Два часто встречающихся вопроса от фотографов: «У меня на компьютере правильно настроено управление цветом; почему цвет в формате JPEG, созданном вне камеры, и, скажем, в Lightroom отличается (замените его любимым сторонним конвертером)?» и «Почему конкретный цвет на фотографии отличается от реального цвета?». В этой статье мы рассмотрим, почему цвета изображений по-разному воспроизводятся на ЖК-экранах и мониторах камер, а также шаги, которые можно предпринять для достижения более точных цветов.
Хотя эти два вопроса кажутся разными, у них все же есть много общего. Это та часть, где нам необходимо учитывать этапы, необходимые для перехода от захваченных данных к цвету, а также ограничения цветовых моделей и средств вывода (в основном монитора и печати), когда дело доходит до цветопередачи.
Цели этой статьи двояки: первая - продемонстрировать, что файлы JPEG, созданные вне камеры, включая предварительный просмотр в камере, не могут быть неявно, без проверки, использованы для оценки цвета (как мы уже знаете, гистограмма в камере тоже вводит в заблуждение). Во-вторых, нужно показать, что нет необходимости специально настраивать рекомендованный производителем камеры конвертер для соответствия внешнему JPEG.
Начнем с примера.
Недавно я получил электронное письмо от фотографа, задавшего, по сути, тот же вопрос, который мы цитировали вначале: почему цвет в формате JPEG, снятом вне камеры, не похож на цвет исходного объекта съемки? выстрелил? Фотограф снимал голубых цапель и колибри, оценивая кадры по превью, и был несколько растерян: камера показывала сильно искаженную синеву неба и птиц. Можно сказать, что ЖК-дисплей и электронный видоискатель камеры «откалиброваны» по неизвестной спецификации, поэтому эта «калибровка» и условия просмотра могут быть причиной проблем с цветопередачей. Однако цвет на мониторе компьютера тоже выглядел неправильно. Естественно, фотограф решил копнуть глубже и сфотографировать что-то синее, чтобы проверить точность цвета. Объектом испытаний был кусок цветного стекла, и (барабанная дробь, пожалуйста) изображения в формате JPEG, выходящие за пределы камеры, выглядели не только на дисплее камеры, но и (как и ожидалось при рассмотрении снимков птиц и неба) на мониторе компьютера. ну.
Вот внекамерный JPEG (камера была настроена на sRGB, и фотограф сказал мне, что установка Adobe RGB не имеет особого значения). Областью интереса была стеклянная панель посередине, которая выглядит голубоватой.
Фотограф сказал, что оно было окрашено в более глубокий синий цвет. Очевидно, я запросил подробности и получил необработанный файл. Я просмотрел метаданные (EXIF/Makernotes) и исключил проблемы с настройками камеры - все они были стандартными. Открыв необработанный файл в Adobe CameraRaw с балансом белого «как в кадре», я получил гораздо более приемлемый синий цвет, и фотограф подтвердил, что он выглядит намного ближе к реальному, возможно, ему не хватает глубины синего цвета, как будто он это немного другая палитра. Так что это не проблема с балансом белого. Более того, преобразование по умолчанию в ACR доказало, что цвет может отображаться лучше, чем в формате JPEG, созданном вне камеры, даже с помощью стороннего конвертера.
Снимок был сделан на SONY a6500, поэтому моим естественным желанием было порекомендовать фотографу использовать конвертер, рекомендованный SONY, которым оказался Capture One (Phase One).
Когда вы читаете это, следует помнить одну вещь: это никоим образом не является атакой на какой-либо конкретный продукт. Вы можете проверить сами и выяснить, возникает ли этот эффект с вашей камерой и предпочитаемым конвертером RAW. Причина, по которой мы используем это в качестве примера, заключается в том, что оно случайно упало нам на колени. Тем не менее, мы, конечно, не будем возражать, если SONY и Phase One исправят эту проблему.
Вернемся к нашему изображению. А вот и самое неприятное.
