- •ПРЕДИСЛОВИЕ ПЕРЕВОДЧИКА
- •ПРЕДИСЛОВИЕ К СЕРИИ
- •ОБ АВТОРЕ
- •СОДЕРЖАНИЕ
- •ПРЕДИСЛОВИЕ
- •БЛАГОДАРНОСТИ
- •ВВЕДЕНИЕ
- •ЧТО ТАКОЕ МОДЕЛЬ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ?
- •1.1 ОПТИКА ГЛАЗА
- •Роговица
- •Хрусталик
- •Жидкости
- •Радужная оболочка
- •Сетчатка
- •Центральная ямка сетчатки
- •Макула
- •Зрительный нерв
- •1.2 СЕТЧАТКА
- •Палочки и колбочки
- •1.3 ОБРАБОТКА ЗРИТЕЛЬНОГО СИГНАЛА
- •Рецептивные поля
- •1.4 МЕХАНИЗМЫ ЦВЕТОВОГО ЗРЕНИЯ
- •Трихроматическая теория
- •Оппонентная теория Геринга
- •Современная теория оппонентных цветов
- •Механизмы адаптации
- •Темновая адаптация
- •Световая адаптация
- •Хроматическая адаптация
- •Механизмы зрения, влияющие на цветовое восприятие
- •1.5 ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ И ВРЕМЕННЫЕ СВОЙСТВА ЦВЕТОВОГО ЗРЕНИЯ
- •Эффект наклона
- •CSF и движения глаза
- •1.6 АНОМАЛИИ ЦВЕТОВОГО ЗРЕНИЯ
- •Протанопия, дейтеранопия и тританопия
- •Аномальные трихроматы
- •Аномалии цветового зрения и половая принадлежность
- •Отсев наблюдателей, выполняющих цветовые оценки
- •1.7 КЛЮЧЕВЫЕ МОМЕНТЫ В МОДЕЛИРОВАНИИ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ
- •2 ПСИХОФИЗИКА
- •2.1 ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПСИХОФИЗИКИ
- •Два класса экспериментов со зрением
- •2.2 ИСТОРИЧЕСКАЯ СПРАВКА
- •Труды Вебера
- •Труды Фехнера
- •Труды Стивенса
- •2.3 КЛАССИФИКАЦИЯ ШКАЛ
- •Номинальные шкалы
- •Порядковые шкалы
- •Интервальные шкалы
- •Пропорциональные шкалы
- •Примеры использования шкал
- •2.4 ПОРОГОВЫЕ МЕТОДЫ
- •Виды пороговых экспериментов
- •Метод регулировки
- •Метод пределов
- •Метод постоянных стимулов
- •Метод «да — нет»
- •Метод принудительного выбора
- •Ступенчатые методы
- •Пробитовый анализ пороговых данных
- •2.5 МЕТОДЫ СРАВНЕНИЯ
- •Асимметричное соответствие
- •Сравнение по памяти
- •2.6 ОДНОМЕРНЫЕ ШКАЛЫ
- •2.7 МНОГОМЕРНОЕ ШКАЛИРОВАНИЕ
- •2.8 ПОСТАНОВКА ПСИХОФИЗИЧЕСКИХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ
- •2.9 ЗНАЧЕНИЕ ПСИХОФИЗИЧЕСКИХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ
- •3 КОЛОРИМЕТРИЯ
- •3.1 БАЗОВАЯ И ВЫСШАЯ КОЛОРИМЕТРИИ
- •3.2 ПОЧЕМУ ЦВЕТ?
