Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Цветовые системы. Обзор и анализ. Методы построения равноконтрастных цветовых систем 14
1.1. Характеристики цвета 14
1.2. Колориметрические системы 24
1.2.1. Системы МКО 25
1.2.2. Системы, не являющиеся системами МКО 31
1.3. Анализ цветовых систем 31
1.4. Формулы цветовых различий 37
1.5. Разработка нового равноконтрастного цветового пространства 42
Выводы по главе 1 55
Глава 2. Передача и воспроизведение цвета в телевидении 56
2.1. Визуализация телеизображений 56
2.2. Цветовые искажения в тракте «от света до света» 63
2.3. Колориметрически верное цветовоспроизведение 75
2.4. Цветовосприятие. Модели цветовосприятия 79
2.4.1. Основные проблемы цветного изображения 79
2.4.2. Модели восприятия изображения.. 90
2.5. Распознавание цвета 92
Выводы к главе 2 100
Глава 3. Методы и приборы объективного измерения координат цвета 102
3.1. Фотоэлектрические колориметры 102
3.2. Спектральный метод измерения цветовых координат 110
3.3. Спектрально-колориметрический метод измерения цветовых координат 111
3.3.1. Механическая схема реализации метода 111
3.3.2. Электронная схема реализации метода 114
3.4. Анализ погрешности измерения цветовых координат спектрально-колориметрическим методом 115
3.5. Реализация спектрально-колориметрического метода измерения цветовых координат 125
3.6. Измерение и оценка цветовых различий 128
3.7. Модернизация прибора, реализованного по электронной схеме 131
Выводы по главе 3 135
Глава 4. Дифференциальная колориметрия.. 136
4.1. Постановка задачи 137
4.2. Цветовое пространство 140
4.3. Кривизна пространства цветоразличения 145
4.4. Тензор энергии-импульса цвета. 147
4.5. Решение уравнения 152
4.6. Цветовой вектор. Тензор порога цветоразличения 160
4.7. Разработка строго равноконтрастного цветового пространства 166
4.7.1. Матрица перехода из декартовой в сферическую систему координат для порогов цветоразличения 168
4.7.2. Решение тензорного уравнения и результаты 171
Выводы по главе 4 179
Глава 5. Модели цветопередачи и цветовосприятия 180
5.1. Высшая колориметрия и ее задачи 180
5.2.Цветопередача источников освещения 186
5.3. Цветовоспроизведение 188
5.4. Модель цветопередачи 199
5.4.1. Постановка задачи 199
5.4.2. Модель цветопередачи и ее алгоритм 201
5.4.3. Модели хроматической адаптации 206
5.5. Результаты и анализ работы модели цветопередачи 215
5.6. Предложения по уменьшению влияния внешней засветки во время просмотра телепередачи 224
Выводы по главе 5 235
Глава 6. Прикладные задачи дифференциальной колориметрии 237
6.1. Методы экспертизы 237
6.1.1. Структурная схема установки проведения экспертизы 241
6.1.2. Результаты практических измерений 243
6.2. Дифференциальная колориметрия в диагностике заболеваний 254
6.2.1.Задача создания равноконтрастной шкалы в терагерцовом диапазоне длин
волн 258
6.2.2. Определение геометрических размеров больной области тела человека 260
6.2.3. Определение давности образования очага заболевания спектральным методом 260
Выводы по главе 6 262
Литература 265
- Системы, не являющиеся системами МКО
- Цветовосприятие. Модели цветовосприятия
- Спектрально-колориметрический метод измерения цветовых координат
- Цветовой вектор. Тензор порога цветоразличения
Введение к работе
з
Актуальность темы.
На первом этапе развития учения о цвете довольствовались чисто субъективными методами сравнения и оценки. В дальнейшем эти методы перестали удовлетворять требованиям жизни и стали непригодными при развитии точных наук, особенно при внедрении компьютеров. Широкое использование цвета в жизни и технике потребовало решения ряда практических и теоретических задач.
Повышение требований к качеству цветного репродуцирования, т. е. воспроизведения цветного изображения в телевидении, в полиграфии, в цветном кино и цветной фотографии объясняется развитием научно-технического общества в целом. В связи с этим актуальными являются работы, направленные на измерение и контроль качественных характеристик цветопередающих и цветовоспроизводящих систем, а также уточнение критериев на цветотехнические параметры цветовоспроизводящих устройств.
Работы таких ученых как П. В. Шмакова (1885-1982 г.г.), С. И. Катаева (1904-1991 г.г.), С. В. Новаковского (1913-2004 г.г.) и Е. Н. Юстовой (1910-2008 г.г.) легли в основу развития отечественного телевидения и колориметрии.
Современные системы передачи и воспроизведения цвета основываются на трехцветной колориметрии, понимаемой в виде совокупности способов и средств измерения, и математического описания цветов. Необходимость использования колориметрии ощущалась уже с первых попыток реализации, в частности, цветного телевидения. По мере развития систем передачи и воспроизведения цвета все лучше уяснялись колориметрические требования, которым должна удовлетворять вся система для получения качественного цветовоспроизведения.
