เราจะกำหนดค่าสีที่ 'ถูกต้อง' ได้อย่างไร

เราจะกำหนดค่าสีที่ 'ถูกต้อง' ได้อย่างไร?
เราสามารถวัดปริมาณสีอย่าง “ถูกต้อง” ได้อย่างไร?

ก่อนที่จะเข้าไปในรายละเอียดของเรื่องสีเรามาพูดถึงเหตุผลว่าทำไมการกำหนดค่าสีจึงสำคัญสำหรับนักถ่ายภาพ นักออกแบบมืออาชีพ ผู้คนในอุตสาหกรรมสิ่งทอ และอื่น ๆ...

เมื่อเราพยายามอธิบายเกี่ยวกับสี วิธีที่ใช้กันมากที่สุดคือการอ้างถึงวัตถุที่มีสีในตัว ตัวอย่างเช่น เมื่ออธิบายถึงสี 'แดง' ผู้คนมักจะใช้ 'แอปเปิ้ล' เพื่ออธิบายอ้างถึง 'สีแดง' แต่เรากำลังพูดถึงแอปเปิ้ลชนิดเดียวกัน ลูกเดียวกันหรือไม่? มาดูรูปที่ 1 แอปเปิ้ลคนละพันธุ์ย่อมให้เฉดสีแดงที่แตกต่างกัน ไม่ต้องพูดถึงลูกสุดท้ายที่ไม่ใช่สีแดง! ดังนั้นจึงมีความคลาดเคลื่อนเมื่อเราใช้วัตถุในการอธิบายสี และในงานที่ต้องการความเที่ยงตรงในการแสดงค่าสีเราจำเป็นต้องหาทางลดความแตกต่างในการสื่อสาร

รูปที่ 1: แอปเปิ้ลต่างพันธุ์

มนุษย์มีแนวโน้มที่จะใช้ "ตัวเลข" เพื่อแสดงการวัดที่ถูกต้อง ตัวอย่างเช่น เราใช้ตัวเลขเพื่ออธิบายความยาว น้ำหนัก และอื่น ๆ ดังนั้นเราต้องมีวิธีการแสดงสีในรูปแบบตัวเลข ดังนั้นเราจึงอาจกล่าวได้ว่าสี A และสี B เหมือนกันเพราะมีค่าตัวเลขเดียวกัน ย้อนกลับไปในปี 1913 CIE (Commission Internationale de l'Eclairage) ได้กำหนดค่า Tristimulus (ค่า XYZ) สำหรับการระบุจำนวนสีที่มนุษย์สามารถรับรู้ได้ ค่า XYZ ถูกสร้างขึ้นโดยการคูณสามแอตทริบิวต์ดังต่อไปนี้: การกระจายพลังงานของแหล่งกำเนิดแสง การสะท้อนของวัตถุ และฟังก์ชันสังเกตการณ์มาตรฐานเพื่ออธิบายลักษณะของระบบการมองเห็นภาพของมนุษย์ ดังนั้นเมื่อสี A และสี B มีค่า XYZ เท่ากันเราอาจพูดได้ว่าสี A และสี B มีลักษณะเหมือนกัน

รูปที่ 2: สูตรคำนวณค่า XYZ

ข้อดีอีกประการหนึ่งในการกำหนดสีเป็นค่าตัวเลขก็คือ เราสามารถแสดงสีในไดอะแกรมด้วยระบบพิกัดได้อย่างง่ายดาย และนี่คือรูปแบบของพื้นที่สี รูปที่ 3 แสดงถึงแผนภาพ 1931 CIE chromaticity xy ซึ่งหมายถึงสีทั้งหมดที่มนุษย์สามารถรับรู้ได้ อย่างไรก็ตาม แผนภาพนี้ไม่ได้สะท้อนความรู้สึกของระบบภาพของมนุษย์อย่างแท้จริง ตัวอย่างเช่น สีน้ำเงินและสีเขียว มนุษย์มีความรู้สึกไวต่อสีน้ำเงินและมีความรู้สึกช้าต่อสีเขียวมากกว่า สีแดงที่เรารู้จักถ้าเข้มขึ้นจะเป็นสีม่วง และสีเขียวเล็กน้อยที่เรารู้จักเรียกว่าสีฟ้า ปรากฏการณ์นี้ไม่ได้สะท้อนให้เห็นในรูปที่ 3 แผนภาพสี CIE 1931 xy chromaticity ด้วยเหตุนี้ ในปี 1976 ได้มีการเสนอแผนภาพ u’ v’ chromaticity เพื่อให้สะท้อนถึงความรู้สึกของระบบภาพของมนุษย์

