发布时间：2023年10月21日
出于非常明显的原因，在考虑校准精度时，主要关注Delta-E值，灰度和原色的低dE值被视为精度的良好标志。 许多校准系统供应商专门提供各种报告功能，以证明其校准是准确的，使用灰度和RGB原色的Delta-E值。
但是，这是正确的吗？
依赖Delta-E的现实
一个非常简单的解释可以是这样一个事实，即现实世界的图像不包含灰度，甚至不包含灰色或纯红色，绿色或蓝色作为实际颜色。 只有技术上生成的图像才具有如此完美的颜色，这表明许多系统处理校准和验证的方式存在潜在问题，因为这些不自然的颜色是大多数校准系统的焦点。
此处的图像显示了作为校准精度示例报告的标准Delta-E值，该值基于灰度和RGB主渐变。 所有的黑色空间都是未经验证的准确校准，很容易是非常不准确的。
由于这种Delta-E验证关注的点的数量有限，因此当查看真实世界图像时，即使Delta-E值报告准确的校准，实际的底层校准也很可能是广泛不准确的。
验证校准的一种更好且非常明显的方法是使用完整的体积补丁集执行第二个配置文件后校准，并评估ColourSpace中的3D图形，包括评估所有体积验证测量的dE值。
Δ E（dE）是一个单一的数字，代表两种颜色之间的差异，其基础是2.3的dE是JND，或人眼可以看到的最小色差。
因此，理论上任何小于2.3的dE都是不可感知的，而任何大于2.3的dE都是明显的。 然而，一些大于2.3的色差可能是不可察觉的，而一些低于2.3的色差可能是非常明显的，这取决于所测量的颜色。
此外，更重要的是，当Delta-E用于表示校准精度时，通常仅报告有限数量的色点。 通常只表示灰度和RGB原色，如上图所示，或者基于Macbeth Colour Eyes之类的少量颜色选择。 在现实中，这两种方法都不够好，因为用于验证总体积颜色空间的点太少。
注：尽管dE 2.3被视为技术JND值，但许多人认为1.0是不可感知差异的更现实阈值。
Delta E带来的问题
为了获得这里概述的问题的心理图像，想想肤色。 高加索人的平均肤色远离任何灰度或原色，因此在执行校准后验证时被大多数校准系统忽略。 更重要的是，肤色，草，天空等颜色是记忆色，这意味着人眼对它们应该是什么样子有一个很好的想法，因为它们几乎每天都看到。 同样重要的是，每个记忆颜色或色调都有许多不同的色调、饱和度和亮度变化。 如果没有包括这些变化的准确显示验证，则永远不能认为校准结果是准确的。
上面的立方体图像显示了标准灰度和主要RGB验证，添加了肤色以显示其大致位置以供参考。 在大多数校准系统中，所有的黑色空间（包括肤色补丁）都是未经验证的。
应当理解，如果显示器在颜色再现方面是完美线性的-输入信号的任何变化将产生所显示颜色的完全相等的变化-则将可能仅执行灰度和原色校准，并且外插/内插其余颜色的校准。 不幸的是，很少有显示器是线性的。 更重要的是，那些接近线性的显示器是非常昂贵的专业显示器，无论显示器是否需要，都要用专业的3D LUT分析系统进行常规校准。 低成本的显示器，例如家庭电视，几乎总是线性度很差，因此只能通过专业级的基于全3D立方体的轮廓和校准来精确校准和验证。
对具有差线性的显示器（其是如上所述的大多数显示器）的精确校准的这种要求需要使用从基于全3D立方体的轮廓生成的3D LUT。
但是，并非所有基于3D LUT的校准都是平等的-因为许多校准系统的首要愿望是不正确地聚焦于Delta-E、灰度和原色作为精确校准的定义。
这并不是说Delta-E报告是无用的，应该被忽略，或者它们报告的值是不可信的（忽略报告的实际值可能具有欺骗性的事实），而是说仅仅良好的Delta-E值并不能保证准确的校准。 Delta-E值未报告的所有颜色都同样重要，并且必须同样准确，以便进行良好的最终校准。
每个色点必须被认为是相等的
从以上对校准问题的描述可以看出，在分析、校准和验证期间，每个色点都必须被赋予同等的重要性，而不仅仅是灰度和原色。
上述声明对于精确校准非常重要，值得再次声明！
在分析和校准过程中，每个体积色点都必须同等重要，而不仅仅是灰度和原色！
