Цветовое пространство LMS

Цветовое пространство, представленное реакцией трех типов колбочек человеческого глаза

Нормализованные спектры чувствительности колбочек человеческого глаза, S, M и L типов ( данные SMJ на основе сопоставления цветов RGB, линейная шкала, взвешенная для равной энергии) ^{[2 ]}

LMS (длинный, средний, короткий) — это цветовое пространство , которое отображает реакцию трех типов колбочек человеческого глаза , названных так по пикам их чувствительности (чувствительности) на длинных, средних и коротких длинах волн.

Числовой диапазон обычно не указывается, за исключением того, что нижний предел обычно ограничен нулем. Цветовое пространство LMS обычно используют при выполнении хроматической адаптации (оценке внешнего вида образца при другом освещении). Оно также полезно при изучении дальтонизма , когда один или несколько типов колбочек дефектны.

Определение

Функции отклика конуса являются функциями соответствия цвета для цветового пространства LMS. Координаты цветности (L, M, S) для спектрального распределения определяются как: ${\displaystyle {\bar {l}}(\lambda ),{\bar {m}}(\lambda ),{\bar {s}}(\lambda )}$ ${\displaystyle J(\lambda )}$

${\displaystyle L=\int _{0}^{\infty }J(\lambda ){\bar {l}}(\lambda )d\lambda }$

${\displaystyle M=\int _{0}^{\infty }J(\lambda ){\bar {m}}(\lambda )d\lambda }$

${\displaystyle S=\int _{0}^{\infty }J(\lambda ){\bar {s}}(\lambda )d\lambda }$

Функции отклика конуса нормализованы так, чтобы их максимумы были равны единице.

XYZ в LMS

Обычно цвета, которые должны быть адаптированы хроматически, будут указаны в цветовом пространстве, отличном от LMS (например, sRGB ). Однако хроматическая адаптационная матрица в диагональном методе преобразования фон Криса работает с трехцветными значениями в цветовом пространстве LMS. Поскольку цвета в большинстве цветовых пространств могут быть преобразованы в цветовое пространство XYZ , для любого цветового пространства, которое должно быть адаптировано хроматически, требуется только одна дополнительная матрица преобразования : для преобразования цветов из цветового пространства XYZ в цветовое пространство LMS. ^[3]

Кроме того, многие методы цветовой адаптации или модели цветового восприятия (CAM) вместо этого выполняют диагональное матричное преобразование в стиле фон Криса в слегка измененном, похожем на LMS, пространстве. Они могут называть его просто LMS, RGB или ργβ. В следующем тексте используется наименование «RGB», но обратите внимание, что полученное пространство не имеет ничего общего с аддитивной цветовой моделью, называемой RGB. ^[3]

Матрицы преобразования хроматической адаптации (CAT) для некоторых CAM в терминах координат CIEXYZ представлены здесь. Матрицы, в сочетании с данными XYZ, определенными для стандартного наблюдателя , неявно определяют ответ "конуса" для каждого типа клеток.

Примечания :

• Все трехцветные значения обычно рассчитываются с использованием стандартного колориметрического наблюдателя CIE 1931 2° . ^[3]
• Если не указано иное, матрицы CAT нормализованы (элементы в строке в сумме дают 1), поэтому трехцветные значения для источника света с одинаковой энергией (X=Y=Z), например, источника света CIE E , дают равные значения LMS. ^[3]

Хант, RLAB

Модели цветового восприятия Ханта и RLAB используют матрицу преобразования Ханта–Пойнтера–Эстевеса (M _HPE ) для преобразования из CIE XYZ в LMS. ^{[4] [5] [6]} Это матрица преобразования, которая изначально использовалась вместе с методом преобразования фон Криса и поэтому также называется матрицей преобразования фон Криса (M _vonKries ).