В телевизионных (ТВ) системах передачи и воспроизведения цвета уточнение критериев качества цветного изображения соответствует, в частности, экспериментальному определению порогов цветоразличения в условиях телевизионного наблюдения и допусков на цветовые искажения, а также создание колориметрической аппаратуры повышенной точности.
С приходом цвета в ТВ, который имеет эстетический характер информации, но только в том случае, если цветовосприятие является верным, в противном случае, эта информация может раздражать телезрителя. Поэтому точность цветопередачи в ТВ - задача весьма актуальная.
Погрешность при измерениях цвета не должна превышать +0,01 относительных единиц колориметрической системы, рекомендованной Международным Комитетом по Освещению (МКО) 1931 г. (х,у), что соответствует около двух порогов Мак-Адама.
При воспроизведении цветного изображения, будь то репродукция, цветная фотография, изображения на экране телевизора, компьютера и пр., задача несколько усложняется, т. к. увеличивается объем информации, и о верности цветопередачи человек может судить в основном только, опираясь на свою память (при условии, что в этот момент человек не видит оригинал). Поэтому в данном случае необходимо воспроизвести процесс аппаратно-независимого цветовоспроизведения.
Устройство ввода изображения характеризуется колориметрическими характеристиками, позволяющими преобразовать аппаратные координаты, например, RGB в колориметрические координаты, пусть то будут МКО XYZ или МКО LAB, которые принадлежат аппаратно-независимому цветовому пространству, т. е. пространству, в котором колориметрические координаты не зависят от специфики цветовоспроизводящего устройства.
Это аппаратно-независимое цветовое пространство должно в идеале представлять такое пространство, в котором бы разность цветовых координат между двумя различными цветами, имеющими минимальные визуально различимые значения (пороги цветоразличения), была бы одинакова и не зависела бы от цветов сравниваемых стимулов. Такие пространства называются равноконтрастными.
В настоящее время известны некоторые равноконтрастные системы, как рекомендованные МКО, так и не являющиеся системами МКО. В качестве «индикатора равноконтрастности» автор использовал результаты опытов Д. Мак-Адама по определению порогов цветоразличения. Результаты анализа некоторых систем МКО приведены в первой главе диссертации. На основании проведенного анализа равноконтрастных цветовых систем МКО мы назовем эти системы квазиравноконтрастными, так как ни в одной из исследуемых систем эллипсы Д. Мак-Адама не превратились в строгие равные окружности.
Начиная с 1931 г. по сегодняшний день ведутся поиски строго равноконтрастных цветовых систем. Первой «равноконтрастной» системой, рекомендованной МКО, была система МКО 1960 г. (u, v), полученная путем проективного преобразования системы МКО 1931 г. (x, y). Впоследствии были сделаны различные криволинейные преобразования, выполненные разными авторами. К авторам этих преобразований можно отнести следующих ученых: S. Newhall (1939), J. Holmes (1941), W. Stiles (1946), W. Brown (1957), D. Farnsworth (1958), F. Clarke (1967), D. Mac Adam (1970). Д. Джадд совместно с Г. Вышецки в монографии «Цвет в науке и технике» (1978) в главе, описывающей равноконтрастные цветовые системы, предполагали, что создание строго равноконтрастной системы, очевидно, возможно с применением аппарата дифференциальной колориметрии. Группа авторов R. Jimenez, E. Hita, J. Romero в 1993 г. опубликовала свои преобразования системы МКО 1931 г. (x, y), применяя метрический тензор для получения равноконтрастной цветовой системы. При этом была достигнута определенная точность преобразования. Также существуют МКО системы, выполненные путем криволинейного преобразования системы МКО 1931 г. (x, y), например, МКО 1976 г. (LAB). Все эти преобразования в строгости не достигли основного результата, хотя есть и определенные достижения. Таким образом, поиск равноконтрастных систем продолжается и в настоящее время. Как нельзя лучше сформулировали актуальность разработки строго равноконтрастного цветового пространства Д. Джадд и Г. Вышецки в работе «Цвет в науке и технике» (1978). В этой работе говорится, что «воспринимаемая равноконтрастная трехмерная цветовая шкала явилась бы не только большим научным достижением, но и оказалась бы полезной с любой точки зрения. Ее применение упростило бы определение цвета и установление цветовых допусков. Была бы ясность в вопросе интерпретации одномерных цветовых шкал для идентификации несколько отличающихся цветов, и она могла бы служить руководством при изготовлении стандартных образцов цвета и оказала бы помощь в выборе гармоничных цветовых сочетаний. К сожалению, попытки создать такую цветовую систему до сих пор не привели к успеху» (конец цитаты).
Цели и задачи исследования
Целью диссертационной работы является разработка строго равноконтрастного цветового пространства и его математического описания с использованием общей теории относительности (ОТО), позволяющего количественно описать определение цвета и установление однозначных цветовых допусков.
