Metin: Aurelien David, Soraa
Renk doygunluğu kavramı üzerine son yazımızdan sonra, şimdi de bunun ürünlerdeki uygulamasına bakalım.
Basit olması için bu yazıda renkleri “geliştirmekten” bahsedeceğim –aslında demek istediğim, renklerin “doygunluğunun artırılması” ki bu bazı durumlarda çok sevilen bir etkidir.
Pazarda çeşitli renk geliştirici LED kaynakları bulunabilir ama rakip ürünleri adil biçimde değerlendirebildiğim kadarıyla, şunu söyleyebilirim: Şu ana kadar gördüklerimden etkilenmedim.
Kısacası, bu ürünlerin renkleri doygunlaştırma yöntemi çok da hoş değil ve pembemsi bir ışık tonu bırakıyor. Bunun büyük ölçüde bunları tasarlarken kullanılan renk bilimi araçlarıyla ilgisi olduğunu düşünüyorum.
Bu tip kaynakları tasarlarken hedef, renkleri “tam doğru” olarak güçlendirmektir; böylece hoş görünürken doğallıklarını kaybetmezler.
Bugüne kadar bu uygulamaya yol gösteren en yaygın araçlar CRI (renk sadakati için) ve Dizi Alan Endeksi (Gamut Area Index, GAI) (renk doygunluğu için) olmuştur.
Üreticiler GAI için oldukça yüksek bir değer peşinde koşarken CRI’yi de çok düşük tutmamak ister. Ne yazık ki bu iki aracın bazı kusurları var. Önceki yazılarımda CRI’nin yetersizliklerini zaten tartışmıştık, ama günümüz bağlamında en önemli olan GAI’nin özellikleridir.
İlk zorluk şudur: Yalnızca tek bir sayı olan GAI bize ortalama renk doygunluğu hakkında bilgi verir, ama hangi renklerin doygunlaştırıldığını söylemez. Az sonra göreceğimiz gibi, bu yeterli bir bilgi değildir. İkinci sorun ise, eski moda renk bilimini kullanmasıdır (özellikle, son derece düzensiz renk boşluğu). Bu da bazı renklerin doygunluğuna fazlaca değer verir –özellikle de mavi aralığında. Ve son olarak, CRI ve GAI birbirinden bağımsız olarak yaratılmıştır ve aynı hesaplama ilkelerini kullanmaz. Bu da renk sadakati ile renk dizi arasındaki ödünleşimin (trade-off) kesin biçimde değerlendirilememesine neden olur.
Bu faktörlerin pratikteki sonucu şöyledir: CRI’yi korurken GAI’yi yükseltmek için en kolayı bir spektruma bol bol mavi dalga boyu katmaktır; bu, sarı ve mavi tonların doygunluğunu artırıp GAI değerine tavan yaptıran pembe kromatikliğe sahip ışık yaratır (kara cisim lokusu altında). Ancak, sonuçta oluşan kaynak CRI ve GAI’ye göre yüksek derece alırken uygulama o kadar da hoş olmayabilir. Kromatiklik sorunu karmaşık bir sorundur ve ayrı bir tartışmayı hak etmektedir.
Bazı durumlarda, Plank altı ışık tonu gerçekten de hoştur, ancak elle tutulur sebepler olmaksızın sizi o yöne iten bir metrik problemlidir. Ayrıca, sarı ve mavi renk geliştirme genellikle o kadar da sevilmez.
Uzun bir süre boyunca renk dizisini değerlendirmek için tek araç GAI idi ve şu teknik sorunlara rağmen varlığı çok faydalıydı. Ancak bugün elimizin altında bu yetersizliklere hitap edecek daha iyi araçlar var, özellikle de TM-30 tarafından sunulanlar. Rf ve Rg (bunlar sırasıyla CRI ve GAI’nin güncel halidir) tutarlı bir hesaplama yöntemi kullanarak sadakat ile dizi arasındaki ödünleşimin kesin olmasını sağlar. Son derece düzenli bir renk boşluğu kullanırlar ve böylece belirli renkler için hiçbir sapma olmaz. Rf ve Rg’ye ek olarak, TM-30’un renk ikonu da bize belirli renk geliştirmeler için değerli bilgiler verir.
TM-30’un birinci faydası, kaynağın kromatikliğini pembemsi bir tona çekmek için daha az neden vardır: tersine, kromatiklik ve renk geliştirmeyi bağımsız olarak manipüle etmekte serbest oluruz. Özellikle, Plank üzerinde kalırken güçlü bir doygunluk geliştirmeye sahip bir spektrum tasarlamak mümkündür.
