→ tyf99:色彩是 color filter 的改進，sensor 只會感光不認顏色 05/13 22:45
→ PlayStation3:雷姬感光元件(誤 05/13 22:45
→ tyf99:另外，濾色片並不是透色比率高就好，比例要符合人眼才是好 05/13 22:48
→ tyf99:可以搜尋"分光特性"看看。目前三色分光，還是Foveon X3最好 05/13 22:51
→ wtsph:咦??? 05/13 22:51
→ wtsph:假如Foveon X3是最好的，那就是要濾的越純粹越好 05/13 22:52
→ wtsph:濾色比率:透色率 差越多越好 05/13 22:53
→ tyf99:不是那個意思，是指X3分出來的RGB色彩，最接近人眼看到的 05/13 23:00
→ tyf99:人眼看到的可見光是紅~紫，但相機只能儲存三原色 05/13 23:00
→ tyf99:相機就是用這三原色去模擬人眼看到的色彩 05/13 23:01
→ tyf99:例如紫色是用大量藍色+少量紅色+微量綠色配出來的 05/13 23:01
→ tyf99:但若 filter 性能不佳，就會變成大量藍色+少量綠色 05/13 23:02
→ tyf99:結果就是拍不出紫色，永遠都只能拍出深藍綠色 05/13 23:03
→ wtsph:紫光波長是混合出來的的還是單一像素得到的? 05/13 23:07
→ tustarosa:紫光波長是固定的 但對人眼視網膜上的受體刺激不一 05/13 23:12
→ tustarosa: 不同 05/13 23:13
→ tyf99:自然界的單波長紫光，在sensor之前就會被分成RGB三種色 05/13 23:14
→ tyf99:相機記錄的是RGB，螢幕打出來的也是RGB 05/13 23:15
→ tyf99:但人眼看RGB時，就會自動混色去還原紫光 05/13 23:15
→ wtsph:請問波長範圍大約是多少nm~多少nm? 05/13 23:17
→ tyf99:人眼感色度跟RGB之間，有一個轉換的曲線 05/13 23:18
推 semicoma:前一個小時才入手X-E2 一回來就看到這篇@@ 05/13 23:19
→ semicoma:不知道X-Pro2是FF還是有機sensor當賣點 05/13 23:20
→ tyf99:CIE1931RGB 就是可見光和RGB之間的轉換 05/13 23:20
→ tyf99:再針對人眼對RGB有不同感度，修正後變成 CIE1931xyz 05/13 23:21
→ tyf99:濾色片的性能越接近 CIExyz，就越接近人眼所見 05/13 23:25
推 ayler88:看XPro2要不要用有機感光... 05/13 23:31
推 CcccBon:我覺得X-PRO2有可能會用 才能區隔X-T1與X-E2 05/14 11:17
→ coldairgi:雖然有點離題，不過不知能否請教一下tyf99，foveon x3 05/14 18:41
→ coldairgi:的分光特性最接近人眼之說，是從何而來？ 05/14 18:41
→ coldairgi:搜尋foveon x3與metamerism index或luther condition 05/14 18:43
→ coldairgi:得到的資料都還不足以支持此說法 05/14 18:44
→ tyf99:這是 foveon 跟 bayer pattern 先天結構上的差異 05/14 19:42
→ tyf99:以純白光來說，太陽光連續光譜是白光，RGB三色也能混成白光 05/14 19:43
→ tyf99:bayer pattern sensor 只知道[通過 color filter]的光 05/14 19:44
→ tyf99:而完全無法得知[被 color filter 濾掉的光] 05/14 19:44
→ tyf99:在這個大前提下，無法分辨是太陽光的白光或RGB混出來的白光 05/14 19:46
→ tyf99:而foveon是靠不同深淺的cmos吸收光量來判定顏色 05/14 19:47
→ tyf99:foveon並沒有濾掉任何光，而且cmos對各波長的光都會吸收 05/14 19:48
→ tyf99:foveon可以靠不同深度的吸收比例，判斷是太陽白光或RGB混白 05/14 19:49
→ tyf99:像黃色光，可能是單波長的黃光，也可以是紅+綠混成的黃光 05/14 19:53
→ tyf99:但 bayer pattern 永遠只能接收到紅+綠的訊號 05/14 19:54
→ tyf99:color filter 只有 RGB，沒有 Y 的項目 05/14 19:54
