/
Автор: Домасев М.В. Гнатюк С.П.
Теги: компьютерная графика специализированные и управляющие электронные вычислительные машины дискретного действия цветоведение колористика цветовая гамма цифровая обработка изображений
ISBN: 978-5-388-00341-6
Год: 2009
Текст
М. Домасев С. Гнатюк
УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ,
ЦВЕТОВЫЕ РАСЧЕТЫ
И ИЗМЕРЕНИЯ
ББК
УДК
Д66
32.973.23-018.2
004.92
Научный редактор'. И. В. Пенова, кандидат технических наук
Рецензент: Ю. В. Кузнецов, доктор технических наук
Домасев М. В., Гнатюк С. П.
Д66 Цвет, управление цветом, цветовые расчеты и измерения. — СПб.: Питер,
2009. — 224 с.: ил. — (Серия «Учебный курс»).
ISBN 978-5-388-00341-6
Эта книга посвящена технологии цифрового репродуцирования цветного изображения и использо-
ванию систем управления цветом (Color Management System). Без знания этих технологий невозмож-
но стать хорошим специалистом в области цветокоррекции и цветной печати, что важно не только
работникам типографий и репроцентров, но и многим рядовым фотографам, дизайнерам, компью-
терным художникам, которые хотят добиться качественных результатов при обработке и воспроиз-
ведении цветных изображений.
Издание вводит в теорию цвета и цветовых систем, освещает методы инструментального измере-
ния цвета. Большое внимание уделено системам управления цветом и профилированию цветовых
устройств.
Книга будет полезна всем специалистам, занимающимся обработкой цифровых изображений, фо-
тографам, сотрудникам препресс-бюро, дизайн-студий и типографий, сталкивающимся с необходи-
мостью колориметрической настройки оборудования ввода/вывода изображений, калибровки и про-
филирования устройств ввода/вывода цифровых изображений с целью решения проблем цветовых
искажений, возникающих в процессе воспроизведения изображения, и достижения колориметриче-
ски верного отображения изображения, а также студентам профильных вузов.
Рекомендовано к изданию Ученым советом Санкт-Петербургского государственного университета
кино и телевидения.
ББК 32.973.23-018.2
УДК 004.92
Все права защищены. Никакая часть данной книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было фор-
ме без письменного разрешения владельцев авторских прав.
Информация, содержащаяся в данной книге, получена из источников, рассматриваемых издательством как
надежные. Тем не менее, имея в виду возможные человеческие или технические ошибки, издательство не
может гарантировать абсолютную точность и полноту приводимых сведений и не несет ответственности за
возможные ошибки, связанные с использованием книги.
ISBN 978-5-388-00341-6
© ООО «Питер Пресс», 2009
СОДЕРЖАНИЕ
Предисловие.............................................................. 5
Предисловие научного редактора........................................... 7
Глава 1. Цвет и свет..................................................... 9
1.1. Что такое цвет...................................................... 9
1.1.1. Спектр как характеристика цвета............................... 11
1.1.2. Феномен цветового видения..................................... 12
1.2. Классификация цветов............................................... 17
1.3. Характеристика источников света ................................... 23
1.4. Сложение цветовых излучений........................................ 29
Глава 2. Цветовые системы и модели...................................... 34
2.1. Проблема разработки универсальной модели цветового зрения.......... 34
2.2. Опыты по уравниванию цветов........................................ 35
2.2.1. Цветовой треугольник.......................................... 37
2.2.2. Цветовой график............................................... 39
2.3. Опыты Гилда и Райта и цветовая система XYZ МКО..................... 40
2.3.1. Стандартный колориметрический наблюдатель 1931 г.............. 41
2.3.2. Цветовая система XYZ МКО...................................... 42
2.3.3. Стандартный наблюдатель МКО 1964 г............................ 45
2.3.4. Цветности стандартных излучателей МКО......................... 46
2.3.5. Определение положения различных цветов на цветовом графике ху. 48
2.3.6. Области различных цветов на графике ху........................ 49
2.3.7. Определение границ цветового охвата основных цветов........... 50
2.3.8. Равноконтрастные (однородные) цветовые пространства........... 51
2.3.9. Переход между цветовыми координатными системами XYZ и RGB..... 57
Глава 3. Цветовые расчеты и измерения................................... 59
3.1. Методы инструментального измерения цвета........................... 59
3.1.1. Исследование несамосветящихся цветовых образцов............... 61
3.1.2. Исследование источников света................................. 64
3.1.3. Расчет координат цвета по спектральному апертурному коэффициенту
отражения и относительному спектральному распределению энергии....... 64
3.2. Определение цветовых различий...................................... 76
3.3. Определение метамерности образцов цвета............................ 78
3.4. Хроматические преобразования координат цвета....................... 83
3.5. Определение индекса цветопередачи МКО.............................. 85
3.6. Определение коррелированной цветовой температуры................... 90
3.7. Расчет тела цветового охвата....................................... 92
4
СОДЕРЖАНИЕ
Глава 4. Управление цветом и цветовые преобразования................. 99
4.1. Система управления цветом и ее назначение....................... 99
4.1.1. Что такое система управления цветом........................ 99
4.1.2. Архитектура системы управления цветом..................... 102
4.1.3. Алгоритмы пересчета цветов................................ 104
4.2. Цветовые профили и цветовые пространства....................... 113
4.3. Ввод и вывод изображения с помощью CMS......................... 121
4.3.1. Визуализация изображения на экране компьютерного монитора. 121
4.3.2. Вывод изображения на печать............................... 144
4.3.3. Преобразование отсканированных изображений и изображений,
полученных цифровой камерой...................................... 153
Глава 5. Калибровка и профилирование устройств воспроизведения
изображений......................................................... 155
5.1. Построение цветовых профилей................................... 155
5.2. Настройка и профилирование мониторов........................... 162
5.2.1. Первичная линеаризация монитора:
настройка энергетической яркости точки черного и точки белого.... 164
5.2.2. Настройка цветовой температуры монитора................... 169
5.2.3. Приведение монитора к требуемой гамме..................... 170
5.2.4. Профилирование (характеризация) монитора.................. 173
5.3. Профилирование устройств ввода изображения..................... 186
5.4. Профилирование устройств вывода изображения.................... 194
5.4.1. Профилирование цифровых печатающих устройств.............. 195
5.4.2. Профилирование Postscript-принтеров и печатных станков.... 201
Заключение.......................................................... 202
Приложения.......................................................... 205
Библиография........................................................ 213
Предисловие
Предлагаемая читателю книга является первой попыткой систематического на-
учного изложения на русском языке такой важной и актуальной в настоящий мо-
мент темы, как технология цифрового репродуцирования цветного изображения
и использование систем управления цветом.
Принятый в англоязычной литературе термин Color Management System (со-
кращенно CMS), переводимый на русский язык чаще всего как «система управ-
ления цветом», обозначает комплекс программных средств обработки изобра-
жения, который, основываясь на данных об особенностях воспроизведения цвета
данным устройством (сканером, цифровой камерой, монитором, принтером, пе-
чатным станком), позволяет осуществить автоматическую коррекцию изображе-
ния для его верного воспроизведения на данном устройстве, решая таким образом
главную проблему, которая всегда вставала перед специалистами по репродуциро-
ванию изображения в фотографии, полиграфии и компьютерной графике, а имен-
но рассогласование цветов изображения при его воспроизведении на различных
устройствах и материалах.
Подобные системы получили широкое распространение в последнее время
в связи с компьютеризацией полиграфического и фоторепродукционного произ-
водства, т. е. всего комплекса процессов ввода, ретуши, редакционного корректи-
рования и вывода цветного фотографического изображения, что не только позво-
лило упростить репродукционный процесс за счет исключения таких стадий, как
ручное цветоделение и цветокоррекция, но также разработать принципиально но-
вые механизмы обработки изображений, одними из которых и явились системы
управления цветом. В основу создания этих систем были положены рекомендации
Международного цветового консорциума (International Color Consortium, сокра-
щенно ICC) — организации, объединившей совместные усилия в этом направ-
лении таких известных фирм-производителей программного и аппаратного обе-
спечения для обработки фотоизображений и организаций, как Adobe, Agfa, Apple,
Kodak, FOGRA, Microsoft, Silicon Graphics, Sun.
В настоящий момент практически все типографии, репроцентры и студии подо-
печатной подготовке изображений используют в своей работе CMS при решении
задач ввода, обработки и воспроизведения изображений. Безусловно, это позво-
ляет резко увеличить производительность труда оператора-цветокорректора, фо-
тографа, дизайнера-верстальщика и специалиста по допечатной подготовке, но,
с другой стороны, приводит к появлению специфических сложностей, связанных с
тем обстоятельством, что та легкость, с которой могут в настоящий момент реали-
зовываться многие стадии обработки изображения, ведет к недооценке всей слож-
ности современного репродукционного процесса и, как следствие этого, неэффек-
тивности использования CMS.
Для многих искусство цветной репродукции и допечатной подготовки (авторы
подчеркивают необходимость использования именно слова «искусство») в насто-
ящий момент свелось к заученной последовательности нажатия кнопок в Adobe
Photoshop или любом другом редакторе изображений. Лишь немногие подхо-
6
ПРЕДИСЛОВИЕ
дят к решению этого вопроса творчески, и уже совсем немногие понимают суть
тех процессов и алгоритмов, которые заложены в имеющемся в их распоряжении
программном обеспечении. А это означает, что как только встает репродукцион-
ная задача, хоть немного отличная от стандартной, либо в процессе работы над ре-
продукцией возникают те или иные сложности, все эти программы и алгоритмы
оказываются в результате некорректного использования недейственными и, как
следствие этого, возникают ошибки репродуцирования изображения либо пря-
мой брак. В этом случае многие начинают винить в происшедшем CMS и горевать
о прошлых временах, когда до появления компьютера все было намного проще.
В одной из типографий авторы лично слышали заверение работающего там специ-
алиста в том, что для того, чтобы получить на печати правильный цвет, необходи-
мо начисто отключить при подготовке иллюстраций к печати любое цветоуправ-
ление, иначе результат окажется абсолютно непредсказуем. И все это, несмотря
на то, что, казалось бы, использование CMS в рабочем процессе призвано не рас-
строить, а, наоборот, нормализовать репродукционный процесс с целью обеспече-
ния на печати как раз предсказуемого результата, т. е. добиться такого качества ре-
продукции, какого хочет автор либо художественный редактор.
Именно для этой цели и были разработаны CMS. Однако, чтобы эффективно
использовать заложенные в этих системах возможности, необходимо более или
менее четко понимать стоящую за их работой математику, а также, прежде все-
го, понимать что такое цвет, каким образом цвет может быть воспроизведен в рам-
ках той или иной технологии, какие при этом возникают сложности и как они мо-
гут быть преодолены и как оказывается возможным согласовать возникающие при
воспроизведении цвета на различном оборудовании и материалах различия. Толь-
ко если работник типографии или репроцентра будет досконально хорошо владеть
этой проблематикой, он станет действительно грамотным и профессиональным
специалистом, способным решать репродукционные задачи любой степени слож-
ности.
Настоящая книга ставит перед собой цель восполнить имеющийся пробел.
К сожалению, ввиду обширности излагаемого материала и широты затрагивае-
мых при этом вопросов, в книге не удалось подробно изложить целый ряд важных
моментов, поэтому заинтересованному читателю предлагается в случае необходи-
мости обращаться к приведенной в конце книги библиографии. Отчасти это было
сделано преднамеренно, с тем чтобы заострить внимание читателя лишь на наибо-
лее важных моментах, доскональное понимание которых требуется прежде всего.
Стоит также отметить, что это — первая попытка написания авторами подоб-
ной монографии, за которой, как они надеются, последуют другие издания, перера-
ботанные и дополненные.
В заключение авторам хотелось бы выразить свою глубочайшую признатель-
ность доктору техн, наук Ю, В. Кузнецову (Северо-Западный институт печати
СПГУТД), рецензенту книги, А. А. Френкелю за ценные советы и помощь при на-
писании,некоторых разделов книги, а также канд. техн, наук И.В.Пеновой (Все-
российский научно-исследовательский институт технической эстетики), взявшей
на себя поистине подвижнический труд быть научным редактором книги.
Предисловие научного редактора
Проявляющийся издавна интерес к цвету в последние десятилетия сменился
интенсивным развитием всех областей науки о цвете и ее применения на практи-
ке в самых различных областях промышленности (полиграфии, текстильной, ла-
кокрасочной и других).
Как никогда, в настоящее время выросли требования к разнообразию цве-
та. Девиз сегодняшнего дня: «Не ограничивайте себя в цвете, пусть он станет ва-
шей стратегией!». Естественно, что встает вопрос о необходимости внедрения
систем управления качеством цвета и, соответственно, инструментальных мето-
дов контроля цвета. И как всегда, мы встречаемся с отсутствием литературы, по-
зволяющей быстро и правильно разобраться в достаточно сложных проблемах
управления цветом. Особенно много проблем возникает у пользователей совре-
менной компьютерной техникой, совмещающих цвет на экране с цветом, воспро-
изведенным реальными отражающими материалами, будь то лакокраска или пе-
чатное издание. И даже «Цвет в науке и технике» Д. Джадда и Г. Вышецки или
«Цвет в промышленности», изданный Британским обществом красильщиков и ко-
лористов1, не может обеспечить ответа на большинство вопросов полиграфистов-
практиков.
Эту книгу я обнаружила в Интернете1 2, когда подбирала новую информацию
о цвете, которая могла бы быть полезна для студентов — будущих технологов и ди-
зайнеров. Главное, что меня поразило, книга была размещена на прекрасном, про-
фессионально оформленном сайте с замечательными фотографиями русского Се-
вера. Настоящее издание, по сравнению с первой электронной версией, дополнено,
переработано и отредактировано.
Монография содержит пять глав.
Содержание первых двух глав «Цвет и свет» и «Цветовые системы и модели»
соответствует классическому курсу цветоведения и дает представление о природе
света и феноменещветового зрения, проблеме разработки универсальной модели
цветового зрения. В них содержится описание цветовых пространств, обсуждают-
ся особенности и границы применимости различных цветовых систем и моделей.
Третья глава «Цветовые расчеты и измерения» посвящена изложению мето-
дов инструментального измерения цвета. В ней затронуты разделы колориметрии,
связанные с исследованием несамосветящихся образцов цвета, описанием особен-
ностей различных источников света, преобразованием координат цвета. Изложен
метод определения границ тела цветового охвата цветовоспроизодящей системы.
В четвертой главе «Управление цветом и цветовые преобразования» содер-
жится информация о назначении систем управления цветом и их архитектуре, при-
водится подробное описание структуры цветовых профилей устройств и матери-
алов (ICC-профилей), даны алгоритмы преобразований изображения на основе
1 Строгие ссылки на книги см. в библиографии.
2 См. www.nordicdreams.net.ru/articles/color.htm.
8
ПРЕДИСЛОВИЕ НАУЧНОГО РЕДАКТОРА
ICC-профиля и рассматривается вопрос определения охвата цветового простран-
ства устройств на основе их 1СС-профилей.
Пятая глава «Калибровка и профилирование устройств воспроизведения изо-
бражений» приводит сведения, необходимые для калибровки отдельныхустройств,
полную линейку устройств, входящих в состав рабочей станции, построения про-
филей материалов для печати «фотографического» качества и т.д.
Появление монографии связано с направлением научных исследований авто-
ров, связанных с созданием материалов для струйных технологий печати «фото-
графического» качества и исследованием их свойств, управлением процессами в
системе «носитель — компоненты чернил (тонеров)». Важно то, что описание нау-
ки о цвете и ее применение на практике дано с позиций практиков. Как никто дру-
гой, они понимают проблемы, возникающие в этой области, и знают, что может
оказаться полезным для других. Это компенсирует некоторые «шероховатости» в
изложении, а обилие хороших цветных рисунков обеспечивает наглядность и об-
легчает восприятие материала.
Основная ценность настоящей книги как раз состоит в том, что авторы исполь-
зуют описанные методы в своей повседневной работе. Именно поэтому настоящее
издание явится прекрасным пособием для всех тех, кто по роду своей деятельности
связан с вопросами управления цветом и калибровкой различных устройств ввода
и вывода цветной информации.
Безусловно, трудно ожидать, что в изложении такой сложной темы все будет
безупречным и корректным с первой попытки, поэтому авторы и редактор с благо-
дарностью примут замечания и предложения читателей и ответят на все возника-
ющие вопросы. Замечания и предложения по книге просьба направлять на адрес:
nordicdream@mail.ru.
ПеноваИ.В., канд. физ.-мат. наук,
главный научный сотрудник Всероссийского
научно-исследовательского института
Глава 1
Цвет и свет
1.1. Что такое цвет
Прежде всего, необходимо определить, что такое цвет. За те годы, что суще-
ствует наука о цвете, давались многочисленные оценки феномена цвета и цвето-
вого видения. Однако все их можно свести к одному простому определению: цвет
есть совокупность психофизиологических реакций человека на световое излуче-
ние, исходящее от различных самосветящихся предметов (источников света) либо
отраженное от поверхности несамосветящихся предметов, а также (в случае про-
зрачных сред) прошедшее сквозь них. Таким образом, человек имеет возможность
видеть окружающие его предметы и воспринимать их цветными за счет света —
понятия физического мира, но сам цвет уже не является физическим понятием,
поскольку это субъективное ощущение, которое рождается в нашем сознании под
действием света.
Очень точное и емкое определение цвета дали Джадд и Вышецки: «... сам по
себе цвет не сводится к чисто физическим или чисто психологическим явлениям.
Он представляет собой характеристику световой энергии (физика) через посред-
ство зрительного восприятия (психология)» [1].
С точки зрения физики свет представляет собой один из видов электромагнитно-
го излучения, испускаемого светящимися телами, а также возникающего в резуль-
Рис. 1.1. Оптический диапазон электромагнитных излучений и спектр видимого света
(цв. вклейка, рис. 1)
10
ГЛАВА 1. ЦВЕТ И СВЕТ
Таблица 1.1. Ощущение цвета в зависимости от длины волны светового излучения
Диапазон излучения, нм Вызываемое им ощущение цвета Обо- значе- ние Диапазон излучения, нм Вызываемое им ощущение цвета Обо- значе- ние
От 380 до 430 Фиолетовый V От 530 до 560 Желто-зеленый YG
От 430 до 470 Синий В От 560 до 590 Желтый Y
От 470 до 500 Голубой С От 590 до 620 Оранжевый О
От 500 до 530 Зеленый G От 620 до 760 Красный R
тате ряда химических реакций. Это электромагнитное излучение имеет волновую
природу, т. е. распространяется в пространстве в виде периодических колебаний
(волн), совершаемых им с определенной амплитудой и частотой. Если представить
такую волну в виде графика, то получится синусоида. Расстояние между двумя со-
седними вершинами этой синусоиды называется длиной волны и измеряется в на-
нометрах (нм). На такое расстояние распространяется свет за период одного коле-
бания.
Человеческий глаз способен воспринимать (видеть) электромагнитное излуче-
ние только узкого диапазона длин волн, ограниченного областью от 380 до 760 нм,
которая называется видимым светом. Излучения до 380 и выше 760 нм мы не ви-
дим, но они могут восприниматься нами другими механизмами осязания (как, на-
пример, инфракрасное излучение) либо регистрироваться специальными прибо-
рами (рис. 1.1).
Рис. 1.2. Спектры отражения различных красок:
изумрудной зелени, красной киновари, ультрамарина [2]
1.1. ЧТО ТАКОЕ ЦВЕТ
11
Длина волны, нм
Рис. 1.3. Примеры спектрального распределения интенсивности
излучения различных источников света: свет от ясного голубого
неба, усредненный дневной свет, свет лампы накаливания
В зависимости от длины волны человеческий глаз воспринимает световое излу-
чение окрашенным в тот или иной цвет: от фиолетового до красного. Если сказать
строже, свет вызывает у человека ощущение того или иного цвета (табл. 1.1). Эта
способность определяет возможность цветового видения человека.
1.1.1. Спектр как характеристика цвета
В природе излучение от различных источников света редко является монохро-
матичным, т. е. представленным излучением только одной определенной длины
волны, а имеет довольно сложный спектральный состав: в нем присутствуют из-
лучения самых различных длин волн. Если представить эту картину в виде гра-
фика, где по оси ординат будет отложена длина волны, а по оси абсцисс — интен-
сивность, то мы получим зависимость, называемую спектром излучения. Спектр
поверхностей окрашенных предметов определяется как зависимость коэффициен-
та отражения р от длины волны X, для прозрачных материалов — коэффициента
пропускания Т от длины волны, а для источников света — интенсивности излуче-
ния от длины волны. Примеры спектров отражения некоторых красок и спектров
излучения различных источников света приведены на рис. 1.2—1.3.
По форме спектральной кривой можно судить о цвете излучения, отраженного
от поверхности предмета или испускаемого самосветящимся источником света. Чем
более эта кривая будет стремиться к прямой линии, тем больше цвет излучения будет
приближаться к ахроматическому. Чем меньше либо больше будет амплитуда спек-
тра, тем цвет излучения или предмета будет менее или более ярким. Если спектр
излучения равен нулю во всем диапазоне за исключением определенной узкой его
части, мы будем наблюдать так называемый чистый спектральный цвет, соответ-
12
ГЛАВА 1. ЦВЕТ И СВЕТ
ствующий монохроматическому излучению, испускаемому в очень узком диапазоне
длин волн.
В результате сложных процессов взаимодействия светового потока с атмос-
ферой, окружающими предметами и другими световыми потоками энергетиче-
ский спектр излучения реальных предметов, как правило, приобретает гораздо
более сложную форму. В природе фактически нельзя встретить чистые цвета. К
примеру, даже если принять излучение солнца в полдень за эталон белого цвета,
то и оно на самом деле окажется не белым, а имеющим ту или иную окраску, воз-
никающую вследствие изменения спектрального состава солнечного излучения
в процессе его прохождения сквозь толщу земной атмосферы. Молекулы возду-
ха, а также находящиеся в атмосфере частички пыли и воды взаимодействуют с
потоком солнечного излучения, причем этот процесс зависит от длины волны.
Поэтому в вечерние и утренние часы, когда солнце находится низко над горизон-
том и солнечные лучи должны проходить большее расстояние в атмосфере, чем в
полдень, солнечный свет кажется нам не белым, а желтоватым, а освещенные им
предметы — окрашенными в различные оттенки желтого, оранжевого, розового
и красного. Это происходит из-за того, что атмосфера поглощает коротковолно-
вую (условно синюю) и свободно пропускает длинноволновую (условно красную)
составляющую излучения солнца.
Цвет предметов зависит от источника света, освещающего поверхность данно-
го предмета. Точнее, световое излучение, отраженное от поверхности предмета либо
прошедшее через нее и формирующее в зрительном аппарате ощущение цвета это-
го предмета, зависит как от свойств самого предмета отражать либо поглощать свет
в зависимости от длины волны, так и от свойств источника света (рис. 1.4). Поэто-
му при проведении цветовых измерений необходимо всегда учитывать используемое
при этом освещение и по возможности пользоваться только стандартными источни-
ками света, причем не применять одновременно несколько разнотипных источников.
То же самое касается любых работ с цветными изображениями, когда необходимо
обеспечить высокую точность цветопередачи.
Более подробно спектры различных источников света и взаимодействие свето-
вого потока с поверхностями окрашенных предметов рассмотрены в [3].
1.1.2. Феномен цветового видения
При проведении своего знаменитого опыта по разложению солнечного света
в спектр Ньютон сделал очень важное наблюдение. Он показал, что все многооб-
разие спектральных цветов оказалось возможным свести к семи цветам. Они были
названы Ньютоном первичными. Это красный, оранжевый, желтый, зеленый, го-
лубой, индиго (синий) и фиолетовый. Впоследствии различными исследователями
было показано, что число первичных цветов можно сократить до трех, а именно до
красного, зеленого и синего. Действительно, желтый и оранжевый есть комбина-
ция зеленого и красного, голубой — зеленого и синего. Таким образом, все цвето-
вые тона могут быть получены комбинацией красного, зеленого и синего цветов,
названных поэтому основными цветами.
Юнг и Гельмгольц, занимавшиеся исследованиями цветового зрения, предпо-
ложили, что подобные явления объясняются наличием в аппарате человеческо-
го зрения трех цветочувствительных анализаторов, каждый из которых является
1.1. ЧТО ТАКОЕ ЦВЕТ
13
Рис. 1.4. Спектр излучения поверхности, окрашенной изумрудной зеленью, при освеще-
нии светом лампы накаливания. Из графика видно, что цвет красителя при освещении
светом лампы накаливания приобретает теплый оттенок за счет усиления длинноволно-
вого (оранжево-красного) и некоторого уменьшения коротковолнового (синего) излуче-
ния, отраженного от окрашенной поверхности
14
ГЛАВА 1. ЦВЕТ И СВЕТ
Световая эффективность Световая эффективность
Рис. 1.5. Кривая относительной световой эффективности пало-
чек (пунктирная линия) и колбочек (сплошная линия) (а) и кри-
вые спектральной чувствительности колбочек (б), нормирован-
ные к единице
1.1. ЧТО ТАКОЕ ЦВЕТ
15
ответственным за восприятие красного, зеленого и синего световых излучений,
попадающих в глаз. Позже это предположение получило достаточно веские науч-
ные подтверждения и легло в основу трехкомпонентной теории цветового зре-
ния, которая объясняет феномен видения цвета существованием в глазу человека
трех типов цветоощущающих клеток, чувствительных к свету различного спек-
трального состава.
Эти клетки действительно удалось увидеть в сетчатке глаза, и поскольку под
микроскопом они предстали в виде округлых продолговатых тел несколько непра-
вильной формы, они были названы колбочками. Колбочки, в зависимости от их
спектральной чувствительности, подразделяются на три типа и обозначаются гре-
ческими буквами Р (бета), у (гамма) и р (ро). Первый тип (Р) имеет максимум чув-
ствительности к световым волнам с длиной от 400 до 500 нм (условно «синяя» со-
ставляющая спектра), второй (у) — к световым волнам от 500 до 600 нм (условно
«зеленая» составляющая спектра) и третий (р) — к световым волнам от 600 до 700
нм (условно «красная» составляющая спектра) (рис. 1.5, б). В зависимости от дли-
ны и интенсивности световых волн колбочки разного типа возбуждаются сильнее
или слабее.
Также было установлено наличие других клеток, которые не имеют чувстви-
тельности к строго определенным спектральным излучениям, а реагируют на весь
поток светового излучения. Поскольку под микроскопом эти клетки видны как уд-
линенные тела, их назвали палочками.
У взрослого человека насчитывается порядка 6—7 млн колбочек и около 110—125
млн палочек (соотношение 1:18). Условно говоря, видимое нами изображение, также
как и изображение цифровое, дискретно. Но поскольку число элементов изображе-
ния очень большое, мы этого просто не ощущаем.
Интересно отметить и другую особенность. Световая чувствительность па-
лочек намного выше чувствительности колбочек, и потому в сумерках или ночью,
когда интенсивность попадающего в глаз излучения становится очень низкой, кол-
бочки перестают работать, и человек видит только за счет палочек. Потому в это
время суток, а также в условиях низкого освещения человек перестает различать
цвета и мир предстает перед ним в черно-белых (сумрачных) тонах. Причем свето-
вая чувствительность человеческого глаза настолько высока, что намного превос-
ходит возможности большинства существующих систем регистрации изображения.
Человеческий глаз способен реагировать на поток светового излучения порядка
Ю~16 Вт/см2. Если бы мы захотели использовать эту энергию для нагревания воды,
то для того, чтобы нагреть один кубический сантиметр воды на 1°, потребовалось бы
накапливать энергию не один миллион лет. Если выразить чувствительность чело-
веческого глаза в единицах чувствительности фотопленки, то она будет эквивалент-
на фотопленке с чувствительностью 15 млн единиц ASA.
Чувствительность палочек и колбочек к световому потоку в зависимости от
длины волны описывается кривыми спектральной чувствительности чело-
веческого глаза (рис. 1.5, б). Для характеристики общей спектральной чувстви-
тельности человеческого глаза к потоку светового излучения используется от-
носительная кривая световой эффективности, либо, как ее называли раньше,
кривая видности, определяющая общую чувствительность человеческого глаза к
свету с учетом цветового (колбочки) или светового (палочки) зрения (рис. 1.5, а).
16
ГЛАВА 1. ЦВЕТ И СВЕТ
Рис. 1.6. Иллюстрация явления метамеризма. Три цветовых образца, имеющие разные
спектральные коэффициенты отражения, кажутся при освещении их дневным светом
одинаковыми. При воспроизведении этих образцов на фотопленке, спектральная чув-
ствительность которой отлична от спектральной чувствительности зрительного аппа-
рата человека, либо при изменении освещения они выглядят разноокрашенными (под-
робно этот пример рассматривается в главе 3)
Эти зависимости представляют большой интерес для специалистов, поскольку по-
зволяют объяснить ряд известных феноменов человеческого зрения.
Так, по этим кривым можно видеть, что человек способен очень хорошо воспри-
нимать зеленые и зелено-желтые цвета, в то время как его чувствительность к си-
ним цветам заметно ниже.
Ситуация несколько меняется в сумерках, когда чувствительные к яркому све-
товому излучению колбочки начинают терять свою эффективность, и соотно-
шение между работающими палочками и колбочками изменяется — максимум
спектральной световой эффективности смещается в сторону синих излучений (па-
лочковое зрение).
Другая интересная особенность заключается в том, что глазному хрусталику
труднее фокусироваться на предметы, если они окрашены в сине-фиолетовые тона.
Это объясняется падением спектральной чувствительности глаза в этих областях
спектра. Поэтому очки иногда делают не нейтрально-прозрачными, а с окрашенны-
ми в желтый либо коричневый цвет стеклами, которые фильтруют сине-фиолетовую
составляющую спектра.
Из-за того что кривые спектральной чувствительности частично перекрывают-
ся, человек может сталкиваться с определенными сложностями при различении
некоторых чистых цветов. Так, из-за того что кривая спектральной чувствитель-
1.2. КЛАССИФИКАЦИЯ ЦВЕТОВ
17
ности колбочек типа р (условно чувствительных к красной части спектра) сохраня-
ет некоторую чувствительность в области сине-фиолетовых цветов, нам кажется,
что синие и фиолетовые цвета имеют примесь красного.
Влияет на восприятие цвета и общая световая чувствительность глаза. По-
скольку кривая относительной световой эффективности представляет собой га-
уссиану с максимумом в точке 555 нм (для дневного зрения), то цвета по краям
спектра (синие и красные) воспринимаются нами менее яркими, чем цвета, занима-
ющие центральное положение в спектре (зеленый, желтый, голубой).
Так как спектральная чувствительность человеческого глаза неравномерна по
всей области спектра, при ощущении цвета могут возникать явления, когда два
разных цвета, имеющих разные спектральные распределения, будут нам казаться
одинаковыми за счет того, что вызывают одинаковое возбуждение глазных рецеп-
торов. Такие цвета называются метамерными, а описанное явление — метаме-
ризмом. Причем если мы попытаемся воспроизвести цвет этих предметов, ска-
жем, на фотопленке, использующей отличный от зрительного аппарата человека
механизм регистрации изображения, эти два предмета, скорее всего, окажутся
различно окрашенными.
На использовании явления метамеризма основана вся современная технология
воспроизведения цветного изображения: не имея возможности в цветной репродук-
ции в точности повторить спектр того или иного цвета, наблюдаемый в естествен-
ных условиях, его заменяют цветом, синтезированным с помощью определенного
набора красок или излучателей и имеющим иное спектральное распределение, но
вызывающее у наблюдателя то же самое цветовое ощущение.
Знание особенностей человеческого зрения очень важно при проектировании си-
стем регистрации и обработки изображения. Именно для того, чтобы в максимальной
степени учесть особенности человеческого зрения, производители фотоматериалов
вводят дополнительные цветочувствительные слои, производители принтеров —
дополнительные печатные краски и т.д. Однако никакие усовершенствования совре-
менных технологий все же не позволяют создать систему воспроизведения изобра-
жения, которая бы могла сравниться с аппаратом человеческого зрения.
1.2. Классификация цветов
Как уже было указано, человеческий глаз воспринимает излучение цветным в за-
висимости от его длины волны. Характеристика, определяющая цвет, называется
цветовым тоном. Принято считать, что человеческий глаз способен различить до
150 различных цветовых тонов чистых спектральных цветов. К этому числу сле-
дует прибавить еще 30 пурпурных цветов, которые отсутствуют в спектре, но могут
быть получены путем смешения синего и красного спектральных излучений.
Помимо чистых спектральных и чистых пурпурных цветов также существует ряд
цветов, которые называются ахроматическими или нейтральными цветами, т. е.
цветами, лишенными окраски. К ним относятся черный, белый и лежащие между
ними различные оттенки серого. Ощущение белого цвета возникает тогда, когда на
человеческий глаз воздействует поток максимальной интенсивности. Когда световое
излучение не воздействует на глаз, то цвет — черный. Ощущение серого цвета воз-
никает тогда, когда воздействующий на глаз световой поток возбуждает цветочув-
18
ГЛАВА 1. ЦВЕТ И СВЕТ
Рис. 1.7. Геометрическая модель расположения
цветов в соответствии с цветовым тоном, насы-
щенностью и светлотой (цв. вклейка, рис. 2)
ствительные анализаторы (колбоч-
ки) в равной степени. Причем спектр
излучения этого цвета не обяза-
тельно должен быть равномерным
(равноэнергетическим), достаточно
только, чтобы он вызывал одинако-
вое возбуждение трех цветоощуща-
ющих центров глаза (рис. 1.6).
Если смешивать чистый спек-
тральный цвет с белым либо серым,
то цвет начнет терять свою чистоту и
постепенно переходить в белый или
серый цвет. В этой связи для харак-
теристики цвета, помимо цветового
тона, используют также характери-
стику, называемую насыщенностью
или чистотой цвета. Чистота цвета
— характеристика цветового ощуще-
ния, позволяющая оценить долю чи-
стой хроматической составляющей
в общем цветовом ощущении. На-
сыщенность — характеристика зри-
тельного ощущения, служащая для
оценки отличия данного цвета от ах-
роматического цвета той же светлоты
(цв. вклейка, рис. 3). На самом деле,
чистых спектральных цветов в приро-
де можно встретить не так уж много,
и вместо них мы гораздо чаще наблюдаем цвета в той или иной степени меньшей на-
сыщенности. Считается, что для каждого цветового тона человеческий глаз способен
различить до 200 ступеней насыщенности.
Характеристики цветового тона и насыщенности часто объединяют вместе
и называют цветностью, которая может служить качественной характеристикой
восприятия цвета.
Два цвета одинакового цветового тона могут отличаться друг от друга не толь-
ко насыщенностью, но и яркостью (силой) их излучений, что при характеристике
свойств несамосветящихся объектов принято характеризовать понятием светло-
ты цвета.
Светлота — характеристика ощущения, согласно которой предмет кажется
пропускающим или диффузно отражающим более или менее значительную долю
падающего света (цв. вклейка, рис. 4).
Цвет в пространстве часто представляют в соответствии с тремя рассмотрен-
ными характеристиками. Вдоль вертикальной оси располагаются цвета от черного
до белого. Это меняется светлота. Насыщенность изменяется по радиусу, по мере
удаления цвета от центра графика насыщенность возрастает. Цветовой тон харак-
теризуется угловой координатой, как это показано на рис. 1.7. Теоретически такая
1.2. КЛАССИФИКАЦИЯ ЦВЕТОВ
19
0°
180°
Рис. 1.8. Цветовой круг(цв. вклейка, рис. 5)
модель должна представлять собой
цилиндр, но ее чаще располагают в
виде перевернутого конуса, вершина
которого соответствует точке черно-
го, а основание — максимальному
значению светлоты. Это хорошо со-
гласуется с тем фактом, что при ма-
лых значениях яркости излучения
человек начинает хуже различать
цвета, а при минимальном значении
яркости не различает их вообще.
Если взять сечение модели пло-
скостью, перпендикулярной оси
светлоты, т. е., оставить только цве-
товой тон, то получим построение,
которое принято именовать цвето-
вым кругом (рис. 1.8). Он представ-
ляет собой окружность, вдоль кото-
рой располагаются цветовые тона
от красного до пурпурного. Каждый
цветовой тон в цветовом круге имеет численную координату, выраженную в гра-
дусах от 0 до 360°. Красный цвет начинает и замыкает цветовой круг, соответствуя
точке 0 (360°). Желтому соответствует координата 60°, зеленому — 120°, голубо-
му — 180°, синему — 240°, пурпурному — 300°. Все эти цвета располагаются на
цветовом круге на равном интервале друг от друга 60°.
Цвета, находящиеся в цветовом круге друг напротив друга, называются допол-
нительными цветами. Например, красный и голубой, зеленый и пурпурный, синий
и желтый и т. д. Эти цветовые пары имеют ряд интересных свойств, которые исполь-
зуются в технологии воспроизведения изображения, и о них будет подробно расска-
зано ниже.
