Марк Д. Фершильд. Модели цветового восприятия
Подождите немного. Документ загружается.
4. Вычисление a и b из t, e
t
, h и A.
5. Вычисление
¢
R
a
,
¢
G
a
и
¢
B
a
из А, а и b.
6. Линеаризация данных для получения
¢
R
,
¢
G
и
¢
B
.
7. Конверсия полученных значений в R
C
, G
C
и B
C
путем линейного преобра
зования.
8. Обратный расчет хроматической адаптации для получения R, G и B,аза
тем X, Y, и Z.
16.13 РУКОВОДСТВО ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ
Еще одной особенностью CIECAM02 является подробное пользовательское
руководство, размещенное в техническом отчете CIE: наряду с рабочими при
мерами даны примеры необходимых предустановок (что полезно тем, кого ин
тересует не только самоя концепция модели, но и практическое использование
CIECAM02 в прямом и обратном направлениях). В таблице 16.3 приведены вы
держки из упомянутого отчета, мы лишь добавим, что темному окружению
приписывается практически нулевая яркость; тусклому — яркость меньшая,
чем 20% от яркости белой точки сцены (или изображения); средним считается
окружение, яркость которого больше или равна 20% от белой точки сцены (или
изображения).
16.14 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ФЕНОМЕНОВ
CIECAM02 в состоянии прогнозировать те же феномены восприятия, что
и CIECAM97s, и включает в себя корреляты всех типичных атрибутов воспри
ятия (относительных и абсолютных), лежащих в огромном диапазоне уровней
яркости и вариантов адаптации. Аналогично своему предшественнику,
CIECAM02 неприменима к ситуациям, при которых значим палочковый ком
понент зрения, или к ситуациям с экстремально высокими уровнями яркости,
способными вызвать колбочковое ослепление.
Примеры вычислений по CIECAM02 даны в таблице 16.4.
16.15 ПОЧЕМУ НЕ ТОЛЬКО CIECAM02?
Если попытаться найти международно признанную модель цветового вос
приятия с относительно простой структурой, но работающую столь же хорошо
(или даже лучше), как известные модели, то CIECAM02 — это безусловно опти
мальный выбор (сегодня нет никаких научных оснований отдавать предпочте
ние, скажем, CIECAM97s, поскольку CIECAM02 проще по исполнению и прак
тичнее в прикладном смысле).
В целом логическая иерархия моделей цветового восприятия начинается
с CIELAB, но если вдруг она оказывается неадекватной задачам конкретной ра
бочей ситуации, то следующим логическим шагом должна быть комбинация
CIELAB с наилучшей моделью хроматической адаптации (например, линей
ным расчетом смены хроматической адаптации CAT02).
319
ГЛАВА 16 МОДЕЛЬ CIECAM02
Если потребуется дополнительная гибкость системы, то подойдут чуть более
сложные модели, такие, как RLAB или LLAB
1
(при этом имеет смысл заменить
оригинальный расчет смены адаптации на CAT02).
Если же нужна максимально развитая модель, то лучшим выбором явится
CIECAM02 (в некоторых ситуациях детальный контроль условий просмотра,
требуемый для обеспечения максимальной эффективности CIECAM02, невоз
можен, и приходится возвращаться к простым моделям, которые, тем не менее,
могут оказаться вполне подходящими).
Наконец, если и CIECAM02 окажется неадекватной некоей ситуации (к при
меру, когда необходим прогноз палочковых эффектов), то наилучшим выбором
станет хантовская модель.
16.16 ДАЛЬНЕЙШЕЕ РАЗВИТИЕ
CIECAM02 — это плод развития моделей цветового восприятия в течение
шести лет (то есть в период от момента создания CIECAM97s до 2003 года вклю
чительно).
Сразу после опубликования CIECAM97s стали поступать указания на недос
татки модели и высказываться предложения по ее совершенствованию. Для
претворения этих предложений в жизнь был сформирован новый комитет CIE.