- •3.3 ИСТОЧНИКИ СВЕТА И ОСВЕТИТЕЛИ
- •Спектрорадиометрия
- •Абсолютно черные излучатели
- •3.4 ОКРАСКА МАТЕРИАЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ
- •Флуоресценция
- •3.5 ОТВЕТ ЗРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ЧЕЛОВЕКА
- •Фотометрическая система
- •3.6 ТРЕХСТИМУЛЬНЫЕ ЗНАЧЕНИЯ И ФУНКЦИИ ЦВЕТОВОГО СООТВЕТСТВИЯ
- •Трехстимульные значения любых стимулов
- •Усреднение функций цветового соответствия
- •Два комплекта функций цветового соответствия
- •3.7 ДИАГРАММЫ ЦВЕТНОСТЕЙ
- •3.8 ЦВЕТОВЫЕ ПРОСТРАНСТВА CIE
- •CIELAB
- •CIELUV
- •3.9 СПЕЦИФИКАЦИЯ ЦВЕТОВЫХ ОТЛИЧИЙ
- •3.10 СЛЕДУЮЩИЙ ШАГ
- •ПРИМЕЧАНИЕ ПЕРЕВОДЧИКА К ГЛАВЕ 3
- •4 ТЕРМИНОЛОГИЯ МОДЕЛЕЙ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ
- •4.1 ВАЖНОСТЬ ОПРЕДЕЛЕНИЙ
- •4.2 ЦВЕТ
- •4.3 ЦВЕТОВОЙ ТОН
- •4.4 СУБЪЕКТИВНАЯ ЯРКОСТЬ И СВЕТЛОТА
- •4.5 ПОЛНОТА ЦВЕТА И НАСЫЩЕННОСТЬ
- •4.6 ЧИСТОТА ЦВЕТА
- •4.7 ИЗОЛИРОВАННЫЕ И НЕИЗОЛИРОВАННЫЕ ЦВЕТА
- •4.8 ОПРЕДЕЛЕНИЯ В ВИДЕ ФОРМУЛ
- •4.9 СУБЪЕКТИВНАЯ ЯРКОСТЬ/ПОЛНОТА ПРОТИВ СВЕТЛОТЫ/НАСЫЩЕННОСТИ
- •5 ЦВЕТОВЫЕ КООРДИНАТНЫЕ СИСТЕМЫ
- •5.1 КРАТКИЙ ОБЗОР И ТРЕБОВАНИЯ
- •5.2 МАНСЕЛЛОВСКИЙ АТЛАС ЦВЕТОВ
- •Манселловская светлота
- •Манселловский цветовой тон
- •Манселловская насыщенность
- •Манселловский атлас цветов
- •5.3 ШВЕДСКАЯ СИСТЕМА ЕСТЕСТВЕННЫХ ЦВЕТОВ (NCS)
- •5.4 ЦВЕТОСПЕКТРАЛЬНАЯ КООРДИНАТНАЯ СИСТЕМА
- •5.5 ПРОЧИЕ КООРДИНАТНЫЕ СИСТЕМЫ
- •Равномерные цветовые шкалы OSA
- •Система Оствальда
- •5.6 ПРИМЕНЕНИЕ ЦВЕТОВЫХ КООРДИНАТНЫХ СИСТЕМ
- •Цветовые координатные системы в экспериментах со зрением
- •Цветовые координатные системы в живописи и дизайне
- •Цветовые координатные системы и обмен информацией о цвете
- •Цветовые координатные системы в образовании
- •Цветовые координатные системы в математической оценке моделей цветового восприятия
- •Цветовые координатные системы в системах визуализации изображений
- •Ограничения цветовых координатных систем
- •5.7 ЦВЕТОВЫЕ ИМЕННЫЕ СИСТЕМЫ
- •Пантонная система
- •Прочие системы
- •6 ФЕНОМЕНЫ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ
- •6.1 ЧТО ТАКОЕ ФЕНОМЕНЫ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ?
- •6.2 СИМУЛЬТАННЫЙ КОНТРАСТ, ОКОНТУРИВАНИЕ И СМАЗЫВАНИЕ
- •Симультанный контраст
- •Оконтуривание
- •Смазывание
- •6.3 ЭФФЕКТ БЕЦОЛЬДА — БРЮККЕ
- •6.4 ЭФФЕКТ ЭБНЕЯ
- •6.5 ЭФФЕКТ ГЕЛЬМГОЛЬЦА — КОЛЬРАУША
- •6.6 ЭФФЕКТ ХАНТА
- •6.7 ЭФФЕКТ СТИВЕНСА
- •6.8 ЭФФЕКТ ХЕЛЬСОНА — ДЖАДДА
- •6.9 ЭФФЕКТ БАРТЛЕСОНА — БРЕНЕМАНА
- •6.10 КОГНИТИВНОЕ ОБЕСЦВЕЧИВАНИЕ ОСВЕТИТЕЛЯ
- •6.11 ПРОЧИЕ КОНТЕКСТНЫЕ И СТРУКТУРНЫЕ ЭФФЕКТЫ
- •Двухцветные проекции
- •6.12 КОНСТАНТНОСТЬ ЦВЕТА?
