화이트 밸런스는 * 정확하게 * 무엇입니까?


10

화이트 밸런스 구성을 설정할 때, 장면에서 비추는 광원에서 방출되는 빛의 실제 분포와 가장 밀접한 상관 관계가있는 빛의 파장 강도 분포로 온도 및 녹색-마젠타 이동을 조정합니다.

내가 이해하지 못하는 것은 카메라 가이 정보를 사용하여 RGB 색상 데이터를 기록하는 방식을 변경한다는 의미입니다. 이 이상적인 분포가 센서를 균일하게 비추 었다고 가정하면 흰색 / 회색 물체가 센서 전체에 걸쳐 특정 빨강 / 녹색 / 파란색 강도를 나타낼 것으로 예상되며이 패턴은 프로세스에서 동일한 RGB 값으로 매핑된다고 가정합니다 화이트 밸런스 보정 그래도 여기서 추측하고 있습니다.

  • 센서의 RGB 포토 사이트의 원시 데이터는 화이트 밸런스 모델링 된 빛 분포를 사용하여 픽셀 RGB 값으로 정확히 어떻게 변환됩니까? 센서의 작은 패치의 빨강, 파랑 및 녹색 채널이 각각 동일한 수의 광자를 수집하는 경우 RGB 값이 동일한 픽셀로 표시되지 않는 이유는 무엇입니까? 광원에 따라 값을 왜곡하여 왜 이것을 '수정'합니까?

  • 화이트 밸런스를 올바르게 선택하면 광원이 순수한 흰색으로 나타나지 않습니까? 이것은 광원이 일반적으로 순수한 흰색으로 보이지 않는다는 사실과 상충됩니다.

  • 이미지가 물체의 색상을 정확하게 나타내지 않고 비전이 적용되는 색상을 포함 시키려면 어떤 화이트 밸런스 구성이이를 달성 할 수 있습니까? 컬러 캐스팅을 변경하지 않는 일종의 글로벌 '중립'설정이 있습니까? 예를 들어, 빨간색 안전 표시등이 켜져있는 어두운 방에서는 흰색 물체가 흰색으로 나타나지 않습니다. 사진에서 흰색으로 표시되는 것을 원하지 않습니다.

화이트 밸런스 구성 (온도 및 자홍-녹색 이동)의 두 가지 매개 변수는 카메라가 장면 조명의 파장 진폭 특성이라고 생각하는 것을 변경합니다. RGB 채널의 휘도를 변경하기 위해이 정보 (공식; 원칙적으로 목표로하는 것)를 어떻게 사용합니까?


9
"왜 우리는 이것을 '수정'합니까?"---- 우리의 눈 (또는 뇌)도 마찬가지이기 때문입니다. 인간 (또는 다른 생물)과 관련된 것은 주로 물체 에 의해 반사되는 색이 아니라 물체색입니다 . 따라서 뇌는 색상 / 물체를 더 잘 인식 할 수 있도록 다양한 색상의 광원을 교정합니다. 카메라에서 화이트 밸런스 보정의 목적은이를 모방하여 "자연스러운"사진을 만드는 것입니다. 이것 뒤에는 물리 법칙이 없으며 인간의 인식을 모방하는 것입니다.
Szabolcs

그러나 내 뇌는 노란색 방에서 흰색 물체를 필터링하지 않아 흰색으로 표시합니다. 적어도 완전히는 아닙니다. 뇌는 카메라와 일치해야하는 일종의 부분 교정을 수행합니까 ?
Myridium

나는 노란 광원과 빨간 광원의 차이점을 알 수 있습니다. 두뇌가 색을 완전히 교정하여 구별 할 수없는 것과는 다릅니다. 그러나 이것이 카메라의 화이트 밸런스가 목표로하는 것처럼 보입니다.
미리 리 디움

1
노란색 광원과 빨간색 광원 의 차이를 알 수 있습니다. 그러나 일광의 빨간색 물체와 흰색 LED 조명 아래 실내의 빨간색 물체의 차이를 알 수 있습니까? 아니요-밀기울이 수정 중입니다. 예-당신은 매우 까다 롭습니다. ;) 카메라도 가능하며 카메라도 변경할 수 있습니다.
BBking

2
@ Myridium 문제는-3000K 백열 전구로 조명 된 흰색 물체를 볼 때 뇌는 주변의 노란 색조를 보완하기 때문에 물체가 흰색이라는 것을 알고 있습니다 (텅스텐 라이트는 객관적으로 매우 노란색-주황색이지만 그러나 "화이트"라고 생각합니다.) 너무 따뜻한 화이트 밸런스를 가진 사진을 볼 때는 주변 조명이 아닌 흰색이 아닌 사진이기 때문에 잘못 표시됩니다. 환경에서 당신은 사진을보고 있습니다.
JohannesD

답변:


12

우리의 눈과 뇌는 LSD의 효과가 상대적으로 길 들리는 것처럼 보이도록 매일 일을합니다.

우리의 두뇌가하는 일 중 하나는 그들 자신의 색상 균형 활동입니다. 아무도 왜 그런지 알지 못하지만, 이론에 따르면 그림자를 피하거나 피할 때 먹이를 추적하는 것이 더 쉬워집니다. 이유에 관계없이 우리의 두뇌는 그렇게합니다.

