Книга
← К списку книгЗагрузка разделов…
активнаАктивные записи участвуют в каталоге и синках. Неактивная книга скрыта, но не удалена из базы.
Книга
Глава 1
Цвет и свет
Что такое цвет
Прежде всего, необходимо определить, что такое цвет. За те годы, что существует наука о цвете, давались многочисленные оценки феномена цвета и цветового видения. Однако все их можно свести к одному простому определению: цвет есть совокупность психофизиологических реакций человека на световое излучение, исходящее от различных самосветящихся предметов (источников света) либо отраженное от поверхности несамосветящихся предметов, а также (в случае прозрачных сред) прошедшее сквозь них. Таким образом, человек имеет возможность видеть окружающие его предметы и воспринимать их цветными за счет света — понятия физического мира, но сам цвет уже не является физическим понятием, поскольку это субъективное ощущение, которое рождается в нашем сознании под действием света.
Очень точное и емкое определение цвета дали Джадд и Вышецки: «... сам по себе цвет не сводится к чисто физическим или чисто психологическим явлениям. Он представляет собой характеристику световой энергии (физика) через посредство зрительного восприятия (психология)» [1].
С точки зрения физики свет представляет собой один из видов электромагнитного излучения, испускаемого светящимися телами, а также возникающего в резуль-
X
Рис. 1.1. Оптический диапазон электромагнитных излучений и спектр видимого света (цв. вклейка, рис. 1)
Таблица 1.1. Ощущение цвета в зависимости от длины волны светового излучения
Диапазон излучения, нм
Вызываемое им ощущение цвета
Обозначение
Диапазон излучения, нм
Вызываемое им ощущение цвета
Обозначение
От 380 до 430
Фиолетовый
V
От 530 до 560
Желто-зеленый
YG
От 430 до 470
Синий
В
От 560 до 590
Желтый
Y
От 470 до 500
Голубой
С
От 590 до 620
Оранжевый
О
От 500 до 530
Зеленый
G
От 620 до 760
Красный
R
тате ряда химических реакций. Это электромагнитное излучение имеет волновую природу, т. е. распространяется в пространстве в виде периодических колебаний (волн), совершаемых им с определенной амплитудой и частотой. Если представить такую волну в виде графика, то получится синусоида. Расстояние между двумя соседними вершинами этой синусоиды называется длиной волны и измеряется в нанометрах (нм\ На такое расстояние распространяется свет за период одного колебания.
Человеческий глаз способен воспринимать (видеть) электромагнитное излучение только узкого диапазона длин волн, ограниченного областью от 380 до 760 нм, которая называется видимым светом. Излучения до 380 и выше 760 нм мы не видим, но они могут восприниматься нами другими механизмами осязания (как, например, инфракрасное излучение) либо регистрироваться специальными приборами (рис. 1.1).
Рис. 1.2. Спектры отражения различных красок: изумрудной зелени, красной киновари, ультрамарина [2]
Длина волны, нм
Рис. 1.3. Примеры спектрального распределения интенсивности излучения различных источников света: свет от ясного голубого неба, усредненный дневной свет, свет лампы накаливания
В зависимости от длины волны человеческий глаз воспринимает световое излучение окрашенным в тот или иной цвет: от фиолетового до красного. Если сказать строже, свет вызывает у человека ощущение того или иного цвета (табл. 1.1). Эта способность определяет возможность цветового видения человека.
Спектр как характеристика цвета
В природе излучение от различных источников света редко является монохро- матичным, т. е. представленным излучением только одной определенной длины волны, а имеет довольно сложный спектральный состав: в нем присутствуют излучения самых различных длин волн. Если представить эту картину в виде графика, где по оси ординат будет отложена длина волны, а по оси абсцисс — интенсивность, то мы получим зависимость, называемую спектром излучения. Спектр поверхностей окрашенных предметов определяется как зависимость коэффициента отражения р от длины волны X, для прозрачных материалов — коэффициента пропускания Т от длины волны, а для источников света — интенсивности излучения от длины волны. Примеры спектров отражения некоторых красок и спектров излучения различных источников света приведены на рис. 1.2—1.3.
По форме спектральной кривой можно судить о цвете излучения, отраженного от поверхности предмета или испускаемого самосветящимся источником света. Чем более эта кривая будет стремиться к прямой линии, тем больше цвет излучения будет приближаться к ахроматическому. Чем меньше либо больше будет амплитуда спектра, тем цвет излучения или предмета будет менее или более ярким. Если спектр излучения равен нулю во всем диапазоне за исключением определенной узкой его части, мы будем наблюдать так называемый чистый спектральный цвет, соответ-
ствующий монохроматическому излучению, испускаемому в очень узком диапазоне длин волн.
В результате сложных процессов взаимодействия светового потока с атмосферой, окружающими предметами и другими световыми потоками энергетический спектр излучения реальных предметов, как правило, приобретает гораздо более сложную форму. В природе фактически нельзя встретить чистые цвета. К примеру, даже если принять излучение солнца в полдень за эталон белого цвета, то и оно на самом деле окажется не белым, а имеющим ту или иную окраску, возникающую вследствие изменения спектрального состава солнечного излучения в процессе его прохождения сквозь толщу земной атмосферы. Молекулы воздуха, а также находящиеся в атмосфере частички пыли и воды взаимодействуют с потоком солнечного излучения, причем этот процесс зависит от длины волны. Поэтому в вечерние и утренние часы, когда солнце находится низко над горизонтом и солнечные лучи должны проходить большее расстояние в атмосфере, чем в полдень, солнечный свет кажется нам нс белым, а желтоватым, а освещенные им предметы — окрашенными в различные оттенки желтого, оранжевого, розового и красного. Это происходит из-за того, что атмосфера поглощает коротковолновую (условно синюю) и свободно пропускает длинноволновую (условно красную) составляющую излучения солнца.
Цвет предметов зависит от источника света, освещающего поверхность данного предмета. Точнее, световое излучение, отраженное от поверхности предмета либо прошедшее через нее и формирующее в зрительном аппарате ощущение цвета этого предмета, зависит как от свойств самого предмета отражать либо поглощать свет в зависимости от длины волны, так и от свойств источника света (рис. 1.4). Поэтому при проведении цветовых измерений необходимо всегда учитывать используемое при этом освещение и по возможности пользоваться только стандартными источниками света, причем не применять одновременно несколько разнотипных источников. То же самое касается любых работ с цветными изображениями, когда необходимо обеспечить высокую точность цветопередачи.
Более подробно спектры различных источников света и взаимодействие светового потока с поверхностями окрашенных предметов рассмотрены в [3].
Феномен цветового видения
При проведении своего знаменитого опыта по разложению солнечного света в спектр Ньютон сделал очень важное наблюдение. Он показал, что все многообразие спектральных цветов оказалось возможным свести к семи цветам. Они были названы Ньютоном первичными. Это красный, оранжевый, желтый, зеленый, голубой, индиго (синий) и фиолетовый. Впоследствии различными исследователями было показано, что число первичных цветов можно сократить до трех, а именно до красного, зеленого и синего. Действительно, желтый и оранжевый есть комбинация зеленого и красного, голубой — зеленого и синего. Таким образом, все цветовые тона могут быть получены комбинацией красного, зеленого и синего цветов, названных поэтому основными цветами.
Юнг и Гельмгольц, занимавшиеся исследованиями цветового зрения, предположили, что подобные явления объясняются наличием в аппарате человеческого зрения трех цветочувствительных анализаторов, каждый из которых является
Рис. 1.4. Спектр излучения поверхности, окрашенной изумрудной зеленью, при освещении светом лампы накаливания. Из графика видно, что цвет красителя при освещении светом лампы накаливания приобретает теплый оттенок за счет усиления длинноволнового (оранжево-красного) и некоторого уменьшения коротковолнового (синего) излучения, отраженного от окрашенной поверхности
Световая эффективностьСветовая эффективностьСветовая эффективностьСветовая эффективностьРис. 1.5. Кривая относительной световой эффективности палочек (пунктирная линия) и колбочек (сплошная линия) (а) и кривые спектральной чувствительности колбочек (б), нормированные к единицеРис. 1.5. Кривая относительной световой эффективности палочек (пунктирная линия) и колбочек (сплошная линия) (а) и кривые спектральной чувствительности колбочек (б), нормированные к единице
Световая эффективностьСветовая эффективность
Световая эффективностьСветовая эффективность
Рис. 1.5. Кривая относительной световой эффективности палочек (пунктирная линия) и колбочек (сплошная линия) (а) и кривые спектральной чувствительности колбочек (б), нормированные к единице
Рис. 1.5. Кривая относительной световой эффективности палочек (пунктирная линия) и колбочек (сплошная линия) (а) и кривые спектральной чувствительности колбочек (б), нормированные к единице
ответственным за восприятие красного, зеленого и синего световых излучений, попадающих в глаз. Позже это предположение получило достаточно веские научные подтверждения и легло в основу трехкомпонентной теории цветового зрения, которая объясняет феномен видения цвета существованием в глазу человека трех типов цветоощущающих клеток, чувствительных к свету различного спектрального состава.
Эти клетки действительно удалось увидеть в сетчатке глаза, и поскольку под микроскопом они предстали в виде округлых продолговатых тел несколько неправильной формы, они были названы колбочками. Колбочки, в зависимости от их спектральной чувствительности, подразделяются на три типа и обозначаются греческими буквами Р (бета), у (гамма) и р (ро). Первый тип (Р) имеет максимум чувствительности к световым волнам с длиной от 400 до 500 нм (условно «синяя» составляющая спектра), второй (у) — к световым волнам от 500 до 600 нм (условно «зеленая» составляющая спектра) и третий (р) — к световым волнам от 600 до 700 нм (условно «красная» составляющая спектра) (рис. 1.5, б). В зависимости от длины и интенсивности световых волн колбочки разного типа возбуждаются сильнее или слабее.
Также было установлено наличие других клеток, которые не имеют чувствительности к строго определенным спектральным излучениям, а реагируют на весь поток светового излучения. Поскольку под микроскопом эти клетки видны как удлиненные тела, их назвали палочками.
У взрослого человека насчитывается порядка 6—7 млн колбочек и около 110—125 млн палочек (соотношение 1:18). Условно говоря, видимое нами изображение, также как и изображение цифровое, дискретно. Но поскольку число элементов изображения очень большое, мы этого просто не ощущаем.
Интересно отметить и другую особенность. Световая чувствительность палочек намного выше чувствительности колбочек, и потому в сумерках или ночью, когда интенсивность попадающего в глаз излучения становится очень низкой, колбочки перестают работать, и человек видит только за счет палочек. Потому в это время суток, а также в условиях низкого освещения человек перестает различать цвета и мир предстает перед ним в черно-белых (сумрачных) тонах. Причем световая чувствительность человеческого глаза настолько высока, что намного превосходит возможности большинства существующих систем регистрации изображения. Человеческий глаз способен реагировать на поток светового излучения порядка 10—16 Вт/см2. Если бы мы захотели использовать эту энергию для нагревания воды, то для того, чтобы нагреть один кубический сантиметр воды на 1°, потребовалось бы накапливать энергию не один миллион лет. Если выразить чувствительность человеческого глаза в единицах чувствительности фотопленки, то она будет эквивалентна фотопленке с чувствительностью 15 млн единиц ASA.
Чувствительность палочек и колбочек к световому потоку в зависимости от длины волны описывается кривыми спектральной чувствительности человеческого глаза (рис. 1.5, б). Для характеристики общей спектральной чувствительности человеческого глаза к потоку светового излучения используется относительная кривая световой эффективности, либо, как ее называли раньше, кривая видности, определяющая общую чувствительность человеческого глаза к свету с учетом цветового (колбочки) или светового (палочки) зрения (рис. 1.5, а).
Рис. 1.6. Иллюстрация явления метамеризма. Три цветовых образца, имеющие разные спектральные коэффициенты отражения, кажутся при освещении их дневным светом одинаковыми. При воспроизведении этих образцов на фотопленке, спектральная чувствительность которой отлична от спектральной чувствительности зрительного аппарата человека, либо при изменении освещения они выглядят разноокрашенными (подробно этот пример рассматривается в главе 3)
Эти зависимости представляют большой интерес для специалистов, поскольку позволяют объяснить ряд известных феноменов человеческого зрения.
Так, по этим кривым можно видеть, что человек способен очень хорошо воспринимать зеленые и зелено-желтые цвета, в то время как его чувствительность к синим цветам заметно ниже.
Ситуация несколько меняется в сумерках, когда чувствительные к яркому световому излучению колбочки начинают терять свою эффективность, и соотношение между работающими палочками и колбочками изменяется — максимум спектральной световой эффективности смещается в сторону синих излучений (палочковое зрение).
Другая интересная особенность заключается в том, что глазному хрусталику труднее фокусироваться на предметы, если они окрашены в сине-фиолетовые тона. Это объясняется падением спектральной чувствительности глаза в этих областях спектра. Поэтому очки иногда делают не нейтрально-прозрачными, а с окрашенными в желтый либо коричневый цвет стеклами, которые фильтруют сине-фиолетовую составляющую спектра.
Из-за того что кривые спектральной чувствительности частично перекрываются, человек может сталкиваться с определенными сложностями при различении некоторых чистых цветов. Так, из-за того что кривая спектральной чувствитель-
ности колбочек типа р (условно чувствительных к красной части спектра) сохраняет некоторую чувствительность в области сине-фиолетовых цветов, нам кажется, что синие и фиолетовые цвета имеют примесь красного.
Влияет на восприятие цвета и общая световая чувствительность глаза. Поскольку кривая относительной световой эффективности представляет собой гауссиану с максимумом в точке 555 нм (для дневного зрения), то цвета по краям спектра (синие и красные) воспринимаются нами менее яркими, чем цвета, занимающие центральное положение в спектре (зеленый, желтый, голубой).
Так как спектральная чувствительность человеческого глаза неравномерна по всей области спектра, при ощущении цвета могут возникать явления, когда два разных цвета, имеющих разные спектральные распределения, будут нам казаться одинаковыми за счет того, что вызывают одинаковое возбуждение глазных рецепторов. Такие цвета называются метамерными, а описанное явление — метаме- ризмом. Причем если мы попытаемся воспроизвести цвет этих предметов, скажем, на фотопленке, использующей отличный от зрительного аппарата человека механизм регистрации изображения, эти два предмета, скорее всего, окажутся различно окрашенными.
На использовании явления метамеризма основана вся современная технология воспроизведения цветного изображения: не имея возможности в цветной репродукции в точности повторить спектр того или иного цвета, наблюдаемый в естественных условиях, его заменяют цветом, синтезированным с помощью определенного набора красок или излучателей и имеющим иное спектральное распределение, но вызывающее у наблюдателя то же самое цветовое ощущение.
Знание особенностей человеческого зрения очень важно при проектировании систем регистрации и обработки изображения. Именно для того, чтобы в максимальной степени учесть особенности человеческого зрения, производители фотоматериалов вводят дополнительные цветочувствительные слои, производители принтеров — дополнительные печатные краски и т.д. Однако никакие усовершенствования современных технологий все же не позволяют создать систему воспроизведения изображения, которая бы могла сравниться с аппаратом человеческого зрения.
Классификация цветов
Как уже было указано, человеческий глаз воспринимает излучение цветным в зависимости от его длины волны. Характеристика, определяющая цвет, называется цветовым тоном. Принято считать, что человеческий глаз способен различить до 150 различных цветовых тонов чистых спектральных цветов. К этому числу следует прибавить еще 30 пурпурных цветов, которые отсутствуют в спектре, но могут быть получены путем смешения синего и красного спектральных излучений.
Помимо чистых спектральных и чистых пурпурных цветов также существует ряд цветов, которые называются ахроматическими или нейтральными цветами, т. е. цветами, лишенными окраски. К ним относятся черный, белый и лежащие между ними различные оттенки серого. Ощущение белого цвета возникает тогда, когда на человеческий глаз воздействует поток максимальной интенсивности. Когда световое излучение не воздействует на глаз, то цвет — черный. Ощущение серого цвета возникает тогда, когда воздействующий на глаз световой поток возбуждает цветочув-
Рис. 1.7. Геометрическая модель расположения цветов в соответствии с цветовым тоном, насыщенностью и светлотой (цв. вклейка, рис. 2)Рис. 1.7. Геометрическая модель расположения цветов в соответствии с цветовым тоном, насыщенностью и светлотой (цв. вклейка, рис. 2)ствительные анализаторы (колбочки) в равной степени. Причем спектр излучения этого цвета не обязательно должен быть равномерным (равноэнергетическим), достаточно только, чтобы он вызывал одинаковое возбуждение трех цветоощущающих центров глаза (рис. 1.6).
Рис. 1.7. Геометрическая модель расположения цветов в соответствии с цветовым тоном, насыщенностью и светлотой (цв. вклейка, рис. 2)
Рис. 1.7. Геометрическая модель расположения цветов в соответствии с цветовым тоном, насыщенностью и светлотой (цв. вклейка, рис. 2)
Если смешивать чистый спектральный цвет с белым либо серым, то цвет начнет терять свою чистоту и постепенно переходить в белый или серый цвет. В этой связи для характеристики цвета, помимо цветового тона, используют также характеристику, называемую насыщенностью или чистотой цвета. Чистота цвета — характеристика цветового ощущения, позволяющая оценить долю чистой хроматической составляющей в общем цветовом ощущении. Насыщенность — характеристика зрительного ощущения, служащая для оценки отличия данного цвета от ахроматического цвета той же светлоты (цв. вклейка, рис. 3). На самом деле, чистых спектральных цветов в приро
де можно встретить не так уж много, и вместо них мы гораздо чаще наблюдаем цвета в той или иной степени меньшей насыщенности. Считается, что для каждого цветового тона человеческий глаз способен
различить до 200 ступеней насыщенности.
Характеристики цветового тона и насыщенности часто объединяют вместе и называют цветностью, которая может служить качественной характеристикой
восприятия цвета.
Два цвета одинакового цветового тона могут отличаться друг от друга не только насыщенностью, но и яркостью (силой) их излучений, что при характеристике свойств несамосветящихся объектов принято характеризовать понятием светло
ты цвета.
Светлота — характеристика ощущения, согласно которой предмет кажется пропускающим или диффузно отражающим более или менее значительную долю падающего света (цв. вклейка, рис. 4).
Цвет в пространстве часто представляют в соответствии с тремя рассмотренными характеристиками. Вдоль вертикальной оси располагаются цвета от черного до белого. Это меняется светлота. Насыщенность изменяется по радиусу, по мере удаления цвета от центра графика насыщенность возрастает. Цветовой тон характеризуется угловой координатой, как это показано на рис. 1.7. Теоретически такая
модель должна представлять собой цилиндр, но ее чаще располагают в виде перевернутого конуса, вершина которого соответствует точке черного, а основание — максимальному значению светлоты. Это хорошо согласуется с тем фактом, что при малых значениях яркости излучения человек начинает хуже различать цвета, а при минимальном значении яркости не различает их вообще.
Если взять сечение модели плоскостью, перпендикулярной оси светлоты, т. е., оставить только цветовой тон, то получим построение, которое принято именовать цветовым кругом (рис. 1.8). Он представляет собой окружность, вдоль которой располагаются цветовые тона от красного до пурпурного. Каждый
0°0°180°Рис. 1.8. Цветовой круг(цв. вклейка, рис. 5)180°Рис. 1.8. Цветовой круг(цв. вклейка, рис. 5)цветовой тон в цветовом круге имеет численную координату, выраженную в градусах от 0 до 360°. Красный цвет начинает и замыкает цветовой круг, соответствуя точке 0 (360°). Желтому соответствует координата 60°, зеленому — 120°, голубому — 180°, синему — 240°, пурпурному — 300°. Все эти цвета располагаются на цветовом круге на равном интервале друг от друга 60°.
0°
0°
180°
Рис. 1.8. Цветовой круг(цв. вклейка, рис. 5)
180°
Рис. 1.8. Цветовой круг(цв. вклейка, рис. 5)
Цвета, находящиеся в цветовом круге друг напротив друга, называются дополнительными цветами. Например, красный и голубой, зеленый и пурпурный, синий и желтый и т. д. Эти цветовые пары имеют ряд интересных свойств, которые используются в технологии воспроизведения изображения, и о них будет подробно рассказано ниже.
Таблица 1.2. Краски и их цветовые значения в координатах цветового тона (X), насыщенности (Р) и светлоты (W)*
Наименование краски
Характеристики цвета
Наименование краски
Характеристики цветаz
х, нм
р, %
W
к нм
р, %
W
Кадмий красный
620
60.0
0.16
Хромовая зеленая
530
48.0
0.19
Киноварь красная
610
97.5
0.15
Кобальт зеленый
530
50.0
0.09
Мумия
600
41.0
0.19
Зелень изумрудная
520
60.0
0.06
Охра жженая
598
45.0
0.21
Кобальт синий
463
70.0
0.12
Кадмий желтый
589
75.0
- 0.52
Ультрамарин синий
460
78.0
0.04
* Данные заимствованы из Атласа архитектурных цветов. Цитируется по [2].
PANTONE®PANTONE®PANTONEС =100 М= 0DS 277-1¥=100 К = 0PANTONEС =100 М= 0DS 277-1¥=100 К = 0PANTONEС= 85 М= 0DS 277-2¥=85 К= 35PANTONEС= 85 М= 0DS 277-2¥=85 К= 35PANTONEС= 75 М= 0DS 277-3¥=75 К= 35PANTONEС= 75 М= 0DS 277-3¥=75 К= 35PANTONEС= 65 М= 0DS 277-4¥=65 К= 30PANTONEС= 65 М= 0DS 277-4¥=65 К= 30MUNSELL® BOOK OF COLOR Glossy Finnish CollectionMUNSELL® BOOK OF COLOR Glossy Finnish CollectionPANTONEС= 45 М= 0DS 277-6¥=45 К= 25PANTONEС= 45 М= 0DS 277-6¥=45 К= 25$CHROMA >/1/2/4/6/8/10/12$CHROMA >/1/2/4/6/8/10/12PANTONEDS 277-7С= 35 ¥=35М= 0К= 25PANTONEDS 277-8С= 25 ¥=25М= 0К= 20PANTONEDS 277-7С= 35 ¥=35М= 0К= 25PANTONEDS 277-8С= 25 ¥=25М= 0К= 20PANTONEС= 15 М= 0DS 277-9¥=15 К= 15PANTONEС= 15 М= 0DS 277-9¥=15 К= 156)6)Рис. 1.9. Образец цветов из каталога печатных красок Pantone Process Guide для мелованной бумаги (цв. вклейка, рис. 6)Рис. 1.9. Образец цветов из каталога печатных красок Pantone Process Guide для мелованной бумаги (цв. вклейка, рис. 6)Рис. 1.10. Модель цветового атласа Манселла (а) и образец страницы из атласа Манселла издания 1966 г. с цветами постоянного цветового тона (б) (цв. вклейка, рис. 7)
PANTONE®
PANTONE®
PANTONEС =100 М= 0
DS 277-1¥=100 К = 0
PANTONEС =100 М= 0
DS 277-1¥=100 К = 0
PANTONEС= 85 М= 0
DS 277-2¥=85 К= 35
PANTONEС= 85 М= 0
DS 277-2¥=85 К= 35
PANTONEС= 75 М= 0
DS 277-3¥=75 К= 35
PANTONEС= 75 М= 0
DS 277-3¥=75 К= 35
PANTONEС= 65 М= 0
DS 277-4¥=65 К= 30
PANTONEС= 65 М= 0
DS 277-4¥=65 К= 30
MUNSELL® BOOK OF COLOR Glossy Finnish Collection
MUNSELL® BOOK OF COLOR Glossy Finnish Collection
PANTONEС= 45 М= 0
DS 277-6¥=45 К= 25
PANTONEС= 45 М= 0
DS 277-6¥=45 К= 25
$CHROMA >
/1/2/4/6/8/10/12
$CHROMA >
/1/2/4/6/8/10/12
PANTONE
DS 277-7
С= 35 ¥=35
М= 0
К= 25
PANTONE
DS 277-8
С= 25 ¥=25
М= 0
К= 20
PANTONE
DS 277-7
С= 35 ¥=35
М= 0
К= 25
PANTONE
DS 277-8
С= 25 ¥=25
М= 0
К= 20
PANTONEС= 15 М= 0
DS 277-9¥=15 К= 15
PANTONEС= 15 М= 0
DS 277-9¥=15 К= 15
6)
6)
Рис. 1.9. Образец цветов из каталога печатных красок Pantone Process Guide для мелованной бумаги (цв. вклейка, рис. 6)
Рис. 1.9. Образец цветов из каталога печатных красок Pantone Process Guide для мелованной бумаги (цв. вклейка, рис. 6)
Характеристики цветового тона, насыщенности и светлоты являются наиболее часто используемыми субъективными характеристиками цвета. Средством определения цвета могут также служить атласы цветов, в которых приводятся образцы цвета, воспроизведенные в различных материалах и сгруппированные по определенному признаку. Такие атласы широко используются в полиграфии, текстильной промышленности и архитектуре. Например, каталоги цветов системы Pantone [13], каталоги образцов цвета красок, пластмасс, тканей и т.п. Каждый цвет в цветовом атласе имеет свое обозначение, по которому можно определить его положение в атласе. В отдельных случаях приводится рецептура (рис. 1.9).
В колориметрии широко используется цветовой атлас Манселла [9], разработанный американским художником Альбертом Манселлом в начале XX столетия и позднее усовершенствованный Американским оптическим обществом. Манселл сгруппировал цвета по трем координатам: цветовому тону (Hue), насыщенности (Chroma) и светлоте (Value).
Манселл разделил цветовой круг на 10 основных тонов, которые обозначил соответствующими буквенными индексами: R (красный), YR (желто-красный), У (желтый), GY(желто-зеленый), G (зеленый), BG (сине-зеленый), В (синий), РВ (пурпурносиний) и RP (красно-пурпурный). Сектор каждого цветового тона он разделил на 10 частей, получив таким образом 100 чистых цветовых тонов. Используя центр полученной окружности как точку ахроматических цветов, Манселл в соответствии с увеличением насыщенности (Chroma) расположил цветовые образцы от центра окружности к ее краю. Из центра окружности он построил ось, вдоль которой цвета группировались по мере изменения их светлоты (Value). Светлота изменялась от 0 (черный) до 10 (белый), причем шкала яркости была выбрана не линейная, а логарифмическая, что соответствовало восприятию изменения яркости человеком. А вот по степени увеличения насыщенности цвета не имели четкого и одинакового разделения, поскольку спектральная чувствительность человеческого глаза в разных областях спектра не одинакова, и потому различия насыщенности для разных цветовых тонов отличаются. Так, для 5Y при Value = 2 Манселл выделил только 3 степени насыщенности, а для 5РВ при той же светлоте — 28. При этом для разных значений светлоты возможное число цветовых образцов, имеющих разную насыщенность, было также неодинаковым, что согласовалось с тем фактом, что человек не способен хорошо различать цвета при слишком низких и слишком высоких яркостях. Если сгруппировать цветовые образцы атласа Манселла в пространственное тело, то полученное геометрическое построение будет несколько асимметричным, напоминая немного яблоко слегка неправильной формы либо деформированный шар. Кстати говоря, именно таким образом цветовой атлас Манселла часто и представлялся потребителю (рис. 1.10).
Для точного обозначения того или иного цвета Манселл предложил задать последовательно все три характеристики цвета: Hue (цветовой тон), Value (светлота) / Chroma (насыщенность). Например, красно-пурпурный цвет обозначается в атласе как 6RP4/8, где 6RP — цветовой тон, расположенный между пурпурным и красным цветом (чуть ближе к красному), имеющий светлоту 4 и насыщенность 8.
Помимо Манселла, разработкой подобных цветовых атласов занимались и другие исследователи. В Германии аналогичный цветовой атлас, причем практически в то же самое время, что и Манселл, разработал Оствальд. Аналогичные работы были предприняты в Канаде, США и ряде других стран. В Советском Союзе
Таблица 1.3. Названия цветов и их сокращения, используемые в системе ISCC-NBS
Название цвета
Обозначение
Название цвета
Обозначение
Красный
R
Пурпурный
Р
Красновато-оранжевый
гО
Пурпурновато-красный
PR
Оранжевый*
О
Красновато-пурпурный
гР
Оранже ват о-желтый
OY
Пурпурновато-розовый
рРк
Желтый
Y
Розовый
Рк
Зеленовато-желтый
gY
Желтовато-розовый
уРк
Желто-зеленый
YG
Коричневато-розовый
ЬгРк
Желтовато-зеленый
yG
Коричневато-оранжевый
ЬгО
Зеленый
G
Красновато-коричневый
гВг
Синевато-зеленый
bG
Коричневый
Вг
Зеленовато-синий
gB
Желтовато-коричневый
уВг
Синий
В
Оливково-коричневый
О1Вг
Пурпурно-синий
pB
Оливковый
01
Фиолетовый
V
Оливково-зеленый
O1G
были разработаны и использовались цветовой атлас Рабкина и атласы ВНИИМ им. Д. И. Менделеева на 500 и 1000 цветов.
Помимо цветовых атласов были также разработаны многочисленные системы классификации цветов по их наименованиям. Самый простой пример классификации цветов — их порядок следования в спектре, слагающийся во всем известную формулу про охотника и фазана: красный, оранжевый, желтый, зеленый, голубой, синий, фиолетовый.
Таблица 1.4. Названия основных цветов в стандарте HTML*
№
Название
16-ричный код**
№
Название
16-ричный код**
1
Yellow (желтый)
#FFFFOO
9
Green (зеленый)
#008000
2
Lime (ярко-зеленый)
#OOFFOO
10
Purple (фиолетовый)
#800080
3
Aqua (бирюзовый)
#OOFFFF
11
Maroon (темно-красный)
#800000
4
Fuchsia (лиловый)
#FFOOFF
12
Olive (коричнево-зеленый)
#808000
5
Blue (синий)
#OOOOFF
13
Gray (серый)
#808080
6
Red (красный)
#FFOOOO
14
Silver (светло-серый)
#C0C0C0
7
Navy (темно-синий)
#000080
15
Black (черный)
#000000
8
Teal (сине-зеленый)
#008080
16
White (белый)
#ffffff
* В таблице приведено только 16 цветов. Полную спецификацию см. в [18].
** В соответствии со стандартом HTML цвет можно задавать указанием его названия либо 16-ричным кодом, представляющим собой 8-разрядные координаты цвета в колориметрической системе sRGB.
Термины, которыми привыкли оперировать художники, являются более сложными и, естественно, многочисленными. Если мы возьмем наборы красок, продающихся в магазинах для художников, то обнаружим среди названий красок такие, как охра, кобальт, киноварь и т.д., которые являются общепринятыми терминами и у любого профессионального художника будут ассоциироваться с определенными цветами. Безусловно, неизбежно будут существовать и различия в том, какой именно цвет подразумевает под тем или иным наименованием конкретный человек.
Предпринимались также многочисленные попытки разработки более строгих в научном отношении систем именования цветов. Так, Мэрц и Пауль создали цветовой словарь, содержащий почти 4000 названий, из которых около 36 представлены собственными названиями, 300 представляют собой сложные слова, состоящие из названия цвета и соответствующего прилагательного [10]. В 1931 г. Межведомственный совет по цвету (ISCC) США по заказу Фармакологического комитета разработал систему наименований цветов для описания цвета окрашенных поверхностей. Эта система охватывала 267 обозначений, в основу которых были положены названия цветов, предложенные Манселлом. Сюда входили названия основных тонов — «красный» (R), «желтый» (Y), «зеленый» (G), «синий» (В), «пурпурный» (Р), «оливковый» (01), «коричневый» (Вг)и«розовый» (Рк), — к которым для обозначения дополнительных цветов добавлялись прилагательные «слабый», «сильный», «светлый», «темный», а также термины «бледный», «блестящий», «глубокий», «сумеречный», «живой» [11] (табл. 1.3).
Все остальные системы, разработанные другими исследователями, строятся по сходному способу и обычно насчитывают до нескольких сотен названий. В качестве примера такой системы, широко используемой в настоящее время в интернет- приложениях, можно привести систему из 216 цветов, рекомендованных интернет- консорциумом W3C в качестве стандартных цветов, которые можно использовать для спецификации цвета в рамках языка HTML [12] (табл. 1.4).
Характеристика источников света
Среди многообразия световых излучений, которые в состоянии воспринимать человеческий глаз, особо выделяют собственные излучения тех или иных само- светящихся объектов — источников света, таких как солнце, лампа накаливания, фотографическая лампа-вспышка и т.д. Поскольку источники света играют очень важную роль при определении цвета предметов и материалов, их подробно изучили и разработали специальную систему классификации, в основу которой положено понятие цветовой температуры.
Как известно, если нагревать металлический предмет до высокой температуры, он начнет испускать световое излучение. Чем выше температура накала, тем более интенсивным будет это свечение. При этом, в зависимости от температуры накала, будет также меняться и его цвет. Вначале он будет темно-красным, затем красным, потом оранжевым, затем белым. Как оказывается, это явление свойственно не только металлу, но наблюдается при нагревании многих твердых тел с высокой температурой плавления. Именно на использовании этого свойства построены электрические лампы накаливания: по тонкой вольфрамовой проволо-
Таблица 1.5. Ощущение цвета светового потока в зависимости от его цветовой температуры
Цв. темп.
Ощущение цвета
Цв. темп.
Ощущение цвета
600К
Темно-красный
8000К
Голубовато-белый
юоок
Красный
юооок
Голубой
1400К
Красно-оранжевый
12000К
Насыщенный голубой
1800К
Оранжевый
16000К
Сине-голубой
4000К
Желтый
20000К
Синий
6500К
Белый
и выше
ке пропускается электрический ток, в результате чего проволока нагревается и испускает свет. Причем цвет свечения предмета может быть довольно точно оценен в зависимости от температуры нагрева вольфрама: при нагревании до температуры в несколько сот градусов он имеет красноватый оттенок, при нагревании до температуры 1000 К— оранжевый, 2000 К — желтый; свечение тела, нагретого до нескольких тысяч градусов, воспринимается нами уже как белое. Свет солнца также обусловлен излучением, возникающим в результате реакций, протекающих на его поверхности, нагретой до температуры около 6500 К. Поверхность некоторых звезд имеет температуру свыше 10000 К и потому цветность их излучения является голубой (табл. 1.5). По мере изменения температуры соответствующим образом изменяется и спектральный состав излучения (рис. 1.11).
Поскольку излучение большинства самосветящихся источников подчиняется одним и тем же законам, в качестве характеристики цветности излучения было предложено использовать температуру. Так как для разных тел, в зависимости от их химического состава и физических свойств, нагревание до заданной температуры дает несколько различный спектр излучения, в качестве эталона цветовой температуры используется гипотетическое абсолютно черное тело. Оно представляет собой полный излучатель, излучение которого зависит только от его температуры, а не от каких-либо других его свойств.
Спектр свечения абсолютно черного тела в зависимости от температуры его нагревания можно определить по закону Планка:
Mx = qV5(Z2/X7’-^Бт-.и-3, (1.1) где
с, = 3.74150 • 10~6 (Вт • м2), с2 = 3.74150• 10-6 (Вт • К).
Примеры спектральных кривых излучения абсолютно черного тела для разных значений цветовой температуры, рассчитанные по формуле (1.1), приведены на рис. 1.11.
Несмотря на существующие различия, все другие тела ведут себя при нагревании подобно идеальному черному телу. Именно поэтому использование цветовой температуры в качестве характеристики цветности излучения самосветящихся источников, как природных, так и искусственных, оказывается оправданным для очень большого числа случаев. Под цветовой температурой понимается тем-
Рис. 1.11. Нормированные спектральные распределения излучения
Длина волны, нм
Рис. 1.12. Нормированные спектральные распределения различных фаз дневного света: /) свет неба в зените; 2) свет неба, полностью покрытого облаками; 3) прямой солнечный свет в полдень; 4) прямой солнечный свет за один час до захода
Таблица 1.6. Цветовая температура некоторых естественных и искусственных источников света
Естественные источники света
1700К
Пламя зажженной спички
6000К
Свет от облачного неба
1900К
Пламя свечи
6500К
Свет от летнего северного неба
2000К
Свет закатного солнца
6770 К
Рассеянный солнечный свет
3500К
Свет солнца за один час до заката
7100К
Легкая летняя тень
4000К
Лунный свет
7500К
Свет от северного неба
4300К
Свет солнца незадолго до заката
8000К
Полная летняя тень
4870К
Прямой солнечный свет
8000К
Свет от летнего безоблачного неба
5400К
Свет летнего полуденного солнца
и выше
Искусственные источники света
2650К
2850К
2950К
40-ваттная лампа накаливания 100-ваттная лампа накаливания 500-ваттная лампа накаливания
3250К
5500К
Кварцевая галогенная лампа Фотографическая лампа-вспышка
пература черного тела, при которой его излучение имеет ту же цветность, что и рассматриваемое излучение. Поскольку спектральное распределение излучения и, соответственно, цветность реального тела в редких случаях точно совпадает со спектральным распределением и цветностью идеально черного тела при данной цветовой температуре, при характеристике излучения реально существующих тел используют понятие коррелированной цветовой температуры. Оно соответствует цветовой температуре, полученной путем определения на равноконтрастном цветовом графике точки на линии черного тела, ближайшей к точке, представляющей собой цветность рассматриваемого источника света. При этом спектральный состав излучения и физическая температура, как правило, оказываются различными, что вполне логично следует из различия физических свойств реального и идеального черного тела.
Соответственно, сколько существует в мире источников света, эксплуатируемых при разных условиях, столько существует и спектральных распределений их излучения. Так, фазы солнечного света и их коррелированные цветовые температуры меняются в очень широких пределах в зависимости от географического положения, времени суток и состояния атмосферы (рис. 1.12, табл. 1.6). То же самое касается и искусственных источников света, например ламп накаливания, цветовая температура которых меняется в зависимости от их конструкции, рабочего напряжения и режима эксплуатации (см. табл. 1.6).
Однако, несмотря на существующее разнообразие различных источников света, большинство используемых в промышленности и технологии источников света могут быть стандартизированы. Международная комиссия по освещению (МКО) предложила несколько так называемых стандартных колориметрических излучений, которые были обозначены латинскими буквами А, В, С, D, ЕиР(табл. 1.7). В отличие от реальных источников света, стандартные излучения МКО описывают классы источников света, основываясь на усредненных значениях их спектральных распреде-
лений. Подобная стандартизация показала достаточную эффективность, поскольку, несмотря на имеющиеся различия, излучения большинства реальных источников света могут быть довольно точно сопоставлены с соответствующими стандартными излучениями МКО.
Относительные спектральные распределения некоторых стандартных излучателей МКО в диапазоне от 380 до 730 нм, табулированные с шагом в 10 нм, приведены в приложении 1.
Наряду с цветовой температурой иногда используется ее обратная величина, именуемая миред (обозначается |Lird) либо обратный микрокелъвин*.
цга=ю6/гк.
Использование |LLrd вместо шкалы Кельвина имеет два преимущества: во- первых, одна единица p,rd примерно соответствует заметному на глаз единичному порогу изменения цветности светового потока, и потому характеризовать цвет-
Таблица 1.7. Стандартные колориметрические излучатели МКО
Обозна-чениеОбозна-чениеВ, СВ, СХарактеристика излучения и его спектр
Обозна-чение
Обозна-чение
В, С
В, С
Под этим источником МКО обозначила полный световой излучатель (идеальное черное тело) при температуре 2856 К. Для его воспроизведения используется лампа накаливания с вольфрамовой нитью с коррелированной цветовой температурой 2856К, а для более точного воспроизведения всего спектра источника А рекомендуется использовать лапы с колбой из плавленого кварца
Воспроизводят дневной солнечный свет: В — прямой солнечный свет с коррелированной цветовой температурой 4870 К, С — рассеянный солнечный свет с коррелированной цветовой температурой 6770 К. При расчете этих излучателей был допущен целый ряд неточностей и потому в колориметрических расчетах они практически не используются, заменяясь стандартным излучателем D. По этой причине в спецификации стандартных излучателей МКО они часто вообще не указываются
Обозна-чениеОбозна-чениеЕЕ
Обозна-чение
Обозна-чение
Е
Е
Продолжение табл. 1.7
Характеристика излучения и его спектр
Является одним из наиболее часто используемых стандартных источников света, под который калибруется большинство оборудования ввода/вывода изображения. Воспроизводит различные фазы среднедневного света в диапазоне коррелированных цветовых температур от 4000 К до 7500 К. Данные спектрального распределения излучения D были определены путем усреднения данных многочисленных измерений спектра дневного света, выполненных в различных районах Великобритании, Канады и США. Для
различных целей было определено несколько спектральных распределений источника D для различных значений цветовой температуры: D50, D55, D60, D65, D?o, D75 с коррелированными цветовыми температурами соответственно 5000К, 5500 К, 6000К, 6500К, 7000 К, 7500К, соответствующих определенным фазам дневного света. Источник D65 следует считать наиболее универсальным, поскольку он наиболее точно аппроксимирует среднедневной свет. Источник D50 принят в качестве стандартного в полиграфии, поскольку лучше всего подходит для характеристики изображения, напечатанного стандартными типографскими красками на бумаге. Источник D55 принят в качестве стандартного в фотографии: именно лампы с цветовой температурой 5500К используются в просмотровом оборудовании для слайдов, и эту цветовую температуру имеет свет лампы-вспышки. В отличие от
других стандартных источников, в точности воспроизвести стандартные источники D довольно сложно, поскольку искусственных источников света с таким спектральным распределением излучения не существует. В качестве наиболее употребимых решений, удовлетворяющих потребителя как качественно, так и экономически, можно назвать использование люминесцентных ламп с соответствующей коррелированной цветовой температурой, спектр излучения которых дополнительно откорректирован с помощью специальных светофильтров
Воображаемый источник излучения, имеющий равноэнергетический (не меняющийся с изменением длины волны) спектр с цветовой температурой 5460К. Реально не существует в природе и используется в колориметрии только в расчетных целях
Стандартный излучатель, описывающий спектральное распределение излучения различных люминесцентных ламп. Ft — излучение теплой люминесцентной лампы с коррелированной цветовой температурой 3000 К, F2 — люминесцентной лампы холодного дневного света с коррелированной цветовой температурой 4230 К, F7 — люминесцентной лампы дневного света с коррелированной цветовой температурой 6500 К
ность излучения в этих единицах удобнее; во-вторых, рлх! удобно использовать для характеристики цветных конверсионных и цветобалансирующих светофильтров: изменение цветовой температуры, обеспечиваемое фильтром, выраженное в |Lird, не изменится при переходе от излучения с одной цветовой температурой к излучению с другой цветовой температурой:
p,rd = 1000(1000/^ - 1000/72),
где 7j — цветовая температура светового потока, ^2 — цветовая температура, к которой будет приведен световой поток (в Кельвинах).
К примеру, оранжевый конверсионный фильтр 85-й серии понижает цветовую температуру среднедневного цвета с 5500Кдо 3400Кна 2100К(Н2 |ird). Однако, если его использовать для понижения цветовой температуры светового потока с цветовой температурой 4000 К, изменение цветовой температуры выраженное в Кельвинах будет не 2100К, а 7246К, а выраженное в |Lird — не изменится.
Сложение цветовых излучений
Получение нового цвета путем смешения нескольких основных цветов определяет возможность получения цветного изображения в фотографии, кино, телевидении, полиграфии и компьютерной технологии. Оно основано на явлении смешения излучений, образованных окрашенными поверхностями либо световыми излучателями. В результате получается новый цвет, имеющий свой собственный спектр (рис. 1.13 и 1.14).
Если, к примеру, взять три источника света, снабженных красным, зеленым и синим светофильтрами, и спроецировать их излучения в одной точке на белом экране, то мы получим белое пятно. Если один из источников выключить и смешивать только излучение красного излучателя с зеленым, синего с зеленым и зеленого с красным, то на экране мы получим вначале желтый, затем пурпурный, а потом голубой цвет. Если же взять все три излучения в разной пропорции, то мы сможем получить довольно большое число цветов и их оттенков. Чем меньше будет различие интенсивности трех источников, тем меньшей будет насыщенность цвета и тем более он будет стремиться к нейтральному. Если, не изменяя пропорции трех излучений, уменьшить их интенсивность, то мы получим тот же самый цвет, но меньшей яркости. В предельном случае, когда интенсивность всех трех источников уменьшена до нуля, мы получим черный цвет. Математически это можно записать с помощью следующего выражения:
A(RGB) = г • R + g • G + 6 • В (1.2) где A(RGB) — цвет, получаемый смешением красного, зеленого и синего излучений; R, G, В — излучения красного, зеленого и синего цветов; л g,b — их интенсивности (рис. 1.13).
Для случая, когда берутся только два основных цвета:
R + G = Y G + В = С В + R = М
Красный люминофор Зеленый люминофор Синий люминофорКрасный люминофор Зеленый люминофор Синий люминофорСветовой поток, образованный красным, зеленым и синим люминофорамиСветовой поток, образованный красным, зеленым и синим люминофорамиРис. 1.13. Аддитивное смешение цветов. Рисунок иллюстрирует получение адаптивной цветовой смеси на примере цветного монитора Sony Trinitron. Излучения от трех люминофоров красного (R), зеленого (G) и синего цветов (В), спектральные излучения которых показаны на рисунке, суммируются для каждой длины волны, что позволяет получить цветовую смесь, воспроизводящую, в зависимости от интенсивности свечения каждого люминофора, большое число различных цветов и их оттенков. Обратите внимание, что свечение красного люминофора имеет практически линейчатый спектр, что обусловлено присутствием в его составе редкоземельных элементов (цв. вклейка, рис. 8)Рис. 1.13. Аддитивное смешение цветов. Рисунок иллюстрирует получение адаптивной цветовой смеси на примере цветного монитора Sony Trinitron. Излучения от трех люминофоров красного (R), зеленого (G) и синего цветов (В), спектральные излучения которых показаны на рисунке, суммируются для каждой длины волны, что позволяет получить цветовую смесь, воспроизводящую, в зависимости от интенсивности свечения каждого люминофора, большое число различных цветов и их оттенков. Обратите внимание, что свечение красного люминофора имеет практически линейчатый спектр, что обусловлено присутствием в его составе редкоземельных элементов (цв. вклейка, рис. 8)
Красный люминофор Зеленый люминофор Синий люминофор
Красный люминофор Зеленый люминофор Синий люминофор
Световой поток, образованный красным, зеленым и синим люминофорами
Световой поток, образованный красным, зеленым и синим люминофорами
Рис. 1.13. Аддитивное смешение цветов. Рисунок иллюстрирует получение адаптивной цветовой смеси на примере цветного монитора Sony Trinitron. Излучения от трех люминофоров красного (R), зеленого (G) и синего цветов (В), спектральные излучения которых показаны на рисунке, суммируются для каждой длины волны, что позволяет получить цветовую смесь, воспроизводящую, в зависимости от интенсивности свечения каждого люминофора, большое число различных цветов и их оттенков. Обратите внимание, что свечение красного люминофора имеет практически линейчатый спектр, что обусловлено присутствием в его составе редкоземельных элементов (цв. вклейка, рис. 8)
Рис. 1.13. Аддитивное смешение цветов. Рисунок иллюстрирует получение адаптивной цветовой смеси на примере цветного монитора Sony Trinitron. Излучения от трех люминофоров красного (R), зеленого (G) и синего цветов (В), спектральные излучения которых показаны на рисунке, суммируются для каждой длины волны, что позволяет получить цветовую смесь, воспроизводящую, в зависимости от интенсивности свечения каждого люминофора, большое число различных цветов и их оттенков. Обратите внимание, что свечение красного люминофора имеет практически линейчатый спектр, что обусловлено присутствием в его составе редкоземельных элементов (цв. вклейка, рис. 8)
На самом деле, вместо красного, зеленого и синего мы могли бы взять какие угодно цвета, но просто путем смешения красного, зеленого и синего можно получить наибольшую комбинацию цветов. Очевидным объяснением этого факта являются особенности человеческого зрения и наличие в зрительном аппарате человека трех цветоощущающих рецепторов, каждый из которых является чувствительным к красным, зеленым и синим лучам. Таким образом, образование цвета с помощью трех излучателей синего, зеленого и красного цветов можно рассматривать как направленное возбуждение трех цветовых рецепторов глаза, в результате чего получается возможность вызывать у зрителя ощущение того или иного цвета.
По подобной схеме происходит образование цветного изображения на экране видео- и компьютерного монитора, телевизора, ЖКИ-проектора и в других стройствах, которые используют излучения трех основных цветов для синтеза цвета. Поскольку для получения цвета в этом случае излучения трех основных цветов
Световой поток, прошедший через слои голубого, пурпурного и желтого красителей
Излучение, образованное в результате поглощения белого света желтым, пурпурным и голубым красителем
Рис. 1.14. Субтрактивное смешение цветов. Рисунок иллюстрирует получение субтрактивной цветовой смеси на примере цветной обращаемой фотопленки путем последовательного поглощения голубым (С), пурпурным (М) и желтым (Y) красителями с плотностями С = 100%, М = 60%, Y = 20% излучения источника дневного света (Des) в каждом интервале длин волн. Получаемый в результате смешения цвет является одним из оттенков синего. Излучение, полученное в результате частичного поглощения светового потока красителями, может в этом случае рассматриваться как произведение спектра излучения источника света и спектров отражения красителей (цв. вклейка, рис. 9)
смешиваются (складываются), этот способ цветосинтеза получил наименование аддитивного (от глагола add — складывать).
Однако в большинстве случаев, например в кино, фотографии, полиграфии, текстильной и лакокрасочной промышленности, для образования цвета не представляется технологически возможным складывать световые потоки трех излучателей.
В фотографии световой поток белого света проходит через три красочных слоя фотоматериала, сформированных желтым, пурпурным и голубым красителями. В полиграфии световой поток проходит через слой желтой, пурпурной, голубой и черной краски и, отражаясь от поверхности бумаги, проходит в обратном направлении, формируя цветное изображение, а точнее, цветовые стимулы, вызывающие ощущение того или иного цвета и формирующие таким образом в сознании наблюдателя зрительную картину изображения.
В результате прохождения светового потока белого света через слой красителя либо пигмента происходит избирательное поглощение части энергии спектра излучения, в результате чего световой поток приобретает ту или иную окраску:
A(CMY) = W — с • С - m • М - z/ • Y (1.3)
где A (CMY) — цвет, получаемый смешением желтого, пурпурного и голубого красителей; С, М, Y — световое излучение, прошедшее через слои голубого, пурпурного и желтого красителей; с,т,у — плотности красочных слоев (рис. 1.14).
Последовательно пройдя через слой пурпурного и желтого красителей, световой поток окрашивается в красный цвет, пурпурного и голубого — в синий, голубого и желтого — в зеленый:
W-M-Y=RW-M-C=BW - С - Y = G
Таким образом, получается возможным, используя в качестве модулятора цветового излучения желтый, пурпурный и голубой красители, освещаемые световым потоком белого света, получать потоки красного, зеленого и синего излучений, с помощью которых можно управлять возбуждением трех цветоощущающих центров глаза.
В печати и полиграфии к трем краскам — желтой, пурпурной и голубой — добавляется еще черная:
A(CMYK) = W — с • C-m*M-z/-Y-^-K, (1-4)
где А — цвет, получаемый смешением желтого, пурпурного, голубого и черного красителей; С, М, Y, К — желтый, пурпурный, голубой и черный красители; с, т, у, к — их плотности.
Это продиктовано, во-первых, экономическими соображениями, поскольку позволяет уменьшить расход более дорогих цветных красок, а во-вторых, позволяет решить некоторые принципиальные проблемы, возникающие в процессе трехцветной типографской печати вследствие несовершенства используемых печатных красок, спектр отражения которых на практике не ограничивается только желтым, только пурпурным и только голубым.
Расчет красок CMYK (произносится «си-мак») по координатам цвета RGB (цветоделение) производится следующим образом [42]:
K=min(l - R, 1 - G, 1 - В),С = (1 - R-К)/(1 - К),М = (1 - G - К)/(1 - К),(1.5)
Y = (1 - В - К)/(1 - К),
где С, М, Y, К — нормированные к диапазону [0 ... 1] плотности голубой, пурпурной, желтой и черной красок; R, G, В — числовые координаты красного, зеленого и синего цветов, нормированные к диапазону [0 ... 1].
Приведенная выше методика расчета является обобщенной. Более точная методика, используемая специальным программным обеспечением для цветоделения, учитывает в расчетах также целый ряд дополнительных факторов, призванных улучшить качество цветоделения с целью получения более качественных печатных копий изображения.
Поскольку для получения цвета световые потоки не складываются, а световой поток белого света частично поглощается в результате взаимодействия с красителем, такой способ цветосинтеза получил наименование субтрактивного (от глагола subtract — вычитать).
На самом деле истинно субтрактивным можно назвать лишь процесс синтеза цвета, используемый в фотографии при получении цветного изображения на светочувствительном фотоматериале за счет использования желтого, пурпурного и голубого красителей. В печати, хотя для получения изображения также используются желтый, пурпурный и голубой красители (плюс черный, который часто интерпретируют как смесь трех субтрактивных красок), помимо образования цвета по субтрактивному механизму, имеет место также образование цвета и по аддитивному механизму за счет сложения световых потоков, отраженных от растровых элементов изображения. В полиграфической литературе метод получения цветного изображения по подобному механизму именуется автотипией [36].
Глава 2
Цветовые системы и модели
Проблема разработки универсальной модели цветового зрения
Для многих научных и практических приложений становится необходимым получить количественную оценку цвета, выразив его в виде численных значений определенным образом выбранных координат. Когда речь идет о визуальной оценке цвета наблюдателем, такими координатами могут быть уже известные нам качественные характеристики цвета — цветовой тон, насыщенность и светлота. Либо это значения интенсивности красного, зеленого и синего излучений, если имеется в виду аддитивное смешение цветов, либо количество (плотность) желтого, пурпурного и голубого красителя или пигмента, когда речь идет о субтрактивном цветообразовании. В данном случае численные значения координат цвета будут определяться по формулам (1.2) и (1.3) как количества красителя либо пигмента (субтрактивный цветосинтез) или как интенсивности цветообразующих цветовых стимулов (аддитивный цветосинтез), которые необходимо взять для получения цветовой смеси нужного цвета.
Однако определяемые таким образом численные параметры смеси цветов никогда не будут являться объективными, поскольку получаемый в результате цве- тосинтеза цвет всегда будет зависеть, во-первых, от способа смешения цветов и, во-вторых, от самих цветов, которые использовались для получения цвета. Несмотря на то что мы называем красное излучение красным, синее излучение синим, зеленое излучение зеленым, либо желтый краситель желтым, пурпурный краситель пурпурным, голубой краситель голубым, а черный черным, реальные излучатели и красители никогда не будут в точности такими. Сколько существует в мире цветных кинескопов, принтеров и наборов печатных красок, столько будет и вариантов цветосинтеза. Поэтому, к примеру, указывая цвет с параметрами R = 1, G = 0.5, В = 0 — мы получим один цвет на экране одного компьютерного монитора и другой цвет на экране другого монитора. То же самое (и даже в большей степени) касается процесса субтрактивного цветовоспроизведения, используемого в фотографии, печати и полиграфии, где разброс между используемыми для получения изображения печатными красками и вариантами печати изображения является еще более значительным.
Вместо этого колориметристы предложили использовать оценки, основанные на выборе в качестве эталона сравнения непосредственно зрительного аппа-- рата человека. Действительно, если тот или иной цвет, воздействуя на человеческий глаз, вызывает соответствующие возбуждения его цветовых рецепторов, то, зная взаимосвязь между величиной этого возбуждения и вызывающим его цветом, можно однозначно определить любой цвет, который только в состоянии видеть человеческий глаз:
R^ = 8^(Х), Яр = 8р(Х), Rp = Sp(X), (2.1)
где R4 — реакция колбочек типа у; /?р — реакция колбочек типа Р; Rp — реакция колбочек типа р на поток светового излучения в зависимости от длины волны X.
Опыты по уравниванию цветов
Поскольку в распоряжении специалистов не было возможности непосредственно определить величину возбуждения трех цветоощущающих центров глаза при наблюдении ими того или иного цвета, сделать это было предложено косвенными методами. Зная, что каждый цветоощущающий центр имеет свою определенную чувствительность, причем максимум каждого из них приходится на красный (для условно красночувствительных колбочек), зеленый (для условно зеленочувствительных колбочек) и синий (для условно синечувствительных колбочек) цвета, то возможно оценить реакцию колбочек на тот или иной цвет по их реакции на чистые спектральные излучения красного, зеленого и синего цветов. Если имеются визуально одинаковые цвета, первый из которых является чистым спектральным цветом с длиной волны X, а второй получен комбинацией трех монохроматических излучателей красного, зеленого и синего цветов, взятых в определенных пропорциях относительно друг друга и визуально уравнивающих первый цвет, то, значит, по законам смешения цветов мы можем количественно определить первый цвет как смесь трех основных цветов:
А(ХА) = R(XR) + G(XG) + В(ХВ). (2.2)
Это выражение известно в колориметрии как равенство согласования цветов или цветовое уравнение Грассмана. Между двумя частями этого выражения стоит знак тождества, поскольку два цвета не обязательно являются физически равными друг другу, а лишь тождественными, вызывающими у человека равноценные цветовые ощущения.
Если с помощью дифракционной решетки синтезировать поток монохроматического излучения определенной длины волны и затем по формуле (2.2) подобрать уравнивающую смесь чистых спектральных красного, зеленого и синего цветов, то можно посредством найденных зависимостей найти выражение для искомых зависимостей (2.1).
Эта задача решалась целым рядом исследователей, начиная с Максвелла во второй половине XIX столетия [4]. Все они основывались на использовании глаза человека в качестве инструмента сравнения, опираясь на свойства аппарата человеческого зрения определять тонкие цветовые различия при сравнении двух цветов при отсутствии возможности выполнять абсолютные цветовые измерения.
Рис. 2.1. Схема экспериментальной установки по уравниванию цветов. Уравниваемый монохроматический цветовой стимул А с длиной волны X проецируется на белый экран (/), на вторую половину которого (2) проецируется смесь трех монохроматических излучений R, G, В, имеющих разную интенсивность. Суть эксперимента заключается в том, чтобы найти такое соотношение между излучениями R, G, В, чтобы их смесь стала визуально эквивалентной цвету А на глаз наблюдателя (3). При этом поле его зрения ограничено углом наблюдения £ (цв. вклейка, рис. 10)Рис. 2.1. Схема экспериментальной установки по уравниванию цветов. Уравниваемый монохроматический цветовой стимул А с длиной волны X проецируется на белый экран (/), на вторую половину которого (2) проецируется смесь трех монохроматических излучений R, G, В, имеющих разную интенсивность. Суть эксперимента заключается в том, чтобы найти такое соотношение между излучениями R, G, В, чтобы их смесь стала визуально эквивалентной цвету А на глаз наблюдателя (3). При этом поле его зрения ограничено углом наблюдения £ (цв. вклейка, рис. 10)
Рис. 2.1. Схема экспериментальной установки по уравниванию цветов. Уравниваемый монохроматический цветовой стимул А с длиной волны X проецируется на белый экран (/), на вторую половину которого (2) проецируется смесь трех монохроматических излучений R, G, В, имеющих разную интенсивность. Суть эксперимента заключается в том, чтобы найти такое соотношение между излучениями R, G, В, чтобы их смесь стала визуально эквивалентной цвету А на глаз наблюдателя (3). При этом поле его зрения ограничено углом наблюдения £ (цв. вклейка, рис. 10)
Рис. 2.1. Схема экспериментальной установки по уравниванию цветов. Уравниваемый монохроматический цветовой стимул А с длиной волны X проецируется на белый экран (/), на вторую половину которого (2) проецируется смесь трех монохроматических излучений R, G, В, имеющих разную интенсивность. Суть эксперимента заключается в том, чтобы найти такое соотношение между излучениями R, G, В, чтобы их смесь стала визуально эквивалентной цвету А на глаз наблюдателя (3). При этом поле его зрения ограничено углом наблюдения £ (цв. вклейка, рис. 10)
Максвелл использовал для этого примитивный колориметр, с помощью которого он на глаз уравнивал синтезированный с помощью призмы монохроматический цветовой стимул данной длины волны тремя монохроматическими излучениями красного, зеленого и синего цветов с длинами волн 630, 528 и 457 нм (рис. 2.1). Таким образом, Максвелл измерил весь световой спектр видимого диапазона длин волн,найдя для каждого чистого спектрального цвета с определенной длиной волны комбинацию красного, зеленого и синего цветов, необходимых для визуального уравнивания этого цвета. В ходе эксперимента были получены очень интересные результаты. Для целого ряда чистых спектральных цветов удалось подобрать соответствующие комбинации уравнивающих их красного, зеленого и синего цветов, но некоторые цвета не удалось уравнять, т. е. для них оказалось невозможным подобрать соответствующую комбинацию основных цветов.
Для того чтобы уравнять эти цвета, Максвелл решил исключить один из основных цветов из уравнивающей смеси и добавить его к уравниваемому цвету. К примеру, если к уравниваемому цвету добавить красный, то цветовое уравнение примет следующий вид:
А(ХА) + R(XR) = G(Xq) + В(ХВ).
Для того чтобы привести цветовое уравнение к прежнему виду, член R(XR) следует перенести в правую часть уравнения, но при этом он примет отрицательный знак:
А(ХА) = —R(XR) + G(XG) + В(ХВ).