В рамках достижения этой цели были решены следующие задачи:
-
Произведен численный анализ существующих и наиболее распространенных цветовых систем. На основе введенной эллиптичности поверхности цветовой системы даны характеристики проанализированных цветовых систем.
-
Разработаны методы анализа цветовых искажений в ТВ при использовании различных существующих типов телевизионных экранов, имеющих различные треугольники цветового охвата.
-
Разработан метод получения минимальных цветовых искажений изображения на экране ТВ системы, не зависимо от типа телевизионного экрана. При этом точность воспроизведения цвета определена точностью определения координат цвета телевизионной камерой.
-
Для систем прикладного телевидения, в частности промышленного телевидения, разработана система распознавания цвета на уровне «светло-красный», «ярко-красный», «синий», «бледно-голубой», «серый», «белый» и т. д.
-
Разработана строго равноконтрастная цветовая система с равномерным шкалированием, и на основе анализа кривизны цветового пространства, его метрики, используя ОТО, получено численное подтверждение “строгой равноконтрастности” новой цветовой системы.
-
На основе дифференциальной колориметрии разработана аппаратура с минимальной погрешностью измерения координат цветности.
-
Произведен анализ качества передачи и воспроизведения цвета в ТВ системах при различных внешних условиях ТВ наблюдения.
-
Разработана математическая модель цветового восприятия изображения в телевидении с учетом хроматической адаптации. С учетом разработанной модели хроматической адаптации предложен метод уменьшения цветовых искажений, возникающих на экране ТВ приемника за счет внешнего источника освещения.
На текущий момент состояние техники некоторых вопросов колориметрии заключается в следующем:
оценка равноконтрастности той или иной колориметрической системы производится субъективно и визуально;
существует большое количество типов телевизионных экранов, и есть прогноз появление новых типов, все они имеют разную площадь треугольников цветового охвата, при этом никак не регламентируются цветовые искажения, величина которых интуитивно зависит от площадей треугольника основных цветов экрана;
не существует методов распознавания цвета на экране телеприемника на уровне их названия, как «красный», «темно-красный», «синий», «голубой», «белый», «серый» и т. д., что имело бы существенное значения для разработки «технического зрения»;
не было создано строго равноконтрастное цветовое пространство, хотя над этим вопросом работало достаточное количество авторов;
не существует телевизионных приемников, в которых автоматически подстраивается цвет изображения в зависимости от интегрального цвета освещения экрана внешнего источника освещения.
Научная новизна работы состоит в разработке нового научного направления, которое подразумевает следующее:
дано понятие цветовой поверхности, равноконтрастность которой определяется с помощью её эллиптичности;
исследована зависимость величины цветовых искажений в телевидении от площади треугольника основных цветов экрана телеприемника;
предложен метод, осуществляющий практически колориметрически верной цветопередачи в ТВ, при этом погрешность цветовоспроизведения определяется степенью определения цвета телевизионной камеры;
разработан метод распознавания цвета на экране монитора ТВ приемника (техническое зрение), позволяющий рассчитывать координаты цветности на экране, используя только координаты цветности основных цветов экрана, на основании получения которых на экране может быть дана оценка цвета в виде его наименования, например, «темно-красный», «светло-голубой», «желтый» и т. д., т. е. в терминах «цветовой тон», «насыщенность» и «яркость»;
разработан спектрально-колориметрический метод цветовых измерений, имеющий высокую точность и скорость измерения. На основе данного метода разработаны два прибора для измерения цвета и цветовых различий между «оригиналом» и его изображением с точностью, на порядок превышающей точность существующих приборов;
дана математическая модель трехмерной цветовой строго равноконтрастной системы координат, в которой известные эллипсоиды Мак-Адама трансформируются в шары одного размера. В данной модели применено уравнение Эйнштейна для преобразования цветового пространства в строго равноконтрастное цветовое пространств;
предложена математическая модель искажений при восприятии цвета в телевидении, возникающих за счет источника внешнего освещения.
Обоснованность и достоверность результатов диссертационной работы подтверждается:
использованием обоснованных физических методов и математического аппарата, используемого для описания этих методов;
совпадением отдельных полученных в диссертации результатов с данными, приведенными в научной литературе;
результатами испытаний и моделирования;
полученными авторскими правами на программу «Цветовые искажения в телевидении» и на прибор, в основе которого лежит предложенный автором оригинальный спектрально-колориметрический метод, а также получен патент на способ преобразования цветового пространства.
