ITU-R BT.2100 向け ColorChecker 作成

概要

SDR の ColorChecker は RGB値が様々な場所で公開されているが、 HDR の ColorChecker は RGB値が調べる限りどこにも公開されていない。なので作る。

余談だが、本ドキュメントではマクベスチャートという呼び方はせず、ColorChecker と呼ぶ。理由は Wikipedia での本件の項目名が ColorChecker だったからである。

BT.709	ST.2084	HLG(system_gamma=1.2)

ColorChecker の色座標データ

BabelColor が公開している ColorChecker RGB and spectra を使用する。

このファイルでは以下の3種類の ColorChecker のデータが公開されている。

• BabelColor Avg
• ColorChecker 2005
• ColorChecker 1976

今回は ColorChecker 2005 を用いる。理由は何となくである。別のを使いたければ後述のソースコードを1行修正すれば良い。

ColorChecker の色温度変換

公開されている ColorChecker の xyY値 は D50光源の値である。一般的なディスプレイは D65 で表示するため D50 → D65 の変換が必要となる。

色温度変換の際には chromatic adaptation と呼ばれる補正？をするのが一般的である。変換方式として広く使われているのは Bradford 方式であるが、今回は CAT02 方式を使用する。

理由は２つ。

• CAT02方式は ACES での色温度変換で使用可能である(Bradford か CAT02 か選択可能)
• 某社のカメラの IDT を調べたところ、CAT02方式で変換Matrixが計算されていた

もちろん、Bradford変換をしたい場合は、後述のソースコードを1行修正すれば実現できる。

実装とカスタマイズ

ソースコード

main.py 参照。

注意事項

設定する色域が狭い場合、ColorChecker の値を RGB値で正しく表現出来ない場合がある。
例：BT.709色域の Cyan は Red の値が 0 に張り付き正しく表現できない

測定値が理論値と一致しない場合は ColorChecker_Value_GAMUT_WHITE-POINT_OETF.csv を開き、RGB値が 0 または 1023 に張り付いていないか確認すること。

カスタマイズ

以下の変数を変更することにより、カスタマイズが可能である。なお、これらの変数はソースコード冒頭にまとまっている。

COLOR_CHECKER_NAME

3種類ある ColorChecker の中から好みのものを選べる。

""" ColorChecker を選択 """
# COLOR_CHECKER_NAME = 'ColorChecker 1976'
COLOR_CHECKER_NAME = 'ColorChecker 2005'
# COLOR_CHECKER_NAME = 'BabelColor Average'

CHROMATIC_ADAPTATION_TRANSFORM

2種類ある chromatic adaptation の方式から好みのものを選べる。

""" Chromatic Adaptation を選択 """
# CHROMATIC_ADAPTATION_TRANSFORM = 'Bradford'
CHROMATIC_ADAPTATION_TRANSFORM = 'CAT02'

White Point

ColorChecker の xyY値は D50光源での値である。xyY値を RGB値に変換する際、任意の白色点へマッピングすることができる。

""" WhitePoint を選択 """
# WHITE_POINT_STR = 'D50'
# WHITE_POINT_STR = 'D55'
# WHITE_POINT_STR = 'D60'
# WHITE_POINT_STR = 'DCI-P3'
WHITE_POINT_STR = 'D65'

OETF

xyY値から変換したRGB値に対してかける OETF を選択する。

"""
OETF を選択

HDR の OETF は一番ミスりやすい箇所。
測定目的の場合は OOTF を考慮する必要がある。

HLG の場合、モニター側で EOTF と一緒に OOTF が掛かるため
OETF では OOTF の inverse も一緒に掛ける必要がある。

一方で ST2084 の場合はモニター側で OOTF は掛からないので
素直に OETF だけ適用すれば良い。

補足だが、以下の2つの関数は内部動作が異なる(OOTFの有無)。

* OETF = colour.models.oetf_ST2084
* OETF = colour.models.oetf_BT2100_PQ

"""
# OETF_TYPE = 'HLG'
OETF_TYPE = 'ST2084'
# OETF_TYPE = "sRGB"
# OETF_TYPE = "BT1886_Reverse"  # gamma = 1/2.4

Image Spec

画像サイズや ColorChecker のサイズなどを指定できる。

IMG_WIDTH = 1920
IMG_HEIGHT = 1080
COLOR_CHECKER_SIZE = 1 / 4.5  # [0:1] で記述
COLOR_CHECKER_PADDING = 0.01

動作環境構築

Python で Colour (colour science for python) と OpenCV が動作すれば良い。

Windows環境であれば以下の手順が楽だと考える。

1. Anaconda のインストール
2. conda で colour をインストール
3. conda or Unoofficial Windows Binaries for Python を利用して OpenCV をインストール

Colour のインストールについての詳細は Installation Guide 参照。

OpenCV は Python のバージョンに依って手順が異なるためここには記載しない。

実行方法

> python main.py

生成物

./output フォルダ以下に生成される。

./output
    ColorChecker_All_GAMUT_WHITE-POINT_OETF.tiff : 24種類のColorCheckerを1枚の画像に収めたもの
    ColorChecker_Measure_Patch_GAMUT_WHITE-POINT_OETF_xx_NAME.tiff : 測定用パッチ
    ColorChecker_Value_GAMUT_WHITE-POINT_OETF.csv : xyY値およびRGB値を収めたCSVファイル

Appendix

A1. ColorChecker が複数ある件

なぜ ColorChecker が3種類も存在するかについては、BabelColor の TechnicalPater が参考になる。
※実を言うと x-rite が 2014年に新しいデータ(？)を公開しているが無視する。
カラーチェッカーSGおよびクラシックのチャートに適用される新しい仕様

A2. ColorChecker 1976 と ColorChecker 2005 の違い

ColorChecker 1976

C光源での xyY が記載。D光源の値は無い

ColorChecker 2005

D光源での xyY値および L*a*b*値が記載。GretagMacbeth が ColorChecker の値を D光源で測定し直したもの（らしい）。