CIECAM02

Цвет внешнего вида модели

Модель наблюдательного поля. Нарисовано не в масштабе.

В колориметрии CIECAM02 — это модель внешнего вида цвета , опубликованная в 2002 году Техническим комитетом 8-01 Международной комиссии по освещению (CIE) ( Моделирование внешнего вида цвета для систем управления цветом ) и преемница CIECAM97 . ^[1]

Двумя основными частями модели являются преобразование хроматической адаптации CIECAT02 и уравнения для расчета математических коррелятов для шести технически определенных измерений внешнего вида цвета: яркость ( яркость ), светлота , красочность , цветность , насыщенность и оттенок .

Яркость — это субъективное представление о том, насколько ярким выглядит объект с учетом его окружения и того, как он освещен. Легкость — это субъективное представление о том, насколько светлым кажется цвет. Красочность — это степень различия между цветом и серым. Цветность — это яркость относительно яркости другого цвета, который кажется белым в аналогичных условиях просмотра. Это позволяет добиться того, что поверхность с заданной цветностью отображает все большую красочность по мере увеличения уровня освещенности. Насыщенность — это яркость цвета относительно его собственной яркости. Оттенок — это степень, в которой стимул можно описать как похожий или отличающийся от стимулов, описываемых как красный, зеленый, синий и желтый, так называемых уникальных оттенков . Цвета, составляющие внешний вид объекта, лучше всего описывать с точки зрения светлоты и насыщенности, когда речь идет о цветах, составляющих поверхность объекта, а также с точки зрения яркости, насыщенности и красочности, когда речь идет о свете, который излучается или отражается от него. объект.

CIECAM02 принимает на вход трехстимульные значения стимула, трехстимульные значения адаптирующейся точки белого , адаптирующегося фона и информацию об окружающей яркости, а также независимо от того, игнорируют ли наблюдатели источник света ( действует постоянство цвета ). Модель можно использовать для прогнозирования этих атрибутов внешнего вида или, с прямой и обратной реализацией для различных условий просмотра, для вычисления соответствующих цветов.

Система цвета Windows , представленная в Windows Vista , использует технологию Canon Kyuanos (キュアノス) для сопоставления гамм изображения между устройствами вывода, которая, в свою очередь, использует CIECAM02 для сопоставления цветов. ^[2]

Условия просмотра

Внутренний круг — это стимул , по которому следует измерить значения трехстимул в CIE XYZ с использованием стандартного наблюдателя 2° . Промежуточный круг — это проксимальное поле , простирающееся еще на 2°. Внешний круг — это фон , простирающийся до 10°, от которого необходимо измерить относительную яркость (Y _{b ).} Если проксимальное поле того же цвета, что и фон, фон считается прилегающим к стимулу. За кругами, составляющими поле отображения ( область отображения , область просмотра ), находится окружающее поле (или периферийная область ), которое можно рассматривать как всю комнату. Совокупность проксимального поля, фона и окружающего пространства называется адаптирующим полем (поле зрения, поддерживающее адаптацию — простирается до предела зрения). ^[3]

При обращении к литературе также полезно помнить о разнице между терминами «принятая точка белого » (вычислительная точка белого ) и « адаптированная точка белого» (точка белого наблюдателя). ^[4] Это различие может быть важным при освещении смешанного режима, когда в игру вступают психофизические явления. Это предмет исследования.

Таблица решений параметров

CIECAM02 определяет три окружения – среднее, тусклое и темное – со соответствующими параметрами, определенными здесь для справки в оставшейся части этой статьи: ^[5]

• S _R = L _sw / L _dw : отношение абсолютной яркости эталонного белого ( точки белого ), измеренной в окружающем поле, к области отображения. Коэффициент 0,2 вытекает из предположения о «сером мире» (отражательная способность ~ 18–20%). Он проверяет, является ли окружающая яркость темнее или ярче средне-серого.
• F : фактор, определяющий степень адаптации
• в : влияние окружения
• N _c : коэффициент хроматической индукции

Для промежуточных условий эти значения можно линейно интерполировать. ^[5]

Абсолютную яркость адаптирующего поля, которая понадобится позже, следует измерить фотометром . Если такового нет, его можно рассчитать, используя эталонный белый:

${\displaystyle L_{A}={\frac {E_{w}}{\pi }}{\frac {Y_{b}}{Y_{w}}}={\frac {L_{W}Y_{b}}{Y_{w}}}}$

где Y _b — относительная яркость фона, E _w = πL _W — освещенность эталонного белого цвета в люксах, L _W — абсолютная яркость эталонного белого цвета в кд/м ² , а Y _w — относительная яркость эталонный белый цвет в адаптирующемся поле. Если это неизвестно, можно предположить, что адаптирующееся поле имеет среднюю отражательную способность (предположение «серого мира»): L _A = L _W / 5 .

Примечание . Следует соблюдать осторожность, чтобы не перепутать L _W , абсолютную яркость эталонного белого цвета в кд/м ² , и L _w , отклик красного конуса в цветовом пространстве LMS .

Хроматическая адаптация

Краткое содержание

1. Преобразуйте в пространство LMS CAT02 со «спектральной резкостью», чтобы подготовиться к адаптации. Спектральное обострение — это преобразование значений тристимула в новые значения, которые могли бы возникнуть в результате более резкого и концентрированного набора спектральной чувствительности. Утверждается, что это способствует постоянству цвета, особенно в синей области.
2. Выполните хроматическую адаптацию с помощью CAT02 (также известной как «модифицированное преобразование CMCCAT2000»).
3. Преобразуйте в пространство LMS, более близкое к основам конуса. Утверждается, что прогнозирование коррелятов перцептивных атрибутов лучше всего делать в таких пространствах. ^[5]
4. Выполните постадаптационное сжатие ответа конуса.

CAT02

Учитывая набор значений тристимула в XYZ , соответствующие значения LMS могут быть определены с помощью матрицы преобразования M _CAT02 (рассчитанной с использованием стандартного колориметрического наблюдателя CIE 1931 2° ). ^[1] Образец цвета в тестовом источнике света:

${\displaystyle {\begin{bmatrix}L\\M\\S\end{bmatrix}}=\mathbf {M} _{\mathit {CAT02}}{\begin{bmatrix}X\\Y\\Z\end{bmatrix}},\quad \mathbf {M} _{\mathit {CAT02}}={\begin{bmatrix}\;\;\,0.7328&0.4296&-0.1624\\-0.7036&1.6975&\;\;\,0.0061\\\;\;\,0.0030&0.0136&\;\;\,0.9834\end{bmatrix}}}$

В LMS точку белого можно адаптировать до нужной степени , выбрав параметр D. ^[3] Для общей категории CAT02 соответствующий цвет эталонного источника света:

${\displaystyle {\begin{aligned}L_{c}&={\Big (}{\frac {Y_{w}L_{wr}}{Y_{wr}L_{w}}}D+1-D{\Big )}L\\M_{c}&={\Big (}{\frac {Y_{w}M_{wr}}{Y_{wr}M_{w}}}D+1-D{\Big )}M\\S_{c}&={\Big (}{\frac {Y_{w}S_{wr}}{Y_{wr}S_{w}}}D+1-D{\Big )}S\\\end{aligned}}}$

где коэффициент Y _w / Y _wr учитывает два источника света, имеющие одинаковую цветность, но разные эталонные оттенки белого. ^[6] Нижние индексы обозначают реакцию конуса на белый цвет при испытании ( w ) и эталонном источнике света ( wr ). Степень адаптации (дисконтирования) D можно установить равной нулю при отсутствии адаптации (стимул считается самосветящимся) и единице при полной адаптации ( постоянстве цвета ). На практике оно колеблется от 0,65 до 1,0, как видно из диаграммы. Промежуточные значения можно рассчитать по формуле: ^[5]

${\displaystyle D=F\left(1-\textstyle {\frac {1}{3.6}}e^{-(L_{A}+42)/92}\right)}$

где объемный F соответствует приведенному выше определению, а L _A представляет собой яркость адаптируемого поля в кд/м ² . ^[1]

логарифмический график зависимости _{FL от} L A ( _LA варьируется от 10 ^-4 до 10 ⁴ , FL находится в _{диапазоне} от 10 ^-4 до 10). Приближение кубического корня FL составляет 0,1715 L _A ^1/3 _.

