Ra, CQS, GAI, CRI2012, FSI… Lze vůbec vyjádřit věrnost podání barev umělého světla jediným číslem?
Proč je vlastně třeba u světelných zdrojů hodnotit podání barev? „Pro zrakový výkon, pocit celkové a duševní pohody je nutné, aby barvy předmětů a lidské pokožky v daném prostředí byly podány přirozeně, věrně a takovým způsobem, aby lidé vypadali přitažlivě a zdravě.“ [1]. (Pokud takoví opravdu jsou.)
Norma [1] pro účely zrakového výkonu (správného rozlišování rozdílů a shody barevných odstínů při práci) uvádí minimální požadované hodnoty všeobecného indexu podání barev Ra, ve většině případů 80. Například pro kontrolu barev a kvality, třídění barevných materiálů a výtvarné práce při řemeslných činnostech a v průmyslu, kadeřnictví, pro mnoho prostorů ve zdravotnictví, místnosti pro výtvarnou výchovu v uměleckých školách nebo šatny v divadlech je požadováno Ra min. 90.
Podání tónu lidské pokožky je zásadní pro lékařskou diagnostiku. Příkladem může být cyanóza (modrání při nedostatečném okysličení) nebo žloutenka. Obě varovná zabarvení dovede „zamaskovat“ chybějící dlouhovlnné červené či žluté záření ve světle třípásmových zářivek. Přirozené osvětlení tváře má velký význam i při mimoděčném příjmu neverbálních signálů (řeči těla) při mezilidské komunikaci [2].
V barevné paměti člověka jsou uloženy asociace mezi tvarem a barvou. Barva zdravé lidské pokožky (zvláště tváře), dopravní značky, varovné tabulky, loga firem, uniformy či třeba provedení poštovních schránek usnadňují orientaci a rozhodování díky propojení vjemu tvaru a barvy. Při zkresleném podání těchto „paměťových“ barev člověk rychle získává pocit, že je něco špatně.
Zvláštním případem je vzhled potravin. Náš mozek ví, jak má vypadat zralý pomeranč, dobrá mrkev či třeba čerstvá šunka. Osvětlení v supermarketech nechává vyniknout právě tyto očekávané „paměťové“ barvy ovoce, zeleniny, chleba či masa. Občas však zakrývá jejich nedostatky. Podobně textilie vypadají lépe ve světle s kvalitním podáním sytých barev, čehož využívají obchodníci s oblečením, látkami či koberci.
Pocit celkové a duševní pohody podporuje po všech stránkách dobře navržená osvětlovací soustava, která poskytuje osvětlenost a teplotu chromatičnosti v příjemné oblasti Kruithofova diagramu, a podání barev odpovídající vykonávané činnosti nebo relaxaci. Teplejší světlo působí uklidňujícím dojmem a navozuje pocit bezpečí, chladnější tóny naopak zdůrazňují pocit lehkosti a čistoty prostoru a vybízejí k činnosti. Pocit barevné rovnováhy a dostatečně syté podání všech barev působí jako oživující prvek. Podání barev v televizní technice je zásadní pro věrohodný přenos obrazu. Kamera vidí svět přes trochu jiné váhovací funkce než lidské oko, zejména modrou barvu. Přehrávaný záznam však má vystihovat skutečnost co nejvěrněji. Prubířským kamenem je zde opět podání barvy pleti a „paměťových“ barev. Každé z těchto oblastí vyhovuje jiné měřítko podání barev. Kandidátů lze v literatuře najít velké množství, zvláště v [3], ze které autor tohoto článku hojně čerpá. V praxi však tyto veličiny nejsou příliš používány [4]. Mnoho z nich však odhaluje slabiny algoritmu používaného v současné době (viz obr. 1) a naznačuje, jak zkonstruovat nové, přesnější měřítko, které bude lépe vystihovat průměrné subjektivní hodnocení umělého světla velkým počtem lidí, a to pro celé spektrum světelných zdrojů o různých parametrech.