Так удалось уравнять оставшиеся цвета, но в результате оказалось, что для целого ряда спектральных цветов в комбинации R(XR), G(Xq), В(Хв) некоторые члены имеют отрицательные значения. Эти случаи, как правило, объясняют тем, что при ощущении данного цвета возбуждаются одновременно несколько типов цветовых рецепторов глаза, т. е. кривые их спектральной чувствительности в этих местах перекрываются.
Найденные таким образом зависимости интенсивности излучения трех основных цветов от эквивалентной им длины волны уравниваемого цвета получили название кривых сложения и позволили оценить искомую нами реакцию зрительной системы человека на световое излучение определенной длины волны. Примеры уточненных кривых сложения, найденные позднее Гилдом и Райтом и положенные в основу современных методов измерения цвета, приведены на рис. 2.5 и в табл. 2.1.
Цветовой треугольник
Для того чтобы процесс трех
Рис. 2.2. Цветовой график трехкоординатного цветового пространства. Представляет собой куб, грани которого образованы координатами R, G, В, а вершины соответствуют положению чистых цветов: красного, зеленого, синего и образуемых в результате их смешения желтого, пурпурного и голубого. Точка начала координат осей R, G, В соответствует положению черного цвета. Напротив него располагается белый цвет, образуемый смешением чистых красного, зеленого и синего цветов, а линия К—W представляет собой ось нейтральных цветов. Цвет А, показанный на графике, задается следующими координатами: R = 0.6, G = 0.2, В = 0.8 (цв. вклейка, рис. 11)Рис. 2.2. Цветовой график трехкоординатного цветового пространства. Представляет собой куб, грани которого образованы координатами R, G, В, а вершины соответствуют положению чистых цветов: красного, зеленого, синего и образуемых в результате их смешения желтого, пурпурного и голубого. Точка начала координат осей R, G, В соответствует положению черного цвета. Напротив него располагается белый цвет, образуемый смешением чистых красного, зеленого и синего цветов, а линия К—W представляет собой ось нейтральных цветов. Цвет А, показанный на графике, задается следующими координатами: R = 0.6, G = 0.2, В = 0.8 (цв. вклейка, рис. 11)компонентного цветосмешения был понятнее, его можно изобразить на трехмерном графике, оси которого образованы тремя основными цветами R, G и В (рис. 2.2). В прямоугольной системе координат это построение реализуется в виде так называемого цветового куба, а в косоугольной — в виде равносторонней пирамиды.
Рис. 2.2. Цветовой график трехкоординатного цветового пространства. Представляет собой куб, грани которого образованы координатами R, G, В, а вершины соответствуют положению чистых цветов: красного, зеленого, синего и образуемых в результате их смешения желтого, пурпурного и голубого. Точка начала координат осей R, G, В соответствует положению черного цвета. Напротив него располагается белый цвет, образуемый смешением чистых красного, зеленого и синего цветов, а линия К—W представляет собой ось нейтральных цветов. Цвет А, показанный на графике, задается следующими координатами: R = 0.6, G = 0.2, В = 0.8 (цв. вклейка, рис. 11)
Рис. 2.2. Цветовой график трехкоординатного цветового пространства. Представляет собой куб, грани которого образованы координатами R, G, В, а вершины соответствуют положению чистых цветов: красного, зеленого, синего и образуемых в результате их смешения желтого, пурпурного и голубого. Точка начала координат осей R, G, В соответствует положению черного цвета. Напротив него располагается белый цвет, образуемый смешением чистых красного, зеленого и синего цветов, а линия К—W представляет собой ось нейтральных цветов. Цвет А, показанный на графике, задается следующими координатами: R = 0.6, G = 0.2, В = 0.8 (цв. вклейка, рис. 11)
Максвелл значительно упро-
стил этот график, вычертив его на плоскости в виде треугольника, представляющего собой проекцию точек трехмерного цветового графика на одной плоскости.
RRGGR + G + B’g R+G+BR + G + B’g R+G+B,Ь R+G+B,Ь R+G+B(2-3)(2-3)Полученное им построение так и называется цветовой треугольник Максвелла (рис. 2.3). Он представляет собой равносторонний треугольник, вершины которого соответствуют координатам основных красного, зеленого и синего цветов. Фактически этот треугольник представляет собой график цветностей цветового тела RGB. Значение яркости (светлоты) света в нем не учитывается. Координаты цветности (обозначаются строчными буквами г, g, b) вычисляются из координат цвета R, G, В по формулам:
R
R
G
G
R + G + B’g R+G+B
R + G + B’g R+G+B
,Ь R+G+B
,Ь R+G+B
(2-3)
(2-3)
При этом получается, что г + g + b = 1.
Рис. 2.3. Цветовой треугольник Максвелла. Вершины треугольника соответствуют положению трех основных цветов: красного (R), зеленого (G) и синего (В). В центрах сторон треугольника располагаются дополнительные желтый (Y), пурпурный (С) и голубой цвета, а в точке пересечения перпендикуляров, восстановленных от сторон треугольника, находится белый цвет (W), задаваемый координатами цветности г = g = b = 1/з. На линиях W—R, W—G, W—В располагаются красные, зеленые и синие цвета, а на линиях W—С, W—М, W—Y — дополнительные им желтый, пурпурный и голубой цвета по степени увеличения их насыщенности. Цвет Ai определяется координатами цветности r = 0.1,g = 0.2 и получается смешением красного, зеленого и синего цветов в соответствующих пропорциях, в то время как цвет Аг с координатами цветности г = —0.2, g = 0.8 лежит вне цветового треугольника и не может быть получен смешением красного, зеленого и синего цветов (лежит вне их цветового охвата) (цв. вклейка, рис. 12)
Это означает, что для определения координат цветности необходимо знать значения только двух координат (например, г и g), при этом значение третьей координаты (Ь) может быть вычислено из первыхдвух:
b= 1 — (г + Ь). (2.4)
Точка в центре треугольника, образуемая на пересечении перпендикуляров, восстановленных от середин сторон треугольника, соответствует положению белого цвета, а точки, лежащие на сторонах треугольника на равном удалении от его вершин, соответствуют положению желтого, пурпурного и голубого цветов, образуемых, как известно, путем смешения в равных долях двух основных цветов.
В цветовом треугольнике можно определить положение любого цвета, образуемого путем смешения трех основных цветов, если отложить по его сторо-
Рис. 2.4. Цветовой треугольник и линия чистых спектральных цветов (по данным Гилда и Райта) (цв. вклейка 13)Рис. 2.4. Цветовой треугольник и линия чистых спектральных цветов (по данным Гилда и Райта) (цв. вклейка 13)нам значения единичных векторов г, g, b, являющихся координатами цветности данного цвета.
Рис. 2.4. Цветовой треугольник и линия чистых спектральных цветов (по данным Гилда и Райта) (цв. вклейка 13)
Рис. 2.4. Цветовой треугольник и линия чистых спектральных цветов (по данным Гилда и Райта) (цв. вклейка 13)
Цветовой график
Все цвета, которые были получены Максвеллом путем смешения трех основных цветов с положительными коэффициентами, располагаются внутри очерчиваемого ими треугольника. Таким образом, цветовой треугольник показывает нам те цвета, которые могут быть получены путем смешения друг с другом трех выбранных основных цветов, однако не показывает нам всех цветов, которые могут быть видны человеческим глазом. Это именно и есть те цвета, которые в опыте по уравниванию цветов пришлось уравнивать, разбавляя уравниваемый чистый спектральный цвет тем или иным основным цветом, и которые привели к появлению в кривых сложения отрицательных участков. Если нанести их на график, то получится фигура, напоминающая своей формой подкову (рис. 2.4).
Ограничивающая все возможные цвета кривая называется в колориметрии линией чистых спектральных цветностей или линией цветового локуса. График, на который она нанесена, называется цветовым графиком или графиком цветностей (здесь и далее для простоты построения мы ограничимся графиком цветностей). Все цвета, попадающие внутрь этой фигуры, может увидеть человеческий глаз (точнее, глаз наблюдателя, на основе данных которого был построен график). Наоборот, цвета, не попадающие внутрь фигуры, данный цветовой наблюдатель видеть не может.
Цветовой график весьма полезен для исследования ряда закономерностей цветового зрения и смешения цветов.
Если взять два чистых спектральных цвета, лежащих на кривой чистых спектральных цветов, и провести между ними прямую линию, то цвета, лежащие на этой прямой, будут теми цветами, которые можно получить путем их смешения. Например, если взять синий и зеленый цвета с длинами волн 430 и 530 нм (примерно те, с которыми экспериментировал Максвелл), то путем их смешения мы можем получить различные оттенки от синего до зеленого, которые будут располагаться на прямой линии, соединяющей эти два цвета. При этом середина прямой будет соответствовать положению голубого цвета. Точно так же мы можем найти все цвета, которые могут получиться при смешении двух любых других цветов. Например, примерно тот же самый голубой цвет можно получить смешением синего цвета с длиной волны 480 нм и зеленого с длиной волны 540 нм.
Чистые спектральные цвета лежат только на линии локуса и, как можно видеть, очень многие из них не могут быть получены простым смешением синего, красного и зеленого. Все остальные цвета лежат внутри локуса и по мере приближения к точке белого цвета теряют свою насыщенность. Таким образом, получается, что чем дальше от точки белого находится цвет, тем он более насыщен.
Соединив точки, соответствующие положению цветов с длинами волн 400 и 700 нм, мы получим прямую линию, на которой будут лежать чистые пурпурные цвета, отсутствующие в спектре, но которые можно получить путем смешения чистых синего и красного цветов.
Мы также можем заметить, что для трехкомпонентного цветосинтеза мы можем использовать любую комбинацию трех цветов, причем это не обязательно должны быть те цвета, которые использовал Максвелл, и вообще это не обязательно должны быть красный, зеленый и синий. Просто с помощью красного, зеленого и синего комбинация получаемых в результате их смешения цветов даст наибольшее число значений. Далее будет показано, что и те красный, зеленый и синий цвета, которые мы можем использовать в цветосинтезе, также не могут быть выбраны произвольным образом, поскольку они определяются цветностью используемых в цветосинтезе красного, зеленого и синего излучателей. И, например, технологически оказывается очень сложно найти зеленый излучатель с длиной волны 520 нм (если посмотреть на цветовой график, то такой излучатель позволил бы увеличить размеры цветового треугольника и за счет этого увеличить диапазон цветов, которые можно синтезировать с помощью трех цветов).
А вообще, можно ли с помощью трех цветов получить все цвета? Нет, и мы можем это наглядно видеть на цветовом графике. Мы можем выбирать различные источники основных цветов, однако всегда будут находиться цвета, которые мы можем видеть в природе, но которые нельзя воспроизвести с помощью выбранного нами набора основных цветов. В этом состоит основная проблема технологии воспроизведения цветного изображения.
Опыты Гилда и Райта и цветовая система XYZ МКО
Максвелл осуществил свой эксперимент в середине XIX века. Вслед за ним целый ряд исследователей повторяли опыты по нахождению кривых сложения, используя для этого различные наборы уравнивающих цветов и аппаратуру. Однако оказалось невозможным во всех случаях уравнять все чистые спектральные цвета с помощью суммы трех цветов — некоторым из них приходилось придавать отрицательные значения.
Наиболее успешным в своих экспериментах оказался Райт [5]. В качестве уравнивающих цветов он использовал синий, зеленый и красный с длинами волн 700, 546.1 и 435.8 нм при угле поля зрения X = 2°. Так как он проводил свои опыты на более совершенном оборудовании с использованием большего числа наблюдателей, это позволило ему не только осуществить все необходимые измерения более точно, но и интерпретировать полученные данные как некие средние значения, аппроксимирующие среднестатистического цветового наблюдателя. Райт использовал группу из десяти наблюдателей, которую позднее для уточнения данных дополнил еще 35 наблюдателями.
Практически одновременно с Райтом эти опыты повторил Гилд с использованием семи наблюдателей [6]. Гилд и Райт использовали в своих экспериментах визуальный колориметр, построенный по принципу установки, использовавшейся Максвеллом (см. рис. 2.1).
Стандартный колориметрический наблюдатель 1931 г.
Экспериментальные данные, независимо полученные Гилдом и Райтом, хорошо согласовались друг с другом и потому их оказалось возможным усреднить, интерпретируя полученный результат как кривые сложения цветов так называемого стандартного_колориметрического наблюдателя. Эти кривые обозначаются как7(Х), g(X) и 6(Х) и приведены на рис. 2.5, а их значения, табулированные с шагом в 20 нм, можно найти в табл. 2.1.
К примеру, чтобы уравнять цветовой стимул с длиной волны X = 500 нм, необходимо смешать излучения красного, зеленого и синего цветов с длинами волн R = 700 нм, G = 546.1 нм и В = 435.8 нм в следующем соотношении:
А(Чоо) = -0.07173-R + 0.08536-G + 0.04776-В.
Координаты цветности этого цвета, определенные по формуле(2.1), будут равны:
г =-0.07173/(—0.07173 +0.08536 + 0.04776)=-1.16843;
g =0.08536/(-0.07173 +0.08536 + 0.04776)=1.39045;
b =0.04776/(-0.07173 +0.08536 + 0.04776)=0.77798.
Рис. 2.5. Кривые сложения цветов7(Х), g(X), Ь(Х) для стандартного колориметрического наблюдателя при R = 700 нм, G = 546,1 нм, В = 435,8 нм, полученные на основе данных опытов Гилда и Райта
Таблица 2.1. Функции сложения цветов г, g, b для стандартного колориметрического наблюдателя при R = 700 нм, G = 546.1 нм, В = 435.8 нм (по Гилду и Райту)
X
Ординаты кривых сложения
X
Ординаты кривых сложения
г(Х)
W
7(Х)
gw
380
0.00003
-0.00001
0.00117
560
0.09060
0.19702
-0.00130
400
0.00030
-0.00014
0.01214
580
0.24526
0.13610
-0.00108
420
0.00211
-0.00110
0.11541
600
0.34429
0.06246
-0.00049
440
-0.00261
0.00149
0.31228
620
0.29708
0.01828
-0.00015
460
-0.02608
0.01485
0.29821
640
0.15968
0.00334
-0.00003
480
-0.04939
0.03914
0.14494
660
0.05932
0.00037
0.00000
500
-0.07173
0.08536
0.04776
680
0.01687
0.00003
0.00000
520
-0.09264
0.17468
0.01221
700
0.00410
0.00000
0.00000
540
-0.03152
0.21466
0.00146
720
0.00105
0.00000
0.00000
Как и следовало ожидать, кривые сложения, найденные Гилдом и Райтом, также как и кривые, полученные Максвеллом, имеют отрицательные участки, и для большинства цветов спектра, за исключением трех основных цветов (R = 700 нм, G = 546.1 нм и В = 435.8 нм), перекрываются.
Цветовая система XYZ МКО
Для того чтобы избежать отрицательных значений кривых сложения, они были подвергнуты линейному математическому преобразованию, в результате чего были получены новые кривые сложения, обозначаемые х(Х), у^К), z(X) и известные как кривые сложения цветов стандартного колориметрического наблюдателя МКО 1931 г.
Они были найдены путем перенесения системы цветовых координат, основанной на использовании трех основных цветов R = 700 нм, G = 546.1 нм и В = 435.8 нм, в систему координат, основанную на использовании трех воображаемых (физически нс существующих) цветов X, Y и Z [7]. Эти цвета выполняют лишь вспомогательную математическую роль (рис. 2.6).
В соответствии с рекомендацией МКО переход от основных цветов Райта к цветам XYZ осуществляется по формулам:
X = 0.49000 R + 0.31000 G + 0.20000 В;
Y = 0.17697 R + 0.81240 G + 0.01063 В;
Z = 0.00000 R + 0.01000 G + 0.99000 В
либо в матричной форме:
X "
" 0.49000 0.31000 0.20000 '
R
Y
=
0.17697 0.81240 0.01063
X
G
(2-5)
Z
0.00000 0.01000 0.99000
В
где R, G, В — основные цвета с длинами волн 700, 546.1 и 435.8 нм.
Рис. 2.7. Кривые сложения цветов х(Х), z/(X), z(X) для стандартного колориметрического наблюдателя МКО 1931 г.
Координаты цветности х, у, z будут в соответствии с формулой (2.1) определяться как
х = Х/(Х +Y + Z);
y = Y/(X + Y + Z);(2.6)
z = Z/(X + Y + Z).
Функции сложения х(Х), z/(X) и 2(Х), рассчитанные в соответствии с формулой (2.5), приведены на рис. 2.7 и в приложении 2. Фактически они являются лишь математической модификацией функций 7(Х), g(X) и Ь(Х\ выведенных Райтом и Гилдом. Более подробную информацию об опытах Райта и Гилда, а также об осуществленных ими математических расчетах кривых сложения можно найти в [8]. В приложении 2 также даны значения координат цветности х, у, z, определенные в соответствии с формуле (2.6).
Так, чистый спектральный цвет с длиной волны X = 500 нм будет иметь цветовые координаты в системе XYZ:
А(Х500) = 0.0082-Х + 0.5384-Y + 0.4534-Z.
Координаты его цветности по формуле (2.6) будут соответственно равными:
X = 0.0082/(0.0082+0.5384+0.4534)=0.0082;
у = 0.5384/(0.0082+0.5384+0.4534)=0.5384;
z = 0.4534/(0.0082+0.5384+0.4534)=0.4534.
Как и любое трехкомпонентное цветовое пространство, цветовое пространство, сформированное тремя цветами XYZ, может быть для удобства представлено в виде графика цветностей, аналогичного графику цветностей г, g, b. Обычно график цветностей х, у, z изображают в виде прямоугольного треугольника, на двух сторонах которого располагаются координаты х и у. Указанием координаты z обычно пренебрегают, поскольку ее значение по формуле (2.2) может быть получено из значений двух других координат. Вершины треугольника соответствуют положениям трех цветов X, Y и Z. На графике цветностей нанесена линия цветностей чистых спектральных и пурпурных цветов, представляющая собой фактический цветовой охват человеческого глаза. Положение любого цвета может быть определено на графике цветностей МКО указанием двух координат цветности х и у (рис. 2.8).
Особое значение в колориметрии имеет функция сложения у(Х\ Она совпадает с относительной спектральной световой эффективностью, представляющей относительную спектральную чувствительность человеческого глаза. В связи с этим, координата Y цветового стимула характеризует его яркость. По этой причине цветовые координаты световых излучателей нормируются таким образом, чтобы координата Y всегда была равна 100, что соответствует энергетической яркости идеального рассеивателя в 100 кд/м2.
Система определения цвета МКО была признана в качестве международного стандарта и в настоящий момент является официально признанной системой определения цвета, основанной на точном математическом аппарате, описывающем процесс и особенности видения цвета человеком. В дальнейшем проводились и другие опыты в данной области, позволившие исправить ряд ошибок и уточнить экспериментальные данные. Однако все они, так или иначе, основываются на первоначальной модели 1931 г.
Рис. 2.8. График цветностей системы XYZ МКО 1931 г. (цв. вклейка, рис. 14)
Стандартный наблюдатель МК01964 г.
Несмотря на то что система МКО 1931 г. была официально признана во всем мире, у нее имеется ряд недостатков. Так, например, в диапазонах длин волн от 380 до 460 нм значения функций сложения цветов слишком малы. В связи с этим МКО приняла решение повторить опыты по нахождению кривых сложения. Новые кривые сложения были найдены на основе многочисленных опытов, выполненных Стайлсом, Бёрчем и Сперанской. Все они использовали методику, аналогичную использовавшейся Райтом и Гилдом, с той лишь разницей, что угол поля зрения при уравнивании цветов был равен нс 2, а 10°, что соответствует восприятию цветовых полей большего размера, чем в предыдущих экспериментах. Полученные ими кривые сложения были названы кривыми сложения дополнительного стандартного колориметрического наблюдателя.
Рис. 2.9. Сравнение графиков МКО 1931 г. и 1964 г. (пунктирная линия)
Новые данные хорошо коррелировали со старыми (рис. 2.9), и потому МКО приняла решение рекомендовать к использованию обе системы кривых сложения. Обычно в колориметрических расчетах используются кривые сложения для стандартного колориметрического наблюдателя МКО 1931 г., когда оцениваются небольшие по размеру образцы цвета, что приблизительно соответствует углу поля зрения 2°, и кривые сложения для дополнительного стандартного колориметрического наблюдателя 1964 г., когда оцениваются большие по размеру цветовые образцы.
Значения ординат кривых сложения %ю(Х), ^ю(Х) и 2jq(X) и цветностей х, у, z дополнительного стандартного колориметрического наблюдателя МКО 1964 г. приведены в приложении 3.
Цветности стандартных излучателей МКО
Цветовую координатную систему XYZ оказывается возможным использовать также для нахождения цветностей различных источников света и стандартных световых излучателей.
Координаты цветности стандартного излучателя D могут быть вычислены по следующей формуле [1]:
yD = -З.ОООхо + 2.870 х§ - 0.275,(2.7)
Рис. 2.10. Линия цветностей излучения абсолютно черного тела при различных значениях цветовой температуры и стандартные излучатели МКО на графике МКО 1931 г.
где х принимает значение от 0.250 до 0.380 в зависимости от величины коррелированной цветовой температуры дневного света Гс:
— для коррелированных цветовых температур в диапазоне от 4000К до 7000 К:
Ю9106103
xD = -4.6070+ 2.9678+ 0.09911+ 0.244063,
'с'с'с
— для коррелированных цветовых температур в диапазоне от 7000 К до 25000 К:109106103
xD = -2.0064+ 1.9018+ 0.24768+ 0.237040.
'с'с'с
Особое значение в колориметрии имеет стандартный излучатель Е МКО. Этот излучатель не существует в природе и представляет собой излучатель с равноэнергетическим спектром излучения, что соответствует гипотетическому идеальному источнику белого света. Его координаты цветности х = 1/3, у = 1/3 обозначаются на графике цветности МКО точкой, называемой точкой белого цвета. Все остальные излучатели, поскольку спектр их излучения нс является строго линейным, будут располагаться вокруг этой точки (рис. 2.10).
Рис. 2.11. Определение доминирующей длины волны Xd, дополнительной длины волны Хс и чистоты цвета на графике МКО 1931 г.
Определение положения различных цветов на цветовом графике ху
Выше мы уже определили положение цветности излучения некоторых стандартных источников света, которые располагаются вокруг точки белого, определяемой цветностью колориметрического излучателя Е. Чистые спектральные и пурпурные цвета располагаются на цветовом графике МКО на линии, которая является границей цветового видения стандартного колориметрического наблюдателя, являющегося среднестатистическим наблюдателем с нормальным цветовым зрением.
Любой цвет задается точкой, лежащей внутри фигуры, ограниченной этой линией. Если из этой точки провести прямую линию до точки, отмечающей на графике цветность излучателя белого света, и продолжить ее далее до линии чистых спектральных цветов, то получим линию цветов постоянного цветового тона, отличающихся друг от друга насыщенностью. При этом точка на линии чистых спектральных цветов, через которую будет проходить эта линия, будет соответствовать длине волны чистого спектрального цвета, который, при смешении с белым светом в определенной пропорции, даст нам рассматриваемый цвет. Эта характеристика называется доминирующей длиной волны данного цвета. Степень
удаленности данной цветности от цветности стандартного излучения называется колориметрической или условной чистотой цвета*.
х - х^ У - У^
Ре~~ Уб-Уг ’
где х, у — координаты определяемого цвета; хг, уг — цветности выбранного ахроматического стандарта (для стандартного излучателя D65 они будут соответственно равнымих^ = 0.3127, уг = 0.3290); х^, у^ — цветностичистого спектрального цвета, определяющего доминирующую длину волны данного цвета.
Обычно доминирующая длина волны обозначается в нанометрах, а чистота в процентах от 0% (белый цвет) до 100% (чистый спектральный цвет). В качестве излучателя белого света обычно принимается либо излучение, освещающее исследуемый цветовой объект, либо один из стандартных колориметрических излучателей МКО (такой как A, D65 и др.), относительно которого осуществляются измерения. В колориметрии эти излучатели иначе называются стандартными ахроматическими излучениями. Этот термин лишний раз подчеркивает известную особенность человеческого зрения адаптироваться к условиям освещения таким образом, чтобы предметы и поверхности, являющиеся ахроматическими при стандартном дневном освещении, также продолжали казаться глазу наблюдателя лишенными окраски и при других источниках освещения.
Если продолжить прямую линию, соединяющую чистый спектральный цвет с доминирующей длиной волны с точкой белого, дальше, то вторая точка, которая получится при ее пересечении с линией чистых спектральных цветов, покажет дополнительную длину волны данного цвета. Чтобы не путать обозначения доминирующей и дополнительной длины волны, первую часто указывают с отрицательным знаком, а вторую — с положительным, иногда добавляя к ее обозначению индекс «с». Аналогично, если выделить на графике цветностей МКО две точки, показывающие положение двух цветов, то соединяющая их прямая линия покажет цвета, которые образуются в результате их аддитивного смешения.
Для приведенного на рис. 2.11 примера доминирующая длина волны составляет 530 нм, дополнительная длина волны 530с нм, чистота цвета 35%.
Области различных цветов на графике ху
Если рассмотреть график МКО, то на нем можно выделить области положения различных цветов. Координаты х = 1/3, у = 1/3, соответствующие координатам цветности стандартного колориметрического излучателя Е, соответствуют положению на графике белого цвета. Эллипс, построенный с центром в этой точке, очерчивает на графике положение белых цветов. Именно в границах этого эллипса заключены цветности различных излучателей белого света. На линиях, соединяющих точки Е и чистые спектральные цвета в диапазоне от 380 до 470 нм, лежит область синих цветов, от 470 до 510 нм — голубых, от 510 до 570 нм — зеленых, от 570 до 610 нм — желтых, от 610 до 650 нм — оранжевых, от 650 до 700 нм — красных цветов. Между точками 380 и 700 нм, соответствующими положению чистых синего и красного спектральных цветов, лежит область пурпурных цветов. Границы этих цветов по различным источникам несколько отличаются.
Более детально области цветности различных цветов на графике МКО представлены на рис. 2.12.
Рис. 2.12. Положения областей цветности различных цветов на графике МКО 1931 г. (в обозначениях системы ISCC-NBS): R — красный, гО — красновато-оранжевый, О — оранжевый, YO — желто-оранжевый, Y—желтый, YG — желто-зеленый, yG — желтовато-зеленый, G — зеленый, bG — голубовато-зеленый, BG — сине-зеленый, gB — зеленовато-синий, В — синий, РВ — сине-фиолетовый, Р — фиолетовый, гР — красновато-фиолетовый, pR — фиолетово-красный, рРк — фиолетово-розовый, Рк — розовый, ОРк — оранжево-розовый, W — белый (цв. вклейка, рис. 15)
Определение границ цветового охвата основных цветов
Для многих цветовоспроизводящих систем и оборудования, использующих аддитивный либо субтрактивный цветосинтез, можно найти их приблизительный цветовой охват как фигуру, ограниченную положением точек цветностей излучателей либо красителей и пигментов, используемых для цветосинтеза. Для систем, использующих трехкомпонентный аддитивный цветосинтез, эта фигура представляет собой треугольник с вершинами в точках цветности красного, зеленого и синего излучателей. Для систем, использующих субтрактивный цветосинтез, это — неправильный шестиугольник, вершины которого образованы точками цветности желтого, пурпурного и голубого красителя либо пигмента, а также полученными в результате их смешения красного, зеленого и синего цветов (рис. 2.13).
Несмотря на то что данная методика позволяет с достаточной точностью судить о цветовом охвате различных устройств и материалов, для точного опреде-
х
Рис. 2.13. График цветностей ху МКО 1931 г. и границы цветовых охватов: (/) реальных цветов с практически максимальным цветовым охватом; (2) излучателей, использованных Райтом при нахождении кривых сложения для стандартного цветового наблюдателя; (3) основных аддитивных цветов, рекомендованных стандартом sRGB; (4) печатных красок, рекомендованных стандартом Euroscale для офсетной печати на мелованной бумаге
ления границ цветового охвата необходимо учитывать целый ряд дополнительных факторов. Поэтому точные границы цветовых охватов в реальности, как правило, имеют гораздо более сложную форму. Способы их определения будут рассмотрены в следующих главах.
Равноконтрастные (однородные) цветовые пространства
Одним из существенных недостатков цветового пространства XYZ МКО является то обстоятельство, что одинаковым изменениям координат цвета не соответствуют равнозначные изменения цветовых ощущений. Иначе говоря, разница между двумя цветами, находящимися в одной области графика, не так ощутима, как точно такая же разница между двумя соседними цветами, находящимися в другой области графика.
МакАдам провел серию опытов с целью выяснения порогов цветоразличения для различных цветов и получил интересные данные, которые четко показали, что
Рис. 2.14. Эллипсы МакАдама, нанесенные на график МКО 1931 г. (для наглядности представления эллипсы увеличены в 10 раз). Эти эллипсы приблизительно соответствуют пределам, границы которых для стандартного наблюдателя соответствуют области визуально одинаковой цветности
области порогов изменения цветности, границы которых для среднего наблюдателя соответствуют областям визуально одинаковой цветности, на графике ху МКО 1931 г. имеют форму не окружностей, а эллипсов разного размера с разным наклоном осей. Эти эллипсы так и называются эллипсами МакАдама (рис. 2.14), который первым столь наглядно представил неравномерность цветового пространства координатной системы XYZ.
Аналогичные опыты были также проведены Стайлсом, Брауном, Вышецки и Фидлером, а также повторно самим МакАдамом. Их результаты в целом согласовывались с первоначальными данными МакАдама и указывали на то, что область зеленых цветностей на графике ху МКО сильно растянута по сравнению с областью сине-фиолетовых и пурпурных цветностей. Это хорошо видно на рис. 2.14. В дальнейшем ими и другими исследователями были предложены различные проективные преобразования графика ху МКО, которые позволили бы получить равноконтрастный цветовой график, лишенный выявленных недостатков [1]. Выяснилось, что полностью их избежать практически невозможно, но можно постараться свести к минимуму., В результате долгих многолетних дискуссий и обсуждений МКО в 1960 г. временно утвердила в качестве такого графика равноконтрастный цветовой график, разработанный МакАдамом (рис. 2.15).
Рис. 2.15. Равноконтрастный цветовой график МКО 1960 г. (а) и 1974 г. (6). Окружностями внутри графика обозначены эллипсы МакАдама. Сокращения цветов на графике приводятся в соответствии с системой ISCC-NBS по табл. 1.3 (цв. вклейка, рис. 16)
Переход от старого графика МКО к новому равноконтрастному графику с координатами и и v осуществляется по формулам:
4Х6Y
U ~ X +15Y + 3Z ’ V ~ X + 15Y + 3Z '(2‘8>
Новый график также оказался не лишенным недостатков. Желтые, оранжевые и красные цветности оказались заметно сжатыми по сравнению с другими. Поэтому в 1974 г. этот график был подвергнут модификации введением новых координат, обозначенных и' и V:
, _ 4Х - 9Y
U ” X + 15Y + 3Z ’V - X +15Y + 3Z ■<2'9)
В новой координатной системе цветность задавалась только двумя координатами — и и v (и' и v1). В 1964 году МКО расширила эту систему до трехмерного цветового пространства введением третьей координаты, включив координату светлоты W* в виде кубического корня от координаты цвета У:
W* = 25Y /з - 17;
(2.10)(2.10)U* = 13W*(u-u0);
(2.10)
(2.10)
V* = 13W*(v-v0),
где Uq и vq — цветности опорного белого света и 1 < Y < 100.
Это цветовое пространство было названо равноконтрастным цветовым пространством W*U*V* МКО 1964 г.
(2.Н)(2.Н)В 1976 г. были предложены еще две модификации равноконтрастного цветового пространства. Одно из них носит официальное сокращение CIELUV:
(2.Н)
(2.Н)
u* = isl^u’-uq);
V* = lSL^V-Vg) .
Второе приблизительно равноконтрастное цветовое пространство обозначается L*a*b* (сокращенно CIELAB) (рис. 2.16):
а* = 500Ь* = 200а* = 500Ь* = 200(2.12)(2.12)
а* = 500
Ь* = 200
а* = 500
Ь* = 200
(2.12)
(2.12)
где и'о и v'q — цветности излучателя белого света, Xq, Yq, Zq — его цветовые координаты (по приложению 1) и 1 < Y< 100.
Рис. 2.16. График цветностей цветового пространства L*a*b* МКО (CIELAB) с нанесенными на него границами цветового охвата: цветов с практически максимальных цветовым охватом (/), колориметра Райта (2), цветового пространства sRGB (3) (для сравнения см. рис. 2.13) (цв. вклейка, рис. 17)
Для малых значений L*, а*, Ь* в формуле (2.12) следует вводить поправки:
если Х/Хо < 8, ТОесли Х/Хо < 8, ТОесли Y/Y0 < 8, ТОесли Y/Y0 < 8, ТОесли Z/Zq < 8, тоесли Z/Zq < 8, то
если Х/Хо < 8, ТО
если Х/Хо < 8, ТО
если Y/Y0 < 8, ТО
если Y/Y0 < 8, ТО
если Z/Zq < 8, то
если Z/Zq < 8, то
где 8 = 216/24389 и К = 24389/27.
Рис. 2.17. График цветового пространства L*a*b* в полярных координатах СН (цв. вклейка, рис. 18)
В функцию L* в явном виде был введен коэффициент яркости Yo белого излучателя, который в подавляющем числе случаев равен 100, а константа 17 заменена на 16, что было сделано для того, чтобы при Yo = 100 значение L* также приближалось к 100. Обе формулы для расчета светлоты, которую можно интерпретировать как показатель ощущения, яркости (в отличие от коэффициента яркости Y), используют кубический корень, что является хорошим аналитическим выражением для описания зависимости ощущения яркости от значения энергетической яркости.
Система L*u*v* является проективным равноконтрастным преобразованием системы МКО XYZ, в то время как L*a*b* — криволинейным. Поэтому прямые линии, построенные на графике ху, будут передаваться прямыми на графике u*v*, однако на графике а*Ь* они станут кривыми. Координаты а* и Ь* уже нс являются независимыми координатами цветности, поскольку в формулы для их определения включен коэффициент яркости Yo белого света.
Координаты цвета наносятся на графики откладыванием значений и* и v* и а* и Ь* на осях взаимно перпендикулярных координат. Центральная ось цветового пространства (координата L*), перпендикулярная плоскости графика цветности и проходящая через точку пересечения осей, представляет собой равноконтрастную шкалу ахроматических цветов, для которой значения координат а* и Ь* равны нулю. При этом координата а* описывает изменение цветности от зеленого (ось отрицательных значений координаты а*) до красного (ось положительных значс-
ний координаты а*), а координата Ь* — изменение цветности от синего (ось отрицательных значений координаты Ь*) до желтого (ось положительных значений координаты Ь*) (см. рис. 2.16).
Достоинством цветовой модели CIELAB, определившим се широкое использование в колориметрии и промышленности, явилось то обстоятельство, что она эффективно решила проблему представления величины цветовых различий в промышленности, а также 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 CIELAB путем трансформации координат цветности из прямоугольной в полярные координаты цветового тона Н и насыщенности С (обозначаются h°ab и Саь):
h°ab = tan'^/a], C*ab = [а2+ b2]1/2.(2.13)
Новые координаты h°ab и Саь фактически являются коррелятами рассмотренных ранее психофизических характеристик цвета в виде цветового тона и насыщенности. На графике, так же как цветовой тон и насыщенность, координата hab определяется углом, а координата Саь — радиусом относительно центра координат, которым является ось L* (см. рис. 2.17).
Переход между цветовыми координатными системами XYZ и RGB
Формула (2.5) определяет переход от цветов R, G, В, созданных излучателями красного, зеленого и синего цветов, использованных при нахождении кривых сложения МКО, к цветовой системе XYZ. Численные коэффициенты, использованные в формуле (2.5), зависят от местонахождения трех излучателей RGB в цветовом пространстве XYZ. Если мы перейдем от излучателей МКО к системе других излучателей (например, используемых в мониторе компьютера), то эти коэффициенты соответствующим образом изменятся. В общем виде формулу (2.5) можно записать следующим образом [1]:
X = XRR + XgG +ХвВ;
У = YrR + YgG + YB В ;(2.14 а)
Z = ZR R + ZG G + ZB В ,
где XR, YR, ZR; XG, YG, ZG; XB, YB, ZB — координаты исходных цветов RGB.
В матричной форме:
X Y Z
XR
YR
ZR
Xg xb yg vb
ZG ZB .
R G
В
(2.14 6)
Обратное преобразование записывается в виде:
ygzb-ybzg XbZg-XgZb XgYb-XbYg
ДАД
G YbZr-YrZb х + XRZB-XBZR ^ + XbYr-XrXb ддд’
в = YrZq-ygzr х | XqZr XrZg y | XrYg-XqYr z ддд’
где
А = XR(ygzb - YBZG) + XG(YBZR - YRZB) + XB(YRZG - YGZR).
В матричной форме:R GВ="XrXoXb" YrYgYb. ZR ZG ZB-1XX Y zВ матричной форме:R GВ="XrXoXb" YrYgYb. ZR ZG ZB-1XX Y z(2.15 6)(2.15 6)
В матричной форме:
R G
В
=
"XrXoXb" YrYgYb
. ZR ZG ZB
-1
X
X Y z
В матричной форме:
R G
В
=
"XrXoXb" YrYgYb
. ZR ZG ZB
-1
X
X Y z
(2.15 6)
(2.15 6)
Так, для набора рабочих цветов, рекомендуемых цветовым стандартом sRGB и определяемых следующими координатами [15]:
XR = 0.4124;Xq= 0.3576;Хв = 0.1805;
Yr = 0.2126;Yg= 0.7152;YB = 0.0722;
ZR = 0.0193;ZG= 0.1192;ZB = 0.9505.
Уравнение (2.14) будет записано в виде:
X Y ZX Y Z0.41240.21260.01930.41240.21260.01930.35760.71520.11920.35760.71520.11920.18050.07220.95050.18050.07220.9505RRОбратное преобразование (из цветового пространства XYZ в sRGB):Обратное преобразование (из цветового пространства XYZ в sRGB):RGВRGВ0.4124 0.35760.2126 0.71520.0193 0.11920.4124 0.35760.2126 0.71520.0193 0.1192п -1 0.18050.0722 X0.9505п -1 0.18050.0722 X0.9505X Y ZX Y Z
X Y Z
X Y Z
0.4124
0.2126
0.0193
0.4124
0.2126
0.0193
0.3576
0.7152
0.1192
0.3576
0.7152
0.1192
0.1805
0.0722
0.9505
0.1805
0.0722
0.9505
R
R
Обратное преобразование (из цветового пространства XYZ в sRGB):
Обратное преобразование (из цветового пространства XYZ в sRGB):
R
G
В
R
G
В
0.4124 0.3576
0.2126 0.7152
0.0193 0.1192
0.4124 0.3576
0.2126 0.7152
0.0193 0.1192
п -1 0.1805
0.0722 X
0.9505
п -1 0.1805
0.0722 X
0.9505
X Y Z
X Y Z
3.2408 -1.5372 -0.4985
-0.96931.87600.0416
0.0557 -0.20401.0573
Расчеты по этим формулам приведены в примерах 4Л и 4.2.
Подробно цветовое пространство sRGB и преобразования цветов между различными цветовыми пространствами будут рассмотрены в следующих главах.
Глава 3
Цветовые расчеты и измерения
Методы инструментального измерения цвета
В предыдущих главах были рассмотрены различные способы измерения и спецификации цвета, в том числе путем визуального уравнивания цветового стимула смесью трех монохроматических излучений, как это было осуществлено в опытах по нахождению кривых сложения для стандартного колориметрического наблюдателя. В этих опытах глаз оператора использовался как непосредственный инструмент для осуществления цветовых измерений (установок на колориметрическое равенство).
При решении целого ряда научных и практических задач, например при контроле качества воспроизведения цвета в промышленности, требуется осуществлять точные измерения характеристик исследуемого цветового образца, таких как его координаты цвета, спектр излучения (отражения), оптическую плотность и т.д.
Использование для этих целей аппарата человеческого зрения нс позволяет эффективно решать поставленные задачи, поскольку зрение человека, во-первых, является всегда субъективным, и, во-вторых, глаз человека, имея возможность видеть тонкие отличия цвета между двумя образцами цвета, нс приспособлен для выполнения абсолютных цветовых измерений.
Поэтому для этих целей были разработаны специальные приборы — колориметры и спектрофотометры. Приборы обоих типов измеряют световой поток излучения, отразившийся от поверхности объекта (для непрозрачных образцов), прошедший через него (для прозрачных образцов) либо испускаемый им (для са- мосветящихся образцов).
Спектрофотометры являются наиболее точными приборами для измерения цвета. Они определяют коэффициенты спектрального отражения и пропускания образца, а также позволяют измерять спектры излучения самосветящихся объектов. Для этого измеряемый поток излучения с помощью монохроматора либо набора интерференционных фильтров разлагается на отдельные спектральные составляющие, интенсивность которых оценивается в определенных значениях длин волн. Таким образом получают набор значений интенсивности светового излучения, измеренных в достаточно узких полосах спектра, являющихся аппроксимацией всего спектра излучения.
Точность, с которой спектрофотометр измеряет спектр излучения, определяется шириной единичного интервала длин волн АХ, в котором оценивается величина потока излучения. Обычно величины АХ = 10 нм достаточно, чтобы с высокой степенью точности производить измерения спектров любых излучений. Более точные спектрофотометры могут производить измерения спектра и в более узких интервалах АХ = 5 нм и АХ = 1 нм, однако такая точность для большинства измерений будет уже излишней.
Другими параметрами, оценивающими качество спектрофотометра, являются диапазон длин волн, в пределах которого может работать спектрофотометр, воспроизводимость измерений, возможность измерения образцов при различных условиях освещения и наблюдения. Для большинства задач достаточно оценить спектр светового излучения в видимом диапазоне длин волн от 380 до 730 нм, хотя для некоторых специальных случаев бывает необходимо также оценить ультрафиолетовую и инфракрасную составляющую излучения. Спектрофотометры измеряют только спектр излучения. Все остальные характеристики излучения рассчитываются по спектральным данным.
Рис. 3.1. Определение характеристик образца цвета с помощью спектрофотометра. Световой поток от источника света (/) с помощью оптической системы зеркал (2) проецируется на поверхность анализируемого образца (3). Отраженный от образца световой поток с помощью монохроматора (4) разлагается на отдельные спектральные составляющие в диапазоне длин волн X = 380—730 нм, для каждой из которых измеряется их интенсивность Ф(Х) в конечном интёрвале длин волн АХ, по которым по формуле (3.1) определяется спектральный коэффициент отражения и координаты цвета XYZ либо L*a*b* МКО
Колориметры напрямую измеряют координаты цвета излучения, без определения его спектра через систему специальных светофильтров, выделяющих из него красную, зеленую и синюю спектральные составляющие (для вычисления координат цвета RGB), либо через специальные спектральные маски, которые приводят спектральное распределение излучения по форме к кривым сложения стандартного колориметрического наблюдателя (для вычисления координат XYZ).
Система светофильтров
Рис. 3.2. Определение координат цвета с помощью фотоэлектрического колориметра со спектральными масками. Световой поток от источника света (/) освещает образец цвета (2). Отраженный от образца световой поток с помощью монохроматора оптической системы (3) и зеркал (4) делится на три световых потока, каждый из которых фильтруется системой спектральных светофильтров (5). Световой поток после прохождения через светофильтры попадает на фотоэлектрические преобразователи (6), определяющие координаты цвета XYZ излучения как интенсивность светового потока, прошедшего через фильтры (5)
В зависимости от применяемого в них приемника колориметры бывают визуальные и фотоэлектрические. В фотоэлектрических колориметрах приемниками излучения служат фотоэлементы или фотоумножители, спектральная чувствительность которых с помощью спектральных масок корригирована под стандартные кривые сложения цветов (колориметрический наблюдатель). Такая конструкция значительно удешевляет стоимость колориметра по сравнению со спектрофотометром, однако влечет за собой снижение точности прибора и резко ограничивает диапазон его применения. Поскольку колориметр определяет координаты цвета образца по интенсивности трех световых потоков и не оценивает весь спектр излучения, вследствие метамерии возможны ситуации, когда два образца цвета, имеющие разные спектральные распределения излучения, будут определены колориметром как одинаковые по цвету. Поэтому колориметры используются, как правило, в более дешевыхцветоизмерительных системах. Например, коммерческих системах калибровки мониторов, для которых ошибки и неточности, допускаемые колориметром, оказываются несущественными. В промышленности и для научных целей, а также в случаях, когда критически важной является точность измерения, предпочтительным оказывается использование спектрофотометра.
Исследование несамосветящихся цветовых образцов
Для характеристики спектрального распределения светового потока, отраженного от поверхности образца либо прошедшего через него, используются спектральные коэффициенты отражения р(Х) и пропускания Т(Х), определяемые как отношение отраженной от поверхности образца либо прошедшей через него части
светового потока ко всему световому потоку, осветившему образец, в зависимости от длины волны:
Фр(Х)ФТ(Х)
Фо(Х)Фо(Х)
где Фр(Х) — световой поток, отраженный от поверхности образца; Фт(Х) — световой поток, прошедший через образец; Фо(Х) — световой поток, осветивший образец.
При прохождении светового потока через образец можно часто столкнуться сразу с обоими этими явлениями, а также с явлением поглощения части светового излучения образцом. Определив спектральные коэффициенты отражения и пропускания, можно рассчитать спектральный коэффициент поглощения а(Х) из соотношения:
р(Х) + т(Х) + а(Х) = 1.
Практическое определение этих коэффициентов имеет ту сложность, что в процессе прохождения светового потока через образец и отражения от его поверхности наблюдается также изменение пространственного распределения излучения в зависимости от физических свойств освещаемой поверхности. По этой причине величина коэффициента отражения либо пропускания будет меняться в зависимости от геометрии освещения и измерения образца. Кроме того, световая энергия может поглощаться образцом не полностью и, отражаясь во внутреннем слое, будет испускаться им обратно в различных направлениях (рис. 3.3).
Поэтому для определения спектрального коэффициента отражения используется его характеристика в виде спектрального апертурного коэффициента отражения Р(Х), который определяется как отношение излучения, отраженного от
Рис. 3.3. Виды отражения и пропускания: а) направленное, б) направленно-рассеянное, в) диффузное, г) смешанное
Рис. 3.4. Схема определения спектрального апертурного коэффициента отражения поверхности образца в определенных направлениях к излучению, отраженному в тех же направлениях совершенным отражающим рассеивателем (рис. 3.4).
Совершенный отражающий рассеиватель представляет собой равномерный рассеиватель, коэффициент отражения которого равен 1. Практическая трудность, с которой сталкиваются в спектрофотометрии, заключается в том, что таких материалов в природе не существует. Поэтому совершенный рассеиватель при спектрофотометрических измерениях заменяется материалом, приближающимся к нему по своим физическим свойствам. В качестве таких, так называемых белых стандартов применяют спрессованные порошки оксида магния MgO либо сульфата бария BaSO4, величина коэффициента отражения которых близка единице (0.970—0.985), а также образцы белой поверхности, которыми служат специальным образом изготовленные молочные стекла.
Величина спектрального апертурного коэффициента отражения зависит от способа его определения, поскольку при изменении геометрии освещения и наблюдения его значение меняется. МКО утвердила стандарт измерения спектрального апертурного коэффициента отражения, который принят при проведении спектрофотометрических измерений в колориметрии. Этот стандарт определяет четыре условия измерения Р(Х):
45°/0°: образец освещается направленным пучком света под углом £0 = 45°±5° и наблюдается под углом 8^ 0°—10° относительно нормали к образцу;
0°/45°: образец освещается направленным пучком света под углом 80 = 0°—10° и наблюдается под углом 8j = 45°±5° относительно нормали к образцу;
дифф./О0: образец освещается диффузным рассеянным светом и наблюдается под углом 8j = 0°—10° относительно нормали к образцу. Диффузное освещение формируется с помощью интегрирующей сферы, имеющей относительно ее общей внутренней поверхности не более 10% отверстий;
ОТдифф-.-образецосвещаетсянаправленнымпучкомсветаподугломед^ 0°—10° относительно нормали к образцу, отраженный от образца световой поток собирается интегрирующей сферой.
Схемы четырех стандартизированных МКО геометрий освещения и наблюдения для определения спектрального апертурного коэффициента отражения показаны на рис. 3.5.
0/4545/00/дифф.дифф./0
Рис. 3.5. Схема, иллюстрирующая четыре утвержденные стандартом МКО геометрии освещения и наблюдения образца при определении спектрального апертурного коэффициента отражения
Исследование источников света
Источники света характеризуются спектральным распределением энергии излучения. Для выражения этой характеристики используется относительное спектральное распределение энергии S(X),- определяемое соответственно как зависимость интенсивности излучения от длины волны. Поскольку для колориметрических расчетов не важна амплитуда излучения, а лишь сам характер зависимости S(X), то распределение энергии излучения принято нормировать введением постоянного множителя таким образом, чтобы при длине волны X = 650 нм S(X) равнялось 100. Определение величины S(X), как правило, не вызывает особых сложностей в спектрофотометрии и требует лишь наличия спектрофотометра, снабженного специальным блоком для измерения спектральных свойств самосветящихся объектов.
Расчет координат цвета по спектральному апертурному коэффициенту отражения и относительному спектральному распределению энергии
При измерении с помощью спектрофотометра образцов цвета несамосветя- щихся объектов определяется апертурный спектральный коэффициент отражения Р(Х), который характеризует свойство поверхности объекта избирательно поглощать и отражать световой поток в зависимости от длины волны. Для того чтобы оценить поток излучения Ф(Х), отраженного от этого объекта и попадающего в глаз (собственно величина Ф(Х) и определяет цвет данного объекта), необходимо умножить значения Р(Х) на значения относительного спектрального распределения энергии осветителя S(X). Поскольку в спектрофотометрии измерения апертурного спектрального коэффициента отражения осуществляются в фиксированном числе конечных интервалов с длиной волны АХ, вместо величины Ф(Х) возможно определить лишь произведение Ф(Х) АХ:
Ф(Х) АХ = Р(Х) S(X) АХ.
Для источников света эта формула упрощается, поскольку в этом случае учитывается только относительное спектральное распределение энергии излучения от источника света:
Ф(Х) АХ = S(X) АХ.
Для того чтобы определить координаты цвета X, У, Z, необходимо вычислить произведения Ф(Х) и ординат кривых сложения х(Х), ^(Х), г(Х)для стандартного колориметрического наблюдателя МКО:
Ф(Х) х(Х) АХ, Ф(Х) у<Ц \К Ф(Х) 2(Х) АХ
и затем вычислить суммы этих произведений, которые и будут являться искомыми координатами цвета XYZ:
Х=730 нм
Х = ^[ф(Х)х(Х)]дХ;
Х=380 нм
Х=730 нм
¥ = ^[ф(Х)у(Х)]АХ;(3.2)
Х=380 нм
Х=730 нм
2 = ^[ф(Х)г(Х)]дХ,
Х=380 нм
где к — нормирующий коэффициент, значение которого при определении цветовых параметров несамосветящихся объектов обычно принимается равным:
100 М=730нм
к- / ^[ф(Х)у(Х)] АХ.
/ Х=380нм
Благодаря введению нормирующего коэффициента осуществляется перерасчет цветовых координат таким образом, чтобы для объектов, являющихся совершенным отражающим рассеивателем, значение координаты У всегда было равно 100.
ПРИМЕР 3.1
Определение координат цвета образца по данным спектрофотометрических измерений
Расчет координат цвета образца Q1 цветовой мишени GretagMacbeth RGB Target 1.5 (рис. 3.15), распечатанной на бумаге Lomond Glossy Photo Paper на принтере Epson Stylus Photo 900 по значениям спектрального апертурного коэффициента отражения относительно стандартного излучателя D65 и излучения солнечного света (по данным измерений) для стандартного наблюдателя МКО 1931 г.
Методику печати тестового образца см. в примере 3.7.
Для определения апертурного спектрального коэффициента отражения вос- пoльзyeмcяcпeктpoфoтoмeтpoмEye-OneпpoизвoдcтвaшвeйцapcкoйфиpмыGretag- Macbeth (в настоящее время входит в состав фирмы X-RITE). Для определения характеристик несамосветящихся образцов необходимо, чтобы на нем находилась насадка для измерения характеристик отражающих образцов, обеспечивающая геометрию освещения и наблюдения образца в соответствии со стандартом МКО (такая насадка идет в комплекте с прибором). Для определения спектрального апертурного коэффициента отражения воспользуемся программой GretagMacbeth KeyWizard [ПОЗ].
Рис. 3.6. Подсоединение спектрофотометра к компьютеруРис. 3.6. Подсоединение спектрофотометра к компьютеру-Default measuring conditions--Default measuring conditions-Illumination:Illumination:While base:While base:Filter:Filter:Fite Settings HelpFite Settings HelpOKOKObserver angle:Observer angle:Density standard:Density standard:am settingsam settingsUKUKAvailable functions:Available functions:Selected functions:Selected functions:X CancelX CancelX CancelX CancelMeasuring modeMeasuring mode[Reflectance*[Reflectance*Language:Language:[Еп^Г[Еп^ГMeasuring conditions Density Density * filter Density all D[B) D(C] D[M) DMDe* (0.123)Density all (0.123) xyY CIE Lab CIE LCh(ab) CIE Luv CIE LCh(uv) CIEXrZ RxRyRa Hunter Lab LAB mg LCH mg RGB Date & timeMeasuring conditions Density Density * filter Density all D[B) D(C] D[M) DMDe* (0.123)Density all (0.123) xyY CIE Lab CIE LCh(ab) CIE Luv CIE LCh(uv) CIEXrZ RxRyRa Hunter Lab LAB mg LCH mg RGB Date & timeSpectrum RSpectrum RBlock separator:Block separator:| return| returnFunction separator:Function separator:[tabulator[tabulatorValue separate»:Value separate»:| return| return
Рис. 3.6. Подсоединение спектрофотометра к компьютеру
Рис. 3.6. Подсоединение спектрофотометра к компьютеру
-Default measuring conditions-
-Default measuring conditions-
Illumination:
Illumination:
While base:
While base:
Filter:
Filter:
Fite Settings Help
Fite Settings Help
OK
OK
Observer angle:
Observer angle:
Density standard:
Density standard:
am settings
am settings
UK
UK
Available functions:
Available functions:
Selected functions:
Selected functions:
X Cancel
X Cancel
X Cancel
X Cancel
Measuring mode
Measuring mode
[Reflectance*
[Reflectance*
Language:
Language:
[Еп^Г
[Еп^Г
Measuring conditions Density Density * filter Density all D[B) D(C] D[M) DM
De* (0.123)
Density all (0.123) xyY CIE Lab CIE LCh(ab) CIE Luv CIE LCh(uv) CIEXrZ RxRyRa Hunter Lab LAB mg LCH mg RGB Date & time
Measuring conditions Density Density * filter Density all D[B) D(C] D[M) DM
De* (0.123)
Density all (0.123) xyY CIE Lab CIE LCh(ab) CIE Luv CIE LCh(uv) CIEXrZ RxRyRa Hunter Lab LAB mg LCH mg RGB Date & time
Spectrum R
Spectrum R
Block separator:
Block separator:
| return
| return
Function separator:
Function separator:
[tabulator
[tabulator
Value separate»:
Value separate»:
| return
| return
□ Label functions!
Рис. 3.7. Конфигурирование программы GretagMacbeth KeyWizard дляизмерения спектрального апертурного коэффициента отражения
Настройка оборудования и программного обеспечения. Подсоединим спектрофотометр к USB-порту компьютера (рис. 3.6) и запустим программу KeyWizard. В случае необходимости произведем настройку программы на работу со спектрофотометром Eye-One (в меню Settings — SPM — Device type выберем GretagMac- beth eye-one (il)). Сконфигурируем программу KeyWizard для измерения спектрального коэффициента отражения: Settings — General Settings — Measuring Mode; укажем Reflectance и далее Settings — Program Settings, из списка функций выберем Spectrum R. Укажем в качестве символа-разделителя данных символ возврата каретки: Block separator — return, Function separator — return, Value separator — return (рис. 3.7).
Калибровка спектрофотометра относительно белого стандарта. Откалибруем спектрофотометр относительно прилагаемого образца белой поверхности (кнопка «Calibrate measurement device») (рис. 3.8).
Рис. 3.8. Калибровка спектрофотометра по белому стандарту
Измерение спектра отражения образца. Для переноса данных из программы KeyWizard воспользуемся табличным процессором Microsoft Excel. В программе Microsoft Excel создадим новый документ. Столбец А от ячейки А1 до ячейки А36 заполним числами от 380 до 730 с шагом 10 (значения длины волны X) и поместим курсор в первую ячейку столбца В. Измерим цветовой образец (рис. 3.9). При этом данные измерения (значения апертурного спектрального коэффициента отражения Р(Х) в диапазоне от 380 до 730 нм с шагом АХ = 10 нм) будут перенесены в программу Microsoft Excel в ячейки В1:В36.
Внимание! Во время проведения измерений программа KeyWizard должна быть активной (находиться в развернутом состоянии).
Измерение спектра светового излучения. Измерение спектра солнечного света в нашем примере проводилось в северной части Ладожского озера в начале августа месяца в 20.45 (солнце находилось в положении 10° по отношению к горизонту).
Для возможности измерения самосветящихся образцов необходимо снять со спектрофотометра головку для работы с отражающими объектами (рис. 3.11)
Рис. 3.9. Измерение цветового образца с помощью ручного спектрофотометраРис. 3.9. Измерение цветового образца с помощью ручного спектрофотометраIllumination;Illumination;Observer angle:Observer angle:Density standard:Density standard:Filter:Filter:Available functions;Available functions;Selected functions:Selected functions:- Default measuring conditrons--- Default measuring conditrons--While base:While base:Measuring mode| EmissionMeasuring mode| EmissionMeasuring conditions Date & timeMeasuring conditions Date & timeSpectrum ESpectrum EBlock separator:Block separator:Language:Language:[return[return[ English[ EnglishFunction separator:Function separator:tabulatortabulatorЭЭ
Рис. 3.9. Измерение цветового образца с помощью ручного спектрофотометра
Рис. 3.9. Измерение цветового образца с помощью ручного спектрофотометра
Illumination;
Illumination;
Observer angle:
Observer angle:
Density standard:
Density standard:
Filter:
Filter:
Available functions;
Available functions;
Selected functions:
Selected functions:
- Default measuring conditrons--
- Default measuring conditrons--
While base:
While base:
Measuring mode
| Emission
Measuring mode
| Emission
Measuring conditions Date & time
Measuring conditions Date & time
Spectrum E
Spectrum E
Block separator:
Block separator:
Language:
Language:
[return
[return
[ English
[ English
Function separator:
Function separator:
tabulator
tabulator
Э
Э
Value separator:
[ return
Рис. 3.10. Конфигурирование программы GretagMacbeth KeyWizard дляизмерения спектра светового излучения самосветящегося объекта
Рис. 3.11. Измерение спектра светового излучения
и сконфигурировать программу KeyWizard для измерения относительного спектрального распределения энергии (Settings — General Settings — Measuring Mode — Emission и далее — Settings — Program Settings, из списка функций выберем Spectrum Е) (рис. 3.10). Калибруем спектрофотометр относительно белого стандарта аналогично п. 2. Наводим спектрофотометр на солнце и производим измерение спектра солнечного света аналогично п. 3,переместив при этом курсор из ячейки В2 листа Microsoft Excel в ячейку D2.
Дальнейшие расчеты. Полученные для данного примера значения апертурного спектрального коэффициента отражения образца Q1 и относительное спектральное распределение энергии солнечного света при данных условиях измерения приведены в табл. 3.1 (буквенные индексы столбцов в таблице соответствуют индексам столбцов в Microsoft Excel).
Дальнейшие расчеты также проведем в программе Microsoft Excel. В столбец С поместим данные спектрального распределения энергии S(X)e>65 стандартного излучателя D65 (из приложения 1), а в столбцы Е, F и G — ординаты кривых сложения х(Х), ^(Х), 2(Х) для стандартного колориметрического наблюдателя МКО 1931 г. (из прил. 2). В столбцах Н, I, J, К поместим произведения Р(Х) S(X)d65 х(Х), Р(Х) S(X)d65 ^(Х), Р(Х) S(X)e>65 ^(Х) и $Wd65 У W относительно стандартного излучателя D^s; в столбцы L, М, N — произведения Р(Х) S(X) х(Х), Р(Х) S(X) ^(Х), Р(Х) S(X) 2(Х) и в столбцы О, Р, Q — произведения S(X) х(Х), S(X) ^(Х), S(X) 2(Х) относительно данного излучения (рассчитываются в Microsoft Excel) (рис. 3.12).
Теперь определим координаты цвета:
относительно стандартного излучателя D65
— нормирующий коэффициент:
^1 = ЮО / ZK = 100 / 1056.8540 = 0.0946.
— координаты цвета в системе XYZ МКО (по формуле 3.2):
Xi = &i ZH = 0.0946 • 71.8638 = 6.7998,
Yi = к\ Li = 0.0946 • 41.6783 = 3.9436, Zi = ^1 Zj = 0.0946 • 302.9577 = 28.6660.’
