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摄影机拍摄画面效果一样?摄影机如何通过数字辨认颜色?现在教你如何观察色彩

盛嘉菲商城 / 2019-06-13

如果有人说所有摄像机或摄影机拍出来效果的都一样,那么不要相信他们,因为你只要仔细分辨各种机器的拍摄效果,差异还是很明显的。一旦你能够找出差别,那你就永远不会说它们都一样。还有,不要轻视颜色,你必得学会真正的分辨它,然后才能真正的运用它。

 

早在20世纪80年代,设计师卡尔顿·瓦格纳进行了多次实验,发现不同颜色的物体和环境对人类情绪的影响。最后,他总结出:

绿色能让短暂经停的空间感觉到舒适,比如酒店房间,但长时间下,它不能让人适意

蓝色让人心绪平静,但会让房间产生冰冷感

红色刺激肾上腺,并让人失去时间感

黄色最能刺激脑活动,所以能引导人们走进走廊和大堂

艺术家喜爱灰色

来自较低社会经济水平的人喜欢明亮的原色,这就是为什么大多数快餐店标志使用红色,黄色和蓝色

富人更喜欢淡色,尤其是各种绿色变体

 

据瓦格纳说,男人喜欢暖调红色,而女人喜欢冷调红色。当他乘飞机时,他会打一条冷调红色的领带,因为他认为这样可以更受女乘务员注意。

 

自然界中很少有原色。许多绿色植物实际上是暖调绿色或冷调绿色。蓝天通常是偏绿色调的蓝色,它并不完全是偏青色,但也不是纯净的原始蓝色。

 

把这些示例颜色放一起来来看一个概念:

从上到下:调红色(RGB 255,50,0),红色(255,0,0)和冷调红色(255,0,50)。暖调红色更突出了一点,因为我们的眼睛对绿色敏感(我们大部分对明暗的感知也来自绿色),其次对红色敏感,所以给红色添加一点绿色会使它看起来更明亮。我们对蓝色最不敏感,所以觉得冷调红色显得不那么活泼。如下图:

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从上到下:冷调蓝色(50,0,255),蓝色(0,0,255)和暖调蓝色(0,50,255)。几乎给任何颜色添加绿色都会使它看起来更明亮。对我的眼睛来说,偏绿色的蓝色对我来说这个蓝色看起来更像“蓝色”。人眼对光谱的青色部分(落在蓝色和绿色之间)的反应非常小,因此青色看上去出乎意料的舒服,就是因为人眼不能很好的分辨青色。当我们看到青色时,会分外待见。许多摄像机会给蓝调里添加一点绿色,就是为了让蓝色更显眼,看着更舒心。如下图:

图片2.png

 

 

从上到下:冷调绿色(0,255,100),绿色(0,255,0)和暖调绿色(100,255,0)。我得把红色和蓝色的量从50(以上)增加到100,因为50在显示器上不会产生什么变化(这是理论上校准好的颜色再现)。绿色是我们感知明度的一个重要部分。人们要加更多的红色或蓝色,才能达到一点绿色添加到红色里或蓝色里的那种色调偏移。如下图:

图片3.png

 

 

根据《瓦格纳颜色反应报告》,黄色是人眼感知最敏感的两种色调红色和绿色的混合物,它最耗费大脑的视觉处理能力,所以黄色很适合引起人的注意。美国道路安全标志的例子,《瓦格纳颜色反应报告》说,黑色和黄色是天然的危险警告,这个标志的黄绿色能引起人们的注意,黄色和黑色的对比更具有深层的心理暗示。

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摄像机如何通过数学辨认颜色

之所以指出这些细微的差异,是因为好的摄影机可以分辨出色相的细微区别,低端的机器做不到这点。这和色域有点关系,拿Rec709色域来说,色彩看起来很丰富,但是人的肉眼能识别的绿色它并不能都覆盖。而P3和Rec2020色域有丰富的饱和度信息;绿色色相,尤其是高光部分的细微差别也都在。

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这是索尼F65的光谱响应曲线,Rec 2020也是这种应用。注意对比之下Rec 709色域多么小,还有色域之间的蓝色饱和度被加强了一点,红色则有了更大加强,绿色饱和度增强最多。色域越宽,色调就越饱和。这个结果很大程度上是与摄像机的传感器能够识别多少颜色是有关。这是复杂的物理设计和数学相互作用的结果。

 

一个很好的例子是S-Gamut3和S-Gamut3.cine之间的区别。一些调色师不想通过LUTs来分级,而喜欢单独使用提升/伽玛/增益控制。S-Gamut3就不太能这样操作,因为相比Rec 709和P3,它会使原始绿色偏移。将绿色饱和度从SGamut3降低到更小的色域,导致色彩偏移,因为SGamut3的原始绿色与Rec 709的原始绿色不匹配。

