGoytaW2+zgdVjuDpzvOqbd+8
sAuWH3drDGR681zF9p9yUkuH+3FZELJnRwjs+AoyCMAEjPDHGTxVX4PeIYNB8XzTatFJa2Fw
oRZlgICSBgRuwuCpG8fQ17TrWuafoslzrEtxZHSr2VSs0RBAcrgqwxxkgnPqTmrWh+K9LvlE
4v8ATYLfgfNcRZbIz0x7469q2m1bTysSLqunIrn5RuU59ADxz/jUsmp2Vud0t3aFWPXz0X29
vfv2rmNc1zf4vtv7Nu4WtliigfEquhl3MyqTu4OOc549K2NK1O507Ur+HUtMkMVwWvGuEKME
Q4AVgD2x19OexrpdPntDI9paxrbPHh5IvK2bQSecdOcHkehp1vqKfaIkWbzIDHIzSOMHcHVc
dB3JGMdqm1nV7XSNOkvLyVEiXABJxkk4A/M1zGp+NotLiEk9/pFy5bYYYZcMhxkkncc/kOtY
/gq0sUm+yxQNGtmscwt7zEkkLODuKuvLZ5HJzwa7eYJtZ0CmU85Y4YA9Bg/1xXkOheItX8Fx
ajA/hx7y0l1C5Fo0UqBgDIxC7Tgkc8YzXl+o6F4+vpb5YPCtzbWV3M8yIseDFuJYgNngZP4d
Ky7j4ceOJ5TIPD1wdoAGGjyowB049Bk1qL8JvGccrSvbwJLIPurdrubOecFs9vpXP638OfF8
O7zdDnlcA5kSVJM/TBz+ArldL8PavN4hg0iC3uIdTlYKI2UoyZ5ye+AOfoK9vku7H4Q+GXtN
OxeeM9SiDXF2wJFqrcgEHoeDheCSMmn/AABunstB8davdSj7ckJkMxy2cK7Z9M5P41Rgt9Bh
0eEXeoRPcyKQsUbgsz8ovIGMY2EVF8Kdba11nVfDN3cxwWN3aGJ5ly0igl2yuBkt85HSvRrW
w0jwW0//AAklyxJn/wBDnuAESRQq884wVLYxn6d6qXPjyyuhjTmc3Lw+R5ikCAjdgsG9CxA+
p4zgZ5LUNI1fTYYWktbn7TdrNOkyOssWAhLvtyeegHPIOeCeLGtLNcSadNoumxlkhMktuy/v
MgDaFZuWQkHhT6k9hXbeBYLaw8N6LJcXeN17cQqzcFZJMfdPPZWxxzntXRrqksmsrHZ6tIyq
5izIyAzupOY0GAuRkZzyfwq5c6fe69pklvNqMU1tLuR4ZrcZ4yDyNpDA+npXmNvaiOG8vYkj
aXTr9LSUqF2ToS4BA4XklDz3FdNptlDdRi5Gm2gtiQZGW3jUkkcZw5GeRzzwe1aVlpeiXzta
T6fBuZd8kTBQWGfvDnpkDkcdKni8E6HFG0K6HFHAzF8rIykE+4z/AJFc34m0jQ9LEq2M/wBl
vnQAxyXPzzIOMIWcc88e9ePaTZeIbSPVdN0KTUXsbtzIkSWqSmQKcZD5IyPY88c81LoWveN9
Mkt7O3v9UaSZjA9lfW4kUnJwg3E9QelepaZp/j64nhv9Y8RWGlowxtFuPM2nBAxnr8vAHv3N
djpOk3sN2s2p62rCSTCssQRix5+gJyeCDzir2saNcWU638F75yndHNBeTYiYP025Bw2QigHI
wTxk5qO8sFuxFa3enaYPJXdmW3ATJ67SQQc/nxXDeE/EehwSutr4i0yayRFzHDZSs7BFUbm4
ycc9eAMCu1sNfGobWhi1e4HJASzWDGDj/loR69BzxXM6nd29rrygeHtZkuZma9zHIrsAeCyj
BUHdsyM8A57YMOreNjp1zLbzaBq7l03s91qhSJB0G4gnYCeB71kr8QZ7LUbW01Lw9ZwxPjyp
0uZFRDjH+scDJ/3c5rQtPFHgXUYZ9uqSaZdKx83yZjGXc9Su/tj29ue8ja/4OtFikg1jU5r+
VvLjtoHUvvI77F29hzyOO9TC9tfCU0V7r8u3X9UIWKOT981nCOp4UcnGTgAZIHQE1y1kfDWq
ap4nigtrjWLCa1h1GRJJds87xu4kIPGAAw4zjA460+yk8O3em6vp3gTSZ4UnsZIrm7SZmgaV
sKse4k5+ZzhsdvrXgvifQ7/Sr3ybsSwy5wqT8YBHbt36j07Vc8H69qngzxA+p6Tc263yAxyJ
IN6MpPK9cnp1Fdj4p8dat8R5dLs9UGmxQxO7lIiwDcbSTk/XAHPSu58LadoOi6cU1l1uSls1
s9qIGZFDOpR2ccj+EAjPP3eeKka4isPCJmg1WTdGjz6bckuVd1UGRQT32g4JHTJ65FMh1+yK
TNLGVimKOEihDqso4Owg5VQOeBjczHHOK7SP4datF4clTTNaNvcysswiMeVDDb0YkkNgEbvf
FQeCfDUMGqwQ3MUl8jxF7hpcMqXIyrSEHjc2GBPP612EtvD4fmlubCREtoTGJoDH13NgMrAj
Bwecg5wK8rstYWf+1tFYG1W91qSWG7dig2Cdun+6F/Mj1pmh+Nb6EXk1tq/+gQ3RjV7qJMFN
xAUN1Y7cc9MYya5HXPipf3LCGC3FxLanalyTtbO7tsOOfu8dQela+j+I9W8SuunT6fqNvGrK
8KQSFZiFCl0LkghSWHzHJAPfIx614TMY0+3sY4o7eQKGmYneX3Ej7zDJOR1Ndfai2YNFsRmQ
bgrHPBJweemSv6VmwbL2785Ybe4BKyJImG7YPOM9uDzVi1tC7vsljREdg3lEjHPK+359+lLp
es6Q0k9nY3UDSwsVZfMBJPsc81DealeSxjybaYMq73EcasAVPIBdlz+VT6O09/ZxXcUgEcy7
xIyjcwJJAxyAMH6188aLbXdxGbfRoBJaJyIPPDROWz8wDYEm3AHIPOMYwa9z8Oxi3WNIy8sf
kquZsoTg9NvqQc59u/Wna/pUGqQkieKK8Td9nnT+B8YIPHIPcHt+deKppV3oF9Kl5Y3SyXcr
tHHJLmJSpwG9HPQjjgHOM12ei6kVhkj1K4d441Td5Eb58wgA75SAcZJ6Hp1Na9naaI2oNd2/
2Fp7cEXEkkBMwQjO0sx+7yfm5HT0qpp1hp9/qP8AwkSQA2UMmzTYDCqm4m5/eL0+Xnj/AHd1
dLommSWMNwLyZLq4uJTNLK6kkk9F5PCgAADpXGePPD15piwa14agtItVtZTMFtbYq86EfMjH
PzZ47VP4Qiuf7IadRbwrrOpRuYYBuSAja7YwBj5UwfcVreI/Dmk6ylzcXMEU8qNtHlgD5geQ
D0Dds9R+FeW/FjQ9Ev8AxN4d0GztLexklba3kIGJBwAvQencj7w9eOv1j4UaZBp1q+mWz29y
JRuVWOSvOVbHXqefofY59h4avvDWsQ3uuQRapaXBEWwr5hgVcnARhyNoxjtgGuP/ALFh1BJ7
iOyD2cTk2xmVy4jxt24U9gCccdQc9xq6FZt4S1Q3PiaMxWlxbP8AYrqAM6wlxghweQeFOe2T
zzk+zaJ4u0MaDFJp1/8AbS2fLjVi8kjnnaB16nHPSueS31601RdSHlfZpZ5JGt9xJhDKdwUj
qCctng9OnSvNLrxfqV2usyXFs08CRJ5Th9+ZhuG3Ab5tyMzEc4IyRgA1c1Ir4nudEEdjHbW9
pE1y9vqUv2YyK7qWZXIw2Sckg9xj2rp4dsbrT7YLdiOPfLOIZ5Ase9jwI0x7ADJOQM8ZrZt9
M8NQXdvo7RvLqa5nEVxKGTft3bVj+6OOQcCugm8MwabcM9ncp9tncm5NxP5Bw2C2zbjcQW7t
joOmK6ZINMgN95mq2lxdkqEUkloowANp2tuxyTnpznFS2mtXEsiWsGny2UzyrG8zRF1ZR/Er
4AYEbcZweTxwM1dR8Z6Rpoge91uG3aYN5TTOSzqOjbEAABwcE/zNcjd+M59S1GC70cS31hLd
LZzrHABG5ztBLbuTyMfLgZGeQKveJ47m/sJ7O303R7O8kQrGCQGJGSwGFBztzgZIz371dWDW
dX0g3L65eQxTw+fDFaxJGMMny7iNxI+h9PrVeK/1W00jSrix12eS0ktUACW8W3JGeAQuMDiv
MfAVzFZ3FqLpZJIpNlsrzFJN8ituwNvzBct6kDPOK940G6F1o8BeOeJJF27JRggFQPp781qT
F0VnQ+Y6gHfLN5YI55+XoOPxqld20d3NA9xNgJlmjTcybugO/AwfvAdO1ZR0CCy2m68oow+Z
HRVcrjaQSD8xwx/PAz0HJp4Tt9XvLi5udQe38N2zF7iFQqxMcDMShRjAIOSCeTjrmuoig1K5
vV1V7GGG1hjEVjZSAlkTuxAOAx4GOoGOnIpuo+KtO0xC+s3MFmrLkGbA5GeMHk9OAQPpmsbW
/HWk21hceYskUxhZolngaMNjpjIPcjrXOeB9Yksfhfo+oX7wxvFqaBpicAo0PHT0BAx7VW8a
+NYtN0a7lN2v2yebbCqOAFUEZZsfMRyeBn0561xumeIb7Vb9NXsooBc2cSQRRrGj+ajErJkY
yWHyHHbFew+CNbu766is9VnurF7KCNI4WXaJto5ffg7wcMeuMc9Rk9ZqWpx3lvdjTkMrgmJv
lzkjHIHGeCO/QfSuX8LaRFFphtLuzhlvbJxw5BDMAP3mDnGRkc56HtXbf2dbzxNM0YBZNhwC
CQR1PcVX0mG3igXyIYnWQ7YxbqNg989+3PSsDxxqMmnX1tZ3NtHJbSQbA8Mam43swUhBIAhz
noMt7VxUXgO4by3167n023DSiKB5lUGJgR5ZKKQG24J9hgDgmuhtNKvrTWIbnxBFNqelWkJi
gZFY+SMLglTgHgcsAvPJrE+JtrHevZatpNncR2KAmc2whl3ZI+ZFVyN/AyeOAOexl0O+8KW2
nRahqF7EhaQyM1zEv2wkBhkKuTGOTzyfTHFdda2WoXNvDqFhYafJayrlkMp85lwBxuUqG6cE
9QOR2yfFGu6D4as4ZnmNv9sk2FYCvmI/zA/IG69RnoCB2rndQ8fy6kYYPDqXYvIdqGe+RnIL
YH3Qdu4kxkcgfMfQ1S8G+AbG90xtY1CeWWe1ctC8rHKoQpRgMcbSCPwPbFdNb+Tomma+2Y4j
Y6s80MKrhfL86FgAegIAzx610SWt8ni6SRViaym3qVMRLAh8ElvTHb1IPajwclzZaRbadBMT
HG81uoncM29J2BVQcHGzOBk4AHpzzOkaciaVZWV+7FmEswVnYogDlAMduB06ferT8N+F7a10
OwsbnTLWKFoQqyx7t4kI+c5xjdgDBHXnniu6Syi81SzyBlUKuH6ZPXH4DrUslk6s5CmQMwB+
bnH97J79emKpW/iHSZriS1W4LTRzeSYyjfLIDt25xjOfesDWpJNT1R9G0Y/Y5cZv70LuNsrZ
bYD/AH2GTycKCD3ArQs7WC/e3kRFGmWQH2O3XAVyP+WpXv8A7Pp16kYreINXtYLWWWSRJJI1
LLCtyY2bnHAyM9MV83/E7xxcapqPkmBEijDOqsoLeig5JBxuJGMHP0rX1pdJttE0i5vreW6m
EMO5FmVlkBXA2E9ckg9+nSuWvE1a7doJNO1S30aGXf8AZraQMqS9CwUDGQMj5Rx+ddLpej+F
P+EWeTT9Jvr26ZQ0lyIjL5Z44J+6vHJweAOTXoXhvwzo+i2DXFxBHezybHWZokk2sOy7ff36
/nUVzFdRXKW1tGqPBMZPLH3Yhg7l4yQpXAK7/wCI4FXvC19KrXF3Dqls+npGXmWbeZFJO8iM
D5WAztCk569cCu/0mWD7LFLZsZUlUskjZZ3478Z9P8itO5ZLPSnfaDI4ILE/xeh59eMCq2ns
LZooo2QRrncQGIUYGBnoP0rivjpqb2mkWjNbIYVnQx3CSDejc54yOM4BPoaTStOvbe50WWDU
JtaDxGS6+0kPlFwp8oHhT8+euT6nFepWqx+SFjIKgkH655z7+tYviDw/bzwT3FlBDHfbcgmM
FJSBwHXGG+vUdiK8D8T+Gbq2K+IvDKygOwl+xuWuIypQ8kEZAHdeSM8VCfiV4lSW6j0+FrMq
mXgiikZUVF+Yxo446DJ6cE8ZNJ4H0JJ9Xtr2C4Sc3JDFZwHZUJx5m5R94hX6ZIKgclq7mx0K
Kd9ZmsrVdONxmzYszYEnPkzlCABhiOnXfz0roYL9p5NMJ8u3N/G9vJbPnAljwzxSMO4IkwR2
J7U65ureLUbjSboxW9vq8TzGQjksMRP2wMjYcnGK5uf4oeHNNiia51RVnjzDdRlS8kcyrhht
xyCR94ZHXmuc0n4y+GdI1TWIphLd2q3Ul5p9xHEThpF+YEMQerMATjg8Vh+GPjNpYtXh1ddS
tJUmmeKSzYEbHfdsIYHoSSPY4r1XVPHXhY3dhHLr17IQ6vF5KR7QSCMt8uRwT1xWfrXxW8N2
Nhci31/V3uzGzIDZAYbHyj5ox6iqvhn4iXlt4Ss7vxFqd48lyZTb3ENiJg8aNtDOFAwenpnI
qLRtbtV+HvjDxNZySSSC/wB5uFRY5XxKhB2kHb1AAOelY+leN9K1LUbbSNCh1WS1vSkk5mP+
ukeVGk34AZgIw4zkgjAFd/rWpRW9s8srh7hAGMcce3aOw+bgenFeP/EbxfpbTrBJCIb6BS4Z
VZAc8EZ7DH05/GvF743Ml3PdFNrJJuPO7GSfTtx+VelfCTR7DxDqCXmoXn2W40+dCbeSbazx
tkHZuyBhhnHvXsesavo9kJ43gu7nSwWLXMUaMm3AJJJIJABGcevqapWmm+Hb7TGbw3FLbGPl
ZVdovIIGdxAOM4bv2OD6VhzDxW+rWt1bWiTCMtHI1u4cTnacOYxhBg+mOhBBxiux1aKbR7GK
7lFu7OHnudwRPKyRwccEjBGM5yPTiuN8OeOrGy1fT4fDdlGbHz3jk3REC5fYzg+Y/wB07j07
ZJwe3qGva9a6L5dxI3mzt92FX5bJ4z6AZJJx6fiWN1f3NhE90sMbFxIkVvjanU4JI5yf4u+T
jFaukJdPHC99H5Dcyfu8kde+Rk9uMCuV8SXVtq2p2+m+IkFtoTAs0sg2pIdoP+sPufY4H1rm
nsNA0W/+1eFdeTU47dxDHpLXJ3AkjcUlXnaOD3GAeelbFv441HSdYube18LXzNcyglZJH4lK
qSBkc8sOR16+tdL/AGb4p8T3841aY6N4fliUG0gdWuHOPmBkA+UH25+ldNdaCDa28FhcyWUM
CbEiiVQrADChiQTgccAjpXEaz4Zhsr6/1/TZrSXVooDHJBGNwuAcb1dck5IBGQM9q4jwlBbR
azdabaBBY6na/atNvZRtQbOWUHGNwwpI6fJk9SK6HT/EcBg1m11+SG3ubdfLkWSYKlypQANv
/ukE4focA8HivJde+LkUNtJYaZbfaHjmLi8ZvllkUkLOAQCC6swYe4xjGK8w8R+JtW8QXjXG
p3kkp6hQcInyhcKvQDCgfhWKCxBxk/rTwGILFGI7GtGFLVE+YA555H/1/pX6B6hpNhdW5S9t
4pIupV/u/j69O9cZqfivQZLKbT9MvoJbjd9nMkUB8uI9GfdjaMAE9TzivF9T1bWdK8czf8IR
eS6i17/pTW8e0FJMbX3p/eIyQOoyOMiut+GmnpqPwg1EXZuE/tfWRlFkJc/v48rnsSFbJrJ+
IWo6noev2a2l4LPSYYxGLFXG2MIhXBXcDzkcZ61wmtfEzVjPPNpaCOG6xFA0q/OAOCFXOME/
WuK11UZVlvSRqEgLzFvujnGzb9c8/h61lSXEpsRD5bJGpB+UY3HnlvU847CpxqCiRbiONILl
cggDerg5znOef88V6XqGsC8sLuKPU55o/si4jcLulfGAAqjheT6njqOa6DQ/GNx4e8PaZZ6t
p8BtWAjMsWRhtv3nXnPTnv144r3LRri1tNMguJIPMmlk+QscFh1znGAB19PXmue8d+I9Cs4d
U0+7uSL1LRp22hNuGBxHxjPUAdSSw615P8MtVkn0aewSVZpGmjkgtxANkTh8mTfgdsrjJPPo
OPYINPgWzaGBN00zBpJpTvOCeSc5JJzgdeo47HrNNtBNNH5kSGJAWYFg2WPYqV4496kvtYtd
KvI4Zm3TzssNpaxKQXJHTJOOx9MCsDU7lLGX7Pd+HAkFwwP2m4ZZkdyT8rNyQc7cE/hngHoP
Cuk6da2wubKKyd5xlprdAFYc4GeScepOa39q5ztGfXFDEKMngYzms+HXdLnvo7OG/tpLqRPN
SJJAWKYzux6Y5qnrvhnTtUgRWgWJlnFxvhUI7MMn72O561wd98PLaLQZ5babW9PdJd6W0Uyz
+UQ+d0fyM2D1x7kHivHvip8PvEQWSQXcN9BZyGGOGGIRbQQHGBnPOc46ZzzXi1zbz2dw8NxC
8cynDJIhBH1BHFVgST8uadltxyxz3oy5GMtj0q751w23IcqFAGCeMfjX6GPe2F0JbW5lhO4b
GiZ1JIbjoD36Vl+I1Nx4U1S38K3FlFfRIURlUMsbDqCBnBxnt17V8g2esaj4V0PV0OkXNvqt
8wjGpHcBHCfvBcjILf3s17B8L5RF8KbVbdpJIrWaO+D8Z87z+Ytv0xznPNcr8RNe03y57uSe
2NzcsSyxRBJAOQTk5PqMDH1rx17G4mZr/Aiy2+ONUIJHbAHT8/8A67g/9oTwW8DNJK7Z8tv4
TjGGJGMD8sA10WmaPHrUn2BbhBY2uJJJZZlhE0hyNxLduwAB4ycDJrV1XwwbNDG+lw3bKmFe
ORmwPrjn61T8LvY6TLNJ4g8yK9LERrMh2+WADgE4BJ6fh711GpKmpaI80pKqQWYgZCg44B7k
4X8ia9G+BmpXuowWFtfXUtzFYQNEu7P99tu4k9Au0D1rn/jXcWup6in9l6iYr6GSSBVTB8xG
ZRJzjt/Q85o8G6EdHWfULtIbZYsxwtt2s6FmYGQHHz/NgD0AFdZqnjK30uIrDbXl1eRyb5Y4
bdvMijCktJhgAMJ8wz/fPZcGfT/HGkmOyNzchZLx2e1keIO6MMDBIwpf5T7AFeT3y/GdlYa7
4ot47G8uNNuXBllu7rzI4jMoAAVegYcHnj2Oa6LwJomqv4XudP1TW4J9PjkeCRXiEpCjuspb
BHORkHGcdRXY6jrum6JoUdzYiOe1EiQA27qUQs2Ms3QAE8mrvh3WU1qx+0xxPFhyhVirAkf3
WUkMOeoNTarYSXphaK7ngaElgqH5JDjADjuvtkVl+E/DFvokCs8cL3YXG9UwIwcZSPOWCZyQ
pJxn0roWdFBLMAB6nFYXii9SC3EeLsyOwaM2xKnI5xuxtycHCnr0rz/XPEkMHiK9t4ra3kVp
YW8wyhlJJcqOnO4pkjtjHesPxVoeleNYorWdYAixb47pmVZY8navygAuSQeOTnPXGa8O8S/D
jUNIlMNsZL6XPC28T8jGTwRkY7g4xVrw58J9a1IvHeSQaZIIvOUXWQCoIByRnBBbGOvtW4/w
J1drdpYdTtWVc4YxSKrHBxhiOQSMZ7dTXKaz8ONY0KbbqbRIGkeNDG24NtIyecYByCM84r7Y
8Mul5pizmCGJpHcsIl2gndjP14rlPibqF3pr6HpmmXElnDeStHJJCcSBVAICk5xXnvizRba8
07UhdvcTskXDSSlifkzznjrT9Lt4dG/ZtOo2cai7KwyF25OTPHxnrjgcZrybx/rdxeaBZLJH
CnnBd2wMMfTn2q3BZRPp0ceXVVhiJ2tjduAzk/ia5bTljHi+W2EEQt5pkjaMLxs3qCvrg559
cfXPsd3ptk1hPD9lgWJCVCrGo4wO+Mj8MVT0efNtBatFG0YBClwWKgDOBk0zxVp9pc28bXEC
yOTlWJI2HGflweOlcx4Xnl1G3trS6kdovtawHBwSp3Hr69v/AK/NYHhG9uWvtXvBNJG6Bpwk
blF3E+xBx7Zr1X4OwQz+Ir6SaFHIWNVDjcFBG47QemST09a0fHczXWi3kbhVi3PJsQbQSjZU
fQE1a0/w9o918OrbUJtPie8S5ibzHd3LlmUNu3Mc5HbpXKeM9Rk8N6w9tp0NqbOWGOFreeBZ
U2+UjdSN2csec56elaPhW6Ft8VU0Q2tnPp1zKEeOe3RzgQoRgkZGP616vLoOi3Wr6nYNo9jH
FbpBIjwx+W4Lsc8qR6D/AOvXD+GtSvbzQfFt89y0dzZ2U0UbQose4Ix2lsDkjbjPoTU3ww1+
fWLzSZTb29mwuAhW03orK0cjEFSxGMovbjtivcqKxdZ0HTdWvIW1O1ju12NH5cyh0wec4Pf3
rwrx7d3Xg/x3Bp2gXVzbacsQuFtfNZolcybeFJ6YHTpXnOqXdzNpzGSeQsHgQNnkBQqr+Qdq
2/h94guNO0vTilvazSz3KyvLOhZyQSqjOeg6geoFe6appkNl8Nr+fLXFzDBK0c04VnXAIwDg
YGM9PU1ifB/UJNWexjuVUW/2Vplgyzojr5WGUOW2/wCsbpjrXpM+iaf9lFulv5UKOZgsTGPL
+p2kZ6965u10+xv/ABFqVhe2NrPaZ+0bHiB/ecfMT1J+dup+mK//2Q==</binary>
 <binary id="pic40.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic41.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic42.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic43.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic44.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic45.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic46.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic47.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEARABEAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic48.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEARABEAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic49.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic50.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic51.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic52.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic53.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic54.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic55.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY
GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa
KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR
CAETAO4DASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD6looopCCiiigAooooAKKKKACiiigAoooo
AKMisjxReT2WmxzWsgRzdQRkldwKvKqkfk1WNcuXtNFvrmEgSxW8kiHGcEKSKAL9GaradK8u
nWssvLvErMR6kDNUfDt9Ne2c0lwdzLdTRAgY+VZGUfoBQBr0UhYDrRu4zigBaKaHBpSw9aAF
ooBz0ooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKK53xhe3dlHYNbX
NxawPOVnmgtDcMq7GI+UK3VtozigDl/jpY+Jrvw7YHwldyQzrfQCZFjD7kMi4bkfwsAa3viV
p2qXngDVbfRLuaPVEtWMTqATKwXlSMYO4ZH1NZ41aRhz4g1k+gTQn/8AjRp6ag56694nP+5o
Lf8AyMaYzc8H2F5a+DdLs9SuZpr5bRFmlY4beV5+mP6Vzfwc0HWdD0fVYvEF9eXdw+oz+T9o
bO2EMdpHHVuWJ75FWjfEHnXvF/8AwHQ//uSka6J6674vGe40Yf8AyLSA1fGGjf2vHZRpFIWM
wR5VlKeTGeXYAEZYhdo9C2e1cpPouvt9tFrHcQ3zRXaTXTzfJPuP7nZzwQMdhjGOa7rwzLdX
GhWUl/5v2lowX86PY5Pqy4GD7YFamB6CgR5rHo2ppaSlLG7j0o38UraZ5+ZWiEJVgG3Y5k2t
jdyF960v7H1uTSPCkUdy1vc2t00txIcSGOPyJ1VTk4fBdFz7ZruNo9KOKAMLwTZ3Vh4fgtdQ
LNdRPKHdjkyfvGIfqcbgQ2O2a3aAMdKKACiiigAooooAo6zqUWlWL3M4ZlDIiqi7md2YKqqO
5LED8abpOotfiUSWd1aSRNtZLhNueAQQQSCOexPvina3YW+o6dJDdsyRgrIHRtrIyMGVgexB
AP4VleCJ7HUNM/tbTtSuNTivT/x8zlcsFyoAVVVRjnoB1yaAOjooooAKKKxPGN/d6fool04x
LdSXMFujSqWVfMlVMkAjOA3rQBtjmiudFl4oA/5C+mf+ALf/ABylFl4mPXWdOH0sD/8AHKAO
hornjY+Ju2taeP8AuHn/AOOUCx8S/wDQb0//AMF7f/HKAOhornxY+Je+uWP4acf/AI5TvsHi
L/oO2f8A4Lv/ALZQA3V5dSk8QWen6fdpZxvbSzu7QCUsVaNQOSMffNSjT9cxzrkR+tiv/wAV
WfZ2+oQeNLIalfw3ebC5KiO28rH7yD/abPWuroAw/wCztcP/ADHkH0sl/wDiqX+zdZ/6Dx/C
zStuigDFOnawf+Y8R/26R0DTdX/i15j/ANukdbVFAGMNN1cf8x6T/wABY/8ACkOmaqRxr8wP
tbRf4VtUUAYv9lamR83iG8/4DBB/8RR/ZOpdvEN9/wB+Lf8A+N1tUUAYy6VqYOT4hvSPTyIP
/iKb4Purm90RJryUzTCeeMyFVUkJM6DIAAzgDoK264bwnpWoz6O0sHiG+tonu7orCkMBVB9o
k4BaMn8zQB3NFYH9i6p0/wCEo1P/AMB7b/41Tv7G1Tt4n1L/AL8W3/xqgDdorAOiaof+Zp1T
8ILX/wCNUp0TUz/zNOq/9+LT/wCM0Ab1FYK6HqQPPinVz9YbT/4zVZft2n+J9NtJtXvL2G5i
mZknjhUArtwQURT39aALHjPTr7V9JGm2RCQ3kqxXcu7ayW5/1m3/AGiMqPTdntXOfB3SG0XR
nhs41XSbhnnjUH/VS72V1A/ukKrfXd616FXNfDrA8KwAdBNOP/Ir0AdLRRRQAVz3joZ0a39t
Rsv/AEpjroa57x1/yBbf/sIWX/pTHQB0VJS0lABRRRQAUUUUAYuraZeXOqWd9p95HbTQRSwk
SQ+YHVyh9Rggxj86Q2uvZ/5Cll/4CH/4qtuigDEFrr3/AEE7P/wFP/xVH2TXz/zFLMf9uh/+
