Хант Р.В.Г. Цветовоспроизведение

Подождите немного. Документ загружается.

Предикторы:

LHH

Ms Q

100 000 142 58Y 42G 5.8 2 84.2

10 000 143 57Y 43G 14.7 7 80.4

1000 143 57Y 43G 23.7 16 67.3

100 145 55Y 45G 18.3 25 44.8

10 152 48Y 52G 4.5 22 22.1

1 162 38Y 62G 0.6 7 10.3

0.1 164 36Y 64G 0.1 1 4.8

0.01 – – 0.0 0 2.6

0.001 – – 0.0 0 1.7

0.0001 – – 0.0 0 1.3

0.00001 – – 0.0 0 1.2

0.000001 – – 0.0 0 1.1

В приведенных данных можно отследить следующие тенденции:

— полнота цвета стимула (M) растет от нуля на скотопических уровнях фотометри"

ческой яркости до максимума при 1000 кд/м

, а затем вновь падает (поскольку при

1000 кд/м

был достигнут максимум отклика зрительной системы);

— чистота цвета (s) в основной части фотопического диапазона яркостей меняется

весьма незначительно ;

— субъективная яркость (Q) растет от очень низких цифр на скотопических уров"

нях яркости до 80 при 10000 кд/м

, после чего темп роста радикально падает, посколь"

ку достигается максимум зрительного отклика;

— состав цветового тона (H

) демонстрирует сдвиг от 57Y 43G на высоких уровнях

яркости стимула до примерно 37Y 63G на низких фотопических уровнях (эффект Бе"

цольда — Брюкке).

ПРЕДМЕТНЫЕ ССЫЛКИ

Helson, H., J. Experimental Psychology, 23, 439 (1938).

Hunt, R.W.G., Color Res. Appl., 14, 238 (1989).

Hunt, R.W.G., Measuring Colour, 3rd Edn. Fountain Press, Kingston"upon"Thames

(1998).

Hurvich, L.M., and Jameson, D., J. Opt. Soc. Amer., 41, 521 (1951).

MacAdam, D.L., J. Opt. Soc. Amer. 40, 589 (1950).

841

ГЛАВА 36 ПРОЧИЕ МОДЕЛИ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ

37 ИНДЕКСЫ

ЦВЕТОВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ

37.1 ВВЕДЕНИЕ

ы знаем, что среднеквадратичная гранулярность изображений хорошо корре

лирует с их визуальной зернистостью, а физическая резкость — с резкостью

визуальной (см. гл. 18). Однако единой общепринятой системы оценки качества цве

товоспроизведения до сих пор не существует.

Одна из причин такого положения дел состоит в том, что визуальные зернистость

и резкость — это одномерные показатели, тогда как цвет — пятимерен.

Вторая причина — в том, что условия просмотра изображений чаще всего отличны

от условий просмотра оригиналов, а традиционная (базовая) колориметрия не справ

ляется с задачей прогнозирования результатов цветового восприятия стимулов,

предъявляемых в нестандартных условиях просмотра. Однако появление и развитие

моделей цветового восприятия (в частности, тех, что описаны в гл. 35) дало возмож

ность учитывать отличия в просмотровых условиях, и почти одновременно с этим аме

риканский исследователь Михаэль Пойнтер предложил методы решения проблемы

многомерности цветового ощущения. Первое и второе привели в итоге к появлению

т.н. индекса цветовоспроизведения (Pointer, 1986).

Однако даже тогда, когда условия просмотра оригинала совпадают с условиями

просмотра репродукции, все равно имеет смысл применять ту или иную модель цвето

вого восприятия, поскольку сие дает точные данные о цветовом тоне — атрибуте цвето

вого ощущения, который чаще всего оказывается важнее прочих.

37.2 РАСЧЕТ ИНДЕКСА ЦВЕТОВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ

Расчет индекса цветовоспроизведения идет в несколько этапов.

ЭТАП 1. Определение эталонных и тестовых условий просмотра

Цветовоспроизведение всегда предполагает наличие оригинала, в роли которого

может выступать либо реальная сцена, либо ее изображение.

Исходный (оригинальный) материал объявляется эталонным, а условия его про

смотра — эталонными просмотровыми условиями (эталонными условиями).

Цветовую репродукцию оригинала называют тестом, а условия ее просмотра —

тестовыми условиями просмотра (тестовыми условиями).