→ tyf99:Foveon遇到單波長黃光，跟紅+綠的混黃光，吸收比例是不同的 05/14 19:55
→ tyf99:Foveon完全可以建個光譜轉換函數，去模擬出人眼對色彩的感知 05/14 19:57
→ tyf99:no filter loss，這就是為什麼foveon可以演繹完整色彩的原因 05/14 19:59
→ victoryuy:無機的cmos就能吸收所有波長光那人家幹麻做有機的? 05/14 20:59
→ victoryuy:Forveon這麼強也不會歷代都有色偏問題了 05/14 21:01
→ AmibaGelos:跟樓樓樓上看法剛好相反..黃光在X3上還是會被解讀為R+G 05/14 21:05
→ AmibaGelos:可是和50%R+50%G拼成的黃光同色調的單調光經過X3轉換後 05/14 21:06
→ AmibaGelos:不會還原成50%R+50%G..這完全受制於晶圓的物性根本無解 05/14 21:07
→ tyf99:樓上的質疑就像是 Nikon的sensor也是Sony提供的 05/14 22:16
→ tyf99:為什麼sony用同一顆sensor的機種，DR表現都贏不過Nikon? 05/14 22:16
→ tyf99:不同波長的光，進入Foveon的深度都不一樣，只要這句話成立 05/14 22:18
→ tyf99:那麼黃光進入的深度就是跟紅光和綠光不一樣. 05/14 22:19
→ tyf99:Foveon照射紅綠混色光可能會得到G40% R30%的結果 05/14 22:20
→ tyf99:但照射純黃光就不會得到相同的結果，也許會是 G38% R33% 05/14 22:22
→ tyf99:問題只在於Sigma是否有建立完整的光譜資料庫 05/14 22:23
→ tyf99:把這些RGB亮度和比例的細微差距，區分轉換回正確的對應色 05/14 22:26
→ tyf99:該有的硬體機能都有，剩下的都是軟體問題 05/14 22:27
→ coldairgi:因此 Foveon 就達到了 luther condition 了嗎？ 05/15 19:10
→ coldairgi:或是metamerism index就比其他感光元件小了嗎？ 05/15 19:10
→ coldairgi:如果沒有，那「濾色片比例」也沒有比較接近人眼呀 05/15 19:13
→ coldairgi:至於bayer事後內插出該點顏色，是比不上foveon單點可靠 05/15 19:16
→ coldairgi:不過foveon的輸出好像也可以用大於RAW的解析度 05/15 19:16
→ coldairgi:那麼foveon如此的圖檔還能保有單點的色彩可靠性嗎？ 05/15 19:17
→ coldairgi:也是內插/補點出來的 05/15 19:18
→ coldairgi:還有就是metamerism的現象，foveon即使能抓到單點RGB 05/15 19:31
→ coldairgi:要反推出光譜資料，也應當是不可能的事 05/15 19:32
→ coldairgi:此外，「RGB亮度和比例的細微差距，區分轉換回正確的對 05/15 19:33
→ coldairgi:應色」這件事其實每個轉raw軟體都一直在做，只是受限 05/15 19:39
→ coldairgi:感光特性，做不到非常正確而已 05/15 19:40
→ coldairgi:其中也未用到「建立完整的光譜資料庫」 05/15 19:41
推 Ladaga:Foveon從來就沒有所謂可以解讀連續光譜的能力。不管穿透 05/15 20:07
→ Ladaga:比率、光譜為何，總之第一層的光全部都解讀為B，第二層 05/15 20:09
→ Ladaga:全解讀為G、第三層全解讀為R。任何光譜在Foveon還是得以RGB 05/15 20:11
→ Ladaga:儲存，只差在每一層的對於光譜穿透深度在製程上的控制，以 05/15 20:13
→ Ladaga:及訊號的調校能力。主要還是贏在同一位置同時擁有RGB 05/15 20:15
→ Ladaga:但是如果製程能力不佳，每一層吸收的比率不對，會造成色偏 05/15 20:20
→ Ladaga:不同像素的RGB分配比率沒有一致，則造成色彩均勻度不佳 05/15 20:22
推 Ladaga:相較之下，傳統bayer可以把上面的color filter，下面的感光 05/15 20:24
→ Ladaga:分開來控制或者改善，穩定度較高也比較容易調整 05/15 20:25
→ tyf99:你知道為什麼 bayer filter 拍路燈會是綠色的嗎？ 05/16 01:21
→ tyf99:為什麼專業商攝都用燈泡，而不用螢光燈管或放電燈？ 05/16 01:35
