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

Тема в разделе «Колориметрия и наука об изображениях», создана пользователем mihas, 7 май 2018.

  1. На эту тему есть статьи у James A. Worthey, Lighting & Color Research - Jim Worthey's Home Page
    В частности, http://www.jimworthey.com/CameraDesignLUM_CIC14.pdf
    Здесь дополнительные иллюстрации к статье Further Examples of Camera Design Using LUM

    Основная идея - ортонормированное пространство, которое позволяет сравнивать кривые спектральной чувствительности сенсоров. С помощью ортонормирования решается проблема линейной комбинации кривых спектральной чувствительности при сравнении сенсоров.

    В этом ортонормированном пространстве производится интерполяция кривых спектральной чувствительности целевого пространства кривыми спектральной чувствительности исследуемого сенсора.

    Насколько я понял, этот метод используется для наглядной визуализации. Не уверен, что из такой визуализации можно получить качественные или количественные метрики, имеющие понятный рядовому пользователю практический смысл.

    Если основная идея темы - оценить качество цветопередачи сенсора, то почему бы просто не посчитать CRI или аналогичный индекс? В случае с излучающим источником света индекс CRI применяется к спектру излучения источника, а в случае с сенсором CRI можно посчитать для спектра эталонного источника, пропущенного через спектральную характеристику матрицы.

    Для этой операции удобно использовать "matrix R", которая используется во многих статьях James A. Worthey. В том числе и в статье по ссылке, на первой странице в разделе "Projector Matrix". Идея в том, что методом наименьших квадратов в матричной форме из исходного спектра L на основании спектральной характеристики сенсора получается соответствующий fundamental metamer L*. Если два метаметра L* и K* равны, то для сенсора, исходные спектры L и K равнозначны и дадут на выходе одинаковый отклик.
     
    • Одобряю Одобряю x 2
  2. Ну считайте в xyz, тогда полученная матрица - это будет профиль камеры (из сенсорного RGB в XYZ)

    Основная проблема то остается: допустим, невязки есть (а они всегда есть), как оценить результат то? По паре десятков патчей CC24, как нам советует стандарт ISO не помню номер?
     
  3. 17321
     
  4. Спасибо за статьи! Идея с CRI или аналогичным индексом мне кажется в первом приближении здравой идеей. Если ее не забракуют коллеги убедительно - можно попробовать, спасибо, хоть прикинуть порядок цифр. Для такого расчета максимум образцов спектров берется 100 в IES TM-30-15, в CRI и CQS еще меньше - 15, тем не менее качество света описывается весьма точно. Сам по себе CRI даже колориметрию не использует, но он и менее надежен, зато IES и CQS - вполне себе оперируют и LCh и CIECAM02. @atutubalin, Алексей - что думаете про такую идею?
     
  5. Мое мнение за 6 лет не изменилось:
    - построить профиль (а матрица XYZ - RGB - это, по сути оно и есть), считая невязки по минимизации dE (среднего, максимального, медианного)
    - а потом оценить результат по самому же dE (среднему, максимальному, медианному)
    это все никак не отвечает на исходный поставленный вопрос (напоминаю: "степень соответствия критерию Л-А").

    Потому что при другом наборе цветовых плашек/осветителей мы, возможно, получим другое ранжирование. А если зададимся целью решить обратную задачу - так подобрать плашки, чтобы получить любое заранее заданное ранжирование - то мы и эту задачу решим (если все сравниваемые камеры не соответствуют обсуждаемому критерию), во всяком случае понятно как ее решать.

    Другой вопрос, что получать заранее заданное ранжирование проще узкоспектральными цветами (для каждой камеры, не отвечающей строгому критерию Л-А мы можем подобрать такие линейчатые спектры, которые глаз отличает, а камера нет, ну или наоборот).

    Отличие от обычного построения профилей (по реальным замерам реальной камерой реальных образцов с реальным осветителем) - только в том, что вы тут, при помощи спектров всего вышеперечисленного, это дело моделируете, реально ничего не снимая (что убережет от многих проблем, вроде бликов и неравномерности освещения).

    При этом, несомненно, сама по себе задача измерения чего-то, хоть по CRI, хоть по ISO 17321 - не бессмысленна. Но надо понимать ограничения получаемых результатов (и их отношение к исходно поставленной задаче "степень соответствия критерию Л-А", вкратце: никакого отношения).

