D-Log, F-Log, N-Log の作成＆プロット

目的

以下の Camera Log(※) の OETF/EOTF の実装
- DJI の D-Log[1]
- FUJIFILM の F-Log[2]
- Nikon の N-Log[3]
比較用のまとめ図のプロット

※自分が Camera Log と呼んでいるだけ。正式な呼称ではない。

背景

ここ数年、カメラメーカー各社はオリジナルの Camera Log を撮影用に提案してきた。従来はシネマカメラでしか使われていなかったのだが、最近になって民生用の一眼レフカメラでも利用可能となり趣味レベルでも使うユーザーが増えてきた（はず）。

これらの Camera Log を使う際、自分は color science for python のライブラリを使用していた。しかし、DJI, FUJIFILM, Nikon に関してはライブラリに無かったため自分で実装することにした。

実装

White Paper に従い実装するだけ。結果はコレの下の方。

なお、White Paper では図1に示すように input reflection という用語が出てくる。これの取り扱いについては熟考が必要なのだが、ここでは議論しない。そのうち記事を書きたいと考えている。

DJI	FUJIFILM

図1. White Paper に登場する input reflection

動作確認

図1 には input reflection と 10bit Code Value の値が記載されている。以下の実行結果と見比べて合っているのでOKとする。 N-Log に関しては 10bit Code Value値の記載が無かったので別の動作確認をした（本記事では省略）。

>>> import transfer_functions as tf
>>> tf.d_log_encoding(0.0, in_reflection=True) * 1023
95.036699999999996
>>> tf.d_log_encoding(0.18, in_reflection=True) * 1023
407.93614098168518
>>> tf.d_log_encoding(0.9, in_reflection=True) * 1023
586.12214759077051
>>> tf.f_log_encoding(0.0, in_reflection=True) * 1023
94.999871999999996
>>> tf.f_log_encoding(0.18, in_reflection=True) * 1023
469.88278321083851
>>> tf.f_log_encoding(0.9, in_reflection=True) * 1023
705.36192286239725