- •7 УСЛОВИЯ ПРОСМОТРА
- •7.1 КОНФИГУРАЦИЯ ПОЛЯ ЗРЕНИЯ
- •Стимул
- •Проксимальное поле
- •Окружение
- •7.2 КОЛОРИМЕТРИЧЕСКАЯ СПЕЦИФИКАЦИЯ ПОЛЯ ЗРЕНИЯ
- •7.3 ЗРИТЕЛЬСКАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ
- •Интерпретация «Осветитель»
- •Интерпретация «Освещение»
- •Интерпретация «Поверхность»
- •Интерпретация «Объем»
- •Интерпретация «Пленка»
- •7.4 ЕЩЕ ОБ ИЗОЛИРОВАННЫХ И НЕИЗОЛИРОВАННЫХ ЦВЕТАХ
- •Изолированный цвет
- •Неизолированный цвет
- •8 ХРОМАТИЧЕСКАЯ АДАПТАЦИЯ
- •8.1 СВЕТОВАЯ, ТЕМНОВАЯ И ХРОМАТИЧЕСКАЯ АДАПТАЦИИ
- •Световая адаптация
- •Темновая адаптация
- •Хроматическая адаптация
- •8.2 ФИЗИОЛОГИЯ
- •Зрачковый рефлекс
- •Рецепторный контроль усиления
- •Субтрактивные механизмы
- •Высокоуровневые механизмы адаптации
- •Адаптация к движущимся стимулам
- •8.3 СЕНСОРНЫЕ И КОГНИТИВНЫЕ МЕХАНИЗМЫ
- •Сенсорные механизмы
- •Когнитивные механизмы
- •Твердая копия и экранное отображение
- •Временной аспект адаптации
- •8.4 СОГЛАСОВАННЫЕ ЦВЕТОВЫЕ СТИМУЛЫ
- •Асимметричное соответствие
- •Гаплоскопическое соответствие
- •Согласование по памяти
- •Величинная оценка
- •Сравнения по разным носителям
- •8.5 МОДЕЛИ
- •8.6 ВЫЧИСЛЕНИЕ ЦВЕТОВОЙ КОНСТАНТНОСТИ
- •9 МОДЕЛИ ХРОМАТИЧЕСКОЙ АДАПТАЦИИ
- •9.1 МОДЕЛЬ ФОН КРИЗА
- •9.2 РЕТИНЕКСНАЯ ТЕОРИЯ
- •9.3 МОДЕЛЬ НАЯТАНИ
- •Модель Наятани
- •9.4 МОДЕЛЬ ГУТА
- •9.5 МОДЕЛЬ ФЕРШИЛЬДА
- •10 МОДЕЛИ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ
- •10.1 ОПРЕДЕЛЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ
- •10.2 СТРУКТУРА МОДЕЛЕЙ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ
- •10.3 CIELAB
- •Псевдофонкризовский расчет смены хроматической адаптации
- •10.4 ПОЧЕМУ НЕ ТОЛЬКО CIELAB?
- •10.5 ЧТО НАМ ДЕЛАТЬ С CIELUV?
- •11 МОДЕЛЬ НАЯТАНИ
- •11.1 ЦЕЛИ И ПОДХОД
- •11.2 ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ
- •11.3 МОДЕЛЬ АДАПТАЦИИ
- •11.4 ОППОНЕНТНЫЕ ЦВЕТОВЫЕ РАЗМЕРНОСТИ
- •11.5 СУБЪЕКТИВНАЯ ЯРКОСТЬ
- •11.6 СВЕТЛОТА
- •11.7 ЦВЕТОВОЙ ТОН
- •11.8 ЧИСТОТА ЦВЕТА
- •11.9 НАСЫЩЕННОСТЬ
- •11.10 ПОЛНОТА ЦВЕТА
- •11.11 ОБРАТНАЯ МОДЕЛЬ
- •11.12 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ФЕНОМЕНОВ
- •11.13 ПОЧЕМУ НЕ ТОЛЬКО МОДЕЛЬ НАЯТАНИ?
