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Non so se ho capito bene: il campione esteso è stato misurato in laboratorio con uno spettrometro e poi è stato ricalcolato sotto varie illuminanti; in seguito si è creato un profilo confrontando la risposta spettrale del sensore per l'accoppiata sensore-lente misurata precedentemente, giusto? In tal caso non si rischia di andare in overfitting rendendo più delicata l'interpolazione (per quanto esteso il campione è finto) in condizioni non da laboratorio?
Il target è virtuale, fatta eccezione per i 128 campioni di skintone. Sarebbe impossibile produrre un target fisico con delle patch che in riflessione arrivino a quei valori di cromaticità e chiarezza.
Essendo degli spettri si può facilmente calcolare il corrispettivo colorimetrico nell'illuminante che desideri. In questo modo si può esplorare anche sezioni del gamut che con i tradizionali metodi ci sono precluse.
Semplificando: moltiplicando lo spettro del campione per lo spettro dell'illuminante e poi per le curve di sensibilità spettrale del sensore, si ottiene la terna rgb device dipendent.
Moltiplicando lo spettro del campione per lo spettro dell'illuminante e poi per le curve di sensibilità dell'osservatore standard, si ottiene il valore di colorimetria.
Il fitting del profilo viene fatto su queste 4787 associazioni. Automaticamente vengono scartati i campioni troppo simili o fuori dalla risposta spettrale a seconda dell'illuminante.
Progetto davvero interessantissimo! Per quanto riguarda il fitting sui dati di training (128 campioni fisici e i restanti generati) avete fatto un confronto con dei dati di test (target fisici in condizioni lab/condizioni reali)? Un profilo calcolato su così tanti parametri non rischia di essere poco flessibile in condizioni reali difficili con gradienti? Ad esempio il motivo per cui non ho mai usato il color checker passport è proprio la resa delle transizioni (evidentissima in zone volutamente sovraesposte)
Certamente; il profilo è stato testato per ottenere un SMI sullo stesso campione di DxO (il ColorChecker24). Il fitting di DxO totalizza un indice di 85, lo Spectre arriva a 94.
Il target non ha problemi a gestire i gradienti perché i campioni sono calcolati per essere univoci e disposti sulla linea di massima cromaticità e chiarezza.
Se visto in 2D dall'alto nessun campione si sovrappone.
@Ale Z
Dipende... se domani faccio una rapina, magari (se non mi ingabbiano beninteso), anche presto.
“ Il target è virtuale, fatta eccezione per i 128 campioni di skintone. Sarebbe impossibile produrre un target fisico con delle patch che in riflessione arrivino a quei valori di cromaticità e chiarezza.
Essendo degli spettri si può facilmente calcolare il corrispettivo colorimetrico nell'illuminante che desideri. In questo modo si può esplorare anche sezioni del gamut che con i tradizionali metodi ci sono precluse.
Semplificando: moltiplicando lo spettro del campione per lo spettro dell'illuminante e poi per le curve di sensibilità spettrale del sensore, si ottiene la terna rgb device dipendent.
Moltiplicando lo spettro del campione per lo spettro dell'illuminante e poi per le curve di sensibilità dell'osservatore standard, si ottiene il valore di colorimetria.
Il fitting del profilo viene fatto su queste 4787 associazioni. Automaticamente vengono scartati i campioni troppo simili o fuori dalla risposta spettrale a seconda dell'illuminante. „
Non mi è chiara una cosa: fai anche delle prove empiriche per vedere quanto si discostano i valori che estrai dal modello, nelle misurazioni sul sensore che precisione hai? Grazie
Edit: sarebbe possibile fotografare un target stampato ad hoc dei colori, sia a barre, quindi solidi che sfumati dal blu al suo opposto etc e vedere come lo risolve l'adobe e C1 e questo? Nelle foto che vedo qui dal sito non sono in grado di apprezzare la differenza, trovo solo uno scostamento ma non avendo visto dal vivo le persone e le cose e non sapendo l'orario non capisco chi sia più fedele, anche dandoti la massima fiducia beninteso. Edit2: riflessione un po' oziosa. I valori della risposta spettrale li conoscono i produttori di sensori e chi li impiega, come mai non si trovano miglioramenti inarrivabili nei software che accompagnano le macchine? Penso ai vari DPP etc
Posso fare tutte le prove che voglio... avendo le curve spettrali posso verificare i profili in combinazione ai target più disparati, non c'è bisogno di fotografarli.
E' vero che chi realizza il sensore conosce (per forza) le curve di sensitività spettrale; ma quando si tratta di fare i profili prevalgono altre scelte. Come ad esempio la color correction da inserire. Le Canon sono quasi sempre le peggiori come errore medio sui test, ma non certo perché i sensori fanno male il loro lavoro. Si tratta solo di una scelta estetica.
Facendo dei test di comparativa come base il target Dcam+ da 574 patch:
Il profilo Adobe Standard totalizza un SMI di 80.75, mentre lo Spectre arriva tranquillo a 91.
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