为什么投影机需要强调色准?

 
发表在 综合交流大区 2018-9-8 02:36
何为「准确」的色彩?
我们又如何以「准确」的方式来量化色彩?
讨论这个话题前,我们先来谈谈为什么量化色彩对于摄影师、设计师、影像专业人员,以及纺织服装行业从业人员等等如此重要。
当我们试图描述一种色彩,最常见的做法就是将某种色彩和具体对象连结起来。

例如,当我们说起「红色」,人们通常用「苹果」来描述「红色」。但我们究竟在谈论什么样的苹果?我们心中所想的是同一种苹果吗?
看看图1,在不同品种的苹果中,至少有七种不同的「红色」色调,更别提最后一个了,它甚至不是红色的。

图1: 不同品种的苹果

因此,当我们使用对象来描述色彩时,会存在差异。我们需要找到一种可靠的方法,来减少沟通中的差异。

色彩空间
人类倾向于使用「数字」进行准确的测量,好比我们使用数字来描述长度、重量等等。这样当颜色A和颜色B具有相同的数值,我们可以说它们的颜色是相同的。
早在1913年,CIE——国际照明委员会(Commission Internationale de l´Eclairage,法语名称简写为CIE),定义了XYZ三基色系统,用来量化人类可以感知的颜色。

XYZ值是通过将以下三个属性相乘构成的:光源的光谱功率分布、目标对象的反射率,以及用于描述人类视觉系统特性的标准观察者函数。

图2: 计算XYZ值的公式

结果是,当颜色A与颜色B具有相同XYZ值时,可以说颜色A和颜色B看起来一样。
使用数值定义色彩的另一个好处是,我们可以用坐标系统轻松地表示色彩。这形成了一个色彩空间(色域)。

我们使用色彩空间(色域)来共同定义显示于荧幕上的、由打印机生成的,或者是由相机捕获到的色彩范围。常用的色彩空间,主要有RGB、CMYK、HSV、CIE XYZ、CIELAB。

图3: CIE 1931 xy色度图   图4: CIE 1976 uv色度图

图3显示了1931 CIE xy色度图,它代表人类可以感知的所有颜色。然而,这张图并未真实反映人类视觉系统的敏感性。
以蓝色和绿色为例,人类对蓝色非常敏感,但是对绿色不太敏感:多一点的红色我们认为是紫色,而一点点的绿色我们认为是青色。
这种现象并未体现在图3,即CIE 1931 xy色度图中。因此,在1976年,UV色度图被提上台面,用于反映人类视觉系统的感觉。
现在,我们已经定义了一个以数字形式来描述色彩的系统。

接下来的问题是,我们如何测量颜色?
我们可以用尺子来测量长度,用秤来测量体重,而当我们测量色彩时,我们需要首先测量光线。测量光线不像使用尺子或体重秤那么容易,但是有一些仪器可以帮助你。例如,我们可以使用分光辐射度计来测量光线的光谱功率分布。

但是,这些仪器体积庞大、价格昂贵,携带不方便。因此,有人开发出一种更简单的称为「比色计」的设备。比色计通过一组XYZ滤光片测量光线,因此速度比光谱辐射计快,但精度较低。

(*XYZ滤光片: 光学滤光片,以每个波长的透射率来模拟XYZ值的光学特性。)
如前所述,当我们有一组相同数字的XYZ值时,我们可以说这些颜色看起来是一样的。但有些时候XYZ值不一样,然而看起来还是很相似的。
例如,当我们在明亮的房间里看到明亮的光线,而在昏暗的房间里看到明亮的光线时,测量到的XYZ值不一样,虽然光强度可能不同,但我们仍然感觉到相同的光线色彩,以适应我们的视觉系统。

另一种情况是比较不同媒体的色彩。例如一个来自显示器,一个来自印刷的纸张。我们需要另一个度量来量化这种自适应现象。
L*a*b*色彩空间(如图5所示)随后被提出,用于实现「标准化」目的。它将一个场景或媒体(如纸张)中最亮的水平定义为100,然后比照最亮光线将所有其它颜色规范化。因此,现在我们可以比较来自不同媒体、不同强度或色彩的光线了。

图5: L*a*b*色彩空间

色彩感知的差异性
当我们看两个相似但略有不同的颜色,我们会想知道这些颜色有多接近吗?如果不用数字来表示,我们可以说「很接近」,但究竟有多么接近?「接近」的定义又是什么?毕竟颜色的感觉因人而异。

人和人之间存在细微的生物差异,因此我们感知色彩和识别颜色的方式也会有所不同,于是确定对象的颜色也变得主观起来。
比如,以下面为例,有些人可能会把它的颜色称为蓝色,有些人可能会说它是绿色的,甚至还有人可能说它是青色的。针对一个对象的色彩,想要提供十分准确的描述,对普通人来说其实是相当困难的。


