主题：A7R3相关技术问题（阿三之正典） [主题管理员:rivershaw]
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mono5852 发表于 2019-11-15 10:15楼主人机合一了。
我觉得索尼的说明书就是个bug，都是中文，读起来真费劲，比尼康差远了
sony的说明书不必看，需要仔细认真、反复阅读的是“帮助指南”。
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这一回来说说过曝，RAW的过曝。
有人把亮度合适（影调正常）的JPEG照片判为合适曝光，亮度偏暗判为欠曝，亮度偏亮判为过曝。但对RAW来说，解码时加曝光，JPEG照片就亮一点，解码时减曝光，JPEG照片就暗一点。从RAW到JPEG可以重新映射影调，所以RAW不存在JPEG标准的欠曝、过曝，只存在RAW数据溢出的情况，最大值溢出就是过曝，最小值溢出就是欠曝。
判断JPEG照片是否存在过曝很容易，photoshop用吸管工具看一下RGB的数值，8bit的JPEG，RGB大于等于255，就算过曝溢出。
虽然可以利用后期的方法减亮度、减曝光，让JPEG的RGB小于255，但是仍然可以用选区工具结合直方图判断是否存在过曝。查看最亮的高光部分直方图，在直方图上出现一根直线是完全过曝，直方图的山峰只有左侧、缺少右侧的是部分过曝，只有山峰完整、饱满的，没有过曝。
判断RAW照片是否存在过曝比较麻烦，只有少数软件能看RAW的直方图，而且，像Lightroom这样的软件，还有一个高光扩展算法，即使RAW的直方图有溢出，有时还能恢复溢出的部分的细节。
1、我用阿三拍一张色卡照片，自定义白平衡、手动曝光、创意风格“标准”，我把斑马线设置成“下限、109+”，调整快门，当色卡上最亮的白色色块刚好不出现斑马线，拍摄RAW+JPEG照片。
统计出RAW的R、G1、G2、B四个通道直方图，放大看16383边界部分的情况，R通道没有像素达到最大值16383，G1、G2有大约200多像素达到了最大值16383，B通道仅有20多个像素达到最大值16383。
这些达到最大值16383的像素，数量很少，可以视为干扰，从照片上看不出这些像素点。所以这张照片没有过曝的局部，这就是我反复说过的“下限、109+”斑马线正好对应RAW数据的过曝溢出。
2、降低快门速度，增大曝光量2/3级（原始照片+0.67EV），再拍RAW+JPEG照片。
R通道仅有5个像素达到最大值16383，G1、G2有大约8万多像素达到了最大值16383，B通道有不到300个像素达到最大值16383。
显然，G1、G2通道都有过曝溢出。
单独显示G1、G2通道的照片如下，绿色部分是过曝溢出的部分。
如果用Lightroom解码这张照片，曝光补偿-2.0，可以看出过曝的白色方块保留了完好的细节，没有受到G通道过曝溢出的影响。如果选取这个白色色块，查看直方图，也是饱满、完整的山峰。
这就是Lightroom的高光扩展算法，当过曝部分是白色时，可以用未过曝的R、B推测出过曝溢出的G通道值，完美恢复过曝的高光。
3、继续增加曝光量2/3级（相当于原始照片+1.33EV），最亮的白色色块G1、G2、B通道都溢出了，但R通道还没有溢出，Lightroom解码这张照片，减曝光补偿，可以看出过曝的白色方块仍然保留了完好的细节，没有受到G、B通道过曝溢出的影响。如果选取这个白色色块，查看直方图，还是饱满、完整的山峰。
4、再加1/3级曝光量（相当于原始照片+1.67EV），R通道也完全过曝溢出了，这个白色方块变成了白板一块，没有了任何细节。如果选取这个白色色块，查看直方图，山峰变成了一根直线。
5、再加1/3级曝光量（相当于原始照片+2.00EV），来看色卡最右上角的蓝绿色块，只有G通道溢出，R、B都没有溢出，但是Lightroom解码，虽然细节还在，但颜色已经失真，说明Lightroom的高光扩展算法可以完美对付白色，但是有颜色的色块，无法完美还原色彩。
这个实验可以得出几个很重要的结论。
结论一，阿三的斑马线，“下限、109+”正好对应RAW的溢出，只要不出现斑马线，就可以肯定RAW没有溢出，后期无论用任何解码软件都可以确保拉回所有的高光，不会出现过曝。