Итак, к примеру, эталоном может выступить некая цветовая карта (допустим,

GretagMacbeth DC Checker), а эталонными условиями — условия ее рассматривания,

скажем, на дневном свету; тестом может явиться фотография этой карты, а тестовыми

условиями — условия просмотра последней, скажем, при свете ламп накаливания.

843

ЭТАП 2. Измерение или вычисление фотометрических и колориметрических

показателей при эталонных и тестовых условиях просмотра

Требуются следующие данные:

Эталонные условия

Фотометрическая яркость адаптирующего стимула (L

)

Трехстимульные значения интересующего стимула (XYZ)

Тестовые условия

Фотометрическая яркость адаптирующего стимула (L

)

Трехстимульные значения интересующего стимула (XYZ)

ЭТАП 3. Применение модели цветового восприятия с целью расчета вели4

чин — коррелятов цветового ощущения от исследуемого образца в эталонных

и в тестовых условиях

Эталонные условия Цветовой тон, светлота (или субъективная яркость),

насыщенность (или полнота цвета)

Тестовые условия Цветовой тон, светлота (или субъективная яркость),

насыщенность (или полнота цвета)

Вычисление перцепционных отличий между эталонным стимулом и стимулом тес

товым:

— по цветовому тону (DH);

— по светлоте (DJ) или субъективной яркости (DQ);

— по насыщенности (DС) или полноте цвета (DM).

Отметим, что в большинстве случаев предпочтительно использование светлоты,

а не субъективной яркости стимула.

Если фотометрические яркости адаптирующих стимулов в эталонных и в тестовых

условиях одинаковы, то в качестве третьего показателя можно использовать как пока

затель насыщенности, так и полноты цвета. Но если фотометрические яркости адапти

рующих стимулов разные, то выбор определяется тем, требуется ли учет влияния ве

личины фотометрической яркости на выраженность цветового тона исследуемого сти

мула: если да — используется показатель полноты цвета; если нет (например, когда в

силу вступает когнитивная компенсация) — насыщенности.

ЭТАП 4. Вычисление доли цветового тона в восприятии стимулов оригинала

и репродукции в эталонных и в тестовых условиях

В диагностике результатов, полученных с применением индекса цветовоспроизве

дения, весьма полезно определить ментальную долю четырех однозначных цветовых

тонов в результирующем цветовом ощущении, в частности в таком его атрибуте, как

цветовой тон. К примеру, у цветового ощущения с составом цветового тона 75G 25Y

доли однозначных тонов будут таковы:

R = 0 Y = 25 G = 75 B = 0

844

ГЛАВА 37 ИНДЕКСЫ ЦВЕТОВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ

ЭТАП 5. Вычисление абсолютных и относительных цветовых отличий

по основным сегментам цветового пространства

Если репродукционные отличия усреднить, а равные и оппозитные величины уда

лить, то очевидно, что результирующее отличие между оригиналом и репродукцией

станет равным нулю. Следовательно, в первую очередь необходимо знать среднюю ве

личину отличий без учета их направления (знака). Среднее отличие, рассчитанное без

учета его направления, называется абсолютной цветорепродукционной погрешностью.

Вместе с тем очень важно знать и направление погрешности. Поэтому среднее вы

числяется в том числе и с учетом знака, а результат такого вычисления именуется от

носительной цветорепродукционной погрешностью.

Следовательно, абсолютная цветорепродукционная погрешность указывает толь

ко на величину средней ошибки цветовоспроизведения, а относительная — на среднее

направление этой ошибки. Нулевое значение последней укажет на то, что отличия

равнобалансны по направлению.

Абсолютная и относительная цветорепродукционные погрешности вычисляются

следующим образом:

— DH, DJ (или DQ), DC (или DM) по каждой паре стимулов (т.е. эталонному и тесто

вому) согласуются с долевыми отличиями по цветовому тону;

— для получения величины абсолютной цветорепродукционной погрешности в ка

ждом сегменте цветового пространства вычисляются средневзвешенные отличия без

учета их знака;

— аналогично при получении величины относительной цветорепродукционной по

грешности по каждому сегменту цветового пространства вычисляются средневзве

шенные отличия с учетом их знака.