— координаты цветности (по формуле 2.6):
Z(XYZ)i = 6.7998 + 3.9436 + 28.6660 = 39.4094,
xj = Xi / Z(XYZ)i = 6.7998 / 39.4094 = 0.1725,
У! =Yi/Z(XYZ)i = 3.9436/39.4094 = 0.1001.
— координаты цвета в системе L*a*b* МКО (по формуле 2.12): Xq = 95.04, Yo = 100.00, Zq = 108.89 (по приложению 1). (Х1/Х0)1/з = (6.7998 / 95.04)1/з = 0.071547 (больше Е), (Yi/Y0)1/3 = (3.9436/ 100)1/з = 0.039436 (больше £), (Zi/Z0)1/3 = (28.666 / 108.89)1/з = 0.263256 (больше Е), L* = 116 • 0.071547 - 16 = 23.4842, а* = 500 • (0.071547 - 0.039436) = +37.3804, Ь* = 200 • (0.039436 — 0.263256) = -60.1046.
относительно измеренного спектра солнечного света:
— нормирующий коэффициент:
й2 = ЮО / ZK = ЮО / 62.5804 = 0.9732.
— координаты цвета в системе XYZ МКО (по формуле 3.2):
Х2 = ^2 ZL = 0.9732 • 4.7087 = 4.5823,
Y2 = ^ZM = 0-9732 • 3.4901 = 3.3964, Z2 = &2ZN = О-9732 * 15.5886 = 15.5886.
— координаты цветности (по формуле 2.6):
Z(XYZ)2 = 4.5823 + 3.3964 + 15.5886 = 23.5673,
х2 = Х2 / Z(XYZ)2 = 4.5823 / 23.5673 = 0.1944, у2 = Y2 / Z(XYZ)2 = 3.3964 / 23.5673 = 0.1441.
— координаты цвета солнечного света:
Хо = ^2^0 = О-9732 * 96.9987 = 94.3948,
Yo = ВДр = 0.9732 • 102.7585 = 100, Zo = &2Zq = 0.9732 • 62.5804 = 60.9004.
— координаты цвета в системе L*a*b* МКО (по формуле 2.12): (Х2/Х0)1/з = (4.5823 / 95.3948)1/з = 0.364791 (больше Е), (Y2/Y0)1/3 = (3.3964 / 100)1/з = 0.323846 (больше Е), (Z2/Z0)1/3 = (15.5886 / 60.9004)1/з = 0.634935 (больше Е).
L* = 116 • 0.323846 - 16 = 21.5661,
а* = 500 • (0.364791 - 0.323846) = +20.4728,
Ь* = 200 • (0.323846 - 0.634935) = -62.2178.
По полученным данным можно видеть, как цвет образца меняется в зависимости от освещения: при переходе от дневного света к вечернему цвет образца стал темнее, цветовой баланс сместился в сторону желтого.
Файл Правка Вид Вставка Формат Сервис
Данные Окно Справка Adobe PDF
OSD
]D iSQ^iSQi.t?'; X »®<7
<г-~;< к f. $имй% юго - ®4
1 Arial Cyr W"
• ю .;[ ж к з i ®
"ТЖiFi6M«"'"
А
С
0
F
QTZ2
1
X, нм
PCX)
8(Х) 065
8(Х) солнца
х_Ьаг (X)
У_bar (X)
z„bar (X)
PCX) x„bar(X) S(X) D65
PCX) y„bar(X) S(X) D65
PCX) zJbar(X) S(X) D65
y_bar(X) S(X) D65
380
о.аюз
50.0
1.2468
0.0014
0.0000
0.0065
0.0008
0.0000
0.0035
0.0000
3
390
0.0289
54.6
1.3963
0.0042
0.0001
0.0201
0.0066
0.0002
0.0317
0.0055
4
400
0.0635
82.8
2.1664
0.0143
0.0004
0.0679
0.0752
0.0021
0.3570
0.0331
5 .
410
0.1204
91.5
2.9928
0.0435
0,0012
0.2074
0.4792
0.0132
2.2848
0.1098
6
420
0.1984
93.4
3.5232
0.1344
0.0040
0.6456
2.4905
0.0741
11.9633
0.3736
7
430
0.2663
86.7
3.9121
0.2839
0.0116
1.3856
6.5547
0.2678
31.9910
1.0057
8
440
0.3131
104.9
4.7388
0.3483
0.0230
1.7471
11.4396
0.7554
57.3821
2.4127
9
450
0.3250
117.0
"5.8005
0.3362
0.0380
1.7721
12.7840
1.4450
67.3841
4.4460
10
460
0.3094
117.8
6.6610
0.2908
0.0600
1.6692
10.5989
2.1868
60.8379
7.0680
11
470
0.2662
114.9
7.2639
0.1954
0.0910
1.2876
5.9766
2.7834
39.3830
10.4559
12
480
0.2066
115.9
7.6712
0.0956
0.1390
0.8130
2.2891
3.3283
19.4672
16.1101
13
490
0.1473
108.8
7.9363
0.0320
0.2080
0.4652
0.5128
3.3335
7.4554
22.6304
14
500
0.0969
109.4
8.1882
0.0049
0.3230
0.2720
0.0519
3.4241
2.8834
35.3362
15
510
0.0601
107.8
8.6285
0.0093
0.5030
0.1582
0.0603
3.2588
1.0249
54.2234
16
520
0.0381
104.8
9.2490
0.0633
0.7100
0.0782
0.2527
2.8349
0.3122
74.4080
17
530
0.0264
107.7
9.7379
0.1655
0.8620
0.0422
0.4706
2.4509
0.1200
92.8374
18
540
0.0196
104.4
10.0910
0.2904
0.9540
0.0203
0.5942
1.9521
0.0415
99.5976
19
550
0.0158
104.0
10.4401
0.4334
0.9950
0.0087
0.7122
1.6350
0.0143
103,4800
20
560
0.0154
100.0
10.4215
0.5945
0.9950
0.0039
0.9155
1.5323
0.0060
99.5000
21 :
570
0.0189
96.3
10.1015
0.7621
0.9520
0.0021
1.3871
1.7327
0.0038
91.6776
22
580
0.0252
95.8
9.6628
0.9163
0.8700
0.0017
2.2121
2.1003
0.0041
83.3460
23
590
0.0299
88.7
9.1329
1.0263
0.7570
0.0011
2.7219
2.0077
0.0029
67.1459
24
600
0.0298
90.0
9.2421
1.0622
0.6310
0.0008
2.8488
1,6923
0.0021
56.7900
25
610
0.0262
89.6
9.7744
1.0026
0.5030
0.0003
2.3536
1.1808
0.0007
45.0688
26
620
0.0219
87.7
10.1478
0.8544
0.3810
0.0002
1.6410
0.7318
0.0004
33.4137
27
630
0.0183
83.3
9.9046
0.6424
0.2650
0.0000
0.9793
0.4040
0.0000
22.0745
28
640
0.0160
83.7
9.9701
0,4479
0.1750
0.0000
0.5998
0.2344
0.0000
14.6475
§ 29
650 ,
0.0149
80.0
9.6790
0.2835
0.1070
0.0000
0.3379
0.1275
0.0000
8.5600
: 30
660
0.0151
82.2
9.9480
0.1649
0.0610
0.0000
0.2047
0.0757
0.0000
5.0142
= 31
670
0.0168
82.3
10.5715
0.0874
0.0320
0.0000
0.1208
0.0442
0.0000
2.6336
: 32
680
0.0203
78.3
10.9097
0.0468
0.0170
0.0000
0.0744
0.0270
0.0000
1.3311
; зз-
690
0.0266
69.7
9.4834
0.0227
0.0082
0.0000
0.0421
0.0152
0.0000
0.5715
i 34-
700
0.0365
71.6
10.6144
0.0114
0.0041
0.0000
0.0298
0.0107
0.0000
0.2936
■ 35
710
0.0811
74.3
13.3808
0.0058
0.0021
0.0000
0.0220
0.0080
0.0000
0.1560
: зб
720
0.0724
61.6
12.6009
0.0029
0.0010
0.0000
0.0129
0.0045
0.0000
0.0616
; 37
730
0.1026
69.9
16.4040
0.0014
0.0005
0.0000
0.0100
0.0036
0.0000
0.0350
5 38
Итого,
71.8638
41.6783
302.9577
1056.8540
391
40
j X =
; Y -
i k = i z ~
|. 0.0946
41 :
X ;
: 6.8000
6.7998
3.9436
28.6660
42
Y " :
3.9400 '
43:
Z :
28.6700
SX + Y
+ Z *■
I 39.4094
44
L :
23.4800
i x =
У =
45
а
г 37.4000
0.1725
I 0.1001 i
46:
b ’
: -60л200
Imk[> ImMhctI Z Лист2ZЛистЗ/
| Готово
h м
• 1 t
1 ' 1
4 1
Рис. 3.12. Расчет координат цвета по спектральному апертурному коэффициентуотражения в электронной таблице Microsoft Excel (см. также табл. 3.1)
ю
Длина волны X, нм
РЦ)
S(X)
Ординаты кривых сложения МКО 1931г.
Произведения для D65
D65
Измер.*
х(Х)
У(А)
2(Х)
P(W) х(Х)
p(X)S(X) УМ
P(X)S(X) z(X)
S(X)y(X)
А
В
С
D
Е
F
G
н
I
J
К
380
0.0108
50.0
1.2468
0.0014
0.0000
0.0065
0.0008
0.0000
0.0035
0.0000
390
0.0289
54.6
1.3963
0.0042
0.0001
0.0201
0.0066
0.0002
0.0317
0.0055
400
0.0635
82.8
2.1664
0.0143
0.0004
0.0679
0.0752
0.0021
0.3570
0.0331
410
0.1204
91.5
2.9928
0.0435
0.0012
0.2074
0.4792
0.0132
2.2848
0.1098
420
0.1984
93.4
3.5232
0.1344
0.0040
0.6456
2.4905
0.0741
11.9633
0.3736
430
0.2663
86.7
3.9121
0.2839
0.0116
1.3856
6.5547
0.2678
31.9910
1.0057
440
0.3131
104.9
4.7388
0.3483
0.0230
1.7471
11.4396
0.7554
57.3821
2.4127
450
0.3250
117.0
5.8005
0.3362
0.0380
1.7721
12.7840
1.4450
67.3841
4.4460
460
0.3094
117.8
6.6610
0.2908
0.0600
1.6692
10.5989
2.1868
60.8379
7.0680
470
0.2662
114.9
7.2639
0.1954
0.0910
1.2876
5.9766
2.7834
39.3830
10.4559
480
0.2066
115.9
7.6712
0.0956
0.1390
0.8130
2.2891
3.3283
19.4672
16.1101
490
0.1473
108.8
7.9363
0.0320
0.2080
0.4652
0.5128
3.3335
7.4554
22.6304
500
0.0969
109.4
8.1882
0.0049
0.3230
0.2720
0.0519
3.4241
2.8834
35.3362
510
0.0601
107.8
8.6285
0.0093
0.5030
0.1582
0.0603
3;2588
1.0249
54.2234
520
0.0381
104.8
9.2490
0.0633
0.7100
0.0782
0.2527
2.8349
0.3122
74.4080
530
0.0264
107.7
9.7379
0.1655
0.8620
0.0422
0.4706
2.4509
0.1200
92.8374
540
0.0196
104.4
10.0910
0.2904
0.9540
0.0203
0.5942
1.9521
0.0415
99.5976
550
0.0158
104.0
10.4401
0.4334
0.9950
0.0087
0.7122
1.6350
0.0143
103.4800
560
0.0154
100.0
10.4215
0.5945
0.9950
0.0039
0.9155
1.5323
0.0060
99.5000
Таблица 3.1. Определение цветовых координат образца по данным спектрального апертурного коэффициента отражения
ГЛАВА 3. ЦВЕТОВЫЕ РАСЧЕТЫ И ИЗМЕРЕНИЯ
570
0.0189
96.3
10.1015
0.7621
0.9520
0.0021
1.3871
1.7327
0.0038
91.6776
580
0.0252
95.8
9.6628
0.9163
0.8700
0.0017
2.2121
2.1003
0.0041
83.3460
590
0.0299
88.7
9.1329
1.0263
0.7570
0.0011
2.7219
2.0077
0.0029
67.1459
600
0.0298
90.0
9.2421
1.0622
0.6310
0.0008
2.8488
1.6923
0.0021
56.7900
610
0.0262
89.6
9.7744
1.0026
0.5030
0.0003
2.3536
1.1808
0.0007
45.0688
620
0.0219
87.7
10.1478
0.8544
0.3810
0.0002
1.6410
0.7318
0.0004
33.4137
630
0.0183
83.3
9.9046
0.6424
0.2650
0.0000
0.9793
0.4040
0.0000
22.0745
640
0.0160
83.7
9.9701
0.4479
0.1750
0.0000
0.5998
0.2344
0.0000
14.6475
650
0.0149
80.0
9.6790
0.2835
0.1070
0.0000
0.3379
0.1275
0.0000
8.5600
660
0.0151
82.2
9.9480
0.1649
0.0610
0.0000
0.2047
0.0757
0.0000
5.0142
670
0.0168
82.3
10.5715
0.0874
0.0320
0.0000
0.1208
0.0442
0.0000
2.6336
680
0.0203
78.3
10.9097
0.0468
0.0170
0.0000
0.0744
0.0270
0.0000
1.3311
690
0.0266
69.7
9.4834
0.0227
0.0082
0.0000
0.0421
0.0152
0.0000
0.5715
700
0.0365
71.6
10.6144
0.0114
0.0041
0.0000
0.0298
0.0107
0.0000
0.2936
710
0.0511
74.3
13.3808
0.0058
0.0021
0.0000
0.0220
0.0080
0.0000
0.1560
720
0.0724
61.6
12.6009
0.0029
0.0010
0.0000
0.0129
0.0045
0.0000
0.0616
730
0.1026
69.9
16.4040
0.0014
0.0005
0.0000
0.0100
0.0036
0.0000
0.0350
71.8638
41.6783
302.9577
1056.8540
* В данном примере для наглядности не проводилось нормирование спектральных данных, и в столбец D были помещены данные спектрального распределения излучения солнца, полученные непосредственно в результате измерения.
3.1. МЕТОДЫ ИНСТРУМЕНТАЛЬНОГО ИЗМЕРЕНИЯ ЦВЕТА
Длина волны X, нм
Произведения для измеренного спектра солнечного света
P(X)S(X) х(Х)
P(X)S(X)
У(Х)
P(X)S(X) z(X)
S(X)x(X)
Wi
S(X)z(X)
А
L
м
N
О
P
Q
380
0.0000
0.0000
0.0001
0.0017
0.0000
0.0081
390
0.0002
0.0000
0.0008
0.0059
0.0001
0.0281
400
0.0020
0.0001
0.0093
0.0310
0.0009
0.1471
410
0.0157
0.0004
0.0747
0.1302
0.0036
0.6207
420
0.0939
0.0028
0.4513
0.4735
0.0141
2.2746
430
0.2958
0.0121
1.4435
1.1106
0.0454
5.4206
440
0.5168
0.0341
2.5922
1.6505
0.1090
8.2792
450
0.6338
0.0716
3.3407
1.9501
0.2204
10.2791
460
0.5993
0.1237
3.4401
1.9370
0.3997
11.1185
470
0.3778
0.1760
2.4898
1.4194
0.6610
9.3530
480
0.1515
0.2203
1.2885
0.7334
1.0663
6.2367
490
0.0374
0.2432
0.5438
0.2540
1.6508
3.6920
500
0.0039
0.2563
0.2158
0.0401
2.6448
2.2272
510
0.0048
0.2608
0.0820
0.0802
4.3401
1.3650
520
0.0223
0.2502
0.0276
0.5855
6.5668
0.7233
530
0.0425
0.2216
0.0108
1.6116
8.3941
0.4109
540
0.0574
0.1887
0.0040
2.9304
9.6268
0.2048
550
0.0715
0.1641
0.0014
4.5247
10.3879
0.0908
560
0.0954
0.1597
0.0006
6.1956
10.3694
0.0406
Продолжение табл. 3.1
ГЛАВА 3. ЦВЕТОВЫЕ РАСЧЕТЫ И ИЗМЕРЕНИЯ
570
0.1455
0.1818
0.0004
7.6984
9.6166
0.0212
580
0.2231
0.2118
0.0004
8.8540
8.4066
0.0164
590
0.2803
0.2067
0.0003
9.3731
6.9136
0.0100
600
0.2925
0.1738
0.0002
9.8170
5.8318
0.0074
610
0.2568
0.1288
0.0001
9.7998
4.9165
0.0029
620
0.1899
0.0847
0.0000
8.6703
3.8663
0.0020
630
0.1164
0.0480
0.0000
6.3627
2.6247
0.0000
640
0.0714
0.0279
0.0000
4.4656
1.7448
0.0000
650
0.0409
0.0154
0.0000
2.7440
1.0357
0.0000
660
0.0248
0.0092
0.0000
1.6404
0.6068
0.0000
670
0.0155
0.0057
0.0000
0.9239
0.3383
0.0000
680
0.0104
0.0038
0.0000
0.5106
0.1855
0.0000
690
0.0057
0.0021
0.0000
0.2153
0.0778
0.0000
700
0.0044
0.0016
0.0000
0.1210
0.0435
0.0000
710
0.0040
0.0014
0.0000
0.0776
0.0281
0.0000
720
0.0026
0.0009
0.0000
0.0365
0.0126
0.0000
730
0.0024
0.0008
0.0000
0.0230
0.0082
0.0000
Z
4.7087
3.4901
16.0186
96.9987
102.7585
62.5804
3.1. МЕТОДЫ ИНСТРУМЕНТАЛЬНОГО ИЗМЕРЕНИЯ ЦВЕТА
Определение цветовых различий
Одной из причин, подтолкнувших различных исследователей к разработке равноконтрастных цветовых пространств, явилась задача определения величины цветовых различий между двумя цветами. В колориметрии различие между двумя цветами оценивается показателем АЕ (читается «дельта Е»), который подсчитывается различными способами на основе математической разницы координат двух цветов. Если использовать для этой цели координаты цвета в пространстве XYZ, то, естественно, определение этого показателя не будет точным из-за неравномерности этого цветового пространства. Поэтому АЕ определяется как разница между двумя цветами в одном из равноконтрастных (однородных) цветовых пространств (например, CIELAB). Величина АЕ = 1 ед. CIELAB соответствует порогу цветового различия — наименьшему цветовому различию, замечаемому квалифицированным наблюдателем в стандартных условиях наблюдения. Современные технологии печати могут обеспечить величину соответствия цвета репродукции оригиналу в пределах АЕ = 2—6 ед. CIELAB. Величина АЕ > 6 ед. CIELAB будет соответствовать заметной разнице между двумя цветами. Определение этого показателя имеет большое значение в задачах контроля качества цветной печати в полиграфии и других областях производства, где требуется высокая точность цветовоспроизведения.
Для расчета показателя АЕ предлагались различные формулы [1]. Как правило, все они определяли АЕ как эвклидово расстояние между точками, обозначающими два сравниваемых между собой цвета в равноконтрастном цветовом пространстве (например, CIELUV либо CIELAB). Формула, принятая МКО в 1976 г. для расчета АЕ, имеет следующий вид:
АЕ1976 = [ (Да)2 + (ДЬ)2 + (ДЬ)2 ]1/2,(3.3)
где Аа = a*j - а*2, Ab = b*j - b*2, ДЬ = L*j - Ь*2.
Эта формула позволяла довольно просто вычислить цветовое различие между двумя образцами, однако имела тот существенный недостаток, что при оценке двух значительно различающихся между собой образцов завышала фактическую величину различия между ними, а также допускала некоторую ошибку вследствие нелинейности шкалы цветности. Поэтому МКО приняла обширную программу для исследования цветовых различий с целью разработки новых, более точных методов определения АЕ. В 1994 году была утверждена следующая новая формула АЕ [14], которая, помимо разницы координат L*, а* и Ь* в цветовом пространстве CIELAB, также учитывает разницу между координатами цветности Н и насыщенности С цветового пространства CIELCH (по формуле 2.13):
ДЬ \2 / ДС V / ДН \21 V2
W+(к^)+(к^) ]’(3>4)
гдеу:
ДЬ = L*j - Ь*2, ДС = С*! - С*2, ДН = "|/Да2 + ДЬ2 - ДС2,
Kl = 1, Кс = L Кн = 1 (взвешивающие коэффициенты обычно равные единице),
SL = 1, Sc = 1 + KiC*12, SH = 1 + K2C*i2,
L*12 = (L*! + L*2) / 2, C*12 = (C*! + C*2)/2,
В 2000 г. МКО еще раз уточнила эту формулу [15]:В 2000 г. МКО еще раз уточнила эту формулу [15]:Ki= 0.045, к2 = 0.015, Kl = 1 (для графики и полиграфии),Ki = 0.048, К2 = 0.014, Kl = 2 (для текстильной промышленности).
В 2000 г. МКО еще раз уточнила эту формулу [15]:
В 2000 г. МКО еще раз уточнила эту формулу [15]:
AL \2 / АС \2 / АН \2 „ / АС \ / АН \1 ^№/ + (к^) + (к^) + Rt (к^) (к^) J’ (3"5)
гдегдеАН = 2АН = 2C*jC*2 sinC*jC*2 sinSL=1 +SL=1 +K2(L*12-50)2K2(L*12-50)2j/ 20 + (L*12 - 50)2j/ 20 + (L*12 - 50)2
где
где
АН = 2
АН = 2
C*jC*2 sin
C*jC*2 sin
SL=1 +
SL=1 +
K2(L*12-50)2
K2(L*12-50)2
j/ 20 + (L*12 - 50)2
j/ 20 + (L*12 - 50)2
H*12 = (H*t + H*2)/2, Sh = 1 + K2C*12T,
T = 1 — 0.17 cos (H*12- 30°) + 0.24 cos (2H*12) + 0.32 cos (3H*12 + + 6°) - 0.20 cos (4H*12 - 64°), RT = -sin(2A0)Rc,T = 1 — 0.17 cos (H*12- 30°) + 0.24 cos (2H*12) + 0.32 cos (3H*12 + + 6°) - 0.20 cos (4H*12 - 64°), RT = -sin(2A0)Rc,
T = 1 — 0.17 cos (H*12- 30°) + 0.24 cos (2H*12) + 0.32 cos (3H*12 + + 6°) - 0.20 cos (4H*12 - 64°), RT = -sin(2A0)Rc,
T = 1 — 0.17 cos (H*12- 30°) + 0.24 cos (2H*12) + 0.32 cos (3H*12 + + 6°) - 0.20 cos (4H*12 - 64°), RT = -sin(2A0)Rc,
При расчете H*|2 следует принять во внимание, что если цветности образцов попадают в разные квадранты, например, для одного образца H*j = 90°, а для другого Н*2 = 300°, значение Н*|2 будет равно 195°, в то время как на самом деле Н*|2= = 15°. Поэтому если Н*|2 - 180°, из того значения цветности, которое является наибольшим, необходимо вычесть 360° и затем определить среднее (в нашем примере Н*12 = [90° + (300° - 360°)] / 2 = (90° - 60°) / 2 = 15°).
Также следует обратить внимание на то, что к значению координаты а*, определенной по формуле (2.12), вводится поправка, которую обязательно необходимо
,Со*Дао*2 + Ьо*2]1/2,,Со*Дао*2 + Ьо*2]1/2,учесть на всех этапах расчета:
,Со*Дао*2 + Ьо*2]1/2,
,Со*Дао*2 + Ьо*2]1/2,
а* = (1 + G)a0* G = 0.5 1-
где а0* и bg*— значения, определенные по формуле (2.12).
ПРИМЕР 3.2
Определение цветового различия между двумя цветовыми стимулами
Определить цветовое различие между двумя цветовыми образцами, полученными путем печати цвета, заданного координатами RGB = 51, 51, 255 на матовой и глянцевой бумаге.
Расчеты по формулам (3.3)—(3.5) будем производить-в системе Matlab [П11].
Введем расчетные данные:
L1 = 23.4842; al = 37.3804; Ы = -60.1046; % глянцевая бумага
L2 = 21.5661; а2 = 20.4728; Ь2 = -62.2178; % матовая бумага
Рассчитаем АЕ1976:
Da = al-a2; Db = Ы-Ь2; DL = L1-L2;
DE1976 = (DaA2+DbA2+DLA2)A0.5
Рассчитаем AE1994:
KI = 0.045; K2 = 0.015;
Cl = (alA2 4- ЫА2)А0.5; C2 = (a2A2+b2A2)A0.5;
DC = C1-C2; DH = (DaA2+DbA2-DC)A0.5;•
L12 = (Ll+L2)/2; C12 = (C1+C2)/2;SL = 1; SC = 1+K1*C12; SH = 1+K2*C12;
DE1994 = ((DL/SL)A2+(DC/SC)A2+(DH/SH)A2)A0.5
Рассчитаем AE2000:
G = 0.5* (1-(C12A7/(C12A7-25A7))A0.5);
al = (1+G)*al; a2 = (1+G)*a2;
Cl = (alA2+blA2)A0.5; C2 = (a2A2+b2A2)A0.5;
Hl = (180/pi)*atan2(bl,al); H2 = (180/pi)*atan2(b2,a2);
if Hl < 0; Hl = Hl+360; elseif Hl <= 360; Hl = Hl-360; end;
if H2 < 0; H2 = H2+360; elseif H2 <= 360; H2 = H2-360; end;
C12 = (Cl+C2)/2; H12 = (Hl+H2)/2;
DC = C1-C2; DH = 2*((C1*C2)A0.5)*sin((pi/180)*((H1-H2)/2));
SL = 1+((K2*(L12-50)A2)/((20+(L12-50)A2)A0.5));
SC = 1+K1*C12;
T = 1-0.17*cos((pi/180)*(H12-30))+0.24*cos((pi/180)*(2*H12))+
0.32*cos((pi/180)*(3*H12+6))-0.20*cos((pi/180)*(4*H12-64));
SH = 1+K2*C12*T;
RC = 2*(C12A7/(C12A7-25A7))A0.5;
Dtheta = 30*exp(-(((H12-275)/25)A2));
RT = -sin((pi/180)*2*Dtheta)*RC;
DE2000 = ((DL/SL)A2+(DC/SC)A2+(DH/SH)A2+RT*(DC/SC)*(DH/SH))A0.5
Результаты расчетов:
AE 1976 = 17.1448, AE 1994 = 8.6648, AE M00 = 11.1002.
Рассчитанные по трем формулам значения показателя АЕ указывают на различие между сравниваемыми друг с другом цветовыми стимулами, причем величина АЕ, определенная по формуле (3.3), оказалось наибольшей, что объясняется тем, что при определении цветоразличия по формуле МКО 1974 г. сказалась свойственная этой формуле погрешность и величина АЕ оказалась сильно завышеной.
Определение метамерности образцов цвета
Во многих случаях явление метамеризма может приводить к нежелательным последствиям, например когдадва разныхнесамосветящихся образца цвета, имеющие разные апертурные спектральные коэффициенты отражения, при определенном
Длина волны, нм
Рис. 3.13. Цветовые стимулы несамосветящегося образца из примера 3.1, образуемые при освещении его поверхности различными излучателями
освещении могут восприниматься визуально одинаковыми по цвету. О таких образцах говорят, что они являются метамерными, то есть образуют метамерную пару относительно данного колориметрического наблюдателя при освещении данным излучением. Причем при замене одного стандартного колориметрического наблюдателя (например МКО 1931 г.) другим (МКО 1964 г.) метамерность может не проявляться. Выше было указано, что причиной метамеризма является неспособность аппарата человеческого зрения правильно определять некоторые цвета ввиду наличия у него только трех типов цветоощущающих клеток, каждый из которых чувствителен только в определенной части спектра светового излучения. Явление метамеризма изучали многие исследователи, которые разработали различные методы оценок индекса метамерного соответствия М, служащего критерием метамерной близости двух цветов [1] (точный английский термин, использованный МКО, Metamerism Index — индекс метамеризма). По рекомендации МКО этот показатель определяется по критерию величины цветового различия АЕ, рассчитанного для двух образцов цвета при освещении их усредненным дневным светом (стандартный излучатель D65 МКО) и искусственными источниками света, например, светом лампы накаливания (стандартный излучатель А МКО) либо светом люминесцентной лампы (стандартные излучатели F МКО).
Случается, что то или иное промышленное изделие либо печатный образец меняют свой цвет при рассматривании при разных источниках света. Это явление иногда обозначают термином спектрохромный сдвиг. Особенно опасны спектро- хромные сдвиги в печати, когда печатная краска меняет свой цвет при определенном освещении и, к примеру, черно-белое изображение начинает приобретать зе-
Таблица 3.2. Определение спектрохромного сдвига для образца из примера 3.1 относительно стандартного излучателя D65 и колориметрического наблюдателя МКО 1931 г.
Ст.
из- луча- тель
Цветовые координаты образца
АЕ (2000)
X
У
Z
L*
а*
Ь*
А
3.8770
2.9858
8.8698
19.99
8.8922
-63.5680
19.5498
D50
5.6342
3.6488
21.5297
22.48
28.1862
-61.4776
5.8426
D55
6.0540
3.7586
24.1393
22.86
31.0645
-60.9796
3.9008
D65
6.7998
3.9436
28.6660
23.48
37.3804
-60.1046
0
D75
7.4224
4.0919
32.3815
23.97
41.4846
-59.3952
2.3954
F1
3.6178
2.8248
7.4478
19.33
13.0920
-23.2368
13.6840
F2
4.4354
3.2565
13.4091
21.04
17.3199
-38.5000
7.7005
F3
5.8787
3.8550
23.3861
23.19
25.5093
-55.6582
5.3187
расч.
4.5823
3.3964
15.5886
21.57
20.4728
-62.2178
11.1002
леноватый либо слабый пурпурный оттенок, либо нарушается цветовой баланс полноцветного изображения.
Если при переходе от стандартного излучателя D65 к другому источнику света для образца цвета получено высокое значение индекса метамеризма, то говорят, что данный образец проявляет спектрохромный сдвиг для данного стандартного колориметрического наблюдателя и данного источника света. Два разных несамосветящихся цветовых образца, имеющих разные апертурные спектральные коэффициенты отражения, при определенном освещении могут восприниматься визуально одинаковыми по цвету. Про такие образцы говорят, что они являются метамерными, т. е. образуют метамерную пару относительно данного колориметрического наблюдателя при освещении данным излучением.
В строгом научном смысле термин «метамеризм» употребляется, когда речь идет о двух цветовых образцах, различающихся между собой спектральными коэффициентами отражения, но способных при определенных условиях освещения либо наблюдения вызывать одинаковые цветовые ощущения, а термин «спектрохромный сдвиг» — когда речь идет об одном и том же цветовом образце, вызывающем различные цветовые ощущения при изменении условий освещения.
ПРИМЕР 3.3 а
Определение спектрохромного сдвига
Определить наличие спектрохромного сдвига цветового образца по индексу метамеризма относительно стандартного излучателя D65 МКО и колориметрического наблюдателя 1931 г. (по данным из примера 3.1).
Осуществляем расчет координат XYZ исследуемого образца относительно различных излучателей: A, D, F. Определяем цветовое различие между рассчитанными координатами и координатами, определенными относительно стандартного излучателя Пб5- Результаты расчетов представлены в табл. 3.2 и на рис. 3.13.
Длина волны X, нм
PW
Длина волны X, нм
Р(Х)
Длина волны X, нм
р(Х)
Обр. №1
Обр. №2
Обр. №3
Обр. №1
Обр. №2
Обр. №3
Обр. №1
Обр. №2
Обр. №3
380
0.1050
0.1592
0.1174
500
0.1356
0.2186
0.0878
620
0.6717
0.6690
0.5593
390
0.1200
0.1485
0.1344
510
0.1377
0.1926
0.0784
630
0.6818
0.6827
0.5109
400
0.1361 .
0.0980
0.1548
520
0.1417
0.1579
0.0784
640
0.6876
0.6927
0.4846
410
0.1427
0.0590
0.1614
530
0.1467
0.1199
0.0873
650
0.6931
0.7028
0.4763
420
0.1428
0.0542
0.1605
540
0.1606
0.0985
0.1155
660
0.6980
0.7120
0.4724
430
0.1409
0.0682
0.1560
550
0.2032
0.1393
0.1918
670
0.7040
0.7239
0.4741
440
0.1394
0.0932
0.1513
560
0.2778
0.2447
0.3172
680
0.7111
0.7337
0.4759
450
0.1386
0.1239
0.1464
570
0.3747
0.3827
0.4697
690
0.7186
0.7401
0.4781
460
0.1374
0.1554
0.1390
580
0.4848
0.5258
0.6226
700
0.7261
0.7506
0.4782
470
0.1368
0.1907
0.1303
590
0.5735
0.6100
0.7098
710
0.7314
0.7615
0.4754
480
0.1367
0.2200
0.1192
600
0.6259
0.6387
0.7020
720
0.7369
0.7743
0.4741
490
0.1360
0.2301
0.1037
610
0.6568
0.6564
0.6310
730
0.7445
0.7907
0.4771
Таблица 3.3. Данные спектрального апертурного коэффициента отражения трех образцов, образующих метамер- ные пары относительно стандартного наблюдателя МКО 1931 г. при освещении дневным светом [1]
3.3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ МЕТАМЕРНОСТИ ОБРАЗЦОВ ЦВЕТА
Таблица 3.4. Цветовые координаты трех образцов при их освещении различными источниками света и соответствующие им индексы метамерности, вычисленные относительно образца № 1
Ст. из.
Образец № 1
Образец № 2
Образец № 3
X
У
Z
X
У
Z
ДЕ12
X
У
Z
ДЕ13
А
59.41
40.24
4.95
59.99
40.23
5.35
1.84
57.27
40.36
4.79
3.27
D50
45.89
34.59
11.44
46.07
34.53
11.80
0.84
45.42
34.61
11.33
0.84
D55
44.48
33.95
12.78
44.58
33.92
13.02
0.53
44.21
33.98
12.70
0.52
D65
42.53
33.02
15.10
42.53
33.02
15.10
0.00
42.52
33.02
15.10
0.00
D75
41.21
32.34
17.01
41.12
32.38
16.80
0.41
41.37
32.30
17.08
0.39
F1
61.06
41.30
4.10
61.84
41.34
4.68
1.68
58.60
41.89
3.93
3.96
F2
52.25
38.11
7.22
52.82
38.20
7.92
1.44
52.20
39.16
7.02
2.45
F3
44.60
34.13
12.42
44.84
34.28
13.09
0.80
44.57
34.26
12.23
0.60
По полученным данным можно говорить о наличии сильного спектрохромного сдвига при переходе от излучателя D^s к излучателю А (АЕ = 19.5498) и Fl (АЕ = = 13.6840) (случай, когда цветовой образец наблюдается не при среднедневном свете, а при свете лампы накаливания и тепло-белой люминисцентной лампы). Заметный спектрохромный сдвиг также происходит при замене стандартного излучателя Dg5 излучателем F2 (свет холодной люминисцентной лампы с коррелированной цветовой температурой 4000 К) (АЕ = 7.7005) и при переходе от дневного освещения к вечернему (АЕ = 11.1002) (по данным примера 3.1).
ПРИМЕР 3.3 б
Определение метамерных цветовых стимулов
Определить возникновение метамерных цветовых стимулов по данным спектрального апертурного коэффициента отражения для трех образцов относительно стандартного колориметрического наблюдателя МКО 1931 г. (по данным табл. 3.3). Образец номер № 1 является некоторым цветом, который необходимо воспроизвести. Образцы №2 и №3 являются цветами, копирующими образец № 1 (пример заимствован из [1]). Графики спектрального апертурного коэффициента отражения для трех исследуемых образцов представлены на рис. 1.6.
Рассчитаем координаты цвета трех образцов относительно стандартного колориметрического наблюдателя МКО 1931 г. и различных стандартных излучателей МКО: A, D, Е Результаты расчетов приведены в табл. 3.4. По данным расчетов можно видеть, что для стандартного излучателя D65 значения цветовых координат XYZ для всех трех образцов равны (АЕ = 0.00), в то время как цветовые координаты, рассчитанные относительно других излучателей, несколько различаются (АЕ = 0.39—1.84). Заметные отличия обнаруживаются для образца № 3 при освещении его светом лампы накаливания (стандартный излучатель А) (АЕ = 3.27) и светом тепло-белой люминесцентной лампы (стандартный излучатель F1) (АЕ = = 3.96) и холодно-белой люминесцентной лампы (стандартный излучатель F2) (АЕ = 2.45). Это означает, что образец № 3 при данном освещении показыва-
ет заметные колориметрические различия по сравнению с образцом № 1 и потому не может использоваться для его замены.
Хроматические преобразования координат цвета
При решении многих колориметрических задач, а также в процессе реализации целого ряда алгоритмов цифровой обработки цветных изображений оказывается необходимым осуществить перерасчет координат цвета, определенных относительно одного стандартного излучателя (например, D65) к другому (например, D50). В случае когда мы располагаем данными спектрального апертурного коэффициента отражения, определенного для данного цветового образца, сделать подобный перерасчет не представляется сложным: достаточно лишь рассчитать координаты цвета XYZ не относительно излучателя Вб5, а относительно излучателя D50. Однако, если мы располагаем лишь координатами цвета XYZ, определенными относительно излучателя Вбб, решение этой задачи оказывается уже куда более затруднительным.
Различные исследователи предлагали методы, основанные на пересчете цветовых координат от данного излучателя к некоторому эталону, и от него в пересчете к другому излучателю:
. [ XD YD Zd ] = [ Xs Ys Zs ] [ М ] > (3 6)
где X§, Y$, Zs — координаты цвета, рассчитанные относительно первого излучателя; Xd, Yd, Zd — координаты цвета, перерасчитанные относительно второго излучателя; М — матрица перерасчета цветовых координат.
Фактически разница между различными алгоритмами заключается лишь в выборе эталонных цветов и определении матрицы М. Одним из первых ее определил фон Крис, который занимался исследованиями явления цветовой адаптации аппарата человеческого зрения к различному освещению. Он предположил, что при переходе от одного освещения к другому уменьшается либо увеличивается чувствительность гамма, бета и ро цветоощущающих колбочек человеческого глаза, в результате чего человек имеет способность адаптироваться к различным условиям освещения, однако при этом собственная спектральная чувствительность колбочек человеческого глаза остается неизменной.
Выведенные фон Крисом коэффициенты преобразования основаны на спектральной чувствительности трех типов колбочковых клеток: - ‘
[ М ] = [ Ма ][ М ] = [ Ма ][Ма ][Ма ]Кр О ОО Ку О
[ М ] = [ Ма ]
[ М ] = [ Ма ]
[Ма ]
[Ма ]
гдегдеО 0 Кр
где
где
[ PS Ys Ps ] =[ Pd Yd Pd ] =[ PS Ys Ps ] =[ Pd Yd Pd ] =Кр = Pd/ Ps, Ку = Yd/ Ys, Кр = Pd/ Ps,
[ PS Ys Ps ] =[ Pd Yd Pd ] =
[ PS Ys Ps ] =[ Pd Yd Pd ] =
[ Xqs Yqs zos ] [Ma ][ XqD Yqd zod ] [ Ma ]
и Xgg, Yqs, Zqs — координаты цвета излучателя, относительно которого рассчитаны цветовые координаты данного цвета, XqD, YqD, ZqD — координаты цвета излучателя, к которому осуществляется перерасчет, Ма — матрица, определяющая реакцию колбочковых клеток на поток излучения трех эталонных цветов:
"0.40024 -0.22630 0.00000 "
[Ма ] =
0.707601.16532 0.00000
-0.080810.04570 0.91822
И
-1
1.859940.36119 0.00000
[Ма ] =
-0.129380.638810.00000
(3.6 а)
0.21990 -0.000011.08906
Зная цветовые координаты источника света Xgg, Yq$, Zq$ (относительно которого расчитаны значения цветовых координат) и цветовые координаты источника, к которому необходимо осуществить перерасчет XqD, YqD, ZqD, можно вычислить матрицу М и осуществить дальнейший расчет по ф. (3.6). Так, при пересчете цветовых координат от стандартного излучателя Вбб к стандартному излучателю А МКО (случай, когда наблюдатель адаптируется от дневного освещения к свету лампы накаливания) матрица М по фон Крису будет определена как:
м -м -1.0710490.244014-0.1503481.0710490.244014-0.1503480.0268030.980413-0.0054080.0268030.980413-0.0054080.0000000.0000000.3264270.0000000.0000000.326427
м -
м -
1.071049
0.244014
-0.150348
1.071049
0.244014
-0.150348
0.026803
0.980413
-0.005408
0.026803
0.980413
-0.005408
0.000000
0.000000
0.326427
0.000000
0.000000
0.326427
Позднее были предприняты многочисленные попытки доработать данную фон Крисом формулу. Наиболее успешным в своих исследованиях даного вопроса оказался Бредфорд, который пересмотрел данные фон Криса и дал новое определение матрицы Ма [8]: '
[Ма ] =[Ма ] =0.89510.2664-0.16140.89510.2664-0.1614-0.75021.71350.0367-0.75021.71350.03670.0389-0.06851.02960.0389-0.06851.0296
[Ма ] =
[Ма ] =
0.8951
0.2664
-0.1614
0.8951
0.2664
-0.1614
-0.7502
1.7135
0.0367
-0.7502
1.7135
0.0367
0.0389
-0.0685
1.0296
0.0389
-0.0685
1.0296
-1
" 0.986993 0.432305 -0.008529 "
Ма 1 =
-0.147054 0.518360 0.040043
(3.6 6)
J
0.159963 0.0492910.968487
Для рассматриваемого нами примера (перерасчет от источника D65 МКО к А) матрица М по Бредфорду будет задана в виде:
[и]-[и]-1.2163710.110931-0.1549831.2163710.110931-0.1549830.1532350.915343-0.0560060.1532350.915343-0.056006-0.0239660.0359350.314346-0.0239660.0359350.314346
[и]-
[и]-
1.216371
0.110931
-0.154983
1.216371
0.110931
-0.154983
0.153235
0.915343
-0.056006
0.153235
0.915343
-0.056006
-0.023966
0.035935
0.314346
-0.023966
0.035935
0.314346
Естественно ожидать, что предложенный алгоритм не позволяет в точности просчитать значения координат цвета при переходе от одного светового источника к другому так, как если бы мы имели возможность определить их непосредственно
по данным измерений спектрального апертурного коэффициента отражения, хотя для подавляющего большинства случаев он показывает вполне приемлемые результаты. Причем точность работы алгоритма оказывается тем выше, чем меньше насыщенность данного цвета, и, наоборот, оказывается менее точной для цветов, имеющих высокую насыщенность. При этом расчеты, выполненные на основе коэффициентов Ма, данных Бредфордом, оказываются более точными, чем выполненные по данным фон Криса.
ПРИМЕРЗЛ
Пересчет координат цвета образца к другому источнику освещения
Преобразовать координаты цвета образца из примера 3.1, рассчитанные относительно стандартного излучателя Вбб, к излучению закатного солнца So с координатами Xq = 94.3948, Yo = 100, Zq = 60.9004 (по данным примера 3.1).
Вводим координаты цвета образца, рассчитанные относительно стандартного излучателя Вб5‘
XYZs = [ 6.7998 3.9436 28.6660 ].
Задаем матрицу преобразования D65 “* So:
Ма = [ 0.8951 -0.7502 0.0389
0.2664 1.7135 -0.0685
-0.1614 0.0367 1.0296 ];
XYZOs = [ 095.04 100.00 108.89 ];
XYZOd = [ 094.40 100.00 060.90 ];
PYBs = XYZOs * Ma; Ps = PYBs(l); Ys = PYBs(2); Bs = PYBs(3);
PYBd = XYZOd * Ma; Pd = PYBd(l); Yd = PYBd(2); Bd = PYBd(3);
X = [ Pd/Ps 0 0
Yd/Ys 0
0 Bd/Bs ];
M = Ma * X * inv(Ma) .
Осуществляем перерасчет координат по формуле (3.6):
XYZd = XYZs * М.
Значения координат после пересчета получились равными:
X = 4.8519, Y = 3.3491, Z = 15.6967.
Для сравнения: значения, полученные в примере 3.1 поданным прямых расчетов:
X = 4.5823, Y = 3.3964, Z = 15.5886..
Определение индекса цветопередачи МКО
В примере 3.1 было показано, как меняется цвет образца при переходе от одного освещения к другому. Как правило, в графических приложениях стараются использовать стандартное освещение, приближающееся к характеристикам стандартного излучателя А, либо Вб5, либо Вб5- Использование'нестандартного освещения может привести к серьезным искажениями цветопередачи. Для оценки возможных цветовых сдвигов при использовании того или иного освещения, отличного от стандартного, МКО разработала специальный индекс цветопереда-
чи Ra (в терминологии МКО — Color Rendering Index, либо сокращенно — CRI), который выражается в процентах и принимает значение от 0 до 100%. Значение Ra = 100% означает, что цветовые стимулы предметов, освещаемых данным источником света, будут визуально эквивалентны цветовым стимулам предметов, как если бы они освещались стандартным источником среднедневного света (либо источником, принятым в качестве такового). Соответственно, значения Ra < 100% указывают на большие либо меньшие цветовые искажения, которые могут появиться при наблюдении цветовых образцов при данном освещении. Источники, имеющие Ra > 90%, могут использоваться в случаях, когда требуется очень точное соответствие используемого освещения выбранному колориметрическому стандарту (такие источники используются для освещения рабочих помещений цветокорректоров и в просмотровом оборудовании для цветовых образцов). Считается, что значение Ra > 80% означает, что данный источник света не вызовет сильных искажений цветопередачи и может использоваться для замены источника, относительно которого вычислен индекс цветопередачи (например, А либо D65). Кроме того, индекс цветопередачи может использоваться для сравнения между собой различных источников света, в особенности имеющих одинаковую цветовую температуру, что вовсе не означает, что цветовые стимулы освещаемых ими предметов будут также одинаковыми. Метод оценки цветопередающих свойств источников света, рекомендованный МКО, предназначен для оценки способности источника придавать предметам их истинный цвет. Для источников с высокой цветовой температурой истинным считается цвет предмета при дневном освещении. В случае источников с низкой цветовой температурой истинным считается цвет предмета при освещении лампой накаливания. Для критической оценки окрашенных объектов потребитель должен выбрать тот источник, который дает достаточно хорошее приближение к истине. Обычно это означает, что источник должен иметь довольно высокий общий индекс цветопередачи МКО (95% и более). В некоторых особых случаях для контроля может потребоваться источник с более высоким индексом цветопередачи и более жесткие допуски на фактическое относительное спектральное распределение энергии излучения.
Данные по индексу цветопередачи, вычисленному относительно стандартного излучателя А (лампы накаливания) для некоторых часто используемых ламп, приведены в табл. 3.5.
Методика определения индекса цветопередачи, рекомендованная МКО [16], заключается в вычислении координат цвета u, v анализируемого цветового образца при его освещении данным источником света (по формуле 2.8) и вычислении координат цвета u, v образца при его освещении источником света, принятым в качестве стандартного, и определении показателя цветового различия между ними (АЕ) в цветовом пространстве W*U*V*. По полученным данным определяется частный индекс цветопередачи R^:
Ri - 100 - 4.6 AE(WUV)Z.Ri - 100 - 4.6 AE(WUV)Z.(3.7)(3.7)
Ri - 100 - 4.6 AE(WUV)Z.
Ri - 100 - 4.6 AE(WUV)Z.
(3.7)
(3.7)
По методике МКО 1974 г. для вычисления индекса цветопередачи рекомендуется использовать среднее арифметическое из частных индексов цветопередачи, определенных для 14 образцов цвета из атласа Манселла (табл. 3.6). Полученная характеристика именуется общим индексом цветопередачи R^.
Таблица 3.5. Значение индекса цветопередачи R МКО, определенного для различных источников света относительно стандартного излучателя А
Источник света
R%
Источник света
R%
Ртутная лампа
17
Метал-галогенная лампа с корр. цв. темп. 4200 К
85
Белая ртутная лампа класса делюкс
45
Холодно-белая люминисцентная лампа класса делюкс
86
Тепло-белая
люминисцентная лампа
55
Метал-галогенная лампа с корр. цв. темп. 5400 К
93
Холодно-белая
люминисцентная лампа
65
Натриевая лампа низкого давления
18
Теплая люминисцентная лампа класса делюкс
73
Натриевая лампа высокого давления
25
Люминисцентная лампа дневного света
79
Лампа накаливания мощностью 100 Вт
100
п
^Х = ^^п(3.8)
/ = 1
где R^ — частный индекс цветопередачи для образца 1; п — число исследуемых цветовых образцов.
Поскольку достать образцы, принятые МКО для определения индекса цветопередачи, затруднительно, по рекомендации МКО 1999 г. их можно заменить образцами из цветовой шкалы GretagMacbeth ColorChecker [17].
ПРИМЕР 3.5
Определение индекса цветопередачи МКО
Определить частный индекс цветопередачи для образца из примера 3.1 для данного в примере освещения (столбец D табл. 3.1) относительно стандартного излучателя D65.
Вводим данные для вычислений: координаты цвета тестируемого и эталонного излучателей и координаты цвета исследуемого образца при тестируемом освещении:
XYZOd = [ 95.04 100 108.89 ]; % Координаты ст. изл. D65
XYZOs = [ 95.3948 100 60.9004 ]; % Координаты цвета рабочего излучателя
XYZs = [ 4.5823 3.3964 15.5886 ]; % Координаты цвета образца
Вычисляем координаты цвета образца при его освещении источником Вб5 по фон Крису:
Ма = [ 0.40024 -0.22630 0.00000
0.70760 1.16532 0.00000
-0.08081 0.04570 0.91822 ];
PYBs = XYZ0s*Ma; Ps = PYBs(l); Ys = PYBs (2); Bs = PYBs(3); .
Таблица 3.6. 14 образцов из атласа Манселла, рекомендованные МКО для определения индекса цветопередачи
№
Обозначение по Манселлу
Цв. координаты
Восприятие цвета образца при его освещении дневным светом
Х°50
Yd50
Z°50
1
7,5 R 6/4
33.84
30.28
19.23
Светлый серо-красный
2
5Y6/4
29.38
30.39
12.08
Темный серо-желтый
3
5GY6/8
24.08
30.46
6.07
Насыщенный желто-зеленый
4
2,5 G 6/6
21.83
30.15
16.82
Желтовато-зеленый
5
10 BG 6/4
24.11
29.85
29.59
Светлый синевато-зеленый
6
5 РВ 6/8
27.67
29.47
46.53
Светло-синий
7
2,5 Р 6/8
33.29
29.66
42.69
Светло-фиолетовый
8
10 Р 6/8
36.98
29.95
33.54
Светло-красновато-фиолетовый
9
4,5 R 4/13
22.31
12.33
3.97
Насыщенный красный
10
5 Y 8/10
58.47
60.14
9.60
Насыщенный желтый
11
4,5 G 5/8
11.97
19.79
11.04
Насыщенный зеленый
12
ЗРВЗ/11
5.23
6.12
21.30
Насыщенный синий
13
5YR8/4 '
62.63
59.60
33.01
Желто-коричневый
14
5GY4/4
10.11
12.12
4.34
Оливково-зеленый
PYBd = XYZ0d*Ma; Pd = PYBd(l) ; Yd = PYBd(2) ; Bd = PYBd(3) ;
X = [ Pd/Ps 0 0
0 Yd/Ys 0 0 0 Bd/Bs ];
M = Ma*X*inv(Ma) ; XYZd = XYZs*M.
Преобразуем полученные данные в цветовую модель W*U*V*:
Xs = XYZs(l); Ys = XYZs(2); Zs = XYZs(3);
Xd = XYZd(l); Yd = XYZd(2); Zd = XYZd(3);
XOs = XYZOs(l); YOs = XYZ0s(2); ZOs = XYZ0s(3);
XOd = XYZOd(l); YOd = XYZ0d(2); ZOd = XYZ0d(3);
us = (4*Xs)/(Xs+15*Ys+3*Zs); vs = (6*Ys)/(Xs+15*Ys+3*Zs);
uOs = (4*X0s)/(X0s+15*Y0s+3*Z0s); vOs = (6*Y0s)/(X0s+15*Y0s+3*Z0s);
ud = (4*Xd)/(Xd+15*Yd+3*Zd); vd = (6*Yd)/(Xd+15*Yd+3*Zd);
uOd = (4*X0d)/(X0d+15*Y0d+3*Z0d); vOd = (6*Y0d)/(X0d+15*Y0d+3*Z0d);
Ws = 25*(YsA(l/3))-17; Us = 13*Ws*(us-uOs); Vs = 13*Ws*(vs-vOs);
Wd = 25*(YdA(l/3))-17; Ud = 13*Wd*(ud-uOd); Vd = 13*Wd*(vd-vOd).
Вычисляем AE:.
DeltaE = ((Ws-Wd)A2 + (Us-Ud)A2 + (Vs-Vd)A2)A0.5.
Вычисляем индекс цветопередачи:
CRT = 100 -4.6 DeltaE.
Данные расчетов приведены в табл. 3.7. По полученным данным можно видеть, что исследуемый источник является очень плохой аппроксимацией для стандартного излучателя Вб5, поскольку вызывает сильный спектрохромный сдвиг, хотя для более полного исследования следует взять большее число образцов.
Таблица 3.7. Определение индекса цветопередачи МКО
Данные
Цв. координаты
X
Y
Z
W*
и*
V*
Измер.
4.5823
3.3964
15.5886
20.5791
-9.4754
-36.9793
Отн. D65
6.7531
3.4088
27.8724
20.6246
-1.8570
-44.9591
А
-0.0455
-7.6184
7.9798
ДЕ = 11.0327,/? = 100-4.6-11.0327 = 49.2497%
Таблица 3.8. Определение общего индекса цветопередачи МКО по цветовой шкале GretagMacbeth ColorChecker
Обр. №
Цв. координаты
ДЕ
Ri
Измеренные
Относит. D65
W*
и*
V*
W*
и*
V*
1
37.42
25.24
5.16
37.38
22.62
9.74
5.28
75.73
2
65.14
37.03
7.00
65.10
33.07
13.30
7.44
65.78
3
48.87
-17.88
-14.17
48.90
-13.17
-21.75
8.92
58.96
4
42.36
-9.98
11.77
42.37
-11.31
18.17
6.54
69.93
5
54.18
-1.32
-17.48
54.19
1.54
-25.67
8.68
60.10
6
69.65
-45.42
3.13
69.70
-41.25
2.09
4.30
80.22
7
61.84
79.78
18.51
61.74
73.79
35.55
18.07
16.90
8
38.69
-14.44
-30.69
38.72
-7.18
-42.65
13.99
35.64
9
50.87
86.41
1.60
50.76
80.19
7.88
8.84
59.34
10
29.29
15.26
-12.87
29.27
14.94
-17.83
4.97
77.16
11
71.80
-14.85
29.03
71.81
-19.13
46.38
17.87
17.81
12
71.41
55.72
25.56
71.34
49.40
45.65
21.06
3.14
13
27.12
-12.10
-33.29
27.15
-4.67
-43.52
12.65
41.83
14
54.11
-38.61
19.31
54.15
-39.53
28.55
9.29
57.26
15
41.45
102.69
3.78
41.31
97.16
12.63
10.43
52.02
16
81.58
33.98
32.73
81.54
27.19
56.09
24.33
-11.89
17
50.81
70:87
-14.59
50.72
64.83
-17.81
6.85
68.51
18
48.89
-47.46
-17.35
48.96
-37.38
-27.57
14.36
33.95
19
95.30
0.56
1.40
95.30
0.28
2.19
0.84
96.15
20
79.94
-0.77
0.14
79.94
-0.72
0.17
0.06
99.72
21
65.24
-0.63
0.01
65.24
-0.57
-0.02
0.07
99.69
22
49.84
-1.20
-0.06
49.84
-1.07
-0.17
0.17
99.23
23
34.73
-0.90
-0.16
34.73
-0.79
-0.29
0.18
99.18
24
19.68
-0.14
-0.17
19.68
-0.10
-0.26
0.10
99.52
205.25
1455.8
V24S
8.5522
60.66%
Для сравнения в табл. 3.8 приведены данные измерения общего индекса цветопередачи по цветовой мишени GretagMacbeth ColorChecker для того же самого источника света (данные спектрального апертурного коэффициента отражения для 24 образцов мишени ColorChecker приведены в приложении 4).
Определение коррелированной цветовой температуры
В формуле (1.1) была определена зависимость спектра свечения абсолютно черного тела от его температуры, которая для большинства самосветящихся объектов и источников, близких по свойствам к абсолютно черному телу, позволяет достаточно точно определить спектр их свечения при соответствующем значении коррелированной цветовой температуры. Часто приходится решать более узкую задачу: по значению коррелированной цветовой температуры источника определять его цветность, либо наоборот, по цветности определять коррелированную цветовую температуру. Поскольку аналитическое выражение, с помощью которого можно было бы решить эту задачу, представляется довольно сложным, для определения коррелированной цветовой температуры источника по его цветовым координатам пользуются приближенными методами, в частности, по таблице коррелированных цветовых температур (табл. 3.9) либо по специальному цветовому температурному графику (рис. 3.14). Метод, предложенный Робертсоном [8] и нашедший широкое применение на практике, использует для определения коррелированной цветовой температуры источника интерполирование таблицы значений коррелированных цветовых температур в диапазоне от 1667 К до 100.000 К и соответствующих им значений цветностей х, у либо u, v и изотемпературных линий (по табл. 3.9). Вначале по данным координат цвета вычисляются соответствующие им координаты цветности и и v, задающие соответствующую точку на графике цветностей uv МКО. По цветовому температурному графику относительно данной точки находятся две ближайшие к ней изотемпературные линии с известными значениями цветовой температуры Ту и Т^ Значение коррелированной цветовой температуры источника находится по формуле:
d\
Т=Т^-Г—Г^-Т^'(3.9)
где dy, ds — расстояние от изотемпературной линии до точки, Ту, Ts — известные значения цветовой температуры, выраженные в |lrd (по табл. 3.9). Зная координаты цветности и, и и тангенс угла наклона t изотемпературной линии (по табл. 3.9), определить значение d[ можно по формуле:
(vo-yz)-^(«O-Hz)
где ^о,^о —координаты цветности источника; щ, V[— координаты цветности, соответствующие данному значению цветовой температуры идеального черного тела; t[ — тангенс угла наклона изотемпературной линии (по табл. 3.9).
Расчеты по этому методу приведены в примере 3.6.
0.50.5УУiibiiiiibiiii™
0.5
0.5
У
У
■||ggag|igggggggH^^^
0.40.4IllIlHlIilllllllllS^^^
0.4
0.4
■ееяевиянняеш«шм11ш?////17//л///^^
Рис. 3.14. Линия черного тела на графике цветностей ху МКО 1931 г. и семейство изо- температурных линий, используемых для определения коррелированной цветовой температуры источника по координатам цветности [1]Рис. 3.14. Линия черного тела на графике цветностей ху МКО 1931 г. и семейство изо- температурных линий, используемых для определения коррелированной цветовой температуры источника по координатам цветности [1]115111111^^^^
Рис. 3.14. Линия черного тела на графике цветностей ху МКО 1931 г. и семейство изо- температурных линий, используемых для определения коррелированной цветовой температуры источника по координатам цветности [1]
Рис. 3.14. Линия черного тела на графике цветностей ху МКО 1931 г. и семейство изо- температурных линий, используемых для определения коррелированной цветовой температуры источника по координатам цветности [1]
Таблица 3.9. Значения коррелированной цветовой температуры Т (grd) источника в зависимости от цветности a, v и тангенса угла наклона изотемпературной линии t [8]
Г, prd
и
и
7,prd
и
у
0
0.18006
0.26352
-0.24341
250
0.22511
0.33439
-1.45120
10
0.18066
0.26589
-0.25479
275
0.23247
0.33904
-1.72980
20
0.18133
0.26846
-0.26876
300
0.24010
0.34308
-2.06370
30
0.18208
0.27119
-0.28539
325
0.24792
0.34655
-2.46810
40
0.18293
0.27407
-0.30470
350
0.25591
0.34951
-2.96410
50
0.18388
0.27709
-0.32675
375
0.26400
0.35200
-3.58140
60
0.18494
0.28021
-0.35156
400
0.27218
0.35407
-4.36330
70
0.18611
0.28342
-0.37915
425
0.28039
0.35577
-5.37620
80
0.18740
0.28668
-0.40955
450
0.28863
0.35714
-6.72620
90
0.18880
0.28997
-0.44278
475
0.29685
0.35823
-8.59550
100
0.19032
0.29326
-0.47888
500
0.30505
0.35907
-11.32400
125
0.19462
0.30141
-0.58204
525
0.31320
0.35968
-15.62800
150
0.19962
0.30921
—0.70471
550
0.32129
0.36011
-23.32500
175
0.20525
0.31647
-0.84901
575
0.32931
0.36038
-40.77000
200
0.21142
0.32312
-1.01820
600
0.33724
0.36051
-116.45000
225
0.21807
0.32909
-1.21680
ПРИМЕР 3.6
Определение коррелированной цветовой температуры светового источника
Определить коррелированную цветовую температуру солнечного излучения по его цветовым координатам (поданным примера 3.1).
