Объективная проверка профилей ввода

В данной проверке используется простой принцип: профиль проверяется путем сравнения известных значений LAB из шкалы профилирования со значениями LAB, прогнозируемыми с помощью профиля. В идеальном случае они окажутся одинаковыми, но как показывает опыт, этого обычно не происходит. Соответствующие причины приведены ниже во врезке "Объективность объективных проверок". Необходимость объективных проверок профилей ввода объясняется тем, что они помогают понять и оптимизировать режимы работы устройств ввода, выявить в их профилях недостатки, которые могут потребовать правки профиля, а также уяснить наблюдаемые результаты субъективных проверок по сравниваемым изображениям.

Для этой цели мы обычно обращаемся к универсальному средству Logo ColorLab (см. выше врезку "Преобразование результатов измерений в растр и обратно"). Обычно для сравнения требуются два изображения шкалы формата TIFF, где каждому цвету соответствует один пиксель. Для создания изображения LAB по измеренным значениям шкалы достаточно открыть его в инструментальном средстве Logo ColorLab, а вот получить изображение, содержащее значения LAB, прогнозируемые с помощью профиля, несколько сложнее.

Объективность объективных проверок

Для того чтобы избавить читателя от необходимости анализа многочисленных методов оценки профилей, приведем ниже краткие выводы, исходя из собственного опыта. Мы не выполняем объективные проверки для получения однозначных критериев качества профилей по двум следующим причинам:

- Определить абсолютную точность профиля невозможно, если не выбрать и не измерить каждую возможную комбинацию цветов в цветовом пространстве профиля, что, откровенно говоря, не практично, принимая во внимание 16 миллионов измерений по шкале RGB и 4 миллиарда измерений по шкале CMYK. Объективные проверки позволяют лишь определить способность профиля прогнозировать или воспроизводить цвета из используемой контрольной шкалы. Различные шкалы дают разные средние и максимальные значения АЕ.

- Точность не является единственным фактором, определяющим качество профиля. Все модули СММ выполняют расчеты на основании ограниченного объема данных с конечной точностью, причем даже очень точный профиль может стать причиной появления полосатости там, где менее точный профиль дает более плавные цветовые переходы. Точность нередко приходится приносить в жертву плавности цветовых пере ходов, поскольку человеческое зрение не замечает мелких различий в оттенке, насыщенности или яркости по сравнению с совершенно очевидными нарушениями однородности воспроизведения цвета.

Так для чего же нужны объективные проверки? Они просто помогают понять поведение профиля и причины появления тех или иных результатов субъективных проверок. Кроме того, они позволяют уяснить ограничения используемых устройств и выявить те недостатки профиля, которые могут потребовать его правки.

Возникает искушение использовать объективные проверки для сравнения инструментальных средств профилирования. Но мы не рекомендуем этого делать.

Проверки, рассмотренные в этой главе, позволяют лишь определить способность профиля прогнозировать и воспроизводить цвета из шкалы, по которой он был сформирован. Такие проверки не могут дать объективную сравнительную оценку по двум причинам:

- В них несправедливо отдается предпочтение профилям, которые были сформированы по избранной шкале.

- Они ничего не сообщают о воспроизведении цветов, отсутствующих в избранной шкале.

Подобные сравнительные оценки можно использовать для определения относительной точности профилей, сформированных по одной и той же шкале, а также для весьма приблизительного сопоставления профилей, полученных по разным шкалам. Но, несмотря на различие числовых показателей при использовании разных шкал, такие сравнительные оценки обычно позволяют выявить общую тенденцию.

Таким образом, объективные проверки не позволяют выяснить, что один профиль дает общее значение 1,28 АЕ, а другой — значение 1,69 АЕ, за исключением определенного набора цветов из конкретной шкалы. Опять же, если у вас возникнет желание и возможность измерить 16,7 млн. цветовых полей шкалы RGB или 4,3 млрд. цветовых полей шкалы CMYK, такой шаг следует хорошенько обдумать, прежде чем на него решиться. А если вам известен способ, позволяющий обойтись без этого, дай те нам знать!

Одни инструментальные средства профилирования позволяют сохранять значения RGB, зафиксированные по шкале и записанные в текстовый файл, который затем может быть открыт в Logo ColorLab. Другие (в том числе инструментальные средства компаний GretagMacbeth и Heidelberg) сохраняют зафиксированные по шкале значения RGB непосредственно внутри профиля в виде "частного" дескриптора, который является таковым лишь по названию, поскольку эти данные можно извлечь, открыв профиль в текстовом редакторе, а затем загрузив полученный текстовый файл в Logo ColorLab.

Что касается тех инструментальных средств, которые не относятся к двум упомянутым выше категориям, то число пикселей шкалы, сканированной или зафиксированной цифровой камерой, можно уменьшить до одного на каждое цветовое поле с помощью интерполяции Nearest Neighbor в Photoshop или создать в Photoshop вручную растровое изображение с одним пикселем на каждый цвет. Не смотря на трудоемкость процесса создания шкалы вручную, он в итоге дает более точные результаты, чем изменение числа пикселей. И третий вариант состоит в том, чтобы создать текстовый файл вручную, выбрать значения RGB и ввести их в текстовый файл, что, как правило, делается в Excel.

Если текстовый файл или изображение создается вручную, то проще всего начинать с шаблона. Для создания текстового файла откройте файл описания шкалы в Excel и замените значения LAB зафиксированными по шкале значениями RGB (не забудьте при этом изменить формат данных). Если же требуется создать изображение, откройте файл описания шкалы в Logo ColorLab, а затем сохраните его в виде изображения. На рис. 9.3 приведена последовательность сравнения результатов.

Данная проверка дает достаточное число показателей для сравнения профилей ввода, сформированных по одной и той же шкале. В частности, инструментальное средство профилирования может предоставить несколько вариантов выбора размера профиля. А это, в свою очередь, дает возможность определить, какой вариант дает наиболее точный профиль (илл. 9.2).

Колориметрическая точность, безусловно, важна, но дело не только в ней одной. Иногда приходится жертвовать точностью, например, ради плавности воспроизведения цвета. Профиль, достаточно точно воспроизводящий многие цвета за счет сильной полосатости, обычно менее пригоден, чем профиль, немного искажающий цвета, но образующий плавные переходы между отдельными оттенками и цветами.

На рис. 9.4 приведен типичный результат оценки профилей сканера. В данном случае было решено улучшить детализацию в области теней путем повышения коэффициента контрастности сканера и перепрофилирования вместо правки профиля.