Первое, что я вижу при открытии необработанного файла в Capture One, - это синяя стеклянная панель, покрытая наложением «передержка». Это достаточно легко исправить: измените кривую в Capture One с «обычной имитации пленки» на линейную, и индикация передержки исчезнет. Затем я перемещаю ползунок экспозиции на +0,66 EV: передержка не срабатывает (требуется 0,75 EV, чтобы появились слабые пятна наложения передержки). Вот результат; по цвету он заметно отличается от того, что у нас есть во встроенном JPEG, несмотря на то, что баланс белого был оставлен на «Как снято», но это все равно неправильно, имеет сдвиг цвета в фиолетовый:
Давайте посмотрим на интересующую область поближе:
Итак, давайте повторим два пункта, которые мы высказали в начале:
- Во-первых, не только гистограмма JPEG вводит в заблуждение, но и предварительный просмотр цвета JPEG может оказаться не очень полезным, будь то в камере или на мониторе компьютера - проверьте, как обстоят дела с вашей камерой;
- Во-вторых, по какой-то причине Capture One отображает вещи иначе, чем SONY, несмотря на то, что это «рекомендуемый» и бесплатный вариант для пользователей SONY. На самом деле не просто по-другому, но и неправильно с некоторыми оттенками.
Первое отступление
Когда мы говорим «рендеринг по-другому», мы имеем в виду не только очевидные вещи, такие как разные цветовые профили (преобразования цвета; icc, dcp или какие-то другие), используемые в разных конвертерах, и/или разный контраст (тон) кривые; не (незначительные) различия в повышении резкости и/или шумоподавлении: мы также имеем в виду то, как применяется баланс белого.
Почему-то часто забывают, что методы расчета и применения баланса белого также различаются в разных конвертерах, что приводит к различиям в цветопередаче.
Во многих случаях мы видим, что обсуждение баланса белого связано с цветовой температурой и значениями оттенков. Однако баланс белого не измеряется как цветовая температура и оттенок - он только сообщается таким образом. Этот отчет является приблизительным, и существует несколько способов получить такой отчет на основе данных измерения баланса белого. Если вы сравните показания цветовой температуры и оттенка из одного и того же необработанного файла в разных конвертерах, скорее всего, вы обнаружите, что показания различаются. Это связано с тем, что методы расчета цветовой температуры (собственно, коррелированной цветовой температуры, CCT) и оттенка различаются, и не существует точного или стандартного способа расчета этих параметров на основе первичных данных, записанных в камере (по сути, эти первичные данные представляют собой соотношения красный к зеленому и синий к зеленому для нейтральной области сцены или для всей сцены в усреднении, см. метод «Серый мир» и его варианты).
Рассмотрите Canon EOS 5D Mark II. Для разных образцов камер предустановка цветовой температуры Flash в данных EXIF немодифицированных файлов RAW варьируется от 6089 К до 6129 К. При проверке цветовой температуры для ряда моделей камер Canon цветовая температура для предустановки Flash варьируется от 6089 К Canon EOS 5D Mark II до 7030 K на Canon EOS 60D. Для Canon EOS M3 оно достигает 8652 К. Между тем, конвертеры Adobe имеют 5500 К в качестве предустановки Flash для любой камеры. Если копнуть глубже, вариации оттенков тоже впечатляют.
Довольно часто показания цветовой температуры и оттенка различаются в разных конвертерах, когда вы устанавливаете в конверторах баланс белого методом «нажатия на серый».
Некоторые преобразователи рассчитывают баланс белого на основе цветовой температуры и оттенка, рассчитанных с использованием различных методов; некоторые (например, Adobe) пересчитывают матрицы преобразования цвета на основе цветовой температуры и оттенка; в то время как некоторые применяют коэффициенты баланса белого (те коэффициенты, о которых мы упоминали выше). Очевидно, что нейтральные цвета будут выглядеть почти одинаково, но общий цвет меняется в зависимости от используемого метода и матриц преобразования цвета, которые конвертер имеет для камеры.