KrbooAxPsmvf9BW0/wDAM/8AxdKLPXs86taY9rP/AOzraooAxPseu551e1H/AG5//Z0rWWuH
7usWw/7cv/sq2qXNAGGLHXv+g1bf+AP/ANnTGsNfzga5bj/txH/xdb9c/wCL9Nvbywe40OUQ
a5AjG0lZyqFv7sgAOUPcY+mDzQBwOpeMte8P+MrLw94j1O0ibUJCLS9hsCYcEHasmX+Vy3GB
kcg5rqJvtGn6enh+11Dy7nElzeagqBBbRM7OWAOQGJJCg54BJ6YOPoGoa4nhWTTviHpVvd67
5xht0wkkV8WJKlfQKPvZAwBmtLS9M/tG6lsHcTWsMgk1O4AwLqfjEQ/6ZqMZHso/vUxm94Nu
b270gS37GQM7fZ5XTY8sP8DuvZj1x6Y6dBu0gCqMDAApaQgooooAK5/VQP8AhMtBJ6+Vcgfk
tdBWDqo/4q7QT/sXH/oIoA365v4fjb4cUE9Li4/9HPXR1zngE/8AEhf2u7kf+RnoA6OiiigA
rnvHf/IEt+M/8TGx/wDSqKuirnfHf/IDg/7CNj/6VRUAdCOlFL0ooASilooASilooASilooA
SilpKAEZgqlmIAHcmlzXJ/FW7trTwBrb3dxHbg27BGeQJlsZABJ6kit2bUbIaTJfm7gFkIzI
bjzB5YX13dMe9AF8HPSiuX+G1/b3fgfS5YbqK4EcW2SRJQ4DDqCfWovAeu2Orza6tjqEF4Yt
Qk/1UofapAx07cH8jQB1tQX91DZWktzdSLHBCpd3PRQByanJwM1wXiDVotT1OeCRGltdNmSM
WPR7y6PzICv/ADzHDZPBwT0WgCFZLzUtSjuceVqt9GVtEYf8g+0J+aVv+mjYHHrgdATWl4r0
Er4VttO05LryIpoy/wBm5kKgkkkEjcSevOTkmtrQNLezhlnvZBNqV0we4lHTPZF9FUcAfU9S
a16APLrXTfES6tpl01vKl+baKJ92DbxARsHOQ3ysCR8uDk/nUVrpfiD+zLlIE1WNvsdul4s9
wxeecPmYxEtxlcjK4ByMdK9Vx70baAOB+xawPBGoQ2a3kEz3avYxzyM8sUPmJgMSxOMBjgno
cVueFLfUba+1hNVlednuVkimwVRlMa8KMnABBH/666IrmgDBzQAtc/rA/wCKv8PnttuP/QBX
Q1z+sk/8JZ4e64/0j/0XQBv9q5n4fMDoc49L+7H/AJHetDxPrSaJppmETXF1I4htrdfvTStw
qD056nsAT2rA8FxahoF+2i6xItwbvffQ3EabVEjNmWLHsTkHuD7cgHa0UUUAFc947/5AcP8A
2ELH/wBKoq6Gue8dZ/sS3x/0EbH/ANKoqAOipKOwooAKKKKACiiigAooooAKrahe2+n2slze
yrFAmMu3bPAqzWfrunHVNOe2E727F0dZUUMVKsGBweO1AHG/ES78O+LvBuqaLNfRA3URWN5I
3AR+qtnb2OKvwax4Vh8PjRo7qM6elt9mERicgptxg/Lzx1qnNrEsNxqsLeJb0HTI2kuW+xwY
AUAntknBHaop9bkgsre7l8Sah5cyPLtSxhcpGhAd22g4Ubhk+9MY34bzeG/Bng+w0OLU0lMA
JeQRP+8ZiST096j8EDwn4Pk102N/GP7Tv3vTiJ8qCqgJnHQEMf8AgVX7e/nuNVFjF4nvjIzt
EsosofKeRVyUDbMFgOf/ANRqRbm4nnjhi8UXonkupLML9jgPzpnd/B04PNIDqtK1Kz1ezFzY
TrPASV3Lkcg8jnmnvp1m99HevawNeRoY0mKDeqnqAeoFVvD+lvpVpNFNdyXcsszzvK6KhJY5
6KAK06BBRRRQAUUUUAFFFFABXP60ceLPDgz3uP8A0XXQVga3j/hKfDn+/cf+ijQBL4o1i00S
Czub2EyRyXUcAYDJjLZG7oTxz0rM0nxab+7sH/s9002/meC0uvNGXZVZslMZUEI2Oe3OK6O+
sYL1oDcx7/ImWePno65wf1rNsvDWn2mpLeRRy70d5ERpGMcbN95lXOATk9PU0AblFFFABXPe
Ov8AkC24/wCojY/+lUVdDXPeOv8AkDW2SB/xMbLr/wBfMdAHQ0UDpRQAUUUUAFFFFABRRRQA
UGiigDlL3wVa3upXF3LdzgSrJiNUj+RpE2Md23JGOzZGfwqr/wAIBbmCVP7SvEkuFniuZIkj
Tzo5du9Nu3Cj5RgqARz612tFAHNWfhG3s9UjuYLq4+zRTPcxWh2+XHI42swO3d0J4Jxkmlg8
H6bBqEN9CpS8jvZb0zBU3uZN25Gbbkp83A9hzXSUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABXP64M+KP
DZB6Pccf9sjXQVz+uf8AI0eG/wDrpcf+ijQB0FFLSUAFFFFABXO+O8f2Na5/6CVl/wClMddF
XO+O/wDkE2fT/kJWX/pRHQB0dJS0lABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUU
AFFFFABRRRQAVz+u/wDI0eGuP+Wlx/6KNdBXPa9/yM/ho/8ATWf/ANFGgDoaKKKACiiigArn
fHIB0mzz/wBBKy/9KEroq53x3n+yrLH/AEErL/0oSgDo6SiigAooooAKKKKACiiigAooooAK
TcKqadqNvqUEklq5KpI8LgjBDK2CCDWV4b1OVprzS9UnRtStZmXnCmWM/MjAf7pwfdTQBq6f
qVtqD3SWzlntpjBKpUgq4AOOfYgg981Je3tvY2k11eTJBbQoZJJJCFVFHUkntXmnjzxDqHhD
4haBLZaYH0vXJYbK+u3fEaPvwp2jnftJGTwflHau18YaAPEml/YpLua2j3biEVWD8HAYEHIz
g49qALZ1/SheRWhv4BcSx+aibuWXBbP5An8DVdfFeiPZzXKahE8UTKjbQScscKAMZOe2OtYD
eD7yWXToZ722ksba1EMv7krNLIImj8wsCBwrEAEcZNOTwbeN5dxPqMQ1G28hbaSOEhAItwG9
c/MSGYHnjtQM6eDW9OntrK4iukaG8k8qBufnfDHb9flbr6GrNje29/bie0kWWIsybl6ZVipH
5gj8K5ibwdHcaRpVjeT+d9m1B9QnYAp5ruZWYDByo3SnHsK2PDGk/wBh6WLFZPMiSWVouuVR
5GdVJJ5wGx+AoEa9IWAobOOK888Xx6iNc8+wt9YkVdwnSGR1SSMxkDYQdo+bbkY3dSKAPQ9w
x6UZ4ryKex1/cvknWZGdEOnFGmSO2l84mQShjkqEKYL5yAwHpW54ds9Yi8WCS5iv1kEt0bye
WQmCWJmPkBBuxkDb0AxhvXkA9BLAVga//wAjL4aPpNMP/ITVz+g6Nrtrqelz30zzWqXd4zQ8
AxK7OY2Lbvn4wMdt1b/iAD/hIPDeT/y8S4/79NQB0VJRRQAUUUUAFc745/5BVlj/AKCVn/6U
JXRVzvjv/kFWX/YSs/8A0oSgDou1FFFABRRRQAUUUUAFFFFABQehoqlq2p2ulW4mvJGVWYIo
VSzOx6AAck0Aeb6rres+Gvi5Y6emnRJ4c16Rd14WyPtAQ5AA+4WwnBznbkdTWp4l8KWNt4/0
vxuL6OyltkaC8+0SnZLEVIG0HgMDjpjOT3q7q+pXt3aieaK00TTomDLd6kFaXd2KR5wp9CTn
/Zqlp1nJeXIuNN0+e/uBwNU1okLH/wBcosZ/BQgPdqANa61WbWYTHpelJcWwIc3epL5VupU5
DAEbnIwDwAOPvCsK6ZNY8yKS51LxFOcjyrA+RZxn1LZAOPQs30ro4/Cy3brJ4gu5tVYHPkyf
LbA9v3Q4P/At1dHHGkSKkaqiKMBVGAKAKGgR30WkWcerNE18sQEzRsWUtjkgkDP1wK0cCiig
AwKAMUUUAFNIAOadR2oA4rSvEepXOr2sd1HZCxur26s4vL3+YvkmTkknBz5fp3rtcD0rzrRQ
Re+Hj2/tzUwf/JmneJNb8e2/ibTrXSPDNnLpLzlZrt73dlMHGQEynudrUAeh4Fc94iH/ABUH
hrqMXMnTv+6arOnTa9LPjU9O022gwfmt795nz9DCg/Wq3iIH+3PDnf8A0qT/ANFNQB0NFFFA
BRRRQAVzvjn/AJBdl76lZ/8Ao9K6PFc745H/ABKrI+mpWf8A6UJQB0NFLijFACUUuKMUAJRS
4oxQAlFLijFACVn6zpi6pZmFpWidXWSOVAN0bKQQRn/PNaOKMUAYlh4bsLW5W7lV7y/HS5um
8x19lzwo/wB0CtlVCkn8KdijFACUUuKMUAJRS4oxQAlFLijFACUHpS4pDQB55o3/AB8aAf8A
qPakP0uqh1P4taZZeKrDQk0fW5Lm6leISPZvEp2gk7CwG8/Tj3qXRv8Aj40DHQ+INRP/AI7d
V02oeKNCsdUs9Pu9RtPt9zIEgtxIGkLYP8I5HfmmMk0vXjf3IhOlara5BPmXNvsT881B4jIO
seHDyD9sYf8AkJ62luIZG2pLG79dquCaxPEvGr+HMD/l9PT/AK5PSEdFRRRQAUUUUAOrnfHP
/IJtP+wjZ/8ApRHXRVznjv8A5A9r/wBhGz/9KI6AOipaQUtABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU
hOOtGRQAtFUdT1fT9LjD6heQW4PCh3ALn0UdWPsMmsS913U54JJNK0zyYlUn7Rqjm3T/AL4x
v/MLQB1NFcw+t3dz4Ni1XSrI3t5NErJDERjcSATyRwOT16CuNfxTqsXhPw9cX2rJp+q3SlPJ
uYo4jPKHwS+7ISPaCeCGORjnigD1mkry3/hKdaFxdvbzm5u1S8M2neSpFkI3xC2QN3zLg/MT
uzkYAxWna63fN4V8R3drqH9oCzjZ7O/KJiQ+UGP3VCthiRwPY5waAPQKQ1x/hDV9WvtcurfW
Yhbj7FBNDCrBwc7gzbgAc5xx24rsKAPM9Ev7OTVdHsobu2ku4tc1B5IVlUug23HJXOR1H51v
al8O/CWparb6ldaBYG8hcyCRYVXcT13AcNn3FdR9niEwkEKeYP4goz+dT0AZmn6Bo+mzedp+
lafay4xvgt0jbHpkCqHicD+1fDp9L4/+i3roq53xT/yFPDnX/j+/9pPQB0FFFFABRRRQA6ub
8eHGkWfp/aVl/wClEddJXOeOv+QVZj11Gz/9HpQB0QpaQUtABRRRQAUUUUAFFFFABTJJUjQu
7BVHJJOAKfWX4i086po13Zq6o0i/IzDK7gcjcO4yBkdxmgCjN4ptZnMWjQXGrTA4JtVzEp9G
lOEB9sk+1ZN/qd20vk6pqkdgzD5bDS0Nxdye2cEgf7qf8CFaUei3l1EF1XUGjgAwLPTgYI/o
WHzn8Co9jWZ8PvEXh3U7rWNM0OKC1vdMuWguYFA3kA4D57g88846UDHabpV75/naXpdvpjsM
NeagxuLog+wPH4t+HapLKw0S812607ULuXVdXtAjyR3zg4VhkMsYATb1GQvUGsvQNQ8T2PxM
1jStTt0Ph+8ZrrT55ZgZAQqb0UDPy5OcHBHPUdE8T+FNOsviBpnjqV7j7Spjspv3pWONGyqv
gYz8zKDnIwc44pgeiJGEUKoCqBgAdAKUL9KUNk06kIj8vrjg0uz1wafRQAxVwafRRQAUUUUA
Fc74q/5CXhw/9RAf+inroq53xV/yEfDn/YQH/ot6AOgooooAKKKKAHVzvjn/AJBVn/2EbP8A
9KEroq5zx1/yCbP/ALCVl/6UR0AdEKWkHSloAKKKKACiiigAooooAKTFLRQAxxke9cRBoGk+
FvGkGo6bYRW7ay0kN3IoLM8v+sRiTnHRxjpyPSu6pkiBypZQdpyM9jQBmazpf2+TTpo5DFPZ
3CzK+M5XkOp9ipI/KtKSKOWMpIiuhGCGGQaeucc0tACAAdBS0UUAFFFFABRRRQAUUUUAFc94
qH+n+Hj6agP/AEXJXQ1z/ik4vfD/AD/zEV/9FyUAb1FLSUAFFFFADq5vx5/yCLPH/QSsv/Si
OukrnfHX/IItf+wjZ/8ApRHQB0IpaQdKWgAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooA
KKKKACiiigAooooAK57xX/x+eHj/ANRJB/5Dkroa53xecXHh8/8AUTT/ANFyUAdBRS0lABRR
RQA6uc8df8gi0/7CNn/6UR10Vc746GdItcdtRsj/AOTEdAHRClpO1AoAWiiigApMilrib7xq
bbX7jS10+Rni1C3shKSwjxKqtuLbSARuwB3455oA7aiuOuviN4atBcG6vfKWCZ4HLLwGRWY9
PZT+OB3qx/wnehtdXNrBPJcXMDqjRQpucsTjAHXgkZoA6misTS/E+l6pqH2Kyn8yf7Ot0Bjr
GQpB/wDHl/OtqgBaKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAK5zxgSs2gMP8AoKRD80cf1ro6
5vxmcHQv+wpD/JqAOiooooAKKKKAFrm/Hr7NGtD66lYj/wAmY66Ss7XtKi1nTjaTSyxL5kcq
yREBkdHDqRkEcMo6igDQzkcUoNc+ND1EH/kZ9W/79W3/AMaoOhagf+Zn1f8ACK2/+NUAdBmj
Nc//AGFqPbxPq3/fq2/+NUDQ9SH/ADNGrf8Afm1/+M0AdBmqMmlWUvnGS3jYzSpPJkfedcbW
PuNq4+lZx0TUu3ifVR/2xtv/AI1S/wBi6l/0M+q/9+bX/wCM0AQy+B/Ds0csc2mRSRytuZWZ
iM+wzx+HSn33hDSrvduikj3yJIwjkZQSpz0B4ycE4weKd/Yup9/FGq/9+LX/AOM0o0bUx/zM
+p/jBa//ABqgCzY+HtMsb37XZ2qwz+X5QKscBfl4C5wPur+QrVHArC/sfVP+hl1D/wAB7f8A
+N0n9karn/kZr7H/AF72/wD8boA36KwP7G1bt4n1D/wHtv8A43SDSNWx/wAjNfZ97e3/APjd
AHQUVz/9kat/0M17/wCA9v8A/G6Do+rHH/FT349cW1t/8boA6Ciuf/sfVc/8jNf4/wCva3/+
N0n9kavnjxNe/jbW5/8AZKAOhornv7I1n/oZrr/wEg/+JoOka1t48TXGf+vSH/4mgDoaK5w6
RrmP+Rmnz6/Y4f8ACj+yde/6GZ/xsYqAOjorm/7J8QdvEx/8AI6DpPiDH/Iyn/wAjoA6Sua8
b8RaM3ZdUt/1Yj+tH9keIOP+Knf/AMAYqguPDeq3lxZtqHiGWe3t7hLgxC0jQOUIIBI57UAd
UOgooHSigAooooAdTaKKAClHSiigBaKKKACiiigBKWiigBKWiigAooooAKKKKACiiigBKWii
gAooooAKSiigBaQ0UUAJRRRQAUUUUAf/2Q==</binary>
 <binary id="pic56.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic57.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic58.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic59.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic60.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic61.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic62.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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=</binary>
 <binary id="pic63.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic64.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic65.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic66.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic67.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic68.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic69.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY
GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa
KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR
CAD/AO4DASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwDi/h67myv49hGGRgVP1H1rE8Rw3sV5HJeh
B5zzhFH9wMpX+RrZ+Hbj7ffQA7fNg3de6kf4mpPHUZa305mI3JMUyenKH09xXl3vJo+las1q
cfHtWaN3QNsO4Zqxb8TqR03cfnTWi5+/CT7lh/7LUkcbBhzB/wB9t/8AE1Lu9DrVlrY6/wAJ
zyWnibRZoUjaZbn5d5wMZIwT+NQfFu1aHx94mIJP+ls6gdRu+YnI+tU7S8S31WzPlEyxS7xx
jOSCMZ6jOAa0Pi9N5/jW/u2yi3UcM4XOQd0CHr0/GuqWqRxPSqn6/oYvgq/mtrycRtkuvI34
7/8A167svbTX+nCK28ieVgjPsXaSWH8QrgvCchiu7j92JAIuUZVORuXsRXaaa0F7qWnxxIsD
NcKiiNVXaT/EAOuDzyD9KwUtbI7Le7do8r+I3hkaVNc3cTeZDLccMo+VWO8la4qytJLu5igg
QvLIdqqOpPpX0V47S2fRNS0ua3DXd1KscS5HysmTkf8AfIAP+0R615X8M9Dvbjx7YxJaSyS2
UyzzKi52KrDcT6AV6FN3i7nztelad1szsPDWh3l18O9N1e0eOWazkeG3sRBlcF/3jknJZjjk
joMAdBW/8P8AVdSl8S3n9pRv5lzDb7kaPyxHslQL8vpgkZ78VvatpqeE/h9I8t7JpkKaiJRN
FF5piSQkldhxkZb26CuN+F+ttrOv3lxd3TTT/KIjIFBMZljxkDjIK849axvzRbOlLkmoI9J8
EaoNO+M2gwyS7lvNFkhdzxufznbJ9yR+Zr6IDZ+vpXjXguG0nvFRtM8y5az8sTD720SyHjoR
zzxz09sU/E9hq2seJ7CC21rU47WB3tJYPtEkQJ8ssrFkILEEj1PArqhFNHBVh7x7lS1xPwv8
N614d0d49e1y51WeVgwErFhEMdAWyx98nsK7akzAKQ9DS0h6GgD50+JmgWo+OdpqCphhYtdS
gADLrHLg8d8Iv5Vwu0Nf3rj/AJ6YFdp8Y9Xmj+JhaxkjRkjS0kZsZwwIYKCPSQj2zXGwsglu
zIQN0hVQe568flXRFaI7IbHA+Jb6WO8mjjICOSGPfBPNc1rgL+MJ17fagn5ED+la2vsz6hju
W/xrGvHaTxYztyTdktxj+LNZrQmodXrjbNJumzjCf1rnNKsmi8u6nGZJADFHntnlm9B6etdV
ewieJ42AMbccjNZsEGwY6nPJPPTIFDLcbtMtgfu1Hc04KxOAM04KAFzisXU/EUVpKEtlWdwf
m3fdPtxUpWG3Y0jzIy96ZMwGT6U2zma6iW5eOOMyANsjBAXj606UcEetSUu5UjcyOxbr2qUp
3PU0y3Tl8nvUrAk4HWgZ03gUqviCMHgyRyJn/gOf6Vf8djbYx9CVuEbI9NwH9as6Z4M8RaD4
qtYNV0q7hIZh5qJviIKkZDjj88VF42jlfw/K0sZV43O44OGwc5H5V5qjZ6noympK8WciAOTT
lGWx2pyq5PyhMf71SRxsDjKAf71YWPTjaxqyxKYYZsH5JY8HGcZwD9OhrQ+MFotvrVjGNxDa
XaH5xg8RheR/wGsyaTy7TYSRvjB56Eg+tdT8aIhPqOi3O0OTpcI3dzhpP8K600kjz6us1Y4X
wwWW9XzGTIh2r+5VhkbeTkc11emTW+m6rpCMDj7TDjAfB3OQCMn8f8a5nw7LFHfBpYUYFWUA
lsZx359q6VnSe8ikjjDuJEKoWAB2sWxjHXPvWPMm9Tp9m1BpIs/FeIi6R1BO+e4QNuBz8r+n
Q5z+VXPhNrMFr4lke4hcX95pRsy6AFXkX5t5HGOFOfwrL8czm5kspikiBrp8Ry/fTMT/ACns
cd/esnwlNLb6yZ4BiSK3mdT1AIgkx3rdzaaSOBUVOEpS6HrvxY099W+GGrRQKC6xiVB3PlkH
8TgfnXnfwg023t/hzq2oaWiT6+kqszYJeOMSIfLHoSEY8eorQ+EXjDW/EupalbavdLPbRW25
IxCqqp3AZ4AJ6nvXf+GPDtpoV3rNjpo8izKwkRjkAsSScnn9ahz9lFxZlyKclPyMLWlcyWSr
fXNpK9rEfMt5/KYnfL8oI69T+Qr0Xw091ocUVmYX1ieIHFwxDvnfglj2JD9znC1w2iWEenap
pdlqEvnNa2ggWQ8+Y6SSoSAc84z+dereA9I0kWTajYQwSG+LyPOq5Ew3nDc89CK66bu2zHET
iqUU13Oh0zUkuXaFbeaBk52yRleMnkHoenb2rSzUMUKRMfLVVz1wMVk+IdWm0/UdFt4UQre3
JidmzlVCFuPfitrHmb7G5mg9DmuX1V/EFxqMTaJNpwsVUMyzxsWds9MhhtGM9jziuH8dfFRb
G/utL8OgXU9mFF1JHE0oBbI2ptx8w4JJNCVxqDZ5J4n1F9Q8YSTgK8V3dyyhupCh2KY/IVxm
oahLJ4osrTAECzSS8dScMP5Cr+rXjQw2ciTqsxaNUAwDgvjp7DjNc/OxPi5WU/dikb9D/jW7
2SOrZGdd5fWLRSfvTqPzxVO3tfO1lppF3FpWZByMD+8T/Id6vWCvNrimNQoifduJ6DjP6cVp
2sI3iTkZ5x+AqEJq5ZlOE+lUkAXJ/GrFw4Ck57GueTVVlvPIUjaeOOefekzRtI0tVAexk+Zl
GD904PSuACfID3ya7u8I8hl6jbj9K490Gdo6F/61KM57o7OwXbZwgf3B/Ki4YAkelKrbEAx0
AFQctJyeKk2C33bm4wOpqVs8Y60oO2Q0wyLvIY5NAHoGkfHHxRZw28Es9rPbxfJmVP3jqD0L
g89ufaunPjPwh8Q7R9P1yN9D1CZGH2iIgoTjHPY9fY+9fP2vaDeaRezwMeY5DGw6jI7+4PWq
Ec89uASrKpGeOf0qHT5iOfkdmrHuPiH4d6vo8TXUHl6lpy9bm1OQBjqy9R+o965dbdwQQO9Y
vhH4m654ZmDaZeyLGOsTHdGw90PSvUdH8V+FPiGwi1RYfDfiBzhJ0wLe4P8AtdMH9fc1yVcI
94s9TD5ktqn3nG3JbywHAJKFMEcH/OK6r4iu9zoXhaV1ZWksGwNw52uTn8n/AFqj4u0C80Ca
KO/jCxy7hDOpBjl4H3W78H616p4OtfCN34J0aXxXcWG5Ilt0edlAXcQNu48qcjsR0FTGL+Fl
YirFL2kdVc8H8NwQyatCkzShSWOVK5ztbAHFddJZQQGOVXJlDKcMv+AArrvGXwjk0jUIr7w6
z3mnMS/ldZIxtPQj7w5+tcTdQGBlUSE734JU5JBHHr3/AM4rGalF2aOuhUhVhzRZP8R5A10n
BV11Z1K5+U5SUZH+f6Vznh2Fv7ZaMEqzW8gHHrFIMda7D4v2UtnfRvLFJskvYpUdkIVgyMeD
35NcrohuRrkP2eFHnZAArDGSfMHtW8vjRyUtaUv66HFeG764sGnktLieByApeKQqcemR2r6l
1nUobTwzqOqW/wA237PO4X723zE9ccYr5S0n5VnHoR1/Gt0eO9Z1LxHplpd30kOnRSwQS28b
lYpUjcffXODwB14q5U/aNnK6ip04t9T3QxWd/qmi3bWpa/8At7WkryMw27Z/mwAcA/O3Y/yr
2jwpb/2TbjSdoEMKl4HXGDGWJxjORtyB+VfNfjXVryx1S6t7S6aFxeXM0TRTOjJIbggsAODw
Dyce3pX0xJLb20CanKoCw27KZP4uSpwPXJFb0k0tThxD5rIzPGustpV5bH7YbdGjboRyR7YN
cjrGrvqSrcXF2xSwjecSvCFUNgdyR2PWuguNId7+0SbXtbZ7weYg/dFFHBxgr79hU6eDg8k8
DaxfSINrEPHGRyCP7tXZpjp1IQgk1r6HlfjPx1d6R4XFvpVxmfUp3QzDG9IV2qzAZOCScA+5
9K57Tobfw9oniW6jnNqTpaN5quVYSeai/KeuTk/XNQ/Eawgk8WjSbFyEslaPeIQu1U+YgqDy
cnA6fSq/izTIvEXhy6SSS4SaxiilWNCFD5cLhuPmH3j7da02iVa95Hla3rX2sQTSKdpa3Cf3
VG8Y/DAx+dXAqtqs9wXywgIAHbPc/wCFElnBDqL4eRo4XUKzfISFxgnpipYgxsIUhHmyzcY3
Dp9a1vczs1uV9I2rdzngEo+PqEJ/pVj7XGjJGX/eNxgdj6Vy+qzz2eoDyy8M6KVPzA4zwf0J
qDQ5ZbnVkaZ2Y7+pPsakXNqb/ilzHphAPLHmuR0jIvY8dzXS+L2/0BQP73Nc7pCj7VH14XNS
xT1mjqLhsc54rmVXdPCPWQD9a6GTmJ/Yf0NYdkN+oW6jn95mkip7o6t/u57mqU0hXhT3q1O2
1fYCqDHIz1yalmrJYpMysWfrQZA8hChgB69aqIGDcc81bhXBbd175qRXPrjXvA2gXukvHdWU
YiwJAyfNjpzk5I+gxXjOrfCC2lkv5bG8FuqbdiztvQBs/eJAZe3ODjPeveWnkaKyWPaI3Kxl
JT8zLvUEEbcHg47VLLoVpeWV9A0ItY7gquyOTyyDk9MdRxkA1z80k9DWVtpHxdd+BtQtLiAX
sRigl3qsoYfeVSQCD0HHU1jppN/FIVkEC46lriMf+zV9MfFPw9FpugR3MBmuHW5VZRIQQmTg
NgAYBDEdOtTWXw90/XLW6udTsIWlDMVk2svmIQDwwPQ8+uK0VVrch0Fb3WeUfD7xN4jgMGgA
adqel3UyIba9dJooyWHzdSVA69K9uuLDT9f8KRWWoWqLZyOEe2wSEAJA2N1AHBz7V5/4K+Fs
FrqR1SCe2uba2do7m1uofMBGAcDjnIPXHBANezeDks4dTutPW3hjtbe4kiEYX5NoyoAB6cAe
1Z1al3HlN6MeWMuZHlujHxz8NtXe10XzNb8NInmLZ3MgZwuPm8vHzAg56DHtXf8Awxu7XxTe
6nrNlZPHZ3l2GeG5Vd8TiJAy45/iyffOa76DQLK21OLUraYIqnlS2VCkHgc8DJJ/Go9E0Yad
4o1yaKNY7W68q5AUYBkKlWPpn5R+dWouStI5JVIJtwXQ8+/acQP4W0pYyA0V9GzDGMKQwB/P
ArxzwxHs8XaYAynLoD17uw9K9k8fWSavZ6lLc3Mlzbfa4fOQNloYmHyFQM4CuEPuC3rXHQeE