Stručná historie Ra (CRI)
Rozdíl mezi podáním barev předmětů ve slunečním či žárovkovém a zářivkovém světle provází světelnou techniku už od 30. let minulého století. V roce 1937 vznikla metoda spektrálních odchylek od ideálního zdroje v osmi pásmech [5], kterou roku 1948 CIE doporučila jako měřítko podání barev (SBM). Publikace CIE 13.1:1964 zavedla terminologii a metodu osmi barevných vzorků. CIE 13.2:1974 zavedla referenční zářiče, přidala dalších šest barevných vzorků (syté barvy, barvu pleti a rostlin), von Kriesovu chromatickou adaptaci a výpočet v souřadnicích UCS (viz obr. 1). CIE 13.3:1994 opravila několik chyb, přidala vzorovou implementaci (viz obr. 2) a je platnou metodou pro stanovení všeobecného indexu podání barev pro světelné zdroje. Mimo Evropu se pro Ra často používá označení CRI (Color Rendering Index). U nás používají označení CRI hlavně prodejci, kterým Ra zatím zůstalo utajeno. Ra bylo původně navrženo pro zářivky a v jeho výpočtu figuruje konstanta, která byla stanovena tak, aby Ra tehdejších halofosfátových zářivek teplého tónu vycházelo přibližně 50. Tato definice však s nástupem světelných diod přestává stačit, protože lidé subjektivně hodnotí jejich světlo z hlediska podání barev lépe, než by odpovídalo hodnotě Ra – v některých případech až o deset bodů. Ra totiž „trestá“ barevné posuny ve všech směrech stejně. Přitom posun směrem k sytější barvě může být příjemný a malé snížení sytosti při zachování odstínu je mnohem přijatelnější než např. stejně velký posun žluté směrem k zelené. Alternativní měřítka podání barev Při hledání lepšího způsobu výpočtu indexu podání barev mnohé metody vycházejí z algoritmu pro výpočet Ra (viz obr. 1) a obměňují jednotlivé funkční bloky za jejich dokonalejší verze, např. vhodnější barevný prostor, jinou sadu barevných vzorků nebo odlišný způsob průměrování. Další metody algoritmus doplňují transformacemi, které mají vést k jeho vylepšení. Jiné metody vycházejí z empiricky stanovených výpočetních postupů. Zajímavou skupinu tvoří experimentální metody, které světlo hodnotí podle toho, jak se pod ním dobrovolníkům daří plnit určitý úkol související s barvami nebo jak subjektivně hodnotí přirozenost podání barev známých předmětů.
R96a je jedním z návrhů CIE na inovaci Ra Tento návrh se neujal hlavně pro rozpory mezi výzkumníky a výrobci (CIE 135–1999). Obsahuje novou sadu deseti zkušebních vzorků: osm ze vzorníku Color-Checker a dvě pleťové barvy, zavádí nová referenční světla, novou chromatickou adaptaci, výpočet rozdílů barev v prostoru CIELAB a adaptaci všech barev k D65.
Ra215 je metoda navrhovaná v [6]. Tato metoda vychází z 215 barevných vzorků, mezi kterými jsou i velmi syté barvy. Hodnotu uvádí např. výrobce kalibrovaných zářivek pro DTP Just Normlicht. Před několika lety byly součástí datových listů zářivek a výbojek Philips Lighting diagramy se znázorněním barevného prstence a posunů těchto 215 vzorků v souřadnicích a*, b*.
CRI CAM02UCS je zdokonalením algoritmu Ra. Tato metoda používá 35 barevných vzorků, novější barevný prostor a model vnímání barev CAM02-UCS [7]. Pozoruhodné je, že přes všechna tato vylepšení dopadá v subjektivních testech nevalně, viz [3].
CQS (Color Quality Scale) Tento návrh je vyvíjen v americkém normalizačním institutu NIST. Primárně je zaměřen na lepší číselné výsledky světelných diod, v souladu s tím, jak lidé toto světlo hodnotí. Používá sytější vzorky barev, barevný prostor CIELAB a chromatickou adaptaci CMCCAT2000. Základní varianta CQSa (Qa) „netrestá“ odchylky směrem do sytějších barev, CQSp je „odměňuje i trestá“ a CSQf je měřítkem věrnosti barev [3 s. 8154].
