Модель внешнего вида цвета ( CAM ) — это математическая модель, целью которой является описание аспектов восприятия цвета человека , то есть условий просмотра, при которых внешний вид цвета не соответствует соответствующему физическому измерению источника стимула. (Напротив, цветовая модель определяет координатное пространство для описания цветов, например цветовые модели RGB и CMYK .)
Единообразное цветовое пространство ( UCS ) — это цветовая модель, которая стремится сделать атрибуты формирования цвета воспринимаемо однородными, т. е. одинаковое пространственное расстояние между двумя цветами равняется одинаковой величине воспринимаемой цветовой разницы. CAM в фиксированных условиях просмотра дает ПСК; ПСК с моделированием переменных условий наблюдения приводит к CAM. ПСК без такого моделирования все еще можно использовать в качестве элементарной CAM.
Цвет зарождается в сознании наблюдателя; «объективно» существует только спектральное распределение мощности света, попадающего в глаза. В этом смысле любое восприятие цвета субъективно. Тем не менее, были предприняты успешные попытки количественно сопоставить распределение спектральной мощности света с сенсорной реакцией человека. В 1931 году Международная комиссия по освещению (CIE) с помощью психофизических измерений создала цветовое пространство XYZ [1] , которое успешно моделирует цветовое зрение человека на этом базовом сенсорном уровне.
Однако цветовая модель XYZ предполагает определенные условия просмотра (такие как локус стимуляции сетчатки, уровень яркости света, попадающего в глаза, фон позади наблюдаемого объекта и уровень яркости окружающего света). Только если все эти условия останутся постоянными, два идентичных стимула с одинаковыми значениями тристимула XYZ создадут для наблюдателя-человека идентичное цветовое восприятие . Если некоторые условия изменяются в одном случае, два идентичных стимула с одинаковыми значениями тристимула XYZ будут создавать разные цветовые проявления (и наоборот: два разных стимула с разными значениями тристимула XYZ могут создавать идентичные цветовые проявления).
Следовательно, если условия просмотра различаются, цветовой модели XYZ недостаточно, и для моделирования человеческого восприятия цвета требуется модель цветового восприятия.
Основная проблема любой модели внешнего вида цвета заключается в том, что человеческое восприятие цвета работает не с точки зрения трехцветных значений XYZ, а с точки зрения параметров внешнего вида ( оттенок , яркость , яркость , цветность, красочность и насыщенность ). Таким образом, любая модель внешнего вида цвета должна обеспечивать преобразования (которые учитываются в условиях просмотра) из значений тристимула XYZ в эти параметры внешнего вида (по крайней мере, оттенок, яркость и цветность).
В этом разделе описываются некоторые явления цветового восприятия, с которыми пытаются справиться модели цветового восприятия.
Хроматическая адаптация описывает способность человеческого восприятия цвета абстрагироваться от точки белого (или цветовой температуры ) освещающего источника света при наблюдении отражающего объекта. Для человеческого глаза лист белой бумаги выглядит белым независимо от того, голубоватый он или желтоватый свет. Это самый основной и самый важный из всех явлений цветового восприятия, и поэтому преобразование хроматической адаптации (CAT), которое пытается имитировать это поведение, является центральным компонентом любой модели цветового восприятия.
Это позволяет легко различать простые цветовые модели, основанные на трехцветных стимулах, и модели внешнего вида цвета. Простая цветовая модель, основанная на трехцветных стимулах, игнорирует белую точку источника света, когда она описывает цвет поверхности освещенного объекта; Если изменяется точка белого источника света, меняется и цвет поверхности, как сообщает простая цветовая модель на основе трехцветных цветов. Напротив, модель цветового восприятия учитывает белую точку источника света (именно поэтому модель цветового восприятия требует этого значения для своих расчетов); если точка белого источника света изменяется, цвет поверхности, указанный в модели цветового восприятия, остается прежним.