- •12 МОДЕЛЬ ХАНТА
- •12.1 ЦЕЛИ И ПОДХОД
- •12.2 ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ
- •12.3 МОДЕЛЬ АДАПТАЦИИ
- •12.4 ОППОНЕНТНЫЕ ЦВЕТОВЫЕ РАЗМЕРНОСТИ
- •12.5 ЦВЕТОВОЙ ТОН
- •12.6 ЧИСТОТА ЦВЕТА
- •12.7 СУБЪЕКТИВНАЯ ЯРКОСТЬ
- •12.8 СВЕТЛОТА
- •12.9 НАСЫЩЕННОСТЬ
- •12.10 ПОЛНОТА ЦВЕТА
- •12.11 ОБРАТНАЯ МОДЕЛЬ
- •12.12 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ФЕНОМЕНОВ
- •12.13 ПОЧЕМУ НЕ ТОЛЬКО МОДЕЛЬ ХАНТА?
- •13.1 ЦЕЛИ И ПОДХОД
- •13.2 ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ
- •13.3 МОДЕЛЬ АДАПТАЦИИ
- •13.4 ОППОНЕНТНЫЕ ЦВЕТОВЫЕ РАЗМЕРНОСТИ
- •13.5 СВЕТЛОТА
- •13.6 ЦВЕТОВОЙ ТОН
- •13.7 НАСЫЩЕННОСТЬ
- •13.8 ЧИСТОТА ЦВЕТА
- •13.9 ОБРАТНАЯ МОДЕЛЬ
- •13.10 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ФЕНОМЕНОВ
- •13.11 ПОЧЕМУ НЕ ТОЛЬКО RLAB?
- •14 ПРОЧИЕ МОДЕЛИ
- •14.1 КРАТКИЙ ОБЗОР
- •14.2 МОДЕЛЬ ATD
- •Цели и подход
- •Входные данные
- •Модель адаптации
- •Оппонентные цветовые размерности
- •Корреляты восприятия
- •Предсказание феноменов
- •14.3 МОДЕЛЬ LLAB
- •Цели и подход
- •Входные данные
- •Модель адаптации
- •Оппонентные цветовые размерности
- •Корреляты восприятия
- •Цветовые отличия
- •Прогнозирование феноменов
- •15 МОДЕЛЬ CIECAM97s
- •15.1 ИСТОРИЯ ВОЗНИКНОВЕНИЯ, ЦЕЛИ И ПОДХОД
- •15.2 ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ
- •15.3 МОДЕЛЬ АДАПТАЦИИ
- •15.4 КОРРЕЛЯТЫ ВОСПРИЯТИЯ
- •15.5 ОБРАТНАЯ МОДЕЛЬ
- •15.6 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ФЕНОМЕНОВ
- •Входные данные
- •Хроматическая адаптация
- •Корреляты восприятия
- •Обратная модель
- •15.8 ПОЧЕМУ НЕ ТОЛЬКО CIECAM97s?
- •16 МОДЕЛЬ CIECAM02
- •16.1 ЦЕЛИ И ПОДХОД
- •16.2 ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ
- •16.3 МОДЕЛЬ АДАПТАЦИИ
- •Примечание к расчету смены хроматической адаптации в CIECAM02
- •Оставшаяся часть модели адаптации, задействованной в CIECAM02
- •16.4 ОППОНЕНТНЫЕ ЦВЕТОВЫЕ РАЗМЕРНОСТИ
- •16.5 ЦВЕТОВОЙ ТОН
- •16.6 СВЕТЛОТА
- •16.7 СУБЪЕКТИВНАЯ ЯРКОСТЬ
- •16.8 НАСЫЩЕННОСТЬ
- •16.9 ПОЛНОТА ЦВЕТА
- •16.10 ЧИСТОТА ЦВЕТА
- •16.11 ДЕКАРТОВЫ КООРДИНАТЫ
- •16.12 ОБРАТНАЯ МОДЕЛЬ
- •16.13 РУКОВОДСТВО ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ
- •16.14 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ФЕНОМЕНОВ
- •16.15 ПОЧЕМУ НЕ ТОЛЬКО CIECAM02?