FSI (Full Spectrum Index) „Plnospektrální index“ vyjadřuje rozdíl spektra zkoumaného zdroje a izoenergetického (plného) spektra (Tc = 5 455 K, Ra = 95). Navazuje na něj FSCI (Full Spectrum Color Index) – „plnospektrální barevný index“. Jde spíše o matematickou konstrukci [8].
GA (Gamut Area) „Plocha barevného prostoru (škály)“ je plocha osmiúhelníku v souřadnicích u’, v’, jehož vrcholy jsou souřadnice barevných vzorků pro Ra osvětlených zkoumaným světlem. Větší GA znamená větší pokrytí barevného prostoru, a tedy zahrnutí sytějších barev. GA roste s Tc. Oblíbené je hlavně v Japonsku. Obdobný postup používá CSA (Cone Surface Area) [3 s. 8155–6].
GAI (Gamut Area Index) „Index pokrytí barevného prostoru“ je stonásobkem poměru GA zkoumaného zdroje a GA izoenergetického spektra [3 s. 8155–6]. Aritmetický průměr Ra a GAI (značeno GAI_Ra) se ukázal jako nejlepší měřítko „přirozenosti“ světla [3 s. 8166]. GAI vyjadřuje podání sytých barev. Ra vyhodnocuje jen velikost barevné odchylky, a nikoliv její směr, který právě nese informaci o změně sytosti. Možná proto se obě měřítka tak dobře doplňují.
RÖlfarben – „index podání olejových barev“ Toto měřítko bylo navrženo v časopise Licht, č. 1–2 a 3/2013, pro srovnání světelných zdrojů z hlediska vhodnosti použití v muzeích výtvarného umění. Vychází z algoritmu Ra a používá 79 barevných vzorků olejových a kovových barev z malířské palety. Výsledky jsou v úzké korelaci s Ra, což naznačuje, že sada barevných vzorků pro Ra je zvolena velmi dobře. Podobný výsledek přinesla variace Ra pro podání barev zubů a korunek zubních implantátů.
RCRI (Rank order Color Rendering Index) Tento „známkovací index podání barev“ je experimentální měřítko. Dobrovolníci mají za úkol oznámkovat barevný rozdíl a několik dalších veličin mezi referenčním a zkoumaným světlem pro sedmnáct barevných vzorků. Podle počtu jedniček a dvojek v celkovém hodnocení se stanoví hodnota RCRI. Tato metoda tedy pracuje přímo s člověkem [3 s. 8155].
CCRI (Categorical Color Rendering Index) „Kategorizační index podání barev“ je podobný experimentální přístup, navržený v Japonsku. Experiment zahrnuje zařazení 292 barevných vzorků osvětlených zkoumaným zdrojem do jedenácti slovních kategorií barev. Na základě těchto experimentů byly stanoveny hranice jednotlivých pojmenovaných oblastí v barevném prostoru CIECAM97. S jejich znalostí lze předpovědět úspěšnost zařazení vzorků pod zkoumaným světlem.
FCI (Feeling of Contrast color rendering Index) „Index pocitu barevného kontrastu“ je stonásobkem poměru ploch dvou čtyřúhelníků v prostoru CIELAB, jejichž vrcholy odpovídají vzorkům syté červené, žluté, zelené a modré barvy. První čtyřúhelník tvoří vzorky osvětlené zkoumaným světlem, druhý vzorky osvětlené D65. Vyjadřuje tedy pokles sytosti základních barev ve srovnání s denním světlem [3 s. 8155].
