Echilibrul culorilor

Jumătatea stângă arată fotografia originală. Jumătatea din dreapta arată aceeași imagine corectată, astfel încât redarea unui gri neutru, în aceleași condiții de lumină, să aibă ca rezultat un gri neutru.

Fotografie a unui peisaj marin făcut la Clifton Beach , South Arm , Tasmania , Australia. Echilibrul culorilor a fost deplasat către tonuri mai calde pentru a obține un efect creativ.

În fotografie și procesarea imaginilor , echilibrul culorilor înseamnă ajustarea intensității diferitelor culori (de obicei roșu, verde și albastru, culorile primare ). Scopul principal al acestei ajustări este de a obține reprezentarea corectă a unei culori - de obicei una dintre culorile neutre - din acest motiv metoda se numește de obicei echilibru de gri sau echilibru de alb . Balansul de culoare schimbă amestecul de culoare și este utilizat pentru corectarea culorii; versiunile generalizate ale echilibrului culorilor sunt folosite pentru a face reprezentarea culorilor non-neutre corecte și mai plăcute.

Datele de imagine captate de senzor - indiferent dacă este vorba de film fotografic sau senzor optic electronic - trebuie transformate din cele capturate inițial în cele potrivite pentru reproducerea culorilor sau pentru a fi vizualizate pe un monitor. Unele aspecte ale procesului de achiziție și afișare fac indispensabilă corecția culorilor - inclusiv faptul că senzorul utilizat în achiziția de imagini nu se potrivește cu senzorii ochiului uman, astfel încât caracteristicile dispozitivului de afișare trebuie luate în considerare modul în care diferența dintre mediu în care a avut loc achiziția și cea în care are loc afișarea trebuie luate în considerare și ele.

Operația de echilibrare a culorilor în programele de retușare foto are loc prin operarea directă a valorilor canalelor roșu, verde și albastru ale pixelilor ^[1] ^[2] fără a lua în considerare modelele de reprezentare și reproducere a culorii. Când se folosește filmul, echilibrul se obține folosind filtre colorate plasate pe sursa de lumină sau pe obiectivul camerei ^[3] .

Generalizarea echilibrului culorilor

Uneori se face distincția între operația de păstrare a culorilor neutre neutre numită balans de alb și operația numită balans de culoare în care încercați să aveți același aspect între culorile originale ale scenei și cele afișate ^[4] . Este deosebit de important ca culorile neutre (gri, acromatic și alb) dintr-o scenă să pară neutre chiar și atunci când sunt reproduse. Din acest motiv, echilibrul neutru al culorilor (uneori numit echilibru gri sau echilibru neutru sau echilibru alb ) este un aspect important - dacă nu cel mai important - al echilibrului culorilor.

De obicei, termenul echilibru de culoare nu trebuie utilizat pentru a indica ajustările necesare pentru a obține o reprezentare consistentă a culorilor între senzor și ochiul uman sau ajustările dispozitivelor de afișare. Termenul echilibru de culoare este de obicei rezervat pentru a se referi la corectarea diferențelor în condițiile de iluminare ambientală. Cu toate acestea, algoritmii pentru transformarea datelor nu fac o distincție clară între diferitele elemente ale corecției, astfel încât poate fi dificil să atribuiți echilibrul culorilor unui anumit pas în cadrul procesului de corecție a culorilor. Există mai multe obiective în domeniul echilibrului culorilor. Unele aplicații au fost create pentru a obține o reproducere exactă, în alte aplicații scopul este de a obține un rezultat plăcut. Aceste diferențe pot cauza dificultăți în definirea operațiilor de echilibrare a culorilor.

Estimarea iluminantului și adaptarea

Multe camere digitale au capacitatea de a selecta o corecție a culorilor pe baza iluminării scenei, oferind câteva opțiuni predefinite, reglând automat balansul de alb sau selectând o valoare personalizată. Algoritmii care permit această analiză realizează un echilibru general al culorilor, cum ar fi adaptarea la iluminare sau adaptarea cromatică .

