Содержание к диссертации
Введение 8
Глава 1. Цветовые модели как методы количественного описания цвета и анализ
Ошибок наблюдения цветовых координат 16
1.1. Колориметрические параметры описания цвета 16
-
Основы количественного описания цвета 16
-
Параметры цветового зрения 19
-
Цветовое соответствие 21
-
МКО стандартные излучения 23
-
Стандартные колориметрические системы 25
1.2. Цветовые различия и однородные цветовые пространства 31
-
Равноконтрастная система и цветовой контраст 31
-
Цветовое пространство CIELab 33
1.3. Модели описания цвета в персональных компьютерах 35
-
Модель RGB 35
-
Модель Lab 36
1.4. Методы оценивания точности воспроизведения цвета 37
1.4.1. Основы оценивания различия цветов 37
# 1.4.2. Анализ распределения ошибок воспроизведения цвета 39
1.4.3. Интерпретация ошибок в равноконтрастной системе цветовых
координат 42
1.5. Исследование точности цветовоспроизведения при сжатии файлов
изображений 48
-
Использование гистограмм яркости 49
-
Типы исследуемых изображений 50
-
Оценивание параметров распределения ошибок наблюдения 53
-
Определение допустимого уровня сжатия файлов 54
ф 1.6. Выводы 59
Глава 2. Разработка методик коррекции цвета и тона компьютерных изображений с использованием тональных кривых и методы автоматизации построения
корректирующей функции 62
2.1. Методы получения исходных файлов изображений 62
-
Настройка процесса сканирования 62
-
Использование гистограмм яркости для оценивания качества сканирования 63
** 2.1.3. Сканирование фотопленок 66
2.1.4. Цифровые фотокамеры 67
2.2. Принципы коррекции цвета и тона 68
2.2.1. Система зон и коррекция тонов 69
** 2.2.2. Установка белой и черной точек изображения 70
2.2.3. Установка средних тонов 72
2.3. Методы коррекции тональных диапазонов 74
-
Настроечная кривая 74
-
Коррекция черно-белых изображений 79
-
Коррекция цветового баланса 83
-
Коррекция изображений, не содержащих явно выраженных черной
щ или белой точки 84
2.4. Комплексная коррекция цветных изображений 86
-
Настройка тональных кривых 86
-
Использование настроечных кривых в модели Lab 88
-
Коррекция изображений с помощью образцов цветов 96
-
Автоматизация процесса построения тональной кривой 100
-
Интерполяция настроечной кривой с помощью сплайнов 100
-
Программа построения корректирующей функции 103
-
Результаты коррекции в автоматизированном режиме 103
2.7. Выводы 104
Глава 3. Анализ и разработка алгоритмов построения многооткликовых
регрессионных моделей коррекции цвета компьютерных изображений 106
3.1. Метод максимального правдоподобия для оценивания коэффициентов
многооткликовых моделей 107
-
Нелинейная модель 108
-
Линейная модель 109
-
Постоянная ковариационная матрица 109
-
Известная диагональная ковариационная матрица 109
-
Неизвестная диагональная ковариационная матрица ПО
* 3.1.6. Неизвестная не диагональная ковариационная матрица 111
3.1.7. Целевая функция 112
3.2. Анализ методов оптимизации для оценивания коэффициентов
многооткликовой хМОДЄЛИ 113
-
Постановка задачи оптимизации 113
-
Задачи максимального правдоподобия і 14
-
Метод наискорейшего спуска 115
-
Метод Ньютона-Рафсона 116
-
Метод Марквардта 116
-
Метод Гаусса 117
-
Методы переменной метрики 118
-
Размер шага 119
-
Критерии останова 120
-
Начальные приближения 121
-
Сравнительный анализ методов оптимизации 121
3.3. Ковариационная матрица оценок коэффициентов 125
-
Разложение целевой функции 125
-
Линеаризация модели 127
3.4. Выбор типа модели и критерии проверки адекватности 128
-
Методика выбора типа хмодели 128
-
Критерии проверки адекватности 130
-
Проверка на нулевое среднее 131
-
Проверка ковариационных матриц на однородность 131
-
Проверка гипотезы о равенстве математических ожиданий между группами 132
-
Проверка некоррелированности ошибок наблюдений 132
3.5. Предсказание по модели 133
