Домучив, наконец, книжку Файрчайлда Color Appearance Models (есть русский перевод, сделанный Алексеем Шадриным, который я и читал) я довольно крепко призадумался: некоторые эмпирические вещи встали на свои места.

Цветовой контраст

В фотографической среде ходит приблизительно такая история:

Если показывать зрителю на выбор картинку с нормальными цветами и с повышенной насыщенностью, то зритель выберет более насыщенную (имеется в виду, например, пейзажная сцена) как более естественную (конечно, все в пределах разумного).

Я не сумел быстро найти формулировку этого соображения у в книгах Маргулиса, хотя почти уверен, что оно там есть: в книге 'Photoshop Lab Color' использование этого правила (увеличение контраста по осям a-b) начинается с первого же примера.

Все предыдущие годы я считал вышепроцитированное именно мнемоническим правилом, однако это оказалось Эффектом Ханта, количественно изученным более 50 лет назад. Суть его именно в том, что с увеличением яркости увеличивается полнота цвета. А раз мы рассматриваем фотографии при существенно более тусклом освещении, чем яркость воспроизводимой сцены (по меньшей мере, для пейзажных фотографий, снятых при дневном свете), то эту разницу требуется компенсировать.

Яркостный контраст

Ситуация с яркостным контрастом аналогичная: для большинства уличных сцен возникает эмпирическое желание его увеличить. Этот эффект был измерен Стивенсом и Стивенсом 45 лет назад, эти результаты можно использовать количественно. Причина по которой нужно увеличивать контраст у отпечатков та же самая: рассматривание происходит при гораздо более темном освещении, чем было при съемке.

Игры с окружением

Измеренными оказались и другие эффекты, известные мне ранее только эмпирически. Например, зависимость визуального контраста от окружения (эффект Бартлесона-Бренемана, количественное исследование в 1967-75 годах): если мы рассматриваем изображение на темном фоне, то визуальный контраст падает. Поэтому, в частности, слайды с резко задранным контрастом (относительно исходной сцены) кажутся нам вполне нормальными, мы ведь рассматриваем их на экране в темной комнате.

Числовое описание

Большинство описанных эффектов неплохо воспроизводится в современных моделях восприятия, например в CIECAM02. Естественно, у таких моделей больше входных параметров, чем у привычных нам XYZ/Lab: помимо относительных цветовых координат спотовых цветов (и параметров осветителей, если мы пересчитываем адаптацию) требуются и характеристики окружения и данные о реальных яркостях изображения. Обычно таких данных просто нет (либо они есть, но их нет в метаданных изображения).

Что может быть в реальной жизни: CIECAM02 в RAW-конверторе

В реальной жизни яркость исходной сцены может быть с хорошей точностью восстановлена из EXIF-данных: мы знаем экспозицию, знаем чувствительность с которой снимался кадр, а значит можем восстановить и яркость каждой точки картинки. Конечно, это сработает только в простом случае: если применялись фильтры или вспышки, то можно и ошибиться. Но во многих случаях ошибки не будет.

Исходя из исходной яркости сцены и, например, стандартных условий просмотра по ISO, конвертор может предложить стартовые положения движков насыщенности и контраста (или же стартовые кривые для этих параметров).

В ряде случаев мы уже на этапе конверсии RAW знаем, каковы будут условия просмотра результата (отпечаток, проекция на экран, просмотр на мониторе), а следовательно знаем как именно нужно подправить контраст (и черную точку для отпечатка). Вполне разумным кажется иметь такую настройку (пусть дающую только стартовую точку) в конверторе.

Выносить эти настройки на следующие этапы обработки (после конвертора) мне кажется не вполне правильным, ибо нет никакого разумного способа сообщить дальше по workflow, что были применены такие-то коррекции (экспозиции, контраста, насыщенности).