结论二，如果用Lightroom这样有高光扩展算法的软件解码，高光部分又是明亮的白色，出现溢出斑马线后，至少还可以大胆地向右曝光1.0EV，后期拉回白色高光，细节上不会有任何问题。
结论三，但如果高光部分有颜色，又要确保颜色准确还原，不要超出“下限、109+” 斑马线的范围（出现斑马线就意味着有过曝溢出），要确保R、G、B通道都没有溢出，不然就可能会偏色。比如，拍摄夜景，灯是一定会过曝的，但彩色景观灯照射的地方，要保持准确的颜色，就最好不要超出“下限、109+” 斑马线的范围。
实验所拍照片已上传到：https://pan.baidu.com/s/16k-FUNrKqSYNAwNAG9JRzw（提取码：qiep ）
有人把亮度合适（影调正常）的JPEG照片判为合适曝光，亮度偏暗判为欠曝，亮度偏亮判为过曝。但对RAW来说，解码时加曝光，JPEG照片就亮一点，解码时减曝光，JPEG照片就暗一点。从RAW到JPEG可以重新映射影调，所以RAW不存在JPEG标准的欠曝、过曝，只存在RAW数据溢出的情况，最大值溢出就是过曝，最小值溢出就是欠曝。
判断JPEG照片是否存在过曝很容易，photoshop用吸管工具看一下RGB的数值，8bit的JPEG，RGB大于等于255，就算过曝溢出。
虽然可以利用后期的方法减亮度、减曝光，让JPEG的RGB小于255，但是仍然可以用选区工具结合直方图判断是否存在过曝。查看最亮的高光部分直方图，在直方图上出现一根直线是完全过曝，直方图的山峰只有左侧、缺少右侧的是部分过曝，只有山峰完整、饱满的，没有过曝。
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判断RAW照片是否存在过曝比较麻烦，只有少数软件能看RAW的直方图，而且，像Lightroom这样的软件，还有一个高光扩展算法，即使RAW的直方图有溢出，有时还能恢复溢出的部分的细节。
1、我用阿三拍一张色卡照片，自定义白平衡、手动曝光、创意风格“标准”，我把斑马线设置成“下限、109+”，调整快门，当色卡上最亮的白色色块刚好不出现斑马线，拍摄RAW+JPEG照片。
统计出RAW的R、G1、G2、B四个通道直方图，放大看16383边界部分的情况，R通道没有像素达到最大值16383，G1、G2有大约200多像素达到了最大值16383，B通道仅有20多个像素达到最大值16383。
这些达到最大值16383的像素，数量很少，可以视为干扰，从照片上看不出这些像素点。所以这张照片没有过曝的局部，这就是我反复说过的“下限、109+”斑马线正好对应RAW数据的过曝溢出。
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2、降低快门速度，增大曝光量2/3级（原始照片+0.67EV），再拍RAW+JPEG照片。
R通道仅有5个像素达到最大值16383，G1、G2有大约8万多像素达到了最大值16383，B通道有不到300个像素达到最大值16383。
显然，G1、G2通道都有过曝溢出。
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单独显示G1、G2通道的照片如下，绿色部分是过曝溢出的部分。
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如果用Lightroom解码这张照片，曝光补偿-2.0，可以看出过曝的白色方块保留了完好的细节，没有受到G通道过曝溢出的影响。如果选取这个白色色块，查看直方图，也是饱满、完整的山峰。
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这就是Lightroom的高光扩展算法，当过曝部分是白色时，可以用未过曝的R、B推测出过曝溢出的G通道值，完美恢复过曝的高光。
3、继续增加曝光量2/3级（相当于原始照片+1.33EV），最亮的白色色块G1、G2、B通道都溢出了，但R通道还没有溢出，Lightroom解码这张照片，减曝光补偿，可以看出过曝的白色方块仍然保留了完好的细节，没有受到G、B通道过曝溢出的影响。如果选取这个白色色块，查看直方图，还是饱满、完整的山峰。
