BPC＝可能な限りの妥協？

この記事を読めば、印刷業界の大半の人が、ある色域（Adobe RGBなど）から別の色域（FOGRA51など）への画像変換には、知覚的レンダリングインテントを使用することがデフォルトであると納得されることでしょう。

まず、ガマットマッピングについての基本的なことをいくつか紹介します。これにより、ICCで定義されている4つのレンダリングインテント（(RI) について簡単に説明します。その後、ICC以外のレンダリングインテントである「黒点補正付き相対的」 (rel.col. bpc) が現在流行している理由を説明します。最後に、今日のガマットマッピングアルゴリズムが、ICCの相対的レンダリングインテントの制約とともに、写真画像コンテンツのデフォルトのレンダリングインテントとして知覚的への切り替えを提案するようになった理由を説明します。

出力装置は、色を再現する能力に限界があります。簡単な例としては、白&黒プリンターがあります。このようなプリンターでカラー画像を印刷しなければならない場合、その画像として認識できるように変更する必要があります。これらの変更を計算する方法は、「ガマットマッピング」と呼ばれています。

完全な色域のために必要な調整は、コンポーネントに分けることができます。これは、ユーザーが期待する必要な妥協点を理解するのに便利です。

実用的なガマットマッピングアルゴリズムは、彩度、明度、色相マッピングを組み合わせて使用し、特定の妥協点を達成します。典型的な妥協点は、色相を維持するために、ある色をより暗く印刷する必要があることです。または、特定の色は、それらの間のコントラストを維持するために明るく印刷されます。妥協点の選択は、画像を再現したいユーザーの意図、言い換えればユーザーの「レンダリングインテント」に依存します。

ICCでは、ある色域から別の色域に変換するための4つのレンダリングインテントを定義しています。これらは次の4つです:

• 知覚的

• 彩度

• 相対色彩的

• 絶対色彩的

今日の印刷業界のワークフローは、Adobe®によって最初に実装されたICCレンダリングインテントの拡張機能を使用するように設定されていることが多いです。これは黒点補正(Black Point Compensation) またはBPCとして知られています。著者の意見では、この人気の理由は、ガマットマッピングアルゴリズムの歴史にあります。

ガモットマッピングは、ICCが設立されるずっと前から画像処理システムに実装されていました。アナログの原画はドラムスキャナでスキャンされ、初期にはフィルムに転写され、後にはデジタルデータに変換されていました。これらのアナログ原画は非常に大きなダイナミックレンジを持っていたため、印刷プロセスのはるかに低いダイナミックレンジに圧縮しなければなりませんでした。ICCが確立されたとき、ベンダーはプロファイルのルックアップテーブルにこれらの非常に強力な圧縮を採用しました。しかし、ICC技術が普及したときには、画像コンテンツはすでにフラットベッドスキャナやダイナミックレンジが制限されたデジタルカメラを使って作成されていました。そのため、知覚テーブルの圧縮が強すぎて、元の画像とマッピングされた表現との間に大きな違いが生じてしまいました。別の方法として、人々は相対的レンダリングインテントを使用しようとしました。しかし、すべての色域外色が色域境界にクリップされているため、特に画像の暗部のコントラストが完全に失われてしまいました。Adobe®によって実装された解決策は、「黒点補正」と呼ばれるものでした。この方法では、黒点の差に基づいて、元の色域を相手先の色域に圧縮します。その結果、元の画像の外観が維持されているように見えます。

ほとんどの技術と同様に、BPCにも限界があります。それは、彩度の領域で可能かつ必要な圧縮を考慮していません。その結果、鮮やかな画像領域のコントラストが失われてしまう可能性があります。もう一つの重要な限界は、ICCの仕様から来ています。相対色彩的の場合、グレー軸は目的の色域の白色点を基準にしてマッピングされなければならないと定義されています。印刷についていえば、これは紙の白地を意味します。この仕様では、蛍光増白剤を大量に使用した用紙の増加に伴い、BPCは多くのユーザーにとって非常に不満なものになっています。これらの紙は、青みがかったピンクぽい外観を持っています。多くの人はこれを「冷たい」と呼びます。このような紙において画像を変換した場合、グレー軸も非常に青みがかった、または「冷たい」状態になります。これは、色域の大きさが似ていても、プリントに大きな差が出ることを意味します。

相対的とは異なり、知覚的はICCプロファイリングエンジンの開発者によって自由に定義することができます。そのため、BPCよりもはるかに優れたオリジナル画像のグレー軸を維持するガマットマッピングを実装することが可能です。また、アルゴリズムは時間の経過とともに大きく進化しており、今日の画像のダイナミックレンジに合わせて最適化されています（この記事ではHDRコンテンツは無視しています）。ユーザーは既存のワークフローを再考し、MYIROtools Profilerのような最新のICCプロファイリングエンジンが提供する知覚的レンダリングインテントを試すべきです。MYIROtools Profilerは、カラー領域でもオリジナルの画像の外観を維持し、着色基材上でもニュートラルなグレー軸を維持することができます。

最初の質問の答えです:

BPC ≠ Best Possible Compromise（可能な限りの妥協）

BPC = Bad Perceptual Cheat（悪しき知覚的のまやかし）

印刷物製作では、通常、ガマットマッピングを伴う2つの変換があります。元の写真と変換空間（FOGRA51のような）との間の最初の色域差は通常大きく、ユーザーは知覚的を優先すべきです。

このコンテンツを印刷する場合は、通常は実際の印刷条件の色域に対する相対的な変換が良い選択となります。

その理由は、通常、色域の差が小さく、圧縮を必要としなくなるからです。本番用紙が変換空間と比較して大きく異なる白色点を持つ場合、やはり知覚的が有効です。

自分のファイルで実際にテストすること以上に、パフォーマンスを証明するものはないでしょう。

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