• Источники света с одинаковой энергией: $${\displaystyle {\begin{bmatrix}L\\M\\S\end{bmatrix}}_{\text{E}}=\left[{\begin{array}{lll}{\phantom {-}}0.38971&{\phantom {-}}0.68898&-0.07868\\-0.22981&{\phantom {-}}1.18340&{\phantom {-}}0.04641\\{\phantom {-}}0&{\phantom {-}}0&{\phantom {-}}1\end{array}}\right]{\begin{bmatrix}X\\Y\\Z\end{bmatrix}}}$$
• Нормализовано ^[7] до D65 : $${\displaystyle {\begin{bmatrix}L\\M\\S\end{bmatrix}}_{\text{D65}}=\left[{\begin{array}{lll}{\phantom {-}}0.4002&{\phantom {-}}0.7076&-0.0808\\-0.2263&{\phantom {-}}1.1653&{\phantom {-}}0.0457\\{\phantom {-}}0&{\phantom {-}}0&{\phantom {-}}0.9182\end{array}}\right]{\begin{bmatrix}X\\Y\\Z\end{bmatrix}}}$$

Спектрально заостренная матрица Брэдфорда (LLAB, CIECAM97s)

Оригинальная модель цветового восприятия CIECAM97s использует матрицу преобразования Брэдфорда (M _BFD ) (как и модель цветового восприятия LLAB ). ^[3] Это «спектрально заостренная» матрица преобразования (т. е. кривые отклика конусов L и M уже и более отличны друг от друга). Матрица преобразования Брэдфорда должна была работать совместно с модифицированным методом преобразования фон Криса, который вносил небольшую нелинейность в канал S (синий). Однако за пределами CIECAM97s и LLAB этим часто пренебрегают, и матрица преобразования Брэдфорда используется совместно с линейным методом преобразования фон Криса, явно в профилях ICC . ^[8] $${\displaystyle {\begin{bmatrix}R\\G\\B\end{bmatrix}}_{\text{BFD}}=\left[{\begin{array}{lll}{\phantom {-}}0.8951&{\phantom {-}}0.2664&-0.1614\\-0.7502&{\phantom {-}}1.7135&{\phantom {-}}0.0367\\{\phantom {-}}0.0389&-0.0685&{\phantom {-}}1.0296\end{array}}\right]{\begin{bmatrix}X\\Y\\Z\end{bmatrix}}}$$

Считается, что «спектрально заостренная» матрица улучшает хроматическую адаптацию, особенно для синего цвета, но не работает как настоящее колбочковое описывающее пространство LMS для последующей обработки человеческого зрения. Хотя в оригинальной инкарнации LLAB выходные данные называются «LMS», CIECAM97s использует другое название «RGB», чтобы подчеркнуть, что это пространство на самом деле не отражает колбочковые клетки; отсюда и разные названия здесь.

LLAB продолжает, беря значения XYZ после адаптации и выполняя обработку, подобную CIELAB, чтобы получить визуальные корреляты. С другой стороны, CIECAM97s возвращает значение XYZ после адаптации обратно в пространство Hunt LMS и работает оттуда, чтобы смоделировать расчет цветовых свойств зрительной системы.

Более поздние CIECAM

Пересмотренная версия CIECAM97s возвращается к методу линейного преобразования и вводит соответствующую матрицу преобразования (M _CAT97s ): ^[9] $${\displaystyle {\begin{bmatrix}R\\G\\B\end{bmatrix}}_{\text{97}}=\left[{\begin{array}{lll}{\phantom {-}}0.8562&{\phantom {-}}0.3372&-0.1934\\-0.8360&{\phantom {-}}1.8327&{\phantom {-}}0.0033\\{\phantom {-}}0.0357&-0.0469&{\phantom {-}}1.0112\end{array}}\right]{\begin{bmatrix}X\\Y\\Z\end{bmatrix}}}$$

