А на вход ему при этом подадут ну, скажем, 1728 патчей (12 в кубе). Так как жрет он не спектральные данные, а простой рабоче-крестьянский XYZ, то это будет примерно 5200 значений.
К примеру, Monaco Profiler с удовольствием сделает вам цветовой профиль с таблицами 33x33x33. То бишь почти 108 тысяч коэффициентов (+тоновые кривые). Круто, да.
Абстрагируясь от профилей камер, давайте представим себе профиль принтера.
Навеяно , пожалуй запишу.
СБ, 05/14/2011 - 15:33 — lexa
Посмотрим с этой точки зрения на изучаемый панасоник.
Естественно, проблема касается не только профилирования, но и вообще захвата слабых каналов.
С точки же зрения камеры, величина ошибки по полям и по каналам - очень разная. Тут и шум и разная чувствительность каналов и , особенно на высоких ISO.
Все поля мишени с точки зрения программы профилирования - равнозначны. В лучшем случае профилировщик учтет дисперсию сигнала в данном поле, да и то, скорее интегральную, а не поканальную.
Проблему я формулирую так:
Суть проблемы (профилирования)
Для начала, сформулируем тезисы, которые ниже я пытаюсь проиллюстрировать.
Для краткости я буду называть патчи прямо по их именам (см. первую картинку в посте), а все приведенные ниже гистограммы - это гистограммы по RAW-данным, единственное сделанное преобразование - это вычтен уровень черного.
Вот прямо наложим на фото масочку-сеточку и посмотрим, что для каждого из патчей мы увидим в гистограмме.
Чтобы не троллить больше владельцев Sony A77, возьмем для примера Panasonic G3. А именно, возьмем с imaging resource и постараемся разобраться, что же камера с них выдает.
Я уже про это , но во-первых чисто умозрительно (на пальцах), а во-вторых не полностью верно, пришло время вернуться.
ПТ, 12/02/2011 - 13:40 — lexa
» профилирование
(не)структурированные мысли
профилирование | blog.lexa.ru
Комментариев нет:
Отправить комментарий