รูปที่ 3: แผนภาพ CIE 1931 xy chromaticity

รูปที่ 4: แผนภาพ CIE 1976 u’v’ chromaticity

ตอนนี้เราได้กำหนดระบบเพื่ออธิบายสีในรูปแบบตัวเลข
คำถามต่อไปคือ "เราจะวัดสีได้อย่างไร"

เราสามารถใช้ไม้บรรทัดเพื่อวัดความยาวและใช้เครื่องชั่งเพื่อวัดน้ำหนัก เมื่อเราวัดสีเราจำเป็นต้องวัดแสงเป็นอันแรก การวัดแสงไม่ใช่เรื่องง่ายเหมือนกับการใช้ไม้บรรทัดหรือเครื่องชั่ง แต่มีเครื่องมือช่วยในเรื่องนี้ ตัวอย่างเช่น เราสามารถใช้สเปกโตรมิเตอร์ในการวัดการกระจายพลังงานสเปคตรัมของแสง

อย่างไรก็ตาม เครื่องมือเหล่านี้มีขนาดใหญ่ มีราคาแพงและไม่สะดวกในการพกพา ดังนั้นจึงได้มีการพัฒนาอุปกรณ์ที่เรียกว่า 'Colorimeter' ที่ง่ายขึ้น เครื่องมือจะวัดแสงผ่านชุดตัวกรอง XYZ ดังนั้นความเร็วจึงเร็วกว่าสเปกโตรมิเตอร์แต่มีความแม่นยำน้อยกว่า

*ตัวกรอง XYZ: ตัวกรองแสงเพื่อเลียนแบบลักษณะทางแสงของค่า XYZ (ค่า Tristimulus) ในแง่ของการส่งผ่านข้อมูลต่อความยาวคลื่น

ตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ เมื่อเรามีชุดค่า XYZ ที่มีตัวเลขเหมือนกัน เราอาจพูดได้ว่าสีเหล่านี้มีลักษณะเหมือนกัน แต่มีบางครั้งที่ค่า XYZ ไม่เหมือนกัน แต่ก็ยังดูคล้ายกันมาก ตัวอย่างเช่น เมื่อเราเห็นแสงจ้าในห้องที่สว่างเมื่อเปรียบเทียบกับแสงไฟหรี่ในห้องที่มีแสงน้อย ค่า XYZ ที่วัดได้จะไม่เหมือนกัน (เนื่องจากความเข้มของแสงต่างกัน แต่เรายังรับรู้สีของแสงเหมือนกัน นี่เป็นเพราะการปรับตัวของระบบการมองเห็นภาพของเรา อีกกรณีหนึ่งคือการเปรียบเทียบสีจากสื่อต่าง ๆ ตัวอย่างเช่น สีหนึ่งจากจอแสดงผลและที่พิมพ์บนกระดาษ ดังนั้น เราต้องใช้มาตรวัดอื่นเพื่อหาปริมาณของปรากฏการณ์การปรับตัวนี้ พื้นที่สี L*a*b*(ดังแสดงในรูปที่ 5) ได้รับการเสนอและสร้างขึ้นมาเพื่อจุดประสงค์ "ทำให้เป็นมาตรฐาน (Normalization)" นี้ กำหนดระดับแสงที่สว่างที่สุดในฉากหรือสื่อ (เช่น กระดาษ) เป็น 100 และทำให้สีอื่น ๆ ทั้งหมดในฉากหรือสื่อมีความสว่างมากขึ้นตามแสงที่สว่างที่สุด ผลลัพธ์ที่ได้คือ ตอนนี้เราสามารถเปรียบเทียบแสงที่มีความเข้มหรือสีต่าง ๆ จากสื่อต่าง ๆ ได้

