Уровни соответствия сенсоров критерию Лютера-Айвса (Luther-Ives)

[cementary]

Вообще, это конечно жесть с переводом:
Впрочем, на эту тему я с Шадриным уже спорил (на другом примере) - считая его перевод некорректным.

Думаю это не перевод вовсе. Это какая-то комбинация из написанного у Ханта и статьи Брилла:

In the years that followed Luther's article, the principle he described evolved to a more precise form: In order for a trichromatic camera to match the same colors as the human observer, the spectral sensitivity functions of that camera must be linear combinations (and together must comprise a nonsingular linear transformation) of the human-observer color-matching functions.

 

[mihas]

Это из той самой оперы.

Ну я вынужден повториться: Это очень простая задача записать в ячейки эксель свою мысль! Есть надежда дождаться файла или будут только общие разговоры?
CMF 28 камер предоставлены.

 

[mihas]

спектральные функции чувствительности этой камеры должны быть линейными комбинациями

Ну хотя бы во множественном числе и то хорошо, я не вижу за этой фразой необходимости перемножать кривые друг на друга или на матрицу. Хотя то, что критерий не подкреплен формулой, делает возможным такие дискуссии - понимай как хочешь!-)

 

[cementary]

Хотя то, что критерий не подкреплен формулой, делает возможным такие дискуссии - понимай как хочешь!-)

Почему не подкреплён? Если вы хотите вникнуть в кучу формул и разобраться в критерии Лютера стоит прочесть оригинал с комментариями Брилла.
Также стоит почитать Хорна (стр 7 (141))
И Мартинеза

По моему лучшее определение критерия лютера дано у Крисса:
The Luther Criteria states that if the spectral sensitivities of a digital camera (film) are a linear combination of the CIE color matching functions, then the camera will record color the way the CIE standard observer would “see” the color.

Ну и про матрицы у него тоже есть:
There are severalways to test the Luther Criteria. One is to do a linear regression (least square fit) between the three camera spectral sensitivities and the x-y-z CIE color matching functions. This will result in a matrix that in the least square sense will transform the camera spectral sensitivities to the best fit x-y-z color matching functions.

 

[mihas]

Спасибо за полезные ссылки, обязательно все посмотрю и поразбираюсь.

 

[atutubalin]

Думаю это не перевод вовсе. Это какая-то комбинация из написанного у Ханта и статьи Брилла

Цитата на русском взята из файла The-Reproduction-of-Colour_RUS.pdf (взятого, в свою очередь, с сайта Шадрина, давно).

Цитата на английском: "Hunt - The Reproduction of Colour (Imaging Science and Technology) - 2004.pdf" ISBN 0-470-02425-9

Первый из файлов позиционировался автором как перевод (без приставки "художественный" или "адаптированный")

UPD: сайт shadrin.rudtp.ru судя по всему утрачен (можно вебархив попробовать), на текущем - переводов не видать.

 

[cementary]

@atutubalin, а я и не спорю. Сам проверил перед тем как писать.
Просто "перевод" очень напомнил статью Брилла, на которую Шадрин ссылался на курсе своём

 

[cementary]

сайт shadrin.rudtp.ru судя по всему утрачен (можно вебархив попробовать), на текущем - переводов не видать.

Давно уже. Ссылки он дает на лекциях

 

[atutubalin]

Лине́йная комбина́ция — выражение, построенное на множестве элементов путём умножения каждого элемента на коэффициенты с последующим сложением результатов (например, линейной комбинацией x и y будет выражение вида ax + by, где a и b — коэффициенты
Собственно это именно то, что я и вычисляю.

Ну насколько я вас понял, вы вычисляете линейную комбинацию из одного элемента. Ну там "синий из S" и так далее.

Матричных уравнений в статье не встретил.

Матрицу 3x3 образуют три тройки коэффициентов. Каждая тройка - это коэффициенты при L,M,S используемые для перехода в R (следующая тройка в G, третья - в B).

Впрочем, вам там ниже примерно то же самое и говорят, хотя слова и другие.

 

[atutubalin]

Давно уже. Ссылки он дает на лекциях

Ну на рутрекере есть оригиналы, и Хант и Файрчайлд (лично клал! проверил сейчас - на месте), а читать переводы не понимая, где там перевод, где пересказ, а где - фантазии, в любом случае не стоит.

 

[cementary]

@atutubalin, оригиналы есть на wiley online library

 

[atutubalin]

Ну да, но не все имеют туда открытый доступ

 

[cementary]

Ну да, но не все имеют туда открытый доступ

Там есть doi. Большего не надо

 

[cementary]

а читать переводы не понимая, где там перевод, где пересказ, а где - фантазии, в любом случае не стоит.

Согласен. В свое время не осилил перевод Шадрина. Потом прошел курс у него, но читал уже оригиналы

 

[atutubalin]

Там есть doi. Большего не надо

О, я вспомнил что у Sci-hub есть еще веб-интерфейс (бот не находил по doi).

Точно, большего и не надо.

Качаю издание 13-го года Color Appearance Models про запас.

 

[mihas]

Матрицу 3x3 образуют три тройки коэффициентов. Каждая тройка - это коэффициенты при L,M,S используемые для перехода в R (следующая тройка в G, третья - в B).

Хорошо. Переход откуда в R,G и B? Имеется ввиду матрица трансформации из XYZ в RGB? Пока не понятно.
Я смотрю регрессионный анализ и метод наименьших квадратов, которые в том числе можно использовать для проверки критерия Лютера, пока не сообразил, как все это увязать на матрицу 3x3.

 

[atutubalin]

Хорошо. Переход откуда в R,G и B?

Так из LMS же.

 

[mihas]

По моему лучшее определение критерия лютера дано у Крисса:
The Luther Criteria states that if the spectral sensitivities of a digital camera (film) are a linear combination of the CIE color matching functions, then the camera will record color the way the CIE standard observer would “see” the color.

Да мне тоже понравилось это определение.

Ну и про матрицы у него тоже есть:
There are severalways to test the Luther Criteria. One is to do a linear regression (least square fit) between the three camera spectral sensitivities and the x-y-z CIE color matching functions. This will result in a matrix that in the least square sense will transform the camera spectral sensitivities to the best fit x-y-z color matching functions.

Тут пока не совсем понимаю как сделать: матрица, которая в наименьшем квадратичном значении преобразует спектральную чувствительность камеры к наилучшим сочетаниям x-y-z CMF. Что за наилучшие сочерания пока не понял - их всего два - двухградусный и 10-градусный наблюдатели.

 

[mihas]

Так из LMS же.

Не понятно, зачем мне здесь еще отклики колбочек и их трансформация в RGB? Уже за меня CMF или color-matching function человека посчитали а для камер измерили - они все уже есть в этом файле, зачем возвращаться назад к колбочкам? Не понимаю зачем LMS в данном контексте.
Иными словами вы говорите про этот график

а я про этот

 

[mihas]

@atutubalin, xyz - это уже rgb глаза. В том же формате все мои спектральные кривые камер, вот к примеру:

Я даже не знаю на вскидку, как перевести их в модель откликов колбочек LMS, и главное - а зачем?