bZfE/h/UvDGowaro9/L+5mVxmMx7pGVvfaDjocg8VnWg200dmFrQpU3Tk9TwLSyIzdqRkAqc
46YzWDe74NYlAyGSQkV02nptuL0YweMHuOetc7rp3a1Oxzk4PP0Fa0fiaMq6/dRZ6N4XnvfG
Dac07yy3qX1vbF3wfOkknaQsTgYAVXzyMmvqXxLaX+k+BdPs7q4imeP91M/zEsArEEEnk8DO
evPSvjj4U3cVn4vsp5CPMjngaEEn7/2iL/2Ut+BNfbXxPZk0GIqBtDknP+43SttE7I5L3lE3
7ZbQmw84Rm6WIGIH7wGBnFX0Ko8znjpk/hWD/p/9t6SII5/sBgJlkVl8sHAwGB+bPpitqHd9
putxBQkBR/wEUGDPlnxKZ7f4g60bkLIHeaYtG2/5ZJPlXHGOBjrx+FY899KmozIGAR7dY8A7
Rgoc59eQOtani26tpPFmsPauHgd1iXrksu7d+RI61yGqTLJqNuso4bbkFsj5RkH9K6PdUTsV
1oULi5jvdVu7jYStyzNGjDpwXGfwWuctdQW3u9SldgrLKY0AHQA9h2FWlvNuqKFUnarsoB6k
qAPp1qh4fVZpLmWRfm89uTzipWxm730MnW5hc6lLIpOD607w2QNRQ+7H9Kr6hGy30+4EAMcH
HvWhoVrPBcRmeJ0DIzLuGMg4pMhasn8VyN5CDPB6/pWVo/N4nsorav5YJLyD7RGJIlyzRf3u
OKbBPDcXRZIUiVPlVUAAxUltXkmTKFaTDlgmTkrgkdfWoreC2ilj8qI7lckO7ZbHYeg/KpHd
hKWTAFLbrmUe1Qa2V9SzcTHyyRgEelZ5kwVBNOupcOykVX35UHGTUgTRsTyCRircGHVieme1
VolV4uDjJqzCoSNRuAoA+3LKW2gluoIo4YRGpcYABLEZJGfYAmsiTUZXllt704h+WZZAMY7Y
3Djjkfj7isg6Ra2dtt0q4ks44oyGWAlcqTkrlgevfvjgGrNjAsenP9iAgjhixEFJYnjHXrxj
A5ridTojtjRa95mbr9xPdnWrKZNtlLYkHdlcOFZgSOeQQo/H2rU8Ma3FFodjp4giKTWUUhXI
GCyDco+hz/30Kz7l7aXWLqIzIXmjRCiN8yDDYz6ZzWX4RWP/AIRDRtYKIXt1YSkL8zIjFWB9
fl5x/silCbd0VUpRVm+p0mkPFaHV7K3VFhQg4G0biwGRx7dz6VR0LdL8QtRjk3rFI6ABGB++
oOSO45HP+NM0i2FpqWt2V3coz3NtHMhA25YAkYHbp9KpWF3KvieJUhczSWFvKrZKlWEYHBxg
8qaXmKmr3S8zuNd/4lM1taRSZDlQSRj5efT6VtafrNlqXg6XV9MuPPs5IHkilwRkYPYjPWuT
8X2V82oaZLcLJJEQQ7JgkDGQcf72K1tXYWnwivDZrsEemv5YAxj5OOO1a0ZXm0cmIjenB3uf
OXww8ZX2teP9Y0q6u5DYa7FNbxRu/ERVW8rb6dAK9g0/R9NtfGvh3VNNtI7R9R3PNFCu1Gb7
PKQdo4DfMecV83fC7S7uLxfo1x5bp5Goi3lfsGIyBmvqu4Aj8QeEzCcRibCg9Bm3b/GtpS1V
jOCvFtnyne6XeaVqt5He28luXchA643YJHHrzXJalafatVuSrbWAyN3Q4XOPrwa+ibfwTrmn
eHPHGhzznUvtKJNYQ+ayoMyPuUBsBW+Vc49q8M8SoItaukOmSaZOmIprV5vMCSLwcHGcexJ+
tFFc020a1p3pKLRj+HhJa67aEjbIk8ZAPqJF/wAK+zfG/iC7l8HRrq0MS3zS7R5P+rPCgsMn
OMvjp2P1PynYaXdvLZLp6Ca7uL2E28IIG5i8gQEnpkgCvrHx/danZ+ALC4nkWG/mdUnSFgyA
eWxKA46ZA/Ktp6M5Y6WZp6xY67J8RfB91Ym7Giw28i3ojlIjzsO3cueeSOcV19pc79X1GI5x
FsPtyoNYlxqmqW/ifQbKGK2OmXUR82RmPmKwQnCjpjgc896l1XULfSDreoZLSRqpkVepAQY/
nWcnexCW58j3WsLca7eXCJujkmk2Bhtyd5wufTHasy7v1na2QsikOFUjOcjIK/TBP5VRgu0u
IbWVFOTKXcgdcsSP61XMqpfWs0oYRQzvIxAzwR2H510qxtcg07deeImhhHzTOLeLJGNzEYzW
1NoUeh2ksU0iyTmR1bB/izg/4Vl+G5Ut/F+kyyb2QXqOwCFj8uMgAZzR491iZNXljkLF45GZ
MkEKGHTjv1rWHLytshvS5zCxN5sxDZbfwDWxZySu7PKBnoMdcfWsuxDSyB2AwzLk4x1//XW6
ygMgUrtwen1FYgitdW6TuoCjdtpkaeQXUAZ46VPASt8CRkHii/jEd62O/Jx71DNERFjgkVNp
jFp3B54NVicBh7U7T2IllIxkLwagrqF4MSNjn/DFV8lFXcpA9TT5ywfc3zlmwc9P0qQEGKQS
DbhQMHuaAIoJcSBj0FWxJkdMDPFUrfaYyX47VfS4AGUSMZ7MMmgD7h061Y2+yG0h3LlQvmbs
rjs55P41y+oeEtVtQpsYJ5vKkUiNJFjGOeeD82M8jIzk+grvbeYRayqRRSMrKB8oAAyXyevT
jtXCeMfjp4X8JeIr7RNSttSN3aMFcxRqynKhhgls9CKwjSUkDxM6b0W5BcaOYplN7ps8SnaZ
ZZpF3HBJXDbzjnHAx0ryfw14xv8ASLGXRIrBL6KWSSBY43LOjFsDgnBBJPTrjmu2f9pnws9u
wj0bVmlbcNjCMDH+9u/GvI/A3xM8M6JquoXOreHp9QLXRuLKVWVXh+YnB5xjocc85pqly7D+
tuXxI9z0jRtY/tVZtY00tDDF9maSAs2dhZlJx04Kjg+1VbgebqWj3qRJ5So0O3dtxtkkHUnP
Arb+E/xMfx8b6Ox0Ke1060jJe8mnBLOTkKFC9ep68fjWJbTf8SeyVvJ8tLqcgMTk/vGPGDz1
Fc9eHLsdeDqupLX+tGbOu63c6jqdrZrHHAYodofBZgG28BuR2B6c4roNfRX+EV/GyZAs2XaO
M/SuNliIv0LLb4ZVDEE+gx6Z6V3muLu+Gepqoyfs7j5eD9RweaMNJym79gxtONOEVFdTxHwN
pCz3rOGRPI1O0nKqMliQUI9Bnbya9U8VWixeJ/C9vHvjjS5Rco2042MvUc+lea+ATs12KHDE
PNZsSxySBJKP5kCvU/GaRjxLoFwWwY7+FTk+rMP/AGWtm3+JzOy+5k4dFmnEgIcYB4LE8kE5
x7V8l/FuJZPH+vAr+8e6fbzjDbs8/rX0l4ks5bDTLu3S8mMkltLL528mRWbecqc8YJ4+lfNH
xah+zfEvUIYy5SO7OCSWJ+ReST160sNdVGiq69yL7ok0+/trXXNPuDI8dtY3Vn5rcZBXzGY9
fc12njXxfqur6QLDyJY9Nn1COSK4dsMqCPy8bdx2gkg8ep9a8st5IzKLaTCid95OcAYVsfnu
r0v4d2susareaZqsi3EFnZecikqjMwKgbmJwce2O2a9BpNXkcqVz0/Ufi6dL8d2Xhe88LK+t
pLFbRMl4CgaQKAQxTjhhnj1rL1L4vad4pl13QRoF3Ddpbz/aZobxVKrDyxViOvy8cc1R8W+F
ruT9obS/EJNqmkG4t5/tL3EaoQgGcZOSflHT1rmfhz4K1g+JfGWqNCn2aaxvY0cTIQ7S7gpX
B5Bwa53FEJM8yt5gtrACHZipCljyeePyplzeR7lUJIziIhgADg/U+2Kji8wyxpPK/lxEKo3c
LkE9Of0pHiWWS6kQkfI3U5ORnr09K3imzR7FK6upIFSa3mKShyyMjEMDnGfyOKybthLKvmNg
DgnFaMtvI1vbs4CpKcDjnpn8O9Zl1/qtzAZLAEAdhx/Sm7pWMm7mnbsgaKFSMrzn1xV8yKse
/dyFAH1rNe1eKVrhyEjTcc9fYf0pRvuY42ijcxYwMVJaNSLHnIQwZc9aS7ZTdOOvyL1+lNz/
AGW5gvUKygDjHTK5/rUEsokuWkVDhuPwpNF3IpX2rS2j7TIV6gcUssY3hXYBT39PwqGL5I2J
PGAeP0qQ5tRlxMPMA2nIOPm6GrDGMREk4OM8dfWs/eXlQtkkEk4HOM1Zl3GIc4yKlFMnKjyE
AwoChix9zVaaSQuHVmZsbcgAf5FJdk+UpQ5Xpjr0pzrZeQu263txuXy2BU4oYI+3fDutz3Hi
Ozh81JIZcnmMRleC2RgnIwOBx1r5s/aa02Zvi34guoomMCx2zO4HC7o1UfiSDXqngy5lbX9L
+0zqZBdoFK5Yntgk47H3qv8AHnUNO03xRr0F5pst6lxZ2tzcZJCKEZlQggjuxHU1y0JtRb31
OjF0YqqorTQ+dLnwbq9rdT2r2jfaYzEjRKQzb5ACq/XFWNG8HX9/AkoXAlFxtVRubdEuSpHY
knAFenajq1/cXl/JDp9pZ3qLazXE077jJJIAIyTjggZ79R+NNtH1WwvLopePB9o1C8jn8uIL
uMUYKsc5PzH/ADzVOrOz0IjQhda3Poj4M+HIPDPw5trGLY8oMjTSJn945J5/LA/CuShES6VE
wWNdt5MMMNxHyxHAxn1rqPg1cJN4VS0t52uY4P8AWSyPuaRmXJz6cnNcvertsLW2hSNC93Pk
sMjIWMcYz0GPTnNZVJc0V/XVG2FjyVZR8/0ZbE6rAjsEMjAMWRPmwOPlx/hXa+IkS4+G2tpL
lozZz7trZJG0nrXAXiTQ2K5SSSFP9bvkAyg9BkEDqPyr0i3jkvfBV1HaAPLNbyLDyFyxU7ef
rjmjD/GVmHwp+Z4h8OZFbxtZwyErjyRhmHVZGOPY5bp6Yrrf2iFvLTwqHiaMQzXUEbNuIdcu
7cdsc4rkv7Qv/h/rxk8TW0dwUjSRFjtlnCZYjcGMgIIYD8+laPxQ8Vjxh8M5L2CCRLdL63Eb
tCIyTv2njc3qR2rpSRwzu5K2xp7mk8HeH3eQyGbSIyzSHLsSG79e5rwv4swrP8QtXuHmSFY5
Efc+MEtEpAx6nFe3Wzungzw0JVBzpSBQpJ7Ng9OteE/GSWJPHeo7wSGS3ZVBxz5Cc/hms6Gl
WR01taUPmc7o6tNqVt5EaTSLkbJTgNnK4B69xg+tXNEiHiPxHd2jXU9qFUlGiODncowfzP41
j6NKHvE3QvMoZcxocMwyOnv1rc+HcaReKppU3bWIABba6jep69c9K75awOKLvKx0OseB723+
JNt4Xg1aeaCVkVbmaBX2KRkH3Ax61i2PhzxBql3r0Fvqb2xsYJJmjUFfMCH7uF46HrXukdk9
x43h1RFjEu4MUIJLcDvxg45zxWXHZWmkHXp3aKI3FvIqhECk5GSCwAx25PfFc3P0Oj2C3PnJ
dQVo0O3DnBJzwK0rCaKSOXcFRJA+13ON2QePzrlbuF7W5eN0ZGUkFW4Iq1HciWxEblNyHkHq
RntXRF9Tlcka07D7DZFm2MjFgr5BYEAccVn6hZOlojsCv70oc4AHQjn8agaVzaQl2ZgCwXce
nA4FWWDDRFQYx55/ULVt3EWNUYtZuBg5H8z/APqq3okqR2drEwO4gnP41kQXscitHchzGw2l
l6j0P8qvWckKvEyOWVFwO3b0qWykraieMZzeSm5J3EtjI+gqK3MsCBoxkYAwRS64PMt12KcG
U8jp+NaKRK1rlcjtmoauNbnN6rIxn4ORgZ781r+GbcXNnN5n3cnjJ9OKztWj8s8KVDEHB/Gt
7wsCmlFxgEkn8BRyjj8RRntIo7i5O0pFGvQN64/wNY7X+4ngLz029K055WkivpGOA+AR71z7
KQeRjvSshTk09DYhkF9HtX5ZI8bfRj7+9MYusrExlD3yOKTRwQsxzjgcetaw3NEqM+COc+1S
0OLutT3rwwklnrul3V1cSMhvEMS7dpIBH55P5V2fxh0O21HxzDHes8kGpWCwyx/dG1JlIAIO
ern9K4uKS9bUrQt55jSRBuZwuFBHQZ3fpXpPxdjWTWtEeaTZGLC7kBLYAKeW+fyWvNozbpvU
9XGxUa0G/M8pgjWLRYbtEiWW600rLI55YoqhCff58fiKutvd7F51Zs3gkcPk8lVU/UcEc0t/
dWdv4R0oIxlmi0aTUI0HCSxb0XbnnkFc/TFXbG4mvdSZXdfs9rqVkoZQPnSWKSVc5/28Dj0p
tPW5lGcU7o9i+FCsmgXMLklorgryMY+Rf0rkNfEEOrTi2mMUHnk7EYvh+45Py5A5xwfeu2+H
o2W+p5J3G5PGMcABAfx215hq1ulv4u1u4/5bXFwV2KMttUsBzzjOfyrSelONycJG+IkbgT7R
YSIqqS3TBDHOe56UuseINS0PwvZzafoV3qFqttGA9tcuAHPAUhee6/MAar6agj0ww+a/dgVB
xnJJ5PJ4NddYXd5BoTwWunfaVWPLM8gVU46EdfwFKktUb41XjfzPHtFvbnxVcay8lj5tzcWc
TmKFvL2qHiIAOCSctyTk4P4V0/jyzni+Dc8FxbLaPBPaL5IkMm3E4Xk4GT64FO+CbQS+NNQk
t4liBtpG2KuAit9mIUD0HNbPxYiA8DeIgCcefaOAe3+lKf8AGtY6pHDU+NxS2sc/EkknhDwi
IgjSSWKxLnoTvx/WvAfjerw/EPULdx88UdujDPcQR5r6BiuPsvg/wgWZV2RZz1x825c/lXz1
8VLO7u/iHrflxyzuCsjseSB5anJ/Cpou9V2NaqfsYs5C1uFhmV84AkXOOuOc49+K7zwKguJF
kEsUdqkmBcyEIeMk5ODwAD1/pXmtqRJdIsjhUJ656Yrsrq+aw+F9vDF8jXkuxiHJLAHLZwAO
wGCSea791Y4YOzuemaP4t1DWPiJptpo08M+kRqyzyKAC2wHc+RjAHy46Zz710njKOCPT7hr2
YiNlLYWQBHzx8x28AE5xkV8+eDpb6y8vUdJlkhvracGNgvysflG1j0AIYj36V7TquqTXnh24
uJ/MDKQpglQNLvB5UADa3ORjj1zUTppPQ6KNbmi7ngniW28rUJNrRyRsTslQcOM/z9axnBTB
DEEc10evQW6zzi3nhkijYfvFOd+fccdMZHY5rAlHy4x+uatI5JLUmtLwKpjuQHgY5IAAZT6q
fX+dWmcJalVfcgclWPUgAds8Vj4KkGrMLkiWQjJ446dx/hTEmSIF24P8varQYKrKegXHTPNN
8mG5A+wlxK3Hkvj9G7/zpq7gsysCrjCkEYIOR/hSLQ+LULuyZ1hlby26q3IP1qaHWOER12qO
pXn9KpyHzMZzUBj54oHrc3J7V9Uso5IJ7cmJfmjZ9rcntVuwP2a08phkRodw/wBrHIrl0ZkI
IJBHocVat76SPcD824YO7mi5S0J1P7mZGwAcsM8ZOP8A69Zd0waYhegG0fhWrpqx3MrRyOEB
X+L6iprvw3ebmuI2jmg3ctGfmH/ATzUkyTlsU7NAlmj9C7Hk+gx/jTpXH3cMwHoalkDw2luj
J5e0sQOpwT396qsAGO3dnPWkUlZH0ltME6SSDJJUhASq5ByMnqf0r0X4lq0+peCpZRuNzaXt
qw2nkyW46/iK864NwGQo8qL99znZ/wACPQ+w/AV63rWo6ZZ6R4MvdUtZ7u9knW2sURgFEroV
JYnAC7c8/pmvKwSS5kezm/2JHkHhjw/feIvCXhI2sJeL/hH7+0kYgABvNIQZ/wB7B/Cuttxp
Ph/R4Ybvde3Ya0aT7P8Ad+0RhY1DN0C7yBzyOeOtOsdb1LxHFpeDb6bodvd3dvNYW3QrEoWN
WbqSXO4gYGByPXm9LsJ9U0vQIbSJpYIdLspJETJ+dbjDZx3wM/nW9XV3R51Ju1nse3fDjUbn
UdPne9SKOXcSI0z8ibmCgk8k4GSf9quA8SNDB4n1KM72kadmZFPJBwevpyPauz+GexZb+Nbi
OWSJY45UQgiNwvIyDg9c/jXJ+MDJH401DAUjcrbAv+yOW7f14/Aqb5qcWdGDSjiJJdiS3by0
V9m1nGF/2AB2HpjvXdaEhn8MXXlt80kRww9dvWvPpJ/MhlEYUEn5mc9eefcD2rvfBMxm8Oyo
/wB4IQRwPUU6XxI2x6tT+aPOPgNIJfFV1NsdHezIYMMY+W34xXV/FeGSXwV4ghiiyxFsRjks
3nrxj8K5D4GSKfFl0droWh8vaR6JGB+PyZNen+LbbfZasABnyI5Fzn7yOWH6gVpHSKfmefVu
qrT62PJo4vM8CaLI52rDGpOeOB79vSvEPHGoSxeNdblQbmmt4o/m+brCozX0H4xe3trEWcSL
GibiypjaDnjj6jpXzF451If8JbqzJgK6pEMeyjnP0rPCSvUdjuxlo0I3OTgh3S5wxTOxWA/x
rf1m/h1FNMsLNHazsRhmfCmRmwW4HQcYHJ9aomBYouGiEqRAsuCW57jHBHPfmur8D6JZ3oun
vvmgUqihTty2M9+fTp616zhanzo8zDU/a1VDoc7p+m3kl/eRadcx28QJlVHk27wrAqB6kcGu
r1Cz8Sw6BeJfapbW1pI0ikySfNI4JLR7gMknnrXeaJoPhC2jj+16dI04b/WJcldozxxn0rG+
LGnabNoMf9hiQeXMZJFN20m4Y64bA9ffisI1Km1j0K2EhTi2l+J4xp7XzXC2tmjSSSZCxqm4
sSpU4GOuCagcDAz6V3viXTdOsIdEv/C8yRm4tI4LkmXdtmdSJCM9B15rktXsPs19PbKwk8ti
qsvIYVtGMpXt0PLlTcUmynCALd5PLVyOoPaoA+8FVjJxk/hVi3IijMhOTu+7jqO/86fHLD96
NSD6g1ntuTa5RyFj+U8E5OOorSjvmuIkF8d4X5Vk6NgDIye4HvVJgFJ+XGeSCeDVdhhtvbtQ
DTjqa09jPHbG5j/e2udvmqOnpkdvxqsuO/X0pIb+e2ufOtnKnGCDyCMDgg8EVqKtjrABtBHY
X56wM37qQ/7BP3T7Hj0oGplERKeo4qGW3Kcjp/Op5EltZWhu0eKVeqsMGlD71xnI61LNbFeC
FmljGerAVpWOqXFvIHicgeYFVTyBnOf6VXDoJSCPlCHJH9aQRp5UG18uDvI9PUfp+tCJ1WwX
uom9n8wrsG0Agc8jvTI5gvTafrVMYU7SKT8KGCb6n01JEZFXyAsCsCx8wbWC9eFwMdP/ANdd
/wDECNpvhf4VlReY9RsmQAZIyCP61xQufJiJGPPYYzt3EHHRR1P1/lXqWmX91p3wjGoPFHPd
2waWNZjuCEMcE46kema8fBfE0+x7+baQhJdzmvC3h7+wvC0cvia5js45dSe4Xd/rJGl2gIo6
kluP1rC8RapFb+EWh0AnS0W3vI4Y1OJnER2Zdh0+dicdeRzzTvE922qa1fb5J7i403UbeZDJ
kdIchVHQDe+eP8K5/VE+06DJM7usltdalAoGMFXl3c/XZiumo1sjzacZSd5HufwoFt/YSG0h
jhBLMwTHJbaST784/CuS8eIw8Xag4YMwVG8sjCkBRjJ/MdP61rfBO5L6YInXD+WCee+AD/6C
apfEtzF4sf5gM26NgjgDn9ePWlJ3pJmmGXLimvIyrYsLQy4LvncOOQxzz7np9M12XwxJayvF
zw3YdBxzx/nNcjD5kmmTtJtXZjByTjA7+v8AkV13wxQqLlW3ZbOemM8en1/SppbxOnHW9nI4
T4e6lBp3jO7nu5RHaRMwMhG1ABG2T9OOvfivYPEzpFpepyOrMotHJ2jJOATgV5R4D2TfEG5E
sart1CSIRgYGFW6AOPcD+Veq+K3Meman8wANlL+Hysc1t9ho8qs71Uz5/wDH2uKLdmiQLJIT
wDznoCf1r538WxPb624kGWI3Ee/QjP4V6r4hnbUL5vLOYEyQTnnvxXnXiTy/7UimCCeGHCyq
xwH+boSOmf6UsFFxkb46p7TToix4L0I6lb6lnzIZEgSSIbgN2WwR06HIOP1q/Nok0ccHnTvE
xTIVQvYkenqDV74eMiw3EBt2x5QlCfxht689fujt35NbHiaOTNk/L/umQkeokc4+uGFfRxjb
DqS3ueSn75y1l4fub+6kjhv/ACljUM0kkYYcnAGAPY/lUGt6DPphC3t0lxA4OHjiUYK8kYIz
0FVbu8vbfVZJbWR4ZUKYyitjnryDUL39ze6gpv3+0O784jUE8c9AOOK5ZVJt76HQnDltbUhg
0+K9gEiuyqegKqD+gqGdVivfsrTPyBskJAKt6fQ1vtH5SyBIwg4wq4H6Vy2ogyXj54YDjNJz
cXczaurFe+hLISFKsv3h/Ws5gUPIwfrW+h+1w+axP2mHCv1JPofxzg//AF6yr7cx3BnMeejd
VPpRVpp+/HYhNrRjYblAmJQzMvI9DUMCGe4RBwznaPrUbDB5q1pbBNQt2boJB/OudblO5Lq9
hJp14Y2ztPKn1FUc5+tdV4yme4khj+zlFA3K5PLZ7fpXKFSDWlaKjJ8uwI2rXV1mgS31eNrm
BRtSQH97EPY9x7H9KlOlGJoZ4JftVizqGkj4KgnkMOqn68VgZz1qxZ3c9qxMEzR7hg46Ee9Y
tXLUraF+ef7QksrgBmIUKowFA7D9BSR4WNnJGSNqjPPv+n86SxtW1BSqzRrOfmRH+XzPoemf
aoZlnhleOdDHIpwwYYIqTVO6IpcGXIplSSndg8ios0CPptVjgd5yzl3yvL/w8Hp0x6Y616Nc
NPJ8A9Za1icTeRI2zJJI35J/LmuBMAinBYiW44+QfMFPv6n2/P0rv9GlZPhl4vbzmeZbW4fK
nO0+V0z3xivGwj/eH0OaK9BPs0cP4gKpf69aaO6/bHmtJ2LKwbDMobnpjaP0q0Dbaw2v6OAy
TxXt44KAbQG3YGPTI/8AHqwWmnHiK8uIlndbvSLSYlBuIJfYMDoTlumc121/bWfge8v9bvHF
xf3+op5MO35YRIrAOVz7yHnrggetdLjrY8zmSs+psfC3T7jT2s45TD9qYb1II+eLaSMf8Cz7
flU/xWYLr9sJQ+1rcHgHAIJzj1P8qxfg/qN5qEml6pqTPJd6hMfNkK8HaJ8AAHCqNwFdP8XY
oxeaXI4OXVoyfbK/l1OT6USX7ppdyqMmsVG/VGHoCK9uRIcKfwBx3/8Ar+xruPBWwTSeX8oG
dyhcc4X8vp7e1chpTRLNDGELDbgce4//AF49wPWui8HzY1kxnPzbj07YGPrx/Me9TTVpI3xt
5Qkch4UheP4m3jYyh1RzkDp8k4/rXqHi1baPQ9WmumVV+xyoS5ABG015h4bmYfFfVIXDArfb
wFBIwTIMn65qt+1BqF0um6fpkBxBMGmfH8RUgAH2wTXTH4H6nlVtZq3Y8P1K4S207EeUKFnY
k9T2A+gFcqlvPdXMkFsrKceZ58qbQqHAyFx947TzmtmW8htFtEugzAH5wvQkc8+2cZxXEyXF
1I7xJJIiOVaQrnIA6HPpzW+GShqwrPSx2Pw6Ah8SX0KSgGS2bLMdxbDqTk+4rpfFls0mnxtG
5JguQDg9pI+APb90fzrgfhmUXxhFBcZxNHJEMHHzEZH6ivbPCl9Y6frGy/8AIksJIWilE3zA
Lwysc+nI4/vV7UE54WSitUzjjZVFzbHhE2mvJcyC4SQEk+4wDnr+NUjprw3SCEEq2VPPTINe
8+KdH8KXlwX0S5lt5CpO0oTEx9OcFa56DwlbPNvlvyqjj91bs2f1xXLTwdeor8rN5ypxe55w
8EhYtLcXDbuoZu9ULu2MXKtkjnJOa9bm8IRRRLJLLc+SeA5QKD+pwaqt4KsbtPlu53wPmIKf
L+Gfp6VusvrNaoylWgjyZWaCRLiMZ5O70Ix0P1rQu7GWaOO5hhElrc/Kip3I6rnJwwJ7+oPQ
13Z+HcKFkF7NtJOS0SnH4A1b8OeGbvw/fMgvornSZsCeKdfKbgcMo5+Yfrkg9aunhK1N8s46
MiVSMtmeP3sE1qGiljI54ZkIP056fSqQJVgehHIr03XPDFxJeT/Z4Xl066csRkAxOP4lzjPb
j047A159qlhLp19JbXIwUONw5BHqPauXE4Z0Xe2hUJ8xt6zqZntYcqWt1AIwnRj23EVz9xdm
UFRGoGfqaRZN8QXB3Kc47EVMBEyhjbPj1FctWq2bQp899SgeelKOTirFyiIRtRkb0NQsdxJV
cAVEXcmUeV2ZJOxEgxxtAHFbdrq1veiGDWVaRB8onX/WoPTPcfWue/GgU2hxdjc1jSjZqk1t
Mt3ZOMpMg6ezDsaysZ7VNp2pTWUhMbAo3DIwyrD3FXJls7jbJaK0bt9+E8BfcEmpNE7n0tI/
2aMQx43yfM0mOcY6Zx8ox19a7r4Zo0/hnXLeGPeZYnVDJyjEpjGPToOv5VwreVKjFl8q3AHy
pwXIGOT39zXofwsMkmm6ulo6x3YT9yoXKxcHbwevIP1/GvFw6/eI+jzFtYd/Ipare2Pg7TVn
1GMXWoSxqq2q4ZIcZc/U9uOvHQVznh2yvPFN09/ru/Dm33rJagmRl3rsU/3iWf8A3eD0wKWC
zu/GrWGpXNvbNbbpVulJKtESwACAH7zDgg+hr2Dwh4ei0ixt1kiZdi4ijY58oehOeW9T/Su5
Qu7I8ac1TjzN6ljwzoNvpNrGyW8UARcJFGPliXrgfXqT3NcT8SbtdbNu1ou6C0lIdycbhkbs
ewxXc65fvta3t8FTkMfXjoK85gKw6Zdou3zBgbgM7SDjp/nmorTS/dxNsBRbl7aW4kbNHOpU
gMgDMD26ZB/Ak/n/AHa3vCJYeIYBMV8wh+gxyeo/Q/l71yUe22jQtu3NhQDySeSD7nt7/wDA
q2vB1xGviqz3OxZgQvUgZVvXnscVF7Sj6nVXjzQn5JnCePtYvfB/xCuLyGSNDc6ihXzFLq6B
WbBAIPBzzkferG+KXjBvFGi/aJY18yJhGrrAUVB1IBJPJJGeegFdD8Xo7N/Fmry6tbi4ggaN
o0Ocj92p4I6ZNed6MkereIolgWSHSU/fPHIxaPco7Z7k4FauXLdHnJJ2foec30wlYMWO0DAz
1H4VlrdTXF3thAaXyzEhxg47fjjIGfau++J9xDLdRxxIg+djlVxlVGP5k+3Fee7Vm0/KqFuo
mPzLwXTg8+4z/OuvDyurnNVK9tcmx1WGeAkGNgRk9D9a9h0m+tdU02O6hO4/xIWOVPfNeGzk
7+pra0nULqxxc2ExjkHJHVXPoRXoYbGvDT12ZjKj7WNuqPXXumU/K6qo7qvSremam3mRJLIu
0ONrE/d5rgY/HUV/zqUHkT4AZ41yrY747Vp2eoWl1tMF5AwbnG4ZH4GvfhiKVVe6zjcHFnsL
zQ39k8EpZUJwwVuUz36dK4nV4LnSpzbSCMqTlX2ckZ9etWtF1ScqPtKb327Umjbd+DAdRWvr
Ii1Oy8uQ7bhMFWz1PTHPWs4LkkbSSnE4tboiQFmMeW6rzitJbq4RPMgkV8jIKNuJx146j8qx
bqKSIzRmIvJGMtHjLUeWUbfESVI++M112b2OfmsbFxezSIHuAnzggSxrtKn14x3ry/xBY3Ms
t35kDOlu5MMoXh075Pr0b867035ht9rxmRQflC9cn/PeuZ8RmG2KXUwESrC6rACcu7AgH9a5
