цветовое пространство srgb что это
Adobe RGB vs sRGB – какое цветовое пространство выбрать и почему
Как часто вы заходили в настройки камеры для переключения между цветовыми пространствами Adobe RGB и sRGB? Вы даже знаете, что означают эти термины или что такое цветовое пространство? Еще несколько лет назад я не знал об этих технических терминах, но быстро осознал их важность.
Что такое цветовое пространство?
Цветовое пространство является частью цветовой гаммы, которая представляет собой вселенную цветовых тонов. Таким образом, вы можете предположить, что разные цветовые пространства являются планетами разных размеров. Из многих планет Adobe RGB и sRGB являются двумя наиболее часто используемыми цветовыми пространствами в фотографии.
В зависимости от ваших предпочтений вы можете выбрать желаемое цветовое пространство и получить наилучший результат.
Что такое цветовые пространства Adobe RGB и sRGB?
Мониторы и принтеры
Мониторы Adobe RGB используются большинством современных операторов принтеров потому, что они способны отобразить то, что может воспроизвести цветовой профиль CMYK (голубой, пурпурный, желтый и черный) принтера. Это помогает оператору принтера убедиться, что цвета, отображаемые на мониторе Adobe RGB, должны быть очень близки к печати, которая выводится из цветного принтера CMYK (используется для журналов и публикаций).
Поэтому, будучи фотографом, имеет смысл использовать монитор Adobe RGB, чтобы вы могли редактировать свои фотографии и видеть фактические цвета, которые будут отображаться в отпечатках.
Так, если вы уверены, что в ближайшем будущем вы не будете печатать свои фотографии, то нет смысла использовать монитор Adobe RGB. Если вы делаете фотографии только для себя или загружаете их в Интернет, тогда монитор sRGB идеально подходит для ваших целей.
Цветовое пространство камеры
Но для того, чтобы просмотреть фактические цвета цветового пространства Adobe RGB или sRGB на вашем мониторе, вам необходимо сначала сделать фотографию в этом конкретном цветовом пространстве.
Если вы не сделаете фотографию в требуемом цветовом пространстве, будь то Adobe RGB или sRGB, вы не сможете использовать эту фотографию в полном объеме. Съемка фотографий в более крупном цветовом пространстве Adobe RGB позволяет захватывать больше цветовых тонов, помогая вам видеть точные цвета на мониторах Adobe RGB и в печатных фотографиях. В то время, как съемка в цветовом пространстве sRGB позволяет загружать изображения в Интернет без каких-либо изменений цветов.
Во время съемки в одном из этих двух цветовых пространств у каждого есть свои преимущества, есть и несколько недостатков.
Настройка цветового пространства вашей камеры.
Преимущества и недостатки съемки в Adobe RGB
Преимущества:
Недостатки:
Примечание: Вы можете преобразовать изображение из цветового пространства Adobe RGB в цветовое пространство sRGB с помощью программного обеспечения, такого как Photoshop и Lightroom.
Слева: при экспорте фотографий в Lightroom вы можете выбрать цветовое пространство. Справа: в Photoshop вы можете перейти к настройкам цвета и выбрать необходимый параметр в качестве рабочего пространства.
Преимущества и недостатки съемки в sRGB
Преимущества:
Недостатки:
Заключение
Adobe RGB или sRGB, какое цветовое пространство выбрать во время съемки?
Если вы фотограф, который часто печатает фотографии, и хотите, чтобы цвета были точными, вы должны снимать в цветовом пространстве Adobe RGB. Съемка фотографий в цветовом пространстве sRGB может дать вам различные цвета, которые вы видите на мониторе и на печатных снимках. Также, если вы участвуете в конкурсах онлайн-фотосъемки, можно безопасно снимать и редактировать фотографии в цветовом пространстве Adobe RGB.
Но если вы снимаете фотографии для загрузки их в Интернет, то выбор цветового пространства sRGB является идеальным для вас. Если вы загружаете фотографии цветового пространства Adobe RGB в Интернет, вы заметите, что цвета становятся ненасыщенными.
Слева: таким образом, ваша фотография становится ненасыщенной, когда вы загружаете ее из цветового пространства Adobe RGB в Интернет. Справа: Когда вы загружаете фотографии цветового пространства sRGB, вы получаете правильные цвета, как показано здесь.
Тем не менее, чтобы быть в безопасности, вы можете снимать фотографии в цветовом пространстве Adobe RGB. При необходимости вы всегда можете использовать файл для печати, и если вы хотите загрузить его в Интернет, вы можете просто преобразовать цветовое пространство с помощью Adobe Photoshop или Lightroom.
