TM-30 Metriğini Anlamak

Metin: Aurelien David, Soraa

Daha önceki yazımda, renk kaymasının (color shift) bir nesnenin renklerini nasıl etkileyebildiğini, genel olarak renk tonu kayması (hue shift) ile doygunluk kayması (saturation shift) karışımının oluşabileceğini inceledik.

Gördüğümüz gibi CRI yalnızca bu kaymanın mutlak büyüklüğüyle ilgilidir ve bu yüzden kaymanın türü hakkında -bu bilgi algımızla ilgili olmasına rağmen- net bir sonuç vermez. Bugün TM-30’un bu ek bilgiyi nasıl sağladığını açıklamak istiyorum.

Öncelikle renk kaymalarını bir renk uzayında nasıl görselleştirebileceğimize bakalım. Renk uzayı, görebildiğimiz tüm renklerin kategorize edildiği bir aralıktır; temelini matematik oluşturur fakat yorumlaması kısmen sezgiseldir.

Aşağıdaki şekil, bir renk uzayını kabataslak göstermektedir; çeşitli renkler tonları ve doymuşluklarıyla nitelendirilir (basitleştirmek için açıklığa karşılık gelen, örneğin bir rengin koyu veya açık olması, üçüncü boyut gösterilmemektedir).

Bu grafikte bir ışık kaynağının aydınlattığı bir nesnenin doğal rengi bir dereceye kadar aynıdır; ışık kaynağı (diyelim LED) bir renk kaymasına yol açabilir ve dolayısıyla nesneyi başka bir noktaya taşır.

Şekil 1, doğal renklere göre kırmızı nesneleri daha doymuş (pozitif doygunluk kayması) kılan, turuncu objeleri ise sarımsı (ton kayması) gösteren bir LED kaynağı örneğini göstermektedir. Gördüğümüz üzere, renk uzayında oklar çizerek LED kaynağının renkleri nasıl değiştirdiğini söyleyebiliriz.

Şekil 1. Sol: Bir renk uzayı şeması. Doygunluk, çizimin ortasından kenarına doğru artar. Bu örnekte, iki nesnenin (domates ve portakal) renk koordinatları, doğal ışık ve LED ışığı altında çizilmiştir. LED ışığı, domatesin doymuşluğunu artırıyor (daha olgunlaşmış gösteriyor), portakalın tonunu ise sarıya doğru değiştiriyor (daha çok bir limon gibi yapıyor). Karşılıklı görüntü sağda verilmiştir.

TM-30 metodunun işleyişi tam olarak bu. Çeşitli renklere sahip, gerçek dünyadaki 99 nesneyi değerlendiriyor. Bu nesneler yansıtma özellikleri nedeniyle özenle seçilmişlerdir ancak bu başka bir yazının konusu! Metod, her bir nesne için ilgili ışık kaynağının oluşturduğu renk kaymasını hesaplar. Daha sonra nesneler, renk tonu grupları halinde toplanır ve her bir gruptaki ortalama kayma hesaplanır. Bu sayede Şekil 2’deki diyagramı elde ederiz. Bu diyagrama renk vektör grafiği deniyor ve TM-30’un sonuçlarından biridir. Bu grafik bize ortalama olarak çeşitli renklerin nasıl değiştiğini gösterir. Grafiğin görsel yorumu sezgiseldir: Dışa doğru olan oklar daha fazla doymuşluk, içe doğru olan oklar daha soluk renkler, yanlara doğru oklar renk tonu kayması, ok olmaması ise renk değişmedi demektir.

Şekil 2. TM-30’dan renk vektör grafiği. Oklar, renklerin çeşitli ışık kaynaklarınca doğal renklerinden (beyaz çember üzerindeki) nasıl saptırıldığını gösterir. Düşük kaliteli LED’ler çeşitli renkleri, özellikle de kırmızı ve diğer sıcak tonları solgunlaştırıyor ve soluk görünmelerine neden oluyor. Bunlar düşük Rf ve düşük Rg ile nitelenir.

Soraa Vivid, doğal renkleri daha da canlandırıyor ve çok az bir değişikliğe yol açıyor: Bu yüksek bir Rf ile nitelenir. Ayrıca, gelişmiş, seçici bir şekilde sıcak tonların doymuşluğunu da artırıyor. Bu da makul Rf ve yüksek Rg ile nitelenir.

Bir sonraki soru tabii ki şu: Bu bilgi bize ne sağlıyor? Meselenin daha karmaşıklaştığı nokta burası çünkü yanıt ışık kaynağından ne beklediğimize bağlı. Buna karşın birkaç şey genel olarak doğru.

1- Doymamış renkleri, özellikle sıcak renklerde (kırmızı, pembe, turuncu) sevmiyoruz.

2- Renk tonu değişikliklerini sevmiyoruz çünkü renkleri alışılmadık gösteriyor.

3- Bazı durumlarda renklerin doğal görünmesini isteriz. Bu durumda renk kayması istemeyiz.