sTBSg1PoVB2ldHnBDRSEdCDxU0MxXKmQqjnkDtUEjFyCccDFNBweelfLtXR2xk46o1JIXMQ3
OpGMjiso8Vet5jJH5LEbjwDUNxCQ7LjleOKzV47nRVtNJwK+c09QfLLAjGcGligllbZFG7t6
KMmrQ0q/KlhaTEDrhc4q00YKLfQonmnKSKeIJSuRG5GcZxStBKqgtFIPcih2BRe6Pq9WM0al
wxkGTGuMhRjjI7fyHeu6+EE+NYu49pPmQ7y+D8zBvX6N/M15vKZUha4hQumAGIcYP0BPP/6s
11vwputniwSs7HNvJ5cSrkvyv+H6dq8ShdVEfV4+0qE0eoeHfD6WqlmjWBI3PkxpjCZPLdOW
OTk+/wCJ0dZ1NYCIIsNJkbsdgfX607WNWj0+2UygC5lGI4+uWrlIfMmlkluPmumZS4B4YjPA
9q751FD3Y7nz1Ck6r557GipUWMIUfefkdOv/ANeuSmtvJ0/VsKEZ3ZuO3Gf8/Wun8xkt1Dt8
25S3sS3T9MVy+tXAMepxk7m2bmwML0/r/LNclV6XPRwyd2kZNo3mvEzrlSPukdhjBP8A44f+
+fStnwlYfbfG0cyEolrH5r4A6nI7fX9DWNbXTQ6cTFu83y1JB688f4/rXeeHbceHPCkl7dkC
6utrHccYZsBF/X9TRT9+ST2Wppi5+xpya3eiPKfjyY/7X1RZJCAREVQNjedigcVxthbf2P4V
bepE5x6ZJ6+nFdt8YvsV7qujrZvFPJdzPPNIhBDtGgGAfbjiuV1W6zGqSI0cSEtID/EFHIwa
2buzzY/CeTeLLl59YaGRji2hCnP94/M36muSmYhWlRWGDlW7fjW5LM11dXV05+aVy/5msXUF
CrwW+Y85rtpnLNGdM4dgQu31GePwqS3nMTccqeoqF+1NrRq6syFJx1RrwpFKVc/NHkZHcVcf
Qg8byWsxdAMjAzzkcfrXPxSmJwykj6GtO2vHUhlJDHupwaxfNTfus7IOnXVpaMaTe2j/ACvL
Gw7ZIqzb67q9scxXtwuOwY4pbmSSYo9x5pJUbWcHkVAUUn7wrWOLqR6lfUoS2Z2Xhj4gx2em
3FnrGn+a8squL2AhJkUdUwRgg/nXRT+MdNvNHkuYdTv1kDoj2xfLMMHkKRjHvnIz3ryloxnq
v51t6PFbRWnmTzRIzHjJGcV0RzirQj3FRyeNepySlZHRW91rPizVobPS4YrRCGKscKVQDJZ3
PJ6E5H4Vynja0TT9SFtHdfa8L88wOQ7dCVPXbnp+da134ih0+zltrSSTMwG7b8u4ehPXHt0r
i7ueS6mMkzbm6c+lYxx2JxDvU0RrjcJg8JHkpS5pPr2K9JTqbTPLSHKePQ+tWbSRvN+YKwBy
QT972qpT4G2SIxwdpzzUsabTO108gyC2ISC3Vg0+35QSemfYcD9aifVbf7dNHJZL9myfLaBs
OmOhGevSq5urM2fkxuJHmw7MTtKEdvfrWHeuHuGYOzAcZailhZSXO9jtrYlRSjE6k6xbFSZo
RcSDhGfIx9QDg/gaJPEMtvcEK6NEVBUIuAPzrj84rStVgniBKusg+95an+lOrheTVEwxTloz
6FRdzphQ6E4VWXJY9OncfzrtPhxeW2l+JVe6I81oXBY84OAcD8vxrl40kt5BklLg8ZJ/1a45
z/h26U+2nMV15qAAIMrlclsnG7H+e1eKtGmj6GpFVIuD6nqQu11jxEZrgkeSoCqeijccY9SR
/KtJ4WRjKfv9Dg+5IX/E1ynhueMOwYfvw2QxX73AyT9MYrpLm781TuP3mAYexJH5nP5VKle7
Zw1abg0o7IkM3lwkMA7DB+vpj6muZ1o41CcqBtIxgcjHrj04/Ie9aoleV5lZcMhPyjuo4/nk
D86w9YcQ3DbhuLsFXbzk+36fkPWonLm0OjDxtLQl8K6edR1eO2KkxRDzJST1GeF/p+FQ/tCe
IWstLgson2bCs7kDoc4T8sMfypPhNZa/b+NtdudXtpLWxWIspWffHKzsGXavUAKDx2zXmPxh
1CfXNVktC8m6e4c88lUGAvGfbP412UockfU8zF1Pb1dNkc7Frk2ta1ZvCQiwLLJtHRC2Nx9O
aPElwlnoV47SSGacbAC3OS2c/l/Op/DGhHRYLmVpfMdo9m7GMZ47n/OK5zxtcndDahiQw37u
MHng47dD+dVFqUtDHl5Y67nOxRBbdARgnp71matCXRXXjbwRXQBNyKB1AypqjNH58uzB2luR
6D3rsj8Rzy2OYkhKQq74w+do7nHeqtdXr1svkKscIRUG4Adsnn8K5eRCp5FbSstjIYRT45Ch
46U3pQTSsmCbTujptEv4biAWd7MscWeC65Ug9j3HsR+NUr6OOC7kjjkV0HIYEHj8Kx1bHQkU
/wA1h15B71k6fY6YYi25b+/IMAcnFbCXNjaW7XDJHNdL8kMZGcEfxt249O/0rAjl2DP8VTNf
/wCjrGkSbgfvEc0owu7mksTaLS6le6mluJ3mndnkc5LMeTUWT60rMWOTSVscIUhpaKAG0nan
GkxQJoekp2lW5Hb2q1vilCqQwcDtzVGnxnaRyRjoR2q4VpR0RNrkjkK3G4g9M00EHoxWnGaY
EYlfA6c1ESScnk03VbHY+r18pIppLlXMW3qvyln6gZPbv9PrVXTpy14ZW+WFSGlIHOAQVQfk
Py9qbdgXWAPlU/LEjHtnlj/n+VME4UKkBRY05ZjyM8ZY/lXgST6H2Kt1Ow02QPdScYfcA4B9
ASFH5c1stdmWTyA5UO3X1z1P4nIFchoT+fKfLxEGA2buqxkkFj/tN0A961JpSr5b5WD/ACc4
CYHI99vy/jXM9C7KbN61uWNzJlsSAB+PTpx+eB75NN8PaTd+IPFIuyY0063x5gxk7sZGM9j+
gxXNPfTQxSBFIkl2oueoGMDH5j8Sa9l8KaVFoWiJE5HmuN8jAdTit8NTVSWuyOLHTeGpvl+K
Wn+ZxnxM8Qro7f2dbsVeeeN5imVKxKASM++Pyr518Q3895rF1qFuECSPI4DcnaWPAB9q634l
69/aviG/vEJSOYiONDzhRxk/XGfwryrxTcTLbRJE7IJM5KnHTtnv1zXdGLbPHirK50EWv3RA
hk2CP72BGAPwB/GuW1GU6hrw8196jA3AYwOuKw1Ny2A1zORjGN5xWpp0XlwyyZA52g/zNaqH
LqiJVOYsTSAH5eFOcfpUELGGZZVIJBqUxl5GAYHaB17/AEqJyWkCL1BGcdK0iyJDbmR7pJVY
ckccdD7fWsSe2DnJroZozGSCR1HTqOOtZ08f7xh2zkfSqbd9SGjDktGAJAyKrGFwfu1usnUA
VC0eafMTYx/Kf0pCpXqK1zEO9VpoOadxWKBop8qFTwKbVCCiiigAooooAQ0lLSUAJil6UUhp
PQLDlbselPMZPKfMvt2qKlVmU/KSPpSuB9QXBMsm0YMpTk44GB0/KpEiQDy2AdSPmH970HFF
spVnZlHykDGcjJ6VZgXbKHfGDnk8gY749q8ln1qdyeyUQ3MjCVRPne56DPQY+mamkuWflMjA
/d7hwvGefwyxqJrdVLuwLKqKSCei+n4tnNRXDEgW0aZnkfG7djqQCPxP6CuOa96x1U/hO2+G
mkrrOtm9lQm0sgAu7u38I/Acn3Y10fxk159H8PrBaybLm7kEQYdVXjcfyNdJ4R0uHRNAhtou
SgJlb+8/8Rrw/wCKuutqOrTOSGs4CroMEHq39FJ/GvTpQ9nTS7ny+IrPEV3JbLY8x8R3YkmZ
Y+EHI7/Qn8M/nXB61dfaLhI1J8uIEDPqep/kPwroNTuD9muLpzuABfBHQt0H5fyrkAWdyznL
E8k9zW0FdkVHpYljAAzW7DEq2/XdDjGO4NZhiwkW4AHvjuKtlikKKpJyMn8a0bMVoRsNnBHT
OCPSpdP2IcPgsehqrITGSCOSPWmIHY5Tr704aO4PU2ZYo3GWHNYl5IkkvyKVAGMGtOWYxJl+
wFU2iFyxIUIzDIx0NbVNTMoY7Uxo84qUqQxB6g0NWWwyuUx1qNkBq6VBTOKquR2oTAqSQjBq
jImDitSQZWqNyhHJrRCZVIGKbSk8YoBxTJEooooAKSlpKAEpDS0UNXASig0VDJe5/9k=</binary>
 <binary id="pic70.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic71.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic72.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic73.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY
GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa
KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR
CAD4AO4DASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwDEnXg1y2sp1rrZQdrfSuY1gcGvIjudTOEv
1xIfrVMjFaGoD94eO9UiPWuxGTIyKbipCD6U0jFWA2mlTmn0lAiMjtTcVKQKRh6U7gRkYowT
TwpbgCtrw9otzqRma2iWTyELujd16Ej6ZpNpBYxAh4zgA96V0IAUjB5P8q9R074aXmqaXKbV
C8zkvEFBxGFdQcn/AHWJ/Ct2++CuptaW2WjEiRqjyDhQctnPUn+EcelJTCx4dtNBGK9K134Y
ajYrGIo7h0UYeYxYRpO6pk5OOlcNqOkXdg5S6hkjI/vDFNSTYWZmP0qI9anZcdaiYDPFWIja
kpxHrSEelNAJSGlop3JaEopaSmIKKKKACiiigBAMUmKdRQB9CTYIP0xXM6uOGrpWU4rn9WXh
vpXkJ6nUzhNS/wBZ+NUSK0dVXD/jWeRmu2L0MmMxTSM80+kNUBFRipaMFuFp3QEOCeg5rR07
TGuSNySNk/dTjP41b0jTTOwLnCdzivRfC1vHBKqxDj35/SsKtdR0RrGk3qQ+E/hRe6yFfyJY
I9ucsQ2f1Fep6b8OofDsUt08yGZEABlUZGPRl4b8RXX+Crq3togpdFLKMhcflXe3NlFqNgUZ
VZCOM1dO1SPmYzbjI8i/tnT9Pkt3gQRSlFB2cgDOCvtnmtCx8TxTDhty424Bxt7nn655qp4m
+Hzrfie3kMcIO/y1+bp/d/wx1rz7Uo59PuVWPMMeThQfT3/OuWdSpB6nRGEJI9+0e8sbuFIZ
o4eBhdox14OO9Qa/8PtE1i1dJbXcG7E5H69K4T4f61bxzIXkGcjJ5Y17TY3UVzAHiJIPqMV1
0ZKoveOepFweh8teN/glbxO76U0kL8/u2cMP1x/OvD/EPhjUtDuXhvbd12/xYOMV+hmr2sFx
bt50Kv7kZIrznxL4V0/U4pI51WSJuzjcB9D2ok5U35AmpHw4RzTa9j+IPwouNN8270tfMhGS
UjUsa8gmjaKRkdWVlOCCMEVpCop7A4tEJFJT6a3WtBCUUUUEtCGilpKaYgooooAKKKKYH0SY
yOtYOrpw1dSyjFc7rK/K1eQlqdTPPtVX5mzWWR6Vr6sPnasquuGxk9yMimkVIwPNMwTWgDQM
nFaOn2ZlYcgDu3pVa2h8yVVXJroIQkKBFxgfeYetY1Z2Vka0oXdy3AVjUKowoHH+JrVsr8wk
DJXPRQeT9fSucmulj5H3h09qitrsq4kZjknjHeuXlbOi62PbPCetLC6NIcewr2Xw5rj3MYHm
qFPGGHT8q+VNI1XynBd2duoXPAr0jQdckuEHlOVc9EDAKT/P8qqnKVNmdSCke/tAtyhf92WA
5wDzXlfxC0VbuMtbRATqSmwAjIOTn+ldZ4G1Ka4VoZX+bb0UE/qRWN4wlksXufkYO46np1OP
6D863rJShcwp3jKx47p11Lp946LB5kiHo5+XP06ivdPAHiDUbqzRX05xGDgMoAT/ABrwHUb+
ZNRZ4YxH83IU8E16h8NfFk6zxx3DHYwx87n+vH61hRnys3qx5ke1vdDyt7KQB1zxj865rU1g
unZl2g5yvzbSa6e2uo7iFWVgSR0rntZso2eRoreSFj1eIEZ+uM5/Ku6quZXuccdGcrqEUiJg
qsynuMZ/Edz9K8m8e/D+w8Ql59P8u21Dk5AwH9mFeoak9zao7NH9pUddgxIB+fNYM1xBdfvY
XxIBkj7rL9V7ivNlJwd4nVFXVmfKOuaPeaLfSWmoQPFMvYjqPUe1ZpHrX1B4i0Oz8TadJbXs
SGUDKSYGVHqp/Kvn3xZ4bu/D18Yp1Lwsf3Uo6OP8a76GIVRWe5nOny7HP0U/GVJ9DTD1roMg
ooooBq4lFLSUyAoooouB9LMMCuf1dcq1dA3SsPVfumvJTOo8+1gfMayCM1t60PnNYxHpXVDY
hkZppHBx1pxBqxZW/nzKrfdHJ+lU3YSV3YtabCYofMx+8k4UHsPWprmXyowikZxn/E1JK6xI
0hxtAwoFY9xMW3ZPGfmPqfT6Vzpczudfwqwk0zMCCcgH8SfQVPaLIQZWUFBwcnAH19BVBSXb
5eMdSewq3AryyYh4QcAnGa2eiM07s27MC4dNji3Tpvf5s/7vFei+EdIhLITI0xIzvA35/I5r
j9I0+1sIvtWpszOMYiQjeTgnr2HBr0vwN4xazK/ZNGt4V6Bmc8/Un/GuZyTfkW00j2XwdGbK
zH7sxgKAMwEH8yT/ACrjfiDdyyXeWIIbp05H8+vtXUW+ux3dr5l9JEjqucW+eBj1P+frWJ4m
s7a4tVWC3kM0h3J5jYIGMDIPPv2rarJclkznhF892eUXsLDdgFUXnI5JPsKsaPd/Z5FYTTIc
8ncME/j/APXpNdiuLYbZPm3HJP1xj+dc65k80hgykEiuBSO7kue2aD4pniZEXzXGeu0k/hgV
6bpWqx3tupZZFJHO5CK+S1luoDiOWZcH+E4roNL8Z6hp5Xz5pyoIO5nOfxxXRSxDg+5jUw6e
x9J6rpFheRMWiCO4++h2H/P1rzLxN4VZJ2lgO915D42yD8utHhv4oSzssN5GrR8YmDjv6jr+
ldv/AGhb6vab4o45gOdhODn2I71pUlTq7bmMYzpuzPG7pfs3lLNKqzFjkqpCkj8OGxWX4k0i
z8RaW1vKu5mB2sR9xuxFem65p1qzgXlq6gnO2Xj/AMeHH61jHRhHeQfZ7V3ikGJGEgOGySp/
UD8K41dSujoUk1qfIuo6bPYXd1bzLhoupxxjOAaoEdq9v+NfhZ4oJb6MKjQSFZEXpjO0ZHrz
1rxBh81exRqe0jd7nHOPKxhGKKcRTcH0rUgKKMGigGhDRS0lBB9Lt92sTVRwa32X5axNVHBr
yTqPPtbXEjVimt7XBy1YjJhdxI+mea6qexL3IsbjgVsWcJigBI+Z+n0qjZReZLz0rXvX8mHP
cjC47Cpqv7JrSj9pmVqM25toPyp+WayJ2JIUflVu5bJI6Y6k+tVcBST1b19KuCsgm7skhTcy
xAZ559zXSaSI7SNSV3SP91u69tw+tYenRhp1U59WPoK0IpxulkPphR/dGe36VFXXRFU11Ont
1UMrMQS3XI5A/p2rstEtgdjSyedjlItmAD+IrlvDdqbpBIQMA8A13WmQdCrsuK86c7OyOvlO
v0WeS1MZMSo2ScyDIH/Aa2pJFkBZ2aV+TlyTnPtXO6aoBznnuTzWzG4wFByfWp9o9jN09bmV
c6Ql3KDMc7eRx261FJ4RilxIqgkEs1dZBb7tpyD3rSt41WHDcg04xbE6ljzmXwku3AQkepFY
t54akhVztZj7ivYGhXB29DQbKORSSqmh02JVu54dBaNDIGkgiLqeH2bSPyrr9G1NAyhZ/KuM
fdJ2qzdhn/H1rpdW0GFzvCgZ61zeoeG8gsnDDncvUGs25RZreE1qbVp41PlFbq2mG07WMiZx
/QipP7Q0+Yma3hCg9THlCDnrgcGuC1HTrkoPLXdIeCyHa36de9c4ZNb0+8UeXeTwsdpAjZmU
fUc1pGpKZLoxWp33i5IruGWO4xPbXIwzkHI4x/k18teJdLl0jVbi1kXAjfaD6jsfxGDX0vpV
/JLZyRXzEuv3FI5b8a8t+MNiJYo76JWOSFLE84GcZ98E104Os4z5X1MK9L3fQ8looPWivXOI
Q9KbTj0pMUAJSUtFBLR9OkVjaomVNbYx3NZOojIYV5J0nn2uJhjkd6wGX2rp9cjAz7nmuddf
SumGxL3L+jwjLE9AMn+lVtQn82Und8q/KK0bZfLsZnHVjgVjXChgQD8idT6ms780joirRKTj
LHHQd/61CeuRwo4A9amkG7sfQKOtM2guSw4HauhGbJ7VvLTcRgsentVi1J8zaASMAcdzVFHL
MCQTXSeH7PzJwWAPPJrKo7XbNaavax6B4WsvKtI8n5sciuws4MBfl59+1YeiKpCAdQeMV1ts
u7oMmvIk7s7HoFqjkD5SBmtm0QkgKBmqkEZAYZxWhaRlWB7HFNK5nJmzaDagYjPNXWK4GAD+
FV7YhQRjJq6EUqCR15rqitDmmNXbgDHP0qeNV4BqNEA7cdal2jp0q0jMgmUMMVUeAFegOa0S
i4xxUDhUHJrGcTSLOX1nShIjMq4OOMVwPi+wmk02VoTIssYzgGvXpVDMCBkGuU8S2Sr5nygr
Ip61g1yu6OmEr+6zxfwrqbbtkrMQn3uORnBx1q/4oiXUtFvkx96PzEA6gqM/yxWHZBbfVr1G
UDDHIyetXtC1Fbq+ngkI2mPIHr/kVq01LmRTs1Zni8ybJXXuGI/Wo6vazF5Gq3cf92Rh+tUs
Cvdi7q55DVmJRRRVCGYopWpKAPprJOB7VnahxmtMjjis3UQcH1ryTc4nWxu3Vz2MuPrXSa0p
EbNjj1/P/CsKGF3bcqEqDjPat49xGjNGVso41HzMScVjXMQUYU5Ud/WuomeK1tkaZUMuOh+Y
Y/xrmr3U4mdm+Vj6KoA/rWcG+h1OyVmUGZCNqIeOMg1E0Z/D8qS6uXb7qBR1pkAaWVQcn2ro
s0rmN03YvWdoWfgZzXX6Xb+SqHkZ61U0awAiBYDOM1ozzJagFs4HYd64as+d6HXTgona6EPl
DH1610i61p1qWEtxGGXjANeULcajfRhIJfssGORnBP1NIdKRIs3N0CfUNWCgr6st6nr0XiHT
mwfPQKehz1rYtNXs3B8u5hbHbcM/lXznd6bKctaTSSgdghIFZ8N1dW9wN0jblOQCSCK2jTT2
Zm0+p9Z6fqcLyFHZd2Mqc9q1Ptqb1AwR0618z6J4huftKNLM4/GvXNB183MClzwB1zScnHRk
ypX1R6KtxGwBBAIp/nrnqPaufimDjK5waJbkwoSSePeq9oZ+zN5pwq1VeZCzbiMGvM/Efj06
bFKsSGSYdB0riR8V9UWQ7oYmP90VOs9iuSx9CxsjPweAOlZniK2D2jN12c14ta/EfW3nLoiB
W/h2EkfjXRWPxCuXRrfU7d2hYY3Y5A9fU1E1pZlRi1qjyzX7lLXWNUlfkF2UAisjwxeEarbt
7EE/XimeKpg2tXiqxaOSZyfoen8qp6U7Q3Kg8MGC59a6lD3BOXvGV4sUDxBebSD85rHrR19/
M1O4bOSXPNZ1d9P4UcM/iYHpTTxTqDWpA2m4p1FAH0+FBUGs3Uh1rW9qytT74ryjc4TXJChY
A4BOcVlWN/LbS7olj3DglkByK09fJy2CR61z8bHzB7VqloF7Mg8RajLPdsC2AOirwP0rFHmc
MclfWtW7tTc6wkYHyvz+FXLdoJJXtZYtin5Uf3960U1CKsXyOTuYwPmKrCtLR7cSTqCOCagh
s3jkYMOjYwfWuj8NWRe53MM4OfapqzXLoXCDvqdTY2uIAR0AqG4tSXDEfKK6O0tR5IGO1Pk0
4zW5aMV5fNqd1jlJpzCmVIAArJk1yytXL3B86XsMZArS8QaVdLA6qGxg1k6Rodnc6fcwuyfb
nU7WkOCO/wCVdFKMGveIqSkvhNjRvHzqZBFa3EkMKb5PKjyEUEZY+g5ravrjSNfgRbu3eGeQ
bo2kj2MQe6t3rz7StB15dRltdPiu4muEMUoQlY3TuGPQr0r6CbRdLh8GWOlXey7ktIRGSg3Y
b2PbrXTUp01G8WcsKs3KzR4pcaTPYTGMkvGeY39R7+9a3hnWJ7W7SGTO0nHNd7o/hwovl3yv
NZkKyyyqFaNtx+Xr83HfjrXMavpEcGpSi35QS/IcYrhcrqzO1aHrnhtmurZJBkgjms7xnqP2
CHykyZGB/Ct7wLCItLRX5bFZPiPS0u9ZkExzGY+D/OpkmopmMWud3PGr6O41CbcT5MBOS5GS
R7VQe68MacQsu64mHJJyxH17V6NqXh5bu/lF9vt7UbkjiCMB04JPQjk/lXjFxo2s6NqFxDbr
coJUa2lMaFlljYg4z3BwDXVQipL3nYVao4/CdOusaC+xo457RpOUkRWX/wCse/5V2/hdTqEX
lTiOYDAEgUHeOx9v/rUzRfD+n6d8NRZa+sLXUsjSrG2N0YJGBnt3P41a+HWhfYtgjdpLfqhk
XkD2rPEKMXoOlJyi20ePeOLdbHxFdRMuArso9wDx+lZNlINySMOEBb/Cu++NOkxR6ndXHmbZ
hMuF9VYZNeX3UzQQeSp+d+W9h2rqo2qQVjnqPlbZSu382dm7E5qBhinUj9K70rI473Yyiiim
hCEYpKVqSmB9RHpWVqZwCRWp2rJ1TuO1eUzc4PXerGueHDGuj10cnIrmieTXRDYUjd0SKOZm
kP8ArURgKZNpkdvY+fdFjJJz9BVXRrjyLyIk4BYA/Suz8ZaepSLacLtrmqtxn5M7aNpQ8zlr
QQX0ZdMrIvDj19DXTaNaR28YbHJ61z+gxxxC4Q437gQPYZrqLZuF9MVjVlbRGsI9WdLZsGUK
Dwa3tPVNu3GRXLWkoTBrodLnyBnrXJc0cbmjdaTHcwFdgy1cTqHgl4pmktxkE9COlek2cq5X
P0rWECvjgc1rFsxcnFnj9n4Tusr5inrnjPFdVYaBIxRGLYHYZruls1zgqc1NHEEUiPCnHWtF
C+4OszCuLRbS02D55GXPPauI1WHZNuYAkNkkV32sNtXBOXwfxrjNSUPOqjG4nms5y1Kprueh
+FlDaZGyngqM0upWo3RsST1B+lReFG22SoRkYxiti7QOg7Cr+yZNWZy2o6U1xAy+dKGUcEHI
rk7rw/dyNtlMjqDkbHPbpxXp6IMf7S9KhmtFwSoAbrxVWUtRxqOOh51aeEY5pQ0kLH3fmvQN
P06O1to0RQNq4H0qxDGigA/gKmLjbhhUcqvqKU5S0PDPj5FFDdQTSAbXUFvUlc4r5/upjPcP
IRjJ4Fez/tJ3xbWrOzTlRAHP4sw/pXidelg4Whd9TkxErvlCiiiuw5xh60lKeppKAEIzSU6m
nrVID6hHQGsvUhkGtZuBWXqYOCa8pm5wmvdGrlz3+tdRrvRq5duM10QJluLux06iu9sdUe/0
ZHniW4VBsbn5lNefE1e0bVJdNuQyZaJuJE7Ef41NanzrTc2oVfZy12Ou1DTbeG4gurYeUB95
T3BH/wBerNi2+FOc9qgbVbbUIB5ZUxMpbc3B9P6Gs3RNQU3U1rvB2ncuD2ri5JNa9Du5kdYs
m1OvIrU026IZQuKwDJzjtipbSfa3Brn5TVOx6Dp1yDjceldLp90rNgn5h0Nec2F6dmAMmun0
y64XBIPAx6UJ2M5q52gnyVGOO5NSSSqE4xmsu1m3H5vzqcyg7sfyrdSOZxMHxTera27SNkE8
KK5LT3e41JTLyoGaZ8RNTMWq20cpxHyfqa5ifxXa6ddhfNAdgOoNYuLb0OunG0T3rQo18kBR
+VacsWUIAINee+CvGcM9uCHXfjkE1uaj4xsrXy/tNxDG7n5QzAZq01y2e5zzpy5joIG39evQ
091BAIxx3qhYXAuIvOiZXDc5B4q4klVBmTWoMFGe/pVac7easSnauRyawfEWqJp2nXNzLkrD
G0hA6kAZxTkrstHzN8bdTN78Qb3Y+RbKkH5Lk/qTXn5OTVzWLyW/1O5urht0s0jSMfcnNUq9
inHlgkefN3kwpCcUtIwzVkjT1pKWkpoBGpKVqSmB9RvyBWVqbfKfStNjtFZGpnINeUzc4fXj
97Fcu/Brp9d/irmJOp+tdFMiQxjxWxp1gv2cySZ82TCqP7oPf8uayIvnlVfU11S820apwSsh
z74/+vWyV2YVpNKyOX8X3drJc6emm7o0t7KKKQqcbpOS5492NZ/h66NvqkTljgtg8+tUps7S
r/fU7SKjRvLkRgfunNU4XjymsJOLuexxSCWEEUq5RsisfQrsSwJzngGt8IHA9e1eLNWbR7EZ
XRe06Yg8kZNdVpcvI9a4yFChBU/Wuj0q4AAyelZMbO0tZ9oUE/rWiJOM+tczZ3Kk5J4rS+2D
HJ+lNMzaKHifw7ba3HiZQXHQ159e+A5RIRGhlHbcMkV6mtyhVec5q5b3mnR3Cia5t4mbjDSA
E1Sb6ApNaWPJ9K8I6jaToseUUnn2rul8D2135b3caPIoGJG5Ndo0EZOVAKnnI6fnUsTxv/qn
VlHGVOabi92Dqy6Een2cdjaJbwjCKMVJHkOc/nUhYCoXkGAQaSMb31FuWAXk8V4/8c/EMula
Raw2cmy4nnDA/wCynJ/DO39a9TvZcLheWPFeLfEg6RrWttpupCSN4FxHdRclGIyQR3HSumhF
TqK+xnWnyQueV+P4tLGuJc6ErJZXlvHdCJv+WTsvzp7gMDXM103jnSLvSL21iuIWFsIFSCbq
soHJII46npXM16sU7anG5Rb0CkbPalopiGGkpT1NJVAI1JStSUBdH07L0rK1P7tbDgMBWXqa
DFeWbnB650auXk+8a6rXhgsK5SQ/Ma6KaIkMjbbKpz0NdHp1zvgtt3USlCPqp/wrmT1NbGmE
rNGG65Bx6E8ZraO5z1loZHiW2WG4UqAGIwcd6wSwrq/FcTMPNHOwgt9OlcmR83TjtWqClLmi
jq/C98VRUJ6cV6JYTrKi8g5FeOWExhkyDiu50HVRhVJ6152Ko68yPSw9XSzOzY7RnPGavWMq
sPvEZ96x1l82MFTTLe4aKXBJrz3E7FqdjFclRtXnHSsrW7rXQjSWMEciL23jd+VPtrrfbbsE
kDtWha3GVXB9iKlOzKsjzm68R685aKQyxey8VSLaiWZ5bediCMsecV6Rq+lW2oAiWMZ6hxwR
WPbWOo6TIWsrsiPOdrrkH68c1t7RPSx00pR6Oxg2viHUhZm1M135QOREC2K09I8R6lpj77Vb
mM9SpU4P1FbMBvpdpSO2MjZOSikc44x+A/Kug0Lwkswjl1OUugHESDaBznGfSocl2NZyhFas
l0TxvqOowK0mmTsgIVpUQhf1rsrS6M8QY8Ejoacbe3itBDHGiQquAoHFVowEBC8Cl1PLm10Q
+/u4rOzuLu4YLDAjSMT2AGa+Y9Q12S+1Ge8ZsmaUuR9TnH4V6h8cfEws9JTRrdsz3WGlA7Rg