당신이 다이버라면 이것은 분명합니다. 수돗물에 의해 붉은 색이 다소 빨리 잘립니다. 실제로 30m에서 빨간색은 위장 색상입니다. 그러나 우리는 다이빙 할 때 이것을 인식하지 못합니다. 우리는 완벽한 색상을보고 있다고 생각합니다. 30m의 물에 흰색 카드를 들고 있으면 "흰색"으로 보입니다.

이제 그 카드의 사진을 찍습니다. 카메라는 원시 광자 수를 봅니다. 그대로 호출합니다. 훨씬 적은 수의 적색 광자가 카메라에 부딪 치므로 사진에서 적색이 적게 기록됩니다. 문제 없어요!

물 아래 30m가 아닌 상태에서 사진을 보려고 할 때 색상 균형이 필요합니다. 당신의 두뇌는 수 중에서와 마찬가지로 색상 균형을 잡을 것입니다. 그러나 이제는 실내의 지각 된 조명과 관련하여 그것을합니다. 당신이 적당히 조명 된 방에 있다면, 뇌는 흰색 물체 (사진 주위의 인쇄되지 않은 하얀 테두리와 같은)를 "백색"으로 인식하도록 조정될 것입니다. 이제 그림이 끔찍한 파란색으로 보입니다. 이것은 깊이에있을 때 얼마나 많은 붉은 광자가 눈에 닿았는지에 대한 정확한 모델이지만 이제는 뇌가 더 이상 색 보정을하지 않습니다.

해결책은 화이트 밸런싱입니다. 그림에서 "백색"객체 (실제로 파란색 픽셀의 무리)를 선택하고 "사람들이 이것이 흰색이라고 생각하기를 원합니다." 이 소프트웨어는 뇌가 이전에하고 있던 일을 효과적으로 수행하기 위해 일부 색상 매핑을 수행합니다. 일단 인쇄되면이 픽셀 영역은 실내의 빛의 색을 취하지 만 (보통 다소 황색을 띠고 있습니다) 이제 뇌가 올바르게 교정하고 흰색을 인식합니다!

그것은 거의 이야기의 끝입니다. 인쇄에 매우 효과적입니다. 화면에서 화면의 밝기가 주위의 방의 빛에 비례하지 않기 때문에 뇌는 색상 보정에 대해 추측하기가 조금 더 어려워집니다. 전문적으로 사진을 편집하는 경우 조명이 매우 일정한 방을 선택하고 모니터에 "색상 균형"을 적용하여 인쇄 할 때 "흰색"으로 표시되는 항목이 "흰색"으로 표시되는 것이 일반적입니다!


모니터에서 이미지를 볼 때 이미지가 올바르게 화이트 밸런스를 이루려면 눈이이 모니터에서 수행하는 보정 종류를 알아야합니다. 예를 들어, 물리적으로 방수 처리 된 사진을 우리와 함께 육지에서 정확하게 흰색 균형을 이룬 바다로 가져 가면 더 이상 바다 바로 아래에서 보이지 않습니까? 빨강과 초록이 과장 될 것입니다. 사진을 화이트 밸런스로 '올바르게'조정할 때 사진을 제대로 보려면 어떤 표준 조명 조건을 사용해야합니까?
미리 리 디움

@Myridium : 사진은 실제 매체입니다. 표시되는 실제 색상 (광자 단위)은 떨어지는 빛에 따라 달라 지므로 "용지의 흰색"이 흰색 점이되도록 사진의 균형을 조정하면 해상 조명에 빨간색이 없으면 종이 흰색이됩니다. 그림의 일부는 (광자) 파란색으로, 눈은 흰색으로 다시 조정됩니다. LCD 모니터를 내려 놓고 동일한 실험을 수행 한 경우 빨간색으로 표시됩니다.
Cort Ammon

좋은 대답입니다. 모니터와 종이에서 이미지를 보는 것의 차이점에 대해 언급 했으므로 용지 선택도 중요한 역할을합니다. 우리는 사진 인쇄 용지를 "백색"이라고 생각하지만, 다른 용지를 나란히 비교하면 색상이 약간 다를 수 있습니다. 어떤 사람들은 "밝은 흰색"이고 다른 사람들은 그들에게 노란 색조를 띠고 있습니다.
Caleb

3

광원에 따라 값을 왜곡하여 왜 이것을 '수정'합니까?]

시각 센서는 다양한 색상의 강도의 상대적인 변화에 반응하는 반면, 카메라 센서는 절대 강도를 기록합니다. 나트륨 가로등 아래에 잠시 서 있으면 햇빛과는 색이 달라도 "백색"인 빛에 익숙해집니다. 햇빛 자체는 시간, 대기 조건 등에 따라 색상이 변하지 만 대부분의 경우 햇빛도 "백색"으로 생각합니다.

화이트 밸런스를 올바르게 선택하면 광원이 순수한 흰색으로 나타나지 않습니까?