而我们平时讲的「真色彩」(true color),是基于现实世界原始图像的准确色彩表现。
使用XYZ色彩空间或L*a*b*色彩空间,我们可以量化色彩之间的差异。通过计算特定色彩空间中两种颜色之间的距离(通常使用L*a*b*色彩空间),可以获得差值。这个差异值被称为「色差」。我们通常使用delta E *来标识「色彩差异」。

色差公式最简单的版本称为delta E* 76 ( delta E*ab),而在纺织和印染行业则使用更复杂的公式,它在1994年被宣布,因此也称之为delta E * 94。
在公元2000年,研究人员开发了一个更新版本的色差公式,以真实反映人类视觉系统的感知。它被称为delta E * 2000(delta E*00)。
而由于大量研究工作使得计算值与人类感知之间的相关性更高,因此delta E*00现已成为国际标准,推荐在所有科学研究工作中使用。

正如我们在上面公式中看到的那样,需要两组L*a*b*数值。如果我们需要判断特定颜色的准确性,则需要一组测量的L*a*b*值和一组定义的L*a*b*值。我们可以使用前面提到的工具来获得测量值,但我们如何获得「定义值」或「标准值」呢?

定义值」或「标准值」可从标准图表获得(见图6)。这些颜色图表为图表中的所有颜色定义了L*a*b*值,并且每个图表都非常仔细地生成以满足公差。因此,这些图表可用作参考,因为这些值不会改变。

图6-1: X-rite标准型色卡
图6-2: X-rite数码SG校色卡

为了判断色彩的准确性,经常使用delta E*00。delta E * 00 <1.00意味着专家在比较两种颜色时没有可察觉的差异。delta E * 00 <3.00意味着对典型的人来说察觉不到显著差异。 (这里的专家包括色彩科学专业人士、经验丰富的摄影师、设计师或影像专业人士等)

总之,我们已经掌握了如何使用数字来定义颜色及其背后的原因。我们还明确了每个色彩空间之间的差异,如XYZ和L*a*b*。最后,我们学习了测量颜色的方法,以及如何定义色彩差异。使用delta E*00值,我们可以判断颜色是否准确。
关于色彩


在人眼视网膜中,有两种类型的细胞负责对于色彩的感知:一种是杆体细胞(rod),一种是椎体细胞(cone)。
其中,对色彩分外敏感的椎体细胞,能够在强光下发挥显著功能,产生明视觉,它们以三种形态存在,对于不同波长的外界光线存在不同的吸收曲线。
而杆体细胞对于光的强度非常敏感。在人眼中,杆体细胞让我们能够在昏暗甚至黑暗的环境下分辨物体,产生暗视觉。

然而,由于杆体细胞对光的敏感性大大优于椎体细胞,因此我们在弱光环境下感知物体色彩的能力反而变差了。


关于光线
感知色彩需要光线。当光线照射物体时,有些被吸收,有些被反射。
人眼之所以能够看到色彩,是由于光波的反射,而人眼所能感知的波长,属于电磁波谱中的可见光部分。
从短波长到长波长,色彩范围由紫色开始,接着是蓝色、绿色、黄色、橙色,最后是红色。
为什么投影机需要强调色准?
而我们平时讲的“真色彩”(true color),是基于现实世界原始图像的准确色彩表现。



上一篇:看着看着就模糊了?警惕投影“热失焦”
下一篇:高清视频传输方案-HDCVI技术解析
16 个回复
正序浏览
最后断谢    大神级投影控 发表于 2018-09-28
感恩无私的分享的好人
推荐 2018-9-28 20:50 回复 收起回复
最后断谢    大神级投影控 发表于 2018-09-28
真是难得给力投影知识。
推荐 2018-9-28 20:50 回复 收起回复
江伟民    大神级投影控 发表于 2018-10-14
支持投影网发展!
2018-10-14 10:49 回复 收起回复
girl0008    骨灰级投影控 发表于 2018-10-05
分析得不错!
2018-10-5 18:29 回复 收起回复
ommngs    发烧级投影控 发表于 2018-10-05
激光投影和LED投影不知道哪种更好
2018-10-5 17:34 回复 收起回复
uelngao    发烧级投影控 发表于 2018-09-28
占坑编辑ing
2018-9-28 16:48 回复 收起回复
今日投影    发烧级投影控 发表于 2018-09-28
路过 帮顶 嘿嘿
2018-9-28 16:43 回复 收起回复
毛裤不穿    发烧级投影控 发表于 2018-09-25
智能投影还是还是很方便的
2018-9-25 06:42 回复 收起回复
wpwywj    发烧级投影控 发表于 2018-09-24
投影仪论坛就这里比较好了
2018-9-24 00:32 回复 收起回复
werwtwoito    发烧级投影控 发表于 2018-09-13
刚入手投影仪的玩家前来报到
2018-9-13 17:56 回复 收起回复
12下一页

快速回复

您需要登录后才可以回帖 登录

相关帖子

缘分-天空 VIP达人组
活跃会员 论坛元老 百贴达成 应用达人 关注新浪微博 关注微信号 千贴达成 发烧友
  • 1494主题
  • 3498帖子
  • 21945积分
当贝投影
16快速回复