Сегодня в отношении CIECAM02 подобного не наблюдается и ясно также, что
пройдет много более шести лет, прежде чем на свет появится новая версия мо
320
ГЛАВА 16 МОДЕЛЬ CIECAM02
Таблица 16.3 Примеры предустановок CIECAM02 при использовании ее в типичных
ситуациях
Пример
Освещенность
в lux
(светимость
в cd/m
2
)
Сцена или
светимость
белой точки
устройства
L
A
(cd/m
2
)
Стимул,
принятый за
белую точку
Окружение
Цвет поверхности,
оцениваемый
в просмотровой кабине
1000
(318.3)
318.30 63.66
Белая точка
просмотровой
кабины
Среднее
Самосветящийся дисплей
в домашней обстановке
38 (12) 80 16
Между
дисплеем
и белой точкой
окружения
Тусклое
Просмотр слайдов
в темной комнате
0 (0) 150 30
Между белой
точкой
проектора
и Еосветителем
Темное
Самосветящийся дисплей
в офисе
500 (159.2) 80 16
Между белой
точкой дисплея
и офисным
освещением
Среднее
1
В оригинале допущена опечатка: RLAB записана дважды («<...>RLAB or RLAB<...>»).
В переводе исправлено исходя из контекста предшествующих глав. — Прим. пер.
дели CIE. Одна из причин тому в следующем: модель прогнозирует визуальные
данные в рамках исходной экспериментальной погрешности, и, следователь
но, ожидать серьезных усовершенствований не приходится до тех пор, пока не
будут получены более точные и достоверные экспериментальные величины
(или же до тех пор, пока не будет получено радикально большее их количество,
позволяющее улучшить среднестатистический результат). К тому же, какого
либо существенного прогресса в обозримом будущем ожидать не приходится
изза высокой стоимости и сложности визуальных экспериментов, а также
изза неизбежной вариабельности наблюдателей.
321
ГЛАВА 16 МОДЕЛЬ CIECAM02
Таблица16.4 Примеры вычислений по CIECAM02
Величина Пример 1 Пример 2 Пример 3 Пример 4
X
19.01 57.06 3.53 19.01
Y
20.00 43.06 6.56 20.00
Z
21.78 31.96 2.14 21.78
X
W
95.05 95.05 109.85 109.85
Y
W
100.00 100.00 100.00 100.00
Z
W
108.88 108.88 35.58 35.58
L
A
318.31 31.83 318.31 31.83
F
1.0 1.0 1.0 1.0
D
0.994 0.875 0.994 0.875
Y
b
20.0 20.0 20.0 20.0
N
c
1.0 1.0 1.0 1.0
F
L
1.17 0.54 1.17 0.54
N
bb
, N
cb
1.0 1.0 1.0 1.0
h
219.0 19.6 177.1 248.9
H
278.1 399.6 220.4 305.8
H
C
78B 22G 100R 80G 20B 94B 6R
J
41.73 65.96 21.79 42.53
Q
195.37 152.67 141.17 122.83
s
2.36 52.25 58.79 60.22
C
0.10 48.57 46.94 51.92
М
0.11 41.67 48.80 44.54
a
C
–0.08 45.77 –46.89 –18.69
b
C
–0.07 16.26 2.43 –48.44
a
M
–0.08 39.27 –48.74 –16.03
b
M
–0.07 13.95 2.43 –41.56
a
s
–1.83 49.23 –58.72 –21.67
b
s
–1.49 17.49 2.93 –56.18
Сегодня ученые, работающие в сфере изучения цветового восприятия, идут
по несколько иному пути: они обращаются к более сложным просмотровым си
туациям и к получению моделей, обладающих новыми возможностями, в част
ности прогнозирования пространственных и временн
¢
ых эффектов. Когда вы
шла в свет первая редакция нашей книги, подобные модели только начинали об
суждаться, но к моменту выхода второго издания многие из них уже были вопло
щены в жизнь. Общая концепция таких моделей (и один из примеров) даны
в 20й главе.
Вполне вероятно, что модели нынешние — это предтеча моделей будущего,
но сегодня, скорее всего, именно CIECAM02 получит общее признание и будет
широко применяться. Очень интересно, как сложится ее дальнейшая судьба.
1
ГЛАВА 16 МОДЕЛЬ CIECAM02
1
Сегодня CIECAM02 задействована во внутренней структуре ведущих Color Manage
mentприложений, в частности, Profile Maker 5.x.x компании GretagMacbeth. — Прим. пер.
