RGB मान क्या हैं जो एक कैलिब्रेटेड 6500 K मॉनिटर पर 5800 K सफेद सतह को सही ढंग से दर्शाते हैं?


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मानक मापदंडों पर कैलिब्रेट किए गए उच्च-गुणवत्ता वाले मॉनिटर पर विचार करें: 6500 K, 2.2 गामा, 120 cd / m ^ 2। अंशांकन एक LaCie हार्डवेयर सेंसर + इसके सॉफ्टवेयर के साथ पूरा किया गया है, और यह काफी सटीक है।

मैं एक सुरक्षित, समर्पित सौर फिल्टर (दूरबीन के लिए पूर्ण एपर्चर बाडार सौर फिल्म) का उपयोग करके एक दूरबीन के माध्यम से सूर्य की तस्वीर लेने का इरादा रखता हूं। सूर्य का तापमान 5800 K है। फ़िल्टर "श्वेत" है, वास्तव में काफी सभ्य है, लेकिन मुझे यकीन है कि यह स्पेक्ट्रम 100% सपाट नहीं है - कठोरता से बोलना यह नहीं हो सकता। इसके अलावा, कैमरा कुछ अवरक्त और इतने पर कब्जा कर सकता है, और आगे सौर सतह के रंग को बदल सकता है।

मैं परिणामी छवि को संसाधित करना चाहता हूं ताकि, कैलिब्रेटेड 6500 K मॉनिटर पर, सूर्य के रंग को मूल के करीब संभव के रूप में दर्शाया जाए। मुझे उम्मीद है कि परिणाम एक नरम मलाईदार सफेद की तरह दिखेंगे।

मूल रूप से, यह एक 6500 K मॉनिटर पर 5800 K "सफेद" का प्रतिनिधित्व करने के लिए उबलता है। मैं उसको कैसे करू?

मैं छवि को लोड कर सकता हूं और सॉफ्टवेयर में टिंट सेटिंग्स (व्हाइट बैलेंस) को तब तक ट्विन कर सकता हूं जब तक कि आरजीबी ट्राइएड सोलर डिस्क पर आवश्यक रेंज में न आ जाए, लेकिन मुझे नहीं पता कि वह रेंज क्या है। लगता है कि कहीं इसके लिए एक सूत्र होना चाहिए ("टी 1 मॉनीटर का तापमान दिया जाता है, तब टी 2 व्हाइट का प्रतिनिधित्व तब किया जाता है जब एक्सआर + वाईजी = जेडबी" या ऐसा ही कुछ, मैं सिर्फ सामान बना रहा हूं)।

एक और दृष्टिकोण: यह अच्छा होगा यदि कोई ऐसा ऐप हो जो किसी भी तापमान पर "सफेद" उत्पन्न कर सकता है, यह देखते हुए कि मॉनिटर एक निश्चित रंग तापमान पर कैलिब्रेटेड है। तब मैं सूर्य की छवि के साथ उत्पन्न सफेद की तुलना कर सकता था, और समायोजन कर सकता था। लेकिन मुझे अब ऐसे किसी भी ऐप के बारे में पता है।

कोई सुझाव?

मैं अपने अधिकांश कच्चे प्रसंस्करण को लाइटरूम में करता हूं, मैं अतिरिक्त कलर चैनल ट्रिक्स के लिए GIMP का उपयोग कर सकता हूं। मैं एक फोटोग्राफी विशेषज्ञ नहीं हूं, जाहिर है, लेकिन मैं निर्देशों का पालन कर सकता हूं। :)

धन्यवाद!

जवाबों:


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उत्तर है: sRGB = (255, 241, 234)।

गणना का विवरण:

मैंने प्लैंक के फार्मूले का उपयोग करते हुए 5800 K पर एक ब्लैकबॉडी के स्पेक्ट्रम की गणना की, फिर CIE रंग-मिलान कार्यों को मानक 2 डिग्री पर्यवेक्षक द्वारा गुणा किया और वे (X, Y, Z) रंग प्राप्त करने के लिए तरंग दैर्ध्य पर एकीकृत किया। फिर मैंने गुणसूत्र प्राप्त करने के लिए X + Y + Z से भाग दिया:

(x, y) = (0.3260, 0.3354)

XYZ द्वारा sRGB मैट्रिक्स को गुणा करना (x, y, 1-xy) और सबसे बड़े घटक (R) पैदावार द्वारा विभाजित करना:

(R, G, B) = (1, 0.8794, 0.8267)

फिर मैंने गामा-एनकोड किया, 255 से गुणा किया और निकटतम पूर्णांक तक पहुंच गया और मिल गया:

(R’, G’, B’) = (255, 241, 234)