Конечно, довольно странно, что Capture One в режиме по умолчанию показывает передержку. Если открыть необработанный файл в RawDigger или FastRawViewer, станет ясно, что необработанный файл даже близко не передержан; это легко на 1 1/3 EV ниже точки насыщения [максимальное значение на снимке - 6316 (красный прямоугольник на левой гистограмме), тогда как камера может дойти до 16116: log2(16116/6316)=1,35]. Если компенсация экспозиции увеличена до 1,5 EV, обрезаются только 194 пикселя в зеленых каналах (красный прямоугольник в столбце «OE+Corr» на панели «Статистика экспозиции»), как показывает статистика в FastRawViewer.
Итак, Capture One показывает «передержку» без уважительной причины, эффективно сокращая динамический диапазон более чем на 1 ступень от светлых участков в режиме имитации пленки по умолчанию и примерно на 1/3 EV в линейном режиме.
Теперь я полностью зацепился и загрузил с Imaging Resource сцену, снятую той же моделью SONY a6500, но, конечно, использовался другой образец камеры. Давайте посмотрим на встроенный Capture One по сравнению с Capture One по умолчанию, оба sRGB, сначала встроенный:
А теперь перейдем к версии Capture One со «всеми настройками по умолчанию»:
Я совершенно ошеломлен: сравнивая друг с другом, легко увидеть различия не только в желтом, красном, темно-синем и пурпурном цветах; но и разный уровень «плоскостности» цвета; например, сравните цветовой контраст и количество цветовых деталей на нитях:
Для рисунка 10 мы не предлагаем выбирать лучшее или самое четкое изображение; просто указываю на то, насколько разные исполнения. Посмотрите, например, на коробку с карандашами. SONY JPEG - очень холодный желтый, почти зеленоватый, как Pantone 611 C, а Capture One - теплый желтый, слегка красноватый, как Pantone 117C. Красные полоски на этикетке «Fiddler’s» бутылки: JPEG - близко к Pantone 180C, исполнение Capture One - близко к Pantone 7418C. Темно-фиолетовый кусок (восемь справа): JPEG - Pantone 161C, исполнение Capture One - Pantone 269C. Еще один участок на коробке с мелками, полоска, которая должна быть зеленой: в JPEG она приглушенно-зеленая, а Capture One отрисовала ее в более чистую и насыщенную разновидность.
Наконец, я взял сцену из DPReview, пропустил ее через PatchTool и получил следующий отчет о цветовых различиях для встроенного JPEG и версии Capture One (я использовал метрику dE94, потому что считаю, что здесь слишком много различий). разница для dE00 применима):
У нас остался вопрос: почему цвет такой разный и такой неправильный?
Как получается, что разные конвертеры отображают один и тот же цвет по-разному и неправильно?
Настоящая проблема - это комбинация:
- Необходимость замены цветов, выходящих за пределы гаммы
- Перцепционная неравномерность цветовой модели CIE, неравномерность, которая особенно выражена, когда речь идет о сине-фиолетовых цветовых регионах
- Сенсорная метамерия отличается от метамерии человека-наблюдателя (подробнее об этом позже).
Из-за этой неравномерности угол оттенка не является постоянным, и приходится заменять цвет, выходящий за пределы гаммы, менее насыщенным цветом того же оттенка (нам нужно уменьшить насыщенность, чтобы вписаться в гамму) приводит к разрыву оттенка.«Синий-фиолетовый» и «фиолетовый-синий» - довольно распространенные проблемы, вызванные именно неточностями восприятия этой цветовой модели. Еще один поворот оттенка вызывает эффект «красного, ставшего оранжевым» (пример мы предложили в начале этой статьи). С определенными цветами (часто называемыми «цветами памяти») проблема действительно бросается в глаза. Проблема также приводит к ощутимому изменению цвета при любых изменениях яркости.