5/Uj9DXg5mG4FMq2ckGvTwlJJczPMxU23yo9O0TUrTU9PfRfECeZpcp/dyY+e2bsyn09q898
X+GrzwxqrWl2N8TDfBOv3Zk7MDWjpV677znAArsrKSz13Q10PXH/AHJ5s7vvbSHgA/7Jr0V7
yszz1J0n5Hj9FaPiDRrzQdUlsNQj2TR9COQ69mB7is6ptY61K6uhCMimkYp9NbrQFxhGaSnU
09aBH09G6yRh0YMp6EHIrO1M/Kat26BLaMLxkBj7kjJNZ+qn5DXmdTpOH19slq5OTqa6fXW5
euZKM8u1BlmOAB1JropkSZZ0eya+vliX7oBZiewFTWcinUWzg4Zcf99AH+daOo23/CM6QR9o
RtQulwyJ/wAs1+vrXLadMTqUHOASB/n8q6eWxzSfPex1etWomhmTOd68ce1efspTIf7ynFen
XYPQDGMEcVxut2XytMgGf4qqSMcPLXlZjRgh8Vo2Vw0DDBOKaloZLGO5QbtvDACkCEDPasJN
SVj01FxOv0jVuArng963hKjgODyK82hkaI5U8+lbNjqh6biD6GuGpQ7HdTqXVmepaGyuijue
taosWSQlfu+1efaLrZjnUE/L616FY6mksSEMPeuKUGnqbGhDpckuMmtG00K5Kjawx71Np90r
BeAQK6K0uY2cfrSUbkSk0Y0OjXERAbaMelX4YHTjBz71qi4jckZyaaXGDuI+lNwsRztmeY3x
gnIrF8Saza6Hp8t3dOAqD5QDyzdgPetnVLxY1Cx8yMdoFeVfHe18nQ9GkJJke4bcc/7Na0aX
PIzqSsrnBa1cvrt/Jd3igyuevoOwHtXP6po2zMkHTr0rpNKi/wBGRyM8VPJHk4IyK9unDSx4
VSq1Js4C3laFm5IPpXU6TMj26Kz4HfNZ+v6f5R82JcD2FU7CRk2jP3jV2sDamro9GntrTxLp
Melaq6rcAH+z75uqN/cb/ZNeSapYXOl6hPZX0RiuIWKup/mPavZvAum2E90J9RlTykHyxseD
7mrfxM8KReJLA3Okbp9QtU3RyhOLmIdVz3Ze3rWrptx5jKlWVOfIzwSmt1peh2kEEdjSN1rE
7hpGabTqaetAH0xCf9Gi552D+QrM1UjBq7Ykiyt1GWPlp9TwKml0C/v+VjEUf9+U7R/jXBGE
pOyRtKpGCvJnmGukfNVTQLq1sknuXh826HEZPRffFdj4t0PSdLty13qpmuG6RQqB/M15zJPB
C0nls5B6ZNdSpyg9Uc8qsai91lLWb2W7uGllOWJqppjZv7cHpvFNu5Fb7o496TSm/wCJlbZ6
eYK03E1aNkejTO2ccdBWLeYabB+6SRitmdjg4YdBx+FZUwMgl3bcgg7vzq2ckNzO8PyLY6vJ
ZXI3W8/T+lWta0Z9PuNpBaGTJRuxqjfxNdS2/wBn/wCPjeNuK6m4nuL8JDNLvSP7owML6/nX
BiJKErn0GApSxNN+RxcsRT3qLv7102paWUTevIrnLiIxvz0ohUU0a1aE6TtJE9veSRkD7wHr
XR6L4iaAhWY49DXIJljhRU6xPnpmlUpRluOnOR7BpXidCFy3Peugh8UIi8OORXhtoXQgruGP
etm2lkfAy351xSpKOzOqKUt0ev2/i5FO0N17mrV14xiig3MxZgOi15tplsXILZJ96n1WNjbr
DCP3kh2jHp3rK2tkEoRO38B3l34jvrnU7wYjU+XBGOi+p+ta3xa0iLVvDTwf8t7NftCEdsdR
+Iqn4HuLfStCt41UtKwLEKOhPr+lYGu+Mr3+0dQt3t4USVijKwLELjGPyrp5owjZGSw0q0ml
sZOheGb+60mOa1hMkIXJxwaz722WCQoyyB1ODu4x+FekfCfW1WBdOmGduQnFavxP8Ox3FkdR
s4l89BmRQo+Yete1h7VKanE+Ux1OeHryp1EeIXcQlhdSM8VyXkMkny9mruWJKkDg+wrmry3d
LjIHXrVyiRTlZC6bfeTdsZi5TgMoOCR6V7t4V1O612xSy0u1EcMIBWVjhImHQe/vXz3MMOQP
vZGfeu28HeLdWt7mKzifbbkhFXbwPfFVTlZ2ZFeHMroq/GzwWdMvG1yyT91LJsvY06QzEZ3D
/Zbr+NeTN1r7SvdO0e40WZLxxILiLy5klbPmKfQeo6ivkTxfok3h3X7vTpzu8tsxydpEP3WH
1FKrT5XdHRhK/PHle5jGkoJzRWNjsPtbRNFsbCKFI4SXCgb5DluBUPiO3gSB2kvUgGO7gVyn
jTxrNp0Rt4WHnFcAjtXjmrandX0zSXVxJIx9Wrqc40tIo8hQnWd5Mf40lE+pymKUyqDgNnrX
JXEZHJOK0LhyB8xIrNuG6jNcknd3O+muVWKchABFO0oZ1G3x2cH+tQv3qXS226hAf9r+fFCR
q9j0K55OcfNjsfaqEXDOPUcj8f8A69WJmXceobGcZ4NVYXJdsD0/x/pVM5FoQaCite3lwP4M
IgPYnr/L9a3rVgkuCOtcvYzmC6u06AuHx+Brdgm8wA55FePiovnbPtss5fYRSNqRBKqrgfL3
/wA/h+VZd1pkdwMbc56etTC/Ify8YHuaseaAwxjH4+9cybjsek4KatI46bTpLG6MbglSchvU
VtabpTTx79vGK2GmhkYCWNXx6/8A6q0Yp12gBVXHAAP/ANarnWcjGGGjAwZdMaCJmRCxJ2jF
S2OlXW3eEBA54PNat5KztEqMwyGztPXpVMRsshLdT3ZuajnYTw/OzX0a0u7i4EUcTrjqSvSu
ui8Oxbw82RKFwGB/pXL2LyRKGidkYHgqxz+da8et34UlnD47so/nSU0t0YywkvsnRQ2DwIqs
AAOm0dq4bx1bCG9huEHEo2sfcV2fh3XJrq78m5EfI4K5z/Wq/wASbT7TowkjC7oZA3B6A8H+
da6SjdGMOejVSl1OJ0DUX067iuEyQrKSB1xnB/nX0DBKt5YoxbMUsfXGcgivm+MNHbsehCk/
oa918GXHm+H7Ri2VKA9elenlFT3nA8Liegrwqrc8m8b6RJousTQ5zbyEtGfauQlALHI6V9Ae
NNAj1yw/uyryjV5xbeEBBIfteG9q9eVNt6HzNOoktTzdLG4vLxIbOJ5JiCQqjJI712tjBb+H
FhJT7bqkq/uI1HCg9/rWz4Q0NrHxDJcElXXITYMkCuh1DTZrOeTyVijN2TJbzuNxifqyE+/U
UoU7K/UudXm06D/D8ttaSwyeIvNuNVkH7qGIfKvsMdT71ynx48KvfaVFqlrZtDNZoTjcCWiP
Uevynnn1rSsLi7+eKxjbcOZdSuRt2jvtzXT6Vf2Gq2ctpYRXOoOoPmXErkjpyCTxz6CtHFSj
YiE3Tkpo+Ps0ldR8Q/DbeG/ElxbID9kkPm27EYyh7fUdK5cjHeuFqzsezGSkro9D1LVlv7lr
i4mLyEfQVnSXSEcFQPSiik31OdRSM6eZGZ+apSuu3rRRUsuJRd+tSae4W+gZugcE/nRRTRt0
OynvLV9zCU7gowPwFMivrZVGWxknn2xx/M0UVVzl5UZuo3EPmrLGw3D5TjuKv6TexMAC4FFF
ceKipas97Kaso+6tjVaWAjO4EjuKRb2AEfN0oorzlBM+i9owlvoCvysQfp/9epINWiTAZ8n8
f8aKKapoXtWizFrMAu4SzZXDcH8PWrl1qtsQCGH50UVMqaBVGy3aa1alAGZScVN/bNmuMvj8
f8aKKzcEXGbHQa7bxTBkkAP1/wDr1q6x4ysr7w1LH5g3sVXaSfXnrn+dFFXSitUctZ3nFtHF
SatbLC5LcbT39q9R+GviiyXw3DG0yhlJHzEetFFerltNRndHhcQzcoRTOxm8RaeIsidDx6iu
T1HxBpvn72nXHXGRRRXuHyCimylpfifTY9QeQzImTgEkVvX+u6dq+ny232tI8jKSbgSHHKkf
jRRWfQtxSZxl5rOk3UHn61fzAROYpbKPgGUdzznB61vaN428Py2KRzRfYY0OUigIj3fXFFFZ
KWpt7NWLjXHhnxI32HV9OQWd0D5LTYyr98HqMj9a8V+Jnw2bQL5JNEma4sZThQTlkPpn0oor
SUFJXYUpyhKyZ//Z</binary>
 <binary id="pic74.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic75.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic76.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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=</binary>
 <binary id="pic77.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic78.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic79.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic80.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic81.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic82.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY
GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa
KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR
CACrAO4DASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwDuZby2SCW6iIhSFfLNq0eFBJGeQMk5H5ms
e1u9TumS6tJ8IZNpV5QRIAcE568AVjaBfTWVzcRSgqc5Lzjcc9eAeemPxqzb6hcy3dwt8s7x
HEarAg2qOegIAOR/Xmvn1Ttc57HZ6bem0SRrgx7Ym/dqe/0xwauXd1FcGSWC723JTzFIb5VG
O4rjWhJu455jGi2cBFtaM20ksOpHSs/UdXFzBJZXBl+0RzDC4CY9F9xUqkmOx6Da31/HYRrC
Yp2hOdgXAYY+vB60lxqVx54WWBWVkLptDfMe6sD0HI5rM8JWkVvYvJb/AGY3DggRvNvBHdee
lTz/AG2S0eSSSCCUkhoo1YbEA55Hc8VKilK3QGyePUpY5Yn1OKEJkmOSJspHj1H6fhVS2Fle
alNcoJWsXBEyMcguMjA9OxrGdYrKBCZftNqDghHJkBJOM+q5yKreZZyS4tM27MN7IsnAOOv1
9a2hFJuw4o6K9lmjvZH01RDmM7CCQuBjAP61wHiDUDeadPGwAcSgMeCTnqT710V08lzDbog3
iTlmAwMHsOc1f0jwxpDWFsuqrc2185LSrnIIB4J6gcd615ow95lLR6nFWOpnSfDRjs3kKq5K
hh1xk8/nVzQPt+tozx2bs65dlZAQR2OD061avtBGh6xLavcPJZ3H7yGTuOR1Ir0bw7D5WnrB
Dblrd9vzn70h6l29BnAAq6tVKN1rcq9zznX59W1G8hi1ISlLZWwZfkSMYxyOAPSuo0Ca71Jb
WeL7RaQ20IVY4gMg+oz1B9K6TUFsyLohoxErq7KoDA45zz0PP6VjR3l5qUEttYLDcWEuTLOq
7F56Ln1GO1YOfOrJEyk38Ry3xMku5NEmM2p21x5DBguVyMHpx39hXK+HdT86e1nujbmJBlnl
Y7VGOSV7/Sn+ONA1DSXe2W3eaC5XbG6fO27gkcDrXTeAPBGmaT4fbUvEllJLdh1+UMcICMjI
4BzuGRzjArdckaWpqknHU3EGnXtuNyTQPKv+jiEBXlHqQei802C51TQrAxweXKqvvkZOH2jA
Cqe/ftnitLxJcabf4haWS0YYkke3DCXHQLwMkYrnoLaS91ZLDTp5pbOMfaIp2kZXPVTuJHIy
SPwrjjFuKfQxu0JdeIp00q42JaxRwiR5nmdlJ7hRnBLHPrXBaj4oF1LLqdqitBHtCJDkKrBe
AfUDqSeeeK6b4gaY9tpqTTrbyPvCAsPujOOmST1rzvU7RUvmi1xVt5CYyWt4iCVGB04+tbYa
EWrmkddCTwjFHrWs3V/q+2MyQF/MAbcQPlbZgEFsevrXU6Z4R0CysNGvr2G8vRcgPFCZNmEB
439jjPtxVW1v9D0/TGSzkkuMI8ck2TGdpyQecnqeduMjFc9H4pkWyt30qIqIGWM+YDuAz1DD
seBzW0nOU7x0Qz7aixgYGOKfTIyNoI7inZr1VsAtFJmjNMBaKTNGaAFopM0ZoA+NJbye8u9t
0LgLEQZdsu1lXPABP4e9dFonlyanJYbZ7aKVzIoLF5I24284yBzXKWS2jhRc38oCzEny4gBI
AAck5yeg4rrNHjiN2WsZLu8fygquqqv3snaxz6CvJqKxMkem6ZaRWlit3PDCbvbly0m4gqMA
gnoDjP41yfjjVbSCS1m00QtLK/mTuP3ig5AwAOvIqjqHiC4FmsU9srCJhFIhbe5b7oBx079K
n0TVrSygEU6T3NvLgLHcR5ZCTjacjGBkc9q5owcXzMzTtuY8ltqOnSwwwzxm5mLSrt+bryQD
1HHrW3fSSLp5awuzKxdRNG0ZTAK9QenQYzWTqk0tp40TyrWCC2R/LMkTnywufmPHQlcDH1rr
LK/i1Y3kAntYJ9hjhijdvKcerA+gA+pJNbyWzGzmIfES2mpwysGVYwFZCAUPrkk/h+NaGuX9
rbaZDcWNhlL/AH4lMW5mGedvYDJrq/DOl6eulOl9Ba6hOmWdSAwDEgsB3ONoNdJazxT2ypbQ
QixUKEVVzhcHG3HXoOMVh7Vc6aQ1yrdnlnhi1k1KZJbaIHyGyVlY4A9QO5r0JLRkhBuN8l1K
4/u/NjoFArL8WXlv4Zt/tFuihpWG2ONcNn3HpXLnxXPFKbzMDuFyEZiCufT0Ndf1Z1feehpG
jKerOsl07U7WXS45VRym8ytMqu0Y3cbeP8ikvtWvY4kibFvMo3h3BlDgEsenU4A4rkbD4ji3
kZNQiBST+J5Dx+OaoHxjYjxCs+sxy3Fszq0cjSMwhx/dAOMHvUSwslr2L+rtbG7pEOyNr5jK
sMpKtHKS+9mxxgYIABNa+sX00NimmWMZWQylUWPgNHjJbrxjI61Z8RS2Vx4de50QW0kK/vGA
/d7+/B757+tcHZatrlxqUv2O223NyoKhGAUJ0PzHB6+neuZXqNnO07noFzBcLcws0rzybAFT
aMqTjg4POfXtjPtXJeOm2wvZ6bqaC4iXdNEpySc5J9Tz/KtfQ91o9xb6teQw3CqJ8ID5vPJZ
jznn8RXkXimOVfF13PY3KSQzNkNG65fseM5HNXQpqU7dhxVza17w/wCJNcax1AxxQWFpCN9z
EmwsCeAFBBY9K9L8PWmmyQJ9i1G5fCBDI2Vcbcj+IcDOfl5FecW/jDU9P01ma5knk2tEkKH/
AFRwArhemcCoZPFepwXl9aaHo80+1TcXAu8qxYDl8cbeB+NaVac5LlSsU03odL4x8YP4cuDa
3k8FyGO+EJAMADIz7HvznIIrCvdTt/FBu5xbSRXiW48ghd8hdicgDHTnPSptG1XQNb1a3tb+
C2v7+7i3zS+SSsb45GDnBHTjvVhm0XSvESPArLa27BUjhHyggAsXAPuOfas01SWzuJNI5NPC
l3HdyRXtw0UzkW8ahAodTwS7Dgd+CeSK29L1LSrWb7Ahtbe2sZI4nHlgTu2cMVByOT3xnHpW
Lca6t7NINYmW4S1nMkCspUuCeF+VcADAOcVzd/Dd3OuTx6dbMZrmUTheCyL1yDuOB159q6Yx
lU0my73PuyIfIMHtT6bH90fSnV6a0VgCiiimAUUVWvb60sYvNvbqC2i/vzSBB+ZoAs0Vn6fr
WlakzLp2pWV2y9RBOshH5E1f60Afn3ps4liCySyGENwiuAxzyf0r0bwnYPNO0toogEDbo4nn
ALMCDnvkdq8q2wCNpVcmYv8AL0C7emfc59K6DRpprS6RJbRrl7jY0KZOIiGB3MB147HjmuWt
T5o6OxUtj0fX5LzRLVUkhjnkkm86JPvMoY5LFh2yK5y88TSqY41njTd8wLRFk+c/NuBHUeop
3iHVpUvVuLh1gm3EskCZER2YGc+uOnIFc7Pqqx+WbaRTEeJEulB+bHXpmsadO8dUSoI9X8FX
VvFpFxdahClzicbJnBKvwBu29OvatS+v9K+yTWCpbabM6mVQ6lC7+i8Edexrzjww1wNPnu1u
k+w8oUiJZ2VecYzxzjmtJLe/vrjBu4oRIwBVwQQep+Y8A49PWsZU1zNyZm42Z1eiaJf3Gmkv
PbIzSMwuTKVKdPlwBjOADWpq2sT+EdJWN5t9zHEEJRsqTnqOB61zUg0Ow8i3tbg3t9CwcnzS
yg8ggEcYrF8YTSTQRbwxjGGGfqKKcbyu9jahTUpe8Je6te31qsl5cF3Y5IrEcPJExLEgcD6U
PfxNKsLBwOmSpGai1eOJVDvdXUQxgJARg/hg13nqKKijMuW/dtE5+Uj8qw7i6kgQIjk7T1z1
HpVu4ti3zRXN6R/tOAfyrEuLR/NO6acg+rD/AArVHLWfY9T+Fni8W8F5pt/IDDLEfLErHajf
TB7Z4x1r1LRNd0q0WDVB50gMf2UysgwOCxC568r35ya+adDjkt9QtpEubtGVwVZHA79uK+gt
J8GWuoW1tIuuavFMXcwRNMv7skZc428k8152KhCEuZ6HJUjomQ3Oua1q+mXNw2nCzsrYvNsD
EM6KT8nTpxyO4zVbwnpVhrdrCt/b2M00yb9scf75EPRiAMdMck8ZFaGr6esQexi1/XmkmUI6
m6UpknBBAX3JwO1R6NoUVnbIdM1vW4muE8sNDKpX5SQFb5OMY/CuVTVtHYy5u5ty+F7TT5kS
xt4o40KxPHENrKRyrHA3HkjJqvr6213dNBqVtDPJeKMThWSQ7QAcsOneuVv9Dugdp8Q6rK8+
GREuAMN1G4455HWsG0sdRvtfure41q/WUSqQvmDLDOWbOOec9iKFBP3nLYa1Oki0jSNLuZLq
O3YaqiAbd5KxjOOCOuR3NYVpqa6LfxWXmWMNurZEckjmReO46Y7+9P13Qo7a0la88Rai19cn
73njHyKSu4Y4Hb8K5YaIs08t5d391c3g2rFCLlROcdVI+netlap70pXKjsX49Wl1bULqwhiD
NI+/fBEGlm56Ak888/StG48DaoddZo7bFvNGgMjyCNUkDDPHUjrx71DoXhy/e/WbQrvVbCJk
D3LScyRDJGAdvzAjv69cdazPH09xpWsQ2tlq2sNI4BkkuLpSSCcYCIMKP1q1700qckkN7n2t
HnaAcdO3Sn1xaeCJdo2+K/Ew47Xa/wDxFO/4Qib/AKGzxP8A+Bi//EV6iA7KiuN/4Qib/obP
E/8A4GL/APEUf8IRN/0Nnif/AMDF/wDiKALnj7xBPoOkxDToY7jVr6ZbOxhf7rTNnlsfwqAz
H2WuftvB/h7TLU614wuINZ1AH99f6iQ6IxONsaH5UGeAAM9OprI8W+HZtE8T+Eb1vEGrTI95
Jaie9dZlt5JImCMAVAySpXn+8Kzda8KeIrfwfp/2m5uLpbPxAmoS2iQLkwreO7ONvLZVg+O3
TtQB3GqeFPBevaMNS+xaekAjMseoWmIWiUDO9ZEwRjr17VjfDnxnA2o3mhXOuWus20MfnWOq
pKrefECAySEceYhZc+oYGuf8NRy2Pwrl8O65p/iGD7dHd3ZksbNnaGFrhiE6Eh9rA7cdM1yl
7o2r3L2Xh+zkluZrRrm4trmS1+zTtat5AHmJgclwwyQN2zNAHgFvqe3TXtJAzxhgy5AJB579
hya29A1eVLgmaOWSNtu5fN8sEZH8WDXKRyoZMSEog6lRk1vaTeWkcflXKKuwBh8vLEc46HGe
n41E1oXuXtQ1C8vbiV5wEBByFf7y9ic9TjjPeqsVtaFZJ7md3H9xMAkn+gpurNHKVvLNgiMC
DbuPu+h/HnFZ2xrjBSNUEa/MB3wOvPeiK00A6LQ7qCzhmWK5uWLj5oig27T1PPvjtW0lzPNY
iY3SpFu8rYbg78E/Nhc+nFctpuowW7ReZG5ZFYeYCD1BGADxjmpLWaNpBKsLNKvzFv4R6ZFZ
yp63CyPUfCVtbfaQ9zD5ULD5X24zxyCOmOBW54ggfUdDP9nr5iRNHGTj7vOMkduc1zOma7G2
mwafBYzX17IquXHJLk5I47YNd1c3MWj6VJp6afPFcXEau9y3KsODgn1znjrXHUk4yRcXyyR4
9JpOoDUZFlfcA20bRUuqRBr5YV5EY28HvXT3N9Kkg+zqMhew6Vydwlwb4ylQHLZBBP8AWu26
PTjHTUozaHLLJvWYhfQnp71VvrURR7S2SP1rprqceUCMBj1xXMalKXk601JsxqQSRSsG/fgP
0Ug/SvS9N8TzW9wbW0R3JbfFKAw2nGBkKemT3Nee6NYy32pR28I+aQ4HoPc17/G+iaBoZktI
zKVAjSZFVXLgdCcck4J5PSubFzWkbXbOGo1y+ZT1Uzkm61O4imvVcP5YYoqBkIDDPJ7/AJUW
EtvAsk1lcNLDKwLQqrqQSecOTgnGcg46VieHyPE2p3V1rMNxcbIdqxuvIkJ+Vhtx0AxznrXR
3epNYTWsTxWk1vMgt3RMsFEbZMhA53cgd8kVwShy6N6nK4kieGbW8ure8kd0Ek3mvJGwPlqg
4XA57/jXJ+NdLsrbV1urOQ3Dq7LJlSWdQBhgeB0GPxra1tZYL+2udMMZ02IAHLeV5mRnBJGW
YnnHoMd6q6u10dRNzbGKO3RNzhlDRIpHOVx9Mc806cmmhrR2MnTdSEtvLY6hbrc2okL7ZTks
DyoOD2ycegrodPm8MSm5WdItPtwmIpBgl3xjbtOfl4xn3Fcfp/kwaoYJ4pplnIljmMJXzB/E
MZ4UAYx25rL17V5ze/vNPjigMbC3KxqAW7EEjpjrW3seaaZdtTs3e8vfDd7Jpksn2eW0Z5PK
dFI2JjbsGcHcQTx0B5Fcrp3hGzSGx1CeaXURKvl7FXkN3OQSAB0yf51TttTvLjS3tY7qzjt4
9pZ1MilA3bABznkcV1dh4v0uyitrNFeOyhaOIpChXy88GQ/U9+vBqnGVPSC6g79D6rhJKjPp
UlMj4UD9afXprYYUUUUwMvxLodl4i0a50zUkLW8wGSpwykHIZT2YEAg+1clZ33jDw0os9U0p
/EllHxFqFlIkdwV7eZExALe6nn0rur27gsraW4u5UhgiUvJI5wqqOpJrhLfxZ4i8St53hDRb
ePSj/q9R1WRo1mH96OJRvK+hbbmgCa48UeJL/wDc6B4OvYpW4+0atLHBFH7kKzM2PQfmK1PB
nhdtFN5f6ndf2hrt+wa7uymwED7saLn5UXJwPfJ5NZk+oeO9K/f3OlaPrNsOXjsJngmA/wBk
SZVj7bhXQ+F/Edh4l043enO/yOYpoZV2SQSDqjqeQw//AFUAfnYisOAqNk4yRnFW0mlKeUEV
0AIBVeQPX1PTvVJXJkEkSbWByQOlTQTzJN8gIkKkfKck+tA0WWuWb5lGxRxjqP1pokJUY2Dd
36HioJZGXEJZyqnJUnvgZ/p+VR7ju8wKBk0DbLakhg5BK/7PrWza3r5ljsEmXgMVLA/KBk5/
Wub3g/eGTnNaENzFsCS2wIBzvUYYexPpSY0zo4b2LzuJhA7gbmRskf4dK9wilvB4a0xrSwae
wjiU4mmBaRsckZycf0r59s7e41OeWPTLWZ+fMMSKXKgfxE9hXpNkvinRtOszrFjqUETu3kAo
QhJGMkd+DwOlceIp81rboJLm23LWs20trcSRxyrG38RXkY9BXLXCT78rcEj1K1u3WuGa5iF5
bsl1KSHDD+IZPPoazL66DbgIGU+gWqScVZnqUZNwVzOmdvLILEn6YzWPeEZAyM1Pezzbj8pA
PSsq93JE0jk7sdK2ijGtUv0PVfBCWOm6es1u6y3sgMTAEN8wIY7vQdMY64rW157uXRtXt7NY
bsROpNwjHeASSRknAAx+tec+Cp31EW9qTGg3Dkny899xPfp7112sKmj28A0u7VYJH/fBFLCa
U5+6Tz0656Zriq07VEzgk9blW08Sv5dvodndSIsin7VdliIwACcL3x7559K0tK1BLmdI/Dmn
Xl3flCNyruiQA87c9AM/rUuj6Np1vcWk94ITeqXnlCyYaGNRliV6YwelWLN7+/lKWUCRxjMs
TrN5JgiycMRnHbOQM+9S+SbskZtq+hQ/4RfVDqlnfXskdpKZT5UN2SVDdQqgZO3nua0fEulT
JoC6nYfaFuf+XpLVXmiZl7sFJ2gdvrWzdWMWs2tlc61eTfYYHaPcXUF8dXJHAz37+5qheX02
sQ3MOk/Z49MhYPBKjBlk2AHbgYxyVrmjUbkn2J6nmus/2nAkGpaxDqlvKY/Kj820ZEOOPlPp
jqKNB8QxXJjsb+fUpba3DSQxrBvCsQck5PT9Pau/j1S2sYhcapZWup39y48pYMsVGMYVmzn5
vSuT1mG40/ULy81O0itblXXyrJFyu7nlh6D9SK7ac/aK1rGq1ItSlstslyujapJcS7QXisVg
RAOCQmCMknrjjGcc1h+JrmGy1qNYI77ovmQXkDl87s7STyfXNd3casi+HNNvZ76F7qF3EssS
fOUZhtbA4xlsYHpXDa1etLqKSXSRXl0JBGJGQqzDOAR0JOBznPbFa00+a7Fdn18vjyDA/wCJ
B4mz7aXJS/8ACeQf9C/4n/8ABVJXXx52gnrin11gcb/wnkH/AEL/AIn/APBVJR/wnkH/AEL/
AIn/APBVJXZUUAePePPFEPiG90HQ5NH16OxubrzryKXT3Rp4olLeWoP3stsyPQGr8XiXUNe8
AXl1a3E3h+4tlkeS7NifL2IzgLGG4J+VQevfAroPiRpt9NbaZrGjRNcalo10LuO3XrPGVKyR
j3ZWOPcCqtrZeFPiH4Sjs7VmOlpKJXtreVoHikBJ2uFIZSGJJB7gGgCKLUvFa/CGK6a0a58W
PZruihVAwkbjO0kKGA5x6jHtXmGk+KLnw5JB4la5u7u91ET2WpwXtslvJHPC0ZQMicZCuw3d
wRXq0/gHw3pmmsTPe2VvDb+SZv7QkTYok83cWLfe3ckn6dK5nw1oFh4x1ue/jhmfw1apJHaz
Tkl764kZDLPluSuI0UHvzjigD4qG5ixxhc4zmjAB9D7U3IDsOpPpQihj1AGOMmgByKzEhQSf
apAeBUasyHKEqTxkGlJ5CjtQBKuSOATWhpkLXN5DB5vlLK4Vnc/Kg/vH2HWotMsrjUblLWyj
aWeVsBR/P/69e+/Cr4ceEoZPP8U6gl3qMTZWxZtsRwM9/v8A54oexWyuw0TT7az8PB/C1rDF
FIGhutUuiyI/QBkLZJJBYAKKZ4g8Sxt9rjSZpNjlYJJBlogzZIB/rXpHxCtdA1/RlW2v4rK4