-
Прогнозирование отклика 133
-
Обратное прогнозирование 134
3.6. Выводы 135
Глава 4. Анализ ковариационных матриц ошибок наблюдений цветовых координат и
методы построения многооткликовых моделей для коррекции цвета 136
-
Традиционные подходы к решению проблемы коррекции цвета 136
-
Методика построения многооткликовои модели коррекции цветных изображений 140
-
Представление модели коррекции цветовых координат в виде многооткликовои регрессионной модели 140
-
Расчет коэффициентов модели для группированных данных 141
4.3. Дискриминация моделей 143
-
Процедура дискриминации моделей 144
-
Логарифм функции правдоподобия при дублировании наблюдений. 144
-
Расчет дисперсии логарифма функции правдоподобия 146
-
Расчет критерия дискриминации по всему изображению 150
-
Проверка адекватности хМодели 151
4.4. Расчет скорректированных значений цветовых координат 153
4.5. Цветовые мишени 154
4.5.1. Система цветов цветовых мишеней 154
4.5.2. Цветовые координаты Lab исследуемой цветовой мишени 155
4.6. Анализ ковариационной матрицы ошибок наблюдений 160
-
Группировка цветовых координат 160
-
Расчет элементов ковариационных матриц 161
-
Выявление выбросов 163
-
Проверка однородности дисперсий 164
-
Проверка значимости оценок ковариаций 165
4.7. Проверка нормальности распределения ошибок наблюдений 166
-
Пример двумерной гистограммы 167
-
Использование модифицированного критерия Пирсона для проверки гипотезы о нормальности 168
4.8. Построение модели реставрации черно-белых изображений 170
-
Вид модели для коррекции черно-белых изображений 170
-
Расчет оценок коэффициентов многооткликовой однофакторной модели 171
-
Расчет скорректированных значений цветовых координат черно-белых изображений 172
4.9 Выводы 174
Глава 5. Построение колориметрических моделей цветовой коррекции сканеров и
анализ ее результатов 176
-
Обзор технических параметров современных сканеров среднего класса... 176
-
Расчет элементов ковариационной матрицы ошибок наблюдений цветовых координат 179
-
Методика проведения эксперимента 179
-
Проверка нормальности распределения цветовых координат 181
5.3. Анализ эффектов цвета и эффектов сканирования 182
-
Методика анализа и сканирования цветовой мишени 182
-
Результаты эксперимента 184
5.4. Моделирование неоднородности ковариационных матриц 189
5.5. Построение колористических моделей Lab - RGB - Lab 191
-
Факторы, влияющие на вид модели 191
-
Линеаризация цветовых координат 192
-
Построение модели цветовой коррекции сканеров 196
5.6. Выводы 200
Глава 6. Построение и использование моделей коррекции цвета цифровых
фотографий 202
-
Технические характеристики современных цифровых фотокамер 202
-
Анализ ковариационных матриц ошибок наблюдений 204
6.3. Получение точных цифровых репродукций 208
-
Выбор оптимального количества цветовых образцов и их размера ...209
-
Определение оптимального плана эксперимента 214
6.4. Разработка метода коррекции цифровых фотографий 219
-
Референтные цвета 220
-
Оценивание коэффициентов взвешенным методом максимального правдоподобия 224
-
Байесовский метод построения модели цветовой коррекции 225
-
Результаты эксперимента по коррекции цвета фотографий 228
6.5. Выводы 233
Глава 7. Построение моделей выцветания и прогнозирование срока службы
физических изображений 235
-
Старение цветных фотографий 235
-
Матрица выцветания 238
7.3. Многооткликовая регрессионно-временная модель 240
-
Индивидуальное прогнозирование срока службы 241
-
Групповое прогнозирование срока службы 243
-
Оценивание параметров действительного распределения срока службы по результатам индивидуального прогнозирования 244
-
Проверка гипотезы о виде закона распределения по малой выборке методом вкладов 247
-
Построение регрессионно-временной модели для переменного режима испытаний 249
-