상관 관계가 그렇게 직접적이라고 생각하지 않습니다. 방을 비추는 백열 램프를 고려하십시오. 방에있는 물체를 비추는 대부분의 빛은보고있는 물체에 부딪 히고 눈에 튀기기 전에 벽과 다른 물체에 반사 될 수 있습니다. 따라서 벽 색상 등을 고려해야합니다. 사진에서 용지 한 장을 흰색으로 보이도록 카메라의 화이트 밸런스를 조정하면 나머지 방이 역할을하기 때문에 광원의 사진이 여전히 약간 희미하게 보일 수 있습니다. (보통, 맨손으로 전구를 찍으면 과다 노출로 인해 매우 흰색으로 표시됩니다.)

이미지가 물체의 색상을 정확하게 나타내지 않고 비전이 적용되는 색상을 포함 시키려면 어떤 화이트 밸런스 구성이이를 달성 할 수 있습니까?

이것이 바로 RAW가하는 일입니다. 조정없이 센서가 보는 것을 정확하게 기록합니다. 화이트 밸런스 설정도 기록하므로 이미지를 렌더링 할 때 소프트웨어가 적절하게 조정할 수 있습니다.


이 원시 색상 데이터를 볼 수있는 화이트 밸런스 구성이 있습니까? 나는 그것이 RAW에 포함되어 있다는 것을 받아들이지 만 어떻게 추출합니까? 또한 : 주변의 튀는 빛에 대한 좋은 점! 나는 그것을 생각하지 않았다.
Myridium

2
RAW 데이터에는 색상이 없으며 각 픽셀에 대한 단색 광도 값만 있습니다. 데이터가 철거 될 때 빨강, 녹색 또는 파랑 빛에 대해 필터링 된 픽셀 간의 값 차이가 고려됩니다. 선택한 흰색 점에 따라 RGB 모자이크 필터의 각 색상에 대한 정확한 바이어스가 결정됩니다. 각 픽셀의 RGB 값은 각 픽셀의 값과 주변 픽셀의 값에 따라 보간됩니다.
Michael C

1
중간 섹션의 경우 +1 너무 자주 다른 물체에서 반사 된 빛의 효과는 무시됩니다. 그네 위에서 공중에서 어린이의 높은 야외 사진을 찍습니다. 그런 다음 1 분 뒤에 같은 어린이가 같은 푸른 잔디 위에 누워있는 상태에서 지상에서 사진을 찍고 잔디에서 반사되는 햇빛으로 인한 피부 색조와 의복의 색상의 차이를 비판적으로 검사하십시오.
Michael C

3

궁금한 점에 대한 일반적인 대답은 우리의 눈이나 카메라로 기록 된 간단한 광도 장면과 사람의 인식 프로세스를 통해이 원시 데이터를 필터링 한 결과간에 큰 차이가 있다는 것입니다. 여러분이 요구하는 것과 밀접한 관련이있을 수있는 인간의 지각 현상 중 하나 는 빛 의 조차도 "따뜻함"또는 "차가움"에 대한 주관적인 인상에 영향을 줄 수 있습니다.

더 나은 답변이 있기를 바랍니다. 그러나 상황이 얼마나 복잡한 지 숙고하기 시작하는 곳입니다. :)

우연히도 광원의 변화를 의식적으로 인식하는 능력은 사람들마다 약간 씩 다르며, 일단주의를 기울이기 시작하면 어느 정도 "학습"될 수 있다고 생각합니다. 예전보다 훨씬 더 많이 알고 있습니다.

추가 생각 : 마지막 요점에 대한 답변으로, 장면에서 밝은 색상의 인상을 포착하려고 할 때도 카메라의 문자 그대로 "객관적인"인상은 여전히 ​​너무 강합니다. 우리가 밝은 색을 알고있을 때조차도 어느 정도는 "수정"되었을 것입니다. 가장 주관적인 결과는 아마도 일반적으로 차이를 분리하여 달성 할 수 있습니다.


댓글 답변 주셔서 감사합니다. 내 생각은이 라인을 따라 가고 있었다. 아마도 우리의 눈은 색조를 완화하지만 제거하지는 않을 것입니다. 그런 다음 화이트 밸런스는 우리의 눈과 동일한 행복한 매체를 찾도록 설정됩니다.
Myridium

2

화이트 밸런스 란 정확히 무엇입니까 ?

'화이트'에는 컬러 밸런스 / 화이트 밸런스가 없습니다. 광원은 색상 균형이 있습니다. 카메라 센서가 수집 한 빛의 증폭은 흰색이 색상 균형을 이루기 때문에 무언가를 보거나 재현하는 데 필요했습니다. 충분한 스펙트럼의 모든 색온도 / 화이트 밸런스의 빛을 사진에서 하얗게 보이도록 만들 수 있습니다. 주황색, 파란색, 빨간색 또는 다른 색상으로 보이도록 만들 수 있습니다. 해당 조명 아래에서 촬영 한 이미지에서 빨간색, 녹색 및 파란색 채널의 증폭을 조정하여 모양을 만들 수 있습니다. 우리는 사진에서 3 개의 컬러 채널에 대한 총 채널 증폭을 화이트 밸런스 라고 부릅니다 .

