Понимание нелинейного цветового пространства RGB PNM NetPBM для преобразования в оттенки серого

Есть только один хороший способ преобразовать цветовой сигнал в оттенки серого: перейти в линейное пространство и добавить свет (и, следовательно, интенсивность цвета). Таким образом вы получаете эффективный свет и можете рассчитать яркость. Затем вы можете «гамма» скорректировать значение. Это то, как ведет себя свет (линейное пространство), и как яркость была измерена CIE (по длине волны).

На телевидении принято строить яркость, а затем черно-белое изображение) из нелинейных R, G, B. Это сделано потому, что простота и способ работы аналогового цветного телевидения (NTSC и PAL): черно-белый сигнал (для телевидения BW) в качестве основного сигнала, а затем добавление цветов (в качестве поднесущей) к изображению BW. По этой причине расчеты производятся в нелинейном пространстве.

Видео может часто использовать такие коэффициенты (в нелинейном пространстве), потому что его очень быстро вычислить, и вы можете легко сделать это с целыми числами (есть специальная матрица для использования с целыми числами).

Для алгоритмов обнаружения кромок не должно быть важно, какой метод вы используете: нам трудно обнаружить кромку с одинаковыми L или Y ', поэтому нас не волнует, есть ли у компьютеров аналогичная проблема.

Примечание: наши глаза нелинейны при обнаружении интенсивности света и имеют такую ​​же гамму, как люминофоры на наших старых телевизорах. По этой причине полезно использовать значение с гамма-коррекцией: оно сжимает информацию оптимальным образом (или в прошлом «аналогового телевидения»: оно снижает воспринимаемый шум).

Итак, если вы хотите Y ', используйте нелинейные R', G ', B'. Но если вам нужна настоящая шкала серого, вам нужно рассчитать реальную шкалу серого в линейном пространстве. Вы можете увидеть различия, особенно на средне-серых, а также на пурпурном или желтом, где два из R, G, B почти одинаковы (и это максимальное значение между тремя).

Но в программах для фотографий существует множество различных алгоритмов преобразования RGB в оттенки серого: мы не видим мир в оттенках серого, поэтому различный вес (возможно, нелинейный) может помочь различить некоторую часть изображения, что и является целью шкалы серого. фотографии (убрав отвлекающие цвета).

Примечание. В Рекомендации Rec.709 никогда не указывается применяемая гамма-коррекция (OETF в стандарте бесполезен, нам нужен EOTF, и часто по практическим соображениям один не является инверсией другого). Только после последовательной рекомендации эта недостающая информация была наконец предоставлена. Но поскольку многие говорят о Rec.709, в качестве гаммы используется инверсия OETF, что неверно.

Как обнаружить: классическое желтое солнце на голубом небе, выбирая желтый и синий с одинаковыми L. Если вы видите солнце на сером изображении, вы трансформируетесь в нелинейном пространстве (Y 'не равно). Если вы не видите солнца, вы трансформируетесь линейно.

Возможно, в моем вопросе возникла некоторая путаница, поэтому я хотел бы ответить на него сейчас, когда я изучил ситуацию намного глубже.

Короче говоря ... похоже, никто на самом деле не беспокоится о перекодировании гаммы изображения при сохранении в формате PNM. Из-за этого, поскольку почти все - sRGB, он останется sRGB, в отличие от технически правильного BT.709, согласно спецификации.

Я обратился к Брайану Хендерсону из NetPBM. Он придерживался того же мнения и заявил, что метод гамма-сжатия не так важен, как знание того, применялся он или нет, и что мы всегда должны предполагать, что он применяется при работе с цветовыми форматами PNM.

Чтобы подтвердить влияние этого мнения в отношении обработки изображений, прочтите статью Канана и Коттрелла «От цвета к оттенкам серого: имеет ли значение метод распознавания изображений?», 2012 г.. Обычно, если вы вычисляете среднее значение RGB, вы попадете в одну из трех ситуаций: «Блеск», «Интенсивность» или «Интенсивность». После сравнения эффектов различных формул преобразования оттенков серого с учетом того, когда и как применялась гамма-коррекция, он обнаружил, что «Блеск» и «Интенсивность» являются лучшими. Они отличаются только тем, когда была добавлена ​​гамма-коррекция (Gleam имеет гамма-коррекцию для входных значений RGB, в то время как Intensity принимает линейную RGB и применяет гамма-послесловия). К сожалению, вы опускаетесь с 1-го и 2-го места на 8-е, когда не добавляется гамма-коррекция, известная как интенсивность. Интересно отметить, что лучше всего сработала простая формула среднего значения, а не одна из самых популярных формул шкалы серого, которую рекламирует большинство людей. Все это означает, что если вы используете формулу «Среднее» для преобразования цвета PNM в оттенки серого для приложений обработки изображений, вы обеспечите высокую производительность, поскольку мы можем предположить, что будет применено некоторое гамма-сжатие. Мой комментарий об ImageMagick и линейных значениях, похоже, применим только к их формату PGM.

Надеюсь, это поможет!