Таблица 1.2. Краски и их цветовые значения в координатах цветового
тона (X), насыщенности (Р) и светлоты (W)*
Наименование краски Характеристики цвета Наименование краски Характеристики цветаz
л, нм р, % W X, нм р, % W
Кадмий красный 620 60.0 0.16 Хромовая зеленая 530 48.0 0.19
Киноварь красная 610 97.5 0.15 Кобальт зеленый 530 50.0 0.09
Мумия 600 41.0 0.19 Зелень изумрудная 520 60.0 0.06
Охра жженая 598 45.0 0.21 Кобальт синий 463 70.0 0.12
Кадмий желтый 589 75.0 ' 0.52 Ультрамарин синий 460 78.0 0.04
* Данные заимствованы из Атласа архитектурных цветов. Цитируется по [2].
20
ГЛАВА 1. ЦВЕТ И СВЕТ
PANTONE®
PANTONE С =100 М= 0
DS 277-1 Y=100 К= 0
PANTONE С= 85 М= 0
DS 277-2 Y= 85 К= 35
PANTONE С= 75 М= 0
DS 277-3 Y= 75 К= 35
PANTONE С= 65 М= 0
DS 277-4 Y= 65 К= 30
PANTONE С= 55 М= 0
DS 277-5 Y= 55 К= 30
PANTONE С= 45 М= 0
DS 277-6 Y= 45 К= 25
PANTONE С= 35 М= 0
DS 277-7 Y = 35 К = 25
PANTONE С= 25 М= 0
DS 277-8 Y= 25 К= 20
PANTONE С= 15 М= 0
DS 277-9 Y = 15 К= 15
б)
Рис. 1.9. Образец цветов из ка-
талога печатных красок Pantone
Process Guide для мелованной
бумаги (цв. вклейка, рис. 6)
Рис. 1.10. Модель цветового атласа Мансел-
ла (я) и образец страницы из атласа Мансел-
ла издания 1966 г. с цветами постоянного
цветового тона (б) (цв. вклейка, рис. 7)
1.2. КЛАССИФИКАЦИЯ ЦВЕТОВ
21
Характеристики цветового тона, насыщенности и светлоты являются наиболее ча-
сто используемыми субъективными характеристиками цвета. Средством определе-
ния цвета могут также служить атласы цветов, в которых приводятся образцы цве-
та, воспроизведенные в различных материалах и сгруппированные по определенному
признаку. Такие атласы широко используются в полиграфии, текстильной промыш-
ленности и архитектуре. Например, каталоги цветов системы Pantone [13], каталоги
образцов цвета красок, пластмасс, тканей и т.п. Каждый цвет в цветовом атласе име-
ет свое обозначение, по которому можно определить его положение в атласе. В отдель-
ных случаях приводится рецептура (рис. 1.9).
В колориметрии широко используется цветовой атлас Манселла [9], разрабо-
танный американским художником Альбертом Манселлом в начале XX столетия
и позднее усовершенствованный Американским оптическим обществом. Манселл
сгруппировал цвета по трем координатам: цветовому тону (Hue), насыщенности
(Chroma) и светлоте (Value).
Манселл разделил цветовой круг на 10 основных тонов, которые обозначил со-
ответствующими буквенными индексами: R (красный), YR (желто-красный), У (жел-
тый), GY (желто-зеленый), G (зеленый), BG (сине-зеленый), В (синий), РВ (пурпурно-
синий) и RP (красно-пурпурный). Сектор каждого цветового тона он разделил на 10
частей, получив таким образом 100 чистых цветовых тонов. Используя центр получен-
ной окружности как точку ахроматических цветов, Манселл в соответствии с увеличе-
нием насыщенности (Chroma) расположил цветовые образцы от центра окружности
к ее краю. Из центра окружности он построил ось, вдоль которой цвета группирова-
лись по мере изменения их светлоты (Value). Светлота изменялась от 0 (черный) до
10 (белый), причем шкала яркости была выбрана не линейная, а логарифмическая,
что соответствовало восприятию изменения яркости человеком. А вот по степени уве-
личения насыщенности цвета не имели четкого и одинакового разделения, посколь-
ку спектральная чувствительность человеческого глаза в разных областях спектра не
одинакова, и потому различия насыщенности для разных цветовых тонов отличают-
ся. Так, для 5Y при Value = 2 Манселл выделил только 3 степени насыщенности, а для
5РВ при той же светлоте — 28. При этом для разных значений светлоты возможное
число цветовых образцов, имеющих разную насыщенность, было также неодинако-
вым, что согласовалось с тем фактом, что человек не способен хорошо различать цве-
та при слишком низких и слишком высоких яркостях. Если сгруппировать цветовые
образцы атласа Манселла в пространственное тело, то полученное геометрическое
построение будет несколько асимметричным, напоминая немного яблоко слегка не-
правильной формы либо деформированный шар. Кстати говоря, именно таким обра-
зом цветовой атлас Манселла часто и представлялся потребителю (рис. 1.10).
Для точного обозначения того или иного цвета Манселл предложил задать по-
следовательно все три характеристики цвета: Hue (цветовой тон), Value (светлота) /
Chroma (насыщенность). Например, красно-пурпурный цвет обозначается в атласе
как 6RP4/8, где 6RP — цветовой тон, расположенный между пурпурным и красным
цветом (чуть ближе к красному), имеющий светлоту 4 и насыщенность 8.
Помимо Манселла, разработкой подобных цветовых атласов занимались и дру-
гие исследователи. В Германии аналогичный цветовой атлас, причем практически
в то же самое время, что и Манселл, разработал Оствальд. Аналогичные рабо-
ты были предприняты в Канаде, США и ряде других стран. В Советском Союзе
22
ГЛАВА 1. ЦВЕТ И СВЕТ
Таблица 1.3. Названия цветов и их сокращения, используемые
в системе ISCC-NBS
Название цвета Обозна- чение Название цвета Обозна- чение
Красный R Пурпурный Р
Красновато-оранжевый гО Пурпурновато-красный pR
Оранжевый О Красновато-пурпурный гР
Оранже ват о-желтый OY Пурпурновато-розовый рРк
Желтый Y Розовый Рк
Зеленовато-желтый gY Желтовато-розовый уРк
Желто-зеленый YG Коричневато-розовый ЬгРк
Желтовато-зеленый Уб Коричневато-оранжевый ЬгО
Зеленый G Красновато-коричневый гВг
Синевато-зеленый bG Коричневый Вг
Зеленовато-синий gB Желтовато-коричневый уВг
Синий В Оливково-коричневый О1Вг
Пурпурно-синий рВ Оливковый 01
Фиолетовый V Оливково-зеленый O1G
были разработаны и использовались цветовой атлас Рабкина и атласы ВНИИМ
им. Д. И. Менделеева на 500 и 1000 цветов.
Помимо цветовых атласов были также разработаны многочисленные системы
классификации цветов по их наименованиям. Самый простой пример классифика-
ции цветов — их порядок следования в спектре, слагающийся во всем известную
формулу про охотника и фазана: красный, оранжевый, желтый, зеленый, голубой,
синий, фиолетовый.
Таблица 1.4. Названия основных цветов в стандарте HTML*
№ Название 16-ричный код** № Название 16-ричный код**
1 Yellow (желтый) #FFFFOO 9 Green (зеленый) #008000
2 Lime (ярко-зеленый) #OOFFOO 10 Purple (фиолетовый) #800080
3 Aqua (бирюзовый) #OOFFFF 11 Maroon (темно-красный) #800000
4 Fuchsia (лиловый) #FFOOFF 12 Olive (коричнево-зеленый) #808000
5 Blue (синий) #OOOOFF 13 Gray (серый) #808080
6 Red (красный) #FFOOOO 14 Silver (светло-серый) #С0С0С0
7 Navy (темно-синий) #000080 15 Black (черный) #000000
8 Teal (сине-зеленый) #008080 16 White (белый) #FFFFFF
* В таблице приведено только 16 цветов. Полную спецификацию см. в [18].
** В соответствии со стандартом HTML цвет можно задавать указанием его названия либо 16-ричным
кодом, представляющим собой 8-разрядные координаты цвета в колориметрической системе
sRGB.
1.3. ХАРАКТЕРИСТИКА ИСТОЧНИКОВ СВЕТА
23
Термины, которыми привыкли оперировать художники, являются более
сложными и, естественно, многочисленными. Если мы возьмем наборы красок,
продающихся в магазинах для художников, то обнаружим среди названий кра-
сок такие, как охра, кобальт, киноварь и т.д., которые являются общеприняты-
ми терминами и у любого профессионального художника будут ассоциироваться
с определенными цветами. Безусловно, неизбежно будут существовать и разли-
чия в том, какой именно цвет подразумевает под тем или иным наименованием
конкретный человек.
Предпринимались также многочисленные попытки разработки более стро-
гих в научном отношении систем именования цветов. Так, Мэрц и Пауль создали
цветовой словарь, содержащий почти 4000 названий, из которых около 36 пред-
ставлены собственными названиями, 300 представляют собой сложные сло-
ва, состоящие из названия цвета и соответствующего прилагательного [10]. В
1931 г. Межведомственный совет по цвету (ISCC) США по заказу Фармакологи-
ческого комитета разработал систему наименований цветов для описания цве-
та окрашенных поверхностей. Эта система охватывала 267 обозначений, в осно-
ву которых были положены названия цветов, предложенные Манселлом. Сюда
входили названия основных тонов — «красный» (R), «желтый» (Y), «зеленый»
(G), «синии» (В), «пурпурный» (Р), «оливковый» (01), «коричневый» (Вг) и «ро-
зовый» (Рк), — к которым для обозначения дополнительных цветов добавлялись
прилагательные «слабый», «сильный», «светлый», «темный», а также термины
«бледный», «блестящий», «глубокий», «сумеречный», «живой» [11] (табл. 1.3).
Все остальные системы, разработанные другими исследователями, строятся по
сходному способу и обычно насчитывают до нескольких сотен названий. В каче-
стве примера такой системы, широко используемой в настоящее время в интернет-
приложениях, можно привести систему из 216 цветов, рекомендованных интернет-
консорциумом W3C в качестве стандартных цветов, которые можно использовать
для спецификации цвета в рамках языка HTML [12] (табл. 1.4).
1.3. Характеристика источников света
Среди многообразия световых излучений, которые в состоянии воспринимать
человеческий глаз, особо выделяют собственные излучения тех или иных само-
светящихся объектов — источников света, таких как солнце, лампа накаливания,
фотографическая лампа-вспышка и т.д. Поскольку источники света играют очень
важную роль при определении цвета предметов и материалов, их подробно изучи-
ли и разработали специальную систему классификации, в основу которой положе-
но понятие цветовой температуры.
Как известно, если нагревать металлический предмет до высокой температу-
ры, он начнет испускать световое излучение. Чем выше температура накала, тем
более интенсивным будет это свечение. При этом, в зависимости от температу-
ры накала, будет также меняться и его цвет. Вначале он будет темно-красным,
затем красным, потом оранжевым, затем белым. Как оказывается, это явление
свойственно не только металлу, но наблюдается при нагревании многих твердых
тел с высокой температурой плавления. Именно на использовании этого свойства
построены электрические лампы накаливания: по тонкой вольфрамовой проволо-
24
ГЛАВА 1. ЦВЕТ И СВЕТ
Таблица 1.5. Ощущение цвета светового потока
в зависимости от его цветовой температуры
Цв. темп. Ощущение цвета Цв. темп. Ощущение цвета
600К Темно-красный 8000К Голубовато-белый
1000К Красный 10000К Голубой
1400К Красно-оранжевый 12000К Насыщенный голубой
1800К Оранжевый 16000К Сине-голубой
4000К Желтый 20000К Синий
6500К Белый и выше
ке пропускается электрический ток, в результате чего проволока нагревается и ис-
пускает свет. Причем цвет свечения предмета может быть довольно точно оценен в
зависимости от температуры нагрева вольфрама: при нагревании до температуры
в несколько сот градусов он имеет красноватый оттенок, при нагревании до темпе-
ратуры 1000 К— оранжевый, 2000 К — желтый; свечение тела, нагретого до не-
скольких тысяч градусов, воспринимается нами уже как белое. Свет солнца так-
же обусловлен излучением, возникающим в результате реакций, протекающих на
его поверхности, нагретой до температуры около 6500 К- Поверхность некоторых
звезд имеет температуру свыше 10000 К и потому цветность их излучения являет-
ся голубой (табл. 1.5). По мере изменения температуры соответствующим образом
изменяется и спектральный состав излучения (рис. 1.11).
Поскольку излучение большинства самосветящихся источников подчиняет-
ся одним и тем же законам, в качестве характеристики цветности излучения было
предложено использовать температуру. Так как для разных тел, в зависимости от
их химического состава и физических свойств, нагревание до заданной темпера-
туры дает несколько различный спектр излучения, в качестве эталона цветовой
температуры используется гипотетическое абсолютно черное тело. Оно представ-
ляет собой полный излучатель, излучение которого зависит только от его темпера-
туры, а не от каких-либо других его свойств.
Спектр свечения абсолютно черного тела в зависимости от температуры его на-
гревания можно определить по закону Планка:
Mx = c1V5(eC2/X7’- 1)-1Вт.м-3, (1.1)
где й R
с{ = 3.74150 • 10-ь (Вт • м2), с2 = 3.74150• 10~ь (Вт • К).
Примеры спектральных кривых излучения абсолютно черного тела для раз-
ных значений цветовой температуры, рассчитанные по формуле (1.1), приведены
на рис. 1.11.
Несмотря на существующие различия, все другие тела ведут себя при нагре-
вании подобно идеальному черному телу. Именно поэтому использование цвето-
вой температуры в качестве характеристики цветности излучения самосветящих-
ся источников, как природных, так и искусственных, оказывается оправданным
для очень большого числа случаев. Под цветовой температурой понимается тем-
1.3. ХАРАКТЕРИСТИКА ИСТОЧНИКОВ СВЕТА
25
Рис. 1.11. Нормированные спектральные распределения излучения
Длина волны, нм
Рис. 1.12. Нормированные спектральные распределения различных фаз
дневного света: 1) свет неба в зените; 2) свет неба, полностью покрыто-
го облаками; 3) прямой солнечный свет в полдень; 4) прямой солнечный
свет за один час до захода
26
ГЛАВА 1. ЦВЕТ И СВЕТ
Таблица 1.6. Цветовая температура некоторых естественных
и искусственных источников света
Естественные источники света
1700К Пламя зажженной спички 6000К Свет от облачного неба
1900К Пламя свечи 6500К Свет от летнего северного неба
2000К Свет закатного солнца 6770 К Рассеянный солнечный свет
3500К Свет солнца за один час до заката 7100К Легкая летняя тень
4000К Лунный свет 7500К Свет от северного неба
4300К Свет солнца незадолго до заката 8000К Полная летняя тень
4870К Прямой солнечный свет 8000К Свет от летнего безоблачного неба
5400К Свет летнего полуденного солнца и выше
Искусственные источники света
2650К 2850К 2950К 40-ваттная лампа накаливания 100-ваттная лампа накаливания 500-ваттная лампа накаливания 3250К 5500К Кварцевая галогенная лампа Фотографическая лампа-вспышка
пература черного тела, при которой его излучение имеет ту же цветность, что
и рассматриваемое излучение. Поскольку спектральное распределение излучения
и, соответственно, цветность реального тела в редких случаях точно совпадает со
спектральным распределением и цветностью идеально черного тела при данной
цветовой температуре, при характеристике излучения реально существующих тел
используют понятие коррелированной цветовой температуры. Оно соответствует
цветовой температуре, полученной путем определения на равноконтрастном цве-
товом графике точки на линии черного тела, ближайшей к точке, представляющей
собой цветность рассматриваемого источника света. При этом спектральный со-
став излучения и физическая температура, как правило, оказываются различны-
ми, что вполне логично следует из различия физических свойств реального и иде-
ального черного тела.
Соответственно, сколько существует в мире источников света, эксплуатируе-
мых при разных условиях, столько существует и спектральных распределений их
излучения. Так, фазы солнечного света и их коррелированные цветовые темпера-
туры меняются в очень широких пределах в зависимости от географического поло-
жения, времени суток и состояния атмосферы (рис. 1.12, табл. 1.6). То же самое ка-
сается и искусственных источников света, например ламп накаливания, цветовая
температура которых меняется в зависимости от их конструкции, рабочего напря-
жения и режима эксплуатации (см. табл. 1.6).
Однако, несмотря на существующее разнообразие различных источников света,
большинство используемых в промышленности и технологии источников света мо-
гут быть стандартизированы. Международная комиссия по освещению (МКО) пред-
ложила несколько так называемых стандартных колориметрических излучений,
которые были обозначены латинскими буквами А, В, С, D, ЕиЕ(табл. 1.7). В отличие
от реальных источников света, стандартные излучения МКО описывают классы ис-
точников света, основываясь на усредненных значениях их спектральных распреде-
1.3. ХАРАКТЕРИСТИКА ИСТОЧНИКОВ СВЕТА
27
лений. Подобная стандартизация показала достаточную эффективность, поскольку,
несмотря на имеющиеся различия, излучения большинства реальных источников
света могут быть довольно точно сопоставлены с соответствующими стандартны-
ми излучениями МКО.
Относительные спектральные распределения некоторых стандартных излуча-
телей МКО в диапазоне от 380 до 730 нм, табулированные с шагом в 10 нм, приве-
дены в приложении 1.
Наряду с цветовой температурой иногда используется ее обратная величина,
именуемая миред (обозначается |Lird) либо обратный микрокельвин'.
Hrd=106/7’K.
Использование (bird вместо шкалы Кельвина имеет два преимущества: во-
первых, одна единица |Ltrd примерно соответствует заметному на глаз единично-
му порогу изменения цветности светового потока, и потому характеризовать цвет-
Таблица 1.7. Стандартные колориметрические излучатели МКО
Обозна-
чение
В, С
Характеристика излучения и его спектр
Под этим источником МКО обозначила
полный световой излучатель (идеальное
черное тело) при температуре 2856 К. Для
его воспроизведения используется лам-
па накаливания с вольфрамовой нитью с
коррелированной цветовой температурой
2856 К, а для более точного воспроизведе-
ния всего спектра источника А рекоменду-
ется использовать лапы с колбой из плав-
леного кварца * В
Воспроизводят дневной солнечный свет:
В — прямой солнечный свет с коррели-
рованной цветовой температурой 4870 К,
С — рассеянный солнечный свет с корре-
лированной цветовой температурой 6770 К.
При расчете этих излучателей был допущен
целый ряд неточностей и потому в колори-
метрических расчетах они практически не
используются, заменяясь стандартным из-
лучателем D. По этой причине в специфи-
кации стандартных излучателей МКО они
часто вообще не указываются
28
ГЛАВА 1. ЦВЕТ И СВЕТ
Продолжение табл. 1.7
Обозна-
чение
Характеристика излучения и его спектр
Является одним из наиболее часто исполь-
зуемых стандартных источников света, под
который калибруется большинство обору-
дования ввода/вывода изображения. Вос-
производит различные фазы среднедневного
света в диапазоне коррелированных цвето-
вых температур от 4000 К до 7500 К. Данные
спектрального распределения излучения D
были определены путем усреднения данных
многочисленных измерений спектра днев-
ного света, выполненных в различных рай-
онах Великобритании, Канады и США. Для
D
различных целей было определено несколько спектральных распределений ис-
точника D для различных значений цветовой температуры: D50, D55, D60, D65,
D70, D75 с коррелированными цветовыми температурами соответственно 5000К,
5500 К, 6000К, 6500К, 7000 К, 7500К, соответствующих определенным фазам
дневного света. Источник D65 следует считать наиболее универсальным, посколь-
ку он наиболее точно аппроксимирует среднедневной свет. Источник D50 принят в
качестве стандартного в полиграфии, поскольку лучше всего подходит для характе-
ристики изображения, напечатанного стандартными типографскими красками на
бумаге. Источник D55 принят в качестве стандартного в фотографии: именно лам-
пы с цветовой температурой 5500К используются в просмотровом оборудовании
для слайдов, и эту цветовую температуру имеет свет лампы-вспышки. В отличие от
других стандартных источников, в точности воспроизвести стандартные источники
D довольно сложно, поскольку искусственных источников света с таким спектраль-
ным распределением излучения не существует. В качестве наиболее употребимых
решений, удовлетворяющих потребителя как качественно, так и экономически,
можно назвать использование люминесцентных ламп с соответствующей корре-
лированной цветовой температурой, спектр излучения которых дополнительно от-
корректирован с помощью специальных светофильтров
Е
Воображаемый источник излучения, имеющий равноэнергетический (не меняющий-
ся с изменением длины волны) спектр с цветовой температурой 5460К. Реально не
существует в природе и используется в колориметрии только в расчетных целях
Стандартный излучатель, описывающий
спектральное распределение излучения
различных люминесцентных ламп. —
излучение теплой люминесцентной лампы
с коррелированной цветовой температу-
рой 3000 К, F2 — люминесцентной лам-
пы холодного дневного света с коррели-
рованной цветовой температурой 4230 К,
F7 — люминесцентной лампы дневного
света с коррелированной цветовой темпе-
ратурой 6500 К
1.4. СЛОЖЕНИЕ ЦВЕТОВЫХ ИЗЛУЧЕНИЙ
29
ность излучения в этих единицах удобнее; во-вторых, |ird удобно использовать для
характеристики цветных конверсионных и цветобалансирующих светофильтров:
изменение цветовой температуры, обеспечиваемое фильтром, выраженное в |Ltrd,
не изменится при переходе от излучения с одной цветовой температурой к излуче-
нию с другой цветовой температурой:
|Ltrd = 1000 (1000/Л - 1000/Г2),
где Т\ — цветовая температура светового потока, Г2 — цветовая температура,
к которой будет приведен световой поток (в Кельвинах).
К примеру, оранжевый конверсионный фильтр 85-й серии понижает цветовую
температуру среднедневного цвета с 5500Кдо 3400Кна 2100К(И2 |ird). Одна-
ко, если его использовать для понижения цветовой температуры светового пото-
ка с цветовой температурой 4000 К, изменение цветовой температуры выраженное
в Кельвинах будет не 2100К, а 7246К, а выраженное в |ird — не изменится.
1.4. Сложение цветовых излучений
Получение нового цвета путем смешения нескольких основных цветов опре-
деляет возможность получения цветного изображения в фотографии, кино, теле-
видении, полиграфии и компьютерной технологии. Оно основано на явлении сме-
шения излучений, образованных окрашенными поверхностями либо световыми
излучателями. В результате получается новый цвет, имеющий свой собственный
спектр (рис. 1.13 и 1.14).
Если, к примеру, взять три источника света, снабженных красным, зеленым
и синим светофильтрами, и спроецировать их излучения в одной точке на белом
экране, то мы получим белое пятно. Если один из источников выключить и смеши-
вать только излучение красного излучателя с зеленым, синего с зеленым и зелено-
го с красным, то на экране мы получим вначале желтый, затем пурпурный, а потом
голубой цвет. Если же взять все три излучения в разной пропорции, то мы сможем
получить довольно большое число цветов и их оттенков. Чем меньше будет разли-
чие интенсивности трех источников, тем меньшей будет насыщенность цвета и тем
более он будет стремиться к нейтральному. Если, не изменяя пропорции трех излу-
чений, уменьшить их интенсивность, то мы получим тот же самый цвет, но меньшей
яркости. В предельном случае, когда интенсивность всех трех источников умень-
шена до нуля, мы получим черный цвет. Математически это можно записать с по-
мощью следующего выражения:
A(RGB) = г • R + g • G + ft • В (1.2)
где A(RGB) — цвет, получаемый смешением красного, зеленого и синего излуче-
ний; R, G, В — излучения красного, зеленого и синего цветов; г, g,b — их интен-
сивности (рис. 1.13).
Для случая, когда берутся только два основных цвета:
R + G = Y
G + В = С
В + R = М
30
ГЛАВА 1. ЦВЕТ И СВЕТ
Красный люминофор
Зеленый люминофор
Синий люминофор
Рис. 1.13. Аддитивное смешение цветов. Рисунок иллюстрирует получение аддитивной
цветовой смеси на примере цветного монитора Sony Trinitron. Излучения от трех люми-
нофоров красного (R), зеленого (G) и синего цветов (В), спектральные излучения кото-
рых показаны на рисунке, суммируются для каждой длины волны, что позволяет получить
цветовую смесь, воспроизводящую, в зависимости от интенсивности свечения каждого
люминофора, большое число различных цветов и их оттенков. Обратите внимание, что
свечение красного люминофора имеет практически линейчатый спектр, что обусловлено
присутствием в его составе редкоземельных элементов (цв. вклейка, рис. 8)
На самом деле, вместо красного, зеленого и синего мы могли бы взять какие
угодно цвета, но просто путем смешения красного, зеленого и синего можно полу-
чить наибольшую комбинацию цветов. Очевидным объяснением этого факта явля-
ются особенности человеческого зрения и наличие в зрительном аппарате человека
трех цветоощущающих рецепторов, каждый из которых является чувствительным
к красным, зеленым и синим лучам. Таким образом, образование цвета с помощью
трех излучателей синего, зеленого и красного цветов можно рассматривать как на-
правленное возбуждение трех цветовых рецепторов глаза, в результате чего полу-
чается возможность вызывать у зрителя ощущение того или иного цвета.
По подобной схеме происходит образование цветного изображения на экра-
не видео- и компьютерного монитора, телевизора, ЖКИ-проектора и в других
стройствах, которые используют излучения трех основных цветов для синтеза цве-
та. Поскольку для получения цвета в этом случае излучения трех основных цветов
1.4. СЛОЖЕНИЕ ЦВЕТОВЫХ ИЗЛУЧЕНИЙ
31
Голубой
краситель
Пурпурный
краситель
Желтый
краситель
Световой поток, прошедший через слои голубого, пурпурного и желтого красителей
Излучение, образованное в результате поглощения
белого света желтым, пурпурным и голубым красителем
Рис. 1.14. Субтрактивное смешение цветов. Рисунок иллюстрирует получение субтрак-
тивной цветовой смеси на примере цветной обращаемой фотопленки путем последова-
тельного поглощения голубым (С), пурпурным (М) и желтым (Y) красителями с плот-
ностями С = 100 %, М = 60 %, Y = 20 % излучения источника дневного света (Des)
в каждом интервале длин волн. Получаемый в результате смешения цвет является одним
из оттенков синего. Излучение, полученное в результате частичного поглощения светово-
го потока красителями, может в этом случае рассматриваться как произведение спектра
излучения источника света и спектров отражения красителей (цв. вклейка, рис. 9)
32
ГЛАВА 1. ЦВЕТ И СВЕТ
смешиваются (складываются), этот способ цветосинтеза получил наименование
аддитивного (от глагола add — складывать).
Однако в большинстве случаев, например в кино, фотографии, полиграфии, тек-
стильной и лакокрасочной промышленности, для образования цвета не представля-
ется технологически возможным складывать световые потоки трех излучателей.
В фотографии световой поток белого света проходит через три красочных слоя
фотоматериала, сформированных желтым, пурпурным и голубым красителями.
В полиграфии световой поток проходит через слой желтой, пурпурной, голубой и
черной краски и, отражаясь от поверхности бумаги, проходит в обратном направ-
лении, формируя цветное изображение, а точнее, цветовые стимулы, вызываю-
щие ощущение того или иного цвета и формирующие таким образом в сознании на-
блюдателя зрительную картину изображения.
В результате прохождения светового потока белого света через слой красителя
либо пигмента происходит избирательное поглощение части энергии спектра излу-
чения, в результате чего световой поток приобретает ту или иную окраску:
A(CMY) = W — c*C — m*M — z/*Y (1.3)
где А(СМУ) — цвет, получаемый смешением желтого, пурпурного и голубого кра-
сителей; С, М, У — световое излучение, прошедшее через слои голубого, пурпур-
ного и желтого красителей; с,т,у — плотности красочных слоев (рис. 1.14).
Последовательно пройдя через слой пурпурного и желтого красителей, свето-
вой поток окрашивается в красный цвет, пурпурного и голубого — в синий, голу-
бого и желтого — в зеленый:
W—М—Y=R
W-M-C=B
W — С - У = G
Таким образом, получается возможным, используя в качестве модулятора цве-
тового излучения желтый, пурпурный и голубой красители, освещаемые свето-
вым потоком белого света, получать потоки красного, зеленого и синего излуче-
ний, с помощью которых можно управлять возбуждением трех цветоощущающих
центров глаза.
В печати и полиграфии к трем краскам — желтой, пурпурной и голубой — до-
бавляется еще черная:
A (CMYK) = W- с* C-m-M-//-Y-fe-K, (1.4)
где А — цвет, получаемый смешением желтого, пурпурного, голубого и черного
красителей; С, М, Y, К — желтый, пурпурный, голубой и черный красители; с, т,
y,k — их плотности.
Это продиктовано, во-первых, экономическими соображениями, поскольку по-
зволяет уменьшить расход более дорогих цветных красок, а во-вторых, позволя-
ет решить некоторые принципиальные проблемы, возникающие в процессе трех-
цветной типографской печати вследствие несовершенства используемых печатных
красок, спектр отражения которых на практике не ограничивается только желтым,
только пурпурным и только голубым.
1.4. СЛОЖЕНИЕ ЦВЕТОВЫХ ИЗЛУЧЕНИЙ
33
Расчет красок CMYK (произносится «си-мак») по координатам цвета RGB (цве-
тоделение) производится следующим образом [42]:
K=min(l - R, 1 - G, 1 - В),
С = (1 - R-К)/(1 - К),
М = (1 - G - К)/(1 - К), (1.5)
Y = (1 - В - К)/(1 - К),
где С, М, Y, К — нормированные к диапазону [0 ... 1] плотности голубой, пурпурной,
желтой и черной красок; R, G, В — числовые координаты красного, зеленого и синего
цветов, нормированные к диапазону [0 ... 1].
Приведенная выше методика расчета является обобщенной. Более точная ме-
тодика, используемая специальным программным обеспечением для цветоделе-
ния, учитывает в расчетах также целый ряд дополнительных факторов, призван-
ных улучшить качество цветоделения с целью получения более качественных
печатных копий изображения.
Поскольку для получения цвета световые потоки не складываются, а световой
поток белого света частично поглощается в результате взаимодействия с красите-
лем, такой способ цветосинтеза получил наименование субтрактивного (от гла-
гола subtract — вычитать).
На самом деле истинно субтрактивным можно назвать лишь процесс синтеза
цвета, используемый в фотографии при получении цветного изображения на све-
точувствительном фотоматериале за счет использования желтого, пурпурного и
голубого красителей. В печати, хотя для получения изображения также исполь-
зуются желтый, пурпурный и голубой красители (плюс черный, который часто ин-
терпретируют как смесь трех субтрактивных красок), помимо образования цвета
по субтрактивному механизму, имеет место также образование цвета и по адди-
тивному механизму за счет сложения световых потоков, отраженных от растровых
элементов изображения. В полиграфической литературе метод получения цветно-
го изображения по подобному механизму именуется автотипией [36].
Глава 2
Цветовые системы
и модели
2.1. Проблема разработки универсальной модели
цветового зрения
Для многих научных и практических приложений становится необходимым по-
лучить количественную оценку цвета, выразив его в виде численных значений
определенным образом выбранных координат. Когда речь идет о визуальной оцен-
ке цвета наблюдателем, такими координатами могут быть уже известные нам каче-
ственные характеристики цвета — цветовой тон, насыщенность и светлота. Либо
это значения интенсивности красного, зеленого и синего излучений, если име-
ется в виду аддитивное смешение цветов, либо количество (плотность) желтого,
пурпурного и голубого красителя или пигмента, когда речь идет о субтрактивном
цветообразовании. В данном случае численные значения координат цвета будут
определяться по формулам (1.2) и (1.3) как количества красителя либо пигмента
(субтрактивный цветосинтез) или как интенсивности цветообразующих цвето-
вых стимулов (аддитивный цветосинтез), которые необходимо взять для получе-
ния цветовой смеси нужного цвета.
Однако определяемые таким образом численные параметры смеси цветов ни-
когда не будут являться объективными, поскольку получаемый в результате цве-
тосинтеза цвет всегда будет зависеть, во-первых, от способа смешения цветов и,
во-вторых, от самих цветов, которые использовались для получения цвета. Несмо-
тря на то что мы называем красное излучение красным, синее излучение синим, зе-
леное излучение зеленым, либо желтый краситель желтым, пурпурный краситель
пурпурным, голубой краситель голубым, а черный черным, реальные излучатели
и красители никогда не будут в точности такими. Сколько существует в мире цвет-
ных кинескопов, принтеров и наборов печатных красок, столько будет и вариантов
цветосинтеза. Поэтому, к примеру, указывая цвет с параметрами R = 1, G = 0.5,
В = 0 — мы получим один цвет на экране одного компьютерного монитора и другой
цвет на экране другого монитора. То же самое (и даже в большей степени) касает-
ся процесса субтрактивного цветовоспроизведения, используемого в фотографии,
печати и полиграфии, где разброс между используемыми для получения изобра-
жения печатными красками и вариантами печати изображения является еще бо-
лее значительным.
2.2. ОПЫТЫ ПО УРАВНИВАНИЮ ЦВЕТОВ
35
Вместо этого колориметристы предложили использовать оценки, основан-
ные на выборе в качестве эталона сравнения непосредственно зрительного аппа-
рата человека. Действительно, если тот или иной цвет, воздействуя на человече-
ский глаз, вызывает соответствующие возбуждения его цветовых рецепторов, то,
зная взаимосвязь между величиной этого возбуждения и вызывающим его цветом,
можно однозначно определить любой цвет, который только в состоянии видеть че-
ловеческий глаз:
/?y=gy(X)>7?p = ?fp(X)>JRp = Sp(X)) (2.1)
где Ry — реакция колбочек типа у; — реакция колбочек типа Р; Rp — реакция
колбочек типа р на поток светового излучения в зависимости от длины волны X.
2.2. Опыты по уравниванию цветов
Поскольку в распоряжении специалистов не было возможности непосредствен-
но определить величину возбуждения трех цветоощущающих центров глаза при
наблюдении ими того или иного цвета, сделать это было предложено косвенными
методами. Зная, что каждый цветоощущающий центр имеет свою определенную
чувствительность, причем максимум каждого из них приходится на красный (для
условно красночувствительных колбочек), зеленый (для условно зеленочувстви-
тельных колбочек) и синий (для условно синечувствительных колбочек) цвета, то
возможно оценить реакцию колбочек на тот или иной цвет по их реакции на чистые
спектральные излучения красного, зеленого и синего цветов. Если имеются визу-
ально одинаковые цвета, первый из которых является чистым спектральным цве-
том с длиной волны к, а второй получен комбинацией трех монохроматических из-
лучателей красного, зеленого и синего цветов, взятых в определенных пропорциях
относительно друг друга и визуально уравнивающих первый цвет, то, значит, по
законам смешения цветов мы можем количественно определить первый цвет как
смесь трех основных цветов:
A(Xa) = R(Xr) + G(Xg) + B(Xb). (2.2)
Это выражение известно в колориметрии как равенство согласования цветов
или цветовое уравнение Грассмана. Между двумя частями этого выражения сто-
ит знак тождества, поскольку два цвета не обязательно являются физически рав-
ными друг другу, а лишь тождественными, вызывающими у человека равноценные
цветовые ощущения.
Если с помощью дифракционной решетки синтезировать поток монохромати-
ческого излучения определенной длины волны и затем по формуле (2.2) подобрать
уравнивающую смесь чистых спектральных красного, зеленого и синего цветов, то
можно посредством найденных зависимостей найти выражение для искомых зави-
симостей (2.1).
Эта задача решалась целым рядом исследователей, начиная с Максвелла во
второй половине XIX столетия [4]. Все они основывались на использовании гла-
за человека в качестве инструмента сравнения, опираясь на свойства аппарата
человеческого зрения определять тонкие цветовые различия при сравнении двух
цветов при отсутствии возможности выполнять абсолютные цветовые измерения.
36
ГЛАВА 2. ЦВЕТОВЫЕ СИСТЕМЫ И МОДЕЛИ
Рис. 2.1. Схема экспериментальной установки по урав-
ниванию цветов. Уравниваемый монохроматический
цветовой стимул А с длиной волны X проецируется на
белый экран (/), на вторую половину которого (2) про-
ецируется смесь трех монохроматических излучений
R, G, В, имеющих разную интенсивность. Суть экспе-
римента заключается в том, чтобы найти такое соот-
ношение между излучениями R, G, В, чтобы их смесь
стала визуально эквивалентной цвету А на глаз наблю-
дателя (3). При этом поле его зрения ограничено углом
наблюдения £ (цв. вклейка, рис. 10)
Максвелл использовал для этого
примитивный колориметр, с помо-
щью которого он на глаз уравни-
вал синтезированный с помощью
призмы монохроматический
цветовой стимул данной длины
волны тремя монохроматически-
ми излучениями красного, зеле-
ного и синего цветов с длинами
волн 630, 528 и 457 нм (рис. 2.1).
Таким образом, Максвелл изме-
рил весь световой спектр види-
мого диапазона длин волн,найдя
для каждого чистого спектраль-
ного цвета с определенной дли-
ной волны комбинацию красного,
зеленого и синего цветов, необ-
ходимых для визуального урав-
нивания этого цвета. В ходе экс-
перимента были получены очень
интересные результаты. Для це-
лого ряда чистых спектральных
цветов удалось подобрать соот-
ветствующие комбинации урав-
нивающих их красного, зелено-
го и синего цветов, но некоторые
цвета не удалось уравнять, т. е.
для них оказалось невозможным
подобрать соответствующую ком-
бинацию основных цветов.