- •16.16 ДАЛЬНЕЙШЕЕ РАЗВИТИЕ
- •17 ТЕСТИРОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ
- •17.1 КРАТКИЙ ОБЗОР
- •17.2 КАЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА
- •17.3 ОЦЕНКА ПО СОГЛАСОВАННЫМ ЦВЕТОВЫМ СТИМУЛАМ
- •17.4 ОЦЕНКА ПУТЕМ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ
- •17.5 НЕПОСРЕДСТВЕННОЕ ИСПЫТАНИЕ МОДЕЛЕЙ
- •17.6 ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ CIE
- •17.7 ВИЗУАЛЬНАЯ ОЦЕНКА МОДЕЛЕЙ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ
- •18 ЦЕЛЕВОЕ НАЗНАЧЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ
- •18.1 ЦВЕТОПЕРЕДАЧА ИСТОЧНИКОВ ОСВЕЩЕНИЯ
- •Методы и рекомендации
- •Применение моделей цветового восприятия
- •Перспективы развития
- •18.2 ЦВЕТОВЫЕ ОТЛИЧИЯ
- •Методы и рекомендации
- •Применение моделей цветового восприятия
- •Перспективы развития
- •18.3 ИНДЕКСЫ МЕТАМЕРИЗМА
- •Методы и рекомендации
- •Применение моделей цветового восприятия
- •Перспективы развития
- •18.4 ЕДИНАЯ КОЛОРИМЕТРИЧЕСКАЯ СИСТЕМА?
- •19.1 СУТЬ ПРОБЛЕМЫ
- •19.2 УРОВНИ ЦВЕТОВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ
- •1. Спектральное цветовоспроизведение
- •2. Колориметрическое цветовоспроизведение
- •3. Точное цветовоспроизведение
- •4. Эквивалентное цветовоспроизведение
- •5. Согласованное цветовоспроизведение
- •6. Выделенное цветовоспроизведение
- •19.3 МОДИФИЦИРОВАННЫЙ НАБОР УРОВНЕЙ ЦВЕТОВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ
- •1. Произвольное цветовоспроизведение
- •3. Колориметрическое цветовоспроизведение
- •4. Цветовоспроизведение по восприятию
- •5. Приоритетное цветовоспроизведение
- •19.4 ОБЩАЯ СХЕМА
- •19.5 КАЛИБРОВКА И ХАРАКТЕРИЗАЦИЯ УСТРОЙСТВ
- •Три подхода к характеризации устройств
- •Характеризация путем физического моделирования
- •Характеризация путем эмпирического моделирования
- •Характеризация путем полного измерения
- •Виды колориметрических измерений
- •Блик, метамеризм осветителя и флуоресценция
- •Блик
- •Метамеризм осветителя
- •Флуоресценция
- •19.6 ПОТРЕБНОСТЬ В МОДЕЛЯХ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ
- •19.7 УСЛОВИЯ ПРОСМОТРА
- •19.8 ПРОСМОТРО%НЕЗАВИСИМОЕ ЦВЕТОВОЕ ПРОСТРАНСТВО
- •19.10 ЦВЕТОВЫЕ ПРИОРИТЕТЫ
- •Культурологические акценты приоритетного цветовоспроизведения
- •19.11 ОБРАТНЫЙ ПРОЦЕСС
- •19.12 ОБРАЗЦОВАЯ СИСТЕМА
- •Пространство связи профайлов
- •20 МОДЕЛИ ВОСПРИЯТИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ КАК МОДЕЛИ БУДУЩЕГО
- •20.1 ОТ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ К ВОСПРИЯТИЮ ИЗОБРАЖЕНИЙ
- •Колориметрия изображений
- •Уравнения цветовых отличий
- •Отличие изображений
- •Цветовое восприятие
- •Восприятие изображений и их качество
- •Модели цветового восприятия и модели восприятия изображений
- •20.3 МОДЕЛЬ ОТЛИЧИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ
- •Блок пространственной фильтрации
- •Блок пространственной локализации
- •Блок детекции локального контраста
- •Карта цветовых отличий
- •20.4 ВОСПРИЯТИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ И ИХ ВИЗУАЛИЗАЦИЯ
- •Шкалы восприятия
- •Оценка цветовых отличий
- •Симультанный контраст
- •Оконтуривание
- •Смазывание
- •20.5 МЕТРИКА ОТЛИЧИЙ И МЕТРИКА КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЙ
- •20.6 ТЕКУЩЕЕ ПОЛОЖЕНИЕ ДЕЛ И НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ
- •Единая модель цветового восприятия?
- •Прочие модели цветового восприятия
- •Текущее научное тестирование моделей
- •Текущее положение дел
- •Общая схема действий
- •ЛИТЕРАТУРА
Г Л А В А 1 8 |
ЦЕЛЕВОЕ НАЗНАЧЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ |
18.4 ЕДИНАЯ КОЛОРИМЕТРИЧЕСКАЯ СИСТЕМА?
Размышления о некоторых проблемах традиционной колориметрии, опи санные в текущей главе, ведут к возникновению законного вопроса: а возмож но ли вообще создание единой колориметрической системы, способной к реше нию всех потенциальных задач?
Колориметрия прошла путь интенсивного развития от CIE XYZ, через CIELAB, к расширенной системе CIELAB, способной измерять цветовые отли чия и характер цветового восприятия. Сегодняшний уровень развития колори метрии гарантирует возможность эффективной цветовой коммуникации меж ду отраслями, использующими прежние стандартные методы цветового изме рения. Однако уровень сложности решаемых сегодня задач требует примене ния той или иной модели цветового восприятия, выбор которой определяется спецификой отрасли.
Всвое время CIELAB и CIELUV пространства (рекомендованы CIE в 1976 г.) остановили ураганный рост числа всевозможных уравнений расчета цветовых отличий и сократили количество формул до двух международно утвержденных. Результат оказался весьма удачным — CIELAB пространство стало фактически единственным повсеместно используемым цветовым пространством. Возможно, сегодня аналогичным образом обстоят дела и в отношении моделей цветового восприятия, и недавние распоряжения CIE наконец наведут в этой области опре деленный порядок. Однако, вероятнее всего, системы описания цветового вос приятия и системы описания цветовых отличий на практике по прежнему будут использоваться отдельно друг от друга.
В1996 г. Луо предпринял интересную попытку интеграции колориметрии
вобщую модель (LLAB), а в 2003 Ли начал аналогичную работу в отношении CIECAM02. Однако существует и альтернативный подход к решению пробле мы — начать всё заново: все современные успехи науки о зрении и все достиже ния колориметрии за прошедшее столетие направить на создание принципи ально новой системы колориметрии, априори более прогрессивной и развитой, которая найдет широкое применение в науке, технологии и промышленности. Участком, за который в данной работе отвечают модели цветового восприятия, является преобразование CIE трехстимульных значений в колбочковые отве ты с последующим расчетом коррелятов цветового восприятия.
Врамках CIE ведется работа по развитию системы колориметрии (к приме ру, TC1 36 «Фундаментальная диаграмма цветностей с физиологически значи мыми осями»), основанной на более точных колбочковых ответах (не связан ных со стандартным колориметрическим наблюдателем), и есть все основания полагать, что такая система найдет широкое применение в исследованиях цве тового зрения (Бойнтон, 1996).
Возможно, что для создания единой и радикально лучшей системы колори метрии, которая бы верно служила всем, потребуется определенное сближение двух описанных направлений работы.
Квеликому сожалению, последний раздел текущей главы, написанный еще
в1997 г. для первой редакции нашей книги, остается столь же актуален и для второго ее издания в 2004 м!
355
19 АППАРАТНО%НЕЗАВИСИМОЕ ЦВЕТОВОСПРОИЗВЕДЕНИЕ
Представим себе: пользователь компьютера взял фотографию, отскани ровал ее, полюбовался ею на экране монитора и, наконец, напечатал на цифровом принтере. Что сделал пользователь? — прошел по меньшей мере три принципиальных этапа ввода, обработки и отображения. Однако, несмотря на весьма высокую стоимость цветовоспроизводящих аппаратов, крайне малове роятно, что цвета окончательного отпечатка будут идентичны оригинальным (или хотя бы похожими на них). В такой ситуации мы говорим, что пользова тель получил лишь промежуточные, пробные изображения, которые он срав
нивает как между собой, так и с оригиналом.