Хроматическая адаптация является ярким примером случая, когда два разных стимула с разными значениями тристимула XYZ создают идентичный цветовой вид . Если цветовая температура источника освещения меняется, меняется и спектральное распределение мощности и, следовательно, трехцветные значения XYZ света, отраженного от белой бумаги; однако внешний вид цвета остается прежним (белый).
Несколько эффектов меняют восприятие цвета человеком-наблюдателем:
Несколько эффектов меняют восприятие контраста человеком-наблюдателем:
Существует эффект, изменяющий восприятие красочности человеком-наблюдателем:
Существует эффект, изменяющий восприятие яркости человеком-наблюдателем:
Пространственные явления влияют на цвета только в определенном месте изображения, поскольку человеческий мозг интерпретирует это место определенным контекстуальным образом (например, как тень вместо серого цвета). Эти явления также известны как оптические иллюзии . Из-за их контекстуальности их особенно трудно моделировать; Модели цветового представления, которые пытаются сделать это, называются моделями цветового представления изображения (iCAM) .
Поскольку параметры цветопередачи и явления цветопередачи многочисленны, а задача сложна, не существует единой универсально применимой модели цветовоспроизведения; вместо этого используются различные модели.
В этом разделе перечислены некоторые используемые модели цветового оформления. Преобразования хроматической адаптации для некоторых из этих моделей перечислены в цветовом пространстве LMS .
В 1976 году CIE намеревался заменить многие существующие несовместимые модели цветового различия новой универсальной моделью цветового различия. Они попытались достичь этой цели, создав единообразное по восприятию цветовое пространство (UCS), то есть цветовое пространство, в котором одинаковое пространственное расстояние между двумя цветами равняется одинаковой величине воспринимаемой цветовой разницы. Хотя им это удалось лишь частично, тем самым они создали цветовое пространство CIELAB («L*a*b*») , которое имело все необходимые функции, чтобы стать первой моделью цветового оформления. Хотя CIELAB представляет собой очень элементарную модель цветового представления, она является одной из наиболее широко используемых, поскольку стала одним из строительных блоков управления цветом с помощью профилей ICC . Таким образом, он практически вездесущ в цифровых изображениях.
Одним из ограничений CIELAB является то, что он не предлагает полноценной хроматической адаптации, поскольку метод преобразования фон Криса выполняется непосредственно в цветовом пространстве XYZ (часто называемое «неправильным преобразованием фон Криса»), вместо преобразования в цветовое пространство XYZ. сначала цветовое пространство LMS для более точных результатов. Профили ICC позволяют обойти этот недостаток, используя матрицу преобразования Брэдфорда в цветовое пространство LMS (которое впервые появилось в модели цветового оформления LLAB) в сочетании с CIELAB.
Известно, что из-за «неправильного» преобразования CIELAB плохо работает при использовании неэталонной точки белого, что делает его плохим CAM даже для ограниченных входных данных. Неправильное преобразование также, по-видимому, ответственно за неравномерный синий оттенок, который при изменении L переходит в фиолетовый, что также делает его неидеальной ПСК.
Наятани и др. Модель цветового внешнего вида фокусируется на светотехнике и свойствах цветопередачи источников света.
Модель цветового оформления Ханта ориентирована на воспроизведение цветного изображения (ее создатель работал в исследовательских лабораториях Kodak ). Разработка уже началась в 1980-х годах, и к 1995 году модель стала очень сложной (включая функции, которые не предлагает другая модель цветового внешнего вида, например, включение реакций палочек ) и позволила предсказать широкий спектр визуальных явлений. Она оказала очень существенное влияние на CIECAM02, но из-за своей сложности саму модель Ханта трудно использовать.
RLAB пытается улучшить существенные ограничения CIELAB, уделяя особое внимание воспроизведению изображений. Он хорошо справляется с этой задачей и прост в использовании, но недостаточно комплексен для других приложений.