Для того чтобы уравнять эти цвета, Максвелл решил исключить один из основ-
ных цветов из уравнивающей смеси и добавить его к уравниваемому цвету. К при-
меру, если к уравниваемому цвету добавить красный, то цветовое уравнение при-
мет следующий вид:
A(Xa) + R(Xr)^G(Xg) + B(Xb).
Для того чтобы привести цветовое уравнение к прежнему виду, член R(kR) следует
перенести в правую часть уравнения, но при этом он примет отрицательный знак:
A(kA)=-R(kR) + G(kG) + B(M
Так удалось уравнять оставшиеся цвета, но в результате оказалось, что для
целого ряда спектральных цветов в комбинации R(kR), G(kG), B(kg) некоторые
члены имеют отрицательные значения. Эти случаи, как правило, объясняют
тем, что при ощущении данного цвета возбуждаются одновременно несколько
типов цветовых рецепторов глаза, т. е. кривые их спектральной чувствительно-
сти в этих местах перекрываются.
2.2. ОПЫТЫ ПО УРАВНИВАНИЮ ЦВЕТОВ
37
Найденные таким образом
зависимости интенсивности из-
лучения трех основных цветов
от эквивалентной им длины вол-
ны уравниваемого цвета полу-
чили название кривых сложе-
ния и позволили оценить иско-
мую нами реакцию зрительной
системы человека на световое
излучение определенной дли-
ны волны. Примеры уточненных
кривых сложения, найденные
позднее Гилдом и Райтом и по-
ложенные в основу современных
методов измерения цвета, приве-
дены на рис. 2.5 и в табл. 2.1.
2.2.1 .Цветовой
треугольник
Для того чтобы процесс трех-
Рис. 2.2. Цветовой график трехкоординатного цве-
тового пространства. Представляет собой куб, грани
которого образованы координатами R, G, В, а верши-
ны соответствуют положению чистых цветов: красно-
го, зеленого, синего и образуемых в результате их сме-
шения желтого, пурпурного и голубого. Точка начала
координат осей R, G, В соответствует положению чер-
ного цвета. Напротив него располагается белый цвет,
образуемый смешением чистых красного, зеленого и
синего цветов, а линия К—W представляет собой ось
нейтральных цветов. Цвет А, показанный на графике,
задается следующими координатами: R = 0.6, G = 0.2,
В = 0.8 (цв. вклейка, рис. 11)
компонентного цветосмешения
был понятнее, его можно изо-
бразить на трехмерном графи-
ке, оси которого образованы тре-
мя основными цветами R, G и В
(рис. 2.2). В прямоугольной си-
стеме координат это построение
реализуется в виде так называе-
мого цветового куба, а в косоу-
гольной — в виде равносторон-
ней пирамиды.
Максвелл значительно упро-
стил этот график, вычертив его на плоскости в виде треугольника, представляю-
щего собой проекцию точек трехмерного цветового графика на одной плоскости.
Полученное им построение так и называется цветовой треугольник Максвелла
(рис. 2.3). Он представляет собой равносторонний треугольник, вершины которо-
го соответствуют координатам основных красного, зеленого и синего цветов. Фак-
тически этот треугольник представляет собой график цветностей цветового тела
RGB. Значение яркости (светлоты) света в нем не учитывается. Координаты цвет-
ности (обозначаются строчными буквами г, g, b) вычисляются из координат цвета
R, G, В по формулам:
R G , В
R+G+B * R+G+B R+G+B
(2-3)
При этом получается, что г + g + b = 1.
38
ГЛАВА 2. ЦВЕТОВЫЕ СИСТЕМЫ И МОДЕЛИ
Рис. 2.3. Цветовой треугольник Максвелла. Вершины треугольника соответствуют поло-
жению трех основных цветов: красного (R), зеленого (G) и синего (В). В центрах сторон
треугольника располагаются дополнительные желтый (Y), пурпурный (С) и голубой цве-
та, а в точке пересечения перпендикуляров, восстановленных от сторон треугольника, на-
ходится белый цвет (W), задаваемый координатами цветности г = g = b = 1/з. На лини-
ях W—R, W—G, W—В располагаются красные, зеленые и синие цвета, а на линиях W—С,
W—М, W—Y — дополнительные им желтый, пурпурный и голубой цвета по степени уве-
личения их насыщенности. Цвет Ai определяется координатами цветности r = 0.1,g = 0.2
и получается смешением красного, зеленого и синего цветов в соответствующих пропор-
циях, в то время как цвет Аг с координатами цветности г = —0.2, g = 0.8 лежит вне цвето-
вого треугольника и не может быть получен смешением красного, зеленого и синего цве-
тов (лежит вне их цветового охвата) (цв. вклейка, рис. 12)
Это означает, что для определения координат цветности необходимо знать зна-
чения только двух координат (например, г и g), при этом значение третьей коорди-
наты (Ь) может быть вычислено из первыхдвух:
b= 1 — (г + Ь). (2.4)
Точка в центре треугольника, образуемая на пересечении перпендикуляров,
восстановленных от середин сторон треугольника, соответствует положению
белого цвета, а точки, лежащие на сторонах треугольника на равном удалении
от его вершин, соответствуют положению желтого, пурпурного и голубого цве-
тов, образуемых, как известно, путем смешения в равных долях двух основных
цветов.
В цветовом треугольнике можно определить положение любого цвета, об-
разуемого путем смешения трех основных цветов, если отложить по его сторо-
2.2. ОПЫТЫ ПО УРАВНИВАНИЮ ЦВЕТОВ
39
Рис. 2.4. Цветовой треугольник и линия чи-
стых спектральных цветов (по данным Гилда
и Райта) (цв. вклейка 13)
нам значения единичных векторов
г, g, b, являющихся координатами
цветности данного цвета.
2.2.2. Цветовой график
Все цвета, которые были полу-
чены Максвеллом путем смешения
трех основных цветов с положи-
тельными коэффициентами, распо-
лагаются внутри очерчиваемого ими
треугольника. Таким образом, цве-
товой треугольник показывает нам
те цвета, которые могут быть по-
лучены путем смешения друг с дру-
гом трех выбранных основных цве-
тов, однако не показывает нам всех
цветов, которые могут быть видны
человеческим глазом. Это имен-
но и есть те цвета, которые в опыте
по уравниванию цветов пришлось
уравнивать, разбавляя уравнивае-
мый чистый спектральный цвет тем
или иным основным цветом, и которые привели к появлению в кривых сложения от-
рицательных участков. Если нанести их на график, то получится фигура, напомина-
ющая своей формой подкову (рис. 2.4).
Ограничивающая все возможные цвета кривая называется в колориметрии ли-
нией чистых спектральных цветностей или линией цветового локуса. График,
на который она нанесена, называется цветовым графиком или графиком цвет-
ностей (здесь и далее для простоты построения мы ограничимся графиком цвет-
ностей). Все цвета, попадающие внутрь этой фигуры, может увидеть человеческий
глаз (точнее, глаз наблюдателя, на основе данных которого был построен график).
Наоборот, цвета, не попадающие внутрь фигуры, данный цветовой наблюдатель
видеть не может.
Цветовой график весьма полезен для исследования ряда закономерностей цве-
тового зрения и смешения цветов.
Если взять два чистых спектральных цвета, лежащих на кривой чистых спек-
тральных цветов, и провести между ними прямую линию, то цвета, лежащие на
этой прямой, будут теми цветами, которые можно получить путем их смешения.
Например, если взять синий и зеленый цвета с длинами волн 430 и 530 нм (пример-
но те, с которыми экспериментировал Максвелл), то путем их смешения мы можем
получить различные оттенки от синего до зеленого, которые будут располагаться
на прямой линии, соединяющей эти два цвета. При этом середина прямой будет со-
ответствовать положению голубого цвета. Точно так же мы можем найти все цве-
та, которые могут получиться при смешении двух любых других цветов. Например,
примерно тот же самый голубой цвет можно получить смешением синего цвета
с длиной волны 480 нм и зеленого с длиной волны 540 нм.
40
ГЛАВА 2. ЦВЕТОВЫЕ СИСТЕМЫ И МОДЕЛИ
Чистые спектральные цвета лежат только на линии локуса и, как можно видеть,
очень многие из них не могут быть получены простым смешением синего, красно-
го и зеленого. Все остальные цвета лежат внутри локуса и по мере приближения
к точке белого цвета теряют свою насыщенность. Таким образом, получается, что
чем дальше от точки белого находится цвет, тем он более насыщен.
Соединив точки, соответствующие положению цветов с длинами волн 400
и 700 нм, мы получим прямую линию, на которой будут лежать чистые пурпурные
цвета, отсутствующие в спектре, но которые можно получить путем смешения чи-
стых синего и красного цветов.
Мы также можем заметить, что для трехкомпонентного цветосинтеза мы можем
использовать любую комбинацию трех цветов, причем это не обязательно долж-
ны быть те цвета, которые использовал Максвелл, и вообще это не обязательно
должны быть красный, зеленый и синий. Просто с помощью красного, зеленого и
синего комбинация получаемых в результате их смешения цветов даст наиболь-
шее число значений. Далее будет показано, что и те красный, зеленый и синий цве-
та, которые мы можем использовать в цветосинтезе, также не могут быть выбраны
произвольным образом, поскольку они определяются цветностью используемых в
цветосинтезе красного, зеленого и синего излучателей. И, например, технологиче-
ски оказывается очень сложно найти зеленый излучатель с длиной волны 520 нм
(если посмотреть на цветовой график, то такой излучатель позволил бы увеличить
размеры цветового треугольника и за счет этого увеличить диапазон цветов, кото-
рые можно синтезировать с помощью трех цветов).
А вообще, можно ли с помощью трех цветов получить все цвета? Нет, и мы мо-
жем это наглядно видеть на цветовом графике. Мы можем выбирать различные ис-
точники основных цветов, однако всегда будут находиться цвета, которые мы мо-
жем видеть в природе, но которые нельзя воспроизвести с помощью выбранного
нами набора основных цветов. В этом состоит основная проблема технологии вос-
произведения цветного изображения.
2.3. Опыты Гилда и Райта и цветовая система XYZ МКО
Максвелл осуществил свой эксперимент в середине XIX века. Вслед за ним це-
лый ряд исследователей повторяли опыты по нахождению кривых сложения, ис-
пользуя для этого различные наборы уравнивающих цветов и аппаратуру. Однако
оказалось невозможным во всех случаях уравнять все чистые спектральные цве-
та с помощью суммы трех цветов — некоторым из них приходилось придавать от-
рицательные значения.
Наиболее успешным в своих экспериментах оказался Райт [5]. В качестве урав-
нивающих цветов он использовал синий, зеленый и красный с длинами волн 700,
546.1 и 435.8 нм при угле поля зрения к = 2°. Так как он проводил свои опыты на
более совершенном оборудовании с использованием большего числа наблюдате-
лей, это позволило ему не только осуществить все необходимые измерения более
точно, но и интерпретировать полученные данные как некие средние значения, ап-
проксимирующие среднестатистического цветового наблюдателя. Райт использо-
вал группу из десяти наблюдателей, которую позднее для уточнения данных допол-
нил еще 35 наблюдателями.
2.3. ОПЫТЫ ГИЛДА И РАЙТА И ЦВЕТОВАЯ CHCTEMAXYZ МКО 41
Практически одновременно с Райтом эти опыты повторил Гилд с использова-
нием семи наблюдателей [6]. Гилд и Райт использовали в своих экспериментах ви-
зуальный колориметр, построенный по принципу установки, использовавшейся
Максвеллом (см. рис. 2.1).
2.3.1. Стандартный колориметрический наблюдатель 1931 г.
Экспериментальные данные, независимо полученные Гилдом и Райтом, хоро-
шо согласовались друг с другом и потому их оказалось возможным усреднить, ин-
терпретируя полученный результат как кривые сложения цветов так называемого
стандартного_колориметрического наблюдателя. Эти кривые обозначаются
как7(Х), g(k) и и приведены на рис. 2.5, а их значения, табулированные с ша-
гом в 20 нм, можно найти в табл. 2.1.
К примеру, чтобы уравнять цветовой стимул с длиной волны X = 500 нм, необходи-
мо смешать излучения красного, зеленого и синего цветов с длинами волн R = 700 нм,
G = 546.1 нм и В = 435.8 нм в следующем соотношении:
А(Чоо) = -0.07173-R + 0.08536-G + 0.04776-В.
Координаты цветности этого цвета, определенные по формуле (2.1), будут равны:
г = —0.07173 / (—0.07173 + 0.08536 + 0.04776) =—1.16843;
g = 0.08536 / (-0.07173 + 0.08536 + 0.04776) = 1.39045;
b = 0.04776 / (-0.07173 + 0.08536 + 0.04776) = 0.77798.
Рис. 2.5. Кривые сложения цветов7(Х), g(X), Ь(Х) для стандартного колориме-
трического наблюдателя при R = 700 нм, G = 546,1 нм, В = 435,8 нм, полу-
ченные на основе данных опытов Гилда и Райта
42
ГЛАВА 2. ЦВЕТОВЫЕ СИСТЕМЫ И МОДЕЛИ
Таблица 2.1. Функции сложения цветов г, g, Ь для стандартного
колориметрического наблюдателя при R = 700 нм,
G = 546.1 нм, В = 435.8 нм (по Гилду и Райту)
% Ординаты кривых сложения X Ординаты кривых сложения
7(Х) 7(Х) gw
380 0.00003 -0.00001 0.00117 560 0.09060 0.19702 -0.00130
400 0.00030 -0.00014 0.01214 580 0.24526 0.13610 -0.00108
420 0.00211 -0.00110 0.11541 600 0.34429 0.06246 -0.00049
440 -0.00261 0.00149 0.31228 620 0.29708 0.01828 -0.00015
460 -0.02608 0.01485 0.29821 640 0.15968 0.00334 -0.00003
480 -0.04939 0.03914 0.14494 660 0.05932 0.00037 0.00000
500 -0.07173 0.08536 0.04776 680 0.01687 0.00003 0.00000
520 -0.09264 0.17468 0.01221 700 0.00410 0.00000 0.00000
540 -0.03152 0.21466 0.00146 720 0.00105 0.00000 0.00000
Как и следовало ожидать, кривые сложения, найденные Гилдом и Райтом, так-
же как и кривые, полученные Максвеллом, имеют отрицательные участки, и для
большинства цветов спектра, за исключением трех основных цветов (R = 700 нм,
G = 546.1 нм и В = 435.8 нм), перекрываются.
2.3.2. Цветовая система XYZ МКО
Для того чтобы избежать отрицательных значений кривых сложения, они были
подвергнуты линейному математическому преобразованию, в результате чего
были получены новые кривые сложения, обозначаемые х(Х), z/(k), z(X) и извест-
ные как кривые сложения цветов стандартного колориметрического наблю-
дателя МКО 1931 г.
Они были найдены путем перенесения системы цветовыхкоординат, основанной
на использовании трех основных цветов R = 700 нм, G = 546.1 нм и В = 435.8 нм,
в систему координат, основанную на использовании трех воображаемых (физиче-
ски не существующих) цветов X, Y и Z [7]. Эти цвета выполняют лишь вспомога-
тельную математическую роль (рис. 2.6).
В соответствии с рекомендацией МКО переход от основных цветов Райта к цве-
там XYZ осуществляется по формулам:
X = 0.49000 R + 0.31000 G + 0.20000 В;
Y = 0.17697 R + 0.81240 G + 0.01063 В;
Z = 0.00000 R + 0.01000 G + 0.99000 В
либо в матричной форме:
X
Y
Z
0.49000 0.31000 0.20000
0.17697 0.81240 0.01063
0.00000 0.01000 0.99000
R
G
В
(2.5)
где R, G, В — основные цвета с длинами волн 700, 546.1 и 435.8 нм.
2.3. ОПЫТЫ ГИЛДА И РАЙТА И ЦВЕТОВАЯ СИСТЕМА XYZ МКО
43
Рис. 2.7. Кривые сложения цветов х(Х), у(X), z(X) для стандартного колориме-
трического наблюдателя МКО 1931 г.
44
ГЛАВА 2. ЦВЕТОВЫЕ СИСТЕМЫ И МОДЕЛИ
Координаты цветности х, у, z будут в соответствии с формулой (2.1) определять-
ся как
х = Х/(Х + Y + Z);
у = У / (X + Y + Z); (2.6)
z = Z/(X + Y + Z).
Функции сложения х(Х), у(Х) и z(X), рассчитанные в соответствии с формулой
(2.5), приведены на рис. 2.7 и в приложении 2. Фактически они являются лишь ма-
тематической модификацией функций 7(Х), g(X) и &(Х), выведенных Райтом и Гил-
дом. Более подробную информацию об опытах Райта и Гилда, а также об осу-
ществленных ими математических расчетах кривых сложения можно найти в [8].
В приложении 2 также даны значения координат цветности х, у, z, определенные
в соответствии с формуле (2.6).
Так, чистый спектральный цвет с длиной волны X = 500 нм будет иметь цвето-
вые координаты в системе XYZ:
А(А,500) = 0.0082-Х + 0.5384-Y + 0.4534-Z.
Координаты его цветности по формуле (2.6) будут соответственно равными:
х = 0.0082 / (0.0082 + 0.5384 + 0.4534) = 0.0082;
у = 0.5384 / (0.0082 + 0.5384 4- 0.4534) = 0.5384;
z = 0.4534 / (0.0082 + 0.5384 + 0.4534) = 0.4534.
Как и любое трехкомпонентное цветовое пространство, цветовое пространство,
сформированное тремя цветами XYZ, может быть для удобства представлено в виде
графика цветностей, аналогичного графику цветностей г, g, b. Обычно график цвет-
ностей х, у, z изображают в виде прямоугольного треугольника, на двух сторонах ко-
торого располагаются координаты х и у. Указанием координаты z обычно пренебре-
гают, поскольку ее значение по формуле (2.2) может быть получено из значений двух
других координат. Вершины треугольника соответствуют положениям трех цветов
X, Y и Z. На графике цветностей нанесена линия цветностей чистых спектральных
и пурпурных цветов, представляющая собой фактический цветовой охват челове-
ческого глаза. Положение любого цвета может быть определено на графике цветно-
стей МКО указанием двух координат цветности х и у (рис. 2.8).
Особое значение в колориметрии имеет функция сложения y(h). Она совпа-
дает с относительной спектральной световой эффективностью, представляющей
относительную спектральную чувствительность человеческого глаза. В связи с
этим, координата Y цветового стимула характеризует его яркость. По этой причи-
не цветовые координаты световых излучателей нормируются таким образом, что-
бы координата Y всегда была равна 100, что соответствует энергетической яркости
идеального рассеивателя в 100 кд/м2.
Система определения цвета МКО была признана в качестве международно-
го стандарта и в настоящий момент является официально признанной системой
определения цвета, основанной на точном математическом аппарате, описываю-
щем процесс и особенности видения цвета человеком. В дальнейшем проводились
и другие опыты в данной области, позволившие исправить ряд ошибок и уточнить
экспериментальные данные. Однако все они, так или иначе, основываются на пер-
воначальной модели 1931 г.
2.3. ОПЫТЫ ГИЛДА И РАЙТА И ЦВЕТОВАЯ СИСТЕМА XYZ МКО
45
Рис. 2.8. График цветностей системы XYZ МКО 1931 г. (цв. вклейка, рис. 14)
2.3.3. Стандартный наблюдатель МК01964 г.
Несмотря на то что система МКО 1931 г. была официально признана во всем
мире, у нее имеется ряд недостатков. Так, например, в диапазонах длин волн от
380 до 460 нм значения функций сложения цветов слишком малы. В связи с этим
МКО приняла решение повторить опыты по нахождению кривых сложения. Новые
кривые сложения были найдены на основе многочисленных опытов, выполненных
Стайлсом, Бёрчем и Сперанской. Все они использовали методику, аналогичную ис-
пользовавшейся Райтом и Гилдом, с той лишь разницей, что угол поля зрения при
уравнивании цветов был равен не 2, а 10°, что соответствует восприятию цветовых
полей большего размера, чем в предыдущих экспериментах. Полученные ими кри-
вые сложения были названы кривыми сложения дополнительного стандарт-
ного колориметрического наблюдателя.
46
ГЛАВА 2. ЦВЕТОВЫЕ СИСТЕМЫ И МОДЕЛИ
Рис. 2.9. Сравнение графиков МКО 1931 г. и 1964 г. (пунктирная линия)
Новые данные хорошо коррелировали со старыми (рис. 2.9), и потому МКО приня-
ла решение рекомендовать к использованию обе системы кривых сложения. Обычно в
колориметрических расчетах используются кривые сложения для стандартного коло-
риметрического наблюдателя МКО 1931 г., когда оцениваются небольшие по размеру
образцы цвета, что приблизительно соответствует углу поля зрения 2°, и кривые сло-
жения для дополнительного стандартного колориметрического наблюдателя 1964 г.,
когда оцениваются большие по размеру цветовые образцы.
Значения ординат кривых сложения %|д(к), г/ю(Х) и zjq(X) и цветностей х, у, z
дополнительного стандартного колориметрического наблюдателя МКО 1964 г.
приведены в приложении 3.
2.3.4. Цветности стандартных излучателей МКО
Цветовую координатную систему XYZ оказывается возможным использовать
также для нахождения цветностей различных источников света и стандартных
световых излучателей.
Координаты цветности стандартного излучателя D могут быть вычислены по
следующей формуле [1]:
yD =—3.000x0 + 2.870 хр — 0.275, (2.7)
2.3. ОПЫТЫ ГИЛДА И РАИТА И ЦВЕТОВАЯ СИСТЕМА XYZ МКО
47
Рис. 2.10. Линия цветностей излучения абсолютно черного тела при различ-
ных значениях цветовой температуры и стандартные излучатели МКО на гра-
фике МКО 1931 г.
где х принимает значение от 0.250 до 0.380 в зависимости от величины коррелиро-
ванной цветовой температуры дневного света Гс:
— для коррелированных цветовых температур в диапазоне от 4000К до 7000 К:
Ю9 10б Ю3
xD = -4.6070 + 2.9678 -у- + 0.09911 + 0.244063,
— для коррелированных цветовых температур в диапазоне от 7000 К до 25000 К:
109 106 Ю3
xD = —2.0064-Атт- + 1.9018-^— + 0.24768 + 0.237040.
'с 'с 'с
Особое значение в колориметрии имеет стандартный излучатель Е МКО. Этот
излучатель не существует в природе и представляет собой излучатель с равно-
энергетическим спектром излучения, что соответствует гипотетическому идеаль-
ному источнику белого света. Его координаты цветности х = 1/3, у = 1/3 обознача-
ются на графике цветности МКО точкой, называемой точкой белого цвета. Все
остальные излучатели, поскольку спектр их излучения не является строго линей-
ным, будут располагаться вокруг этой точки (рис. 2.10).
48
ГЛАВА 2. ЦВЕТОВЫЕ СИСТЕМЫ И МОДЕЛИ
Рис. 2.11. Определение доминирующей длины волны Xrf, дополнительной
длины волны Хс и чистоты цвета на графике МКО 1931 г.
2.3.5. Определение положения различных цветов
на цветовом графике ху
Выше мы уже определили положение цветности излучения некоторых стан-
дартных источников света, которые располагаются вокруг точки белого, опре-
деляемой цветностью колориметрического излучателя Е. Чистые спектральные
и пурпурные цвета располагаются на цветовом графике МКО на линии, которая
является границей цветового видения стандартного колориметрического наблю-
дателя, являющегося среднестатистическим наблюдателем с нормальным цвето-
вым зрением.
Любой цвет задается точкой, лежащей внутри фигуры, ограниченной этой ли-
нией. Если из этой точки провести прямую линию до точки, отмечающей на гра-
фике цветность излучателя белого света, и продолжить ее далее до линии чистых
спектральных цветов, то получим линию цветов постоянного цветового тона,
отличающихся друг от друга насыщенностью. При этом точка на линии чистых
спектральных цветов, через которую будет проходить эта линия, будет соответ-
ствовать длине волны чистого спектрального цвета, который, при смешении с бе-
лым светом в определенной пропорции, даст нам рассматриваемый цвет. Эта ха-
рактеристика называется доминирующей длиной волны данного цвета. Степень
2.3. ОПЫТЫ ГИЛДА И РАЙТА И ЦВЕТОВАЯ СИСТЕМА XYZ МКО
49
удаленности данной цветности от цветности стандартного излучения называется
колориметрической или условной чистотой цвета'.
х-хг У-Уг
Ре *b~*w У&-УГ ’
где х, у — координаты определяемого цвета; xr, yw — цветности выбранного ахро-
матического стандарта (для стандартного излучателя D65 они будут соответственно
равнымихг = 0.3127, yw = 0.3290); х^, у^ — цветностичистого спектрального цвета,
определяющего доминирующую длину волны данного цвета.
Обычно доминирующая длина волны обозначается в нанометрах, а чистота в про-
центах от 0% (белый цвет) до 100% (чистый спектральный цвет). В качестве излучате-
ля белого света обычно принимается либо излучение, освещающее исследуемый цвето-
вой объект, либо один из стандартных колориметрических излучателей МКО (такой как
A, D65 и др.), относительно которого осуществляются измерения. В колориметрии эти
излучатели иначе называются стандартными ахроматическими излучениями. Этот
термин лишний раз подчеркивает известную особенность человеческого зрения адапти-
роваться к условиям освещения таким образом, чтобы предметы и поверхности, являю-
щиеся ахроматическими при стандартном дневном освещении, также продолжали ка-
заться глазу наблюдателя лишенными окраски и при других источниках освещения.
Если продолжить прямую линию, соединяющую чистый спектральный цвет
с доминирующей длиной волны с точкой белого, дальше, то вторая точка, кото-
рая получится при ее пересечении с линией чистых спектральных цветов, покажет
дополнительную длину волны данного цвета. Чтобы не путать обозначения до-
минирующей и дополнительной длины волны, первую часто указывают с отрица-
тельным знаком, а вторую — с положительным, иногда добавляя к ее обозначению
индекс «с». Аналогично, если выделить на графике цветностей МКО две точки, по-
казывающие положение двух цветов, то соединяющая их прямая линия покажет
цвета, которые образуются в результате их аддитивного смешения.
Для приведенного на рис. 2.11 примера доминирующая длина волны составляет
530 нм, дополнительная длина волны 530с нм, чистота цвета 35%.
2.3.6. Области различных цветов на графике ху
Если рассмотреть график МКО, то на нем можно выделить области положе-
ния различных цветов. Координаты х = 1/3, у = 1/3, соответствующие коорди-
натам цветности стандартного колориметрического излучателя Е, соответствуют
положению на графике белого цвета. Эллипс, построенный с центром в этой точке,
очерчивает на графике положение белых цветов. Именно в границах этого эллип-
са заключены цветности различных излучателей белого света. На линиях, соеди-
няющих точки Е и чистые спектральные цвета в диапазоне от 380 до 470 нм, лежит
область синих цветов, от 470 до 510 нм — голубых, от 510 до 570 нм — зеленых, от
570 до 610 нм — желтых, от 610 до 650 нм — оранжевых, от 650 до 700 нм — крас-
ных цветов. Между точками 380 и 700 нм, соответствующими положению чистых
синего и красного спектральных цветов, лежит область пурпурных цветов. Грани-
цы этих цветов по различным источникам несколько отличаются.
Более детально области цветности различных цветов на графике МКО пред-
ставлены на рис. 2.12.
50
ГЛАВА 2. ЦВЕТОВЫЕ СИСТЕМЫ И МОДЕЛИ
х
Рис. 2.12. Положения областей цветности различных цветов на графике МКО 1931 г.
(в обозначениях системы ISCC-NBS): R — красный, гО — красновато-оранжевый,
О — оранжевый, YO — желто-оранжевый, Y—желтый, YG — желто-зеленый, yG —
желтовато-зеленый, G — зеленый, bG — голубовато-зеленый, BG — сине-зеленый,
gB — зеленовато-синий, В — синий, РВ — сине-фиолетовый, Р — фиолетовый, гР —
красновато-фиолетовый, pR — фиолетово-красный, рРк — фиолетово-розовый,
Рк — розовый, ОРк — оранжево-розовый, W — белый (цв. вклейка, рис. 15)
2.3.7. Определение границ цветового охвата основных цветов
Для многих цветовоспроизводящих систем и оборудования, использующих ад-
дитивный либо субтрактивный цветосинтез, можно найти их приблизительный
цветовой охват как фигуру, ограниченную положением точек цветностей излуча-
телей либо красителей и пигментов, используемых для цветосинтеза. Для систем,
использующих трехкомпонентный аддитивный цветосинтез, эта фигура представ-
ляет собой треугольник с вершинами в точках цветности красного, зеленого и си-
него излучателей. Для систем, использующих субтрактивный цветосинтез, это —
неправильный шестиугольник, вершины которого образованы точками цветности
желтого, пурпурного и голубого красителя либо пигмента, а также полученными^
результате их смешения красного, зеленого и синего цветов (рис. 2.13).
Несмотря на то что данная методика позволяет с достаточной точностью су-
дить о цветовом охвате различных устройств и материалов, для точного опреде-
2.3. ОПЫТЫ ГИЛДА И РАЙТА И ЦВЕТОВАЯ СИСТЕМА XYZ МКО
51
Рис. 2.13. График цветностей ху МКО 1931 г. и границы цветовых охватов: (/) ре-
альных цветов с практически максимальным цветовым охватом; (2) излучателей,
использованных Райтом при нахождении кривых сложения для стандартного цве-
тового наблюдателя; (3) основных аддитивных цветов, рекомендованных стандар-
том sRGB; (4) печатных красок, рекомендованных стандартом Euroscale для офсет-
ной печати на мелованной бумаге
ления границ цветового охвата необходимо учитывать целый ряд дополнительных
факторов. Поэтому точные границы цветовых охватов в реальности, как правило,
имеют гораздо более сложную форму. Способы их определения будут рассмотре-
ны в следующих главах.
2.3.8. Равноконтрастные (однородные) цветовые пространства
Одним из существенных недостатков цветового пространства XYZ МКО яв-
ляется то обстоятельство, что одинаковым изменениям координат цвета не соот-
ветствуют равнозначные изменения цветовых ощущений. Иначе говоря, разница
между двумя цветами, находящимися в одной области графика, не так ощутима,
как точно такая же разница между двумя соседними цветами, находящимися в дру-
гой области графика.
МакАдам провел серию опытов с целью выяснения порогов цветоразличения
для различных цветов и получил интересные данные, которые четко показали, что
52
ГЛАВА 2. ЦВЕТОВЫЕ СИСТЕМЫ И МОДЕЛИ
Рис. 2.14. Эллипсы МакАдама, нанесенные на график МКО 1931 г. (для наглядно-
сти представления эллипсы увеличены в 10 раз). Эти эллипсы приблизительно со-
ответствуют пределам, границы которых для стандартного наблюдателя соответ-
ствуют области визуально одинаковой цветности
области порогов изменения цветности, границы которых для среднего наблюдате-
ля соответствуют областям визуально одинаковой цветности, на графике ху МКО
1931 г. имеют форму не окружностей, а эллипсов разного размера с разным накло-
ном осей. Эти эллипсы так и называются эллипсами МакАдама (рис. 2.14), кото-
рый первым столь наглядно представил неравномерность цветового пространства
координатной системы XYZ.
Аналогичные опыты были также проведены Стайлсом, Брауном, Вышецки
и Фидлером, а также повторно самим МакАдамом. Их результаты в целом согласо-
вывались с первоначальными данными МакАдама и указывали на то, что область
зеленых цветностей на графике ху МКО сильно растянута по сравнению с обла-
стью сине-фиолетовых и пурпурных цветностей. Это хорошо видно на рис. 2.14.
В дальнейшем ими и другими исследователями были предложены различные про-
ективные преобразования графика ху МКО, которые позволили бы получить рав-
ноконтрастный цветовой график, лишенный выявленных недостатков [1]. Выясни-
лось, что полностью их избежать практически невозможно, но можно постараться
свести к минимуму., В результате долгих многолетних дискуссий и обсуждений
МКО в 1960 г. временно утвердила в качестве такого графика равноконтрастный
цветовой график, разработанный МакАдамом (рис. 2.15).
2.3. ОПЫТЫ ГИЛДА И РАЙТА И ЦВЕТОВАЯ СИСТЕМА XYZ МКО
53
а)
б)
Рис. 2.15. Равноконтрастный цветовой график МКО 1960 г. (а) и 1974 г. (б). Окружностя-
ми внутри графика обозначены эллипсы МакАдама. Сокращения цветов на графике при-
водятся в соответствии с системой ISCC-NBS по табл. 1.3 (цв. вклейка, рис. 16)
54
ГЛАВА 2. ЦВЕТОВЫЕ СИСТЕМЫ И МОДЕЛИ
Переход от старого графика МКО к новому равноконтрастному графику с коор-
динатами и и v осуществляется по формулам:
4Х 6Y
U “ X + 15Y + 3Z ’ V “ X + 15Y + 3Z ’ (2‘8>
Новый график также оказался не лишенным недостатков. Желтые, оранжевые
и красные цветности оказались заметно сжатыми по сравнению с другими. Поэто-
му в 1974 г. этот график был подвергнут модификации введением новых координат,
обозначенных и' и v':
, _ 4Х , 9Y
u ~ X + 15Y + 3Z ’V “ X + 15Y + 3Z ’
В новой координатной системе цветность задавалась только двумя координата-
ми — и и v (и' и v'). В 1964 году МКО расширила эту систему до трехмерного цве-
тового пространства введением третьей координаты, включив координату светло-
ты W* в виде кубического корня от координаты цвета У:
W* = 25Y1/3- 17;
U* = 13W*(u-u0); (2.10)
V* = 13W*(v-v0),
где Uq и vq — цветности опорного белого света и 1 < У < 100.
Это цветовое пространство было названо равноконтрастным цветовым
пространством W*U*V* МКО 1964 г.
В 1976 г. были предложены еще две модификации равноконтрастного цветового
пространства. Одно из них носит официальное сокращение CIELUV:
u* = 13L*(u'-u'o);
v* = 13L*(v'—v'o) .
Второе приблизительно равноконтрастное цветовое пространство обозначает-
ся L*a*b* (сокращенно CIELAB) (рис. 2.16):
(2-12)
где и'о и v'o — цветности излучателя белого света, Хо, Yq, Zq — его цветовые ко-
ординаты (по приложению 1) и 1 < У< 100.
2.3. ОПЫТЫ ГИЛДА И РАЙТА И ЦВЕТОВАЯ СИСТЕМА XYZ МКО
55
Рис. 2.16. График цветностей цветового пространства L*a*b* МКО (CIELAB)
с нанесенными на него границами цветового охвата: цветов с практически
максимальных цветовым охватом (/), колориметра Райта (2), цветового про-
странства sRGB (3) (для сравнения см. рис. 2.13) (цв. вклейка, рис. 17)
Для малых значений L*, а*, Ь* в формуле (2.12) следует вводить поправки:
если Х/Хо < 8, ТО
если Y/Y0 < 8, ТО
если Z/Zq < 8, то
где 8 = 216/24389 и к = 24389/27.
56
ГЛАВА 2. ЦВЕТОВЫЕ СИСТЕМЫ И МОДЕЛИ
Рис. 2.17. График цветового пространства L*a*b*
в полярных координатах СН (цв. вклейка, рис. 18)
В функцию L* в явном виде был введен коэффициент яркости Уо белого из-
лучателя, который в подавляющем числе случаев равен 100, а константа 17 за-
менена на 16, что было сделано для того, чтобы при Уо = 100 значение L* также
приближалось к 100. Обе формулы для расчета светлоты, которую можно интер-
претировать как показатель ощущения, яркости (в отличие от коэффициента яр-
кости У), используют кубический корень, что является хорошим аналитическим
выражением для описания зависимости ощущения яркости от значения энерге-
тической яркости.
Система L*u*v* является проективным равноконтрастным преобразованием
системы МКО XYZ, в то время как L*a*b* — криволинейным. Поэтому прямые
линии, построенные на графике ху, будут передаваться прямыми на графике u*v*,
однако на графике а*Ь* они станут кривыми. Координаты а* и Ь* уже не являются
независимыми координатами цветности, поскольку в формулы для их определения
включен коэффициент яркости Уо белого света.
Координаты цвета наносятся на графики откладыванием значений и* и v* и а*
и Ь* на осях взаимно перпендикулярных координат. Центральная ось цветового
пространства (координата L*), перпендикулярная плоскости графика цветности
и проходящая через точку пересечения осей, представляет собой равноконтраст-
ную шкалу ахроматических цветов, для которой значения координат а* и Ь* рав-
ны нулю. При этом координата а* описывает изменение цветности от зеленого (ось
отрицательных значений координаты а*) до красного (ось положительных значе-
2.3. ОПЫТЫ ГИЛДА И РАЙТА И ЦВЕТОВАЯ СИСТЕМА XYZ МКО
57
ний координаты а*), а координата Ь* — изменение цветности от синего (ось отри-
цательных значений координаты Ь*) до желтого (ось положительных значений ко-
ординаты Ь*) (см. рис. 2.16).
Достоинством цветовой модели CIELAB, определившим ее широкое исполь-
зование в колориметрии и промышленности, явилось то обстоятельство, что она
эффективно решила проблему представления величины цветовых различий в
промышленности, а также то, что описание цвета в этой системе фактически моде-
лирует процесс представления цвета аппаратом человеческого зрения. Как показа-
ли недавние исследования человеческого зрения, в процессе визуального воспри-
ятия сигнал от палочек и колбочек, возникающий при наблюдении того или иного
цвета, далее трансформируется в три нервных импульса, один из которых соответ-
ствует сигналу яркости, а два других являются цветоразностными сигналами.
