燈箱概覽表:部分燈箱可能已停用
燈箱 | 亮度 | 均勻性* | 顯色指數(規格) | 觀賞區 | 方面 | 控制 |
1 至 100,000 勒克斯 ** | 90%至95% | 超過97 | 260 x 220 毫米至 1440 x 1100 毫米(9 種尺寸) | 400(寬)x 380(高)x 200毫米(深)至 1655 x 1296 x 200毫米(9種尺寸) | WiFi、USB、手冊 | |
30至1000勒克斯 | 90%至95% | 229 x 152毫米至907 x 680毫米(5種尺寸) | 289 x 212 x 40毫米至967 x 740 x 55毫米(5種尺寸) | WiFi、USB、手冊 |
*採用如下所述的 9 個矩形區域進行測量。
**採用30-10,000勒克斯型號進行測量,超亮版本均勻度為90%。
更優的色彩品質測量方法?光源的色彩品質傳統上以顯色指數 (CRI)來衡量,其最大值為 100%。但最近,人們對 CRI 的準確性提出了質疑,並提出了一種新的顯色性測量方法: IES TM-30-15 。這種方法比較陌生,相關文件中也沒有提供根據光譜計算該指標的公式或演算法。讓我們拭目以待… |
燈箱均勻性-詳細測量
對於關鍵測量指標,均勻性的定義是
均勻度 = 100%*(1 – (9 個區域的最大數量 - 9 個區域的最小數量) / 9 個區域的最大數量)
其中,9個矩形區域(如下圖)包括頂部、底部、左側、右側、4個角點和中心點。矩形區域的尺寸為作物寬度和高度的10%,且(中心區域除外)它們距離邊界的寬度和高度均為5%, 如下所述。
點擊下方任一圖片即可查看完整尺寸。
ITI LED燈箱均勻度 = 95.2% 反應非常均勻,但不同尋常的是,中心部分比頂部和底部略暗。 請注意,等高線增量為 0.01 (1%),低於其他燈箱的增量,因為 ITI 的均勻性較高。 (0.02 的等高線增量顯示效果不明顯。) 下面顯示的是 ITI 提供的標準 3100K 和 5100K 設定的燈箱光譜。 | |
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已停產。我們用這款價格低廉的燈箱進行一些非關鍵性應用,例如MTF測量和展會演示。它的均勻性相當不錯。 均勻度 = 77% | |
已停產。我們用這款大型、價格相對低廉的燈箱進行一些非關鍵性應用,例如MTF測量和展會演示。它的均勻性相當不錯。 均勻度 = 78.5% (影像較暗是因為曝光不足。) | |
控制為了進行這些測量,我們直接在ITI燈箱正前方(距離不超過1公分)拍攝影像。當相機繞著燈箱移動時,結果可重複。輪廓增量非常小:僅為0.002(0.5%)。 均勻度 = 98.75% | |
GTI GLX-30 燈箱(Imatest商店已下架) 均勻度 = 70.1% 等高線增量為 0.02 (2%),是 ITI LED 燈箱的兩倍。 | |
GTI GLE 12e 燈箱(Imatest商店已下架) 均勻度 = 65.8% 等高線增量為 0.02 (2%),是 ITI LED 燈箱的兩倍。 |
我們如何進行測量
由於我們當時並不了解任何相關的標準,所以我們開發了一種測量燈箱均勻性的方法。
使用微單或單眼相機搭配長焦微距鏡頭拍攝燈箱。這類鏡頭通常成像均勻性很高,即暗角很小。我們使用的是Canon EOS-6D 相機,搭配備受好評的100mm f/2.8 微距鏡頭,光圈設定為 f/8。務必拍攝 RAW 格式照片。由於 EOS-6D 在這張照片上的對焦效果不佳,我們使用了手動對焦。
將燈箱放置在畫面中央約 30% 的區域(面積約佔 10%)。這樣可以最大限度地減少原本就很輕微的暗角。以下是兩個燈箱的取景(和區域選擇)範例。
點擊圖片放大看。 | |
開啟Flatfield (或Flatfield Interactive )並讀取原始文件,將其轉換為 gamma = 1(線性)文件。 (這意味著它不是標準色彩空間文件,但像素等級將與光照成正比。)以下是 Imatest libraw/dcraw GUI 視窗中的建議設定。關鍵設定是:輸出 gamma = 1.0(線性) 、勾選「自動白電平」和「歸一化倍數為 1.0」 。
如圖所示,在裁切影像時,只需裁剪出燈箱明亮區域內部的部分即可。如果燈箱影像邊緣附近存在亮度快速衰減的區域,可以忽略這些區域。
點選“是”開啟“平面場”設定框。關鍵設定顯示在紅色矩形框內。角區和側區(矩形框)佔 ROI 的 10%(線性比例),且區域位置距離 ROI 邊界 5%(ROI 大小)。我們認為這是一個合理的概括性指標,因為大多數色調和色彩測量都是在影像中心三分之二的區域進行的。儘管Imatest會校正漸暈和光照不均引起的色塊不均勻性,但在測量色調和色彩時,均勻性比測量 MTF 時更為重要。
點擊「確定」 (圖中未顯示)後,Flatfield 運行並顯示結果圖表。關鍵的非均勻性匯總指標不會顯示在圖表中,而是在 CSV 和 JSON 檔案輸出中。以下是相關的 CSV 輸出。
均勻度 = 100%*(1 – (9 個方格中的最大值 – 9 個方格中的最小值) / 9 個方格中的最大值)
LRTB 側中心不均勻性 (%) | 36.44 |
LRTB 側中心均勻性 (%) | 63.56 |
以下是JSON輸出:
「nonuniformity_LRTB_sides_ctr_pct」: [36.4],
「uniformity_LRTB_sides_ctr_pct」: [63.56],