Пример:

Цветорепродукционные погрешности

АБСОЛЮТНАЯ

Красный Желтый Зеленый Синий

6.3 9.4 14 13.4

7.6 7.8 7.2 5.9

10.5 8.1 11.7 10.9

ОТНОСИТЕЛЬНАЯ

Красный Желтый Зеленый Синий

2.2 –7.6 1.9 –5.3

–7.2 –7.7 –7.2 –5.2

6.9 0 –11.6 –5.6

ЭТАП 6. Вычисление индекса цветовоспроизведения и направления средней

погрешности по каждому сегменту цветового пространства

Удобно, когда индексы цветовоспроизведения приравнены к 100 при нулевых абсо

лютных погрешностях и прогрессивно падают по мере роста этих погрешностей. Сие

достигается следующим образом:

845

ГЛАВА 37 ИНДЕКСЫ ЦВЕТОВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ

— дабы получить индекс цветовоспроизведения по цветовому тону, светлоте (субъ



ективной яркости) и насыщенности (полноте цвета) в основных сегментах цветового

пространства, величина каждой абсолютной цветорепродукционной погрешности вы

читается из 100;

— для выявления направления средней погрешности в каждом сегменте цветового

пространства применяется показатель относительной цветорепродукционной по

грешности.

По тестируемому образцу результаты будут иметь следующий вид (пример):

Индексы цветовоспроизведения

Красный Желтый Зеленый Синий Среднее

Цветовой тон 93.7 90.6 86.0 86.6 89.2

КЖ® ЖК® ЗС® СЗ®

Светлота 92.4 92.2 92.8 94.1 92.2

Темнее Темнее Темнее Темнее

Насыщенность 89.5 91.9 88.3 89.1 89.7

Выше Та же Ниже Ниже

Общий индекс: 91

Двенадцать полученных индексов помогают управлять репродукционным про

цессом, но на некоторых этапах порой лишь ответить на вопрос «нужна ли корректи

ровка в принципе?» (для чего и требуется некий общий индекс). Иными словами,

расчет и использование общего индекса никак не грешит пресловутым «мононуме

ризмом», потому как в данном случае нужно лишь выяснить, вводить изменения

в процесс или нет?

В приведенном примере общий индекс дан как среднее арифметическое из двена

дцати самостоятельных цифр, однако можно выполнить и более сложный расчет, по

зволяющий получить данные по каждому из сегментов цветового тела и точнее опреде

лить погрешность как по цветовому тону, так и по светлоте и насыщенности.

37.3 ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ ИНДЕКСА

ЦВЕТОВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ

Индекс цветовоспроизведения протестировали в ряде опытов (Wood, Pointer,

Attridge и Jacobson, 1987; Attridge, Pointer и Reid, 1991; Attridge, Pointer, Jacobson

и Erlandsson, 1992; Attridge, Pointer, Jacobson и Nott, 1993; Attridge, Pointer

и Jacobson, 1996), один из которых коротко мы опишем ниже (Attridge, Pointer

и Reid, 1991).

Некие сцены фотографировались на негативную пленку: вначале на каждой плен

ке фиксировалась самоя сцена, а затем, следующим кадром, — карта GretagMacbeth

ColorChecker, помещенная в эту же сцену, причем так, чтобы карта эта занимала поч



ти все поле кадра (McCamy, Marcus и Davidson, 1976). Сие выполнили в четырех раз



846

ГЛАВА 37 ИНДЕКСЫ ЦВЕТОВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ

ных сценах, акцентированных листвой (сцена G), небом (сцена B), кожей европеоида

(C)

и пляжным песком (S)

Негативы по Gсцене обозначили как G

, а по снятой в ней карте — G

; аналогично

по другим сценам. После чего с негативов выполнили отпечатки и оценили их по схе

ме, описанной ниже.

Шаг 1. Установки фотопринтера подобрали так, чтобы нейтральные поля карты на

снимке G

выглядели нейтрально на отпечатке.

Шаг 2. Со снимков G

иG

выполнили серию отпечатков с разными вариантами от

клонения параметров принтера от нормы, в частности — в красном, зеленом, синем,

голубом, пурпурном и желтом направлениях (зональные оптические плотности откло

нялись при этом от нейтральной позиции на ±0.3).

Шаг 3. Повтор шагов 1 и 2 по негативам B

, B

, C

, S

и S

Шаг 4. Выполнили визуальную оценку качества изображений сцен (G

иS

)

и сравнили ее результаты с индексами цветовоспроизведения, полученными из коло

риметрии отпечатков карты (G

иS

), а также с индексами, полученными с ис

пользованием предшественника CIECAM97s — модели Hunt 94 (Hunt, 1991; Hunt,

1994), позволявшей определить величины коррелятов цветового тона (H), светлоты

(J) и полноты цвета (M).