17 ТЕСТИРОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ
ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ
В
главах с 10–16 мы рассмотрели ряд моделей цветового восприятия,
в контексте некоторых визуальных феноменов, которые должны быть
прогнозируемы этими моделями. Настало время задать себе вопрос: насколько
хорошо модели цветового восприятия справляются со своей задачей? Ясно, что
для исчерпывающего ответа необходимы количественные тесты, поскольку
практика — критерий истинности любой теории. К сожалению, публикаций,
посвященных внутреннему устройству моделей, несравнимо больше, чем отче
тов об их практическом применении. На то есть ряд причин: первая — недоста
ток надежных и достоверных данных о цветовом восприятии наблюдателей;
вторая — то, что до недавнего времени модели цветового восприятия развива
лись быстрее, чем выполнялись работы по оценке их исполнения (к счастью, се
годня ситуация начала меняться к лучшему).
Текущая глава дает краткий обзор некоторых экспериментальных работ по
тестированию моделей цветового восприятия и сбору дополнительных данных
для будущих испытаний. Проверка моделей цветового восприятия была и оста
ется предметом активного научного исследования, и мы надеемся, что допол
нительные тесты, а также новые версии прежних моделей будут публиковаться
и далее.
17.1 КРАТКИЙ ОБЗОР
Создание моделей цветового восприятия того уровня организации, что пред
ставлены в главах 10–16, требует большого числа разнообразных эксперимен
тальных материалов. Данные, на которых строились описанные нами модели,
поступали к исследователям на протяжении долгой истории экспериментов со
зрением, каждый из которых был нацелен на тот или иной специфический ас
пект цветового восприятия (описание экспериментов см. в гл. 6). Затем для од
новременного прогнозирования определенного комплекта зрительных феноме
нов были созданы сами модели. Однако для того чтобы только построить мо
дель (пусть даже весьма развитую) большого числа тестовых данных не требу
ется, более того — можно вообще обойтись без них.
Для объективного теста готовых моделей необходимо шкалирование атри
бутов восприятия (субъективной яркости, светлоты, полноты цвета, насыщен
ности и цветового тона), чередующееся с их визуальной оценкой.
В свое время были выполнены испытания большого числа моделей воспри
ятия, но, к сожалению, ни один из тестов не оказался удовлетворительным,
и вопрос о том, какая же из моделей оптимальна для всех мыслимых ситуаций,
попрежнему остается открытым.
323
Проведенные тесты можно разделить на четыре общих класса:
1. Качественная оценка (по различным феноменам).
2. Оценка по согласованным цветовым стимулам.
3. Оценка путем количественных экспериментов.
4. Непосредственное психофизическое сравнение прогнозов, выполненных
разными моделями.
Тест каждого класса вносит свой особый вклад в общую картину функцио
нальной оценки моделей цветового восприятия, но ни один из них сам по себе
не годится для решения вопроса о том, какая модель является лучшей.
В рамках технического комитета CIE действуют структуры, целиком ориен
тированные на тестирование моделей восприятия, и эти структуры испытыва
ют модели по каждой из четырех описанных методик. Конечной целью тестов
является решение вопроса о пригодности той или иной модели (или того или
иного метода) к спецификации цветового восприятия.
17.2 КАЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА
Существует множество видов тестов, которые по тем или иным причинам
можно считать качественными. Качественное испытание характеризует общее
направление прогнозов, выполняемых моделью, но не обеспечивает числового
сравнения разных моделей.
Качественные тесты включают в себя:
1. Вычисления, демонстрирующие то, что какойлибо феномен восприятия
может быть спрогнозирован в принципе (к примеру, рост полноты цвета по
мере роста фотометрической яркости).
2. Предсказание общих тенденций на основе статистических данных.
3. Сравнение с цветовыми координатными системами.
4. Сокращенные визуальные эксперименты, оценивающие отдельные функ
циональные элементы модели.
В 1988 г. научная команда Наятани опубликовала один из первых примеров
качественной оценки своей модели. Было задействовано два набора данных:
первый прогнозировал цветовое восприятие манселловских образцов под CIE
Аосветителем, второй на базе эксперимента Мори и Фучида (1982) оценивал
цветопередачу.
Анализ прогноза восприятия манселловских образцов продемонстрировал,
что модель Наятани прогнозирует эффект Хельсона — Джадда при Аосветите
ле, в то время как фонкризовский расчет при таких условиях его отрицает. На
ятани с коллегами провел небольшой визуальный эксперимент, в котором трое
испытуемых (включая авторов модели) наблюдали слабо выраженный эффект
Хельсона — Джадда на образцах, рассматривавшихся при свете ламп накали
вания. Плюс к тому, исследователи изучили некоторые тонкости цветоразли
чения, которые лучше коррелировали с предикторами их модели, нежели с ре
зультатами фонкризовского расчета. Ученые показали также, что модель На
ятани дает вполне адекватные прогнозы согласованных цветовых стимулов
Мори и Фучида, однако сравнения с другими моделями не провели.
324
ГЛАВА 17 ТЕСТИРОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ
На примере работы Наятани мы видим, что для качественной оценки моде
лей восприятия активно применяются цветовые координатные системы (на
пример, манселловская и NCS, см. гл. 5): очень часто при создании модели вос
приятия для оценки ее перцепционной равномерности авторы модели вычер
чивают контуры манселловских цветового тона, светлоты и насыщенности.
Альтернативно можно исследовать контуры цветового тона, белизны/черноты
и хроматичности системы NCS, полагая при этом, что цветовые координатные
системы построены на высокоточных шкалах восприятия. Таким образом, лю
бая модель должна быть способна выдавать предикторы атрибутов восприятия,
которые соответствуют контурам постоянных манселловских цветового тона,
светлоты и насыщенности.
Многие авторы к отчету об устройстве своих моделей прилагают манселлов
ские (или NCS) контуры, к примеру: Наятани и колл. (1987, 1990), Гут (1991),
Хант (1995), Фершильд и Бернс (1993). Фактически, последний пересмотр мо
дели Наятани (1995) был выполнен для коррекции недочетов в контурах ман
селловских цветового тона и насыщенности по разным уровням светлоты; Сэйм
и Вальберг (1986) дали развернутый анализ представления манселловской сис
темы в пространстве CIELAB и предложили альтернативные уравнения, подоб
ные тем, что мы обнаруживаем в хантовской модели; Вибль и Фершильд (2000)
выполнили качественный анализ представления манселловской системы раз
ными моделями, что в итоге помогло доработать CIECAM02.
В 1990 г. Наятани опубликовал любопытное сравнение собственной модели
с моделью Ханта, содержавшее манселловские контуры, вычерченные в цвето
вых пространствах обеих моделей, а также поточные диаграммы сравнения вы
числений по каждой из них. Однако поскольку после публикации обе модели
были радикально пересмотрены, эта весьма интересная работа на данном этапе
имеет скорее историческое значение.
Манселловские и NCSконтуры действительно дают нам некоторое пред
ставление о качестве исполнения и свойствах моделей Наятани и Ханта, одна
ко Наятани не публиковал результатов количественного сравнения контуров
с цветовыми координатными системами (при таком сравнении контуры посто
янного цветового тона должны выглядеть как прямые радиальные линии,
а контуры постоянной насыщенности — как концентрические круги с постоян
ным шагом).
С помощью количественного анализа можно было бы определить, насколь
ко модели Ханта и Наятани близки к желаемому качеству (Вибль и Фер
шильд, 2000), однако такой анализ проводят крайне редко, и, вероятно, пото
му, что его потенциальный результат редко бывает утешительным. С другой
стороны, до сих пор точно не определена перцепционная достоверность цвето
вых координатных систем, что создает сложности в понимании того, какими,
собственно, должны быть хорошие прогнозы.
Результаты количественного анализа моделей Ханта и Наятани свидетель
ствуют о том, что обе модели выполнены одинаково хорошо. Данный вывод
подтверждается анализом контуров постоянного цветового тона, выполнен
ным Хангом и Бернсом (1995), при котором проводилась масштабная визуаль
325
ГЛАВА 17 ТЕСТИРОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ
ная оценка. Количественный анализ Ханга и Бернса показал помимо прочего
то, что постоянство контуров цветового тона всеми без исключения моделями
прогнозируется нечетко и что не существует одной лучшей модели.
В 2000 г. Морони установил, что большинство недавно разработанных цве
товых пространств, таких, как IPT (см. гл. 20), CIECAM97s и CIECAM02, дают
наилучшие предикторы постоянного цветового тона.
В 1991 г. Хант дал блестящий пример качественной оценки собственной мо
дели: ученый продемонстрировал, как его модель прогнозирует пороги колбоч
кового и палочкового насыщений, эффекты Стивенса и Ханта, а также эффект
влияния относительной яркости окружения на контраст изображения и т.п.