Как нужно обрабатывать изображения, чтобы не расстраивать математику?
Мы часто расстраиваем математику, выполняя привычные операции с изображениями — например, когда мы масштабируем их или применяем к ним фильтры. Одним словом — тогда, когда мы производим арифметические операции (+,-,*,/) над значениями цветовых каналов. Обычно это не заметно, но иногда это может доставить неприятности.
Из статьи вы узнаете, почему при решении задач компьютерного зрения (и не только) важно использовать гамма-коррекцию или линейные цветовые пространства. В конце статьи будет показано, как это отражается на задаче 3D-реконструкции человеческих лиц.
Цветовые пространства
Большинство изображений, хранящихся на наших компьютерах и в интернете, представлены в цветовом пространстве sRGB (“standard RGB”). Устройства захвата изображений (сканеры, фотоаппараты, смартфоны), как правило, сохраняют фотографии в пространстве sRGB, а устройства вывода изображений (мониторы, принтеры) по умолчанию предполагают, что им на вход поступают sRGB значения. Художники, обрабатывающие фотографии, могут сохранять их и в других пространствах — в Adobe RGB, ProPhoto, DCI-P3.
Как понять, в каком цветовом пространстве представлено ваше изображение?
Изображение (в формате jpg, png, tiff, cr2, dng и т.д.) может содержать метаданные, в которых либо указано конкретное название цветового пространства, либо содержится информация о цветовом профиле, который неявно задает это цветовое пространство. Утилита exiftool позволяет прочитать эти метаданные.
Рис. 1. Пример чтения метаданных из AdobeRGB изображения с помощью exiftool
Если метаданные в файле отсутствуют, то принято считать, что это изображение представлено в цветовом пространстве sRGB.
Что происходит?
Почти все цветовые пространства (sRGB, Adobe RGB, ProPhoto, DCI-P3) нелинейны относительно интенсивности воспринимаемого человеком цвета. А с точки зрения математики арифметические операции (+,-,*,/) определены только в линейных пространствах.
То есть, например, умножая значение красного канала на 0.1, мы подразумеваем, что хотим уменьшить интенсивность красного в 10 раз. Но если красный канал был представлен в нелинейном пространстве, то его интенсивность уменьшится не в 10 раз, а в некое K раз, где K вообще не постоянно и зависит от текущего значения красного канала. Как правило, ошибку обнаружить сложно, потому что K все же близко к 10. Такие ошибки не просто визуально искажают результаты работы алгоритмов, а рушат саму логику алгоритмов.
Даже простейшая операция resize (изменение размера изображения) опирается на арифметические операции и работает некорректно в нелинейных цветовых пространствах. Различные фильтры и операции свертки выполняют большое количество арифметических операций, и поэтому работают еще более ошибочно в нелинейных цветовых пространствах. Ошибка часто не заметна, но она есть. Рекомендуем к прочтению две статьи (первая, вторая) — в них приведены примеры изображений, для которых эта ошибка визуально заметна.
Что делать?
Понять, в каком пространстве закодированы цветовые каналы вашего изображения (чаще всего это sRGB).
Сконвертировать цветовые каналы в линейное пространство. Например, sRGB можно перевести в линейное RGB пространство с помощью обратной гамма-коррекции (формулы для перевода; python библиотека). Если вам нужны пространства HSV/HSL (они тоже нелинейные), то вместо них нужно использовать линейные CIELAB/CIELUV.
Обработать изображение вашим алгоритмом.
Перевести изображение в исходное цветовое пространство (чаще всего это sRGB) перед выводом на экран или перед сохранением в файл.
Библиотеки для работы с изображениями и нейросетями (OpenCV, Scikit-image, Pillow, PyTorch, TensorFlow) оперируют с изображениями как с массивами абстрактных RGB чисел, без привязки к конкретному цветовому пространству. То есть эти библиотеки обычно не проводят автоматической линеаризации цветового пространства, и поэтому конвертировать изображение линейное RGB пространство вам нужно самостоятельно.
Программы для работы с фотографиями и 3D-графикой в этом плане ведут себя очень по-разному: одни полностью игнорируют вопросы линейности и нелинейности, другие считывают нужную информацию из метаданных изображения и выполняют свои алгоритмы в линейных пространствах, а третьи дополнительно уточняют у пользователя название цветового пространства для последующей линеаризации.
К моменту публикации этой статьи даже Google Chrome неверно выполняет resize изображения (см. вышеупомянутую статью).