В CIECAM02 эталонный источник света имеет равную энергию L _wr = M _wr = S _wr = 100 ), а эталонный белый цвет является идеальным отражающим рассеивателем (т. е. коэффициент отражения равен единице и Y _wr = 100 ), следовательно:

${\displaystyle {\begin{aligned}L_{c}&={\Big (}{\frac {Y_{w}}{L_{w}}}D+1-D{\Big )}L\\M_{c}&={\Big (}{\frac {Y_{w}}{M_{w}}}D+1-D{\Big )}M\\S_{c}&={\Big (}{\frac {Y_{w}}{S_{w}}}D+1-D{\Big )}S\\\end{aligned}}}$

Кроме того, если эталонный белый цвет в обоих источниках света имеет трехцветное значение Y ( Y _wr = Y _w ), тогда:

${\displaystyle {\begin{aligned}L_{c}&={\Big (}{\frac {L_{wr}}{L_{w}}}D+1-D{\Big )}L\\M_{c}&={\Big (}{\frac {M_{wr}}{M_{w}}}D+1-D{\Big )}M\\S_{c}&={\Big (}{\frac {S_{wr}}{S_{w}}}D+1-D{\Big )}S\\\end{aligned}}}$

Постадаптация

После адаптации ответы конуса преобразуются в пространство Ханта-Пойнтера-Эстевеса путем перехода к XYZ и обратно : ^[5]

${\displaystyle {\begin{bmatrix}L'\\M'\\S'\end{bmatrix}}=\mathbf {M} _{H}{\begin{bmatrix}X_{c}\\Y_{c}\\Z_{c}\end{bmatrix}}=\mathbf {M} _{H}\mathbf {M} _{CAT02}^{-1}{\begin{bmatrix}L_{c}\\M_{c}\\S_{c}\end{bmatrix}}}$

${\displaystyle \mathbf {M} _{H}={\begin{bmatrix}\;\;\,0.38971&0.68898&-0.07868\\-0.22981&1.18340&\;\;\,0.04641\\\;\;\,0.00000&0.00000&\;\;\,1.00000\end{bmatrix}}}$

log L ′ _a против log L ′ для L _A = 200 ( F _L знак равно 1 )

Обратите внимание, что приведенная выше матрица, унаследованная от CIECAM97, ^[7] имеет неудачное свойство: поскольку 0,38971 + 0,68898 – 0,07868 = 1,00001, 1 ⃗ ≠ M _H 1 ⃗ и, следовательно, серый цвет имеет ненулевую цветность, ^[8] проблема, которую призван решить CAM16. ^[9]

Наконец, ответ сжимается на основе обобщенного уравнения Михаэлиса-Ментен (как показано сбоку): ^[5]

${\displaystyle k={\frac {1}{5L_{A}+1}}}$

${\displaystyle F_{L}=\textstyle {\frac {1}{5}}k^{4}\left(5L_{A}\right)+\textstyle {\frac {1}{10}}{(1-k^{4})}^{2}{\left(5L_{A}\right)}^{1/3}}$

F _L — коэффициент адаптации уровня яркости.

${\displaystyle {\begin{aligned}L'_{a}&={\frac {400{\left(F_{L}L'/100\right)}^{0.42}}{27.13+{\left(F_{L}L'/100\right)}^{0.42}}}+0.1\\M'_{a}&={\frac {400{\left(F_{L}M'/100\right)}^{0.42}}{27.13+{\left(F_{L}M'/100\right)}^{0.42}}}+0.1\\S'_{a}&={\frac {400{\left(F_{L}S'/100\right)}^{0.42}}{27.13+{\left(F_{L}S'/100\right)}^{0.42}}}+0.1\end{aligned}}}$

Как упоминалось ранее, если уровень яркости фона неизвестен, его можно оценить по абсолютной яркости белой точки как L _A = L _W / 5 , используя допущение «среднего серого». (Выражение для F _L для удобства дано через 5 L _A. ) В фотопических условиях коэффициент адаптации уровня яркости ( F _L ) пропорционален кубическому корню из яркости адаптирующего поля ( L _A ). В скотопических условиях он пропорционален L _A (что означает отсутствие адаптации уровня яркости). Фотопический порог составляет примерно L _W = 1 (см. график F _L – L _A выше).