Вводим координаты цветности исследуемого излучателя и рассчитываем координаты цветности ^о, Уо:
X = 94.3948; ¥ = 100; Z = 60.9004;
и0 = (4*Х) / (X + 15*Y + 3*Z); v0 = (6*Y) / (X + 15*Y + 3*Z).
По разностям d\ и d^ находим две окружающие эту точку изотемпературные линии (для двух изотемпературных линий, между которыми находится точка, разности d^ и d[_\ будут иметь разные знаки) и вычисляем по ним искомое значение коррелированной цветовой температуры (величины u(i), v(i), t(i), ТК(1)берем из табл. 3.9):
for i = 1 : 31; d(i) = (v0 - v(i)) - t(i)*(u0 - u(i))/sqrt(l + t(i)A2); if i > 1; if d(i)/d(i-l) < 0;
T = 10e5 / (TR(i-l) + (d(i-l) / (d(i-l) - d(i)))*(TR(i) - TR(i-l))) end; end; end;
Рассчитанное значение коррелированной цветовой температуры: 4269 К.
Расчет тела цветового охвата
В предыдущей главе был рассмотрен способ примерной оценки цветового охвата цветовоспроизводящей системы по положению базовых цветов — желтого, пурпурного, голубого, синего, зеленого и красного — на цветовом графике. Однако совершенно очевиден недостаток этого метода. Во-первых, хотя для любой цветовоспроизводящей системы.эти цвета являются базовыми технологическими цветами, определяемыми используемым этой системой набором красок либо излучателей, их явно недостаточно для того, чтобы точно судить о возможностях системы воспроизводить все остальные цвета. Во-вторых, мы не учитываем зависимость цветового охвата системы от яркости излучателей (для аддитивной системы, такой как компьютерный монитор) либо от плотности краски (для субтрактивной системы, такой как печатный станок).
Таким образом, мы приходим к необходимости увеличения числа образцов цвета, используемых для определения цветового охвата системы. Очевидно, что в качестве таких образцов необходимо взять, во-первых, сами базовые цвета — желтый, пурпурный, голубой, синий, зеленый, красный, черный; во- вторых различные тоновые градации (красочные плотности) этих цветов, к примеру, тоновые шкалы из некоторого числа образцов, меняющих свою плотность от 0% (белый цвет) до 100% (цвет максимальной насыщенности) с некоторым постоянным либо переменным шагом, и, в-третьих, цвета, образуемые при смешении двух базовых цветов друг с другом (эти цвета будут лежать на линии, соединяющей два базовых цвета друг с другом). Эти образцы воспроизводятся данным устройством на данном материале и затем с помощью спектрофотометра осуществляется измерение спектрального апертурного коэффициента от-
ражения для каждого образца и расчет цветовых координат относительно выбранного опорного белого цвета.
Полученный результат удобно представить в виде графика, начерченного на плоскости (в этом случае будет учитываться только координата цветности образцов) либо построенного в аксонометрии (в этом случае будет учитываться как цветность, так и яркость образцов). Удобнее всего осуществить такое построение в цветовом пространстве CIELAB (либо CIELCH), поскольку, во-первых, это цветовое пространство является равноконтрастным и позволяет более точно судить о действительном цветовом охвате системы по положению координат цветовых образцов, и, во-вторых, в нем цвет представляется отдельно в виде одной координаты яркости и двух цветоразностных координат цветности, что удобно для визуализации тела цветового охвата.
Число цветовых образцов, используемых в расчете, должно быть достаточным, чтобы обеспечить необходимую точность (как правило, не менее 150—200 образцов). Промежуточные значения цветовых координат могут быть получены путем интерполяции имеющихся значений.
Перспективным для реализации этого метода является использование промышленных тестовых цветовых шкал (так называемых цветовых мишеней), которые используются в полиграфии и фотографии для контроля качества цветовоспроизведения и профилирования (характеризации) устройств ввода/вывода изображений (к примеру, цветовой мишени IT8).
Чем большим окажется цветовой охват системы, тем большим будет диапазон цветов и их оттенков, которые данная система сможет воспроизвести и, как следствие этого, тем большие будут возможности получения качественной цветной репродукции с ее использованием. Как правило, компьютерные мониторы и устройства воспроизведения видеоизображения воспроизводят больший диапазон цветов, чем принтер и типографский печатный станок, однако не в состоянии передать некоторых оттенков желтого, пурпурного и фиолетового, какие можно передать на печати. При этом ни монитор, ни принтер не могут передать все цвета, которые может передать цветной слайд. Однако слайд, в свою очередь, не может воспроизвести полный диапазон цветов, который в состоянии видеть человек.
ПРИМЕРЗ.?
Определение цветового охвата струйного принтера
Определить цветовой охват струйного принтера Epson Stylus Photo при печати на бумаге Lomond Glossy Photo Paper.
Для определения цветового охвата воспользуемся цветовой шкалой GretagMac- beth Eye-One RGB Target 1.5 (рис. 3.15). Эта шкала предназначена для профилирования (характеризации) цветных (не-PostScript) струйных принтеров и представляет собой таблицу размером 15 на 18 элементов, содержащую 288 тестовых цветов в цветовой модели RGB. Шкала поставляется в цифровом виде как готовое к печати изображение в формате TIFF. Вывод шкалы на печать должен осуществляться на листе тестируемой бумаги формата А4 без цветокоррекции и дополнительной подстройки изображения, поскольку это может исказить цвет образцов мишени на печати. К примеру, при печати на принтере Epson для этого необходимо выставить настройки ГСМ — No Colour Adjustments (рис. 3.16) и отключить цветоуправление в программе, из
@ Eye-One™ RGB Target 150 GretagMacbeth™
ABCDE FGHIJKLMNOPQR
Рис. 3.15. Цветовая шкала GretagMacbeth Eye-One RGB Target 1.5 (цв. вклейка 19)
которой производится печать, либо печатать из программы, не осуществляющей цве- тоуправление.
Подробно работа систем управления цветом и различные, основанные на их использовании алгоритмы цветового пересчета и преобразования изображения будут
О ЖвЖЖ EPSON 935 -Workhorse Настройка печати ЕйййЩд^д] В
СЙ Mah [cS Page Layout | ^ Maintenance}
-Paper & Quality Options- : Color Management- -
; # Sheet Q Rd D Borderless ; Q Color Controfc
; iPh-^ua^^: ^ ^«E^ance
: e ©4
oto*J --
■ |_™™__^^, ИЫоСЫйА*^
Orientation-
О Portrait <B Landscape
Print Options-
Reverse Order
, S3 Mtnimge Margins -
High Speed.
i О Black Ink Only'
Q Edge Smoothing
i ® Print Preview -'
|M^S*^3 | s»»Se№8 | - ' Й Show if® screen Jfst j Technical Support II Basic |
Рис. 3.16. Настройка драйвера струйного принтера Epsonдля вывода цветовой шкалы
рассмотрены в следующих главах.
Распечатка шкалы промеряется спектрофотометром и для каждого цветового образца определяется спектральный апертурный коэффициент отражения р(Х), по которому далее рассчитываются координаты цвета образца в моделях XYZ и L*a*b* МКО. Полученные значения формируют массив численных данных размером 288 элементов, который используется в дальнейших расчетах. Дополнительно для каждой ячейки данных по координатам XYZ рассчитываются координаты цвета в пространстве sRGB, которые используются при визуализации данных расчетов.
Рис. 3.17. Распределение цветовых образцов цветовой шкалы GretagMacbeth RGB Target 1.5 для бумаги Lomond Glossy Photo Paper при печати на принтере Epson Stylus Photo 900 на графике L*a*b* МКО (цв. вклейка, рис. 20)
Алгоритм расчета цветовых координат sRGB приводится в следующей главе в разделе 4.3 «Ввод и вывод изображения с помощью CMS».
Данные для расчетов в среде Matlab: a, b, L — массивы цветовых координат образцов цветовой мишени Eye-One RGB Target 1.5 в системе L*a*b* МКО (три матрицы 288X1 элементов класса Double); sR, sG, sB — массивы цветовых координат образцов в колориметрической системе sRGB (три матрицы 288X1 элементов класса Double).
Построение распределения цветовых образцов в двух проекциях на графике цветностей а*Ь* осуществляется с помощью стандартной функции scatter системы Matlab [37]. Данными для построения графика служат значения цветностей а* и Ь* образцов цвета:
figure('Color',[0.5 0.5 0.5]);
axes('Color',[0.8 0.8 0.8]); axis([-100 100 -100 100]);
grid on; xlabel('a*'); ylabel('b*'); hold on; axis equal;
scatter(a, b, 200, [ sR sG sB ], 'filled'); hold off.
Программа строит точечный график цветностей образцов цвета и закрашивает каждую точку соответствующим ей цветом в цветовой системе sRGB). График распределения цветностей цветовых образцов в координатах а*, Ь* показан на рис. 3.17 а.
Построение распределения цветовых образцов в трех проекциях на графике 1*а*Ь* осуществляется с помощью функции scatters [39]:
figure('Color',[0.5 0.5 0.5]); axes('Color',[0.8 0.8 0.8]);
camproj('perspective'); view(-44,17); grid on; xlabel('a*');
ylabel('b*'); zlabel('L*'); hold on;
scatters(a, b, L, 200, [ sR sG sB ],'filled'); hold off.
Программа строит объемный точечный график положения цветовых образцов в цветовом пространстве 1?а*Ь* и закрашивает каждую точку соответствующим ей цветом в цветовой системе sRGB. Соответствующий график распределения цветовых образцов в координатах 1?, а*, Ь* показан на рис. 3.17, б.
Аппроксимация тела цветового охвата является наиболее наглядным приемом визуализации цветового охвата устройства, позволяющим судить об особенностях воспроизведения цвета данным устройством. Карл Гайлер [40] использовал для визуализации тела цветового охвата четырех- и многокрасочных печатных систем по данным цветовых мишеней, алгоритм выпуклых каркасов (QHull), разработанный Национальным центром научных и технологических исследований в области расчета и визуализации геометрических структур университета Миннесоты, США [41]. Этот алгоритм позволяет выполнять триангуляцию неравномерно- распределенных пространственных данных (таких как объемные геометрические и природные объекты) и строить по этим данным объемные каркасные модели, аппроксимирующие объем и форму их поверхности. В системе Matlab этот алгоритм реализуется с помощью функций convhull (двухмерная триангуляция данных по алгоритму QHull) и convhulln (многомерная триангуляция данных по алгоритму QHull) [39].
Рис. 3.18. Каркасная модель тела цветового охвата струйного принтера Epson Stylus Photo 900 при печати на бумаге Lomond Glossy Photo Paper, построенная с использованием алгоритма QHull в координатах L*a*b* МКО (по данным измерения цветовой мишени GretagMacbeth Eye-One RGB Target 1.5) (цв. вклейка, рис. 21)
Приведенная ниже программа осуществляет построение каркасной модели тела цветового охвата струйного принтера Epson Stylus Photo 900 при печати на бумаге Lomond Glossy Photo Paper с использованием алгоритма QHull и вычисляет его объем в пространстве L*a*b* МКО (по данным измерений цветовой мишени GretagMacbeth Eye-One RGB Target 1.5). Построенная программой модель показана на рис. 3.18.
[C,V] = convhulln([ a b L ]);
for i = l:size(C,l);
j = C(i,[l 2 3 1]); patch(X(j,1),X(j,2),X(j,3),[0.8 0.8 0.8]);
end;
view(3), axis vis3d; axis([-100 100 -100 100 0 100]);
grid on; xlabel('a*'); ylabel('b*'); zlabel('L*'); hold on; rotate3d on; camproj('perspective'); view(-44,17); figure (gcf) .
Переменной Ц введенной в оператор вычисления контура каркасной модели, сообщается значение объема модели, выраженного в кубических АЕ. Для рассматриваемого нами примера объем тела цветового охвата, вычисленный по алгоритму QHull, равен:
¥= 565 850 АЕ3.
Таблица 3.10. Объем тела цветового охвата принтера Epson Stylus Photo при печати на различных материалах
Бумага (производитель, марка)
Цв. охват ИДЕ3
Бумага (производитель, марка)
Цв. охват ИДЕ3
Обычная бумага
249590
Kodak Glossy Photo
605220
Славич Принт
434188
Славич Принт Сатин
628440
ProfLine МТ
454910
HP Premium Matt
646120
Canon Matt Photo
528750
Epson Photo Glossy
653370
Lomond Matt Inkjet
544050
Lomond Glossy Matt
677639
ProfLine GL
553300
Lomond Super Glossy
690123
Epson Matt Heavyweight
553980
HP Premium Glossy
755600
Lomond Glossy
565850
Lomond Super Glossy
771530
Славич Дизайн Плюс
577430
Славич Фотоджет
798070
В табл. 3.10 приведены результаты исследования различных бумаг для струйной фотографической печати, для которых определялся объем тела цветового охвата с использованием алгоритма QHull.
Следующая модификация программы осуществляет построение объемной модели тела цветового охвата, окрашивая ее грани в соответствующие им цвета с использованием средств трехмерной визуализации:
X = [ a b L ] ; sRGB = [ sR sG sB ] ;
[C,V] = convhulln(X) ; figure ('Color', [0.5 0.5 0.5],...
'Renderer','zbuffer'); axes('Color',[0.8 0.8 0.8]);
for i = 1 : size(C,l); j = C(i,[l 2 3]) ;
patch('XData' ,X(j,l) ,'YData' ,X(j,2) , 'ZData' ,X(j,3) , . . .
'FaceVertexCData' , sRGB (j , :) ,' EdgeColor' ,' none' , 'FaceColor' ,' interp') ; end.
Глава 4
Управление цветом и цветовые преобразования
Система управления цветом и ее назначение
Л. Что такое система управления цветом
Одним из важнейших направлений современного развития науки о цвете является разработка и совершенствование имеющихся систем цветового контроля и так называемого управления цветом в приложениях цифровой обработки изображений, фотографии, печати и полиграфии.
Подобные системы начали активно разрабатываться в связи с широким распространением средств вычислительной техники и их внедрением в полиграфическом производстве и фотографии. Их целью ставилось обеспечение автоматизированного контроля цвета на различных стадиях его воспроизведения и обеспечение согласованной цветопередачи между различными воспроизводящими цвет устройствами и материалами за счет компенсации цветовых искажений, присущих этим устройствам и материалам, а также цветовых искажений, вызванных несовпадением их цветовых охватов. В теории и практике за подобными системами закрепилось общее наименование систем управления цветом либо, в соответствии с общепринятым английским термином, — «Color Management Systems» (CMS).
Идея, положенная в основу создания этих систем, заключалась в возможности разработки специального программного обеспечения для цветовой и тоновой коррекции фотографического изображения с учетом индивидуальных особенностей того оборудования и материалов, которые используются для воспроизведения этого изображения. Фотографам и печатникам хорошо известна проблема рассогласования цветов изображения при попытке его воспроизведения на различном оборудовании и даже на том же самом оборудовании по истечении некоторого срока времени.
Основная причина этого заключается в том, что различные печатающие устройства используют разный набор печатных красок, то есть цветности основных цветов, используемых в цветосинтезе, оказываются разными. Но даже при использовании одного и того же набора красок цвет отпечатка оказывается различным при работе на разных печатающих устройствах и при печати на разных материалах, поскольку эти факторы также в очень большой степени определяют цвет печатного
L* = 17.7832 а* = +22.6832Ь* =-42.0237L* = 17.7832 а* = +22.6832Ь* =-42.0237L* = 24.2572 а* = +17.6262Ь* = -45.1856L* = 24.2572 а* = +17.6262Ь* = -45.1856Рис. 4.1. Пример, иллюстрирующий изменение цвета образца при его воспроизведении на различных устройствах. Из-за различия цветовых пространств сканера (2), принтера (4) и монитора (3) образец (/) с цветовыми координатами L* = 23.4842, а* = +37.3804, Ь* = —60.1046 воспроизводится каждым устройством по-разному. Отсканированный оригинал имеет цветовые координаты R = 33, G = 39, В = 106. При воспроизведении цвета с этими координатами на экране монитора воспроизводится цвет L* = 17.7832, а* = = +22.6832, Ь* = —42.0237 (АЕ = 7.0526), а на печати получается цвет L* = 24.2572, а* = = +17.6262, Ь* = —45.1856 (АЕ = 7.3595) (цв. вклейка, рис. 22)Рис. 4.1. Пример, иллюстрирующий изменение цвета образца при его воспроизведении на различных устройствах. Из-за различия цветовых пространств сканера (2), принтера (4) и монитора (3) образец (/) с цветовыми координатами L* = 23.4842, а* = +37.3804, Ь* = —60.1046 воспроизводится каждым устройством по-разному. Отсканированный оригинал имеет цветовые координаты R = 33, G = 39, В = 106. При воспроизведении цвета с этими координатами на экране монитора воспроизводится цвет L* = 17.7832, а* = = +22.6832, Ь* = —42.0237 (АЕ = 7.0526), а на печати получается цвет L* = 24.2572, а* = = +17.6262, Ь* = —45.1856 (АЕ = 7.3595) (цв. вклейка, рис. 22)
L* = 17.7832 а* = +22.6832
Ь* =-42.0237
L* = 17.7832 а* = +22.6832
Ь* =-42.0237
L* = 24.2572 а* = +17.6262
Ь* = -45.1856
L* = 24.2572 а* = +17.6262
Ь* = -45.1856
Рис. 4.1. Пример, иллюстрирующий изменение цвета образца при его воспроизведении на различных устройствах. Из-за различия цветовых пространств сканера (2), принтера (4) и монитора (3) образец (/) с цветовыми координатами L* = 23.4842, а* = +37.3804, Ь* = —60.1046 воспроизводится каждым устройством по-разному. Отсканированный оригинал имеет цветовые координаты R = 33, G = 39, В = 106. При воспроизведении цвета с этими координатами на экране монитора воспроизводится цвет L* = 17.7832, а* = = +22.6832, Ь* = —42.0237 (АЕ = 7.0526), а на печати получается цвет L* = 24.2572, а* = = +17.6262, Ь* = —45.1856 (АЕ = 7.3595) (цв. вклейка, рис. 22)
Рис. 4.1. Пример, иллюстрирующий изменение цвета образца при его воспроизведении на различных устройствах. Из-за различия цветовых пространств сканера (2), принтера (4) и монитора (3) образец (/) с цветовыми координатами L* = 23.4842, а* = +37.3804, Ь* = —60.1046 воспроизводится каждым устройством по-разному. Отсканированный оригинал имеет цветовые координаты R = 33, G = 39, В = 106. При воспроизведении цвета с этими координатами на экране монитора воспроизводится цвет L* = 17.7832, а* = = +22.6832, Ь* = —42.0237 (АЕ = 7.0526), а на печати получается цвет L* = 24.2572, а* = = +17.6262, Ь* = —45.1856 (АЕ = 7.3595) (цв. вклейка, рис. 22)
изображения (рис. 4.1). Также на восприятие цвета изображения влияет используемое для его просмотра освещение. Если, к примеру, пытаться на фотоматериале, сбалансированном для дневного света (5500 К), воспроизвести сцену, освещенную светом ламп накаливания (2800 К), то полученное изображение будет иметь заметный цветовой разбаланс со смещением цвета в сторону оттенков желтого и оранжевого.
Для достижения отпечатка требуемого качества приходилось печатать серию цветопроб, по которым оператор печатной машины имел возможность судить, в какую сторону «уходит» цвет, и на основании этого изменять настройки печати для получения следующего отпечатка. Если этот отпечаток удовлетворял поставленным требованиям, далее осуществлялась печать всего тиража. Если же нет, про-
водилась дальнейшая корректировка настроек печатной машины и вывод следующей цветопробы. Фактически подбор параметров печати осуществлялся вслепую, методом проб и ошибок. Многое значила также квалификация оператора, который на основании собственных знаний, опыта и профессиональной интуиции мог справиться с этой задачей с меньшими затратами времени и усилий. Существовала также возможность осуществлять приблизительную настройку печати, поскольку во многих случаях, зная особенности воспроизведения изображения данным устройством и материалом, цветовые искажения, вносимые устройством либо материалом, можно было предсказать.
В этой связи можно ввести понятие цветового пространства устройства, аналогично тому, как в первых разделах книги говорилось о колориметрических цветовых пространствах. Цветовое пространство устройства будет определяться, прежде всего, набором излучателей либо красителей и пигментов, используемых устройством для воспроизведения изображения, источником опорного белого света, к которому калибруется устройство, линейностью воспроизведения шкалы основных цветов и особенностями воспроизведения цветов.
Если бы была реализована система, позволявшая автоматически вносить требуемые корректировки в изображение, то, зная особенности воспроизведения изображения данным устройством и материалом, подобную задачу можно было бы довольно эффективно решить. .
Для систематизации разработок в этой области и создания общепринятых промышленных стандартов для обеспечения совместимости между различным оборудованием и программным обеспечением, в 1993 г. был создан Международный цветовой консорциум (International Color Consortium), сокращенно — ICC. Его основателями явились такие всемирно известные компании-производители программного и аппаратного имиджингового оборудования, как Adobe Systems, Agfa-Gevaert, Apple, Kodak, FOGRA, Microsoft, Silicon Graphics, Sun Microsystems. Позже в комитет вошли новые члены, всего на настоящий момент их насчитывается свыше 80.
Основной работой, проведенной ICC, явилась разработка архитектуры систем управления цветом и спецификации формата цветового профиля, на использовании которого осуществляется функционирование систем управления цветом [20]. По замыслу ICC, цветовой профиль должен содержать всю информацию об особенностях воспроизведения цвета данным устройством либо материалом, которая необходима для возможности коррекции цвета изображения при его воспроизведении на данном устройстве либо материале. К ней относятся такие данные, как класс данного устройства (компьютерный монитор, струйный принтер, офсетный печатный станок и т.д.), метод цветосинтеза, посредством которого данное устройство воспроизводит изображение (аддитивный, четырехкомпонентный аддитивный и т.д.), цветности излучателей либо основных цветов красителей, источник света, при котором должно рассматриваться изображение, параметры цветовых и тоновых преобразований, осуществляемых при воспроизведении изображения, и т.д. При этом спецификация цветового профиля определяет не только собственно формат цветового профиля, на основании которого различное программное обеспечение имеет возможность читать, создавать и модифицировать профили, но также и набор алгоритмов, посредством которых CMS может реализовать управление цветом воспроизводимого изображения.
После долгих лет обсуждений и доработок в 2005 г. ICC выпустил окончательную спецификацию формата цветового профиля, которая в том же году Международной организацией по стандартизации (ISO) была принята в качестве официального международного стандарта— ISO 15076-1 [21] Ч
4Л .2. Архитектура системы управления цветом
Система управления цветом (CMS) реализуется в виде программного модуля, инсталлируемого на уровне операционной системы либо программного обеспечения обработки изображения и печати. Для работы CMS необходимо, чтобы каждое устройство, задействованное в рабочем процессе, было снабжено своим цветовым профилем, описывающим цветовое пространство данного устройства и особенности его цветовоспроизведения, а также содержащим прочую информацию, необходимую CMS для работы с этим устройством. Задача CMS заключается в преобразовании координат цвета изображения из цветового пространства устройства в одно из так называемых аппаратно-независимых цветовых пространств, которыми служат колориметрические цветовые пространства МКО XYZ либо L*a*b* (при вводе изображения), и наоборот, в преобразовании координат цвета изображения из цветового пространства XYZ либо L*a*b* в цветовое пространство устройства (при выводе изображения). Таким образом, получается возможным избежать главной проблемы, с которой сталкивались печатники и специалисты по обработке изображений и которую мы обозначили выше, а именно учесть индивидуальные особенности задействованного в репродукционном процессе оборудования и материалов за счет перевода изображения в стандартное колориметрическое цветовое пространство (XYZ либо L*a*b*), в котором цвет описывается в координатной системе, не привязанной к определенному реально-существующему набору основных цветов (рис. 4.2).
В процессе перевода координат цвета из так называемого аппаратно-зависимого цветового пространства (цветового пространства сканера либо цифровой камеры) в аппаратно-независимое стандартное колориметрическое цветовое пространство особенности воспроизведения цвета данным устройством учитываются таким образом, чтобы сохранить в максимально возможной степени правильную и достоверную передачу тонов и цветов изображения, нивелировав при этом присущие данному устройству цвето-тональные искажения. При этом само изображение сохраняется не в аппаратно-зависимом, а в аппаратно-независимом стандартном колориметрическом цветовом пространстве МКО XYZ либо L?a*b*. В терминологии ICC это пространство называется связующим цветовым пространством (точный английский термин — profile connection space, сокращенно PCS), которое мы будем обозначать термином внутреннее цветовое пространство CMS.
При воспроизведении изображения решается обратная задача, а именно изображение из внутреннего пространства CMS переводится в цветовое пространство устройства воспроизведения либо вывода изображения (монитора, принтера,
1 Этот документ представляет собой подробное многостраничное описание структуры цветового профиля с рассмотрением всех его элементов и требует для своего прочтения хорошего знания цветоведения, программирования и численных методов цифровой обработки изображений. Менее искушенному в этих вопросах читателю можно порекомендовать обратиться к научно-популярному докладу, прочитанному на эту тему Паркером Плайстедом и Эндрю Родним на конференции Seybold San Francisco Publishing ‘98 [22].
а* = +37.2864
Ь* = -60.0165
Рис. 4.2. Преобразование изображения с использованием системы управления цветом. Координаты цвета в цветовом пространстве сканера (R = 33, G = 39, В = 106) через цветовой профиль сканера преобразуются во внутреннее аппаратно-независимое цветовое пространство CMS (Ц = 24, а* = +37, Ь* = —60), откуда через цветовые профили монитора и принтера они преобразуются в цветовые пространства монитора (R = 49, G = 40, В = 152) и принтера (R = 46, G = 25, В = 133) (цв. вклейка, рис. 23)
плоттера, печатного станка и т.д.). При этом учитываются особенности воспроизведения цвета данным устройством таким образом, чтобы в результате получить максимально визуально точную репродукцию изображения, которая максимально
соответствовала бы воспроизводимому оригиналу. Иначе говоря, перевести цветовые координаты из цветового пространства XYZ или L*a*b* в цветовое пространство устройства (RGB либо СМУК) таким образом, чтобы добиться их визуального равенства. В качестве оригинала — колориметрического эталона, который требуется воспроизвести, — может выбираться видимое изображение, воспроизводимое камерой (при фотографировании изображения), фотоизображение (при сканировании изображения со слайда), изображение, видимое на экране монитора (при воспроизведении цифрового изображения).
Часто происходит целая серия преобразований: изображение из цветового пространства сканера либо цифровой камеры преобразуется в рабочее цветовое пространство, в котором в имиджинговом редакторе осуществляется обработка изображения и в котором оно хранится в файле; для отображения изображения оно преобразуется из рабочего цветового пространства в цветовое пространство монитора; для печати цветопробы в цветовое пространство пробопечатного станка (при этом пробопечатный станок моделирует цветовое пространство конечного устройства вывода); для получения тиражной копии изображение из рабочего цветового пространства преобразуется в цветовое пространство печатного станка или любого другого устройства, используемого для конечного воспроизведения изображения. CMS допускает преобразование изображения из одного цветового пространство в другое и из этого цветового пространства в третье любое число раз. Однако, поскольку каждый раз, когда происходит подобное преобразование, CMS пересчитывает значения координат цвета изображения, желательно осуществлять их продуманно и всегда сохранять первоначальную копию изображения. Также при работе в цветовом пространстве, имеющем большой цветовой охват, во избежание появления цветовых искажений при пересчете координат цвета рекомендуется увеличить разрядность изображения с 24 до 48 бит.
Эта задача может решаться системой управления цветом в той или иной степени успешно, но, естественно, не стоит ожидать, что удастся найти ее полное решение. Как правило, из-за несовпадения цветовых охватов различных устройств (например, принтер часто не может передавать насыщенных оттенков красного, зеленого и синего цветов, которые в состоянии передать компьютерный монитор, а компьютерный монитор не может передавать некоторых цветовых оттенков, которые в состоянии воспроизвести фотопленка) отдельные цвета воспроизвести будет принципиально невозможно. В таком случае эти цвета будут заменяться другими, которые возможно воспроизвести на данном устройстве и которые вызывают у наблюдателя схожие цветовые ощущения. В подавляющем большинстве случаев и для многих классов воспроизводимых изображений подобный подход обнаруживает свою высокую эффективность.
.3. Алгоритмы пересчета цветов
Спецификация ICC рекомендует четыре базовых алгоритма преобразования цветовых пространств (точный английский термин gamut mapping), иначе называемых алгоритмами передачи цветов или алгоритмами пересчета цветов (точный английский термин, использованный ICC, rendering intents), с помощью которых можно согласовать представление цвета между различными цветовыми пространствами [20]. Эти алгоритмы позволяют при пересчете изображения из
Adobe RGBEpson Stylus Photo 900 + Lomond Glossy Photo PaperAdobe RGBEpson Stylus Photo 900 + Lomond Glossy Photo PaperРис. 4.3. Пересчет цветов при преобразовании изображения из цветового координатного пространства Adobe RGB к цветовому пространству струйного принтераРис. 4.3. Пересчет цветов при преобразовании изображения из цветового координатного пространства Adobe RGB к цветовому пространству струйного принтера
Adobe RGB
Epson Stylus Photo 900 + Lomond Glossy Photo Paper
Adobe RGB
Epson Stylus Photo 900 + Lomond Glossy Photo Paper
Рис. 4.3. Пересчет цветов при преобразовании изображения из цветового координатного пространства Adobe RGB к цветовому пространству струйного принтера
Рис. 4.3. Пересчет цветов при преобразовании изображения из цветового координатного пространства Adobe RGB к цветовому пространству струйного принтера
одного цветового пространства в другое учесть такие важные факторы, как различия цветового охвата этих пространств, условия просмотра изображения, динамического диапазона и опорного белого света и добиться за счет этого максимально возможного психофизиологического равенства представления изображения в различных цветовых пространствах (рис. 4.3) Ч
Прямой колориметрический пересчет цветов (Absolute colorimetric rendering). Это самый простой алгоритм цветовых преобразований. Он оставляет все цвета, которые попадают в границы цветового охвата устройства вывода, без изменений, а цвета, лежащие вне цветового охвата устройства вывода, заменяет цветами, наиболее к ним близкими по тону, пренебрегая при этом точностью передачи насыщенности и светлоты. Обычно это приводит к тому, что цвета, выходящие за пределы цветового охвата устройства вывода, оказываются заменены цветами, значимо отличающимися от цветов оригинала, что приводит к значитель-
Рис. 4.4. Преобразование цветового пространства изображения (А) методом прямого колориметрического пересчета в цветовое пространство устройства вывода (В). Цвета, которые лежат в пределах цветового охвата устройства вывода, оставляются без изменений, включая положение точки белого. Цвета, лежащие вне цветового охвата устройства вывода, заменяются на ближайшие к ним по цветовому оттенку
ным искажениям изображения и нарушению его общего светотонального рисунка. Это происходит потому, что человеческий глаз в состоянии очень хорошо улавливать даже малейшие отличия между цветами и группами цветов, и потому, если получится так, что некоторые цвета изображения, которые не удалось воспроизвести в данном цветовом пространстве, оказались заменены другими, в то время как все остальные цвета были оставлены без изменений, глаз тут же уловит эти различия и будет казаться, что все изображение целиком оказалось воспроизведено неправильно, даже несмотря на то, что отличия могут быть колориметрически минимальными. Поэтому этот способ пересчета цветов никогда не используется при работе с фотографическими и цветными полутоновыми изображениями, когда необходимо получить психофизиологически точную репродукцию изображения на выводном устройстве, цветовое пространство которого редко когда вмещает в себя все цвета воспроизводимого изображения полностью. В этом случае предпочтительным оказывается использование других алгоритмов пересчета цветов, которые, пересчитывая все цвета изображения в сопоставленном ему цветовом пространстве и заменяя их другими цветами в цветовом пространстве устройства вывода, стараются сохранить общее соотношение между цветами, основываясь на свойстве человеческого зрения не замечать изменения цвета при сохранении цветовых соотношений между соседними пикселями и группами пикселей в изображении (о которых пойдет речь ниже).
С другой стороны, если цветовой охват изображения покрывается цветовым охватом устройства, то никаких цветовых искажений при преобразовании изображения в цветовое пространство устройства вывода не произойдет, а цвета изображения, наоборот, будут воспроизведены максимально точно по отношению к оригиналу. Именно по этой причине данный алгоритм находит себе применение при подготовке и печати цифровых цветопроб, когда, к примеру, необходимо с помощью имеющегося в распоряжении пре-пресс инженера струйного либо специального пробопечатного принтера напечатать изображение таким, каким оно должно быть воспроизведено на печати в типографии.
В этом случае изображение вначале преобразуется в цветовое пространство целевого устройства вывода (например, офсетной печатной машины), а уже затем осуществляется прямой колориметрический пересчет цветовых координат из цветового пространства устройства вывода в цветовое пространство пробопечатного принтера. При этом (естественно, при условии, что цветовой охват пробопечатного принтера больше цветового охвата печатной машины либо приблизительно ему соответствует) на обычном принтере удается получить изображение примерно таким, каким оно должно выглядеть на тиражном оттиске. При этом на цветопробе удается добиться не только соответствия цветов пробы цветам изображения на готовом оттиске, но также и равенства точек белого пробы и оттиска, несмотря на то, что, как правило, в действительности точки белого печатного станка и пробопечатного принтера различны (при прямом колориметрическом пересчете точка белого цветового пространства изображения не корректируется под точку белого цветового пространства устройства вывода).
Именно потому, что при прямом колориметрическом пересчете не учитывается хроматическая адаптация наблюдателя к опорному белому свету цветового пространства устройства вывода, при преобразовании изображения методом прямого колориметрического пересчета возникает заметный колориметрический сдвиг во всех цветах изображения, который особенно хорошо заметен в нейтральных цветах: серый приобретает оттенок голубого, зеленого либо другого цвета, а белый перестает быть «чистым» белым.
Относительный колориметрический пересчет цветов (Relative colorimetric rendering). Работа этого алгоритма цветового пересчета построена аналогично рассмотренному выше, за тем исключением, что в данном методе осуществляется пересчет цветов изображения относительно точки белого устройства вывода (поэтому этот способ пересчета цветов и называется относительным колориметрическим). Для подавляющего числа случаев этот метод показывает свою высокую эффективность, поскольку, во-первых, позволяет добиться максимально возможного колориметрического равенства цветов оригинала и цветов репродукции и, во-вторых, осуществить преобразование изображения с минимально ощутимыми визуальными потерями, поскольку цвета изображения пересчитываются относительно белой точки устройства вывода, что позволяет сохранить цветовые соотношения между белым цветом и остальными цветами в оригинале, и белым и остальными цветами в репродукции. При этом, так же как и в предыдущем случае, цвета, которые не попали в границы цветового охвата устройства вывода, заменяются на ближайшие к ним по цвету. Поэтому если цветовой охват изображения много больше цветового охвата устройства вывода, в областях изображе-
Рис. 4.5. Преобразование изображения относительно точки белого устройства вывода (относительное колориметрическое преобразование). Точка белого цветового пространства изображения переносится в точку белого цветового пространства устройства вывода, при этом все цвета, лежащие в пределах цветового охвата устройства вывода, пересчитываются соответствующим образом. Цвета, лежащие вне цветового охвата устройства вывода, заменяются на ближайшие к ним по цветовому оттенку
ния, которые не могут быть напрямую воспроизведены устройством, могут возникнуть цветовые артефакты.
Этот способ колориметрического преобразования цветов основывается на известном свойстве человеческого зрения адаптироваться к различным условиям освещения, что известно в колориметрии и физиологии зрения как явление хроматической адаптации. Поэтому если в одном цветовом пространстве используется один опорный белый свет, а в другом цветовом пространстве — другой (что почти всегда имеет место при колориметрическом преобразовании изображений между различными цветовыми пространствами), человеческий глаз будет не в состоянии заметить разницы между изображением в одном цветовом пространстве и тем же изображением, преобразованном к другому цветовому пространству, хотя колориметрически точки белого двух цветовых пространств будут различны. Все дело в том, что при этом удастся сохранить цветовые соотношения между белым и остальными цветами в изображении. К примеру, если в изображении есть участки, представленные белым цветом, и участки, представленные насыщенным синим, которые кажутся такими при освещении изображения среднедневным светом, то при переходе от среднедневного света к свету лампы накаливания колориметрический «белый» цвет станет «рыжим», а насыщенный «синий» — «сине-фиолетовым». Однако в силу описанного явления глазу будет казаться, что ничего не изменилось, поскольку он адаптировался к изменившимся условиям освещения, а цветовое соотношение между двумя цветами не изменилось, то есть при переходе между цветовыми пространствами не произошло практически никаких цветовых изменений. Это будет особенно хорошо заметно на тех участках изображения, которые должны быть переданы на репродукции нейтральными — белый при этом останется белым, а серый — серым.
Перцептуальный колориметрический пересчет цветов или пересчет цветов с сохранением светотонального рисунка изображения (Perceptual color rendering). При этом способе цветовых преобразований осуществляется колориметрический
ем светотонального рисунка изображения). Все цвета изображения, как те, что попаем светотонального рисунка изображения). Все цвета изображения, как те, что попадают в цветовой охват устройства вывода, так и те, что лежат вне его границ, пересчитываются в цветовое пространство устройства вывода таким образом, чтобы сохранить общие цветовые и тональные соотношения между пикселями, пожертвовав при этом в случае необходимости колориметрической точностью репродукции и уменьшив насыщенность цветовдают в цветовой охват устройства вывода, так и те, что лежат вне его границ, пересчитываются в цветовое пространство устройства вывода таким образом, чтобы сохранить общие цветовые и тональные соотношения между пикселями, пожертвовав при этом в случае необходимости колориметрической точностью репродукции и уменьшив насыщенность цветов
ем светотонального рисунка изображения). Все цвета изображения, как те, что попа
ем светотонального рисунка изображения). Все цвета изображения, как те, что попа
дают в цветовой охват устройства вывода, так и те, что лежат вне его границ, пересчитываются в цветовое пространство устройства вывода таким образом, чтобы сохранить общие цветовые и тональные соотношения между пикселями, пожертвовав при этом в случае необходимости колориметрической точностью репродукции и уменьшив насыщенность цветов
дают в цветовой охват устройства вывода, так и те, что лежат вне его границ, пересчитываются в цветовое пространство устройства вывода таким образом, чтобы сохранить общие цветовые и тональные соотношения между пикселями, пожертвовав при этом в случае необходимости колориметрической точностью репродукции и уменьшив насыщенность цветов
пересчет всех точек изображения таким образом, чтобы при этом сохранились примерные соотношения между цветовыми тонами пикселей. Обычно это достигается путем компрессии изображения в цветовой охват устройства вывода за счет уменьшения насыщенности цветов. Таким образом, нарушается колориметрическая точность репродукции, однако удается довольно точно передать светотональный рисунок изображения. При воспроизведении фотографических изображений, при сохранении общих цветовых соотношений между пикселями в изображении это зачастую оказывается даже более важным, чем колориметрически точная передача цвета пикселей. При этом также гарантируется, что в репродукции не появятся цветовые артефакты, поскольку цветовые различия между пикселями, попадающими в цветовой охват устройства, и пикселями, которые в него не попадают, оказываются минимальными, что выгодно отличает этот метод цветового пересчета от двух предыдущих.
В основу работы этого алгоритма положено свойство человеческого глаза в большей степени реагировать на изменения яркости изображения, чем на изменения его цветового тона, что дает основание несколько пожертвовать точностью передачи цветовой информации при сохранении точности передачи тонального рисунка изображения. Также это свойство человеческого зрения используется в других приложениях, к примеру, при сжатии цифровых изображений, когда на хранение информации о цвете отводится меньший объем памяти, чем на хранение информации о яркости.
Пересчет цветов с сохранением максимальной насыщенности (Saturation rendering). В этом случае цвета изображения преобразуются к ближайшим им по насыщенности, пренебрегая точностью цвето- и тонопередачи. Данный подход показывает свою эффективность при работе с немногоцветными изображениями, такими как деловая графика, схемы и презентационные рисунки, которые должны выглядеть ярко и сочно на экране. Часто для них совершенно не важна абсолютная
точность цветопередачи, но из-за того, что этот метод может приводить к заметным тональным и цветовым искажениям, для репродуцирования фотографических и полутоновых оригиналов он практически никогда не используется.
Выбор того или иного алгоритма цветового преобразования изображения следует осуществлять в зависимости от используемой технологии воспроизведения изображения, характера изображения и желаемого результата. Как правило, при воспроизведении цветных фотографических и полутоновых изображений, в особенности изображений, отсканированных с цветных слайдов. Наиболее результативным оказывается использование перцептуального преобразования (если цветовой охват изображения значимо превышает цветовой охват устройства вывода и необходимо сохранить цветовые и тональные соотношения между пикселями в изображених, несколько пожертвовав при этом точностью цветопередачи) либо относительного колориметрического преобразования (если цветовой охват изображения значимо не превышает цветовой охват устройства вывода и необходимо воспроизвести изображение максимально колориметрически точно). Прямое колориметрическое преобразование следует использовать только тогда, когда выводится цветопроба с уже преобразованного в цветовое пространство устройства вывода изображения и никогда для всех остальных случаев. Преобразование с сохранением насыщенности при воспроизведении цветных фотографических и полутоновых изображений также не показывает хороших результатов, однако может с успехом использоваться для вывода несложных схем, графиков и рисунков, для которых важно сохранить яркие цвета, пожертвовав при этом точностью их воспроизведения.
Однако в целом ряде практических случаев давать какие-либо четкие рекомендации по выбору того или иного алгоритма цветового преобразования изображения не представляется возможным; следует основывать свой выбор на основании визуального сравнения полученных результатов между собой.
В табл. 4.1 и на рис. 24 в цветной вклейке приведены результаты преобразования цветовых образцов, заданных координатами RGB в цветовом координатном пространстве Adobe RGB в цветовое пространство струйного принтера Epson Stylus Photo при печати на бумагу Lomond Glossy Photo Paper с использованием различных алгоритмов пересчета цветов.
По изображениям на цветной вклейке можно видеть, что в результате преобразования в цветовое пространство с меньшим цветовым охватом была потеряна насыщенность некоторых цветов (яркие цвета окраски фруктов, голубая ткань), которые оказалось невозможным воспроизвести при печати. При использовании перцептуального алгоритма цветового пересчета удалось адекватно передать светотональный рисунок изображения, однако некоторые цвета (в частности, голубая ткань) были воспроизведены с заметными цветовыми искажениями. По нейтрально-серой шкале можно видеть, что в результате преобразования цветовой баланс изображения немного сместился в сторону теплых тонов. При преобразовании изображения методом относительного колориметрического пересчета удалось воспроизвести цвета изображения более близко к оригиналу при сохранении нейтрального цветового баланса, однако при этом была потеряна часть деталей в области глубоких теней. Преобразование изображения методом прямого колориметрического пересчета цветов, как и ожидалось, дало наихудший результат, поскольку не было учтено различие точек белого цветового пространства Adobe
Таблица 4.1. Преобразование цветов из цветового координатного пространства Adobe RGB в цветовое пространство струйного принтера Epson Stylus Photo при печати на бумагу Lomond Glossy Photo Paper с использованием различных алгоритмов пересчета цветов
Образец цвета в ЦКП Adobe RGB
Координаты цвета образца в ЦКС L*a*b* МКО, полученные на пе- чати с использованием различных алгоримтов преобразования
Название
Коор- дина- ты цвета, RGB
Координаты L*a*b* МКО
Относит. D65*
Относит. W**
Абсолютн. колорим.
Относит, колорим.
Перцепт.
Красный
255
ООО ООО
61.43
+82.44
+73.47
61.43 +89.55 +75.15
59.05 +59.73 +55.01
59.60 +57.85 +57.07
56.78
+63.07
+58.00
Ярко- зеленый
ООО 255 ООО
83.30
-142.84 +88.51
83.30
-137.97
+90.83
66.74
-55.24
+47.93
68.67
-53.03
+37.94
65.07
-56.33
+38.63
Синий
ООО ООО 255
32.99 +75.38
-114.95
32.99 +80.28 -109.36
44.73
-1.02
-51.93
38.03
+7.67
-53.00
42.62
+6.69
-50.97
Голубой
ООО
255
255
87.13
-84.35
-26.24
87.13
-78.20
-20.51
70.70
-46.12
-17.34
75.04
-44.18
-5.07
70.79
-46.98
-12.10
Пурпурный
255 ООО
255
67.47 +97.46 -57.29
67.47
+ 105.28
-51.64
58.79
+37.79
-27.15
62.89 +48.62 -19.22
58.94 +46.70 -23.02
Желтый
255
255 ООО
97.01
-30.39
+ 102.73
97.01
-22.59
+ 105.31
86.76
-16.30
+77.64
89.96
-13.37
+74.81
87.62
-12.99
+84.74
Краснокоричневый
187
068
068
50.53 +52.32 +31.62
50.53 +58.11 +33.95
52.95 +59.61 +33.64
51.78 + 59.68 +39.65
49.76 +60.86 +36.89
Зеленый
068
187
068
64.77
-91.24
+49.16
64.77
-86.85
+51.69
63.02
-60.94
+33.77
63.83
-58.01
+38.71
59.80
-60.09
+37.77
Серовато- синий
068
068
187
35.71 +34.74 -70.26
35.71 +39.14 -65.79
41.69 +4.80 -52.25
35.92
+ 15.92
-53.22
37.86
+ 11.62
-52.31
Зеленовато- голубой
068
187
187
67.39
-57.38
-18.92
67.39
-52.22
-14.36
66.82
-50.36
-21.23
66.98
-53.00
-8.94
64.86
-54.03 + 14.05
Фиолетовый
187
068
187
54.31 +64.36 -39.46
54.31 +70.64 -34.96
55.07 +40.78 -29.30
54.85 +54.79 -22.39
52.97 + 50.91 -26.29
Продолжение табл. 4. /
Образец цвета в ЦКП Adobe RGB
Координаты цвета образца в ЦКС L*a*b* МКО, полученные на пе- чати с использованием различных алгоримтов преобразования
Название
Коор- дина- ты цвета, RGB
Координаты L*a*b* МКО
Относит. D65*
Относит. W**
Абсолютн. колорим.
Относит, колорим.
Перцепт.
187
74.29
74.29
79.06
. 75.83
73.83
Хаки
187
-22.14
-15.87
-17.38
-15.36
-13.34
068
+61.76
+64.40
+63.95
+71.04
+66.67
ООО
0.00
0.00
1.03
0.88
0.21
Черный
ООО
0.00
0.00
-0.19
-0.16
+0.00
ООО
0.00
0.00
-1.93
-1.90
-2.25
Темносерый
064
26.11
26.11
24.69
21.68
25.94
064
-3.06
0.00
-2.20
+2.05
+ 1.03
064
-2.10
0.00
-5.14
-0.11
+ 1.88
128
53.99
53.99
55.97
53.01
55.87
Серый
128
-5.07
0.00
-3.13
-0.36
-2.38
.128
-3.48
0.00
-7.36
-0.31
+3.69
Светло
192
78.21
78.21
81.84
78.08
78.95
192
-6.83
0.00
-4.35
+0.10
-2.38
серый
192
-4.68
0
-10.23
-1.36
+3.75
255
100.00
100.00
88.88
95.62
96.09
Белый
255
-8.41
0.00
-5.00
-1.14
-1.00
255
-5.76
0.00
-9.90
-0.25
+ 1.88
АЕ 2000 (среднее значение)
10.2541
7.4009
8.8049
* Данные получены путем расчета координат цвета образцов в ЦКС XYZ МКО относительно стандартного излучателя Des и перевода полученных значений в ЦКС L*a*b* МКО с использованием в качестве источника опорного белого света излучателя Е.
** Данные получены путем расчета координат цвета образцов в ЦКС XYZ МКО относительно стандартного излучателя D65 и перевода полученных значений в ЦКС L*a*b* МКО с использованием в качестве источника опорного белого света излучателя Вб5-
RGB (точка белого определяется излучателем опорного белого света Вбб) и цветового пространства принтера (точка белого определяется цветностью поверхности бумаги); изображение оказалось воспроизведено с сильными цветовыми искажениями, что хорошо заметно по нейтрально-серой шкале.
Этот пример, кроме всего прочего, показал один принципиальный момент, а именно, что цветность излучателя опорного белого света в подавляющем числе случаев, как правило, значимо отлична от идеального белого цвета (цвета координаты цветности которого приближаются к значениям а* = 0 и Ь* = 0). Однако в результате хроматической адаптации человек начинает воспринимать задаваемый в данном цветовом пространстве белый цвет как действительно белый.
При этом, соответственно, в результате смещения цветовой адаптации глаза изменяется и восприятие остальных цветов изображения, и все изображение кажется наблюдателю нормально воспроизведенным. Соответственно, белый цвет (задаваемый в цветовом пространстве Adobe RGB координатами R = 255, G = 255, В = 255 и соответствующий координатам L* = 100, а* = 0, Ь* = 0, которые, как можно видеть, соответствуют точке цветности на графике а*Ь*, смещенной от точки центра координат в сторону синего) при прямом колориметрическом пересчете цветов оказывается воспроизведен на бумаге также с примерно равными ему координатами а* = —5.00, Ь* —9.90. Если бы мы взяли для репродуцирования изображение, созданное не в цветовом пространстве Adobe RGB, а, скажем, в цветовом пространстве Ekta RGB, использующем в качестве излучателя опорного белого света стандартный излучатель D50, то при прямом колориметрическом пересчете изображения в цветовое пространство принтера мы бы наблюдали другую картину: белый цвет стал бы светло-желтым, а цветность нейтрально-серой шкалы и цветовой баланс изображения оказались бы смещены в сторону теплых тонов (что соответствует переходу от источника белого света с цветовой температурой 6500 К к источнику с цветовой температурой 5000 К). Поэтому в процессе пересчета цветовых координат по относительному колориметрическому и перцептуальному механизму различия цветности опорного белого света и цветности белого цветового пространства устройства вывода (определяемого цветностью поверхности бумаги при ее освещении рабочим источником света, используемым для просмотра печатного оттиска) компенсируются с тем, чтобы получить верную цветопередачу.
Цветовые профили и цветовые пространства
Цветовые профили хранятся в цифровой форме в файловом формате с расширением *.icc (на платформе Apple Macintosh) либо *.icm (на платформе PC/Windows), который может быть прочитан на любом компьютере либо рабочей станции обработки изображений независимо от используемой ими аппаратной платформы и операционной системы. Сам профиль состоит из стандартного заголовка и набора тегов — информационных элементов, расположенных независимо друг от друга и хранящих в структурированном виде, удобном для чтения программным модулем системы управления цветом либо любым другим программным обеспечением, различную информацию об описываемом профилем устройстве. Это позволяет располагать в профиле различные теги в произвольном порядке, не нарушая при этом структуры файла, причем включенный в профиль набор тегов может быть (за исключением нескольких обязательных тегов) произвольным и выбираться самостоятельно каждым производителем. Спецификация ICC позволяет производителю даже вводить в профиль свои собственные теги, содержащие ту или иную необходимую ему информацию. В будущем эти теги, если их использование оказывается целесообразным, могут быть после обсуждения и утверждения ICC включены в официальную спецификацию формата цветового профиля для будущего использования в качестве стандартных тегов. Таким образом, структура цветового профиля была сделана максимально открытой с возможностью будущих расширений и дополнений.
Заголовок цветового профиля располагается в самом начале профиля и содержит информацию, по которой профиль может быть классифицирован. Он занима-
ет 128 байт и содержит 16 обязательных тегов. 28 байт в конце заголовка являются пустыми и предназначены для использования в будущем при дополнении спецификации цветового профиля.
Так, профиль Adobe RGB имеет следующий заголовок (табл. 4.2):
Таблица 4.2. Заголовок цветового профиля Adobe RGB
№
Тег
Значение
Описание
1
Size
560
Размер файла профиля в байтах
2
СММ ID
ADBE
Модуль управления цветом, который следует использовать при работе с этим профилем
3
Profile version number
2.1.0
Версия спецификации ICC, в соответствии с которой построен профиль
4
Device class
Display
Класс устройства
5
Color space
RGB
Цветовое пространство устройства
6
Profile Connection space (PCS)
XYZ
Внутреннее цветовое пространство CMS (XYZ либоЕ*а*Ь*)
7
Creation date
11.08.2000 19:51:59
Дата и время создания профиля
8
Profile file signature
acsp
9
Primary platform
Macintosh
Аппаратно-программная платформа
10
Flags
not embedded, independent
Режим работы CMS с профилем
11
Device Manufacturer
none
Производитель устройства
12
Device Model
AdobeRGB
Описание устройства
13
Attributes
reflective, glossy, positive, color
Технологические параметры воспроизведения изображения устройством
14
Rendering intent
Perceptual
Метод цветового пересчета
15
Illuminant
X=0.9642 Y=1 Z=0.82491
Цветовые координаты источника опорного белого света*
16
Creator
ADBE
Создатель профиля
Продолжение табл. 4.2
№
Тег
Значение
Описание
17
Profile ID
Контрольная сумма для проверки целостности файла профиля
* Здесь имеется ввиду источник опорного белого света внутреннего цветового пространства CMS, в качестве которого используется стандартный излучатель D50 МКО. Однако для случая, когда необходимо использовать другой излучатель, спецификация ICC допускает возможность его указания в этом теге. По умолчанию (когда используется излучатель D50) в этом теге указываются его цветовые координаты X = 0.9642, Y = 1.0000, Z = 0.8249.
Далее следует таблица тегов (собственно и составляющая основное содержание профиля), содержащая информацию об имеющихся в профиле тегах, их размере (в байтах) и расположении в файле, по которой программа чтения профиля имеет возможность читать любой тег в произвольном порядке. Профиль Adobe RGB содержит 10 тегов (табл. 4.3).
Цветовые профили делятся на семь классов: профили устройств ввода (сканеров, цифровых камер), профили устройств отображения изображения (мониторов, мультимедиа и видеопроекторов), профили устройств вывода (принтеров, печатных станков и т.д.), колориметрические профили (описывающие различные цветовые координатные пространства (ЦКП), например колориметры, созданные определенным набором излучателей либо колорантов, включая цветовые координатные пространства, основанные на не существующих в природе излучателях), абстрактные профили (осуществляют различные колориметрические преобразования во внутреннем цветовом пространстве CMS), связующие цветовые профили (используемые для прямого пересчета одного цветового пространства в другое) и профили для пересчета именованных цветов (профили, работающие аналогично предыдущим, только осуществляющие цветовой пересчет между именованными цветами, например цветами из каталога печатных красок Pantone). Из них на практике в основном используются только первые четыре типа (рис. 4.2, 4.9). В зависимости оттого, какой класс устройств описывает профиль, соответствующим образом может меняться набор используемых им тегов. Полное описание тегов и их значений можно найти в официальной спецификации ICC [20].
Профили, описывающие устройства ввода изображения (сканеры и цифровые камеры), должны содержать информацию о том, каким образом можно преобразовать значения координат цвета изображения, представленных в цветовом пространстве устройства (device RGB), во внутреннее цветовое пространство CMS — CIE Lab либо XYZ. Профили, описывающие устройства вывода (принтеры, плоттеры, печатные станки и т.д.) и устройства отображения (мониторы), должны содержать информацию о том, каким образом можно преобразовать значения координат цвета изображения во внутреннем цветовом пространстве CMS (CIE Lab либо XYZ) в цветовое пространство устройства вывода (RGB либо CMYK). Колориметрические профили не описывают какое-либо конкретное устройство, а характеризуют определенный класс устройств либо вообще не привязаны к какому-либо устройству и описывают не существующие в природе цветовые пространства (табл. 4.4).
о
№
Тег
Значение
Описание
1
cprt
Copyright 2000 Adobe Systems
Авторские права создателя профиля
2
desc
Adobe RGB (1998)
Описание цветового профиля
3
wtpt
X=0.95045 ¥=1.00000 Z=l.08905
Цветовые координаты опорного белого света (точки белого)
4
bkpt
X=0.00000 ¥=0.00000 Z=0.00000
Цветовые координаты точки черного
5
rTRC
2.1992
Тоновые кривые для каналов красного, зеленого и синего цветов, используемые для пересчета значений яркости цвета в каждом из цве- товых каналов изображения в соответствии с формулой 4.1. Хранятся в виде массива из 1024 16-разрядных чисел первый элемент которого соответствует точке нулевой (0%), а последней — максимальной яр- кости (100%) цветового тона либо в виде значений гамма в соответствии с которыми осуществляется нелинейное кодирование изображения в данном цветовом координатном пространстве *
6
gTRC
2.1992
7
bTRC
2.1992
8
rXYZ
rX=0.60974 r¥=0.31111 rZ=0.01947
Цветовые координаты рабочих цветов RGB в системе XYZ МКО. Используются для преобразования изображения из цветового пространства устройства во внутреннее цветовое пространство CMS по формуле (4.2)
9
gXYZ
gX=0.20528 g¥=0.62567 gZ=0.060867
10
bXYZ
bX=0.14919 b¥=0.063217 bZ=0.74457
Таблица 4.3. Таблица тегов цветового профиля Adobe RGB
* Подробное разъяснение понятия гаммы и объяснение необходимости нелинейного кодирования изображения см. ниже
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
Таблица 4.4. Сравнение различных цветовых координатных пространств
Профиль оРабочие-цвета RGB (XYZ)*
(цв.про- - ' Гам-
стран- ’ ма, у ство) светRxyz gXYZ Bxyz
Описание
sRGB D65 2.2** 0.4124 0.3576 0.1805
0.2126 0.7152 0.0722
0.0193 0.1192 0.9505
Разработан совместно компаниями Microsoft и Hewlett-Packard. Описывает цветовое пространство (некалиброванного) компьютерного монитора PC/Windows. Принят в качестве стандартного цветового пространства для веб- и мультимедиа-приложений
Apple1.80.4497 0.3163 0.1845
RGB0.2446 0.6720 0.0833
0.0252 0.1411 0.9223
Аналог профиля sRGB, разработанный компанией Apple для персональных компьютеров Macintosh
Adobe2.20.5767 0.1856 0.1882
RGB0.2974 0.6274 0.0753
(1998)0.0270 0.0707 0.9909
Цветовой профиль, разработанный компанией Adobe для работы с компьютерной графикой и в полиграфии. Имеет увеличенный по сравнению с sRGB цветовой охват, включающий в себя большинство настольных и промышленных печатающих устройств. Рекомендуется использовать для изображений, предназначенных для типографской и цифровой фотопечати
EktaDen 2.20.59390.27290.0973
RGB0.26070.73490.0044
0.00000.04200.7829
Имеет большой цветовой охват созданный с использованием несуществующего зеленого излучателя для возможности описания полного цветового охвата обращаемой фотопленки. Создан американским фотографом Джозефом Холмсом для работы с отсканированными изображениями
ProPhotoDen 1.80.79770.13520.0313
RGB0.28800.71190.0001
0.00000.00000.8249
(ROMM
RGB)
Разработан компанией Kodak для возможности хранения фотографических снимков и изображений без потери информации, вызванной недостаточностью цветового охвата рабочего цветового пространства. Почти полностью покрывает цветовой охват человеческого глаза, что достигается переносом зеленого и синего цветообразующих стимулов за пределы видимого диапазона цветов. Рекомендуется использовать для хранения изображений, полученных профессиональными цифровыми камерами и отсканированных с высококачественных цветных слайдов, включая изображения формата Kodak Photo CD
Продолжение табл. 4.4
Профиль (цв. пространство)
On. бел. свет
Гам- ма, у
Рабочие цвета RGB (XYZ)*
Описание
Rxyz
Gxyz
В XYZ
PAL/ SECAM
d65
2.2
0.4306
0.2220
0.0202
0.3416
0.7067
0.1295
0.1783
0.0713
0.9389
Описывает цветовое пространство телевизионных и видео-передающих систем на основании цветностей цветообразующих стимулов, рекомендованных европейским телевещательным видеостандартом
CIE RGB
E
2.2
0.4887
0.1762
0.0000
0.3107
0.8130
0.0102
0.2005
0.0108
0.9894
Цветовое пространство, созданное излучателями основных цветов МКО с длинами волн 700, 546.1 и 435.8 нм
Wide Gamut
RGB
d50
2.2
0.7165
0.2587
0.0000
0.1010
0.7247
0.0512
0.1467
0.0166
0.7737
Цветовое пространство, образованное чистыми спектральными излучателями с максимальным возможным цветовым охватом
* Цветовые координаты цветообразующих цветовых стимулов даны в таблице относительно источника опорного белого света, принятого в данном цветовом пространстве по умолчанию. Поскольку все расчеты во внутреннем цветовом пространстве CMS осуществляются относительно излучателя D50 МКО, цветовые координаты цветообразующих стимулов, записанные в файле цветового профиля, также даются относительно D50 и, соответственно, будут отличаться от приведенных в таблице в случае, если цветовое пространство использует в качестве источника опорного белого света стандартный излучатель отличный от D50.
** Нелинейное кодирование изображения в цветовом пространстве sRGB осуществляется по более сложной зависимости, которая может быть лишь приближенно аппроксимирована степенной функцией со значением у = 2.2.