Există diferite modalități de a realiza echilibrul culorilor: indicând camerei tipul de iluminare a scenei pe care urmează să o fotografiați, prin achiziționarea unei imagini a unui card special de control gri mediu sau a unui alt obiect de culoare neutră. Ultimul tip de operație surprinde o imagine a iluminării ambientale prin care poate fi verificat echilibrul culorilor.

Există o literatură largă cu privire la metodele care pot fi utilizate pentru a estima iluminantul ambiental din datele obținute de cameră și cum să utilizați estimarea pentru a modifica imaginea. Au fost propuși numeroși algoritmi, iar eficiența unuia sau a celuilalt este încă o chestiune de dezbatere. Câteva exemple sunt Retinex , o rețea neuronală artificială ^[5] sau inferența bayesiană ^[6] .

Echilibrul culorilor și culorile cromatice

Echilibrarea culorilor unei imagini modifică nu numai culorile neutre, ci și altele. O imagine a cărei culoare nu este echilibrată se spune că este afectată de o culoare turnată , ca și cum totul din imagine ar apărea cu o culoare care se tinde spre alta ^[7] . Echilibrul culorilor poate fi gândit în termeni de eliminare a culorilor turnate.

Echilibrul culorilor este, de asemenea, legat de consistența culorii. Multe tehnici și algoritmi utilizați pentru a obține consistența culorii sunt de asemenea folosite în echilibrul culorilor. Constanța culorii este la rândul ei legată de adaptarea cromatică . Conceptual, echilibrul culorilor constă din două faze: prima constă în determinarea iluminantului sub care a fost capturată imaginea, a doua constă în scalarea componentelor (de exemplu R, G și B) ale imaginii sau în orice caz transformarea componentelor pentru a se potrivi iluminantului sub care este vizualizată imaginea.

Viggiano a constatat că balansul de alb RGB nativ al camerei provoacă mai puține schimbări de culoare (adică mai puțină distorsiune a culorii) decât un monitor RGB pentru peste 4000 de setări ipotetice de sensibilitate a camerei ^[8] . Această diferență se ridică la un factor mai mare de doi în favoarea RGB a camerei. Aceasta înseamnă că este mai avantajos să obțineți un echilibru corect al culorilor atunci când capturați imaginea decât să o schimbați ulterior pe monitor. Dacă echilibrul culorilor trebuie modificat mai târziu, modificarea echilibrului imaginii brute determină o distorsiune cromatică mai mică decât echilibrarea ajustărilor RGB ale monitorului.

Matematica echilibrului culorilor

Echilibrul culorilor se face de obicei pe o imagine cu trei componente (de exemplu modelul de culoare RGB ) folosind o matrice 3 × 3. Acest tip de transformare este adecvat dacă imaginea a fost capturată utilizând setarea greșită a echilibrului de culoare pe o cameră digitală sau folosind filtrul de culoare greșit.

Scalați componentele R, G și B ale monitorului

Mai întâi doriți să scalați luminanța relativă a unei imagini astfel încât obiectele care se presupun că sunt gri neutru să pară gri neutru . Dacă, de exemplu, o suprafață cu R = 240 ar trebui să fie un obiect alb, iar dacă albul este 255, puteți înmulți toate valorile roșii cu 255/240. Operând în același mod pentru verde și albastru , se va obține o imagine cu culoare echilibrată, cel puțin teoretic. Pentru acest tip de transformare, matricea 3 × 3 este o matrice diagonală .

\left[{\begin{array}{c}R\\G\\B\end{array}}\right]=\left[{\begin{array}{ccc}255/R'_{w}&0&0\\0&255/G'_{w}&0\\0&0&255/B'_{w}\end{array}}\right]\left[{\begin{array}{c}R'\\G'\\B'\end{array}}\right]

{\ displaystyle \ left [{\ begin {array} {c} R \\ G \\ B \ end {array}} \ right] = \ left [{\ begin {array} {ccc} 255 / R '_ { w} & 0 & 0 \\ 0 & 255 / G '_ {w} & 0 \\ 0 & 0 & 255 / B' _ {w} \ end {array}} \ right] \ left [{\ begin { array} {c} R '\\ G' \\ B '\ end {array}} \ right]}