Внешний вид коррелирует

CIECAM02 определяет корреляты желто-синего, красно-зеленого, яркости и красочности. Сделаем некоторые предварительные определения.

${\displaystyle {\begin{aligned}C_{1}&=L_{a}^{\prime }-M_{a}^{\prime }\\C_{2}&=M_{a}^{\prime }-S_{a}^{\prime }\\C_{3}&=S_{a}^{\prime }-L_{a}^{\prime }\end{aligned}}}$

Коррелят для красно-зеленого ( а ) — это величина отклонения C ₁ от критерия уникального желтого ( C ₁ = C _2/11 ), а коррелят для желто-синего ( b ) основан на среднем значении величина отклонений C ₁ от уникального красного ( C ₁ = C ₂ ) и уникального зеленого ( C ₁ = C ₃ ). ^[3]

${\displaystyle {\begin{aligned}a&=C_{1}-\textstyle {\frac {1}{11}}C_{2}&=L_{a}^{\prime }-\textstyle {\frac {12}{11}}M_{a}^{\prime }+\textstyle {\frac {1}{11}}S_{a}^{\prime }\\b&=\textstyle {\frac {1}{2}}\left(C_{2}-C_{1}+C_{1}-C_{3}\right)/4.5&=\textstyle {\frac {1}{9}}\left(L_{a}^{\prime }+M_{a}^{\prime }-2S_{a}^{\prime }\right)\end{aligned}}}$

Коэффициент 4,5 объясняет тот факт, что на более коротких волнах меньше колбочек (глаз менее чувствителен к синему цвету). Порядок членов таков, что b положительно для желтоватых цветов (а не для синеватых).

Угол оттенка ( h ) можно найти путем преобразования прямоугольной координаты ( a , b ) в полярные координаты:

${\displaystyle h=\angle (a,b)=\operatorname {atan2} (b,a),\ (0\leq h<360^{\circ })}$

Чтобы вычислить эксцентриситет ( e _t ) и состав оттенка ( H ), определите, в каком квадранте находится оттенок, с помощью следующей таблицы. Выберите i так, чтобы h _i ⩽ h ′ < h _{i +1} , где h ′ = h, если h > h ₁ , и h ′ = h + 360° в противном случае.

${\displaystyle {\begin{aligned}H&=H_{i}+{\frac {100(h^{\prime }-h_{i})/e_{i}}{(h^{\prime }-h_{i})/e_{i}+(h_{i+1}-h^{\prime })/e_{i+1}}}\\e_{t}&=\textstyle {\frac {1}{4}}\left[\cos \left(\textstyle {\frac {\pi }{180}}h+2\right)+3.8\right]\end{aligned}}}$

(Это не совсем то же самое, что коэффициент эксцентриситета, указанный в таблице.)

Рассчитаем ахроматический отклик A :

${\displaystyle A=(2L_{a}^{\prime }+M_{a}^{\prime }+\textstyle {\frac {1}{20}}S_{a}^{\prime }-0.305)N_{bb}}$

где

${\displaystyle {\begin{aligned}&N_{bb}=N_{cb}=0.725n^{-0.2}\\&n=Y_{b}/Y_{w}\end{aligned}}}$

Коррелят легкости​

${\displaystyle J=100\left(A/A_{w}\right)^{cz}}$

где c — влияние окружения (см. выше), а

${\displaystyle z=1.48+{\sqrt {n}}}$

Коррелят яркости​

${\displaystyle Q=\left(4/c\right){\sqrt {\textstyle {\frac {1}{100}}J}}\left(A_{w}+4\right)F_{L}^{1/4}}$

Затем вычислите временную величину t ,

${\displaystyle t={\frac {\textstyle {\frac {50\,000}{13}}N_{c}N_{cb}e_{t}{\sqrt {a^{2}+b^{2}}}}{L_{a}^{\prime }+M_{a}^{\prime }+\textstyle {\frac {21}{20}}S_{a}^{\prime }}}}$

Коррелят цветности​

${\displaystyle C=t^{0.9}{\sqrt {\textstyle {\frac {1}{100}}J}}(1.64-0.29^{n})^{0.73}}$