कैविएट : मेरा जवाब sRGB कलर स्पेस में है, जो लगभग है, लेकिन 2.2 गामा के साथ 6500 K नहीं है। BTW, "2.2 गामा के साथ 6500 K" एक रंग अंतरिक्ष विनिर्देश नहीं है: आपको पूरी तरह से निर्दिष्ट रंग स्थान प्राप्त करने के लिए प्राइमरी की गुणसूत्रों की भी आवश्यकता है।


वाह! जबड़ा फर्श पर गिरा। ठीक यही मैं पूछ रहा था। धन्यवाद! BTW, (255, 241, 234) मुझे लगता है कि यह थोड़ा सुनहरा रंग के साथ सफेद जैसा दिखेगा, जो समझ में आता है।
फ्लोरिन आंद्रेई

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यह एक उत्कृष्ट उत्तर है। मेरे तीन सवाल हैं:
kdbanman

" एक्स (वाई, जेड, जेड) रंग प्राप्त करने के लिए तरंग दैर्ध्य पर एकीकृत किया गया है। फिर मुझे गुणनखंड प्राप्त करने के लिए एक्स + वाई + जेड द्वारा विभाजित किया गया है: " आप स्केलर डिवीजन द्वारा 3 वेक्टर से 2 वेक्टर में कैसे गए? (Z कहां गया?)
kdbanman

" मैं तो गामा-एनकोडेड हूं " क्या इसका मतलब है कि आपने आर, जी, और बी को सत्ता में उठाया gamma, जैसे [यह]? gammaआपने किस मूल्य का उपयोग किया? कई विकल्प प्रतीत होते हैं।
kdbanman

@kdbanman: नहीं, मेरा मतलब है कि मैंने आपके द्वारा संदर्भित दस्तावेज़ के समीकरणों (1.2) के अनुसार रैखिक आरजीबी मूल्यों को sRGB गैर-रैखिक प्रतिनिधित्व में बदल दिया। यह करीब है, हालांकि बिल्कुल नहीं, एक शक्ति कानून 1 / 2.2 के साथ।
एडगर बोनट

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क्या आप अपनी तस्वीरों में सूर्य का रंग बदलना चाहते हैं , या बस उस रंग का प्रतिनिधित्व करते हैं जो सही है? दोनों बहुत अलग कार्य हैं। पहले शायद बहुत काम की आवश्यकता होगी, और मुझे यकीन नहीं है कि यह वास्तव में सटीक होगा। बाद वाला वास्तव में आईसीएम और आईसीसी प्रोफाइल के साथ आपके लिए पहले से ही ध्यान रखता है।

यह भी ध्यान दिया जाना चाहिए कि "सफेद" एक अत्यधिक व्यक्तिपरक चीज है। "मॉनिटर" का "सफेद", तकनीकी रूप से, "असली सफेद" के लिए बहुत नीला होगा, जो कि 6500k मॉडल दिन के उजाले में दिया जाता है, सूरज की रोशनी में नहीं। बिना किसी वायुमंडल या किसी निस्पंदन के हस्तक्षेप के बिना सीधे सूर्य के सफेद रंग को स्पष्ट रूप से 5785 K पर सामान्य रूप से चित्रित किया जाता है, लेकिन यह स्थान और के आधार पर लगभग 4000 K और 6000 K के बीच उतार-चढ़ाव कर सकता है। समय (सनस्पॉट कूलर होता है)। प्रकाश क्षेत्र के ऊपर क्रोमोस्फीयर भी है, जो लगभग 6000 K से लेकर दसियों हजार डिग्री केल्विन तक होता है, जब तक कि आप कोरोना से नहीं टकराते, जो लाखों डिग्री में घूमता है। जब आप एक फिल्टर के बिना सूरज की छवि बनाते हैं, तो केवल आपके वास्तव में फोटोफेयर को फोटो खिंचवाने के दौरान सूरज की रोशनी के माध्यम से होगा, अन्यथा सूरज का सफेद बिंदु इसकी सतह पर बेतहाशा उतार-चढ़ाव कर सकता है। एक फिल्टर के साथ, आपका अंतिम सफेद बिंदु इसके डिजाइन से प्रभावित होगा और तरंग दैर्ध्य यह वास्तव में गुजरने के लिए डिज़ाइन किया गया है, इसलिए फिर से नीचे एक एसटीक सफ़ेद बिंदु शायद शुरू करने के लिए एक कठिन बात है। मानव आंखों के लिए एक तटस्थ, सच्चा सफेद शायद 5500 K के दायरे में है, हालांकि यह वास्तव में इस पर निर्भर करता है कि आप एक एमिटर या रिफ्लेक्टर देख रहे हैं या नहीं।


