piggy9999 发表于 2021-11-8 09:30
我说的是raw没有颜色
回答吧，用你的半导体物理专业毕业的专业知识，一个cmos管能输出几个值

logical 发表于 2021-11-8 12:55
CMOS输出的光电信号如何解读成颜色，这个是算法决定的而不是物理信号决定的。就算眼睛的视觉神经，传递的也是一个个分开的R，G，B的信号，也不可能在同一个“像素位置”有一个可以对三色都有反应的“全能”感光细胞 — 你知道对不同颜色敏感的神经“传感”是不一样的终端感光神经末梢吗？大脑就是用这些分离的R，G，B信号最终“处理”出颜色的，这些“处理”过程就对应着相机或者计算机的CPU配备的相应的算法和程序，懂吗？

— 你就是缺乏逻辑思维能力，概念模糊，才会有这么莫名其妙的问题。

还是这个问题：RAW数据文件要是不包含任何有效的颜色信息，那从CMOS得到的光电颜色信号，都到哪里去了？人家“专家”都知道发明一个RAW R’G’B’ 来绕过这个问题，你不会说：有效的颜色信息会在传递过程中直接消失吧？呵呵

piggy9999 发表于 2021-11-8 12:58
信息在啊，解码时候加上色罩不就得了，当然还必须有别的参数，否侧不可能正确还原。相机还原色彩，不复杂，但也不是简单的遮罩信息加马赛克还原，各家差别，很大部分也是色彩还原这部分。
raw转换后不可逆也不是什么精度原因。

rivershaw 发表于 2021-11-8 13:35
我明白你的意思了，但是我觉得你的说法不对。

既然是sRGB观察者的相机，那么RGB2XYZ转换就是用大量色块得出的，出现与CIE观察者不一致的颜色，仍然按照sRGB转换，算成色差。

不能改用其他色彩配置文件，因为sRGB是大量色块得出的结果，要以sRGB的色彩配置文件为准。

如果用色块校准照相机时，出现RGB2XYZ不收敛的情况，比如相同RGB对应不同XYZ，或者不同RGB对应相同XYZ，计算RGB2XYZ时要剔除这些色块。一旦用大量色块得出了RGB2XYZ，色域以RGB2XYZ计算出的为准，出现同色异谱当成色差对待。

logical 发表于 2021-11-8 13:12
没有数据和相应的数据结构，哪来的算法？哪有数据和算法分离的道理？

你要好好补补这方面的基础知识

piggy9999 发表于 2021-11-8 14:17
要不有解码呢？
还是一机一个的专用解码器
我是不理解，你为啥说数据和算法分开不可以，方程式不就是么？我理解错了？

树下的石头 发表于 2021-11-8 14:20
“不可逆”本就不是精度问题，精度问题只影响计算误差，不可逆只有两个原因，一是使用了不可逆的变换，二是不知道变换的参数。
就比如下面这个png，它是从一个Rec.2020的线性RGB色彩空间的png经过一系列处理转换得到的sRGB图像，从头到尾都用的16位精度，但没办法通过它来恢复出它的原始数据。

piggy9999 发表于 2021-11-8 14:13
说你不懂呢，色彩还原不是什么更加讨好，解码输出后不可逆也不是什么精度原因，理论上就不可逆

logical 发表于 2021-11-8 14:31
色彩还原当然不是更加讨好，而是还原“真实”，就有还原度的量化指标。这个客观指标是可以进行第三方评测，不依赖厂家的。而你说各家不同的直出颜色倾向，实际上是色彩渲染，才是为了讨好眼球的目的。两者不加区别是你的问题。

不可逆当然是数学转换或者物理过程本身决定的。但是如何让不可逆造成的信息损失影响最小，就和转换的次序有关了。— 我说的这种流程优化你要是实在无法理解，就算了 。。。

piggy9999 发表于 2021-11-08 14:24

对啊，确实是在转换后丢失了参数，所以不可逆
但是png不是raw文件吧

树下的石头 发表于 2021-11-8 14:30
不是“特征提取”的结果差别，而是纯数学上的概念问题。相机校正所使用的算法面对sRGB观察者这样规范的光谱特征，基本上做多少次的结果都一样，但这个结果在数学上并不是唯一解，只是相机校正所用的算法只能得到这样一个解。

但对于现实中不规范的光谱特征，那么相机校正获得相同解的必然性都得不到保证，不同的算法细节、不同的色彩样品集，很可能会得到不同的结果。

树下的石头 发表于 2021-11-8 11:11
假设，有人实现了一个符合sRGB观察者（无负刺激值）的相机，那么它的RAW RGB直接就是Linear sRGB数据，可以把Linear sRGB的ICC文件当作RAW的色彩配置文件进行色彩转换（先不考虑白平衡，只拍D65光源下的场景），这时有某种光让相机感光为RGB(0,x,0)，被色彩转换到色度为xy(0.300,0.600)的色彩；但实际上同样的光用标准观察者去观察，那么它的色度很可能并不是这个色度，而是xy(0.1150 0.8260)，原因是因为sRGB观察者与标准观察者之间的同色异谱表现不一样，这个色彩在sRGB的色域范围之外。

但是现在有人说“你用的这个色彩配置文件不对，RGB(0,x,0)应该被转换到色度xy(0.1150 0.8260)”，这时这种光就会被正确转换到CIE XYZ，也就处于相机的“色域”之内，而原本在相机色域内的“xy(0.300,0.600)”颜色就成了相机色域外的颜色。这里色彩转换关系变了，但你不能说这一改变不正确，它的转换结果与改变之前一样都符合这个相机的RAW RGB所对应的光谱集合中的一部分光谱的颜色，所以相机的色彩转换矩阵不但决定了转换关系，同时还定义了色域。

而显示器与此不同，它显示不出来的颜色无论怎么定义都显示不出来，ICC文件只能对它的能力进行纯粹的描述，而没有色域定义的能力，换一种对应关系就不正确。

输入设备可以接收所有光谱并进行编码，而同色异谱问题决定了这些编码可以有多种不同的正确解释，而每种解释都自己的色域。
显示器只能显示固定范围的颜色，它的输入编码按其特征只有唯一的正确方式，这唯一的编码方式在数据上体现为确定的色域，并且与显示器的可显示颜色范围相符。

关键问题是即使不考虑实现和误差，从RGB-XYZ的映射全集来看，相机的色彩映射也不存在唯一的正确解，而显示器的正确解是唯一的。

logical 发表于 2021-11-8 14:36
线性的色彩数据就和RAW 数据是一回事，两者之间可以做可逆的一一对应 — 不要拘泥于文件格式，要看数据结构

piggy9999 发表于 2021-11-8 14:32
别拽名词了
唬不住人的
数据和算法是两个词对不？

logical 发表于 2021-11-8 14:52
是不可分的两个词。有效颜色信息是由数据和算法共同决定的，两者缺一不可。

logical 发表于 2021-11-8 14:58
有效信息是香浓定义的信息学的基本概念，信息守恒和不可逆转换的有效信息损失，信息熵增加，都离不开这个概念。

颜色既然包含了信息，就有“有效的颜色信息”，不懂别胡说，我哪有本事发明什么概念？呵呵