Коррелят красочности – это

${\displaystyle M=C\cdot F_{L}^{1/4}}$

Коррелят насыщения​

${\displaystyle s=100{\sqrt {M/Q}}}$

Цветовые пространства

Корреляты внешнего вида CIECAM02, J , a и b образуют единое цветовое пространство , которое можно использовать для расчета цветовых различий , если условия просмотра фиксированы. Более часто используемой производной является единообразное цветовое пространство CAM02 (CAM02-UCS), расширение с настройками для лучшего соответствия экспериментальным данным. ^[10]

CIECAM02 как модель обработки изображений человека

Как и многие цветовые модели, цель CIECAM02 — моделировать человеческое восприятие цвета. Было показано, что модель CIECAM02 является более правдоподобной моделью нейронной активности в первичной зрительной коре по сравнению с более ранней моделью CIELAB . В частности, как его ахроматический ответ A , так и красно-зеленый коррелят a могут быть сопоставлены с активностью ЭМЭГ ( увлечение ), каждый из которых имеет свою собственную характерную задержку. ^[11]

Смотрите также

• Цветовое пространство CIELAB
• Цветовое пространство CIE 1931.
• Цвет внешнего вида модели

Рекомендации

1. Fairchild, Марк Д.; Луо, MR; Хант, RWG (август 2000 г.). «Пересмотр CIECAM97 для практического применения» (PDF) . Исследование и применение цвета . Уайли Интерсайенс . 25 (4): 260–266. doi :10.1002/1520-6378(200008)25:4<260::AID-COL6>3.0.CO;2-9. Архивировано из оригинала (PDF) 22 сентября 2013 г. Проверено 9 февраля 2008 г. Модель CIECAM97s была принята CIE в 1997 году для приложений цветного изображения. Он включает в себя прямой и обратный режимы. Некоторые проблемы при использовании этой модели были обнаружены в ходе недавних полевых испытаний. В этой статье предлагается пересмотреть модель в двух аспектах: (а) сделать яркость (J) нулевой, когда значение тристимула Y равно нулю, при всех окружающих условиях; (b) изменить коэффициент хроматической индукции (Nc) с 1,10 до 0,95 для условий затемненного окружающего звука. Во избежание путаницы предлагается доработанную версию модели обозначать CAM97s2. В статье также описан альтернативный режим для достижения более точной обратимости между прямым и обратным режимами.
2. «Система цвета Windows: система управления цветом следующего поколения». Архивировано 27 июля 2010 г. в Wayback Machine . Технический документ Microsoft. 13 сентября 2005 г.
3. Schanda, Янош (2007). «Будущее колориметрии в CIE: внешний вид цвета». Колориметрия: понимание системы CIE . Уайли Интерсайенс . п. 359. ИСБН 978-0-470-04904-4.
4. Вестленд, Стивен; Рипамонти, Катерина (2004). Вычислительная наука о цвете с использованием MATLAB. Джон Уайли и сыновья . ISBN 0-470-84562-7.
5. Морони, Натан; Фэйрчайлд, Марк Д.; Хант, Роберт У.Г.; Ли, Чанджун; Луо, М. Роннье; Ньюман, Тодд (12 ноября 2002 г.). «Модель цветового оформления CIECAM02». Десятая конференция IS&T/SID по цветной визуализации . Скоттсдейл, Аризона : Общество науки и технологий визуализации . ISBN 0-89208-241-0.
6. Хант, Роберт WG; Чанджун Ли; М. Ронье Луо (февраль 2005 г.). «Хроматическая адаптация трансформируется». Исследование и применение цвета . Уайли Интерсайенс . 30 (1): 69. doi :10.1002/col.20085. Хроматические адаптационные преобразования (ХАТ) проявлялись в разных формах. Описаны причины возникновения этих форм и связи между ними. Объясняются факторы, определяющие, какой тип CAT следует использовать в различных приложениях.
7. Минг Ронньер Луо и Роберт Уильям Гейнер Хант: Структура модели цветового внешнего вида CIE 1997 года.
8. Чунхуи Куо, Эрик Зейзе и Ди Лай: Надежная реализация CIECAM02 и численный эксперимент в рамках рабочего процесса Международного консорциума по цвету.
9. Чанцзюнь Ли, Чжицян Ли, Чжифэн Ван, Ян Сюй, Мин Ронье Луо, Гуйхуа Цуй, Мануэль Мельгоса, Майкл Генри Брилл и Майкл Пойнтер: Комплексные цветовые решения: CAM16, CAT16 и CAM16-UCS
10. Луо, М. Роннье; Цуй, Гуйхуа; Ли, Чанджун (август 2006 г.). «Единые цветовые пространства на основе модели цветового представления CIECAM02». Исследование и применение цвета . 31 (4): 320–330. дои : 10.1002/col.20227. S2CID  122917960.
11. Туэйтс, Эндрю; Вингфилд, Кай; Визер, Эрик; Солтан, Эндрю; Марслен-Уилсон, Уильям Д.; Ниммо-Смит, Ян (2018). «Внедрение моделей цветового восприятия CIECAM02 и CIELAB в коре головного мозга человека». Исследование зрения . 145 : 1–10. дои : 10.1016/j.visres.2018.01.011 . ПМИД  29608936.