Для удобства использования была также предложена модификация модели
CIELAB путем трансформации координат цветности из прямоугольной в поляр-
ные координаты цветового тона Н и насыщенности С (обозначаются hab и Саь):
h°ab = tan-1[b/a], C*ab = [а2+ b2]1/2. (2.13)
Новые координаты hab и Саь фактически являются коррелятами рассмотрен-
ных ранее психофизических характеристик цвета в виде цветового тона и насы-
щенности. На графике, так же как цветовой тон и насыщенность, координата hab
определяется углом, а координата Саь — радиусом относительно центра коорди-
нат, которым является ось L* (см. рис. 2.17).
2.3.9. Переход между цветовыми координатными
системами XYZ и RGB
Формула (2.5) определяет переход от цветов R, G, В, созданных излучателями
красного, зеленого и синего цветов, использованных при нахождении кривых сло-
жения МКО, к цветовой системе XYZ. Численные коэффициенты, использован-
ные в формуле (2.5), зависят от местонахождения трех излучателей RGB в цвето-
вом пространстве XYZ. Если мы перейдем от излучателей МКО к системе других
излучателей (например, используемых в мониторе компьютера), то эти коэффици-
енты соответствующим образом изменятся. В общем виде формулу (2.5) можно за-
писать следующим образом [1]:
Х= XrR+ XgG +ХвВ;
У = YrR + YgG + YBB; (2.14 а)
Z = ZR R + ZG G + ZB В ,
где XR, Yr, Zr; Xq, Yg, Zg; Xb, Yb> Zb — координаты исходных цветов RGB.
В матричной форме:
X
Y
Z
XR
Yr
Zr
x<j xB
Yg yb
ZG ZB _
(2.14 6)
X
R
G
В
58
ГЛАВА 2. ЦВЕТОВЫЕ СИСТЕМЫ И МОДЕЛИ
Обратное преобразование записывается в виде:
D = ygzb-ybzg •х + XBZG - • Y + - XgYb-xbYg Z;
1\ д д д
G = ybzr-yrzb д х + XRZB - XBZR д Y + • XBYR-XRXB д Z; (2.15 a)
В = где yrzg-ygZr д х + XGZRXRZG д •Y+ XrYg-XgYr д z,
Д = XR(YGZB-YBZG) + XG(YBZR-YRZB) + Xb(YrZg — YgZr).
В матричной форме:
R xr Xg хв -1 x ’
G — YrYgYb X Y (2.15 6)
В 1 N XJ N О N co 1 Z
Так, для набора рабочих цветов, рекомендуемых цветовым стандартом sRGB
и определяемых следующими координатами [15]:
XR = 0.4124;
Yr = 0.2126;
ZR = 0.0193;
Xq = 0.3576;
Yg = 0.7152;
ZG = 0.1192;
XB = 0.1805;
YB = 0.0722;
ZB = 0.9505.
Уравнение (2.14) будет записано в виде:
X
Y
Z
0.4124
0.2126
0.0193
0.3576
0.7152
0.1192
0.1805
0.0722
0.9505
R
G
В
Обратное преобразование (из цветового пространства XYZ в sRGB):
R
G
В
0.4124 0.3576
0.2126 0.7152
0.0193 0.1192
-1
0.1805
0.0722 X
0.9505
X
Y
Z
3.2408 -1.5372 -0.4985
-0.9693 1.8760 0.0416
0.0557 -0.2040 1.0573
X
Y
Z
Расчеты по этим формулам приведены в примерах 4; 1 и 4.2.
Подробно цветовое пространство sRGB и преобразования цветов между раз-
личными цветовыми пространствами будут рассмотрены в следующих главах.
Глава 3
Цветовые расчеты
и измерения
3.1. Методы инструментального измерения цвета
В предыдущих главах были рассмотрены различные способы измерения и спе-
цификации цвета, в том числе путем визуального уравнивания цветового стимула
смесью трех монохроматических излучений, как это было осуществлено в опытах
по нахождению кривых сложения для стандартного колориметрического наблю-
дателя. В этих опытах глаз оператора использовался как непосредственный ин-
струмент для осуществления цветовых измерений (установок на колориметриче-
ское равенство).
При решении целого ряда научных и практических задач, например при контро-
ле качества воспроизведения цвета в промышленности, требуется осуществлять
точные измерения характеристик исследуемого цветового образца, таких как его
координаты цвета, спектр излучения (отражения), оптическую плотность и т.д.
Использование для этих целей аппарата человеческого зрения не позволяет
эффективно решать поставленные задачи, поскольку зрение человека, во-первых,
является всегда субъективным, и, во-вторых, глаз человека, имея возможность
видеть тонкие отличия цвета между двумя образцами цвета, не приспособлен для
выполнения абсолютных цветовых измерений.
Поэтому для этих целей были разработаны специальные приборы — колори-
метры и спектрофотометры. Приборы обоих типов измеряют световой поток
излучения, отразившийся от поверхности объекта (для непрозрачных образцов),
прошедший через него (для прозрачных образцов) либо испускаемый им (для са-
мосветящихся образцов).
Спектрофотометры являются наиболее точными приборами для измерения
цвета. Они определяют коэффициенты спектрального отражения и пропускания
образца, а также позволяют измерять спектры излучения самосветящихся объек-
тов. Для этого измеряемый поток излучения с помощью монохроматора либо на-
бора интерференционных фильтров разлагается на отдельные спектральные со-
ставляющие, интенсивность которых оценивается в определенных значениях длин
волн. Таким образом получают набор значений интенсивности светового излуче-
ния, измеренных в достаточно узких полосах спектра, являющихся аппроксимаци-
ей всего спектра излучения.
60
ГЛАВА 3. ЦВЕТОВЫЕ РАСЧЕТЫ И ИЗМЕРЕНИЯ
Точность, с которой спектрофотометр измеряет спектр излучения, определяет-
ся шириной единичного интервала длин волн АХ, в котором оценивается величи-
на потока излучения. Обычно величины АХ = 10 нм достаточно, чтобы с высокой
степенью точности производить измерения спектров любых излучений. Более точ-
ные спектрофотометры могут производить измерения спектра и в более узких ин-
тервалах АХ = 5 нм и АХ = 1 нм, однако такая точность для большинства измере-
ний будет уже излишней.
Другими параметрами, оценивающими качество спектрофотометра, являют-
ся диапазон длин волн, в пределах которого может работать спектрофотометр,
воспроизводимость измерений, возможность измерения образцов при различных
условиях освещения и наблюдения. Для большинства задач достаточно оценить
спектр светового излучения в видимом диапазоне длин волн от 380 до 730 нм, хотя
для некоторых специальных случаев бывает необходимо также оценить ультрафио-
летовую и инфракрасную составляющую излучения. Спектрофотометры измеря-
ют только спектр излучения. Все остальные характеристики излучения рассчиты-
ваются по спектральным данным.
Рис. 3.1. Определение характеристик образца цвета с помощью спектрофотометра. Све-
товой поток от источника света (/) с помощью оптической системы зеркал (2) проециру-
ется на поверхность анализируемого образца (3). Отраженный от образца световой поток
с помощью монохроматора (4) разлагается на отдельные спектральные составляющие в
диапазоне длин волн X = 380—730 нм, для каждой из которых измеряется их интенсив-
ность Ф(Х) в конечном интервале длин волн АХ, по которым по формуле (3.1) определяется
спектральный коэффициент отражения и координаты цвета XYZ либо L*a*b* МКО
Колориметры напрямую измеряют координаты цвета излучения, без определе-
ния его спектра через систему специальных светофильтров, выделяющих из него
красную, зеленую и синюю спектральные составляющие (для вычисления коорди-
нат цвета RGB), либо через специальные спектральные маски, которые приводят
спектральное распределение излучения по форме к кривым сложения стандартно-
го колориметрического наблюдателя (для вычисления координат XYZ).
3.1. МЕТОДЫ ИНСТРУМЕНТАЛЬНОГО ИЗМЕРЕНИЯ ЦВЕТА
61
Система
светофильтров
Рис. 3.2. Определение координат цвета с помощью фотоэлектрического колориметра
со спектральными масками. Световой поток от источника света (/) освещает образец
цвета (2). Отраженный от образца световой поток с помощью монохроматора оптиче-
ской системы (3) и зеркал (4) делится на три световых потока, каждый из которых филь-
труется системой спектральных светофильтров (5). Световой поток после прохождения
через светофильтры попадает на фотоэлектрические преобразователи (6), определяю-
щие координаты цвета XYZ излучения как интенсивность светового потока, прошедше-
го через фильтры (5)
В зависимости от применяемого в них приемника колориметры бывают визуаль-
ные и фотоэлектрические. В фотоэлектрических колориметрах приемниками из-
лучения служат фотоэлементы или фотоумножители, спектральная чувствитель-
ность которых с помощью спектральных масок корригирована под стандартные
кривые сложения цветов (колориметрический наблюдатель). Такая конструкция
значительно удешевляет стоимость колориметра по сравнению со спектрофото-
метром, однако влечет за собой снижение точности прибора и резко ограничивает
диапазон его применения. Поскольку колориметр определяет координаты цве-
та образца по интенсивности трех световых потоков и не оценивает весь спектр
излучения, вследствие метамерии возможны ситуации, когда два образца цвета,
имеющие разные спектральные распределения излучения, будут определены ко-
лориметром как одинаковые по цвету. Поэтому колориметры используются, как
правило, в более дешевыхцветоизмерительныхсистемах. Например, коммерческих
системах калибровки мониторов, для которых ошибки и неточности, допускаемые
колориметром, оказываются несущественными. В промышленности и для научных
целей, а также в случаях, когда критически важной является точность измерения,
предпочтительным оказывается использование спектрофотометра.
3.1.1. Исследование несамосветящихся цветовых образцов
Для характеристики спектрального распределения светового потока, отражен-
ного от поверхности образца либо прошедшего через него, используются спек-
тральные коэффициенты отражения р(Х) и пропускания т(Х), определяемые как
отношение отраженной от поверхности образца либо прошедшей через него части
62
ГЛАВА 3. ЦВЕТОВЫЕ РАСЧЕТЫ И ИЗМЕРЕНИЯ
светового потока ко всему световому потоку, осветившему образец, в зависимости
от длины волны:
р(Х) =
фрЦ)
Фо(Х) ’
Ф?(Х)
(3.1)
где Фр(Х) — световой поток, отраженный от поверхности образца; Фт(Х) — световой
поток, прошедший через образец; Фо(Х) — световой поток, осветивший образец.
При прохождении светового потока через образец можно часто столкнуться
сразу с обоими этими явлениями, а также с явлением поглощения части светового
излучения образцом. Определив спектральные коэффициенты отражения и про-
пускания, можно рассчитать спектральный коэффициент поглощения а(Х) из со-
отношения:
р(Х) + т(Х) + ot(X) = 1.
Практическое определение этих коэффициентов имеет ту сложность, что в про-
цессе прохождения светового потока через образец и отражения от его поверхно-
сти наблюдается также изменение пространственного распределения излучения в
зависимости от физических свойств освещаемой поверхности. По этой причине ве-
личина коэффициента отражения либо пропускания будет меняться в зависимости
от геометрии освещения и измерения образца. Кроме того, световая энергия может
поглощаться образцом не полностью и, отражаясь во внутреннем слое, будет испу-
скаться им обратно в различных направлениях (рис. 3.3).
Поэтому для определения спектрального коэффициента отражения использу-
ется его характеристика в виде спектрального апертурного коэффициента от-
ражения Р(Х), который определяется как отношение излучения, отраженного от
Рис. 3.3. Виды отражения и пропускания: а) направленное, б) направленно-рассеянное,
в) диффузное, г) смешанное
3.1. МЕТОДЫ ИНСТРУМЕНТАЛЬНОГО ИЗМЕРЕНИЯ ЦВЕТА
63
Рис. 3.4. Схема определения спектрального апертурного коэффициента отражения
поверхности образца в определенных направлениях к излучению, отраженному
в тех же направлениях совершенным отражающим рассеивателем (рис. 3.4).
Совершенный отражающий рассеиватель представляет собой равномерный
рассеиватель, коэффициент отражения которого равен 1. Практическая трудность,
с которой сталкиваются в спектрофотометрии, заключается в том, что таких ма-
териалов в природе не существует. Поэтому совершенный рассеиватель при
спектрофотометрических измерениях заменяется материалом, приближающимся
к нему по своим физическим свойствам. В качестве таких, так называемых белых
стандартов применяют спрессованные порошки оксида магния MgO либо суль-
фата бария BaSC>4, величина коэффициента отражения которых близка единице
(0.970—0.985), а также образцы белой поверхности, которыми служат специаль-
ным образом изготовленные молочные стекла.
Величина спектрального апертурного коэффициента отражения зависит от спо-
соба его определения, поскольку при изменении геометрии освещения и наблю-
дения его значение меняется. МКО утвердила стандарт измерения спектрального
апертурного коэффициента отражения, который принят при проведении спектро-
фотометрических измерений в колориметрии. Этот стандарт определяет четыре
условия измерения Р(Х):
1. 45°/0°: образец освещается направленным пучком света под углом Eq = 45°±5°
и наблюдается под углом Ej= 0°—10° относительно нормали к образцу;
2. 0°/45°: образец освещается направленным пучком света под углом Ео = 0°—10°
и наблюдается под углом Ej = 45°±5° относительно нормали к образцу;
3. дифф./0°: образец освещается диффузным рассеянным светом и наблюдается
под углом Ej = 0°—10° относительно нормали к образцу. Диффузное освещение
формируется с помощью интегрирующей сферы, имеющей относительно ее об-
щей внутренней поверхности не более 10% отверстий;
4. 0°/дифф.:образецосвещаетсянаправленнымпучкомсветаподугломЕ0=г= 0°—10°
относительно нормали к образцу, отраженный от образца световой поток соби-
рается интегрирующей сферой.
Схемы четырех стандартизированных МКО геометрий освещения и наблюде-
ния для определения спектрального апертурного коэффициента отражения пока-
заны на рис. 3.5.
64
ГЛАВА 3. ЦВЕТОВЫЕ РАСЧЕТЫ И ИЗМЕРЕНИЯ
Рис. 3.5. Схема, иллюстрирующая четыре утвержденные стандартом МКО геометрии
освещения и наблюдения образца при определении спектрального апертурного коэф-
фициента отражения
дифф./О
3.1.2. Исследование источников света
Источники света характеризуются спектральным распределением энергии излу-
чения. Для выражения этой характеристики используется относительное спект-
ральное распределение энергии S(X), определяемое соответственно как зависи-
мость интенсивности излучения от длины волны. Поскольку для колориметрических
расчетов не важна амплитуда излучения, а лишь сам характер зависимости S(X), то
распределение энергии излучения принято нормировать введением постоянного
множителя таким образом, чтобы при длине волны X = 650 нм S(X) равнялось 100.
Определение величины S(X), как правило, не вызывает особых сложностей в спек-
трофотометрии и требует лишь наличия спектрофотометра, снабженного специаль-
ным блоком для измерения спектральных свойств самосветящихся объектов.
3.1.3. Расчет координат цвета по спектральному апертурному
коэффициенту отражения и относительному спектральному
распределению энергии
При измерении с помощью спектрофотометра образцов цвета несамосветя-
щихся объектов определяется апертурный спектральный коэффициент отраже-
ния Р(Х), который характеризует свойство поверхности объекта избирательно
поглощать и отражать световой поток в зависимости от длины волны. Для того
чтобы оценить поток излучения Ф(Х), отраженного от этого объекта и попадаю-
щего в глаз (собственно величина Ф(Х) и определяет цвет данного объекта), необ-
ходимо умножить значения Р(Х) на значения относительного спектрального рас-
пределения энергии осветителя S(X). Поскольку в спектрофотометрии измерения
апертурного спектрального коэффициента отражения осуществляются в фикси-
рованном числе конечных интервалов с длиной волны АХ, вместо величины Ф(Х)
возможно определить лишь произведение Ф(Х) АХ:
Ф(Х) АХ = Р(Х) S(X) АХ.
Для источников света эта формула упрощается, поскольку в этом случае учи-
тывается только относительное спектральное распределение энергии излучения
от источника света:
Ф(Х) АХ = S(X) АХ.
3.1. МЕТОДЫ ИНСТРУМЕНТАЛЬНОГО ИЗМЕРЕНИЯ ЦВЕТА
65
Для того чтобы определить координаты цвета X, У, Z, необходимо вычислить
произведения Ф(Х) и ординат кривых сложения х(Х), z/(X), г(Х)для стандартного ко-
лориметрического наблюдателя МКО:
Ф(Х) х(Х) АХ, Ф(Х) у(К) АХ, Ф(Х) г(Х) АХ
и затем вычислить суммы этих произведений, которые и будут являться искомыми
координатами цвета XYZ:
Х=730 нм
Х = ^[ф(Х)х(Х)]дХ;
Х=380 нм
Х=730 нм
У = ^[ф(Х)у(Х)]дХ; (3-2)
Х=380 нм
Х=730 нм
2 = ^[ф(Х)г(Х)]дХ,
Х=380 нм
где k — нормирующий коэффициент, значение которого при определении цвето-
вых параметров несамосветящихся объектов обычно принимается равным:
100 М=?30нм
k= /
/ Х=380нм
Благодаря введению нормирующего коэффициента осуществляется перерасчет
цветовых координат таким образом, чтобы для объектов, являющихся совершенным
отражающим рассеивателем, значение координаты Y всегда было равно 100.
ПРИМЕР 3.1
Определение координат цвета образца по данным
спектрофотометрических измерений
Расчет координат цвета образца Q1 цветовой мишени GretagMacbeth RGB
Target 1.5 (рис. 3.15), распечатанной на бумаге Lomond Glossy Photo Paper на прин-
тере Epson Stylus Photo 900 по значениям спектрального апертурного коэффициен-
та отражения относительно стандартного излучателя D65 и излучения солнечного
света (по данным измерений) для стандартного наблюдателя МКО 1931 г.
Методику печати тестового образца см. в примере 3.7.
Для определения апертурного спектрального коэффициента отражения вос-
пoльзyeмcяcпeктpoфoтoмeтpoмEye-OneпpoизвoдcтвaшвeйцapcкoйфиpмыGretag-
Macbeth (в настоящее время входит в состав фирмы Х-RITE). Для определения ха-
рактеристик несамосветящихся образцов необходимо, чтобы на нем находилась
насадка для измерения характеристик отражающих образцов, обеспечивающая
геометрию освещения и наблюдения образца в соответствии со стандартом МКО
(такая насадка идет в комплекте с прибором). Для определения спектрального
апертурного коэффициента отражения воспользуемся программой GretagMacbeth
KeyWizard [ПОЗ].
66
ГЛАВА 3. ЦВЕТОВЫЕ РАСЧЕТЫ И ИЗМЕРЕНИЯ
Рис. 3.6. Подсоединение спектрофотометра к компьютеру
fife Settings Heto
illumination:
Observer angle;
OK
Cancel
FUter:
Available functions:
Selected functions:
Measuring mode
j Reflectance
-Default measuftng conditions
Density standard:
White base:
Language:
[English
Measuring conditions
Density
Density + filter
Density all
DIBI
D(C)
DIM)
DM
Density (0.123)
Density all (0.123)
xyY
CIE Lab
CIE LCh(ab)
CIE Luv
CIE LCh(uv)
CIEXYZ
RxRyFte
Hunter Lab
LAB mg
LCH mg
RGB
Date & time
Spectrum R
Block separator:
j return
Function separator:
[tabulator
Value separator:
j return
В
Рис. 3.7. Конфигурирование программы GretagMacbeth KeyWizard для
измерения спектрального апертурного коэффициента отражения
3.1. МЕТОДЫ ИНСТРУМЕНТАЛЬНОГО ИЗМЕРЕНИЯ ЦВЕТА
67
1. Настройка оборудования и программного обеспечения. Подсоединим спек-
трофотометр к USB-порту компьютера (рис. 3.6) и запустим программу KeyWizard.
В случае необходимости произведем настройку программы на работу со спектро-
фотометром Eye-One (в меню Settings — SPM — Device type выберем GretagMac-
beth eye-one (il)). Сконфигурируем программу KeyWizard для измерения спектраль-
ного коэффициента отражения: Settings — General Settings — Measuring Mode;
укажем Reflectance и далее Settings — Program Settings, из списка функций выбе-
рем Spectrum R. Укажем в качестве символа-разделителя данных символ возврата
каретки: Block separator — return, Function separator — return, Value separator — re-
turn (рис. 3.7).
2. Калибровка спектрофотометра относительно белого стандарта. Откали-
бруем спектрофотометр относительно прилагаемого образца белой поверхности
(кнопка «Calibrate measurement device») (рис. 3.8).
Рис. 3.8. Калибровка спектрофотометра по белому стандарту
3. Измерение спектра отражения образца. Для переноса данных из програм-
мы KeyWizard воспользуемся табличным процессором Microsoft Excel. В програм-
ме Microsoft Excel создадим новый документ. Столбец А от ячейки А1 до ячейки А36
заполним числами от 380 до 730 с шагом 10 (значения длины волны X) и поместим
курсор в первую ячейку столбца В. Измерим цветовой образец (рис. 3.9). При этом
данные измерения (значения апертурного спектрального коэффициента отраже-
ния Р(Х) в диапазоне от 380 до 730 нм с шагом АХ = 10 нм) будут перенесены в про-
грамму Microsoft Excel в ячейки В1:В36.
Внимание! Во время проведения измерений программа KeyWizard должна быть
активной (находиться в развернутом состоянии).
4. Измерение спектра светового излучения. Измерение спектра солнечного
света в нашем примере проводилось в северной части Ладожского озера в нача-
ле августа месяца в 20.45 (солнце находилось в положении 10° по отношению к го-
ризонту).
Для возможности измерения самосветящихся образцов необходимо снять
со спектрофотометра головку для работы с отражающими объектами (рис. 3.11)
68
ГЛАВА 3. ЦВЕТОВЫЕ РАСЧЕТЫ И ИЗМЕРЕНИЯ
Рис. 3.9. Измерение цветового образца с помощью ручного спектрофотометра
Ittumination;
Observer angle:
Density standard:
White base:
Fitter:
Available functions:
Selected functions’
~ Default measuring conditions-'
Measuring mode
I Emission
Measuring conditions
Date & time
Spectrum E
Block separator:
Language;
[ Ё nglish
[return
Function separator;
tabulator
Value separator;
[return
Рис. 3.10. Конфигурирование программы GretagMacbeth KeyWizard для
измерения спектра светового излучения самосветящегося объекта
3.1. МЕТОДЫ ИНСТРУМЕНТАЛЬНОГО ИЗМЕРЕНИЯ ЦВЕТА
69
Рис. 3.11. Измерение спектра светового излучения
и сконфигурировать программу KeyWizard для измерения относительного спек-
трального распределения энергии (Settings — General Settings — Measuring
Mode — Emission и далее — Settings — Program Settings, из списка функций вы-
берем Spectrum Е) (рис. 3.10). Калибруем спектрофотометр относительно белого
стандарта аналогично п. 2. Наводим спектрофотометр на солнце и производим из-
мерение спектра солнечного света аналогично п. 3,переместив при этом курсор из
ячейки В2 листа Microsoft Excel в ячейку D2.
5. Дальнейшие расчеты. Полученные для данного примера значения апертур-
ного спектрального коэффициента отражения образца Q1 и относительное спек-
тральное распределение энергии солнечного света при данных условиях измерения
приведены в табл. 3.1 (буквенные индексы столбцов в таблице соответствуют ин-
дексам столбцов в Microsoft Excel).
Дальнейшие расчеты также проведем в программе Microsoft Excel. В столбец С
поместим данные спектрального распределения энергии S(^)dg5 стандартного из-
лучателя D65 (из приложения 1), а в столбцы Е, F и G — ординаты кривых сло-
жения х(Х), z/(X), г(Х) для стандартного колориметрического наблюдателя МКО
1931 г. (из прил. 2). В столбцах Н, I, J, К поместим произведения Р(Х) S(^)d65 х(к),
Р(Х) S(^)d65 УСМ, Р(^) ^(^)D65 и ^(^)d65 у№) относительно стандартного
излучателя Dgg; в столбцы L, М, N — произведения Р(Х) S(X) х(Х), Р(Х) S(X) z/(X),
Р(Х) S(X) z(X) и в столбцы О, Р, Q — произведения S(X) х(Х), S(X) z/(X), S(X) z(X)
относительно данного излучения (рассчитываются в Microsoft Excel) (рис. 3.12).
Теперь определим координаты цвета:
относительно стандартного излучателя D65
— нормирующий коэффициент:
= юо / ZK = 100 / 1056.8540 = 0.0946.
70
ГЛАВА 3. ЦВЕТОВЫЕ РАСЧЕТЫ И ИЗМЕРЕНИЯ
— координаты цвета в системе XYZ МКО (по формуле 3.2):
Xi = £1 = 0.0946 • 71.8638 = 6.7998,
Yi = ki Si = 0.0946 • 41.6783 = 3.9436,
Zi = ki Lj = 0.0946 • 302.9577 = 28.6660.’
— координаты цветности (по формуле 2.6):
S(XYZ)i = 6.7998 + 3.9436 + 28.6660 = 39.4094,
Xi = Xi / S(XYZ)i = 6.7998 / 39.4094 = 0.1725,
У1 = Y i / S(XYZ)i = 3.9436 / 39.4094 = 0.1001.
— координаты цвета в системе L*a*b* МКО (по формуле 2.12):
Хц = 95.04, Yo = 100.00, Zo = 108.89 (по приложению 1).
(Х1/Х0)1/з = (6.7998 / 95.04)1/з = 0.071547 (больше £),
(Yi/Y0)1/3 = (3.9436/ 100)1/з = 0.039436 (больше е),
(Zi/Z0)1/3 = (28.666 / 108.89)1/з = 0.263256 (больше £),
L* = 116 • 0.071547 - 16 = 23.4842,
а* = 500 • (0.071547 - 0.039436) = +37.3804,
Ь* = 200 • (0.039436 — 0.263256) = -60.1046.
относительно измеренного спектра солнечного света:
— нормирующий коэффициент:
/г2 = ЮО / SK = 100 / 62.5804 = 0.9732.
— координаты цвета в системе XYZ МКО (по формуле 3.2):
Х2 = SL = О-9732 ' 47087 = 4.5823,
Y2 = &2Sm = °-9732 * 3-4901 = 3.3964,
Z2 = &2Sn = °-9732 ’ 15.5886 = 15.5886.
— координаты цветности (по формуле 2.6):
S(XYZ)2 = 4.5823 + 3.3964 + 15.5886 = 23.5673,
х2 = Х2 / S(XYZ)2 = 4.5823 / 23.5673 = 0.1944,
у2 = Y2 / L(XYZ)2 = 3.3964 / 23.5673 = 0.1441.
— координаты цвета солнечного света:
Хо = &2 So = 0.9732 • 96.9987 = 94.3948,
Yo = /ггЕр = 0.9732 • 102.7585 = 100,
Z0 = &2Sq = 0.9732 • 62.5804 = 60.9004.
— координаты цвета в системе L*a*b* МКО (по формуле 2.12):
(Х2/Х0)1/з = (4.5823 / 95.3948)1/з = 0.364791 (больше Е),
(Y2/Yq)1/3 = (3.3964 / 100)1/з = 0.323846 (больше £),
(Z2/Z0)1/3 = (15.5886 / 60.9004)1/з = 0.634935 (больше Е).
L* = 116 • 0.323846 - 16 = 21.5661,
а* = 500 • (0.364791 - 0.323846) = +20.4728,
Ь* = 200 • (0.323846 - 0.634935) = -62.2178.
По полученным данным можно видеть, как цвет образца меняется в зависимо-
сти от освещения: при переходе от дневного света к вечернему цвет образца стал
темнее, цветовой баланс сместился в сторону желтого.
3.1. МЕТОДЫ ИНСТРУМЕНТАЛЬНОГО ИЗМЕРЕНИЯ ЦВЕТА
71
jS] Файл {Травка Вид Вставка Формат Сервис Данные Окно ^правка Adobe PDF £3SI О
id < - Г. - ; < е f. и 24 100% . 0.!
\ ArialCyr ’ Л 3 Sf «р'ТЬШё""
Я Я я я я 1 х{
X, нм 1 Р (X) 8(Х) 065 S(X) солнца х_Ьаг (X) y_bar (X) z„bar (X) PCX) x„bar(X) S(X) D65 PCX) У-Ьаг(Х) S(X) D65 PCX) zJbar(X) S(X) D65 ~—ц y_bar(X) S(X) 065
2 : 380 о,аюз 50.0 1.2468 0.0014 0,0000 0.0065 0.0008 0.0000 0.0035 0.0000
3 390 0.0289 54.6 1.3963 0.0042 0.0001 0.0201 0.0066 0.0002 0.0317 0.0055
4 400 0.0635 82.8 2.1664 0.0143 0.0004 0.0679 0.0752 0.0021 0.3570 0.0331
5 . 410 0.1204 91.5 2.9928 0.0435 0,0012 0.2074 0.4792 0,0132 2.2848 0.1098
6 420 0.1984 93.4 3.5232 0.1344 0.0040 0.6456 2.4905 0.0741 11.9633 0.3736
7 430 0.2663 86,7 3.9121 0.2839 0.0116 1.3856 6.5547 0.2678 31.9910 1.0057
8 440 0.3131 104.9 4.7388 0.3483 0.0230 1.7471 11.4396 0.7554 57.3821 2.4127
9 450 0,3250 117.0 ^5.8005 0.3362 0,0380 1.7721 12.7840 1.4450 67.3841 4.4460
10 460 0.3094 117.8 6.6610 0.2908 0.0600 1.6692 10.5989 2.1868 60.8379 7.0680
11 470 0.2662 114.9 7.2639 0.1954 0.0910 1.2876 5.9766 2.7834 39.3830 10.4559
12 480 0.2066 115.9 7.6712 0.0956 0.1390 0.8130 2.2891 3.3283 19.4672 16.1101
13 490 0.1473 108.8 7.9363 0.0320 0.2080 0.4652 0.5128 3.3335 7.4554 22.6304
14 500 0.0969 109.4 8.1882 0.0049 0.3230 0.2720 0.0519 3.4241 2.8834 35.3362
15 510 0.0601 107.8 8.6285 0,009.3 0.5030 0.1582 0.0603 3.2588 1.0249 54.2234
16 520 0.0381 104.8 9.2490 0.0633 0.7100 0.0782 0.2527 2.8349 0.3122 74.4080
17 S30 0.0264 107.7 9.7379 0.1655 0.8620 0.0422 0.4706 2.4509 0.1200 92.8374
18 540 0.0196 104.4 10,0910 0.2904 0.9540 0.0203 0.5942 1.9521 0.0415 99.5976
191 550 0,0158 104.0 10.4401 0.4334 0.9950 0.0087 0.7122 1.6350 0.0143 103,4800
20 560 0.0154 100.0 10.4215 0.5945 0.9950 0.0039 0.91SS 1.5323 0.0060 99.5000
21 : 570 0.0189 95.3 10.1015 0.7621 0.9520 0.0021 1.3871 1.7327 0.0038 91.6776
22 580 0.0252 95.8 9.6628 0.9163 0.8700 0.0017 2.2121 2,1003 0.0041 83.3460
590 0.0299 88,7 9.1329 1.0263 0.7570 0.0011 2.7219 2.0077 0.0029 67.1459
241 600 0.0298 90.0 9.2421 1.0622 0.6310 0.0008 2.8488 1.6923 0.0021 56.7900
25 610 0.0262 89.6 9.7744 1.0026 0.5030 0.0003 2.3536 1.1808 0.0007 45.0688
; 26 620 0,0219 87.7 10.1478 0.8544 0,3810 0.0002 1.6410 0.7318 0.0004 33.4137
27 630 0.0183 83.3 9.9046 0.6424 0.2650 0.0000 0.9793 0.4040 0.0000 22.0745
28 640 0.0160 83.7 9,9701 0,4479 0.1750 0.0000 0.5998 0.2344 0.0000 14.6475
291 650 у 0.0149 80.0 9.6790 0.2835 0.1070 0.0000 0.3379 0.1275 0.0000 8.5600
' 30 660 0.0151 82.2 9.9480 0.1649 0.0610 0.0000 0.2047 0.0757 0.0000 5.0142
31 670 0.0168 82.3 10.5715 0.0874 0.0320 0.0000 0.1208 0.0442 0,0000 2.6336
32J 680 0.0203 78.3 10.9097 0.0468 0.0170 0.0000 0.0744 0,0270 0.0000 1.3311
33 - 690 0,0266 69.7 9.4834 0.0227 0.0082 0.0000 0.0421 0.0152 0.0000 0.5715
34 - 700 0.0365 71.6 10.6144 0.0114 0.0041 0.0000 0.0298 0.0107 0.0000 0.2936
: 35 710 0.0511 74.3 13.3808 0.0058 0.0021 0.0000 0.0220 0.0080 0.0000 0.1560
36 720 0.0724 61.6 12.6009 0.0029 0.0010 0.0000 0.0129 0.0045 0.0000 0.0616
37 730 0,1026 69,9 16.4040 0.0014 0.0005 0.0000 0.0100 0.0036 0.0000 0.0350
Итого 38 ' 71.8638 41.6783 302.9577 1056.8540
391 . 40 J 41 х 6.8000 : ; :• ! ! i к = ! i х - j v- j z~ . 0.0946 1 39.4094
6.7998 3.9436 28.6660
42 У 3,9400 43. Z 28.6700 44 L 23.4800 j x - S X + У i у s + Z = I
45 3 37.4000 4бТ ~ь~ЯЯюл£оо'1 ~"'Т 0.1725 1 8.1001 i
! 1 1
Готово
II Г" -"-j- f f | - J
Рис. 3.12. Расчет координат цвета по спектральному апертурному коэффициенту
отражения в электронной таблице Microsoft Excel (см. также табл. 3.1)
Таблица 3.1. Определение цветовых координат образца по данным спектрального
апертурного коэффициента отражения
Длина волны X, нм р(Х) 5(1) Ординаты кривых сложения МКО 1931г. Произведения для D65
D65 Измер.* х(1) z(D Р(1)5(1) х(1) Р(1)5(1) Р(1)5(1) жю 5(1)у(1)
А В С D Е F G н I J К
380 0.0108 50.0 1.2468 0.0014 0.0000 0.0065 0.0008 0.0000 0.0035 0.0000
390 0.0289 54.6 1.3963 0.0042 0.0001 0.0201 0.0066 0.0002 0.0317 0.0055
400 0.0635 82.8 2.1664 0.0143 0.0004 0.0679 0.0752 0.0021 0.3570 0.0331
410 0.1204 91.5 2.9928 0.0435 0.0012 0.2074 0.4792 0.0132 2.2848 0.1098
420 0.1984 93.4 3.5232 0.1344 0.0040 0.6456 2.4905 0.0741 11.9633 0.3736
430 0.2663 86.7 3.9121 0.2839 0.0116 1.3856 6.5547 0.2678 31.9910 1.0057
440 0.3131 104.9 4.7388 0.3483 0.0230 1.7471 11.4396 0.7554 57.3821 2.4127
450 0.3250 117.0 5.8005 0.3362 0.0380 1.7721 12.7840 1.4450 67.3841 4.4460
460 0.3094 117.8 6.6610 0.2908 0.0600 1.6692 10.5989 2.1868 60.8379 7.0680
470 0.2662 114.9 7.2639 0.1954 0.0910 1.2876 5.9766 2.7834 39.3830 10.4559
480 0.2066 115.9 7.6712 0.0956 0.1390 0.8130 2.2891 3.3283 19.4672 16.1101
490 0.1473 108.8 7.9363 0.0320 0.2080 0.4652 0.5128 3.3335 7.4554 22.6304
500 0.0969 109.4 8.1882 0.0049 0.3230 0.2720 0.0519 3.4241 2.8834 35.3362
510 0.0601 107.8 8.6285 0.0093 0.5030 0.1582 0.0603 3.2588 1.0249 54.2234
520 0.0381 104.8 9.2490 0.0633 0.7100 0.0782 0.2527 2.8349 0.3122 74.4080
530 0.0264 107.7 9.7379 0.1655 0.8620 0.0422 0.4706 2.4509 0.1200 92.8374
540 0.0196 104.4 10.0910 0.2904 0.9540 0.0203 0.5942 1.9521 0.0415 99.5976
550 0.0158 104.0 10.4401 0.4334 0.9950 0.0087 0.7122 1.6350 0.0143 103.4800
560 0.0154 100.0 10.4215 0.5945 0.9950 0.0039 0.9155 1.5323 0.0060 99.5000
ГЛАВА 3. ЦВЕТОВЫЕ РАСЧЕТЫ И ИЗМЕРЕНИЯ
570 0.0189 96.3 10.1015 0.7621 0.9520 0.0021 1.3871 1.7327 0.0038 91.6776
580 0.0252 95.8 9.6628 0.9163 0.8700 0.0017 2.2121 2.1003 0.0041 83.3460
590 0.0299 88.7 9.1329 1.0263 0.7570 0.0011 2.7219 2.0077 0.0029 67.1459
600 0.0298 90.0 9.2421 1.0622 0.6310 0.0008 2.8488 1.6923 0.0021 56.7900
610 0.0262 89.6 9.7744 1.0026 0.5030 0.0003 2.3536 1.1808 0.0007 45.0688
620 0.0219 87.7 10.1478 0.8544 0.3810 0.0002 1.6410 0.7318 0.0004 33.4137
630 0.0183 83.3 9.9046 0.6424 0.2650 0.0000 0.9793 0.4040 0.0000 22.0745
640 0.0160 83.7 9.9701 0.4479 0.1750 0.0000 0.5998 0.2344 0.0000 14.6475
650 0.0149 80.0 9.6790 0.2835 0.1070 0.0000 0.3379 0.1275 0.0000 8.5600
660 0.0151 82.2 9.9480 0.1649 0.0610 0.0000 0.2047 0.0757 0.0000 5.0142
670 0.0168 82.3 10.5715 0.0874 0.0320 0.0000 0.1208 0.0442 0.0000 2.6336
680 0.0203 78.3 10.9097 0.0468 0.0170 0.0000 0.0744 0.0270 0.0000 1.3311
690 0.0266 69.7 9.4834 0.0227 0.0082 0.0000 0.0421 0.0152 0.0000 0.5715
700 0.0365 71.6 10.6144 0.0114 0.0041 0.0000 0.0298 0.0107 0.0000 0.2936
710 0.0511 74.3 13.3808 0.0058 0.0021 0.0000 0.0220 0.0080 0.0000 0.1560
720 0.0724 61.6 12.6009 0.0029 0.0010 0.0000 0.0129 0.0045 0.0000 0.0616
730 0.1026 69.9 16.4040 0.0014 0.0005 0.0000 0.0100 0.0036 0.0000 0.0350
L 71.8638 41.6783 302.9577 1056.8540
* В данном примере для наглядности не проводилось нормирование спектральных данных, и в столбец D были помещены данные спектрально-
го распределения излучения солнца, полученные непосредственно в результате измерения.
