rg цветность

Пространство цветности RGB , два измерения нормализованного пространства RGB , ^[1] представляет собой пространство цветности , двумерное цветовое пространство , в котором отсутствует информация об интенсивности.

В цветовом пространстве RGB пиксель идентифицируется интенсивностью красного, зеленого и синего основных цветов . Таким образом, ярко-красный может быть представлен как (R,G,B) (255,0,0), а темно-красный может быть представлен как (40,0,0). В нормализованном пространстве RGB или пространстве RG цвет представлен пропорцией красного, зеленого и синего в цвете, а не интенсивностью каждого из них. Поскольку эти пропорции всегда должны в сумме давать 1, мы можем указать только пропорции красного и зеленого цвета в цвете и при необходимости рассчитать значение синего.

Преобразование между цветностями RGB и RG

Учитывая цвет (R,G,B), где R, G, B = линейная интенсивность красного, зеленого и синего, его можно преобразовать в цвет, где подразумевается доля красного, зеленого и синего в исходном цвете: ^[2]^[3] $(r,g,b)$ $r,g,b$

$r={\frac {R}{R+G+B}}$

$g={\frac {G}{R+G+B}}$

$b={\frac {B}{R+G+B}}$

$r+g+b=1$

Сумма rgb всегда будет равна единице, из-за этого свойства измерение b можно отбросить без потери информации. Обратное преобразование невозможно только с двумя измерениями, так как информация об интенсивности теряется во время преобразования в цветность rg, например, (1/3, 1/3, 1/3) имеет равные пропорции каждого цвета, но невозможно определить, соответствует ли это черному, серому или белому. Если R, G, B нормализовать к цветовому пространству r, g, G, преобразование можно вычислить следующим образом:

$R={\frac {rG}{g}}$

$G=G$

$B={\frac {(1-r-g)G}{g}}$

Преобразование из rgG в RGB такое же, как и преобразование из xyY в XYZ. ^[4] Преобразование требует по крайней мере некоторой информации относительно интенсивности сцены. По этой причине, если G сохраняется, то возможно обратное.

Версия, используемая в компьютерном зрении

Мотивация

Алгоритмы компьютерного зрения, как правило, страдают от различных условий визуализации. Чтобы сделать алгоритмы компьютерного зрения более надежными, важно использовать (приблизительно) цветовое инвариантное цветовое пространство. Цветовые инвариантные цветовые пространства нечувствительны к помехам в изображении. Одной из распространенных проблем в компьютерном зрении является изменение источника света (цвета и интенсивности) между несколькими изображениями и в пределах одного изображения. ^[5]

Цветовое пространство rg используется из желанияфотометрическая инвариантность на основе пикселей . Например, если сцена освещена прожектором, объект заданного цвета будет менять видимый цвет по мере перемещения по сцене. Если цвет используется для отслеживания объекта на изображении RGB, это может вызвать проблемы. Удаление компонента интенсивности должно сохранить цвет постоянным.

Упражняться

На практике компьютерное зрение использует «неправильную» форму цветового пространства rg, полученную непосредственно из гамма-скорректированного RGB, обычно sRGB. В результате полное удаление интенсивности не достигается, и 3D-объекты по-прежнему демонстрируют некоторую окантовку.

Иллюстрация

цветовое пространство rg

Координаты цветности r, g и b являются отношениями одного трехцветного значения к сумме всех трех трехцветных значений. Нейтральный объект подразумевает равные значения красного, зеленого и синего стимулов. Отсутствие информации о яркости в rg не позволяет иметь более 1 нейтральной точки, где все три координаты имеют одинаковое значение. Белая точка диаграммы цветности rg определяется точкой (1/3,1/3). Белая точка имеет одну треть красного, одну треть зеленого и последнюю треть синего. На диаграмме цветности rg первый квадрант, где все значения r и g положительны, образует прямоугольный треугольник. С max r, равным 1 единице по оси x, и max g, равным 1 единице по оси y. Соединяем линию от max r (1,0) до max g (0,1) от прямой линии с наклоном, равным отрицательной 1. Любой образец, который попадает на эту линию, не имеет синего цвета. Двигаясь вдоль линии от max r до max g, показывает уменьшение красного и увеличение зеленого в образце, без изменения синего. Чем дальше образец перемещается от этой линии, тем больше синего присутствует в образце, пытающемся сопоставиться.

МКО RGB

RGB — это система смешения цветов. После определения функции сопоставления цветов можно легко определить трехцветные значения. Поскольку для сравнения результатов требуется стандартизация, CIE установила стандарты для определения функции сопоставления цветов. ^[6]

Референтными стимулами должны быть монохроматические лучи R, G, B с соответствующими длинами волн. $\lambda _{R}=700.0nm,\lambda _{G}=546.1nm,\lambda _{B}=435.8nm$
Базовый стимул — белый с равным энергетическим спектром. Требуется соотношение 1,000:4,5907:0,0601 (RGB) для соответствия белой точке.

