灯箱概览表:部分灯箱可能已停用
灯箱 | 亮度 | 均匀性* | 显色指数(规格) | 观赏区 | 方面 | 控制 |
1 至 100,000 勒克斯 ** | 90%至95% | 超过97 | 260 x 220 毫米至 1440 x 1100 毫米(9 种尺寸) | 400(宽)x 380(高)x 200毫米(深)至 1655 x 1296 x 200毫米(9种尺寸) | WiFi、USB、手册 | |
30至1000勒克斯 | 90%至95% | 229 x 152毫米至907 x 680毫米(5种尺寸) | 289 x 212 x 40毫米至967 x 740 x 55毫米(5种尺寸) | WiFi、USB、手册 |
*采用如下所述的 9 个矩形区域进行测量。
**采用30-10,000勒克斯型号进行测量,超亮版本均匀度为90%。
更优的色彩质量测量方法?光源的色彩质量传统上用显色指数 (CRI)来衡量,其最大值为 100%。但最近,人们对 CRI 的准确性提出了质疑,并提出了一种新的显色性测量方法: IES TM-30-15 。这种方法比较陌生,而且相关文档中也没有提供根据光谱计算该指标的公式或算法。让我们拭目以待…… |
灯箱均匀性——详细测量
对于关键测量指标,均匀性的定义是
均匀度 = 100%*(1 – (9 个区域的最大数量 - 9 个区域的最小数量) / 9 个区域的最大数量)
其中,9个矩形区域(如下图所示)包括顶部、底部、左侧、右侧、4个角点和中心点。矩形区域的尺寸为作物宽度和高度的10%,并且(中心区域除外)它们距离边界的宽度和高度均为5%, 如下所述。
点击下方任意图片即可查看完整尺寸。
ITI LED灯箱均匀度 = 95.2% 响应非常均匀,但不同寻常的是,中心部分比顶部和底部略暗。 请注意,等高线增量为 0.01 (1%),低于其他灯箱的增量,因为 ITI 的均匀性更高。(0.02 的等高线增量显示效果不明显。) 下面显示的是 ITI 提供的标准 3100K 和 5100K 设置的灯箱光谱。 | |
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已停产。我们用这款价格低廉的灯箱进行一些非关键性应用,例如MTF测量和展会演示。它的均匀性相当不错。 均匀度 = 77% | |
已停产。我们用这款大型、价格相对低廉的灯箱进行一些非关键性应用,例如MTF测量和展会演示。它的均匀性相当不错。 均匀度 = 78.5% (图像较暗是因为曝光不足。) | |
控制为了进行这些测量,我们直接在ITI灯箱正前方(距离不超过1厘米)拍摄图像。当相机绕灯箱移动时,结果可重复。轮廓增量非常小:仅为0.002(0.5%)。 均匀度 = 98.75% | |
GTI GLX-30 灯箱(Imatest商店已下架) 均匀度 = 70.1% 等高线增量为 0.02 (2%),是 ITI LED 灯箱的两倍。 | |
GTI GLE 12e 灯箱(Imatest商店已下架) 均匀度 = 65.8% 等高线增量为 0.02 (2%),是 ITI LED 灯箱的两倍。 |
我们如何进行测量
由于我们当时并不了解任何相关的标准,所以我们开发了一种测量灯箱均匀性的方法。
使用微单或单反相机搭配长焦微距镜头拍摄灯箱。这类镜头通常成像均匀性很高,即暗角很小。我们使用的是佳能 EOS-6D 相机,搭配备受好评的100mm f/2.8 微距镜头,光圈设置为 f/8。务必拍摄 RAW 格式照片。由于 EOS-6D 在这张照片上的对焦效果不佳,我们使用了手动对焦。
将灯箱放置在画面中央约 30% 的区域(面积约占 10%)。这样可以最大限度地减少原本就很轻微的暗角。以下是两个灯箱的取景(和区域选择)示例。
点击图片可放大查看。 | |
打开Flatfield (或Flatfield Interactive )并读取原始文件,将其转换为 gamma = 1(线性)文件。(这意味着它不是标准色彩空间文件,但像素级别将与光照成正比。)以下是 Imatest libraw/dcraw GUI 窗口中的推荐设置。关键设置是:输出 gamma = 1.0(线性) 、勾选“自动白电平”和“归一化倍数为 1.0” 。
如图所示,裁剪图像时,只需裁剪出灯箱明亮区域内部的部分即可。如果灯箱图像边缘附近存在亮度快速衰减的区域,可以忽略这些区域。
点击“是”打开“平面场”设置框。关键设置显示在红色矩形框内。角区和侧区(矩形框)占 ROI 的 10%(线性比例),且区域位置距离 ROI 边界 5%(ROI 大小)。我们认为这是一个合理的概括性指标,因为大多数色调和色彩测量都是在图像中心三分之二的区域进行的。尽管Imatest会校正由渐晕和光照不均引起的色块不均匀性,但在测量色调和色彩时,均匀性比测量 MTF 时更为重要。
点击“确定” (图中未显示)后,Flatfield 运行并显示结果图表。关键的非均匀性汇总指标不会显示在图表中,而是在 CSV 和 JSON 文件输出中。以下是相关的 CSV 输出。
均匀度 = 100%*(1 – (9 个方格中的最大值 – 9 个方格中的最小值) / 9 个方格中的最大值)
LRTB 侧中心不均匀性 (%) | 36.44 |
LRTB 侧中心均匀性 (%) | 63.56 |
以下是JSON输出:
“nonuniformity_LRTB_sides_ctr_pct”: [36.4],
“uniformity_LRTB_sides_ctr_pct”: [63.56],