В отличие от CIELAB, RLAB использует правильный шаг фон Криса. Это также позволяет настраивать степень адаптации, позволяя настраивать значение D. «Дисконтирование источника света» по-прежнему можно использовать, используя фиксированное значение 1,0. [2]
LLAB похож на RLAB, также пытается оставаться простым, но, кроме того, пытается быть более всеобъемлющим, чем RLAB. В конце концов, он заменил некоторую простоту на полноту, но все еще не был полностью всеобъемлющим. Поскольку вскоре после этого был опубликован документ CIECAM97, LLAB так и не получил широкого распространения.
Начав в 1997 году разработку моделей цветового оформления с помощью CIELAB, CIE захотела продолжить разработку комплексной модели цветового оформления. Результатом стала CIECAM97, которая была всеобъемлющей, но в то же время сложной и частично трудной в использовании. Она получила широкое признание как стандартная модель цветового оформления, пока не была опубликована CIECAM02.
Эбнер и Фэйрчайлд обратились к проблеме непостоянных линий оттенка в своем цветовом пространстве, получившем название IPT . [3] Цветовое пространство IPT преобразует D65- адаптированные данные XYZ (XD65, YD65, ZD65) в данные отклика конуса длинного, среднего и короткого цвета (LMS) с использованием адаптированной формы матрицы Ханта-Пойнтера-Эстевеса (M HPE (D65) ). [4]
Модель внешнего вида цвета IPT превосходно обеспечивает формулировку оттенка, в которой постоянное значение оттенка равно постоянному воспринимаемому оттенку, независимому от значений яркости и насыщенности (что является общим идеалом для любой модели внешнего вида цвета, но его трудно достичь). Поэтому он хорошо подходит для реализации сопоставления гаммы .
ITU-R BT.2100 включает цветовое пространство под названием ICtCp , которое улучшает исходный IPT за счет расширения динамического диапазона и большей цветовой гаммы. [5] ICtCp можно преобразовать в приблизительно однородное цветовое пространство, масштабируя Ct на 0,5. Это преобразованное цветовое пространство является основой Rec. 2124 показатель цветового различия широкой гаммы ΔE ITP . [6]
После успеха CIECAM97 CIE разработал CIECAM02 в качестве его преемника и опубликовал его в 2002 году. Он работает лучше и в то же время проще. Помимо элементарной модели CIELAB, CIECAM02 наиболее близок к согласованному на международном уровне «стандарту» для (комплексной) модели цветового внешнего вида.
И CIECAM02, и CIECAM16 имеют некоторые нежелательные числовые свойства при реализации в соответствии с буквой спецификации. [7]
iCAM06 — это модель цветного внешнего вида изображения . Таким образом, он обрабатывает каждый пиксель изображения не отдельно, а в контексте всего изображения. Это позволяет ему учитывать такие параметры пространственного представления цвета, как контраст, что делает его хорошо подходящим для изображений HDR . Это также первый шаг к решению проблем пространственного внешнего вида.
CAM16 является преемником CIECAM02 с различными исправлениями и улучшениями. Он также поставляется с цветовым пространством CAM16-UCS. Он публикуется рабочей группой CIE, но не является стандартом CIE. [8] Стандарт CIECAM16 был выпущен в 2022 году и немного отличается. [9] [10]
CAM16 используется в цветовой системе Material Design в цилиндрической версии под названием «HCT» (оттенок, цветность, тон). Значения оттенка и цветности идентичны CAM16. Значение «тона» — CIELAB L*. [11]
UCS 2020 года разработан для цветов обычного динамического диапазона. Та же структура, что и у CIELAB, но с улучшенными данными (выходные данные CAM16 для яркости и цветности; данные IPT для оттенка). Предполагалось, что его будет легко реализовать и использовать (особенно из sRGB), как и CIELAB и IPT, но с улучшениями для единообразия. [12]
По состоянию на сентябрь 2023 года он является частью черновика CSS уровня цвета 4 [13] и поддерживается последними версиями всех основных браузеров. [14]
{{citation}}: CS1 maint: location missing publisher (link)