Уточненная матрица преобразования в CIECAM02 (M _CAT02 ) имеет вид: ^{[10] [3]} $${\displaystyle {\begin{bmatrix}R\\G\\B\end{bmatrix}}_{\text{02}}=\left[{\begin{array}{lll}{\phantom {-}}0.7328&{\phantom {-}}0.4296&-0.1624\\-0.7036&{\phantom {-}}1.6975&{\phantom {-}}0.0061\\{\phantom {-}}0.0030&{\phantom {-}}0.0136&{\phantom {-}}0.9834\end{array}}\right]{\begin{bmatrix}X\\Y\\Z\end{bmatrix}}}$$

CAM16 использует другую матрицу: ^[11] $${\displaystyle {\begin{bmatrix}R\\G\\B\end{bmatrix}}_{\text{16}}=\left[{\begin{array}{lll}{\phantom {-}}0.401288&{\phantom {-}}0.650173&-0.051461\\-0.250268&{\phantom {-}}1.204414&{\phantom {-}}0.045854\\-0.002079&{\phantom {-}}0.048952&{\phantom {-}}0.953127\end{array}}\right]{\begin{bmatrix}X\\Y\\Z\end{bmatrix}}}$$

Как и в CIECAM97s, после адаптации цвета преобразуются в традиционную систему управления цветом Ханта–Поинтера–Эстевеса для окончательного прогнозирования визуальных результатов.

.mw-parser-output .vanchor>:target~.vanchor-text{background-color:#b1d2ff}@media screen{html.skin-theme-clientpref-night .mw-parser-output .vanchor>:target~.vanchor-text{background-color:#0f4dc9}}@media screen and (prefers-color-scheme:dark){html.skin-theme-clientpref-os .mw-parser-output .vanchor>:target~.vanchor-text{background-color:#0f4dc9}}Стокман и Шарп (2000)физиологические ЦМФ

С физиологической точки зрения цветовое пространство LMS описывает более фундаментальный уровень зрительной реакции человека, поэтому имеет больше смысла определять физиопсихологический XYZ с помощью LMS, а не наоборот.

Набор физиологически обоснованных функций LMS был предложен Стокманом и Шарпом в 2000 году. Функции были опубликованы в техническом отчете CIE в 2006 году (CIE 170). ^{[12] [13]} Функции получены из данных RGB CMF Стайлза и Берча ^[1] в сочетании с более новыми измерениями о вкладе каждой колбочки в функции RGB. Для корректировки данных с 10° до 2° используются предположения о разнице плотности фотопигмента и данные о поглощении света пигментом в хрусталике и желтом пятне . ^[14]

Функции сопоставления цветов XYZ, CIE 1931 и Stockman & Sharpe 2006.

Функции Стокмана и Шарпа затем можно преобразовать в набор из трех функций сопоставления цветов, аналогичных функциям CIE 1931. ^[15]

Пусть будут тремя функциями отклика колбочек, а будут новыми функциями сопоставления цветов XYZ. Тогда, по определению, новые функции сопоставления цветов XYZ будут: ${\displaystyle {\mathcal {P}}_{i}(\lambda )=({\bar {l}}(\lambda ),{\bar {m}}(\lambda ),{\bar {s}}(\lambda ))}$ ${\displaystyle {\mathcal {Q}}_{i}(\lambda )=({\bar {x}}_{\text{F}}(\lambda ),{\bar {y}}_{\text{F}}(\lambda ),{\bar {z}}_{\text{F}}(\lambda ))}$

${\displaystyle {\mathcal {Q}}_{i}(\lambda )=\sum _{j=1}^{3}T_{ij}{\mathcal {P}}_{j}(\lambda )}$

где матрица преобразования определяется как: ${\displaystyle T_{ij}}$ $${\displaystyle T_{ij}=\left[\,{\begin{array}{lll}1.94735469&-1.41445123&{\phantom {-}}0.36476327\\0.68990272&{\phantom {-}}0.34832189&{\phantom {-}}0\\0&{\phantom {-}}0&{\phantom {-}}1.93485343\end{array}}\right]}$$