(MCRI) Sa (Memory Color Quality metric) „Měřítko kvality podání paměťových barev“ používá deset běžných barevných podnětů (jablko, banán, pomeranč, levandule, jahodový jogurt, okurka, květák, lidská pleť a postavička šmouly). Pomocí rozdělení získaných při psychologicko-fyzikálních experimentech se určí podobnosti deseti zobrazených a paměťových (referenčních) barev. Sa je geometrický průměr těchto podobností, a blíží-li se jedničce, všechny předměty vypadají ve zkoumaném světle tak, jak očekáváme [3 s. 8156].
Rf (Judd’s Flattery Index) Je to návrh na vylepšení Ra z roku 1967, kdy vznikla obava, že Ra nevyjadřuje preference veřejnosti ohledně podání barev. Používá deset barevných vzorků, osm obdobných Ra a navíc vzorek listové zeleně a barvy lidské pleti. U každého z nich je stanoven preferovaný barevný posun, o jehož jednu pětinu se posouvají vzorky osvětlené referenčním světlem. Postup vychází z potřeby doplnit pleťový vzorek a přidat „směrovost“ (rozlišení odchylky odstínu a sytosti) do výpočtu Ra. Na podobném principu je založen CPI (Thornton’s Color Preference Index), tedy „Thortonův index barevné preference“ [3 s. 8156–7].
MIvis a MIuv – indexy metamerie MI se používají při hodnocení světelných zdrojů pro simulátory denního světla pro kolorimetrii zejména v grafickém průmyslu. (Související normy: ISO 3664, ISO 23603 a CIE 52.) Cílem těchto postupů je předejít situaci, kdy v umělém světle nelze rozlišit barevný rozdíl, který bude zřejmý na denním světle. Varianta vis pracuje jen s viditelnou oblastí, zatímco varianta uv počítá i s UV zářením, pod kterým viditelně světélkuje např. papír bělený chlorem.
TLCI (Television Lighting Consistency Index) „Index shody pro televizní osvětlení“ pracuje s technickými charakteristikami jako spektrální účinnosti barevných snímačů kamer nebo gama korekce. Světelné diody pronikají nejen do reportážních světlometů, ale i do osvětlení televizních studií. TLCI umožňuje jednotlivé zdroje porovnat z hlediska vhodnosti pro osvětlení při snímání televizní kamerou [9].
Ra,2012 (CIE CRI2012, nCRI) Ra,2012 je jednou z nejnovějších navrhovaných metod. Používá sedmnáct umělých barev (bází) (viz obr. 3), zvolených na základě analýzy katalogu spekter 100 000 barev [10]. U Ra mohli výrobci optimalizovat podání osmi testovacích vzorků na úkor ostatních barev, což je zde vlastně vyloučeno. Metoda pracuje s barevným prostorem CAM02-UCS, kvadratickým průměrováním speciálních indexů podání a nelineárním váhováním. Přehled programů pro výpočet různých měřítek podání barev najde laskavý čtenář na odkazu http://goo.gl/nHjQ7R [cit. 31. 10. 2014].
Srovnání měřítek podání barev
V článku [3] bylo porovnáno čtrnáct různých barevných měřítek (Ra,2012 ještě nebylo k dispozici). Dobrovolníci hodnotili světlo různých světelných zdrojů z hlediska přitažlivosti (appreciation) a přirozenosti (naturanlness). Jednotlivé metody byly uspořádány podle úspěšnosti, s jakou toto hodnocení předpověděly, viz tab. 1. Mezi hodnocením přitažlivosti a přirozenosti byla zjištěna záporná korelace. Obě subjektivní veličiny tedy mají své místo a je možné, že pro úplnější vyjádření podání barev jsou zapotřebí dvě čísla.
Závěrem
Vystihnout podání barev pro různé účely jedním číslem je nemožné. Různá měřítka lze použít pro srovnání světelných zdrojů pro specifické účely. Současný stav s Ra má i své světlé stránky: světelné diody svítí „lépe“, než o nich Ra vypovídá. Zaostávající definice Ra tak částečně kompenzuje potřebu pokroku v požadavcích na kvalitu podání barev.
