Ra, CQS, GAI, CRI2012, FSI... Ist es überhaupt möglich, die Farbtreue von Kunstlicht mit einer einzigen Zahl auszudrücken?

Warum ist es notwendig, die Farbwiedergabe von Lichtquellen zu bewerten? "Für die Sehleistung und das allgemeine und geistige Wohlbefinden ist es wichtig, dass die Farben von Gegenständen und der menschlichen Haut in einer gegebenen Umgebung natürlich, naturgetreu und so wiedergegeben werden, dass die Menschen attraktiv und gesund aussehen. [1].

In der Norm [1] werden zum Zweck der visuellen Leistung (korrekte Unterscheidung von Unterschieden und Farbanpassung bei der Arbeit) die erforderlichen Mindestwerte des allgemeinen Farbwiedergabeindex Ra, in den meisten Fällen 80, festgelegt. Für die Farb- und Qualitätskontrolle, die Farbabstufung und die künstlerische Arbeit in Handwerk und Industrie, im Friseurhandwerk, für viele Bereiche des Gesundheitswesens, Kunsträume in Kunstschulen oder Garderoben in Theatern wird beispielsweise ein Ra von mindestens 90 gefordert.

Die Bestimmung des menschlichen Hauttons ist für die medizinische Diagnose unerlässlich. Beispiele sind Zyanose (Blaufärbung bei unzureichender Sauerstoffzufuhr) oder Gelbsucht. Beide Warnfarben können durch das Fehlen von langwelliger roter oder gelber Strahlung im Licht von Dreibanden-Leuchtstofflampen "maskiert" werden. Die natürliche Beleuchtung des Gesichts ist auch für die extraverbale Wahrnehmung von nonverbalen Signalen (Körpersprache) in der zwischenmenschlichen Kommunikation von großer Bedeutung [2].

Die Assoziationen zwischen Form und Farbe werden im Farbgedächtnis des Menschen gespeichert. Die Farbe gesunder menschlicher Haut (insbesondere des Gesichts), Verkehrszeichen, Warnschilder, Firmenlogos, Uniformen oder auch das Design von Briefkästen erleichtern die Orientierung und Entscheidungsfindung, indem sie die Wahrnehmung von Form und Farbe miteinander verbinden. Wenn diese "Erinnerungsfarben" verfälscht sind, bekommt man schnell das Gefühl, dass etwas nicht stimmt.

Das Aussehen von Lebensmitteln ist ein Sonderfall. Unser Gehirn weiß, wie eine reife Orange, eine gute Karotte oder ein frischer Schinken aussehen sollten. Die Beleuchtung in den Supermärkten lässt diese erwarteten "Erinnerungsfarben" von Obst, Gemüse, Brot oder Fleisch hervorstechen. Manchmal überdeckt es aber auch ihre Unzulänglichkeiten. In ähnlicher Weise sehen auch Textilien bei Licht besser aus, wenn die Farben gut wiedergegeben werden, was sich die Händler von Kleidung, Stoffen und Teppichen zunutze machen.

Das Gefühl des allgemeinen und geistigen Wohlbefindens wird in jeder Hinsicht durch ein gut durchdachtes Beleuchtungssystem unterstützt, das Beleuchtungsstärke und Farbtemperatur im angenehmen Bereich des Kruithof-Diagramms und eine der ausgeübten Tätigkeit oder Entspannung angemessene Farbwiedergabe bietet. Wärmeres Licht wirkt beruhigend und schafft ein Gefühl der Geborgenheit, während kühlere Töne das Gefühl von Leichtigkeit und Sauberkeit des Raumes betonen und zur Aktivität anregen. Ein Gefühl für Farbbalance und eine ausreichend gesättigte Wiedergabe aller Farben wirkt belebend. Die Farbwiedergabe in der Fernsehtechnik ist entscheidend für eine glaubwürdige Bildübertragung. Die Kamera sieht die Welt mit etwas anderen Gewichtungsfunktionen als das menschliche Auge, insbesondere die Farbe Blau. Dennoch soll das wiedergegebene Filmmaterial die Realität möglichst getreu wiedergeben. Der Eckpfeiler ist auch hier die Wiedergabe von Hautfarben und "Erinnerungsfarben". Jeder dieser Bereiche eignet sich für eine andere Skala der Farbwiedergabe. In der Literatur findet sich eine Vielzahl von Kandidaten, insbesondere in [3], aus dem sich der Autor dieser Arbeit ausgiebig bedient. In der Praxis werden diese Größen jedoch nicht häufig verwendet [4]. Viele von ihnen zeigen jedoch die Schwächen des derzeit verwendeten Algorithmus auf (siehe Abb. 1) und machen Vorschläge, wie ein neues, genaueres Maß konstruiert werden kann, das die durchschnittliche subjektive Beurteilung des künstlichen Lichts durch eine große Anzahl von Personen für das gesamte Spektrum von Lichtquellen mit unterschiedlichen Parametern besser erfasst.