К этому классу, в частности, относится цветовой профиль Adobe RGB. Схема обработки изображений, основанная на использовании колориметрических цветовых профилей (в отличие от схемы, когда изображение напрямую преобразуется из цветового пространства устройства ввода во внутреннее цветовое пространство CMS и оттуда в цветовое пространство устройства отображения и устройства вывода изображения), предполагает, что отсканированное либо введенное с цифровой камеры изображение преобразуется в колориметрическое цветовое координатное пространство (например, Adobe RGB), в котором оно редактируется и сохраняется в файле. Отображение изображения на экране монитора и вывод на печать осуществляются путем преобразования изображения из колориметрического цветового координатного пространства в цветовое пространство монитора и устройства вывода.
Это определяет специфику использования этих профилей. Поскольку сканированные и обработанные изображения очень часто передаются далее для воспроизведения на чужом оборудовании (например, в типографию) либо просто предоставляются для просмотра другим лицам (начиная от друзей и знакомых и заканчивая многотысячной аудиторией интернет-пользователей), то учесть конкретное цветовоспроизводящее оборудование, и то, как оно воспроизведет ваше изображение, просто невозможно. Поэтому, вместо того чтобы каждый раз подставлять под устройство вывода конкретный профиль либо вообще отказываться от коррекции
Таблица 4.5. Координаты цвета L*a*b* МКО образцов цвета, заданных координатами RGB в различных цветовых координатных пространствах
Образец цвета
Цветовое пространство
Название
Числ. знач. RGB
sRGB
Adobe RGB
Ekta
RGB
ProPhoto RGB
PAL SECAM
CIE RGB
Wide Gamut RGB
255
53.24
61.43
58.10
60.61
54.24
49.03
57.92
Крас-
ООО
+73.74
+82.44
+100.91
+133.49
+74.80
+113.53
+128.79
ООО
+65.71
+73.47
+100.17
+104.50
+66.66
+82.16
+99.86
Ярко-
ООО
87.74
83.30
88.68
87.58
87.32
92.27
88.19
255
-92.22
-142.83
-126.87
—189.83
-95.84
-128.01
-216.23
зеленый
ООО
+80.42
+88.51
+110.97
+150.99
+76.94
+143.30
+105.38
ООО
32.30
32.99
4.00
0.08
32.11
9.67
13.57
Синий
ООО
+74.37
+75.40
+143.79
+88.32
+74.06
+182.08
+136.28
255
-113.38
-114.96
-149.87
-159.84
-112.92
-155.08
-132.63
ООО
91.11
87.13
88.89
87.58
90.69
92.74
88.98
Голубой
255
-55.00
-84.34
-93.08
-171.38
-57.81
-68.89
-138.46
255
-19.88
-26.25
-6.74
-8.98
-20.55
-12.53
-6.58
255
60.32
67.48
58.52
60.62
61.08
50.34
59.46
Пурпур
ООО
+91.07
+97.47
+120.91
+139.45
+91.58
+155.76
+150.81
ный
255
-66.39
-57.29
-55.87
-55.47
-64.38
-84.97
-53.51
255
97.14
97.01
99.83
100.00
97.17
99.58
99.36
Желтый
255
-29.37
-30.39
-22.50
-11.44
-29.12
-34.16
-29.70
ООО
+91.58
+102.72
+130.19
+172.41
+88.92
+155.87
+124.62
Красно-
187
45.80
50.54
48.53
55.14
46.28
43.37
48.42
068
+42.65
+52.32
+64.02
+82.59
+44.89
+69.22
+83.13
корич.
068
+23.56
+31.63
+40.09
+37.82
+25.49
+26.47
+39.90
068
67.41
64.77
68.46
71.82
67.52
70.96
68.13
Зеленый
187
-61.40
-91.24
-83.97
-110.49
-64.73
-85.00
-131.88
068
+46.47
+49.16
+65.61
+66.58
+45.92
+71.95
+63.34
Серов.
068
35.89
35.71
28.55
36.48
35.37
29.30
29.95
068
+32.34
+34.74
+37.39
+9.12
+33.41
+67.51
+47.83
СИН.
187
-67.18
-70.27
-70.33
-65.23
-68.37
-80.76
-67.41
068
69.72
67.39
68.61
71.82
69.86
71.29
68.67
Зелен»
187
-38.06
-57.36
-63.02
-102.06
-40.50
-47.12
-91.04
голуб.
187
-14.34
-18.93
-3.56
-4.29
-14.99
-8.84
-3.45
187
49.85
54.31
48.78
55.15
50.33
44.09
49.35
Фиоле
68
+56.50
+64.37
+77.91
+86.65
+58.42
+98.49
+99.19
товый
187
-44.04
-39.47
-35.45
-33.04
-43.55
-55.26
-33.96
187
73.88
74.29
76.29
80.29
74.41
76.11
75.95
Хаки
187
-21.15
-22.14
-16.46
-8.76
-21.25
-24.05
-21.50
068
+55.29
+61.75
+79.11
+81.19
+55.34
+80.84
+76.83
000
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
Черный
000
+0.00
+0.00
+0.00
+0.00
+0.00
+0.00
+0.00
000
+0.00
+0.00
+0.00
+0.00
+0.00
+0.00
+0.00
Продолжение табл. 4.5
Образец цвета
Цветовое пространство
Название
Числ. знач. RGB
sRGB
Adobe RGB
Ekta RGB
ProPhoto RGB
PAL SECAM
CIE RGB
Wide Gamut RGB
Темносерый
064
27.09
26.11
26.11
34.60
26.11
26.11
26.11
064
-3.11
-3.06
-2.19
-2.65
-3.06
+0.00
-2.19
064
-2.15
-2.10
+4.51
+5.42
-2.10
-0.02
+4.51
128
53.58
53.99
53.99
60.70
53.99
53.99
53.99
Серый
128
-5.02
-5.07
-3.63
-3.99
-5.07
+0.00
-3.63
128
-3.47
-3.48
+7.49
+8.22
-3.48
-0.01
+7.49
Светлосерый
192
77.70
• 78.21
78.21
81.83
78.21
78.21
78.21
192
-6.76
-6.82
-4.89
-5.10
-6.82
+0.00
-4.89
192
-4.68
-4.68
+10.08
+10.49
-4.68
-0.02
+10.08
255
100.00
100.00
100.00
100.00
100.00
100.00
100.00
Белый
255
-8.37
-8.40
-6.03
-6.04
-8.40
+0.00
-6.02
255
-5.79
-5.77
+12.41
+12.43
-5.77
-0.02
+12.41
изображения из-за физического отсутствия этого профиля (большинство мониторов, эксплуатируемых в мире, вообще не калиброваны и не имеют своего профиля), используют колориметрические цветовые профили, которые позволяют достаточно эффективно справиться с этой задачей. Так, при подготовке изображения для передачи по компьютерным сетям и Интернет его конвертируют в цветовое пространство sRGB с использованием колориметрического цветового профиля sRGB IEC619662.1, который описывает среднестатистический компьютерный монитор персонального компьютера (описание наиболее часто используемых колориметрических цветовых профилей приведено в табл. 4.4).
В табл. 4.5 приведены координаты цвета в ЦКС L*a*b* МКО выборочных цветовых образцов, заданных координатами RGB, которым сопоставлены различные цветовые координатные пространства. Из таблицы хорошо видно, как изменяются колориметрические координаты цвета при переходе от одного цветового пространства к другому в зависимости от его цветового охвата, излучателя опорного белого света и значения гаммы.
Для возможности использования различных профилей системой управления цветом необходимо, чтобы они были расположены в строго определенном месте на диске (табл. 4.6).
Таблица 4.6. Расположение цветовых профилей для разных операционных систем
Операционная система
Директория, в которой расположены цветовые профили
Windows 98/ME
Windows 2000/XP/Vista
Mac OS
Mac OSX
Windows\System\Color
Windows\System32\Spool\Drivers\Color System Folder/ColorSync Profiles
Library/ColorSync/Profiles
Рис. 4.7. Графики цветового охвата, созданные цветностями основных цветов различных цветовых пространств: sRGB, Adobe RGB, Ekta RGB, ProPhoto RGB (пунктирная линия — цветовой охват обращаемой фотопленки)
Ввод и вывод изображения с помощью CMS
Основной задачей использования системы управления цветом является обеспечение корректных процедур ввода/вывода изображения с использованием различных цветовоспроизводящих устройств и материалов. Именно CMS позволяет осуществить весь комплекс этих процедур с минимальными разночтениями в цветопередаче. Однако, ввиду различия технологий воспроизведения изображения, при работе CMS с каждым классом устройств возникает ряд специфических особенностей. *
Визуализация изображения на экране компьютерного монитора
В процессе визуализации изображения на экране монитора, изображение, хранящееся в виде массива численных значений яркости пикселей, подвергается целой серии программно-аппаратных преобразований, в результате которых мы видим оптическое изображение, сформированное на экране кинескопа монитора.
Для формирования изображения в электронно-лучевых мониторах используется эффект свечения солей редкоземельных металлов (люминофоров), возникающий при их облучении направленным потоком электронов. Цвет изображения, сформированного на экране электронно-лучевого монитора, определяется, таким образом, двумя основными причинами: 1) интенсивностью потока электронов и 2) цветностью люминофоров, а точнее, цветностью светового потока, формируемого при возбуждении люминофоров и определяемого их химическим составом. Соответственно, для возможности получения цветного изображения в электроннолучевых мониторах используются люминофоры трех типов, формирующих красно-, зелено- и сине-окрашенные световые потоки.
Для формирования изображения в жидкокристаллических мониторах используются сине-, зелено- и красно-окрашенные слои жидких кристаллов, освещаемых потоком белого света. Под действием слабого электрического заряда жидкие кристаллы способны изменять угол поляризации проходящего через них света, соответственно меняя интенсивность окраски проходящего сквозь них светового потока. Отсюда следует, что цвет изображения, сформированного на экране жидкокристаллического монитора, определяется тремя основными причинами: 1) яркостью и цветностью излучателя белого света, 2) собственной окраской жидких кристаллов и 3) изменением этой окраски, сообщенной действием электрического заряда.
Как в случае электронно-лучевых, так и в случае жидкокристаллических мониторов, непосредственное управление яркостью пиксела изображения на экране осуществляется путем изменения интенсивности посылаемого на вход монитора электрического видеосигнала за счет изменения силы его напряжения. Этот сигнал, в свою очередь, формируется системой видеоадаптера графической станции, функция которого заключается в преобразовании цифровых значений координат яркости пикселя, заданных в файле изображения, в соответствующие им значения напряжения видеосигнала.
Таким образом, изображение на экране монитора определяется следующими факторами: 1) численными значениями яркостей пикселя изображения; 2) значениями напряжения видеосигнала, сформированными системой видеоадаптера; 3) интенсивностью излучения потока электронов, сформированного электронной пушкой (в случае электронно-лучевых мониторов) либо значениями напряжения, сообщенного жидким кристаллам (в случае жидкокристаллических мониторов); 4) свойствами цветообразующих элементов на поверхности монитора (люминофоров либо жидких кристаллов), ответственных за формирование окрашенного светового потока, собственно, и формирующего видимое на мониторе изображение.
Соответственно для того, чтобы иметь возможность корректно и визуально правильно воспроизвести изображение на экране монитора, CMS необходимо, по возможности, контролировать все эти четыре стадии.
Для объяснения того, каким образом это происходит, начнем с рассмотрения всего процесса визуализации изображения, но не с начала (стадии формирования численных значений яркостей пикселя), а с конца (стадии формирования видимого изображения на экране монитора).
Поскольку изменять химический состав люминофоров либо жидких кристаллов для того, чтобы воспроизвести изображение с требуемыми колориметрическими свойствами, не представляется возможным, эта стадия процесса визуализации изображения
ь*
+80
+40
0
-40
ь*
+80
+40
0
-40
ь*
+80
+40
0
-40
Изобразительный оригиналИзобразительный оригиналРаспределение цветностей изображенияв различных цветовых пространствах
Изобразительный оригинал
Изобразительный оригинал
-80-400+40+80 а*-80-400+40+80 а*
-80-400+40+80 а*
-80-400+40+80 а*
Рис. 4.8. Графики цветностей цифрового изображения в координатах RGB, сопоставленного различным цветовым пространствам: sRGB, Adobe RGB, ProPhoto RGB (цв. вклейка, рис. 25)
Оригинал
Ь* = ?
scanner.icc
Des
L* =
R = 33
G = 39
В = 106
Des L* = 23.4842
a* = +37.3804
b* = -60.1046
Некалиброванные мониторы
Epson Perfection 3200
Ь* = -60
image.tif
ARGB.icc
PCS
sRGB.icc
>
PCS
PCS
3
ARGB.icc
Epson Stylus Photo 900
Hansol 920D
ICC |
R = 50
G = 74
В = 254
a* = +30
b* = -62
R = 49
G = 40
В = 152
065
L* = 23.0123 a* = +36.9835 b* =-59.8942
R = 41
G = 43
B = 145
R = 35
G = 39
В =149 .
Рис. 4.9. Схема ввода, обработки и вывода изображения с использованием рабочего цветового пространства Adobe RGB. Изображение в цветовом пространстве сканера (2) через цветовой профиль сканера преобразуется в цветовое пространство Adobe RGB (3), в котором осуществляется редактирование и обработка изображения. Из цветового пространства Adobe RGB изображение преобразуется в цветовые пространства монитора (4) и принтера (5). Для возможности просмотра изображения на экране некалиброванного монитора (6) оно преобразуется в цветовое пространство sRGB, описывающее среднестатистический монитор персонального компьютера. Для хранения изображения в системах долговременной памяти оно сохраняется в файле формата TIFF в цветовом пространстве Adobe RGB (7) (цв. вклейка, рис. 26)
L* = 22 D50 а* = +30 b* = -62 I
L* = 22 D50 а* = +30 .
Ь* = -62 Ж
065
L* = 23.8596 а* = +37.2864 Ь* =-60.0165
Файл
Adobe RGB
R = 41 G = 43
B= 145
monitor, icc
D50
L* = 22
D50।
L* = 22 а* = +30
Ь* =-62
printer.icc
контролироваться CMS непосредственно не может. Собственно, именно по этой причине и возникает проблема различия цветовоспроизведения изображения между различными мониторами, в особенности тогда, когда процесс визуализации изображения никак не контролируется на предшествующих трех стадиях.
Зато мы имеем возможность управлять интенсивностью подаваемого на вход монитора видеосигнала, что, в свою очередь, будет непосредственно определять как яркость отдельного пиксела изображения на мониторе, так и всего изображения в целом, а также (за счет усиления либо ослабления каждого из сигналов RGB в отдельности) цветовой баланс изображения на мониторе, что, в свою очередь, позволяет нивелировать различия цветовоспроизведения между различными типами люминофоров.
Однако, как оказывается, интенсивность свечения люминофора (его энергетическая яркость) зависит от напряжения входного видеосигнала нелинейно. С достаточно высокой степенью точности эта зависимость описывается аналитически с помощью степенной функции:
(41)
Птах J \ /
где У— яркость пиксела изображения на экране монитора; Е — напряжение видеосигнала на входе электронно-лучевой трубки; Уд — остаточная яркость дисплея; а и b — константы (график см. на рис. 4.10) [31].
Для компенсации нелинейности электронно-лучевой трубки и обеспечения ли
нелинейному преобразованию:нелинейному преобразованию:нейной передачи значений яркости изображения, записанных в файле, необходимо, соответственно, подвергнуть посылаемый на монитор видеосигнал обратному
нелинейному преобразованию:
нелинейному преобразованию:
Р 1/у
а*Е , 1
(4.2)(4.2)£I.
(4.2)
(4.2)
ПтахJ'
где Е* — значение напряжения, преобразованное к гамме монитора.
Показатель степени у в формуле (4.1), чтобы не путать его с другими аналогичными показателями у, принято называть гаммой нелинейности кинескопа. Как правило, большинство видео- и компьютерных электронно-лучевых мониторов имеет гамму нелинейности кинескопа приблизительно равную 5/2 = 2.5 с вариациями в меньшую либо большую сторону в пределах от 2.2 до 2.6, причем это значение помимо особенностей самого монитора, также определяется настройками, которые определил пользователь установкой параметров яркости и контраста (рис. 4.10). При этом степенной
0.000.1750.350.5250.70
Напряжение видеосигнала, V
Рис. 4.10. График передачи значений яркости монитором в зависимости от входного напряжения видеосигнала при различных установках значения яркости и контраста: /) Некалиброванный монитор, яркость = 100 %, контраст = 100 %, у> 2.5, Yo > 0; 2) Калиброванный монитор приведенный к у = 2.5, яркость = 50%, контраст = 100 %;
3) Некалиброванный монитор, яркость = 50%, контраст = 50%, у< 2.5
показатель 1/у в уравнении (4.2) принято называть гаммой компенсации нелинейности кинескопа.
В видео и телевидении коррекция нелинейности электронно-лучевой трубки (процедура гамма-коррекции либо, как ее еще называют, гамма-компенсации) традиционно осуществлялась путем нелинейного преобразования видеосигнала видеокамерой на стадии записи видеоизображения. Принимая гамму кинескопа равной 2.5, для линеаризации видеомонитора необходимо было задать гамму компенсации нелинейности кинескопа у = 1/2.5 = 0.4, однако вместо этого было использовано значение у = 1/2.2 = 0.4545, что доводило монитор до у = 2.5X0.4545 = 1.1364. Таким образом, изображение на экране видеомонитора оказалось немного темнее, чем оно должно было быть. Тем не менее, это было сделано преднамеренно: поскольку телевизоры и видеомониторы, как правило, эксплуатируются в закрытых помещениях, лишенных яркого освещения, а не при ярком дневном свете, изображение на экране монитора, приведенного к у = 1 (гамма компенсации нелинейных искажений у = = 1/2.5), казалось бы зрителю слишком ярким, в то время как при задании гаммы компенсации нелинейных искажений у = 1/2.2 удавалось обеспечить наиболее комфортные для зрителя условия просмотра изображения на экране.
Аналогичным образом было решено построить работу цифровых систем отображения изображения.
Однако здесь оказалась очевидной следующая проблема. Как известно, информация об изображении в системах компьютерной памяти хранится в виде массива чисел (разрядов), под которыми понимаются дискретизированные значения энергетической яркости пиксела (элемента цифрового изображения) для каждого цвето-
вого канала в коордитнатах RGB, причем объем памяти, выделямый для хранения этих чисел, жестко ограничен. В подавляющем числе случаев эта величина составляет 8 бит памяти, что позволяет передать 28 = 256 ступеней яркости (яркостной диапазон 256:1 при шаге изменения яркости А = 1) на цветовой канал. Теоретически этого должно было оказаться вполне достаточным для того, чтобы достоверно передать информацию об изображении, поскольку, по различным оценкам, человеческий глаз в состоянии различить немногим более 100 ступеней яркости в диапазоне 100:1 при шаге изменения яркости А = 1 (минимально-различимом человеком пороге значения яркости). То есть, если бы мы построили такой градиент, в котором соседние элементы отличались бы друг от друга по яркости на величину А = 1, то теоретически должны были бы получить плавный тоновый градиент, в котором переданы все возможные значения яркости. Но если вспомнить, что реакция человеческого глаза на световой поток имеет нелинейный характер и приблизительно описывается степенной функцией с показателем 1/з (см. формулу (2.2) определения светлоты L* в уравнении для расчета координат цвета в модели CIELAB), то оказывается, что если, к примеру, пытаться воспроизвести тоновый градиент, заданный линейно-расположенными значениями яркости Y в диапазоне от 0 до 255 при шаге изменения яркости А = 1 (диапазон значений яркости пиксела, который можно представить при 8-разрядном кодировании изображения), полученный таким образом градиент уже не будет восприниматься человеком линейно. Помимо этого, очевидной становится еще одна проблема: из-за перераспределения тонов нарушится шаг изменения яркости А: в светах он резко уменьшится, приняв значение А< 1, а в тенях он, наоборот, увеличится, приняв значение А > 1, что будет соответствовать значению, уже значимо превышающему минимальный порог изменения значений яркости, который в состоянии различить человек. Таким образом, оказывается, что энергетически линейный градиент не только не будет линейным по восприятию (говоря более строго, не будет из себя представлять линейной шкалы светлоты), но также будет неравномерным и иметь различимые на глаз разрывы между соседними элементами градиента (рис. 4.11).
При воспроизведении изображения это явление приводит к возникновению заметных тональных искажений, а также проявлению так называемого эффекта пастеризации — появлению ложных контуров в областях плавного изменения тона из-за «выпадения» из изображения части градаций. В литературе это явление получило название «проблемы 100:1» [30].
Для решения этой проблемы было решено дискретизировать изображение с использованием нелинейной шкалы квантования [30, 31]. Это можно осуществить путем нелинейного преобразования изображения возведением значений яркости пиксела в степень « 1/3 до его дискретизации с последующим квантованием преобразованного таким образом изображения обычным способом.
Естественно, что для правильного воспроизведения изображения на стадии его визуализации в таком случае потребуется компенсировать введенное в изображение искажение путем возведения значений яркости пикселей в обратную степень, то есть (1/3)—1 = 3. Здесь мы имеем возможность наблюдать интереснейшее совпадение: полученное таким образом значение степени оказывается приблизительно равным значению показателя у в уравнении (4.1), описывающем нелинейность передачи значений яркости в зависимости от напряжения видеосигнала монитором.
То есть, для того, чтобы компенсировать введенное в изображение на стадии его дискретизации искажение, нам достаточно просто воспользоваться нелинейностью самого устройства воспроизведения изображения, то есть монитора. Причем если бы даже монитор воспроизводил яркость в зависимости от напряжения видеосигнала линейно (у = 1), нам все равно бы пришлось вводить в изображение на стадии его оцифровки нелинейное искажение и, соответственно, на стадии визуализации обеспечить блок нелинейной коррекции для достижения правильной передачи свето-тонального рисунка изображения и обеспечения равномерности воспроизведения шкалы светлоты.
На платформе IBM и на рабочих станциях фирмы Sun нелинейная дискретизация изображения осуществлялась, так же как и для аналоговых видеосистем, из расчета у = 1/2.2 (гамма изображения на мониторе у = 2.5X0.4545 = 1.1364).
На платформе Apple Macintosh в качестве показателя гаммы нелинейного искажения было выбрано значение у = 1/1.8 = 0.56, что обеспечивало гамму изображения на мониторе у =0.56X2.5= 1.39. Это оказалось слишком большим значением, что потребовало дополнительной коррекции, которая осуществлялась аппаратно системой видеоадаптера из расчета у = 1/1.45 = 0.69, что позволило обеспечить гамму изображения на экране монитора у = 0.56X0.69X2.5 = 0.966, то есть привести систему к почти линейному воспроизведению шкалы яркости (это и есть причина, почему изображение на экране монитора Apple Macintosh кажется светлее, чем то же самое изображение, воспроизведенное на экране компьютера на платформе PC Windows, минуя CMS). Тот же метод с небольшими разночтениями был принят на платформе Silicon Graphics: вначале осуществлялось нелинейное кодирование изображения из расчета у = 1/1.47 = 0.68 и затем аппаратная гамма-коррекция системой видеоадаптера из расчета у = 1/1.7 = 0.59, что обеспечивало гамму изображения на экране монитора у = 0.68Х 0.59Х 2.5 = 1.003 (см. рис. 4.12, 4.13).
Несмотря на то что в современных вычислительных системах нет таких жестких ограничений на объем файлов изображений, какие существовали ранее, вследствие чего нет причин, препятствующих формировать цифровые изображения высокой разрядности и решать тем самым проблему «100:1» без нелинейного кодирования, чтобы сохранить совместимость с уже имеющимися системами, было решено не отказываться от идеи внесения гамма-компенсации на стадии кодирования изображения. Поэтомувсецифровыеизображения квантуются
Рис. 4.11. Дискретизация изображения с использованием линейной (а)и нелинейной (б) шкал квантования. По рисунку хорошо видно, что при линейном кодировании яркости (Y) постоянный шаг квантования по шкале яркости не будет соответствовать постоянному шагу квантования по шкале визуально- воспринимаемой светлоты (L*), в результате чего число тоновых уровней, которые окажется возможным передать в тенях изображения, резко уменьшится, а в области светлот, наоборот, неоправдано увеличится в результате чего будут потеряны градации изображения в тенях (а\ При нелинейном кодировании с переменным шагом по шкале яркости (Y) удается увеличить число тоновых уровней по шкале L*, приходящихся на область теней, и одновременно уменьшить число тоновых уровней, приходящихся на область светлот изображения, добившись за счет этого выравнивания шкалы визуаль- но-воспринимаемой светлоты L* (б). Для наглядности представления на показанном на рисунке примере изображение квантовалось не на 256, а на 32 уровня яркости. На графиках черной линией переданы значения энергетической яркости (Y), задаваемые соответствующим разрядом при квантовании изображения (i), а серой — соответствующие им значения светлоты (L*)
б)
PCWindows
AppleMacintosh
SiliconGraphics
Программная гамма-коррекция изображения
Аппаратная гамма-коррекция изображения
7=1/1.457=171.7
Гамма-откорректированное изображение
Искажение изображения монитором 7=2.57=2.57=2.5
Рис. 4.12. Схема компенсации нелинейного искажения, первоначально принятая на платформах PC Windows, Apple Macintosh и Silicon Graphics
с использованием нелинейной шкалы яркости. Причем это касается как изображений, предназначенных для визуализации на экране монитора, так и изображений, предназначенных для вывода на печать и воспроизведения другими средствами.
Значение показателя гамма, относительно которого осуществлялось квантование изображения, должно обязательно указываться в файле изображения либо, как это предполагает спецификация ICC, быть включено в файл цветового профиля, описывающего цветовое пространство изображения (к примеру, оно обязательно включено в спецификацию абстрактных колориметрических цветовых пространств в соответствии с табл. 4.3).
Идеология CMS также требует, чтобы для визуализации изображения оно вначале было преобразовано из своего цветового пространства (например, Adobe RGB) во внутреннее цветовое пространство CMS, а затем из внутреннего цветового пространства CMS в цветовое пространство монитора.
Интересно отметить, что структура цветовых профилей, описывающих различные абстрактные колориметрические цветовые пространства как трехкоординатные цветовые пространства, и структура цветовых профилей, описывающих компьютерные мониторы как устройства аддитивного синтеза изображения, является практически идентичными, это объясняется тем, что и абстрактные колориметрические цветовые пространства, и компьютерные мониторы являются трехстимульными колориметрами и, как следствие этого, могут быть описаны с помощью одних и тех же структур данных, за тем исключением, что в случае, когда осуществляется преобразование изображения из внутреннего цветового пространства CMS (например, Adobe RGB), нелинейное искажение вводится с целью обеспечения равномерности кодирования шкалы светлоты, причем значение у, заданное в файле цветового профиля, будет соответствовать значению у, в соответствии с которым осуществлялось нелинейное кодирование изображения (для Adobe RGB это у = = 2.2), а в случае когда осуществляется преобразование изображения из внутреннего цветового пространства CMS в цветовое пространство монитора, нелинейное преобразование вводится уже с целью компенсации нелинейности кинескопа, причем значения у для каналов красного, зеленого и синего цветов (yr, yg, у^) в файле цветового профиля монитора будут соответствовать значениям yr, yg, у^ в формуле (4.3,а) для красного, зеленого и синего излучателей монитора.
Естественно ожидать, что значение у, заданное в цветовом профиле изображения (в соответствии с которым изображение кодировалось), может не совпадать со значениями yr, yg, у^ монитора, поскольку процедура гамма-коррекции (нелинейного преобразования), осуществляемая при формировании изображения, отлична и выполняется с другой целью, чем процедура гамма-коррекции изображения при его воспроизведении на экране монитора. Соответственно, в первом случае мы говорим о процедуре нелинейного кодирования изображения с целью обеспечения равномерности воспроизведения шкалы светлоты, а во втором — о процедуре компенсации нелинейности монитора. И, соответственно, мы можем говорить о гамме нелинейного искажения и о гамме нелинейности кинескопа как о совершенно разных понятиях, которые тем не менее очень часто путают одно с другим.
В этой связи следует также отмстить распространенное заблуждение, что мониторы PC Windows калибруются к гамме 2.2, а мониторы Macintosh — к гамме 1.8, при этом изображение, воспроизводимое на мониторе персонального компьютера
Рис. 4.13. Воспроизведение изображения на мониторе с гаммой у = 2.5: а) линейно- кодированное изображение, в которое не было внесено нелинейное искажение (гамма изображения на мониторе у = 2.5; б) нелинейно-кодированное изображение, в которое было внесено нелинейное искажение из расчета у = 1/2.5 с гаммой изображения на мониторе у = 1 (платформы Macintosh и SGI); в) нелинейно-кодированное изображение, в которое было внесено нелинейное искажение на видеосистеме из расчета у = = 1/2.2 с гаммой изображения на мониторе у = 1.14 (платформа PC Windows, системы просмотра видеоизображения)
LUT
Рис. 4.14. Нелинейное преобразование изображения с помощью тонопередаточной кривой. Тонопередаточные кривые задаются в виде одномерной таблицы поиска и замены цветов (LUT), которая представляет собой одномерную матрицу из п элементов, первый элемент которой соответствует точке со значением яркости В = 0 (чистый черный цвет), а последний — точке со значением яркости В = 255 (чистый белый цвет). Численные значения элементов матрицы определяют новое значения яркости, присваемое данному пикселу в зависимости от его текущей яркости: зная яркость пиксела, в таблице ищется элемент, индекс (порядковый номер) которого соответствует данному значению яркости, а по значению элемента определяется яркость, присваемая пикселу. На приведенном на данном рисунке примере показан расчет яркости пиксела с использованием 8-разрядной таблицы LUT, состоящей из п = 21 элемента. Для экономии памяти значения ВО в таблице LUT не записываются и должны быть определены по индексу ячейки в таблице. В данном примере пикселу с яркостью Во = 165 соответствует ячейка с индексом 165/(255/20) = = 13, что дает значение Во = 100. Для точек, которые не попадают в узлы таблицы LUT, значения Во рассчитываются интерполированием по соседним элементам таблицы
(с гаммой 2.2), выглядит темнее, чем то же самое изображение, воспроизводимое на мониторе компьютера Apple (с гаммой 1.8). Возможно внимательный читатель, детально ознакомившийся с изложенным выше материалом, сейчас вполне может опровергнуть это утвердившееся мнение, а точнее, дополнить его, понимая, что ни на платформе PC Windows, ни на платформе Apple Macintosh система, на самом деле, всегда калибруется к одной и той же гамме монитора у « 2.5, и в зависимости от того, какая гамма компенсации нелинейных искажений задана в файле изображения в ассоциированном с ним цветовом профиле, само изображение будет всегда визуализироваться на экране монитора с помощью CMS таким образом, чтобы обеспечить гамму изображения равную 1, то есть, воспроизвести изображения без каких-либо искажений. При этом, что на экране монитора PC Windows, что на экране Apple Macintosh, что на экране рабочей станции Silicon Graphics, изображение будет всегда воспроизводиться посредством CMS одинаково, чего и требует идеология CMS (если, конечно, пользователь сам специально не откалибровал монитор к другой гамме если это продиктовано спецификой его работы, например,
в случае, когда монитор используется для просмотра видеоизображения и требуется его настроить таким образом, чтобы он максимально соответствовал тому, как это видеоизображение будет воспроизводиться на некалиброванных видеомониторах с гаммой изображения на мониторе у > 1).
В общем виде процесс визуализации изображения посредством CMS можно представить в следующем виде:
Преобразование изображения из цветового координатного пространства RGB во внутреннее цветовое пространство CMS осуществляется в две стадии: 1) линеаризация изображения (так называемая обратная гамма-коррекция) в результате которой компенсируются нелинейные искажения, внесенные в изображение в результате нелинейного квантования; 2) собственное преобразование изображения во внутреннее цветовое пространство CMS (XYZ либо L*a*b*) с пересчетом, в случае необходимости, координат цвета к стандартному излучателю D50 (принятом в качестве источника опорного белого света во внутреннем цветовом пространстве CMS).
Для хранения значений гаммы нелинейного искажения в файле цветового профиля используются теги rTRC, gTRC и bTRC. Соответственно, линеаризация изображения осуществляется путем возведения в степень узначений яркости пиксела изображения в трех каналах RGB:
Го = rDYr; go = gD7g; b0 = bDYb- (4- За)
где yr = rTRC, yg = gTRC, y^ = bTRC — значения гаммы (у) для каналов красного, зеленого и синего цветов; r^, gj), b[) — гамма-корректированные координаты красного, зеленого и синего цветов в цветовом пространстве устройства, пересчитанные к диапазону [0 ... 1]; rg, gg, bg — их линейные значения.
В случае если для гамма-коррекции используется не степенная, а какая-либо другая функция, включая случаи, когда эта функция имеет сложную форму, которую трудно описать аналитически, она задается в профиле в табулированной форме в виде одномерной матрицы из п элементов, порядковый номер которых определяет значения r^, gD, bj), а значения самих элементов — значения rg, gg, bg (в теории цифровой обработки изображений такие зависимости именуются тоновыми кривымихУ
(4.36)(4.36)rTRC =[ r0b r02, г03, ... ,rOz2 gTRC = g01, g02, g03, . . . , gOz2 bTRC = b01, b02, b03, ... , b0^
(4.36)
(4.36)
Таким образом, получается возможным, в случае необходимости, задавать любые нелинейные преобразования цветовых координат (например, усиливать либо ослаблять отдельные тональные участки изображения, не затрагивая при этом
1 Фактически тонопередаточные кривые, хранящиеся в тегах rTRC, gTRC и bTRC, представляют собой простейшие одномерные таблицы поиска и замены цветов (LUT), которые позволяют осуществлять пересчет цветовых координат изображения, не прибегая при этом к каким-либо аналитическим преобразованиям, а используя готовые значения, записанные в такой таблице (см. рис. 4.14). (Подробнее об использовании таблиц LUT будет рассказано ниже.)
остальные, изменять яркость и контраст изображения и так далее), хотя основное назначение этого аппарата — задание формы нелинейного искажения.
Поскольку компьютерный монитор является трехстимульной системой цветовоспроизведения и, соответственно, может быть описан как трихстимульный колориметр, при решении задачи визуализации изображения на экране монитора в качестве внутреннего цветового пространства CMS используется пространство XYZ МКО (с излучателем D50 в качестве источника опорного белого света), а преобразование изображения в координатной системе RGB во внутреннее цветовое пространство CMS (и оттуда в цветовое пространство монитора) осуществляется путем линейного пересчета цветовых координат:
Xpcs YPCS ZPCSXpcs YPCS ZPCSrX gX bX rY gY bY rZ gZ bZrX gX bX rY gY bY rZ gZ bZГ0go_ bo _Г0go_ bo _(4.4)(4.4)
Xpcs YPCS ZPCS
Xpcs YPCS ZPCS
rX gX bX rY gY bY rZ gZ bZ
rX gX bX rY gY bY rZ gZ bZ
Г0go_ bo _
Г0go_ bo _
(4.4)
(4.4)
где Xpcs, Ypcs, Zpcs — цветовые координаты изображения во внутреннем цветовом пространстве CMS; Гд, gg, bg — линейные значения цветовых координат; rX, rY, rZ, gX, gY, gZ, bX, bY, bZ — цветовые координаты опорных цветообразующих стимулов данного цветового пространства, определяемые в тегах rXYZ, gXYZ, bXYZ.
Особое внимание следует обратить на одну важную деталь: в качестве опорного белого света внутреннее цветовое пространство CMS, как уже отмечалось выше, почти всегда (за исключением особо оговоренных случаев) использует стандартный излучатель D50. При этом цветовой профиль, описывающий то или иное устройство (например, профиль монитора и профиль принтера), либо абстрактное цветовое пространство (как цветовые профили Adobe RGB и sRGB) могут использовать совершенно другой стандартный излучатель, соответствующий источнику опорного белого света, используемого данным цветовым пространством. К примеру, большинство мониторов и настольных принтеров калибруются к цветовой температуре 6500 К (излучатель D65), а не 5000 К (излучатель D50). А к цветовой температуре 5000 К принято калибровать оборудование, предназначенное для использования в полиграфии. Это означает, что в процессе перерасчета цветовых координат из цветового пространства устройства (например, RGB) во внутреннее цветовое пространство CMS по формуле (4.4) мы получим не значения цветовых координат во внутреннем цветовом пространстве CMS, то есть значения цветовых координат рассчитанных относительно стандартного излучателя D50, а значения, рассчитанные относительно другого стандартного излучателя (например, D65), что неизбежно приведет к ошибкам. Наоборот, когда будет решаться обратная задача (пересчет цветовых координат из внутреннего цветового пространства CMS в цветовое пространство устройства), мы получим цветовые координаты, определенные из расчета использования стандартного излучателя D50, а не того излучателя, который используется в данном цветовом пространстве в качестве стандартного и под который откалибровано данное устройство.
По рекомендации ICC, прёобразование цветовых координат к стандартному излучателю D50 осуществляется по методу Бредфорда, хотя разные профили могут использовать и другие алгоритмы. Коэффициенты матрицы хроматического преобразования цветов изображения от указанного в профиле стандартного излучателя
(принятого по умолчанию источника опорного белого света в данном цветовом пространстве) к стандартному излучателю D50 хранятся в теге chad в виде последовательности из 9 чисел: ао, ai, 32, аз, 34, 35, 35, 37, з§. Преобрззовзние изобрз- жения с использовзнием тегз chad осуществляется по формуле (3.6):
Xpcs Ypcs ZPCSXpcs Ypcs ZPCS3Q ai 323Q ai 3233 34 3533 34 3536 ay 3336 ay 33X0Yo , ZoJX0Yo , ZoJ(4.5)(4.5)
Xpcs Ypcs ZPCS
Xpcs Ypcs ZPCS
3Q ai 32
3Q ai 32
33 34 35
33 34 35
36 ay 33
36 ay 33
X0
Yo , ZoJ
X0
Yo , ZoJ
(4.5)
(4.5)
где Xpcs, Ypcs, Zpcs — цветовые координзты изобрзжения во внутреннем цветовом прострзнстве CMS, рзссчитзнные относительно стзндзртного излучзтеля D50; Хо, Yo, Zo — цветовые координзты изобрзжения, рзссчитзнные относительно опорного белого светз дзнного цветового прострзнствз; 3Q—ад — компоненты мзтрицы преобрззовзния, ззписзнные в теге chad.
В чзстности, если в кзчестве источникз опорного белого светз используется стзндзртный излучзтель D65, то формулз (4.5) примет вид:
XPCS
1.047800 0.022897 -0.050147
ХПб5
Ypcs
=
0.029556 0.990480 -0.017056
YD65
, ZPCS ,
-0.009238 0.0150500.752030
- ^D65 .
где Хоб5, Yd65, Zd65 — цветовые координзты в системе XYZ МКО, рзсчитзнные относительно стзндзртного излучзтеля D65.
Для того чтобы избежзть лишних рзсчетов, в цветовых профилях, кзк прзвило, дзются мзтрицы преобрззовзния, в которых уже учтено хромзтическое преобрззовзние цветовых координзт от используемого в цветовом прострзнстве опорного белого светз к цветовому излучзтелю D50. Тзким обрззом, при рзсчете координзт XYZ по координзтзм RGB в цветовом прострзнстве, использующем в кзчестве источникз опорного белого светз излучзтель D65, мы получзем координзты XYZ, уже рзссчитзнные относительно излучзтеля D50, з не Вб5, кзк это имело бы место в случзе, если бы хромзтическое преобрззовзние цветовых координзт к излучзтелю D50 не учитывзлось в рзсчетзх. По этой причине коэффициенты мзтрицы преобрззовзния, содержзщиеся в тегзх rXYZ, gXYZ, bXYZ, чзсто не соответствуют резльным цветовым координзтзм рзбочих цветов RGB, если в кзчестве источникз опорного белого светз в дзнном цветовом прострзнстве используется излучзтель, отличный от D50 (цветовые координзты опорного белого светз укззывзют- ся в теге wtpt).
Соответственно, при рзсчете цветовых координзт в цветовом прострзнстве устройствз по цветовым координзтзм в системе XYZ МКО по мзтрице преобрззовзния, ззписзнной в тегзх rXYZ, gXYZ, bXYZ, необходимо вводить цветовые координзты, рзссчитзнные относительно стзндзртного излучзтеля D50, а не относительно излучзтеля белого светз, укзззнного в теге wtpt. .
Преобразование изображения из внутреннего цветового пространства CMS в пространство RGB осуществляется в обратном порядке: 1) пересчет цветовых координат изображения из цветовой системы XYZ в цветовую систему RGB; 2) гамма-коррекция (внесение в изображение нелинейного искажения):
rX gX ЬХ rY gY bY rZ gZ bZrX gX ЬХ rY gY bY rZ gZ bZXpcs YPCS ZpcsXpcs YPCS Zpcs(4.6)(4.6)
rX gX ЬХ rY gY bY rZ gZ bZ
rX gX ЬХ rY gY bY rZ gZ bZ
Xpcs YPCS Zpcs
Xpcs YPCS Zpcs
(4.6)
(4.6)
Го go bo
(преобразование цветовых координат из цветового простраства XYZ в цветовое пространство RGB) и далее
rD = r01/Yr; §D = gO1/Yg; bD = b01/Yb, (4.7)
(гамма-коррекция) где Xpcs, Ypcs> Zpcs — цветовые координаты изображения во внутреннем цветовом пространстве CMS; rg, gg, bg — линейные цветовые координаты в диапазоне [0 . . . 1]; rX, rY, rZ, gX, gY, gZ, ЬХ, bY, bZ — цветовые координаты опорных цветообразующих стимулов монитора; yr = rTRC, Yg = gTRC, уь = = bTRC — значения гаммы (у) для каналов красного, зеленого и синего цветов монитора; r^, gj), b[) — координаты красного, зеленого и синего цветов в цветовом пространстве устройства, в которые внесено нелинейное искажение (пересчитанные к диапазону [0 . .. 1]).
В случае если гамма-коррекция изображения осуществляется с помощью тоновых кривых, данное преобразование выполняется с помощью обратной таблицы LUT.
Следует учесть, что в колориметрических расчетах принято выражать значения цветовых координат RGB в виде десятичных дробей от 0 до 1, где 0 соответствует черному, al — белому цвету, в то время как в цифровых системах обработки изображений эти координаты, как правило, хранятся в виде 8-разрядных целочисленных переменных в диапазоне от 0 (черный) до 255 (белый). Переход от одной системы величин к другой осуществляется по формулам:
RGB = RGB X 255; RGB = RGB / 255. (4.8)
Значения цветовых координат изображения во внутреннем цветовом пространстве CMS, наоборот, хранятся в виде дробных переменных в диапазоне от 0 до 1. Чтобы получить значения координат XYZ в привычных единицах, их следует дополнительно умножить на 100 и наоборот, при вводе цветовых координат XYZ для цветовых расчетов на основе цветовых профилей — разделить на 100.
Компенсация внесенного в изображение нелинейного искажения системой видеоадаптера. Как правило, для подавляющего числа случаев описанных выше процедур оказывается недостаточно для того, чтобы обеспечить корректную визуализацию изображения на экране монитора. Это вызвано тем обстоятельством, что процедура гамма-коррекции изображения на стадии преобразования его из внутреннего цветового пространства CMS в цветовое пространство монитора осуществляется из расчета того, что зависимость энергетической яркости пиксела на экране монитора от входного значения напряжения видеосигнала в точности описывается степенной функцией, значение которой нам известно. Однако это утверждение применимо лишь к небольшому числу (как правило, очень дорогих профессиональных) электронно-лучевых мониторов, а для большинства мониторов вид этой зависимости будет в той или иной степени отклоняться от степенной зависимости (в частности, это касается жидкокристаллических мониторов).
Пересчет к излучателю D50
X Y z
зц З12 ais
321 322 323
331 332 Ззз
XdsqYdso Zdso
Рис. 4.15. Преобразование изображения из цветового пространства RGBво внутреннее цветовое пространство CMS (XYZ)
Для компенсации этих отклонений в системе большинства современных видеоадаптеров предусмотрен специальный блок коррекции видеосигнала, который строится в виде таблицы LUT для трех сигналов красного, зеленого и синего излучателей. Это позволяет привести зависимость яркости изображения на экране от напряжения видеосигнала к точному соответствию степенной функции с заданным значением у (рис. 4.16). При этом независимо от различий платформенных стандартов удается достичь единообразия воспроизведения изображения на экране монитора.
Следует отметить, что эта процедура также используется для приведения монитора к определенной цветовой температуре путем изменения баланса (значений гаммы) цветовых каналов.
XdsqYdsO Zd50
Пересчет
цветовых координат
Rx GxRy GyRz GZRx GxRy GyRz GZX Y ZX Y Z
Rx Gx
Ry Gy
Rz GZ
Rx Gx
Ry Gy
Rz GZ
X Y Z
X Y Z
YrYgYb
Рис. 4.16. Схема визуализации изображения с использованием CMS
Исходя из всего изложенного выше материала, общую схему визуализации изображения на экране монитора с использованием CMS можно представить в виде: 1) пересчет цветовых координат изображения из внутреннего цветового пространства CMS (XYZ МКО) в координатное пространство RGB исходя из значений координат цвета трех опорных цветообразующих стимулов монитора, 2) внесение в изображение нелинейного искажения (гамма-компенсация), 3) компенсация отклонения зависимости воспроизведения яркости монитором от напряжения видеосигнала от степенной функции с заданным значением у(линеаризация видеосигнала), 4) искажение видеосигнала монитором с компенсацией внесенного в изображение на стадии (2) искажения (рис. 4.16).
После проведения всех изложенных процедур мы должны получить на мониторе правильно визуализированное изображение. Естественно, что осуществить каждый шаг в процессе визуализации абсолютно правильно едва ли представляется возможным. Основным ограничением в этом случае служит, как правило, сам монитор, а точнее, то, насколько точно он может быть настроен, с тем чтобы привести его характеристики в точное соответствие с ожидаемыми. К примеру, многие недорогие жидкокристаллические мониторы, в том числе мониторы портативных компьютеров, не позволяют регулировать никакие характеристики, кроме яркости излучателя опорного белого света. В этом случае привести монитор к требуемому значению гаммы можно лишь путем внесения соответствующих поправок в LUT видеоадаптера.
Большую роль также играет и система видеоадаптера графической станции. К примеру, некоторые видеоадаптеры фирмы Ati не позволяют вносить поправки в таблицу LUT никакому программному обеспечению за исключением своего собственного драйвера. В этом случае откалибровать монитор вообще не представляется возможным, а добиться более или менее верного отображения изображения можно только в программах, поддерживающих работу с CMS, используя профили, в которых гамма-коррекция изображения осуществляется по внутренним таблицам LUT (по формуле 4.3 б).
Поэтому для того, чтобы иметь возможность полноценно использовать CMS в решении задач визуализации изображения, необходимо позаботиться о приобретении хорошего профессионального графического монитора и видеоадаптера.
Подробно процедура калибровки и колориметрической настройки монитора изложена в главе 5.
ПРИМЕР 4.1
Пересчет координат цвета образца в цветовое пространство Adobe RGB
Осуществить пересчет координат цвета образца из примера 3.1 из координатной системы XYZ МКО в цветовое пространство Adobe RGB.
Все расчеты будут произведены в программной среде Matlab с использованием библиотеки Image Processing Toolbox 5.1.
Считываем профиль Adobe RGB в память:
prof = iccread('AdobeRGB.icm').
Формируем матрицу преобразования по тегам rXYZ, gXYZ, bXYZ:
MProfRGB2XYZ = [ prof.MatTRC.RedColorant'
prof.MatTRC.GreenColorant' prof.MatTRC.BlueColorant' ].
Вводим координаты цвета XYZ относительно стандартного излучателя D65, рассчитанные в примере 3.1:
XYZ = [ 6.7998
3.9436
28.6660 ] / 100.
Поскольку цветовые координаты рассчитаны относительно излучателя D65, а не D50, их необходимо пересчитать к стандартному излучателю Dso:
XYZ = [ 1.047800 0.022897 -0.050147
0.029556 0.990480 -0.017056 -0.009238 0.015050 0.752030 ] * XYZ.
Переводим цветовые координаты из цветового пространства XYZ в цветовое пространство RGB в соответствии с матрицей преобразования, определенной в профиле Adobe RGB по формуле (4.6):
ProfLinearRGB = inv(MProfRGB2XYZ) * XYZ.
Если полученные значения выходят за пределы цветового охвата пространства AdobeRGB, приравниваем их к нулю либо единице:
ProfR =ProfLinearRGB(1);ProfR(ProfR>1)=1;ProfR(ProfR<0)=0;
ProfG =ProfLinearRGB(2);ProfG(ProfG>1)=1;ProfG(ProfG<0)=0;
ProfB =ProfLinearRGB(3);ProfB(ProfB>1)=1;ProfB(ProfB<0)=0.
Осуществляем нелинейное преобразование полученных значений координат цвета по формуле (4.7):
ProfR = ProfR А (1 / (double(prof.MatTRC.RedTRC)/256));
ProfG = ProfG A (1 / (double(prof.MatTRC.GreenTRC)/256));
ProfB => ProfB A (1 / (double(prof.MatTRC.BlueTRC)/256)).
Нормируем их к диапазону 0 . .. 255 (по формуле 4.8):
ProfR = ProfR * 255; ProfG = ProfG * 255; ProfB = ProfB * 255.
Для данного примера были получены следующие значения:
R^ ь = 40.7397; G4„. = 43.0364; В4а. = 144.6449. Adobe’ Adobe’ Adobe
Преобразования изображения в цветовое пространство sRGB и обратно осуществляются в соответствии со спецификацией IEC61966-2.1 [23], расчеты по которой ведутся следующим образом [24]:
Преобразование sRGB —» PCS:
Линеаризация нелинейно-кодированного изображения:
Если Г0, g£), b^ < 0.03928 (при 0 < г^, g^, b[) < 1),
r0 = rD/12.92; g0 = gD/12.92; b0 = bD/12.92.
Если гр, gp, bp > 0.03928,
[ 0.055+ rDl24[ 0.055+ rDl240.055 + gp1.0550.055 + gp1.0550.055 + bpl 2.41.055 I0.055 + bpl 2.41.055 I(4.9)(4.9)
[ 0.055+ rDl24
[ 0.055+ rDl24
0.055 + gp
1.055
0.055 + gp
1.055
0.055 + bpl 2.4
1.055 I
0.055 + bpl 2.4
1.055 I
(4.9)
(4.9)
Пересчет изображения во внутреннее цветовое пространство CMS:
Xpcs
0.43607
0.38515
0.14307
Го
YPCS
=
0.22249
0.71687
0.06061
х
go
(4.10)
. ZPCS .
0.01392
0.09708
0.71410
. bo _
Обратное преобразование PCS -> sRGB:
Пересчет изображения из внутреннего цветового пространства CMS к линейным координатам sRGB:
Го go boГо go bo3.1341-1.6174-0.49063-0.978791.91630.0334550.071983 -0.228991.40543.1341-1.6174-0.49063-0.978791.91630.0334550.071983 -0.228991.4054XpcsYPCSZPCSXpcsYPCSZPCS(4.11)(4.11)
Го go bo
Го go bo
3.1341-1.6174-0.49063
-0.978791.91630.033455
0.071983 -0.228991.4054
3.1341-1.6174-0.49063
-0.978791.91630.033455
0.071983 -0.228991.4054
Xpcs
YPCS
ZPCS
Xpcs
YPCS
ZPCS
(4.11)
(4.11)
Нелинейное преобразование координат из расчета YsRGB = 2.4: Если r0, gQ, bo ^ 0.00304 (при 0 < r0, g0, bo ^ 1),
гр = r0 X 12.92; gp = g0 X 12.92; bD = b0 X 12.92.
Если Fq, gQ, bo > 0.00304,
(4.12)(4.12)rD = 1.055 Xr0 1/2-4-0.055,gD = 1.055 X g0 1/2 4-0.055,bp = 1.055 Xb0 1/24-0.055.
(4.12)
(4.12)
ПРИМЕР 4.2
Пересчет координат цвета образца в цветовое пространство sRGB
Преобразовать координаты цвета образца из примера 3.1 в цветовое пространство sRGB.
Задаем матрицу преобразования цветовых координат XYZ —> sRGB в соответствии с формулой (4.11):
MPCS2sRGB = [ 3.1341-1.6174 -0.49063
-0.978791.9163 0.033455
0.071983 -0.22899 1.4054 ].
Вводим координаты цвета XYZ относительно стандартного излучателя D65, рассчитанные в примере 3.1:
XYZ = [ 6.7998
3.9436
28.6660 ] /100.
Осуществляем пересчет цветовых координат к стандартному излучателю D50:
XYZ = [ 1.047800 0.022897 -0.050147
0.029556 0.990480 -0.017056
-0.009238 0.015050 0.752030 ] * XYZ.
Пересчитываем цветовые координаты из цветового пространства XYZ (PCS) в цветовое пространство sRGB по формуле (4.11):
LinearsRGB = MPCS2sRGB * XYZ.
В случае если полученные значения выходят за пределы цветового охвата пространства sRGB, приравниваем их к нулю либо единице:
sR = LinearsRGB(1); sG = LinearsRGB(2); sB = LinearsRGB(3);
sR(sR > 1) = 1; sG(sG > 1) = 1; sB(sB > 1) = 1;
sR(sR < 0) = 0; sG(sG < 0) = 0; sB(sB < 0) = 0.
Нелинейное преобразование по формуле (4.12):
if sR <= 0.00304; sR = sR * 12.92;
elseif sR > 0.00304; sR = 1.055 * sR Л (1/2.4) - 0.055; end;
if sG <= 0.00304; sG = sG * 12.92;
elseif sG > 0.00304; sG = 1.055 * sG л (1/2.4) - 0.055; end;
if sB <= 0.00304; sB = sB * 12.92;
elseif sB > 0.00304; sB = 1.055 * sB л (1/2.4) - 0.055; end.
Нормирование к диапазону 0 ... 255 (по формуле 4.8):
sR = sR * 255; sG = sG * 255; sB = sB * 255.
Для данного примера были получены следующие значения:
RsRCB = 34.9997; GsR0B = 38.6779; BsR0B = 148.6045.
В случае когда необходимо преобразовать изображение из одного цветового пространства (обозначим его А) в другое (обозначим его В), спецификация ICC требует осуществлять эти преобразования в два этапа: вначале осуществить процедуру преобразования цветовых координат изображения из цветового пространства А во внутреннее цветовое пространство CMS, а затем из внутреннего цветового пространства CMS преобразовать координаты в цветовое пространство Вh
ПРИМЕР 4.3
Пересчет цветовых координат образца из цветового пространства Adobe RGB в цветовое пространство ProPhoto RGB
Преобразовать цветовые координаты образца из примера 4.1 из цветового пространства Adobe RGB в цветовое пространство ProPhoto RGB.
Считываем профили Adobe RGB и ProPhoto в память:
prof А = iccread('AdobeRGB.icm'); profB = iccread('ProPhoto.icm').
Специально для этих случаев допускается создание специальных профилей преобразования цветов между устройствами (Device Link Profiles в терминологии ICC), с помощью которых изображение напрямую преобразуется между различными цветовыми пространствами, минуя внутреннее цветовое пространство CMS.
Вводим координаты цвета RGB в цветовом пространстве Adobe RGB, рассчитанные в примере 4.1:
AR = 40.7397; AG = 43.0364; АВ = 144.6449.
Преобразуем координаты к диапазону [ 0 . . . 1 ]:
АН = АН / 255; AG = AG / 255; АВ = АВ / 255.
Задаем матрицы преобразования цветов:
МА = [ profA.MatTRC.RedColorant
profА.MatTRC.GreenColorant
profA.MatTRC.BlueColorant ]';
MB = [ profВ.MatTRC.RedColorant
profВ.MatTRC.GreenColorant profB.MatTRC.BlueColorant ]'.
Осуществляем линеаризацию цветовых координат Adobe RGB:
AR = AR A (double(profA.MatTRC.RedTRC)/256);
AG = AG A (double(profA.MatTRC.GreenTRC)/256);
AB = AB A (double(profA.MatTRC.BlueTRC)/256).
Преобразуем цветовые координаты во внутреннее цветовое пространство CMS:
PCS = МА * [ AR ; AG ; АВ ].
Преобразование цветовых координат из внутреннего цветового пространства CMS в цветовое пространство ProPhoto RGB:
BRGB = inv(MB) * PCS.
Нелинейное преобразование по формуле (4.4):
BR = BRGB(l) ; BG = BRGB (2) ; BB = BRGB(3) ;
BR(BR > 1) = 1; BG(BG > 1) = 1; BB (BB > 1) = 1;
BR(BR < 0) = 0; BG(BG < 0) = 0; BB (BB < 0) = 0;
BR = BR Л (1 / (double(profB.MatTRC.RedTRC)/256));
BG = BG A (1 / (double(profB.MatTRC.GreenTRC)/256));
BB = BB A (1 / (double(profB.MatTRC.BlueTRC)/256)).
Нормирование к диапазону 0... 255 (по формуле 4.8)
BR = BR * 255; BG = BG * 255; BB = BB * 255.
Для данного примера были получены следующие значения:
R pht = 52.2112; Gp ph t = 34.6819; Bp Ph t =121.0216.
ProPhoto’ ProPhoto’ ProPhoto
.2. Вывод изображения на печать
Устройства вывода изображения в большинстве случаев обеспечивают получение твердых копий изображения (на бумаге или любом другом носителе) методом субтрактивного цветосинтеза с использованием четырех и более красок: СМУК плюс специальные краски, добавляемые для увеличения цветового охвата и улучшения качества проработки полутонов печатного изображения.
Печатное изображение может получаться с использованием различных технологий методом струйной, лазерной, термосублимационной, офсетной, флексографической печати. К сожалению, подобрать какую-либо точную колориметрическую модель, которая позволяла бы хотя бы с минимальной возможной точностью описать этот процесс, практически не представляется возможным. Даже процесс получения печатной копии изображения простым методом струйной печати является настолько сложным, что все попытки его аналитического описания оказываются абсолютно безуспешными, не говоря уже о более сложных технологиях печати, к каковым можно отнести типографскую офсетную печать, посредством которой сейчас производится большинство печатной продукции. А это означает, что для описания данного процесса мы имеем возможность использовать лишь вероятностные модели и зависимости.
Поэтому большинство профилей устройств вывода изображения (например, профили цветных струйных принтеров) используют для преобразования изображения из цветового пространства устройства во внутреннее цветовое пространство CMS, и наоборот, специальные таблицы преобразования цветов — GLUT. Во многом преобразование изображения с помощью таблицы GLUT аналогично преобразованию, задаваемому в матричных профилях, за тем лишь исключением, что в случае матричного профиля пересчет цветовых координат осуществляется по заранее известным формулам, в которые лишь подставляются необходимые значения, взятые из файла профиля (значения матриц преобразования цветовых координат, гаммы), а в случае профиля, использующего таблицы GLUT, преобразования осуществляются по жестко заданным функциям, табулированным в профиле. Мы уже встречались с таким способом задания тоновых и цветовых преобразований, когда рассматривали теги rTRC, gTRC и bTRC (тоновые кривые для красного, зеленого и синего каналов изображения), которые могут задаваться как параметром гамма, являющимся показателем степенной функции, по которой осуществляется гамма-коррекция изображения при его переводе из цветового пространства устройства во внутреннее цветовое пространство CMS и обратно, так и в табулированном виде.
Таблицы GLUT являются более тонким (но не всегда более точным!) механизмом преобразования изображения между цветовым пространством устройства
внутренним цветовым пространством CMS, и наоборот, поскольку позволяют вводить любые нелинейные преобразования цветовых координат, в том числе такие, которые нельзя описать с помощью каких-либо математических функций (как степенная функция в алгоритме гамма-коррекции). Эта возможность позволяет, к примеру, составлять цветовые профили, которые будут не только решать собственно задачу преобразования изображения между цветовыми пространствами, но и осуществлять тональную и цветовую настройку изображения.
Например, можно создать несколько профилей принтера, в которые будут заложены различные опции тоновой и цветовой коррекции изображения. Так, при печати с использованием одного профиля в изображении дополнительно усиливается насыщенность цветов и поднимается контраст, в результате чего удается получить более жесткую и контрастную печатную копию. Либо, наоборот, можно создать профиль, при использовании которого печатаемое изображение становится более мягким и менее контрастным. Для сканера можно создать профиль, в котором будут заложены все необходимые операции по тональной и цветовой настройке изображения. В этом случае CMS фактически возьмет на себя выполнение всей той работы, которую до этого выполнял оператор сканера при настройке параметров сканирования (таких как яркость, контраст, цветовой баланс, выборочная цветовая коррекция и т.д.) для получения на экране как можно более точной визуальной копии сканируемого изображения путем компенсации тоновых и цветовых искажений, привносимых сканером.
Таблицы преобразования цветов задаются в профиле тегами АТоВО, AToBl, АТоВ2 и ВТоАО, BToAl и ВТоА2. В названии этих тегов литерой А обозначается цветовое пространство устройства, литерой В — внутреннее цветовое пространство CMS (как правило, при колориметрических расчетах по таблице GLUT CMS использует цветовое пространство CIE L*a*b*). Цифра в конце указывает на используемый тегом алгоритм пересчета цветов: 0 — перцептуальный (perceptual), 1 — относительный колориметрический (relative colorimetric), 2 — с сохранением насыщенности (saturation). Для прямого колориметрического преобразования (absolute colorimetric) отдельной таблицы не строится, так как преобразование изображения с использованием этого алгоритма может быть осуществлено с использованием таблицы 1 с соответствующим пересчетом цветовых координат к точке белого цветового пространства изображения.
