Модель восприятия цвета ( CAM ) — это математическая модель, которая пытается описать перцептивные аспекты цветового зрения человека , то есть условия просмотра, при которых восприятие цвета не совпадает с соответствующим физическим измерением источника стимула. (В отличие от этого, цветовая модель определяет координатное пространство для описания цветов, например, цветовые модели RGB и CMYK .)
Равномерное цветовое пространство ( UCS ) — это цветовая модель, которая стремится сделать атрибуты, создающие цвет, перцептивно однородными, т. е. одинаковое пространственное расстояние между двумя цветами равно одинаковой величине воспринимаемой цветовой разницы. CAM при фиксированных условиях просмотра приводит к UCS; UCS с моделированием переменных условий просмотра приводит к CAM. UCS без такого моделирования все еще может использоваться как рудиментарная CAM.
Цвет возникает в сознании наблюдателя; «объективно» существует только спектральное распределение мощности света, которое встречается с глазом. В этом смысле любое восприятие цвета субъективно. Однако были предприняты успешные попытки сопоставить спектральное распределение мощности света с реакцией органов чувств человека количественным образом. 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 ретинальное локус стимуляции, уровень яркости света, попадающего на глаз, фон за наблюдаемым объектом и уровень яркости окружающего света). Только если все эти условия остаются постоянными, два идентичных стимула с идентичными трехцветными значениями XYZ создадут идентичный цветовой образ для наблюдателя-человека. Если некоторые условия изменяются в одном случае, два идентичных стимула с идентичными трехцветными значениями XYZ создадут различные цветовые образы (и наоборот: два различных стимула с различными трехцветными значениями XYZ могут создать идентичный цветовой образ).
Таким образом, если условия просмотра меняются, цветовой модели XYZ недостаточно, и для моделирования восприятия цвета человеком требуется модель цветового восприятия.
Основная проблема любой модели цветового восприятия заключается в том, что восприятие цвета человеком осуществляется не в терминах трехцветных значений XYZ, а в терминах параметров внешнего вида ( оттенок , светлота , яркость , цветность, красочность и насыщенность ). Поэтому любая модель цветового восприятия должна обеспечивать преобразования (которые учитывают условия просмотра) из трехцветных значений XYZ в эти параметры внешнего вида (по крайней мере, оттенок, светлота и цветность).
В этом разделе описываются некоторые явления цветового восприятия, которые пытаются учитывать модели цветового восприятия.
Хроматическая адаптация описывает способность человеческого восприятия цвета абстрагироваться от белой точки (или цветовой температуры ) источника света при наблюдении за отражающим объектом. Для человеческого глаза лист белой бумаги выглядит белым независимо от того, является ли освещение голубоватым или желтоватым. Это самое основное и самое важное 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 на основе трехцветного сигнала и модели цветового восприятия. Простая цветовая модель на основе трехцветного сигнала игнорирует белую точку источника света, когда описывает цвет поверхности освещенного объекта; если белая точка источника света изменяется, то же самое происходит и с цветом поверхности, как сообщает простая цветовая модель на основе трехцветного сигнала. Напротив, модель цветового восприятия учитывает белую точку источника света (именно поэтому модель цветового восприятия требует этого значения для своих расчетов); если белая точка источника света изменяется, цвет поверхности, как сообщает модель цветового восприятия, остается прежним.
Хроматическая адаптация является ярким примером того, что два разных стимула с разными трехцветными значениями XYZ создают идентичный цветовой образ . Если цветовая температура источника света изменяется, то же самое происходит и со спектральным распределением мощности и, следовательно, со значениями трехцветного XYZ света, отраженного от белой бумаги; цветовой образ , однако, остается прежним (белым).
На восприятие оттенка человеком-наблюдателем влияют несколько эффектов:
Несколько эффектов изменяют восприятие контраста человеком-наблюдателем:
Существует эффект, который изменяет восприятие красочности человеком-наблюдателем:
Существует эффект, который изменяет 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 своей контекстуальности их особенно трудно моделировать; модели внешнего вида цвета, которые пытаются это сделать, называются моделями внешнего вида цвета изображения (iCAM) .
Поскольку параметры цветового восприятия и явления цветового восприятия многочисленны, а задача сложна, не существует единой универсальной модели цветового восприятия; вместо этого используются различные модели.
В этом разделе перечислены некоторые используемые модели цветового восприятия. Хроматические адаптационные преобразования для некоторых из этих моделей перечислены в цветовом пространстве LMS .
В 1976 году CIE поставила задачу заменить множество существующих несовместимых моделей цветового различия новой универсальной моделью для цветового различия. Они попытались достичь этой цели, создав перцептивно однородное цветовое пространство (UCS), т. е. цветовое пространство, в котором одинаковое пространственное расстояние между двумя цветами равно одинаковой величине воспринимаемой цветовой разницы. Хотя им это удалось лишь частично, они тем самым создали цветовое пространство CIELAB («L*a*b*»), которое имело все необходимые характеристики, чтобы стать первой моделью цветового восприятия. Хотя CIELAB является очень элементарной моделью цветового восприятия, она является одной из наиболее широко используемых, поскольку стала одним из строительных блоков управления цветом с профилями ICC . Поэтому она в основном вездесуща в цифровой обработке изображений.