Eine kurze Geschichte von Ra (CRI)

Der Unterschied zwischen der Farbwiedergabe von Objekten bei Sonnenlicht oder Glüh- und Leuchtstofflampenlicht begleitet die Beleuchtungstechnik seit den 1930er Jahren. Im Jahr 1937 wurde die Methode der spektralen Abweichungen von der idealen Quelle in acht Banden entwickelt [5] und 1948 von der CIE als Farbwiedergabemaß (SBM) empfohlen. Die CIE-Publikation 13.1:1964 führte die Terminologie und die Methode der acht Farbproben ein. CIE 13.2:1974 führte Referenzstrahler ein, fügte sechs zusätzliche Farbmuster hinzu (gesättigte Farben, Haut- und Pflanzenfarben), die chromatische Anpassung nach von Kries und die Berechnung in UCS-Koordinaten (siehe Abbildung 1). CIE 13.3:1994 korrigierte mehrere Fehler, fügte eine Beispielimplementierung hinzu (siehe Abbildung 2) und ist eine gültige Methode zur Bestimmung des allgemeinen Farbwiedergabeindex für Lichtquellen. Außerhalb Europas wird für Ra häufig die Bezeichnung CRI (Color Rendering Index) verwendet. Hierzulande wird die Bezeichnung CRI vor allem von den Herstellern verwendet, die den Ra vorerst geheim halten. Ra wurde ursprünglich für Leuchtstofflampen entwickelt, und seine Berechnung beruht auf einer Konstante, die so festgelegt wurde, dass der Ra der damaligen Warmton-Halogenphosphatlampen etwa 50 betrug. Mit dem Aufkommen der Leuchtdioden reicht diese Definition jedoch nicht mehr aus, da die Menschen ihr Licht subjektiv in Bezug auf die Farbwiedergabe besser bewerten, als es dem Ra-Wert entsprechen würde - in einigen Fällen sogar um bis zu zehn Punkte. Ra "bestraft" Farbverschiebungen in alle Richtungen gleichermaßen. Eine Verschiebung hin zu einer satteren Farbe kann jedoch angenehm sein, und eine geringe Verringerung der Sättigung unter Beibehaltung des Farbtons ist viel akzeptabler als beispielsweise eine gleich große Verschiebung von Gelb nach Grün. Auf der Suche nach einer besseren Methode zur Berechnung des Farbwiedergabeindexes bauen viele Methoden auf dem Algorithmus zur Berechnung von Ra (siehe Abbildung 1) auf und tauschen einzelne Funktionsblöcke gegen verfeinerte Versionen davon aus, z. B. gegen einen geeigneteren Farbraum, einen anderen Satz von Farbproben oder eine andere Mittelungsmethode. Andere Methoden fügen dem Algorithmus Transformationen hinzu, um ihn zu verbessern. Wieder andere Methoden beruhen auf empirisch ermittelten Rechenverfahren. Eine interessante Gruppe besteht aus experimentellen Methoden, die das Licht danach bewerten, wie gut Freiwillige eine farbbezogene Aufgabe erfüllen oder wie sie subjektiv die Natürlichkeit der Farbwiedergabe vertrauter Objekte beurteilen.

R96a ist einer der Vorschläge der CIE für das Ra-Upgrade. Dieser Vorschlag wurde vor allem aufgrund von Unstimmigkeiten zwischen Forschern und Herstellern nicht angenommen (CIE 135-1999). Er enthält einen neuen Satz von zehn Testmustern: acht aus dem Color-Checker-Muster und zwei Hautfarben, führt neue Referenzlichter, eine neue Farbanpassung, die Berechnung von Farbunterschieden im CIELAB-Raum und die Anpassung aller Farben an D65 ein.

Ra215 ist die in [6] vorgeschlagene Methode. Diese Methode basiert auf 215 Farbproben, die sehr gesättigte Farben enthalten. Der Wert wird z. B. vom Hersteller kalibrierter Leuchtstofflampen für DTP Just Normlicht angegeben. Vor einigen Jahren enthielten die Datenblätter der Leuchtstoff- und Entladungslampen von Philips Lighting Diagramme, die den Farbring und die Verschiebungen dieser 215 Proben in den Koordinaten a*, b* zeigten.