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4、再加1/3级曝光量（相当于原始照片+1.67EV），R通道也完全过曝溢出了，这个白色方块变成了白板一块，没有了任何细节。如果选取这个白色色块，查看直方图，山峰变成了一根直线。
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5、再加1/3级曝光量（相当于原始照片+2.00EV），来看色卡最右上角的蓝绿色块，只有G通道溢出，R、B都没有溢出，但是Lightroom解码，虽然细节还在，但颜色已经失真，说明Lightroom的高光扩展算法可以完美对付白色，但是有颜色的色块，无法完美还原色彩。
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结论一，阿三的斑马线，“下限、109+”正好对应RAW的溢出，只要不出现斑马线，就可以肯定RAW没有溢出，后期无论用任何解码软件都可以确保拉回所有的高光，不会出现过曝。
结论二，如果用Lightroom这样有高光扩展算法的软件解码，高光部分又是明亮的白色，出现溢出斑马线后，至少还可以大胆地向右曝光1.0EV，后期拉回白色高光，细节上不会有任何问题。
结论三，但如果高光部分有颜色，又要确保颜色准确还原，不要超出“下限、109+” 斑马线的范围（出现斑马线就意味着有过曝溢出），要确保R、G、B通道都没有溢出，不然就可能会偏色。比如，拍摄夜景，灯是一定会过曝的，但彩色景观灯照射的地方，要保持准确的颜色，就最好不要超出“下限、109+” 斑马线的范围。
实验所拍照片已上传到：https://pan.baidu.com/s/16k-FUNrKqSYNAwNAG9JRzw（提取码：qiep ）
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mono5852 发表于 2019-11-7 15:20
那说明书写的是10张吧，要不我的 印象哪来的呢，还有你测的8张是H+吗
说明书有提到，未压缩RAW会降低连拍速度，
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rivershaw 发表于 2019-11-7 15:14
拍RAW，不压缩，最高我只测到8张/秒，
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mono5852 发表于 2019-11-7 14:03
时间久了记不清了有点，我印象里r3每秒10张是14比特不压缩raw吧
拍RAW，不压缩，最高我只测到8张/秒，
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rivershaw 发表于 2019-11-7 12:14
说明书与帮助指南的描述与A7R3相同，实际怎么样没用过不知道。跟踪对焦对A7R3来说不可用，R4怎么样也不知道。
A7R3，RAW不压缩，连拍Hi能到8张/秒，我猜A7R4应该也是才对。
我认为，对sony相机来说，影响画质的是12bit，不是压缩。12bit直接影响动态范围，而单纯压缩对动态范围没有很大影响。
拍RAW建议：
1、连拍不要压缩，牺牲一点连拍速度，换取画质，一但压缩就是12bit。
2、不连拍可以压缩，14bit，减小文件大小，节省储存空间。
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715 帖
mono5852 发表于 2019-11-7 10:24
问下楼主啊，a7r4的连拍是不是退步了。10张/秒是12比特和有损raw，跟踪对焦是7张/秒也是有损raw。那到底是每秒几张可以做到14比特无损raw呢？
说明书与帮助指南的描述与A7R3相同，实际怎么样没用过不知道。跟踪对焦对A7R3来说不可用，R4怎么样也不知道。
A7R3，RAW不压缩，连拍Hi能到8张/秒，我猜A7R4应该也是才对。