Методика проведения и результаты испытаний 253
-
Методика испытаний в переменном режиме 254
-
Выбор вида модели и проверка ее адекватности 254
-
Аппроксимация зависимости ковариационной матрицы ошибок наблюдений от времени 255
-
Прогнозирование срока службы 256
-
Проверка прогнозирующей способности модели 257
7.8. Выводы 258
Глава 8. Билингвальные терминологические основы компьютерной графики и
разработка толкового словаря терминов 261
8.1. Проблемы преподавания процессов компьютерной графики 261
-
Динамичность и инвариантность компьютерной графики 261
-
Локализация программных продуктов 264
-
Методы русификации экранного диалога 265
8.1.4. Актуальность билингвальных терминологических основ
компьютерной графики 269
8.2. Энциклопедический иллюстрированный словарь по компьютерной графике
в сети Интернет 270
-
Структура энциклопедического словаря 271
-
Основные достоинства словаря 274
8.3. Несколько примеров характерных словарных статей 276
8.4. Выводы 281
Заключение 283
Список литературы 290
Приложение 1. Программа построения корректирующей функции 301
Приложение 2. Аппроксимации стандартных распределений 304
Приложение 3. Программа расчета цветовых координат и ковариационных матриц .311 Приложение 4. Программа расчета оценок коэффициентов многооткликовой модели
методом максимального правдоподобия 315
Приложение 5. Программа расчета оценок коэффициентов многооткликовой модели
методом статистического моделирования 322
Приложение 6. Программа расчета линеаризованных величин цветовых координат. 326 Приложение 7. Программа построения D-оптимального плана эксперимента для
расчета коэффициентов многооткликовой модели на основе цветовых образцов 331
Приложение 8. Программа расчета оценок коэффициентов многооткликовой модели
по результатам ступенчатых испытаний 335
Приложение 9. Программа прогнозирования срока службы на основании модели,
построенной по результатам сокращенных испытаний 338
Введение к работе
Современный рынок цветных изображений в значительной степени расширился за счет использования таких изображений не только в таких традиционных сферах, как телевидение, полиграфия и фотография, но и в профессиональных целях в научных исследованиях, на производстве, в медицине, в архивном деле. В некоторых приложениях требования к качеству отображаемого цвета весьма высоки. Художникам требуется точное воспроизведение цвета, цвет должен точно воспроизводится в изображениях экспонатов археологов, при получении репродукций картин известных художников, цвет играет очень важную роль в текстильной промышленности, автомобильной, в дизайне и архитектуре. Цветные изображения передаются по компьютерным сетям и широко распространяются в сети Интернет. В связи с этим вопросы точного воспроизведения цвета и оценки качества изображений приобретают первостепенное значение. Задача цветовой коррекции состоит в устранении искажений цвета, возникающих не только при проведении репродукционного процесса, но и искажений, возникающих из-за разных условий рассматривания изображения и оригинала. Актуальной является и задача исследования процесса выцветания фотографий, цветных изображений, полученных с помощью принтеров, полиграфических изображений и других подвергающихся старению цветных изображений и оценивание их срока службы.
В основе синтеза цветов лежит трехкомпонентная теория цветового зрения, основные положения которой были высказаны в XVIII веке Ломоносовым и получили развитие в работах Максвелла и Геймгольца во второй половине XIX века. В начале 40-х годов многочисленные исследования в области цветного репродуцирования подытожил в своем труде Н.Д. Нюберг [1]. Он выделил три возхчюжных типа постановки задачи цветного репродуцирования, итогом которых является физически точная, физиологически точная и психологически точная репродукция.