{\ displaystyle \ left [{\ begin {array} {c} R \\ G \\ B \ end {array}} \ right] = \ left [{\ begin {array} {ccc} 255 / R '_ { w} & 0 & 0 \\ 0 & 255 / G '_ {w} & 0 \\ 0 & 0 & 255 / B' _ {w} \ end {array}} \ right] \ left [{\ begin { array} {c} R '\\ G' \\ B '\ end {array}} \ right]}

unde este $R.$ ${\ displaystyle R}$ $R.$ , $G.$ ${\ displaystyle G}$ $G.$ Și $B.$ ${\ displaystyle B}$ $B.$ acestea sunt componentele roșu, verde și albastru ale unui pixel din imaginea echilibrată; ${R.}^{'}$ ${\ displaystyle R '}$ $R '$ , ${G.}^{'}$ ${\ displaystyle G '}$ ${\ displaystyle G '}$ Și ${B.}^{'}$ ${\ displaystyle B '}$ ${\ displaystyle B '}$ sunt componentele roșu, verde și albastru ale imaginii înainte de echilibrul culorilor și $R'_{w}$ ${\ displaystyle R '_ {w}}$ ${\ displaystyle R '_ {w}}$ , $G'_{w}$ ${\ displaystyle G '_ {w}}$ ${\ displaystyle G '_ {w}}$ , și $B'_{w}$ ${\ displaystyle B '_ {w}}$ ${\ displaystyle B '_ {w}}$ acestea sunt componentele roșu, verde și albastru ale unui pixel care ar trebui să apară alb după echilibrul culorilor. Aceasta este o scalare simplă a canalelor roșu, verde și albastru, motiv pentru care instrumentul de echilibrare a culorilor din Photoshop și GIMP vine cu un picurator pentru alb. S-a demonstrat că efectuarea echilibrului de alb pe setul de fosfor considerat de sRGB tinde să provoace o eroare mai mare la culorile cromatice chiar dacă poate face suprafețele neutre perfect neutre ^[8] .

Scalarea X, Y, Z

Dacă imaginea poate fi transformată în spațiul de culoare CIE 1931 , echilibrul culorilor poate fi implementat în această zonă. Aceasta a fost numită transformarea „greșită a lui von Kries” ^[9] ^[10] Cu toate acestea s-a demonstrat că această transformare dă rezultate mai slabe decât echilibrul monitorului RGB, este menționată deoarece este un mijloc pentru alte rezultate. Din punct de vedere matematic, calculul este următorul:

\left[{\begin{array}{c}X\\Y\\Z\end{array}}\right]=\left[{\begin{array}{ccc}X_{w}/X'_{w}&0&0\\0&Y_{w}/Y'_{w}&0\\0&0&Z_{w}/Z'_{w}\end{array}}\right]\left[{\begin{array}{c}X'\\Y'\\Z'\end{array}}\right]

{\ displaystyle \ left [{\ begin {array} {c} X \\ Y \\ Z \ end {array}} \ right] = \ left [{\ begin {array} {ccc} X_ {w} / X '_ {w} & 0 & 0 \\ 0 & Y_ {w} / Y' _ {w} & 0 \\ 0 & 0 & Z_ {w} / Z '_ {w} \ end {array}} \ dreapta] \ left [{\ begin {array} {c} X '\\ Y' \\ Z '\ end {array}} \ right]}

{\ displaystyle \ left [{\ begin {array} {c} X \\ Y \\ Z \ end {array}} \ right] = \ left [{\ begin {array} {ccc} X_ {w} / X '_ {w} & 0 & 0 \\ 0 & Y_ {w} / Y' _ {w} & 0 \\ 0 & 0 & Z_ {w} / Z '_ {w} \ end {array}} \ dreapta] \ left [{\ begin {array} {c} X '\\ Y' \\ Z '\ end {array}} \ right]}