Пример: photometric stereo
Мы в Twin3D решаем задачу 3D-реконструкции человеческих лиц с помощью multi-view photometric stereo. Такие алгоритмы очень чувствительны к линейности цветового пространства, поскольку связывают информацию о цвете с информацией о геометрии.
Наш алгоритм принимает на вход sRGB фотографии лица с нескольких ракурсов с разным освещением, проводит линеаризацию цветового пространства с помощью обратной гамма-коррекции, и затем на основе линейных RGB значений вычисляет карту нормалей лица.
Рис. 2. Слева — фотография в sRGB, справа — фотография в линейном RGB
Мы провели следующий эксперимент: вычислили нормали лица на основе фотографий в sRGB пространстве и на основе фотографий в линейном RGB, а затем сравнили полученные нормали с baseline нормалями этого же лица. Для вычисления baseline нормалей мы использовали альтернативный подход — multi-view stereo 3D-реконструкцию.
Рис. 3. Слева — нормали, вычисленные на основе sRGB цветов, справа — baseline нормали Рис. 4. Слева — нормали, вычисленные на основе линейных RGB цветов, справа — baseline нормали
На рисунке 3 видно, что при использовании sRGB цветов векторы нормалей получаются геометрически некорректными: лицо слева выглядит слишком “бледным” по сравнению с лицом справа и имеет дефект в виде темного пятна на кончике носа. Если же посмотреть на карту нормалей, вычисленную на основе линейных RGB цветов (рисунок 4), то она гораздо более похожа на baseline карту нормалей. Мы не сравниваем здесь “шероховатость” нормалей, поскольку она зависит от конкретного типа алгоритма. Таким образом, в sRGB пространстве логика алгоритма photometric stereo нарушилась, и это привело к неверному результату.
Заключение
Хорошая и математически корректная практика — это выполнять все арифметические операции с RGB значениями только в линейных цветовых пространствах. Это критически важно при решении некоторых задач компьютерного зрения.
Возможно для вашей задачи такой подход не принесет видимых улучшений, но всегда полезно провести эксперимент и посмотреть, как будут отличаться результаты работы ваших алгоритмов в линейном и нелинейном цветовых пространствах.
Будем рады, если вы поделитесь своим опытом в комментариях!
В следующих статьях мы расскажем про другие важные и неочевидные нюансы обработки изображений и создания цифровых 3D-людей!
Каким бывает цветовое пространство мониторов и телевизоров и что это такое
Содержание
Содержание
Изображение, выдаваемое мониторами стандартизировано в наиболее существенных его составляющих: разрешение, частота смены кадров, глубина цвета, гамма, цветовое пространство.
Для построения математической модели восприятия цвета человеком двое ученых — Джон Гилд и Дэвид Райт, независимо друг от друга, провели эксперименты на людях с нормальным зрением.
По результатам этих экспериментов в 1931 году был принят стандарт CIE XYZ, легший в основу почти всех прочих стандартов, в которых так или иначе упоминается цвет. Конечно же эта модель неидеальна.
Например, большую часть цветов этого пространства невозможно увидеть в реальности. Области, увеличенные в 10 раз для наглядности, внутри которых цвета для большинства людей неотличимы друг от друга — весьма неравномерны.
Зато эта диаграмма очень удобна для описания цветовых охватов реальных устройств. Прямая линия между двумя цветами на диаграмме показывает те цвета, которые можно получить при их смешении в разной пропорции. Достаточно знать длину волны и ширину пиков основных цветов чтобы без сложных расчетов найти координаты точки прямо на диаграмме.
Существуют альтернативные пространства, отображающие полный цветовой охват, со своими особенностями. Например, CIE Lab в котором из-за нелинейных преобразований сравнивать мониторы неудобно. Но удобно сравнивать печатающие устройства, из-за того, что цвета рассматривается относительно точки белого, которая для напечатанного изображения меняется в зависимости от освещения.
О наиболее распространенных цветовых пространствах и будет рассказано в данном материале.
Стандарты аналогового телевидения. NTSC, SAMPT-C, PAL/SECAM, REC.601
NTSC стандартом на цвет обзавелся в 1953 году. В те далекие времена телевизоры обеспечивали очень широкий цветовой охват, но используемый люминофор оставлял длинные шлейфы и не давал достаточно яркой картинки, что привело к постепенному отказу производителей от этого стандарта.
В итоге появился стандарт SAMPT-C, учитывающий реальный цвет в телевизорах, который продолжили использовать в вещании NTSC.