รูปที่ 5: ช่วงสี L*a*b*

เมื่อเราดูสองสีที่คล้ายกัน แต่แตกต่างกันเล็กน้อยเราจะสงสัยว่าสีเหล่านี้ใกล้เคียงกันแค่ไหน เราสามารถพูดว่า "ใกล้เคียงกันมาก" ได้โดยไม่ต้องใช้ค่าตัวเลขเพื่อแสดงสี แต่ใกล้แค่ไหน และความหมายของ 'ใกล้เคียง' คืออะไรเนื่องจากการรับรู้สีแตกต่างกันไปในแต่ละบุคคล ด้วยพื้นที่สี XYZ หรือพื้นที่สี L*a*b* เราสามารถวัดความแตกต่างระหว่างสีได้ โดยการคำนวณระยะห่างระหว่างสองสีในพื้นที่สีที่เฉพาะเจาะจง (มักใช้พื้นที่สี L*a*b*) ซึ่งสามารถหาค่าที่ต่างกันได้ ค่าความแตกต่างนี้เรียกว่า 'ความแตกต่างของสี' เรามักใช้ delta E* เพื่อกำหนด "ความแตกต่างของสี"

เวอร์ชันที่ง่ายที่สุดของสูตรความแตกต่างของสีเรียกว่า delta E* 76 (delta E*ab)

สูตรที่ซับซ้อนมากขึ้นจะใช้ในอุตสาหกรรมสิ่งทอและศิลปะภาพพิมพ์ ซึ่งมีการประกาศในปี 1994 จึงถูกเรียกว่า delta E* 94

ในปี 2000 นักวิจัยได้พัฒนาสูตรความแตกต่างของสีขึ้นใหม่เพื่อสะท้อนให้เห็นถึงความรู้สึกของระบบการมองเห็นภาพของมนุษย์อย่างแท้จริง ซึ่งเรียกว่า delta E*2000 (delta E*00) เนื่องจากมีการศึกษาวิจัยจำนวนมากเพื่อให้มีความสัมพันธ์กันสูงระหว่างค่าที่คำนวณได้และการรับรู้ของมนุษย์ delta E*00 จึงกลายเป็นมาตรฐานสากลและแนะนำให้ใช้ในงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์ทั้งหมด

ดังที่เราได้เห็นในสูตรด้านบน ต้องใช้ค่า L*a*b* จำนวนสองชุด ถ้าเราจำเป็นต้องตัดสินความถูกต้องของสีเฉพาะแล้ว ต้องมีชุดวัดค่า L*a*b* และการกำหนดค่า L*a*b* เราสามารถวัดค่าได้โดยใช้เครื่องมือที่กล่าวมาก่อนหน้านี้ แต่เราจะได้รับค่า 'ที่กำหนด' หรือ 'มาตรฐาน' ได้อย่างไร สามารถหาค่า "ที่กำหนด" หรือ "มาตรฐาน" ได้โดยใช้แผนภูมิมาตรฐาน (รูปที่ 6) แผนภูมิสีเหล่านี้ได้กำหนดค่า L*a*b* สำหรับสีทั้งหมดในแผนภูมิและแผนภูมิแต่ละชิ้นได้รับการผลิตอย่างระมัดระวังเพื่อให้สอดคล้องกับค่าความผิดพลาด ดังนั้น แผนภูมิเหล่านี้อาจใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงได้เนื่องจากค่าจะไม่เปลี่ยนแปลง

ในการตัดสินความถูกต้องของสีมักใช้ delta E*00 ค่า delta E*00 < 1.00 หมายถึงไม่มีความแตกต่างในการรับรู้ของผู้เชี่ยวชาญในการเปรียบเทียบสองสีควบคู่กันไป delta E*00 < 3.00 หมายถึงไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญสำหรับคนทั่วไป (ผู้เชี่ยวชาญหมายถึงผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์สีหรือช่างภาพที่มีประสบการณ์ นักออกแบบ นักถ่ายภาพ ฯลฯ)

สรุปแล้ว เราได้เรียนรู้เกี่ยวกับวิธีใช้ตัวเลขเพื่อกำหนดสีและเหตุผลเบื้องหลัง เราได้ระบุความแตกต่างระหว่างพื้นที่สีต่าง ๆ เช่น XYZ และ L*a*b* และสุดท้าย เราก็ได้เรียนรู้วิธีวัดสีและวิธีกำหนดความแตกต่างของสี การใช้ค่า delta E*00 ช่วยให้เราสามารถตัดสินได้ว่าสีถูกต้องหรือไม่

รูปที่ 6-1: แผนภูมิ X-rite Classic ColorChecker

รูปที่ 6-2: แผนภูมิ X-rite Digital ColorChecker SG

Strictly necessary cookies

Functional cookies

Performance cookies and advertising cookies

เราจะกำหนดค่าสีที่ 'ถูกต้อง' ได้อย่างไร