Система, описанная выше, — это т.н. «открытая система». Словосочетание «открытая система» означает, что каждый компонент этой системы пользова тель выбирает отдельно, а затем соединяет их в единый функциональный меха низм, в котором каждое из устройств выполняет персональную физическую функцию: ввод изображения, обработку и/или отображение (при этом совер шенно необязательно, чтобы устройства были специально сконструированы для работы в тесной связке друг с другом). Однако когда каждое из устройств работает в своем собственном режиме, то результаты, полученные при помощи открытой системы, скорее всего окажутся непредсказуемыми, и единственным ощутимым плюсом во всем этом будет только сам открытый характер системы, поскольку в этом случае количество возможных комбинаций устройств, обес печивающих их эффективную совместную работу — неограниченно.
Позволяя устройствам действовать в их индивидуальных «цветовых» раз мерностях, мы реализуем процесс т.н. аппаратно зависимого цветовоспроизве дения (device dependent color imaging). Сложность работы с аппаратно зави симыми данными состоит в том, что RGB сигналы сканера — это далеко не то же самое, что RGB сигналы, управляющие монитором или принтером. Для ре шения описанных выше проблем и получения надежных и предсказуемых ре зультатов, работой открытой системы должен руководить принцип т.н. аппа ратно независимого цветовоспроизведения (device independent color imaging).
Концепция аппаратно независимого цветовоспроизведения состоит в обес печении системы полной цветовой информацией об изображении, позволяю щей, в случае необходимости, описать данные изображения в показателях, ко торые не относятся к какому либо специфическому устройству. В дальнейшем для передачи аппаратно независимых данных (цветовых координат) какому либо другому устройству открытой системы выполняются определенные мате матические преобразования.
За последнее десятилетие в развитии аппаратно независимого цветовоспро изведения произошел мощный технологический скачок, востребовавший (по скольку изображения обычно рассматриваются в широком диапазоне условий
357
Г Л А В А 1 9 |
АППАРАТНО%НЕЗАВИСИМОЕ ЦВЕТОВОСПРОИЗВЕДЕНИЕ |
просмотра) огромный научный потенциал сферы моделирования цветового восприятия. Отметим, что понимание того, насколько в деле аппаратно независимого цветовоспроизведения необходимо участие какой либо модели цветового восприятия, пришло довольно давно, однако долгое время не сущест вовало простого и эффективного решения этой задачи.
Предыдущие главы нашей книги были посвящены некоторым спорным во просам и проблемам, которые было нельзя не обсудить, тогда как текущая гла ва — это лишь краткий обзор основных концепций аппаратно независимого цветовоспроизведения и его систем.
За последние несколько лет аппаратно независимое цветовоспроизведение оказалось в центре внимания многих исследователей и инженеров. К сожале нию, в одной главе невозможно подробно описать все сегодняшние проблемы, но заметим, что за последнее время стали доступными целые монографии, по священные вопросам аппаратно независимого цветовоспроизведения (Диорд жианни и Мадден, 1997; Канг, 1997; Шарма, 2003).
Впоследние годы все более и более популярными становятся т.н. системы управления цветом (CMS), и публикуется множество книг, им посвященных
инацеленных в основном на «продвинутого» пользователя (к примеру, Фрезер, 2003; Стоун, 2003). В дополнение к ним книга Ханта, посвященная концепту альным основам цветовоспроизведения (Хант, 1995)1, дает фундаментальное теоретическое обоснование его процессов. Плюс к тому, Шарма и Трассел в 1997 г. опубликовали обзорную статью, посвященную вопросам цифрового цветовоспроизведения, содержащую сотни ссылок.
Втекущей главе разговор пойдет на основе серии недавних работ автора дан ной книги (1994, 1995, 1996).