3.1. МЕТОДЫ ИНСТРУМЕНТАЛЬНОГО ИЗМЕРЕНИЯ ЦВЕТА
оо
Продолжение табл. 3.1
Длина волны X, нм Произведения для измеренного спектра солнечного света
₽(W) х(1) ₽(X)S(X) ₽(X)S(%) z(X) S(l)x(l) S(X)y(X) S(X)z(l)
А L М N О P Q
380 0.0000 0.0000 0.0001 0.0017 0.0000 0.0081
390 0.0002 0.0000 0.0008 0.0059 0.0001 0.0281
400 0.0020 0.0001 0.0093 0.0310 0.0009 0.1471
410 0.0157 0.0004 0.0747 0.1302 0.0036 0.6207
420 0.0939 0.0028 0.4513 0.4735 0.0141 2.2746
430 0.2958 0.0121 1.4435 1.1106 0.0454 5.4206
440 0.5168 0.0341 2.5922 1.6505 0.1090 8.2792
450 0.6338 0.0716 3.3407 1.9501 0.2204 10.2791
460 0.5993 0.1237 3.4401 1.9370 0.3997 11.1185
470 0.3778 0.1760 2.4898 1.4194 0.6610 9.3530
480 0.1515 0.2203 1.2885 0.7334 1.0663 6.2367
490 0.0374 0.2432 0.5438 0.2540 1.6508 3.6920
500 0.0039 0.2563 0.2158 0.0401 2.6448 2.2272
510 0.0048 0.2608 0.0820 0.0802 4.3401 1.3650
520 0.0223 0.2502 0.0276 0.5855 6.5668 0.7233
530 0.0425 0.2216 0.0108 1.6116 8.3941 0.4109
540 0.0574 0.1887 0.0040 2.9304 9.6268 0.2048
550 0.0715 0.1641 0.0014 4.5247 10.3879 0.0908
560 0.0954 0.1597 0.0006 6.1956 10.3694 0.0406
ГЛАВА 3. ЦВЕТОВЫЕ РАСЧЕТЫ И ИЗМЕРЕНИЯ
3.1. МЕТОДЫ ИНСТРУМЕНТАЛЬНОГО ИЗМЕРЕНИЯ ЦВЕТА
75
оооооооо
г^ооо^о^ечсогг
ЮЮЮ5©5©5©5©5©
ооооооооо
[Лсо^ооФО’-счсо
5© С© 5© 5© 5© о« о« о« о»
76
ГЛАВА 3. ЦВЕТОВЫЕ РАСЧЕТЫ И ИЗМЕРЕНИЯ
3.2. Определение цветовых различий
Одной из причин, подтолкнувших различных исследователей к разработке рав-
ноконтрастных цветовых пространств, явилась задача определения величины цве-
товых различий между двумя цветами. В колориметрии различие между двумя цве-
тами оценивается показателем ДЕ (читается «дельта Е»), который подсчитывается
различными способами на основе математической разницы координат двух цветов.
Если использовать для этой цели координаты цвета в пространстве XYZ, то, есте-
ственно, определение этого показателя не будет точным из-за неравномерности
этого цветового пространства. Поэтому ДЕ определяется как разница между дву-
мя цветами в одном из равноконтрастных (однородных) цветовых пространств (на-
пример, CIELAB). Величина ДЕ = 1 ед. CIELAB соответствует порогу цветового
различия — наименьшему цветовому различию, замечаемому квалифицирован-
ным наблюдателем в стандартных условиях наблюдения. Современные техноло-
гии печати могут обеспечить величину соответствия цвета репродукции оригиналу
в пределах ДЕ = 2—6 ед. CIELAB. Величина ДЕ > 6 ед. CIELAB будет соответство-
вать заметной разнице между двумя цветами. Определение этого показателя име-
ет большое значение в задачах контроля качества цветной печати в полиграфии и
других областях производства, где требуется высокая точность цветовоспроизве-
дения.
Для расчета показателя ДЕ предлагались различные формулы [1]. Как правило,
все они определяли ДЕ как эвклидово расстояние между точками, обозначающими
два сравниваемых между собой цвета в равноконтрастном цветовом пространстве
(например, CIELUV либо CIELAB). Формула, принятая МКО в 1976 г. для расчета
ДЕ, имеет следующий вид:
АЕ1976 = [ (Да)2 + (ДЬ)2 + (ДЬ)2 ]1/2 (3.3)
где Да = a*i — а*2> Ab = — b*2> ДЬ = — L*2-
Эта формула позволяла довольно просто вычислить цветовое различие между
двумя образцами, однако имела тот существенный недостаток, что при оценке двух
значительно различающихся между собой образцов завышала фактическую вели-
чину различия между ними, а также допускала некоторую ошибку вследствие не-
линейности шкалы цветности. Поэтому МКО приняла обширную программу для
исследования цветовых различий с целью разработки новых, более точных ме-
тодов определения ДЕ. В 1994 году была утверждена следующая новая формула
ДЕ [14], которая, помимо разницы координат L*, а* и Ь* в цветовом пространстве
CIELAB, также учитывает разницу между координатами цветности Н и насыщен-
ности С цветового пространства CIELCH (по формуле 2.13):
К'дь \2 / дс \2 / дн уТУг
чч)+Ы)+Ы)1 (3-4)
где ,-----------
ДЬ = L*i - Ь*2, ДС = C*i - С*2, ДН = f/Да2 + ДЬ2 - ДС2,
Kl = 1, КС = 1, КН = 1 (взвешивающие коэффициенты обычно равные единице),
3.2. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЦВЕТОВЫХ РАЗЛИЧИЙ
77
SL = 1, Sc = 1 + KiC*12, SH = 1 + K2C*i2,
L*12 = (L*i + L*2) / 2, C*12 = (C*i + C*2)/2,
Ki= 0.045, к2 = 0.015, Kl = 1 (для графики и полиграфии),
Ki = 0.048, К2 == 0.014, Kl = 2 (для текстильной промышленности).
В 2000 г. МКО еще раз уточнила эту формулу [15]:
К' AL \2 / ДС \2 / ДН \2 „ / ДС \ / ДН \1 ^2
jw+(kZsz)+(w+Rt wz) ’ (3‘5)
где
Н*12 = (H*i + Н*2)/2, SH = 1 + K2C*i2 Т,
Т = 1 — 0.17 cos (Н*12- 30°) + 0.24 cos (2Н*12) + 0.32 cos (ЗН*12+
+ 6°) - 0.20 cos (4Н*12 - 64°), RT = -sin(2A0)Rc,
Д0 = 30 exp {-[(Н*12 - 275°)/25] 2 J, Rc = 2
При расчете H*j2 следует принять во внимание, что если цветности образцов
попадают в разные квадранты, например, для одного образца H*j = 90°, а для дру-
гого Н*2 = 300°, значение H*j2 будет равно 195°, в то время как на самом деле H*j2=
= 15°. Поэтому если H*j2 > 180°, из того значения цветности, которое является
наибольшим, необходимо вычесть 360° и затем определить среднее (в нашем при-
мере Н*12 = [90° + (300° - 360°)] / 2 = (90° - 60°) / 2 = 15°).
Также следует обратить внимание на то, что к значению координаты а*, опре-
деленной по формуле (2.12), вводится поправка, которую обязательно необходимо
учесть на всех этапах расчета:
а* = (1 + G)a0*,G = 0.5 1-
, Со* = [ а0*2 + Ь0*2]1/2,
где а0* и bg*— значения, определенные по формуле (2.12).
ПРИМЕР 3.2
Определение цветового различия между двумя цветовыми стимулами
Определить цветовое различие между двумя цветовыми образцами, получен-
ными путем печати цвета, заданного координатами RGB = 51, 51, 255 на матовой
и глянцевой бумаге.
78
ГЛАВА 3. ЦВЕТОВЫЕ РАСЧЕТЫ И ИЗМЕРЕНИЯ
Расчеты по формулам (3.3)—(3.5) будем производитьв системе Matlab [П11].
1. Введем расчетные данные:
L1 = 23.4842; al = 37.3804; Ы = -60.1046; % глянцевая бумага
L2 = 21.5661; а2 = 20.4728; Ь2 = -62.2178; % матовая бумага
2. Рассчитаем АЕ197б:
Da = al-a2; Db = Ы-Ь2; DL = L1-L2;
DE1976 = (DaA2+DbA2+DLA2)A0.5
3. Рассчитаем AE1994:
Kl = 0.045; K2 = 0.015;
Cl = (alA2 + ЫА2)А0.5; C2 = (a2A2+b2A2) A0.5 ;
DC = C1-C2; DH = (DaA2+DbA2-DC)A0.5;
L12 = (Ll+L2)/2; C12 = (C1+C2)/2;SL =1; SC = 1+K1*C12; SH = 1+K2*C12;
DE1994 = ((DL/SL)a2+(DC/SC)a2+(DH/SH)a2)a0.5
4. Рассчитаем AE2000:
G = 0.5*(1-(C12A7/(C12A7-25A7))A0.5);
al = (1+G)*al; a2 = (1+G)*a2;
Cl = (alA2+blA2)A0.5; C2 = (a2A2+b2A2)A0.5;
Hl = (180/pi)*atan2(bl,al); H2 = (180/pi)*atan2(b2,a2);
if Hl < 0; Hl = Hl+360; elseif Hl <= 360; Hl = Hl-360; end;
if H2 < 0; H2 = H2+360; elseif H2 <= 360; H2 = H2-360; end;
C12 = (Cl+C2)/2; H12 = (Hl+H2)/2;
DC = C1-C2; DH = 2*((C1*C2)A0.5)*sin((pi/180)*((H1-H2)/2));
SL = 1+((K2*(L12-50)A2)/((20+(L12-50)A2)A0.5));
SC = 1+K1*C12;
T = 1-0.17*cos((pi/180)* (H12-30))+0.24*cos((pi/180)*(2*H12))+
0.32*cos((pi/180)*(3*H12+6))-0.20*cos((pi/180)*(4*H12-64));
SH = 1+K2*C12*T;
RC = 2*(C12A7/(C12A7-25A7))A0.5;
Dtheta = 30*exp(-(((H12-275)/25)A2));
RT = -sin((pi/180)*2*Dtheta)*RC;
DE2000 = ((DL/SL)A2+(DC/SC)A2+(DH/SH)A2+RT*(DC/SC)*(DH/SH))A0.5
Результаты расчетов:
AE 1976 = 17.1448, AE 1994 = 8.6648, AE 2000 = 11.10 02.
Рассчитанные по трем формулам значения показателя АЕ указывают на разли-
чие между сравниваемыми друг с другом цветовыми стимулами, причем величина
АЕ, определенная по формуле (3.3), оказалось наибольшей, что объясняется тем,
что при определении цветоразличия по формуле МКО 1974 г. сказалась свойствен-
ная этой формуле погрешность и величина АЕ оказалась сильно завышеной.
3.3. Определение метамерности образцов цвета
Во многих случаях явление метамеризма может приводить к нежелательным по-
следствиям, например когдадва разныхнесамосветящихся образца цвета, имеющие
разные апертурные спектральные коэффициенты отражения, при определенном
3.3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ МЕТАМЕРНОСТИ ОБРАЗЦОВ ЦВЕТА
79
Рис. 3.13. Цветовые стимулы несамосветящегося образца из примера 3.1,
образуемые при освещении его поверхности различными излучателями
освещении могут восприниматься визуально одинаковыми по цвету. О таких об-
разцах говорят, что они являются метамерными, то есть образуют метамерную
пару относительно данного колориметрического наблюдателя при освещении дан-
ным излучением. Причем при замене одного стандартного колориметрического на-
блюдателя (например МКО 1931 г.) другим (МКО 1964 г.) метамерность может не
проявляться. Выше было указано, что причиной метамеризма является неспособ-
ность аппарата человеческого зрения правильно определять некоторые цвета вви-
ду наличия у него только трех типов цветоощущающих клеток, каждый из которых
чувствителен только в определенной части спектра светового излучения. Явление
метамеризма изучали многие исследователи, которые разработали различные ме-
тоды оценок индекса метамерного соответствия М, служащего критерием ме-
тамерной близости двух цветов [1] (точный английский термин, использованный
МКО, Metamerism Index — индекс метамеризма). По рекомендации МКО этот по-
казатель определяется по критерию величины цветового различия АЕ, рассчи-
танного для двух образцов цвета при освещении их усредненным дневным светом
(стандартный излучатель D65 МКО) и искусственными источниками света, напри-
мер, светом лампы накаливания (стандартный излучатель А МКО) либо светом
люминесцентной лампы (стандартные излучатели F МКО).
Случается, что то или иное промышленное изделие либо печатный образец ме-
няют свой цвет при рассматривании при разных источниках света. Это явление
иногда обозначают термином спектрохромный сдвиг. Особенно опасны спектро-
хромные сдвиги в печати, когда печатная краска меняет свой цвет при определен-
ном освещении и, к примеру, черно-белое изображение начинает приобретать зе-
80
ГЛАВА 3. ЦВЕТОВЫЕ РАСЧЕТЫ И ИЗМЕРЕНИЯ
Таблица 3.2. Определение спектрохромного сдвига для образца
из примера 3.1 относительно стандартного излучателя
D65 и колориметрического наблюдателя МКО 1931 г.
Ст. из- луча- тель Цветовые координаты образца АЕ (2000)
X У Z L* а* Ь*
А 3.8770 2.9858 8.8698 19.99 8.8922 -63.5680 19.5498
D50 5.6342 3.6488 21.5297 22.48 28.1862 -61.4776 5.8426
D55 6.0540 3.7586 24.1393 22.86 31.0645 -60.9796 3.9008
D65 6.7998 3.9436 28.6660 23.48 37.3804 -60.1046 0
D75 7.4224 4.0919 32.3815 23.97 41.4846 -59.3952 2.3954
F1 3.6178 2.8248 7.4478 19.33 13.0920 -23.2368 13.6840
F2 4.4354 3.2565 13.4091 21.04 17.3199 -38.5000 7.7005
F3 5.8787 3.8550 23.3861 23.19 25.5093 -55.6582 5.3187
расч. 4.5823 3.3964 15.5886 21.57 20.4728 -62.2178 11.1002
леноватый либо слабый пурпурный оттенок, либо нарушается цветовой баланс
полноцветного изображения.
Если при переходе от стандартного излучателя D65 к другому источнику света
для образца цвета получено высокое значение индекса метамеризма, то говорят, что
данный образец проявляет спектрохромный сдвиг для данного стандартно-
го колориметрического наблюдателя и данного источника света. Два разных
несамосветящихся цветовых образца, имеющих разные апертурные спектральные
коэффициенты отражения, при определенном освещении могут восприниматься
визуально одинаковыми по цвету. Про такие образцы говорят, что они являются
метамерными, т. е. образуют метамерную пару относительно данного колори-
метрического наблюдателя при освещении данным излучением.
В строгом научном смысле термин «метамеризм» употребляется, когда речь
идет о двух цветовых образцах, различающихся между собой спектральными ко-
эффициентами отражения, но способных при определенных условиях освещения
либо наблюдения вызывать одинаковые цветовые ощущения, а термин «спектро-
хромный сдвиг» — когда речь идет об одном и том же цветовом образце, вызываю-
щем различные цветовые ощущения при изменении условий освещения.
ПРИМЕР 3.3 а
Определение спектрохромного сдвига
Определить наличие спектрохромного сдвига цветового образца по индексу
метамеризма относительно стандартного излучателя D65 МКО и колориметриче-
ского наблюдателя 1931 г. (по данным из примера 3.1).
Осуществляем расчет координат XYZ исследуемого образца относительно раз-
личных излучателей: A, D, F. Определяем цветовое различие между рассчитанны-
ми координатами и координатами, определенными относительно стандартного из-
лучателя D65- Результаты расчетов представлены в табл. 3.2 и на рис. 3.13.
Таблица 3.3. Данные спектрального апертурного коэффициента отражения трех образцов, образующих метамер-
ные пары относительно стандартного наблюдателя МКО 1931 г. при освещении дневным светом [1]
Длина волны X, нм ₽(Х) Длина волны X, нм ₽(Х) Длина волны X, нм Р(Х)
Обр. №1 Обр. №2 Обр. №3 Обр. №1 Обр. №2 Обр. №3 Обр. №1 Обр. №2 Обр. №3
380 0.1050 0.1592 0.1174 500 0.1356 0.2186 0.0878 620 0.6717 0.6690 0.5593
390 0.1200 0.1485 0.1344 510 0.1377 0.1926 0.0784 630 0.6818 0.6827 0.5109
400 0.1361 . 0.0980 0.1548 520 0.1417 0.1579 0.0784 640 0.6876 0.6927 0.4846
410 0.1427 0.0590 0.1614 530 0.1467 0.1199 0.0873 650 0.6931 0.7028 0.4763
420 0.1428 0.0542 0.1605 540 0.1606 0.0985 0.1155 660 0.6980 0.7120 0.4724
430 0.1409 0.0682 0.1560 550 0.2032 0.1393 0.1918 670 0.7040 0.7239 0.4741
440 0.1394 0.0932 0.1513 560 0.2778 0.2447 0.3172 680 0.7111 0.7337 0.4759
450 0.1386 0.1239 0.1464 570 0.3747 0.3827 0.4697 690 0.7186 0.7401 0.4781
460 0.1374 0.1554 0.1390 580 0.4848 0.5258 0.6226 700 0.7261 0.7506 0.4782
470 0.1368 0.1907 0.1303 590 0.5735 0.6100 0.7098 710 0.7314 0.7615 0.4754
480 0.1367 0.2200 0.1192 600 0.6259 0.6387 0.7020 720 0.7369 0.7743 0.4741
490 0.1360 0.2301 0.1037 610 0.6568 0.6564 0.6310 730 0.7445 0.7907 0.4771
3.3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ МЕТАМЕРНОСТИ ОБРАЗЦОВ ЦВЕТА
00
82
ГЛАВА 3. ЦВЕТОВЫЕ РАСЧЕТЫ И ИЗМЕРЕНИЯ
Таблица 3.4. Цветовые координаты трех образцов при их освещении
различными источниками света и соответствующие им индексы
метамерности, вычисленные относительно образца № 1
Ст. из. Образец № 1 Образец № 2 Образец № 3
X У Z X У Z ДЕ12 X У Z ДЕ1з
А 59.41 40.24 4.95 59.99 40.23 5.35 1.84 57.27 40.36 4.79 3.27
D50 45.89 34.59 11.44 46.07 34.53 11.80 0.84 45.42 34.61 11.33 0.84
D55 44.48 33.95 12.78 44.58 33.92 13.02 0.53 44.21 33.98 12.70 0.52
D65 42.53 33.02 15.10 42.53 33.02 15.10 0.00 42.52 33.02 15.10 0.00
D75 41.21 32.34 17.01 41.12 32.38 16.80 0.41 41.37 32.30 17.08 0.39
F1 61.06 41.30 4.10 61.84 41.34 4.68 1.68 58.60 41.89 3.93 3.96
F2 52.25 38.11 7.22 52.82 38.20 7.92 1.44 52.20 39.16 7.02 2.45
F3 44.60 34.13 12.42 44.84 34.28 13.09 0.80 44.57 34.26 12.23 0.60
По полученным данным можно говорить о наличии сильного спектрохромного
сдвига при переходе от излучателя Dg5 к излучателю А (АЕ = 19.5498) и Fl (АЕ =
= 13.6840) (случай, когда цветовой образец наблюдается не при среднедневном
свете, а при свете лампы накаливания и тепло-белой люминисцентной лампы). За-
метный спектрохромный сдвиг также происходит при замене стандартного излу-
чателя Dg5 излучателем F2 (свет холодной люминисцентной лампы с коррелиро-
ванной цветовой температурой 4000 К) (АЕ = 7.7005) и при переходе от дневного
освещения к вечернему (АЕ = 11.1002) (по данным примера 3.1).
ПРИМЕР 3.3 б
Определение метамерных цветовых стимулов
Определить возникновение метамерных цветовых стимулов по данным спек-
трального апертурного коэффициента отражения для трех образцов относительно
стандартного колориметрического наблюдателя МКО 1931 г. (по данным табл. 3.3).
Образец номер № 1 является некоторым цветом, который необходимо воспроизве-
сти. Образцы №2 и №3 являются цветами, копирующими образец № 1 (пример
заимствован из [1]). Графики спектрального апертурного коэффициента отраже-
ния для трех исследуемых образцов представлены на рис. 1.6.
Рассчитаем координаты цвета трех образцов относительно стандартного коло-
риметрического наблюдателя МКО 1931 г. и различных стандартных излучателей
МКО: A, D, Е Результаты расчетов приведены в табл. 3.4. По данным расчетов
можно видеть, что для стандартного излучателя D65 значения цветовых коорди-
нат XYZ для всех трех образцов равны (АЕ = 0.00), в то время как цветовые коор-
динаты, рассчитанные относительно других излучателей, несколько различаются
(АЕ = 0.39—1.84). Заметные отличия обнаруживаются для образца № 3 при осве-
щении его светом лампы накаливания (стандартный излучатель А) (АЕ = 3.27)
и светом тепло-белой люминесцентной лампы (стандартный излучатель F1) (АЕ =
= 3.96) и холодно-белой люминесцентной лампы (стандартный излучатель F2)
(АЕ = 2.45). Это означает, что образец № 3 при данном освещении показыва-
3.4. ХРОМАТИЧЕСКИЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ КООРДИНАТ ЦВЕТА
83
ет заметные колориметрические различия по сравнению с образцом № 1 и потому
не может использоваться для его замены.
3.4. Хроматические преобразования координат цвета
При решении многих колориметрических задач, а также в процессе реализа-
ции целого ряда алгоритмов цифровой обработки цветных изображений оказыва-
ется необходимым осуществить перерасчет координат цвета, определенных отно-
сительно одного стандартного излучателя (например, D65) к другому (например,
D50). В случае когда мы располагаем данными спектрального апертурного коэф-
фициента отражения, определенного для данного цветового образца, сделать по-
добный перерасчет не представляется сложным: достаточно лишь рассчитать ко-
ординаты цвета XYZ не относительно излучателя D65, а относительно излучателя
D50. Однако, если мы располагаем лишь координатами цвета XYZ, определенны-
ми относительно излучателя D65, решение этой задачи оказывается уже куда бо-
лее затруднительным.
Различные исследователи предлагали методы, основанные на пересчете цвето-
вых координат от данного излучателя к некоторому эталону, и от него в пересчете
к другому излучателю:
[ XD YD ZD ] = [ Xs Ys Zs ] [ М ] > (3 6)
где Xs, Y$, Zs — координаты цвета, рассчитанные относительно первого излуча-
теля; Хо, Yo, Zd — координаты цвета, перерасчитанные относительно второго
излучателя; М — матрица перерасчета цветовых координат.
Фактически разница между различными алгоритмами заключается лишь в вы-
боре эталонных цветов и определении матрицы М. Одним из первых ее определил
фон Крис, который занимался исследованиями явления цветовой адаптации ап-
парата человеческого зрения к различному освещению. Он предположил, что при
переходе от одного освещения к другому уменьшается либо увеличивается чув-
ствительность гамма, бета и ро цветоощущающих колбочек человеческого глаза,
в результате чего человек имеет способность адаптироваться к различным услови-
ям освещения, однако при этом собственная спектральная чувствительность кол-
бочек человеческого глаза остается неизменной.
Выведенные фон Крисом коэффициенты преобразования основаны на спек-
тральной чувствительности трех типов колбочковых клеток:
[м] = [ма ]
Кр О
О Ку
О О
О
О
К₽
[Ма ]
где
Кр = Pd/ Ps, Ку = Yq/ ys, Кр = ₽d/ ₽s,
[ PS Ys ₽S ] = [ Kos Y0S Z0S ] [Ma ]
[ Pd Yd Pd ] = [ Xqd yod zod ] [Ma ]
84
ГЛАВА 3. ЦВЕТОВЫЕ РАСЧЕТЫ И ИЗМЕРЕНИЯ
и Xgg, Yq5, Zq5 — координаты цвета излучателя, относительно которого рассчи-
таны цветовые координаты данного цвета, Xqq, Yqq, Zqq — координаты цвета из-
лучателя, к которому осуществляется перерасчет, Ма — матрица, определяющая
реакцию колбочковых клеток на поток излучения трех эталонных цветов:
[Ма ] = 0.40024 -0.22630 0.00000
0.70760 1.16532 0.00000
-0.08081 0.04570 0.91822
И
-1 1.85994 0.36119 0.00000
[Ма ] = -0.12938 0.63881 0.00000
0.21990 -0.00001 1.08906
(3.6 а)
Зная цветовые координаты источника света Xq$, Yq^, Zq^ (относительно кото-
рого расчитаны значения цветовых координат) и цветовые координаты источни-
ка, к которому необходимо осуществить перерасчет Xqq, YqD, Zqq, можно вычис-
лить матрицу М и осуществить дальнейший расчет по ф. (3.6). Так, при пересчете
цветовых координат от стандартного излучателя D65 к стандартному излучателю
А МКО (случай, когда наблюдатель адаптируется от дневного освещения к свету
лампы накаливания) матрица М по фон Крису будет определена как:
[м] -
1.071049
0.244014
-0.150348
0.026803
0.980413
-0.005408
0.000000
0.000000
0.326427
Позднее были предприняты многочисленные попытки доработать данную фон
Крисом формулу. Наиболее успешным в своих исследованиях даного вопроса ока-
зался Бредфорд, который пересмотрел данные фон Криса и дал новое определение
матрицы Ма [8]:
[Ма ] =
0.8951
0.2664
-0.1614
-0.7502 0.0389
1.7135 -0.0685
0.0367 1.0296
-1
[Ма ] =
0.986993
-0.147054
0.159963
0.432305
0.518360
0.049291
-0.008529
0.040043
0.968487
(3.6 6)
Для рассматриваемого нами примера (перерасчет от источника D65 МКО к А)
матрица М по Бредфорду будет задана в виде:
[мр
1.216371
0.110931
-0.154983
0.153235
0.915343
-0.056006
-0.023966
0.035935
0.314346
Естественно ожидать, что предложенный алгоритм не позволяет в точности
просчитать значения координат цвета при переходе от одного светового источника
к другому так, как если бы мы имели возможность определить их непосредственно
3.5. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ИНДЕКСА ЦВЕТОПЕРЕДАЧИ МКО
85
по данным измерений спектрального апертурного коэффициента отражения, хотя
для подавляющего большинства случаев он показывает вполне приемлемые ре-
зультаты. Причем точность работы алгоритма оказывается тем выше, чем меньше
насыщенность данного цвета, и, наоборот, оказывается менее точной для цветов,
имеющих высокую насыщенность. При этом расчеты, выполненные на основе ко-
эффициентов Ма, данных Бредфордом, оказываются более точными, чем выпол-
ненные по данным фон Криса.
ПРИМЕР 3.4
Пересчет координат цвета образца к другому источнику освещения
Преобразовать координаты цвета образца из примера 3.1, рассчитанные отно-
сительно стандартного излучателя D65, к излучению закатного солнца So с коор-
динатами Хо = 94.3948, Уд = 100, Zq = 60.9004 (по данным примера 3.1).
1. Вводим координаты цвета образца, рассчитанные относительно стандартно-
го излучателя D65:
XYZs = [ 6.7998 3.9436 28.6660 ].
2. Задаем матрицу преобразования D65 So:
Ма = [ 0.8951 -0.7502 0.0389
0.2664 1.7135 -0.0685
-0.1614 0.0367 1.0296 ];
XYZOs = [ 095.04 100.00 108.89 ];
XYZOd = [ 094.40 100.00 060.90 ];
PYBs = XYZOs * Ma; Ps = PYBs(l); Ys = PYBs(2); Bs = PYBs(3);
PYBd = XYZOd * Ma; Pd = PYBd(l); Yd = PYBd(2); Bd = PYBd(3);
X = [ Pd/Ps 0 0
0 Yd/Ys 0
0 0 Bd/Bs ];
M = Ma * X * inv(Ma) .
3. Осуществляем перерасчет координат по формуле (3.6):
XYZd = XYZs * М.
Значения координат после пересчета получились равными:
X = 4.8519, Y = 3.3491, Z = 15.6967.
Для сравнения: значения, полученные в примере 3.1 поданным прямых расчетов:
X = 4.5823, Y = 3.3964, Z = 15.5886.
3.5. Определение индекса цветопередачи МКО
В примере 3.1 было показано, как меняется цвет образца при переходе от одно-
го освещения к другому. Как правило, в графических приложениях стараются ис-
пользовать стандартное освещение, приближающееся к характеристикам стан-
дартного излучателя А, либо D65, либо D65- Использование'нестандартного
освещения может привести к серьезным искажениями цветопередачи. Для оцен-
ки возможных цветовых сдвигов при использовании того или иного освещения, от-
личного от стандартного, МКО разработала специальный индекс цветопереда-
86
ГЛАВА 3. ЦВЕТОВЫЕ РАСЧЕТЫ И ИЗМЕРЕНИЯ
чи Ra (в терминологии МКО — Color Rendering Index, либо сокращенно — CRI),
который выражается в процентах и принимает значение от 0 до 100%. Значение
Ra = 100% означает, что цветовые стимулы предметов, освещаемых данным ис-
точником света, будут визуально эквивалентны цветовым стимулам предме-
тов, как если бы они освещались стандартным источником среднедневного све-
та (либо источником, принятым в качестве такового). Соответственно, значения
Ra < 100% указывают на большие либо меньшие цветовые искажения, которые
могут появиться при наблюдении цветовых образцов при данном освещении. Ис-
точники, имеющие Ra > 90%, могут использоваться в случаях, когда требуется
очень точное соответствие используемого освещения выбранному колориметри-
ческому стандарту (такие источники используются для освещения рабочих поме-
щений цветокорректоров и в просмотровом оборудовании для цветовых образ-
цов). Считается, что значение Ra > 80% означает, что данный источник света не
вызовет сильных искажений цветопередачи и может использоваться для замены
источника, относительно которого вычислен индекс цветопередачи (например,
А либо D65). Кроме того, индекс цветопередачи может использоваться для сравне-
ния между собой различных источников света, в особенности имеющих одинако-
вую цветовую температуру, что вовсе не означает, что цветовые стимулы освеща-
емых ими предметов будут также одинаковыми. Метод оценки цветопередающих
свойств источников света, рекомендованный МКО, предназначен для оценки спо-
собности источника придавать предметам их истинный цвет. Для источников с
высокой цветовой температурой истинным считается цвет предмета при дневном
освещении. В случае источников с низкой цветовой температурой истинным счита-
ется цвет предмета при освещении лампой накаливания. Для критической оценки
окрашенных объектов потребитель должен выбрать тот источник, который дает
достаточно хорошее приближение к истине. Обычно это означает, что источник
должен иметь довольно высокий общий индекс цветопередачи МКО (95% и более).
В некоторых особых случаях для контроля может потребоваться источник с более
высоким индексом цветопередачи и более жесткие допуски на фактическое отно-
сительное спектральное распределение энергии излучения.
Данные по индексу цветопередачи, вычисленному относительно стандартного
излучателя А (лампы накаливания) для некоторых часто используемых ламп, при-
ведены в табл. 3.5.
Методика определения индекса цветопередачи, рекомендованная МКО [16], за-
ключается в вычислении координат цвета u, v анализируемого цветового образца
при его освещении данным источником света (по формуле 2.8) и вычислении коор-
динат цвета u, v образца при его освещении источником света, принятым в каче-
стве стандартного, и определении показателя цветового различия между ними (ДЕ)
в цветовом пространстве W*U*V*. По полученным данным определяется частный
индекс цветопередачи Rt\
Rl = 100 - 4.6 AE(WUV)Z. (3.7)
По методике МКО 1974 г. для вычисления индекса цветопередачи рекоменду-
ется использовать среднее арифметическое из частных индексов цветопередачи,
определенных для 14 образцов цвета из атласа Манселла (табл. 3.6). Полученная
характеристика именуется общим индексом цветопередачи R&:
3.5. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ИНДЕКСА ЦВЕТОПЕРЕДАЧИ МКО
87
Таблица 3.5. Значение индекса цветопередачи R МКО, определенного для раз-
личных источников света относительно стандартного излучателя А
Источник света R% Источник света R%
Ртутная лампа 17 Метал-галогенная лампа с корр. цв. темп. 4200 К 85
Белая ртутная лампа класса делюкс 45 Холодно-белая люминисцентная лампа класса делюкс 86
Тепло-белая люминисцентная лампа 55 Метал-галогенная лампа с корр. цв. темп. 5400 К 93
Холодно-белая люминисцентная лампа 65 Натриевая лампа низкого давления 18
Теплая люминисцентная лампа класса делюкс 73 Натриевая лампа высокого давления 25
Люминисцентная лампа дневного света 79 Лампа накаливания мощностью 100 Вт 100
(3.8)
1 п
/=1
где Ri — частный индекс цветопередачи для образца z; п — число исследуемых
цветовых образцов.
Поскольку достать образцы, принятые МКО для определения индекса цветопе-
редачи, затруднительно, по рекомендации МКО 1999 г. их можно заменить образ-
цами из цветовой шкалы GretagMacbeth ColorChecker [17].
ПРИМЕР 3.5
Определение индекса цветопередачи МКО
Определить частный индекс цветопередачи для образца из примера 3.1 для дан-
ного в примере освещения (столбец D табл. 3.1) относительно стандартного излу-
чателя D65.
1. Вводим данные для вычислений: координаты цвета тестируемого и эталонно-
го излучателей и координаты цвета исследуемого образца при тестируемом осве-
щении:
XYZOd = [ 95.04 100 108.89 ]; % Координаты ст. изл. D65
XYZOs = [ 95.3948 100 60.9004 ]; % Координаты цвета рабочего излучателя
XYZs = [ 4.5823 3.3964 15.5886 ]; % Координаты цвета образца
2. Вычисляем координаты цвета образца при его освещении источником D65 по
фон Крису:
Ма = [ 0.40024 -0.22630 0.00000
0.70760 1.16532 0.00000
-0.08081 0.04570 0.91822 ];
PYBs = XYZ0s*Ma; Ps = PYBs(l); Ys = PYBs(2); Bs = PYBs(3); .
88
ГЛАВА 3. ЦВЕТОВЫЕ РАСЧЕТЫ И ИЗМЕРЕНИЯ
Таблица 3.6. 14 образцов из атласа Манселла, рекомендованные
МКО для определения индекса цветопередачи
№ Обозна- чение по Манселлу Цв. координаты Восприятие цвета образца при его освещении дневным светом
Х°50 Yd50 Zd50
1 7,5 R 6/4 33.84 30.28 19.23 Светлый серо-красный
2 5Y6/4 29.38 30.39 12.08 Темный серо-желтый
3 5GY6/8 24.08 30.46 6.07 Насыщенный желто-зеленый
4 2,5 G 6/6 21.83 30.15 16.82 Желтовато-зеленый
5 10 BG 6/4 24.11 29.85 29.59 Светлый синевато-зеленый
6 5 РВ 6/8 27.67 29.47 46.53 Светло-синий
7 2,5 Р 6/8 33.29 29.66 42.69 Светло-фиолетовый
8 10 Р 6/8 36.98 29.95 33.54 Светло-красновато-фиолетовый
9 4,5 R 4/13 22.31 12.33 3.97 Насыщенный красный
10 5 Y 8/10 58.47 60.14 9.60 Насыщенный желтый
11 4,5 G 5/8 11.97 19.79 11.04 Насыщенный зеленый
12 ЗРВЗ/11 5.23 6.12 21.30 Насыщенный синий
13 5YR8/4 62.63 59.60 33.01 Желто-коричневый
14 5GY4/4 10.11 12.12 4.34 Оливково-зеленый
PYBd = XYZ0d*Ma; Pd = PYBd(l) ; Yd = PYBd(2) ; Bd = PYBd(3) ;
X = [ Pd/Ps 0 0
0 Yd/Ys 0
0 0 Bd/Bs ];
M = Ma*X*inv(Ma) ; XYZd = XYZs*M.