다른 광원은 다른 색온도와 색조로 빛을 방출합니다. 가시 스펙트럼의 대부분 또는 전부를 포함하는 광을 방출하는 "백색광"소스조차도 대부분의 광은 다양한 색 온도를 중심으로합니다. 이러한 광원이 '흑체 방사체'라고 알려진 경우, 방출되는 광은 온도 (켈빈 온도)로 측정됩니다. 예를 들어 별 표면의 빛나는 가스는 흑체 방사기입니다. 대부분의 금속은 가열되기 시작할 때까지 가열 된 후 녹아서 뜨거워지면 증기로 바뀝니다. 흑체 라디에이터에서 특정 색상을 생성하는 온도의 눈금은 캘빈 온도로 표시되며 한쪽의 파란색에서 다른 쪽의 호박색으로 이동하는 색상환의 한 축입니다. 이것이 우리가 말하는 것입니다색온도 .

그러나 색 온도는 360 ° 컬러 휠에서 단일 축일뿐입니다. 우리가 화이트 밸런스라고 부르는 것은 전체 컬러 휠을 포함합니다. 흑체 방사체가 아닌 광원은 색 온도 축을 따라 찾을 수없는 색의 빛을 방출 할 수 있습니다. 이러한 빛은 색 온도 축을 따라 떨어지는 가장 가까운 색보다 더 자홍색이거나 더 녹색 일 수 있습니다. 우리는 때때로이 녹색 ← → 마젠타 축 전화 색조 또는 색조를. 광원의 지배적 인 색을 완전히 표현하기 위해서는 파란색 →→ 황색 색 온도 축을 따라 위치를 정의 할뿐만 아니라 녹색 →→ 자홍색 색조 축을 따라 위치를 정의해야합니다. 청색 ← → 황색 축. (색상 온도 만 사용하여 광원을 올바르게 설명하면 해당 광원의 색조가 중립적이므로 녹색 또는 자홍색에 대한 바이어스없이 색 온도 축에 떨어집니다.) 대부분의 자연 광원 색 온도 축을 따라 떨어지는 빛을 방출합니다.

우리는 여전히 그 빛의 가장 지배적 인 구성 요소 인 blue ← → amber and green ← → magenta의 양을 정의 할 때 광원으로부터의 빛의 특성을 충분히 설명하지 않았습니다.

광원은 특정 파장을 중심으로 한 빛을 방출 할뿐만 아니라 (우리의 눈 / 뇌가 특정 색으로 해석), 일부 광원은 다른 파장보다 넓은 범위의 파장 / 색을 갖는 빛을 방출합니다. 예를 들어 텅스텐 전구는 약 3000K의 중앙에 빛을 방출합니다. 그러나 가시광 선의 파장의 거의 모든 범위가 텅스텐 전구의 빛에 포함됩니다. 텅스텐 전구에 의해 발산되는 빛이 약 3000K의 범위에 의해 지배된다는 것입니다. 반면에, 수증기 조명은 약 2500K에서 매우 좁은 스펙트럼의 빛을 방출합니다. 그러나 고압 나트륨 증기 조명은 가시 광선 스펙트럼의 매우 광범위한 부분에서 전혀 빛을 방출하지 않습니다. 그들이 방출하는 거의 모든 빛은 2500K에 매우 가깝습니다. 우리가 가시 광선이라고 부르는 파장 범위의보다 제한된 스펙트럼을 방출하는 소스는 조명하는 물체의 정확한 색상을 얻기 위해 화이트 밸런스 보정을 시도 할 때 더욱 문제가됩니다. 광원이 파란색 빛을 전혀 방출하지 않으면 파란색 물체가 반사되는 빛이 전혀 없습니다. 증폭 할 파란색 신호가 없으면 파란색 채널을 얼마나 크게 증폭하든 상관없이 파란색이 보이지 않습니다 (파란색 채널에서 카메라의 읽기 노이즈로 인한 허위 파란색 제외).

카메라가 수집 한 원시 정보와 우리가 끝내고 싶은 사진 사이에서 조정하는 것은 색 자체가 아닌 색온도가 아니며, 빨강, 녹색 및 상대 강도를 조정 하는 보정 필터 입니다. 흰색, 중간 회색으로 표시하려는 개체의 빨강, 녹색 및 파랑 값이 동일하도록 그림의 파란색 구성 요소 특정 승수 세트에 색온도 번호 (5500K) 또는 화이트 밸런스 이름 (차가운 형광등)을 할당합니다. 색온도를 중심으로 한 조명 아래에서 찍은 사진을 보정하는 데 필요한 것이기 때문입니다. 색조.사용 된 조명이 매우 파란색 인 경우 매우 주황색 필터를 적용하여 조명의 파란색 색조를 수정해야합니다. 그렇기 때문에 원시 처리 응용 프로그램의 슬라이더를 10000K로 완전히 움직일 때 10000K의 빛이 매우 파란색이더라도 더 많은 노란 빛 아래에서 촬영 된 것을 주황색으로 보이게합니다. 그렇기 때문에 원시 처리 응용 프로그램의 슬라이더를 2500K까지 움직일 때 2500K 조명이 매우 따뜻하더라도 더 노란 빛으로 촬영 한 것이 매우 시원하게 보입니다.