    PS1: Вместо dE можно взять какую-то другую подобную метрику, не суть, смысл не меняется.
    PS2: (а если задуматься о реальном количестве красок, используемых для печати стандартных мишеней - то все еще грустнее)
     
    • Одобряю Одобряю x 2
  6. А, да, идея считать все возможные цвета она конечно лучше (хотя вычислительно - кажется нереальной), но кардинально картину не меняет.

    Проблема в том, что считать надо все возможные спектры, коих бесконечно много
     
  7. Поразмыслив, пришел к выводу, что непосредственное использование спектральной характеристики матрицы для этого преобразования малоинформативно, так как не будет учитывать то, насколько хорошо матрица различает цвета. Вместо этого лучше применить описываемый в статье метод интерполяции спектральной чувствительности эталонного наблюдателя через спектральную чувствительность исследуемой матрицы. И посчитать индекс CRI используя результат интерполяции.

    При этом в методику расчета надо ввести нормировку, которая обеспечит "CRI = 100%" при подстановке в качестве исследуемой матрицы спектральной характеристики эталонного наблюдателя.

    ЗЫ

    У матрицы есть еще один важный параметр - уровень шума. Для каждой конкретной точки цветового пространства он получается из собственного шума детекторов сенсора прошедшего через преобразование цвета. И для двух матриц с эквивалентным цветовым охватом, получающимся один из другого через линейную комбинацию спектральной чувствительности матрицы, уровни итогового шума в конкретной точке цветового пространства могут очень сильно отличаться. В указанной ранее статье эта ситуация рассматривается подробно.
     
    • Одобряю Одобряю x 2
  8. А разве спектральная характеристика не есть то самое "насколько хорошо различает цвета"?
     
  9. Здесь, проблема в том, что интерполируется один образец эталонного белого источника излучения. Например, если одноканальная матрица идеально проинтерполирует спектр источника излучения, то это еще не повод давать высокую оценку индексу цветопередачи, так как матрица одноканальная и не различает цвета.
     
  10. Кстати, в классической формулировке про Л-А "....или линейной комбинацией этих кривых" пропущено слово "независимой": если у нас есть три канала, спектральная характеристика каждого является "линейной комбинацией этих кривых", но каналы - одинаковы, то критерий формально соблюдается а на самом деле - нет.

    Что, в свою очередь, должно привести нас к мысли, что подсчет "CRI" - это не совсем (совсем не) ответ на исходный вопрос про критерий Л-А (что, собственно и неудивительно, CRI же отвечает на другой вопрос: оставляя тот же сенсор /глаз/, но используя данный осветитель - что будет с цветоразличением у того самого сенсора)
     
    • Одобряю Одобряю x 2
  11. Не владея математикой, приветствую этот топик всеми конечностями. И хочу высказать несколько пунктов:
    1. Rgb будет зависеть от ББ, в ЗСЧ выставляется автоматически, в камере нет. Для практической фотографии важно получить хотя бы такой профиль или замерить индекс л-а, который дает приемлемое соответствие для разных температур непрерывного спектра. То есть матрицу для синего дня и оранжевого заката. В моем опыте реальный D50 не дает времени адаптации, позволяющей белый спектрально по отражению материал оценивать, как белый. Желтоватый. Для повседневной фотографии бб 6200-6400 дает наилучший результат по колористике как из камеры, так и при проявке с ручной матрицей, построенной на глаз в Dng profile editor по нескольким снимкам под реальным солнечным светом разного баланса мишеней с 36 цветными патчами и нейтральной спектрально осью.
    2. Скинтон живой и светлый скинтон на колорчекероподобных некитайских мишеньках и аква (левый верхний на кч24) -очень важны с точки зрения субъективной точности оценки л-а для камеры. В скинтоне кч24 и живом есть нужный и сложный для камеры (в плане выдачи нужного rgb камерой) гемоглобиновый провал около 580 нм, а аква практически смотрится для человека одинаково при любом солнечном освещении в силу уникальности пика на 500 нм, который лучше всего характеризует соотношение стимула синих и зеленых колбочек независимо от баланса облаков/солнца.
    3. Объективы по спектральной характеристике сами по себе режут и красный, и глубокий синий, есть желто-зеленый едва заметный оттенок на нейтральном, но заметный режущий на синих и глубоких красных цветах/спектрах. Тоже надо думать, как учитывать это.
     
    #71 dih, 28 июн 2018
    Последнее редактирование: 28 июн 2018