我就调个色温

本文原载于我的公众号 后期暗房小黄灯，在原稿基础上补充了一点点

众所周知，人眼看东西并不是一成不变地感受看到的光线：瞳孔可以缩放以适应不同的亮度（似乎很好理解呢）；不同的色温的环境光下，视锥细胞也会适应不同的色彩（想象略暖的灯光下看白纸，过一会儿你依然会觉得这是一张白色的纸）。这样对色彩的适应性，我们叫做色度适应 Chromatic Adaptation。类似的在相机上，也有相似的色温补偿的方法来“帮助相机适应”不同色温的光线环境下拍摄的图像

为了搞清楚这样的适应过程是怎样的一个运作机制，并尽可能地计算出来，科学家们在过去的100多年来提出了好几个不同的数学模型来试图描绘它。这些理论基本都是基于 J. von Kries 的色适应模型的概念和理论基础上发展而来，这位仁兄堪称现代色适应模型研究之父

所以说要是搞清楚了色适应的过程，那么我们就有办法去“统一各种色温下拍到的图像，并尽可能地接近现场看上去的模样”。这个计算的过程我们一般叫做 色度适应性转换 Chromatic Adaptation Transform ，简称 

CAT🐱

实现效果

现在主流的几大CAT分别是：

• von Kries

• Bradford（简称BFD，如果你有使用xrite的i1profiler，BFD CAT是这个软件内默认的方法）

• Sharp（不是夏普啦）

• CMCCAT2000（97年通过对BFD的魔改，有了CMCCAT97，后来2000年又有了这个代替方案）

  
  

• XYZ scaling（通常被认为是次等 Inferior 色适应模型`真不是我说的`，该模型用于使用源参考白色将源颜色XYZ值转换为Lab值，然后使用目标参考将其转换回）
  

建议另存图片切换着看看区别

辣么说了这么些云里雾里的内容，到底和我们有啥关系来着？

怎样用

达芬奇现在为我们提供了一个这么一个转换用的OFX效果，我们可以直接用上100年来的研究成果，再也不用自己写DCTL，切一下节点因为现编译还卡顿了

意义在于

“我说的4000k到6500k的调整结果

和你那儿的终于有机会是同一个样子了？！”

这可以说是一个科学客观，并能在其他软件内也可以执行几乎相同的转换/校正色温的方法，绕过了达芬奇自带，以及各个摄像机厂商自己提供的一套算法（Camera Raw内的色温调整）。

当然意义不仅仅在于此，更多深入的用法还需要大家不断地尝试

具体的像是Arri的那套SDK内容

我觉得我们可以跳过√

最后还是附上

CAT专用表情包吧

文字请大家自行发挥