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Warnung – Ich werde einige Kenntnisse der Farbwissenschaft für diesen Beitrag annehmen.
Die neueren Versionen von Lightroom verfügen über ein neues Adobe Camera Color-Profil namens Adobe Color. Es gibt auch eine Reihe von Kameraprofilen für die Z7: Camera Standard, Camera Flat, Camera Neutral, Camera Vivid, Camera Landscape und Camera Portrait, zusätzlich zu Adobe Landscape, Adobe Portrait, Adobe Vivid und dem alten zuverlässigen Adobe Standard.
Viele Möglichkeiten. Wie vergleichen sich diese Profile miteinander? Eine Möglichkeit besteht darin, die Genauigkeit zu betrachten und systematische Abweichungen von genauen Konvertierungen zu analysieren. Ich werde jedoch festlegen, dass das Ziel der fotografischen Bearbeitung normalerweise nicht darin besteht, die genaueste Farbe zu erhalten. es ist, die angenehmste Farbe zu erhalten. Dennoch ist es oft nützlich, so genau wie möglich zu beginnen und dann von dort aus zu optimieren.
Ich begann mit einem Z7-Foto eines Macbeth-Diagramms, das bei ISO 64 mit einem 6ooo-Grad-Kelvin-Leuchtmittel aufgenommen wurde.
Ich habe in Lightroom den dritten grauen Fleck von links weiß ausbalanciert, die Farbprofile nacheinander angewendet und TIFF-Dateien zur Computeranalyse mit einem von mir geschriebenen Programm exportiert. Hier sind die Ergebnisse:
Keine Panik. Ich weiß, es ist kompliziert, aber ich werde alles erklären.
Das erste, was Sie wissen müssen, ist, dass eine perfekt genaue Farbkonvertierung aus einer Spalte mit Nullen bestehen würde. Die besten Ergebnisse sind also diejenigen mit den niedrigsten absoluten Werten. Ich habe die besten Ergebnisse in Grün und die schlechtesten in Rot schattiert. Adobe Standard und Camera Flat konkurrieren um die höchste Genauigkeit, und Camera Vivid ist der klare Gewinner im Rennen nach unten und verliert in allen Kategorien außer Delta B, da sich die Fehler in dieser Richtung gegenseitig aufheben.
Wenn die Kennzahlen aus den Variablennamen, die ich ausgewählt habe, nicht ersichtlich sind, sehen Sie sich einige Beschreibungen unten an. Wenn sie ziemlich vertraut aussehen, aber Sie können die Details nicht ganz herausfinden, hier ist ein Krippenblatt.
- Lab ist CIEL*a*b*, Luv ist CIEL*u*v*
- Der Mittelwert entspricht dem Durchschnitt; sofern nicht anders angegeben, gilt er für alle 24 Patches.
- Sigma entspricht der Standardabweichung.
- RMS steht für root Mean square und ist ein Maß, das Ausreißer stärker gewichtet als Mittelwertbildung.
- Delta bedeutet euklidische Entfernung für Vektorgrößen und die arithmetische Differenz für Skalare, außer im Fall von CIEL* a * b* DeltaE94 und DeltaE2000, die kompliziertere Farbentfernungsmaße sind.
- Cab und Cuv sind Maße für Chroma in ihren jeweiligen Farbräumen.
- DeltaCab und DeltaCuv sind chromatische Abstände, die Luminanzunterschiede ignorieren.
- Hab und Huv sind Farbtonwinkel, und sie werden von ihrem natürlichen Bogenmaß in Grad umgewandelt, um sie für einige zugänglicher zu machen.
Hier sind die Details der grundlegenden Maßnahmen:
Das mittlere Delta E ist das durchschnittliche CIELab-Delta E. Da Delta E niemals negativ sein kann, heben Fehler in einer Richtung Fehler in einer anderen nicht auf.
Mean Delta L ist die durchschnittliche Differenz im vertikalen (Luminanz-)Kanal von CIELab und CIELuv. Positives Delta L bedeutet, dass der Ausgang heller ist als er sein sollte. Negatives Delta L bedeutet, dass der Ausgang dunkler ist, als er sein sollte. Somit eignet sich Delta L gut zum Erkennen einer systematischen Luminanzverzerrung.
Mean Delta A und B sind die durchschnittlichen Differenzen in den Kanälen CIELab und CIELuv a und b. Positives Delta A oder B bedeutet, dass der Ausgang röter oder gelber ist, als er sein sollte. Negatives Delta A oder B bedeutet, dass der Ausgang blauer oder cyanfarbener ist, als er sein sollte. Diese Maßnahmen eignen sich gut zum Erkennen systematischer Farbbalance-Verzerrungen.
Der mittlere Delta-Cab ist der durchschnittliche Chroma-Fehler, der im Labor gemessen wurde. Eine positive Zahl bedeutet, dass die Ausgabefarben gesättigter sind, als sie sein sollten. Eine negative Zahl bedeutet, dass die Ausgabefarben weniger gesättigt sind, als sie sein sollten.
Mean Non-Gray Delta Error ist der durchschnittliche Chroma-Fehler, der im Labor für die 18 chromatischen Patches gemessen wurde. Der mittlere nicht-graue Delta-Cuv ist der durchschnittliche Chroma-Fehler, der in VIELuv für die 18 chromatischen Patches gemessen wird. Eine positive Zahl bedeutet, dass die Ausgabefarben gesättigter sind, als sie sein sollten. Eine negative Zahl bedeutet, dass die Ausgabefarben weniger gesättigt sind, als sie sein sollten. Die Sigma-Metriken verfolgen die Standardabweichung der 18 Stichproben.
Mean Delta Hab ist der durchschnittliche Farbtonwinkelfehler, gemessen im Labor, ausgedrückt in Grad. Die grauen Flecken sind von dieser Maßnahme ausgeschlossen, da ihr Zielfarbtonwinkel undefiniert ist. Eine positive Zahl bedeutet, dass die Ausgabefarben einen höheren Farbtonwinkel haben, als sie sollten. Eine negative Zahl bedeutet, dass die Ausgabefarben einen niedrigeren Farbtonwinkel haben, als sie sollten. Das mittlere Delta Huv ist das gleiche Maß in CIELuv. Die Sigma-Metriken verfolgen die Standardabweichung der 18 Stichproben.
Eine Sache zu beachten ist, dass die Adobe-Profile genauer sind, je genauer ihre Kamera-Gegenstücke sind. Dass die lebendigen Profile die schlimmsten sind, ist kein Schock, aber die mangelnde Genauigkeit der Landschaftsprofile hat mich überrascht.
Schauen wir uns die Chroma-Fehler für jeden Patch an, gemessen im Labor, für die beiden besten Profile.
Und für das Schlimmste:
Das sagt uns, wie viel Chroma-Fehler es gibt, aber nicht in welche Richtung der Fehler auftritt. Wir können das sehen, indem wir Diagramme der richtigen Chromatizitäten für jedes Patch im Vergleich zu den gemessenen Chromatizitäten betrachten. Ich habe für diese Diagramme den u’v‘-Farbraum gewählt, da wir im Gegensatz zu Lab das spektrale „Hufeisen“ in diesem Raum darstellen können.
Beachten Sie, dass kaukasische Hauttöne in Richtung Rot verschoben sind und Magentas in Richtung Blau verschoben sind. Das ist mit ziemlicher Sicherheit absichtlich.
Das andere genaueste Profil:
Und unser großer Verlierer:
