Хант Р.В.Г. Цветовоспроизведение

Подождите немного. Документ загружается.

35.12.4 Коэффициент хроматической индукции фона

Дабы учесть то, что (в сравнении с серым фоном) полнота цвета исследуемого сти

мула снижается на светлых фонах и растет на темных (MacDonald, Luo и Scrivener,

1990; Hunt, 1994), в модель введен т.н. коэффициент хроматической индукции фона

), вычисляемый по уравнению:

=0725

где

nY Y=

,аY

и Y — это коэффициенты фотометрической яркости соответственно

фона и тестового белого. Если

//=15

(т. е. фотометрическая яркость фона состав

ляет 20% от фотометрической яркости тестового белого), то N

= 1. Сразу отметим, что

когда цветность фона отлична от цветности тестового белого, вместо Y

и Y

использу

ется Yзначения согласованных стимулов — Y

и Y

35.12.5 Чистота цвета

Таким образом, коррелят чистоты цвета (s) рассчитывается по уравнению:

ab e/NN

50 100 10 13

120

()()

(2 )

aa a

rg b

где «50» и «100» — это константы, приводящие результат к удобному диапазону вели

чин.

Поскольку чистота цвета стимула позиционирована CIE как полнота его цвета от

несенная к его же субъективной яркости (см. раздел 7.2), то можно предположить, что

s следовало бы высчитывать делением показателей желтоватости/синеватости и крас

новатости/зеленоватости на величину перцепционного коррелята субъективной ярко

сти. Однако, как показала практика, чистота цвета хроматических стимулов успешно

прогнозируется делением на

rgb

aaa

. При этом в CIECAM97s использовано несколь

ко иное выражение (

rg b

aa a

[2 ]++120/

) и тому есть две причины:

801

ГЛАВА 35 МОДЕЛЬ CIECAM97S

Рис. 35.8 Коэффициент эксцентричности (е) как функция от угла цветового тона (h).

— вопервых, физиологической подоплекой чистоты цвета является нейронное

сравнение ахроматического отклика зрительной системы с суммой цветоразностных

(оппонентных) откликов, что будет показано в разделе 35.15 и что описывается выра

жением

rg b

aa a

(2 )++120/

;

— вовторых, применение

rg b

aa a

(2 )++120/

вместо

rgb

aaa

существенно облег

чает инверсию модели.

35.13 КОРРЕЛЯТЫ ЦВЕТОВОГО ТОНА

В левой части рис. 35.9 bзначения, вычисляемые, напомним, по уравнению

12 45

()/.CC b-=

даны как функция от aзначений, вычисляемых по уравнению

CC a

11-=(/)

. На данной фигуре величина h — это угол между горизонтальной лини

ей, выходящей из центра координат вправо, и линией, соединяющей центр координат

с точкой, представляющей позицию исследуемого стимула. Позиции однозначных

цветовых тонов показаны на диаграмме сплошными линиями «R», «Y», «G» и «B».

35.13.1 Квадратура цветового тона

CIECAM97s позволяет выразить цветовой тон в показателях т.н. квадратуры цве

тового тона (H), представляющей собой условные ментальные «доли» однозначных

цветовых тонов в цветовом тоне исследуемого стимула:

hh/e

h h /e h h /e

-+-

11 2 2

100( )

()()

где H

— это 0, 100, 200, либо 300, согласно однозначным красному, желтому, зелено

му и синему соответственно, а h — величина однозначного цветового тона, имеющего

ближайшее наименьшее значение к цветовому тону исследуемого стимула.

Разницу между углом цветового тона и квадратурой цветового тона иллюстрирует

рис. 35.9: первое показано слева, второе — справа. Пунктирными линиями показаны

угловые позиции линий, представляющих цветовые ощущения, лежащие посередине

между соседними однозначными цветовыми тонами, то есть ощущения, которые оце

ниваются наблюдателем как состоящие из равнодолевой их «смеси».

Обратим внимание на то, что угловые пространства между пунктирными линиями

и линиями однозначных цветовых тонов не равновелики изза разной перцепционной

значимости однозначных красного, желтого, зеленого и синего (квадрант красноси

них тонов на диаграмме цветностей, скажем CIELUV, будет больше, чем все остальные

квадранты, поэтому в нашем рисунке он разделен на четыре перцепционноравномер

ных интервала).

Когда речь идет о квадратуре цветового тона (на рис. справа), эффект перцепцион

ной значимости однозначных цветовых тонов учитывается на стадии расчета Hвели

чины, и, следовательно, пунктирные линии находятся на равных угловых расстояни

ях друг от друга. Однако поскольку однозначные красный и зеленый расположены

строго друг против друга, однозначные желтый и синий тоже строго друг против дру

га, но под прямым углом к линии первых двух, то образуемые четыре квадранта не

представляют равных перцепционных интервалов цветового тона: если перцепцион

ное отличие между однозначными красным и желтым, желтым и зеленым, а также зе

леным и синим не столь уж велико, то отличие между однозначным синим и однознач



802

ГЛАВА 35 МОДЕЛЬ CIECAM97S

ным красным вдвое больше, что отмечено тремя пунктирными линиями. Однако, угол

цветового тона (слева) представляет перцепционные отличия более равномерно: угло

вые расстояния на рис. слева примерно те же, что и у манселловской системы, тогда

как квадратурное представление цветового тона на рис. справа более схоже с шагами

цветовых тонов системы NCS.

Наконец, отметим, что величину H можно выразить как в виде числа, так и в виде

т.н. состава цветового тона (H

), представляющего собой процентные доли условной

смеси двух соседних однозначных цветовых тонов, «образующей» цветовой тон иссле

дуемого стимула. Если одно из значений превышает 50, сие означает, что такойто од

нозначный цветовой тон «доминирует» (старший), а второй однозначный цветовой тон

является второстепенным (младший). К примеру, если H = 262, состав данного цвето

вого тона равен 62 однозначного синего (blue) и 38 однозначного зеленого (green), что

обозначается как 62B 38G.

Если одно из значений меньше 50, оно представляет младший однозначный цвето

вой тон, а оставшийся процент является старшим. К примеру, если H = 231, то состав

цветового тона исследуемого стимула окажется равным 69 однозначного зеленого

(green) и 31 однозначного синего (blue) — 69G 31B.

35.14 СРАВНЕНИЕ С NCS

На рис. 35.10 сплошными линиями показаны локусы постоянного цветового тона

и чистоты цвета, прогнозируемые CIECAM97s на высоких уровнях фотометрической

яркости адаптирующего поля (L

= 200 кд/м

); пунктирные линии демонстрируют ре

зультаты, полученные экспериментально с помощью шведской национальной систе



803

ГЛАВА 35 МОДЕЛЬ CIECAM97S

Рис. 35.9 Слева: угол цветового тона (h) в осях

12 45

().CC b-=

(желтоватость/синеватость)

CC a

11-=()

(красноватость/зеленоватость). Квадратура цветового тона (H) в перпендику

лярных друг другу осях, где однозначный красный лежит строго против однозначного зелено

го, а однозначный желтый — строго против однозначного синего.

мы естественных цветов (NCS). Мы видим, что оба набора линий достаточно близки

друг другу.

35.15 АХРОМАТИЧЕСКИЙ ОТКЛИК

В дополнение к оппонентным (цветоразностным) сигналам сетчатка посылает в го

ловной мозг сигнал ахроматический. Фотопическую долю ахроматического сигнала

CIECAM97s рассчитывает по выражению:

21203051rg b

aa a

()++ - +/.

исходя из того, что заселенность центральной ямки сетчатки составляет 2:1:1/20 соот

ветственно (Walraven и Bouman, 1966). Сумма физиологических шумов по каждому

типу колбочек в отдельности (3.05) подправлена единицей. Таким образом, полный

ахроматический отклик зрительной системы моделируется уравнением:

[]

ARG /B.N=

-2120205

aa a

()

где N

— это коэффициент, позволяющий учесть влияние на результат субъективной

яркости фона (коэффициент субъективнояркостной индукции фона);

, если

=02.

(т.е. если фотометрическая яркость фона составляет 20% от фотометриче

ской яркости тестового белого). В общем виде:

N./n

()=07251

где

nYY=

(либо

nY Y=

, если цветность фона отлична от цветности тестового бе

лого). Результирующий отклик (т.е. ахроматический отклик, объединенный с откли

ками оппонентными) можно рассчитать так (исключив при этом физиологический

шум и приравняв N

к 1):

CCC

()

123

что эквивалентно

2120rg b

aa a

()++/

(выражение «С

+ С

» использовать нельзя,

т.к. оно равно нулю).