unde este $X$ ${\ displaystyle X}$ $X$ , $Da$ ${\ displaystyle Y}$ $Da$ Și $Z$ ${\ displaystyle Z}$ $Z$ acestea sunt cele trei componente echilibrate; $X_{w}$ ${\ displaystyle X_ {w}}$ ${\ displaystyle X_ {w}}$ , $Y_{w}$ ${\ displaystyle Y_ {w}}$ $Y_w$ Și $Z_{w}$ ${\ displaystyle Z_ {w}}$ ${\ displaystyle Z_ {w}}$ sunt componentele valorii iluminantului (punctul alb cu care trebuie transformată imaginea); $X'_{w}$ ${\ displaystyle X '_ {w}}$ ${\ displaystyle X '_ {w}}$ , $Y'_{w}$ ${\ displaystyle Y '_ {w}}$ ${\ displaystyle Y '_ {w}}$ Și $Z'_{w}$ ${\ displaystyle Z '_ {w}}$ ${\ displaystyle Z '_ {w}}$ sunt valorile unui obiect care este considerat a fi alb în imaginea dezechilibrată, e $X^{'}$ ${\ displaystyle X '}$ $X '$ , ${Da}^{'}$ ${\ displaystyle Y '}$ ${\ displaystyle Y '}$ Și $Z^{'}$ ${\ displaystyle Z '}$ $Z '$ sunt valorile unui pixel din imaginea dezechilibrată. Dacă valorile culorilor primare ale monitorului sunt plasate într-o matrice $\mathbf {P}$ ${\ displaystyle \ mathbf {P}}$ $\ mathbf {P}$ asa de:

\left[{\begin{array}{c}X\\Y\\Z\end{array}}\right]=\mathbf {P} \left[{\begin{array}{c}L_{R}\\L_{G}\\L_{B}\end{array}}\right]

{\ displaystyle \ left [{\ begin {array} {c} X \\ Y \\ Z \ end {array}} \ right] = \ mathbf {P} \ left [{\ begin {array} {c} L_ {R} \\ L_ {G} \\ L_ {B} \ end {array}} \ right]}

{\ displaystyle \ left [{\ begin {array} {c} X \\ Y \\ Z \ end {array}} \ right] = \ mathbf {P} \ left [{\ begin {array} {c} L_ {R} \\ L_ {G} \\ L_ {B} \ end {array}} \ right]}

unde este $L_{R}$ ${\ displaystyle L_ {R}}$ ${\ displaystyle L_ {R}}$ , $L_{G}$ ${\ displaystyle L_ {G}}$ ${\ displaystyle L_ {G}}$ Și $L_{B}$ ${\ displaystyle L_ {B}}$ $LIVRE$ sunt culorile incorecte ale monitorului RGB, puteți utiliza:

\left[{\begin{array}{c}L_{R}\\L_{G}\\L_{B}\end{array}}\right]=\mathbf {P^{-1}} \left[{\begin{array}{ccc}X_{w}/X'_{w}&0&0\\0&Y_{w}/Y'_{w}&0\\0&0&Z_{w}/Z'_{w}\end{array}}\right]\mathbf {P} \left[{\begin{array}{c}L_{R'}\\L_{G'}\\L_{B'}\end{array}}\right]

{\ displaystyle \ left [{\ begin {array} {c} L_ {R} \\ L_ {G} \\ L_ {B} \ end {array}} \ right] = \ mathbf {P ^ {- 1} } \ left [{\ begin {array} {ccc} X_ {w} / X '_ {w} & 0 & 0 \\ 0 & Y_ {w} / Y' _ {w} & 0 \\ 0 & 0 & Z_ {w} / Z '_ {w} \ end {array}} \ right] \ mathbf {P} \ left [{\ begin {array} {c} L_ {R'} \\ L_ {G '} \\ L_ {B '} \ end {array}} \ right]}

{\ displaystyle \ left [{\ begin {array} {c} L_ {R} \\ L_ {G} \\ L_ {B} \ end {array}} \ right] = \ mathbf {P ^ {- 1} } \ left [{\ begin {array} {ccc} X_ {w} / X '_ {w} & 0 & 0 \\ 0 & Y_ {w} / Y' _ {w} & 0 \\ 0 & 0 & Z_ {w} / Z '_ {w} \ end {array}} \ right] \ mathbf {P} \ left [{\ begin {array} {c} L_ {R'} \\ L_ {G '} \\ L_ {B '} \ end {array}} \ right]}