Физически точной является такая репродукция, при которой имеется совпадение абсолютных распределений энергий для любых двух соответствующих точек оригинала и репродукции.
Физиологически точная репродукция полностью совпадает с оригиналом в колориметрическом смысле.
Случай, когда большинством наблюдателей признается соответствие репродукции оригиналу при заведомом несоблюдении физиологической точности, вошел в науку под названием психологической точности.
Цветовая коррекция, основанная на колориметрической точности и проводимая с установкой на равенство визуальных впечатлений, представляется весьма перспективной вследствие неоспоримой оптимальности достигаемых результатов.
Основы методов оценивания качества цветовоспроизведения и цветовой коррекции, заложенные Н.Д. Нюбергом, были развиты в работах М. М. Гуревича [2], Р. Ханта (RJIant) [3], Ю.Н. Гороховского [4], В.Д. Глезера и И.И. Цукермана [5], Л.А. Артюшина [6].
Для проведения с изображениями любых оценочных действий необходимы методы получения объективных количественных оценок характеристик цвета и цветовых различий. Подобные .методы (они называются колориметрическими) делятся на два типа: методы, в которых цвета предметов сопоставляют с цветовым эталоном, взятым из стандартной системы образцов; методы, основанные на трехцветной теории зрения.
Цветовые эталонные образцы - это чаще всего оттиски, полученные типовыми красками на разных видах бумаги. Из них составляют различного рода цветовые шкалы. Эти методы позволяют судить о степени визуального совпадения цвета на отпечатке с цветом образца, но сами по себе не дают количественную характеристику воздействиям на глаз цветов различных излучений. Для объективной количественной характеристики цвета обычно используются методы второго типа, позволяющие производить количественные сравнения качества воспроизведения цвета на основе определения цветовых координат. Me годы коррекции цвета фактически получили свое развитие только после появления персональных компьютеров с развитыми графическими возможностями. Вместо трудоемкой работы по экспериментальному определению цветовых искажений и вычислению параметров маскирования современные методы компьютерной обработки цифровых изображений позволяют поставить задачу по устранению искажений цвета на научную основу и использовать для этой цели методы математического моделирования.
Для получения цифровых изображений, изображения реального мира, аналоговые, непрерывные в пространстве, должны быть оцифрованы. Технология приобретения цифровых изображений в последние годы была существенно усовершенствована, а цены соответствующего оборудования значительно уменьшились. Традиционные аналоговые изображения быстро теряют свою долю рынка. Однако в этой сфере остается несколько сложных нерешенных проблем, в частности обеспечение колориметрической (цветометрической) точности и достоверности.
Основы подхода к коррекции цвета цифровых изображений заложены в книге "Digital Image Restoration" X. Лндрюса (Я. С. Andrews) и Б. Ханта (В. Hunt) [7], опубликованной в 1977 году. Дальнейшее развитие методов коррекции во многом зависело от развития соответствующих технических и программных средств вычислительной техники. Всего лишь несколько лет назад системы компьютерной графики, воспроизводящие 256 различных цветов вполне удовлетворяли пользователей компьютеров. Современные графические возможности компьютеров позволяют отображать 16 миллионов цветов (это формальное число, количество же реально получаемых цветовых оттенков на экране монитора составляет около 1 миллиона), что обеспечивает так называемый естественный цвет (true color). За последние двадцать лет редактирование цифровых цветных изображений превратилось из чисто научной области в одну из главных задач компьютерной техники. Цифровые изображения приходят из разных источников - из сети Интернет, получаются сканированием или цифровой фотокамерой, захватом кадров телевидения. После обработки изображение обычно сжимается и передается для просмотра, редактирования или печати. В этом процессе одним из главных моментов является обеспечение цветового соответствия. Каждый сканнер, цифровая фотокамера, монитор, принтер или другое цветовоспроизодящее оборудование регистрирует или отображает цвет своим собственным приборно-зависимым образом. Для обеспечения правильного обмена изображениями эти устройства должны быть откалиброваны в процессах приобретения и воспроизведения цветных изображений в соответствии с приборно-независимым цветовым пространством.