Bir diğer önemli fayda ise renk ikonunun kritik bir soruyu düzgünce araştırmamıza olanak tanımasıdır: Hangi renkleri ve ne kadar geliştirmeliyiz? Örneğin, Şekil 1’deki iki kaynağı ele alalım. Her ikisinin de Rf=80 sadakati ve Rg=110 renk dizisi var. Ancak belirgin bir şekilde renk üzerinde çok farklı bir etkileri var: biri sarıları, diğeri kırmızı ve yeşilleri geliştiriyor.
Şekil 1: Aynı Rf ve Rg’ye, ama çok farklı renk sapmalarına sahip iki kaynak. Eş Rg puanlarına rağmen ikinci kaynağın daha düşük GAI’ye sahip olduğuna dikkat edin.
Her ikisinin de kullanıcı tarafından eşit şekilde beğenilip beğenilmeyeceğini merak edebiliriz. Tercih söz konusu olduğunda, her zamanki gibi, sistematik bir cevap olamaz. Ancak araştırmaların gösterdiğine göre, uygulamada en çok sıcak tonların doygunluk geliştirmelerine duyarlıyız (kırmızı portakal rengi, pembe ve ten renkleri gibi). Bu da, Şekil 1’deki ikinci kaynağın kullanıcı tercihine neden olma olasılığının çok daha fazla olduğu anlamına gelir. Ancak dikkat edin: ilk kaynak için GAI çok daha yüksektir (çünkü spektrumunda geniş bir mavi pik var). Bu nedenle, yalnızca GAI’nin yol göstericiliğinde hareket edersek ilk kaynağın renk geliştirmede muhtemelen “daha iyi” olduğu gibi yanlış bir sonuca varabiliriz.
Doygun kırmızıları ve sıcak renkleri tercih ettiğimiz bir süredir biliniyor, ama çok arı bir yöntemle değil. Ancak yakın zamanda Soraa, Penn Devlet Üniversitesi ile işbirliği içinde yaptığı bir araştırmayla bunu daha ayrıntılı bir şekilde keşfetti. TM-30’un yol göstericiliğini kullanarak, renk geliştirmenin hassas bir şekilde çeşitlendirildiği bir dizi renk geliştirici kaynak tasarladık ve bir restoran ortamında gözlemcilere tercihlerini sorduk (Şekil 2).
Şekil 2. PSU/Soraa çalışmasında incelenen üç kaynak. Hepsinin Rg değeri aynı, ama sıcak renkleri farklı şekilde geliştiriyorlar. Bir restoran ortamında soldaki kaynak tercih edildi.
Sonuçlar, bazı nesnelerin (yine çoğunlukla sıcak tonların) en çok fark edildiğini ve daha da önemlisi belirli bir yön ve büyüklükteki renk geliştirmelerin en fazla sevildiğini oldukça açık bir şekilde belirledi.
İşte TM-30’un ince elenip sık dokunmuş bilgisi bu noktada önemli. Renk ikonu, renk sapmasını detaylı bir şekilde anlamamızı ve renk geliştirmenin incelikli “lezzetlerini” fark edebilmemizi sağlıyor. Şekil 3’te üç geliştirilmiş spektrum gösterilmekte: Hepsi de sıcak renkleri geliştiriyor ama farklı yollarla. Ve gözlemciler bu üç taneden birini tercih ediyor.
Yüksek sadakatli Vivid lambalarımızı yüksek dizili lambalara dönüştüren Soraa’nın yeni Enhance Snap filtresi büyük ölçüde bu çalışmanın bir sonucu. Sıcak renkleri, optimal olduğuna kanaat getirdiğimiz özel yöntemle geliştirmek üzere tasarlandı ve üretildi. Aynı zamanda ışığın kromatikliğini Plank üzerinde bırakıyor. Bu, renk geliştirici lambaların yüksek sadakatli lambalarla birlikte kullanıldığı bir kurulumda avantajlı oluyor: Tüm kaynaklar aynı kromatikliği koruyor ve bazı lambalar aydınlatma tasarımcısının niyetine göre renkleri bölgesel olarak geliştirebiliyor.
Ve son olarak, Enhance, diğer kaynaklarımızın verdiği mükemmel beyazları koruyor. Enhance’in gerçekten de renk geliştirme ürünleri arasında öne çıktığını düşünüyoruz.
Umarım bu yazı size, güvenilir renk metriklerinin araştırmacılar ve üreticiler için neden önemli olduğu konusunda iyi bir fikir vermiştir: Işık özelliklerini objektif bir şekilde nitelendirmemize olanak tanıyarak araştırma ve ürün tasarımında bize yol gösterecek, sapmasız araçlara ihtiyacımız var. TM-30’un bu anlamda çok yardımcı olduğunu gördük.