Практическая ценность работы состоит в разработке нового научно-технического направления, позволяющего практически решить следующие технические задачи в ТВ:
разработка достаточно простых и точных приборов, реализующих спектрально-колориметрический метод измерения координат цвета и цветности. Использование этих разработанных приборов в производстве современных телевизионных экранов позволяет осуществлять контроль цветности основных цветов экрана в соответствии с рекомендациями ГОСТ, что позволит уменьшить цветовые искажения при воспроизведении цвета;
показана возможность колориметрически точного воспроизведения цветов в ТВ, охватываемых треугольником основных цветов телевизионного экрана. Остальные цвета воспроизводятся с минимальными цветовыми искажениями;
разработка способа распознавания цвета на экране монитора промышленного телевидения;
разработка строго равноконтрастного криволинейного трехмерного цветового пространства, позволяющего определенно судить о цветовых различиях объектов, на разработку которого получено положительное решение на выдачу патента;
в математической модели и реализации компьютерной программы по расчету цветовых искажений на экране ТВ приемника за счет действия внешнего источника освещения во время просмотра телепередачи;
на основе использования математической модели для расчета цветовых искажений на экране телеприемника за счет действия внешних источников освещения во время просмотра ТВ передач была предложена схема модификации бытовых ТВ приемников;
применение дифференциальной колориметрии в прикладных целях, в частности, для экспертизы давности документов, путем измерения динамики изменения цвета штриха, нанесенного с помощью пишущего инструмента (шариковой ручки). Динамика изменения цвета штриха определялась методом измерения спектров отражения штриха с последующей обработкой и расчетом координат цвета и цветности. Экспериментально показано, что изменение спектров отражения и цветовых координат зависит от времени.
Применяя новую строго равноконтрастную цветовую систему в цифровом телевидении можно решить дополнительно следующие задачи:
- разработка объективных методов и критерия качества телевизионного
воспроизведения мелких деталей с учетом порогов цветоразличения;
- разработка объективных критериев и методов интегрального влияния погрешностей алгоритмов сжатия на точность цветопередачи мелких деталей декодированного изображения.
Основные положения, выносимые на защиту:
-
Величина эллиптичности цветовой поверхности позволяет оценивать степень равноконтрастности цветовой системы.
-
Модель анализа цветовых искажений в ТВ.
-
Метод минимизации цветовых искажений в ТВ.
-
Алгоритм распознавания цвета на экране компьютера.
-
Кривизна пространства цветоразличения и строго равноконтрастная цветовая система.
-
Колориметрическая аппаратура высокой точности и дифференциальная колориметрия.
-
Качество воспроизведение цвета в ТВ и условия восприятия изображения.
-
Математическая модель цветового восприятия телеизображений и хроматическая адаптация.
Апробация работы.
Результаты работы апробировались на республиканских, всесоюзных и международных конференциях, на выставке достижений народного хозяйства (научно-техническое творчество молодежи), внедрением рабочего макета прибора по измерению координат цветности излучения телевизионного экрана в производственный процесс, защитой прибора и программного продукта авторскими свидетельствами и патентами. Результаты были доложены на: Республиканской научно-технической конференции «Улучшение технического качества телевизионного вещания на территории Украинской ССР в десятой пятилетке» (Одесса, Украина, 1977), Научно-техническом семинаре «Вопросы повышения качества и надежности студийного и внестудийного оборудования цветного телевидения» (Челябинск, 1979), ХI-й международной научно-технической конференции «Физика и технические приложения волновых процессов» (Екатеринбург, 2012), Международной конференции «Телевидение: передача и обработка изображений» (Санкт-Петербург, 2009, 2011-2013).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 56 работ, в том числе три монографии (одна в двух частях), 1 авторское свидетельство, 2 патента, 2 авторских свидетельства на программные продукты, а также 18 статей в журналах, включенных в перечень ВАК, и 9 работ, опубликованных в других журналах. По материалам диссертации проводились научно-исследовательские работы, и были написаны в соавторстве 7 научно-технических отчетов. Было сделано 14 докладов на научно-технических конференциях различного уровня.
Структура и объем диссертации.
Диссертационная работа состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы и четырех приложений. В приложениях к работе приведены: авторское свидетельство и полученные патенты (приложение П 1), свидетельства об отраслевой регистрации разработок (приложение П2), алгоритм формирования модели цветовоспроизведения (приложение П3), акты внедрения результатов диссертационной работы (приложение П4). Список литературы содержит 189 наименований. Объем диссертации составляет 283 страниц (без приложения), в том числе 103 рисунка и 25 таблиц.
Личный вклад автора.
12 статей опубликованы соискателем без соавторов в журналах, рекомендованных ВАК. В остальных работах автором самостоятельно сделаны математические выкладки, численные расчеты и проведен анализ полученных результатов. Все результаты данной диссертационной работы получены автором лично.