19.1 СУТЬ ПРОБЛЕМЫ
Применение базовой колориметрии радикально модернизирует устройство открытых систем визуализации, определяя взаимоотношения между т.н. ап паратными координатами (к примеру, RGB, CMYK) и цветовыми стимулами (регистрируемыми или воспроизводимыми этими системами). Однако важно отметить, что согласование CIE трехстимульных значений между устройства ми — это лишь первый этап общей «эпопеи»: если изображение воспроизведено так, что трехстимульные значения его элементов идентичны таковым в ориги нале, то это изображение будет визуально соответствовать оригиналу лишь до тех пор, пока оба рассматриваются в идентичных условиях (для которых, разу меется, эти трехстимульные значения были вычислены). Поскольку оригина лы, репродукции и промежуточные изображения на практике редко рассмат риваются в одинаковых условиях, возникает необходимость подключения к работе систем отображения моделей цветового восприятия, дабы представ лять восприятие стимулов изображения на каждой стадии процесса.
1 |
В 2004 г. вышло в свет шестое, дополненное и переработанное, издание книги Р.Г.В. Ханта |
|
|
«Цветовоспроизведение». — Прим. пер. |
358
Г Л А В А 1 9 |
АППАРАТНО%НЕЗАВИСИМОЕ ЦВЕТОВОСПРОИЗВЕДЕНИЕ |
Идеология аппаратно независимого цветовоспроизведения такова, что моде ли цветового восприятия могут использоваться для учета изменений в белой точ ке устройства, уровне освещения, окружении, носителе и т.п., и поскольку пере численные параметры при разных методах визуализации различны, необходи мость в применении моделей цветового восприятия очевидна.
Внедрение моделей восприятия в работу цветовоспроизводящих систем по зволяет настроить последние так, что можно контролировать процесс визуали зации на каждой его стадии, то есть сохранять восприятие элементов изобра жения или целенаправленно управлять им, к примеру: пользователи, глядя на изображение, воспроизведенное экраном LCD монитора, манипулируют им по своему усмотрению, а затем при участии той или иной модели цветового вос приятия делают отпечатки, по восприятию точно воспроизводящие оригинал, отображенный на LCD.
Разумеется, точное репродуцирование восприятия оригинального изображе ния не всегда осуществимо, или даже не всегда желаемо, но если таковая необхо димость есть — модели цветового восприятия могут оказаться весьма полезны.
Одна из проблем, встречающихся на данном пути, состоит в том, что разные устройства визуализации воспроизводят неодинаковые наборы цветовых сти мулов, то есть, мы говорим, что цветовой охват (color gamut) устройств разли чен. Представим себе: некий стимул, воспроизведенный LCD монитором, вос принимается каким то определенным образом. Может так статься, что некий принтер не сможет сгенерировать стимул, вызывающий такое же ощущение. В таких случаях модель цветового восприятия перцепционно оправданным пу тем управляет изображением, и в итоге дает наилучшие результаты (лучшие из возможных).
В иных ситуациях цветовой охват репродукции могут ограничить сами ус ловия просмотра, к примеру: фотоотпечатки уличных сюжетов часто рассмат ривают при искусственном освещении, то есть, при существенно меньших уровнях освещенности, чем у оригинальной сцены. При низких уровнях осве щенности невозможно получить требуемые (т.е. как у оригинальной сцены) диапазон фотометрических яркостей и хроматический контраст оригинальной сцены. Таким образом, заказчикам фотографий нужно, чтобы физический контраст отпечатков был повышен, то есть компенсировал изменение в услови ях просмотра. Модели цветового восприятия вполне пригодны для прогноза та ких эффектов и соответствующего управления системами визуализации.
Отметим также, что модели цветового восприятия, применяемые в аппарат но независимом цветовоспроизведении, хорошо зарекомендовали себя и в пла не цветокоррекции: неподготовленному пользователю сподручнее манипули ровать цветами через их перцепционные размерности (светлоту, цветовой тон и насыщенность), нежели через аппаратные координаты, например, CMYK. Хорошая модель цветового восприятия может радикально улучшить корреля цию между инструментом манипуляции этими размерностями и теми измене ниями, которые пользователь хочет видеть в редактируемом изображении.
359