Metoda von Kries

Johannes von Kries , a cărui teorie a tijelor și conurilor sensibile la cele trei culori găsite în retină a supraviețuit ca explicație dominantă a sensibilității culorii timp de peste o sută de ani, a justificat metoda de conversie a culorilor în spațiul de culoare LMS prin reprezentarea stimulului real pentru conuri sensibile la undele lungi, medii și scurte ca adaptare independentă. O matrice 3 × 3 convertește RGB sau XYZ în LMS și apoi cele trei valori LMS primare sunt scalate pentru a echilibra culoarea neutră; culoarea poate fi apoi convertită în spațiul de culoare dorit: ^[11]

\left[{\begin{array}{c}L\\M\\S\end{array}}\right]=\left[{\begin{array}{ccc}1/L'_{w}&0&0\\0&1/M'_{w}&0\\0&0&1/S'_{w}\end{array}}\right]\left[{\begin{array}{c}L'\\M'\\S'\end{array}}\right]

{\ displaystyle \ left [{\ begin {array} {c} L \\ M \\ S \ end {array}} \ right] = \ left [{\ begin {array} {ccc} 1 / L '_ { w} & 0 & 0 \\ 0 & 1 / M '_ {w} & 0 \\ 0 & 0 & 1 / S' _ {w} \ end {array}} \ right] \ left [{\ begin { array} {c} L '\\ M' \\ S '\ end {array}} \ right]}

{\ displaystyle \ left [{\ begin {array} {c} L \\ M \\ S \ end {array}} \ right] = \ left [{\ begin {array} {ccc} 1 / L '_ { w} & 0 & 0 \\ 0 & 1 / M '_ {w} & 0 \\ 0 & 0 & 1 / S' _ {w} \ end {array}} \ right] \ left [{\ begin { array} {c} L '\\ M' \\ S '\ end {array}} \ right]}

unde este $L$ ${\ displaystyle L}$ $L$ , $M.$ ${\ displaystyle M}$ $M.$ Și $S.$ ${\ displaystyle S}$ $S.$ sunt culorile LMS echilibrate; $L'_{w}$ ${\ displaystyle L '_ {w}}$ ${\ displaystyle L '_ {w}}$ , $M'_{w}$ ${\ displaystyle M '_ {w}}$ ${\ displaystyle M '_ {w}}$ , și $S'_{w}$ ${\ displaystyle S '_ {w}}$ ${\ displaystyle S '_ {w}}$ sunt culorile unui obiect care ar trebui să fie alb în imaginea dezechilibrată și $L^{'}$ ${\ displaystyle L '}$ $L '$ , ${M.}^{'}$ ${\ displaystyle M '}$ $M '$ Și ${S.}^{'}$ ${\ displaystyle S '}$ $da$ sunt culorile unui pixel din imaginea dezechilibrată.

Matricile pentru conversia în spațiul de culoare LMS nu au fost specificate de von Kries, dar pot fi derivate din funcțiile CIE pentru potrivirea culorilor și din funcțiile LMS pentru potrivirea culorilor după ce acestea din urmă sunt specificate; matricile pot fi găsite și în literatura de referință. ^[11]

Scalați RGB în cameră

Folosind măsurătorile lui Viggiano și modelul său gaussian de sensibilitate spectrală a camerei, majoritatea spațiilor RGB utilizate în camere funcționează mai bine decât monitoarele RGB sau XYZ ^[8] . Dacă valorile RGB ale imaginii brute produse de cameră sunt cunoscute, se poate utiliza matricea diagonală 3 × 3:

\left[{\begin{array}{c}R\\G\\B\end{array}}\right]=\left[{\begin{array}{ccc}255/R'_{w}&0&0\\0&255/G'_{w}&0\\0&0&255/B'_{w}\end{array}}\right]\left[{\begin{array}{c}R'\\G'\\B'\end{array}}\right]