дальнейшее чтение

• МКО ТК 8-01 (2004). Модель цветового оформления для систем управления цветом. Публикация 159. Вена: Центральное бюро CIE. ISBN 3-901906-29-0. Архивировано из оригинала 13 апреля 2011 г. Проверено 28 апреля 2008 г.{{cite book}}: CS1 maint: numeric names: authors list (link)
• Фэйрчайлд, Марк Д. (9 ноября 2004 г.). «Модели цветового оформления: CIECAM02 и другие» (PDF) . 12-я конференция IS&T/SID по цветной визуализации. Архивировано из [rit-mcsl.org/fairchild/PDFs/AppearanceLec.pdf оригинал] (PDF) 11 сентября 2020 г. Проверено 11 февраля 2008 г. {{cite web}}: Проверить |url=значение ( помощь )
• Шлёмер, Нико (2018). Алгоритмические улучшения для моделей цветового оформления CIECAM02 и CAM16 . arXiv : 1802.06067 .

Внешние ссылки

• Набор инструментов Colorlab MATLAB для цветовых вычислений и точной цветопередачи (хесус Мало и Мария Хосе Луке, Университет Валенсии). Он включает в себя стандартную трехцветную колориметрию CIE и преобразования в ряд нелинейных моделей цветопередачи (CIELAB, CIECAM и т. д.).
• Таблица Excel с прямыми и обратными примерами. Архивировано 9 января 2007 г. в Wayback Machine Эриком Валовитом и Гритом О'Брайеном.
• Экспериментальная реализация модели цветового оформления CIECAM02 в подключаемом модуле, совместимом с Photoshop (только для Microsoft Windows), автор Клифф Рэймс.
• Примечания к модели цветового оформления CIECAM02. Исходный код прямого и обратного преобразований на языке C, автор Билли Биггс.
• Java-апплет CIECAM02, автор Натан Морони

  Хотя Java-апплеты больше не запускаются ни в одном из основных браузеров, на этой странице также представлены исполняемые файлы командной строки для Windows, Mac OS X и HP-UX. Хотя на самой странице это недокументировано, использовать эти исполняемые файлы не так уж и сложно, например, в Windows:

  > %TEMP% \cam02vc echo 95.01 100 108.82 200 18 1 &&> %TEMP% \cam02xyz echo 40 20 10 && ciecam02 0 1 0 %TEMP% \cam02vc %TEMP% \cam02xyz con

  И аналогично для других платформ. Первые три цифры — это используемая точка белого, затем среднее окружающее освещение, в данном случае 200 кд/м², затем относительная яркость окружающего пространства в том же масштабе, что и точка белого, в данном случае 18 %, затем окружающее освещение. условия, где 1 = средний, 2 = тусклый и 3 = темный, а затем координаты XYZ цвета для проверки. Результатом будут координаты JCh. Биты 0 1 0 означают «вперед, подробно, вычислить D», поэтому измените первый на 1, чтобы преобразовать JCh в XYZ, второй на 0, чтобы не печатать промежуточные значения в расчете, или последний на 1, чтобы принудительно Параметр D на 1.