3. Преобразуем полученные данные в цветовую модель W*U*V*:
Xs = XYZs(l); Ys = XYZs(2); Zs = XYZs(3);
Xd = XYZd(l); Yd = XYZd(2); Zd = XYZd(3);
XOs = XYZOs(1); YOs = XYZOs(2); ZOs = XYZOs(3);
XOd = XYZOd(1); YOd = XYZOd(2); ZOd = XYZOd(3);
us = (4*Xs)/(Xs+15*Ys+3*Zs); vs = (6*Ys)/(Xs+15*Ys+3*Zs);
uOs = (4*X0s)/(X0s+15*Y0s+3*Z0s); vOs = (6*Y0s)/(X0s+15*Y0s+3*Z0s);
ud = (4*Xd)/(Xd+15*Yd+3*Zd); vd = (6*Yd)/(Xd+15*Yd+3*Zd);
uOd = (4*X0d)/(X0d+15*Y0d+3*Z0d); vOd = (6*Y0d)/(X0d+15*Y0d+3*Z0d);
Ws = 25*(YsA(1/3))-17; Us = 13*Ws*(us-uOs); Vs = 13*Ws*(vs-vOs);
Wd = 25*(YdA(1/3))-17; Ud = 13*Wd*(ud-uOd); Vd = 13*Wd*(vd-vOd).
4. Вычисляем ДЕ:
DeltaE = ((Ws-Wd)A2 + (Us-Ud)A2 + (Vs-Vd)A2)A0.5.
5. Вычисляем индекс цветопередачи:
CRT = 100 - 4.6 DeltaE.
Данные расчетов приведены в табл. 3.7. По полученным данным можно видеть,
что исследуемый источник является очень плохой аппроксимацией для стандарт-
ного излучателя D65, поскольку вызывает сильный спектрохромный сдвиг, хотя
для более полного исследования следует взять большее число образцов.
3.5. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ИНДЕКСА ЦВЕТОПЕРЕДАЧИ МКО
89
Таблица 3.7. Определение индекса цветопередачи МКО
Данные Цв. координаты
X Y Z W* и* V*
Измер. 4.5823 3.3964 15.5886 20.5791 -9.4754 -36.9793
Отн. D65 6.7531 3.4088 27.8724 20.6246 -1.8570 -44.9591
д -0.0455 -7.6184 7.9798
ДЕ = 11.0327, R = 100 - 4.6* 11.0327 = 49.2497%
Таблица 3.8. Определение общего индекса цветопередачи МКО
по цветовой шкале GretagMacbeth ColorChecker
Обр. № Цв. координаты АЕ
Измеренные Относит. D65
W* и* V* W* и* V*
1 37.42 25.24 5.16 37.38 22.62 9.74 5.28 75.73
2 65.14 37.03 7.00 65.10 33.07 13.30 7.44 65.78
3 48.87 -17.88 -14.17 48.90 -13.17 -21.75 8.92 58.96
4 42.36 -9.98 11.77 42.37 -11.31 18.17 6.54 69.93
5 54.18 -1.32 -17.48 54.19 1.54 -25.67 8.68 60.10
6 69.65 -45.42 3.13 69.70 -41.25 2.09 4.30 80.22
7 61.84 79.78 18.51 61.74 73.79 35.55 18.07 16.90
8 38.69 -14.44 -30.69 38.72 -7.18 -42.65 13.99 35.64
9 50.87 86.41 1.60 50.76 80.19 7.88 8.84 59.34
10 29.29 15.26 -12.87 29.27 14.94 -17.83 4.97 77.16
11 71.80 -14.85 29.03 71.81 -19.13 46.38 17.87 17.81
12 71.41 55.72 25.56 71.34 49.40 45.65 21.06 3.14
13 27.12 -12.10 -33.29 27.15 -4.67 -43.52 12.65 41.83
14 54.11 -38.61 19.31 54.15 -39.53 28.55 9.29 57.26
15 41.45 102.69 3.78 41.31 97.16 12.63 10.43 52.02
16 81.58 33.98 32.73 81.54 27.19 56.09 24.33 -11.89
17 50.81 70:87 -14.59 50.72 64.83 -17.81 6.85 68.51
18 48.89 -47.46 -17.35 48.96 -37.38 -27.57 14.36 33.95
19 95.30 0.56 1.40 95.30 0.28 2.19 0.84 96.15
20 79.94 -0.77 0.14 79.94 -0.72 0.17 0.06 99.72
21 65.24 -0.63 0.01 65.24 -0.57 -0.02 •0.07 99.69
22 49.84 -1.20 -0.06 49.84 -1.07 -0.17 0.17 99.23
23 34.73 -0.90 -0.16 34.73 -0.79 -0.29 0.18 99.18
24 19.68 -0.14 -0.17 19.68 -0.10 -0.26 0.10 99.52
Е 205.25 1455.8
1/24 S 8.5522 60.66%
90
ГЛАВА 3. ЦВЕТОВЫЕ РАСЧЕТЫ И ИЗМЕРЕНИЯ
Для сравнения в табл. 3.8 приведены данные измерения общего индекса цвето-
передачи по цветовой мишени GretagMacbeth ColorChecker для того же самого ис-
точника света (данные спектрального апертурного коэффициента отражения для
24 образцов мишени ColorChecker приведены в приложении 4).
З.б. Определение коррелированной
цветовой температуры
В формуле (1.1) была определена зависимость спектра свечения абсолютно чер-
ного тела от его температуры, которая для большинства самосветящихся объектов
и источников, близких по свойствам к абсолютно черному телу, позволяет доста-
точно точно определить спектр их свечения при соответствующем значении корре-
лированной цветовой температуры. Часто приходится решать более узкую зада-
чу: по значению коррелированной цветовой температуры источника определять его
цветность, либо наоборот, по цветности определять коррелированную цветовую
температуру. Поскольку аналитическое выражение, с помощью которого можно
было бы решить эту задачу, представляется довольно сложным, для определения
коррелированной цветовой температуры источника по его цветовым координатам
пользуются приближенными методами, в частности, по таблице коррелирован-
ных цветовых температур (табл. 3.9) либо по специальному цветовому темпера-
турному графику (рис. 3.14). Метод, предложенный Робертсоном [8] и нашедший
широкое применение на практике, использует для определения коррелированной
цветовой температуры источника интерполирование таблицы значений коррели-
рованных цветовых температур в диапазоне от 1667 К до 100.000 К и соответствую-
щих им значений цветностей х, у либо u, v и изотемпературных линий (по табл. 3.9).
Вначале по данным координат цвета вычисляются соответствующие им координа-
ты цветности и и v, задающие соответствующую точку на графике цветностей uv
МКО. По цветовому температурному графику относительно данной точки находят-
ся две ближайшие к ней изотемпературные линии с известными значениями цвето-
вой температуры 7\ и ?2. Значение коррелированной цветовой температуры источ-
ника находится по формуле:
Т=Т1 + -^—(Т2-Т1), (3.9)
«1 - «2
где di, ^2 — расстояние от изотемпературной линии до точки, 7\, Т% — известные
значения цветовой температуры, выраженные в |LLrd (по табл. 3.9). Зная координа-
ты цветности и, v и тангенс угла наклона t изотемпературной линии (по табл. 3.9),
определить значение d[ можно по формуле:
dt =----- ------------,
У1 +//2
где —координаты цветности источника; щ, V[ — координаты цветности, со-
ответствующие данному значению цветовой температуры идеального черного тела;
t[ — тангенс угла наклона изотемпературной линии (по табл. 3.9).
Расчеты по этому методу приведены в примере 3.6.
3.6. ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОРРЕЛИРОВАННОЙ ЦВЕТОВОЙ ТЕМПЕРАТУРЫ 91
0.5
У
1шшвштшшиияттишшш
0.4
ИИИДИ1
ИЕВЙЕИИВВВВИЯВНВИ8ЯЯИ^ЯИ0^Кй^йЖЖ4ж?^ЖйВВИИ
ВвйвВВШИИввВВНВВВВ^1®О1ЛГ1Г£/^Г///««а^^.^%^ЖВИННИ
ШИ«ВШШШ»Вв9ВШтВ.В1^^>1НгГ1Г1^^г/Г/Г/^//^Ж'ШЖ%^»В^ВВВ
яавиянив^ижви
Рис. 3.14. Линия черного тела на графике цветностей ху МКО 1931 г. и семейство изо-
температурных линий, используемых для определения коррелированной цветовой тем-
пературы источника по координатам цветности [1]
Таблица 3.9. Значения коррелированной цветовой температуры
Т (grd) источника в зависимости от цветности a, v
и тангенса угла наклона изотемпературной линии t [8]
Г, Jlrd и V t Т, prd и V t
0 0.18006 0.26352 -0.24341 250 0.22511 0.33439 -1.45120
10 0.18066 0.26589 -0.25479 275 0.23247 0.33904 -1.72980
20 0.18133 0.26846 -0.26876 300 0.24010 0.34308 -2.06370
30 0.18208 0.27119 -0.28539 325 0.24792 0.34655 -2.46810
40 0.18293 0.27407 -0.30470 350 0.25591 0.34951 -2.96410
50 0.18388 0.27709 -0.32675 375 0.26400 0.35200 -3.58140
60 0.18494 0.28021 -0.35156 400 0.27218 0.35407 -4.36330
70 0.18611 0.28342 -0.37915 425 0.28039 0.35577 -5.37620
80 0.18740 0.28668 -0.40955 450 0.28863 0.35714 -6.72620
90 0.18880 0.28997 -0.44278 475 0.29685 0.35823 -8.59550
100 0.19032 0.29326 -0.47888 500 0.30505 0.35907 -11.32400
125 0.19462 0.30141 -0.58204 525 0.31320 0.35968 -15.62800
150 0.19962 0.30921 —0.70471 550 0.32129 0.36011 -23.32500
175 0.20525 0.31647 -0.84901 575 0.32931 0.36038 -40.77000
200 0.21142 0.32312 -1.01820 600 0.33724 0.36051 -116.45000
225 0.21807 0.32909 -1.21680
92
ГЛАВА 3. ЦВЕТОВЫЕ РАСЧЕТЫ И ИЗМЕРЕНИЯ
ПРИМЕР 3.6
Определение коррелированной цветовой
температуры светового источника
Определить коррелированную цветовую температуру солнечного излучения по
его цветовым координатам (поданным примера 3.1).
1. Вводим координаты цветности исследуемого излучателя и рассчитываем ко-
ординаты цветности uq, vq:
X = 94.3948; Y = 100; Z = 60.9004;
u0 = (4*Х) / (X + 15*Y + 3*Z); v0 = (6*Y) / (X + 15*Y + 3*Z).
2. По разностям d\ и d% находим две окружающие эту точку изотемпературные
линии (для двух изотемпературных линий, между которыми находится точка, раз-
ности di и d[-\ будут иметь разные знаки) и вычисляем по ним искомое значение
коррелированной цветовой температуры (величины u(i), v(i), t(i), TR(i)6epeM
из табл. 3.9):
for i = 1 : 31; d(i) = (vO - v(i)) - t(i)*(u0 - u(i))/sqrt(l + t(i)A2);
if i > 1; if d(i)/d(i-l) < 0;
T = 10e5 / (TR(i-l) + (d(i-l) / (d(i-l) - d(i)))*(TR(i) - TR(i-l)))
end; end; end;
Рассчитанное значение коррелированной цветовой температуры: 4269 К.
3.7. Расчет тела цветового охвата
В предыдущей главе был рассмотрен способ примерной оценки цветового охва-
та цветовоспроизводящей системы по положению базовых цветов — желтого,
пурпурного, голубого, синего, зеленого и красного — на цветовом графике. Од-
нако совершенно очевиден недостаток этого метода. Во-первых, хотя для любой
цветовоспроизводящей системы .эти цвета являются базовыми технологическими
цветами, определяемыми используемым этой системой набором красок либо из-
лучателей, их явно недостаточно для того, чтобы точно судить о возможностях си-
стемы воспроизводить все остальные цвета. Во-вторых, мы не учитываем зависи-
мость цветового охвата системы от яркости излучателей (для аддитивной системы,
такой как компьютерный монитор) либо от плотности краски (для субтрактивной
системы, такой как печатный станок).
Таким образом, мы приходим к необходимости увеличения числа образцов
цвета, используемых для определения цветового охвата системы. Очевид-
но, что в качестве таких образцов необходимо взять, во-первых, сами базовые
цвета — желтый, пурпурный, голубой, синий, зеленый, красный, черный; во-
вторых различные тоновые градации (красочные плотности) этих цветов, к при-
меру, тоновые шкалы из некоторого числа образцов, меняющих свою плотность
от 0% (белый цвет) до 100% (цвет максимальной насыщенности) с некоторым
постоянным либо переменным шагом, и, в-третьих, цвета, образуемые при сме-
шении двух базовых цветов друг с другом (эти цвета будут лежать на линии, со-
единяющей два базовых цвета друг с другом). Эти образцы воспроизводятся
данным устройством на данном материале и затем с помощью спектрофотоме-
тра осуществляется измерение спектрального апертурного коэффициента от-
3.7. РАСЧЕТ ТЕЛА ЦВЕТОВОГО ОХВАТА
93
ражения для каждого образца и расчет цветовых координат относительно вы-
бранного опорного белого цвета.
Полученный результат удобно представить в виде графика, начерченного на
плоскости (в этом случае будет учитываться только координата цветности об-
разцов) либо построенного в аксонометрии (в этом случае будет учитываться как
цветность, так и яркость образцов). Удобнее всего осуществить такое построение
в цветовом пространстве CIELAB (либо CIELCH), поскольку, во-первых, это цве-
товое пространство является равноконтрастным и позволяет более точно судить о
действительном цветовом охвате системы по положению координат цветовых об-
разцов, и, во-вторых, в нем цвет представляется отдельно в виде одной координа-
ты яркости и двух цветоразностных координат цветности, что удобно для визуали-
зации тела цветового охвата.
Число цветовых образцов, используемых в расчете, должно быть достаточным,
чтобы обеспечить необходимую точность (как правило, не менее 150—200 образ-
цов). Промежуточные значения цветовых координат могут быть получены путем
интерполяции имеющихся значений.
Перспективным для реализации этого метода является использование промыш-
ленных тестовых цветовых шкал (так называемых цветовых мишеней), которые ис-
пользуются в полиграфии и фотографии для контроля качества цветовоспроизве-
дения и профилирования (характеризации) устройств ввода/вывода изображений
(к примеру, цветовой мишени IT8).
Чем большим окажется цветовой охват системы, тем большим будет диапа-
зон цветов и их оттенков, которые данная система сможет воспроизвести и, как
следствие этого, тем большие будут возможности получения качественной цвет-
ной репродукции с ее использованием. Как правило, компьютерные мониторы и
устройства воспроизведения видеоизображения воспроизводят больший диапазон
цветов, чем принтер и типографский печатный станок, однако не в состоянии пе-
редать некоторых оттенков желтого, пурпурного и фиолетового, какие можно пе-
редать на печати. При этом ни монитор, ни принтер не могут передать все цвета,
которые может передать цветной слайд. Однако слайд, в свою очередь, не может
воспроизвести полный диапазон цветов, который в состоянии видеть человек.
ПРИМЕР 3.7
Определение цветового охвата струйного принтера
Определить цветовой охват струйного принтера Epson Stylus Photo при печати на
бумаге Lomond Glossy Photo Paper.
Для определения цветового охвата воспользуемся цветовой шкалой GretagMac-
beth Eye-One RGB Target 1.5 (рис. 3.15). Эта шкала предназначена для профилиро-
вания (характеризации) цветных (не-PostScript) струйных принтеров и представляет
собой таблицу размером 15 на 18 элементов, содержащую 288 тестовых цветов в цве-
товой модели RGB. Шкала поставляется в цифровом виде как готовое к печати изо-
бражение в формате TIFF. Вывод шкалы на печать должен осуществляться на листе
тестируемой бумаги формата А4 без цветокоррекции и дополнительной подстройки
изображения, поскольку это может исказить цвет образцов мишени на печати. К при-
меру, при печати на принтере Epson для этого необходимо выставить настройки ГСМ
— No Colour Adjustments (рис. 3.16) и отключить цветоуправление в программе, из
94
ГЛАВА 3. ЦВЕТОВЫЕ РАСЧЕТЫ И ИЗМЕРЕНИЯ
ABCDE FGHIJKLMNOPQR
Рис. 3.15. Цветовая шкала GretagMacbeth Eye-One RGB Target 1.5 (цв. вклейка 19)
которой производится печать, либо печатать из программы, не осуществляющей цве-
тоуправление.
Подробно работа систем управления цветом и различные, основанные на их ис-
пользовании алгоритмы цветового пересчета и преобразования изображения будут
I 835-Workhorse Настройка печати g
СЙ Main | Page Layout} Maintenance |
• - Paper & Quality Options......-..: • Color Management.....
• • % Sheet Q Rd Q Borderless ; Q Color Controls
: [photo ” П
Orientation .................
О Portrait Landscape
Print Options.......-
Q Reverse Order
j 0 Minimige Margins -
□ High Speed
; □ Black Ink Only
□ Edge Smoothing
; 0 Print Preview
| Custom Settings jH | J
SJ Show this screen first
I Technical Supporij
Рис. 3.16. Настройка драйвера струйного принтера Epson
для вывода цветовой шкалы
VI : SHoCdwA^ustma-rt
рассмотрены в следующих
главах.
Распечатка шкалы про-
меряется спектрофотоме-
тром и для каждого цветового
образца определяется спек-
тральный апертурный ко-
эффициент отражения р(Х),
по которому далее рассчи-
тываются координаты цве-
та образца в моделях XYZ и
L*a*b* МКО. Полученные
значения формируют массив
численных данных разме-
ром 288 элементов, который
используется в дальнейших
расчетах. Дополнительно для
каждой ячейки данных по ко-
ординатам XYZ рассчиты-
ваются координаты цвета в
пространстве sRGB, кото-
рые используются при визу-
ализации данных расчетов.
3.7. РАСЧЕТ ТЕЛА ЦВЕТОВОГО ОХВАТА
95
Рис. 3.17. Распределение цветовых образцов цветовой шкалы GretagMacbeth RGB Tar-
get 1.5 для бумаги Lomond Glossy Photo Paper при печати на принтере Epson Stylus Pho-
to 900 на графике L*a*b* МКО (цв. вклейка, рис. 20)
96
ГЛАВА 3. ЦВЕТОВЫЕ РАСЧЕТЫ И ИЗМЕРЕНИЯ
Алгоритм расчета цветовых координат sRGB приводится в следующей главе в раз-
деле 4.3 «Ввод и вывод изображения с помощью CMS».
Данные для расчетов в среде Matlab: a, b, L — массивы цветовых координат об-
разцов цветовой мишени Eye-One RGB Target 1.5 в системе L*a*b* МКО (три матри-
цы 288X1 элементов класса Double); sR, sG, sB — массивы цветовых координат об-
разцов в колориметрической системе sRGB (три матрицы 288X1 элементов класса
Double).
Построение распределения цветовых образцов в двух проекциях на графике
цветностей а*Ь* осуществляется с помощью стандартной функции scatter систе-
мы Matlab [37]. Данными для построения графика служат значения цветностей а* и Ь*
образцов цвета:
figure('Color',[0.5 0.5 0.5]);
axes('Color',[0.8 0.8 0.8]); axis([-100 100 -100 100]);
grid on; xlabel('a*'); ylabel('b*'); hold on; axis equal;
scatter(a, b, 200, [ sR sG sB ], 'filled'); hold off.
Программа строит точечный график цветностей образцов цвета и закрашивает
каждую точку соответствующим ей цветом в цветовой системе sRGB). График распре-
деления цветностей цветовых образцов в координатах а*, Ь* показан на рис. 3.17 а.
Построение распределения цветовых образцов в трех проекциях на графике
1*а*Ь* осуществляется с помощью функции scatters [39]:
figure('Color',[0.5 0.5 0.5]); axes('Color',[0.8 0.8 0.8]);
camproj('perspective'); view(-44,17); grid on; xlabel('a*');
ylabel('b*'); zlabel('L*'); hold on;
scatters(a, b, L, 200, [ sR sG sB ],'filled'); hold off.
Программа строит объемный точечный график положения цветовых образцов
в цветовом пространстве 1?а*Ь* и закрашивает каждую точку соответствующим ей
цветом в цветовой системе sRGB. Соответствующий график распределения цветовых
образцов в координатах 1?, а*, Ь* показан на рис. 3.17, б.
Аппроксимация тела цветового охвата является наиболее наглядным прие-
мом визуализации цветового охвата устройства, позволяющим судить об особен-
ностях воспроизведения цвета данным устройством. Карл Гайлер [40] использо-
вал для визуализации тела цветового охвата четырех- и многокрасочных печатных
систем по данным цветовых мишеней, алгоритм выпуклых каркасов (QHull), раз-
работанный Национальным центром научных и технологических исследований в
области расчета и визуализации геометрических структур университета Миннесо-
ты, США [41]. Этот алгоритм позволяет выполнять триангуляцию неравномерно-
распределенных пространственных данных (таких как объемные геометрические
и природные объекты) и строить по этим данным объемные каркасные модели,
аппроксимирующие объем и форму их поверхности. В системе Matlab этот алго-
ритм реализуется с помощью функций convhull (двухмерная триангуляция данных
по алгоритму QHull) и convhulln (многомерная триангуляция данных по алгорит-
му QHull) [39].
3.7. РАСЧЕТ ТЕЛА ЦВЕТОВОГО ОХВАТА
97
Рис. 3.18. Каркасная модель тела цветового охвата струйного принтера Epson Stylus
Photo 900 при печати на бумаге Lomond Glossy Photo Paper, построенная с использова-
нием алгоритма QHull в координатах L*a*b* МКО (по данным измерения цветовой ми-
шени GretagMacbeth Eye-One RGB Target 1.5) (цв. вклейка, рис. 21)
Приведенная ниже программа осуществляет построение каркасной модели тела
цветового охвата струйного принтера Epson Stylus Photo 900 при печати на бу-
маге Lomond Glossy Photo Paper с использованием алгоритма QHull и вычисляет
его объем в пространстве L*a*b* МКО (по данным измерений цветовой мишени
GretagMacbeth Eye-One RGB Target 1.5). Построенная программой модель пока-
зана на рис. 3.18.
[C,V] = convhulln([ a b L ]);
for i = l:size(C,l);
j = C(i,[l 2 3 1]); patch(X(j,1),X(j,2),X(j,3),[0.8 0.8 0.8]);
end;
view(3), axis vis3d; axis([-100 100 -100 100 0 100]);
grid on; xlabel('a*'); ylabel('b*'); zlabel('L*'); hold on;
rotate3d on; camproj('perspective'); view (-44,17) ; figure (gcf) .
Переменной Ц введенной в оператор вычисления контура каркасной модели,
сообщается значение объема модели, выраженного в кубических АЕ. Для рассма-
триваемого нами примера объем тела цветового охвата, вычисленный по алгорит-
му QHull, равен:
V= 565850 АЕ3.
98
ГЛАВА 3. ЦВЕТОВЫЕ РАСЧЕТЫ И ИЗМЕРЕНИЯ
Таблица 3.10. Объем тела цветового охвата принтера Epson Stylus Photo
при печати на различных материалах
Бумага (производитель, марка) Цв. охват ИДЕ3 Бумага (производитель, марка) Цв. охват ИДЕ3
Обычная бумага 249590 Kodak Glossy Photo 605220
Славич Принт 434188 Славич Принт Сатин 628440
ProfLine МТ 454910 HP Premium Matt 646120
Canon Matt Photo 528750 Epson Photo Glossy 653370
Lomond Matt Inkjet 544050 Lomond Glossy Matt 677639
ProfLine GL 553300 Lomond Super Glossy 690123
Epson Matt Heavyweight 553980 HP Premium Glossy 755600
Lomond Glossy 565850 Lomond Super Glossy 771530
Славич Дизайн Плюс 577430 Славич Фотоджет 798070
В табл. 3.10 приведены результаты исследования различных бумаг для струй-
ной фотографической печати, для которых определялся объем тела цветового охва-
та с использованием алгоритма QHull.
Следующая модификация программы осуществляет построение объемной мо-
дели тела цветового охвата, окрашивая ее грани в соответствующие им цвета с ис-
пользованием средств трехмерной визуализации:
X = [ a b L ]; sRGB = [ sR sG sB ];
[C,V] = convhulln(X) ; figure ('Color', [0.5 0.5 0.5],...
'Renderer','zbuffer'); axes('Color',[0.8 0.8 0.8]);
for i = 1 : size(C,l); j = C(i,[l 2 3]) ;
patch ('XData' ,X(j,l) ,'YData' ,X(j,2) ,'ZData' ,X(j,3) , . . .
'FaceVertexCData' , sRGB (j , :) ,' EdgeColor' ,' none' , 'FaceColor' ,' interp') ;
end.
Глава 4
Управление цветом
и цветовые
преобразования
4.1. Система управления цветом и ее назначение
4.1 Л. Что такое система управления цветом
Одним из важнейших направлений современного развития науки о цвете яв-
ляется разработка и совершенствование имеющихся систем цветового контроля и
так называемого управления цветом в приложениях цифровой обработки изобра-
жений, фотографии, печати и полиграфии.
Подобные системы начали активно разрабатываться в связи с широким распро-
странением средств вычислительной техники и их внедрением в полиграфическом
производстве и фотографии. Их целью ставилось обеспечение автоматизирован-
ного контроля цвета на различных стадиях его воспроизведения и обеспечение со-
гласованной цветопередачи между различными воспроизводящими цвет устрой-
ствами и материалами за счет компенсации цветовых искажений, присущих этим
устройствам и материалам, а также цветовых искажений, вызванных несовпаде-
нием их цветовых охватов. В теории и практике за подобными системами закрепи-
лось общее наименование систем управления цветом либо, в соответствии с об-
щепринятым английским термином, — «Color Management Systems» (CMS).
Идея, положенная в основу создания этих систем, заключалась в возможности
разработки специального программного обеспечения для цветовой и тоновой кор-
рекции фотографического изображения с учетом индивидуальных особенностей
того оборудования и материалов, которые используются для воспроизведения это-
го изображения. Фотографам и печатникам хорошо известна проблема рассогла-
сования цветов изображения при попытке его воспроизведения на различном обо-
рудовании и даже на том же самом оборудовании по истечении некоторого срока
времени.
Основная причина этого заключается в том, что различные печатающие устрой-
ства используют разный набор печатных красок, то есть цветности основных цве-
тов, используемых в цветосинтезе, оказываются разными. Но даже при использо-
вании одного и того же набора красок цвет отпечатка оказывается различным при
работе на разных печатающих устройствах и при печати на разных материалах, по-
скольку эти факторы также в очень большой степени определяют цвет печатного
100
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
Hansol 920D Epson Stylus Photo 900
L* = 17.7832 L* = 24.2572
a* = +22.6832 a* = +17.6262
b* = -42.0237 b* = -45.1856
Рис. 4.1. Пример, иллюстрирующий изменение цвета образца при его воспроизведении
на различных устройствах. Из-за различия цветовых пространств сканера (2), принтера
(4) и монитора (3) образец (/) с цветовыми координатами L* = 23.4842, а* = +37.3804,
Ь* = —60.1046 воспроизводится каждым устройством по-разному. Отсканированный ори-
гинал имеет цветовые координаты R = 33, G = 39, В = 106. При воспроизведении цве-
та с этими координатами на экране монитора воспроизводится цвет L* = 17.7832, а* =
= +22.6832, Ь* = —42.0237 (ДЕ = 7.0526), а на печати получается цвет L* = 24.2572, а* =
= +17.6262, Ь* = —45.1856 (ДЕ = 7.3595) (цв. вклейка, рис. 22)
изображения (рис. 4.1). Также на восприятие цвета изображения влияет используе-
мое для его просмотра освещение. Если, к примеру, пытаться на фотоматериале, сба-
лансированном для дневного света (5500 К), воспроизвести сцену, освещенную светом
ламп накаливания (2800 К), то полученное изображение будет иметь заметный цвето-
вой разбаланс со смещением цвета в сторону оттенков желтого и оранжевого.
Для достижения отпечатка требуемого качества приходилось печатать серию
цветопроб, по которым оператор печатной машины имел возможность судить, в ка-
кую сторону «уходит» цвет, и на основании этого изменять настройки печати для
получения следующего отпечатка. Если этот отпечаток удовлетворял поставлен-
ным требованиям, далее осуществлялась печать всего тиража. Если же нет, про-
4.1. СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ЦВЕТОМ И ЕЕ НАЗНАЧЕНИЕ
101
водилась дальнейшая корректировка настроек печатной машины и вывод следую-
щей цветопробы. Фактически подбор параметров печати осуществлялся вслепую,
методом проб и ошибок. Многое значила также квалификация оператора, который
на основании собственных знаний, опыта и профессиональной интуиции мог спра-
виться с этой задачей с меньшими затратами времени и усилий. Существовала так-
же возможность осуществлять приблизительную настройку печати, поскольку во
многих случаях, зная особенности воспроизведения изображения данным устрой-
ством и материалом, цветовые искажения, вносимые устройством либо материа-
лом, можно было предсказать.
В этой связи можно ввести понятие цветового пространства устройства, ана-
логично тому, как в первых разделах книги говорилось о колориметрических цве-
товых пространствах. Цветовое пространство устройства будет определяться,
прежде всего, набором излучателей либо красителей и пигментов, используемых
устройством для воспроизведения изображения, источником опорного белого све-
та, к которому калибруется устройство, линейностью воспроизведения шкалы
основных цветов и особенностями воспроизведения цветов.
Если бы была реализована система, позволявшая автоматически вносить тре-
буемые корректировки в изображение, то, зная особенности воспроизведения изо-
бражения данным устройством и материалом, подобную задачу можно было бы до-
вольно эффективно решить.
Для систематизации разработок в этой области и создания общепринятых про-
мышленных стандартов для обеспечения совместимости между различным обо-
рудованием и программным обеспечением, в 1993 г. был создан Международный
цветовой консорциум (International Color Consortium), сокращенно — ICC. Его осно-
вателями явились такие всемирно известные компании-производители программ-
ного и аппаратного имиджингового оборудования, как Adobe Systems, Agfa-Gevaert,
Apple, Kodak, FOGRA, Microsoft, Silicon Graphics, Sun Microsystems. Позже в коми-
тет вошли новые члены, всего на настоящий момент их насчитывается свыше 80.
Основной работой, проведенной ICC, явилась разработка архитектуры систем
управления цветом и спецификации формата цветового профиля, на использова-
нии которого осуществляется функционирование систем управления цветом [20].
По замыслу ICC, цветовой профиль должен содержать всю информацию об осо-
бенностях воспроизведения цвета данным устройством либо материалом, которая
необходима для возможности коррекции цвета изображения при его воспроизве-
дении на данном устройстве либо материале. К ней относятся такие данные, как
класс данного устройства (компьютерный монитор, струйный принтер, офсетный
печатный станок и т. д.), метод цветосинтеза, посредством которого данное устрой-
ство воспроизводит изображение (аддитивный, четырехкомпонентный аддитив-
ный и т.д.), цветности излучателей либо основных цветов красителей, источник
света, при котором должно рассматриваться изображение, параметры цветовых
и тоновых преобразований, осуществляемых при воспроизведении изображения,
и т.д. При этом спецификация цветового профиля определяет не только собствен-
но формат цветового профиля, на основании которого различное программное
обеспечение имеет возможность читать, создавать и модифицировать профили, но
также и набор алгоритмов, посредством которых CMS может реализовать управ-
ление цветом воспроизводимого изображения.
102 ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
После долгих лет обсуждений и доработок в 2005 г. ICC выпустил окончатель-
ную спецификацию формата цветового профиля, которая в том же году Междуна-
родной организацией по стандартизации (ISO) была принята в качестве официаль-
ного международного стандарта— ISO 15076-1 [21] Ч
4.1.2. Архитектура системы управления цветом
Система управления цветом (CMS) реализуется в виде программного модуля,
инсталлируемого на уровне операционной системы либо программного обеспече-
ния обработки изображения и печати. Для работы CMS необходимо, чтобы каждое
устройство, задействованное в рабочем процессе, было снабжено своим цветовым
профилем, описывающим цветовое пространство данного устройства и особенно-
сти его цветовоспроизведения, а также содержащим прочую информацию, необхо-
димую CMS для работы с этим устройством. Задача CMS заключается в преобра-
зовании координат цвета изображения из цветового пространства устройства в одно
из так называемых аппаратно-независимых цветовых пространств, которыми слу-
жат колориметрические цветовые пространства МКО XYZ либо L*a*b* (при вводе
изображения), и наоборот, в преобразовании координат цвета изображения из цве-
тового пространства XYZ либо L*a*b* в цветовое пространство устройства (при вы-
воде изображения). Таким образом, получается возможным избежать главной про-
блемы, с которой сталкивались печатники и специалисты по обработке изображений
и которую мы обозначили выше, а именно учесть индивидуальные особенности за-
действованного в репродукционном процессе оборудования и материалов за счет пе-
ревода изображения в стандартное колориметрическое цветовое пространство (XYZ
либо L*a*b*), в котором цвет описывается в координатной системе, не привязанной
к определенному реально-существующему набору основных цветов (рис. 4.2).
В процессе перевода координат цвета из так называемого аппаратно-зависимого
цветового пространства (цветового пространства сканера либо цифровой каме-
ры) в аппаратно-независимое стандартное колориметрическое цветовое
пространство особенности воспроизведения цвета данным устройством учитывают-
ся таким образом, чтобы сохранить в максимально возможной степени правильную и
достоверную передачу тонов и цветов изображения, нивелировав при этом присущие
данному устройству цвето-тональные искажения. При этом само изображение сохра-
няется не в аппаратно-зависимом, а в аппаратно-независимом стандартном колори-
метрическом цветовом пространстве МКО XYZ либо L?a*b*. В терминологии ICC это
пространство называется связующим цветовым пространством (точный англий-
ский термин — profile connection space, сокращенно PCS), которое мы будем обозна-
чать термином внутреннее цветовое пространство CMS.
При воспроизведении изображения решается обратная задача, а именно изо-
бражение из внутреннего пространства CMS переводится в цветовое простран-
ство устройства воспроизведения либо вывода изображения (монитора, принтера,
1 Этот документ представляет собой подробное многостраничное описание структуры цветового про-
филя с рассмотрением всех его элементов и требует для своего прочтения хорошего знания цветоведения,
программирования и численных методов цифровой обработки изображений. Менее искушенному в этих во-
просах читателю можно порекомендовать обратиться к научно-популярному докладу, прочитанному на эту
тему Паркером Плайстедом и Эндрю Родним на конференции Seybold San Francisco Publishing ‘98 [22].
4.1. СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ЦВЕТОМ И ЕЕ НАЗНАЧЕНИЕ
103
а* = +37.2864
Ь* = -60.0165
Рис. 4.2. Преобразование изображения с использованием системы управления цветом.
Координаты цвета в цветовом пространстве сканера (R = 33, G = 39, В = 106) через цве-
товой профиль сканера преобразуются во внутреннее аппаратно-независимое цветовое
пространство CMS (I? = 24, а* = +37, b* = —60), откуда через цветовые профили мони-
тора и принтера они преобразуются в цветовые пространства монитора (R = 49, G = 40,
В = 152) и принтера (R = 46, G = 25, В = 133) (цв. вклейка, рис. 23)
плоттера, печатного станка и т.д.). При этом учитываются особенности воспроиз-
ведения цвета данным устройством таким образом, чтобы в результате получить
максимально визуально точную репродукцию изображения, которая максимально
104
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
соответствовала бы воспроизводимому оригиналу. Иначе говоря, перевести цвето-
вые координаты из цветового пространства XYZ или L*a*b* в цветовое простран-
ство устройства (RGB либо CMYK) таким образом, чтобы добиться их визуального
равенства. В качестве оригинала — колориметрического эталона, который требу-
ется воспроизвести, — может выбираться видимое изображение, воспроизводи-
мое камерой (при фотографировании изображения), фотоизображение (при скани-
ровании изображения со слайда), изображение, видимое на экране монитора (при
воспроизведении цифрового изображения).
Часто происходит целая серия преобразований: изображение из цветового
пространства сканера либо цифровой камеры преобразуется в рабочее цветовое
пространство, в котором в имиджинговом редакторе осуществляется обработка
изображения и в котором оно хранится в файле; для отображения изображения
оно преобразуется из рабочего цветового пространства в цветовое простран-
ство монитора; для печати цветопробы в цветовое пространство пробопечатно-
го станка (при этом пробопечатный станок моделирует цветовое пространство
конечного устройства вывода); для получения тиражной копии изображение из ра-
бочего цветового пространства преобразуется в цветовое пространство печатного
станка или любого другого устройства, используемого для конечного воспроизве-
дения изображения. CMS допускает преобразование изображения из одного цве-
тового пространство в другое и из этого цветового пространства в третье любое
число раз. Однако, поскольку каждый раз, когда происходит подобное преобразо-
вание, CMS пересчитывает значения координат цвета изображения, желательно
осуществлять их продуманно и всегда сохранять первоначальную копию изобра-
жения. Также при работе в цветовом пространстве, имеющем большой цветовой
охват, во избежание появления цветовых искажений при пересчете координат цве-
та рекомендуется увеличить разрядность изображения с 24 до 48 бит.