我认为，对sony相机来说，影响画质的是12bit，不是压缩。12bit直接影响动态范围，而单纯压缩对动态范围没有很大影响。
拍RAW建议：
1、连拍不要压缩，牺牲一点连拍速度，换取画质，一但压缩就是12bit。
2、不连拍可以压缩，14bit，减小文件大小，节省储存空间。
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713 帖
mhmnz 发表于 2019-11-6 21:13
麻烦问下，同样的文件有A9用的么，谢谢！
制作这个dcp，要拍摄低色温、高色温光源下的色卡照片，没有A9，做不了。
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712 帖
rivershaw 发表于 2019-9-7 16:27
模拟佳能风景、人像风格的dcp：
把这个dcp拷贝到：C:\Users\你的用户名\AppData\Roaming\Adobe\CameraRaw\CameraProfiles
dcp下载：链接: pan.baidu.com/s/1xhLzpqKDwwo8njsTzIohYw 提取码: qx27
麻烦问下，同样的文件有A9用的么，谢谢！
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711 帖
这一回，来说说照片锐化的问题，就以USM锐化为例。
先看我画的一张图片。
把它转成黑白，用USM对它锐化，锐化参数，数量500、半径20、阈值60。
锐化算法分为两类，一类是边缘增强，另一类是高通滤波，高通滤波会严重增强噪声，摄影里面很少用。USM锐化是边缘增强的一种，让颜色边界，黑的更黑、白的更白。
1、 USM参数意义
“数量”是边缘增强的强度，数值越大，边缘锐化后的颜色差别越大。
“半径”是边缘的宽度，半径越大，被增强的边缘越宽。
“阈值”是边缘的颜色差，确定什么大小的色差判定为边缘。
上面的图片为了看清楚，故意把数量、半径、阈值设置得很大。尤其是阈值，右侧的方块与背景的颜色差值小于阈值，结果右侧的方块边缘没有被识别、锐化，而左侧的方块边缘超过了阈值，被明显锐化。
2、 USM要对亮度（Lab的L）锐化，不要对彩色（RGB）锐化
对最上面的彩色图片直接做USM锐化，是下面的效果。
显然，方块的边缘出现了品、青等伪色，所以直接对RGB的照片做USM锐化会出现伪色，影响照片的效果。
正确的做法是把RGB空间转到Lab空间，选取L通道（明度、亮度）进行锐化，再转回到RGB空间，这样不会出现明显的伪色。（数量500、半径20、阈值0）
3、 锐化参数优化
边缘增强的锐化，本质上是让边缘黑的更黑、白的更白，刺激视觉，让眼睛看起来的感觉更清晰。所以，USM的锐化半径要跟着眼睛的分辨率走，一般来说，25cm的明视距离上，0.15mm到0.2mm的锐化半径，人眼看起来的锐化效果最好！
A4照片，距离25cm观看，如果按300ppi打印，0.15mm到0.2mm的锐化半径对应1.8到2.4像素。如果按150ppi打印，0.15mm到0.2mm的锐化半径对应0.9到1.2像素。
如果用显示器看照片，情况更复杂，0.28点距（24吋、1920×1080，90ppi），40cm的观看距离，对应的锐化半径是0.9到1.1像素。如果用500ppi的视网膜屏的手机看照片，20cm观看距离，对应的锐化半径是2.4到3.1像素。
简单说，ppi越高、观看距离越远，按照人眼分辨率的特点，USM锐化的半径像素数应该越高。但是，实际上，ppi、观看距离都不是固定不变的，所以确定USM的锐化半径也就必须随行就市，不能一概而论。
锐化半径的选取虽然不能一概而论，明白了理论依据，有些原则却是一定的！
首先，不管使用什么样的边缘锐化，锐化都应该是处理照片的最后阶段的工作，不要一上来就锐化。比如Lightroom、ACR解码，如果照片裁剪后还要缩图，那就缩图后再锐化，“细节”里面的锐化可以关闭，这样的好处是可以降低噪点。普通照片缩图后的USM锐化，建议数量100、半径0.8、阈值2。