Системы, не являющиеся системами МКО
При этом координата a описывает изменение цветности от зеленого (ось отрицательных значений координаты a ) до красного (ось положительных значений координаты a ), и b описывает изменение цветности от синего (ось отрицательных значений координаты b ) до желтого (ось положительных значений координаты b ). Достоинством цветовой модели L a b МКО (сокращенно МКО Lab), определившим ее широкое использование в колориметрии и промышленности, явилось не только то обстоятельство, что она очень эффективно решила проблему разработки равноконтрастного цветового пространства, но также и то, что описание цвета в этой системе фактически моделирует процесс представления цвета аппаратом человеческого зрения. Как показали недавние исследования человеческого зрения в процессе визуального восприятия, сигнал от палочек и колбочек, возникающий при наблюдении того или иного цвета, далее трансформируется в три нервных импульса, один из которых соответствует сигналу яркости, а два других являются цветоразностными сигналами.
Для удобства использования была также предложена модификация модели МКО Lab путем трансформации координат цветности из прямоугольной системы координат в полярную. Координаты цветового тона (H) и насыщенности (C )при этом определяются:
Новые координаты H и C фактически являются выражениями для психофизических характеристик цвета в виде цветового тона и насыщенности, рассмотренных ранее. На графике, также как цветовой тон и насыщенность, координата H определяется углом, а координата C — радиусом относительно центра координат, которым является ось L .
Согласно литературным данным [31, 32] ни одна из существующих колориметрических систем не может претендовать на строгую равноконтраст-ность. А это означает, что пороги цветоразличения по Мак Адаму [6] отображаются в колориметрической системе в виде эллипсов различных размеров (рис. 1.1). Этот факт указывает на различие величины самого порога цве-торазличения в разных областях цветового локуса, т.е. не существует единой величины порога цветоразличения на поверхности цветового локуса.
Для подтверждения этого заключения воспроизведем рис. 1.1, на котором пронумеруем эллипсы, полученные Мак-Адамом (рис. 1.2).
Для математической обработки, изображенные на рис. 1.2 все двадцать пять эллипсов были оцифрованы (оцифровка производилась по точкам, рас-31 положенным на концах осей эллипса и в его центре и пересчитаны в следующие системы: МКО 1931 (r,g,b), МКО 1931 (x, y), МКО 1960 (u, v), МКО LABUV (u , v ) и МКО LAB (а , в ), а также в системы, не принадлежащие МКО, как YIQ по формуле и CMY по формулам, приведенным в пункте 1.2.
Поскольку система CMY является линейным преобразованием системы RGB, то, очевидно, результаты анализа будут идентичны.
Эллипсы Мак-Адама, нанесенные на график МКО1931г. (для наглядности представления эллипсы увеличены в 10 раз). Эти эллипсы приблизительно соответствуют пределам, границы которых для стандартного наблюдателя соответствуют области визуально одинаковой цветности Рис. 1.2. Пронумерованные эллипсы Мак-Адама
Результаты расчетов для систем МКО 1931 (x, y), МКО 1960 (u, v), МКО LABUV (u , v ) и МКО LAB (а , в ) приведены в таблицах 1.1 – 1.4. На основании этих таблиц вычислим максимальное отношение векторов, равных большой и малой осям соответственно максимального и минимального эллипса. Полученные значения этих отношений назовем эллиптичностью цветовой поверхности конкретной цветовой системы. Эти расчеты сведены в таблицу 1.5 [19]..
Из этой таблицы видно, что ни одна из рассмотренных систем при техническом измерении не пригодна для определения цветового различия в системах передачи цвета. Существует еще достаточное количество цветовых систем, например: все оттенки цвета видимого спектра можно получить и при смешении не излучений, а веществ – красок, лаков, растворов. В полиграфии для создания цветного изображения на оттиске наносят на белую бумагу краски различного цвета. Белый свет, падающий на оттиск, проходит сквозь красочный слой, отражается от поверхности бумаги и снова проходит сквозь красочный слой уже определенного цвета, который визуально воспринимается. Этот цвет называют отражаемым. Отраженные цвета возникают не путем излучения, а получаются из белого света путем вычитания из него определенных цветов. Отраженные цвета называются также субтрактивными ("вычитательными"), поскольку они остаются после вычитания основных аддитивных, а синтез цвета - субтрактивный. Понятно, что в таком случае и основных субтрактивных цветов будет три: голубой, пурпурный и желтый. Эти цвета составляют так называемую полиграфическую триаду печатных красок. При печати с использованием красок этих цветов они поглощают красную, зеленую и синюю зоны спектра белого света и, таким образом, большая часть видимого цветового спектра может быть воспроизведена (репродуцирована) на бумаге при печатании многокрасочного оттиска с использованием трех печатных красок – желтой, пурпурной и голубой. При смешении двух субтрактивных цветов (красок) результирующий цвет затемняется, а при смешении всех трех должен получиться черный цвет. При полном отсутствии краски, надо полагать, получится белый цвет (цвет белой бумаги). В итоге получается, что нулевые значения составляющих дают белый цвет, максимальные их значения должны давать черный цвет, их равные значения -оттенки серого, кроме того, имеются чистые субтрактивные цвета и их двойные сочетания. Это означает, что модель, в которой они описываются, похожа на модель RGB. Геометрический образ модели CMYK - это тот же "куб", в котором переместилось начало координат.