{\ displaystyle \ left [{\ begin {array} {c} R \\ G \\ B \ end {array}} \ right] = \ left [{\ begin {array} {ccc} 255 / R '_ { w} & 0 & 0 \\ 0 & 255 / G '_ {w} & 0 \\ 0 & 0 & 255 / B' _ {w} \ end {array}} \ right] \ left [{\ begin { array} {c} R '\\ G' \\ B '\ end {array}} \ right]}

{\ displaystyle \ left [{\ begin {array} {c} R \\ G \\ B \ end {array}} \ right] = \ left [{\ begin {array} {ccc} 255 / R '_ { w} & 0 & 0 \\ 0 & 255 / G '_ {w} & 0 \\ 0 & 0 & 255 / B' _ {w} \ end {array}} \ right] \ left [{\ begin { array} {c} R '\\ G' \\ B '\ end {array}} \ right]}

și convertiți la un spațiu de culoare RGB adecvat pentru utilizare ulterioară, cum ar fi sRGB sau Adobe RGB după echilibrare.

Cele mai bune spații pentru adaptarea cromatică

Compararea imaginilor echilibrate utilizând transformări diagonale în diferite spații RGB ne-a permis să identificăm spații care funcționează mai bine decât altele și care sunt mai bune decât spațiul de culoare al camerei sau al monitorului pentru potrivirea culorilor pe baza a ceea ce a fost măsurat prin reprezentarea culorilor diferitelor modele; sistemele care permit statistic obținerea celor mai bune rezultate cu majoritatea imaginilor sunt spațiile „Sharp”, „Bradford”, „CMCCAT” și „ROMM” ^[12] .

Adaptarea iluminantului general

Cea mai bună matrice de culoare pentru adaptarea la schimbarea iluminantului nu este neapărat matricea diagonală într-un spațiu de culoare fix. Se știe de mult că, dacă spațiul iluminantelor poate fi descris cu un model liniar cu N termeni, transformarea corectă a culorii va fi suma ponderată a N transformări liniare fixe, nu neapărat diagonalizabile ^[13] .

Notă

^ Phyllis Davis, The Gimp for Linux and Unix , Peachpit Press, 2000, p. 134, ISBN 0-201-70253-3 .
^ Adobe Creative Team, Adobe Photoshop 6.0 , Adobe Press, 2000, p. 278, ISBN 0-201-71016-1 .
^ Blain Brown, Cinematography: Theory and Practice: Imagemaking for Cinematographers, Directors, and Videographers , Focal Press, 2002, p. 170, ISBN 0-240-80500-3 .
^ Hsien-Che Lee, Introduction to Color Imaging Science , Cambridge University Press, 2005, p. 450, ISBN 0-521-84388-X .
^ Brian Funt, Vlad Cardei și Kobus Barnard, „ Învățarea constanței culorii ”, în Proceedings of the Fourth IS & T / SID Color Imaging Conference, p 58-60 (1996).
^ Graham Finlayson, Paul M. Hubel și Steven Hordley, Color by correlation: a simple, unifying framework for color constancy ( PDF ), în IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , vol. 23, n. 11, noiembrie 2001, pp. 1209-1221, DOI : 10.1109 / 34.969113 .
^ John AC Yule, Principiile reproducerii culorilor. New York: Wiley, 1967.
^ ^a ^b ^c JA Stephen Viggiano, " Comparația preciziei diferitelor opțiuni de echilibrare a albului, cuantificată prin constanța lor de culoare ." Senzori și sisteme de camere pentru aplicații de fotografie științifică, industrială și digitală V: Proceedings of the SPIE, volumul 5301. Bellingham, WA: SPIE: Societatea internațională pentru inginerie optică, p 323-333 (2004), recuperat online 2008-07- 28.
^ Heinz Terstiege, Adaptare cromatică: un raport de ultimă generație , în Journal of Color Appearance , vol. 1, nr. 4, 1972, pp. 19–23 (cont. 40).
^ Mark D Fairchild, Modele de aspect color. Reading, MA: Addison-Wesley, 1998.
^ ^a ^b Gaurav Sharma, Digital Color Imaging Handbook , CRC Press, 2003, p. 153, ISBN 0-8493-0900-X .
^ Sabine Süsstrunk, Jack Holm și Graham D. Finlayson, Performanță de adaptare cromatică a diferiților senzori RGB , în imagistica electronică IS & T / SPIE , vol. 4300, ianuarie 2001 (arhivat din original la 18 octombrie 2006) .
^ Laurence T. Maloney și Brain A. Wandell, Constanța culorii: o metodă pentru recuperarea reflectanței spectrale de suprafață , în Martin A. Fischler și Oscar Firschein (ed.), Readings in Computer Vision , Morgan-Kaufmann, 1987, ISBN 0- 934613 -33-8 .