其次，如果打印照片，打印前再对照片做一次比较强的USM锐化，这样打印出的效果会比较好，即使显示器上看锐化过度了，但照片上看锐化可能还没到合适。打印前USM锐化的推荐参数，数量150、半径2.0、阈值0。
再次，如果确定了照片只是用于手机观看，可以锐化过度一点，因为现在的手机ppi都比较高。手机看片的USM锐化，建议数量120、半径1.2、阈值0。
4、 锐化与降噪
USM锐化应该在照片处理完成、缩图以后再做，但降噪却不一定，可以先做，也可以后做，要根据降噪软件的特点而定。有时候，USM锐化后，还可以用降噪软件再次处理。
比如，USM高强度锐化后，天空容易出现讨厌的噪点，我有时会再用一个很老的软件NeatImage处理一下，NeatImage对于降低大面积区域的均匀噪声很有效，而且对锐化后的边缘没有明显影响。
现在降噪效果比较好的一款软件，Topaz Denoise AI，除了计算慢，效果非常理想，降噪的同时对细节破坏很小，非常适合在缩图前降噪。
最后强调一点，不要对焦点不实的照片做USM锐化，USM锐化解决不了焦点不实的问题。对付焦点不实的照片，最好使用锐利的缩图方式，比如Photoshop里面的“两次立方（较锐利）”，或者“邻近（硬边缘）”，如果清楚了，可以做USM锐化，如果还是不很清楚，就放弃最后的锐化。焦点不实的照片，强行边缘锐化，不仅没法变清楚，还会徒增噪点，看起来更不舒服。
先看我画的一张图片。
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把它转成黑白，用USM对它锐化，锐化参数，数量500、半径20、阈值60。
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锐化算法分为两类，一类是边缘增强，另一类是高通滤波，高通滤波会严重增强噪声，摄影里面很少用。USM锐化是边缘增强的一种，让颜色边界，黑的更黑、白的更白。
1、 USM参数意义
“数量”是边缘增强的强度，数值越大，边缘锐化后的颜色差别越大。
“半径”是边缘的宽度，半径越大，被增强的边缘越宽。
“阈值”是边缘的颜色差，确定什么大小的色差判定为边缘。
上面的图片为了看清楚，故意把数量、半径、阈值设置得很大。尤其是阈值，右侧的方块与背景的颜色差值小于阈值，结果右侧的方块边缘没有被识别、锐化，而左侧的方块边缘超过了阈值，被明显锐化。
2、 USM要对亮度（Lab的L）锐化，不要对彩色（RGB）锐化
对最上面的彩色图片直接做USM锐化，是下面的效果。
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显然，方块的边缘出现了品、青等伪色，所以直接对RGB的照片做USM锐化会出现伪色，影响照片的效果。
正确的做法是把RGB空间转到Lab空间，选取L通道（明度、亮度）进行锐化，再转回到RGB空间，这样不会出现明显的伪色。（数量500、半径20、阈值0）
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3、 锐化参数优化
边缘增强的锐化，本质上是让边缘黑的更黑、白的更白，刺激视觉，让眼睛看起来的感觉更清晰。所以，USM的锐化半径要跟着眼睛的分辨率走，一般来说，25cm的明视距离上，0.15mm到0.2mm的锐化半径，人眼看起来的锐化效果最好！
A4照片，距离25cm观看，如果按300ppi打印，0.15mm到0.2mm的锐化半径对应1.8到2.4像素。如果按150ppi打印，0.15mm到0.2mm的锐化半径对应0.9到1.2像素。
如果用显示器看照片，情况更复杂，0.28点距（24吋、1920×1080，90ppi），40cm的观看距离，对应的锐化半径是0.9到1.1像素。如果用500ppi的视网膜屏的手机看照片，20cm观看距离，对应的锐化半径是2.4到3.1像素。
简单说，ppi越高、观看距离越远，按照人眼分辨率的特点，USM锐化的半径像素数应该越高。但是，实际上，ppi、观看距离都不是固定不变的，所以确定USM的锐化半径也就必须随行就市，不能一概而论。
锐化半径的选取虽然不能一概而论，明白了理论依据，有些原则却是一定的！
