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現(xiàn)代色彩管理技術(shù)的缺陷和色貌模型

http://m.twesms.com 2015年09月19日        

   1. 現(xiàn)代色彩管理的方法
  現(xiàn)代色彩管理技術(shù)是從一種設(shè)備色彩空間中的顏色出發(fā),結(jié)合該設(shè)備的色彩特性將其轉(zhuǎn)換到設(shè)備無關(guān)的色空間PCS,然后結(jié)合目標(biāo)設(shè)備的色彩特性,再轉(zhuǎn)換到目標(biāo)設(shè)備色彩空間中?,F(xiàn)代色彩管理技術(shù)的基本思路是首先選擇一個與設(shè)備無關(guān)的色彩空間,然后對整個圖像系統(tǒng)中的各個設(shè)備進(jìn)行特性化描述,形成設(shè)備色彩描述文件,最后在各設(shè)備的色彩空間與標(biāo)準(zhǔn)的與設(shè)備無關(guān)的色彩空間之間建立確定的對應(yīng)關(guān)系,利用色彩管理模塊CMM來進(jìn)行色彩轉(zhuǎn)換。
  2. 現(xiàn)代色彩管理技術(shù)的缺陷
  在人的視覺中,可以說任何色彩都是在對比狀態(tài)下存在的,或者是在相對條件下存在的,是從整體中顯現(xiàn)出來的。而人的知覺也不可能單獨地去感受某一種顏色,總是在一個大的整體中去感受各個部分,進(jìn)一步說,對一塊顏色的認(rèn)識,與它存在的環(huán)境有關(guān)。同一顏色在不同的照明條件、不同的媒體、不同的背景下,以及由不同的觀察者觀察都具有不同的顏色感覺即色貌。因此,為了解決這一問題,人們提出了色貌模型,通過色貌模型,可以在一個確定的環(huán)境下再現(xiàn)不同觀察條件的顏色屬性。
  基于ICC的現(xiàn)代色彩管理系統(tǒng)所用的與設(shè)備無關(guān)的色空間PCS通常為CIELab或CIEXYZ。CIEXYZ不是一個色貌模型,CIELab色空間由于可以計算明度、飽和度和色相,并且有簡單的色適應(yīng)轉(zhuǎn)換,被近似認(rèn)為是一個色貌模型,但CIELab色空間存在著以下缺陷。
  1)CIELab色空間的色相缺乏視覺的均勻性,即色空間中同一色相角上的顏色在視覺上并不具有相同的色相,特別在紅色和藍(lán)色區(qū)域。而在色彩管理中進(jìn)行顏色轉(zhuǎn)換時,往往是通過保持同一色相角的顏色的色相不變,改變明度和飽和度來進(jìn)行顏色匹配的,這就要求所用的色空間必須具有極好的色相均勻性。
  2)CIELab色差公式是利用單個的色塊在恒定的視覺條件下得出的,因此它只能計算特定條件下色塊之間的顏色差別,而不能預(yù)測不同視覺條件下的復(fù)雜空間圖像的顏色差別。
  3)CIELab只適合恒定視覺條件下的顏色復(fù)制,不適合跨媒體和跨平臺的顏色復(fù)制。
CIELab雖然被認(rèn)為是一個近似的色貌模型,但它只能用于預(yù)測相同視覺條件下的顏色屬性,因此,還不能完全作為一個用于顏色轉(zhuǎn)換的標(biāo)準(zhǔn)的色空間。
  3. 色貌模型
  色貌模型是指能夠?qū)︻伾南嚓P(guān)屬性,如明度、色相和彩度進(jìn)行預(yù)測的數(shù)學(xué)模型。具體來說就是指通過特定照明、背景以及觀察環(huán)境等條件下的CIE色度參數(shù)(如三刺激值)進(jìn)行顏色屬性參數(shù)(如明度、飽和度和色相)計算或預(yù)測的數(shù)學(xué)公式或數(shù)學(xué)模型。色貌模型主要是解決不同媒體在不同的觀察條件、不同的背景和不同的觀察環(huán)境下的顏色真實再現(xiàn)問題。
  1998年,CIE負(fù)責(zé)測試色貌模型的分技術(shù)委員會1-34提出了CIECAM97s,在色貌模型的研究上取得了很大的成功,同時也吸引業(yè)內(nèi)很多研究人員對它進(jìn)行了進(jìn)一步的研究,隨著研究的深入,研究人員很快發(fā)現(xiàn)CIECAM97s存在一些不足,并提出了很多修改的建議,于是2002年CIE又推薦了新一代的CIECAM02色貌模型,CIECAM02是基于CIECAM97s模型建立的,并進(jìn)行了大量的修改和簡化,包括一個線性的色適應(yīng)轉(zhuǎn)換、一個新的非線性響應(yīng)壓縮函數(shù)和顏色感覺屬性計算方法的修改。然而,CIECAM02雖然能夠預(yù)測不同視覺條件下的顏色再現(xiàn)效果,卻沒有將人類視覺的空間和時間特性與圖像視覺效果結(jié)合起來。因此,在2004年,F(xiàn)airchild和Johnson又推薦了圖像色貌模型iCAM(image Color Appearance Model),iCAM結(jié)合了人類視覺的空間和時間特性,具有很好的色相均勻性,既可以預(yù)測復(fù)雜圖像的色貌特征,又可以測量圖像的差別和質(zhì)量,適合于跨媒體圖像復(fù)制和高動態(tài)范圍的成像技術(shù)。(責(zé)編:高原)

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