使用Colorcheck模块分析24色卡

一、Colorcheck能够测试:

① 色彩准确性
② 阶调响应
③ Gamma
④ 信噪比,包括时域噪声
⑤ ISO灵敏度
⑥ 曝光误差

简介
Colorcheck分析著名的ColorChecker(可从正印科技网站购买)的图像的色彩准确性、白平衡、色调响应(使用六个灰度斑块)、噪音或SNR(信噪比)和ISO灵敏度。色调响应的结果与Stepchart相似。它对于在各种照明条件下测量白平衡算法和设置的有效性特别有用。ColorChecker可以单独拍摄,也可以作为一个场景的一部分拍摄。算法和方程式可以在Colorcheck附录中找到。X-Rite ColorChecker是一张8×11英寸的图表,由24个斑块组成,有18种熟悉的颜色和6个灰度等级,光密度从0.05到1.50;范围为4.8个光圈(EV)。颜色的饱和度不高。图表的质量非常高,每个贴片都是使用精心控制的颜料单独印刷的。补丁有一个光滑的哑光表面。较小的ColorChecker Passport也可以使用。它对于包括在场景中评估白平衡是很有用的。

较新的Color/Tone Auto(固定的,可批处理的)和Color/Tone Setup(高度互动的)模块执行所有Colorcheck的计算,并有一些额外的功能,包括支持大量的颜色和灰度图表(包括Colorchecker SG)。高度详细的噪声和SNR(信噪比)分析,包括色度、ISO 15739和原始噪声,以及一个颜色校正矩阵(CCM)计算。
我们向新项目推荐这些模块。 颜色/色调互动,它有一个高度互动的GUI,对于检查相机的颜色、色调、噪声和信噪比性能的细节非常有用。颜色/色调自动可以直接替代颜色检查。

下面是一个模拟的ColorChecker的sRGB颜色空间(Windows/互联网标准)。底部一行的灰度斑块的光学密度(-log10(反射率))在括号中显示。18号补丁–青色–不在sRGB色域范围内;因此在大多数显示器上无法完美再现。

1.
dark skin
2.
light skin
3.
blue sky
4.
foliage
5.
blue flower
6.
bluish green
7.
orange
8.
purplish
blue
9.
moderate
red
10.
purple
11.
yellow
green
12.
orange
yellow
13.blue14.green15.red16.yellow17.magenta18.cyan
19.
white
(.05)

20.
neutral 8
(.23)
21.
neutral 6.5
(.44)
22.
neutral 5
(.70)
23.
neutral 3.5

(1.05)
24.
black
(1.50)

ColorChecker是什么颜色?
ColorChecker CIE L*a*b*值在D50(~5000K)照明下可在http://xritephoto.com/documents/literature/en/ColorData-1p_EN.pdf(2009)。这一页上的RGB值有一些问题。该数据的使用在下面的Colorchecker参考表中有说明。

Danny Pascale/Babelcolor关于Colorchecker的页面包含了你需要知道的关于该图表的一切。强烈推荐!

色差用CIELAB色彩空间表示,其中L*是亮度,a*是绿-红标度的颜色,b*是蓝-黄标度的颜色。L*a*b*值之间的距离为1,代表颜色之间可感知的近似最小差异(just-noticeable difference,JND)(对于相对不饱和的颜色)。对于a*b*平面上的颜色(忽略L*),这个距离可以用公式表示。

虽然ΔC和ΔE*ab(都是欧几里得距离)被广泛用于量化色差,但它们并不像CIE1994和2000方程式那样精确,后者在Colorcheck附录和维基百科色差页面中有详细讨论。

ColorChecker的参考值
有几个来源,每个都略有不同。以下是Imatest使用的数值。
X-Rite在其网站上有一个CIE L*a*b* D50 2度数据的表格。
一般信息的最佳来源是Danny Pascale/BabelColor的Colorchecker页面。Macbeth ColorChecker的RGB坐标是一个杰出的资源,它包含了X-Rite的和Pascale的Colorchecker值。它们非常接近,平均ΔE=2。帕斯卡尔根据大量的测量结果,提出了xyY、L*a*b*和各种色彩空间的ColorChecker值。他还介绍了数据转换的程序和方程式。L*a*b*值是在D50照明下的。
BruceLindbloom.com包含了各种RGB色彩空间以及XYZ、xyY和CIELAB之间转换的方程式和表格。点击 “数学”。他的ColorChecker值是基于对单一样品的精确分光光度计测量。他有一个有用的ColorChecker计算器。
你可以用这里介绍的技术来测量你个人的ColorChecker。
下面将介绍ColorChecker的参考选择。灰度值是根据数字传感器的ISO速度定义得出的,如Colorcheck附录中所述。