छवि रंग प्रबंधन, या ICM, एक ऐसी प्रणाली है जिसे आपके संपादन सॉफ्टवेयर के रंग स्थान के माध्यम से एक रंग अंतरिक्ष (जैसे, अपने कैमरे से RAW फ़ाइलें) से रंग जानकारी के उचित, सटीक रूपांतरण का प्रबंधन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है (जैसे, फ़ोटोशॉप, के साथ) मानक D50 है), आउटपुट डिवाइस के रंग स्थान (जैसे, कंप्यूटर मॉनिटर)। आपको वास्तव में सही रंग संतुलन प्राप्त करने के लिए निम्न स्तर पर कुछ भी विशिष्ट नहीं करना चाहिए, यह मानते हुए कि आपकी स्क्रीन वास्तव में सही ढंग से कैलिब्रेट की गई है। जब तक आप अपने इमेजिंग डिवाइस की सटीकता पर भरोसा करते हैं, और अपनी स्क्रीन की सटीकता पर भरोसा करते हैं, अगर आप फ़ोटोशॉप जैसे पूरी तरह से रंग-प्रबंधित सॉफ़्टवेयर का उपयोग करते हैं, तो आपको वास्तव में पिक्सेल पर अपनी तस्वीरों के रंग को मैन्युअल रूप से ट्विक करने की चिंता नहीं करनी चाहिए- स्तर। एडोब कैमरा रॉ और लाइटरूम दोनों में एक रंग तापमान समायोजन उपकरण (साथ ही एक टिंट उपकरण) शामिल हैं,अपने अंशांकन की स्थिति के लिए

अंतिम, लेकिन कम से कम, आपको पता होना चाहिए कि आपकी तस्वीरों का रंग संतुलन केवल सटीक होगा क्योंकि आप उन्हें अपने सिस्टम पर होना चाहते हैं। औसत उपयोगकर्ता अपनी स्क्रीन को कैलिब्रेट नहीं करता है, और इस तरह, प्रतिनिधित्व व्यापक रूप से भिन्न हो सकता है। कई कैलिब्रेटेड स्क्रीन 6500 K सफेद बिंदु पर होती हैं, हालांकि कई फ़ोटोग्राफ़र फ़ोटोशॉप से ​​मेल खाने और प्राकृतिक फाइबर प्रिंट बनाने के लिए 5000 K को कैलिब्रेट करते हैं और स्क्रीन पर अधिक सटीक रूप से प्रतिनिधित्व करते हैं। व्यक्तिगत रूप से, मैं 6500 K (जो निश्चित रूप से यूके) की तुलना में 5500 K के स्क्रीन अंशांकन को अधिक "सफेद बिंदु संतुलित" मानूंगा। यदि आप अधिक से अधिक सटीकता चाहते हैं, तो मैं कहूंगा कि आपकी स्क्रीन को 5785 K पर कैलिब्रेट करना, और मिलान करने के लिए अपने फोटो के सफेद संतुलन को समायोजित करना, सूरज के सापेक्ष कम से कम संभव प्राकृतिक सफेद उत्पादन करेगा।


एक तरफ के रूप में, यदि आप वास्तव में अपनी छवियों में प्रत्येक पिक्सेल पर सीधे सफेद बिंदु रूपांतरण का प्रबंधन करना चाहते हैं, तो आपको CIE द्वारा किए गए कार्य पर ध्यान देना चाहिए । वे 20 वीं शताब्दी के शुरुआती दौर (1913) के बाद से रोशनी, रोशनी, रंग सिद्धांत, रंग रूपांतरण, रंग मॉडलिंग और रंग अंतरिक्ष परिभाषा पर काम कर रहे हैं। द L ab * रंग स्थान (लैब) संक्षेप में, प्रकाश और रंग की मानवीय धारणा का सर्वोत्कृष्ट मॉडल है। यह रंग अंतरिक्ष रूपांतरण और परिवर्तन का चरम है। XYZ एक महत्वपूर्ण मॉडलिंग स्पेस है जो एक मध्यस्थ कदम के रूप में प्रयोग किया जाता है जब आरजीबी से लैब में परिवर्तित किया जाता है, तो लैब से वापस कुछ अन्य रंग स्थान में (जो आरजीबी भी हो सकता है, लेकिन बस एक अलग सफेद बिंदु के साथ।) आप काफी ढूंढ सकते हैं। CIE, Lab, XYZ, आदि के बारे में विकिपीडिया पर जानकारी


