GUIDE: Fra arkivet – Fargerom Digitale farger er ikke så enkelt som du tror

Guide Fra arkivet – Fargerom

Digitale farger er ikke så enkelt som du tror

Dette må du vite om sRGB, AdobeRGB, og hvordan tall blir til farger

Annonsør­innhold
Les hele saken »
Primærfargene rødt, grønt og blått som ved blanding gir alle andre farger. 
Primærfargene rødt, grønt og blått som ved blanding gir alle andre farger.

Vi tar noen skritt tilbake, og tar det hele grundig fra begynnelsen.

Tre farger

Kameraet ditt må registrere lyset fra motivet og lagre det på en hensiktsmessig måte slik at vi i etterkant kan finne ut av hva som var rosa, mørkeblått og hvitt.

Primærfargene, som du sikkert lærte om på barneskolen, altså rødt, grønt og blått, er svært velegnet til dette formål fordi man ved hjelp av disse tre fargene kan gjenskape alle andre farger, på lik måte som øyet ditt gjør det.

Siden et bilde er sammensatt av en mengde punkter, eller piksler, må derfor kameraet lagre informasjonen om hvor sterkt det røde, grønne og blå lyset er i hver piksel, og disse verdiene kan vi kalle for bildeinformasjonen. Nå gjør ikke de fleste kamera dette helt nøyaktig, men det er uvesentlig for denne guiden.

JPG eller råformat?

Typisk Canon-meny: Valg av fargerom for JPG
Typisk Canon-meny: Valg av fargerom for JPG

Neste steget er selvsagt hvordan disse dataene, eller bildeinformasjonen skal lagres. Velger du et råformat, gjøres ingenting med bildeinformasjonen før du skal fremkalle, eller konvertere råfilen i et bildebehandlingsprogram.

Sagt med andre ord, tar du bilde i råformat trenger du ikke tenke på valg av fargerom under fotograferingen, da dette ikke har noen som helst innvirkning (se bildet under).

Har du derimot bedt kamera lagre bildet i JPG-format, har det allerede sendt bildeinformasjonen gjennom en rekke forvandlinger og valgt det fargerommet du har satt i menyen. (Ikke alle kamera har denne muligheten.) Hva betyr så dette for bildet?

Å sette ting i system

For å svare på dette, må vi dykke enda litt dypere ned i teknikken. Lysintensitetene for rødt, grønt og blått for hver piksel er ganske meningsløse inntil vi bestemmer oss for hvilke farger de skal representere, hvor sterke de må være før de skal gå helt over i hvitt, - og det er her fargerom spiller inn.

Vi trenger et system som kan ta oss fra de potensielt uendelig mange fargevariasjonene i RGB og over i et fornuftig standarisert system som ivaretar fargene på en god nok måte der en gitt verdi av rødt, grønt og blått tilsvarer en bestemt farge og lysstyrke som kan gjengis på de medium som bruker dette fargerommet.

Lysstyrken ligger innebygd i RGB, og fargen er gitt av forholdet mellom dem. Dette er lettere å forstå om du tenker deg at du har samme verdi for rødt, grønt og blått. Da ender du nødvendigvis opp med en eller annen gråtone, og desto større de tre sammenfallende verdiene er, desto kraftigere er lysstyrken, og vil hvis omgjort til et absolutt fargerom, være lysere og nærmere hvitt.

Et lite eksempel

Det er absolutte fargerom som er interessante, og det er de vi skal forholde oss videre, da det ikke gir særlig mening å ha et bilde der det ikke finnes noen øvre grenser for intensitet, med mindre vi eksperimenterer med HDR-teknikker.

Skjermbilde som viser muligheten for valg av fargerom og bit-dybde under konvertering med Adobe Camera Raw 
Skjermbilde som viser muligheten for valg av fargerom og bit-dybde under konvertering med Adobe Camera Raw. Klikk for større format

For å hjelpe på forståelsen, skal vi ta for oss en (veldig) forenklet idé om såkalt ”mapping”, der vi kun ser på lysstyrken. For et tenkt kamera er for eksempel en lysintensitet på 100 det høyeste det klarer å måle, og da kan 95 være et godt sted å legge det som på bildet skal være helt hvitt.

Vi må så kjøre verdiene igjennom en algoritme eller oppskrift, som gjør dem om etter gitte parametre slik at de endelige verdiene for bildet har størrelser som er direkte sammenlignbare med alle andre bilder omgjort til samme format.

Les gjerne forrige setning to ganger før du går videre.

Denne oppskriften bestemmer også andre ting som hvor kraftig kontrastkurve bildet skal få, og kalles for gammakorreksjon. Uansett - for å gjøre dette enklere å forstå kan vi tenke oss et annet kamera som kan fange opp en lysintensitet helt opp til en verdi av 200.