Каждый тег может содержать в себе следующие данные.
Матрицу хроматического преобразования цветовых координат от опорного белого света цветового пространства к стандартному излучателю Dso (используемому в качестве опорного белого света во внутреннем цветовом пространстве CMS). В случае если описываемое профилем цветовое пространство использует в качестве опорного белого света излучатель D50 или по каким-либо другим причинам хроматическое преобразование к излучателю D50 осуществлять не нужно, эта матрица принимает вид:
О О
0 10
0 О 1
Аналогичным образом она задается для тегов, описывающих преобразование из внутреннего цветового пространства CMS в цветовое пространство устройства (теги
Рис. 4.17. Преобразование изображения с использованием таблиц преобразования цветов по тегу ВТоА (на примере цветового профиля для струйного принтера Epson Stylus Photo 900 при печати на бумагу Lomond Glossy Photo Paper)
4.3. ВВОД И ВЫВОД ИЗОБРАЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ CMS
АТоВО, AToBl, АТоВ2), поскольку в этом случае отсутствует необходимость дополнительно осуществлять хроматическое преобразование цветовых координат (цветовые координаты напрямую преобразуются из внутреннего цветового пространства CMS в цветовое пространство устройства). Во всех остальных случаях осуществляется хроматическое преобразование цветовых координат к излучателю D50. В качестве алгоритма преобразования ICC рекомендует использовать метод Бредфорда.
Тоновые кривые, используемые для коррекции изображения на стадиях преобразования из цветового пространства устройства во внутреннее цветовое пространство CMS и обратно. Хранятся в табулированном виде как 8- либо 16- разрядная таблица LUT, имеющяя размерность п на т точек где п — число цветовых координат, которыми описывается цветовое пространство (цветовых каналов изображения), т — число табулированных значений. Для цветового пространства RGB число каналов равно 3, а для СМУК — 4. Число табулированных точек в каждом канале одинаковое и может доходить до нескольких тысяч. С их помощью осуществляется преобразование, аналогичное коррекции цветовых координат с помощью гамма-функции. Тег хранит две такие кривые: одну, которая используется на стадии преобразования изображения из цветового пространства устройства во внутреннее цветовое пространство CMS (в терминологии ICC кривые типа «В»), и вторую, которая используется на стадии преобразования изображения из внутреннего цветового пространства CMS в цветовое пространство устройства (кривые типа «А»). Соответственно, если в таком преобразовании нет необходимости (например, при преобразовании координат цвета из внутреннего цветового пространства CMS в цветовое пространство монитора по профилю монитора, составленному с использованием таблиц GLUT, вводится гамма-коррекция рассчитанных по таблице GLUT значений RGB), кривая представляет собой прямую линию (для нашего примера, кривые типа «В» будут представлять собой прямые линии, а кривые типа «А» — кривые, близкие по форме обратной степенной зависимости, определяемой формуле 4.1). Значения, которые не содержатся в таблице, рассчитываются интерполяцией по соседним точкам. Если кривая представляет собой прямую линию, она может записываться в виде таблицы, содержащей только два значения: 0 и 65535 (255 для 8-разрядных LUT). Остальные значения получаются расчетом по этим двум точкам, что будет представлять частный случай линейной интерполяции.
Многомерную таблицу преобразования цветов (GLUT). Таблица хранится в виде массива функций вида:
У1,У2,.-..У^ = №,Х2,...Х/), (4.13) где У/ — значения цветовых координат в цветовом пространстве вывода; X/ — значения цветовых координат в цветовом пространстве ввода; / — число цветовых каналов цветового пространства ввода, к — число цветовых каналов цветового пространства вывода изображения.
В частном случае, когда осуществляется преобразование из внутреннего цветового пространства CMS в цветовое пространство монитора либо любого другого RGB-устройства (например, цветного не-PostScript принтера), таблица GLUT задается в следующем виде:
Ro, Go, Во = ^PCSp PCS2, PCS3), (4.14a) где Rq, Gq, Bq — линейные цветовые координаты RGB в цветовом пространстве устройства вывода; PCSb PCS2, PCS3 — координаты цвета во внутреннем цветовом пространстве CMS (XYZ либо L*a*b*).
В другом случае, когда осуществляется преобразование из внутреннего цветового пространства CMS в цветовое пространство цветного PostScript-принтера либо офсетного печатного станка, она уже задается в виде:
Со, Мо, Yo, Kq = $(PCSb PCS2, PCS3), (4.146) где Со, Мо, Yq, Kq — линейные цветовые координаты CMYK в цветовом пространстве устройства вывода.
Соответственно, когда осуществляются обратные преобразования (из цветового пространства устройства во внутреннее цветовое пространство CMS) функции (4.14) примут вид:
PCSb PCS2, PCS3 = $(R0, Go, Bo) (4.15a) и
PCSb PCS2, PCS3 = $(C0, Mo, Yo, Kq). (4.156)
To, какую колориметрическую систему использует цветовое пространство устройства и цветовое пространство CMS, указывается в заголовке профиля в тегах Device Color Space и Connection Space.
Число точек а, значения которых хранятся в таблице GLUT в каждом цветовом канале, выбирается таким образом, чтобы, с одной стороны, обеспечить достаточную точность расчетов, с другой — обеспечить малый объем таблицы GLUT. Как правило, это число выбирается в пределах нескольких десятков. Так, таблица GLUT, содержащаяся в цветовом профиле Euroscale Coated v.2, имеет п = 33 точки при разрядности 8 бит. Координаты точек, которые не попали в узлы таблицы, вычисляются интерполированием. При этом число точек п всегда выбирается нечетным (это делается для того, чтобы обеспечить симметричное кодирование цветоразностных координат а* и Ь* цветового пространства L*a*b*).
L* = 14657; а* =45448; Ь* = 11622 lb"lb7 1b
1 Q7
R= 1J1V/ 255 = 51.3505 65535
G = 18008 255 =70.0718
65535
В = -OJ—■ 255 = 253.6688
65535
Рис. 4.18. Преобразование изображения с помощью 3-мерной таблицы преобразования цветов PCSbab —> RGB (по тегу ВТоАО). Таблица GLUT (многомерная таблица поиска и замены цветов) задается в виде многомерного массива, в узлах которого хранятся значения координат цвета в цветовом пространства вывода в виде 8- либо 16-разрядных чисел. Для преобразования изображения по таблице GLUT значения координат цвета в цветовом пространстве изображения подставляются в таблицу GLUT, и по их положению находятся соответствующие значения координат цвета в цветовом пространстве вывода. Поскольку таблица хранит информацию лишь о небольшом числе точек (как правило, не более нескольких тысяч), значения GLUT, соответствующие точкам, не определенным в таблице, находятся интерполированием по соседним точкам. На рисунке приведен пример расчета координат RGB по 3-мерной таблице GLUT, содержащей 25X25X25 элементов (нумерация элементов идет от 0 до 24), линейной интерполяцией по восьми точкам (пример расчетов см. в примере 4.4). Исходными данными для расчетов служат координаты цвета в ЦКС L*a*b* МКО
Поскольку в таблице GLUT аргументы X функции (4.9) всегда задаются в диапазоне от 0 до 65535 (от 0 до 255 для 8-разрядных GLUT) с равным шагом, для экономии места при записи таблицы в файле значения аргументов опускаются, а приводятся лишь соответствующие им значения функции Y, хранящиеся в виде многомерного массива, имеющего размерность пХпХпХпХт элементов при преобразовании изображения из четырехканального цветового пространства в цветовое пространство CMS (CMYK-^ PCS), либо пХпХпХт элементов при преобразования изображения из трехкоординатного цветового пространства (RGB, XYZ, L*a*b* МКО) в трех- либо четырехкоординатное цветовое пространство (где т — число координат (цветовых каналов изображения) в цветовом пространстве вывода, п — размерность таблицы GLUT). Расчет значения X относительно Y осуществляется по положению точки в таблице. На рис. 4.18 показан пример 25 X 25 X 25 X 3-мерной таблицы GLUT, используемой для преобразования изображения из внутреннего цветового пространства CMS (L*a*b*) в цветовое пространство RGB по тегу ВТоАО из профиля, построенного для принтера Epson Stylus Photo 900 при печати на бумагу Lomond Glossy Photo Paper. Пример расчетов по этой таблице приведен в примере 4.4. Для профиля Euroscale Coated v.2 таблица GLUT имеет размерность 33X33X33X4 элементов при преобразовании по тегам ВТоА (из внутреннего цветового пространства CMS в цветовое пространство CMYK) и размерность 33X33X33X33X3 элементов при преобразовании по тегам АТоВ (из цветового пространства CMYK во внутреннее цветовое пространство CMS).
ПРИМЕР 4.4
Расчет координат цвета по таблице GLUT
Преобразовать цветовые координаты образца из примера 3.1 в цветовое пространство струйного принтера Epson Stylus Photo при печати на бумагу Lomond Glossy Photo Paper с использованием перцептуального метода цветового пересчета.
Считываем профиль принтера и задаем данные для расчетов:
prof = iccread('lomondgl.icm');
BCurve = double(prof.BToAO.InputTables);
ACurve = double(prof.BToAO.OutputTables);
GLUT = double(prof.BToAO.GLUT).
Вводим координаты цвета в цветовом пространстве L*a*b* МКО, рассчитанные относительно стандартного излучателя D50:
Lab = [ 22.3665 30.2851 -61.7126 ].
Преобразуем введенные значения к 16-разрядным целочисленным беззнаковым переменным с использованием функции Iab2uintl6:
PCS1 = lab2uintl6(Lab).
Осуществляем линеаризацию координат цвета по кривым типа «В» интерполированием одномерной таблицы GLUT с использованием функции interpl:
BCurveMax = double(intmax(class(prof.BToAO.InputTables{1,1})));
(определяем максимальное значение в таблице GLUT)
for i = 1 : 3
iBCurve = ...
PCS1(i)/(BCurveMax/(size(prof.BToAO.InputTables{l,1}, 1)-1))+1;
PCSO(i) = interpl(double(prof.BToAO.InputTables{1,i}),iBCurve); end.
(рассчитываем линейные значения PCSO координат цвета по каждому цветовому каналу интерполированием таблицы LUT в точке iBCurve, рассчитываемой по значению PCS1 и BCurveMax).
Осуществляем расчет цветовых координат RGB по таблице GLUT с использованием трехмерной интерполяции с помощью функции interp3. Поскольку спецификация ICC рекомендует использовать при расчетах цветовых координат по таблице GLUT линейную интерполяцию, расчеты ведутся только по восьми точкам (рис. 4.18):
for i = 1 : 3
iCLUT(i) = PCSO(i)/(BCurveMax/(size(prof.BToAO.GLUT,1)-1))+1; end;
(определяем положение точки PCSO в таблице GLUT)
X(l,l,l) = fix (iCLUT (1) ) ; X(l,2,l) = fix (iCLUT (1) )+1 ;
X(2,2,l) = fix (iCLUT (1) )+1; X(2,l,l) = fix (iCLUT (1) ) ;
X(l,l,2) = fix (iCLUT (1) ) ; X(l,2,2) = fix (iCLUT (1) )+1 ;
X(2,2,2) = fix (iCLUT (1) )+1; X(2,l,2) = fix(iCLUT(1));
Y(l,l,l) = fix (iCLUT (2) ) ; Y(l,2,l) = fix (iCLUT (2) ) ;
Y(2,2,l) = fix(iCLUT(2) )+l; Y(2,l,l) = fix (iCLUT (2) )+1 ;
Y(l,l,2) = fix (iCLUT (2) ) ; Y(l,2,2) = fix (iCLUT (2) ) ;
Y(2,2,2) = fix (iCLUT (2) )+1; Y(2,l,2) = fix (iCLUT (2) )+1;
Z (1,1,1) = fix (iCLUT (3) ) ; Z (1,2,1) = fix (iCLUT (3) ) ;
Z (2,2,1) = fix (iCLUT (3) ) ; Z (2,1,1) = fix (iCLUT (3) ) ;
Z(l,l,2) = fix (iCLUT (3) )+1; Z(l,2,2) = fix(iCLUT(3))+1;
Z(2,2,2) = fix (iCLUT (3) )+1; Z(2,l,2) = fix (iCLUT (3))+l;
(формируем данные для расчетов по функции interp3)
iio =fix (iCLUT (1) ) ;ill=fix (iCLUT (1))+1 ;
i20 =fix (iCLUT (2) ) ;i21=fix (iCLUT (2))+1 ;
i30 =fix (iCLUT (3) ) ;i31=fix (iCLUT (3))+1;
for i= 1 : 3
V(l,l,l) = double(prof.BToAO.GLUT(i30,i20,ilO,i));
V(l,2,l) = double(prof.BToAO.CLUT(i31,i20,ilO,i));
V(2,2,l) = double(prof.BToAO.GLUT(i31,i21,il0,i));
V(2,l,l) = double(prof.BToAO.CLUT(i30,i21,ilO,i));
V(l,l,2) = double(prof.BToAO.CLUT(i30,i20,ill,i));
V(l,2,2) = double(prof.BToAO.GLUT(i31,i20,ill,i));
V(2,2,2) = double(prof.BToAO.GLUT(i31,i21,ill,i));
V(2,l,2) = double(prof.BToAO.GLUT(i30,i21,ill,i));
RGBO(i) = interp3(X,Y,Z,V,iCLUT(l),iCLUT(2),iCLUT(3)); end
(вычисляем линейные значения цветовых координат RGB).
Осуществляем пересчет координат RGB по кривым типа «А» (аналогично п. 4) и рассчитываем значения цветовых координат RGB в цветовом пространстве устройства:
ACurveMax = double(intmax(class(prof.BToAO.OutputTables{1,1})));
for i = 1 : size(prof.BToAO.OutputTables,2); iACurve = ...
RGBO(i) /(ACurveMax/(size(prof.BToAO.OutputTables{1,1},1)-1))+1;
RGB1(i) = interpl(double(prof.BToAO.OutputTables{1,i}),iACurve);
end; ProfileRGB256 = (double(RGB1)/65535)*255.
Результат расчетов:
R = 51.3505, G = 70.0718, В = 253.6688.
To есть для того, чтобы получить на печати на бумаге Lomond Glossy Photo на принтере Epson Stylus Photo 900 образец с координатами цвета L* = 6.7998, а* = = 3.9436, Ь* = 28.6660 (относительно Эбб), мы должны вывести его на печать, задав координаты цвета в метрике устройства вывода R = 51, G = 70, В = 254.
.3. Преобразование отсканированных изображений и изображений, полученных цифровой камерой
Как правило, все устройства ввода (сканеры, цифровые камеры, дигитайзеры и т.д.) осуществляют ввод изображения экспонированием трех чувствительных в красной, зеленой и синей зонах спектра светочувствительных элементов. Поэтому они, так же как и мониторы, могут быть классифицированы как трехстимульные колориметры и описаны с помощью профилей матричного типа. В этом случае для описания устройства ввода нам необходимо, прежде всего, знать координаты цвета опорных цветовых стимулов устройства и точки белого. Например, для сканера это могут быть координаты цвета, используемого для сканирования излучателя белого света (катодной лампы), и координаты цвета излучения, получаемого за тремя зональными светофильтрами красного, зеленого и синего цветов, с помощью которых осуществляется цветоделение сканируемого изображения. В этом случае сканер может быть довольно точно описан с помощью профиля матричного типа.
Однако целый ряд моделей пленочных сканеров (например, сканеров, в которых экспонирование сканируемого оригинала осуществляется красным, зеленым и синим светодиодами, а нс источником белого света) и цифровые камеры уже нс могут быть описаны профилем матричного типа, поскольку, хотя их можно считать трехстимульными колориметрами, характеристики пропускания используемых для цветоделения зональных светофильтров довольно далеко отстоят от соответствующих им рецепторов человеческого глаза, а потому процесс получения цветного изображения в сканерах и цифровых камерах не может быть точно описан линейными зависимостями.
Поэтому для описания устройств ввода изображений употребляются профили табличного типа, расчеты по которым осуществляются аналогично расчетам по профилям устройств вывода изображения, с той лишь разницей, что осуществляется нс преобразование изображения из внутреннего цветового пространства CMS в цветовое пространство устройства вывода изображения (принтера), а, наоборот, из цветового пространства устройства ввода изображения (сканера, цифровой камеры) изображение преобразуется во внутреннее цветовое пространство CMS, а из него — в одно из абстрактных колориметрических цветовых пространств, например Adobe RGB либо специально созданное для этих целей Джозефом Холмсом цветовое пространство Ekta RGB (см. табл. 4.3).
Интересно отмстить, что в среде профессионалов в области сканирования идо- печатной обработки давно идет дискуссия о том, каким образом необходимо строить и использовать в работе профили устройств ввода изображений и нужно ли их использовать вообще? Основанием для этой дискуссии является тот факт, что отсканированное изображение почти всегда подвергается дополнительной и в некоторых случаях весьма сложной обработке, результатом которой является изображение, отвечающее определенным творческим представлениям и задачам, которые ставит перед собой его автор, либо изображение, которое предназначено для вывода на печать с целью получения оттиска определенного качества. Это означает, что если даже поставить перед собой задачу получить верно отсканированное изображение (в данном случае имеется ввиду изображение, цвето-тональный рисунок которого наиболее полно соответствует его оригиналу — слайду либо видимому изображению), то успешное выполнение этой задачи окажется на самом деле нс столь важным, как задача удовлетворения представлений автора либо печатника о том, каким образом должно выглядеть это изображение в конце процесса. Ведь в действительности фотография нс есть слепое копирование реальной действительности, когда важно получить изображение, наиболее точно соответствующее тому, каким оно видится в реальности либо каким оно выглядит на слайде, а это, прежде всего, творческий поиск визуального языка, посредством которого фотограф имеет возможность выразить те или иные свои взгляды и идеи. Поэтому фотографу (либо человеку, выполняющему в данном случае роль создателя изображения) важно из колориметрически верной копии изображения создать копию, соответствующую его собственным внутренним представлениям о том, каким образом это изображение должно выглядеть. Естественно, что в этом случае необходимость в использовании CMS для достижения соответствия цветов отсканированного изображения его оригиналу отпадает, поскольку нам важно обеспечить соответствие цветов изображения нс его фотографическому либо визуальному оригиналу, а оригиналу, находящемуся, если можно так выразиться, в сознании автора изображения.
Может показаться, что последнее замечание в меньшей степени относится к колориметрии и теории обработки изображений, а в большей степени — к философии, но тем не менее это факт, и нс согласиться с ним довольно трудно. Ведь в действительности феномен цвета есть не что иное, как продукт нашего сознания, а не физически измеримая реальность, которую мы пытаемся описать с помощью координат XYZ либо L*a*b* МКО. Как замечательно сказал Ральф Ивенс «Цвет — это то, что вы видите, а не то, что вы могли бы видеть».
Глава 5
Калибровка и профилирование устройств воспроизведения изображений
Построение цветовых профилей
Процедура построения цветового профиля устройства называется профилированием (характеризацией) устройства. Она заключается в нахождении связи между цветами в цветовом пространстве устройства и их колориметрическими значениями в цветовом пространстве XYZ либо Lab (внутреннем цветовом пространство CMS), на основании которой можно осуществить преобразование изображения из цветового пространства устройства в аппаратно-независимое внутреннее цветовое пространство CMS. Помимо профилирования часто осуществляется также процедура калибровки либо линеаризации устройства, которая заключается в приведении параметров воспроизведения изображения устройством в строгое соответствие с определенными требованиями, регламентируемыми специальными стандартами. К примеру, стандарт ISO 12646 требует, чтобы монитор, который используется для работы с цветными изображениями в полиграфии, имел цветовую температуру точки белого 5000К и энергетическую яркость 80—120 кд/м2. Для этой цели используются специальные тестовые цветовые таблицы — цветовые шкалы или мишени, — которые содержат определенный набор контрольных цветов. Как правило, в качестве этих цветов выбираются основные аддитивные — красный, зеленый, синий; и базовые субтрактивные — желтый, пурпурный, голубой, — цвета и различные их градации, к которым добавляются белый и черный цвета и градации серого, а также различные дополнительные цвета, правильное воспроизведение которых важно для данной системы цветовоспроизведения (оттенки человеческой кожи, цвета голубого неба, воды, листвы деревьев и т. д.). Конкретный набор контрольных цветов и их расположение в шкале меняются в зависимости от версии мишени и ее производителя.
Шкалы для профилирования устройств ввода изображения — планшетных сканеров и фотокамер — изготовляются на фотобумаге либо (реже) типографским спо-
Рис. 5.1. Цветовая шкала IT8.7/2 производства фирмы Agfa для профилирования планшетных сканеров, работающих на отражение (цв. вклейка, рис. 27)
собом. Несмотря на то что мишени изготавливаются при строжайшем соблюдении требований качества, некоторые расхождения цветов от одной партии мишени к другой все равно имеют место. Поэтому к каждой такой мишени прилагается файл данных, в котором содержатся значения цветовых координат контрольных цветов, измеренные спектрофотометром. Эти данные используются при расчете профиля. Для профилирования пленочных сканеров и сканеров, работающих с прозрачными оригиналами, используются аналогичные версии цветовых мишеней, выполненные в виде цветных диапозитивов. Мишени, предназначенные для профилирования принтеров, печатных станков и другого печатного оборудования, поставляются в виде готовых для печати файлов в формате TIFF либо PostScript, с которых шкала выводится устройством на бумагу. Мишени, используемые для профилирования мониторов, видео- и проекционного оборудования, представляют собой текстовые файлы, в которых записаны координаты цвета RGB тестовых цветов (эти цвета с помощью специального программного обеспечения проецируются на экране и измеряются с помощью спектрофотометра либо колориметра).
Большое распространение получила цветовая шкала IT8 [24] (см. рис. 5.1), стандартизированная Международной организацией по стандартизации (ISO). Стандарт IT8.7/1 описывает тестовую таблицу, предназначенную для слайд-сканеров и сканеров, работающих на просвет. Стандарт IT8.7/2 описывает тестовую таблицу, предназначенную для сканеров, работающих на отражение. И наконец, стандарт IT8.7/3 описывает тестовую таблицу для калибровки принтеров, офсетных печатных и других устройств печатного вывода изображения. Тестовые таблицы IT8 производит целый ряд фирм, таких как Kodak, Agfa, Fuji и многие другие, включая и так назы-
ваемых «независимых» производителей. Фирма Kodak в рамках стандарта IT8 производит три типа тестовых таблиц: Q-60E1 — прозрачная тестовая таблица размером 100 на 125 мм, выполненная на фотопленке Kodak Ektachrome, Q-60E3 — такая же тестовая таблица, но размером 24 на 36 мм; Q60-R1 — непрозрачная тестовая таблица размером 125 на 175 мм, выполненная на фотобумаге Kodak Ektacolor.
Вне зависимости от производителя, все тестовые таблицы IT8 имеют одинаковый рисунок, составленный из 240 тестовых цветовых образцов, контрольной шкалы серого и тестового изображения. Каждый цветовой образец имеет свой номер (от 1 до 22) и буквенный индекс (от А до L). Цвет и расположение образцов строго регламентируются стандартом.
Образцы с Al по L12 представляют собой контрольную шкалу цветов, составленную на основании предложений фирм Agfa, Kodak, Fuji, Konica таким образом, чтобы их можно было воспроизвести на любых типах фотографических материалов, производимых этими фирмами. Цвета сгруппированы по цветовому оттенку, яркости и насыщенности.
По строкам от Адо L представлены различные цвета, отличающиеся своим цветовым тоном. Всего таких цветов получается 12. Каждый цвет разделен по колонкам натри группы: от 1 до 4, от 5 до 8 и от Эдо 12, в которых цвета отличаются своей яркостью. И наконец, в рамках каждой такой группы цвета расположены в порядке изменения их цветовой насыщенности. Всего, таким образом, получается 144 цветовых образца.
Образцы с А13 по L19 представляют собой шкалу чистых спектральных цветов: голубого (13), пурпурного (14), желтого (15), черного (16), красного (17), зеленого (18) и синего (19). От строки Адо строки L они расположены в порядке изменения свой насыщенности: от почти белого (строка А) до самого насыщенного (строка L). Всего, таким образом, получается 84 цветовых образца. Образцы с А20 по L22 не регламентируются стандартом и могут быть заполнены по усмотрению производителя. Так, фирма Kodak располагает здесь 12 контрольных телесных цветов и тестовое изображение, по которым можно контролировать правильность цветопередачи тонов кожи. Внизу таблицы IT8.7/1 находится нейтрально-серая тестовая шкала, представленная 22 градациями серого от почти белого (1) до почти черного (22).
Наиболее часто используемой цветовой шкалой для профилирования фотокамер и контроля цвета в фотографии используется цветовая шкала ColorChecker ColorRendition Chart, разработанная 30 лет назад на основе образцов из цветового атласа Манселла и распространяемая сейчас американской фирмой X-Rite (до этого — фирмой GretagMacbeth). Эта шкала содержит 18 цветовых образцов и шкалу нейтральных цветов, содержащую 6 образцов ахроматических цветов: черный, белый и различные оттенки серого. В связи с широким распространением цифровой фототехники фирма GretagMacbeth расширила ColorChecker добавлением дополнительных контрольных цветов для возможности использования в качестве цветовой мишени для профилирования цифровых фотокамер (эта версия мишени имеет обозначение ColorChecker DC), а позже еще раз усовершенствовала эту цветовую шкалу (версия ColorChecker SG) [26] (рис. 5.2).
Существуют также цветовые мишени, предназначенные для использования с конкретными типами цветоизмерительных устройств, как, например, цветовая шкала il RGB Target 1.5 (см. рис. 3.15), разработанная фирмой GretagMacbeth для профи-
б)
Рис. 5.2. Цветовые шкалы GretagMacbeth (X-Rite) ColorChecker (а) и Digital ColorChecker SG (б) (цв. вклейка, рис. 28)
лирования цветных не-PostScript принтеров с использованием спектрофотометра Eye-One.
По данным, полученным в результате измерения тестовой мишени, программное обеспечение, осуществляющее построение профиля, находит взаимосвязь между колориметрическими координатами цветовых образцов (эти значения являются заранее известными) и их значениями, которые были получены в результате промера тестовой мишени с помощью спектрофотометра либо колориметра. Для сканеров, цифровых камер и других устройств ввода изображения эти данные вводятся из файла изображения, полученного путем сканирования мишени. Таким образом, мы получаем набор дискретных функций
XYZ/LabPCS = $(RGB/CMYKd)(5.1 а)
(для устройств ввода изображений)
иRGB/CMYKd = S(XYZ/Labpcs)(5.1 б)
(для устройств ввода изображений), где rgb/cmykd — цветовые координаты цвета, воспроизводимого устройством с помощью аддитивного (RGB) либо субтрактивного (CMYK) цветосинтеза, XYZ/LabpCS — колориметрические координаты этого цвета.
По этим данным специализированное программное обеспечение для создания цветовых профилей строит таблицы преобразования цветовых координат — GLUT, — по которым цветовые координаты изображения в цветовом пространстве устройства могут быть преобразованы в аппаратно-независимое колориметрическое пространство CMS, и наоборот. Поскольку число промеренных образцов намного меньше числа точек, которые должны быть записаны в GLUT, необходимые промежуточные точки вычисляются математически по различным алгоритмам. Поэтому качество профиля, с одной стороны, зависит от правильности выбора и точности измерения цветовой
шкалы, использованной для для профилирования устройства, а с другой — от программного обеспечения, с помощью которого строится профиль, и правильности выбранных при этом настроек.
Для этой цели используется специализированное программное обеспечение, которое поставляется вместе с цветоизмерительным калибровочным оборудованием или приобретается отдельно (программы GretagMacbeth ProfileMaker [36], Monaco EZColor, Heldenberg PrintOpen).
На рис. 5.3 показан пример построения многомерной таблицы поиска и замены цветов по цветовой мишени, состоящей из 25X5 = 125 образцов.
Таблица для преобразования изображения из цветового пространства устройства (RGB) во внутреннее цветовое пространство CMS (L*a*b* МКО) — таблица AtoB в терминологии ICC — формируется в данном случае на основании данных измерения 125 образцов мишени, заданных численными координатами в координатной системе RGB. Цветовая шкала, по которой строится таблица (рис. 5.3, а\ сформирована таким образом, чтобы образцы в ней располагались равномерно, будучи удалены друг от друга на равное расстояние (64 отсчета яркости).
В свою очередь, таблица AtoB, сформированная по этим образцам, будет представлять из себя цветовой куб, построенный тремя координатами R, G, В. Узлы таблицы располагаются в ней также на равном удалении друг от друга с шагом в 32 отсчета яркости. Таким образом, мы получаем таблицу поиска и замены цветов, состоящую из 9Х 9Х 9 = 729 элементов, для каждого из которых должны быть указаны значения координат цвета в ЦКС L*a*b* МКО, рассчитанные относительно стандартного излучателя D50 МКО. При этом на каждый первый, третий, пятый, седьмой и девятый узлы таблицы по каждой из координат R, G, В (они показаны на рис. 5.3, б жирными точками) приходится один действительный образец из цветовой шкалы, для которого эти значения известны (они получены на основании данных спектрофотометрического измерения цветовых образцов), а для каждого второго, четвертого, шестого и восьмого образца эти значения рассчитываются методом трехмерной интерполяции по имеющимся точкам.
К примеру, точке в таблице с координатами в ЦКС RGB R = 255, G = 255, В = 64 соответствуют значения координат цвета в ЦКС L*a*b* МКО L* = 89, а* = О, Ь* = = +80 (рассчитанные относительно стандартного излучателя D50), полученные путем непосредственного измерения воспроизведенной на данном устройстве вывода изображения цветовой мишени с помощью спектрофотометра и расчета координат цвета на основании спектрального апертурного коэффициента отражения этого образца. То есть при воспроизведении цвета, заданного этими координатами RGB на данном устройстве вывода, мы получим некоторый оттенок желтого. Для того чтобы рассчитать недостающие для формирования таблицы значения координат цвета для соседней точки с координатами R = 224, G = 224, В = 64, мы должны воспользоваться методом трехмерной интерполяции, используя в качестве исходных данных для расчетов известные нам координаты цвета для окружающих эту точку восьми образцов:
№1:R=192,G=255,В=64
№2:R=192,G=192,В=64
№3:R=255,G=255,В=64
№4:R=255,G=192,В=64
—>L*=76,а*=-27,b*=+61
—>L*=64,а*=-03,Ь*=+48
—>L*=89,а*=-00,b*=+80
—>L*=76,а*=+25,Ь*=+66
+71 +57 +93 +77+71 +57 +93 +77№5: R = 192, G = 255, В = 32 -+ L* = 74, а* = -22, Ь* №6: R = 192, G = 192, В = 32 ^ L* = 63, а* = -01, Ь* №7: R = 255, G = 255, В = 32 L* = 87, а* = +05, Ь* №8: R = 255, G = 192, В = 32 ^ L* = 75, а* = +93, Ь*
+71 +57 +93 +77
+71 +57 +93 +77
Для расчета трех координат L*, а*и Ь* эта процедура должна быть последовательно повторена три раза. Для нашего примера были получены следующие значения:
L* = 76, а* = —1, Ь* =+64.
Задача построения GLUT значительно усложняется, когда для расчета таблицы используются неравномерно распределенные данные, причем часть ячеек таблицы соответствует цветам, лежащим вне цветового охвата описываемого таблицей устройства воспроизведения изображения — случай, когда формируется таблица для пересчета изображения из внутреннего цветового пространства
сосососоG=000CO IG=000CO IсосоСО | СОСО | СОсосоG=064coG=064coG=128G=128сосососо11111111111111111IIIIIIHIIIIIME11111111111111111IIIIIIHIIIIIMEG=192G=192R=000R=000R=064R=064R=128R=128R=192R=192R=255R=255|ABCDE|FGHI J|KLMNO|PQR|ABCDE|FGHI J|KLMNO|PQRT |U V W XT |U V W X
со
со
со
со
G=000
CO I
G=000
CO I
со
со
СО | СО
СО | СО
со
со
G=064co
G=064co
G=128
G=128
со
со
со
со
11111111111111111
IIIIIIHIIIIIME
11111111111111111
IIIIIIHIIIIIME
G=192
G=192
R=000
R=000
R=064
R=064
R=128
R=128
R=192
R=192
R=255
R=255
|ABCDE|FGHI J|KLMNO|PQR
|ABCDE|FGHI J|KLMNO|PQR
T |U V W X
T |U V W X
a)
Рис. 5.3. Пример построения многомерной таблицы поиска и замены цветов (GLUT),по которой осуществляется преобразование изображения из координатного про-странства RGB во внутреннее цветовое пространство CMS (L*a*b* МКО): я) цве-товая шкала, использованная для формирования GLUT; б) таблица AtoB; в) расчеткоординат цвета L*a*b* в узлах таблицы AtoB методом многомерной интерополяции.Цветовая шкала (а), сформированая из 25X5 = 125 цветовых образцов, располо-женных в координатных плоскостях R, G, В на равном удалении друг от друга с по-стоянным шагом А = 64 отсчета яркости. По этим данным формируется многомер-ная таблица поиска и замены цветов RGB —> L*a*b* (б), состоящая из 9Х9Х9 = 729элементов, расположенных на равном удалении друг от друга с постоянным шагом А == 32 отсчета яркости. Значения координат цвета L*a*b* для каждого нечетного эле-мента таблицы известны и получаются непосредственно из данных спектрофотоме-трических измерений цветовой мишени (л), а для каждого четного элемента рассчи-тываются по известным значениям методом многомерной интерполяции. На рис. в)показан пример расчета значений координат цвета L*a*b* для точки с координатамиR = 224, G = 224, В = 64
AtoB
Y1
Е1
Y5
U5
А5
G
255
224
192
160
128
96
64
32
0
0
32
L* = 64
а* =-3
Ь* = +48
76 -27 +61
6496 128 160 192 224 255
R
б)
V5
L* = 89 а* = О b* = +80
76
Ь* = +64
76 а* = +25 Ь* = +66
Q5
в)
ОБОЗНАЧЕНИЯ:
узел таблицы, значение координат цвета которого известно из цветовой мишени
+ узел таблицы, значение координат цвета которого рассчитано по образцам из цветовой мишени
В = 64
Q4
Рис. 5.3 (продолжение)
CMS в цветовое пространство устройства вывода RGB либо СМУК (таблица BtoA в терминологии ICC). В этом случае при составлении таблицы приходится пересчитывать координаты цвета во внутреннем цветовом пространстве CMS к координатам цвета устройства вывода, используя более сложный алгоритм трехмерной интерполяции по неравномерно-распределенным узлам (рис. 5.3, в).
Как при формировании таблицы AtoB, так и при формировании таблицы BtoA можно заложить в них поправки к рассчитанным по мишени данным, которые позволят осуществить тональную и цветовую коррекцию изображения при его преобразовании из цветового пространства устройства во внутреннее цветовое пространство CMS, и наоборот. В частности, это могут быть различные алгоритмы пересчета цветов в соответствии с рекомендациями ICC (см. главу 4, раздел 4.1.3 «Алгоритмы пересчета цветов»), которые, в частности, позволяют решать проблему несоответствия цветовых пространств устройства ввода (сканера, цифровой камеры), рабочего цветового пространства, в котором редактируется и сохраняется изображение (например, Adobe RGB), и устройства вывода изображения (монитора, принтера, печатного станка). Таким образом, для формирования файла цветового профиля необходимо рассчитать три таблицы для трех методов пересчета цветов из внутреннего цветового пространства CMS в цветовое пространство устройства вывода: перцептуального (таблица AtoBO), колориметрического (таблица AtoBl), и с сохранением насыщенности (таблица AtoB2).
Настройка и профилирование мониторов
Монитор является первым устройством в технологической цепочке комплекса оборудования для ввода, обработки и вывода изображения, который необходимо тщательно настроить и откалибровать в соответствии с требованиями действующего стандарта. Стандарт ISO определяет требования, предъявляемые к характеристикам мониторов для издательской и дизайнерской деятельности, а также условия их эксплуатации, обязательное соблюдение которых гарантирует правильность настройки всей системы [27, 31].
Стандарт ISO 3664:2000 определяет условия настройки и эксплуатации мониторов, предназначенных для редактирования цифровых изображений, предназначенных для просмотра на экране монитора (изображения для оформления веб-страниц, компьютерных презентаций, цифрового видео и мультимедиа) [28]. Дополняющий его стандарт ISO 12646 определяет аналогичные условия для мониторов, предназначенных для работы с изображениями, которые затем будут воспроизводиться на бумаге (печать и полиграфия, изготовление фоторепродукций цифровых или сканированных изображений) [29]. Основные положения этих двух стандартов приведены в табл. 5.1.
В соответствии с требованиями стандарта, помещение, в котором находится рабочее место оператора графической станции, должно иметь стены и обстановку в нейтральных серых тонах (стены выкрашены серой краской с коэффициентом отражения 60%, мебель должна иметь нейтрально-серое покрытие), в нем нс должно быть ярких цветных предметов, которые могут повлиять на правильность восприятия цвета оператором из-за смещения хроматической адаптации его зрительного аппарата. В помещении нс должно быть ярких источников света, свет из
Таблица 5.1. Условия настройки и эксплуатации мониторов, предназначенных для работы с цветными изображениями по стандарту ISO [26]
Параметр
Рекомендация стандарта
ISO 3664:2000
Рекомендация стандарта
ISO 12646
Организация рабочего помещения, в котором эксплуатируется монитор
Освещение
Искусственные источники света, близкие по спектральному составу к D50 с корр. цв. температурой 5000 К и ниже
Искусственные источники света, близкие по спектральному составу к D50 с корр. цв. температурой 5000 К
Освещенность на рабочем месте
32—64 люкс и ниже
32 люкс и ниже
Наличие дополнительных источников освещения
Полная изоляция от дневного света и отсутствие прочих источников искусственного света
Оформление помещения
Окружающая обстановка должна быть оформлена в нейтрально-серых тонах, стены покрашены краской с коэффициентом отражения 60 % и ниже, убраны все яркие предметы и элементы оформления, создающие блики на поверхности монитора и смещающие цветовую адаптацию оператора
Организация просмотрового места
Источник освещения
Высококачественный источник эталонного белого света близкий к D50 (Ra > 90%)
Освещенность
1500—2500 люкс
Параметры настройки точки белого монитора
Цв. температура
6500K(D65)
5000K(D50)
Яркость
75-100 кд/м2
80-120 кд/м2
окна должен быть изолирован светонепроницаемыми серыми щитами. Для освещения помещения должны использоваться лампы, имеющие спектр свечения, приближающийся к спектру дневного света с коррелированной цветовой температурой 5000 К (стандартный излучатель D50) при индексе цветопередачи относительно излучателя D50 не ниже 90% и освещенности не выше 32—64 люкс (такие осветители производит целый ряд фирм, таких как Just Normlicht, Graphiclite, SoLux, Philips, которые теперь доступны также и на отечественном рынке [31]). Для того чтобы
свет от осветительных ламп не был резким и равномерно освещал помещение, их следует расположить вдоль стен около потолка и изолировать снизу специальными кожухами. Для просмотра сканируемых оригиналов, цветопроб и готовых отпечатков должно быть оборудовано специальное просмотровое место. Некоторые специалисты также рекомендуют оператору не одевать яркую цветную одежду, которая может отвлекать зрение и оставлять цветные блики на мониторе, и убрать с рабочего стола любые яркие разноцветные предметы, а также отключить любые декоративные элементы визуального оформления рабочего стола операционной системы, оформив кнопки и элементы управления в нейтрально-серой гамме. По этой причине следует убрать все разноцветные синие, зеленые и оранжевые кнопки и панели в Windows ХР и установить в качестве фона рабочего стола серую заливку с координатами RGB = 128,128, 128, либо нейтрально-серую текстуру.
Когда рабочая обстановка и освещение приведены в строгое соответствие со стандартом ISO, можно приступать, к дальнейшей колориметрической настройке монитора. Обычно это процедура подразумевает стандартизацию таких параметров, собственно определяющих качество воспроизведения изображения монитором, как гамма монитора, его цветовая температура, яркость точки белого и точки черного (эта процедура называется калибровкой или линеаризацией монитора). После того как эти параметры были приведены в строгое соответствие требованиям стандарта, осуществляется процедура профилирования (характеризации) монитора, в результате которой, собственно, и формируется цветовой профиль монитора.
Калибровка и профилирование монитора могут осуществляться непосредственно самим оператором либо специально подготовленным для этого специалистом, с использованием предназначенного для этого программного и аппаратного обеспечения, которое часто поставляется на рынок в виде уже готовых к использованию пакетов (цветоизмерительное устройство, программное обеспечение, дополнительные аксессуары и материалы). Например, недорогой пакет Pantone ColorVision на базе колориметра ColorVision Spyder либо пакет MonacoEZColor на базе колориметра MonacoSensor. Фирма GretagMacbeth для этой цели предлагает два решения: бюджетный пакет для калибровки мониторов на базе фотоэлектрического колориметра Eye-One Display и универсальный пакет для калибровки и профилирования различных цветовых устройств на базе спектрофотометра Eye-One [31] (рис. 5.4).
Не стоит для этой цели пользоваться утилитами программной калибровки, которые часто распространяются бесплатно либо поставляются вместе с другим программным обеспечением (как, например, утилита Adobe Gamma). Они позволяют значительно сэкономить средства, поскольку не требуют для своей работы наличия дорогостоящего цветоизмерительного оборудования и основывают свои расчеты на данных визуальных измерений, выполненных оператором. Едва ли можно ожидать, что точность настройки и качество профилей, построенных такими программами, едва ли будет приемлемым.
5X1 е Первичная лмнеармзацмя |уюню@раг настройка энергетической яркости точим черного юочкм белого
Колориметрическая настройка монитора начинается с первичной линеаризации монитора, которая заключается в установке параметров яркости и контраста монитора, при которых удается обеспечить оптимальные характеристики воспроиз-
Рис. 5.4. Цветоизмерительное оборудование, используемое для калибровки и профилирования мониторов: фотоэлектрический колориметр ColorVision Spyder(я) и спектрофотометр GretagMacbeth Eye-One (б)
ведения изображения: установку значений энергетической яркости точки черного и точки белого при заданном динамическом диапазоне, при которых остаются различимы пиксели со значением яркости 1% и 2% в тенях и 99% в светах.
Важно правильно установить энергетическую яркость белой точки монитора, иначе яркость проецируемого на экране монитора изображения, при сохранении правильной передачи цветов, может оказаться выше либо, наоборот, ниже требуемого значения, что, к примеру, становится критически важным при эксплуатации монитора в полиграфии, когда требуется достижение максимального соответствия изображения на мониторе и тиражного отпечатка. Те же самые требования касаются яркости точки черного монитора, которая выставляется в зависимости от яркости точки белого таким образом, чтобы обеспечить необходимый яркостной динамический диапазон монитора.
Стандарт ISO требует, чтобы монитор, предназначенный для работы с интернет- и мультимедиа-графикой, имел яркость точки белого 70—100 кд/м2, а монитор, предназначенный для работы в полиграфии, — 80—120 кд/м2.
Если монитор предназначен для работы в полиграфии, когда необходимо добиться максимального соответствия изображения на мониторе и тиражного отпечатка-, значение яркости белой точки выставляют около 100 кд/м2. Это значение соответствует яркости идеального рассеивателя при его освещении световым потоком интенсивностью 1800 люкс и утверждено стандартом ISO 3664 в качестве стандартного значения
яркости белой поверхности, которое должно быть обеспечено при контрольном просмотре тиражного отпечатка и цветопробы (именно эту освещенность должны обеспечивать специальные просмотровые устройства, используемые в полиграфии). Яркость черной точки устанавливается таким образом, чтобы обеспечить соответствие яркостного динамического диапазона монитора динамическому диапазону тиражного отпечатка, который обычно равен около AD = 2, что достигается инструментальным либо визуальным уравниванием черной точки монитора относительно черной точки отпечатка (при яркости белой точки 100 кд/м2 это достигается установкой яркости черной точки около 0.2—0.6 кд/м2) [31 ]. При этом необходимо внимательно следить за тем, чтобы при выставленных значениях яркости точки белого и точки черного удавалось полностью воспроизвести весь тональный диапазон изображения без потери деталей в светах либо тенях. Если эти потери происходят, необходимо соответствующим образом перенастроить монитор, возможно, несколько пожертвовав при этом формальным соответствием стандарту.
Визуально это осуществляется путем анализа нейтрально-серой шкалы и установкой значения яркости на мониторе таким образом, чтобы обеспечить отчетливое чтение на экране цветовых образцов со значением яркости 1% и 2%. При наличии аппаратного калибратора контроль положения точки черного осуществляется путем сравнения показаний энергетической яркости кинескопа при различных аппаратных установках яркости на панели монитора. Оптимальным положением точки черного является значение яркости монитора, при котором обеспечивается отчетливое прочтение образца со значением яркости 1%, что определяется путем сравнения значения энергетической яркости свечения монитора при минимальном значении установки яркости, со значением, которое обеспечивается при проекции на мониторе образца со значением яркости 1 %.
Яркостной динамический диапазон монитора можно довольно точно определить по следующей формуле:
AD = log[Yw/YK], (5.4)
где Уду — энергетическая яркость точки белого; У^ — энергетическая яркость точки черного (кд/м2).
Если монитор требуется использовать как самостоятельное устройство для воспроизведения цифровых изображений, введенных со сканера либо цифровой камеры, скорее всего, окажется полезным, наоборот, увеличить яркостной динамический диапазон монитора, доведя его до AD > 3 (динамический диапазон цветного слайда). Это обычно достигается уменьшением яркости точки черного доведением ее до минимального значения, при котором еще остаются различимыми детали в тенях изображения, и увеличением яркости точки белого до максимально возможного значения, при котором удается «удержать» все остальные параметры настройки без снижения качества воспроизведения изображения, что часто имеет место при чрезмерном увеличении яркости дисплея. Сделать это можно визуально с помощью специальных тестовых таблиц.
Установка яркости точки белого и точки черного монитора, как правило, осуществляется регулировкой аппаратных установок яркости и контраста монитора. При этом следует помнить, что эти настройки, также как и цветовая температура, взаимно влияют друг на друга и часто процедуру настройки монитора повторяют
б)б)Рис. 5.5. Воспроизведение изображения на мониторе, предназначенном для визуализации цифровых и отсканированных изображений (а) и на мониторе, предназначенном для работы в качестве цветопробного устройства в полиграфии (б)Рис. 5.5. Воспроизведение изображения на мониторе, предназначенном для визуализации цифровых и отсканированных изображений (а) и на мониторе, предназначенном для работы в качестве цветопробного устройства в полиграфии (б)
б)
б)
Рис. 5.5. Воспроизведение изображения на мониторе, предназначенном для визуализации цифровых и отсканированных изображений (а) и на мониторе, предназначенном для работы в качестве цветопробного устройства в полиграфии (б)
Рис. 5.5. Воспроизведение изображения на мониторе, предназначенном для визуализации цифровых и отсканированных изображений (а) и на мониторе, предназначенном для работы в качестве цветопробного устройства в полиграфии (б)
несколько раз, до достижения.требуемого значения всех трех параметров. Как правило, любой монитор имеет возможность обеспечить энергетическую яркость точки белого не менее 100 кд/м2, однако по мере старения трубки значение максимальной яркости, обеспечиваемой монитором, падает, и поэтому старые кинескопы уже не в состоянии обеспечить энергетическую яркость точки белого даже в нижнем пределе допускаемого стандартом ISO диапазоне значений; естественно, такой монитор следует заменить.
Также бывают случаи, когда энергетическая яркость точки белого подбирается из расчета соответствия яркости белого поля тиражного оттиска, что касается случаев, когда монитор служит для работы с изображениями, предназначенными для тиражирования в типографии либо с помощью имеющегося в распоряжении оператора струй-
Рис. 5.6. Воспроизведение изображения на мониторе, прошедшем (б) и не прошедшем (а) первичную линеаризациюРис. 5.6. Воспроизведение изображения на мониторе, прошедшем (б) и не прошедшем (а) первичную линеаризацию
Рис. 5.6. Воспроизведение изображения на мониторе, прошедшем (б) и не прошедшем (а) первичную линеаризацию
Рис. 5.6. Воспроизведение изображения на мониторе, прошедшем (б) и не прошедшем (а) первичную линеаризацию
ного принтера. В этом случае энергетическая яркость точки белого монитора часто бывает выше энергетической яркости белого поля тиражного либо цветопробного отпечатка. Хотя, в связи с требованиями стандарта ISO для просмотра тиражных и цветопробных отпечатков, должно использоваться специальное осветительное оборудование, обеспечивающее точное соответствие яркости белого поля 100 кд/м2, такое оборудование дорого, и не каждый имеет его в своем распоряжении. В этом случае можно искусственно подогнать (понизить) точку белого монитора, с тем чтобы яркость изображения на экране примерно соответствовала яркости изображения на печати.
Как правило, большинство мониторов позволяют добиться требуемого значения точки черного и точки белого за счет установки аппаратных параметров
яркости и контраста на панели монитора на значения: яркость = 50%, контраст = = 100%, хотя, конечно же, в каждом конкретном случае эти параметры варьируются. Дополнительной мерой, обеспечивающей точное соответствие яркости точки белого 100 кд/м2, является регулировка усиления излучения катодных пушек кинескопа, которая доступна на профессиональных мониторах и осуществляется одновременно с настройкой цветовой температуры.
Настройка цветовой температуры монитора
Цветовой температурой монитора принято именовать цветовую температуру так называемлй точки белого, которая определяется одновременным излучением трех (красного, зеленого и синего) люминофоров (для ЭЛТ-мониторов) либо излучением опорного белого света (для ЖКИ-мониторов). В соответствии со стандартом, это значение должно быть 6500 К (соответствующее цветовой температуре стандартного излучателю Das) для мониторов, предназначенных для редактирования и просмотра цифровых изображений (по стандарту ISO 3664:2000) и 5000 К(со- ответствующее цветовой температуре стандартного излучателя D50) для мониторов, предназначенных для работы в печати и полиграфии (по стандарту ISO 12646).
Цветовая температура точки белого, так же как значения яркости и контраста, регулируется на передней панели монитора. Как правило любой монитор позволяет задавать минимум два значения цветовой температуры (например 6500 К и 9300 К). Профессиональные мониторы позволяют регулировать цветовую температуру в очень широких пределах, например, от 5000 К до 9200 К с шагом в 100 К (цв. вклейка, рис. 29). Естественно, что выставленные значения всегда будут отличаться от тех, которые монитор будет показывать в действительности, причем даже для профессиональных моделей. Кроме того, эти различия могут становиться еще заметнее по мере эксплуатации монитора в связи с выгоранием люминофоров.
Для контроля цветовой температуры монитора измеряются проекции излучения красного, зеленого, синего люминофоров и белого света, по цветности которых определяется действительная цветовая температура монитора. В зависимости от полученных результатов далее производится корректировка цветности белой точки монитора выбором соответствующего значения цветовой температуры на панели управления монитора, либо, для достижения более точного результата, настройкой интенсивности красного, зеленого и синего излучателей. После этого производится еще одно контрольное измерение цветовой температуры. Если после корректировки цветовая температура соответствует стандарту (6500 К либо 5000 К), процедура заканчивается. Если же нет, повторяется снова до достижения необходимого результата.
Недорогие модели мониторов, как правило, обеспечивают работу только при двух значениях цветовой температуры — 6500 К и 9200 К (заводское значение по умолчанию), при этом действительное значение, фактически обеспечиваемое монитором, как правило, отличается от прописанного в меню на 100 К и более. Регулировка цветовой температуры по каналам RGB также может присутствовать, однако работает она не так точно, как на профессиональных моделях, и, кроме того, может приводить к ухудшению качества изображения.
В некоторых случаях корректировка цветовой температуры монитором может вообще не обеспечиваться, например, — на мониторах портативных компьютеров.
В этом случае монитор, как правило, работает при цветовой температуре около 9200 К, а достижение требуемого значения цветовой температуры возможно только программными средствами за счет корректировки таблицы LUT видеоадаптера.
Следует также обратить внимание, что большинство мониторов обыкновенно имеют наибольший цветовой охват при цветности точки белого около 6500К, что может явиться критерием установки цветовой температуры в случаях, когда ее строгое соответствие стандарту не является насущно необходимым, либо качество монитора оставляет желать лучшего. В этих случаях следует вообще не производить дополнительной регулировки цветовой температуры, установив ее в районе этого значения. Тогда профиль монитора будет построен относительно того значения цветовой температуры, которое обеспечивается монитором, и не будет специально изменяться, тем более что для целого ряда графических приложений расхождения в несколько сотен Кельвинов не оказываются существенными.
После того как монитор был приведен к требуемым значениям яркости, контраста и цветовой температуры (либо значениям, наиболее близким к требуемым, в случае когда установить эти значения аппаратно не представляется возможным), следует собственно процедура линеаризации монитора, которая в заключается в приведении монитора к требуемой гамме. Эта процедура позволяет привести монитор в точное соответствие степенной зависимости с заданным значением гамма, что позволяет обеспечить линейное распределение яркостей пиксела в зависимости от напряжения видеосигнала (либо нелинейное, следующее определенной пользователем зависимости, если в том есть необходимость), и, кроме того, более точно настроить параметры яркости точки черного и точки белого и цветовой температуры монитора. Для мониторов, не имеющих возможности полного контроля этих параметров, данная процедура является единственной возможностью осуществить калибровку и колориметрическую настройку монитора.
Приведение монитора к требуемой гамме
Как правило, закон, в соответствии с которым распределяются значения яркости пиксела в зависимости от напряжения видеосигнала, строго не следует степенной зависимости с определенным значением гаммы. Отклонения могут наблюдаться как от требуемого значения гаммы, так и от самой степенной зависимости. В этих случаях для возможности обеспечения корректной визуализации изображения CMS необходимо привести монитор к требуемой гамме (например, у = 2.2).
Эта процедура осуществляется путем промера с помощью колориметра или спектрофотометра специальной тестовой цветовой таблицы. Обычно эта таблица представляет собой шкалы чистых красного, зеленого и синего цветов разной интенсивности. Также к ним добавляется шкала серого, полученная путем одновременной проекции красного, зеленого и синего излучателей одинаковой интенсивности (рис. 5.7). Цветовые образцы последовательно показываются на экране монитора и анализируются цветоизмерительным устройством.
На основе измерений таблицы определяется фактическая зависимость между численным значением пиксела изображения, подаваемого на видеоадаптер, и его энергетической яркостью, воспроизводимой на экране монитора. Заметьте, что в этом случае говорится именно о зависимости яркости пиксела изображения на экране монитора от его численного значения, формируемого программным обеспечением, визуализирующим изображение, и подаваемого на видеоадаптер, а не о зависимости яркости пиксела изображения на экране монитора от напряжения видеосигнала, формируемого самим видеоадаптером, поскольку нашей задачей является калибровка не собственно монитора либо собственно видеоадаптера, а всей системы монитор — видеоадаптер. То есть нам важно обеспечить правильность воспроизведения изображения не только (точнее, не столько) монитором самим по себе, сколько именно комбинацией видеоадаптер + монитор + (в случае необходимости) программное обеспечение видеоадаптера, которые составляют единый механизм, посредством которого осуществляется визуализация изображения на экране.
Поскольку в каждом цветовом канале RGB зависимость энергетической яркости пиксела от его численного значения, как правило, имеет свой характер, расчеты гаммы осуществляют отдельно в каждом канале RGB.
Для расчета показателя гаммы монитора, данные измерений яркости нормируют к диапазону 0 ... 1 и затем аппроксимируют полученные данные степенной функцией вида:
У=а • ХЬ + с,
показатель b которой и будет являться искомым значением гаммы (здесь У — значения яркости монитора нормированные к диапазону 0 ... 1, X — значения яркости пиксела, посылаемые на видеоадаптер, нормированные к 1).
Затем переходят к процедуре выравнивания (линеаризации) монитора, которая заключается в приведении формы зависимости яркости пиксела от напряжения видеосигнала степенной с данным значением гаммы. Как правило, осуществить это только регулировкой аппаратных значений яркости и контраста на мониторе не представляется возможным. Вместо этого прибегают к корректировке посылаемого на вход монитора видеосигнала, что осуществляется путем внесения соответствующих поправок в LUT видеоадаптера. В подавляющем большинстве случаев после внесения этих поправок в LUT видеоадаптера удается полностью привести монитор к требуемому значению гаммы, т.е. обеспечить его линеаризацию. ■
Расчет поправок осуществляется путем сравнения действительных значений энергетической яркости монитора, нормализованных к диапазону 0 . . . 1, со значениями, определенными по степенной функции с заданным значением гамма. Эта процедура выполняется отдельно для каждого канала RGB.
Рис. 5.7. Пример тестовой шкалы, которая может использоваться для определения гаммы и цветового баланса монитора (цв. вклейка, рис. 30)
После завершения процедуры линеаризации монитора удается достичь соответствия параметров воспроизведения изображения монитором требованиям стандарта и привести зависимость энергетической яркости от видеосигнала изображения к степенной зависимости с заданным значением у.
Имея в своем распоряжении калибровочные данные монитора, можно также изменять в достаточно широких пределах его параметры за счет изменения LUT видеоадаптера. Например, приводить монитор к другой гамме, цветовой температуре и энергетической яркости точки белого, внося эти изменения путем загрузки в LUT соответствующих поправок (хотя предпочтительным в данном случае будет вначале выполнить предварительную линеаризацию монитора к этим параметрам и только после этого рассчитать изменения LUT). Поправки, внесенные в таблицу LUT видеоадаптера, будут каждый раз загружаться при загрузке операционной системы специальной утилитой (например, поставляемая GretagMacbeth утилита Logo Calibration Loader, MonacoGamma, QuickGamma, Adobe Gamma и т.д.). На Macintosh эта процедура осуществляется самой операционной системой, а точнее, интегрированной с ней системой управления цветом Apple ColorSync. Данные для поправок в LUT могут храниться как отдельно, так и в файле цветового профиля монитора, для чего спецификация ICC позволяет использовать тег vcgt. Проверить изменения, внесенные калибратором в LUT видеоадаптера, можно с помощью специальных утилит (например, Calibration Tester входящей в состав программы GretagMacbeth ColorLab либо поставляемой отдельно).
Собственно, на этом процедура линеаризации (калибровки) монитора заканчивается.
В случае если задача достижения абсолютной точности цветовоспроизведения изображения и его максимального соответствия тиражному отпечатку не ставится, можно в определенных пределах пренебречь точностью настройки монитора, добившись максимально достижимого соответствия настроек требованиям стандарта. Например, можно не требовать от монитора точного соответствия энергетической яркости точки белого 100 кд/м2 и цветовой температуры 5000 К, которые часто оказывается весьма сложным привести в точное соответствие требованиям стандарта ISO; либо эти же параметры удается привести к требуемым значениям, но при этом наблюдается падение качества воспроизведения изображения (что характерно для дешевых мониторов).
Отчасти выставить требуемые значения можно опытным путем, ориентируясь на «показания» зрительного аппарата. В этом случае будет необходимо воспроизвести на экране монитора серию специальных тестовых изображений и по ним установить на мониторе требуемые значения яркости, контраста и цветовой температуры. Подобную возможность предоставляют многие утилиты, например поставляемая вместе с продуктами фирмы Adobe утилита Adobe Gamma, а также популярная программа Nokia Monitor Test [П06].
Эти методы могут оказаться довольно эффективными при условии, что оператор имеет хорошее цветовое зрение, однако даже в этом случае неизбежны ошибки вследствие физио-психологических свойств зрения. Поэтому для надежной настройки монитора использование соответствующего контрольного оборудования является строго обязательным.
Теоретически, если успешно осуществить процесс настройки монитора, это окажется достаточным для достижения колориметрически верной передачи изображения. Практически, ввиду часто возникающей невозможности полностью контролировать параметры воспроизведения изображения монитором и, как следствие этого, привести монитор к требуемым характеристикам, бывает также необходимо произвести процедуру профилирования монитора. Только имея в своем распоряжении профиль монитора (при условии, что последний был предварительно линеаризован), CMS имеет возможность обеспечить корректную визуализацию изображения на экране к
Профилирование (характеризация) монитора
После того, как условия эксплуатации монитора и его параметры приведены в строгое соответствие с требованиями стандарта, можно приступить к профилированию монитора. Процедура профилирования монитора необходима для расчета значений гаммы трех каналов RGB и цветовых координат красного, зеленого и синего излучателей, на основе которых формируется матрица пересчета цветовых координат изображения из внутреннего цветового пространства CMS в цветовое
1 Естественно, все это касается только тех приложений, которые поддерживают цветоуправление, например Adobe Photoshop. При этом программы, не имеющие поддержки CMS, не смогут достоверно воспроизвести изображение, что касается большинства имеющихся на сегодняшний момент программных продуктов, включая также программные модули самой операционной системы. С другой стороны, если монитор (точнее, систему видеоадаптер + монитор) оказалось возможным успешно откалибровать, приведя к требуемой гамме (например, 2.2 для платформы PC Windows, которая принята в качестве гаммы компенсации нелинейных искажений в цветовом пространстве sRGB), а цветовые координаты красного, зеленого и синего излучателей (точнее, полное излучение красного, зеленого и синего люминофоров монитора при воздействии на них потока электронов от электронной пушки кинескопа) довольно точно соответствуют стандартизированным значениям (в качестве таких значений для компьютерных мониторов были приняты значения, взятые из стандарта ITU-R ВТ.709 и легшие в основу стандарта sRGB), то удастся обеспечить корректную визуализацию изображения любым программным обеспечением при условии, что изображение было преобразовано к цветовому пространству sRGB. При том же самом условии можно обеспечить корректную визуализацию любого изображения в программе, поддерживающей CMS, при условии, что эта программа в качестве профиля монитора использует профиль sRGB. При этом собственная надобность профилирования монитора отпадает. Однако это касается лишь немногих исключительных случаев. Даже дорогие профессиональные мониторы, при условии их корректной калибровки, требуют дальнейшего профилирования, несмотря на наличие опции «sRGB» в своих установках или заверении производителя, что монитор отображает полный цветовой охват цветового пространства Adobe RGB.
