引用: 最初由 长安木 发表 说一下我的思路
这张片子是蓝色通道太亮，红色通道太暗。
由于不了解现场环境，不知道墙壁和人的衣服是什么颜色。我猜墙上的字是白色的，两个女人的衣服也是白色，但是大面积都过曝了，没有太多参考价值。
现在唯一的参考是1.人的肤色，2.墙上的字是中性灰
我的处理就以人为主
用信息面板读人的肤色，CMY（69/29/0），蓝色太亮，红色太暗，利用通道混合器，先把蓝色通道混合给红色通道，再读数为CMY（34/33/0），把绿色通道混合给蓝色，结果是CMY（25/36/27）
OK，对于人肤色来说， 这个颜色缺红多蓝。人的肤色应该是黄色和品红差不多，不能低于品红，青色为它们的1/3-1/4，根据各地人种不同有差别。
现在打开曲线，看着信息面板，选取适当的锚点，加红减蓝，直到肤色正常，且墙上的字表现为中性灰（RGB三值相等）。
这个结果目前是我所能做到的，主要问题是对肤色的把握还不够准确。根据我的经验，按照正确的颜色还原出来的黄种人肤色有些暗，当然大部分原因是当时人的确比较黑。。。总之，后面就属于人像美化的范畴了 = =
结果是墙壁是红色的，我没有用蒙板改，因为我相信把有把握的颜色还原了，其他颜色不会差太多，所以我会赌现场墙壁是红的，而不会赌它是蓝的
如果能再确定1、2种颜色，比如墙上的文字，或那个男孩的衣服，就可以做到更准了。 |
你的这个校色的思路过于机械和迷信数值化了，其结果就会极可能出错。 在国内我大概可以算是最早提出数值化校色的人之一，数值化可以有效避免显示器色偏的问题，但这个方法的前题是RGB通道信息必须基本完整，这样的校正就会比较简单准确。但如果RGB三个通道中任何一个通道或两个通道严重受损，数值化校正就会出现错误。 我一直坚持认为：色彩的核心关键在于真正读懂通道，尤其是掌握通道灰度关系与变化规律，而通道灰度是有特定的比例的。 如果通道受损，首先的关键是修复通道信息。然后才谈得上校正色偏。
[ 此帖由 城市贫农 最后编辑于: 2010-08-13 01:02 ]
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隔着遥不可及的距离，远远地你灿烂如新。守着深不见底的孤寂，默默地我平凡如昔。
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