选择完美RGB工作空间

提到RGB工作空间,必先使人想到PS中的色彩设置选项(这也是我们应用最多的地方),其实,在整个的Adobe软件以及制版,打样软件中都涉及到它的设置和应用.而如何选择完美RGB工作空间是业界一直争论的话题,以至于不少色彩组织或色彩管理爱好者都竞相设计出不同的RGB空间作为工作空间来使用,那么,这些设计出的RGB空间都是完美的吗?带这这样的疑问,我准备开始RGB工作空间的评测工作,鄙人才疏学浅,有误之处,还请广大色彩爱好者指正.

先了解一下什么是RGB工作空间,它在整个的色彩管理流程中充当什么角色?
顾名思义,称为“工作空间“那么就可以把它理解为一个工作平台,在这个平台上,我们可以处理RGB图像,RGB图像来源可以是数码相机,底片扫描仪,也可以是在绘图软件中自己绘制的图像,在处理完毕之后,图像总是要输出的,无论只是在显示器上,还是精打印,或是印刷.由此看出,“工作空间“就是在色彩管理中起到了“承上启下“的作用,它为编辑图像提供了良好的“平台“.

问题的关键就在于,通过工作空间的选择,使我们能充分的发挥其承上启下的作用,而尽量避免不适当的选择,以及所带来的色彩信息“不必要的“丢失!

在工作空间的选择上,有一下几点是需要考虑的:
1.工作空间的大小
2.与输出色彩空间的关系
3.从工作空间转换到输出空间时的色彩信息丢失程度
4.工作空间在软件之间的兼容性,以及在软件中的直观性

如果用以上要点来考虑的话,“绝对的完美RGB色彩工作空间“理论上是根本不存在的,但没有关系,“相对完美的RGB色彩工作空间“是可以找到的!寻找并衡量众多RGB色彩工作空间中“相对完美程度“就是我的目的,如果您是位色彩管理爱好者,想必对探索这个问题,也会和我一样有着浓厚的兴趣.

在开始评测前,先试着回答些常见问题:

1.为什么不直接使用输入空间或输出空间作为工作空间?
两点原因:
I.灰平衡,所有的输入,输出空间都是与设备有关的色彩空间,它们都是记录设备采集,再现色彩能力的描述文件,而设备对每个R.G.B或C.M.Y.K的色调转移曲线(TRC)都是不一致的,这就使得,在输入空间或输出空间中,R=G=B或C=M=Y不等于中性灰,而灰平衡在图像编辑中起着很大的作用.
PS.写到这里,想起的无忌名人丹妮LV,她一直使用输出CMYK色彩空间作为工作空间处理图像,这是一种保持色彩一致的妥协办法,不过,对于国内印刷企业只注重印刷时的追色,不重视印前的情况,也只能说这是个明智的做法.
II.感知一致,即,以相同的色彩增量编辑图像中每个通道的数值,对外观的影响基本相同,而与设备有关的色彩空间不能做到这点.

2.为什么不使用Lab作为工作空间?
也是两点原因:
I.Lab并不直观,这给图像编辑带来很多烦脑,而且多数PS滤镜不支持在Lab空间下运行.

II.编码问题!这也是选择色彩工作空间时经常出现的“严重误区“.色彩工作空间需要有一定的大小,但并非越大越好!因为,色彩空间越大,随之而来的便是编码误差(包括色调转移曲线对编码误差的影响),编码效率问题.而且,在低位数的编码情况下,越是大的色彩空间在编辑图像时损失的色彩信息越严重!
PS.关于编码,是评价色彩空间的重要准则,下文会详细说明.

现在才算是进入了正题—评测RGB色彩工作空间.

所谓评测,先要有准则.这些准则要客观有理,并对所以参与评测的色彩空间都公平.为此,我查阅了CIE 2005年关于评测扩展色域色彩编码的报告.(Criteria fort he evaluation of extended-gamut colour encoding CIE 16x:2005)从中选取些评测准则,并稍加完善.(因为CIE的评测报告并不只针对RGB的色彩编码)便得到了一下的评测准则,由于评测比较耗时,目前只基本完成第一部分,余下部分慢慢补充.

说了这么多,终于轮到我们的评测对象—RGB色彩工作空间“们“出场了,它们是:

1.PCS CIELAB (老大嘛,自然首先出场)

2.ROMM RGB(Reference output medium metric RGB又名:ProPhoto )柯达搞的,被icc组织推荐为标准感知色彩工作空间.也是ACR里少的可怜的可选工作空间之一.