35.16 КОРРЕЛЯТ СВЕТЛОТЫ

Светлота — это субъективная яркость стимула, оцененная по отношению к субъек

тивной яркости тестового белого (т.е. стимула, воспринимаемого как белый при дан

ном статусе адаптации). Следовательно, светлота определяется как функция отноше

ния ахроматического отклика на согласованный стимул к ахроматическому отклику

на тестовый белый. Расчет построен таким образом, что показатель светлоты зависит

также от коэффициента фотометрической яркости фона и характера окружения. Ре

зультирующее уравнение выглядит следующим образом:

JA/A

=100( )

804

ГЛАВА 35 МОДЕЛЬ CIECAM97S

где с = 0.69 при среднем окружении, 0.59 при тусклом, 0.525 при темном и 0.41 при

просмотре листовых слайдов на столике задней подсветки; показатель z вычисляется

по формуле:

zFn

=+1

где

nYY=

(либо

nY Y=

, если цветность фона отлична от цветности тестового бе

лого), а

=10.

, за исключением стимулов, угловой размер которых превышает 4° (в

этом случае

35.17 КОРРЕЛЯТ СУБЪЕКТИВНОЙ ЯРКОСТИ

Коррелят субъективной яркости в CIECAM97s позиционируется как коррелят

светлоты (J) умноженный на функцию ахроматического отклика на тестовый белый

805

ГЛАВА 35 МОДЕЛЬ CIECAM97S

700

650

600

550

500

Рис. 35.10 Локусы постоянных цветовых тонов и контуры постоянной чистоты цвета (сплош

ные линии), спрогнозированные CIECAM97s, в сравнении с таковыми у NCS при стандратном

Сосветителе (пунктирные линии). Локусы однозначных цветовых тонов отмечены как R, Y, G

и B. Промежуточные локусы делят каждый квадрант на перцепционноравные интервалы цве

тового тона. Контуры постоянной чистоты цвета (s), предсказанные CIECAM97s, соответствуют

следующим ее величинам: 60, 120, 180 и 320. Контуры постоянной хроматичности (c) системы

NCS: 30, 50,70 и 90.

Параметры прогноза CIECAM97s следующие:

— фотометрическая яркость адаптирующего поля 200 кд/м

;

— N

= N

= 1;

— выражение

rg b

aa a

++()21 20

положено равным 30. То же выражение по идеальному отра

жающему рассеивателю — 43. Поскольку (как показано на рис. 35.2) гиперболическая функ

ция в своем центральном участке аппроксимирует простую степенную функцию, то цветности,

соответствующие локусам постоянного цветового тона лишь слегка зависимы от

rg b

aa a

++()21 20

, что и гарантирует «попадание» r

, g

и b

в центральный участок кривой.

По NCS фотометрические яркости были максимально допустимыми системой.

стимул (A

), что привязывает получаемые значения к уровню фотометрической ярко



сти:

Q . /c J/ A

=+()()( )

124 100 3

067 09

На рис. 35.11 десятичный логарифм Q (lgQ) дан как функция от десятичного лога

рифма фотометрической яркости (LgL) при среднем окружении. Результирующие ве

личины по 5L

, равным 100000, 10000, 1000, 100, 10 и 1 кд/м

на логарифмической

шкале, равны соответственно 5, 4, 3, 2, 1 и 0. Результирующие величины по отноше

нию L/L

(где L

— это значение L по тестовому белому), равному 1.0, 0.3162, 0.1,

0.03162 и 0.001 соответствуют оптическим плотностям: 0, 0.5, 1.0, 1.5 и 2.0.

Итак, рис. 35.11 говорит нам о следующем:

— вопервых, о том, что субъективная яркость падает по мере снижения уровня ос

вещенности;

— вовторых, наклон «вертикальных» линий, представляющих серые шкалы, по

нижен у темных стимулов на низких уровнях освещенности и у светлых стимулов на

высоких уровнях;

— втретьих, наклон «горизонтальных» линий, представляющих постоянную ве

личину L/L

на серых шкалах, примерно везде одинаков и указывает на то, что светло

та при разных уровнях освещенности более или менее константна. Однако же при сни

жении уровня освещенности имеет место плавная конвергенция линий, что указывает

на относительный рост светлоты темных стимулов по мере снижения уровня освещен

ности;

— вчетвертых, равные интервалы на оси ординат представляют равные отличия

в субъективной яркости.

Наконец, отметим, что сходные результаты (но в радикально меньшем диапазоне

фотометрических яркостей) были получены Джеймсоном и Гурвичем в эксперимен

тах по психометрическому шкалированию и моделированию (Jameson и Hurvich,

1964).

35.18 КОРРЕЛЯТЫ НАСЫЩЕННОСТИ И ПОЛНОТЫ ЦВЕТА

Расчет коррелята насыщенности (С) включает в себя учет зависимости этого пока

зателя от n, а также от отношения фотометрической яркости фона (Y

) к фотометриче

ской яркости тестового белого (Y

C.s J/ . .

