电视照明一致性指数

电视照明（光源）一致性指数

Television Lighting Consistency Index ?C TLCI

Original/ [USA]Mike Wood Translate/YAO Han-chun1

（1. Shanghai Theatre AcademyChina ，Shanghai 200040，China ）

【】Color Rendering Index（CRI）and Color Quality Scale （CQS）are two color rendering index for

humaneyes ，but not suitable for TV cameras. For the application of TV system ，the new research and development has released a newmetric ：Television Lighting Consistency Index （TLCI）. In this paper ，the author described the principle ，method and procedure of TLCI ，analyzed the content and application of TLCI test report ，the relationship between CRI and TLCI ，and introduced the Television Luminaire Matching Factor （TLMF）.

【s】Television Lighting Consistency Index ；Response curve of the human eye ；CCD Response curve ；Color Correction ；Television Luminaire Matching Factor 在《Protocol 》杂志2010 冬春季刊上，笔者已谈论过显色

性度量。那些论述着眼于早些年的显色指数（CRI）和新近的色

质指数（CQS，以及应用这些指数的赞成和反对意见。尽管这些度量彼

此各不相同，但都具有一个重要的共同点：它们是适用于人眼的两个度量指标，而没有说明在其他传感器上，诸如应用于视频，或电视摄像机中的传感器，或在胶片材料上，光源将如何呈现颜色。这一切使得电视照明指导或摄像指导的工作要困难得多。

1为什么CRI和CQS寸电视照明和摄像工作不适用？

读者可能认为，在使用视频摄像机时，一个具有适当CRI 或CQS直的光源会产生很好的颜色呈现效果，其实并非一定如此。视频传感器的响应曲线非常不同于人眼的响应曲线，其光信号将以完全不同的方式被处理。此外，人眼（和人脑）是非常宽容的，并不断地调整以使颜色看上去是正确的；视频和电影摄像机没有这种作用机制，而实际上它们被设计成能精确地反映它们所看见的情景而不会改变颜色。图1 显示人眼中锥体细胞的响应曲线，而图2则显示使用CCD专感器的摄像机中探测器的响应曲线。这两个图谱如此不同，

以致它们不同地看待事物就不会令人感到惊奇。CCD勺响应曲线与应用于标准光度和色度仪表的响应曲线非常相似――这就是这些测量仪表为什么有时给予的结果与人眼所感知的不相匹配的另一个原因。

在电视摄像机场合试图运用现有的显色性度量例如CRI的

另一个问题是，所采用的一些试验色位于摄像机的色域之外，因而是不可见的。例如，用作CRI R9 饱和的红色就位于电视摄像机的色域之外，因此，它不是用来检测摄像机显色性的合理颜色。

2电视照明（光源）一致性指数电视照明（光源）一致性指数

（TLCI，Television Lighting

Consistency Index ）力图解决这些问题并提供一种类似适用于

人类视觉的CRI和CQS勺电视和视频摄像机的显色性度量指标。TLCI

研究工作早在20世纪70年代由英国广播公司（BBC启动。

然而，当时普通应用的光源，除了奇特的日光灯之外，主要是宽频带光发射器，这意味着对这种度量指标的需要并不是很急迫，因而这项研究就流产了。近年来，固态光源的引进，尤其是LED 光源的发展，激励了这项研究工作重新回到现实生活中。LED光源得到了大量的采用，而其中许多产品的显色性并不是很好，这意味着对这种显色性度量指标的需要比以往任何时候更为急迫。

艾伦？罗伯茨（Alan Roberts ），也是一名前BBC的科研工程师，已经承继了这项研制工作，经过大量的工作之后，将TLCI 研发工作成功推进，它已被发布为欧洲广播联盟（EBU的推荐标准。TLCI 有可能成为（美）电影电视工程师协会（SMPT，E Society of Motion Picture and Television Engineers ）的标准，笔者相信，今后全世界都会采用它。

TLCI采用类似于CRI和CQS勺研究方法，即采用一个标准组的试验色样品，并在试验光源和理想辐射光源或日光下（根据色温）比较它们的外貌。对应用而言，颜色的选择是一种简单的选择；电视产业已经广泛采用如图3 所示的爱色丽颜色测试图

（X-Rite ColorChecker ）作为摄像机阵容的标准（以前被称为Macbeth Color Test Chart ，麦克白斯颜色测试图）。在视频领域内每一个人都非常熟悉，这张图前3 行的颜色样品中也包含我们所需要的全部样品（底端一行的灰度样品与显色性测试没有关系）。第一行包含自然色，如浅肤色和深肤色、树叶色和天空色，而第二行和

第三行则包含着覆盖整个色域的饱和度更高的颜色样品。在当前的应

用中，这张测试图有一个奇异点：在日光色温的光源照明下，第三行末端的青色样品对于电视实际上恰好位于色域之外。因为这张测试图

原先是为摄影应用而设计的，而彩色胶片通常具有更宽的色域。然而，这个出格的青色并不妨碍这张测试图进行检测工作。

为了读者能了解本文谈论的显色性问题，图4 显示一张色块被劈为两半的颜色测试图，每一个色块上半部受照于天然日光，而其下半部则受照于相同色温的白光LED光源。底部一行的灰色

样品看上去很正常，但是在其他的色块中可以看见极大的差异。尤其

是第一个色块深肤色表现得全然不同，它呈现得比应该显现的更深暗些。

正如CRI和CQS勺评价一样，TLCI的评价也没有采用实际的测

试图和摄像机；而采用另一种方法，将测试图上的颜色用数学建

模，其全部测试工作都由被捕获到的测试光源的光谱在软件中数字化

运行。这个软件也包含标准摄像机光谱响应曲线的模型，而该模型创建于许多商业摄像机光谱响应的平均值。图5显示在被软件程式化

了的有色方框中整个评价过程的方框图。

这个过程的第一步骤是计算被测试光源光谱的CCT ( Correlated Color Temperature ，相关色温)，这项计算一旦完成，一个相同色

温的参考光源就生成了。在CCT低于3 400 K 时，其算法采用真实的普朗克黑体轨迹；CCT高于5 000 K时采

用日光光源；而CCT在3 400 K与5 000 K之间，则采用中间插补