CRI CAM02UCS ist eine Verbesserung des Ra-Algorithmus. Diese Methode verwendet 35 Farbmuster, einen neueren Farbraum und das CAM02-UCS-Farbwahrnehmungsmodell [7]. Bemerkenswerterweise schneidet es trotz all dieser Verbesserungen bei subjektiven Tests schlecht ab, siehe [3].

CQS (Color Quality Scale) Dieser Vorschlag wird am amerikanischen Institut für Normung (NIST) entwickelt. Er zielt in erster Linie darauf ab, die numerische Leistung von Leuchtdioden zu verbessern, und zwar in Übereinstimmung mit der Art und Weise, wie Menschen Licht bewerten. Er verwendet reichhaltigere Farbmuster, den CIELAB-Farbraum und die CMCCAT2000-Farbanpassung. Die Basisvariante von CQSa (Qa) "bestraft" Abweichungen in Richtung gesättigterer Farben nicht, CQSp "belohnt und bestraft" sie, und CSQf ist ein Maß für die Farbtreue [3 S. 8154].

FSI (Full Spectrum Index) Der "Full Spectrum Index" gibt die Differenz zwischen dem Spektrum der untersuchten Quelle und dem isoenergetischen (vollen) Spektrum (Tc = 5 455 K, Ra = 95) an. Es folgt der FSCI (Full Spectrum Color Index) - "Vollspektrum-Farbindex". Es handelt sich dabei um eine mathematische Konstruktion [8].

GA (Gamut Area) Die "Gamut Area" ist die Fläche eines Achtecks mit den Koordinaten u', v', dessen Eckpunkte die Koordinaten der Farbmuster für Ra sind, die von dem untersuchten Licht beleuchtet werden. Ein größerer GA bedeutet eine größere Abdeckung des Farbraums und damit die Einbeziehung von gesättigteren Farben. GA nimmt mit Tc zu. Es ist besonders in Japan beliebt. Ein ähnliches Verfahren wird von CSA (Cone Surface Area) verwendet [3 S. 8155-6].

GAI (Gamut Area Index) Der "Farbraumabdeckungsindex" ist das 100-fache des Verhältnisses zwischen dem GA der untersuchten Quelle und dem GA des isoenergetischen Spektrums [3 S. 8155-6]. Das arithmetische Mittel aus Ra und GAI (GAI_Ra) ist nachweislich das beste Maß für die "Natürlichkeit" des Lichts [3, S. 8166]. GAI drückt die Wiedergabe gesättigter Farben aus. Ra bewertet nur das Ausmaß der Farbvariation und nicht ihre Richtung, die lediglich Informationen über die Sättigungsänderung enthält. Vielleicht ist das der Grund, warum sich die beiden Maße so gut ergänzen.

RÖlfarben - "oil colour rendering index" Diese Skala wurde in der Zeitschrift Licht, Nr. 1-2 und 3/2013, für den Vergleich von Lichtquellen in Bezug auf ihre Eignung für den Einsatz in Kunstmuseen vorgeschlagen. Sie basiert auf dem Ra-Algorithmus und verwendet 79 Farbmuster von Öl- und Metallic-Farben aus der Palette des Malers. Die Ergebnisse sind eng mit Ra korreliert, was darauf hindeutet, dass die Menge der Farbmuster für Ra sehr gut ausgewählt ist. Eine Variation von Ra zur Darstellung der Farben von Zähnen und Kronen von Zahnimplantaten führte zu ähnlichen Ergebnissen.

RCRI (Rank order Color Rendering Index) Dieser "Rank order Color Rendering Index" ist eine experimentelle Messung. Freiwillige werden gebeten, den Farbunterschied und mehrere andere Variablen zwischen Referenz- und Testlicht für siebzehn Farbmuster zu bewerten. Anhand der Anzahl der 1en und 2en in der Gesamtbewertung wird der RCRI-Wert ermittelt. Diese Methode funktioniert also direkt mit Menschen [3 S. 8155].

CCRI (Categorical Color Rendering Index) "Categorical Color Rendering Index" ist ein ähnlicher experimenteller Ansatz, der in Japan vorgeschlagen wurde. Das Experiment beinhaltet die Klassifizierung von 292 Farbproben, die von der untersuchten Quelle beleuchtet werden, in elf Wortfarbkategorien. Auf der Grundlage dieser Experimente wurden die Grenzen der einzelnen benannten Regionen im CIECAM97-Farbraum bestimmt. Mit ihrem Wissen kann die erfolgreiche Klassifizierung von Proben unter dem untersuchten Licht vorhergesagt werden.