Вывод этого преобразования относительно прост. ^[16] CMF — это функция световой эффективности, первоначально предложенная Шарпом и др. (2005), ^[17], но затем скорректированная (Шарп и др., 2011 ^{[18] [a]} ). CMF равна фундаментальной критерию конуса, первоначально предложенной Стокманом, Шарпом и Фахом (1999) ^[19], масштабированной так, чтобы интеграл был равен CMF . Определение CMF выводится из следующих ограничений: ${\displaystyle {\bar {y}}_{\text{F}}(\lambda )}$ ${\displaystyle {\bar {z}}_{\text{F}}(\lambda )}$ ${\displaystyle {\bar {s}}(\lambda )}$ ${\displaystyle {\bar {y}}_{\text{F}}(\lambda )}$ ${\displaystyle {\bar {x}}_{\text{F}}(\lambda )}$

1. Как и в случае с другими CMF, все значения положительны. ${\displaystyle {\bar {x}}_{\text{F}}(\lambda )}$
2. Интеграл от идентичен интегралам от и . ${\displaystyle {\bar {x}}_{\text{F}}(\lambda )}$ ${\displaystyle {\bar {y}}_{\text{F}}(\lambda )}$ ${\displaystyle {\bar {z}}_{\text{F}}(\lambda )}$
3. Коэффициенты преобразования, которые получаются, оптимизированы для минимизации евклидовых различий между результирующими функциями сопоставления цветов и , а также функциями сопоставления цветов CIE 1931 , и . ${\displaystyle {\bar {x}}_{\text{F}}(\lambda )}$ ${\displaystyle {\bar {x}}_{\text{F}}(\lambda )}$ ${\displaystyle {\bar {y}}_{\text{F}}(\lambda )}$ ${\displaystyle {\bar {z}}_{\text{F}}(\lambda )}$ ${\displaystyle {\bar {x}}(\lambda )}$ ${\displaystyle {\bar {y}}(\lambda )}$ ${\displaystyle {\bar {z}}(\lambda )}$
   — Описание CVRL для «CIE (2012) 2-градусных XYZ «физиологически значимых» функций сопоставления цветов» ^[15]

Для любого спектрального распределения пусть будут координатами цветности LMS для , а пусть будут соответствующими новыми координатами цветности XYZ. Тогда: ${\displaystyle J(\lambda )}$ ${\displaystyle P_{i}=(L,M,S)}$ ${\displaystyle J(\lambda )}$ ${\displaystyle Q_{i}=(X,Y,Z)_{\text{F}}}$

${\displaystyle Q_{i}=\int _{0}^{\infty }J(\lambda ){\mathcal {Q}}_{i}(\lambda )d\lambda =\int _{0}^{\infty }J(\lambda )\sum _{j=1}^{3}T_{ij}{\mathcal {P}}_{j}(\lambda )d\lambda =\sum _{j=1}^{3}T_{ij}P_{j}}$

или, явно: $${\displaystyle {\begin{bmatrix}X\\Y\\Z\end{bmatrix}}_{\text{F}}=\left[\,{\begin{array}{lll}1.94735469&-1.41445123&{\phantom {-}}0.36476327\\0.68990272&{\phantom {-}}0.34832189&{\phantom {-}}0\\0&{\phantom {-}}0&{\phantom {-}}1.93485343\end{array}}\right]{\begin{bmatrix}L\\M\\S\end{bmatrix}}}$$

Обратная матрица показана здесь для сравнения с традиционными матрицами XYZ: $${\displaystyle {\begin{bmatrix}L\\M\\S\end{bmatrix}}=\left[{\begin{array}{lll}{\phantom {-}}0.210576&{\phantom {-}}0.855098&-0.0396983\\-0.417076&{\phantom {-}}1.177260&{\phantom {-}}0.0786283\\{\phantom {-}}0&{\phantom {-}}0&{\phantom {-}}0.5168350\\\end{array}}\right]{\begin{bmatrix}X\\Y\\Z\end{bmatrix}}_{\text{F}}}$$

Вышеуказанная разработка имеет преимущество, заключающееся в том, что она основывает новые функции сопоставления цветов X _F Y _F Z _F на физиологически обоснованных функциях отклика колбочек LMS. Кроме того, она предлагает однозначное соотношение между координатами цветности LMS и новыми координатами цветности X _F Y _F Z _F , чего не было в случае функций сопоставления цветов CIE 1931. Преобразование для конкретного цвета между LMS и пространством CIE 1931 XYZ не является уникальным. Оно скорее сильно зависит от конкретной формы спектрального распределения ), производящего данный цвет. Не существует фиксированной матрицы 3x3, которая будет преобразовывать между координатами CIE 1931 XYZ и координатами LMS, даже для конкретного цвета, не говоря уже обо всей гамме цветов. Любое такое преобразование будет в лучшем случае приближением, как правило, требующим определенных предположений о спектральных распределениях, производящих цвет. Например, если спектральные распределения ограничены результатом смешивания трех монохроматических источников (как это было сделано при измерении функций сопоставления цветов CIE 1931 и Стайлза и Берча ^[1] ), то будет существовать однозначное соответствие между координатами LMS и CIE 1931 XYZ определенного цвета. ${\displaystyle J(\lambda )}$

По состоянию на 28 ноября 2023 года CIE 170-2 CMFs представляют собой предложения, которые еще не ратифицированы полным составом комитета TC 1-36 или CIE.

Квантовый CMF

Для теоретических целей часто бывает удобно характеризовать излучение в терминах фотонов, а не энергии. Энергия E фотона определяется соотношением Планка

${\displaystyle E=h\nu =hc/\lambda }$

где E — энергия на фотон, h — постоянная Планка , c — скорость света , ν — частота излучения, а λ — длина волны. Спектральная излучательная величина в терминах энергии, JE ( λ ), преобразуется в ее квантовую форму JQ ( λ ) путем деления на энергию на фотон:

${\displaystyle JQ(\lambda )=JE(\lambda )(\lambda /hc)}$

Например, если JE ( λ ) — спектральная яркость с единицей измерения Вт/м ² /ср/м, то квантовый эквивалент JQ ( λ ) характеризует это излучение с единицей измерения фотон/с/м ² /ср/м.

Если CE _λi ( λ ) ( i =1,2,3) — три функции сопоставления цветов на основе энергии для конкретного цветового пространства (цветовое пространство LMS для целей данной статьи), то трехцветные значения могут быть выражены через квантовую величину излучения следующим образом:

${\displaystyle CE_{i}=\int _{0}^{\infty }JE(\lambda )CE_{\lambda i}(\lambda )d\lambda =\int _{0}^{\infty }JQ(\lambda )(hc/\lambda )CE_{\lambda i}(\lambda )d\lambda }$

Определим квантовые функции сопоставления цветов:

${\displaystyle CQ_{\lambda i}(\lambda )=(CE_{\lambda i}(\lambda )/\lambda )/(CE_{\lambda i}(\lambda _{i\,{\text{max}}})/\lambda _{i\,{\text{max}}})}$

где λ _{i max} — длина волны, при которой CE _{λ i} ( λ )/ λ максимальна. Определим квантовые трехстимульные значения:

${\displaystyle CQ_{i}=\int _{0}^{\infty }JQ(\lambda )CQ_{\lambda i}(\lambda )d\lambda }$

Обратите внимание, что, как и в случае с функциями на основе энергии, пиковое значение CQ _λi ( λ ) будет равно единице. Используя приведенное выше уравнение для энергетических трехцветных значений CE _i

${\displaystyle CE_{i}=(hc/\lambda _{i\,max})\,CE_{\lambda i}(\lambda _{i\,max})\,CQ_{i}}$