Literatura:
[1] ČSN EN 12464-1 Světlo a osvětlení – Osvětlení pracovních prostorů: Část 1: Vnitřní pracovní prostory. Březen 2012. Praha, Úřad pro technickou normalizaci, metrologii a státní zkušebnictví, 2012.
[2] CLAUSEN, H.: Light: nature as a reference in lighting design [on-line]. 1st ed. Meldorf, Hansen, 2009, ISBN 978-879-2154-026. [cit. 31. 10. 2014]. Dostupné z: http://goo.gl/v3RHl0.
[3] SMET, K. – RYCKAERT, W. R. – POINTER, M. R. – DECONINCK, G. – HANSELAER, P.: Correlation between color quality metric predictions and visual appreciation of light sources. Optics Express, 2011, vol. 19, issue 9, s. 8151–8166. [cit. 31. 10. 2014]. Dostupné z http://goo.gl/ pskg4J.
[4] ŽÁK, P. – HABEL, J.: Vliv spektrálního složení záření zdrojů na subjektivní vjem pozorovatelů v podmínkách veřejného osvětlení. www.osvětle.cz [online]. 2014. [cit. 31. 10. 2014]. Dostupné z: http://goo.gl/aJ0tY6.
[5] HUNT, R.: Measuring Colour. 2nd Ed. New York, Ellis Horwood, 1991, 313 s., ISBN 01-356-7686-X.
[6] OPSTELTEN, J. J.: The establishment of a representative set of test colours for the specification of the colour rendering properties of light sources. CIE 20th session, 1983, D112/1–4.
[7] LI, Ch. – LUO, M. R. – LI, Ch. – CUI, G.: The CRI-CAM02UCS colour rendering index. Color Research, 2012, vol. 37, issue 3, s. 160–167. [cit. 31. 10. 2014]. Dostupné z http://goo.gl/56iA40.
[8] What is full-spectrum index? Rensselaer Polytechnic Institute. Lighting Research Center [online]. 2004. [cit. 31. 10. 2014]. Dostupné z: http://goo.gl/fhb1Lj.
[9] Television Lighting Consistency Index 2012. EBU. EBU Technology & Innovation [online]. 2012. [cit. 31. 10. 2014]. Dostupné z: http://goo.gl/W73N18.
[10] KHANH, T. Q. – BODROGI, P. – VINH, T. Q. – BRÜCKNER, S.: Farbwiedergabe von konventionellen und Halbleiter-Lichtquellen: Theorie, Bewertung, Praxis. München, Pflaum, 2013, ISBN 978-379-0510-324.
[11] YAGUCHI, H.: Status quo of CIE work on colour rendering indices. 2013.
[12] HABEL, J.: Základy světelné techniky (5). Světlo, 2009, č. 6, s. 53–57. [cit. 31.10.2014]. Dostupné z: http://goo.gl/WcNDLP.
Recenze: doc. Ing. Michal Vik, Ph.D., Technická univerzita Liberec
Obr. 1. Algoritmus výpočtu Ra – podrobně viz [12]
| Kritérium | Vhodná měřítka | Nevhodná měřítka |
| přitažlivost světla | Sa, CQSp | Ra |
| přirozenost světla | GAI_Ra | FCI |
Tab. 1. Stručné vyhodnocení experimentu srovnání různých měřítek
| Účel | Oblast činnosti | Vhodná měřítka |
| věrnost barev a jejich rozdíly | reprodukce barev, polygrafie | Ra, Ra,2012, MI, CRI-CAM02UCS |
| preference, barevná harmonie a paměť | prodejny, kosmetika, barva pleti | CQS, MCRI, FCI |
| rozlišování barev | vizuální kontrola barev | GAI, CCRI |
Tab. 2. Měřítka vhodná pro různé účely – podle [11]
Obr. 3. Spektrální odraznosti sady umělých barev HL17 pro Ra,2012 – data [11]
Obr. 4. Okno CRI programu CT&A
Autor: Ing. Antonín Fuksa, NASLI & Blue step, spol. s r. o.
Publikováno v časopise Světlo 6/2014