tgVgBk8tRx93B4xzjI6V89a1ujhjtJ5eYmYMM5A/EdelY0aUFO8tWddOi403VSOd1LVJW16G
Yy5i8wEKMcY4rtvlkUEHqK8w1GMrfbhyrHIx3rtbC7zYx7Xy4HIp19XdFYaTd4j7u33y5/hr
nNXzJIY1IwOM11LhxbuzjHy564rl9SjzG+z52YY49amD6GmIi7Emj3L2yiSJym35cg9K7zwv
4jt3meDV4xLEyNGJB94bsZI9yMivPLZPL0xVlHzKwBBGR+dTx3JtSskePk7fjWjSnHlexyOF
z2HQ5IrnQG0cvBHIgdWuI1EkiQsTlQMZJOetWJdOa7hgtbS8sYZreFtywL8zJ3Lse2F+7g96
8Rn1+SLVY7uyjS2nhIIkjJJY+p7H6V3vhTx+00xDNDZXIhYNMlv5rTdeME/LnPOK46mGcXeB
z8uuh0s8F1e+Hm0yPyNmrXChCkmIyyHkp7EYO0kcisWPQrezjljtNdgK+YfNhEO3g9V4PBPA
AznpXQ+HdZtvECNaz3BW+uFZEmCFVXkMBgcDoen51c8O6doVjcWEenW6XniW5B2xu+xIR3eQ
DAxjnnk1yxm4twsK5x9kmo3NqIrGRU1GeURI8iNm3QcjjHGD+ZqfxbNpl3ftaXs+qXOsM3nF
4LTykeUAAuCei55JA5rvvGYPhdYYEs3vYJo8tOt2kDiUtxgAcLzweuK4pPFOm3sjW3icWhgh
Voys6NNOme4mGOBnoM1onJSd1ouwmcDPpdhpN6seuXk8u4vE8Noy7kdT8u5j8u3cM+uCDSJY
XmrSLdxLHp1qjD/SGl/1zbvvb3Iz6cV1Ov8AhDQUazutLvkmgukkRBIRtDKoORnGBgYz64qC
60y/1nQbOGy8SQT6crrFPDNGlsIHXBCLuOW/DNbKspJOI07n2lH90D2HNPpsWNgx0xT8V3IY
lFLijFMBK5XWvAegavqB1Ca1ktdRPW7sZ3tpW/3mQjd+Oa6uk4oA4xfhvoD3Ec2orf6o0ZBR
NQvprhFPrsZtufwrsIo0ijWONVRFGFVRgAegp/FHFAH5inO444NPX7tNIIJz6mjNAD1DN0U4
65rotMu7bRLjM1jBfTqhGHfMYPZgR1rBt7p4QoBBAOcEetIhEsyrt2qxxx6VMoqWjBHRQXD6
fp8rafPsupv3haM4Kp/dB/z0roPCvi28e5COy/aJIzGZWTcwHqvI5OK4i6nVLxjEjRpjG09q
gspFiuI3ckBTmqWmhTPdr3UJvEdlaWzaPebMGItuCjzADhgcHqeSK4XVWkt7qWPLJIjFRk54
HBqbQ/Gs9vYPBHNsTdvZiuWz2xz61Wv0lnubiW680mQbwzKckE9f51DtF3Pa+sxq4f2cd+ph
SwNcX1skPzOSRj8K7Aaej28aSRmOVRz2IrDAeXVoGY7iq5B68fhXtnh9bbVbBNP1GJZlZPlf
GHUj0NXGj7WN0efCp7Btnm1tpkKktLmVj0D81Nq/h+S20iS6uUEIK7o0PBPvj0r0C30u30md
kt1Mtx1EswBKjtgDj8ayfGwz4evHmLSN5eSW68kAU44eyuyp4vmdonkRU/ZpoxuJLcEPgZHt
3rP1Obba7ecHkEGtLTpDtkDOI4vmGCucZ54NZevSKVAVMc4zknp71krp2M5S91tGSsgQZPNO
guGimWRSQQc5BqrKxzgIWA700SNkfI35itDmR6l8PtTaVZvNu47Pym85GZcq7qCcdeOM16fo
GrzJpty+g6En2oozT5uAr8/xNnOBznngAgV8z291Kkq7I2BBHTHP612cWqa3cRLDZ6Q0aXyC
JFiT/WEHHBJyx5OR61yVsOpO7E431Ohg8XavNq9rGba2aSW4Bf8AdiR2AOMEjjp1IAz1rHh1
UR3NzN/ZcV7CsxAuLhGfktnGegJHqDWx4Q8Qw6HY6ba6P4dvZtZmmLXF3IUJJAYeXGM4x83O
cdKZH4DurYzDxBpusoss4SBbVodxYjhSDIexB6fjVKMYBsUEe71zVVlvwvlzDYpbesNup6bS
ox/h6V6LbtD4Zg0+4kgtrux37UaDI/4HukJ5J9hxmvOL3w/N4f1G2ttSsNVTzsPHFLJEu5M8
g4c44B/Otj4m65Pq0CadpHh+5sNJt7qKQZZWw2z7u4MQSdxbrWc6Tm0k9B36H2xHnFPri4vF
eshR/wAUPr3TtNa//Hqf/wAJZrP/AEI+vf8Af61/+PV2LYR2NFcd/wAJZrP/AEI+vf8Af61/
+PUf8JZrP/Qj69/3+tf/AI9TA6TV9TtNI065v9SmSC0t0MkkjHhVFcVZ6n4z8UKtxo8Fl4f0
l/mik1CFp7qVezeWGVUB7biT7Vh+NNduNX1fw5Ya5oOqaXpgunvZxP5Uv2gQRs4jCxOxJ3bW
xjnbTPiXrtxceGdP8S+Hb3XLWC1u4jMkSeSFiEgEjyROAzgjgDp3oA6S5tfH2mL59rqmka4i
8tbXFqbV3HojqxUH6r+Nbfg7xRa+JLOYxwzWl9av5N3ZTgCW3k/unHBHcMOCK5X4vS+ILvRb
T/hFDdyRRStLff2depBchFXO1SwOTzkrjsK5jxTri+Hh4V8UaK9zK+q6QIZTccyzIoieN5PV
wGYE/wC1QB8csDkk+tNr3gfszeLs832j/wDf1/8A4mpU/Zp8Vqeb3SD/ANtH/wDiaAPBQjFc
gVd0qAy3SbyFCkduuTivbT+zV4sJ/wCP3SPxkf8A+Jqe0/Zx8V28sbm70pgrAsomcZAP+7Qg
R5Z4p0Bo9T1nyriB0sZdrEuFLgnjaO/p+FcoBzX07dfA7xRJfC/S40j7akgdS7MVYEHcGG3n
k8Vz99+zb4nlmDwX2l/MMvukYfMeuML0qpW6F6Hj0MQtIzGWCvjLNjJJPYVsm6kUg+Z1xnBx
kY6cf1r1Efs8+KZQgvLvSSVAG5JXyceuV+lWV+AXilCNt1pTqVwQ0rf/ABNZSVzeEoq92eU6
EBdanI5QK4HJUcGvYfDEojnt3UDggZ/Sm6H8CPE1jdSSz3WmEMMfLIxP/oNdvpnwy1mzKgz2
ZUMCfmbOPTpXXTlGMbGMnzLUybiaG9uVlgkVypeF9vRWU4I/A1zXxCgMfhi/fgFtv5ZHSu18
HeEry+tNTaKSENDqt5GdxPXeKueLPhtquraHNY2s1qjuBgu5x1B9Kr2keVq5nT+JXPlK2CKk
iksULc8Z3D0z2rP8QOCUXIJA529B9K90/wCGe/EyM3lXumYP96R8/wDoNZ9z+zh4tm/5ftIy
fWR//ia5LG05KzijwSONnZQAxBOOBnn0q5a6a1zcNDkDywTK+DtQdf8A61e8237NviCDTS/9
pWP9o78qA7BFX67c5q5p37P/AIltdMktmvNL8yaTzJHDvyB90fd+pqkrmcT50ghzdbXwoPXH
pXoGm6pb3+gPatG6yWw3m5uJiqjaeNoAwDjjnJrt5f2bfFD3Kub7SmjH3h5jqT/47W3/AMM4
ajLDFHLqtnGqEZEat8wxznPGfw5rGpHm3F1OFute0u2hsbnUNHd3MbizikzFAEViNwYZd2J/
3RnvW3eapZaibTVPG+qXE5Zdw0WxkC7U25UEqPlLHb3yB1NdM37P2ofa4Y/PtZrOIEB5Lhi7
jspG3AXOOB7+tR/8KQ8YwXMs1rqGnI0sXlMyzOpC+gwuAKjlvsgbuea6/Jo6mW7jhuDFKP3V
qgJFmpPyBpWyGY9TgHPrVnxJ4jTVdI06wt7oWccb+c8aQgJLIAq8kAc4HAHAHevXde+Ffi7U
PAth4dhu9LVYXae4kd2b7Q5wQD8vABLfpXJWv7Pfim3uLdjfabNDGoDRtPIAT14+XgZx+VVy
XdxH1PEMIv0FPpqDaAPbFOrYAooooA5H4i6Pe6lp9le6LtOs6Tci9tEc4WUhSrRk9gyswz6k
Vl6Nc+EfGeoi/mt449ehRYp7O5JjuIdp3BXjJ+YA8g4I7ivQjWDr3hLQtfdZNY0q0u5U4WV4
x5i/Rh8w/OgDE8Q6F4K0mObU9ahsrP8AeyXLzPMYizuAH6EE7goGB19KyfDumf8ACZay2t39
g9t4ftbY2Wk2k0ZjZlLKXmK/whtiBR6DPeul074f+F9PukurbRLQ3KcrLKDKyn2LE4/CupUY
7CgBaKKKACiiigAxSYpaKAExRilooAMUmKWigDjfhmP9D1//ALDd5/6MrssVxvwy/wCPPX/+
w3ef+jK7KgBMUuKKKACjFFFABSYpaKADFFFFACYpaKKACiiigAooooAKKKKACiiigAopKUUA
FFFFABRRRQAUUUUAV7+8t7CzmuruZILeFS8kkh2qijkknsK4a18SeKPEwFx4X0y0sdJb/V32
rbw8w/vJCuDg9ixGfSo/i5PbPJ4b0zUpCmlXl/vvAFLeZHEjOEwOSCwTPsDWZrXxMYfDDVtf
0KK2F/YI7mCZX2KqymNTnAySADigC1pWneOPCcd5Jbpo+uW9xcy3ksEe+2m3OcsEJLKfYHH1
rsfCfiax8S2Mk1n5sU8LmK5tZ12TW8g6o69j+hHIqh4j129sPh7JrFpayXeoG0SSOGGFpSZG
Ax8i8kAnJHoK88+Husz6h4r0DXJL20uLnWxdWF8ttbvbgGBBJGHjckh1/eA+zD2oA9vooooA
KKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigBKUUhpRQAUUUUAFFFFABRRRQByHxG0
m/vNPstS0SJZdW0i5F7bwk487Csrx57bkZgPfFZFpbeGvH/w/vNB066mt7KfclzbqdtzAxcu
6MrglTuJ6j6cV6KwyuD0rk/FHg7QNWZ9RvdNiOoIvy3UTNDN9N6EMR+NAFbWdASzshcTeKNS
0u2tbNbfesyLGoRgwkIK43YG0+xNc58O9KGr+LJfEdv576RbmU2lzOgRr2eUKss4UAYTaiov
HPJrU0DwN4eu5Tc6hYPfyxEGM31zLchT6hZGYfpXoSoqIqooVQAABwBQA+iiigAooooAKKKK
ACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAP/Z</binary>
 <binary id="pic83.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic84.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic85.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic86.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic87.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic88.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic89.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic90.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic91.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic92.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic93.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic94.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY
GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa
KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR
CAD1AO4DASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwDxZOtK3SlAApG6ViW1crzcsBUjn96frio5
gRIlSNzKf96q6E2HgZU+9Jtp4HFJUlJWEUYpSOKKcfu0rgNboKKD90UUwFHBpw5FJinqBjpS
uALTqAo9x9KULzwW/Q0gFHSnKcUBGx94fitKI37BT+JFAC0oGaTDj+A/gwpcEjG1lJ9aAE25
b2FPwaFZANpI49aeNp6EfnQAzFGKl2+3HrSYHt+dAEWwegP1ppiXqVX/AL5qYjnA60hB7igC
AxIf4V/75pPIj/ur/wB81PgU2gCpLboXxhQCMZ29KBbpuYlfzqy3Q0ymmwK5t4z/AACo5LZd
gwV5J49KtnHakUlTlSR9DTE0QgZoI4p4GaGXii4yrN/rox60A5dvrT5AfOi+tK0fz7u9UmrE
vckH3aTFSAfuwPam45xms7lkdLnPFK3Soy1NCFJ+X8aFOagZu1AfFVYlstA05T2qur8804Sc
0nFjTLIOKkTrVdHHOamjcGpaZSaJ17VKq1DGwyKsRsDUXsPQXZtGT0p0cZxubq3T6ULhmIHQ
fe9/arKjceOBRcLEAT2pTbqeqKfqKuImc8VIIsUXCxnfZY/+eYH04pDbekki/Rq0/JzzSGHF
WIyjBIPuS7h/tLn+WKaUlH/PJh+INajxYFQulAjOYSZ5iP8AwFgaYxx94MPqDV1hzUTgKcHr
QBU3LgnIwOuaaWVuhH4GppOTk1E4UnkA/hTQDDSU1lB7frim49yKYEigZoboacB1xz7UoX5a
kCDaSAVAyvIzQ4GzKg4IyM+9WSmFqMr1UdGPHtRcLBt+XpVeTIuFz0KmruPlxVK6+Wdcdl/q
Ka1YPRCkZBqtI2DjNW/4fqKpTffNCFIb1ooHSitESLk+tOB9etMpaYEm4+lPEhHTiolJNW7W
1acZBxzUSshq/QYsxGOTUq3DL0P5086ZLk4Ix60HT5x/Dn3qOaPcu0uxKl0VXAGe+fWrcF4M
DKmsw2s6/wDLN/8Avk0eTMOoI9sGp06D1Ohhu4j3x9avRTQP1dfx4rklMq8qSKnWedRznHuK
dhXOvHlsfkdD9DTvKB7CuR+1SgY2KfwNKt8w4IYewNMDo5cCqUrDPBHHrWLJqLsPvt+dQPdy
PxvOKBGpLOqkheaqmUHvVEyMeppnmNTsBcaXrUbSc1W3n1pCxPenYGybd7mmFuetR7z7U0tz
QTc1V60pHG6nKuNxI4p2OOnFSXYYBlR7CkROTnvUqr270qAleaT2HYjC5FZ96P3/ANFH861Q
hwMCs69X9+QB2A/HmlHcJLQR+30qhL/rDWhIMZHccVny/wCtNWiJIbRRRWhIoGTTgvPWmr1p
9MBU+5+Jrc0ePftVRzjNYkYyn413XgbTkvrhAyKw8kkgjPeuas7RNKauyubVwjgqQdvpUq2b
gDC8EcV3y+GEFsGCNgyIhXJAI6nvWnD4LLKrRyMBtQbWUNglc+3tXFqdVzy9rVgentUUkBCk
kdK9I1DwrLBghkKjzHH7s5wo+vuKo3vhW7Q20KxRu8zfLgHPbjH1I/OriJ6nNafc/wBlaZOX
sILgMAxMnJGOw496qtqVpNzLosH/AADaD/IV3HxX0hNEgsrFFAZLdsnHX5lXr9c/nVHwj4Dn
13RBfR2txIhkZA0Rx0rpinsYNnJh9FcYk0maP/cc/wCNOFh4fmGc3tuffJA/MGu6l+G1zEeb
TU1x32g/0FRN4Kkt1+aW9j/3rUEfnuquWQro8o8RWdrZ3gFjO00JQHc3XPNZpgJQNnrXS+Mb
PyNQnQlmEQC7im0nAB5GT61jRr+4Un0pqVga7GY429aaelWLkDcRjkVXbpWiZmxtLTedvvTT
kVYh5OKYetFFAG+p4fuBTj0ojBAPPXmnFRjK9KxNhVUFeaVANtPjXKDnpSIvFJsEORMrWddx
5uSO42n9TWui/KOao30JaRHXG5evuKhPUcloUJh8759azZf9Ya0rj75rNl/1hrVGchKVgB0p
tFaEDwBS0wHBp26mBLD9z8a9d+Ddr9oupcgHbbZ/N68ij717b8BsG4vSR0gUD/vquTEfCa0t
z2230yI6TZxvEpwZJOR6Kf8AGumt9PgEeDEvBHb0AFZ9oVaK2GeBDyP95gP6VuQnKA+vNTTg
mOTZz2p6PbXF2EMa7FRYwB6s2T+gpV0a1m1+KdYlAtQAuPXqf/ZfyrXO3zi56AlifoMVLZR4
i3n7zksfzqoQvJC5mkeDftDZbXbZPSzX9ZT/AIV6L8EIRH8PLA45d5W6f7ZH9K80+P0oPioK
OdtrCPzklNep/CCSKP4f6UnmJuCuSM8jLsa2h8TZMtkdttFNaNG6qD+FAcHp09aXOa20IPnf
46+GSmo3V7BAdssUsp2gfwInP868egtN+lLJj2zX1L8W4fNsYwR9+2u4/wA4GI/UCvm+wUN4
dUD1/wAa43o2joSurnFX3yzso9qrN0q3qX/H05HrVQ9K6IbGEtxo4prdafSVYhlFFFAHSKMo
Txx1qRh8pP40xcYIJwD6DipOsfXPY1g2bEiKQhPXjpSKvyZxUkeCjZ64pEHyY7VIEqKSwAFU
74DFaEHMi5qhf4GfrU/aNGvdMS4P7yqMv+tardy377FVJOZWreJzyY2m0pzTa0RI/NKOopg6
1Iq8ZoYkTR969s+Ayl5NRx1WBD+teJxda99/ZvgEsur9OIYh+tcuIXum1Lc9gt5Z4i4BTI8m
Nd3HOC2P1FdNI0sFs7Aodo4zUFtZxmXzCqlvNLZ+gwP5VoTxiVNhHB6ippwdrhJpuxkNJJ5a
hk5kZIsA/ix/KtWW3SWLaS6jH8Dlf5UwQI06HHEeWHsTVrtWtCDV2yJO582fGCzRPGklqjys
reQuZJGcjIY4yT/tV6pD8KfD0aL5Yu43xyVnPWvM/ijmf4oLH1zc2yf+OqP/AGavo2rppNsq
fQ4e3+HtvaPutNX1SLHQednFdNp1jc2cYje9kuAO8qgn860qK05UZnlXxS1VDaywzAxtB5gB
BzuJX/8AXXzrp0xGkLH2B/qa+l/il4dk1K2H2RN8jlmYcDACmvm2xtQLBQfUj8i3+FcE9Js6
4/AjjtQObp/rVZuo+lWL7/j6f61VJyxrsjojmnuB9O5phyOtPNRqfn96skWiiigDpUwV607b
iP8AGo0+5jGTnNPJwmR61zGyVywrAxsAOcdaF5j+tRBztzTPNCLyaClHU0IW+cVn35zuqSK4
DMAh+bFV70/K3qanrctrQxZjmUmq7ffb6VeW1kYliQCaadPkLE7k5+tbKaM3Rm+hRpGAB4q9
9glHRlqBrOVW5x+dUqkSJUai6EC9acCelKyGN9r8GlTHSrvcztbcdGdreua+hv2YXQz60Sei
Q/rn/CvnnIwy+pFew/ALUv7Ol1UE/LOkaoM4yyuCB9Soc49qwrRui4Ox9U2YykZPB27j+NWM
/N9K4eHxG0UkKvIBBPC1urEgGK4RN4U/7ykkZ/uj1rV8JanLqumPdSOWjllxCT3UAZ/8e3D8
KV7RsDR0aevrTUmjkZ0R1Z0OHAOSp96S5lS3t3llYJGilmY9FHrWB4Hjlk0X+0LhWWa/lkud
rHOEZ2MY9vk28VvHaxB4r44cSfGCFSeupwJ+kP8AjX0gOlfM2uf6R8Z0HUDW1x+DRj+lfTI6
VNPqVIKKKK0ZJmaonmTRLjqrj9K+UhbCIXEZHKTTDHph3/xr60ugDNH7Zr5d1iLydb1iIdrm
bH4gH+przq7tNnVQ2Z5JqC/6ZL9apd81evz/AKXKf9o1UxXbF6I55DaaVGcjrTj1oqySOinN
TaAOhjIA5YU4nKgA8UxQAo7mlbqMcVzG6FZiEOfwqjcS5GKtS5EbHPSsyQndQUW9LybxOvf+
VXb/AKgd6raQubuPn1/kauXg3XCis5PU6YwvYrouRxTthqZI+MdKftArFyR6kaehW2GoXQDr
V8qMVC6ZxxTUkTOlcwtRIW5kHchcH8KrqCWAUEk1a1ddl4fUqMD8KrBjgnuorvg7xR8/WVpt
FjYFSLcPmckgjuvY/wA/yr1r4R2Rk0rWrqKUIltLBvVhz/Fhl9HHb1yRXkTcGJQxZVztz/n3
rvvA1/PaaVfPHKv2e4vreGaInGASWDfTgj8Rwe0VE7Chue53Bttd8M/bLRAl4wHnwJnJKg5X
HUlShx0PoQcEaeharcWscqxvGltp8aQR2kbhmeV8EljjtkDtySMZFeb+KdaSTxVDfeHZNqSo
AFThZLkgHBJONoGCwPHy8/er17wnorW3hyxS4JDvIkzKyhSWDGRmPuzZP9BWUE5O7LnZI0PG
Il1GHTtFRedQnAnI/hgjO6T8/lX/AIHXTxIEhCKAoUYAAwBWfZQLNfreuQ0iwCJMdFyctj64
X/vkVduJCuwDu4FdeiRifNtqRefGyIDp/a7vn6SN/wDEivpkdK+ZPC7LL8YrFGX5pdQuJW/3
czECvphJFY4VlJ9jWdJ7lSH0UUVsSVbrh0P1r5j8YkR+L9aHYszj/v2uP619NX3CqfqP0r5Z
8fXCjxHqcq9Ps4598bf6V5tfWdjqofCzya7bdNIfU1Xqdx859aidShwwIPoa7FskYSXUjPWi
g9aaTirIGkk0UUUwOgiPHNEp+6RTFI29/wAKHPA9K52rG6Gzf6qqB+9V6c5i4qgPvUkUaej8
XKn6/wAquTjM+fbFU9I/4+V/H+VXJCDIcVjLqehTSbihy04DJxTFI9aevWuW9z2FYCMcUwj5
TT261G5+Xg01cUjB1lc3wz/cU1TGFL/Sr2s5+1oR/cH9az8g55616lL4EfLYn+LL1J4hl4Qe
mea6LRLxdPtJZTsfMxIjk+ZThSBleh+91Pp7VzUbZZMtgCut8EQRi++2TBXMB3xCSPzE3diR
9fX0omroyid94Igi03TY9U1F1F1ar59taSNzgEHYcjduYk5ABJDADgtn1TQvHMWpz772e3Ri
CxaWTyoozheEXG5hz1bGT2rwrXvEGopfSMzwF5PvGLKg5BBI2nAOCQazbTUJGmSOYxSBdqgF
X3xqCRwSfRT69R0rJzstAlrqfW2meJtDghSOXVLCKcgvIjTopU9SCCeMVHP4s0SSUxx6pZSP
u+Xy7mMkcd/m9a+Wp9USSA3DhJLlpGzCsuzKsACDx259zn245g37eeGSMIwbK7WGFPtVqTsC
R6d4B1C1m+I1tdXWpQpbCWaRzMwjTkSYzkgHlsV9A6br2g2+PJ1jS/LYcKLqPKe2QeRXxvPd
qu6RFA3jcFHRTnkf59aPtwfbiPnvUxk47DaufbyeINHbAXVbA/S4T/GrEeqWEn+rvbZ/92VT
/WviO21D5iNvNdBpeu/ZHV/JyR3Bx/Sr9qLkZ9W+Ip/+JRctC67hGWVgc4YdP1r5F8ZX5u7+
4kQYEo4B7DcT/n6V6TYePZjAsDW4VTxnfkDjPTFcPqulHTJb+5uiHiNpI1vyMhn29R2wJCKy
lT55KRpGXLFo5CO5sNPttMuo41nvVmZ7hHycAE4AHT0rF1O9F7evPklGPf71RSOCp5Hfn8ak
t1ja0ulOMgBl9etaqCvciT0sJfNAZs2wUR9AB1/GqpOTVxbBkWeS4DxxIuVKrnc2QMZ6DqT+
FVLiOS3maOVCrr1U9RWiRAlFM3E9sU4HimBuKcCh2zt9qYnShuGFYNXNk7Dbg4jqkG5q5cnE
dUgvzCmUpamlph/f/wDAT/KnC7DSyM5wAcDirui28YtLq5nGRHGQoHcmqelaRLftOVlijaPB
YOA2Qf8APpWDkrtHYuaPK0Srcxc/OtSxSiQnyyWI6gA8elWYtOmgkAW4VR/eCov86u+T5e6S
e4SfcMD51Lfjj/GuZyV7I7VWmY01wkbYlcJ7GoHvIecSqfpVXxCg+1OVBIKgj8BzWKpxmuqF
BSSdzhqZhNO1tjT1G4WQoEO4YAJ6nuf61RIpo5APvinD7j/WuqMFBWR505upJyY+KMM6qWAz
39K3vDd60QuoQ+FdR074rCj/ANcv0/pU1hLslGRkEY60SV0TfU3ZJ18yMA424FNtr0LLced8
4ZQu3I5/P35qhdSxPOHgyi8fKzZKnvz6elVwy+ZK2QegOPpWXIrGj1Zoy3JdHKpGFPJJQZ+v
tVUNmRC33sjNKxZIlXAIZMdj/Fn86gAIlQHOcg80JWQFmYkwse5xSwtioZDmEn15pI244pco
7l6KQKxqabUfskfmiNZGAO0MMjPHUVnI5DGoryQOqg9CelNKzG3podT4a+I93oUjM2i6Jehi
Mm5t2ZhgYwCW+X8q9Dtfi9oGu4t9Y8F2Zu9pCPC68j0GV4P414ZfW8MZBikJUqp5OeaWwdVv
ozIcgkDnoM963MdT1bxNqXgqO4MCadqen3QJLbY0kAH4Op9/xriY4tAe8nM2ozCJjmMmzZSo
yeCAze3esS+uHu7yeeQ5aRy361Wc4ApJ3G3c3vEt/bT2bWtndRyxhw5KxMhbgjByK5gnHFPf
lwajxmqTJY5TmlphBFOHSi4rGwr4FRXE/ln1J6CmvKFU+tUNzPJljyKyUWa8xoxN5qnzCc9l
9a1Dpf7rzAAQOWx0Wsi1kQErIoORXe+DxbPHdEyeZGIyTEeTIuDlfr3H0pNFJmTqMU2l6JIr
AAuu5T69KTw+bR0kY/ekUjcfU+uKteJrwtDJCF3LEWMYPYHt+QrjhqMgIK/KPTpXNPDt3S6n
XDFJWcuh1luZRMWMu2EKFCADO7oTn071WCXhmuFeZ7mLP7piMHbz1/SueOqSkdEH60jarc7c
K4Qf7K9KFQn5DeIpXvqa+vMFsYLeeJ4iql1kZhiQscHHfGB09c1zbQDOAea7fSrW41jTYbaS
K0eQIXL3RYGMbv4cdCQe+ax00yWKdAii4/ib5SFYA9AxHT3FbqSh7vU5ZR57yWxhLAcgFgBn
8qmFqvIFwg/3lbB/EA10EGkLdTutrLGg5byWj3mMZ6E8A46ZxVuHQFjkxdiCRO+F8oj6MO/T
qCK0TuZOPY5i7sLi0t4LtxG1vKSsckbqwJXGQcHIPzDqBVVJFBDcAjoMVp6khtZbqxBZot4e
NmGCQBwfqR1rGb5eD1qr3JaL0M8JctODgkYA7Y6022iLtI6FOAWPOMDPbvVIEZyVB44B/nSo
ST97bgZ+tPlFc1LedeW+UkHkHnNG1/NLYYr1yRVC2fafRc8/Sr5aPZ8rg8elZyVti0w5dAq8
+3tThE46bf8AvoVHEUAwxHpzT2eMDhhUlC+WwPVf++hVefzFli2EF85GCCKkLIf4/wBaruVL
jJzwapaEvYsS3LkAXMEL9sqQD+lZ0h3HjNWXOdvPeq7DhTWik3uQPicgYaiRs9DTKapOetFg
uAyWGaTJFPFRnrVCH7gPel60xRmnigBZHz1phORQ/Sm1JROjEDiuj8JajFa6rb/ayxtgf3gQ
4JHt71zQPFOBwc1LQ0zvPElrNaX7iQEKW3qT/Epxg/lXB3cX2e6li/uscfTtXYSalJqaIbpy
8jIAp7KuBx7Dg1zGrJmSOT1Xa3sRQt9QltoUNw96Xr9KRR6il6UxGha6tfQBkjuZERxtYLgZ
Hpmtqw1Z7yVisIim2hFZegAzgfXNcsD3rs9Bit0tLdRGokIVmcN8xPeonBPXqaU5tOz2INF1