Одним из ограничений CIELAB является то, что он не предлагает полноценной хроматической адаптации, поскольку он выполняет метод преобразования фон Криса непосредственно в цветовом пространстве XYZ (часто называемом «неправильным преобразованием фон Криса»), вместо того, чтобы сначала перейти в цветовое пространство LMS для получения более точных результатов. Профили ICC обходят этот недостаток, используя матрицу преобразования Брэдфорда в цветовом пространстве LMS (которая впервые появилась в модели цветового восприятия LLAB) в сочетании с CIELAB.
Из-за "неправильного" преобразования CIELAB, как известно, плохо работает, когда используется нереферентная белая точка, что делает его плохим CAM даже для его ограниченных входов. Неправильное преобразование также, по-видимому, отвечает за его нерегулярный синий оттенок, который изгибается в сторону фиолетового при изменении L, что делает его также неидеальным UCS.
Модель восприятия цвета Наятани и др. фокусируется на светотехнике и свойствах цветопередачи источников света.
Модель цветового восприятия Ханта фокусируется на воспроизведении цветного изображения (ее создатель работал в исследовательских лабораториях Kodak ). Разработка началась еще в 1980-х годах, и к 1995 году модель стала очень сложной (включая функции, которые не предлагает ни одна другая модель цветового восприятия, например, включение реакций палочковых клеток ) и позволила предсказать широкий спектр визуальных явлений. Она оказала очень значительное влияние на CIECAM02, но из-за своей сложности сама модель Ханта сложна в использовании.
RLAB пытается улучшить существенные ограничения CIELAB, сосредоточившись на воспроизведении изображений. Он хорошо справляется с этой задачей и прост в использовании, но недостаточно всеобъемлющ для других приложений.
В отличие от CIELAB, RLAB использует правильный шаг фон Криса. Он также позволяет настраивать степень адаптации, допуская настраиваемое значение D. "Discounting-the-illuminant" все еще может использоваться с использованием фиксированного значения 1,0. [2]
LLAB похож на RLAB, также пытается оставаться простым, но дополнительно пытается быть более всеобъемлющим, чем RLAB. В конце концов, он пожертвовал некоторой простотой ради полноты, но все еще не был полностью всеобъемлющим. Поскольку CIECAM97s был опубликован вскоре после этого, LLAB так и не получил широкого распространения.
После начала эволюции моделей цветового восприятия с CIELAB в 1997 году CIE захотела продолжить с помощью комплексной модели цветового восприятия. Результатом стала CIECAM97s, которая была комплексной, но также сложной и отчасти трудной в использовании. Она получила широкое признание в качестве стандартной модели цветового восприятия до тех пор, пока не была опубликована CIECAM02.
Эбнер и Фэрчайлд рассмотрели проблему непостоянных линий оттенка в своем цветовом пространстве, названном IPT . [3] Цветовое пространство IPT преобразует адаптированные к D65 данные XYZ (XD65, YD65, ZD65) в данные отклика колбочек на длинные-средние-короткие расстояния (LMS) с использованием адаптированной формы матрицы Ханта-Поинтера-Эстевеса (M HPE(D65) ). [4]
Модель цветового восприятия IPT превосходно обеспечивает формулировку для оттенка, где постоянное значение оттенка равно постоянному воспринимаемому оттенку независимо от значений яркости и цветности (что является общим идеалом для любой модели цветового восприятия, но его трудно достичь). Поэтому она хорошо подходит для реализаций картирования гаммы .
ITU-R BT.2100 включает цветовое пространство, называемое ICtCp , которое улучшает исходный IPT, исследуя более высокий динамический диапазон и более широкие цветовые гаммы. [5] ICtCp может быть преобразовано в приблизительно однородное цветовое пространство путем масштабирования Ct на 0,5. Это преобразованное цветовое пространство является основой метрики цветовой разницы широкой гаммы Rec. 2124 ΔE ITP . [6]
После успеха CIECAM97s 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 ближе всего к международно согласованному «стандарту» для (всеобъемлющей) модели цветового восприятия.
И CIECAM02, и CIECAM16 имеют некоторые нежелательные числовые свойства при реализации в соответствии со спецификацией. [7]
iCAM06 — это модель цветового восприятия изображения . Таким образом, она обрабатывает не каждый пиксель изображения независимо, а в контексте всего изображения. Это позволяет ей включать пространственные параметры цветового восприятия, такие как контрастность, что делает ее хорошо подходящей для HDR- изображений. Это также первый шаг к решению проблем с явлениями пространственного восприятия.
CAM16 является преемником CIECAM02 с различными исправлениями и улучшениями. Он также поставляется с цветовым пространством CAM16-UCS. Он опубликован 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, разработанная для нормального динамического диапазона цвета. Та же структура, что и CIELAB, но оснащенная улучшенными данными (выход CAM16 для яркости и цветности; данные IPT для оттенка). Предназначена для простоты внедрения и использования (особенно из sRGB), как CIELAB и IPT, но с улучшениями однородности. [12]
По состоянию на сентябрь 2023 года он является частью проекта CSS color level 4 [13] и поддерживается последними версиями всех основных браузеров. [14]
{{citation}}: CS1 maint: location missing publisher (link)