Этой неразберихой (использование одного названия как для стандарта цветового пространства, так и системы вещания) пользуются хитрые производители, беря для расчётов процента охвата относительно NTSC (NTSC 1953) другой стандарт цветового охвата SAMPT-C (NTSC 1976) устройство на бумаге выглядело «круче» чем на самом деле. В современности стандарт цветового охвата NTSC (1953 года) нигде кроме маркетинга не используется
Чуть позже разработали другие стандарты телевиденья PAL/SECAM, которые описываются единым стандартом REC.601. В современном цифровом мире единственное подходящее его применение — оцифровка кассет, с последующей конвертацией в другое, более подходящее, пространство.
Но есть еще кое-что. Декодеры h.264 в зависимости от размера изображения по-разному преобразуют закодированную информацию о цвете в итоговые значения RGB. В зависимости от размеров изображения иногда неверно используется стандарт REC.601 вместо REC.709. Это проводит к искажению цветов либо в красноватую, либо в желтоватую область.
sRGB, REC.709
sRGB и REC.709 появились примерно так же, как SAMPT-C — чтобы навести порядок в том хаосе, который устроили производители мониторов. И то, что он так свободно перешел на ЖК-панели, можно считать чудом — принцип получения итоговой картинки разный (разные люминофоры, фильтры и так далее). Интересная особенность стандарта — он не имеет постоянной оптоэлектронной световой характеристики(гаммы).
Изначально обратную гамму использовали для компенсации неравномерности светимости люминофора от уровня сигнала управляющего током луча кинескопа, (производителям так было проще) чтобы итоговое изображение выглядело максимально близко к оригиналу. Но современным мониторам это не так уж и необходимо — они могут работать с любой гамма-функцией.
Сейчас гамма нужна для оптимального распределения информации о цвете на числовой последовательности бит. К примеру, в стандарте вещания HDTV (REC.709) числа 0-15,236-255 нужны для синхронизации кадров хотя реально для этой цели используются только 0 и 255. Чтобы учесть потерю этой части диапазона была подобрана соответствующая гамма функция. А что будет с изображением при подаче REC.709 сигнала на sRGB-монитор видно при неправильной настройке HDMI в драйвере видеокарты.
Так вот, несмотря на то, что везде для sRGB указывается гамма 2,2, на самом деле гамма меняется от 1 до 2,4.
Синий — локальное значение гаммы sRGB, пунктир — гамма 2,2, красный — гамма sRGB.
Сделано это как раз для оптимального распределения цвета по битам с учетом отражения освещения в комнате на экране монитора.
А еще все привыкли к тому, что точка белого указывается в кельвинах (к примеру, 6500К), но и это «неправда». По стандарту белый цвет используемый в sRGB соответствует дневному белому при полуденном солнце, выглядит немного зеленее привычного 6500К и называется D65.
Пока что sRGB — это стандарт цвета для интернета. Именно в этом пространстве стоит работать создателям изображений, дизайнерам, фотографам, ориентирующимся на цифровые публикации. А вот создателям видеоконтента стоит использовать другой стандарт — REC.709, у которого, несмотря на тот же самый цветовой охват, есть отличия в уровне точек черного и белого.
Еще одна особенность sRGB — отношение производителей мониторов к этому стандарту. Даже заявляя заводскую калибровку в sRGB, по факту от стандарта может отличаться все, кроме основных цветов, что осложняет работу. Обращайте внимание на обзоры.
AdobeRGB
Adobe RGB считается стандартом в печати, из-за того, что координаты основных цветов для подобраны таким образом, чтобы точно перекрывать swopCMYK — стандарт цветового охвата для печати 4 красками. В области голубого цвета у sRGB очень большие проблемы. Даже дешевенький домашний струйный принтер дает более насыщенный голубой цвет, чем дорогущий дизайнерский монитор, поддерживающий только sRGB.
Точка белого в Adobe RGB не D65, а D50 как соответствующая белому цвету на высококачественной бумаге. Который может доставить кучу неприятностей даже в любительской печати из-за принципа своей работы. Это вещество, преобразующее ультрафиолетовую часть спектра в синий цвет, что делает желтоватую низкосортную бумагу на вид яркой и белой, а отпечатки на такой бумаге сильно меняют цвета в зависимости от источника света.
Картинка, предназначенная для sRGB с отключенным управлением цветом, на таком мониторе, будет заметно отличаться от оригинального цвета, из-за того, что зеленая компонента не только дальше от точки белого, но еще и немного сдвинута в сторону от линии «точка белого/точка зеленого».