3.WideGamut RGB(好像没啥背景,还望之情者告知)

4.Beta RGB(来自Bruce Justin Lindbloom,令一个Bruce Fraser也作了个空间叫Bruce RGB,但它的Profile我没找到,也望之情这告知)

5.EktaSpace PS5 RGB(出自摄影师Joseph Holmes)

6.ECI RGB v1(来自European Color Initiative,比较牛的是 ECI RGB v1被定为ISO 22028-4,即,数码图像存储,控制,转换的标准RGB色彩编码)

7.ECI RGB v2(v1的升级版,大小和v1基本相同,区别就是用L*代替了Gamma,在接下来的色调转移曲线对编码误差的影响评测中它和v1的PK很让我非常期待)

8.PhotoGamut RGB(由五个德国图像工程师创造的,在第一个评测环节中,显示出优越的素质)

9.Adobe RGB(老朋友,不用说了,目前看来它的确老了)

10.sRGB (也是老朋友,不过比起AdobeRGB,它还是能发挥余热的)

OK,开始评测...

第一项评测:RGB色彩工作空间的大小与输出色彩空间的关系.

方法:

i.先分别计算出各个待测色彩空间以及目标输出空间的Gamut volume.
比如: (A=RGB工作空间Gamut volume;B=目标输出空间Gamut volume)

ii.再计算它们之间的交集.(C=A与B的交集)

iii.P1=C/B (两空间交集占目标输出空间的百分比)

iiii.P2=C/A (两空间交集占源RGB工作空间的百分比)

说明:

如图所示,我列出了6个目标输出色彩空间,分别为:

1.显示器,因为越来越多的高端显示器号称覆盖了AdobeRGB色彩空间,所以我用AdobeRGB“假定“为显示的统一色彩输出空间.

2.选用i1为EIZO CG242W作的profile,用来和前者对比

3.选用欧洲标准新闻纸印刷输出色彩空间,即,ISO Newspaper v4.icc(IFRA26)

4.选用欧洲标准胶印铜板纸印刷输出色彩空间,即,ISO Coated v2.icc(Fogra39)

5.选用爱普生9880作为精打印参考输出空间

6.按ICC以及ISO 22028-2的推荐,用ROMM RGB(ProPhotoRGB)为标准感知色彩工作空间,以作参考.

如图：

注：色彩空间作比较时，前提是利用Chromatic Adaptation Transform(CAT)统一白点,否则比较无意义。

第一项评测总结:

从列表中,能让大家对各个待测色彩空间的大小,以及与常用输出空间的关系有个大致的认识.

之前提到过,完美的RGB工作空间并不是越大越好,大家可以参考图标中的PhotoGamutRGB,它并不是最大的(实际上的倒数第二小),但它却比其他RGB工作空间包含了更多的常用输出空间.正所谓,工作空间不在大,在于"精"也!

注:PhotoGamutRGB的另外一个优点是,它是一个基于查找表(LUT)的色彩空间,因此在色彩空间转换时能真正的使用感知再现意图.

另一个有趣的发现,CG242W这个号称包含了97%的AdobeRGB空间的显示器,实际上它与AdobeRGB的交集也只含了AdobeRGB的大概92%,多事儿的我,用1283756/1311024=98%,看来EIZO是忘了取交集了...

总之,如果只从目前的第一项测试来看,那么在每种常用输出方式中P1,P2百分比同时高,可视为,这个RGB色彩工作空间适合此项输出方式.

第二项评测:色调转移曲线对编码误差的影响(beta)

前言:
评测色彩空间从某种意义上说就是评测色彩空间的编码.
从第一项评测中,我们能大致了解色彩空间的大小,但是色彩空间的内部有是什么样子呢?它对色彩描述的精确程度如何呢?它对每个色彩分量的分布是否均匀呢?
希望您看完我的第二部分的评测,能了解到答案.

目的: 基于Matrix的RGB工作空间在8bit时的编码误差,以及色调转移曲线(TRC)对编码误差的影响.

待测RGB工作空间代表:sRGB,ECIRGBv1,AdobeRGB
Gamma取值范围: 1.0到3,6 步长0.2

方法:
把所有以8bit编码的待测RGB工作空间内的RGB值转换到CIELAB.
改变RGB值,步长1.0,向7个色相方向,即, R, G, B, C, M, Y ,W

计算各个方向递增步长后的Delta E76以及Delta E00,之后在用Quantiles作统计.