다시 말하지만, 특정 색온도 설정에서, 특정 물체를 하얗게 보이게하기 위해 컬러 휠에서 파란색 ← → 노란색 축에 대략 수직으로 실행되는 녹색 ← → 자홍색 축 설정을 변경해야 할 수도 있습니다. 이것은 모든 광원이 흑체 방사기의 온도 (켈빈 온도)로 정의 된 색 온도 연속체를 따라 정확히 떨어지는 빛을 방출하지 않기 때문입니다. 예를 들어, 많은 작은 나이트 클럽에서 현재 무대 조명에 사용되는 LED 조명은 흑체 라디에이터가 어떤 온도에서도 방출하는 것보다 훨씬 더 자홍색을 can 수 있습니다. 반면에 전형적인 구식 형광등은 흑체가 방출하는 것보다 훨씬 더 녹색 색조를냅니다.

촬영 한 사진 의 색 온도 설정 을 변경해도 사진을 촬영할 때 있었던 빛의 색상은 변경되지 않습니다. 오히려, 우리는 각각의 RGB 채널이 다른 두 RGB 채널에 비해 얼마나 증폭되는지를 변경합니다.

화이트 밸런스 설정은 특정의 색 온도 및 색조의 조명에서 촬영 한 사진에 적용 할 적절한 적색, 녹색, 청색 채널의 승수의 집합입니다. 이것은 사진의 다양한 물체가 어떤 색으로 보일지에 영향을 주지만, 물체에 화이트 밸런스가 없기 때문에 "화이트 밸런스"가 바뀌지 않습니다.

2700K의 빛 아래에서 흰색 물체를 촬영하는 경우 사진에서 물체가 흰색으로 보이도록 2700K 색 온도 설정 을 적용해야합니다 . 8000K를 중심으로하는 조명 하에서 동일한 물체를 촬영하는 경우 사진에서 물체가 하얗게 보이도록 8000K 의 색 온도 설정 을 적용해야합니다 . 5000K 조명에 적합한 RGB 멀티 플라이어 (즉, 색 온도 설정 )를 2700K 조명에서 촬영 한 첫 번째 이미지에 적용하면 8000K에서 촬영 한 두 번째 이미지에 5000K에 적합한 RGB 멀티 플라이어를 적용하면 흰색 물체가 노란색 / 주황색으로 나타납니다. 흰색 물체를 비추면 파란색으로 보입니다.

화이트 밸런스 라는 용어 는 다양한 유형의 광원으로 촬영 한 사진에서 컬러 캐스트 를 보정하는 방법을 설명하는 데에도 사용됩니다 .

다른 광원이 다른 색온도와 화이트 밸런스에서 빛을 방출한다고 말한 것을 기억하십니까? 이것은 그들이 밝게 비추는 색에 영향을줍니다. 그것은 우리의 눈과 뇌가 보는 색에 영향을 미칩니다. 카메라의 색상에도 영향을줍니다. 우리의 카메라는 우리의 눈과 뇌가 색을 만드는 방식을 모방하도록 설계되었지만 정확하게 같은 것은 아닙니다.

우리의 눈 / 뇌 시스템은 다양한 조명 원, 특히 새벽부터 자연에서 발견 된 것들에 적응하는 데 매우 뛰어납니다 (흑인 라디에이터를 기억하십니까?). 그들은 또한 우리가 발명 한 인공 광원과 상당히 잘 어울립니다. 우리의 뇌는 광원의 차이를 보상 할 수 있으며, 우리는 대부분의 물체가 다른 유형의 광원 하에서 동일한 색으로 인식합니다.

그러나 카메라는 캡처 한 이미지에서 빨강, 녹색 및 파랑 채널에주는 바이어스를 조정해야합니다. '일광'또는 '그늘'또는 '형광'또는 '텅스텐'과 같은 설정을 통해 카메라에 말하지 않은 경우 광원의 색상은 장면. 장면의 가장 밝은 부분이 중립 / 백색이 아닌 경우와 같이 장면에서 예상되는 단서를 제공하지 않으면 카메라가 종종 잘못 인식 할 수 있습니다. 다른 방식으로 카메라를 속일 수있는 또 다른 시나리오는 대부분의 프레임이 균일 한 밝기 일 때 카메라가 순수한 흰색과 순수한 검은 색의 중간 밝기로 노출하려고 시도하는 것입니다.


어떻게이 모든 것이 잘 작동합니까?

창문이없는 완전히 어두운 방이 있다고 상상해보십시오. 그 방에는 세 개의 별도 광원이 있습니다. 하나는 순수한 청색 빛을 방출하고, 하나는 순수한 녹색 빛을 방출하고, 다른 하나는 순수한 적색 빛을 방출합니다. 이제 당신의 손에 네 장의 카드가있는 방으로 들어갑니다 : 순수한 파랑, 순수한 녹색, 순수한 빨강, 그리고 순수한 흰색.