Такое пространство не подходит для потребления контента, цвета получаются нетолько более насыщенными, но и меняют оттенки, что больше всего заметно на лицах, к цвету которых глаз более чувствителен. По той же причине создателям контента, не занимающимся печатью, такое пространство доставит больше проблем чем пользы — практически никто не увидит изображение в изначальном виде.
Чтобы использовать такой монитор как следует, к нему потребуется колориметр-спектрофотометр для точной калибровки как самого монитора, так и принтера, источники света D50 и D65 для контроля отпечатков, помещение без окон, окрашенное серой краской. И всё это для того, чтобы исключить влияние внешнего освещения на восприятие цвета. В противном случае это будет просто монитор с насыщенными зелеными и голубыми цветами.
Из-за слишком широкого охвата может наблюдаться эффект постеризации на 8-битных панелях, а калибровка через LUT видеокарты в более «узкие» пространства только усиливает этот эффект. Поэтому в таких мониторах 14-битный LUT в самом мониторе и 10-битный вход — не роскошь, а необходимость.
Но все эти ухищрения недостаточны, когда дело доходит до многоцветных принтеров. Даже обычный потребительский 6-цветный принтер может выйти за пределы возможностей начальных профессиональных мониторов, поэтому превышение охвата монитора над стандартным очень даже желательно.
DCI-P3, Display-P3, P3-D65
Изначально DCI-P3 был стандартом для кинотеатров.
У оригинального стандарта яркость точки белого всего 45 нит (кд/м²) и заметен зеленоватый оттенок, а используемая гамма 2,6. Большинство мониторов даже если выкрутить яркость на минимум, всё равно будут заметно ярче чем полагается экрану в кинотеатре.
Поэтому у стандарта появились адаптации для потребительской техники — Display-P3, P3-D65, отличающиеся точкой белого, и гаммой, которую приняли за 2,2. Общего у них с изначальным стандартом — только основные цвета.
Этот стандарт планируется в качестве замены sRGB. Своим приходом в массы в скором будущем он будет обязан квантовым точкам — дешёвому люминофору позволяющим получить практически любой цвет без применения редкоземельных металлов.
Мониторов, обеспечивающих достаточный уровень покрытия будущего стандарта, становится все больше, но сейчас это вызывает некоторые сложности. Хотя браузеры и научились преобразованию цвета, для этого им требуется знать охват монитора. А Windows 10 знать не знает об этом стандарте. И если вы стали счастливым обладателем монитора с цветовым охватом отличным от sRGB, то при отсутствии настроек это может привести к искажению цветов.
В отличии от Adobe RGB у семейства P3 охват расширен не только в области зеленых, но и красных оттенков. Это приводит к чрезмерно насыщенным, «кислотным» цветам. Чтобы избежать этого достаточно скачать соответствующий профиль и назначить его по умолчанию для монитора.
К сожалению, производители и обзорщики не часто балуют профилями мониторов, а калибровка стоит денег, которые не хочется тратить. В таком случае поможет стандартный профиль, делающий просмотр интернета более приятным.
REC.2020 REC.2100
Новейший формат для цифрового телевидения — REC.2020 REC.2100. Из-за того, что используются монохромные цвета, даже квантовые точки не смогут обеспечить такого охвата, а значит бюджетных устройств с 100% покрытием в обозримом будущем не предвидится. Скорее всего это цветовое пространство ожидает судьба контейнера —цветового пространства, не соответствующего ни одному реальному устройству, но используемое для хранения информации о цвете, чтобы уже само устройство выполнило преобразования цвета в соответствии со своим возможностями. Это уже происходит на YouTube. Где для правильного отображения цвета видео в формате HDR, перед загрузкой рекомендуется конвертация именно в пространство REC.2020.
Заключение
В первую очередь при покупке монитора следует помнить, что отклонение более чем на 5% от стандартного цветового охвата в большую сторону ведет к существенному изменению цвета, которое без калибратора практически не исправить. А отклонение в меньшую сторону ничем не исправить.
Заводская калибровка вовсе не гарантирует, что монитор будет пригоден для работы.
Как ни странно, несмотря на явное желание производителей сделать DCI-P3 новым стандартом мониторов «по умолчанию», Windows 10 даже не знает о существовании этого пространства. Для того чтобы это исправить потребуется вручную назначить монитору соответствующий профиль.
Но это все настолько заморочено, что даже разработчики ПО и оборудования допускают ошибки.