图1:

图1所示:
在所有7个色彩分量上,随步长递增,Delta E76以及Delta E00结果.
可看出三者,在Gamma介于2.2-2.4时,50%的Delta E76小于0.7,亦即50%的Delta E00小于0.4,同时最大误差处于最低点.

图2:

图2所示:
调整坐标,各色曲线为色彩分量,Delta E76以及Delta E00最小值为1,以Quantile:50%,90%,99%作统计(以sRGB为例).

结论:
当Gamma大致得于1.8时,50%的Delta E76以及Delta E00集中在最小值1
当Gamma大致得于2.2到2.4时,90%的Delta E76以及Delta E00集中在最小值1
当Gamma大致得于2.6时,99%的Delta E76以及Delta E00集中在最小值1

因此,如果以Delta E76为参考,Gamma2,4时有较小的编码误差
如果以更严格的Delta E00为参考,则Gamma2,2时有较小的编码误差

第三项评测:各个色彩空间的色彩信息均匀度与编码误差
前言:
这一节的评测类似于第二项评测,即更深一层的评价色彩空间的内部对于色彩分布的均匀程度.
RGB或CMYK色彩空间之所以称之为设备空间,是因为其RGB或CMYK的值只起到控制输入或输出设备再现色彩的功能,
如果不在特定的色彩空间的情况下,单单讨论RGB或CMYK值是毫无意义的,因为我们不知道他们体现的是什么样的色彩.

这里,我们可以把Lab或XYZ空间内的值看作是表达的真实色彩的空间,
当色彩信息从Lab或XYZ值转换到RGB或CMYK值时,色彩信息并不是均匀(线性的)的编码为RGB或CMYK值,
而是通过前面提到的色调转移曲线来编码的,所以色彩空间中真实的色彩信息是否被均匀的分配,
色调转移曲线起到一部分作用,这也是第二项评测中所讨论的.
令一个影响均匀分配的因素就是每个色彩空间特有的原色坐标点,所以即便是拥有相同色调转移曲线的的色彩空间,
也会有不同的色彩信息分布情况.这就是此项评测的由来.

方法:
和第二项评测类似,请看下面的流程图.


流程图说明:
首先我选取一组不同RGB值,从RGB(1,1,1)开始,每个分量的步长值为4,一直到RGB(252,252,252),
即140608个均匀划分的不同RGB值.在其中的每个RGB值的R;G;B;C;M;Y的6个方向上再取6个RGB值.
之后把所有140608个RGB以及他们所有6个方向上延伸的RGB值用待测RGB色彩空间定义,之后再把他们都分别转换到Lab值,并计算之间的色彩偏差.
理想的均匀分布情况应该是原值与6个方向上的色彩偏差为恒定值,而下面的实际的评测结果:



如图所示,色彩偏差的平均值的差异对于评测色彩空间的好坏可以忽略不计,
重要的是标准偏差值,以及最大色彩偏差也可以作为附加参考.

标准偏差值越小,说明色彩信息被分布的越均匀.
最大色彩偏差越小,说明编码误差越小.

第四项评测:色调恒定

前言:
我们在图像处理的时候,经常会对图像进行一些非线性调整,
也许您对它很陌生,但您一定熟悉如何利用曲线调整图像的明暗,
调整图像的反差.上述的操作就是最典型的对图像的非线性处理.

当我们对图像进行非线性处理后,我们想当然的希望图像按照我们的意图进行改变,
但结果往往不是这样.因为图像所嵌入的色彩空间编码特性的原因,
在对图像进行非线性处理后,色调往往会出现偏差的.这就是本项评测的由来.

方法请见流程图:

流程图说明:
首先,测量色板的光谱值,之后把这些光谱值分别乘以scaling factor进行阶调化.
根据CIE条款,用阶调化后的光谱值计算出XYZ值,再使用不同的待测RGB色彩空间定义XYZ值,
得到对应的线性RGB值.对这些线性RGB值进行非线性模拟操作,分别执行4条曲线,
模拟PS里的调整图像的明暗,调整图像的反差大小.由非线性化的RGB值计算回XYZ值,
并且与之前原始XYZ值都转换到Lab空间,并且计算两者色调差DH,之后统计并分析结果.

