- Сообщения
- 4 860
- Реакции
- 2 882
Когда-то давно поднимался вопрос расчета уровня соответствия спектральных характеристик или CMF сенсоров фотокамер критерию Лютера-Айвса (встречается так же как Maxwell-Ives criterion и Luther condition). Ответа на вопросы, как посчитать соответствие, и имеет ли оное градации, или только значения true и false, тогда получено не было.
Суть критерия оценки такова, что спектральные характеристики сенсоров могут быть равны CMF человеческого глаза или могут быть равны при линейном коэффициенте умножения кривой спектральной чувствительности сенсора (т.н. "линейная комбинация").
Собственно исходя из этого я и посчитал уровни соответствия этой самой линейной комбинации - чем нелинейней коэффициент умножения - тем хуже сенсор. Представим графически: три кривых, из которых розовая - спектральная чувствительность человеческого глаза в синей области, зеленоватая кривая - идеальный синий сенсор (коэффициент умножения для всех длин волн одинаковый) и синеватая кривая - очень плохой сенсор (коэффициенты умножения для разных длин волн максимально разнятся). То есть розовая кривая может быть получена умножением зеленоватой кривой на единый линейный коэффициент на всех длинах волн, а синеватую кривую загнать в розовую невозможно с помощью линейного коэффициента умножения.
В процессе расчета встал вопрос о нормировке, сделал ее в процентах, где максимальное значение 100% приравнено к функции стандартного двухградусного наблюдателя CIE. С наихудшим результатом вопрос отсался открытым. Поначалу я планировал, что виртуальный линейный сенсор будет наихудшим, однако среди реальных сенсоров камер оказались результаты еще хуже. Таким образом, когда будет больше информации о разных камерах (пока мне известно 27 облученных монохроматором сенсора) - возможно нормировка худшего результата будет уточнена, сейчас она приравнена приблизительно к 10-12 процентам для трех самых худших RGB-сенсоров из мне известных.
Работает функция Luther-Ives в спектральном калькуляторе:
Данные о спектральных характеристиках сенсоров оформлены в стандартный CGATS текстовый файл и могут быть легко дополнены новыми данными (поделитесь, если у вас есть такие данные).
По результату выходит следующая картина: огромный разрыв между самыми лучшими сенсорами и CMF стандартного наблюдателя CIE (1931). То есть 60% уровень соответствия критерию - можно сказать рекорд:
P.S. Если спектральный калькулятор долго грузится - это не вина хостинга и сайта. Усилиями цензуры связность интернета нарушена в топорной борьбе с Телеграм, отсылки страниц к гугловским сервисам перевода, аналитики и рекламы могут теперь сильно тормозить у некоторых провайдеров.
Суть критерия оценки такова, что спектральные характеристики сенсоров могут быть равны CMF человеческого глаза или могут быть равны при линейном коэффициенте умножения кривой спектральной чувствительности сенсора (т.н. "линейная комбинация").
Собственно исходя из этого я и посчитал уровни соответствия этой самой линейной комбинации - чем нелинейней коэффициент умножения - тем хуже сенсор. Представим графически: три кривых, из которых розовая - спектральная чувствительность человеческого глаза в синей области, зеленоватая кривая - идеальный синий сенсор (коэффициент умножения для всех длин волн одинаковый) и синеватая кривая - очень плохой сенсор (коэффициенты умножения для разных длин волн максимально разнятся). То есть розовая кривая может быть получена умножением зеленоватой кривой на единый линейный коэффициент на всех длинах волн, а синеватую кривую загнать в розовую невозможно с помощью линейного коэффициента умножения.
В процессе расчета встал вопрос о нормировке, сделал ее в процентах, где максимальное значение 100% приравнено к функции стандартного двухградусного наблюдателя CIE. С наихудшим результатом вопрос отсался открытым. Поначалу я планировал, что виртуальный линейный сенсор будет наихудшим, однако среди реальных сенсоров камер оказались результаты еще хуже. Таким образом, когда будет больше информации о разных камерах (пока мне известно 27 облученных монохроматором сенсора) - возможно нормировка худшего результата будет уточнена, сейчас она приравнена приблизительно к 10-12 процентам для трех самых худших RGB-сенсоров из мне известных.
Работает функция Luther-Ives в спектральном калькуляторе:
Данные о спектральных характеристиках сенсоров оформлены в стандартный CGATS текстовый файл и могут быть легко дополнены новыми данными (поделитесь, если у вас есть такие данные).
По результату выходит следующая картина: огромный разрыв между самыми лучшими сенсорами и CMF стандартного наблюдателя CIE (1931). То есть 60% уровень соответствия критерию - можно сказать рекорд:
Код:
Уровни соответствия критерию Лютера-Айвса,
вычисленные по спектральным характеристикам СMF сенсора.
Результат представлен в процентах соответствия критерию
отдельно по каждому сенсору:
id name r g b
0 Canon1D_Mark_III 20 18 49
1 Canon5D_Mark_II 16 43 42
2 Canon20D 33 35 35
3 Canon40D 14 40 35
4 Canon50D 30 37 38
5 Canon60D 20 37 41
6 Canon300D 42 30 50
7 Canon500D 30 46 38
8 Canon600D 22 41 38
9 Hasselblad 36 23 38
10 Nikon3dx 47 25 44
11 NikonD3 51 25 42
12 NikonD40 32 13 60
13 NikonD50 31 11 62
14 NikonD80 47 27 53
15 NikonD90 50 26 42
16 NikonD200 51 30 54
17 NikonD300s 55 32 45
18 NikonD700 49 30 43
19 NikonD5100 46 38 29
20 NokiaN900 11 63 38
21 Olympus_EPL2 26 38 18
22 PentaxK5 51 43 45
23 PentaxQ 47 59 39
24 Phase_One 62 29 39
25 PointGreyGrasshopper 33 50 43
26 PointGreyGrasshopper2 25 22 12
27 Sony_Nex5N 49 36 48
28 LinearSensor 47 31 32
29 ObserverCIE2 100 100 100
Вычисления произведены спектральным калькулятором
на сайте: https://cielab.xyz/spectralcalc.php
Дата: "7/5/2018" Время: 22:25:13
Данные по CMF сенсоров предоставлены:
https://cielab.xyz/spectralcalc/CMF_AllknownCameras_400_720_10.txtP.S. Если спектральный калькулятор долго грузится - это не вина хостинга и сайта. Усилиями цензуры связность интернета нарушена в топорной борьбе с Телеграм, отсылки страниц к гугловским сервисам перевода, аналитики и рекламы могут теперь сильно тормозить у некоторых провайдеров.