FCI (Feeling of Contrast color rendering Index) Der "Feeling of Contrast color rendering index" ist das 100-fache des Verhältnisses der Flächen zweier Vierecke im CIELAB-Raum, deren Scheitelpunkte den Proben von tiefem Rot, Gelb, Grün und Blau entsprechen. Das erste Viereck besteht aus den Proben, die mit dem untersuchten Licht beleuchtet werden, das zweite aus den Proben, die mit D65 beleuchtet werden. Es drückt also die Abnahme der Sättigung der Primärfarben im Vergleich zum Tageslicht aus [3 S. 8155].

(MCRI) Sa (Memory Color Quality metric) Die "Memory Color Quality Metric" verwendet zehn gängige Farbreize (Apfel, Banane, Orange, Lavendel, Erdbeerjoghurt, Gurke, Blumenkohl, menschliche Haut und eine Schlumpffigur). Anhand der in psychophysikalischen Experimenten ermittelten Verteilungen werden die Ähnlichkeiten zwischen den zehn angezeigten Farben und den Farben aus dem Gedächtnis (Referenzfarben) bestimmt. Sa ist das geometrische Mittel dieser Ähnlichkeiten, und wenn es sich einem Wert nähert, sehen alle Objekte im untersuchten Licht wie erwartet aus [3 S. 8156].

Rf (Judd's Flattery Index) Dies ist ein Vorschlag aus dem Jahr 1967 zur Verbesserung von Ra, als Bedenken aufkamen, dass Ra nicht die Präferenz der Öffentlichkeit für die Farbwiedergabe widerspiegelt. Er verwendet zehn Farbmuster, acht, die Ra ähnlich sind, sowie ein Muster von Blattgrün und menschlicher Hautfarbe. Für jedes dieser Muster wird eine bevorzugte Farbverschiebung bestimmt, um die die vom Referenzlicht beleuchteten Muster um ein Fünftel verschoben werden. Das Verfahren beruht auf der Notwendigkeit, eine Hautprobe hinzuzufügen und der Ra-Berechnung eine "Richtungsabhängigkeit" (Auflösung der Farbton- und Sättigungsvariation) hinzuzufügen. Der CPI (Thornton's Color Preference Index), der "Thornton's Color Preference Index" [3 S. 8156-7], basiert auf einem ähnlichen Prinzip.

MIvis und MIuv - die MI-Metamerie-Indizes werden bei der Bewertung von Lichtquellen für Tageslichtsimulatoren zur Farbmessung verwendet, insbesondere in der grafischen Industrie (verwandte Normen: ISO 3664, ISO 23603 und CIE 52). Ziel dieser Verfahren ist es, zu vermeiden, dass ein Farbunterschied, der bei Tageslicht offensichtlich wäre, bei künstlichem Licht nicht unterschieden werden kann. Die vis-Variante bezieht sich nur auf den sichtbaren Bereich, während die uv-Variante auch die UV-Strahlung berücksichtigt, unter der z. B. chlorbleiches Papier sichtbar leuchtet.

TLCI (Television Lighting Consistency Index) Der "Television Lighting Consistency Index" arbeitet mit technischen Merkmalen wie der spektralen Effizienz von Kamerafarbsensoren oder der Gammakorrektur. Leuchtdioden halten nicht nur in Reportagescheinwerfern Einzug, sondern auch in der Beleuchtung von Fernsehstudios. Der TLCI ermöglicht es, die verschiedenen Lichtquellen hinsichtlich ihrer Eignung für die Beleuchtung von Fernsehaufnahmen zu vergleichen [9].

Ra,2012 (CIE CRI2012, nCRI) Ra,2012 ist eine der neuesten vorgeschlagenen Methoden. Sie verwendet siebzehn künstliche Farben (Basisfarben) (siehe Abb. 3), die auf der Grundlage einer Analyse eines Spektrenkatalogs mit 100.000 Farben ausgewählt wurden [10]. Bei Ra konnten die Hersteller die Wiedergabe von acht Testmustern auf Kosten der anderen Farben optimieren, was hier eigentlich ausgeschlossen ist. Die Methode arbeitet mit dem Farbraum CAM02-UCS, quadratischer Mittelwertbildung spezieller Wiedergabeindizes und nichtlinearer Gewichtung. Eine Übersicht über Programme zur Berechnung verschiedener Farbwiedergabemaßstäbe findet der geneigte Leser unter diesem Link [Stand: 31.10.2014].