4- Diğer durumlarda aşırı doymuş renkleri severiz (bu yine özellikle sıcak renkler için doğrudur).

Dolayısıyla çok basit bir temel kural, aydınlatma kullanıcılarının ya renkleri değiştirmeyen kaynaklar ya da bazı renkleri “güçlendiren” kaynakları tercih edeceğidir. Tüm bunları renk vektörü grafiğinden görebiliriz.

Bu bizi TM-30’da bir sonraki adıma, yani basitleştirmek için bu grafiği yalnızca iki sayıya indirmeye taşıyor.

İlk sayı, doğruluk endeksi Rf’dir. Doğruluk, renk sapması yok demektir. Rf, en basit haliyle renk vektör grafiğindeki okların ortalama uzunluğunu ölçer. Tüm okların uzunluğu sıfırsa renkler “doğal”dır ve Rf maksimum olan 100 değerini alır. Renk kayması oluşursa oklar uzar ve Rf (minimum değer olan sıfıra) düşer. Bu, Renksel Geriverim Endeksi Ra’nın yaptığına benzer fakat TM-30’un daha ileri bilimi Rf tahmininin daha doğru olmasını sağlar.

İkinci sayı, gamut endeksi Rg’dir. Ortalama olarak bir ışık kaynağının rengi aşırı mı yoksa az mı doygunlaştırdığını belirtir. Rg, okların uçlarını birleştiren şeklin alanı olarak hesaplanır. 100 değeri, şeklin doğal ışık altındakiyle aynı alana sahip olduğu, diğer bir deyişle doymuşluk seviyesinde ortalama bir değişim olmadığı anlamına gelir. 100’ün üzerinde bir değer, doygunlukta artma eğilimi, 100’ün altındaki Rg değeri de tam tersine azalma eğilimi demektir.

Anlaşılması önemli olan bir nokta ise Rf ve Rg’nin doğaları gereği birbirine bağlı olmasıdır. Eğer Rf 100 ise renk kayması yoktur, bu durumda Rg de 100 olmak zorundadır. Diğer yandan Rf azalıyorsa renk kaymaları söz konusudur ve Rg 100’ün üzerinde veya altında bir değer alabilir.

Kabaca ifade etmek gerekirse bir Rf sayısını bir Rg sayısıyla takas edebiliriz. Dolayısıyla Rg=120 değerli bir “renk güçlendiren” kaynak istiyorsak Rf değerinin 80 ve altı olması gerekir. Diğer bir deyişle bedavaya ekmek yok; Artan doygunluğun bedelini renk doğruluğu öder.

Bu yüzden Şekil 3’te gösterildiği gibi, ışık kaynakları Rf-Rg değerleri aralığına yerleştirilebilir.

Şekil 3. Rf ile Rg arasındaki takas illüstrasyonu. Kaynaklar yalnızca gri olmayan bölgede bulunabilir. Üç alan özellikle ilginçtir: Yeşil renkli, Soraa Vivid’in bulunduğu yüksek doğruluk alanı; kırmızı renkli Soraa Enhance’in yüksek gamut alanı; mavi renkli düşük renk kalitesine sahip ürünler arafı.

Böylelikle, bazı noktalara dikkat çekmek istiyorum. Şöyle ki;

  • Düşük renk doğruluğu/düşük gamut alanı; aslında kimsenin sevmediği fakat pek çok ürünün kaynadığı alandır çünkü bu tür kaynakları watt başına düşen lümen değeri açısından daha verimli kılmak kolaydır.
  • Yüksek doğruluk alanı; Soraa Vivid gibi yüksek CRI’ya (Renksel Geriverim Endeksi) sahip ve bariz bir çekiciliğe olan alandır fakat verimlilik açısından bir bedeli vardır.
  • Renkleri “güçlendiren” ve bazı uygulamalarda cazip olabilecek, etkileyici yüksek gamut alanı.

Bu sonuncuyla ilgili bir uyarı: Rg bazı renklerin artırılabileceğini söylüyor ama hangisi olduğunu değil! Günün sonunda, doygunluk arttırıcı kaynakları kullananlar, ne elde ettiklerini gerçekten anlamak için renk değişimi grafiğinin detaylarına bakmak zorunda kalacak.

Bu mevzu CRI’ya ilişkin meselelerden birini anlamaya yardımcı olmalı. Bazen düşük CRI’yı (ya da düşük Rf) doğal olarak kötü sanırız. Meselenin aslı, her zaman böyle değil. Bazen orta Rf ile yüksek Rg’ye sahip bir kaynak hoş olabilir. Buna karşın günümüzde piyasadaki pek çok düşük CRI kaynak da düşük Rg’ye sahip çünkü lümeni renge yeğliyorlar ve işte bu yüzden CRI o kadar da kötü bir gösterge değildir.

Bu oldukça uzun olan konu, umarım TM-30’u nasıl anlamak gerektiğini açıklıyordur.