+DRprsSQtNLIwJO7kAZ9vU1c1fxfa3umT28cMkcr7SrEjjDAnt6A1R1DSdRtLyWI4eNDxIXY
ZH0z9ajh02+YhxEjHPB81hz+dRojTVnV6XZ2+swo97aJLNtzE5YIT6jcf0zXL/ELw+nh/W0S
ISrbyqGVZVAKHuMjII6EEE8H2rf8ODUGvgb6XMCqQFMzvz7AnFct4nubq4nliuZpJfJlYJuO
cYOP5VrHYymtTnW+8cHIz19aSnrE5xhGI+lSC1kJ4Rvyq76EWCFWDr0HORkZrR8y54wykeoA
/wAKhgsJA67w2e3OK6/R9IinhKkMrHggDP65qGUonMK912yf+Aj/AApSLrPDuT+H+Feix+H4
Qowyj2KkU/8AsGLHYt7Cs7MuyPNjDdn+KTP4VXZZ/Nc5IfofevTf7ICONyqEPQHrVXUPD4ly
8Skj1Azii9gcb7Hm8hlCkMcioMfKASeOgrq9R8PzLuCN+Fc7dWNxbn94px9KtSM3Foq1HUpU
46VHg+laIloF+8KCMGk70H3piCnjoKZS5NAATmheopM0q9RSY0PpwNNpCecUhmxo8pMhgUjd
KhVT6Ec/40auoZWKY+bEo9gecfrWbDI0UscifeU5rWuwrwDZyA5yf9k4xUvcpbGETgA0m4+l
LKCrkHoOlIGPQVSJFBzzirmn3M0F3HKkgRl6E5x+lU8tSjcaAO7OvRXY8y+uo3uCfmbyyM/o
KaNaskyFkJGfYY/OuIVHboaXy5AaycNTT2h3MGvWcUyEyAEkAbcHn8DXP6ruOsXoPUzMTn1P
/wBaqmm6PeapOIbSNHlP3QZFUk9gMkcmrF1DLBfiC+V1uVwsyOCGVguMEH6VVrIV7sntZDEw
IEfHXKg1qw3jbTgxL7hVFM8K6ppljMyajYRSmQYErLvC8c/KQRk8j8a728uLD+xZra0jt3M+
GR0hBO05+7z2zjA/KsnJplqN1c4yO4ZiNzxZ7fdrQtb2SNgY5gh7421s6LpkzKyz290kayFE
kWAkDB4BO3g+hzng11tjeS29wrxSvNsCrsmbc23nP1waTfZjUe5xaatfqQFu5MegT/AVIdTv
85aebGM5C/8A1q9fXxRFnzJbWV1AClQiMMfSql9rWl/Z9iaassTghdwVPLOc9QCQfSs7tlOP
KePSeICcB78n1GD/AIVH/aRnXEd3Ptbjcm8fhwKseLtBS28y/iXyoWYCSI8+WWPDdOFP6dPS
pNAthYmNUvlS2lILO0JYZP8Ad5yKtxSVxRd9zIk0/U5DujS+uFPIJSQ/zFR3Giak6lmsLxcD
vG1elSXc2kzos8puIJRuR13hGHqmRgj6VoR3thcosgO9B6pkD9OtK9jb2afU8CfT55HdYYpJ
Sgywx8y1myQEngV7V4k8OWGpRfaIGMFznIkTAJPvj+deZ67p1/aXTSX28lsDzi2d+P8Aa7/j
z9KqE2zGULHNvAw7VE0ZzWlI4PDDbUJZQWGDxW12Y2KJjIpNtWyyntUZK5PFWmSyrTx0FMp4
6CmxIWkPUUtJ3FIY+tawYSW2z+Igoc+33ayM81f0mUpdBOMP1z04/wD11LQ07MrXUeW5HPSo
QuD0rR1JNk5I+6eR7etUDTTBqwlLSUUxDhu7UfNQp5pScGgBAzKQQxB9Qa1IruXUXBunMkqD
/WMcsR7nvisonNXNMUtcMq9dp/lmk9hoRsKRuHQ4IFW7PVJbORhb5WIjBTd1Gf0qK5VSwbsw
zx61BDO0DkoFJ/2hms1qi9jtNM1yeW1ijkmuDGMoI/MKlgST16dSetdd4ZeC7k+yand3MDkZ
i2KGYn0OcevavJobyZpt4EQPccKD9a6rTrmxMEUl1G7hWxIquGAGP4TnNQ49h3PfIo7KztrV
JrQXOEwGb5JCD7A9frik0+7sbCV4P7PnLlsnfHucegGSeled+FLjUdOvHgiEdtcmMGEXjHbK
CM4TtuxjvV671e91GOKSS4K3EJJRYxsAPfgf1rl9nLubqcXodPc+H7OaaU3QuN0pYFMogAP8
ODnivGvHOgnQr8RRW10lq5zE85HI9Bt44rt9Q1rUb+yEc3l3O0hlbaBJGB6EEfyrntUmGqQm
C5ZmXjYAT2B5yejD9a1pc1/eM6iVtEcppGrPaOsM5aSDPygsfkPtXpFjo+txxi6WwjWIx+ar
echDr1JAByeK8pvrZraYxynDD0PX3FXtL16+sGdFv7tUkTyztlI49M+lbSjfYKc3HRnqtpqT
TBkEcMM6/fWQvn8jT5WM0TGZrUuxwVbJX8q87S+uGO9hIxP/AC0LE/riuh0/U5G2JPG+R/Hj
gfWsJxsdKdxdX8K6deSjbHbxOOd0ClR+Pb9K53/hG4bSSSKXa8b9WljG0cdj/wDXFdm8vmQF
XUsp5BHBxVZmBDblRowMbS3A/A1ClJMXJE8u1nRnsGDploiSM+n61kyLjrt/CvUru1RmaRFB
3fLsYAkj0ri9S0UOw+yAo2eVZcflXTCqnozmqUrao5XFOU9BTaVeorpZgPpidafTU60gFp8b
FGDDqKaaTNAGneMJI0ZSSMDk+uBn9c1m5q7Axlt2i/u5cDv71RPWpQ7i5oyKSkqhDs0meaBR
g0ABJ7VoaJKsOpQySsViz85C5OKz8GpokbGcHHrUsEddJoUV7byTadfwuqPny5VMbBT9055B
B/SufubOezuWSaN4ZU6qw5Hv6YqbTJntpfMQkMMcjt6V38V7Y+KrMWWow7L+GP8AdTIQC/8A
s/8A1vapWhZ527yFgpkZs+gAFSK7ApG7ZjU/dJx+dWdX0m60uVRKGkhP3Zk6fj6Gs4Mdxbnj
nPU0mgPRNL+z6pbIFkuN6naVLBkAHXOMEAewPFbelSR2UiLeGFlYbo2aQ/vB02j3HPXuK8x0
jUp9Pvo57WQLMp4LDIYdwRXoFlqsOu27rKAGcbTFuIKv65wOp9655xaNYWOlNrbg+dCFVWOC
dpzk/dIPQ5qrd2cCRbo4l8kt+8DoMhvfpwayLTU5dMvorXVirWZIEUvr6A5xyPw5/XYhvGad
/MUPFPywRshh+f8AX1rFtrY2SutTF1rTrWXTVCRKSXJWZcny2Pbp93jrXDSIY3dZY3Up94Y7
16adsZljO0Ko2kBTl/yyM/WuV8SWjTuqIxaRFyDkLvX0bHcYq4TfUiUOqKXh3WEgn+zahIwt
GGPlAYqeo4PUcetbi3PkNvVI9jZJBY4xn09en5fnwqyokgTDBOxBJ+vetTQdS8m6ijdd21v3
bs23Ye3fAq5wuroKc7OzOvs70kSeWW+8QOODk5x169e3b61fDRy2sjRSsrLwFK/e9j15H+c1
hzT3r+ZvMQkJJ3FlbOecZ5BznNS21zPJcffjikcDzCF3bweN2OPasdkbkokeQHO4OvTOBUNz
B9rIEsAfZwCFGfxq1HPLIzRyFTJnqAV6dxxn8xUMkV0GIEgB7rjkfnSTC1zxo09RwDRRXqs8
0dTU60UUgHGkoooAekrRkFe1PuYwkrbemcgUUUAQ0UUUAOAooooAcozVqCMDP0zRRUyGi1cF
bKKN2Tzi44DHCj8B1qzazyuI5XfOCCqDgLRRUlHojE6l4bY3YV3kBJYKAc+teW3S/ZrqWJSx
C5Gc9fwooqpbgRJJk9Op9avWF7PbXCSQuQw/UehoorOWxUdzvvO/tTTIfOXajkLtDs235c8b
ieawbTVp7K6azBZ4s7Fy2Coz24oorjfwnQjoluxJbshiz5XRmcsSPQ1G07TARv8AMGIddzMQ
v4ZxRRREctjjdeXEqSHG5xztUAZ9axXum5AAH4D/AAoorshscstzd0TW71BtSTGwfKehA/DF
TyancvIxVtrNgE5JJ/M0UUpwildI3gacsE0CRsLgHOeBGB6VPpbveEpO+dq5yABRRWNjQ//Z
</binary>
 <binary id="pic95.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic96.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY
GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa
KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR
CAD7AO4DASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD50jJBzxnsGGc1dS13PIIj5gwDvHy4P+Ha
m39uYg2OqEBsgg7uex+lX9LmkTT7h0CkP8hfnIJ5Az0xkD369aTbWxDdhdPtI11NEvTFCsR3
Fy+AD25XPerWpiO21OZdlrOgkDfuSXDHGcn8+n86iv5LWG8YC1AgEMUojbjLsFycjnB5796i
1G6+0kG1iVA75BVduHPX/JqEm3zXIZSnnSWOTCgvnnC+vPp16VTU/MhJxn86uzXMbQoqKQf4
k298Yzn8KgvIkjeNcPncOT3U4/8Ar1aY0a9on2vRZ7cRTPKWLjad2QAuDg/3ecsOefSsSzMi
XcKRny5PMUAk7drZ45+tdLoMarY2k/2t7YkzKzEnC4xxxzgjj8qwtSIh1J5oSg+fevljgHPH
B+nSpT1aCL1aL/jCcXWss4jEbrDHFJg5yyrgn68c++awlYq6sOqkMPwNbHiW+/tXVrvUV/5b
uJGOMDewy2f+BbqxquOg7WOjjv0i8Nw2gYks6s6g8HDE/wAj19sV2GiyxTeTJqV0hM8mHnVy
ZY1HY88HkcjPAx7158tu8loJFwPlGB0HUKDkn1z/AJxXf6FPZ20DpqVk89um4t5bKFXCOwyo
wWwQOSeAKwlqrGMl0OU8Z38F3fwQ2hkMVpCluWbGHdQFLjgcHaPyrtfAF7/Y3hLAt/NkvpXZ
o2QPuTAVeM565PTtXm1xC1zqZUSKZbiUkDgBcnOefxrt7ww2V5cYeJ7ezIEccQV/M24VULep
bqACOtRUhFwUS72VjuPhmsN3dXurajB9pubp3SCKRsKkaZzjccYyT24yP7wB9D8C6Raa/qK6
rrlvDJdxSvEsQuRKyMPmByTyuOg5PHpwON8EWjaNY2FqsNtI8QV7qWWPzg5H7xkTGSACOgHX
0JOdjUMaNdyX+lNbfb5JWFjDaxZ85pJMIJGUgA/e6/wnPbmqElqib6mwmjw618RdSv7G6WG3
0p4bOKR1KsJcAv25xhFwcfxdKzPipZ3mk+IdOn0y8gs4WmSFpowEaR33EtIScMNxPbv14ru/
AVlNaaJFYzM323a0/wBrbDiSRyxZj7lj7ccVj/Efw1aHwnrkst/P/aX2aVgmRsJ8zemVA4PA
G70BNdBW6PmPxTcG50xppl3SS3bOBvUbeuQVAyT75q5e6c0rRSwXcV1fi0N9M1whU7QjEjJP
HGCM9Rt6YNUvFun38Gk2NzPaXcVrcoJY5ZIiI33ZOVPTnGcdT1713ngjwXe+IvDuu6lZulsp
ij2EsRHLEBl03ZGc42nGMYxnGahKwJWVibwYIbPUbO6vLtb6e2MkMgRizyMOCu4gKRhx3/vY
zxXRfHjxnFf+GbzSIpnSS2aJSYoTsmJxuHB+XGQMc9/WuU0jT4r2O6OkvHMLG2kmknWUJG+S
dzck87BwvXK5zgHPEePr278mCKWV1inzIYWPO3OVY+x4PPPFRb3hR3OKY5bIptFFbt3NkLRR
RSKCpLaIzTBAyL7s2BUdaOmwyiB7xU3wW8iM+DyPmGCR1x2/Ghibsi3qtwn2UQQrsiaQkhiG
cgYIJYAA1TaeSNI4oZURCu85A5J/DrVy10a81CbzYbd5IpplTdCMqHcnamRwGx0Gc10mgaFf
k3KWtukghlaGRzFuXcuOmB7kfhSsZuaRn6tZwy69qNtEpjhF6YQh42lsjAIBHGD3PGOtYeoW
95oF9cWk42k8dM57Bh7jnmuovJbjWGkklgtvttzqE8kkoIVWfByoyfujHT/a71h6lA91DKJi
qPaL8gDZ3Avjb1PTPbPTmjQUb9SpGouDLEgVcKNqE/MVCk9ScdgMVb06Ce4tI5RhkiBChRxk
L1Izk8DHHoDWXpkCXMqxNuDSEAEY+UkgAnPTk9a3k8uz0m4toLuTY0y/I3RDgqX3Kf0x7fXK
V9kU0ZEtoi3UcJbbnaXKMG2AjIPGc/z7YqnebxNtdtxXkEj1q7eXUd2wlEQikcKpCHIJChS3
4kZ+pqtqN1NeTRSXLiSQRIm4KASAMDOOp961WwJFnQgZ7hLZw7xjLCNecccnr7D8qPEsC22r
yQIwYRKq7lBAPXkZ571VQy2kkFwUOxslTkgMOhp93cyXV20zuXYxBMk8424x+VK3vXHbW4yG
6kXTrq1UnypGR2GB1XOD6/xH86qUsZwd3XIxRVDNbSJmS0m2x7ynzRsBzGwwc/mB+Vb+t6vJ
c+HoZpJA1xcxqTjdksBsYsT3wpGBx7c1zmjTpCZzO+IwocR4yJTyNv61Bc3by2tpauuPs+4Z
znqealxREom94OtGnXUZj5OTE0IeVS5XjJ2qvJOFPIBx3q3pVlcXd95THy/ssigxs3yu+clQ
egIz3/nU2haZfaboUmrSCOO2eMyq8jnqBjbtBGd28Dn+RrrvCUEeiaNHMh26oUaS4jYAhAT3
PqBj6cCuWpO2q1IexqXMU2mxrc6mxW0sm3LuKybSO/uee+M4GO2dDTp9TXWrfxX9ijRtrW+n
2DxcruTIlcbgEyoYcdB9c1zFtqL63qVpcX4lTRkcfZsZHmSIw+ZuvAywX6/SvSYLZ9X0iS60
eaTz/O3QCQjHAPXORtygA9Dn1rCMnTl5kI7zw8bq30m0+3WUlnaBE2pbOWBZvvcEZ4Pr1zWT
4y1uO9e5t7G+mjAxK0clvIA52YxvXBPLJwCeTyOKNT8cTWvgS01aOaFL25xFCjYwvYgjPBzg
ZPQnmvPLS41X/hKbmy1l5b6eylDC2kLeVMSuSQByPlA4y2R2549CL0uVcx/iwP7N8B2Wi3l0
lzd2kqPC8TMI/IYFkkCknrvdBnn936VgWni27svCcGmaPNNZ20tpHaXCEMquWdyxXjgn5sn3
+tavx9vG1QaDdeZHDJLAY3gibCCNDmNiBx/E/wCdL4W1a2ddHlXT7i7i00WrLEO5GfM+XkEM
QSP95uKbaKuM8P6Zqd7Pbwo5tbme1jjitkJUPFk/vpDk4AGWwRkkL+HnvxEnF14huiU8qVZC
GjKkbWxlhz23EgV6dpt3NqFz4i13SbSGK+yiNJ5bv5Cv8rLGoYYPzZ46DPIA54n4saTpeiw6
JZ2FyLq6eGS4uJUclWDYCnB7/K3J57dqlLW4Rtc87paSlrQ0EpaKKCkwrsdDM0ngl7C0WEz6
hqGwhguSiIGJJP3VBwSTgdffHG9OpxXaeBk+z2cmo3zTCyUPbKEcLwygy9f9kge+aUm0roie
xvJ4j/s/SptOt0inQXazOl0BIzyNEQT5g6YOcYI696reIFv7TTxPDB5ek3M26PaUYxSDcNhO
euCePQD3rnNVu4bu+nNuuyJn3BIm3kKMBRk8HtVvVPEl/qGjDTLlY/swuBd/NNnEhUqR7dz+
NEW2tTKzKOi6tPpkayWpZmmMsZXcAcPhSCSDgEfSs+VZ3vAUiAn3ApGigoQuT+I45NOt7S4W
z+0wwvKF4YR4LdMkkDJwB3xim6ajzXCNBIyquTIx3qqZHcr9f/rUjZIpzOsU2bdmAdehGCM9
V/OlS6doZopFLO7hjIWORznpSCPdHlQGc+nTv0/IVEj/ACBF65yafQZPLMW8tUiVAoxn+Jue
5plxtWQAKRtAByaXGDt2jcfQniopAQW3ZzTA07q6E+k2tsAoa2YqAqAbgwBznGSc56+1ZsKs
zFACWOcDqavb47jUIGkkSIOQrnBwgAxk46/h6VDIHsr9ZInwUcPGyn0PFJAVenB6jg+1Fat5
BG0vmMVSS6VnEW0qE44OeRzzxWVQtUADjpUltGZZlTplgM+nP/16jq1p07291FInJjbzAMZy
fcfhTA9T1ma0u7Xw/oyyNNbKxM8iqRiOInK4Ax1A5HpUXie11GzvhpIlmuLq/RZhOPvLGV+c
so9wRz/d9q57RNTUfary4ZnEoKFAmDHCuWJDngEsOnXr9a3fDF1LcxPqF0Y7y8mVDM7XIQpG
GChAo7jg/U5PAyfOcOR69DF7GnpgtYLIxi2WEQ8C4D8cE9QeARjqDnHrXc+D0NtfvLaGTUlj
iNx5rOrRgckqqjncCCSDwccelcIqNqupkFLlI5kxbwqVRUJBwPxz1BzgH1rsLS0utLszqmit
Z2xQCJ4WlYlwxwQ3B6jP4n6isnNL1M0ypo2nT2PjMW7hJYWia7ELoxWMYAyQRyN+Dle5HIxX
onxbstOtfsFzAPsupTo/76FVxsAG7cCQAAD1znt3ryy+8ST3+vrcE/PZSLMuzAkMSiM4Eowp
BwCo2ctivZvDVxp/iTQb6Znmmu9+LiF3EpjkwNoQ9APu8DIr0qSurMo8D+ImjaxcWN406RPF
pUUc22EKcI785x0wW6Z6H06cV4flu9XlNmjF0lmVpEVCzPjf/dBJA5JHevpPxvptzeDWrXTd
NDH5nnjhO4yxlShHIwC2M4HOR+NeKfAhIovGVzHLaSPe7Y4oGDhHt2aVUZgCMFgG6dxkVbgk
rFRV9C5pMOpy6V52myQJYw3TIVjYAySeWqkKDjOBjgDjd27cf8Ubia78SpczPvSW3RohkEqg
yoUgE4Iwfzrsb3WdQ8P6rrGlizbfPfJfCSVB2cqzbem1toPHQ+wrzjxc0ba9ceTIsigAFkYs
uepwT9alPWwRXvWMClpWAA4pKs1CiiigYmM8AZJ4A9a6jS7y7XRVtbWEuQHI8tC7csBnocen
9a5jG4gc8ntXosNg0OiWV7rEUJhW2EcIt5VEnGx8NtySSHHXHWgmWmhzA/c/Z4BaQ75AxE8+
Fxux0YELwAeT0z61disUs7mSFpEjZScgHzCBwQCQQO5OMfzrZ0HSNU8SWBXT7SJGhMbXt9Le
qgYAbVUjI2qFKjr7nqMVPEf2HRbmO1tpbW+ZFPnNAwkjLEkgjvkLgZP04oM2ypqyW0bymBbl
YQNxDFMM5JwVGxeNpPb/AAq1oOozWcUkSwSs0yMFEWFBZxtOWK42kHkfhxjNR3pdb54rs2qy
EIWBAEYbbj7udpbrnJ6H61BHD5Ul80cn+jpCYhLMBGJOOgVmOe54Pb34xSuMzb2SWC5a/tLb
7PAwKAxlgD19+ox7DKisVTg1pSzQpFPC0jzKeYXjAGD6nPPtj3P40p40CxmNw2V5GMEH37Vq
i0yzpXkvNKtyp8rZnIZVwfx6jqOPWqkwww6AY4XJ+UelSW9vJMhaBWcjjC9c49KZcxFZgiOX
5+8Rtz9c+9MY+S2RIYGWdXkkOfLGfkHvnv8AQn8DxT5kRrJX35mU4KFf4cdc1WwVXDZ4OB3H
4VoafLLZ29w7QCVJI2jYSdAGBGf1oGZ4lO6N2JOw45JOBTONxx07fSgf/Wpzbc5A5oAaTipQ
TgkHGRUVW9PtJ72YxwKzNjIAGfT8uSBmh6K4D4pGihfJJDqVwDgHII/HrXp/gv8As93j+zRv
MXfzpthxsiWMAgk4GAWB564IJ6V5jJGTFDCYl8wsp3ZO48DjHTvXS+HvEEmkkQEEmMbY2gl8
h4mJBLHK/NjBGD61z14c6sjKWp3WvWuqubaLTblpLl0hWO227H2DAG3kjKkEHn3rWhvHt4ks
9Xjn85pc3KtsYPkDIOOBg84Hp1z089u5LG51Vb6G4vri3V/MkkuIwGyGzgsCw6cZ4yfSvQdI
0zSzbQ30OpwvZyRNtDxsJgwIGDjIbkheDnnocVxypJaMyasPa38P2HiG2ii+1SQvma0lhyH2
sM/KOrMV28E89OM5rt9B1XUNE1+CxuJYLLT3h+0RSkAhgSFCcZ+YccMfQDO0E4OreHLORLW/
ju7tzHt+zQQx+XhWO7DZ74znucD8M7xM1veGbUppZInG0TW80rSmWNQVYtgHjcBkHsMjGa7q
VVctmCZ7BYXEGumW706+tft8q+XcQSKp3BcgAjJwOff9a+cPG2oXmk/GO6vLFLfT9SeRVwjC
SKKVkC7s9zu+bmu08F3mq6Tpkkmh3c99Eg5t4YSNsZ3AEuflYcj5Tgjsex8y8ey2kj2F9a3I
vcysWlKEEthQQQccZRsDAIz1rW+ly4lnxreXE/jFbq/mS/luowk0secEN2GMdMY44rivE801
xrdw1yrLKoSMqQBjaoUDA4HAHA6V2mqWk89tpN1pUUDzXCRy25RtiRsm08fMfmzvBHv9K4Xx
JfPquvXt88RheeQu0ZJyh7g/jmoj8Q4asy6Wkpa0NQooooGAzkYzn2616TfPaXRtbGzmXNvD
Eu24AEly5wdnJ+6NpznqAoxk15zwFB/WvRLvwhe2l7Je2ixrFahZSd+9nPmBF29W+ZiccfwE
8gDIRU3ItV8Q3kUMlvL9mt3KCK8SKIRmfAbC4VVAQcHHPQHNcfdXUzosb4ZV+6hG4L6nHTnj
8q9H1PwvfajqLyxvbXEFhGHK2pEauXJZ8MRjO7cDk9ccDpXm13CbXUbiJiYyjFSFyMHPT8Kl
km3rmpwXVgBaxmMyzB5VEjlMAKBwQAO//wBasIStHn5A2RjLH0I5/Sl89VZzAoaIrt2vk4OA
M8/SopGErK2CCowFX5aEh2ZNLJHMAzts2oQM5Yk9f6/pTL3ynSNrcOuFw4bH3qb5iFGQxMG4
2szZCjnI5Hv61JCscUEzShw5OBlcgD6+tOwWsRaXez6deR3FtI0UqMGDKAcEdDg8Uy8mknmn
lkcyPI5Zm6kk8n9aidMDI5HrTkAaJgDhwc/hTKTCIqxQTByo/u8Vcub+RkFv5rSwJnYW64YD
OeP9kVRUBs5cYHoaUZJCqp5OB3oKGMhUAKRSsjBC3YYqxAoabDKDjjHTNT6gsb3cscMQiK8h
AxbjHTOAP0pXSFczz165rc8HvJBqpuY5fJa3Tzd45IwQOBkZOSODxWF9ORU9lj7VEC/lhnAL
noo/w70p3cdBnd3OhXl14he2jWP7f9iLyJKoG0s20jDcAjk5/P1rE1/w9rXh+eKDWbJ7UyZ2
SYGH55+YcH6dq9J+H0sd/wCPppbMvItrbC2jLtl5pACSRu7liMg9MjtzXrltoPhzxnp8CarF
ukhkOEut0U0TZ5DZCkjPT8PpXDPESpS1V0Qlc+YNKaO2uPOYZKDcAcMrnpgg9QcFa7Gxtrh9
QMmhR3FpZJMA0edwUgISRkklQxHHPHNdx4g+CdnBYXEuiapcy7A2EkxKshyTyFAKAEjn5vfp
WD4Q8Oa1pt/NaJC66jFDucHGGVwMPu3c5B6jP3fXiqeIjVi5JmU00ek6igl8NxaeI5CLqNYm
uCgO0njaSTnIHt3/ABrE8Src3WixMyyLfxSQpOscACxsCR07/dDcZ4Oa6gX9zdXduklrAsmT
Bcxo+7ynbAJA5PX0/pT9Wun0lrm6AktUdR9o3LlNy7dsi/TAB7kfQVjByb1IRwdiNUtNJa1m
nj06aMi3Nz9kZmUIMchflyykfeH/AC0HoK8w8SeHrt9O1W6gR5VtXFw4hfekaEjl+/8AECCT
nnHzc49P1/Vpv+Ep220n2sTKVY22VRZFXHI6lihQ5H93H0yPEurNONb09Bm5nMUL7CArK0MQ
y7HtwMc8HniuunVb0LWjKPhC8tJPCOmm+jjktooJLdHKgrA/mH94eMknK4HXjNeMXzf6dcEM
HBkY7hnnk88113g/Ufsui6hEjJHcq4ZTwSq7TnHfnbyBn6dxxcr+ZK0hJLMck+praPUuHxMb
RRRVmoUUUUASLjAzXs3geS58dXK6Ubk2VzeQeZcTk8OVUqiRr0HBYnPd29seO2sTzzRRRAF3
YKoPck8V9GaD4NuNE0+zEGpxxxIUmlaCb545mU7RuIIUZCjLEKc+2aCJsx38N2Xgq2nfUJft
8trNbAeU5AjQviQfK2NzEONjdRz2xXi2v3i32r316kaxJPO7rGM/KCSe5z+ddh49uHt9cZmu
E1K3QAlonGcj5fmBLfN8uSSOTzjkVzWi2B1Q3EUMIM4beP8AS44FVO4zJ1OSO/agmHmZJJb7
o59qaZHUNu/WmnaeuKTcv3e1BqO3l85zxxg0oeVFKBz5Z/hHA/KkzkAegxSdjg0CHlyY2Bx9
MVAVZCQwIz/KpAAy4IyCOaY+ScqR9KAsPBDU5WZDlG2npn2qLle4pVbJGcYoGTwqV3NlyPXI
P611vhnTY9XWW5gNhb4ZlEUiu/nMRlQWYlV+uQfrXIozRAEcKOQCOK2NHe5nMVrDcG1Yl5RJ
5hUblXjAHfjtz+tTJaEdTL1G2ji1C5iiYIiSEBTIHIHYbhwfrVTJjYFGO5TkMOMGrF87T3LS
SM7s/LSSMSz++arsO4I/OqLO98Oaje21qtzYTzNdfPJK7vkNJICCwPXcQce5/Ou/0bxC/wDZ
UWoa3dXEjjlLi3KB0O91AYcEpzwc8e/SvJfDupzaWsdzFuDhnET7gQGGMjB5xz/CQTn2rY1H
V1l0qLy1ijSUqJYcKT8oB3A/e5J7/riuadNt6mLuel23ji8hhfU7iQzxXGftCQy7vs8ZG0ZT
IBJHG4jhs9eK9E8Najpc+hxam81va3turtILSYLG6bT8zKTwAo5HY9OOa+YbjVYriR7n7O9p
PNwWQ7Vj+bqMcn5eP61Zh18WDSJp0kkqSweVMsjEqwI5IyBjqeOlc0sHf4Qi7H0xF4buotXa
6iufNVphOsrKNrRP2B6bueDxx+FUvEFrCl9NNdzTJbSuot5PNLLERj5kH8Tls8MM9ccDFch4
R+I1pL4ejsVDQ30EYSOKT95G7bQASTnaBt5xxmuptfEX2vw7b3l5YxIyTMFhnX5jjPK5yCOB
yQDj684Qc4fEiWkedraweH2DQTM1jb3QeO4ikBYBysUjFOy7Rwf4Tgc44miGm39hqGtORvne
QwxfKnCHamAASCRGpJBI5PPHNrxZpmkR6NqNzYPFFDdW8zwwugQhfLJwvAGMj8SSB0psFglr
ZhZ7RrqzVI9iQbg0J2fxZHzD8eAcAGtlNNK25NzyO4aTRfEeqwXG1VkWXKhcckeYvHYdOK5f
r1rrPiOY5PEIuIW8yCeBHD8kseQST9VI/SuT7nHSvQgtLs3j3CiiirLCgDPSinJ1oA0dAkWD
WrCV1ZljnRiqruJAYHAHc165qw17XNYaKDSL/S9G1OCTy7WS6kRQyIzb2JALEAZx93pyM15r
4AsRqXjLSbUyrF5k3DsgcAgEjg8HpXt8thq+oQSLrV1quoLemNVLBIooG3ZEZ3MwAY5XAwOn
I5ADKe54X4nMDSwNDYi28xTJuOcSZP3lySNucgYz065zXovwf0pNO0yTWruSx23ZMMEciiST
Ckb22NxjO0ZHoOmefMvEMxl1SWJYTCLfdCsBcsIgpJIyR6k17T8Pdb0vwxoFpBdPPBdvFkzx
