{"id":1019,"date":"2014-08-01T01:43:22","date_gmt":"2014-07-31T23:43:22","guid":{"rendered":"http:\/\/www.proof.de\/?post_type=encyclopedia&p=1019"},"modified":"2022-03-15T12:05:22","modified_gmt":"2022-03-15T11:05:22","slug":"multispectral","status":"publish","type":"encyclopedia","link":"https:\/\/proof.proofen.de\/fr\/lexique-9\/multispectral\/","title":{"rendered":"multispectral"},"content":{"rendered":"
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\n \u00c9valuer maintenant<\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n

Pour d\u00e9crire plus pr\u00e9cis\u00e9ment les couleurs et exclure les m\u00e9tam\u00e9rismes<\/a>, la mesure de la couleur<\/a> n'est plus seulement effectu\u00e9e par colorim\u00e8tres<\/a>, qui mesurent un point dans l'espace tridimensionnel Lab<\/a> espace colorim\u00e9trique<\/a>, mais par la mesure spectrale, c'est-\u00e0-dire l'enregistrement de l'\u00e9mission compl\u00e8tespectre ou spectre de r\u00e9\u00e9mission d'une couleur<\/a>.<\/p>\n

Cette technologie est \u00e9galement utilis\u00e9e dans les appareils photo. Aujourd'hui, les images ne peuvent plus \u00eatre prises uniquement en RGB<\/a>, mais des syst\u00e8mes comme le Can:View permettent de photographier des images de 11 millions de pixels dans 16 spectres individuels entre 400 et 700 nm. Chacun de ces pixels est ainsi spectralement defi<\/a>.<\/p>\n

Pour la retouche, on peut alors d\u00e9finir un illuminant comme D50<\/a> ou D65<\/a> et - puisque le spectre de l'illuminant est connu - pour la retouche, il suffit de pr\u00e9parer l'image \u00e0 partir des donn\u00e9es multispectrales en un clic de souris pour obtenir la lumi\u00e8re standard requise<\/a>.<\/p>\n

Actuellement, le Can:View et le Can:Scan constituent un syst\u00e8me complet sur le march\u00e9 permettant de prendre des photos multispectrales et de les traiter. Cependant, en dehors des fabricants de catalogues et des entreprises de mode, cette technologie n'a pas encore atteint le march\u00e9 \u00e0 grande \u00e9chelle.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Pour d\u00e9crire les couleurs avec plus de pr\u00e9cision, les \u00e9chantillons de tissus et les produits sont de plus en plus photographi\u00e9s de mani\u00e8re multispectrale. Pour chaque pixel de l'objet, on ne d\u00e9finit pas seulement une valeur en RVB ou en Lab, mais un spectre de couleurs pr\u00e9cis. Ces donn\u00e9es multispectrales peuvent ensuite \u00eatre trait\u00e9es de mani\u00e8re flexible pour n'importe quelle condition d'\u00e9clairage.<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","template":"","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-1019","encyclopedia","type-encyclopedia","status-publish","hentry","no-featured-image-padding"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t