  • 파란색 표시등 만 켜져 있으면 빨간색과 초록색 카드의 색상이 제대로 표시되지 않아 검은 색으로 표시됩니다. 파란색 카드와 흰색 카드는 모두 파란색으로 만 반사되며 파란색으로 동일하게 나타납니다. 우리가 그러한 빛 아래에서 사진을 찍었다면 결과 사진에서 블루 카드와 화이트 카드를 구별 할 방법이 없을 것입니다.
  • 녹색 표시등 만 켜져 있으면 빨간색과 파란색 카드가 반사하기에 올바른 색상이 표시되지 않아 검은 색으로 표시됩니다. 그린 카드와 화이트 카드는 모두 녹색 빛만 반사하고 녹색으로 동일하게 보입니다. 우리가 그러한 빛 아래에서 사진을 찍었다면 결과 사진에서 그린 카드와 흰색 카드를 구별 할 방법이 없을 것입니다.
  • 빨간색 표시등 만 켜져 있으면 파란색 및 녹색 카드에 올바른 색상이 반사되지 않아 검은 색으로 표시됩니다. 레드 카드와 화이트 카드는 모두 빨간색으로 만 반사되며 빨간색으로 동일하게 나타납니다. 우리가 그러한 빛 아래에서 사진을 찍었다면 결과 사진에서 레드 카드와 화이트 카드를 구별 할 방법이 없을 것입니다.
  • 빨간색과 녹색 표시등이 모두 켜져 있으면 파란색 카드가 반사하기에 올바른 색상이 켜지지 않아 검은 색으로 표시됩니다. 빨간색 카드가 빨간색으로 나타납니다. 녹색 카드는 녹색으로 보입니다. 그러나 흰색 카드는 반사하는 빨간색과 녹색 빛의 조합이며 노란색으로 나타납니다. 만약 우리가 그러한 빛 아래에서 사진을 찍었다면, 빨강, 초록, 흰색 카드를 구별 할 수 있었지만, 푸른 빛이 완전히 없어도 빨강의 증폭을 변화 시켜서도 흰색 카드를 흰색으로 보이게 할 수있는 방법은 없습니다 사진의 녹색, 녹색 및 파란색 채널
  • 빨간색과 파란색 표시등이 모두 켜져 있으면 녹색 카드에 맞는 올바른 색이 켜지지 않아 검은 색으로 표시됩니다. 빨간색 카드가 빨간색으로 나타납니다. 파란색 카드는 파란색으로 보입니다. 그러나 흰색 카드는 반사하는 빨간색과 파란색 빛의 조합이며 자주색 / 자홍색으로 나타납니다. 우리가 그러한 빛 아래에서 사진을 찍었다면 빨강, 파랑, 흰색 카드를 구별 할 수 있었지만 녹색 빛이 완전히 없어도 빨강, 초록, 사진에 파란색 채널이 있습니다.
  • 녹색과 파란색 표시등이 모두 켜져 있으면, 적색 카드가 반사하기에 올바른 색이 켜지지 않아 검은 색으로 표시됩니다. 녹색 카드는 녹색으로 보입니다. 파란색 카드는 파란색으로 보입니다. 그러나 흰색 카드는 반사되는 녹색과 파란색 빛의 조합이며 아쿠아로 나타납니다. 우리가 그러한 빛 아래에서 사진을 찍었다면 녹색, 파란색, 흰색 카드를 구별 할 수 있었지만, 적색 빛이 전혀 없어도 적색, 녹색, 사진에 파란색 채널이 있습니다.

이제 세 가지 광원이 각각 가변 저항에 있고 독립적으로 밝기를 변경할 수 있다고 상상해보십시오. 푸른 빛을 20 %로 켜고 녹색 빛을 60 %로 켜고 붉은 빛을 100 %로 켜면 매우 따뜻한 색조를 가진 텅스텐 전구의 빛과 매우 흡사합니다. 우리가 그러한 빛 아래에서 4 장의 카드 사진을 찍으면 모두 다른 색으로 보이지만 색상은 빨간색으로 바뀝니다. 그러나 이전과의 주요 차이점은 이제 작동 할 각 색상의 빛이 적어도 있다는 것입니다. 적색광이 20 %, 녹색광이 33 %, 청색광이 100 %로 증폭되도록 각 색상 채널의 카메라 증폭을 조정하면 흰색과 동일한 밝기를 갖는 각 색상으로 감을 것입니다 카드가 흰색으로 나타납니다.

이 방법을 사용하는 데있어 가장 단점은 세 가지 조명이 모두 100 %로 조정되고 세 가지 색상 채널이 모두 100 %로 증폭 된 경우 얻을 수있는 것의 20 %보다 밝은 색상이 없다는 것입니다! 사후 처리에서 사진을 추가로 500 % 증폭하여 100 % RGB 광의 100 % RGB 증폭처럼 보이게하려면 카메라의 읽기 노이즈를 500 % 증폭시킵니다! 그렇기 때문에 사진 을 노출 하기 전에 원하는 조명을 최대한 가깝게 유지하는 것이 좋습니다.


센서의 RGB 포토 사이트의 원시 데이터는 화이트 밸런스 모델링 된 빛 분포를 사용하여 픽셀 RGB 값으로 정확히 어떻게 변환됩니까?

명심해야 할 것은 바이엘 마스크의 필터가 절대적 이지 않다는 것 입니다. 인간의 망막에있는 3 가지 유형의 원뿔도 아닙니다!