Для цветового пространства LMS ≈ {566, 541, 441} нм и ${\displaystyle \lambda _{i\,{\text{max}}}}$

${\displaystyle CE_{i}/CQ_{i}=\{3.49694,3.1253,0.144944\}\times 10^{-19}}$Дж/фотон

Приложения

Цветовая слепота

Цветовое пространство LMS может использоваться для эмуляции того, как видят цвет люди с дальтонизмом . Ранняя эмуляция дихроматов была создана Бреттелем и др. в 1997 году и была положительно оценена реальными пациентами. Примером современного метода является Мачадо и др. в 2009 году. ^[20]

Схожая область применения — создание цветных фильтров для людей с дальтонизмом, чтобы им было легче замечать различия в цвете. Этот процесс называется дальтонизацией . ^[21]

Обработка изображений

JPEG XL использует цветовое пространство XYB, полученное из LMS. Его матрица преобразования показана здесь: $${\displaystyle {\begin{bmatrix}X\\Y\\B\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}1&-1&{\phantom {-}}0\\1&{\phantom {-}}1&{\phantom {-}}0\\0&{\phantom {-}}0&{\phantom {-}}1\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}L\\M\\S\end{bmatrix}}}$$

Это можно интерпретировать как гибридную цветовую теорию, где L и M являются противниками, но S обрабатывается трихроматическим способом, что оправдано более низкой пространственной плотностью колбочек S. На практике это позволяет использовать меньше данных для хранения синих сигналов без значительной потери воспринимаемого качества. ^[22]

Цветовое пространство происходит из метрики Butteraugli Гетцли [ ^23] и было передано в JPEG XL через проект Pik от Google.

Смотрите также

• Цветовой баланс
• Цветовое зрение
• Функция светоотдачи
• Трихроматия

Ссылки

1. Поправка 2011 года учтена с помощью матрицы CIE (2012).