Общий индекс (I) был высчитан по уравнению:

IIII=++()24

HJM

где I

— это индекс цветовоспроизведения по цветовому тону, I

— по светлоте, I

—по

полноте цвета.

Изображения предъявлялись 10 наблюдателям при искусственном дневном свете

с коррелированной цветовой температурой 6500 К и при освещенности 1650 лк. Оцен

ка выполнялась по пятибалльной шкале:

1 — отлично;

2 — хорошо;

3 — удовлетворительно;

4 — плохо;

5 — неприемлемо.

Шаг 5. Построили графики, где по осям абсцисс отложили результаты визуальной

оценки, а по осям ординат — индексы цветовоспроизведения (рис. 37.1).

Итак, по рис. 37.1 мы видим, что имеет место очевидная корреляция между общим

индексом цветовоспроизведения (I) и наблюдательским рейтингом. Кучкование точек

в правом конце графиков по сценам C и S указывает на даже еще более высокую корре

ляцию, которая была бы достигнута, если бы в наблюдательской шкале присутствова

ла шестая категория, к примеру, «безобразно плохо». Полученные результаты свиде

тельствуют о том, что качество цветовоспроизведения можно вполне эффективно оце

847

ГЛАВА 37 ИНДЕКСЫ ЦВЕТОВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ

От «Caucasian skin» — кожа европеоида. — Прим. пер.

От «Sandy beach». — Прим. пер.

нить с помощью индекса цветовоспроизведения, рассчитанного при поддержке той

или иной модели цветового восприятия и с использованием той или иной тесткарты.

Дальнейшую работу направили на оценку применимости описанного метода в про

чих сферах работы с изображениями, а также определение того, может ли выбор иных

цветовых патчей (иных, чем те, что представлены в ColorChecker) усовершенствовать

методику расчета индекса.

Стоит отметить также, что при работе со стимулами малого пространственного

размера угловое расстояние между ними влияет на тактику оценки цветовых отли

чий. Учет этого фактора позволяет выполнить SCIELABметрика, в которую вклю

чена т.н. система пространственной фильтрации оппонентных стимулов (Zhang и

Wandell, 1996).

Наконец, отметим, что применение специальной тесткарты предпочтительнее ко

лориметрии объектов фактической сцены, поскольку последнее сопряжено с рядом

трудностей, усугубляемых, в частности, неравномерностью освещения, текстурами, а

также паразитной подсветкой и виньетированием в фотокамере и в принтере (см. так

же Jacobson, Attridge, Pointer и Parmar, 1994).

848

ГЛАВА 37 ИНДЕКСЫ ЦВЕТОВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ

Рис. 37.1 Общий индекс цветовоспроизведения (I) как функция от наблюдательского оценоч

ного рейтинга по четырем сценам: G — сцена, акцентированная листвой; B — сцена, акценти

рованная ясным небом; C — кожей европеоида; B — пляжным песком.

ПРЕДМЕТНЫЕ ССЫЛКИ

Attridge, G.G., Pointer, M.R., Jacobson, R.E., and Erlandsson, E., J. Photogr. Sci., 40, 14

(1992).

Attridge, G.G., Pointer, M.R., Jacobson, R.E., and Erlandsson, E., J. Photogr. Sci., 44, 187

(1996).

Attridge, G.G., Pointer, M.R., Jacobson, R.E., and Nott, AM., J. Photogr. Sci., 41, 11

(1993).

Attridge, G.G., Pointer, M.R., and Reid, D.G., J. Photogr. Sci., 39, 183 (1991).

Hunt, R.W.G., Measuring Colour., 2nd Edn., Chapter 12, Ellis Horwood, Chichester

(1991).

Hunt, R.W.G., Color Res. Appl., 19, 23 (1994).

Jacobson, R.E., Attridge, G.G., Pointer, M.R., and Parmar, P., J. Photogr. Sci., 42, 80

(1994).

McCamy, C.S., Marcus, H., and Davidson, J.G., J. Appl. Photogr. Engng., 2, 95 (1976).

Pointer, M.R., J. Photogr., Sci., 34, 81 (1986).

Wood, C.A., Pointer, M.R., Attridge, G.G., and Jacobson, R.E., J. Photogr. Sci., 35, 66

(1987).

Zhang, X., and Wandell, B., SID Symposium Technical Digest, 27, 731 (1996).

849

ГЛАВА 37 ИНДЕКСЫ ЦВЕТОВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