Основным средством работы с цифровыми изображениями являются коммерчески доступные графические программы, которые представляют одно из наиболее интенсивно развиваемых в настоящее время направлений программных средств персональных компьютеров (ПК). Программы векторной графики обладают фундаментальными возможностями выбора и редактирования отдельных объектов изображения, идеально гладкое масштабирование, гибкая и разветвленная система инструментов рисования и преобразования графических объектов и мощные средства обработки текстов, не уступающие по возможностям издательским системам. Однако такие программы не предназначены для тонкой коррекции тона и цвета фотореалистических изображений.
Растровая графика предназначена в первую очередь для обработки компьютерных изображений, которые получаются сканированием реальных фотографий или получены с помощью цифровой фотокамеры. Существенное возрастание спроса на графические программы обусловлен бурным развитием относительно дешевой цифровой фотографии (фотоаппараты дешевле $100). К растровой графике относится большое количество таких программ, как PhotoShop, Corel PhotoPaint, PhotoFinish, PhotoStyler, PhotoDeluxe и т.п. Программа компьютерной графики PhotoShop фирмы Adobe, играет доминирующую роль среди профессиональных программ улучшения / обработки / редактирования изображений (pro image enhancement I manipulating I editing software). Выпущенная в 1995 г. версия Photoshop 3.0, через год четвертая версия, а затем пятая и шестая привлекли специалистов широчайшим спектром инструментов, не имевшихся ранее в аналогичных программах. Программа Photoshop специально разработана для обработки фотографических изображений. На смену традиционным грифелям, скребкам, кисточкам, прозрачным и кроющим краскам, различным химикатам, растушевкам и тампонам пришли компьютерные модели, которые позволяют делать аналогичную работу с цифровыми изображениями и при этом предоставляют возможность неограниченно варьировать их параметры. Одной из главных проблем при работе с растровыми изображениями являются вопросы правильного отображения цвета и вопросы цветовой и тоновой коррекции изображений.
Несмотря на обилие графических программ, в настоящее время недостаточно разработаны методики коррекции цвета в среде этих пакетов. Графические пакеты ориентированы на визуальный, субъективный контроль качества цветовоспроизведения, они не позволяют решать задачу коррекции цвета и тона изображений на основе использования количественных критериев и не дают инструментов сравнения качества изображений, отредактированных различными способами. Не разработаны процедуры использования средств автоматизации для целей цветокоррекции, таких как язык программирования Corel Visual Basic for Applications с графическими возможностями. Поэтому в настоящее время актуальной является проблема разработки методик и программ коррекции цвета и тона в коммерчески доступных графических пакетах.
Несмотря на развитые средства редактирования изображений, коммерческие графические программы не имеют возможностей выполнения глубокого редактирования растровых изображений с изменением цвета каждого пикселя в отдельности но заданному закону.
Подобную возможность, однако, предоставляют современные языки программирования, имеющие средства обработки изображений, как например язык Visual Basic. Такие языки дают возможность использования различных алгоритмов цифровой обработки изображений на основе определенных критериев оптимизации.
Большой вклад в разработку алгоритмов цифровой обработки изображений внесла научная школа, возглавляемая академиком Российской Академии Наук Ю.И. Журавлевым и отечественные ученые Института систем обработки изображений РАН В.А. Сойфер, В.В. Мясников, СБ. Попов, В.В. Сергеев и другие. Важную роль в развитии науки об анализе изображений играет Российская общественная организация «Ассоциация распознавания образов и анализа изображений».