→ tyf99:去找一下水銀燈的光譜分佈，然後跟bayer的分光特性重疊一下 05/16 01:38
→ tyf99:就知道為什麼水銀燈拍出來會是綠色的 05/16 01:39
推 Ladaga:任何的RGB分光都會有光譜吸收比率與人眼不一致的問題y 05/16 07:13
→ Ladaga:對於各標準色的校準有很多工具，例如color checker board 05/16 07:13
→ Ladaga:bayer與foveon的分光方式不同(而非foveon沒有分光) 05/16 07:19
→ Ladaga:所造成的差異。以及bayer與foveon所需要的製程能力，所造成 05/16 07:20
→ Ladaga:的差異，是兩種可以方開討論的的觀點 05/16 07:21
推 Ladaga:另外，我們家都用鹵素燈、LED、無極燈管。所有燈具都提供 05/16 07:25
→ Ladaga:原廠頻譜資料，包含相機感光元件也會有吸收光譜資料 05/16 07:26
→ tyf99:我不知道你們在argue什麼，從來就沒人說過foveon沒分光啊 05/16 10:41
→ tyf99:就連人眼都有數種不同的感光細胞，分別對不同波長的光敏感 05/16 10:42
→ tyf99:從頭到尾我只提 Foveon 分光特性比 Bayer filter 更接近人眼 05/16 10:44
→ tyf99:Foveon不會像Bayer filter那樣大量過濾RGB以外的光 05/16 10:47
→ tyf99:Foveon三層，從淺到深粗分是BGR，但B層也會吸收到紅光 05/16 10:49
→ tyf99:甚至連藍光都有一小部分可深入到R層 05/16 10:50
→ tyf99:這才是我說的，Foveon每一層都能吸收各種波長的光 05/16 10:51
→ tyf99:我不知道為什麼這會被解讀成foveon沒有分光？ 05/16 10:53
→ coldairgi:其實Bayer的R/G/B也是會吸收到其他波段的光 05/16 18:46
→ coldairgi:雖然cie 1931 xyz cmf 的X有在400多nm的地方有個波峰 05/16 18:48
→ coldairgi:但不代表沒有波峰的就跟人眼不接近，比如說 05/16 18:49
→ coldairgi:跟人眼接不接近看的是linear transform以後的感光特性 05/16 18:57
→ coldairgi:linear transformation 05/16 18:58
→ coldairgi:看看跟標準觀看者的差了多少，如同RIT這篇一樣， 05/16 19:00
→ coldairgi:可以算出spectral rms或選某堆色塊當比較色差的對象 05/16 19:01
→ coldairgi:Foveon 三層都能感光到其他波段，是否比較接近人眼？ 05/16 19:02
→ coldairgi:我找到Foveon的光譜感光特性： 05/16 19:05
→ coldairgi:www.alt-vision.com/documentation/Foveon-F7A-PB.pdf 05/16 19:05
→ coldairgi:用人家抓好的資料（0 附近確實不是非常精確） 05/16 19:07
→ coldairgi:可以得到spectral rms是0.26 05/16 19:08
→ coldairgi:這樣子Foveon何來接近人眼？恐怕也是跟大家都差不多 05/16 19:10
→ tyf99:你找的Foveon分光特性是2003年的，2008 Sigma收購Foveon 05/16 19:46
→ tyf99:網站實測的是 2011 年的 Sigma SD1 05/16 19:47
→ coldairgi:photo1.ganref.jp/impression/0/414/sd1_04_l.jpg 05/16 19:55
→ coldairgi:這張圖左邊的縱座標是0-255，這邊有人認為是用jpg產生的 05/16 19:56
→ coldairgi:「不过，遗憾的是这个网站测量的不是RAW数据，而是经机 05/16 19:57
→ coldairgi:内数字校正后的8位JPG图像输出，其纵坐标是0-255的数值 05/16 19:57
→ coldairgi:。」 05/16 19:57
→ coldairgi:用直出jpg產生的感光特性圖是無法當成接近人眼的證明的 05/16 19:58
→ coldairgi:也未必就是那樣，因為Sigma SD10拍起來不一樣 05/16 20:00
→ coldairgi:www.cvc.uab.es/color_calibration/CameraCal2.htm 05/16 20:00
