Цветовой баланс

В левой половине показано фото, сделанное цифровым фотоаппаратом. В правой половине показано фото, скорректированное таким образом, чтобы серая поверхность была нейтральной в том же свете.

В фотографии и обработки изображений , цветовой баланс является глобальная регулировка интенсивности цветов (обычно красного, зеленого и синего основных цветов ). Важной целью этой настройки является правильная визуализация определенных цветов, особенно нейтральных. Следовательно, общий метод иногда называют балансом серого , нейтральным балансом или балансом белого . Цветовой баланс изменяет общую смесь цветов в изображении и используется для цветокоррекции . Обобщенные версии цветового баланса используются для исправления цветов, отличных от нейтральных, или для преднамеренного изменения их для достижения эффекта.

Данные изображения, полученные датчиками - пленочными или электронными датчиками изображения - должны быть преобразованы из полученных значений в новые значения, подходящие для воспроизведения или отображения цвета. Некоторые аспекты процесса получения и отображения делают такую ​​цветокоррекцию необходимой, в том числе то, что датчики сбора данных не соответствуют датчикам в человеческом глазу, что необходимо учитывать свойства среды отображения и что окружающие условия просмотра при обнаружении отличаются от условий просмотра дисплея.

Операции цветового баланса в популярных приложениях для редактирования изображений обычно работают непосредственно со значениями пикселей красного, зеленого и синего каналов ^{[1] [2],} безотносительно какой-либо модели восприятия или воспроизведения цвета. В пленочной фотографии цветовой баланс обычно достигается с помощью фильтров цветокоррекции над источником света или на объективе камеры. ^[3]

Обобщенный цветовой баланс [ править ]

Пример цветовой балансировки

Иногда настройка для сохранения нейтральных нейтральных оттенков называется балансом белого , а фраза « цветовой баланс» относится к настройке, которая, кроме того, заставляет другие цвета отображаемого изображения выглядеть так же, как и цвета в исходной сцене. ^[4] Особенно важно, чтобы нейтральные (серый, нейтральный, белый) цвета сцены казались нейтральными при воспроизведении. ^[5]

Психологический цветовой баланс [ править ]

Люди относятся к телесным тонам более критично, чем к другим цветам. Деревья, трава и небо могут быть отключены без каких-либо проблем, но если оттенки человеческой плоти «отключены», то человек может выглядеть больным или мертвым. Чтобы решить эту критическую проблему цветового баланса, сами трехцветные основные цвета не сбалансированы как истинно нейтральный цвет. Целью этого первичного цветового дисбаланса является более точное воспроизведение телесных тонов во всем диапазоне яркости.

Оценка освещенности и адаптация [ править ]

Фотография морского пейзажа в Клифтон-Бич , Саут-Арм , Тасмания , Австралия. Баланс белого настроен в сторону теплых оттенков для творческого эффекта.

Фотография ColorChecker в качестве эталонного снимка для настройки цветового баланса.

В большинстве цифровых камер есть средства для выбора цветовой коррекции в зависимости от типа освещения сцены с использованием ручного выбора освещения, автоматического баланса белого или пользовательского баланса белого. ^[6] Алгоритмы этих процессов выполняют обобщенную хроматическую адаптацию .

Существует множество методов балансировки цвета. Установка кнопки на камере - это способ для пользователя указать процессору характер освещения сцены. Другой вариант на некоторых камерах - это кнопка, которую можно нажать, когда камера направлена ​​на серую карту или другой объект нейтрального цвета. Это захватывает изображение окружающего света, что позволяет цифровой камере установить правильный цветовой баланс для этого света.

Существует обширная литература о том, как можно оценить окружающее освещение по данным камеры, а затем использовать эту информацию для преобразования данных изображения. Было предложено множество алгоритмов, и их качество обсуждалось. Несколько примеров и изучение ссылок в них приведут читателя ко многим другим. Примерами являются Retinex , искусственная нейронная сеть ^[7] или байесовский метод . ^[8]

Хроматические цвета [ править ]

Цветовая балансировка изображения влияет не только на нейтральные, но и на другие цвета. Считается, что изображение, не сбалансированное по цвету, имеет цветовой оттенок, так как все в изображении кажется смещенным в сторону одного цвета. ^{[9] [ необходима страница ]} Можно подумать о цветовой балансировке с точки зрения устранения этого цветового оттенка.

Цветовой баланс также связан с постоянством цвета . Алгоритмы и методы, используемые для достижения постоянства цвета, также часто используются для балансировки цвета. Постоянство цвета, в свою очередь, связано с хроматической адаптацией . Концептуально балансировка цвета состоит из двух этапов: во-первых, определение источника света, под которым было снято изображение; и, во-вторых, масштабирование компонентов (например, R, G и B) изображения или иное преобразование компонентов таким образом, чтобы они соответствовали наблюдаемому источнику света.