일부 붉은 빛은 녹색 및 청색 필터를 통해 얻는다! 일부 녹색 표시등이 빨간색과 파란색 필터를 얻는다! 초록색과 빨간색 필터를 통해 일부 푸른 빛이 들어옵니다! 그것은 단지의 녹색 또는 청색 적색 필터를 통해 얻는 것보다 붉은 빛. 빨간색 또는 파란색보다는 녹색 표시등이 녹색 필터를 통해 얻을 수 있습니다. 적색 또는 녹색보다 더 많은 청색광이 청색 필터를 통과합니다. 그러나 베이어 필터를지나 각 픽셀 우물로 내리는 모든 광자 (진동하는 빛의 파장에 관계없이)는 그 픽셀을 잘 내리는 다른 모든 광자와 동일하게 계산됩니다. 센서의 원시 데이터는 단일 단색 휘도 값입니다 각 픽셀에 대해 더 잘 감지됩니다.

여기에 이미지 설명을 입력하십시오

거의 같은 방법으로, 우리의 망막에있는 콘 모두가 어떤 눈에 보이는 빛의 모든 파장에 반응합니다. 녹색과 적색의 겹침이 카메라보다 눈에서 훨씬 더 가깝습니다.

여기에 이미지 설명을 입력하십시오

센서의 작은 패치의 빨강, 파랑 및 녹색 채널이 각각 동일한 수의 광자를 수집하는 경우 RGB 값이 동일한 픽셀로 표시되지 않는 이유는 무엇입니까?

카메라가 항상 동일한 가중치를 사용할 수없는 이유는 다양한 광원의 색상이 다르기 때문입니다. 우리의 눈과 뇌는 일반적으로 다양한 광원의 색 온도와 화이트 밸런스의 이러한 변화를 보상합니다. 우리 카메라에는 좀 더 지침이 필요합니다. 카메라가 '자동 WB'로 설정된 경우 장면에서 수집 한 정보를 사용하여 올바른 설정을 추측합니다. 가장 기본적인 카메라는 일반적으로 사진에서 가장 밝은 것이 흰색이라고 가정하여이 작업을 수행합니다. 현대의 카메라는 대부분의 시간을 정확하게 추측하는 능력이 매우 정교 해졌습니다. 그러나 특정 시나리오는 여전히 제대로 해석하기가 어렵습니다. 따라서 카메라는 사용자에게 색온도와 화이트 밸런스를 수동으로 설정할 수있는 기능을 제공합니다.

광원에 따라 값을 왜곡하여 왜 이것을 '수정'합니까?

다양한 광원으로부터의 광이 백색 물체로부터 반사 될 때, 반사 된 광은 동일한 백색 물체로부터 반사 된 다른 다양한 광원으로부터의 광에 비해 동일한 양의 적색, 녹색 및 청색을 포함하지 않기 때문이다. 우리가 촬영 한 장면을 비추는 광원의 색을 기준으로 빛이 센서에 부딪히면 사진 속 물체의 색이 이미 '왜곡'됩니다. 우리는 불완전한 광원으로 인한 '왜곡 된'색상에 대응하기 위해 화이트 밸런스 보정 을 수행 합니다.

화이트 밸런스를 올바르게 선택하면 광원이 순수한 흰색으로 나타나지 않습니까? 이것은 광원이 일반적으로 순수한 흰색으로 보이지 않는다는 사실과 상충됩니다.

주어진 광원에 대한 "올바른"WB는 광원에서 각각의 강도와 거의 비슷한 R, G 및 B 채널의 증폭입니다. 광원에 빨간색이 더 있으면 파란색 채널을 더 증폭시킵니다. 광원이 더 파란색이면 빨간색 채널을 더 증폭시킵니다.

이미지가 물체의 색상을 정확하게 나타내지 않고 비전이 적용되는 색상을 포함 시키려면 어떤 화이트 밸런스 구성이이를 달성 할 수 있습니까?

광원과 광원이 비추는 물체의 색상에 따라 다릅니다. 시작하기에 좋은 곳은 광원 온도와 약 5200K ( "일광") 사이의 색 온도 축을 따라 약 1/3 정도입니다.

컬러 캐스팅을 변경하지 않는 일종의 글로벌 '중립'설정이 있습니까?

아닙니다. 눈과 뇌는 항상 다른 광원에 따라 어떤 방식 으로든 조정됩니다. 화이트 밸런스를 변경하지 않으면 카메라가 조정되지 않습니다. 카메라를 자동 화이트 밸런스로 설정 한 경우 카메라 대신 사진 작가가 카메라 조정 방법을 '선택'합니다.

예를 들어, 빨간색 안전 표시등이 켜져있는 어두운 방에서는 흰색 물체가 흰색으로 나타나지 않습니다. 사진에서 흰색으로 표시되는 것을 원하지 않습니다.

조명의 스펙트럼이 매우 제한적인 경우, 채도 를 조정 하면 일반적으로 화이트 밸런스를 조정하는 것보다 감지 된 색상 에 더 큰 영향을 미칩니다 . 이미지에 적색 만있는 경우 증폭되는 녹색 및 청색 양이 그다지 크게 변하지 않습니다.