xlOrFioYjkfMucZB2jnigcvdWh8/AjuM0hPPFSMuRxioyMHFBoKrYGMUoDDtSBgByKUv0xQA
rH5cY/WnnBTAGT2FNd1LAqGAxyCe/qKAe4oAQEZA2EZ9aVgAQuO+aejRkDcx3bgcHoat2tqb
x28lEEgIGyPczMOpwuCT9RQJuxb0m3+32s8UdtPNPFGzgrkqvzLyRj0B6nv+FO1PS49OneG7
uw7qoYYRl2k8kFWAPU4/Cuh022NrpyLDaWRZ1HnSPC7PC3UYLJw3bAJySOK5TV40d/PM7yyl
suskZB3c88jGOnAJqb6kJ3ZSnUeVEQYxnPC5yfr2FV2GOM1e1G6nupR53lAov/LOJUHb+6Oe
neqI5bHf3qjQs6eWa5RPtAgVmyXZiFU+px/Sr+pR/ZJgi3VvcrwUkgfcpHv3B9jzWOpPTB55
x0BrrE07R78wmzkvYJJSCUmQMiHuFK5YgfSkRN2MwK00EsyDHlgb26jB9adYtbsA8qpKQfkX
5unrgVv3Ph+axeO3uLTULe4YuICVVVc8ZGTyQehHUZzjrWWto8AuU8plkMewhcNjLYI5z6Yy
P/rVN0Re5d0zUrK3jd7uwSdN5OIneIrnttHBH+eaWHxBPp8ptbORhahtwVX+Xk7gRknDDIGQ
O1ZV1aXNlulitmtSwwBIpwR0O3Iyc1esfDU9+AY0MU0i7o4mb7+Bluew/wAamSXUmx18niy+
1Dw5dx3Ef2pUt3i8+QANGpX7vuM9OPatzQ9aOtSQ6XHcxwozrLMXfAIPGMfjnA68cV5xeeGd
dtTLC9hc3Lorb/Kt5HEY9dwGD09elVodUuIorYvJLHF8yqBkcj+IZ9D+VY+xVvd3Bxb2L3xF
0xoWhulkjkTc1vuCBWO1iQTj2GPwria9A1fVm1bwxcwkxPFEcI4I3Fs7s4J3Dv2xXAEYrak3
y2kaU9h79BTKcxBFNrU0CnJ1ptOTrQB2PwneOL4g6PLPB9oSOQsIchfMO1sDJIHXH/16+rPE
F35Ph+XUrzTsR6daTSO8UxQQuFJKFTjOflX7vQnp3+XfgxaG88eWsYVHXyZGeNuQ6kYI9c88
Yya95/aIS18P/D1xbSNHd6jMtsSrcyAkM5Oe2Fxj3pX1sRu7nzT4R01ta8TWFoBCVaYM4ldV
BGfm+9x+HU11/wARtauI7uHT7drabYolSKNFdIEOQqqdo4IwQMcAgZ61237OmirHoWr62fs1
vcPKsEN3cRufJCLvJHQHJHPzDG38K5/wbqmg2mpa/wCINY1dop5rs2tvGyuzvH95pCAQecIP
aiw2jx1cMvPWkyoP9aey7SRx+FMCjPJpjvYGyTwKjPHWrB+bGwdKj2M7ZI4oC6Ixz0qa2iaZ
iqEZxwCCc/lQFAzxxUiAn/VnK5HH9aBcyJNPsWurnynkWAYOXPOCBwDXoGl+GU0y3WXxB4bv
L/zVTyntZnjjVdxVm3qG+c7WODjH8uN0hRKZIpZ47YtgqZMgMewGAcZ9fat+LxPf2NvcJp93
IJGh8uZ5XWRSrYyFVhgk45OM4z0OTUu5DuzU8TFYLhtHsrd4rKCLe0jsZpZARuUOMhQygc4x
0yc9K4vWZ4J7mRLXyWRm4kCFCPw7nAp2oazd3lqlrIwWAEFlRFHmEZALEAFjyRz0FZ6Qu5wi
sfw6UIFpqQTKoO1Wzj+L1psuCg+Uj3FTTQOrYIxz3o8jcec/jwKofMiBnyEwOgxn1q7pt9Lb
NlCTID8jqfmXIwcfhmojCoAGQSPSnxW5WQHbuAOcgZpXByTO303Wrq9mZozHdSQxFwZUVpHA
5/eHjcMAZ4PTkGjWJbZbaC41OGJpyxb9zB5G75scN3AxjoMenrylvO8MhjRG5AAZwAR7g9aW
WCScrtn3r1BlfO0gDOfTnpUcrvczNXzkZNkCQqkrea7zxozjPULIQT+VXbe4il1GGeG5ZTja
pkO7ywNvdR16/XAqLwtYve3TwQ3Jiu0Uukc6BluB0Kjg+v4de1O1yxntWkiuIbRpovnkW2bl
F6EMFJAHucdPelLcD2Dwpr+n6LpSSapo9veXe4GMx2UaAbwAZCwGMcY4xkdqf4nbwv4ljssW
VsrXW+OB47NC1uy4JXywAWXB5bJHHHXFeX6bqDQWdhJq1tKEZ9qTpNsk2cHghecHuOmR61pS
3dnoN3ZXlrpmqGSF/MjluXYKykEktkYBIIHAB4PNZcpSdjW1j4Q6tpWl3ur2MyXenGNpDbx5
82P7wACqrKwA/iGOPTt4ZjHXr6V9K6x8SbtfD89oiG2uJoyYTEG4UqSwBY5LZ/2SPevmtuuM
gkdcVrTk3uaRaewlFFFalBTk602nJ1oA6/4Y2H9oeJSo1Iab5EJk87dtYncowmP4vmyBx07d
a6L436/Nf6lpeknUZb+KyhLGSUYLSO3IySc8KuDnoe1c58NdAl1/WryKOTZ9ntTcH02h0Vt2
CDjaT0qO1A8UeNJZyUs7TeZS2/y1iiQfKM4OOAoHqSKzveRmr8x7J4s8R2vhP4D2XhqKzmW8
u4TasXYhQWG95Af4gQ3GMgZHtXzxLdSyxxRvKwSIEIqtgLk5PSuh8deIhr2oxrAMWtuCFfLM
ZXJ+eQs3zEnA69gOlafgzwzDc2wudSfyTMpaEn5vkzjoPU8/T61Tkoq7C/KtTipFCNhBuf1p
VQIeSpH+12puMn5yvtg0cbsHpVA22O8mSRcoQqn0wKbGcZTuOKlWUqAA5C+xpoZE/wBXyTyQ
aA1EZCzhdpGe4p+4RjCYwOOOtIJFySR83rnpQdijzMZIP50BYW2JaUb2Zc9TjOBVmOS1hmLq
v2hMEYkQAngc46g9ar87vnKlj90ACpZ4ygQjyyHXPyEMR7EA8GpuI0LWDTzYRm5MsVznp5RO
78zUIZIrgkOwOONvP0ptxeGWNPNJbChcCNVA4x2xzwKzny0hy/yjvmgi2penuBnMgAJ55FOW
NHgDyvGrZ+VWGSfyqGPySMLK7PjGGFOWaSErsjUYGMsM849+lFwZo6Xbx3EzGW0LRsG2YQLl
scZIIIH+HStHVI9GgtbUxST2uosm9oiu4BumCwY8HqDj8KwFu7iF3/fzKrr8yxyEAn6VLLeN
eIGltw9yFCllABYe+B19+p7mgCpI4Mn755EJP3XBq7pphEzGVwsYHG4cN+NRNDLfwoVtVjKZ
G4pt3Dp6Coba0uJpDBbRyTsAfljQt068D6ih7Dsj0fQLqxext2udKtpbVyYZpVXa4XdwdoBJ
5xk9e/auy1jQtLl8OS32m2yWd3HC5TNw5ViBjADnOG78A9D3GfHPDzXen30e83Nu7lSqsxTI
3fQnqOMDrXr2p3dpBoEMl7/aN5CziQOoMITawI+dVUsc4XGT6D1rKT1E9GcMl5bRaHBNdXES
XsDyQraW7MrRrhd28Y53EKc789u1cxdXbtEUkkWQoxwqgnAyBzyeOnXP+PS6zdaNq2oTR35u
rZEO6D7FCjFFHJDgsMnoB6dya6Dw38KrzXPDjakuux2ayk4SVVYBTyC7BhjnjA3c0/UaOCtv
El9C0UlncOGRPJKJnBXtgH2PSuOGf4gQcdzXp3jjwTN4ZaKaTVbG9kCEv5L7cHH8KjJ47lgB
zXmj43ZDbvfGKuCS2LhoNopKWrNApydaZSg46UAbWh61caPb6qLV5ElvbU22UYjCllLZA68A
j8aq2VrM+m30/meVboVR8D/WM2difzP/AAH6VWs0aa4VBII84G9ui89TWtevJPY29pbo0djb
ZLAYIeU9ZDz1IwPoO2TU8ut0KyTuUdKtUu72MTbxZxlXuHjGSke4ZwM9T0r0LxPqFrPcW9pp
LW66YimVZUR3VmJxjgZBG0jBA/rVXwjpCp4Pu7r+3XsbuYlltIgG3qOAznPy85xxmptA0u38
UWbprmtrZXNuQyzuV2lWLDZtUZJyuc9AOKiWrMpu+h5kWpw3YHepEgzESDjHtU7EYEcQKLjk
9ST71qacy6FUE7sGpMqVBAJPtRKkQHAYv6lsVHn5toBJ9hmgaZIIzIDtVuPWr2m2D3K5IjRR
96R2wo9BVKOYIArjcoO7GcZre0mS/wBTdDbhYo48YBQmMeg46mom7K5nUbWqLp8HXcKpMjW1
ypVj+7kPykdM5HfrWff6W1ndpBHcQmRguAOgJ7bun612mky3MdzdXKWF4b6JGAdVPldTyCTk
HHOeo561FpEWty6jcTSafHJZzglblnyiZIGVbvk9AR3rFTfUy5n1OOudJvkmSO5h8hC4XzWy
V/lVG+h+zKojCSRscCQMB8wPIxXdXBksIdQh1K9Nw0vyfZ1LBVHuuAM++PxNcxaeRGJIljt5
2ByWZFwB25xya0Uir9TPtoxcOI0ypY8yjjj0qSSISAh2UADBbJJP5VqxWtuIGGWh3ZLbUOVB
/wBruOnpWdOiiIJbI7RA8yb+uPoaaYXuZ91DiQLG25jk9PfOP1qeK2Z5FV1VZFA5Lf55rR0N
7RNQQ6haS3cJ48uIhWPfg468dsZrqPiD4YubG9jvYreA23lLvgt7N7fyc+oyeeepOcmjmV7M
d09zkZrK4uNqIRKzHCBcMzD0zztwK7LwpLqVu9qy6b9ksnChZnlKRkhh99hjg9wMcCub0jS5
5rspZwrdRBS2SCMJ/FkjkADOSOcDiti51NtQsRBb232ZUAJVFLMU4Xggd+xxn14NJy0Eepak
+oy6fqC+bpKoqrJLlIlcr3MfJ3R9wcEcnk9R5Fcz3cd1cTQPtKSllHmKy4zjgDPPHP8AKr19
/ZmRaRzSC/LthdnLZI2hmbp9B0wK5W9kNtDNFGy3Eu7Dk5byz3APT8RUp3FuM8+UXL+XO8sj
A5kaU7iMcgt3roLbxDfPpDvDd3LbXIltQo2KpXAcMB15bNY2hXgiEkX2drguPmiWMMSPY4Jz
9KqETwQ3LRYSNyABKpDAemcVdk9xpanS2vitrfw3Jp0yicurL5s+GIBwBx1GBnvXBqnc8EgE
1c89ktzCxUqxySEAP59TUDFCwAzVxVkaQ00I9uOnNIVbPSntkDilBbHNM0GxLh/mFGzP3eRS
swC425PrT4wSuB1HagTdixo8VvJeNFeyvCjIQsiANhsAjIyODzTZoJY8v8pTITzFOM/nzTYJ
5IHYxs0blShIAPB7Vq6M9gk8japF+68soFG4sxJPzA8gEe+fpQZmfDPKpKK5LsNoBA59iTXU
+E/E9polxcPcWTTlxtKxjhenGc4xwT07msyOx0eaeBYL67SV93IjVl4+7jkMM+/c1S1HRbmC
5RLdJmV4/MQOhjfaSeoP0qRNFUMhx5gLAjOAcYNTM6s4PljLc7naoEdVZXjB+6CQ3r37fj9C
KVJInZDIpcryQOPypsT0HpaRLKHk3PuOAF5GfStvTriy06BntrUtcy/Lufqg/wBnIOKrquly
2ME6yPFMeGjiUs4Pzc9gRwO9QS3jzXGYVYOhyWlwMj/dqXsCuV7vTZ5LoeVa3MobnlCc59wM
V2XhHw5cJpk95c2qNDGhEi/bFjaI4OGweuDjNRaZfma+jeKNt4AVRGufboe9S+I7/Uby5EEd
zLJaR8HnAU55H04rKTvoyJVJS0aK11qOpHUvJEc8kUmUjEbF2ORyQUHPAxg8jNWI7vxDBN9i
k0+50/7Y6r5skTRqpzwd5HQZz36e9aXhFPLiEscjxqw3tPv2OGORhc4JUAZJHT0qpfa9cB/I
u9QNxw8ZS5QnDZAyCcZxnIIxSsTzPsc1fWc32qaS8l+Usdpdjlj64x/MZpbbRo5VlWNJSUUM
FU5I6kknGAKvX9xGkkcjPKYV4zuyuenPr9cU6y0jVb9pL+5ivLaxx5KTo21CTxs3NwScnAql
sF7q5Y03TrSWIQXtzbrGq72fzUfAHcgdhSXUUt6iLJaxPAgOxIWyzr1DEZ445x71btvBzLp/
2uYMbFQfOOdpHdQcY6jFdF4DjsJnMd7b+TpKkyLPv3uWK4Ab5txXnsP0qWxcxyNpZz6fdpLa
QxKGVlUSqHYdjgE5H1611lhrF1qWqR291KZ4ZCpeC6nRD93a+C2BznHfGfxpPGN7ZQ31v5N9
C6HeG8uQBWO7AIPJHf8A+vWd4b+1Ra19riV1SRPLVmO3fuI5GRyfpStcVmM1qzj0y7mvfDk8
enltwlEcyPIoJIKqxwQByOM/Ws3w+iGf5I443Y7TcDDFR3O3qTWh4slMOoxte21xFcx4cb2B
UnqGxtwQfyqHSrmxitPtmqApDEw8sB/vsTnaMdM4/KqtoUjPt7DX9dnIsdPmu7lCAJSgZ0I7
bsd+tao8GXkGmSSa+HtZ2JZ45rlDI4BxwpIORxz0x35p892l/fLLp8LxtLtVnhzj+71LdAO1
VdRuNXuLq0tr5pnmgb93E8Rc5HAyuefuj1oQ0zH01p9EvDcaQ2biFiY5JFIOPQkNiszXtTvN
Xt0N80kssKhIsnOyPk7c4yeSe9Xdb1G+3NZ3AESofuLjK568jn8DWe03lWi4RhOudql8Bgfa
tImkTFblOT2pqqF5pxjZz+8+Xb2xikIyh9q0NEIpbPXFOzgcmkDA9KG6HNBYtSKQYmJA3Z4O
eaiUjHFOHAxQRIeckdv600jkZ/WlC4G7J+lBfAzgUEirlRKwlC8Y24PzZ6jipbeWVQXE0yA8
ZjYZ6n3qNmHGBTioKBg4DH+HtQAqzNuZkIGT3qORDIWKMOOuOSPwq59kgXEa7t/H8Wa1NPjs
LRmkdZyyr8zIc8HjA5qW7bhzcpS0S2DzxiOUglgPUsT64Bx9K277TYra8D3jGTjLIHLBR2yO
o9hWZbCGO8kl06GWOMjhJJhx+XX6H86kCWrB1hnYTSEEnzN3OB/nNQ3czcnuiaObTlmbfIoO
DtwpyPoAK1LS6FxaW1qrGeOHbHvZCGQdOAeq/r6VhzWK28m59zSSL2I6dMYx175zV+y1NRqC
5uZYYwoVSRvxjtj9M9qzYmjuNO8FagLKxvbfU7e8S4utuZEYAMFyCMNlgNhG0YPI461rjwgb
xo73xpeHUNMts7o7S2mM6FuhLY5UAZbJ/WqeiyXN9oJtC1xOI23xLbzuGduwBBG3g+ozk112
m+MG0q6tLTXP3E0zPF++l3iKQAAK+W4JGcHGDU8zIUmVY/Ang+11HStV0JLi+j+Z109n3RyP
tyrMH5Ude5B461U8e3+r6jpbG8iW00ezlV5FjZWdv4QFSPOFGSBkjk8mk1XxPdCC+trW3UxW
btMFtIdqlRjc21cjoc59+tdzbeLtOttQd4rTTDo7FCDbRDeB2aTgDqeuMD1qU23qX8W547c+
IL+x8PQ2sunSW1mjAxme2cxZH97IwevfNPhudR11o7jTrRzHHwyadNHGue2dwIXgDj3Ne5a3
4m0p9GD7JJ9Mv53sjG1t5ixzKxRgwBOASDgY7ZzVLUkl8K6VFb6boUV5G0qxbYIPlgU4+Ztg
P8vxqxcnY8tm8EWt3bfatVYpt2SKkQzIrvjKuy8P14wB39q8/ubqbTJLmNokgU7hCGDeZIM/
xZPBPX0r2qXU7y/ubUR6pPbQx3HmJaqF8qUjOAzvyARnAIP415vrs17LPdGayUWz8xhoywGc
dOBg/wDfOKIsleZyFvP5u9bpnmBBO1jksQO2On+FbE6C8s/skUQVF+ZEYhgD04BqhZLOpkMa
Sx7B5yM53Dgj5T0HOCKbqVjYzusbX80Jdi6yPHuRM5+X2+tVfUat1DQbK1XVbubUfMtxE+VN
tKFT6AnJP09K6mSXUr/UVHh6Zri2jwJJWhEphBXoV67eDzz/ACqvbeEhpSRLcqtzEhJBQkbm
OMMULYxg9Rjp1rr/AARfWV28sOnSxwzxgqkxP3WHshGR7E4p3FJ2eh5l4j0HUdk2qXslhyfn
EH7v0A+Q9OTXJuewLEdcFsgfSvTvi4+oQzE6qYIrmVwxit5zJ8u0AEjaONwNeYna5+Xdu9zW
kNVqaw1V2M2eYg2j5s5o+z/u2ZnQFSBt3cnPoKfhV3AZK+/FIMEEA7R3Hr7VZZAc84BOPSmP
n7uDzVmD5VJUgn+VNwDzjd9aBpkCggdKkHpgHPrTihz8ppUII6YNANgp2kLjp6U48nnpUbAk
nFKDgfMeaBDiilixBzS7Cw+STHrmkQgjnrS9DxQBI6Ks22Ji6Bscgrn29avSQTIsUr/KHztQ
Y5x3HP8AOqlqqSy/OxMYBZmABB/Ot77dDDBAmlWc6uRlzKFGGGRkMOgwRwKzYmZaNJAy718s
sc8jt/jQrkzluC2cAZxTyXF+bm+dZe+GfIJ7DHpnt/8ArqmZWd53VoASeUYYUknsB0xR0FbQ
0Lxbq0n23qSLuHyhl4IPcHvT9HKGXNzGJMkbSk20gevTB6dKlW7tNQwbiMRMiAERrvZ2C5JJ
7c1f1O+0+5uof7OtFtraGNITJKCeefmOBnv0OfrWbdiWddoOq2Fk8YEzRqibpUjUOWcD5doz
94kg8nHHINRW6X+tW85sbp5g6u5SacAsiglsr0zjPHNcNLcTWNnHA9xgTQgkAbhywYY9Onv1
qKG/lt4JoIRIWYDawYjav8XHvlaiMLXJUbHqV34yupvAKaA+m2cCZRN1vmFmUc7XQ85O3r0O
O/SuavLxbqdZ9JK6VKrYeOF5Xds/eYlyV5x0AFYc+pXepWlpBdusht1MUBwFK54AyOT6AZNb
Vna+ZpYv5olhg3+WS64ywAOPbjnB659qHoDdjb8H3moRTSWFhrF073eZ5rbkOGGAHBBA5z0B
7HjHNd6mu61p9g1rqNxLLbxoqq+0SuxJK4JwSCMd642CCKWTS47OWCaSVMkhmRYjuC87snoe
3oeK2JdZsNM1SFLi8N7JBbf8eyIXiQ5BPYDJIABOfw7zd9TJu+o128YiNo21SSGx89nERsEY
Mn8IkJxu+Xsf6cVtVuEm1Sxj1CS2aJw1su22aEbnIwe+eDjjt6VznjPxlcSRwxeEpbuxtIS8
jtESruBzuO0AgAZ6ntXf6FYX+o+GtCW+u31CSR45zqAic+QpcPnPIyBxk8DA4qltcqztdnHy
6bf6PdXFlbxvOEc5QRnAXPBLEYOVIPHrXU+HPhSbuaC5vHt13nzJ7ZgWO0/w9cA13V5dWl95
1nZbYnRlAcEA/NgNg85PXqe1c54zvPFtpJZW/hry2ZyQzwASNEqnkkYwM+vYDpRcSRJqnhux
0bzLmwR9tuRDICDuTJ6enI4B+lcA0Gn2Gparq9p5aW8Ds/kRqUPGQVDDru7jGMn8a67wTfa5
Y2+q2fijzzJfzeck91IJDIu0ApkccYzx78CvOvijq/lazLaGRJoFVGVY1HJw3ysT25HanHV2
BJN2Rx3jfVLPV/EM1/YxSwwOFjCvjccKOuKwdwHIww9utNkyzPjoTkf4VEhdXwynGK6UdKVl
YlLqxwR17GlVF7DH0qFgzSA9BmpR8rZpjIiTGvygnNNEzK2cAVOygnIJFMPC9zQAkThicAc0
4H5QccmoAMyU5t4K4JIz3oG0TEHHbNRyZDkHHHoc/rQZGX7o+Yd6T5n5PWgQitt60vmHtinN
GwyG4YdqjOQelA7F9ysb45Ye1SG6G5GQBRGOOPvE+tUPNZSepJoEvtg+9TYXK1uWPNhcfvPv
D1qKNcH5GYevNQkPJIdqjnmpIm8wr1ABw3+IosOxpWsj+VKkbkpGPMcDkKOmT6c/zq0bBDaS
vJPGh2I0cPmBjICWzgk9tp6Z5qsJZrJnWzkYQHBLMMbsg8YPB5z27VIshuLiN7pnmbJZQzE5
5LEY7DLE/jUSRDNqwiS4hM0582UfKSxyygcAc1VjQveztZwyOmza5LgbwSAVAPXp+lQ3V39q
i3KSJm6KeUHPAGee3WksUubS5to1O2N+WYYYjPPTnFSQ7mppMN4b3/iUoLL7JtZrvLK/P8I5
xk8/jnkDitnwzHfw3Gp6fqE0HlTFEkN0zhtpIVSABg53AfQ9qvW8sM90lpDH5d1MvCxnb5pH
cjrnB7YqJ4ZbBLhZLC7EiE5DzFCc7umfp39aydS+hm5X0Ivsz6BfNEsySWsLBldCSCPUn7xU
Vt6hNpOqWxktJGWWeONZp3GxQobPysTn0ByO/FLo96sg3XERuIrdWEltcy/MPl5Azk5x347V
LpfjLQ7TR7lNGOoWTXLxrMLoCUKvQhSMc8DqAevtSJNrwdbLp1vctBcGC0Vd0rKgIIHXJJG4
c9/WtTV/F+lXV3/YsurtZw7PMdUBCv8AKOCV7deF5rkl8Q2MVrdwySxMrxMmJ5eJCwORz1OD
+taHgnwl4c8T6Isz208bxKuLhpJDIvyhgCSoUkNzjB4I9jUqPccFfcdoviKKS/DRWUWmp1tb
m/lcpcPngK3Iz0OM9+o61rza5c6rcPAmoW+Iikc6QybkLkDgHjdk9Og7c4yeU1bw1JofieXR
7Np72wvYIHeMyM4SROu4LweRuBOOG+uU13wx4laC2gsDaadYhhLM0s6gBlOVJKjoP/11rYcl
fRHX6lJY6ZHNZ6nNcR2kqrlkkBJbOF4xxg9cdjXz54juIJ9ZuWgyI95C5x0HA6e1er/HJL+y
t9KjvXtgbiNnZoXLrng9cA9T39frXjDwbcO3JPGfWrhDW7HCLi9SMgYGDgDmqoYI5Lnn17VM
44J54qdrcvbuVjJC/eZecZ6VqjZMqtuEgO75MciknkySyLhM8D0pYxhcM3zDsacxUAZHWqKI
95YfLQiuScgkUkRALAZ4/Wn5DHd09h0oAiMez5t3J6Z6U9JNyEng05/nUAnoMCocEEqvT3oA
Utgrg9fWpFKseOV7jpz9aiiBDHNM3EPkUAS7zyMnnrSbiOAKa4Lcg0qg4FBSQEktuY0+MiVu
XXpgDvUO/PUVYtpC5ESqSBzx1pMciWW3YxMVHy45I6irNtazFAltEz3DcLt559an02KaZZBn
Y3TDDAAz3rSvGhsrdoBGpnmTDHoqis3PWxk5GV9gub5pp5F2wRMY2kyAMlienU8k9KaH3SRQ
q7RrHlMoAWx9PStOOe4ukaSYs1vbw7FY4HTvjGSfes3bK26S3V2ZxnfglSPSk2JvqSRtJGhD
pECcfP0J+ta1vqb2iMgMTI4G8sONo5xnt355qpp1tLeWU86bfLhjLEnuRzgfkaLKNroqJYgv
XLOwwBipumTudho+q2EEDXSP5e4EwxOzMxJJznjI/Su20fV4by3EaEOcbpZJAMM4Ge5IA4+l
eIi4Fpd7JhwuCGUAlh7dug9a7fwd4tjluobCS0tpI2BaZ3hBAUY+XOM98fU1jOm1qiJU2ldH
okekaJqNq2FljjmLiXezHcQecKMZ6dT26etNuPD1vbQTWnh+W0sryWFciWIJ8uTtPG7uD255
qSzuLi51i1g03y4bZ7nZNJNC0i+UAxC7gRzwoHOee9N+16VD4l1X7LGJvPlCO4YxnCgDAJJ4
BBOPfNKOiIXdmH4X8KaNqlktpdX39oXFpLIr26AxbXLHcQRhyCFBGe2PpXdXGnQ6DYW1hYyz
QxMx2RgGbb0wF6EdAMngZ615b8JjZJ4/1W7S+UiASpC0zAGYFyTJngfdU5z616P4j8bS3F1b
aF4Xv7J9TuwVjufPQojhkY5zldxG4AH1FW4t7D5bysbWo6BqOoBpWvLuLC8xq6NGpHqmfb1/
KsPw1qCw+J4NHvfsVy3zkyxOuxHHT7vGTzww7HrTPEHgGCTTNR1DVTdXmuzwfamjR/LSVlG5
0QLnaSc9zyfSq2g+H9P1XwBHqei/2jpcltO1wsl2f3iThWXLEgB1+Y8jH3jwDmm9i5QSWhwX
7Q/iD+0PFcNsoUpax+Xwo6k5OT3ry3e3lqm8si/dB7Z5P61Nq6zSz77hnaQs293O7c27BOao
lpEBxtauiCSRrGKsh6sQ5jbnFSs42lWbCHjAPWqiSb7kk4GaWdGbuMdsVTHZE8yBY0VMZUkg
4wTx0quJOo6kdaseXvCqGG71Y4FV1CbyQenBz3oQx8RWTP0qORCjYHpmptwU45/CnEt3APvQ
BXUEjmlZgTjpUuf9kUwhcjcuaYEZc8L2NNAwDU91DsZSg+TAPPXPf8KgBoKVhAdgx1pVbP3e
KAQ1KBjpQULIFQ8DIrY0NbW3XzrtgSf4axn+/VuytopZf3iBsrzzUT2FJXOlZtOkjZ7SeQO0
YkCOmApLAbWPuM/TAqhqF5DKd7Rs0z4IjBG0KOO/OaxE/dEtHkEHA57VoIN9qsrcyYI3d+tZ
W1MbWY6e/wA2vkhDtz8yk5AHpke9dT4cvBfW6xkyNGny5bAGfQADH5VysGBGrYUnDfeAPY+t
dHbqItHxH8oWIkY7cVNR2RM9i9cQPZi/gsSjWgO+cqwaQBlz0wOlc/Jd2ap+7L9MjODkf980
62JbUSD0nvvKkH95Nv3T7cVk667PqlwSQM3A4UbR949AOAPahIaib/h60t7q8MzRRqo6+aAy
Z9SpwMCpVkEetQfZQLu1jnWOS8SARoWOG2nb2GM/nXPaj91V7GRQfeutiuJU0wQowWPzASAo
GTtOCT3/ABpO4NuJ113fr9qkvdPit44IVLrGSYyccnaedvoB09apNo66mLm70+Yn7UVAijuR
G0YON2SVx0IPbOeorI05Fu9M1kXHziKyZkBPAPrTLEta+FL77O7oPsRfAY43MQrH8RxUW2MO
hl+NdIh0jxANJsLWWN4olRl3mR5GZck+mMEdOK9C+GXw80vV9PuJvEUjxXEADRwxTEmME53O
OmTkALz93Nec+DCwj+0h5BOSUMgcg7RgAV2Vle3AlaISkRhWwAAMcj/Pvx6Crqy5Ua3s7HsX
gvSJ9D08yy6lLew3Jj8mN2keO2HOQock5IOe2egxmuS+LvjloPDdxaWV2y3Mz7d0aZUr3APb
uatW2p3r+A9LVrh8TLcwydtyKSFH4CvJ/iZEsVnZsm4EZAyxOPlHrSjLmdibtux55K8jOfNJ
L5PXtSbSQB370+U5bJ6mmHoa6Ubob5KoeRnNCNuk2+gzQtRy/wCu/Cq3GTyYOVYAg9qrtFtA
Ck496kX7opW+4aLACAbcMeRzRyw4qKmZO/qaYEznyly1NRxIvzHH4UyX7tIv+rND0VwLEnmK
23JIHUEYxVdyQ3SrU80jXDKzEj3qGXr+FCGiMADoaXI9aipaC0f/2Q==</binary>
 <binary id="pic97.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic98.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic99.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic100.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic101.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic102.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
</FictionBook>