Виджиано обнаружил, что баланс белого в исходной цветовой модели RGB камеры имеет тенденцию приводить к меньшему непостоянству цвета (т. Е. Меньшему искажению цветов), чем в RGB монитора, для более чем 4000 гипотетических наборов чувствительности камеры. ^[10] Эта разница обычно составляла более двух раз в пользу камеры RGB. Это означает, что лучше получить цветовой баланс прямо во время захвата изображения, чем редактировать позже на мониторе. Если позже потребуется балансировка цвета, балансировка необработанных данных изображения приведет к меньшим искажениям хроматических цветов, чем балансировка в мониторе RGB.

Математика цветового баланса [ править ]

Цветовая балансировка иногда выполняется на трехкомпонентном изображении (например, RGB ) с использованием матрицы 3x3 . Этот тип преобразования подходит, если изображение было снято с использованием неправильной настройки баланса белого на цифровой камере или с помощью цветового фильтра.

Масштабирование монитора R, G и B [ править ]

В принципе, нужно масштабировать все относительные яркости изображения так, чтобы объекты, которые считаются нейтральными, выглядели так. Если, скажем, поверхность считалась белым объектом, и если 255 - это счетчик, соответствующий белому, можно было бы умножить все значения красного на 255/240. Выполнение аналогичных действий для зеленого и синего приведет, по крайней мере теоретически, к изображению со сбалансированным цветом. В этом типе преобразования матрица 3x3 является диагональной матрицей .${\ displaystyle R = 240}$

${\ displaystyle \ left [{\ begin {array} {c} R \\ G \\ B \ end {array}} \ right] = \ left [{\ begin {array} {ccc} 255 / R '_ { w} & 0 & 0 \\ 0 & 255 / G '_ {w} & 0 \\ 0 & 0 & 255 / B' _ {w} \ end {array}} \ right] \ left [{\ begin {array} {c} R '\\ G '\\ B' \ end {array}} \ right]}$

где , и - сбалансированные по цвету красный, зеленый и синий компоненты пикселя изображения; ,, и представляют собой красный, зеленый и синий компоненты изображения до цветовой балансировки, а , и представляют собой красный, зеленый и синий компоненты пикселя, который считается белой поверхностью в изображении до балансировки цвета. Это простое масштабирование красного, зеленого и синего каналов, и именно поэтому инструменты цветового баланса в Photoshop и GIMP имеют инструмент «пипетка для белого». Было продемонстрировано, что выполнение балансировки белого в люминофоре, принятом sRGB${\ displaystyle R}$${\ displaystyle G}$${\ displaystyle B}$${\ displaystyle R '}$${\ displaystyle G '}$${\ displaystyle B '}$${\displaystyle R'_{w}}$${\displaystyle G'_{w}}$${\displaystyle B'_{w}}$имеет тенденцию приводить к большим ошибкам в хроматических цветах, даже если он может сделать нейтральные поверхности совершенно нейтральными. ^[10]

Масштабирование X, Y, Z [ править ]

Если изображение может быть преобразовано в трехцветные значения CIE XYZ , балансировка цвета может быть выполнена там. Это было названо «неправильной трансформацией фон Криса». ^{[11] [12]} Хотя было продемонстрировано, что он дает обычно худшие результаты, чем балансировка в мониторе RGB, здесь он упоминается как мост к другим вещам. Математически вычисляется:

${\displaystyle \left[{\begin{array}{c}X\\Y\\Z\end{array}}\right]=\left[{\begin{array}{ccc}X_{w}/X'_{w}&0&0\\0&Y_{w}/Y'_{w}&0\\0&0&Z_{w}/Z'_{w}\end{array}}\right]\left[{\begin{array}{c}X'\\Y'\\Z'\end{array}}\right]}$

где , и - значения трехцветных цветов, сбалансированных по цвету; , и - трехцветные значения наблюдаемого источника света (белая точка, к которой изображение преобразуется, чтобы соответствовать); , И являются трехцветными значения объекта считаются белыми в ун-цветовой сбалансированным образом, и , и являются трехцветными значениями пикселя в ООН-цветовой сбалансированным образом. Если трехцветные значения основных цветов монитора находятся в матрице, так что:${\displaystyle X}$${\displaystyle Y}$${\displaystyle Z}$${\displaystyle X_{w}}$${\displaystyle Y_{w}}$${\displaystyle Z_{w}}$${\displaystyle X'_{w}}$${\displaystyle Y'_{w}}$${\displaystyle Z'_{w}}$${\displaystyle X'}$${\displaystyle Y'}$${\displaystyle Z'}$${\displaystyle \mathbf {P} }$

${\displaystyle \left[{\begin{array}{c}X\\Y\\Z\end{array}}\right]=\mathbf {P} \left[{\begin{array}{c}L_{R}\\L_{G}\\L_{B}\end{array}}\right]}$