Одна из вещей, которую мы привыкли ожидать от управления цветом, - это последовательный и стабильный цвет. То есть, если управление цветом настроено правильно, мы ожидаем, что цвет будет одинаковым на разных мониторах и принтерах, за вычетом ограничений цветовой гаммы этих устройств вывода.
Управление цветом обеспечивает единообразие цвета, сопоставляя номера цветов в одном цветовом пространстве с номерами цветов в другом цветовом пространстве, принимая корректирующие меры, когда исходное цветовое пространство и целевое цветовое пространство имеют разные гаммы (те меры зависят от колориметрического намерения, заявленного для преобразования, и от конкретной реализации этого намерения). Короче говоря, управление цветом руководствуется строгим и довольно однозначным набором правил.
Почему мы не получаем такой же постоянства и стабильности цвета при конвертировании RAW, даже если с максимальной осторожностью применяем правильный баланс белого?
Еще одно отступление
Если вы внимательно читали, вы можете спросить, почему мы не ограничиваем это согласованностью кросс-конвертеров. Ответ таков: цветовая модель, используемая в конвертере, в целом может быть очень хорошей, но не очень подходящей для каких-то конкретных условий съемки или определенных цветов. Хуже того, некоторые типы светильников, такие как ртутные лампы, используемые для уличного освещения, некоторые люминесцентные лампы, некоторые «белые» светодиоды, имеют настолько сильные недостатки светового спектра, что о постоянстве цвета не может быть и речи. Как ни странно, некоторые не очень хорошие цветовые модели ведут себя лучше при работе с некачественным освещением.
И пока мы обсуждаем последовательность, есть еще одна проблема. Вопрос «почему мои последовательные снимки спортивных состязаний в помещении имеют разный цвет/яркость» также входит в число повторяющихся. Причина этого не связана с обработкой RAW и одинаково затрагивает как RAW, так и JPEG: некоторые источники света мерцают. То есть при одинаковых настройках баланса белого и экспозиции, установленных в камере, результат зависит от того, какую часть светового цикла вы снимаете. Например, обычные люминесцентные лампы имеют тенденцию мерцать каждый полупериод основной частоты питания. Из-за этого мерцания можно безопасно снимать с выдержкой=X/(2 частота сетевого питания), где X равно 1, 2, 3, n, поскольку таким образом фиксируются полные циклы выдержки; если это сеть 60 Гц, безопасные скорости составляют 1/120, 1/60, 1/40, если она есть на вашей камере, 1/30,, а для 50 Гц это 1/100, 1/50, Вы можете проверьте свет на мерцание, установив в камере фиксированный баланс белого, например, флуоресцентную, и снимая с разной выдержкой, скажем, 1/200 и 1/30. Если цвет меняется между кадрами, это мерцание. Конечно, почти то же самое справедливо и для съемки экранов мониторов и различных ЖК-дисплеев. Если частота обновления составляет 60 Гц, для получения стабильных результатов попробуйте снимать с выдержкой 2 X/60; опять же, X - это 1, 2, 3. Некоторые современные камеры помогают уменьшить эту проблему, синхронизируя начало экспозиции со световым циклом. Однако для источников света с негладким спектром, который меняется в течение цикла, это не является полным решением; выдержку по-прежнему необходимо устанавливать в соответствии с частотой мерцания.
Когда мы пытаемся применить знакомую логику управления цветом к цифровым камерам, нам нужно понимать, что управление цветом, несколько тавтологично, управляет цветами; и его нельзя применить непосредственно к числам RAW - изначально в необработанных данных изображения нет цвета. Необработанные данные изображения - это просто набор измерений освещенности сцены. Эти измерения (за исключением, на данный момент, датчиков Foveon) проводятся с помощью цветных фильтров (матрица цветных фильтров, CFA), но обычная внутрикамерная фильтрация (включая датчики Foveon) не приводит к чему-то, что можно было бы однозначно сопоставить с эталонное цветовое пространство, следовательно, такие измерения не представляют собой цвет. Но опять же, управление цветом имеет дело с цветом, и чтобы управление цветом заработало, нам нужно сначала преобразовать измерения, содержащиеся в необработанных данных изображения, в цвет.