Цветовосприятие. Модели цветовосприятия
По формулам, приведенным в [67] на стр. 264, при измеренных гамма характеристиках каждого основного цвета экрана (значения гаммы можно найти в научной литературе, которые зависят от типа экрана, например, для жидкокристаллических экранов значения всех трех 1 и, зная значения ко ординат цветности основных цветов экрана, например, в системе МКО 1931(x,y), можно найти координаты цветности в этой цветовой системе исследуемого пикселя изображения. Приведем эти формулы в упрощенном виде для = 1. Полученную точку с координатами x, y перенес на цветовой локус, в котором имеем раскрашенные цвета в соответствии с рис. 2.24 и
В заключение этой главы рассмотрим метод обозначения цветов. Среди различных названий цветов, разработанных в прошлом, наиболее понятным и доступным является метод обозначения цветов ISCC – NBS (Межотраслевым советом по цвету – ISCC, а отдельные элементы – Национальным бюро стандартов – NBC). Этот метод разработан на основе требований Американ- ской фармацевтической ассоциации и Фармакологической конвенции Соединенных Штатов Америки [32]. Этот метод называется “ Метод обозначения цветов ISCC – NBS “ [69 - 71] . Начиная с 1939 г. отдельными организациями и членами, входящими в ISCC, были внесены предложения по пересмотру этого метода, что впоследствии привело к публикации пересмотренного издания [71]. Пересмотренное издание обозначений цвета по системе ISCC -NBS позволяет обозначить любой цвет, воспринимаемый как собственный цвет предмета (непрозрачная поверхность или светопропускающий слой) или цвет самосветящихся тел. Обозначения цветов даются в системе Манселла в соответствии с 31 наименованием – для каждой из 31 области цветового тона по Манселлу.
Метод заключается в делении цветового тела на ряд блоков и обозначении каждого в строгом соответствии (насколько это возможно) с общепринятой в искусстве, науке и промышленности цветовой терминологией. Блокам, расположенным на черно-белой оси, присвоены следующие обозначения: черный, темно-серый, средне-серый, светло-серый и белый. Смежные с ними блоки получают аналогичные обозначения с добавлением определения, указывающего на цветовой тон, например, желтовато-белый, темный пурпурно-вато-серый, или зеленовато-черный. Все остальные блоки получают обозначения, состоящие из названия цветового тона (красный, оранжевый, желтый, зеленый, синий, пурпурный, розовый, коричневый, оливковый), перед которым стоят определения, указывающие на светлоту и насыщенность воспринимаемого цвета (светлый, темный, сероватый, интенсивный).
Границы между группами цветов, известных по этим обозначениям, были установлены в соответствии с обычным употреблением этих определений, насколько это было возможно в то время. Они были выражены в терминах ренотации Манселла. На рис. 2.25 [32] показана форма блоков, выбранная для цветов пурпурного цветового тона. Названия цветовых тонов и их сокращения, используемые в системе ISCC – NBS представлены в табл. 2.3. Таблица 2.2. Наименования цветов
В заключение этой главы приведем следующие выводы. щ Difference of colours {1 Є) A m - r# -r Time start: : k Щ т 19:10:01 Time finish: 19:10:34 White - 0,37 % Maroon -0,71 % Silver -1,3% Aqua -0% Gray -74,13% Lime -0% Yellow - 0 % Teal -0% Fuchsia - 9,73 % Green -0,07% Red -0,96% Blue -0% Olive -11,44% Navy -0% Purple -1,25% Black -0% Start Stop Рис. 2.26. Пример результата работы программы распознавания цвета (наименование цветов приведено на английском языке) и его процентное содержание в исходном изображении Выводы к главе 2
1. Качество цветопередачи для телезрителя определяется точностью воспроизведения белого цвета, цвета лица, зелени и других известных предметов.
2. Сквозные спектральные характеристики чувствительности телекамер не могут быть идеальными кривыми из-за отрицательных участков на этих кривых. На практике используют только положительные участки, с некоторыми вариациями по ширине. Это явление приводит к некоторым искажениям передачи цвета.
3. Все существующие цветовоспроизводящие устройства в принципе не могут воспроизвести все цвета (цветности), существующие в природе (цветовой локус). Цветности, возможные к воспроизведению, ограничены цветовым треугольником (цветовым охватом) цветовоспроизводя-щего устройства.
4. В телевидении возможна колориметрически верная цветопередача, при условии, что на приемной стороне (в телеприемнике) видеосигнал принимается как координаты цвета передаваемого элемента и для этого цвета вычисляются необходимые видеосигналы. При этом верность цветовосприятия не зависит от типа экрана телеприемника, а камерный канал телецентра освобождается от системы цветокоррекции.
5. Показано, что величина цветовых искажений находится в зависимости от величины площади треугольника экрана цветового охвата. Чем больше эта площадь – тем меньше величина цветовых искажений.