Эта задача может решаться системой управления цветом в той или иной сте-
пени успешно, но, естественно, не стоит ожидать, что удастся найти ее полное ре-
шение. Как правило, из-за несовпадения цветовых охватов различных устройств
(например, принтер часто не может передавать насыщенных оттенков красного,
зеленого и синего цветов, которые в состоянии передать компьютерный монитор,
а компьютерный монитор не может передавать некоторых цветовых оттенков, ко-
торые в состоянии воспроизвести фотопленка) отдельные цвета воспроизвести бу-
дет принципиально невозможно. В таком случае эти цвета будут заменяться дру-
гими, которые возможно воспроизвести на данном устройстве и которые вызывают
у наблюдателя схожие цветовые ощущения. В подавляющем большинстве случаев
и для многих классов воспроизводимых изображений подобный подход обнаружи-
вает свою высокую эффективность.
4.1.3. Алгоритмы пересчета цветов
Спецификация ICC рекомендует четыре базовых алгоритма преобразования
цветовых пространств (точный английский термин gamut mapping), иначе назы-
ваемых алгоритмами передачи цветов или алгоритмами пересчета цветов
(точный английский термин, использованный ICC, rendering intents), с помощью
которых можно согласовать представление цвета между различными цветовыми
пространствами [20]. Эти алгоритмы позволяют при пересчете изображения из
4.1. СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ЦВЕТОМ И ЕЕ НАЗНАЧЕНИЕ
105
Рис. 4.3. Пересчет цветов при преобразовании изображения из цветового координатного
пространства Adobe RGB к цветовому пространству струйного принтера
одного цветового пространства в другое учесть такие важные факторы, как разли-
чия цветового охвата этих пространств, условия просмотра изображения, динами-
ческого диапазона и опорного белого света и добиться за счет этого максимально
возможного психофизиологического равенства представления изображения в раз-
личных цветовых пространствах (рис. 4.3) Ч
1. Прямой колориметрический пересчет цветов (Absolute colorimetric rende-
ring1 2). Это самый простой алгоритм цветовых преобразований. Он оставляет все
цвета, которые попадают в границы цветового охвата устройства вывода, без из-
менений, а цвета, лежащие вне цветового охвата устройства вывода, заменяет
цветами, наиболее к ним близкими по тону, пренебрегая при этом точностью пе-
редачи насыщенности и светлоты. Обычно это приводит к тому, что цвета, выхо-
дящие за пределы цветового охвата устройства вывода, оказываются заменены
цветами, значимо отличающимися от цветов оригинала, что приводит к значитель-
1 В теории цветной репродукции изображение, которое удается воспроизвести таким образом, называ-
ется физиологически точной копией (в отличие от колориметрически точной копии, выполнение ко-
торой имеющимися на настоящий момент технологическими средствами является крайне сложным и эко-
номически невыгодным).
2 В скобках приводятся точные английские термины, используемые для обозначения этих алгоритмов
в спецификации ICC и принятые в англоязычной литературе и программном обеспечении.
106
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
Рис. 4.4. Преобразование цветового пространства изображения (А) методом прямого
колориметрического пересчета в цветовое пространство устройства вывода (В). Цвета,
которые лежат в пределах цветового охвата устройства вывода, оставляются без изме-
нений, включая положение точки белого. Цвета, лежащие вне цветового охвата устрой-
ства вывода, заменяются на ближайшие к ним по цветовому оттенку
ным искажениям изображения и нарушению его общего светотонального рисун-
ка. Это происходит потому, что человеческий глаз в состоянии очень хорошо улав-
ливать даже малейшие отличия между цветами и группами цветов, и потому, если
получится так, что некоторые цвета изображения, которые не удалось воспроиз-
вести в данном цветовом пространстве, оказались заменены другими, в то время
как все остальные цвета были оставлены без изменений, глаз тут же уловит эти
различия и будет казаться, что все изображение целиком оказалось воспроизведе-
но неправильно, даже несмотря на то, что отличия могут быть колориметрически
минимальными. Поэтому этот способ пересчета цветов никогда не используется
при работе с фотографическими и цветными полутоновыми изображениями, ког-
да необходимо получить психофизиологически точную репродукцию изображения
на выводном устройстве, цветовое пространство которого редко когда вмещает в
себя все цвета воспроизводимого изображения полностью. В этом случае пред-
почтительным оказывается использование других алгоритмов пересчета цветов,
которые, пересчитывая все цвета изображения в сопоставленном ему цветовом
пространстве и заменяя их другими цветами в цветовом пространстве устройства
вывода1, стараются сохранить общее соотношение между цветами, основываясь
на свойстве человеческого зрения не замечать изменения цвета при сохранении
цветовых соотношений между соседними пикселями и группами пикселей в изо-
бражении (о которых пойдет речь ниже).
1 Здесь и далее будет использоваться термин «устройство вывода», поскольку в большинстве случа-
ев колориметрические преобразования изображения осуществляются из цветового пространства изобра-
жения в цветовое пространство устройства, используемого для вывода (визуализации, печати, воспроизве-
дения и т.д.) изображения. Однако концепция ICC не ограничивает цветовые преобразования изображения
только данной схемой и позволяет их осуществлять в любой комбинации, включая преобразование изобра-
жения в цветовые пространства, реально не существующие в природе.
4.1. СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ЦВЕТОМ И ЕЕ НАЗНАЧЕНИЕ
107
С другой стороны, если цветовой охват изображения покрывается цветовым
охватом устройства, то никаких цветовых искажений при преобразовании изобра-
жения в цветовое пространство устройства вывода не произойдет, а цвета изобра-
жения, наоборот, будут воспроизведены максимально точно по отношению к ори-
гиналу. Именно по этой причине данный алгоритм находит себе применение при
подготовке и печати цифровых цветопроб, когда, к примеру, необходимо с помо-
щью имеющегося в распоряжении пре-пресс инженера струйного либо специаль-
ного пробопечатного принтера напечатать изображение таким, каким оно должно
быть воспроизведено на печати в типографии.
В этом случае изображение вначале преобразуется в цветовое пространство
целевого устройства вывода (например, офсетной печатной машины), а уже затем
осуществляется прямой колориметрический пересчет цветовых координат из цве-
тового пространства устройства вывода в цветовое пространство пробопечатного
принтера. При этом (естественно, при условии, что цветовой охват пробопечатно-
го принтера больше цветового охвата печатной машины либо приблизительно ему
соответствует) на обычном принтере удается получить изображение примерно та-
ким, каким оно должно выглядеть на тиражном оттиске. При этом на цветопробе
удается добиться не только соответствия цветов пробы цветам изображения на го-
товом оттиске, но также и равенства точек белого пробы и оттиска, несмотря на то,
что, как правило, в действительности точки белого печатного станка и пробопечат-
ного принтера различны (при прямом колориметрическом пересчете точка белого
цветового пространства изображения не корректируется под точку белого цвето-
вого пространства устройства вывода).
Именно потому, что при прямом колориметрическом пересчете не учитывается
хроматическая адаптация наблюдателя к опорному белому свету цветового про-
странства устройства вывода, при преобразовании изображения методом прямого
колориметрического пересчета возникает заметный колориметрический сдвиг во
всех цветах изображения, который особенно хорошо заметен в нейтральных цве-
тах: серый приобретает оттенок голубого, зеленого либо другого цвета, а белый
перестает быть «чистым» белым.
2. Относительный колориметрический пересчет цветов (Relative colorimet-
ric rendering). Работа этого алгоритма цветового пересчета построена аналогич-
но рассмотренному выше, за тем исключением, что в данном методе осуществля-
ется пересчет цветов изображения относительно точки белого устройства вывода
(поэтому этот способ пересчета цветов и называется относительным колориме-
трическим). Для подавляющего числа случаев этот метод показывает свою вы-
сокую эффективность, поскольку, во-первых, позволяет добиться максимально
возможного колориметрического равенства цветов оригинала и цветов репродук-
ции и, во-вторых, осуществить преобразование изображения с минимально ощу-
тимыми визуальными потерями, поскольку цвета изображения пересчитываются
относительно белой точки устройства вывода, что позволяет сохранить цвето-
вые соотношения между белым цветом и остальными цветами в оригинале, и бе-
лым и остальными цветами в репродукции. При этом, так же как и в предыдущем
случае, цвета, которые не попали в границы цветового охвата устройства вывода,
заменяются на ближайшие к ним по цвету. Поэтому если цветовой охват изобра-
жения много больше цветового охвата устройства вывода, в областях изображе-
108
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
Рис. 4.5. Преобразование изображения относительно точки белого устройства выво-
да (относительное колориметрическое преобразование). Точка белого цветового про-
странства изображения переносится в точку белого цветового пространства устройства
вывода, при этом все цвета, лежащие в пределах цветового охвата устройства выво-
да, пересчитываются соответствующим образом. Цвета, лежащие вне цветового охва-
та устройства вывода, заменяются на ближайшие к ним по цветовому оттенку
ния, которые не могут быть напрямую воспроизведены устройством, могут возник-
нуть цветовые артефакты.
Этот способ колориметрического преобразования цветов основывается на из-
вестном свойстве человеческого зрения адаптироваться к различным условиям
освещения, что известно в колориметрии и физиологии зрения как явление хромати-
ческой адаптации. Поэтому если в одном цветовом пространстве используется один
опорный белый свет, а в другом цветовом пространстве — другой (что почти всегда
имеет место при колориметрическом преобразовании изображений между различ-
ными цветовыми пространствами), человеческий глаз будет не в состоянии заметить
разницы между изображением в одном цветовом пространстве и тем же изображе-
нием, преобразованном к другому цветовому пространству, хотя колориметрически
точки белого двух цветовых пространств будут различны. Все дело в том, что при
этом удастся сохранить цветовые соотношения между белым и остальными цветами
в изображении. К примеру, если в изображении есть участки, представленные бе-
лым цветом, и участки, представленные насыщенным синим, которые кажутся таки-
ми при освещении изображения среднедневным светом, то при переходе от средне-
дневного света к свету лампы накаливания колориметрический «белый» цвет станет
«рыжим», а насыщенный «синий» — «сине-фиолетовым». Однако в силу описанно-
го явления глазу будет казаться, что ничего не изменилось, поскольку он адаптиро-
вался к изменившимся условиям освещения, а цветовое соотношение между двумя
цветами не изменилось, то есть при переходе между цветовыми пространствами не
произошло практически никаких цветовых изменений. Это будет особенно хорошо
заметно на тех участках изображения, которые должны быть переданы на репродук-
ции нейтральными — белый при этом останется белым, а серый — серым.
3. Перцептуальный колориметрический пересчет цветов или пересчет цветов
с сохранением светотонального рисунка изображения (Perceptual color rendering).
При этом способе цветовых преобразований осуществляется колориметрический
4.1. СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ЦВЕТОМ И ЕЕ НАЗНАЧЕНИЕ
109
ем светотонального рисунка изображения). Все цвета изображения, как те, что попа-
дают в цветовой охват устройства вывода, так и те, что лежат вне его границ, пересчи-
тываются в цветовое пространство устройства вывода таким образом, чтобы сохранить
общие цветовые и тональные соотношения между пикселями, пожертвовав при этом в
случае необходимости колориметрической точностью репродукции и уменьшив насы-
щенность цветов
пересчет всех точек изображения таким образом, чтобы при этом сохранились при-
мерные соотношения между цветовыми тонами пикселей. Обычно это достигается
путем компрессии изображения в цветовой охват устройства вывода за счет умень-
шения насыщенности цветов. Таким образом, нарушается колориметрическая точ-
ность репродукции, однако удается довольно точно передать светотональный ри-
сунок изображения. При воспроизведении фотографических изображений, при
сохранении общих цветовых соотношений между пикселями в изображении это
зачастую оказывается даже более важным, чем колориметрически точная переда-
ча цвета пикселей. При этом также гарантируется, что в репродукции не появятся
цветовые артефакты, поскольку цветовые различия между пикселями, попадаю-
щими в цветовой охват устройства, и пикселями, которые в него не попадают, ока-
зываются минимальными, что выгодно отличает этот метод цветового пересчета от
двух предыдущих.
В основу работы этого алгоритма положено свойство человеческого глаза
в большей степени реагировать на изменения яркости изображения, чем на из-
менения его цветового тона, что дает основание несколько пожертвовать точно-
стью передачи цветовой информации при сохранении точности передачи тонально-
го рисунка изображения. Также это свойство человеческого зрения используется
в других приложениях, к примеру, при сжатии цифровых изображений, когда на
хранение информации о цвете отводится меньший объем памяти, чем на хранение
информации о яркости.
4. Пересчет цветов с сохранением максимальной насыщенности (Saturation
rendering). В этом случае цвета изображения преобразуются к ближайшим им
по насыщенности, пренебрегая точностью цвето- и тонопередачи. Данный подход
показывает свою эффективность при работе с немногоцветными изображениями,
такими как деловая графика, схемы и презентационные рисунки, которые должны
выглядеть ярко и сочно на экране. Часто для них совершенно не важна абсолютная
по
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
точность цветопередачи, но из-за того, что этот метод может приводить к замет-
ным тональным и цветовым искажениям, для репродуцирования фотографических
и полутоновых оригиналов он практически никогда не используется.
Выбор того или иного алгоритма цветового преобразования изображения следует
осуществлять в зависимости от используемой технологии воспроизведения изобра-
жения, характера изображения и желаемого результата. Как правило, при воспро-
изведении цветных фотографических и полутоновых изображений, в особенности
изображений, отсканированных с цветных слайдов. Наиболее результативным ока-
зывается использование перцептуального преобразования (если цветовой охват
изображения значимо превышает цветовой охват устройства вывода и необходимо
сохранить цветовые и тональные соотношения между пикселями в изображених, не-
сколько пожертвовав при этом точностью цветопередачи) либо относительного ко-
лориметрического преобразования (если цветовой охват изображения значимо не
превышает цветовой охват устройства вывода и необходимо воспроизвести изобра-
жение максимально колориметрически точно). Прямое колориметрическое преобра-
зование следует использовать только тогда, когда выводится цветопроба с уже пре-
образованного в цветовое пространство устройства вывода изображения и никогда
для всех остальных случаев. Преобразование с сохранением насыщенности при вос-
произведении цветных фотографических и полутоновых изображений также не по-
казывает хороших результатов, однако может с успехом использоваться для вывода
несложных схем, графиков и рисунков, для которых важно сохранить яркие цвета,
пожертвовав при этом точностью их воспроизведения.
Однако в целом ряде практических случаев давать какие-либо четкие рекомен-
дации по выбору того или иного алгоритма цветового преобразования изображе-
ния не представляется возможным; следует основывать свой выбор на основании
визуального сравнения полученных результатов между собой.
В табл. 4.1 и на рис. 24 в цветной вклейке приведены результаты преобразо-
вания цветовых образцов, заданных координатами RGB в цветовом координатном
пространстве Adobe RGB в цветовое пространство струйного принтера Epson Sty-
lus Photo при печати на бумагу Lomond Glossy Photo Paper с использованием раз-
личных алгоритмов пересчета цветов.
По изображениям на цветной вклейке можно видеть, что в результате пре-
образования в цветовое пространство с меньшим цветовым охватом была поте-
ряна насыщенность некоторых цветов (яркие цвета окраски фруктов, голубая
ткань), которые оказалось невозможным воспроизвести при печати. При исполь-
зовании перцептуального алгоритма цветового пересчета удалось адекватно пе-
редать светотональный рисунок изображения, однако некоторые цвета (в частно-
сти, голубая ткань) были воспроизведены с заметными цветовыми искажениями.
По нейтрально-серой шкале можно видеть, что в результате преобразования цве-
товой баланс изображения немного сместился в сторону теплых тонов. При преоб-
разовании изображения методом относительного колориметрического пересчета
удалось воспроизвести цвета изображения более близко к оригиналу при сохране-
нии нейтрального цветового баланса, однако при этом была потеряна часть дета-
лей в области глубоких теней. Преобразование изображения методом прямого ко-
лориметрического пересчета цветов, как и ожидалось, дало наихудший результат,
поскольку не было учтено различие точек белого цветового пространства Adobe
4.1. СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ЦВЕТОМ И ЕЕ НАЗНАЧЕНИЕ
111
Таблица 4.1. Преобразование цветов из цветового координатного пространства
Adobe RGB в цветовое пространство струйного принтера Epson
Stylus Photo при печати на бумагу Lomond Glossy Photo Paper
с использованием различных алгоритмов пересчета цветов
Образец цвета в ЦКП Adobe RGB Координаты цвета образца в ЦКС L*a*b* МКО, полученные на пе- чати с использованием различ- ных алгоримтов преобразования
Название Коор- дина- ты цве- та, RGB Координаты L*a*b* МКО
Относит. D65* Относит. W** Абсолютн. колорим. Относит, колорим. Перцепт.
255 61.43 61.43 59.05 59.60 56.78
Красный ООО +82.44 +89.55 +59.73 +57.85 +63.07
ООО +73.47 +75.15 +55.01 +57.07 +58.00
Ярко- ООО 255 83.30 -142.84 83.30 -137.97 66.74 -55.24 68.67 -53.03 65.07 -56.33
зеленый ООО +88.51 +90.83 +47.93 +37.94 +38.63
ООО 32.99 32.99 44.73 38.03 42.62
Синий ООО +75.38 +80.28 -1.02 +7.67 +6.69
255 -114.95 -109.36 -51.93 -53.00 -50.97
ООО 87.13 87.13 70.70 75.04 70.79
Голубой 255 -84.35 -78.20 -46.12 -44.18 -46.98
255 -26.24 -20.51 -17.34 -5.07 -12.10
255 67.47 67.47 58.79 62.89 58.94
Пурпурный ООО +97.46 + 105.28 +37.79 +48.62 +46.70
255 -57.29 -51.64 -27.15 -19.22 -23.02
255 97.01 97.01 86.76 89.96 87.62
Желтый 255 -30.39 -22.59 -16.30 -13.37 -12.99
ООО + 102.73 + 105.31 +77.64 +74.81 +84.74
Красно- 187 50.53 50.53 52.95 51.78 49.76
068 +52.32 +58.11 +59.61 + 59.68 +60.86
коричневый 068 +31.62 +33.95 +33.64 +39.65 +36.89
068 64.77 64.77 63.02 63.83 59.80
Зеленый 187 -91.24 -86.85 -60.94 -58.01 -60.09
068 +49.16 +51.69 +33.77 +38.71 +37.77
Серовато- синий 068 068 35.71 +34.74 35.71 +39.14 41.69 +4.80 35.92 + 15.92 37.86 + 11.62
187 -70.26 -65.79 -52.25 -53.22 -52.31
Зеленовато- голубой 068 67.39 67.39 66.82 66.98 64.86
187 -57.38 -52.22 -50.36 -53.00 -54.03
187 -18.92 -14.36 -21.23 -8.94 + 14.05
187 54.31 54.31 55.07 54.85 52.97
Фиолетовый 068 +64.36 +70.64 +40.78 +54.79 + 50.91
187 -39.46 -34.96 -29.30 -22.39 -26.29
112
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
Продолжение табл. 4.1
Образец цвета в ЦКП Adobe RGB Координаты цвета образца в ЦКС L*a*b* МКО, полученные на пе- чати с использованием различ- ных алгоримтов преобразования
Название Коор- дина- ты цве- та, RGB Координаты L*a*b* МКО
Относит. D65* Относит. W** Абсолюта, колорим. Относит, колорим. Перцепт.
187 74.29 74.29 79.06 • 75.83 73.83
Хаки 187 -22.14 -15.87 -17.38 -15.36 -13.34
068 +61.76 +64.40 +63.95 +71.04 +66.67
ООО 0.00 0.00 1.03 0.88 0.21
Черный ООО 0.00 0.00 -0.19 -0.16 +0.00
ООО 0.00 0.00 -1.93 -1.90 -2.25
064 26.11 26.11 24.69 21.68 25.94
Темно- 064 -3.06 0.00 -2.20 +2.05 + 1.03
серый 064 -2.10 0.00 -5.14 -0.11 + 1.88
128 53.99 53.99 55.97 53.01 55.87
Серый 128 -5.07 0.00 -3.13 -0.36 -2.38
.128 -3.48 0.00 -7.36 -0.31 +3.69
192 78.21 78.21 81.84 78.08 78.95
Светло- 192 -6.83 0.00 -4.35 +0.10 -2.38
серый 192 -4.68 0 -10.23 -1.36 +3.75
255 100.00 100.00 88.88 95.62 96.09
Белый 255 -8.41 0.00 -5.00 -1.14 -1.00
255 -5.76 0.00 -9.90 -0.25 + 1.88
АЕ 2000 (среднее значение) 10.2541 7.4009 8.8049
* Данные получены путем расчета координат цвета образцов в ЦКС XYZ МКО относительно стан-
дартного излучателя Des и перевода полученных значений в ЦКС L*a*b* МКО с использованием в ка-
честве источника опорного белого света излучателя Е.
** Данные получены путем расчета координат цвета образцов в ЦКС XYZ МКО относительно
стандартного излучателя D65 и перевода полученных значений в ЦКС L*a*b* МКО с использованием
в качестве источника опорного белого света излучателя Des-
RGB (точка белого определяется излучателем опорного белого света D65) и цвето-
вого пространства принтера (точка белого определяется цветностью поверхности
бумаги); изображение оказалось воспроизведено с сильными цветовыми искаже-
ниями, что хорошо заметно по нейтрально-серой шкале.
Этот пример, кроме всего прочего, показал один принципиальный момент,
а именно, что цветность излучателя опорного белого света в подавляющем чис-
ле случаев, как правило, значимо отлична от идеального белого цвета (цвета ко-
ординаты цветности которого приближаются к значениям а* = 0 и Ь* = 0). Од-
нако в результате хроматической адаптации человек начинает воспринимать за-
даваемый в данном цветовом пространстве белый цвет как действительно белый.
4.2. ЦВЕТОВЫЕ ПРОФИЛИ И ЦВЕТОВЫЕ ПРОСТРАНСТВА
113
При этом, соответственно, в результате смещения цветовой адаптации глаза изме-
няется и восприятие остальных цветов изображения, и все изображение кажется
наблюдателю нормально воспроизведенным. Соответственно, белый цвет (задава-
емый в цветовом пространстве Adobe RGB координатами R = 255, G = 255, В = 255
и соответствующий координатам L* = 100, а* = 0, Ь* = 0, которые, как можно ви-
деть, соответствуют точке цветности на графике а*Ь*, смещенной от точки цен-
тра координат в сторону синего) при прямом колориметрическом пересчете цве-
тов оказывается воспроизведен на бумаге также с примерно равными ему коорди-
натами а* = —5.00, Ь* —9.90. Если бы мы взяли для репродуцирования изображе-
ние, созданное не в цветовом пространстве Adobe RGB, а, скажем, в цветовом про-
странстве Ekta RGB, использующем в качестве излучателя опорного белого све-
та стандартный излучатель D50, то при прямом колориметрическом пересчете изо-
бражения в цветовое пространство принтера мы бы наблюдали другую картину:
белый цвет стал бы светло-желтым, а цветность нейтрально-серой шкалы и цве-
товой баланс изображения оказались бы смещены в сторону теплых тонов (что со-
ответствует переходу от источника белого света с цветовой температурой 6500 К
к источнику с цветовой температурой 5000 К). Поэтому в процессе пересчета цве-
товых координат по относительному колориметрическому и перцептуальному ме-
ханизму различия цветности опорного белого света и цветности белого цветового
пространства устройства вывода (определяемого цветностью поверхности бумаги
при ее освещении рабочим источником света, используемым для просмотра печат-
ного оттиска) компенсируются с тем, чтобы получить верную цветопередачу.
4.2. Цветовые профили и цветовые пространства
Цветовые профили хранятся в цифровой форме в файловом формате с расшире-
нием *.icc (на платформе Apple Macintosh) либо *.icm (на платформе PC/Windows),
который может быть прочитан на любом компьютере либо рабочей станции обработ-
ки изображений независимо от используемой ими аппаратной платформы и опера-
ционной системы. Сам профиль состоит из стандартного заголовка и набора тегов —
информационных элементов, расположенных независимо друг от друга и храня-
щих в структурированном виде, удобном для чтения программным модулем систе-
мы управления цветом либо любым другим программным обеспечением, различную
информацию об описываемом профилем устройстве. Это позволяет располагать в
профиле различные теги в произвольном порядке, не нарушая при этом структуры
файла, причем включенный в профиль набор тегов может быть (за исключением не-
скольких обязательных тегов) произвольным и выбираться самостоятельно каж-
дым производителем. Спецификация ICC позволяет производителю даже вводить в
профиль свои собственные теги, содержащие ту или иную необходимую ему инфор-
мацию. В будущем эти теги, если их использование оказывается целесообразным,
могут быть после обсуждения и утверждения ICC включены в официальную специ-
фикацию формата цветового профиля для будущего использования в качестве стан-
дартных тегов. Таким образом, структура цветового профиля была сделана макси-
мально открытой с возможностью будущих расширений и дополнений.
Заголовок цветового профиля располагается в самом начале профиля и содер-
жит информацию, по которой профиль может быть классифицирован. Он занима-
114
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
ет 128 байт и содержит 16 обязательных тегов. 28 байт в конце заголовка являются
пустыми и предназначены для использования в будущем при дополнении специфи-
кации цветового профиля.
Так, профиль Adobe RGB имеет следующий заголовок (табл. 4.2):
Таблица 4.2. Заголовок цветового профиля Adobe RGB
№ Тег Значение Описание
1 Size 560 Размер файла профиля в байтах
2 СММ ID ADBE Модуль управления цветом, который следует использовать при работе с этим профилем
3 Profile version number 2.1.0 Версия спецификации ICC, в соответствии с которой построен профиль
4 Device class Display Класс устройства
5 Color space RGB Цветовое пространство устройства
6 Profile Connec- tion space (PCS) XYZ Внутреннее цветовое пространство CMS (XYZ либо L*a*b*)
7 Creation date 11.08.2000 19:51:59 Дата и время создания профиля
8 Profile file signature acsp
9 Primary platform Macintosh Аппаратно-программная платформа
10 Flags not embedded, independent Режим работы CMS с профилем
11 Device Manufacturer none Производитель устройства
12 Device Model AdobeRGB Описание устройства
13 Attributes reflective, glossy, positive, color Технологические параметры воспроизведения изображения устройством
14 Rendering intent Perceptual Метод цветового пересчета
15 Illuminant X=0.9642 Y=1 Z=0.82491 Цветовые координаты источни- ка опорного белого света*
16 Creator ADBE Создатель профиля
4.2. ЦВЕТОВЫЕ ПРОФИЛИ И ЦВЕТОВЫЕ ПРОСТРАНСТВА
115
Продолжение табл. 4.2
№ Тег Значение Описание
17 Profile ID Контрольная сумма для провер- ки целостности файла профиля
* Здесь имеется ввиду источник опорного белого света внутреннего цветового пространства CMS,
в качестве которого используется стандартный излучатель D50 МКО. Однако для случая, когда необ-
ходимо использовать другой излучатель, спецификация ICC допускает возможность его указания в
этом теге. По умолчанию (когда используется излучатель D50) в этом теге указываются его цветовые
координаты X = 0.9642, Y = 1.0000, Z = 0.8249.
Далее следует таблица тегов (собственно и составляющая основное содержа-
ние профиля), содержащая информацию об имеющихся в профиле тегах, их разме-
ре (в байтах) и расположении в файле, по которой программа чтения профиля име-
ет возможность читать любой тег в произвольном порядке. Профиль Adobe RGB
содержит 10 тегов (табл. 4.3).
Цветовые профили делятся на семь классов: профили устройств ввода (скане-
ров, цифровых камер), профили устройств отображения изображения (мониторов,
мультимедиа и видеопроекторов), профили устройств вывода (принтеров, печат-
ных станков и т.д.), колориметрические профили (описывающие различные цве-
товые координатные пространства (ЦКП), например колориметры, созданные
определенным набором излучателей либо колорантов, включая цветовые коорди-
натные пространства, основанные на не существующих в природе излучателях),
абстрактные профили (осуществляют различные колориметрические преобразо-
вания во внутреннем цветовом пространстве CMS), связующие цветовые профи-
ли (используемые для прямого пересчета одного цветового пространства в другое)
и профили для пересчета именованных цветов (профили, работающие аналогично
предыдущим, только осуществляющие цветовой пересчет между именованными
цветами, например цветами из каталога печатных красок Pantone). Из них на прак-
тике в основном используются только первые четыре типа (рис. 4.2, 4.9). В зави-
симости оттого, какой класс устройств описывает профиль, соответствующим об-
разом может меняться набор используемых им тегов. Полное описание тегов и их
значений можно найти в официальной спецификации ICC [20].
Профили, описывающие устройства ввода изображения (сканеры и цифровые
камеры), должны содержать информацию о том, каким образом можно преобразо-
вать значения координат цвета изображения, представленных в цветовом простран-
стве устройства (device RGB), во внутреннее цветовое пространство CMS — CIE
Lab либо XYZ. Профили, описывающие устройства вывода (принтеры, плоттеры,
печатные станки и т.д.) и устройства отображения (мониторы), должны содержать
информацию о том, каким образом можно преобразовать значения координат цве-
та изображения во внутреннем цветовом пространстве CMS (CIE Lab либо XYZ)
в цветовое пространство устройства вывода (RGB либо CMYK). Колориметрические
профили не описывают какое-либо конкретное устройство, а характеризуют опреде-
ленный класс устройств либо вообще не привязаны к какому-либо устройству и опи-
сывают не существующие в природе цветовые пространства (табл. 4.4).
о
Таблица 4.3. Таблица тегов цветового профиля Adobe RGB
№ Тег Значение Описание
1 cprt Copyright 2000 Adobe Systems Авторские права создателя профиля
2 desc Adobe RGB (1998) Описание цветового профиля
3 wtpt X=0.95045 Y=l.00000 Z = l.08905 Цветовые координаты опорного белого света (точки белого)
4 bkpt X=0.00000 Y=0.00000 Z=0.00000 Цветовые координаты точки черного
5 rTRC 2.1992 Тоновые кривые для каналов красного, зеленого и синего цветов, ис- пользуемые для пересчета значений яркости цвета в каждом из цве- товых каналов изображения в соответствии с формулой 4.1. Хранятся в виде массива из 1024 16-разрядных чисел первый элемент которого соответствует точке нулевой (0%), а последней — максимальной яр- кости (100%) цветового тона либо в виде значений гамма в соответ- ствии с которыми осуществляется нелинейное кодирование изобра- жения в данном цветовом координатном пространстве *
6 gTRC 2.1992
7 bTRC 2.1992
8 rXYZ rX=0.60974 rY=0.31111 rZ = 0.01947 Цветовые координаты рабочих цветов RGB в системе XYZ МКО. Используются для преобразования изображения из цветового про- странства устройства во внутреннее цветовое пространство CMS по формуле (4.2)
9 gXYZ gX=0.20528 gY=0.62567 gZ=0.060867
10 bXYZ bX=0.14919 bY=0.063217 bZ = 0.74457
* Подробное разъяснение понятия гаммы и объяснение необходимости нелинейного кодирования изображения см. ниже
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
4.2. ЦВЕТОВЫЕ ПРОФИЛИ И ЦВЕТОВЫЕ ПРОСТРАНСТВА
117
Таблица 4.4. Сравнение различных цветовых координатных пространств
Профиль (цв. про- стран- ство) On. бел. свет Гам- ма, у Рабочие-цвета RGB (XYZ)* Описание
Rxyz Gxyz BXYZ
sRGB d65 2.2** 0.4124 0.2126 0.0193 0.3576 0.7152 0.1192 0.1805 0.0722 0.9505 Разработан совместно компаниями Microsoft и Hewlett-Packard. Описы- вает цветовое пространство (некали- брованного) компьютерного монитора PC/Windows. Принят в качестве стан- дартного цветового пространства для веб- и мультимедиа-приложений
Apple RGB d65 1.8 0.4497 0.2446 0.0252 0.3163 0.6720 0.1411 0.1845 0.0833 0.9223 Аналог профиля sRGB, разработан- ный компанией Apple для персональ- ных компьютеров Macintosh
Adobe RGB (1998) d65 2.2 0.5767 0.2974 0.0270 0.1856 0.6274 0.0707 0.1882 0.0753 0.9909 Цветовой профиль, разработанный компанией Adobe для работы с ком- пьютерной графикой и в полиграфии. Имеет увеличенный по сравнению с sRGB цветовой охват, включающий в себя большинство настольных и про- мышленных печатающих устройств. Рекомендуется использовать для изо- бражений, предназначенных для типо- графской и цифровой фотопечати
Ekta RGB d50 2.2 0.5939 0.2607 0.0000 0.2729 0.7349 0.0420 0.0973 0.0044 0.7829 Имеет большой цветовой охват соз- данный с использованием несуще- ствующего зеленого излучателя для возможности описания полного цве- тового охвата обращаемой фотоплен- ки. Создан американским фотографом Джозефом Холмсом для работы с от- сканированными изображениями
ProPhoto RGB (ROMM RGB) d50 1.8 0.7977 0.2880 0.0000 0.1352 0.7119 0.0000 0.0313 0.0001 0.8249 Разработан компанией Kodak для воз- можности хранения фотографических снимков и изображений без потери ин- формации, вызванной недостаточно- стью цветового охвата рабочего цвето- вого пространства. Почти полностью покрывает цветовой охват человече- ского глаза, что достигается перено- сом зеленого и синего цветообразу- ющих стимулов за пределы видимого диапазона цветов. Рекомендуется ис- пользовать для хранения изображе- ний, полученных профессиональными цифровыми камерами и отсканиро- ванных с высококачественных цвет- ных слайдов, включая изображения формата Kodak Photo CD
118
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
Продолжение табл. 4.4
Профиль (цв. про- стран- ство) On. бел. свет Гам- ма, у Рабочие цвета RGB (XYZ)* Описание
KxYZ Gxyz в XYZ
PAL/ SECAM d65 2.2 0.4306 0.2220 0.0202 0.3416 0.7067 0.1295 0.1783 0.0713 0.9389 Описывает цветовое пространство те- левизионных и видео-передающих си- стем на основании цветностей цвето- образующих стимулов, рекомендован- ных европейским телевещательным видеостандартом
CIE RGB E 2.2 0.4887 0.1762 0.0000 0.3107 0.8130 0.0102 0.2005 0.0108 0.9894 Цветовое пространство, созданное из- лучателями основных цветов МКО с длинами волн 700, 546.1 и 435.8 нм
Wide Gamut RGB d50 2.2 0.7165 0.2587 0.0000 0.1010 0.7247 0.0512 0.1467 0.0166 0.7737 Цветовое пространство, образован- ное чистыми спектральными излуча- телями с максимальным возможным цветовым охватом
* Цветовые координаты цветообразующих цветовых стимулов даны в таблице относительно источни-
ка опорного белого света, принятого в данном цветовом пространстве по умолчанию. Поскольку все
расчеты во внутреннем цветовом пространстве CMS осуществляются относительно излучателя D50
МКО, цветовые координаты цветообразующих стимулов, записанные в файле цветового профиля,
также даются относительно D50 и, соответственно, будут отличаться от приведенных в таблице в слу-
чае, если цветовое пространство использует в качестве источника опорного белого света стандарт-
ный излучатель отличный от D50.
** Нелинейное кодирование изображения в цветовом пространстве sRGB осуществляется по более
сложной зависимости, которая может быть лишь приближенно аппроксимирована степенной функ-
цией со значением у = 2.2.
К этому классу, в частности, относится цветовой профиль Adobe RGB. Схема об-
работки изображений, основанная на использовании колориметрических цветовых
профилей (в отличие от схемы, когда изображение напрямую преобразуется из цве-
тового пространства устройства ввода во внутреннее цветовое пространство CMS и
оттуда в цветовое пространство устройства отображения и устройства вывода изо-
бражения), предполагает, что отсканированное либо введенное с цифровой камеры
изображение преобразуется в колориметрическое цветовое координатное простран-
ство (например, Adobe RGB), в котором оно редактируется и сохраняется в файле.
Отображение изображения на экране монитора и вывод на печать осуществляются
путем преобразования изображения из колориметрического цветового координат-
ного пространства в цветовое пространство монитора и устройства вывода.