Elemente conexe

Alte proiecte

Wikimedia Commons conține imagini sau alte fișiere despre echilibrul culorilor

linkuri externe

( RO ) Balans de alb - Introducere în nikondigital.org
( RO ) Înțelegerea balansului de alb - Tutorial
(EN) Bilanț de culoare afin cu saturație, exemple de cod și exemple online , pe ipol.im.
( RO ) Tutorial pentru a crea balansul de alb cu Gimp .

Portalul fotografiei : accesați intrările Wikipedia care se ocupă de fotografie

[1] Phyllis Davis, The Gimp for Linux and Unix , Peachpit Press, 2000, p. 134, ISBN 0-201-70253-3 .

[2] Adobe Creative Team, Adobe Photoshop 6.0 , Adobe Press, 2000, p. 278, ISBN 0-201-71016-1 .

[3] Blain Brown, Cinematography: Theory and Practice: Imagemaking for Cinematographers, Directors, and Videographers , Focal Press, 2002, p. 170, ISBN 0-240-80500-3 .

[4] Hsien-Che Lee, Introduction to Color Imaging Science , Cambridge University Press, 2005, p. 450, ISBN 0-521-84388-X .

[Funt1996-5] Brian Funt, Vlad Cardei și Kobus Barnard, „ Învățarea constanței culorii ”, în Proceedings of the Fourth IS & T / SID Color Imaging Conference, p 58-60 (1996).

[Finlayson2001-6] Graham Finlayson, Paul M. Hubel și Steven Hordley, Color by correlation: a simple, unifying framework for color constancy ( PDF ), în IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , vol. 23, n. 11, noiembrie 2001, pp. 1209-1221, DOI : 10.1109 / 34.969113 .

[Yule1967-7] John AC Yule, Principiile reproducerii culorilor. New York: Wiley, 1967.

[Viggiano2004-8] JA Stephen Viggiano, " Comparația preciziei diferitelor opțiuni de echilibrare a albului, cuantificată prin constanța lor de culoare ." Senzori și sisteme de camere pentru aplicații de fotografie științifică, industrială și digitală V: Proceedings of the SPIE, volumul 5301. Bellingham, WA: SPIE: Societatea internațională pentru inginerie optică, p 323-333 (2004), recuperat online 2008-07- 28.

[Terstiege1972-9] Heinz Terstiege, Adaptare cromatică: un raport de ultimă generație , în Journal of Color Appearance , vol. 1, nr. 4, 1972, pp. 19–23 (cont. 40).

[Fairchild1998-10] Mark D Fairchild, Modele de aspect color. Reading, MA: Addison-Wesley, 1998.

[Sharma-11] Gaurav Sharma, Digital Color Imaging Handbook , CRC Press, 2003, p. 153, ISBN 0-8493-0900-X .

[12] Sabine Süsstrunk, Jack Holm și Graham D. Finlayson, Performanță de adaptare cromatică a diferiților senzori RGB , în imagistica electronică IS & T / SPIE , vol. 4300, ianuarie 2001 (arhivat din original la 18 octombrie 2006) .

[13] Laurence T. Maloney și Brain A. Wandell, Constanța culorii: o metodă pentru recuperarea reflectanței spectrale de suprafață , în Martin A. Fischler și Oscar Firschein (ed.), Readings in Computer Vision , Morgan-Kaufmann, 1987, ISBN 0- 934613 -33-8 .

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]