Актуальность проблемы анализа и обработки изображений в настоящее время нашла отражение в утвержденном Президентом Российской Федерации В. В. Путиным весной 2002 года фундаментальном документе: «Основы политики Российской Федерации в области развития науки и технологий на период до 2010 года и дальнейшую перспективу». В приложении к этому документу утверждены «Приоритетные направления науки, технологий и техники Российской Федерации», которые включают в качестве отдельных технологий такие направления, как «Компьютерное моделирование» и «Распознавание образов и анализ изображений».
Несмотря на большую работу, проводимую в направлении разработки алгоритмов анализа изображений, и полученные положительные результаты, проблемы анализа и коррекции цвета компьютерных изображений остаются исследованы недостаточно, фактически отсутствуют практически реализованные методы коррекции цвета и тона. С другой стороны потребность в таких методах определенно имеется и постоянно возрастает.
Весьма актуальной поэтому является проблема построения и анализа математических моделей цветовой коррекции, которые могут быть реализованы программно. Математические модели могут использоваться и для анализа и исследования процессов деградации цветных изображений, таких как фотографические, полиграфические и изображения, полученные на цветных принтерах. Подобные модели позволили бы разработать методы объективного оценивания срока службы таких физических изображений и сравнить различные материалы по этому критерию.
Процесс широкого внедрения средств редактирования цветных изображений в различные области компьютерной техники и их развитие в различных графических программных продуктах выдвигают на передний план еще одну проблему, связанную с технологическими процессами управления цветом. Этой проблемой является терминологическая среда. Анализ и изучение терминологии (англоязычной и русскоязычной) компьютерной графики фактически дает базовые знания этой области, без которых практически невозможно полноценное изучение и освоение процессов и методов управления цветом и использование соответствующих программных продуктов. Проблема эта в настоящее время широко обсуждается в литературе и одним из ее решений предлагается использование терминологических словарей по компьютерной графике. Большой вклад в решение этого вопроса вносят Э.М. Пройдаков и Л.А. Теплицкий [8]. Существенным недостатком имеющихся подобных словарей является то, что все они не являются специализированными и дают лишь краткий перевод соответствующего термина, не представляя его широкого толкования, что часто является необходимым для понимания смысла данного понятия. Поэтому представляется весьма актуальным создание толкового словаря по терминам компьютерной графики, содержащего расширенное толкование терминов с примерами и иллюстрациями. Особенно полезной для пользователей является on-line версия такого словаря.
Целью настоящей работы является повышение качества воспроизведения цвета в процессах получения компьютерных изображений методами сканирования и при фотографировании обычными и цифровыми фотокамерами, а также моделирование процессов старения физических изображений и оценивание их сохраняемости. Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решены следующие основные задачи:
Проведен анализ цветовых хмоделей и предложен метод оценивания различия цветных изображений. Показано, как предложенный метод может быть использован для анализа ошибок воспроизведения цвета на примере ошибок, возникающих при сжатии графических файлов. Разработана программа построения настроечной кривой с помощью интерполяции кубическим сплайном, что обеспечивает лучшие результаты коррекции, чем стандартное сглаживание.
Теоретически исследованы методы построения и анализа многооткликовых моделей и возможности их использования для коррекции цвета компьютерных изображений.
Разработана методика анализа ковариационной матрицы ошибок наблюдений цветовых координат с использованием цветовых мишеней и предложен метод аппроксимации зависимости элементов этих матриц от значений цветовых координат.
Разработаны алгоритмы выбора вида многооткликовой модели, разработаны алгоритмы расчета оценок коэффициентов этих моделей и расчета скорректированных значений цветовых координат. Проведен анализ качества воспроизведения цвета профессиональными и полупрофессиональными сканерами и показано, как использование моделей коррекции цвета позволяет значительно повысить точность воспроизведения цвета.
