關於數位相機色域的計算,變因較多,因此會比顯示設備和輸出設備的色域還要複雜.
色域的計算通常都以CIE在1931的CIEXYZ座標系統來表示,又或者採用CIE在1976提出的CIELab會更為適當.
以顯示設備來說,一組RGB都可以找到相對映的一組XYZ,反過來也是,是一對一的對應,因此可以達到多大的色域範圍,是可以找到一個很明確的答案.
而輸出設備,譬如說印表機,色域的計算也比顯示器稍微複雜一點.
雖然說任何一組RGB(或CMYK)所對應的墨水輸出量也會是唯一,但是非自發光體的顏色,也會受到照明光源影響,光源也會影響印表機的色域表現,採用D50或者D65的照明體,印表機的色域也會不同,所以描述印表機色域的時候,照明光源同時也要指定.
至於數位相機色域的計算,就更為複雜了.
有人認為,Raw檔所記錄的都是亮度資訊,不具有色彩資訊,所以認為數位相機並沒有所謂的色彩空間以及色域.會有如此說法的人,我只能說對於人眼視覺系統的色彩構成原理太沒有sense.人眼視網膜上具有兩種種類的細胞:桿狀細胞(負責辨視明暗)、錐狀細胞(負責辨視色彩與明暗).
==================================================================
桿狀細胞只有在相當暗的狀況下才會作動,而且無法分辨顏色,所以在室內關燈的狀況下,幾乎無法分辨物體表面的顏色.至於錐狀細胞,又可分為三種類,分別是L/M/S的錐狀細胞,對於人眼可見光的長/中/短波長部份,其實於數位相機的R/G/B濾色鏡的原理是類似的,畢竟數位相機是基於人眼的感色原理發展出來的.
也因此,LMS錐狀細胞也只是對於亮度的強弱做出反應,再送出訊號給大腦處理.色彩的產生不只是存在物理上的光譜能量的強弱,也與桿狀細胞對於光譜能量強弱的反應及大腦對於桿狀細胞的色彩訊號的處理有關.
真正的色彩只存在人的大腦之中,這就好比數位相機色彩的呈現,要經過Raw轉換軟體(或者數位相機內部的DSP運算),對於感光元件RGB訊號的處理之後才具有色彩資訊,因此色彩只存在Raw影像經過處理之後,才真正有意義.
==================================================================
今天我看到一篇文章,title是"Camera Color Gamut:Spray-Painting the Invisible
Definition",討論的就是數位相機的色域計算.
色域相機的計算較為複雜,需要考慮較多因素.以顯示設備來說最單純,只要了解RGB與XYZ之間的關係,要找到色域範圍並不難,列印設備則比較複雜一些,除了了解RGB(或CMYK)的數值與輸出的墨水之間的關係,也要把觀測光源也一並考慮進去.
過去對於數位相機的色域計算,秉持的概念是
"the largest set of scene colors that produce unique outputs":數位相機對於不同光線刺激所對應的RGB輸出最大組合
至於數位相機色域的計算,該篇文章提出有三個環節要考慮:
1.數位相機所接受到的光線刺激(光譜能量分佈)的組合
2.數位相機對於光線刺激與RGB之間的對應關係
3.數位相機產生的RGB與CIEXYZ座標之間的關係
第一個環節指的就是,需要明確定義拍攝時的光源以及拍攝的色塊的組合,沒有明確指明的狀況下,就算是同一台數位相機計算的結果,色域也改變.
第二個環節與感光元件本身的R/G/B濾鏡的光譜光反應特性有關.如果固定為同一台數位相機,這個部份是不會改變的.
第三個環節是數位相機輸出的RGB與人眼的XYZ之間的對應關係,這兩者的關係是多對多的,而且會隨著光源改變.不同的XYZ有可能對應到同一個RGB,不同的RGB也有可能對應到同一個XYZ.
==================================================================
綜合以上,想要計算數位相機的色域,至少有兩者變因需要固定:
1.採用的照明光源
2.計算色域採用的色塊組合
第一個變因固定相對簡單,但是第二個變因則沒有這麼簡單.
第二個變因通常指的就是計算色域時的採用的導具,譬如說ColorChecker/ColorChecker SG/ColorChecker DC等等.
但是就算ColorCheckerDC的色彩相當豐富,用做計算數位相機的色域則意義不大,一來色塊的數量還是太少,而且每個色塊之間的差異過大,根本沒辦法了解兩個色塊之間,數位相機有沒有產生對應的"unique outputs".而且色域計算也會被導具本身的色域範圍所侷限,換句話說,所計算出來的色域大小,是導具本身的色域大小,而不是數位相機本身的色域大小.
==================================================================
雖然數位相機色域的計算如此複雜,如果單純考慮數位相機本身,有一點可以確定的是,數位相機的色域是相當大的(指的是三個環節中的第二個環節),實務上的使用,也不需要對於數位相機的色域範圍有很明確的了解.真正影響色域較大的,是DSP或者Raw轉換軟體內部的轉換方式(也就是三個環節中的第三個環節),感光元件乘載的資訊有可能包含了廣大的色域資訊,但是轉換之後,有可能使這些資訊流失,原本的廣色域資訊就不見了.