8-bit

For å kunne sammenligne bilder fra disse to kameraene kan vi selvsagt si at 95 fremdeles er taket – hvitpunktet. Men det ville jo vært å kaste bort hele fordelen med dette bedre kameraet, så i stedet kan vi sette 190 som tak, og så kjøre den igjennom en annerledes algoritme som gjør om verdiene til samme felles standard, for eksempel JPG med sRGB fargerom der hver piksel har 24 bit med informasjon, som tilsvarer 8 bit til hver fargekanal.

Ikke fortvil over uttrykkene, de spiller ingen rolle for å forstå idéen bak. Med 8 bit er ”helt hvitt” definert som den høyeste verdien, 255, og vi må da skalere alle verdiene deretter. Bildet under forklarer konseptet:

"Mapping" til en standard gjør sammenligning av bilder fra forskjellige kameraer mulig!

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Hva har så dette med fargerom å gjøre? Vel, på samme måte som som vi nå har ”mappet” verdiene fra begge kameraene til en felles standard må vi ha noe som kan si oss nøyaktig hvilke verdier som tilhører hvilke farger.

Altså mapper et fargerom alle verdiene, eller tallsettene til spesifikke farger. Nå begynner kanskje brikkene å falle på plass.

Som allerede sagt er et fargerom en matematisk modell som bruker sett bestående av tall for å beskrive farger. De tallene den bruker er ikke de verdiene som sensorene på bildebrikken målte, men de vi fikk etter å ha omgjort dem til et standardformat med et visst antall bit, eksempelvis 8, eller 16, som er uavhengig av kamera.

Tall og farger

I vårt eksempel trengte hver piksel tre tall, R+G+B, og dette settet som fullstendig beskriver en piksel kalles for et tuppel. Det kan se slik ut (65,150,235) og det vil i såfall beskrive en lys og ganske mettet blåfarge. I Photoshop kan vi med en gang se hvilken farge det gjelder:

Problemet med farger, og også årsaken til at vi har fargerom, kommer fra det faktum at mange av fargene er vanskelige å gjengi på skjermer og på trykk (papir). Vi trenger derfor å finne ut hvilke farger vi kan vise, og dermed definere et område, der vi setter en grense som skiller hva vi kan, og ikke kan reprodusere.

Dette området kalles gamut, eller fargeomfang og vil variere på forskjellige skjermer og printere, og det er derfor vi trenger en standard som de aller fleste visningsmedium kan dekke slik at farger gjengis likt hvorhen de vises.

Et lite område har større sannsynlighet for å passe mange forskjellige enheter enn et større et, og det er derfor sRGB, et ikke så altfor stort fargerom utformet av hovedsaklig HP og Microsoft i samarbeid, er det gjeldene fargerommet som er så godt som universelt støttet av alt fra nettlesere til vanlige pc-skjermer.

Å ta bilder med sRGB som fargerom er derfor det tryggeste valget, men dessverre også det snevreste, som vi nå skal se.

Adobe RGB

Heldekkende sRGB vs aRGB i rød drakt. 
Heldekkende sRGB vs aRGB i rød drakt.

Et større fargerom er Adobe RGB 1998, heretter kalt aRGB. Det dekker ca. 50% av de synlige fargene (mer korrekt: Av et referansefargerom kalt CIE XYZ), mot kun 35% hos sRGB.

Hvis du sammenligner to identiske JPG-bilder rett fra kamera med hvert sitt fargerom vil aRGB gjengi flere farger mer korrekt, ettersom den har flere å velge fra, men ikke ha flere farger enn sRGB.

Dette kan være vanskelig å forstå siden vi startet med å konstatere at aRGB var et større fargerom enn sRGB.

Svaret ligger i at begge bildene har 8 bit per fargekanal. Hvis vi ikke hadde noen begrensning på datamengden tilgjengelig for beskrivelsen av farger ville aRGB gjengitt flere farger enn sRGB, men så lenge begge har samme antall bit, vil aRGB kun gjengi enkelte farger mer korrekt.

Her går vi selvsagt utifra at vi har en skjerm som kan gjengi aRGB riktig. En direkte følge av dette er paradoksalt nok at gradvise overganger i et bilde raskere vil sprekke opp ved bruk aRGB enn sRGB, hvis vi begynner å dra litt i spakene.

Dette løses enkelt ved å bruke råfilen og under konverteringen velge 16 bit framfor 8 bit (Se bildet ovenfor). De fleste speilreflekskameraer lagrer råinformasjonen med 12 eller 14 bit.

På neste side skal vi ta for oss de viktigste fargerommene, og sammenligne dem fra et litt mer praktisk ståsted»

Norges beste mobilabonnement

Desember 2018

Kåret av Tek-redaksjonen

Jeg bruker lite data:

Komplett MiniFlex 1 GB


Jeg bruker middels mye data:

Komplett MedioFlex+ 6GB


Jeg bruker mye data:

Chili 25 GB


Jeg er superbruker:

Chili Fri Data


Finn billigste abonnement i vår mobilkalkulator

Forsiden akkurat nå

Til toppen