Предложен метод коррекции цвета для цифровых фотокамер и экспериментально показано, как применение этого метода позволяет повысить точность цветопередачи при получении репродукций.
Предложен метод построения и использования многооткликовых моделей для моделирования процессов выцветания физических изображений. Разработан метод оценивания срока службы физических изображений с учетом переменных условий эксплуатации. Проведены эксперименты по оцениванию срока службы различных физических изображений по результатам сокращенных испытаний в переменных условиях эксплуатации. Полученные результаты позволяют сравнить срок службы изображений, полученных с помощью различных технологий.
Разработан и размещен в Интернет иллюстрированный энциклонедический словарь по компьютерной графике ). Этот толковый словарь, созданный при поддержке фонда Сороса, включает как концепции и основополагающие термины, относящиеся к технологиям компьютерной графики и к информационным технологиям, так и постоянно возникающие новые термины и определения (на английском и на русском языках).
Практическая ценность и реализация работы состоят в следующем.
Разработана методика и комплекс соответствующих программы на языке Visual Basic построения многооткликовой модели коррекции цвета сканеров и цифровых фотокамер с помощью цветовой мишени с учетом группировки данных.
Разработана методика и программы коррекции цвета изображений, полученных обычными и цифровыми фотокамерами на основании калиброванных цветовых образцов. Разработана процедура определения числа и размера таких образцов, а также приведены ачгоритмы выбора оптимального состава референтных цветов.
Разработана методика оценивания срока службы физических изображений в переменном режиме эксплуатации на основании многооткликовой регрессионно-временной модели. Эта методика была использована для моделирования испытаний в переменном режиме эксплуатации, результаты которого подтверждают адекватность предложенной модели.
Опубликован ряд учебных изданий в центральной печати и учебных пособий, направленных на обучение и преподавание современных технологий компьютерной графики. С целью обеспечения дистанционного преподавания процедур цветовой коррекции разработан энциклопедический иллюстрированный словарь терминов компьютерной графики, включающий основы методов цветовой коррекции.
Результаты работы внедрены на ряде предприятий и организаций и используются в учебном процессе. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на 16-ти Всероссийских и международных конференциях. По теме диссертации всего опубликовано 51 научная и научно-методическая работа. В их числе 8 монографий (в том числе 6 монографий издано в центральной печати), 30 статей, 2 учебных пособия (в том числе одно учебное пособие издано с грифом министерства образования РФ).
На защиту выносятся следующие научные положения.
1. Объективной основой для сравнения компьютерных изображений служит распределение вероятности ошибки AEab, представляющей разность двух изображений в однородном цветовом пространстве Lab. В качестве количественных критериев разности изображений используются параметры этого распределения.
Методы построения многооткликовых регрессионных моделей в цветовых пространствах Lab-RGB-Lab представляют методическую базу для целей цветовой коррекции компьютерных изображений и обеспечивают построение моделей коррекции цвета изображений различных типов.
Использование многооткликовых моделей цветовой коррекции для калибровки сканеров и цифровых фотокамер обеспечивает высокую точность воспроизведения цвета получаемых изображений и позволяет объективно сравнивать величины систематических и стохастических ошибок цветовоспроизведения для различного оборудования.
Использование многооткликовых моделей для коррекции цвета фотографий, получаемых пленочными и цифровыми фотокамерами, позволяет выполнять индивидуальную цветовую коррекцию изображений с использованием небольшого количества референтных цветов в изображении с учетом их психологической значимости.
Многооткликовые модели коррекции цвета позволяют моделировать результаты испытаний физических изображений в переменном режиме эксплуатации и прогнозировать срок службы изображений, полученных на основании различных технологических процессов.
Представление основ технологий компьютерной графики, в том числе и цветовой коррекции, в форме интерактивного иллюстрированного словаря, разработанного на базе HTML технологии и размещенного в Интернет, позволяет сократить время и повысить качество овладения технологиями компьютерной графики.