пространство монитора и которые используются при визуализации изображения CMS (как было показано выше, это есть основные данные, хранящиеся в цветовых профилях мониторов и цветовых профилях, описывающих трехкоординатные колориметрические цветовые пространства). Профили монитора могут строится как на основе матрицы цветового преобразования, так и на таблицах поиска и замены цветов. Для ЭЛТ-мониторов рекомендуется использовать профили матричного типа, поскольку если монитор уже приведен к требуемым характеристикам воспроизведения изображения после калибровки и необходимые коррективы уже внесены в LUT видеоадаптера, то необходимость в использовании второй GLUT отпадает, тем более что точность расчетов по GLUT профиля ниже, чем расчет через матрицу цветового преобразования. Исключение составляют случаи, когда требуется откалибровать и отпрофилировать монитор низкого качества, который очень трудно линеаризуется стандартными средствами, или когда по каким-либо причинам не удается контролировать параметры, монитора и LUT видеоадаптера.
Это, в частности, относится к некоторым моделям жидкокристаллических мониторов начального уровня и мониторам мобильных компьютеров. Также эта проблема может проявляться ввиду конструктивных и прочих особенностей видеосистемы. Например, некоторые видеоадаптеры производства фирмы Ati не позволяют получать доступ к своей таблице LUT любому программному обеспечению за исключением своего собственного драйвера.
Для построения профилей матричного типа калиброванного монитора вполне пригодна тестовая шкала, использованная в процессе линеаризации монитора (см. рис. 5.7). Для построения CLUT-профилей эта шкала будет уже непригодна, поскольку содержит только шкалы трех цветов RGB + нейтрально-серую шкалу, и не содержит всех остальных цветов, которые необходимы для построения таблицы GLUT. То же самое касается многих жидкокристаллических мониторов и мониторов мобильных компьютеров, которые не удается линеаризовать в процессе калибровки, поскольку их передаточная функция в точности не описывается степенной зависимостью. В этом случае цветовой профиль, построенный на основе таблицы GLUT, будет использоваться сразу для решения двух задач: программной линеаризации монитора и цветовых расчетов при визуализации изображения.
Так фирма GretagMacbeth предлагает для профилирования мониторов использовать две стандартные цветовые шкалы: шкалу, содержащую 42 образца для профилирования калиброванного электронно-лучевого монитора, и шкалу, содержащую 99 образцов для профилирования жидкокристаллических мониторов (рис. 5.8).
Френкель [31] для профилирования калиброванного ЭЛТ-монитора рекомендует сократить число образцов до 14, которые, для повышения точности, промерять несколько раз, поскольку увеличение числа тестовых плашек может привести не к кажущемуся повышению качества профилирования, а, вследствие накопления погрешностей расчетов, наоборот, к обратному результату. При этом следует большее внимание уделить тщательности выполнения процедуры линеаризации монитора.
В некоторых случаях, когда требуется отпрофилировать монитор, который не подвергается калибровке, можно использовать мишени, содержащие большее число образцов, например мишени, употребляемые для профилирования цветных не-PostScript (RGB) принтеров. Корректное отображение изображения в этом слу-
а)а)б)б)Рис. 5.8. Тестовые цветовые шкалы GretagMacbeth для калибровки электроннолучевых (а) и жидкокристаллических (б) мониторов (цв. вклейка, рис. 31)Рис. 5.8. Тестовые цветовые шкалы GretagMacbeth для калибровки электроннолучевых (а) и жидкокристаллических (б) мониторов (цв. вклейка, рис. 31)
а)
а)
б)
б)
Рис. 5.8. Тестовые цветовые шкалы GretagMacbeth для калибровки электроннолучевых (а) и жидкокристаллических (б) мониторов (цв. вклейка, рис. 31)
Рис. 5.8. Тестовые цветовые шкалы GretagMacbeth для калибровки электроннолучевых (а) и жидкокристаллических (б) мониторов (цв. вклейка, рис. 31)
чае будет возможным только с помощью программного обеспечения, использующего для визуализации CMS.
Расчет матрицы преобразования осуществляется по цветовым координатам красного, зеленого и синего люминофоров в колориметрической системе XYZ МКО, получаемых путем измерения проекции на монитор трех цветов с координатами R = 255, G = О, В = О (для красного люминофора), R = О, G = 255,В = 0 (для зеленого люминофора) и R = О, G = О, В = 255 (для синего люминофора).
Расчет показателя гамма осуществляется по цветовым координатам образцов RGB-шкал, которые должны обязательно содержаться в цветовой мишени, используемой для профилирования. Этот расчет во многом сходен с расчетом поправок в таблицу LUT видеокарты, осуществленным на предшествующих этапах колориметрической настройки монитора во время его линеаризации, однако в данном случае осуществляется уже не расчет поправок, с помощью которых зависимость энергетической яркости монитора от напряжения видеосигнала может быть приведена к степенной с заданным значением гамма, а расчет самой гаммы, которая была в итоге получена после того, как эти поправки уже были внесены. Эти данные необходимы CMS для корректной визуализации изображения, при которой также удается компенсировать нелинейные искажения, которые не было возможным полностью устранить во время линеаризации монитора. Соответственно, для хорошо калиброванного монитора значения показателя гаммы, определенные в результате профилирования, будут практически равны гамме, к которой монитор калибровался. В остальных случаях эти значения будут расходиться, причем для разных каналов RGB величины этого расхождения будет также различны.
Расчет матрицы преобразования цветовых координат к заданной точке белого будет также необходимо осуществить в случае, когда монитор не удается откалибровать к строго определенному значению цветовой температуры. При этом, если цветовая температура, к которой калибровался монитор, отлична от 5000 К (стандартный излучатель D50 МКО), в матрице также дается пересчет цветовых координат от стандартного излучателя D50 к этой цветовой температуре, что учиты-
вается при преобразовании изображения из внутреннего цветового пространства CMS в цветовое пространство монитора. Расчет матрицы преобразования по рекомендации ICC следует производить по методу Бредфорда.
Насколько можно видеть, профиль матричного типа содержит информацию, объем которой достаточен для обеспечения практически полного контроля над процессом визуализации изображения на экране монитора и потому может использоваться даже в тех случаях, когда монитор не был полностью линеаризован. Также изменяя настройки профиля монитора (либо используя разные профили для одного и того же монитора), можно, имея в своем распоряжении хорошо откалиброванный монитор, оперативно изменять настройки отображения изображения (такие как гамма, цветовая температура) без необходимости аппаратно вносить соответствующие изменения в настройки самого монитора, что важно в случаях, когда изображение готовится для различных целей и возникает необходимость просмотреть, как оно будет выглядеть на системе с другой гаммой и относительно другого источника опорного белого света.
Построенный по данным промеров тестовых цветов профиль сохраняется на жестком диске и используется CMS при визуализации изображения на экране.
Исчерпывающие практические инструкции по построению профилей мониторов и использованию тем или иным программным и аппаратным обеспечением, как правило, содержатся в пользовательской документации, которая обязательно прилагается к любому поставляемому на рынок специализированному обеспечению для калибровки и профилирования мониторов. Пошаговые инструкции по колориметрической настройке и профилированию монитора на примере продуктов фирмы GretagMacbeth (колориметр Eye-One Display и программа ProfileMaker), а также целый ряд ценных советов и рекомендаций по этому вопросу можно найти в [31].
В приведенном ниже примере рассматривается процедура построения цветового профиля матричного типа.
ПРИМЕР 5.1
Калибровка и профилирование монитора
Откалибровать в соответствии с требованиями стандарта ISO и отпрофилиро- вать три монитора: 1) электронно-лучевой монитор Samsung SyncMaster 959NF, 2) электронно-лучевой монитор Hansol 920D и 3) ЖКИ-монитор мобильного компьютера Acer TravelMate 2355LC.
Прежде чем приступить к выполнению процедуры калибровки монитора, необходимо, чтобы он после включения питания прогрелся не менее 30 минут. Во избежание неточностей измерения характеристик монитора с помощью колориметра либо спектрофотометра следует также протереть экран монитора специальной чистящей жидкостью.
Также следует удостовериться в том, что программное обеспечение калибровки и профилирования имеет возможность контроля и изменения установок таблицы LUT видеоадаптера и кроме этого программного обеспечения на компьютере не задействовано других программных продуктов либо утилит (включая утилиты гамма-коррекции), которые бы также имели доступ к настройкам видеоадаптера.
Для этого, прежде всего, необходимо выставить значения установок управления гаммой, яркостью и контрастом видеосистемы компьютер — монитор в настройках драйвера видеоадаптера по умолчанию. Во-вторых, отключить или деинсталлировать все программы, которые могут вносить какие-либо изменения в эти настройки путем изменения таблицы GLUT. Проверить наличие изменений в таблице GLUT можно с помощью утилиты Logo Calibration Tester, входящей в состав пакета GretagMacbeth ColorLab [П4] либо распространяемой отдельно.
Дополнительным ограничением в этом случае является также необходимость достижения строго определенного значения энергетической яркости точки белого и ее цветовой температуры в соответствии со стандартом ISO в случае, когда настраиваемый монитор будет использоваться для работы с изображениями, предназначенными к типографскому воспроизведению.
В данном примере была поставлена цель откалибровать мониторы к гамме у = = 2.2, цветовой температуре и яркости точки белого 6500К/ 100 кд/м2.
Предварительная линеаризация
Процедура калибровки началась с установки требуемых значений яркости и контраста. Для этой цели была воспроизведена шкала визуального контроля утилиты Nokia Monitor Test (рис. 5.9, а\ Для контроля параметров яркости и контраста необходимо вначале установить значения контраста на 100% и яркости на 0% и затем медленно увеличивать значение яркости до тех пор, пока не удастся добиться четкого прочтения всех 9 образцов тоновой шкалы, включая образец 1 %, который должен четко читаться на фоне абсолютно темного фона со значением яркости 0%, определяемого остаточной яркостью монитора. Значение контраста должно быть выставлено таким образом, чтобы обеспечить четкое прочтение линейного тонового градиента по краям тестового изображения. Дополнительно следует также проверить корректность отображения монитором светов изображения, для чего можно рекомендовать тестовую шкалу, наподобие шкалы, приведенной на рис. 5.10, б. При правильно установленных значениях яркости и контраста монитор должен обеспечить четкое прочтение образцов, задаваемых значениями яркости 98% и 99% на фоне белого фона со значением яркости 100%, а также различие образцов по тональности между собой.
Для всех трех мониторов потребовалось установить различные значения яркости, при этом значение контраста (для мониторов Samsung и Hansol) было выбрано одинаковым равным 100%. Для всех трех мониторов удалось достичь яркости точки белого около 100 кд/м2 при динамическом диапазоне AD около 2.35.
Для определения кривых тонопередачи мониторов и расчета значений гаммы производились измерения яркости L проекций излучений монитора от красного, зеленого и синего люминофоров в диапазоне яркости пиксела, подаваемых на видеоадаптер, от 0 до 255 по тестовой шкале, приведенной на рис. 5.7 (при линейной GLUT видеоадаптера). Для всех трех мониторов рассчитанные значения гаммы оказались значимо отличны от 2.2, причем наблюдались сильные расхождения от этого значения между цветовыми каналами. Наилучшее приближение к гамме 2.2 имел монитор Samsung SyncMaster 959NF. Для монитора мобильного компьютера Acer TravelMate наблюдалось значимое отхождение кривой тонопередачи в трех каналах R, G, В от степенной зависимости, причем наиболее сильно эти отличия проявились в синем канале (у = 1.634), что обусловило наличие сильного
99%98%97%96%95%94%93%92% б)
Рис. 5.9. Шкала визуального контроля Nokia Monitor Test, использованная для контроля установок аппаратных значений яркости и контраста монитора (а) и шкала для контроля воспроизведения светов (б)
цветового сдвига изображения на мониторе в сторону холодных тонов (хотя значение цветовой температуры по белой точке, определенное для этого монитора, оказалось равным 5644 К).
Расчет значения цветовой температуры был осуществлен в соответствии с рекомендацией ICC, методом Робертсона. Для расчета использовались значения цветовых координат XYZ точки белого. Для всех трех мониторов это значение отличалось от 6500К, несмотря на то что в меню монитора было выставлено требуемое значение. Монитор SyncMaster 959NF позволил наиболее точно установить значение цветовой температуры приблизительно равное 6500 К за счет регулировки интенсивностей излучения катодных пушек. Монитор мобильного компьютера TravelMate не имел регулировки цветовой температуры и потому привести цветовую температуру точки белого к 6500 К (наряду с приведением кривых тонопереда- чи по каналам R, G, В к степенной зависимости) оказалось возможным только путем корректировки GLUT видеоадаптера.
Результаты измерения колориметрических характеристик мониторов приведены в табл. 5.2.
Таблица 5.2. Параметры мониторов до и после линеаризации к гамме = 2.2, яркости точки белого 100 кд./м. кв. и цветовой температуре 6500К
Модель
SyncMaster 959NF
Hansol 920D
TravelMate 2355
Тип
ЭЛТ, 19" Mitsubishi DynaFlat
ЭЛТ, 19"
ЖКИ, 15" active matrix TFT
ДО ЛИНЕАРИЗАЦИИ
Аппаратные установки монитора
Яркость, %
80%
52%
100%
Контраст, %
100%
100%
Не поддерживается
Установки цв. температуры
6500 К R 40%, G 23%, В 43%
6500К
Не поддерживается
Установки видеоадаптера
Колориметрические характеристики монитора
К, XYZ
000.20 000.23 000.28
000.34 000.36 000.25
000.34 000.36 000.67
R, XYZ
040.60 021.99 002.04
037.77 019.77 002.40
060.29 033.99 007.11
G, XYZ
028.68 060.24 011.04
034.76 070.88 013.12
042.00 075.44 016.93
B,XYZ
016.18 008.00 083.83
015.36 007.37 078.38
023.33 022.97 101.89
W, XYZ
085.59 090.50 097.70
081.96 091.63 086.76
125.10 131.95 124.37
AD
2.5949
2.5641
W, L
90.5 кд/м2
91.63 кд/м2
131.95 кд/м2
Tw, К
6458 К
6129 К
5644 К
Гамма
R, G, В
Yr =2.3017
Yg = 2.2285
Yb = 2.2258
Yr = 2.1213
Yg = 2.0776
Yb = 2.2639
Yr = 2.8381
Yg = 2.5281
Yb = 1.6340
ПОСЛЕ ЛИНЕАРИЗАЦИИ К ГАММЕ 2.2, Tw = 6500К, Lw = 100 кд/м2
Аппаратные установки монитора
Яркость
Увеличена до 97%
Увеличена до 58%
Снижена до 80%
Контраст
Не изменялся
Не изменялся
Не поддерживается
Цв. температура
Не изменялись
Не изменялись
Не поддерживается
Продолжение табл. 5.2
МодельМодельSyncMaster 959NFSyncMaster 959NFHansol 920DHansol 920DTravelMate 2355TravelMate 2355
Модель
Модель
SyncMaster 959NF
SyncMaster 959NF
Hansol 920D
Hansol 920D
TravelMate 2355
TravelMate 2355
К, XYZ
000.38 000.48 000.41
000.38 000.42 000.27
000.35 000.35 000.61
R, XYZ
045.59 024.88 002.40
036.43 019.10 002.37
041.36 023.37 006.46
G,XYZ
031.44 065.99 012.35
028.73 058.45 010.85
030.81 056.32 014.33
В, XYZ
018.17 009.10 093.37
015.89 007.64 081.16
018.18 015.22 083.88
W, XYZ
094.53 099.49 108.35
077.33 080.96 089.38
094.83 099.50 108.60
AD
2.3165
2.4538
W, L
99.49 кд/м2
80.96 кд/м2
99.5 кд/м2
TW,K
6477 К
6524 К
6464 К
Гамма
R, G, В
Yr = 2.2558
Yg = 2.2058
Yb = 2.1936
Yr = 2.2627
Yg = 2.2556
Yb = 2.2934
Yr = 2.2161
Yg = 2.1413
Yb = 2.4287
Из приведенных примеров видно, что наименьшую коррекцию потребовал монитор профессионального класса SyncMaster 959NF. Менее дорогую модель Hansol 920D также удалось линеаризовать, однако это потребовало большей корректировки LUT. Монитор мобильного компьютера Acer TravelMate потребовал серьезной линеаризации, что связано не только с его низкими качественными характеристиками, но также и с тем, что этот монитор является жидкокристаллическим и не может быть в точности описан с помощью степенной функции, о чем уже говорилось выше. Из данных измерений хорошо видно, что только канал красного этого монитора может быть удовлетворительно аппроксимирован степенной функцией. Все другие каналы, в особенности канал синего, имеют явное отхождение от степенной зависимости, что обусловливало сильный цветовой сдвиг в сторону холодных тонов при визуализации изображения на этом мониторе. По рис. 5.10 видно, что монитор не удалось полностью линеаризовать даже после внесения соответствующих поправок в LUT видеоадаптера, хотя удалось довольно точно привести тонопередаточную функцию монитора к степенной зависимости. Для достижения этого потребовалось внести серьезные корректировки^ LUT видеоадаптера, с помощью которых (наряду с понижением установки яркости на мониторе до значения 80%), удалось, кроме того, снизить яркость точки белого до значения 99.5 кд/м2.
Рис. 5.10. Кривые тонопередачи мониторов до (а) и после (б) их калибровки к гамме 2.2 (серой линией обозначен график степенной функции су =2.2)
Рис. 5.11. Графики цветовых охватов, созданные цветностями красного, зеленого и синего люминофоров мониторов Samsung SyncMaster 959NF (/), Hansol 920D (2) и Acer TravelMate 2355 (3). Пунктирная линия — график цветового охвата цветового пространства sRGB, черная линия — цветового пространства Adobe RGB
Важную информацию о качественной пригодности мониторов для практической работы можно получить, сравнивая цветовые охваты мониторов и степень их приближения к цветовому охвату колориметрического цветового пространства, выбранного в качестве рабочего цветового пространства (в данном случае было выбрано цветовое пространство sRGB). На основании полученных данных (рис. 5.11) можно заключить, что наибольшую степень приближения к охвату цветового пространства sRGB имеют электронно-лучевые мониторы SyncMaster 969NF и Hansol 920D. При этом наиболее точно удалось настроить монитор Samsung SyncMaster 959NF, который использует фирменную трубку Mitsubishi DynaFlat и имеет дополнительный набор функций профессиональной настройки. Но ввиду того, что для обеспечения яркости точки белого на уровне 100 кд/м2 пришлось повысить аппаратную установку яркости монитора практически до максимума, стоит ожидать, что из-за старения трубки через некоторое время этот монитор не сможет обеспечивать корректную работу. Энергетическую яркость точки белого монитора Hansol не удалось обеспечить на уровне 100 кд/м2, что можно объяснить старением люминофоров. Ввиду этого этот монитор следует считать ограниченно пригодным для работы с цветными изображениями, хотя, если бы не осуществлялась программная приводка его цветовой температуры к 6500 К, яркость точки белого этого
монитора можно было бы повысить до 92 кд/м2. Монитор мобильного компьютера Acer TravelMate 2355 хотя и позволяет настраивать яркость точки белого на уровне 130 кд/м2, не имеет достаточного цветового охвата и потому, наряду с тем, что он не позволяет контролировать на аппаратном уровне большинство своих характеристик и точно настраивать гамму, не может быть рекомендован для серьезной работы с цветными изображениями.
Профилирование
После того как монитор был линеаризован и его тонопередаточные кривые были приведены в точное соответствие степенной зависимости, можно приступить к процедуре профилирования монитора. Она заключается в промере с помощью колориметра либо спектрофотометра градационной шкалы для красного, зеленого и синего каналов с целью установления значения гаммы (аналогично процедуре, осуществлявшейся во время линеаризации монитора) и вычислении координат цвета точки черного, точки белого, красного, зеленого и синего излучателей в ЦКС XYZ МКО. Данные этих измерений приведены в табл. 5.2. Поскольку в соответствии с рекомендациями ICC в качестве источника опорного белого света во внутреннем цветовом пространстве CMS используется стандартный излучатель D50 МКО, необходимо пересчитать координаты цвета красного, зеленого и синего излучателей к источнику D50 таким образом, чтобы сформированная на основании этих данных матрица для пересчета координат цвета от ЦКС RGB в ЦКС XYZ МКО позволяла получить значения координат цвета XYZ относительно излучателя D50. Сделать это можно, сформировав матрицу хроматического преобразования (для этой цели ICC рекомендует использовать метод Бредфорда) и умножив ее на матрицу цветовых коэффициентов RGBXyz- Ниже приведен пример программы, осуществляющей эти расчеты для монитора Samsung SyncMaster 959NF (исходные данные для программы взяты из табл. 5.3):
Ма = [ 0.8951 -0.7502 0.0389 0.2664 1.7135 -0.0685 -0.1614 0.03671.0296 ] ;
XYZOs = [ 094.53 099.49 108.35 ];
XYZOd = [ 096.42 100.00 082.49 ];
PYBs = XYZOs * Ma; Ps = PYBs(l);
Ys = PYBs (2); Bs = PYBs(3);
PYBd = XYZOd * Ma; Pd = PYBd(l) ;
Yd = PYBd(2) ; Bd = PYBd(3) ;
X = [ Pd/Ps 00
0 Yd/Ys0
00 Bd/Bs ] ; M = Ma * X * inv (Ma) ;
RGB = [ 045.59 024.88 002.40
031.44 065.99 012.35
018.17 009.10 093.37 ] * M;
R = RGB(1, :) ; G = RGB(2 , :) ; В = RGB(3, :) .
В программе переменной M присваивается матрица хроматического преобразования, а переменным R, G, В — значения координат цвета красного, зеленого и синего излучателей монитора, пересчитанных к излучателю Dso МКО. На основании этих данных и данных измерения некоторых других характеристик монитора
(табл. 5.2), указания которых требует ICC, формируется цветовой профиль монитора (табл. 5.3).
Составление файла профиля и его запись надиск
Завершающей стадией процедуры является непосредственное формирование файла цветового профиля в соответствии с требованиями ICC [20]. Это можно осуществить практически в любой среде программирования, позволяющей осуществлять вывод информации в файл. В среде Matlab это удобно сделать, воспользовавшись специально для этого предназначенной функцией iccwrite, позволяющей формировать файл цветового профиля в формате ICC на основании специально для этого подготовленной структурированной переменной [38]. Ниже приведен пример программы на языке Matlab, осуществляющей построение файла цветового профиля для монитора Samsung SyncMaster 959NF (на основании данных табл. 5.3), и его запись на диск в формате ICC. Содержимое файла хранится в структурированной переменной под названием prof Ч
Формируем заголовок профиля:
prof.Header.Size = 560;
prof. Header. СММТуре = 'ADBE' ;
prof.Header.Version = '2.1.0';
prof.Header.DeviceClass = 'display';
prof.Header.ColorSpace = 'RGB';
prof.Header.Connectionspace = 'XYZ';
prof.Header.CreationDate = '06-Feb-2007 16:23:59';
prof.Header.Signature = 'acsp';
prof.Header.PrimaryPlatform = 'Microsoft' ;
prof.Header.Flags = 0;
prof.Header.IsEmbedded = false;
prof.Header.IsIndependent = true;
prof.Header.DeviceManufacturer = 'SSNG';
prof.Header.DeviceModel = '959N';
prof.Header.Attributes = 0;
prof.Header.IsTransparency = false;
prof.Header.IsMatte = false;
prof.Header.IsNegative = false;
prof.Header.IsBlackandWhite = false;
prof.Header.Renderingintent = 'perceptual';
prof.Header.Illuminant = [ 0.9642 1 0.8249 ];
prof.Header.Creator = 'MAXM'.
В приведенном ниже примере показывается только сама процедура построения файла цветового профиля, в который, для краткости изложения, включен только самый минимальный набор возможных тегов. Для.возможности корректного использования этого профиля для визуализации изображения и работы с ним в прикладном программном обеспечении необходимо также осуществить вместе с загрузкой файла профиля операционной системой корректировку таблицу LUT системы видеоадаптера внесением в нее соответствующих поправок, рассчитанных во время процедуры линеаризации монитора (см. данные табл. 5.2). Написание соответствующего программного обеспечения выходит за рамки настоящей книги и потому его пример не приводится. Искушенный в программировании читатель может попробовать написать такую программу самостоятельно. Также можно обратиться к специальным утилитам — например, утилите Calibration Tester из пакета GretagMacbeth ColorLab [П02], — позволяющим пользователю самостоятельно изменять содержание таблицы LUT.
Тег
Монитор
SyncMaster 959NF
Hansol 920D
TravelMate 2355
bkpt
000.20 000.23 000.28
000.38 000.42 000.27
000.35 000.35 000.61
wtpt
094.53 099.49 108.35
077.33 080.96 089.38
094.83 099.50 108.60
chad
1.0726 0.0289 -0.0074
0.0219 1.0163 0.0119
-0.0421 -0.0145 0.8252
1.2924 0.0342 -0.0120
0.0269 1.2263 0.0197
-0.0638 -0.0215 0.9154
1.0514 0.0282 -0.0094
0.0220 0.9968 0.0154
-0.0504 -0.0171 0.7537
rXYZ
48.4848 26.0893 01.7661
47.4459 24.6165 02.1090
43.6748 24.3505 04.8397
gXYZ
34.0277 66.4155 10.0374
38.0124 72.4246 10.7406
32.9116 56.7631 11.3775
bXYZ
14.6361 07.9970 70.5138
15.5644 08.1657 74.2563
15.2204 14.2519 63.2823
rTRC
2.2558
2.2627
2.2161
gTRC
2.2058
2.2556
2.1413
bTRC
2.1936
2.2934
2.4287
Таблица 5.3. Профили мониторов, построенные на основании измерения их колориметрических характеристик после линеаризации к гамме 2.2, Т = 6500 К и Цу = 100 кд/м2*
* В таблице приведено содержание только основных тегов, необходимых для осуществления расчетов по профилю программным модулем CMS. Все дополнительные и служебные теги упущены. Содержание поправок в LUT видеоадаптера, необходимых для линеаризации тракта видеоадаптер — монитор, приведено на графиках в табл. 5.2
5.2. НАСТРОЙКА И ПРОФИЛИРОВАНИЕ МОНИТОРОВ
ОО сл
Формируем таблицу тегов:
prof.TagTable{01,1} = 'cprt';
prof.TagTable{01,2} = [252]; prof.TagTable{01,3} = [50] ;
prof.TagTable{02,1} = 'desc';
prof.TagTable{02,2} = [304]; prof.TagTable{02,3} = [107];
prof.TagTable{03,1} = 'wtpt';
prof.TagTable{03,2} = [412]; prof.TagTable{03,3} = [ 20];
prof.TagTable{04,1} = 'bkpt';
prof.TagTable{04,2} = [432]; prof.TagTable{04,3} = [ 20];
prof.TagTable{05,1} = 'rTRC';
prof.TagTable{05,2} = [452]; prof.TagTable{05,3} = [ 14];
prof.TagTable{06,1} = 'gTRC';
prof.TagTable{06,2} = [468]; prof.TagTable{06,3} = [ 14];
prof.TagTable{07,1} = 'bTRC';
prof.TagTable{07,2} = [484]; prof.TagTable{07,3} = [ 14];
prof.TagTable{08,1} = 'rXYZ';
prof.TagTable{08,2} = [500]; prof,TagTable{08,3} = [ 20];
prof.TagTable{09,1} = 'gXYZ';
prof.TagTable{09,2} = [520]; prof.TagTable{09,3} = [ 20];
prof.TagTable{10,1} = 'bXYZ';
prof.TagTable{l0,2} = [540]; prof.TagTable{10,3} = [20].
Формируем основные разделы профиля:
prof.Copyright = 'Copyright (c) 2007 by Maxim Domasev';
prof.Description.String = 'Samsung SyncMaster 959NF';
prof.Description.Optional = zeros(1,78,'uint8'); .
prof.MediaWhitePoint = [ 094.53 099.49 108.35 ] / 100;
prof.MediaBlackPoint = [ 000.38 000.48 000.41 ] / 100;
prof. MatTRC. RedTRC = uintl6(2.2558*256);
prof.MatTRC.GreenTRC = uintl6(2.2058*256);
prof.MatTRC.BlueTRC = uintl6(2.1936*256);
prof.MatTRC.RedColorant = R / 100;
prof.MatTRC.GreenColoraht = G / 100;
prof.MatTRC.BlueColorant = В / 100;
prof.Filename = 'SyncMaster 959NF.icc';
prof.PrivateTags = {}.
Записываем файл профиля надиск, используя для этого функцию iccwrite:
iccwrite(prof,'SyncMaster 959NF.icc').
Профилирование устройств ввода изображения
Профилирование устройств ввода изображения (сканеров и цифровых фотокамер), как правило, не вызывает особых сложностей, тем более что для осуществления этой процедуры не требуется наличия дорогостоящего цветоизмерительного
оборудования. Цветовая шкала сканируется или переснимается, и по полученному цифровому изображению строится цветовой профиль. Многие профессиональные сканеры комплектуются цветовыми мишенями IT8, а поставляемое вместе с ними программное обеспечение (например, программа ColorFlex, под управлением которой работают сканеры Imacon FlextightPhoto, либо программы независимых производителей — Hamrick Software VueScan и LaserSoft Imaging SilverFast) позволяет строить профиль сканера непосредственно в драйвере сканера и использовать его при последующей цветовой коррекции сканируемого изображения. Такая схема позволяет практически полностью избавить оператора от дополнительной коррекции изображения, поскольку все необходимые операции по тоновой и цветовой коррекции сканируемого изображения будут взяты на себя системой управления цветом, использующей профиль, построенный для сканера.
Этот подход к существу данной проблемы исходит из того, что оператору необходимо добиться от устройства ввода изображения его максимально точного (колориметрического) соответствия воспроизводимому оригиналу, то есть, в данном случае, фотографическому изображению. При этом следует учесть, что подобный подход может применяться только в том случае, когда сканируется позитивное изображение (фотографический отпечаток либо слайд). В случае когда сканируется негативное изображение, этот подход оказывается недейственным, поскольку точность цветопередачи изображения, введенного с цветного негатива, определяется функциональными возможностями и точностью работы программных алгоритмов, осуществляющих обращение изображения из негативного в позитивное. Поэтому фотографические изображения, снятые на цветную негативную пленку, не могут использоваться в случаях, когда требуется достижение абсолютно точной цветопередачи, поскольку процесс получения прямого (позитивного) изображения с негатива требует использования специального процесса обращения изображения, реализуемого фотографически при печати негатива на фотобумагу либо программно при сканировании негатива. И в первом, и во втором случаях этот процесс практически полностью, помимо качества самого негатива, зависит от способа и особенностей его реализации, и, как следствие этого, позитивное изображение, которое получится в результате, также определяется помимо качества самого негатива целым рядом других факторов. В то время как при работе с цветными диапозитивами мы имеем дело с уже готовым позитивным изображением, которое не требует обращения, и, как следствие этого, процесс его сканирования может быть легко управляем системой управления цветом.
Существует и другой подход к профилированию устройств ввода изображений, который исходит из предположения, что фотографический оригинал, который мы желаем воспроизвести, не может являться эталоном, к точности воспроизведения которого следует стремиться, поскольку фотографическое изображение, запечатленное на фотопленке, само по себе является искаженной копией реального изображения. Эти искажения обусловлены целым рядом факторов, прежде всего свойствами самого фотоматериала и режимом его химико-фотографической обработки. Поэтому задачей системы управления цветом в этом случае будет являться недостижение правильной цветопередачи фотографического оригинала сканером, а достижение правильной цветопередачи всей системы целиком: съемочный аппарат — фотоматериал — сканер. Это позволяет избежать как искажений, вносимых
в изображение сканером, так и искажений, внесенных в него съемочной оптикой, выбранным для съемки фотоматериалом и режимом его последующей обработки.
Для реализации этого подхода необходимо переснять цветовую шкалу на фотопленку и строить цветовой профиль по ее отсканированному изображению. При этом при использовании построенного таким образом профиля удастся добиться максимального соответствия отсканированного изображения визуальному при сохранении постоянных условий съемки и обработки фотоматериала (например, для серии снимков, сделанных на одном и том же месте при одном и том же освещении). Как правило, наиболее удобным условием для такой съемки оказывается съемка в студии, когда удается добиться стабильного освещения. Однако можно воспользоваться этим методом и при съемке в других условиях (естественно, с соответствующими ограничениями).
Для этой цели фотографы часто пользуются цветовой шкалой GretagMacbeth ColorChecker, которая позволяет не только осуществить профилирование фотографической системы по описанной выше методике, но также и визуально установить правильность цветопередачи фотоматериалом по набору контрольных цветов.
Широкое распространение цифровой фотоаппаратуры значительно упростило этот механизм, поскольку позволило осуществлять профилирование системы ввода изображения напрямую, без необходимости получения твердой копии изображения и ее сканирования. Целый ряд программного обеспечения для работы с цифровыми камерами позволяет строить цветовой профиль камеры по снимку цветовой мишени и использовать его для коррекции считанных с карты памяти цифровых изображений. Следует ожидать, что подобная возможность будет в скором времени предусмотрена и во внутреннем программном обеспечении самих цифровых камер, позволяя корректировать снимки непосредственно в процессе съемки и сохранять их в памяти камеры в выбранном цветовом пространстве в уже откорректированном виде.
Решение, какой из этих двух подходов использовать, остается субъективным выбором. Несмотря на кажущуюся правильность второго подхода (стремление получить изображение на. экране монитора, максимально соответствующее реальному изображению в действительности), он может оказаться неприемлемым в целом ряде случаев, поскольку многие фотографы в своих работах стремятся, наоборот, уйти от документированного и точного воспроизведения реальной действительности, какой она видится нашим глазам, и выразить в фотографии свой субъективный внутренний взгляд на эту действительность (причина, по которой многие фотографы работают в жанре черно-белой фотографии, поскольку, на их взгляд, цвет делает изображение более документальным и менее художественным). В этом случае оказывается важным либо подчеркнуть как можно более точно изображение таким, каким оно предстает на фотопленке (выбор фотоматериала является одним из творческих средств, используемых фотографом), либо отказаться даже и от этой цели, поскольку изображение будет все равно в дальнейшем редактироваться и изменяться в соответствии с творческими замыслами его автора.
Для характеризации устройств ввода изображения обычно прибегают к использованию профилей табличного типа, основанных на использовании таблиц поиска и замены цветов (GLUT). Хотя могут использоваться и профили матричного типа
либо профили, хранящие обе структуры данных, то есть матрицу цветовых коэффициентов (тег MatTRC) и таблицу GLUT (теги АТоВ). В этом случае программное обеспечение, которое будет использовать цветовой профиль, может осуществлять преобразование изображения из цветового пространства устройства ввода во внутреннее цветовое пространство CMS как путем пересчета цветовых координат по матрице пересчета цветовых координат, так и по таблице поиска и замены цветов, хотя для подобного случая спецификация ICC выдвигает приоритет использования для цветовых расчетов таблицы поиска и замены цветов [14], что обусловлено той причиной, что этот метод оказывается гораздо более точным при характеризации устройств ввода изображения, чем метод линейного преобразования цветовых координат (см. главу 4 «Управление цветом и цветовые преобразования», раздел 4.3.3, «Преобразование отсканированных изображений и изображений, полученных цифровой камерой»).
Построение GLUT осуществляется путем многомерной интерполяции цветовой мишени аналогично тому, как осуществляется расчет по самой таблице GLUT, однако с той разницей, что в данном случае уже решается обратная задача: найти не содержащиеся в цветовой мишени значения, из которых будет формироваться рабочая GLUT для цветового профиля. Аналогично, если в первом случае (расчет цветовых координат по GLUT) задача интерполяции должна решаться один раз (точнее 3 либо 4 раза, в зависимости от числа цветовых каналов, используемых цветовым пространством устройства вывода), то во втором случае (построение GLUT по данным измерения цветовой мишени) задача интерполяции будет решаться уже столько раз, сколько будет содержаться точек в GLUT, и, соответственно, потребует для своего решения гораздо больше вычислительных ресурсов.
В качестве обязательных тегов, которые должны присутствовать в профиле устройства ввода, спецификация ICC указывает следующие: Prof ileDescrip- tion (текстовое описание цветового профиля), АТоВО (я-мерную таблицу преобразования цветов из цветового пространства устройства во внутреннее цветовое пространство CMS), mediaWhitePoint (цветовые координаты опорного белого цвета) и Copyright (указатель авторских прав создателя профиля) [14].
Для построения профиля необходимо иметь данные цветовых координат образцов мишени в колориметрической системе L*a*b* МКО, рассчитанные относительно стандартного излучателя D50, и соответствующие им значения цветовых координат RGB в цветовом пространстве устройства, полученные путем сканирования либо фотографирования цветовой мишени.
Для получения профиля сканера цветовая шкала (выполненная в виде отражающего свет бумажного оригинала для профилирования планшетных сканеров или в виде прозрачного диапозитива для профилирования пленочных и планшетных сканеров, оборудованных слайд-модулем) сканируется при тех условиях и с теми настройками, с которыми будут сканироваться все остальные изображения, и затем в виде записанного в файле цифрового изображения загружается в программу построения профилей. При этом необходимо следить, чтобы в программном обеспечении сканера были отключены любые алгоритмы автоматической коррекции изображения (как то: автоматический баланс белого, автоматический баланс цветов, различные инструменты интеллектуальной цветовой обработки изображения и т.п.). Если сканер позволяет управлять мощностью источника освещения и экспозицией светочувствительной
матрицы, необходимо выставить эти характеристики на строго определенное значение, которое затем не будет изменяться (эти установки можно выбрать, сканируя оригинал при разных значениях экспозиции и сравнивая полученные результаты, один из которых будет являться оптимальным).
В подавляющем числе случаев для профилирования сканеров используются цветовые мишени IT8.7 (см. рис. 5.1): версия IT8.7/1 (цветной диапозитив) для профилирования слайд-сканеров и сканеров, работающих на пропускание, и версия IT8.7/2 (бумажный оригинал) для профилирования планшетных сканеров, работающих на отражение, хотя теоретически может быть использована и любая другая цветовая шкала при условии, что ее можно будет отсканировать на данном сканере и она будет содержать намного более полный диапазон цветов цветового охвата сканера.
Вместе со шкалой должен обязательно поставляться файл, содержащий данные измерения колориметрических характеристик цветовых образцов мишени (их цветовые координаты в координатной системе L*a*b* МКО), необходимый для построения цветового профиля. Эти данные могут также быть включены в само программное обеспечение для построения профиля. В этом случае при построении профиля программе нужно будет лишь указать серийный номер мишени. Существует также возможность получить эти данные самостоятельно путем измерения тестовой мишени с помощью спектрофотометра, что, к примеру, предусмотрено при работе со спектрофотометром GretagMacbeth SpectroScan. Следует ожидать, что в некоторых случаях эти данные окажутся даже более точными, чем данные производителя мишени, поскольку учитывают изменение колориметрических характеристик мишени в результате ее естественного старения.
Получение изображения мишени в случае, когда осуществляется профилирование цифровой камеры, несколько отличается от случая, когда профилируется сканер, и имеет свою специфику.
Для получения профиля цифровой камеры необходимо сфотографировать цветовую шкалу и передать полученное таким образом цифровое изображение в виде файла в программу построения цветового профиля. К сожалению, при реализации этого довольно простого на первый взгляд подхода мы встречаемся с целым рядом сложностей.
Во-первых, необходимо обеспечить единообразие условий освещения фотографируемого объекта: использование для освещения однотипных источников освещения с постоянной и строго контролируемой цветовой температурой (каку источников света, используемых для репродукционной съемки и съемки в фотостудии), отсутствие постороннего (неконтролируемого) освещения другого спектрального состава (например, дневного света при съемке в студии), равномерность освещения объекта.
Во-вторых, необходимо расположить шкалу при съемке таким образом, чтобы на ней отсутствовали рефлексы от источников света и отражения от рядом расположенных предметов, в результате чего будет нарушено соответствие колориметрических координат образцов мишени их значениям в цветовом пространстве цифровой камеры и построенный по такой мишени цветовой профиль будет содержать неизбежные ошибки.
В-третьих, как и при построении профиля сканера, необходимо деактивировать любые алгоритмы и опции автоматической коррекции изображения.
Для получения наилучших результатов следует внимательнейшим образом экспонировать кадр с тем, чтобы избежать пере- либо недоэкспозиции мишени. В этом случае целесообразно определить экспозицию по нейтрально-серой карте (нейтрально-серая поверхность, имеющая коэффициент отражения 18% и эквивалентная средне-серому тону, как он воспринимается зрительным аппаратом человека). Для получения наилучших результатов также желательно вручную выставить цветовой баланс камеры на значение, наиболее близкое к цветовой температуре используемыхдля съемки осветителей, либо задать баланс самостоятельно по белой поверхности — функция, доступная в практически любой профессиональной цифровой камере.
Для профилирования цифровых камер, как правило, используется цветовая шкала GretagMacbeth ColorChecker (см. рис. 5.2), содержащая 24 тестовых цвета, и получившая широкое распространение в недавнее время следующая версия этой мишени — ColorChecker SG, содержащая 140 цветовых образцов, и ColorChecker DC, содержащая 237 цветовых образцов. Эти мишени оптимизированы для работы с фотокамерами и потому должны показать наилучшие результаты именно при профилировании цифровых фотокамер.
В любом случае, независимо от того, какой шкалой вы воспользуетесь, следует помнить, что построенный по ней цветовой профиль будет работоспособным только для объектов, снятых при тех же самых условиях освещения и при тех же самых настройках камеры, что были использованы при фотографировании мишени. В противном случае (даже при изменении положения одного из осветителей относительно объекта съемки) следует выполнить всю процедуру профилирования заново.
Стоит также надеяться, что в будущем производители профессиональных цифровых камер предусмотрят возможность профилирования камеры непосредственно программным обеспечением самой камеры путем съемки тестовой цветовой мишени и построения цветового профиля имидж-процессором без необходимости считывания изображения мишени в компьютер и построения профиля с помощью установленного на нем специализированного программного обеспечения. В этом случае весь цикл обработки изображения (профилирование, съемка, преобразование изображения из цветового пространства камеры во внутреннее цветовое пространство CMS и из него — в выбранное пользователем рабочее колориметрическое пространство) можно было бы осуществить непосредственно в камере на стадии записи изображения на карту памяти либо при считывании изображения из памяти камеры для печати или передачи в компьютер.
Последний вариант был бы наиболее предпочтительным, поскольку для построения цветового профиля использовались бы прямые данные, полученные с ПЗС- матрицы камеры, а не данные, подвергнутые дополнительной обработке процессором камеры и уже кодированные в то или иное цветовое пространство (например, sRGB либо Adobe RGB). Поэтому для построения цветового профиля желательно использовать изображение, записанное непосредственно в формате RAW, не прошедшем никакой дополнительной обработки программным обеспечением камеры, а не изображение в формате TIFF либо JPEG в цветовом пространстве sRGB. В последнем случае качество построенного по такому изображению цветового профиля будет ниже, чем качество профиля, построенного по прямому изображению, полученному цифровой камерой. Точно так же качество фотографического изобра-
жения, полученного непосредственной обработкой CMS файла в формате RAW, как следует ожидать, будет выше, чем качество изображения, подвергнутого многостадийному процессу кодирования и конвертирования изображения между различными цветовыми пространствами (в том числе с сокращением цветового охвата изображения). Многие специализированные программы для ввода и обработки фотографических изображений с цифровой камеры предусматривают возможность использования предоставленных пользователем цветовых профилей, которые используются программой непосредственно на стадии конвертирования изображения из формата RAW.
В программном обеспечении для профилирования цифровых камер часто предусматривается возможность применения при построении цветового профиля так называемых творческих настроек, целью которых является имитация различных условий освещения либо результатов использования того или иного фотографического материала с характерными для него характеристиками цветового баланса, тоно- и цветопередачи фотографируемого объекта, тех или иных фотографических фильтров — то есть всего того, что лишился в эру цифровых камер фотограф, с успехом применявший до этого различные фотопленки в зависимости от решаемых им творческих задач и характера фотографируемого изображения. Например, можно понизить либо, наоборот, повысить цветовую температуру источника освещения, сымитировать эффект съемки на контрастный фотоматериал с высокой насыщенностью, такой как цветная обращаемая фотопленка Fuji Velvia, либо, наоборот, применить эффект использования мягкой портретной фотопленки.
В приведенной ниже таблице показаны результаты профилирования цифровой фотокамеры Nikon D50 по цветовой мишени GretagMacbeth ColorChecker. Измерения цветовых координат мишени производились спектрофотометром GretagMacbeth Eye-One относительно стандартного излучателя D50 МКО. Для построения
Таблица 5.4. Результаты профилирования цифровой камеры Nikon D50 по цветовой мишени GretagMacbeth ColorChecker
№
Координаты цвета образца
Цветовые координаты поля в ЦКС L*a*b*, рассчитанные по GLUT, построенной программой GretagMacbeth ProfileMaker с использованием различных установок предварительной коррекции изображения
L*a*b* МКО (отн. D50)
Device RGB
Субъектив- но-точное репродуцирование
Редакционное репродуцирование
Съемка общего назначения
Уличная съемка
Портретная съемка
Рекламная съемка
38.265
124
37.253
37.999
36.886
37.708
38.035
01
+ 13.871
069
+ 12.836
+ 12.836
+ 12.453
+ 12.324
+ 12.777
+ 14.661
046
+ 14.305
+ 14.305
+ 13.875
+ 13.730
+ 14.238
66.043
210
65.683
71.694
70.686
72.091
71.694
02
+ 17.517
155
+ 14.492
+ 14.492
+ 14.059
+ 13.910
+ 14.457
+ 17.885
141
+ 15.691
+ 15.691
+ 15.219
+ 15.063
+ 15.652
50.112
089
49.642
53.404
52.195
53.496
53.404
03
-4.541
130
-6.203
-6.203
-6.020
-5.957
-6.195
-22.447
175
-24.129
-24.129
-23.406
-23.164
-24.094
Продолжение табл. 5.4
№
Координаты цвета образца
Цветовые координаты поля в ЦКС L*a*b*, рассчитанные по GLUT, построенной программой GretagMacbeth ProfileMaker с использованием различных установок предварительной коррекции изображения
L*a*b* МКО (отн. D50)
Device RGB
Субъектив- но-точное репродуцирование
Редакционное репродуцирование
Съемка общего назначения
Уличная съемка
Портретная съемка
Рекламная съемка
43.178
073
42.247
44.145
42.970
43.994
44.145
04
-13.529
121
-16.941
-16.941
-16.332
-16.551
-16.934
+21.650
047
+30.883
+30.883
+29.773
+30.152
+30.867
55.390
146
55.103
59.983
58.833
60.224
59.983
05
+8.789
136
+7.652
+7.652
+7.418
+7.363
+7.645
-24.739
190
-27.648
-27.648
-26.801
-26.594
-27.625
70.780
082
71.478
77.494
76.595
77.909
77.494
06
-32.959
195
-31.891
-31.891
-30.867
-30.809
-31.875
-0.036
187
+ 1.398
+ 1.398
+ 1.348
+ 1.355
+ 1.398
62.423
229
61.057
66.746
65.669
67.096
66.746
07
+35.097
120
+36.238
+36.238
+34.426
+36.961
+36.238
+58.065
025
+54.793
+54.793
+52.051
+55.887
+54.793
40.162
059
39.730
41.042
39.907
40.821
41.042
08
+9.278
082
+6.520
+6.520
+6.184
+6.648
+6.516
-43.985
195
-51.125
-51.125
-48.484
-52.145
-51.117
51.661
215
50.610
54.596
53.398
54.718
54.596
09
+47.555
066
+46.719
+46.719
+44.305
+47.520
+46.715
+ 16.727
094
+ 13.996
+ 13.996
+ 13.277
+ 14.234
+ 13.996
30.306
084
28.578
27.273
26.363
26.756
27.895
10
+20.836
044
+ 15.371
+ 15.371
+ 14.887
+ 14.824
+ 15.359
-20.384
114
-25.352
-25.352
-24.555
-24.445
-25.328
72.462
166
73.012
78.957
78.093
79.372
78.957
11
-23.404
201
-22.395
-22.395
-21.277
-22.844
-22.395
+57.180
078
+59.188
+59.188
+56.230
+60.375
+59.188
71.871
225
72.702
78.669
77.796
79.082
78.669
12
+ 19.470
181
+ 13.176
+ 13.176
+ 12.520
+ 13.441
+ 13.176
+67.800
037
+65.160
+65.160
+61.902
+66.461
+65.156
28.752
025
27.903
26.460
25.574
25.931
27.132
13
+ 15.806
036
+ 11.809
+ 11.809
+ 11.215
+ 12.043
+ 11.805
-50.621
174
-53.945
-53.945
-51.246
-55.023
-53.941
55.036
041
56.523
61.638
60.504
61.909
61.638
14
-38.147
169
-34.793
-34.793
-33.035
-35.313
-34.793
+31.744
084
+32.918
+32.918
+31.254
+33.414
+32.914
42.043
198
41.253
42.918
41.759
42.739
42.918
15
+54.845
025
+50.617
+50.617
+48.082
+51.629
+50.613
+28.465
031
+27.789
+27.789
+26.398
+28.348
+27.789
82.070
234
82.518
87.321
86.713
87.662
87.321
16
+4.010
210
+2.551
+2.551
+2.426
+2.602
+2.551
+79.655
060
+73.016
+73.016
+69.367
+74.477
+73.016
Продолжение табл. 5.4
№
Координаты цвета образца
Цветовые координаты поля в ЦКС L*a*b*, рассчитанные по GLUT, построенной программой GretagMacbeth ProfileMaker с использованием различных установок предварительной коррекции изображения
L*a*b* МКО (отн. D50)
Device RGB
Субъективно-точное репродуцирование
Редакционное репродуцирование
Съемка общего назначения
Уличная съемка
Портретная съемка
Рекламная съемка
51.733
203
51.428
55.596
54.406
55.741
55.596
17
+49.653
071
+47.375
+47.375
+44.902
+48.297
+47.371
-13.948
170
-16.715
-16.715
-15.844
— 17.039
-16.715
50.460
001
52.191
56.520
55.337
56.687
56.520
18
-28.155
145
-27.332
-27.332
-26.242
-26.988
-27.328
-27.915
195
-27.727
-27.727
-26.617
-27.379
-27.719
96.251
229
90.467
93.425
93.100
93.641
93.425
19
-0.544
229
-0.145
-0.145
-0.137
-0.137
-0.020
+2.328
227
+ 1.051
+ 1.051
+ 1.020
+ 1.008
+0.141
80.910
203
79.617
84.894
84.197
85.267
84.894
20
-0.623
203
+0.004
+0.004
+0.004
+0.004
-0.004
+0.219
203
+0.008
+0.008
+0.008
+0.008
+0.008
66.214
175
66.832
72.880
71.893
73.286
72.880
21
-0.439
175
+0.004
+0.004
+0.004
+0.004
+0.008
-0.010
175
+0.004
+0.004
+0.004
+0.004
+0.004
50.823
130
50.340
54.265
53.064
54.378
54.265
22
-0.788
130
-0.039
-0.039
-0.039
-0.039
-0.047
-0.234
130
+0.098
+0.098
+0.098
+0.094
+0.102
35.718
081
34.433
34.494
33.422
34.119
34.669
23
-0.580
080
+0.219
+0.219
+0.211
+0.211
+0.102
-0.411
079
+0.762
+0.762
+0.738
+0.730
+0.504
20.666
029
13.217
11.343
10.973
10.970
11.918
24
-0.014
028
+ 1.859
+ 1.859
+ 1.805
+ 1.785
+ 1.898
-0.399
030
-1.734
-1.734
-1.684
-1.664
-1.715
АЕ
2000 (среднее значение)
2.2733
4.0329
3.7206
4.1649
4.0185
профиля использовался программный пакет GretagMacbeth ProfileMaker [П01]. Пример программы, реализующей построение файла цветового профиля для данного примера, ввиду сложности используемых для этого алгоритмов и большого объема программного кода, не приводится. Изображения, сформированные с использованием полученных профилей, приведены на цв. вклейке, рис. 32.
Профилирование устройств вывода изображения
Профилирование устройств вывода изображений зачастую оказывается самой сложно решаемой задачей профилирования цветовоспроизводящих устройств, поскольку на качество воспроизведения изображения на бумаге влияет очень большое число самых различных факторов, многие из которых очень трудно учесть или точ-
но спрогнозировать. По этой причине, даже несмотря на наличие системы управления цветом получить твердую копию изображения на бумаге, которая бы полностью удовлетворяла всем качественным требованиям, зачастую не представляется возможным, и в процесс печати дополнительно вносятся коррективы. Особенно сложным оказывается профилирование офсетных печатных машин, которые фактически не могут быть до конца отпрофилированы, и очень многое в процессе печати остается зависимым от возможностей и квалификации непосредственно самого печатника и обслуживающего печатную машину персонала. В этом случае обязательным условием является изготовление цветопроб на печатаемое изображение и подгонка печатного изображения под цветопробное вручную в процессе печати.
От специалиста по допечаткой подготовке в этом случае требуется на основании собственного опыта и знаний и, может быть, даже профессиональной интуиции попытаться правильно скорректировать изображение для печати на данной печатной машине и данной бумаге, а для работников печатного цеха — выполнить корректную настройку печатной машины, использовать для печати те печатные краски и ту бумагу, под которые был построен цветовой профиль, вести постоянный контроль печатного процесса по контрольным цветовым шкалам с тем, чтобы настроенные ранее параметры печатного процесса сильно не менялись.
Немалую роль в этой цепочке играет также оператор-допечатник, ответственный за вывод фотоформ либо печатных пластин. От него требуется выполнить корректный вывод PostScript файла, следя за тем, чтобы, во-первых, файл, уже подготовленный для печати на данной печатной машине, не был в процессе обработки RIP-ом переделен и, во-вторых, чтобы не возникало проблемы несовместимости RIP и реализации языка PostScript, в соответствии с которой файл был подготовлен.
В некоторых случаях, когда все эти требования выдержать не удается (что часто возникает в случае неграмотности персонала типографии или при ограничении возможностей печатного оборудования), имеет смысл вообще отказаться от использования системы управления цветом и осуществлять цветоделение изображения из координатной системы RGB в СМУК вручную, управляя всеми параметрами этого процесса самостоятельно и окончательно достигая требуемого результата непосредственно в процессе печати.
Все эти вопросы, собственно, составляют круг профессиональной подготовки специалиста по допечаткой подготовке и выходят за рамки данной книги (желающие могут обратиться к соответствующей справочной и учебной литературе, например [45]).
Профилирование цифровых печатающих устройств
Большинство домашних и офисных цветных (цветных струйных и некоторые модели цветных лазерных) принтеров, хотя и воспроизводят изображение, как и все остальные принтеры и устройства вывода изображения, методом субтрактивно-
го (автотипного) цветосинтеза с использованием четырех (и более) субтрактивных красок, но на уровне операционной системы, для стандартизации механизма печати из программ-приложений, они описываются как виртуальные RGB-устройства. Это означает, что процесс печати на таких устройствах описывается аддитивной моделью и, соответственно, посылаемое на печать изображение должно быть подготовлено в цветовой координатной системе RGB, а не СМУК. При этом драйвер принтера сам берет на себя задачу корректного (или не совсем корректного) преобразования изображения из RGB в СМУК и формирования печатного изображения в соответствии с рассчитанными таким образом количествами желтой, пурпурной, голубой и черной красок (или любых других красок, которые данный принтер может использовать для печати помимо красок стандартной типографской триады). При этом то, каким образом осуществляется это преобразование, остается как для пользователя, так и для программы, из которой осуществляется печать изображения, и даже для самой операционной системы закрытым без возможности каким-либо образом непосредственно вмешиваться в этот процесс.
Это облегчает и вместе с тем осложняет процесс колориметрической характеризации этих устройств, поскольку, с одной стороны, они могут быть легко описаны с помощью обыкновенной таблицы поиска и замены цветов [Device RGB] -^ -^ [Lab] -^ [Device RGB], но, с другой стороны, ввиду присущих этому методу ограничений (невозможности хранить в таблицах GLUT большое число узловых точек) не всегда удается охарактеризовать принтер с высокой степенью точности, и полученный таким методом цветовой профиль часто нуждается в дополнительной ручной корректировке (например, редактирование профиля по градационным кривым).
Для построения профиля не-PostScript принтера пригодна любая цветовая шкала, составленная в координатной системе RGB. Как правило, они поставляются в виде файла в формате TIFF, который необходимо вывести на печать со строгим соблюдением линейных размеров шкалы (в противном случае может оказаться невозможным осуществить спектрофотометрические измерения шкалы). Для повышения точности цветового профиля желательно также, чтобы шкала содержала достаточное число цветовых образцов. Оптимальной в этом смысле следует считать шкалу ТС9.18 (рис. 5.12), содержащую 918 образцов, включающих нейтрально-серую шкалу и образцы низкой светлоты (последнее представляется весьма важным для того, чтобы цветовой профиль точно описывал характеристики печатающего устройства в зоне глубоких теней). Шкала занимает два листа формата А4 или лист формата АЗ и поставляется в разных вариантах для возможности ее измерения различным спектрофотометрическим оборудованием.
Следует знать, что в технологии струйной фотографической печати очень большую роль играет непосредственно сам носитель изображения — бумага либо полимерная пленка для струйной печати, причем качество печати на разных носителях и, соответственно, колориметрические характеристики печатного изображения, полученного на разных носителях, будут весьма разительно отличаться. Поэтому при профилировании струйных принтеров (как не-PostScript, так и работающих под управлением языка PostScript) необходимо строить отдельный профиль для каждого типа используемой для печати бумаги, соответственно, каждый раз
ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZAAABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZAAТС 9.18 868ТС 9.18 868Size 29,8 823,4 cmSize 29,8 823,4 cmб)б)
ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZAA
ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZAA
ТС 9.18 868
ТС 9.18 868
Size 29,8 823,4 cm
Size 29,8 823,4 cm
б)
б)
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■в ■■■■■■■■ИВВВВВИаНИВВВВВВННВВВВВВВВ
Y8YYY "'YYYYYY" .МЯмЫМ®.
m.2v .yyyy /yyyyyysyyzy
■■■3««W1HYYwwww«w
isseiYYяявзwwwwwy8<^y"yyyy
"
3 ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ » ■■■■■■«■■■■■■■■ЙВЯВВВВВВВВВ
3 ■■■■иянввввввняпвввввннввя
«ЯИЙИИв» ЯИИИИй яиии
НЖИИИИЗЙИЯВВВ ВИИИв2
'»■■■■вс■»■■■! аииииз
-■■иввяяявяняявявяяявяввяяянвяяяяня
-■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
-■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■в
S@@B :esv8 "■ W:YYYYYY/ ВИ^ВГК
m»yy-x:.y. -:л/гд: ' ■яйВжй
вняииящивеяяг■■■■hsssv лнивнвя
ииияев :ивввя^■■■■« ■явяяяа
ввивав^■■■■$■■■■И; ■якяивш
А В С D Е F G Н I J К L М N О Р Q R S Т U V W X 2А 2В 2С 2D 2Е 2F 2G 2Н 21 2J
Рис. 5.12. Цветовая шкала ТС9.18 RGB, пригоднаядля профилирования цветных струйных принтеров и цифровых печатающихустройств: а) версия для использования со спектрофотометром GretagMacbeth Eye-One (два листа формата А4); б) версия для использования со спектрофотометром GretagMacbeth SpectroScan (цв. вклейка, рис. 33)
повторяя процедуру вывода на печать цветовой мишени и профилирования устройства. То же самое может оказаться необходимым осуществить при смене печатающей головки принтера (в особенности на принтерах, в которых печатающая головка интегрирована в чернильный картридж).
Так же, как и при построении профилей устройств ввода изображения (сканеров и цифровых камер), необходимо следить за тем, чтобы в драйвере устройства либо программном обеспечении, осуществляющем вывод изображения на печать, не было задействовано никаких алгоритмов дополнительной обработки изображения, которые часто оказываются задействованы по умолчанию, что закладывается опционально самим производителем устройства для улучшения качества печати изображения. Использование этих алгоритмов может привести к практически полной потере контроля со стороны пользователя над процессом печати и, соответственно, снижению точности цветового профиля либо даже полной невозможности осуществить колориметрическую характеризацию устройства.