..n n

=-2 44 100 164 0 29

069 067

()( )

где s и J — это корреляты чистоты цвета и светлоты соответственно. Отношение J/100

(при данном значении s) позволяет снижать показатель насыщенности (С)помере

снижения фотометрической яркости исследуемого стимула. Степень 0.67n позволяет

повышать значение насыщенности по мере снижения фотометрической яркости

фона. Показатель 0.29

позволяет моделировать инверсию обоих перечисленных эф

фектов у особо светлых стимулов.

Отметим, что при белых фонах (при которых Y

= 1) приведенное выше уравне

ние редуцируется до:

C.s J/ .

..n

=2 44 100 1 35

069 067

()()

806

ГЛАВА 35 МОДЕЛЬ CIECAM97S

а при глубоко черных фонах (Y

= 0) до:

C.s

=244

069

(0.64)

Коррелят полноты цвета (М) вычисляется по уравнению:

MCF

015

35.19 ТЕСТИРОВАНИЕ CIECAM97S

Прежде чем утвердить, CIE протестировала модель CIECAM97s следующими спо

собами.

25.19.1 Два набора данных

В тестировании модели использовались два набора данных: данные, специфици

рующие колориметрические показатели согласованных стимулов, и данные, специ

фицирующие результаты цветового восприятия стимулов в показателях психометри

ческого шкалирования.

35.19.2 Наборы колориметрических данных

Напомним, что согласованными именуются те стимулы, что воспринимаются зре

нием одинаково в разных условиях просмотра (см. раздел 34.3). Спецификация пары

807

ГЛАВА 35 МОДЕЛЬ CIECAM97S

Рис. 35.11 График взаимоотношений между фотометрической яркостью стимула и его субъек

тивной яркостью. Логарифм субъективной яркости (Log Q) дан как функция от логарифма фо

тометрической яркости в кд/м

(Log L). Зависимости даны при разных уровнях фотометриче

ской яркости адаптирующего поля (в логарифмических единицах), а именно:

log( )5L

5, 4, 3,

2, 1 и 0. Кривые, помеченные как «0», «0.5», «1.0», «1.5» и «2.0», — это кривые по образцам

с соответствующими оптическими плотностями.

согласованных стимулов обычно представляет собой две тройки трехстимульных зна



чений: первая тройка описывает меру и характер воздействия стимула на зрительную

систему человека в первых условиях просмотра; вторая — меру и характер воздейст

вия другого стимула, который, однако, во вторых условиях интерпретируется зрени

ем точно так же, как и первый.

Наборы согласованных стимулов были получены из следующих источников:

— Color Science Association of Japan, CSAJ (Mori, Sobagaki, Komatsubara и Ikeda,

1991);

— исследований Хельсона (Helson, Judd and Warren, 1952);

— исследований Лэма и Ригга (Lam, 1985);

— исследований LUTCHI — Loughborough University of Technology Computer

Human Interface Research Centre (Luo, Clarke, Rhodes, Schappo, Scrivener and Tait,

1991);

— исследований Куо и Луо (Kuo, Luo and Bez, 1995);

— исследований Бренемана (Breneman, 1987);

— исследований МакКанна (McCann, McKee and Taylor, 1987);

— исследований Марка Фершильда (Braun and Fairchild, 1996).

Психофизические методы получения данных о согласованных стимулах включали

в себя:

— гаплоскопическое уравнивание (при котором сетчатка левого и правого глаз

была адаптирована поразному);

— сравнение по памяти;

— визуальную количественную оценку.

Способы воспроизведения стимулов:

— отражающие;

— самосветящиеся (на экранах мониторов);

— пропускающие (слайды).

Угловой размер образцов: 2° и 10°.

Диапазон освещенностей: от 10 до 38750 лк.

Фон: серый.

35.19.2.1 CSAJданные

CSAJданные были разделены на три группы:

— данные по исследованиям хроматической адаптации;

— данные по исследованиям хантовского эффекта (рост полноты цвета хроматиче

ского стимула по мере роста его фотометрической яркости — Hunt, 1950, 1952, 1953);

— данные по исследованиям эффекта Стивенса (рост субъективной яркости белых

и понижение субъективной яркости черных стимулов по мере роста освещенности сце

ны — Stevens, 1961).

