Fred Kuo :: Blog

六月 17, 2020

Print by Number :: New Tool on Gray

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在我的工具發展歷程中,這個算得上是個重要突破。

回到我最早接觸到G7文件時最令我感到興趣的就是這張圖

這張圖的意思是:當你量測灰平衡色塊,你的 Lab 值與目標 Lab 值的大於、等於與小於的比較,會有(3*3*3)27種狀況,G7根據這27種狀況提出27種相對應的放墨建議,只要根據此放墨建議,就可以降低灰差。

這個放墨建議的來源應該是跟據這個:

也就是洋紅墨有較大的 L值 及 a 值影響力,青墨有較大的 L值 及 b 值影響力及比較弱的a 值影響力,黃墨有較大的 b 值影響力,在比對Lab差異後,便形成了這樣27種放墨建議。

邏輯是通的,只是數據精確度沒有依據,放墨建議也顯得模糊,果不然,G7又放出了第二個版本的放墨建議:

無從了解為何做此修正,但是,還是一樣的不精確,一樣的模糊。

儘管如此,我還是把這27種狀態寫入我的 CT9 工具,我認為還是有參考的價值。

CT9 工具放給師傅使用已經一年多了,滿版部分(CMYK100)沒有問題, Beer`s Law 在滿版部位十分稱職,師傅用起來很上手;但灰色平衡部分就不怎麼稱手,就像先前講的:很模糊,不精確;後來師傅一直是用 TVI部位(CMYK 50)的工具,很努力的把 CMY 的 TVI 維持在 ± 2.5 (相對於 ISO的 ± 4),勉強把灰差壓在3以下;是有用,但還是不夠精準,依然模糊;總的說來,灰平衡驅勢的工具,就是個雞肋,食之無味,棄之可惜;師傅雖然用縮小TVI 寬容值的做法維持了一定的品質,但總是隔了一層,不夠精確,那個模糊感還是存在。

我一直想把這個雞肋的灰平衡工具做得更精確,不模糊;腦海中時不時有著各種方法:

比如取得C50、M40、Y40 的光譜資料,將它組合成一組灰色光譜,但後來想想要處理兩次trapping 值,而這個trapping又不像滿版一樣單純,因為是網點部位,還會有露白的地方無法套用tripping規則,這個方式的複杂程度遠超過我現在的能力。

又比如說用Grayfinder,總共7*7 49個色塊應該足夠我建立聯立方程式來預測CMY組合的落點。但它得先取一次Grayfinder 數據,工作起來很麻煩;二來樣本都是在灰色附近,個別的C50、M40、Y40的影響力並沒有被彰顯出來,所以這個方向走了一段時間也停下來了。

總之各種不同的想法,都不斷的在嘗試。

最後是出現這樣的版本,操作上沒有增加額外的負擔,精確度卻大有提昇;如果之前灰平衡趨勢工具有65分的話,這個工具絕對有85分以上的戰力,大大的提昇它的實用性。

這裡把工作邏輯敘述一下:

1. 在取CT9的同時,我已經同時擁有C50,M50,Y50及C50MY40的Lab數據。

2. 擁有4組數據就足以形成一聯立方程式,依此聯立方程式可以用三組已知的數據去預測第4組數據的三個未知數。

3. 這三組用來預測別人的數據就是已知的C50,M50,Y50的Lab,被預測的就是灰色塊的Lab。

4. 在我取CT9的同時,這個聯立方程式即動態的形成。

5. 針對既有的C50,M50,Y50個別用Beer’s Law模擬出5條光譜數值,依此光譜值可以得到5個濃度值及5組Lab值。混合組成CMY各5組的數據,我總共可以得到5*5*5共125組Lab數據。

6. 這125組Lab數據總會有一種最接近我的目標灰值。

7. 將那組最接近目標的CMY組合回推回去們個別的濃度值。

8. 到此我可以清楚的知道C50,M50,Y50該用達到什麼樣的濃度才會達到最好的灰平衡。

所以整個預測程序實際是經過兩次預測,一個是Beer’s Law預測,一個是聯立方程式預測;這幾年來我們對Beer’s Law 有很大的信心,衹要聯立方程組沒有太大的失誤,它就會形成一個很好用的灰平衡預測工具。

簡單比較一下舊工具與新工具之間的差異:

在一個灰差4.12的樣本,舊工具跟你講要增加一格青色及增加兩格洋紅色的放墨來降低灰差;新工具清楚的告知要增加0.07濃度的青墨、0.07的洋紅墨,及降低0.05的黃墨;灰差可以降到2.03。

這一個灰差3.41的樣本,舊工具跟你講要降低3格青色、降低1格洋紅墨及降低1格黃墨的放墨來降低灰差;新工具清楚的告知要降低0.08濃度的青墨、及增加0.08的黃墨;灰差可以降到0.43。

隨便舉兩個例子就可以清楚地看到新工具帶來精確感及信任感;不再模糊,不再猜測。

交給師傅使用時幾乎沒有學習曲線,師傅很快的上手。以前在灰差2.0跟3.0之間努力,現在很容易的就把它壓到1.0以下,很明確的證明新工具的能力。

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