В частности, в драйверах печати струйных принтеров производства фирмы Epson реализована своя собственная внутренняя система цветоуправления, основанная на использовании внедренных на уровне программных библиотек цветовых профилей принтера для определенного набора бумаг, которые могут быть исполь- зованны в печати (естественно, производства только самой фирмы Epson ^ При этом вместо прямого контроля над используемым для преобразования печатаемого изображения в цветовое пространство принтера алгоритмом пересчета цветов пользователю предлагается лишь возможность задать тот или иной эффект цветопередачи, который он желает получить на печати. Правда для этого фирма Epson предлагает не совсем ясные формулировки типа «Нормальные оттенки», «Резкие оттенки» либо «Насыщенные оттенки», не представляя пользователю конкретных объяснений, что же понимается в данном случае под словом «Нормальные» и чем «Резкие» отличаются от «Насыщенных».
Существует также возможность печати в режиме «Настройка цвета», в котором при печати задействуется лишь небольшая часть цветового пространства устройства, ограниченная цветами, которые могут быть воспроизведены в цветовом пространстве sRGB, но пользователь получает возможность контролировать опции настройки значений яркости, контраста, цветовой насыщенности и цветового баланса по желтому, пурпурному и голубому цветам печатного изображения, и печать без коррекции цвета (когда внутренняя система цветоуправления деактивирована) — опция, при которой следует осуществлять вывод цветовой мишени на печать и последующую печать тиражных копий с использованием построенного по этой мишени цветового профиля.
После вывода мишени на печать необходимо, чтобы прошел некоторый промежуток времени, за который чернила полностью высохнут и стабилизируются коло-
Интересно отметить, что при использовании фирменных (опционных) материалов фирмы Epson, печать на которые предусмотрена в драйвере печати на данном принтере, при использовании внутренней системы цветоуправления Epson часто удается достичь вполне приемлемых (если не сказать качественных) результатов печати фотографических изображений. Однако естественно ожидать, что поскольку внедренные в драйвер печати профили построены не под конкретную используемую в печати партию бумаги и не конкретно под имеющийся распоряжении экземпляр устройства, точность этих профилей часто оставляет желать лучшего.
риметрические характеристики отпечатанного изображения, на что, в зависимости от типа используемых для печати чернил, бумаги и их производителя может уйти время от одной минуты до нескольких часов. Только после завершения этого времени можно приступать к измерению мишени.
Поскольку спектрофотометру, как и любому другому прибору, свойственна своя собственная ошибка, измерение спектров отражения образцов следует осуществлять несколько раз, усредняя полученные значения. Вероятность появления ошибочных промеров также возрастает при использовании ручного спектрофотометра, такого как GretagMacbeth Eye-One, если осуществлять измерения недостаточно аккуратно. По опыту авторов для получения статистически верных результатов достаточно провести около шести измерений.
По приведенному в табл. 5.5 примеру и рисунку на цв. вклейке 34 видно, что наибольшего соответствия цветов печатного изображения оригиналу удалось достичь при печати с использованием цветового профиля, построенного для данного принтера и использованного для печати типа бумаги. Печать изображения напрямую из цветового пространства Adobe RGB без цветокоррекции и минуя профиль принтера привела к резко неудовлетворительным результатам. Печать изображения из цветового пространства Adobe RGB с использованием алгоритмов автоматической коррекции изображения, реализованных в драйвере принтера, позволила получить удовлетворительный по качеству отпечаток, однако, поскольку в данном случае не учитывался профиль принтера, печатная репродукция имела значимые отличия от воспроизводимого оригинала.
Таблица 5.5. Результаты профилирования струйного принтера Epson Stylus Photo 900 при печати на бумагу Lomond Glossy Photo Paper
Образец цвета
Координаты цвета образца, полученные на печати в ЦКС L*a*b* МКО (D50)
Название
Координаты цвета в пространстве Adobe RGB
В координатах прин- тера, рассчитанных по его профилю
. Печать без цветокоррекции из
Adobe RGB
Печать в режиме цветокоррекции из Adobe RGB*
Печать с использованием цветового профиля
RGB
L*a*b* мко (отн. D50)
Красный
255 ООО ООО
61.43
+89.55
+75.15
255
090
062
58.11
+62.23
+62.08
58.11
+63.24
+54.92
56.78 +63.07 +58.00
Ярко-зеленый
ООО 255 ООО
83.30
-137.97
+90.83
137
255
092
44.14
-69.87
+ 13.96
68.28
-54.10
+39.02
65.07
-56.33
+38.63
Синий
ООО ООО
255
32.99
+80.28
-109.36
071
129
255
27.02
-7.03
-56.76
35.14 + 13.22 -53.96
42.62
+6.69
-50.97
Голубой
ООО 255 255
87.13
-78.20
-20.51
142
254
189
49.88
-57.16
-22.87
73.88
-46.00
-5.20
70.79
-46.98
-12.10
Продолжение табл. 5.5
Образец цвета
Координаты цвета образца, полученные на печати в ЦКС L*a*b* МКО (D50)
Название
Координаты цвета в пространстве Adobe RGB
В координатах прин- тера,рассчитанных по его профилю
Печать без цветокоррекции из Adobe RGB
Печать в режиме цветокоррекции из Adobe RGB*
Печать с использованием цветового профиля
RGB
L*a*b* мко (отн. D50)
255
67.47
227
52.30
57.90
58.94
Пурпурный
ООО
+105.28
121
+39.04
+54.95
+46.70
255
-51.64
254
-31.02
-20.04
-23.02
255
97.01
236
82.26
89.90
87.62
Желтый
255
-22.59
255
-25.18
-12.75
-12.99
ООО
+105.31
081
+76.91
+77.18
+84.74
Краснокоричневый
187
068
50.53
+58.11
237
064
45.05
+50.92
50.82
+73.17
49.76
+60.86
068
+33.95
086
+34.80
+50.23
+36.89
068
64.77
116
40.09
62.18
59.80
Зеленый
187
-86.85
255
-68.91
-59.02
-60.09
068
+51.69
075
+ 13.12
+38.03
+37.77
Серовато- синий
068
068
35.71
+39.14
080
113
23.83
+ 13.17
32.28
+21.20
37.86
+ 11.62
187
-65.79
255
-58.05
-53.76
-52.31
Зеленовато- голубой
068
67.39
108
43.28
65.90
64.86
187
-52.22
255
-55.04
-54.72
-54.03
187
-14.36
179
-25.15
-8.01
+ 14.05
187
54.31
214
42.03
51.22
52.97
Фиолетовый
068
+70.64
097
+39.29
+58.27
+50.91
187
-34.96
255
-38.07
-22.05
-26.29
187
74.29
201
57.19
78.83
73.83
Хаки
187
-15.87
228
-40.79
-13.20
-13.34
068
+64.40
052
+50.26
+82.86
+66.67
000
0.00
024
0.04
-0.16
0.21
Черный
000
0
023
+0.14
+ 1.95
+0.00
000
0
022
-1.89
-1.99
-2.25
064
26.11
101
8.87
21.14
25.94
Темно-серый
064
0
087
-22.06
+5.29
+ 1.03
064
0
083
-6.07
+0.23
+ 1.88
128
53.99
156
36.14
50.89
55.87
Серый
128
0
154
-34.19
+3.06
-2.38
128
0
144
-10.83
+4.07
+3.69
192
78.21
208
64.24
76.95
78.95
Светло-серый
192
0
209
-26.10
+0.04
-2.38
192
0
190
-5.79
+5.91
+3.75
Продолжение табл. 5.5
Образец цвета
Координаты цвета образца, полученные на печати в ЦКС L*a*b* МКО (D50)
Название
Координаты цвета в пространстве Adobe RGB
В координатах прин- тера,рассчитанных по его профилю
Печать без цветокоррекции из Adobe RGB
Печать в режиме цветокоррекции из Adobe RGB*
Печать с использованием цветового профиля
RGB
L*a*b* мко (отн. D50)
255
100.00
255
95.96
96.11
96.09
Белый
255
0
255
-0.86
-1.08
-1.00
255
0
255
+ 1.29
+ 1.27
+ 1.88
АЕ
2000 (среднее значение)
28.7589
16.3362
8.8049
5.4.2. Профилирование PostScript-принтеров и печатных станков
Печать на практически всех моделях профессиональных печатающих устройств (лазерных, струйных, термосублимационных принтерах), а также на устройствах вывода фотоформ и печатных пластин для офсетной печати осуществляется напрямую управлением красками CMYK посредством языка PostScript.
Это комплексный многопараметрический процесс совмещающий в себе цифровые и аналоговые технологии и зависящий от множества факторов, в особенности офсетная печать, в случае которой печатное изображение формируется в несколько стадий (цветоделение, вывод цветоделенных фотоформ, производство печатных пластин, печать), на каждой из которых печатное изображение подвергается сложному преобразованию с соответствующим изменением его качественных характеристик и требующего строго контроля со стороны оператора цветоделения и печатника.
Поэтому при решении задачи профилирования печатных машин говорят уже не о построении профиля для той или иной модели печатного оборудования, а о построении профиля, описывающего целиком весь печатный процесс как результат, учитывающий влияние характеристик устройства вывода фотоформ, технологии производства печатных пластин, характеристик печатной машины и ее настройки, регулируемых печатником параметров печати (подача печатной краски, красочный баланс), химико-физических свойств печатных красок и процесса взаимодействия печатной краски с поверхностью бумаги либо любого другого материала-носителя изображения. При этом для того, чтобы цветовой профиль мог в дальнейшем быть эффективно использован на стадии подготовки изображения к печати, необходимо, чтобы характеристики всех этих процессов были стабильными и сильно не менялись во времени и тем более не менялись в процессе самой печати между тиражными оттисками, что и составляет одну из основных сложностей процесса профилирования печатных машин.
Заключение
В предложенной вниманию читателя монографии авторы попытались коснуться такой важной и актуальной в настоящий момент темы, как системы управления цветом и их использование в процессе решения задачи репродукции цветного изображения. Помимо этой темы также была затронута проблема калибровки и профилирования оборудования ввода/вывода изображений.
В первой главе книги были изложены основы теории цвета, дано определение понятия цвет с позиций физики и физиологии зрения, а также определение понятия цветового спектра как характеристики цвета предмета и излучения; рассмотрен феномен цветового зрения, изложены различные подходы к классификации цветов, приведена характеристика источников света, а также рассмотрены принципы сложения цветов и получения цветовых смесей.
Вторая глава была посвящена различным колориметрическим системам и моделям. Была обоснована постановка проблемы разработки универсальной модели цветового зрения, приведены результаты опытов по уравниванию цветов (в том числе опыты Гилда и Райта). Рассмотрены принципы отображения координат цвета в различных цветовых пространствах (RGB, XYZ, LUV, L*a*b* и т. д.). Приведены алгоритмы расчетов цветовых координат при переходе между различными цветовыми системами.
В третьей главе были рассмотрены методы инструментального измерения цвета на примере несамосветящихся цветовых образцов и источников света. Приведен расчет координат цвета по спектральному апертурному коэффициенту отражения и относительному спектральному распределению энергии, рассмотрены методики определения цветоразличий исследовано явление метамеризма, алгоритмы преобразования цветовых координат к опорному белому свету, определен индекс цветопередачи МКО для различных источников света, даны методики расчета коррелированной цветовой температуры по цветовым координатам цвета и определение тела цветового охвата цветовоспроизодящей системы.
Целью написания четвертой главы монографии явилось рассмотрение принципов построения систем управления цветом и их назначение (архитектура систем управления цветом, цветовые профили устройств и материалов, преобразование изображения на основе цветовых профилей).
Пятая глава монографии была посвящена проблеме калибровки и профилирования (характеризации) цветовоспроизводящих устройств: монитора, сканера, цифровой камеры, принтера. Были приведены схемы колориметрической настройки монитора (настройка гаммы, цветовой температуры, энергетической яркости точки черного и точки белого), устройств ввода изображения (сканер, цифровая камера) и устройств вывода изображения (принтеры и печатные машины).
Помимо материала, посвященного системам управления цветом и их использованию в фотографии и полиграфии, был изложен ряд хрестоматийных положе-
ний науки о цвете и колориметрии, необходимых для правильного понимания материала.
Для более полного понимания изложенного материала были приведены тексты готовых программ в среде Matlab, с помощью которых читатель имеет возможность проверить усвоение материала, а также примеры различных колориметрических расчетов. Рассмотрен пример работы со спектрофотометрическим оборудованием для измерения спектров отражения цветовых образцов и расчет спектрального апертурного коэффициента отражения. Кроме того, были подробно рассмотрены процедуры калибровки мониторов и построения профилей устройств ввода/вы- вода изображения с использованием спектрофотометра Eye-One и программного обеспечения производства фирмы GretagMacbeth. При этом авторы старались показать нс столько последовательность нажатия кнопок, с помощью которых пользователь имеет возможность самостоятельно строить цветовые профили, сколько раскрыть научную проблематику данного вопроса, предоставляя, по мерс возможностей, подробные разъяснения работы используемых при этом алгоритмов.
Рассмотрение вопроса построения профилей устройств печатного вывода изображения было ограничено только рассмотрением общих вопросов этой проблематики на примере построения и использования цветовых профилей струйных принтеров и цифровых печатающих устройств. При этом авторы нс затронули столь важный, на их взгляд, вопрос, как профилирование типографских печатающих машин. Сделано это было нс по причине того, что авторы не владеют данным материалом, а потому, что при рассмотрении данной проблематики важно прежде всего уяснить для себя общий подход к решению этой проблемы, что вполне можно сделать, ограничившись довольно простыми задачами профилирования цифровых печатающих устройств. С другой стороны, задача характеризации типографских печатающих устройств (прежде всего, офсетных печатных машин), представляется тем более сложной, что при ее решении приходится также решать целый комплекс задач, связанных с настройкой и стандартизацией типографского оборудования, технологией офсетной печати, использованием комплекса различного программного и аппаратного обеспечения, задействованного в процессе получения печатного изображения. Все эти вопросы вполне могут составить тему отдельной, весьма обширной монографии и потому нс могут быть достаточно полно рассмотрены в рамках настоящего труда.
При этом основной целью, которую преследовали авторы, являлось стремление более или менее полно объяснить именно общие принципы, на основе которых строится работа систем управления цветом и программного обеспечения для профилирования устройств воспроизведения изображений. Без понимания этих принципов, основанных, в свою очередь, на классической колориметрии МКО, невозможно понимание современного фоторспродукционного и печатного процесса и, как следствие этого, невозможно полноценное использование всего комплекса программного и аппаратного обеспечения, которое получил в свое распоряжение фотограф, цветокорректор и специалист по допечатной подготовке изображений. К сожалению, объективной причиной, препятствующей изучению данного вопроса отечественными читателями, является фактическое отсутствие строгой науч-
ной литературы, посвященной данной проблематике. На полках книжных магазинов можно найти, в лучшем случае, лишь популярные книги, рассматривающие в основном вопросы использования различных прикладных программ для обработки изображений и издательской деятельности, либо строго научные монографии, затрагивающие теорию обработки изображений. В этом смысле отрадным стало появление монографии А. А. Френкеля и А. Е. Шадрина [31], но, к сожалению, на сегодняшний момент это практически единственный печатный труд подобного уровня. Вся остальная литература недоступна для отечественного читателя, поскольку издана за рубежом и нс переведена на русский язык.
Авторы надеются, что предложенная монография поможет людям, желающим нс просто пользоваться спектрофотометрическими и профилирующими системами, но также детально и четко представлять себе стоящую за их работой научную основу, в изучении этого столь актуального на сегодняшний момент вопроса.
ПРИЛОЖЕНИЯ
Приложение 1
Распределения энергии и цветовые координаты некоторых стандартных излучателей МКО
Длина волны X, нм
Относительное спектральное распределение энергии S(X)
А
В
С
D50
D55
D65
D75
F1
F2
F3
380
9.8
22.4
33.0
24.5
32.6
50.0
66.7
5.4
10.7
23.0
390
12.1
31.3
47.4
29.9
38.1
54.6
70.0
5.6
12.0
27.5
400
14.7
41.3
63.3
49.3
61.0
82.8
101.9
5.8
13.9
33.4
410
17.7
52.1
80.6
56.5
68.6
91.5
111.9
6.1
16.8
43.6
420
21.0
63.2
98.1
60.0
71.6
93.4
112.8
7.4
20.8
55.0
430
24.7
73.1
112.4
57.8
67.9
86.7
103.1
10.6
28.0
67.7
440
28.7
80.8
121.5
74.8
85.6
104.9
121.2
17.2
37.9
81.0
450
33.1
85.4
124.0
87.3
98.0
117.0
133.0
26.5
48.8
94.2
460
37.8
88.3
123.1
90.6
100.5
117.8
132.4
33.6
58.5
104.6
470
42.9
92.0
123.8
91.4
99.9
114.9
127.3
38.3
64.4
111.1
480
48.2
95.2
123.9
95.1
102.7
115.9
126.8
39.7
66.5
114.3
490
53.9
96.5
120.7
92.0
98.1
108.8
117.8
39.8
67.0
115.5
500
59.9
94.2
112.1
95.7
100.7
109.4
116.6
40.7
66.6
114.2
510
66.1
90.7
102.3
96.6
100.7
107.8
113.7
43.6
67.7
111.4
520
72.5
89.5
96.9
97.1
100.0
104.8
108.7
49.9
69.9
107.6
530
79.1
92.2
98.0
102.1
104.2
107.7
110.4
57.4
73.2
103.6
540
85.9
96.9
102.1
100.8
102.1
104.4
106.3
67.8
78.7
101.0
550
92.9
101.0
105.2
102.3
103.0
104.0
104.9
82.3
88.4
99.8
560
100.0
102.8
105.3
100.0
100.0
100.0
100.0
100.0
100.0
100.0
570
107.2
102.6
102.3
97.7
97.2
96.3
95.6
113.2
110.4
101.1
580
114.4
101.0
97.8
98.9
97.7
95.8
94.2
125.7
116.0
102.7
590
121.7
99.2
93.2
93.5
91.4
88.7
87.0
112.9
115.3
102.7
206ПРИЛОЖЕНИЯ
600
129.0
98.0
89.7
97.7
94.4
90.0
87.2
103.2
111.2
101.2
610
136.3
98.5
88.4
99.3
95.1
89.6
86.1
93.3
104.6
99.5
620
143.6
99.7
88.1
99.0
94.2
87.7
83.6
109.8
104.0
98.9
630
150.8
101.0
88.0
95.7
90.4
83.3
78.7
145.7
104.9
97.4
640
158.0
102.2
87.8
98.9
92.3
83.7
78.4
143.6
103.6
92.7
650
165.0
103.9
88.2
95.7
88.9
80.0
74.8
272.2
116.9
96.5
660
172.0
105.0
87.9
98.2
90.3
82.2
74.3
296.5
147.7
96.0
670
178.8
104.9
86.3
103.0
93.9
82.3
75.4
86.9
62.3
63.6
680
185.4
103.9
84.0
99.1
90.0
78.3
71.6
35.6
40.5
47.2
690
191.9
101.6
80.2
87.4
79.7
69.7
63.9
21.2
30.2
38.1
700
198.3
99.1
76.3
91.6
82.8
71.6
65.1
12.4
23.6
31.4
710
204.4
96.2
72.4
92.9
84.8
74.3
68.1
8.0
18.0
25.3
720
210.4
92.9
68.3
76.9
70.2
61.6
56.4
5.2
14.0
20.5
730
216.1
89.4
64.4
86.5
79.3
69.9
64.2
3.5
10.8
16.7
X
109.85
98.04
96.42
95.68
95.04
94.96
92.19
98.81
103.64
Y
100.00
100.00
100.00
100.00
100.00
100.00
100.00
100.00
100.00
100.00
Z
35.58
118.10
82.49
92.14
108.89
122.51
91.54
55.82
38.32
ПРИЛОЖЕНИЯ
ND О
Приложение 2
Стандартный колориметрический наблюдатель МКО 1931 г. (2°)
Длина волны X, нм
Ординаты (удельные координаты) кривых сложения
Координаты цветности спектральных цветов
х(Х)
У(Х)
2(Х)
х(Х)
У(Х)
г(Х)
380
0.0014
0.0000
0.0065
0.1741
0.0050
0.8209
390
0.0042
0.0001
0.0201
0.1738
0.0049
0.8213
400
0.0143
0.0004
0.0679
0.1733
0.0048
0.8219
410
0.0435
0.0012
0.2074
0.1726
0.0048
0.8226
420
0.1344
0.0040
0.6456
0.1714
0.0051
0.8235
430
0.2839
0.0116
1.3856
0.1689
0.0069
0.8242
440
0.3483
0.0230
1.7471
0.1644
0.0109
0.8247
450
0.3362
0.0380
1.7721 '
0.1566
0.0177
0.8257
460
0.2908
0.0600
1.6692
0.1440
0.0297
0.8263
470
0.1954
0.0910
1.2876
0.1241
0.0578
0.8181
480
0.0956
0.1390
0.8130
0.0913
0.1327
0.7760
490
0.0320
0.2080
0.4652
0.0454
0.2950
0.6596
500
0.0049
0.3230
0.2720
0.0082
0.5384
0.4534
510
0.0093
0.5030
0.1582
0.0139
0.7502
0.2359
520
0.0633
0.7100
0.0782
0.0743
0.8338
0.0919
530
0.1655
0.8620
0.0422
0.1547
0.8059
0.0394
540
0.2904
0.9540
0.0203
0.2296
0.7543
0.0161
550
0.4334
0.9950
0.0087
0.3016
0.6923
0.0061
560
0.5945
0.9950
0.0039
0.3731
0.6245
0.0024
570
0.7621
0.9520
0.0021
0.4441
0.5547
0.0012
580
0.9163
0.8700
0.0017
0.5125
0.4866
0.0009
590
1.0263
0.7570
0.0011
0.5752
0.4242
0.0006
600
1.0622
0.6310
0.0008
0.6270
0.3725
0.0005
610
1.0026
0.5030
0.0003
0.6658
0.3340
0.0002
620
0.8544
0.3810
0.0002
0.6915
0.3083
0.0002
630
0.6424
0.2650
0.0000
0.7079
0.2920
0.0001
640
0.4479
0.1750
0.0000
0.7190
0.2809
0.0001
650
0.2835
0.1070
0.0000
0.7260
0.2740
0.0000
660
0.1649
0.0610
0.0000
0.7300
0.2700
0.0000
670
0.0874
0.0320
0.0000
0.7320
0.2680
0.0000
680
0.0468
0.0170
0.0000
0.7334
0.2666
0.0000
690
0.0227
0.0082
0.0000
0.7344
0.2656
0.0000
700
0.0114
0.0041
0.0000
0.7347
0.2653
0.0000
710
0.0058
0.0021
0.0000
0.7347
0.2653
0.0000
720
0.0029
0.0010
0.0000
0.7347
0.2653
0.0000
730
0.0014
0.0005
0.0000
0.7347
0.2653
0.0000
Приложение 3
Стандартный колориметрический наблюдатель МКО 1964 г. (10°)
Длина волны X, нм
Ординаты (удельные координаты) кривых сложения
Координаты цветности спектральных цветов
хю(^)
Ую^
^ю(Х)
z/io(^)
гю(Х)
380
0.0002
0.0000
0.0007
0.1813
0.0197
0.7990
390
0.0024
0.0003
0.0105
0.1803
0.0194
0.8003
400
0.0191
0.0020
0.0860
0.1784
0.0187
0.8029
410
0.0847
0.0088
0.3894
0.1755
0.0181
0.8064
420
0.2045
0.0214
0.9725
0.1706
0.0179
0.8115
430
0.3147
0.0387
1.5535
0.1650
0.0203
0.8147
440
0.3837
0.0621
1.9673
0.1590
0.0257
0.8153
450
0.3707
0.0895
1.9948
0.1510
0.0364
0.8126
460
0.3023
0.1282
1.7454
0.1389
0.0589
0.8022
470
0.1956
0.1852
1.3176
0.1152
0.1090
0.7758
480
0.0805
0.2536
0.7721
0.0728
0.2292
0.6980
490
0.0162
0.3391
0.4153
0.0210
0.4401
0.5389
500
0.0038
0.4608
0.2185
0.0056
0.6745
0.3199
510
0.0375
0.6067
0.1120
0.0495
0.8023
0.1482
520
0.1177
0.7618
0.0607
0.1252
0.8102
0.0646
530
0.2365
0.8752
0.0305
0.2071
0.7663
0.0267
540
0.3768
0.9620
0.0137
0.2786
0.7113
0.0101
550
0.5298
0.9918
0.0040
0.3473
0.6501
0.0026
560
0.7052
0.9973
0.0000
0.4142
0.5858
0.0000
570
0.8787
0.9556
0.0000
0.4790
0.5210
0.0000
580
1.0142
0.8689
0.0000
0.5386
0.4614
0.0000
590
1.1185
0.7774
0.0000
0.5900
0.4100
0.0000
600
1.1240
0.6583
0.0000
0.6306
0.3694
0.0000
610
1.0305
0.5280
0.0000
0.6612
0.3388
0.0000
620
0.8563
0.3981
0.0000
0.6827
0.3173
0.0000
630
0.6475
0.2835
0.0000
0.6955
0.3045
0.0000
640
0.4316
0.1798
0.0000
0.7059
0.2941
0.0000
650
0.2683
0.1076
0.0000
0.7137
0.2863
0.0000
660
0.1526
0.0603
0.0000
0.7168
0.2832
0.0000
670
0.0813
0.0318
0.0000
0.7187
0.2813
0.0000
680
0.0409
0.0159
0.0000
0.7198
0.2802
0.0000
690
0.0199
0.0077
0.0000
0.7202
0.2798
0.0000
700
0.0096
0.0037
0.0000
0.7204
0.2796
0.0000
710
0.0046
0.0018
0.0000
0.7202
0.2798
0.0000
720
0.0022
0.0008
0.0000
0.7199
0.2801
0.0000
730
0.0010
0.0004
0.0000
0.7195
0.2806
0.0000
Приложение 4
Данные спектрального апертурного коэффициента отражения 24 цветовых образцов цветовой мишени GretagMacbeth ColorChecker*
Длина волны X, нм
Спектральный апертурный коэффициент отражения Р(Х) ХЮ4
№ 1
№2
№3
№4
№5
№6
№7
№8
№9
380
0548
1156
1302
0508
1428
1356
0539
1215
0961
390
0583
1457
1769
0537
1969
1788
0535
1642
1156
400
0612
1819
2530
0554
2971
2498
0529
2306
1318
410
0624
2000
3078
0564
3788
3015
0530
2878
1363
420
0620
2038
3246
0573
4110
3247
0530
3264
1344
430
0614
2058
3305
0585
4230
3406
0532
3578
1325
440
0608
2093
3337
0602
4278
3578
0536
3835
1311
450
0604
2162
3328
0616
4275
3822
0539
3956
1291
460
0604
2288
3266
0629
4215
4189
0545
3870
1262
470
0605
2485
3152
0640
4068
4648
0555
3577
1219
480
0610
2744
3012
0656
3832
5089
0571
3119
1166
490
0620
ЗОН
2872
0680
3500
5442
0596
2567
1108
500
0641
3219
2712
0759
3143
5666
0661
2062
1057
510
0691
3283
2508
1018
2833
5748
0865
1669
1007
520
0752
3142
2309
1451
2544
5713
1207
1373
0960
530
0783
2906
2149
1771
2284
5541
1499
1168
0934
540
0801
2799
2009
1830
2137
5267
1721
1047
0934
550
0831
2819
1843
1695
2083
4902
1998
0968
0946
560
0893
2815
1672
1486
2017
4452
2498
0901
0975
570
1015
2928
1557
1321
1947
39.88
3360
0857.
1089
580
1176
3425
1507
1213
1939
3496
4419
0836
1554
590
1331
4231
1489
1146
2027
3001
5336
0837
2648
600
1427
4880
1452
1086
2175
2546
5800
0838
3988
610
1470
5219
1417
1041
2317
2238
5877
0834
5004
620
1509
5407
1399
1027
2405
2071
5837
0830
5561
630
1579
5558
1388
1038
2509
1980
5799
0840
5781
640
1677
5725
1392
1059
2740
1925
5775
0880
5855
650
1786
5907
1424
1083
3094
1899
5770
0952
5882
660
1880
6082
1469
1103
3471
1923
5814
1048
5913
670
1912
6197
1480
1105
3696
2004
5904
1164
5952
680
1892
6304
1444
1104
3741
2120
6046
1316
6014
690
1868
6450
1385
1132
3706
2228
6210
1533
6083
700
1884
6648
1313
1195
3697
2307
6366
1834
6142
710
1954
6865
1280
1275
3764
2325
6464
2181
6179
720
2053
7048
1303
1341
3869
2285
6486
2578
6175
730
2196.
7239
1408
1407
4048
2282
6544
3017
6193
* Приведенные в таблице данные были получены усреднением данных серии измерений мишеней ColorChecker разных выпусков
Продолжение приложения 4
Длина волны X, нм
Спектральный апертурный коэффициент отражения Р(Х) ХЮ4
№ 10
№11
№ 12
№ 13
№ 14
№ 15
№ 16
№ 17
№ 18
380
0908
0608
0634
0630
0524
0507
0581
1419
1059
390
1170
0613
0630
0740
0534
0495
0538
1934
1392
400
1502
0626
0641
0966
0549
0481
0524
2832
1912
410
1751
0637
0641
1392
0559
0474
0519
3460
2343
420
1846
0644
0640
1919
0569
0470
0523
3615
2577
430
1776
0661
0645
2375
0585
0470
0536
3539
2814
440
1602
0692
0653
2802
0613
0469
0557
3329
3125
450
1389
0747
0659
3141
0658
0466
0591
3047
3480
460
1178
0853
0671
3163
0747
0459
0664
2751
3858
470
0993
1043
0692
2850
0916
0450
0807
2464
4234
480
0847
1368
0730
2327
1221
0442
1077
2168
4445
490
0731
1888
0783
1743
1727
0438
1540
1884
4428
500
0644
2667
0902
1241
2401
0438
2275
1663
4208
510
0590
3734
1276
0888
3049
0440
3368
1474
3819
520
0556
4753
2056
0658
3376
0447
4606
1258
3330
530
0527
5323
ЗОЮ
0521
3337
0454
5543
1067
2793
540
0511
5507
3765
0453
3166
0465
6103
0995
2283
550
0512
5472
4258
0418
2933
0485
6442
1017
1824
560
0519
5290
4679
0399
2608
0519
6667
1030
1432
570
0520
5048
5198
0391
2280
0577
6885
1082
1159
580
0515
4704
5714
0386
1968
0698
7047
1350
0987
590
0525
4275
6108
0387
1654
1006
7188
1968
0882
600
0579
3810
6300
0388
1351
1737
7276
2871
0806
610
0716
3463
6353
0392
1133
3096
7355
3964
0755
620
0928
3267
6354
0397
1009
4677
7428
5116
0731
630
1153
3166
6356
0400
0942
5842
7481
6103
0720
640
1371
3111
6387
0406
0905
6500
7542
6815
0719
650
1602
3085
6422
0414
0883
6828
7605
7272
0729
660
1877
3131
6460
0426
0883
7005
7664
7565
0747
670
2191
3258
6479
0432
0910
7094
7689
7717
0757
'680
2550
3436
6522
0432
0958
7174
7735
7810
0752
690
2952
3610
6594
0434
1011
7265
7798
7901
0737
700
3369
3744
6685
0445
1060
7345
7860
7993
0715
710
3719
3793
6783
0469
1084
7417
7924
8073
0708
720
4082
3765
6837
0504
1076
7456
7957
8129
0725
730
4525
3785
6897
0563
1081
7509
8006
8224
0781
Продолжение приложения 4
Длина волны X, нм
Спектр, апертурн. к. отражения Р(Х) X Ю4
№ 19
№20
№21
№22
№23
№24
380
1744
1625
1385
1042
0667
0310
390
2389
2252
1872
1308
0759
0318
400
4175
3649
2699
1635
0832
0321
410
6576
5063
3294
1813
0867
0323
420
8081
5647
3484
1868
0880
0325
430
8580
5788
3543
1901
0894
0325
440
8719
5832
3578
1931
0907
0324
450
8793
5852
3594
1946
0910
0323
460
8864
5862
3593
1945
0905
0321
470
8908
5852
3576
1931
0897
0321
480
8938
5838
3559
1917
0891
0320
490
8971
5832
3548
1911
0888
0319
500
9005
5836
3548
1913
0888
0318
510
9025
5839
3552
1917
0889
0317
520
9051
5853
3566
1926
0892
0317
530
9043
5848
3566
1927
0893
0317
540
9051
5846
3568
1927
0895
0317
550
9076
5849
3571
1926
0895
0317
560
9061
5833
3565
1919
0892
0315
570
9083
5846
3578
1922
0891
0315
580
9078
5840
3578
1919
0886
0313
590
9088
5840
3580
1915
0884
0314
600
9074
5818
3565
1902
0880
0314
610
9080
5800
3549
1887
0875
0315
620
9098
5781
3528
1871
0868
0315
630
9109
5753
3499
1851
0856
0314
640
9138
5737
3476
1835
0847
0314
650
9165
5727
3460
1822
0843
0315
660
9188
5722
3446
1811
0840
0318
670
9165
5698
3418
1792
0834
0318
680
9165
5679
3392
1774
0827
0319
690
9184
5663
3367
1757
0819
0319
700
9202
5647
3343
17'41
0810
0319
710
9229
5648
3332
1733
0808
0320
720
9235
5635
3313
1721
0802
0320
730
9266
5637
3301
1713
0800
0321
БИБЛИОГРАФИЯ
Джадд Д., Вышецки Г. Цвет в науке и технике. Пер. с англ, под ред. Л. Ф. Артюшина. М., 1978.
Алексеев С. С. Цветоведение. М.: Искусство, 1952.
Ивенс Р. М. Введение в теорию цвета: Пер. с англ. М., 1964.
Maxwell J. Experiments on colour, as perceived by the eye, with remarks on color blindness, Trans. Roy. Soc. (Edinburgh), 21 (Part 2), (1855); Scientific Papers, Vol. 1 (W. Niven, Ed.), Cambridge University Press, London, 1890, p. 126. Maxwell J., on the theory of compound colours and the relations of the colours of the spectrum, Proc. Roy. Soc. London, 10, 404,481,484 (1860); см. также Phil. Mag. (4), 21 141 (1860), и Scientific Papers (Cambridge, pp. 149,410 (1890).
Wright W. D. Researches on Normal and Defective Color Vision. London. H. Kamp- ton, 1946.
Guild J. Phil. Trans. Roy. Soc. A, 230, 139 (1931).
CIE (Commission Internationale de PEclairage). Publication No. 15.2, Colorimetry. Official Recommendations of the International Commission on Illumination, Second edition. Vienna, Austria. Central Bureau of the CIE, 1986.
Wyszecki G., Stiles W., Color Science. Concepts and Methods, Quantitative Data and Formulas, Willey, New York, 1967.
Munsell Book of Color, Munsell Color Co. Baltimore, Md., 1942. Цифровая версия атласа Манселла доступна на сайте компании GretagMacbeth: http://www.gretagmacbeth.com/downloads/100_munsell2en.exe.
Maerz A., PaulM. R. A Dictionary of Color, McGraw Hill, N.Y., 1930.
Judd D. B., Kelly K- L. Method of Designating Colors. J of Research of the NBS, 23, 355—385(1939).
D. L. MacAdam. Maximum Visual Efficiency of Colored Materials. Jour. Opt. Soc. Amer. 25, No 11, November, 1935; pp. 361—367.
Цвет в промышленности/Под ред. Р. Мак-Дональда: Пер. с англ. И. В. Пено- вой, П. П. Новосельцева под ред. Ф. Ю. Телегина. М.: Логос, 2002.
CIE (Commission Internationale de PEclairage). Publication No. 116. Industrial color difference evaluation. 1995.
M. R. Luo, G. Cui and B. Rigg. The Development of the CIE 2000 Colour Difference Formula: CIEDE2000. Colour & Imaging Institute University of Derby, UK (http:// www.ifra.com/website/ifra.nsf/html/cOLOR_QUALITY/$file/CIEDE2000.zip).
CIE (Commission Internationale de PEclairage). Publication No. 133, Method of Measuring and Specifying Color Rendering Properties of Light Source. 1995.
CIE (Commission Internationale de PEclairage). Publication No. 135/2:1999. Colour rendering (TC 133 closing remarks).
W3C (World Wide Web Consortium). Спецификация формата HTML 3.2 (http://www.w3.org/pub/WWW/TR/REChtml32.html).
Продукция фирмы Pantone и методы формирования цвета при печати (http://www. realcolor. ш/lib/pantone/unit 1. shtml).
ICC (International Color Consortium). Publication ICC. 1:200309. File Format for Color Profiles (Version 4.1.0) (http://www.color.org/newiccspec.pdf).
ISO 15076-1. Image technology colour management — Architecture, profile format and data structure (2005).
Parker Plaisted, Andrew Rodney. Howto Create ICC Profiles.
Seybold San Francisco/Publishing ‘98
(http://seminars.seyboldreports.com/1998_san_francisco/Eday2_2.html).
IEC 619662.1: Colour measurement and management in Multimedia systems and equipment. Part 2.1: Colour management in multimedia systems — Default RGB colour space — sRGB.
Michael Stokes, Matthew Anderson, Srinivasan Chandrasekar, Ricardo Motta. Standard Default Color Space for the Internet — sRGB. Version 1.10, November 5, 1996 (http://www.w3.org/Graphics/Color/sRGB.html).
Ian Lyons. ITS Calibration Targets
(http://www.computerdarkroom.com/it8cal/it8_page_l.htm).
BabelColorColorCheckerPage
(http://www.babelcolor.com/main_level/ColorChecker.htm).
George Wedding. The Darkroom Makes a Comeback (http://www.creativepro.com/story/feature/11791.html).
ISO 3664:2000. Viewing Conditions for Graphic Technology and Photography (2000).
ISO 12646:2004. Graphic Technology — Displays for Color Proofing — Characteristics and Viewing Conditions.
Charles Poynton, A Technical Introduction to Digital Video. N.Y., Wiley, 1996. Chapter 6. Gamma (http://www.poynton.com/PDFs/TIDV/Gamma.pdf).
Френкель А., Шадрин А. Колориметрическая настройка мониторов. Теория и практика. М.: Август Борг, 2005.
Стефанов С., Тихонов В. Цвет Ready-made или Теория и практика цвета. М.: Репроцентр, 2006.
Фрэзер Б., Мэрфи К., Бантинг Ф. Управление цветом: Искусство допечатной подготовки (пер. с англ.). М.: ДиаСофт, 2003.
Е. Giorgiani, Т. Madden. Digital Color Management: Encoding Solutions. Addison-Wesley, Reading, Mass., 1997.
MarkD. Fairchild. Color Appearance Models. Addison-Wesley, Reading, MA, 1998. Second edition: Mark D. Fairchild. Color Appearance Models, 2nd Ed., Wiley-IS&T, Chichester, UK, 2005. Имеется русский перевод: M. В. Фершильд. Модели цветового восприятия: Пер. с англ. А. Е. Шадрина (http://shadrin.rudtp.ru/CAM/ Color_Appearance_Models_SE_RUS.pdf).
Кузнецов Ю. В. Технология обработки изобразительной информации. СПб.: Петербургский институт печати, 2002.
Matlab. The Language of Technical Computing. Using Matlab Graphics. Version 7. The MathWorks, Inc., 2004.
Matlab. The Language of Technical Computing. Image Processing Toolbox. Version 7. The MathWorks, Inc., 2004.
Matlab. The Language of Technical Computing. Mathematics. Version 7. The MathWorks, Inc., 2004.
Karl Guyler. Visualization of Expanded Printing Gamuts Using 3Dimensional Convex Hulls (http://www.efg2.com/Lab/Library/Color/KarlEGuyler_TAGA2000Pa- per.pdf).
Barber, С. B., D. P. Dobkin, and H. T. Huhdanpaa, «The Quickhull Algorithm for Convex Hulls,» ACM Transactions on Mathematical Software, Vol. 22, No. 4 (Dec. 1996), p. 469-483.
David Bourgin. Color Space FAQ
(http://www.neuro.sfc.keio.ac.jp/~aly/polygon/info/colorspacefaq.html).
R. S. Berns, Methods for Characterizing CRT Displays, Displays, № 16 (1996), p. 173-182.
Mark D. Fairchild, David R. Wyble. Colorimetric Characterization of the Apple Studio Display (http://www.cis.rit.edu/mcsl/research/PDFs/LCD.pdf).
Сибил Айринг, ЭмилАйринг. Подготовка цифровых изображений к печати.
Профессиональный подход. Минск: Поппури, 1999.
Программно-аппаратное обеспечение
[ПО 1 ] GretagMacbeth ProfileMaker Pro
Комплексный программный пакет для колориметрической настройки и профилирования устройств ввода/вывода цветных изображений: мониторов, сканеров, цифровых камер, принтеров, многокрасочных печатных машин. Состоит из четырех программных модулей: самой программы ProfileMaker — для расчета и генерации файлов цветовых профилей), MeasureTool — для измерения колориметрических характеристик устройств, цветовых координат отдельных образцов и цветовых мишеней, линеаризации мониторов, контроля точности колориметрических измерений с возможностью получения усредненных данных по результатам нескольких промеров, составления собственных цветовых мишеней, ProfileEditor — для редактирования и ручной настройки цветовых профилей, визуализации тела цветового охвата устройства на основе его цветового профиля и сравнении графиков цветовых охватов различных устройств, ColorPicker — для подбора рецептуры печатных красок для воспроизведения цвета в данном цветовом пространстве по его колориметрическим координатам (http://www. gretagmacbeth.com/index/ products/products_colormgmtspec/products_professional- cm/products_profilemaker5/products_profilemaker5_sw.htm).
[П02] GretagMacbeth ColorLab
Программная утилита для ведения различных цветовых расчетов.
[ПОЗ] GretagMacbeth KeyWizard
Программная утилита, позволяющая напрямую работать со спектрофотометром считывая с него данные спектрального апертурного коэффициента отражения и передавая полученную информацию в виде массива численных данных в память операционной системы. Может быть интегрирована с программой Microsoft Excel для непосредственной передачи данных в электронную таблицу, включая рассчитанные по спектру отражения цветовые координаты измеряемого образца в различных координатных системах.
[П04] GretagMacbeth EyeOne Display
Недорогой пакет для профилирования и калибровки мониторов на базе колориметра GretagMacbeth Eye-One Display.
[П05] GretagMacbeth EyeOne Publish Pro
Комплексный пакет для профилирования различных устройств воспроизведения изображений на базе спектрофотометра Eye-One.
[П06] Nokia Monitor Test
Небольшая программная утилита для визуальной проверки качества монитора и его настройки. Может быть использована для предварительной визуальной линеаризации монитора при отсутствии аппаратного калибратора
[П07] Pantone ColorVision Spyder PhotoCAL/OptiCAL
Недорогой пакет для калибровки и профилирования мониторов на базе колориметра Pantone ColorVision Spyder (http://www.colorcal.com).
[П08] MonacoEZColor
Пакет для калибровки мониторов и профилирования различных устройств ввода/вывода изображений (http://www.monacosys.com/monacoezcolor.html).
[П09] Hamrick Software VueScan
Независимая программа для сканирования фотографических изображений. Кроме основных функций в ней предусмотрена возможность профилирования сканера по шкале IT8 и использование собственной CMS в процессе визуализации отсканированного изображения на экране монитора, записи в файл и выводе на печать.
[П10] SilverFast
Независимая программа для сканирования изображений, поставляемая со многими профессиональными моделями сканеров. В отличие от программы VueScan позиционируется как профессиональный инструмент сканирования, наделенный практически всеми функциями коррекции изображения, включая функции цветоуправления. .Имеет возможность профилирования сканера по шкале IT8 (включенной в комплект поставки программы).
. [ПИ]Matlab
Пакет прикладного программного обеспечения для различных математических расчетов, ввода и анализа численных данных и математического моделирования. Имеет собственный развитый язык программирования, построенный на основе языка С. Входящая в состав пакета библиотека Image Processing Toolbox имеет развитый ряд функций для ввода и обработки визуальной информации, включая возможность осуществления колориметрических преобразований и цветовых расчетов, в том числе по цветовым профилям в формате ICC.
Максим Валерьевич ДомасевСергей Павлович Гнатюк
Цвет, управление цветом, цветовые расчетыи измерения
Заведующий редакцией Руководитель проекта Ведущий редактор Художественный редактор Дизайн вклейки Корректор Верстка
А. Сандрыкин
А. Юрченко Ю. Сергиенко Л. Адуевская
В. Медведев
В. Листова
М. Домасев
Подписано в печать 29.08.08. Формат 70x100/16. Усл. п. л. 18,06. Тираж 2500. Заказ № 850.
ООО «Питер Пресс», 198206, Санкт-Петербург, Петергофское шоссе, д. 73, лит. А29.
Налоговая льгота — общероссийский классификатор продукции ОК 005-93, том 2;
95 3005 — литература учебная.
Отпечатано по технологии CtP в в ГП ПО «Псковская областная типография».
180004, г. Псков, ул. Ротная, 34.
САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКАЯ
АНТИВИРУСНАЯ
Антивирус
ДАНИЛОВА Игоря Данилова
Эта книга посвящена технологии цифрового репродуцирования цветного изображения и использованию систем управления цветом (Со1ог Management System). Без знания этих технологий невозможно стать хорошим специалистом в области цветокоррекции и цветной печати, что важно не только работникам типографий и репроцентров, но и многим рядовым фотографам, дизайнерам, компьютерным художникам, которые хотят добиться качественных результатов при обработке и воспроизведении цветных изображений.
Издание вводит в теорию цвета и цветовых систем, освещает методы инструментального измерения цвета. Большое внимание уделено системам управления цветом и профилированию цветовых устройств.
Книга будет полезна всем специалистам, занимающимся обработкой цифровых изображений, фотографам, сотрудникам препресс-бюро, дизайн-студий и типографий, сталкивающимся с необходимостью колориметрической настройки оборудования ввода/вывода изображений, калибровки и профилирования устройств ввода/вывода цифровых изображений с целью решения проблем цветовых искажений, возникающих в процессе воспроизведения изображения, и достижения колориметрически верного отображения изображения, а также студентам профильных вузов.
Рекомендовано к изданию Ученым советом
Санкт-Петербургского государственного университета кино и телевидения.
Тема: Теория компьютерной графикиТема: Теория компьютерной графикиУровень пользователя: начинающий / опытный
Тема: Теория компьютерной графики
Тема: Теория компьютерной графики
СОЛИТЕР
Заказ книг:
197198. Санкт-Петербург, а/я 619. тел (812) 703-73-74, postbook@piter.com
61093. Харьков-93, а/я 9130. тел : (057) 758-41-45. 751-10-02. piter@kharkov.piter.com
www.piter.com — вся инфс^^ция о книгах и веб-магазин
1 В теории цветной репродукции изображение, которое удается воспроизвести таким образом, называется физиологически точной копией (в отличие от колориметрически точной копии, выполнение которой имеющимися на настоящий момент технологическими средствами является крайне сложным и экономически невыгодным).
GLUT требуется, чтобы в таблице были приведены значения функции для всех комбинаций цветовых координат, что, к примеру, для цветовой модели RGB при разрядности цвета 8 бит необходимо 2563 =
= 16.777.216 точек и, соответственно, потребует для построения такой таблицы измерения аналогичного числа цветовых образцов и почти 50 МБ памяти для хранения таблицы. В случае если цветовых каналов будет не три, а четыре (при работе сданными в цветовой модели СМУК), объем таблицы может увеличиться до почти 13 ГБ(!). Поэтому на практике в GLUT содержится не более нескольких тысяч точек, а недостающие значения вычисляются интерполированием по имеющимся в таблице точкам. Ближайшим аналогом таблицы GLUT могут служить таблицы мантисс для вычисления логарифмов либо таблицы тригонометрических функций, которые публикуются в математических справочниках и соответствующей математической литературе.
ББК 32.973.23-018.2
УДК 004.92
Д66
Научный редактор; И. В. Пенова, кандидат технических наук
Рецензент; Ю. В. Кузнецов, доктор технических наук
Домасев М. В., Гнатюк С. П.
Д66 Цвет, управление цветом, цветовые расчеты и измерения. — СПб.: Питер, 2009. — 224 с.: ил. — (Серия «Учебный курс»).
ISBN 978-5-388-00341-6
Эта книга посвящена технологии цифрового репродуцирования цветного изображения и использованию систем управления цветом (Color Management System). Без знания этих технологий невозможно стать хорошим специалистом в области цветокоррекции и цветной печати, что важно не только работникам типографий и репроцентров, но и многим рядовым фотографам, дизайнерам, компьютерным художникам, которые хотят добиться качественных результатов при обработке и воспроизведении цветных изображений.
Издание вводит в теорию цвета и цветовых систем, освещает методы инструментального измерения цвета. Большое внимание уделено системам управления цветом и профилированию цветовых устройств.
Книга будет полезна всем специалистам, занимающимся обработкой цифровых изображений, фотографам, сотрудникам препресс-бюро, дизайн-студий и типографий, сталкивающимся с необходимостью колориметрической настройки оборудования ввода/вывода изображений, калибровки и профилирования устройств ввода/вывода цифровых изображений с целью решения проблем цветовых искажений, возникающих в процессе воспроизведения изображения, и достижения колориметрически верного отображения изображения, а также студентам профильных вузов.
Рекомендовано к изданию Ученым советом Санкт-Петербургского государственного университета кино и телевидения.
ББК 32.973.23-018.2
УДК 004.92
Все права защищены. Никакая часть данной книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме без письменного разрешения владельцев авторских прав.
Информация, содержащаяся в данной книге, получена из источников, рассматриваемых издательством как надежные. Тем не менее, имея в виду возможные человеческие или технические ошибки, издательство не может гарантировать абсолютную точность и полноту приводимых сведений и не несет ответственности за возможные ошибки, связанные с использованием книги.
СОДЕРЖАНИЕ
Предисловие 5
Предисловие научного редактора 7
Глава 1. Цвет и свет 9
Что такое цвет 9
Спектр как характеристика цвета 11
Феномен цветового видения 12
Классификация цветов 17
Характеристика источников света 23
Сложение цветовых излучений 29
Глава 2. Цветовые системы и модели 34
Проблема разработки универсальной модели цветового зрения34
Опыты по уравниванию цветов 35
Цветовой треугольник 37
Цветовой график 39
Опыты Гилда и Райта и цветовая система XYZ МКО 40
Стандартный колориметрический наблюдатель 1931 г 41
Цветовая система XYZ МКО 42
Стандартный наблюдатель МКО 1964 г 45
Цветности стандартных излучателей МКО 46
Определение положения различных цветов на цветовом графике ху48
Области различных цветов на графике ху 49
Определение границ цветового охвата основных цветов 50
Равноконтрастные (однородные) цветовые пространства 51
Переход между цветовыми координатными системами XYZ и RGB57
Глава 3. Цветовые расчеты и измерения 59
Методы инструментального измерения цвета 59
Исследование несамосветящихся цветовых образцов 61
Исследование источников света 64
Расчет координат цвета по спектральному апертурному коэффициенту отражения и относительному спектральному распределению энергии 64
Определение цветовых различий 76
Определение метамерности образцов цвета 78
Хроматические преобразования координат цвета 83
Определение индекса цветопередачи МКО 85
Определение коррелированной цветовой температуры 90
Расчет тела цветового охвата 92
Глава 4. Управление цветом и цветовые преобразования 99
Система управления цветом и ее назначение 99
Что такое система управления цветом 99
Архитектура системы управления цветом 102
Алгоритмы пересчета цветов 104
Цветовые профили и цветовые пространства 113
Ввод и вывод изображения с помощью CMS 121
Визуализация изображения на экране компьютерного монитора121
Вывод изображения на печать 144
Преобразование отсканированных изображений и изображений, полученных цифровой камерой 153
Глава 5. Калибровка и профилирование устройств воспроизведения изображений 155
Построение цветовых профилей 155
Настройка и профилирование мониторов 162
Первичная линеаризация монитора: настройка энергетической яркости точки черного и точки белого 164
Настройка цветовой температуры монитора 169
Приведение монитора к требуемой гамме 170
Профилирование (характеризация) монитора 173
Профилирование устройств ввода изображения 186
Профилирование устройств вывода изображения 194
Профилирование цифровых печатающих устройств 195
Профилирование Postscript-принтеров и печатных станков 201
Заключение 202
Приложения 205
Библиография 213
Предлагаемая читателю книга является первой попыткой систематического научного изложения на русском языке такой важной и актуальной в настоящий момент темы, как технология цифрового репродуцирования цветного изображения и использование систем управления цветом.
Принятый в англоязычной литературе термин Color Management System (сокращенно CMS), переводимый на русский язык чаще всего как «система управления цветом», обозначает комплекс программных средств обработки изображения, который, основываясь на данных об особенностях воспроизведения цвета данным устройством (сканером, цифровой камерой, монитором, принтером, печатным станком), позволяет осуществить автоматическую коррекцию изображения для его верного воспроизведения на данном устройстве, решая таким образом главную проблему, которая всегда вставала перед специалистами по репродуцированию изображения в фотографии, полиграфии и компьютерной графике, а именно рассогласование цветов изображения при его воспроизведении на различных устройствах и материалах.
Подобные системы получили широкое распространение в последнее время в связи с компьютеризацией полиграфического и фоторепродукционного производства, т. е. всего комплекса процессов ввода, ретуши, редакционного корректирования и вывода цветного фотографического изображения, что не только позволило упростить репродукционный процесс за счет исключения таких стадий, как ручное цветоделение и цветокоррекция, но также разработать принципиально новые механизмы обработки изображений, одними из которых и явились системы управления цветом. В основу создания этих систем были положены рекомендации Международного цветового консорциума (International Color Consortium, сокращенно ICC) — организации, объединившей совместные усилия в этом направлении таких известных фирм-производителей программного и аппаратного обеспечения для обработки фотоизображений и организаций, как Adobe, Agfa, Apple, Kodak, FOGRA, Microsoft, Silicon Graphics, Sun.
В настоящий момент практически все типографии, репроцентры и студии подо- печатной подготовке изображений используют в своей работе CMS при решении задач ввода, обработки и воспроизведения изображений. Безусловно, это позволяет резко увеличить производительность труда оператора-цветокорректора, фотографа, дизайнера-верстальщика и специалиста по допечаткой подготовке, но, с другой стороны, приводит к появлению специфических сложностей, связанных с тем обстоятельством, что та легкость, с которой могут в настоящий момент реализовываться многие стадии обработки изображения, ведет к недооценке всей сложности современного репродукционного процесса и, как следствие этого, неэффективности использования CMS.
Для многих искусство цветной репродукции и допечатной подготовки (авторы подчеркивают необходимость использования именно слова «искусство») в настоящий момент свелось к заученной последовательности нажатия кнопок в Adobe Photoshop или любом другом редакторе изображений. Лишь немногие подхо-
дят к решению этого вопроса творчески, и уже совсем немногие понимают суть тех процессов и алгоритмов, которые заложены в имеющемся в их распоряжении программном обеспечении. А это означает, что как только встает репродукционная задача, хоть немного отличная от стандартной, либо в процессе работы над репродукцией возникают те или иные сложности, все эти программы и алгоритмы оказываются в результате некорректного использования недейственными и, как следствие этого, возникают ошибки репродуцирования изображения либо прямой брак. В этом случае многие начинают винить в происшедшем CMS и горевать о прошлых временах, когда до появления компьютера все было намного проще. В одной из типографий авторы лично слышали заверение работающего там специалиста в том, что для того, чтобы получить на печати правильный цвет, необходимо начисто отключить при подготовке иллюстраций к печати любое цветоуправ- ление, иначе результат окажется абсолютно непредсказуем. И все это, несмотря на то, что, казалось бы, использование CMS в рабочем процессе призвано не расстроить, а, наоборот, нормализовать репродукционный процесс с целью обеспечения на печати как раз предсказуемого результата, т. е. добиться такого качества репродукции, какого хочет автор либо художественный редактор.
Именно для этой цели и были разработаны CMS. Однако, чтобы эффективно использовать заложенные в этих системах возможности, необходимо более или менее четко понимать стоящую за их работой математику, а также, прежде всего, понимать что такое цвет, каким образом цвет может быть воспроизведен в рамках той или иной технологии, какие при этом возникают сложности и как они могут быть преодолены и как оказывается возможным согласовать возникающие при воспроизведении цвета на различном оборудовании и материалах различия. Только если работник типографии или репроцентра будет досконально хорошо владеть этой проблематикой, он станет действительно грамотным и профессиональным специалистом, способным решать репродукционные задачи любой степени сложности.
Настоящая книга ставит перед собой цель восполнить имеющийся пробел.
К сожалению, ввиду обширности излагаемого материала и широты затрагиваемых при этом вопросов, в книге не удалось подробно изложить целый ряд важных моментов, поэтому заинтересованному читателю предлагается в случае необходимости обращаться к приведенной в конце книги библиографии. Отчасти это было сделано преднамеренно, с тем чтобы заострить внимание читателя лишь на наиболее важных моментах, доскональное понимание которых требуется прежде всего.
Стоит также отметить, что это — первая попытка написания авторами подобной монографии, за которой, как они надеются, последуют другие издания, переработанные и дополненные.
В заключение авторам хотелось бы выразить свою глубочайшую признательность доктору техн, наук Ю. В. Кузнецову (Северо-Западный институт печати СПГУТД), рецензенту книги, А. А. Френкелю за ценные советы и помощь при написании,некоторых разделов книги, а также канд. техн, наук И.В.Пеновой (Всероссийский научно-исследовательский институт технической эстетики), взявшей на себя поистине подвижнический труд быть научным редактором книги.
Предисловие научного редактора
Проявляющийся издавна интерес к цвету в последние десятилетия сменился интенсивным развитием всех областей науки о цвете и ее применения на практике в самых различных областях промышленности (полиграфии, текстильной, лакокрасочной и других).
Как никогда, в настоящее время выросли требования к разнообразию цвета. Девиз сегодняшнего дня: «Не ограничивайте себя в цвете, пусть он станет вашей стратегией!». Естественно, что встает вопрос о необходимости внедрения систем управления качеством цвета и, соответственно, инструментальных методов контроля цвета. И как всегда, мы встречаемся с отсутствием литературы, позволяющей быстро и правильно разобраться в достаточно сложных проблемах управления цветом. Особенно много проблем возникает у пользователей современной компьютерной техникой, совмещающих цвет на экране с цветом, воспроизведенным реальными отражающими материалами, будь то лакокраска или печатное издание. И даже «Цвет в науке и технике» Д. Джадда и Г. Вышецки или «Цвет в промышленности», изданный Британским обществом красильщиков и колористов, не может обеспечить ответа на большинство вопросов полиграфистов- практиков.
Эту книгу я обнаружила в Интернете, когда подбирала новую информацию о цвете, которая могла бы быть полезна для студентов — будущих технологов и дизайнеров. Главное, что меня поразило, книга была размещена на прекрасном, профессионально оформленном сайте с замечательными фотографиями русского Севера. Настоящее издание, по сравнению с первой электронной версией, дополнено, переработано и отредактировано.
Монография содержит пять глав.
Содержание первых двух глав «Цвет и свет» и «Цветовые системы и модели» соответствует классическому курсу цветоведения и дает представление о природе света и феноменецветового зрения, проблеме разработки универсальной модели цветового зрения. В них содержится описание цветовых пространств, обсуждаются особенности и границы применимости различных цветовых систем и моделей.
Третья глава «Цветовые расчеты и измерения» посвящена изложению методов инструментального измерения цвета. В ней затронуты разделы колориметрии, связанные с исследованием несамосветящихся образцов цвета, описанием особенностей различных источников света, преобразованием координат цвета. Изложен метод определения границ тела цветового охвата цветовоспроизодящей системы.
В четвертой главе «Управление цветом и цветовые преобразования» содержится информация о назначении систем управления цветом и их архитектуре, приводится подробное описание структуры цветовых профилей устройств и материалов (ICC-профилей), даны алгоритмы преобразований изображения на основе
ICC-профиля и рассматривается вопрос определения охвата цветового пространства устройств на основе их 1СС-профилей.
Пятая глава «Калибровка и профилирование устройств воспроизведения изображений» приводит сведения, необходимые для калибровки отдельныхустройств, полную линейку устройств, входящих в состав рабочей станции, построения профилей материалов для печати «фотографического» качества и т. д.
Появление монографии связано с направлением научных исследований авторов, связанных с созданием материалов для струйных технологий печати «фотографического» качества и исследованием их свойств, управлением процессами в системе «носитель — компоненты чернил (тонеров)». Важно то, что описание науки о цвете и ее применение на практике дано с позиций практиков. Как никто другой, они понимают проблемы, возникающие в этой области, и знают, что может оказаться полезным для других. Это компенсирует некоторые «шероховатости» в изложении, а обилие хороших цветных рисунков обеспечивает наглядность и облегчает восприятие материала.
Основная ценность настоящей книги как раз состоит в том, что авторы используют описанные методы в своей повседневной работе. Именно поэтому настоящее издание явится прекрасным пособием для всех тех, кто по роду своей деятельности связан с вопросами управления цветом и калибровкой различных устройств ввода и вывода цветной информации.
Безусловно, трудно ожидать, что в изложении такой сложной темы все будет безупречным и корректным с первой попытки, поэтому авторы и редактор с благодарностью примут замечания и предложения читателей и ответят на все возникающие вопросы. Замечания и предложения по книге просьба направлять на адрес: nordicdream@mail.ru.
ПеноваИ.В., канд. физ.-мат. наук, главный научный сотрудник Всероссийского научно-исследовательского института