6. Вопросы качества (верности) цветопередачи можно отнести к философским вопросам, так как не существуют общепринятого критерия. И каждый наблюдатель телевизионной репродукции оценивает качество цветопередачи по своим критериям, которые могут меняться как по времени, так и от содержания телевизионной репродукции.
7. Существующие математические модели цветовосприятия являются либо слишком сложными в применении, либо не учитывают некоторые важные параметры. Кроме того, известные модели цветовосприятия не используют параметры, которые могут быть точно измерены, такие как координаты цветности и яркость исследуемых объектов. 8. Разработан алгоритм и реализован программный модуль опознавания цвета. Точность и количество опознавания цветов может быть достигнута высокой величины и зависит от той информации, которая заложена первоначальна в базу знаний.
3. Методы и приборы объективного измерения координат цвета
В свое время, с помощью визуальной колориметрии были получены основные характеристики цвета и параметры, которые легли в основу современной колориметрии. Но в настоящее время, визуальная колориметрия не используется в технике измерения цвета, и поэтому не будет рассмотрена, но описание и характеристики можно найти в [32, 36, 64 – 66, 68, 72 – 77]. должно быть получено три значения X, Y и Z, то есть для реализации практически действующего колориметра необходимо в приборе иметь три независимых канала - прибор параллельного действия (рис. 3.1), либо один канал, но сменные светофильтры – прибор последовательного действия (рис. 3.2). В любом случае такой прибор является самым простым прибором для измерения координат цвета, так как на выходе каждого канала этого типа колориметра электрический сигнал будет пропорционален координатам цвета.
Несмотря на кажущуюся простоту, реализация таких приборов затруднена из-за сложности получения спектральных характеристик чувствительности в соответствии с кривыми сложения. Неточное совпадение спектральных характеристик чувствительности каналов прибора приводит к погрешности измерения координат цвета, и как следствие координат цветности. Согласно литературным данным, погрешность измерения координат цветности у луч ших образцов колориметров составляет 10 – 15 порогов цветоразличения по Мак Адаму, что соответствует , 5 , 6 от измеряемой величины в Рис. 3.1. Классический колориметр параллельного действия колориметрической системе МКО 1931 (х, у).
Спектрально-колориметрический метод измерения цветовых координат
В отношении зрения важны три вида адаптации: световая, темновая и хроматическая. Световая адаптация – это процесс понижения чувствительности зрения по мере роста общего уровня освещения. Темновая адаптация подобно световой, за исключением того, что процесс идет в обратном направлении, т.е. темновая адаптация – это процесс повышения чувствительности зрения по мере снижения уровня фотометрической яркости.
Процессы световой и темновой адаптации радикально влияют на цветовое восприятие стимула, и поэтому учитываются многими моделями цветового восприятия. Однако, хроматическая адаптация – самая важная, и ее обязательно должны учитывать все модели цветового восприятия. На рис. 5.4. показан принцип адаптации.
Хроматическая адаптация – это процесс в значительной мере независимой регулировки чувствительности механизмов цветового зрения [147].
Хроматическая адаптация – это одно из важнейших свойств зрительной системы человека. она имеет непосредственное отношение к моделированию цветового восприятия. В науке о зрении значение хроматической адаптации непреходящее, и по различным аспектам этой темы опубликовано большое количество работ.
Отметим, что модели хроматической адаптации, описание которых приведено в данной главе, хоть и позволяют вычислять согласованные цветовые стимулы, но при этом не являются моделями цветового восприятия, поскольку не оперирует предикторами его атрибутов, т.е. величинами светлоты, насыщенности и цветового тона.
В то же время, модели пригодны для прогноза цветовых соответствий при изменении условий просмотра. Таким образом, модели хроматической адаптации – это серьезное расширение трехстимульной колориметрии, вос-207 требованное во многих областях науки и техники, и основа всех существующих моделей цветового восприятия.
Любая физиологически правдоподобная модель хроматической адаптации должна работать с величинами, представляющими колбочковые ответы. Это означает, в приложениях, для которых критично использование МКО-трехстимульной колориметрии, прежде всего, необходимо выполнить преобразование МКО-трехстимульных значений (XYZ) в колбочковые ответы (обычно обозначаются как LMS, RGB или – в зависимости от той или иной конкретной модели). На рис. 5.6 показан процесс линейного матричного преобразования значений XYZ в LMS [31].
Подобное преобразование типично для всех моделей хроматической адаптации и всех моделей цветового восприятия, совместимых с МКО - колориметрией.
Все действующие современные модели хроматической адаптации концептуально и математически уходят к идеям Иоганнеса Фон Криза (1902). В свое время фон Криз высказал ряд гипотез, которые сегодня переживают возрождение.
Ученый предложил простую модель хроматической адаптации. На самом деле Фон Криз не предлагал какого-то ни было набора уравнений. Свои идеи он выразил лишь словесно [34]:
«Можно полагать, что отдельные компоненты органа зрения полностью независимы друг от друга, и каждый утомлен или адаптирован исключительно в рамках своей функции».