35.19.2.2 LUTCHIданные

LUTCHIданные были также разделены на три группы:

— данные по парам стимулов при тестовом Аимитаторе и эталонном D

ими

таторе;

— при тестовом D

имитаторе и эталонном D

имитаторе;

— при тестовом люминесцентном освещении и эталонном D

имитаторе;

808

ГЛАВА 35 МОДЕЛЬ CIECAM97S

35.19.2.3 Данные Куо и Луо

Данные Куо и Луо:

— данные по парам стимулов при тестовом Аимитаторе и эталонном D

ими

таторе;

— при тестовом трехполосном освещении лампами TL84 и эталонном D

ими

таторе;

35.19.2.4 Данные Бренемана

Данные Бренемана:

— данные, полученные в экспериментах, где менялся состав стимулов и освеще

ние;

— данные, полученные в экспериментах, где менялось только освещение, а состав

стимулов оставался неизменным.

35.19.2.5 Данные МакКанна

Данные МакКанна:

— данные, полученные при красном, желтом, зеленом и синем источниках света.

Данные Фершильда:

— данные по отражающим отпечаткам и изображениям на экране монитора.

35.19.3 Данные результатов цветового восприятия

Результат цветового восприятия стимула можно шкалировать в показателях его

цветового тона (hue), светлоты (lightness), субъективной яркости (brightness), насы

щенности (chroma) и полноты цвета (colorfulness) путем назначения соответствующе

го числа по каждой из размерностей.

Цветовой тон можно выразить в виде условных процентных долей соседних одно

значных цветовых тонов (однозначных красного, желтого, зеленого и синего).

Полноту цвета — как степень выраженности цветового тона, присвоив ноль ахро

матичным цветам (белому, серому, черному) и любое подходящее положительное зна

чение хроматическим.

Светлота выражается в виде числа на воображаемой шкале, в которой 100 соответ

ствует эталонному белому, а 0 — самому глубокому черному.

На рис. 35.12 даны типичные результаты количественной оценки цветовых ощу

щений как функция от соответствующих прогностических показателей (предикторов)

CIECAM97s.

Данные по результатам цветового восприятия были собраны LUTCHI (Luo, Clarke,

Rhodes, Schappo, Scrivener и Tait, 1991; Luo, Gao, Rhodes, Xin, Clarke и Scrivener,

1993), а также Куо и Луо (Kuo, Luo и Bez, 1995) и содержат величины количественного

психометрического шкалирования светлоты, субъективной яркости, полноты цвета

и цветового тона, а также колориметрические данные соответствующих стимулов. Оба

набора данных (психофизические и колориметрические) усреднены по группам из

шести наблюдателей в каждой. В общей сложности было получено 100000 показате

лей в 48 вариантах экспериментальных условий.

Условия просмотра включали в себя освещение D

, D

 и Аимитаторами, люми

несцентными лампами, трехполосными люминесцентными лампами TL84 и ксеноно

выми лампами. Угловые размеры стимуляции составляли 2° (мелкие образцы) и 10°

809

ГЛАВА 35 МОДЕЛЬ CIECAM97S

(крупные образцы). Уровни освещенности менялись от 1.3 лк до 6600 лк. Варианты

фонов: белый, серый и черный.

Данные разделили на семь групп:

— по отражающим образцам, рассматривавшимся при высоких уровнях освещен

ности;

— по отражающим образцам, рассматривавшимся при низких уровнях освещенно

сти;

— по отражающим образцам, рассматривавшимся при переменных уровнях осве

щенности;

— по крупным образцам;

— по самосветящимся образцам (на экранах мониторов);

— по листовым слайдам;

— по проекционным 35мм слайдам.

35.19.4 Методы тестирования

35.19.4.1 По трехстимульным значениям

По данным о согласованных стимулах (содержащих трехстимульные значения по

стимулам, предъявленным при тестовых условиях просмотра, а также трехстимуль

ные значения стимулов, согласованных с первыми по визуальному ощущению, но

предъявленных при эталонных условиях) тестовая процедура была следующей.

По каждой согласованной паре трехстимульные значения стимулов, предъявлен

ных в тестовых условиях, конвертировались с помощью CIECAM97s в согласованные

по «мнению» модели трехстимульные значения стимулов, предъявленных при эта

лонных условиях. Затем с помощью формулы цветовых отличий DE CMC (1:1) вычис

лялось отличие между расчетными трехстимульными значениями и значениями, по

лученными экспериментально. Наконец, средневзвешенные DEзначения, получен

ные по каждому из наборов умножением среднего DE по всем парам на количество пар

в наборе, были суммированы и поделены на общее количество пар. Понятно, что по

идеальной модели результат должен был бы быть равным нулю.

810

ГЛАВА 35 МОДЕЛЬ CIECAM97S

Рис. 35.12 Типичные примеры экспериментально шкалированных величин (ординаты). По

осям абсцисс — предикторы CIECAM97s, рассчитанные по тем же стимулам и по тем же услови

ям просмотра, что и в экспериментах.