где , и - монитор RGB без гамма-коррекции , можно использовать:${\displaystyle L_{R}}$${\displaystyle L_{G}}$${\displaystyle L_{B}}$

${\displaystyle \left[{\begin{array}{c}L_{R}\\L_{G}\\L_{B}\end{array}}\right]=\mathbf {P^{-1}} \left[{\begin{array}{ccc}X_{w}/X'_{w}&0&0\\0&Y_{w}/Y'_{w}&0\\0&0&Z_{w}/Z'_{w}\end{array}}\right]\mathbf {P} \left[{\begin{array}{c}L_{R'}\\L_{G'}\\L_{B'}\end{array}}\right]}$

Метод фон Криса [ править ]

Йоханнес фон Крис , чья теория палочек и трех типов цветочувствительных колбочек в сетчатке сохранилась в качестве доминирующего объяснения цветового ощущения на протяжении более 100 лет, мотивировал метод преобразования цвета в цветовое пространство LMS , представляющее эффективные стимулы для Типы длинных, средне- и коротковолновых конусов, которые моделируются как адаптирующиеся независимо. Матрица 3x3 преобразует RGB или XYZ в LMS, а затем три основных значения LMS масштабируются, чтобы сбалансировать нейтраль; затем цвет может быть преобразован обратно в желаемое окончательное цветовое пространство : ^[13]

${\displaystyle \left[{\begin{array}{c}L\\M\\S\end{array}}\right]=\left[{\begin{array}{ccc}1/L'_{w}&0&0\\0&1/M'_{w}&0\\0&0&1/S'_{w}\end{array}}\right]\left[{\begin{array}{c}L'\\M'\\S'\end{array}}\right]}$

где , и - значения трехцветного стимула конуса LMS с цветовой балансировкой; , И являются трехцветными значения объекта считаются белыми в ун-цветовой сбалансированным образом, и , и являются трехцветными значениями пикселя в ООН-цветовой сбалансированным образом.${\displaystyle L}$${\displaystyle M}$${\displaystyle S}$${\displaystyle L'_{w}}$${\displaystyle M'_{w}}$${\displaystyle S'_{w}}$${\displaystyle L'}$${\displaystyle M'}$${\displaystyle S'}$

Матрицы для преобразования в пространство LMS не были указаны фон Крисом, но могут быть получены из функций сопоставления цветов CIE и функций сопоставления цветов LMS, если последние указаны; матрицы также можно найти в справочниках. ^[13]

Масштабирование камеры RGB [ править ]

По оценке Виггиано и с использованием его модели спектральной чувствительности камеры по Гауссу, большинство пространств RGB камеры работают лучше, чем мониторы RGB или XYZ. ^[10] Если необработанные значения RGB камеры известны, можно использовать диагональную матрицу 3x3:

${\displaystyle \left[{\begin{array}{c}R\\G\\B\end{array}}\right]=\left[{\begin{array}{ccc}255/R'_{w}&0&0\\0&255/G'_{w}&0\\0&0&255/B'_{w}\end{array}}\right]\left[{\begin{array}{c}R'\\G'\\B'\end{array}}\right]}$

а затем преобразовать в рабочее пространство RGB, такое как sRGB или Adobe RGB, после балансировки.

Предпочитаемые пространства хроматической адаптации [ править ]

Сравнение изображений, сбалансированных диагональными преобразованиями в ряде различных пространств RGB, выявило несколько таких пространств, которые работают лучше, чем другие, и лучше, чем пространства камеры или монитора, для хроматической адаптации, как измерено несколькими моделями внешнего вида цвета ; системы, которые показали статистические результаты, а также лучшие на большинстве использованных наборов тестов изображений, были пространствами «Sharp», «Bradford», «CMCCAT» и «ROMM». ^[14]

Общая адаптация осветительного прибора [ править ]

Лучшая цветовая матрица для адаптации к изменению источника света не обязательно является диагональной матрицей в фиксированном цветовом пространстве. Давно известно, что если пространство источников света можно описать как линейную модель с N базисными членами, правильное преобразование цвета будет взвешенной суммой N фиксированных линейных преобразований, не обязательно последовательно диагонализуемых. ^[15]

Примеры [ править ]

См. Также [ править ]

• Цветовой оттенок
• Цветовая температура
• Гамма-коррекция
• Белая точка

Ссылки [ править ]

Внешние ссылки [ править ]

• Баланс белого - Введение на nikondigital.org
• photoskop: Интерактивные уроки фотографии - Интерактивный баланс белого
• Общие сведения о балансе белого - Учебное пособие
• Аффинный цветовой баланс с насыщенностью, с кодом и онлайн-демонстрацией
• Правильный баланс белого для нейтральных цветов - Учебное пособие по фотографии