Vergleich der Farbwiedergabeskalen

Vierzehn verschiedene Farbskalen wurden in [3] verglichen (Ra, 2012 war noch nicht verfügbar). Freiwillige bewerteten das Licht verschiedener Lichtquellen in Bezug auf Attraktivität (Wertschätzung) und Natürlichkeit (Naturnähe). Die verschiedenen Methoden wurden nach dem Erfolg, mit dem sie diese Bewertungen vorhersagten, geordnet, siehe Tabelle 1. Es wurde eine negative Korrelation zwischen den Bewertungen der Attraktivität und der Natürlichkeit festgestellt. Somit haben beide subjektiven Variablen ihre Berechtigung, und es ist möglich, dass zwei Zahlen für eine vollständigere Darstellung der Farbwiedergabe erforderlich sind.

Schlussfolgerung

Es ist unmöglich, die Farbwiedergabe für verschiedene Zwecke mit einer Zahl zu erfassen. Verschiedene Skalen können verwendet werden, um Lichtquellen für bestimmte Zwecke zu vergleichen. Der derzeitige Stand von Ra hat seine guten Seiten: LEDs leuchten "besser" als Ra es sagt. Die verzögerte Definition von Ra kompensiert somit teilweise die Notwendigkeit, bei den Anforderungen an die Farbwiedergabequalität Fortschritte zu erzielen.

Literatur:

[1] EN 12464-1 Licht und Beleuchtung - Beleuchtung von Arbeitsstätten: Teil 1: Arbeitsstätten in Innenräumen. March 2012. Prag, Amt für technische Normung, Metrologie und staatliche Prüfungen, 2012.

[2] CLAUSEN, H.: Light: nature as a reference in lighting design [online]. 1. Auflage. Meldorf, Hansen, 2009, ISBN 978-879-2154-026. [Stand: 31.10.2014]. Verfügbar unter: diesem Link.

[3] SMET, K. - RYCKAERT, W. R. - POINTER, M. R. - DECONINCK, G. - HANSELAER, P.: Correlation between color quality metric predictions and visual appreciation of light sources. Optics Express, 2011, vol. 19, issue 9, pp. 8151-8166. [cited 2014 Oct 31]. Verfügbar unter http://goo.gl/ pskg4J.

[4] ŽÁK, P. - HABEL, J.: The influence of the spectral composition of source radiation on the subjective perception of observers in public lighting conditions. www.osvětle.cz [online]. 2014. Verfügbar unter: http://goo.gl/aJ0tY6.

[5] HUNT, R.: Measuring Colour. 2nd Ed. New York, Ellis Horwood, 1991, 313 S., ISBN 01-356-7686-X.

[6] OPSTELTEN, J. J.: Die Festlegung einer repräsentativen Reihe von Testfarben für die Spezifikation der Farbwiedergabeeigenschaften von Lichtquellen, CIE 20. Sitzung, 1983, D112/1-4.

[7] LI, Ch. - LUO, M. R. - LI, Ch. - CUI, G.: The CRI-CAM02UCS colour rendering index. Color Research, 2012, vol. 37, issue 3, pp. 160-167. [cited 2014 Oct 31]. Verfügbar unter http://goo.gl/56iA40.

[8] Was ist ein Vollspektrumsindex? Rensselaer Polytechnic Institute. Lighting Research Center [online]. 2004 [zitiert 2014 Oct 31]. Verfügbar unter: http://goo.gl/fhb1Lj.

[9] Television Lighting Consistency Index 2012, EBU, EBU Technology & Innovation [online], 2012. [cited 2014 Oct 31]. Verfügbar unter: http://goo.gl/W73N18.

[10] KHANH, T. Q. - BODROGI, P. - VINH, T. Q. - BRÜCKNER, S.: Farbwiedergabe von konventionellen und Halbleiter-Lichtquellen: Theorie, Bewertung, Praxis. München, Pflaum, 2013, ISBN 978-379-0510-324.

[11] YAGUCHI, H.: Status quo of CIE work on colour rendering indices. 2013.

[12] HABEL, J.: Grundlagen der Beleuchtungstechnik (5). Světlo, 2009, Nr. 6, S. 53-57. [zitiert am 31.10.2014]. Verfügbar unter: http://goo.gl/WcNDLP.

Rückblick: doc. Ing. Michal Vik, Ph.D., Technische Universität von Liberec

Abb. 1. Algorithmus der Ra-Berechnung - siehe [12]

Tabelle 1: Kurzauswertung des Experiments zum Vergleich verschiedener Skalen

Tabelle 2. Für verschiedene Zwecke geeignete Skalen - nach [11]

Abb. 3. Spektrale Reflexionen des HL17-Farbsatzes für Ra, 2012 - Daten [11]

Abb. 4. CT&A CRI-Fenster

Autor: Ing. Antonín Fuksa, NASLI & Blue step, spol. s r. o.
Veröffentlicht in der Zeitschrift Světlo 6/2014