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S-Gamut3.cine的色域略有减少,但绿原色旋转到与Rec 709和P3看齐,所以当色域收缩时,绿色再现非常准确。因为所有三个色域的原始绿色都落在一条线上,一直延伸到白色。令人惊讶的是,这完全是由数学完成的。

 

图所示,对于普通人肉眼的视锥细胞可见颜色显示,“绿色”光和“红色”光的重叠范围很多:

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图:人眼中的锥体细胞被标记为“短”,“中”和“长”,它们大致对应了蓝色,绿色和红色。

 

我们的眼睛能分辨很多红色和绿色之间的色调,这个图表告诉了我们答案:我们视网膜中的红色和绿色锥体细胞重叠很多。我们对明度的感知大约有70%来自绿色,剩下20%左右来自红色。这两个范围的组合构成了我们对明暗事物感知的90%。

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图:绿色和蓝色之间的重叠较少,导致它们之间的色调也较少。在暖色调里,有红色,橘红色,橙色,橙黄色,黄色,青黄色,黄绿色和绿色。在冷色调里,我们有蓝色,冷调蓝色,冷调绿色和绿色。

 

图片9.png

 

图:可见光谱。蓝色,绿色和红色大致落在450nm,550nm和650nm。一则有趣的事实:上面CIE图中的紫色线常被称为“额外光谱”颜色,因为它们不被定义为具有特定波长的光,而是红色和蓝色的组合……但其中的一个例外是紫罗兰色的:在人类视觉的最底部,我们的红锥再次变得对蓝光敏感,我们感知到380nm和450nm之间的光为蓝紫色。

 

蓝色单独存在。绿色和红色之间的交叉点更少,而蓝色和红色之间也很少有交叉。蓝色和绿色的结合创造了一个相对有限的蓝调的绿色或绿调的蓝色,而红色和绿色结合会创造出范围宽广的暖调绿色,黄色,橙色,橙红色……。

 

机器试图模仿人眼对颜色的反应,滤波器通过正常的波长并交叉来模仿人眼中视锥对颜色的反应。遗憾的是,这一点几乎不可能实现。单传感器摄像机比色法受限于可用的红、绿、蓝色颜料的种类,它们将附着到传感器表面材料的种类,以及每种色调间存在多少光谱重叠。

 

这就是颜色校正矩阵的来源。这是一个很早就加进颜色创造链中的强大数学方程。矩阵的相互加减(通常是减去)色调,会使它们色彩更纯。矩阵不是从中减去实际的颜色,而是从其他颜色中减去每个颜色的“信号”。从某种程度上来说,矩阵是用数学来纯化颜色。

 

硅只能检测光而不能检测颜色。摄像机的处理器可以通过图像上的滤镜分辨颜色,这些滤镜都不完全是纯色的。例如,蓝色照片画幅上的滤镜总是带一点红色和绿色,而摄像机的处理器还将该光表达为蓝色。颜色校正矩阵可以用数学原理减去这种染色,这改善了摄像机再现纯色调的能力。例如,为了再现纯蓝色,矩阵可以从蓝色信号中减去红色和蓝色信号以消除影响,使纯蓝色看起来更饱和。

 

矩阵对每个颜色通道都执行这样的操作,同时它也是一种数学平衡动作:信号必须彼此相加和相减,以便创建尽可能纯的原色。因为这种操作增加了摄像机可以再现的颜色范围,并且扩展其色域,但从一个信号中减去过多的另一个信号就会增加噪点。每个颜色通道都有噪点:例如,如果我们从红色中减去很多蓝色通道的信号,蓝色信号中的噪点会在红色信号中留下“空洞”...这样就看起来很像噪点。

 

这就是摄像机色彩再现的最基本层面:红色、绿色和蓝色光传递到传感器,由此它们产生的信号混合或不混合,直到能准确的、漂亮的再现现实世界的颜色。这个过程是在红色、绿色和蓝色滤镜的纯度和推动信号的数学之间的交互行为。关键是透过红色,绿色或蓝色滤镜的光谱必须彼此重叠,使得次要颜色可以重现(例如,红色和绿色相交以产生黄色),而又不会重叠太多,以至于几乎不可能检测到纯色调,导致颜色严重的不饱和。

 

广色域的定义是非常纯的原色。因此传感器照片画幅上的滤镜必须更加强烈。据了解,这是索尼F5和F55灵敏度不同的原因:图像画幅是相同的大小,所以它们在相同的时间内收集到了相同数量的光子,但F55图像画幅上的滤镜色调更为饱和。这样减少了传递到传感器的光量,所以降低了摄像机的ISO,但它有助于摄像机的处理器创造纯色调又不引入大量噪点,并且增强了摄像机的色域。

 

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