Принято считать, что идеи Фон Криза – это распространение гроссманов-ских законов аддитивного смешения цветовых стимулов на ситуацию перехода от одних условий просмотра к другим. Рис.5.5. а) – сцена, освещенная дневным светом; b) – та же сцена, освещенная светом ламп накаливания и воспринятая некой зрительной системой, не способной к хроматической адаптации; с) – та же сцена, освещенная светом ламп накаливания и воспринятая некой зрительной системой при типичной хроматической адаптации по фон Кризу (подобно зрительной системе человека)
Современное толкование гипотез Фон Криза в контексте моделей хроматической адаптации выражается следующими уравнениями (5.10 – 5.12) [33]: где , и – исходные колбочковые ответы; , , - коэффициенты шкалирования исходных колбочковых сигналов; , , - постадапцион ные колбочковые сигналы.
Уравнения (5.5 – 5.7) – это математическое представление фонкризовско-го тезиса о том, что «каждый утомлен или адаптирован исключительно в рамках своей функции» [34]. Эта интерпретация фонкризовских коэффициентов усиления может быть использована при вычислении согласованных цветовых стимулов для двух разных условий наблюдения путем расчета по-стадапционных сигналов для первых условий, последующей установки равенства с постадапционными сигналами для вторых условий просмотра и финальной инверсии модели для вторых условий (формулы 5.16 – 5.18) [33].
Цветовой вектор. Тензор порога цветоразличения
Опишем проблему создания «равноконтрастной терагерцовой шкалы» длин волн на примере оптического диапазона, применяемого в цветоведе-ние. Сравним спектр оптического диапазона с полученным спектром тера-герцового диапазона по длинам волн. Известно, что видимый интервал длин волн оптического спектра составляет от 380 до 780 нм. Терагерцовый спектр находится в интервале длин волн от 0,3 до 3 мм. Пусть длина волны тера-герцового излучения в 0,3 мм будет соответствовать длине 380 нм оптического диапазона, волна в 3 мм – 780 нм, т.е. чисто математически переместим длинноволновое терагерцовое излучение в коротковолновую оптическую область по длинам волн. В этом случае вид спектральной кривой однозначно определит цвет излучения.
В [19, 31 и др.] изображены так называемые кривые сложения цветов стандартного наблюдателя Международного Комитета по Освещению (МКО). Значения кривых сложения в зависимости от длины волны известны в табличной форме и приведены в специальной литературе по колориметрии.
Вычисление координат цвета производится по известным формулам [19, 31]. Так как кривая равна кривой видности глаза человека, значение Y пропорционально яркости. Получив значения координат цвета X, Y и Z, легко получаются координаты цветности по формулам [19,31]. Цвет, имеющий конкретные координаты цветности x, y, можно отобра зить на цветовой диаграмме МКО. Точность вычисления координат цвета за висит от вида спектральной кривой и числа . Если спектральная кривая непрерывна и гладкая, то значение может быть 5-10 нм, в случае, если спектральная кривая имеет узкие линии, разрывы, то значение будет иметь меньшее значение, порядка 0,5 – 1 нм.
Как указывалось выше колориметрическая система МКО(x,y) не является равноконтрастной. Поэтому зависимость порога цветоразличения от цветности воспроизводимого цвета не позволяет создать линейную шкалу цветовых различий, что накладывает серьезные трудности при сравнении двух цветов между собой. Используя результаты 4 главы и [183 – 186], указанные трудности снимаются.
Для объемного изображения исследуемой области человеческого тела на экране монитора в терагерцовом диапазоне длин волн достаточно в систему установить два детектора.
Определение геометрических размеров области очага заболевания в организме человека, как указывалось выше, производится методом сканирования тела человека (или его части) терагерцовым излучением. При этом апертура луча терагерцового излучения должна быть минимальной, т. е. луч излучения должен быть сфокусирован. В момент сканирования на экране монитора компьютера появляется трехмерное цветное изображение, происходит «развертка изображения».
Для измерения геометрии (размера) очага заболевания необходимо сделать так, чтобы программное обеспечение (ПО) всего комплекса обеспечивало бы соответствие реальным размерам очага, с учетом коэффициента масштабирования. Масштабирование необходимо для комфортного изучения очага заболевания. В ПО комплекса должно быть предусмотрено «измерение» размеров очага заболевания.
При наличии статистики диагностирования болезни по значению цвета нездоровых органов человека возможно применение разработанного программного продукта распознавания цвета (раздел 2.7). Это позволит несколько автоматизировать процесс диагностирования.
Выше говорилось, что в процессе сканирования терагерцовым излучением организма человека происходит разложение в спектр каждой точки сканируемой области. Очевидно, что при различных поражениях сканируемой области вид спектральной кривой будет различным и отличным от спектров здоровой ткани. Сложность прогнозирования времени появления очага заболевания заключается в том, что применялись ли лечебные препараты или нет.
