數(shù)位像機測試概要(已改無錯字)
2023-07-11 21:11:07 本頁面
【正文】 但如何將我們眼睛中顏色的類比訊號，轉(zhuǎn)換到 CRT 或 LCD 螢幕上的數(shù)位訊號，再從螢幕的數(shù)位訊號轉(zhuǎn)成印刷用的 CMYK 規(guī)格呢？再者，每一種不同的設備之間是如何溝通色彩和定義？如何才能讓作者眼中的真實色彩，完完全全的忠實地呈現(xiàn)在平面或螢幕上 28 色彩重現(xiàn)模型 29 色彩 . 數(shù)字 ? 然而單單只是靠上述的系統(tǒng)來描述色彩還是不夠的，實際物體上所表現(xiàn)出的色彩尚還必須包括色相，飽合度以及亮度 ，也就是（ HSB模式）請參看下圖。 ? 「色相」（ Hues）為色彩由物體反射或透射出來的顏色。表示的方式為色彩在標準色環(huán)上的位置，以介於 0到360的角度表示。一般使用時，色相是以顏色的名稱來區(qū)分，如紅色、橙色或綠色等。 ? 「飽和度」 (Saturation)，又稱「彩度」，是顏色的強度或純度。飽和度表示灰色和色相的相對比量，表示方式為從 0%（灰色）到 100%（完全飽和）的百分比。在標準色環(huán)上，飽和度由中心向外圍增加。 ? 「亮度」 (Brightness)為顏色的相對亮度或暗度，通常的表示方法是從 0%（黑色）到 100%（白色）的百分比 。 30 31 評定色彩還原力的方法 ? 其實就和解像力測試模式 相近；也就是利用一組標準色版，在標準環(huán)境下拍攝，取得數(shù)據(jù)之後再去比較與原始值之間的差異，就可以概略的知道設備偏色的程度。 ? ColorChecker 簡易色彩測試 ? ColorChecker 因為簡單易用已經(jīng)逐漸變成業(yè)界的主流。基本上，色彩校正包含的範圍除了，色彩本身之外，還有雜訊表現(xiàn)、動態(tài)範圍、白平衡等項目。色彩（ Color)在數(shù)位化的世界中是以一個3D三維空間的座標表現(xiàn)（ La*b*）， L 代表明度， a*b*代表顏色座標（座標規(guī)範請見第 75講＼ CIELAB色彩空間說明）。如果要討論相機完整的色彩表現(xiàn)，理應測試完整 L值；不過，這樣 光是測試數(shù)據(jù)就會龐大到令人無法分析的地步。要求測試簡單明瞭，我們勢必取一定值的明度 L表現(xiàn)，來分析對應的 a*b*位置，這就像將整條火腿，切下薄薄的一片來品嚐味道一樣。 32 KonicaMinolta D7D 數(shù)碼效果（飽和度變化：左 2 / 中 0 / 右 +2）測試 33 數(shù)位影像的雜訊測試判定 ? 雜訊如何產(chǎn)生？ ? 區(qū)別數(shù)位與傳統(tǒng)影像，雜訊（ Noise）是一個重要的觀察指標。取代傳統(tǒng)底片的數(shù)位感光原件 CCD / CMOS（相關電子感光原件的介紹請參考前面的講座）本身就是一個消耗能量（電力）的設備。有能源的消耗，自然就會產(chǎn)生熱量， 『 熱 』 導致晶片材質(zhì)的電子活動加劇，受熱的電子不斷的運動而產(chǎn)生了電流，形成所謂的『 暗電流 』 （ Black Level） 34 ? 蓋上鏡頭蓋長時間曝光 8秒的 Olympus E10 畫面 (放大 16倍）上明顯出現(xiàn)雜訊產(chǎn)生的白點（黃框） 一般感光原件的暗電流範圍通常在 ~ nA/cm2之間 ? 理想的光感測器其暗電流應該是零，但現(xiàn)實世界裡這樣的理想材質(zhì)還在研究階段。當然，還有其他因素同樣會影響暗電流的產(chǎn)生，然而 『 熱 』 卻是最顯著的影響因素。暗電流的存在，讓即使沒有 光進入數(shù)位相機之中，卻因光電二極體自行釋放的電流，彷彿開了另一道 『 窗口 』 感應光線；當暗電流電壓與低亮度光的電壓相當時，感光原件的畫素就彷彿 『 看到了 』 景物，從而導致曝光，並將結(jié)果呈現(xiàn)在畫面上。 35 ? 雜訊消除 Noise Reduction ? SNR= Signal / Noise （單位 dB） ? SNR數(shù)據(jù)需要於光亮臨界點之處，想取得清楚影像時非常有用。由於開發(fā)低雜訊比材質(zhì)之困難度太高，攜帶型相機設備又不適合運用成本高的散熱機制。因此，處理雜訊的方法轉(zhuǎn)而用內(nèi)建韌體或軟體的方式來執(zhí)行，例如：同時拍攝兩張照片，其中一張係關閉光圈拍攝之，用以比對可能會出現(xiàn)的雜訊處，從而消除之，稱之 Noise Reduction。 上： ISO12233測試原圖 SN= 下：加強銳利化後 SN 降到 訊噪曲線也有了改變 36 ? Noise 雜訊檢測 ? 數(shù)位相機的雜訊檢測，你
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