Еще одно отступление
Фильтрации, которые приводят к цветовым пространствам, которые можно сопоставить с эталонными цветовыми пространствами, существуют, но в настоящее время они работают достаточно хорошо только с гладкими, непрерывными, без пиков спектрами, то есть со многими источниками света и большим количеством искусственных цветов. пигменты вызовут крайние метамерные ошибки. Ко всему прочему, у таких фильтров очень низкий коэффициент пропускания, что требует такого увеличения экспозиции, которое неприемлемо для камер общего назначения. Однако CFA - не единственный возможный метод фильтрации, и у трехцветной фильтрации есть альтернативы.
Так в чём проблема? Почему мы не можем просто преобразовать числа необработанных данных в цвет? Что ж, можем, но это не однозначное преобразование. Эта неоднозначность является одной из основных причин различий в цвете на выходе.
Почему это двусмысленно? Потому что нам нужно уместить измерения, сделанные камерой, в цветовой охват какого-то «обычного» цветового пространства: пространства подключения профиля, рабочего цветового пространства или выходного цветового пространства. Здесь нам нужна небольшая алхимия; мы выполняем трансмутацию между двумя разными физическими сущностями. Чтобы лучше понять проблему, нам нужно совершить небольшой экскурс в некоторые концепции науки о цвете.
Термином «цветовая гамма» часто злоупотребляют; во многих случаях мы слышим болтовню, обсуждающую «гамму камеры» и тому подобное. Давайте попробуем развеять это заблуждение, поскольку оно важно для рассматриваемой темы.
Цветовой охват определяется как весь диапазон цветов, доступных на выходе, будь то телевизор, проектор, монитор, принтер, рабочее цветовое пространство. Другими словами, цветовая гамма относится к рабочим цветовым пространствам и устройствам, которые отображают цвета для вывода. Цифровые камеры, однако, являются устройствами ввода. Они просто измеряют свет, и понятие цветовой гаммы не имеет отношения к таким измерениям: гамма означает некоторый ограниченный диапазон, подмножество чего-то, но датчик каким-то образом реагирует на все видимые цвета, присутствующие в сцене. Кроме того, датчики способны реагировать на цвет при очень низких уровнях освещенности, когда наша способность различать цвета снижается или даже отсутствует. Более того: диапазон длин волн, который регистрирует датчик, шире видимого спектра и не ограничен диаграммой цветности цветового пространства CIE; поэтому УФ- и ИК-съемка возможна даже с помощью немодифицированной камеры. Как видите, термин «цветовой охват» не применим к RAW. Лишь диапазон относительной светлоты цветов накладывает ограничения на реакцию сенсора, а тут совсем другое дело - динамический диапазон.
Таким образом, у датчика нет цветовой гаммы, и не существует единого, стандартного или даже предпочтительного набора правил, определяющих, как мы сопоставляем большие числа с меньшими, необработанными числами данных с числами цветов, ничего подобного тому, что мы имеем в управлении цветом. Здесь нужно проявлять творческий подход, идя на компромиссы, чтобы в большинстве случаев добиться приятного, ожидаемого и приятного цвета.
- Хорошо, а что произойдет, если мы настроим камеру на sRGB или Adobe RGB? У них есть палитра!
- Ну, с необработанными данными ничего не происходит, только тег, указывающий предпочтительный рендеринг, изменяется в метаданных, а файлы JPEG вне камеры, в том числе встроенные в предварительные просмотры RAW JPEG, и внешние файлы JPEG обрабатываются соответствующим образом.. В каком бы цветовом пространстве вы ни установили свою камеру, это затрагивает только данные JPEG и, следовательно, гистограмму в камере. Вот кривая: к файлам псевдо-raw, например некоторым небольшим вариантам RAW (sRAW), которые на самом деле являются не RAW, а JPEG, применяется баланс белого.
Цвет - это ощущение, то есть цвет просто не существует вне нашего восприятия, поэтому нам необходимо сопоставить измерения с ощущениями. Другими словами, нам нужен мост между композициями длин волн (вместе с их интенсивностью), которые регистрирует наш глаз, и цветами, которые мы воспринимаем. Такой мост или отображение называется функцией сопоставления цветов, CMF; или наблюдатель. Он пытается имитировать то, как мы, люди, обрабатываем информацию, которую наши глаза собирают со сцены. Другими словами, наблюдатели моделируют типичное человеческое восприятие, основываясь на экспериментальных данных.
И здесь возникает еще один источник двусмысленности: функции спектрального отклика (SRF) датчиков, которые мы имеем в наших камерах, не соответствуют типичному человеческому восприятию.
Из рисунка 12 совершенно очевидно, что не существует простого преобразования, которое могло бы преобразовать выходной сигнал RGB камеры в то, что мы воспринимаем. Более того, приведенный выше график основан на данных практически при максимально возможной температуре (белый цвет со слабой текстурой близок к 92% от максимума). При уменьшении экспозиции (скажем, синий участок в ColorChecker примерно на 4 стопа темнее белого) задача восстановления оттенка темного насыщенного синего становится более проблематичной, поскольку красная кривая сильно сглаживается и небольшие изменения в Реакция красного цвета теперь сравнима с шумом - но нам нужно знать, что такое красный цвет, чтобы определить необходимый оттенок синего. Теперь предположим, что встроенный в камеру экспонометр, встроенная гистограмма и/или «мигания» (ошибочно) вводят вас в недоэкспонирование сцены с помощью остановки; и в реальной жизни наверняка есть более темные синие оттенки, чем это синее пятно на ColorChecker. Вот почему цвет становится нестабильным, и именно так он зависит от экспозиции.
Эта разница между SRF и LMS приводит к так называемой метамерной ошибке: комбинации длины волны/интенсивности, которые кажутся человеку одинаковыми (то есть мы распознаем их как имеющие один и тот же цвет), камера записывает как разные и отдельные, с разными необработанными числами. Особенно это касается цветов по обе стороны шкалы светлоты: темных и светлых цветов; а также с ненасыщенными, близкими к нейтральным пастельными тонами. Бывает и обратное; цвета, которые записаны одинаково в необработанных данных, выглядят по-разному для человека. Метамерную ошибку невозможно исправить никакими математическими методами, поскольку спектральная информация, характеризующая сцену, отсутствует на этапе, когда мы имеем дело с raw. Это делает невозможным точную и однозначную цветопередачу.
Еще один
Из этого следует, что вместо того, чтобы говорить о каких-то смутных недостатках «цветопередачи сенсора», мы можем оперировать метамерной погрешностью, сравнивая сенсоры по этому заданному параметру. Кстати, эту характеристику можно рассчитать независимо от каких-либо сырых преобразователей, как характеристику камеры как таковой; но его также можно использовать для оценки отображений, созданных преобразователями необработанных данных. Однако измерение метамерной ошибки путем стрельбы по мишеням является ограниченным методом. Цитируя стандарт ISO 17321-1:2012, метод, основанный на стрельбе по некоторым мишеням (стандарт относится к нему как к методу B), «может обеспечить точные характеризационные данные только в той степени, в которой спектральные характеристики цели соответствуют характеристикам места происшествия или оригинал для фотографирования», то есть он больше всего подходит для студийного воспроизведения.
Повторяем: из того, что датчики не имеют гамм и их функции спектрального отклика отличаются от того, что мы имеем в качестве механизма восприятия, сразу следует следующее: необработанные данные необходимо интерпретировать так, чтобы они соответствовали выходному или рабочему цветовому пространству (sRGB)., Adobe RGB, профиль принтера) и необходимо применить некоторое приблизительное преобразование между функциями спектрального отклика датчика и человеком-наблюдателем.