结果如图:分别是各个RGB色彩空间的色调差情况


如果您看的一头雾水,可以在参考下面这个图:

如图所示,色板分别嵌入了ProPhoto和sRGB工作空间,这时我们想降低原图的对比度,
于是,我们在PS中调整出一条S形曲线.而我们得到的结果是,图像的反差减小的同时,
每个色块的色调也发生了变化,详情可参见右面的Lab空间坐标图.
有兴趣的话可以自己在PS中试试.

当前进度：
第一项评测:RGB色彩工作空间的大小与输出色彩空间的关系(基本完成)

第二项评测:色调转移曲线对编码误差的影响(完善中...)

第三项评测:各个色彩空间的色彩信息均匀度与编码误差(基本完成)

第四项评测:色调恒定(Hue constancy)(基本完成)

第五项评测:色彩空间转换中的色彩信息丢失程度(编辑中...)

第六项评测:色彩空间在软件之间的兼容性,以及在软件中的可操作性.

欢迎参与讨论,或提出宝贵意见!

[loveorola 编辑于 2009-09-01 07:26]

我的计算器精度是0.01，插值会扩大一点误差。

评测方法和编制方法接近，步长接近---循环论证了，0.0x的精度不能作数，如果有时间

后面几项测试都做一下才会有可靠的结论。

评测方法和我的编制方法是如此地接近.
140608用了近3小时，可惜失败了。5832用了40多分钟，步长15。

第三项评测进行中。。。

即。各个色彩空间的实际编码误差（色彩空间均匀性）

目前正在和Matlab较劲，作数据分析处理，初步结果一周内公布。

谢谢关注！

评测为什么不加个CRT那找几个SONY和三菱或EIZO应该不难吧

如果可能，短信给我邮箱，我发给你。

OK没问题，您想用什莫自定义空间呢，其实EktaSpace PS5 RGB就是个自定义空间。

学习了！

第二项评测:色调转移曲线对编码误差的影响(beta)

前言:
评测色彩空间从某种意义上说就是评测色彩空间的编码.
从第一项评测中,我们能大致了解色彩空间的大小,但是色彩空间的内部有是什么样子呢?它对色彩描述的精确程度如何呢?它对每个色彩分量的分布是否均匀呢?
希望您看完我的第二部分的评测,能了解到答案.

目的: 基于Matrix的RGB工作空间在8bit时的编码误差,以及色调转移曲线(TRC)对编码误差的影响.

待测RGB工作空间代表:sRGB,ECIRGBv1,AdobeRGB
Gamma取值范围: 1.0到3,6 步长0.2

方法:
把所有以8bit编码的待测RGB工作空间内的RGB值转换到CIELAB.
改变RGB值,步长1.0,向7个色相方向,即, R, G, B, C, M, Y ,W

计算各个方向递增步长后的Delta E76以及Delta E00,之后在用Quantiles作统计.

图1:

图1所示:
在所有7个色彩分量上,随步长递增,Delta E76以及Delta E00结果.
可看出三者,在Gamma介于2.2-2.4时,50%的Delta E76小于0.7,亦即50%的Delta E00小于0.4,同时最大误差处于最低点.

图2:

图2所示:
调整坐标,各色曲线为色彩分量,Delta E76以及Delta E00最小值为1,以Quantile:50%,90%,99%作统计(以sRGB为例).

结论:
当Gamma大致得于1.8时,50%的Delta E76以及Delta E00集中在最小值1
当Gamma大致得于2.2到2.4时,90%的Delta E76以及Delta E00集中在最小值1
当Gamma大致得于2.6时,99%的Delta E76以及Delta E00集中在最小值1

因此,如果以Delta E76为参考,Gamma2,4时有较小的编码误差
如果以更严格的Delta E00为参考,则Gamma2,2时有较小的编码误差

第一项评测更新:

记号

请问怎样能申请编辑首贴的权限？

我想把之后的评测结果和结论都编辑到首贴

由Chromatic Adaptation再引申出另一个问题：

在D65，或其他"非D50"的色彩空间比较时，是否要进行Chromatic Adaptation，即，使所有参与比较的色彩空间白点都落在L*轴上,之后再进行比较？

看你给出的ISO22028中"Colour component transfer function"的说明，应该是和“Tonal Response Curve”是同义的，中文术语称为“阶调响应曲线”。

至于chromatic adaptation transform那几种转换矩阵的区别，要说清楚的话可能需要数学方面的达人了。

好文章，感谢提供，要认真学习。