추가 자료

적절한 화이트 밸런스, 특히 자홍색 녹색 축을 따라 사진의 색상 (및 기타)에 영향을 줄 수있는 방법에 대한 극단적 인 예를 보려면 파란색 / 빨간색 조명날려서 사진의 초점이 맞지 않게 하려면 이 답변 을 참조하십시오 (여러 예제 이미지는 답변에 포함)

원시에서 변환 할 때 화이트 밸런스를 수정하고 선택적인 색상 조정을 사용하는 방법에 대해 카메라가 작동하게하는 것보다 최종 결과를 크게 향상시킬 수있는 방법은 다음을 참조하십시오. 하키 사진에서 노이즈가 많이 발생합니다. 내가 무엇을 잘못하고 있지? (원시 파일을 처리하는 데 사용 된 설정의 스크린 샷을 포함하는 예가 포함되어 있습니다)

카메라 내부의 색온도 이상으로 (또는 AWB를 사용하는 경우에도 많은 카메라에서) 화이트 밸런스를 미세하게 조정하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. 피사체의 자주색 무대 조명을 취소하는 방법? (여러 예제 이미지가 답변에 포함되어 있습니다)

화이트 밸런스 대상 조명의 색 온도는 얼마입니까?
카메라의 화이트 밸런스 란 무엇입니까? 언제 어디서 WB를 사용해야합니까?
"화이트 밸런스"의 의미는 무엇입니까?
따뜻한 물체가 더 푸른 색일 때 왜 화이트 밸런스 온도가 높아지는가?
RAW 파일은 픽셀 당 3 가지 색상을 저장합니까?
왜 하얀 사진에 푸른 색조가 있습니까?
자동 화이트 밸런스와 커스텀 화이트 밸런스의 차이점은 무엇입니까?
디지털 카메라에 컬러 필터를 사용해야하는 이유가 있습니까?
야간 도시에 적합한 화이트 밸런스를 어떻게 찾을 수 있습니까?


광원의 색상 균형이 없습니다.

@MichaelClark-이해합니다 : 우리는 눈에 3 가지 유형의 원뿔이 있으므로, 3 가지 유형의 포토 사이트 (RGB)가 우리가 볼 수있는 모든 것을 복제하기에 충분할 것입니다. 다른 것은 중복 될 것입니다. 이제 세 개의 다른 채널이 있고 이미지의 전체 밝기를 고려하여 채널의 상대 증폭으로 자유롭게 움직일 수있는 자유도는 2 도입니다. 온도는 이들 중 하나이며 녹색 / 자홍색 이동은 다른 것입니다. 우리가 보통 광원을 흰색으로 인식하지 못하는 것은 여전히 ​​이상하게 보입니다. 주변 광이 튀는 것일 수 있습니다.
Myridium

-3

전자와 인간의 마음은 다릅니다. 이미 언급했듯이 눈은 조명 / 장면을 조정합니다.

물리학에서 빛은 파장입니다. 파장에서 다른 주파수입니다. 이러한 다른 주파수는 색상을 결정합니다. 아래는 색상과 파장의 관계에 대한 매우 간단한 예입니다.

여기에 이미지 설명을 입력하십시오

: http://science.hq.nasa.gov/kids/imagers/ems/visible.html

이를 통해 다른 광원이 다른 주파수를 방출한다는 것을 이해할 수 있습니다. 다른 단순화 된 그래프를 참조하십시오 :

여기에 이미지 설명을 입력하십시오

보낸 사람 : http://micro.magnet.fsu.edu/primer/lightandcolor/lightsourcesintro.html

카메라는 실제로 우리 눈보다 더 많은 것을 포착 할 수 있습니다 . 화이트 밸런스가 들어오는 곳입니다. 카메라가 눈으로 보는 것을 보여주기 위해 화이트 밸런스를 조정합니다.

이미지가 물체의 색상을 정확하게 나타내지 않고 비전이 적용되는 색상을 포함 시키려면 어떤 화이트 밸런스 구성이이를 달성 할 수 있습니까?

자동 화이트 밸런스. 카메라의 결과가 만족스럽지 않으면 화이트 밸런스를 변경하십시오. 당신은 뭔가를 배울 수 있습니다!

요즘 카메라는 매우 정교합니다. 그러나 인체만큼 정교하지는 않습니다.


2
"카메라는 실제로 우리 눈보다 더 나쁜 사진을 찍을 수 있습니다"– 내가 실수하지 않으면, 디지털 카메라는 원칙적으로 인간의 눈의 원뿔과 매우 유사하게 동작하는 적색, 녹색 및 청색 '사진 사이트'를 갖습니다. 우리 눈의 원뿔은 주파수의 분포가 세포를 자극하는 방법에 따라 부분적으로 탈감작되지 않습니다. 필자가 생각한 카메라는 RGB 채널의 휘도를 변경하여 이러한 감도 저하를 모방합니다. 그러나 정확히 어떤 배광이 주어지면 어떻게 변경합니까?
미리 리 디움

또한 : 물리학에 대한 배경 지식이 있으므로 거친 세부 사항을 아낄 필요가 없습니다!
미리 리 디움

1
색온도를 측정합니다. 일반적으로 빨강 및 파랑 채널을 변경합니다.
BBking February

1
@myridium 눈의 원뿔은 망막의 작은 부분 (포 베라)에 집중되어 있으므로 눈은 이미지의 일부에서만 색을 보게됩니다. 당신의 두뇌는 나머지를 채 웁니다. OTOH 카메라는 전체 이미지에서 색상을 감지합니다.
Caleb
당사 사이트를 사용함과 동시에 당사의 쿠키 정책개인정보 보호정책을 읽고 이해하였음을 인정하는 것으로 간주합니다.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.