唯一的方法是验证多个体积点，使用尽可能多的点进行任何关键的校准验证，以便覆盖整个颜色空间，并具有良好的粒度水平。
下面用图表说明这一点。
第一个验证图显示了一个正常的灰色和主斜坡，加上内存颜色验证，可以看出，有大量的未经验证的体积空间。
第二个图形使用1000块体积验证，口渴图形使用3000块验证。 不同之处是显而易见的，显然体积验证更好地定义了最终的校准精度。
Delta-E与人类视觉系统（HSV）
所有Δ E值都试图提供一个值，该值以某种方式定义HVS（人类视觉系统）在不同显示条件和对比度水平下对颜色变化的响应方式。
例如，在给定颜色值相对于目标颜色空间的峰值亮度的情况下，定义了HVS看到颜色变化的可能灵敏度，因此相同的技术颜色变化将根据其相对亮度与相对亮度生成不同的Δ E值。峰值亮度值。
简单地说，颜色越深，在报告的Δ-E值变大之前，技术颜色变化可能越大，与相同颜色在更亮时相比，其中对于相同的技术颜色变化，报告的Δ-E值将显著更大。
这可以通过查看针对给定xy颜色误差x-0.0065，y 0.0062报告的dE 00值来看出，其中仅Y值改变并且对于目标和测量两者相同，使用100尼特的峰值目标亮度，在Rec 709显示器上。
近黑色-dE 00：0.0002灰色-dE 00：5.0661接近峰值白色-dE 00：8.0879可以看出，测量值亮度越接近目标峰值白色，dE值越大，因为当图像更亮时，HVS可以更容易地感知颜色误差。
用于上述示例的实际亮度值并不真正相关-它只是理解相同值的颜色误差随着亮度的增加而产生更大的dE值。
PQ HDR、Delta-E和ITP
基于PQ的HDR的出现为Delta-E的概念带来了另一个转折，作为显示器颜色准确性的评估。
PQ HDR是绝对标准，并且使用10，000尼特作为目标峰值亮度。 然而，没有显示器实际上可以管理10，000尼特峰值。 因此，如果给定显示器的峰值亮度基本上低于10，000尼特，特别是因为许多家用TV低于1，000尼特，则Δ E值如何能够准确地表示给定显示器相对于HVS的感知的颜色准确度？
不幸的是，新的dE度量- dE ITP -已被引入用于PQ HDR，当应用于ST 2084（PQ）配置文件时，其被锁定为10，000尼特作为参考目标亮度。 这意味着给定测量亮度点的报告dE值不会随着具有不同峰值亮度能力的PQ显示器而改变，这与HVS对不同对比度水平观看条件的响应不一致。
如果使用10，000尼特的PQ标准来定义具有低得多的峰值亮度的显示器的Delta-E值，则所报告的值相对于HVS的感知将是不准确的，并且显示出比HVS实际感知的更高的准确度水平。
然而，如上文所定义，所有其它Delta-E计算（除了dE ITP）使用所定义的目标峰值亮度作为dE值计算的参考，因此与使用具有dE ITP（或具有dE 00/76）的10，000尼特的PQ HDR默认值相比，使用显示器的实际峰值亮度值作为目标将产生在感知上更准确的dE 00/76值。
这正是ColourSpace的工作原理，它可以为任何颜色空间定义任何目标亮度峰值，包括基于PQ的HDR，这意味着当在任何显示器上使用dE 2000或dE 1976时，都会为基于PQ的HDR生成有效且感知准确的dE值，因为可以正确考虑不同目标亮度峰值对HVS的影响。
这种改进的感知值是由于目标峰值亮度是显示器的真实峰值，因此意味着所有测量值更接近峰值，从而生成更真实的dE值。
使用10，000尼特作为目标峰值将意味着所有实际测量值将远低于10，000尼特目标峰值，并且因此将产生失真的且广泛乐观的低于现实的dE 00/76值，如以上先前示例所示，其中dE 00/76值离目标峰值白色越远，则dE 00/76值显著越低。
dE 2000和dE 1976 vs. dE ITP
dE 00/76的dE计算取决于测量和参考斑块的LaB值，其参考参考白色的绝对亮度计算。 ITP中的情况并非如此。
因此，如果白色参考的绝对亮度发生变化，则dE 00/76的计算值将不同。 dE 00/76是色差的相对量度。 越接近参考白色的亮度，
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