जाहिर है, बहुत सारी चीजें जिनके बारे में मैंने नहीं सोचा था, सभी जानकारी के लिए धन्यवाद, मुझे इसे धीरे-धीरे करना होगा। मान लें कि इसका उद्देश्य यह है: कैमरा, फ़िल्टरिंग आदि के कारण मामूली रंग त्रुटियों के साथ तापमान T2 पर चमकते हुए एक काले शरीर की तस्वीर, इसे T1 में कैलिब्रेटेड स्क्रीन पर प्रदर्शित करें। अब चुनौती छवि के ह्यू (सापेक्ष आरजीबी अनुपात) को समायोजित करने की है, ताकि उस विशेष अंशांकन के साथ एक स्क्रीन पर, सतह टी 2 के मूल रंग के जितना करीब हो सके। मैं वास्तव में फ़ाइल को संपादित करके समायोजन करना चाहता हूं, मॉनिटर के मापदंडों को स्थानांतरित करके नहीं।
फ्लोरिन आंद्रेई

आप वास्तव में केवल ऐसा करने में सक्षम होंगे, मूल रंग (जिसे रंग स्थानों और परिवर्तनों की चर्चा करते समय Chromaticity कहा जाना चाहिए, जैसे कि यह लैब में क्या है) से मेल खाता है, आपको या तो यह जानना होगा कि वास्तव में T2 "क्या है" के साथ शुरू करें (जो केवल एक प्रत्यक्ष माप के साथ किया जा सकता है), या अपने इमेजिंग डिवाइस के प्रत्येक घटक (यानी सेंसर आईआर फिल्टर, सीएफए, सौर फिल्टर, ए / डी रूपांतरण, डेमोकास्टिंग विसंगतियों के दौरान शुरू की गई परिमाणीकरण त्रुटियों) की त्रुटि को ठीक से जान लें। आदि) दोनों में से कोई भी छोटे क्रम के नहीं हैं।
jrista

यदि आप T2 को सही तरीके से मापना चाहते हैं, तो आपको पहले सटीकता पर अपनी सीमा निर्धारित करनी होगी। क्या आप इसे 99.9% सटीक चाहते हैं? आपको शायद अंतरिक्ष से मापने की आवश्यकता होगी। क्या आप इसे ठीक वैसा ही चाहते हैं जैसा कि हमारे वायुमंडल के भीतर मापा जाता है? आप शायद एक उचित स्टैंड-अलोन डिवाइस के साथ ऐसा कर सकते हैं। यहाँ रगड़ना है, हालांकि ... भले ही आप स्वतंत्र रूप से टी 2 को मापते हैं, उन उपकरणों में भी सटीकता और सटीकता में समान त्रुटियां होने जा रही हैं। आपको उन त्रुटियों के लिए एक तरह से या किसी अन्य, जो उन्हें जानने का मतलब है, जो आपको सीधे कैमरे को सही करने के लिए वापस डालता है, के लिए जिम्मेदार होगा।
jrista

मुझे उत्सुकता है कि आपको वास्तव में किस स्तर की सटीकता की आवश्यकता है। आपके द्वारा ग्रहण किए जाने वाले सफेद बिंदु के साथ अपनी स्क्रीन के अंशांकन को सामान्य करने से आपको एक सुंदर आधारभूत सफेद उत्पादन करना चाहिए। आपको नेत्रहीन रूप से पर्याप्त त्रुटि को समझने में सक्षम होना चाहिए कि आप किसी भी विसंगति को मैन्युअल रूप से ठीक कर सकते हैं। यह 99.999% सटीक नहीं होगा, शायद 99% भी सटीक नहीं होगा, लेकिन इसकी अत्यधिक संदिग्ध मानवीय दृष्टि इसकी तुलना करने के लिए कुछ के बिना विसंगति का पता लगा सकती है, जैसे कि फोटो के कोने में एम्बेडेड 5785 K का एक रंग स्वैच। ऐसा कुछ। आप की जरूरत है 99% + सटीकता करते हैं, अच्छी तरह से ...
jrista

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यदि सन्निकटन ठीक है, तो मैं बस यह भरोसा करूंगा कि आपका हार्डवेयर पर्याप्त रूप से कैलिब्रेट किया गया है, और सॉफ़्टवेयर को अधिकांश काम करने दें। अपनी तस्वीरों को एक रॉ एडिटर में लोड करें (उन्हें वास्तव में रॉ होने की आवश्यकता होगी ... डब्ल्यूबी समायोजन उन छवियों पर अच्छी तरह से काम नहीं करते हैं जो पहले से ही आरजीबी पिक्सल में डेमोक्लाइज्ड हैं), और सफेद संतुलन को 5785 के या उसके आसपास सेट करें। यह फोटो में सफेद रंग को सूर्य के प्रकाश क्षेत्र के मानक तापमान के बिल्कुल अनुकूल होना चाहिए। 6500k पर आपकी स्क्रीन के सफ़ेद बिंदु के ऑफ़सेट व्हाइट पॉइंट के कारण, वह सफ़ेद थोड़ा दूर दिख सकता है। आप क्षतिपूर्ति करने के लिए 715 K से समायोजित कर सकते हैं।
jrista
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