1. Stiles, WS; Burch, JM (1959). «Исследование соответствия цветов NPL: окончательный отчет». Optica Acta . 6 .
2. "Основы 2-градусного конуса Stockman, MacLeod & Johnson (страница описания)".страница поиска данных
3. Фэрчайлд, Марк Д. (2005). Модели цветового восприятия (2-е изд.). Wiley Interscience . С. 182–183, 227–230. ISBN 978-0-470-01216-1.
4. Шанда, Джнос, изд. (27 июля 2007 г.). Колориметрия . п. 305. дои : 10.1002/9780470175637. ISBN 9780470175637.
5. Морони, Натан; Фэрчайлд, Марк Д.; Хант, Роберт В.Г.; Ли, Чанцзюнь; Ло, М. Ронье; Ньюман, Тодд (12 ноября 2002 г.). «Модель цветового восприятия CIECAM02». Десятая конференция по цветному изображению IS&T/SID . Скоттсдейл, Аризона : Общество науки и технологии визуализации . ISBN 0-89208-241-0.
6. Эбнер, Фриц (1 июля 1998 г.). «Вывод и моделирование однородности оттенков и развитие цветового пространства IPT». Тезисы : 129.
7. «Добро пожаловать на сайт Брюса Линдблума». brucelindbloom.com . Получено 23 марта 2020 г. .
8. Спецификация ICC.1:2010 (версия профиля 4.3.0.0). Управление цветом в технологии обработки изображений — Архитектура, формат профиля и структура данных, Приложение E.3, стр. 102.
9. Фэрчайлд, Марк Д. (2001). «Пересмотр CIECAM97s для практического применения» (PDF) . Color Research & Application . 26 (6). Wiley Interscience : 418–427. doi :10.1002/col.1061.
10. Фэрчайлд, Марк. "Опечатки для МОДЕЛЕЙ ВНЕШНЕГО ВИДЕНИЯ ЦВЕТА" (PDF) . Опубликованная матрица MCAT02 в уравнении 9.40 неверна (это версия матрицы Ханта Поинтера-Эстевеса. Правильная матрица MCAT02 выглядит следующим образом. Она также правильно указана в уравнении 16.2)
11. Ли, Чанцзюнь; Ли, Чжицян; Ван, Чжифэн; Сюй, Ян; Ло, Мин Ронье; Цуй, Гуйхуа; Мелгоса, Мануэль; Брилл, Майкл Х.; Пойнтер, Майкл (2017). «Комплексные цветовые решения: CAM16, CAT16 и CAM16-UCS». Color Research & Application . 42 (6): 703–718. doi :10.1002/col.22131.
12. "CIE 2006 "физиологически релевантные" функции LMS (основы 2-градусной LMS на основе 10-градусных CMF Стайлза и Берча, скорректированных до 2-градусной)". Color & Vision Research Laboratory/ . Institute of Ophthalmology . Получено 27 октября 2023 г. .
13. Стокман, Эндрю (декабрь 2019 г.). «Основы конуса и стандарты CIE» (PDF) . Current Opinion in Behavioral Sciences . 30 : 87–93 . Получено 27 октября 2023 г.
14. "Фотопигменты". Color & Vision Research Laboratory/ . Institute of Ophthalmology . Получено 27 ноября 2023 г. .
15. "CMF CIE 2 градуса" . cvrl.ucl.ac.uk.​
16. "CIE (2012) 2-градусные XYZ "физиологически-релевантные" функции сопоставления цветов". Color & Vision Research Laboratory/ . Institute of Ophthalmology . Получено 27 ноября 2023 г. .
17. Шарп, Линдси Т.; Стокман, Эндрю; Ягла, Вольфганг; Ягле, Герберт (21 декабря 2005 г.). "Функция световой эффективности, V*(λ), для адаптации к дневному свету". Journal of Vision . 5 (11): 3. doi :10.1167/5.11.3. S2CID  19361187.
18. Sharpe, LT; Stockman, A.; et al. (Февраль 2011). "Функция световой эффективности, V*D65(λ), для адаптации к дневному свету: исправление". COLOR Research and Application . 36 (1): 42–46. doi : 10.1002/col.20602 .
19. Стокман, А.; Шарп, Л.Т.; Фах, К.К. (1999). «Спектральная чувствительность коротковолновых колбочек человека». Vision Research . 39 : 2901–2927 . Получено 28 ноября 2023 г.
20. «Эмуляция нарушения цветового зрения». colorspace.r-forge.r-project.org .
21. Simon-Liedtke, Joschua Thomas; Farup, Ivar (февраль 2016 г.). «Оценка методов дальтонизации при дефиците цветового зрения с использованием метода поведенческого визуального поиска». Journal of Visual Communication and Image Representation . 35 : 236–247. doi :10.1016/j.jvcir.2015.12.014. hdl : 11250/2461824 .
22. Алакуйала, Юрки; ван Ассельдонк, Рууд; Букортт, Сами; Шабадка, Золтан; Брюс, Мартин; Комса, Юлия-Мария; Фиршинг, Мориц; Фишбахер, Томас; Ключников Евгений; Гомес, Себастьян; Обрик, Роберт; Потемпа, Кшиштоф; Ратушняк, Александр; Снейерс, Джон; Шабадка, Золтан; Вандервенн, Лоде; Версари, Лука; Вассенберг, Январь (6 сентября 2019 г.). «Архитектура сжатия изображений нового поколения и инструменты кодирования JPEG XL». В Тешере, Эндрю Г; Эбрахими, Турадж (ред.). Применение цифровой обработки изображений XLII . Том. 11137. с. 20. Библиографический код : 2019SPIE11137E..0KA. doi : 10.1117/12.2529237 . ISBN 9781510629677.
23. "butteraugli/butteraugli.h в master · google/butteraugli". GitHub . Получено 2 августа 2021 г. .