首先，不管使用什么样的边缘锐化，锐化都应该是处理照片的最后阶段的工作，不要一上来就锐化。比如Lightroom、ACR解码，如果照片裁剪后还要缩图，那就缩图后再锐化，“细节”里面的锐化可以关闭，这样的好处是可以降低噪点。普通照片缩图后的USM锐化，建议数量100、半径0.8、阈值2。
其次，如果打印照片，打印前再对照片做一次比较强的USM锐化，这样打印出的效果会比较好，即使显示器上看锐化过度了，但照片上看锐化可能还没到合适。打印前USM锐化的推荐参数，数量150、半径2.0、阈值0。
再次，如果确定了照片只是用于手机观看，可以锐化过度一点，因为现在的手机ppi都比较高。手机看片的USM锐化，建议数量120、半径1.2、阈值0。
4、 锐化与降噪
USM锐化应该在照片处理完成、缩图以后再做，但降噪却不一定，可以先做，也可以后做，要根据降噪软件的特点而定。有时候，USM锐化后，还可以用降噪软件再次处理。
比如，USM高强度锐化后，天空容易出现讨厌的噪点，我有时会再用一个很老的软件NeatImage处理一下，NeatImage对于降低大面积区域的均匀噪声很有效，而且对锐化后的边缘没有明显影响。
现在降噪效果比较好的一款软件，Topaz Denoise AI，除了计算慢，效果非常理想，降噪的同时对细节破坏很小，非常适合在缩图前降噪。
最后强调一点，不要对焦点不实的照片做USM锐化，USM锐化解决不了焦点不实的问题。对付焦点不实的照片，最好使用锐利的缩图方式，比如Photoshop里面的“两次立方（较锐利）”，或者“邻近（硬边缘）”，如果清楚了，可以做USM锐化，如果还是不很清楚，就放弃最后的锐化。焦点不实的照片，强行边缘锐化，不仅没法变清楚，还会徒增噪点，看起来更不舒服。
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rivershaw 发表于 2019-3-5 15:41
老师不敢当，
有的，叫做AF-S、AF-C优先级设置。
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pengrua 发表于 2019-3-5 14:22
**** 作者被禁止或删除 内容自动屏蔽 ****
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chncwk 发表于 2019-9-1 18:13
终于明白LAB模式下色调（偏）曲线的工作原理及设计依据了，谢谢。
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rivershaw 发表于 2019-3-8 14:10
如果用英文版的Lightroom，白平衡有两个滑块，一个是Temp（Temperature），一个是Tint。中文把Temperature翻译成色温，这个没问题。而Tint翻译成“色调”，我觉得不合适。Tint是光源偏离普朗克轨迹的程度，翻译成“色偏”更合适，Tint只是在品、绿方向上的色彩变化，不是真正意义上的色调变化。
下面就来详细说说色偏（Tint）究竟是什么，先要从普朗克的黑体轨迹说起。
普朗克发现，一个物体加热的温度，与发出的光谱有确定关系，所以可以用色温计算出发光体的光谱密度。把不同色温对应的光源光谱画在色品图上，就叫做普朗克轨迹，或者叫黑体轨迹。
如果用u、v坐标的色品图，普朗克轨迹是下面的红线所示。
把普朗克轨迹放大来看，是下面的样子。登录后可直接显示原图
一般的色品图都是x、y坐标，u、v坐标叫做均匀色度坐标系，在u、v坐标系，色温的倒数再乘10^6，叫做迈尔德（Mired），这个Mired是基本均匀变化的，而色温是不均匀的。上图中，每个小红圈相差20Mired，间隔距离基本相等。
当一个光源的位置落在普朗克轨迹上（非常接近也行）时，用色温代表这个光源的光谱特性，光谱特性可以用普朗克公式计算出来，我们习惯把这类光源叫做绝对 ...
终于明白LAB模式下色调（偏）曲线的工作原理及设计依据了，谢谢。 本帖最后由 chncwk 于 2019-9-1 18:14 编辑
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