给图卡拍照

拍摄ColorChecker。距离并不关键。没有必要将ColorChecker的图像填满整个画面,尤其是对于高分辨率的相机。如果有明显的光晕(由于镜头系统造成的光衰,广角镜头的光衰通常比较大),填满画面可能会降低准确性。

包括其他可能影响白平衡的图表或场景元素可能是有用的。ColorChecker图像的宽度为300至1500像素,对于Colorcheck噪声分析来说已经足够。更多的像素只会减慢计算的速度。每个补丁只要有100(10×10)个像素就足以进行颜色和白平衡(但不是噪声)分析。

右边的图片包含一个ColorChecker和一个Q-14步骤图,周围是中性灰(类似于经典的18%灰卡),这有助于确保正常(自动)曝光。在自动曝光的相机中,当背景是黑色时,图表往往会曝光过度,而当背景是白色时,图表则会曝光不足。静物场景可以作为测试相机的自动白平衡(AWB)和曝光算法的背景。

此图片的alt属性为空;文件名为Colorchecker_goodframe.jpg
好的取景不好的取景。可以使用,
但区域的选择是很是的挑剔,
区域需要非常小。而且光衰现象可能很严重。
建议边距至少为图表高度的20%。推荐使用。
退一步讲会增加可用的区域大小。

照明
应尽可能的均匀。照明的均匀性可以用照度(LUX)计来测量。建议变化不超过±5%。应尽可能少地从相机后面射出,这可能会导致对比度的降低。入射角约为20-45度是理想的。对于噪声分析,光线不应强调图表表面的纹理,这可能会影响底层灰度斑块的噪声测量。建议使用一个以上的光源。如果可能的话,ColorChecker的周围应该是黑色或灰色,以减少耀眼的光线。中间的灰色(18-22%的反射率)对于使用自动曝光的相机获得正确的曝光是最好的。不均匀的光照会使灰度像素图的顶部倾斜(下图中第一个图的左上角)。照明建议可以在《建立低成本的测试实验室》中找到。如果运行Colorcheck的目的是为了分析相机的白平衡和色彩准确性(不需要进行噪声分析),那么ColorChecker就不需要在理想条件下拍摄。它可以是一个挑战相机白平衡算法的场景的一部分。
如果可能的话,曝光应该在正确值的1/4 f-stop之内。L*a*b*色值只有在曝光正确的情况下才会准确。曝光误差会显示在几个Colorcheck的数字中。曝光和灰度等级的解释可以在Colorcheck附录中找到。
Colorcheck测量白平衡算法的有效性。结果对照明的类型很敏感。户外、闪光灯、白炽灯和荧光灯可能产生不同的结果。色彩校正矩阵(包括白平衡)可以通过色彩/色调互动来计算。

ColorChecker可能会被拍得略微失焦,以尽量减少由于贴片表面的纹理造成的噪音测量误差。我强调的是稍微–斑块之间的暗带应该保持清晰。纹理是相当低的。如果照明是合理的漫射(不是点光源),表面纹理的噪声应该是最小的。

警告: ColorChecker图表的图像不应该太大! 超过2000像素宽的图像不会带来任何好处,而且会降低计算速度,因为Imatest使用的是双精度数学,每个3色像素要消耗24个字节。例如,来自600万像素相机的图像在Matlab中需要144兆字节(6x3x8 MB):足以使内存有限的计算机陷入困境。要特别小心,不要让8MB以上的数码相机填满框架。将图像保存为RAW文件或最高质量的JPEG文件,然后加载到你的计算机上。如果你使用的是RAW转换器,请转换为JPEG(最高质量)、TIFF或PNG。

二、分析步骤:

1.参见ColorChecker的取景范围建议进行合理取景拍摄。
2.打开Colorcheck模块或Multicharts模块加载拍摄的24色卡的图片。

3.选择正确的分析区域。

4.程序会自动找到24个色块,并选取ROI.  用户可以调整ROI的大小,图像的畸变校正。

5.选择Colorchecker参考文件;

点击Yes, Continue之后会跳出参数设置窗口。在这里需要选择24色卡的标准色彩数据。如果是自己测试的色度数据,需要选择LAB file 项目以打开测试的色度文件;

对于反射24色卡,推荐选择X-Rite defalut:post-Nov2014 D50;

对于透射24色卡,选择LAB D50 file(CSV or CGATS),然后点击确认,软件会提示加载参考文件进去。

6.选择需要使用的色差公式,以及显示的分析结果种类,然后点击OK。

7.点击OK后会跳出保存数据窗口。

8.分析过程结束后,会显示出分析结果。这里列出几个常用的数据结果图示。以下是色品图中,显示24个色块的a*,b*误差。 图中还显示出饱和度差值、Dela C的最大和平均误差、DelaE的最大和平均误差、灰阶的白平衡误差。

9.以下图中显示灰阶部分的白平衡误差。

10.下图显示了通过灰阶计算的Gamma值、中性灰的噪点、图片的EXIF数据等。

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