Таким образом, белый цвет с равноэнергетическим светом 1,000 + 4,5907 + 0,0601 = 5,6508 лм можно подобрать, смешав вместе R, G и B. Гилд и Райт использовали 17 субъектов для определения функций соответствия цветов RGB. ^[7] Соответствие цветов RGB служит основой для цветности rg. Функции соответствия цветов RGB используются для определения трехцветных значений RGB для спектра. Нормализация трехцветных значений RGB преобразует трехцветный в rgb. Нормализованное трехцветное значение RGB можно нанести на диаграмму цветности rg.

Пример функции сопоставления цветов ниже. любой монохромный. Любой монохромный можно сопоставить, добавив эталонные стимулы и . Тестовый свет также слишком яркий, чтобы учесть этот эталонный стимул добавляется к цели, чтобы приглушить насыщенность. Таким образом, является отрицательным. и может быть определен как вектор в трехмерном пространстве. Это трехмерное пространство определяется как цветовое пространство. Любой цвет можно получить, сопоставив заданное количество и . $[F_{\lambda }]$ $R[R],G[G]$ $B[B]$ $R$ $[R],[G]$ $[B]$ $[F]$ $[R],[G]$ $[B]$

$[F_{\lambda }]+R[R]=G[G]+B[B]$

$[F_{\lambda }]=-R[R]+G[G]+B[B]$

Отрицательные вызовы для функций сопоставления цветов, которые отрицательны на определенных длинах волн. Это доказательство того, почему функция сопоставления цветов, по-видимому, имеет отрицательные трехцветные значения. $[R]$ ${\overline {r}}$

диаграмма цветности rg

Рисунок сбоку представляет собой построенную диаграмму цветности rg. Отмечая важность E, которая определяется как белая точка, где rg равны и имеют значение 1/3. Далее обратите внимание на прямую линию от (0,1) до (1,0), следует выражение y = -x + 1. По мере увеличения x (красный) y (зеленый) уменьшается на ту же величину. Любая точка на линии представляет предел в rg и может быть определена точкой, которая не имеет информации b и образована некоторой комбинацией r и g. Перемещение линейной линии к E представляет уменьшение r и g и увеличение b. В компьютерном зрении и цифровых изображениях используйте только первый квадрант, потому что компьютер не может отображать отрицательные значения RGB. Диапазон RGB составляет 0-255 для большинства дисплеев. Но при попытке сформировать цветовые соответствия с использованием реальных стимулов отрицательные значения необходимы в соответствии с законами Грассмана, чтобы сопоставить все возможные цвета. Вот почему диаграмма цветности rg простирается в отрицательном направлении r.

Преобразование xyY цветовой системы

Избегание отрицательных значений координат цвета побудило перейти от rg к xy. Отрицательные координаты используются в пространстве rg, поскольку при создании спектрального образца сопоставление может быть создано путем добавления стимула к образцу. Функции сопоставления цветов r, g и b отрицательны на определенных длинах волн, что позволяет сопоставлять любой монохроматический образец. Вот почему на диаграмме цветности rg спектральное место точек простирается в отрицательном направлении r и совсем немного в отрицательном направлении g. На диаграмме цветности xy спектральное место точек образовано всеми положительными значениями x и y.

Смотрите также

Ссылки

^ JB Martinkauppi & M. Pietikäinen (2005). "Моделирование цвета кожи лица". В SZ Li & Anil K. Jain (ред.). Справочник по распознаванию лиц . Springer Science & Business. стр. 117. ISBN 978-0-387-40595-7.
^ WT Wintringham (1951). "Цветное телевидение и колориметрия". В D L. MacAdam (ред.). Избранные статьи по основам колориметрии . SPIE - Международное общество оптической инженерии. стр. 343. ISBN 0-8194-1296-1.
^ Фэрман, Хью С.; Брилл, Майкл Х.; Хеммендингер, Генри (1997). «Как функции сопоставления цветов CIE 1931 были получены из данных Райта-Гильдии». Color Research & Application . 22 : 11–23. doi :10.1002/(SICI)1520-6378(199702)22:1<11::AID-COL4>3.0.CO;2-7.
^ Линдлум, Брюс (13 марта 2009 г.). "xyY to XYZ". www.brucelindbloom.com . Получено 7 декабря 2013 г. .
^ Т. Геверс; А. Гейсенджи; Дж. ван де Вейер и Дж. Гезебрук (2012). «Пиксельная фотометрическая инвариантность». В М. А. Крисс (ред.). Цвет в основах и приложениях компьютерного зрения . Wiley – серия IS&T. п. 50. ISBN 978-0-470-89084-4.
^ N. Ohto & AR Robertson (2005). "CIE Standard Colorimetric System". В MA Kriss (ред.). Colorimetry Fundamentals and Applications . Wiley - IS&T Series. стр. 65. ISBN 978-0-470-09472-3.
^ RWG Hunt (2004). "Цветовой треугольник". В MA Kriss (ред.). Воспроизведение цвета . Wiley - IS&T Series. стр. 71. ISBN 0-470-02425-9.