В частности, Хант дал весьма эффектный пример того, как его модель прогно
зирует восприятие предметов на отфильтрованном слайде: в классическом ва
рианте хантовского опыта (Хант, 1995) на некий желтый объект слайд
изображения накладывался голубой фильтр, в результате чего закрытый
фильтром предмет начинал восприниматься зеленым. Однако когда этим же
фильтром закрывался весь слайд, объект (за счет хроматической адаптации)
почти полностью восстанавливал оригинальный желтый цвет.
Данный эффект в первую очередь относится к проекционному показу слай
дов, но может возникнуть и на отражающих отпечатках (Хант, 1995).
Хант (1991) весьма наглядно продемонстрировал способность своей модели
прогнозировать данный эффект, но стоит отметить, что на это способны и такие
простые модели, как CIELAB и RLAB (Фершильд и Бернс, 1993).
Хантовский опыт проимитирован рис. 17.1, где фильтром прикрыт банан.
***
Возможно, наиболее ценным результатом качественного анализа моделей
цветового восприятия является список прогнозируемых ими эффектов
(табл. 17.1), однако важно помнить, что такой список не дает информации
о том, насколько точно конкретная модель прогнозирует тот или иной феномен
восприятия. Нехватка информации о точности прогнозов — это, пожалуй, са
мое серьезное ограничение качественных методов оценки и в дополнение к ним
всегда требуются количественные методы, описанные в следующих разделах
текущей главы.
17.3 ОЦЕНКА ПО СОГЛАСОВАННЫМ ЦВЕТОВЫМ СТИМУЛАМ
В 8й главе мы говорили о согласованных цветовых стимулах в контексте
изучения хроматической адаптации, но данные по согласованным стимулам
могут быть собраны и проанализированы также в контексте и других феноме
нов цветового восприятия.
Напомним, что согласованные цветовые стимулы определены как два набо
ра трехстимульных значений, описывающих стимулы, которые соответствуют
друг другу по цветовому восприятию в двух разных, несопоставимых друг с
другом условиях просмотра. Вспомним также, что коль скоро некое изменение
в условиях просмотра оказывает влияние на цветовое восприятие, то трехсти
326
ГЛАВА 17 ТЕСТИРОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ
327
ГЛАВА 17 ТЕСТИРОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ
(a)
(b)
(c)
Рис. 17.1 Хроматическая адаптация: (а) — оригинал; (b) — имитация голубого фильтра, поло
женного поверх банана, в результате которой банан начинает восприниматься зеленым;
(с) — имитация того же голубого фильтра, положенного поверх всего изображения. Обратите
внимание на то, что на сизображении банан вновь воспринимается желтоватым, хотя физиче
ски он идентичен банану bизображения.
Оригинальное изображение — фрагмент набора ISO SCID.
мульные значения согласованных стимулов будут в этом случае отличаться
друг от друга по абсолютной величине.
Для тестирования моделей цветового восприятия трехстимульные значения
по первым условиям просмотра пересчитываются в соответствующие трехсти
мульные значения согласованных цветовых стимулов по вторым условиям.
Дабы определить, насколько точно работает та или иная модель, полученный
прогноз (то есть расчетные трехстимульные значения) поверяется стимулами,
согласованными визуально, а результаты, как правило, анализируются по
какойлибо равномерной шкале цветностей (например,
¢¢
u u
) или в какомлибо
равномерном цветовом пространстве (например, CIELAB) и оцениваются по
среднеквадратическим отклонениям между прогнозируемыми и наблюдаемы
ми цветами.
Вспомним, что Наятани (1990) указывает на существенную разницу между
соответствиями по светлоте/насыщенности и субъективной яркости/полноте
цвета. Полная модель цветового восприятия может использоваться для прогно
за соответствий обеих категорий, но напомним, что эти категории могут отли
328
ГЛАВА 17 ТЕСТИРОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ
Таблица 17.1 Феномены цветового восприятия, прогнозируемые различными моделями.
Галочки указывают на то, что модель способна к непосредственному прогнозированию
феномена
ATD CIELAB LLAB RLAB Наятани Хант CIECAM
Светлота
Субъективная яркость
Насыщенность
Чистота цвета
Полнота цвета
Угол цветового тона
Цветовой тон
Эффект Хельсона — Джадда
Эффект Стивенса
Эффект Ханта
Эффект Гельмгольца —
Кольрауша
Данные Бартлесона —
Бренемана
Когнитивное
обесцвечивание осветителя
Неполнота адаптации
Цветовые отличия
?
Прочее