Существует несколько способов выполнить такое приблизительное преобразование, в зависимости от задействованных ограничений и допущений. Некоторые из этих способов лучше других. Кстати, здесь нужно дать определение «лучшему». Когда дело доходит до «оптимального воспроизведения», это может быть «соответствие внешнего вида», «колориметрическое соответствие» или что-то среднее между ними. То есть «лучше» - это довольно субъективно, это вопрос интерпретации и зачастую это эстетический вызов со стороны производителя камеры или конвертера RAW, особенно если кто-то использует внекамерный или внекамерный режим по умолчанию. -конвертер цвета. На самом деле это то же самое, что и с фильмом; точная цветопередача никогда не была целью большинства популярных эмульсий, но приятный цвет был.
Ранее мы упоминали, что существуют две основные причины различий в цветопередаче. Мы обсудили неоднозначность, а теперь давайте перейдем ко второй - процедуре и качеству измерений, которые используются для расчета преобразований цвета для преобразования необработанных данных в цветовые данные.
Представьте, что вы снимаете одну из тех цветных мишеней, которые мы используем для профилирования, например ColorChecker. Какой свет вы собираетесь использовать для съёмки? Кажется логичным использовать источник света, соответствующий тому, на котором будет основан будущий профиль. Однако стандартные цветовые пространства основаны на синтетических источниках света, в основном D50 и D65 (за исключением двух: CIE RGB, основанного на синтетическом источнике света E, и NTSC, основанного на источнике света C, который вряд ли можно использовать для студийного освещения - нужно фильтр, состоящий из 2 растворов на водной основе для его изготовления). Непосредственно получить данные камеры для осветителей D-серии довольно проблематично просто потому, что они являются синтетическими осветителями, и очень сложно, если вообще возможно, добиться достаточно точного соответствия студийного освещения, например, спектру D65.
Чтобы компенсировать несоответствие между фактическим и синтетическим источником освещения в студии, программное обеспечение для профилирования должно прибегнуть к одному из приблизительных преобразований студийного освещения в стандартные источники света. Точность такого преобразования очень важна, а само преобразование часто основано не только на точности, но и на качестве восприятия. Преобразования работают в довольно узких диапазонах; не ждите, что вы выстрелите по мишени при свете лампы накаливания и получите хороший профиль на основе D65. Это, конечно, не единственная проблема, ответственная за цветовые различия при получении исходных данных для расчета преобразований цвета. Другие проблемы связаны с настройкой света и камеры, а также с выбором целей и точностью файлов эталонных целей.
Это ни в коем случае не означает, что использование ColorChecker не приводит к полезным результатам. В конце этой статьи мы приводим пример его полезности. Еще одно (но незначительное по сравнению с двумя выше) соображение заключается в том, что наука о цвете несовершенна, особенно когда речь идет об описании человеческого восприятия цвета (помните тех наблюдателей, о которых мы упоминали ранее?). Некоторые производители используют более современные/более надежные модели человеческого восприятия, в то время как другие могут придерживаться более старых моделей и/или использовать менее точные методы расчетов.
Подводя итог, интерпретации различаются в зависимости от понимания производителем «приятного» цвета, ограничений скорости обработки, качества данных, которые использовались для расчета необходимых преобразований цвета, типа преобразований (они могут быть все, начиная от простой линейной матрицы и заканчивая сложными 3D-функциями), способ расчета и применения баланса белого и даже соображения шума (матричные преобразования обычно более плавные по сравнению с преобразованиями, использующими сложные справочные таблицы). Все эти факторы вместе образуют то, что неофициально называют «цветовой моделью». Поскольку цветовые модели различаются, цвет на выходе может сильно различаться в разных конвертерах, включая встроенный в камеру конвертер, который создает файлы JPEG вне камеры. Кстати, как видите, не всегда встроенный в камеру конвертер дает наиболее приятный и точный цвет.