→ coldairgi:最上方的兩張圖，看起來跟「DSLR A」半斤八兩 05/16 20:01
→ coldairgi:這兩張共30小格的圖應當也是以單波長光下去拍的 05/16 20:02
→ coldairgi:要說「最接近人眼」，SD1 V.S. DSLR A 的圖還不夠充分 05/16 20:03
→ coldairgi:真的最接近人眼的話，Sigma會拿出來炫耀的 05/16 20:05
→ coldairgi:用xy或LAB或LUV圖上真值與相機所得值的圖當證明 05/16 20:06
→ tyf99:盲點，經校正後的數據，是否就不可信？ 05/16 20:10
→ tyf99:如果我有兩把尺，其中一把量出來誤差在 +-0.2 05/16 20:11
→ tyf99:另外一把量出來永遠是 +1.0 05/16 20:11
→ tyf99:那麼，當我知道兩把尺的特性後，用哪一把尺量出來比較準？ 05/16 20:12
→ tyf99:如果都直接讀尺上的數據，當然是第一把較準 05/16 20:13
→ tyf99:但經過尺本身的特性校正之後呢 05/16 20:15
→ tyf99:第一把仍然是+-0.2，但第二把就是零誤差 05/16 20:15
→ coldairgi:以sigma的例子來說還是不準 XD 05/16 20:16
→ coldairgi:看看imaging resource的Saturation & Hue Accuracy測試 05/16 20:17
→ coldairgi:deltaEab 是準到哪裡去？ 05/16 20:17
→ coldairgi:以tyf99大舉例的尺來講，要校正當然可以 05/16 20:20
→ coldairgi:同環境同照明用大量類似光譜色塊校正就是準的尺了 05/16 20:20
→ coldairgi:但是這種校正換光源換反射體就破功 05/16 20:21
→ coldairgi:因此要作到通用還是要盡量滿足luther condition 05/16 20:21
→ coldairgi:而目前的情況是大家都不怎麼滿足 05/16 20:23
→ tyf99:其實這些都是解RAW的還原問題，不同軟體解RAW也常有不同顏色 05/16 20:24
→ tyf99:我談的不是這種後端的處理，而是Foveon先天就有更廣的頻帶 05/16 20:25
→ tyf99:bayer filter 基本上會把三色切得很獨立 05/16 20:26
→ tyf99:foveon 的三色頻 overlap 就蠻大的 05/16 20:27
→ tyf99:這樣在 R-G-B 之間的過渡，絕對會有正面幫助 05/16 20:28
→ coldairgi:con fundamentals 05/16 20:56
→ coldairgi:cie 1931 xyz 05/16 20:57
→ coldairgi:1931 xyz比con fundamentals的overlap大很多 05/16 20:58
→ coldairgi:那麼1931 xyz cmf是不是比起cone fundamentals， 05/16 20:58
→ coldairgi:在 R-G-B 之間的過渡，會有正面幫助？可以想看看 05/16 20:59
→ tyf99:細胞單元感度，跟大腦解讀後的感度，混在一起是要談什麼? 05/16 21:15
→ tyf99:一個人剛洗三溫暖出來，另一個從冰庫出來 05/16 21:16
→ tyf99:兩個體溫都是37度，但一個覺得冷，另一個覺得熱 05/16 21:16
→ tyf99:把這種東西混在一起是想要強調什麼？ 05/16 21:16
→ coldairgi:linear transformation 囉，其實我應該用兩個互為LT的 05/16 21:32
→ coldairgi:光譜反應圖來襯托的 05/16 21:33
→ coldairgi:還有洗完三溫暖跟冰庫出來的體溫不會都是37的 XD 05/16 21:34
→ coldairgi:不論量體表還是核心 XD 05/16 21:34
→ coldairgi:自然要假設三溫暖跟冰庫都未達成人體的thermal comfort 05/16 21:35
推 Ladaga:RGB overlap有好有壞，好的前面已經提到了，壞的就是分色 05/17 00:25
→ Ladaga:不夠明確，對於色彩的詮釋會有灰灰的現象。跟這個剛好相反 05/17 00:28
→ Ladaga:的是3CCD/3CMOS，RGB三色切得比bayer filter更明確 05/17 00:28
推 gavin79115: 這篇推文太專業了 看大師們切磋真過癮 02/28 02:48