И таким образом мы чувствуем, что доказали оба утверждения, сделанные в самом начале этой статьи:
- Внекамерные файлы JPEG, включая предварительный просмотр в камере, не могут быть неявно, без какой-либо проверки, использованы для оценки цвета (как мы уже знаем, гистограмма в камере тоже вводит в заблуждение);
- Не обязательно, чтобы конвертер, рекомендованный производителем камеры, был специально настроен для соответствия внешнему формату JPEG.
Итак, мы определенно знаем, что мы чувствуем по этому поводу, но что мы можем с этим поделать?
Что мы можем сделать, чтобы наш конвертер RAW отображал цвета, близкие к цветам, которые мы видели?
Пользовательский профиль камеры может помочь в решении таких проблем. Мы рассчитали профиль камеры для SONY a6500 на основе данных RAW, извлеченных с помощью RawDigger из сцены DPReview Studio, и использовали этот профиль с нашим предпочтительным конвертером RAW, чтобы открыть исходный ARW. Вот так у нас получилась правая часть на рисунке ниже:
Вот отчет о точности профиля:
Глядя на отчет о точности профиля на рисунке 14, можно заметить, что, хотя точность довольно хорошая, красный цвет обычно воспроизводится с меньшей ошибкой по сравнению с синим, и что более темные нейтральные участки E4 и D4 демонстрируют большую ошибку, чем другие. Основная причина неравномерности воспроизведения нейтральных цветов заключалась в том, что я был вынужден использовать общую ссылку ColorChecker, поскольку DPReview не предлагает ссылку на цель, по которой они снимают. Профилирование предлагает приближение, наилучшее соответствие, и вполне возможно, что патчи E4 и D4 для цели, которую они используют, довольно существенно отклоняются от общего эталона. Веб-сайт BabelColor предлагает очень хорошее сравнение вариантов мишеней.
Дисбаланс между ошибкой красного цвета и ошибкой синего цвета можно объяснить двумя факторами, главным образом, первым из которых является использование общего эталона, о котором мы только что упомянули, а вторым - метамерия чувствительности, которую мы обсуждали ранее в статье.
Есть также некоторые второстепенные факторы, на которые следует обратить внимание. Трудно составить хороший профиль, если не измерено спектральное распределение мощности студийного освещения; блики и блики могут значительно снизить качество профиля, как и неравномерность освещения, будь то просто интенсивность или разный спектральный состав источников света по бокам цели. Однако режим плоского поля в RawDigger может помочь устранить неравномерность освещения. См. главу «Как компенсировать неравномерное целевое освещение» в нашей статье «Получение данных об устройстве для цветового профилирования». Вы можете использовать файлы CGATS, сгенерированные RawDigger, с бесплатными ArgyllCMS, MakeInputICC, нашим бесплатным графическим интерфейсом поверх ArgyllCMS (версия для Windows, версия для OS X) или basICColor Input 5 (включает 14-дневную полнофункциональную пробную версию).
Как мы видим, ColorChecker определенно полезен при создании профилей камеры. Цвет становится более стабильным и предсказуемым, а общий цвет улучшается. Даже если точные целевые измерения и измерения освещенности неизвестны, ColorChecker по-прежнему позволяет создать надежный профиль камеры, учитывая большинство искажений цвета и обеспечивая лучшую цветопередачу. Конечно, вы можете использовать ColorChecker SG или другие специальные мишени для камеры, но из-за их полуглянцевой природы вам может быть сложнее снимать их. Итак, прежде чем перейти на следующий уровень, используя более продвинутые мишени, сначала продумайте, как будет выглядеть ваша съемочная установка, чтобы в ней было как можно меньше бликов, используйте спектрофотометр для измерения мишени ColorChecker и студийного освещения - это часто оказывается более выгодным с точки зрения качество цветового профиля, чем переход к использованию сложной цели.
Я хотел бы поблагодарить Тома Хогана и Эндрю «Digital Dog» Родни за их вклад.