Это определяет специфику использования этих профилей. Поскольку сканиро-
ванные и обработанные изображения очень часто передаются далее для воспроиз-
ведения на чужом оборудовании (например, в типографию) либо просто предостав-
ляются для просмотра другим лицам (начиная от друзей и знакомых и заканчивая
многотысячной аудиторией интернет-пользователей), то учесть конкретное цве-
товоспроизводящее оборудование, и то, как оно воспроизведет ваше изображе-
ние, просто невозможно. Поэтому, вместо того чтобы каждый раз подставлять под
устройство вывода конкретный профиль либо вообще отказываться от коррекции
4.2. ЦВЕТОВЫЕ ПРОФИЛИ И ЦВЕТОВЫЕ ПРОСТРАНСТВА
119
Таблица 4.5. Координаты цвета L*a*b* МКО образцов цвета, заданных коорди-
натами RGB в различных цветовых координатных пространствах
Образец цвета Цветовое пространство
Назва- ние Числ. знач. RGB sRGB Adobe RGB Ekta RGB ProPhoto RGB PAL SECAM CIE RGB Wide Gamut RGB
Крас- ный 255 ООО ООО 53.24 +73.74 +65.71 61.43 +82.44 +73.47 58.10 +100.91 +100.17 60.61 +133.49 +104.50 54.24 +74.80 +66.66 49.03 +113.53 +82.16 57.92 +128.79 +99.86
Ярко- зеленый ООО 255 ООО 87.74 -92.22 +80.42 83.30 -142.83 +88.51 88.68 -126.87 +110.97 87.58 -189.83 +150.99 87.32 -95.84 +76.94 92.27 -128.01 +143.30 88.19 -216.23 +105.38
Синий ООО ООО 255 32.30 +74.37 -113.38 32.99 +75.40 -114.96 4.00 +143.79 -149.87 0.08 +88.32 -159.84 32.11 +74.06 -112.92 9.67 +182.08 -155.08 13.57 +136.28 -132.63
Голубой ООО 255 255 91.11 -55.00 -19.88 87.13 -84.34 -26.25 88.89 -93.08 -6.74 87.58 -171.38 -8.98 90.69 -57.81 -20.55 92.74 -68.89 -12.53 88.98 -138.46 -6.58
Пурпур- ный 255 ООО 255 60.32 +91.07 -66.39 67.48 +97.47 -57.29 58.52 +120.91 -55.87 60.62 +139.45 -55.47 61.08 +91.58 -64.38 50.34 +155.76 -84.97 59.46 +150.81 -53.51
Желтый 255 255 ООО 97.14 -29.37 +91.58 97.01 -30.39 +102.72 99.83 -22.50 +130.19 100.00 -11.44 +172.41 97.17 -29.12 +88.92 99.58 -34.16 +155.87 99.36 -29.70 +124.62
Красно- корич. 187 068 068 45.80 +42.65 +23.56 50.54 +52.32 +31.63 48.53 +64.02 +40.09 55.14 +82.59 +37.82 46.28 +44.89 +25.49 43.37 +69.22 +26.47 48.42 +83.13 +39.90
Зеленый 068 187 068 67.41 -61.40 +46.47 64.77 -91.24 +49.16 68.46 -83.97 +65.61 71.82 -110.49 +66.58 67.52 -64.73 +45.92 70.96 -85.00 +71.95 68.13 -131.88 +63.34
Серов. СИН. 068 068 187 35.89 +32.34 -67.18 35.71 +34.74 -70.27 28.55 +37.39 -70.33 36.48 +9.12 -65.23 35.37 +33.41 -68.37 29.30 +67.51 -80.76 29.95 +47.83 -67.41
Зелен, голуб. 068 187 187 69.72 -38.06 -14.34 67.39 -57.36 -18.93 68.61 -63.02 -3.56 71.82 -102.06 -4.29 69.86 -40.50 -14.99 71.29 -47.12 -8.84 68.67 -91.04 -3.45
Фиоле- товый 187 68 187 49.85 +56.50 -44.04 54.31 +64.37 -39.47 48.78 +77.91 -35.45 55.15 +86.65 -33.04 50.33 +58.42 -43.55 44.09 +98.49 -55.26 49.35 +99.19 -33.96
Хаки 187 187 068 73.88 -21.15 +55.29 74.29 -22.14 +61.75 76.29 -16.46 +79.11 80.29 -8.76 +81.19 74.41 -21.25 +55.34 76.11 -24.05 +80.84 75.95 -21.50 +76.83
Черный 000 000 000 0.00 +0.00 +0.00 0.00 +0.00 +0.00 0.00 +0.00 +0.00 0.00 +0.00 +0.00 0.00 +0.00 +0.00 0.00 +0.00 +0.00 0.00 +0.00 +0.00
120
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
Продолжение табл. 4.5
Образец цвета Цветовое пространство
Назва- ние Числ. знач. RGB sRGB Adobe RGB Ekta RGB ProPhoto RGB PAL SECAM CIE RGB Wide Gamut RGB
Темно- серый 064 27.09 26.11 26.11 34.60 26.11 26.11 26.11
064 -3.11 -3.06 -2.19 -2.65 -3.06 +0.00 -2.19
064 -2.15 -2.10 +4.51 +5.42 -2.10 -0.02 +4.51
128 53.58 53.99 53.99 60.70 53.99 53.99 53.99
Серый 128 -5.02 -5.07 -3.63 -3.99 -5.07 +0.00 -3.63
128 -3.47 -3.48 +7.49 +8.22 -3.48 -0.01 +7.49
Светло- серый 192 77.70 * 78.21 78.21 81.83 78.21 78.21 78.21
192 -6.76 -6.82 -4.89 -5.10 -6.82 +0.00 -4.89
192 -4.68 -4.68 +10.08 +10.49 -4.68 -0.02 +10.08
255 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00
Белый 255 -8.37 -8.40 -6.03 -6.04 -8.40 +0.00 -6.02
255 -5.79 -5.77 +12.41 +12.43 -5.77 -0.02 +12.41
изображения из-за физического отсутствия этого профиля (большинство мони-
торов, эксплуатируемых в мире, вообще не калиброваны и не имеют своего про-
филя), используют колориметрические цветовые профили, которые позволяют
достаточно эффективно справиться с этой задачей. Так, при подготовке изображе-
ния для передачи по компьютерным сетям и Интернет его конвертируют в цвето-
вое пространство sRGB с использованием колориметрического цветового профи-
ля sRGB IEC619662.1, который описывает среднестатистический компьютерный
монитор персонального компьютера (описание наиболее часто используемых ко-
лориметрических цветовых профилей приведено в табл. 4.4).
В табл. 4.5 приведены координаты цвета в ЦКС L*a*b* МКО выборочных цве-
товых образцов, заданных координатами RGB, которым сопоставлены различные
цветовые координатные пространства. Из таблицы хорошо видно, как изменяются
колориметрические координаты цвета при переходе от одного цветового простран-
ства к другому в зависимости от его цветового охвата, излучателя опорного бело-
го света и значения гаммы.
Для возможности использования различных профилей системой управления
цветом необходимо, чтобы они были расположены в строго определенном месте на
диске (табл. 4.6).
Таблица 4.6. Расположение цветовых профилей для разных операционных систем
Операционная система Директория, в которой расположены цветовые профили
Windows 98/ME Windows 2000/XP/Vista Mac OS Mac OSX Windows\System\Color Windows\System32\Spool\Drivers\Color System Folder/ColorSync Profiles Library/ColorSync/Profiles
4.3. ВВОД И ВЫВОД ИЗОБРАЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ CMS
121
Рис. 4.7. Графики цветового охвата, созданные цветностями основных цветов различ-
ных цветовых пространств: sRGB, Adobe RGB, Ekta RGB, ProPhoto RGB (пунктирная
линия — цветовой охват обращаемой фотопленки)
4.3. Ввод и вывод изображения с помощью CMS
Основной задачей использования системы управления цветом является обе-
спечение корректных процедур ввода/вывода изображения с использованием раз-
личных цветовоспроизводящих устройств и материалов. Именно CMS позволяет
осуществить весь комплекс этих процедур с минимальными разночтениями в цве-
топередаче. Однако, ввиду различия технологий воспроизведения изображения,
при работе CMS с каждым классом устройств возникает ряд специфических осо-
бенностей.
4.3.1. Визуализация изображения на экране
компьютерного монитора
В процессе визуализации изображения на экране монитора, изображение, хра-
нящееся в виде массива численных значений яркости пикселей, подвергается
целой серии программно-аппаратных преобразований, в результате которых мы ви-
дим оптическое изображение, сформированное на экране кинескопа монитора.
122
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
Для формирования изображения в электронно-лучевых мониторах использу-
ется эффект свечения солей редкоземельных металлов (люминофоров), возника-
ющий при их облучении направленным потоком электронов. Цвет изображения,
сформированного на экране электронно-лучевого монитора, определяется, таким
образом, двумя основными причинами: 1) интенсивностью потока электронов и
2) цветностью люминофоров, а точнее, цветностью светового потока, формируемо-
го при возбуждении люминофоров и определяемого их химическим составом. Со-
ответственно, для возможности получения цветного изображения в электронно-
лучевых мониторах используются люминофоры трех типов, формирующих красно-,
зелено- и сине-окрашенные световые потоки.
Для формирования изображения в жидкокристаллических мониторах исполь-
зуются сине-, зелено- и красно-окрашенные слои жидких кристаллов, освещае-
мых потоком белого света. Под действием слабого электрического заряда жидкие
кристаллы способны изменять угол поляризации проходящего через них света, со-
ответственно меняя интенсивность окраски проходящего сквозь них светового по-
тока. Отсюда следует, что цвет изображения, сформированного на экране жидко-
кристаллического монитора, определяется тремя основными причинами: 1) яркостью
и цветностью излучателя белого света, 2) собственной окраской жидких кристаллов
и 3) изменением этой окраски, сообщенной действием электрического заряда.
Как в случае электронно-лучевых, так и в случае жидкокристаллических мо-
ниторов, непосредственное управление яркостью пиксела изображения на экране
осуществляется путем изменения интенсивности посылаемого на вход монитора
электрического видеосигнала за счет изменения силы его напряжения. Этот сиг-
нал, в свою очередь, формируется системой видеоадаптера графической станции,
функция которого заключается в преобразовании цифровых значений координат
яркости пикселя, заданных в файле изображения, в соответствующие им значения
напряжения видеосигнала.
Таким образом, изображение на экране монитора определяется следующими
факторами: 1) численными значениями яркостей пикселя изображения; 2) значе-
ниями напряжения видеосигнала, сформированными системой видеоадаптера;
3) интенсивностью излучения потока электронов, сформированного электронной
пушкой (в случае электронно-лучевых мониторов) либо значениями напряжения,
сообщенного жидким кристаллам (в случае жидкокристаллических мониторов);
4) свойствами цветообразующих элементов на поверхности монитора (люминофо-
ров либо жидких кристаллов), ответственных за формирование окрашенного све-
тового потока, собственно, и формирующего видимое на мониторе изображение.
Соответственно для того, чтобы иметь возможность корректно и визуально пра-
вильно воспроизвести изображение на экране монитора, CMS необходимо, по воз-
можности, контролировать все эти четыре стадии.
Для объяснения того, каким образом это происходит, начнем с рассмотрения
всего процесса визуализации изображения, но не с начала (стадии формирования
численных значений яркостей пикселя), а с конца (стадии формирования видимого
изображения на экране монитора).
Поскольку изменять химический состав люминофоров либо жидких кристаллов для
того, чтобы воспроизвести изображение с требуемыми колориметрическими свойства-
ми, не представляется возможным, эта стадия процесса визуализации изображения
4.3. ВВОД И ВЫВОД ИЗОБРАЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ CMS
123
Изобразительный оригинал
Распределение цветностей изображения
в различных цветовых пространствах
Рис. 4.8. Графики цветностей цифрово-
го изображения в координатах RGB, со-
поставленного различным цветовым про-
странствам: sRGB, Adobe RGB, ProPhoto
RGB (цв. вклейка, рис. 25)
sRGB
124
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
Epson
Perfection 3200
Оригинал
scanner.icc
L* = ?
a* = ?
b* = ?
R = 33
G = 39
В = 106
Некалиброванные
мониторы
Des L* = 23.4842
a* = +37.3804
b* = -60.1046
D65
L* = 24
b* = -60
ARGB.icc
image.tif
Файл
к
ICC |
R = 49
G = 40
В = 152
R = 41
G = 43
B = 145
R = 50
G = 74
В = 254
R = 35
G = 39
В =149 .
L* = 22 D50
a* = +30
b* = -62 I
L* = 22 D5o
a* = +30 .
b* = -62 Ж
PCS
sRGB.icc
PCS
PCS
ARGB.icc
Epson Stylus Photo 900
Hansol 920D
D65
L* = 23.0123
a* = +36.9835
b* =-59.8942
065
L* = 23.8596
a* = +37.2864
b* = -60.0165
Adobe RGB
R = 41 G = 43
B= 145
Рис. 4.9. Схема ввода, обработки и вывода изображения с использованием рабочего цветового
пространства Adobe RGB. Изображение в цветовом пространстве сканера (2) через цветовой
профиль сканера преобразуется в цветовое пространство Adobe RGB (3), в котором осущест-
вляется редактирование и обработка изображения. Из цветового пространства Adobe RGB
изображение преобразуется в цветовые пространства монитора (4) и принтера (5). Для воз-
можности просмотра изображения на экране некалиброванного монитора (6) оно преобразует-
ся в цветовое пространство sRGB, описывающее среднестатистический монитор персонально-
го компьютера. Для хранения изображения в системах долговременной памяти оно сохраняется
в файле формата TIFF в цветовом пространстве Adobe RGB (7) (цв. вклейка, рис. 26)
monitor, icc
D50
= 22
a* = +30
b* = -62
D50 printer.icc
L* = 22
a* = +30
b* = -62
4.3. ВВОД И ВЫВОД ИЗОБРАЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ CMS
125
контролироваться CMS непосредственно не может1. Собственно, именно по этой при-
чине и возникает проблема различия цветовоспроизведения изображения между раз-
личными мониторами, в особенности тогда, когда процесс визуализации изображения
никак не контролируется на предшествующих трех стадиях.
Зато мы имеем возможность управлять интенсивностью подаваемого на вход мо-
нитора видеосигнала, что, в свою очередь, будет непосредственно определять как яр-
кость отдельного пиксела изображения на мониторе, так и всего изображения в целом,
а также (за счет усиления либо ослабления каждого из сигналов RGB в отдельности)
цветовой баланс изображения на мониторе, что, в свою очередь, позволяет нивелиро-
вать различия цветовоспроизведения между различными типами люминофоров.
Однако, как оказывается, интенсивность свечения люминофора (его энергети-
ческая яркость) зависит от напряжения входного видеосигнала нелинейно. С до-
статочно высокой степенью точности эта зависимость описывается аналитически
с помощью степенной функции:
[cl* Е П
Птах J ’
(4-1)
где Y — яркость пиксела изображения на экране монитора; Е — напряжение видео-
сигнала на входе электронно-лучевой трубки; Уо — остаточная яркость дисплея;
а и b — константы (график см. на рис. 4.10) [31].
Для компенсации нелинейности электронно-лучевой трубки и обеспечения ли-
нейной передачи значений яркости изображения, записанных в файле, необходи-
мо, соответственно, подвергнуть посылаемый на монитор видеосигнал обратному
нелинейному преобразованию: 1 /
где Е* — значение напряжения, преобразованное к гамме монитора.
Показатель степени у в формуле (4.1), чтобы не путать его с другими аналогичны-
ми показателями у, принято называть гаммой нелинейности кинескопа. Как прави-
ло, большинство видео- и компьютерных электронно-лучевых мониторов имеет гамму
нелинейности кинескопа приблизительно равную 5/2 = 2.5 с вариациями в меньшую
либо большую сторону в пределах от 2.2 до 2.6, причем это значение помимо особен-
ностей самого монитора, также определяется настройками, которые определил поль-
зователь установкой параметров яркости и контраста (рис. 4.10)2. При этом степенной
1 Ситуация усугубляется еще и тем фактом, что цветность излучения люминофоров зависит не только
от химического состава люминофоров, используемых производителем монитора (при условии, что этот со-
став в достаточной степени стандартизирован), но также и от того, что с течением времени и в результате
эксплуатации монитора люминофоры изменяют свои свойства, соответственно, меняя спектр излучения.
2 В связи с повсеместным распространением ЖК-мониторов встает естественный вопрос, насколько
приведенные зависимости могут использоваться для описания устройств, не использующих для воспроиз-
ведения изображения электронно-лучевую трубку? Как оказывается, зависимость (4.1) для ЖК-мониторов
действительно не носит степенного характера и описывается S-образной функцией, однако для обеспече-
ния совместимости с уже имеющимся программным и аппаратным обеспечением в ЖК-мониторах преду-
смотрен специальный блок, преобразующий зависимость яркости свечения экрана от напряжения видео-
сигнала к степенной функции.
126
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
Напряжение видеосигнала, V
Рис. 4.10. График передачи значений яркости монитором в зависимости от входно-
го напряжения видеосигнала при различных установках значения яркости и контра-
ста: /) Некалиброванный монитор, яркость = 100 %, контраст = 100 %, у> 2.5, Yo > 0;
2) Калиброванный монитор приведенный к у = 2.5, яркость = 50%, контраст = 100 %;
3) Некалиброванный монитор, яркость = 50%, контраст = 50%, у< 2.5
показатель 1/у в уравнении (4.2) принято называть гаммой компенсации нелинейно-
сти кинескопа.
В видео и телевидении коррекция нелинейности электронно-лучевой трубки (про-
цедура гамма-коррекции либо, как ее еще называют, гамма-компенсации) тради-
ционно осуществлялась путем нелинейного преобразования видеосигнала видеока-
мерой на стадии записи видеоизображения. Принимая гамму кинескопа равной 2.5,
для линеаризации видеомонитора необходимо было задать гамму компенсации не-
линейности кинескопа у = 1/2.5 = 0.4, однако вместо этого было использовано зна-
чение у = 1/2.2 = 0.4545, что доводило монитор до у = 2.5X0.4545 = 1.1364. Таким
образом, изображение на экране видеомонитора оказалось немного темнее, чем оно
должно было быть. Тем не менее, это было сделано преднамеренно: поскольку теле-
визоры и видеомониторы, как правило, эксплуатируются в закрытых помещениях,
лишенных яркого освещения, а не при ярком дневном свете, изображение на экра-
не монитора, приведенного к у = 1 (гамма компенсации нелинейных искажений у =
= 1/2.5), казалось бы зрителю слишком ярким, в то время как при задании гаммы
компенсации нелинейных искажений у = 1/2.2 удавалось обеспечить наиболее ком-
фортные для зрителя условия просмотра изображения на экране.
Аналогичным образом было решено построить работу цифровых систем ото-
бражения изображения.
Однако здесь оказалась очевидной следующая проблема. Как известно, инфор-
мация об изображении в системах компьютерной памяти хранится в виде массива
чисел (разрядов), под которыми понимаются дискретизированные значения энерге-
тической яркости пиксела (элемента цифрового изображения) для каждого цвето-
4.3. ВВОД И ВЫВОД ИЗОБРАЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ CMS
127
вого канала в коордитнатах RGB, причем объем памяти, выделямый для хранения
этих чисел, жестко ограничен. В подавляющем числе случаев эта величина состав-
ляет 8 бит памяти, что позволяет передать 28 = 256 ступеней яркости (яркостной
диапазон 256:1 при шаге изменения яркости А = 1) на цветовой канал. Теоретиче-
ски этого должно было оказаться вполне достаточным для того, чтобы достоверно
передать информацию об изображении, поскольку, по различным оценкам, челове-
ческий глаз в состоянии различить немногим более 100 ступеней яркости в диапа-
зоне 100:1 при шаге изменения яркости А = 1 (минимально-различимом человеком
пороге значения яркости). То есть, если бы мы построили такой градиент, в кото-
ром соседние элементы отличались бы друг от друга по яркости на величину А = 1,
то теоретически должны были бы получить плавный тоновый градиент, в котором
переданы все возможные значения яркости. Но если вспомнить, что реакция че-
ловеческого глаза на световой поток имеет нелинейный характер и приблизитель-
но описывается степенной функцией с показателем 1/з (см. формулу (2.2) опреде-
ления светлоты L* в уравнении для расчета координат цвета в модели CIELAB), то
оказывается, что если, к примеру, пытаться воспроизвести тоновый градиент, за-
данный линейно-расположенными значениями яркости Y в диапазоне от 0 до 255
при шаге изменения яркости А = 1 (диапазон значений яркости пиксела, который
можно представить при 8-разрядном кодировании изображения), полученный та-
ким образом градиент уже не будет восприниматься человеком линейно. Помимо
этого, очевидной становится еще одна проблема: из-за перераспределения тонов
нарушится шаг изменения яркости А: в светах он резко уменьшится, приняв значе-
ние А < 1, а в тенях он, наоборот, увеличится, приняв значение А > 1, что будет со-
ответствовать значению, уже значимо превышающему минимальный порог изме-
нения значений яркости, который в состоянии различить человек. Таким образом,
оказывается, что энергетически линейный градиент не только не будет линейным
по восприятию (говоря более строго, не будет из себя представлять линейной шка-
лы светлоты), но также будет неравномерным и иметь различимые на глаз разрывы
между соседними элементами градиента (рис. 4.11).
При воспроизведении изображения это явление приводит к возникновению за-
метных тональных искажений, а также проявлению так называемого эффекта по-
стеризации — появлению ложных контуров в областях плавного изменения тона
из-за «выпадения» из изображения части градаций. В литературе это явление по-
лучило название «проблемы 100:1» [30].
Для решения этой проблемы было решено дискретизировать изображение с ис-
пользованием нелинейной шкалы квантования [30, 31]. Это можно осуществить
путем нелинейного преобразования изображения возведением значений яркости
пиксела в степень « 1/3 до его дискретизации с последующим квантованием пре-
образованного таким образом изображения обычным способом.
Естественно, что для правильного воспроизведения изображения на стадии его
визуализации в таком случае потребуется компенсировать введенное в изображе-
ние искажение путем возведения значений яркости пикселей в обратную степень,
то есть (1/3)-1 = 3. Здесь мы имеем возможность наблюдать интереснейшее совпа-
дение: полученное таким образом значение степени оказывается приблизительно
равным значению показателя у в уравнении (4.1), описывающем нелинейность пе-
редачи значений яркости в зависимости от напряжения видеосигнала монитором.
128
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
То есть, для того, чтобы компенсировать введенное в изображение на стадии его
дискретизации искажение, нам достаточно просто воспользоваться нелинейно-
стью самого устройства воспроизведения изображения, то есть монитора. Причем
если бы даже монитор воспроизводил яркость в зависимости от напряжения ви-
деосигнала линейно (у = 1), нам все равно бы пришлось вводить в изображение на
стадии его оцифровки нелинейное искажение и, соответственно, на стадии визуа-
лизации обеспечить блок нелинейной коррекции для достижения правильной пе-
редачи свето-тонального рисунка изображения и обеспечения равномерности вос-
произведения шкалы светлоты1.
На платформе IBM и на рабочих станциях фирмы Sun нелинейная дискретиза-
ция изображения осуществлялась, так же как и для аналоговых видеосистем, из
расчета у = 1/2.2 (гамма изображения на мониторе у = 2.5X0.4545 = 1.1364).
На платформе Apple Macintosh в качестве показателя гаммы нелинейного ис-
кажения было выбрано значение у = 1/1.8 = 0.56, что обеспечивало гамму изобра-
жения на мониторе у =0.56X2.5= 1.39. Это оказалось слишком большим значе-
нием, что потребовало дополнительной коррекции, которая осуществлялась аппа-
ратно системой видеоадаптера из расчета у = 1/1.45 = 0.69, что позволило обеспе-
чить гамму изображения на экране монитора у = 0.56X0.69X2.5 = 0.966, то есть
привести систему к почти линейному воспроизведению шкалы яркости (это и есть
причина, почему изображение на экране монитора Apple Macintosh кажется светлее,
чем то же самое изображение, воспроизведенное на экране компьютера на платфор-
ме PC Windows, минуя CMS). Тот же метод с небольшими разночтениями был при-
нят на платформе Silicon Graphics: вначале осуществлялось нелинейное кодирова-
ние изображения из расчета у = 1/1.47 = 0.68 и затем аппаратная гамма-коррекция
системой видеоадаптера из расчета у = 1/1.7 = 0.59, что обеспечивало гамму изобра-
жения на экране монитора у = 0.68Х 0.59Х 2.5 = 1.003 (см. рис. 4.12, 4.13).
Несмотря на то что в современных вычислительных системах нет таких
жестких ограничений на объем файлов изображений, какие существовали ра-
нее, вследствие чего нет причин, препятствующих формировать цифровые изо-
бражения высокой разрядности и решать тем самым проблему «100:1» без не-
линейного кодирования, чтобы сохранить совместимость с уже имеющимися
системами, было решено не отказываться от идеи внесения гамма-компенсации на
стадии кодирования изображения. Поэтомувсецифровыеизображения квантуются
1 В этой связи интересен спор некоторых исследователей, одни из которых считают необходи-
мость осуществления процедуры гамма-коррекции изображения, обусловленной, прежде всего, не-
обходимостью коррекции нелинейности монитора, а необходимость в нелинейной дискретизации лишь
как возникающее в этом процессе частное явление, связанное с необходимостью качественного ото-
бражения изображения, а другие говорят о том, что необходимость гамма-коррекции продиктована
именно необходимостью обеспечения равномерности шкалы светлоты видеосистемы, а факт нелиней-
ности монитора при этом рассматривают лишь как частный случай, который, по счастливому совпаде-
нию, оказывается возможным использовать для компенсации искажения изображения, внесенного на
стадии его дискретизации. В этой связи Френкель [31] считает правильным использовать для описа-
ния процесса нелинейной дискретизации термин не «гамма-коррекция», а «гамма-предискажение»,
а вместо термина «компенсация нелинейности кинескопа» соответственно термин «гамма компенса-
ции предискажения», что соответствует духу именно последней точки зрения. В любом случае, можно
говорить о том, что в процедуре гамма-коррекции изображения решаются сразу две задачи: обеспе-
чение равномерности передачи шкалы светлоты и компенсация нелинейности видеовоспроизводящей
системы.
4.3. ВВОД И ВЫВОД ИЗОБРАЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ CMS
129
Рис. 4.11. Дискретизация
изображения с использо-
ванием линейной (а) и не-
линейной (б) шкал кванто-
вания. По рисунку хорошо
видно, что при линейном
кодировании яркости (Y)
постоянный шаг кванто-
вания по шкале яркости не
будет соответствовать по-
стоянному шагу квантова-
ния по шкале визуально-
воспринимаемой светлоты
(L*), в результате чего чис-
ло тоновых уровней, кото-
рые окажется возможным
передать в тенях изобра-
жения, резко уменьшит-
ся, а в области светлот, на-
оборот, неоправдано уве-
личится в результате чего
будут потеряны градации
изображения в тенях (а).
При нелинейном кодиро-
вании с переменным ша-
гом по шкале яркости (У)
удается увеличить число
тоновых уровней по шка-
ле L*, приходящихся на
область теней, и одновре-
менно уменьшить число
тоновых уровней, прихо-
дящихся на область свет-
лот изображения, добив-
шись за счет этого вырав-
нивания шкалы визуаль-
но-воспринимаемой свет-
лоты L* (б). Для наглядно-
сти представления на по-
казанном на рисунке при-
мере изображение кван-
товалось не на 256, а на 32
уровня яркости. На графи-
ках черной линией пере-
даны значения энергети-
ческой яркости (У), зада-
ваемые соответствующим
разрядом при квантовании
изображения (i), а серой —
соответствующие им зна-
чения светлоты (L*)
б)
130
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
PC Apple Silicon
Windows Macintosh Graphics
Программная гамма-коррекция изображения
Аппаратная гамма-коррекция изображения
у= 1/1.45 у= 1/1.7
I I I
Г амма-откорректированное изображение
Искажение изображения монитором
у=2.5 y=2.5 у=2.5
Рис. 4.12. Схема компенсации нелинейного искажения, первоначально принятая
на платформах PC Windows, Apple Macintosh и Silicon Graphics
4.3. ВВОД И ВЫВОД ИЗОБРАЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ CMS
131
с использованием нелинейной шкалы яркости. Причем это касается как изображе-
ний, предназначенных для визуализации на экране монитора, так и изображений,
предназначенных для вывода на печать и воспроизведения другими средствами.
Значение показателя гамма, относительно которого осуществлялось кванто-
вание изображения, должно обязательно указываться в файле изображения либо,
как это предполагает спецификация ICC, быть включено в файл цветового про-
филя, описывающего цветовое пространство изображения (к примеру, оно обяза-
тельно включено в спецификацию абстрактных колориметрических цветовых про-
странств в соответствии с табл. 4.3).
Идеология CMS также требует, чтобы для визуализации изображения оно вна-
чале было преобразовано из своего цветового пространства (например, Adobe
RGB) во внутреннее цветовое пространство CMS, а затем из внутреннего цвето-
вого пространства CMS в цветовое пространство монитора.
Интересно отметить, что структура цветовых профилей, описывающих различ-
ные абстрактные колориметрические цветовые пространства как трехкоординат-
ные цветовые пространства, и структура цветовых профилей, описывающих ком-
пьютерные мониторы как устройства аддитивного синтеза изображения, является
практически идентичными, это объясняется тем, что и абстрактные колориметри-
ческие цветовые пространства, и компьютерные мониторы являются трехстимуль-
ными колориметрами и, как следствие этого, могут быть описаны с помощью одних
и тех же структур данных, за тем исключением, что в случае, когда осуществляется
преобразование изображения из внутреннего цветового пространства CMS (на-
пример, Adobe RGB), нелинейное искажение вводится с целью обеспечения рав-
номерности кодирования шкалы светлоты, причем значение у, заданное в файле
цветового профиля, будет соответствовать значению у, в соответствии с которым
осуществлялось нелинейное кодирование изображения (для Adobe RGB это у =
= 2.2), а в случае когда осуществляется преобразование изображения из внутрен-
него цветового пространства CMS в цветовое пространство монитора, нелинейное
преобразование вводится уже с целью компенсации нелинейности кинескопа, при-
чем значения у для каналов красного, зеленого и синего цветов (уг, у^, у^) в файле
цветового профиля монитора будут соответствовать значениям yr, yg, у^ в формуле
(4.3,а) для красного, зеленого и синего излучателей монитора.
Естественно ожидать, что значение у, заданное в цветовом профиле изображе-
ния (в соответствии с которым изображение кодировалось), может не совпадать со
значениями уг, у^, у^ монитора, поскольку процедура гамма-коррекции (нелинейно-
го преобразования), осуществляемая при формировании изображения, отлична и вы-
полняется с другой целью, чем процедура гамма-коррекции изображения при его вос-
произведении на экране монитора. Соответственно, в первом случае мы говорим о
процедуре нелинейного кодирования изображения с целью обеспечения равномерно-
сти воспроизведения шкалы светлоты, а во втором — о процедуре компенсации не-
линейности монитора. И, соответственно, мы можем говорить о гамме нелинейного
искажения и о гамме нелинейности кинескопа как о совершенно разных понятиях,
которые тем не менее очень часто путают одно с другим.
В этой связи следует также отметить распространенное заблуждение, что мони-
торы PC Windows калибруются к гамме 2.2, а мониторы Macintosh — к гамме 1.8,
при этом изображение, воспроизводимое на мониторе персонального компьютера
132
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
Рис. 4.13. Воспроизведение изображения на мониторе с гаммой у = 2.5: а) линейно-
кодированное изображение, в которое не было внесено нелинейное искажение (гамма
изображения на мониторе у = 2.5; б) нелинейно-кодированное изображение, в кото-
рое было внесено нелинейное искажение из расчета у = 1/2.5 с гаммой изображения
на мониторе у = 1 (платформы Macintosh и SGI); в) нелинейно-кодированное изобра-
жение, в которое было внесено нелинейное искажение на видеосистеме из расчета у =
= 1/2.2 с гаммой изображения на мониторе у = 1.14 (платформа PC Windows, системы
просмотра видеоизображения)
4.3. ВВОД И ВЫВОД ИЗОБРАЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ CMS
133
LUT
Рис. 4.14. Нелинейное преобразование изображения с помощью тонопередаточной кри-
вой. Тонопередаточные кривые задаются в виде одномерной таблицы поиска и замены
цветов (LUT), которая представляет собой одномерную матрицу из п элементов, первый
элемент которой соответствует точке со значением яркости В = 0 (чистый черный цвет),
а последний — точке со значением яркости В = 255 (чистый белый цвет). Численные
значения элементов матрицы определяют новое значения яркости, присваемое данному
пикселу в зависимости от его текущей яркости: зная яркость пиксела, в таблице ищется
элемент, индекс (порядковый номер) которого соответствует данному значению яркости,
а по значению элемента определяется яркость, присваемая пикселу. На приведенном на
данном рисунке примере показан расчет яркости пиксела с использованием 8-разрядной
таблицы LUT, состоящей из п = 21 элемента.Для экономии памяти значения ВО в таблице
LUT не записываются и должны быть определены по индексу ячейки в таблице. В данном
примере пикселу с яркостью Во = 165 соответствует ячейка с индексом 165/(255/20) =
= 13, что дает значение Bd = 100. Для точек, которые не попадают в узлы таблицы LUT,
значения Bd рассчитываются интерполированием по соседним элементам таблицы
(с гаммой 2.2), выглядит темнее, чем то же самое изображение, воспроизводимое
на мониторе компьютера Apple (с гаммой 1.8). Возможно внимательный читатель,
детально ознакомившийся с изложенным выше материалом, сейчас вполне может
опровергнуть это утвердившееся мнение, а точнее, дополнить его, понимая, что ни
на платформе PC Windows, ни на платформе Apple Macintosh система, на самом
деле, всегда калибруется к одной и той же гамме монитора у « 2.5, и в зависи-
мости от того, какая гамма компенсации нелинейных искажений задана в файле
изображения в ассоциированном с ним цветовом профиле, само изображение бу-
дет всегда визуализироваться на экране монитора с помощью CMS таким образом,
чтобы обеспечить гамму изображения равную 1, то есть, воспроизвести изображе-
ния без каких-либо искажений. При этом, что на экране монитора PC Windows, что
на экране Apple Macintosh, что на экране рабочей станции Silicon Graphics, изобра-
жение будет всегда воспроизводиться посредством CMS одинаково, чего и требу-
ет идеология CMS (если, конечно, пользователь сам специально не откалибровал
монитор к другой гамме если это продиктовано спецификой его работы, например,
134
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
в случае, когда монитор используется для просмотра видеоизображения и требует-
ся его настроить таким образом, чтобы он максимально соответствовал тому, как
это видеоизображение будет воспроизводиться на некалиброванных видеомонито-
рах с гаммой изображения на мониторе у > 1).
В общем виде процесс визуализации изображения посредством CMS можно
представить в следующем виде:
1. Преобразование изображения из цветового координатного пространства
RGB во внутреннее цветовое пространство CMS осуществляется в две стадии:
1) линеаризация изображения (так называемая обратная гамма-коррекция) в ре-
зультате которой компенсируются нелинейные искажения, внесенные в изобра-
жение в результате нелинейного квантования; 2) собственное преобразование
изображения во внутреннее цветовое пространство CMS (XYZ либо L*a*b*) с пе-
ресчетом, в случае необходимости, координат цвета к стандартному излучателю
D50 (принятом в качестве источника опорного белого света во внутреннем цвето-
вом пространстве CMS).
Для хранения значений гаммы нелинейного искажения в файле цветового про-
филя используются теги rTRC, gTRC и bTRC. Соответственно, линеаризация изо-
бражения осуществляется путем возведения в степень узначений яркости пиксела
изображения в трех каналах RGB:
«•о = rD7r; so = &DYg; bo = bDYb- (4-3«)
где yr = rTRC, yg = gTRC, y^ = bTRC — значения гаммы (у) для каналов красно-
го, зеленого и синего цветов; rD, §ц>, — гамма-корректированные координаты
красного, зеленого и синего цветов в цветовом пространстве устройства, пересчи-
танные к диапазону [0 ... 1]; rg, gg, bg — их линейные значения.
В случае если для гамма-коррекции используется не степенная, а какая-либо
другая функция, включая случаи, когда эта функция имеет сложную форму, кото-
рую трудно описать аналитически, она задается в профиле в табулированной фор-
ме в виде одномерной матрицы из п элементов, порядковый номер которых опре-
деляет значения r^, gg, bg, а значения самих элементов — значения rg, gg, bg
(в теории цифровой обработки изображений такие зависимости именуются тоно-
выми кривыми!):
rTRC=[rol,ro2,ro3, ... ,rOn
gTRC = g01, g02, g03, ... ,gOz2
bTRC = b01, b02, b03, ... , bOra
(4.36)
Таким образом, получается возможным, в случае необходимости, задавать лю-
бые нелинейные преобразования цветовых координат (например, усиливать либо
ослаблять отдельные тональные участки изображения, не затрагивая при этом
1 Фактически тонопередаточные кривые, хранящиеся в тегах rTRC, gTRC и bTRC, представляют
собой простейшие одномерные таблицы поиска и замены цветов (LUT), которые позволяют осущест-
влять пересчет цветовых координат изображения, не прибегая при этом к каким-либо аналитическим
преобразованиям, а используя готовые значения, записанные в такой таблице (см. рис. 4.14). (Подроб-
нее об использовании таблиц LUT будет рассказано ниже.)
4.3. ВВОД И ВЫВОД ИЗОБРАЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ CMS
135
остальные, изменять яркость и контраст изображения и так далее), хотя основное
назначение этого аппарата — задание формы нелинейного искажения.
Поскольку компьютерный монитор является трехстимульной системой цвето-
воспроизведения и, соответственно, может быть описан как трихстимульный коло-
риметр, при решении задачи визуализации изображения на экране монитора в ка-
честве внутреннего цветового пространства CMS используется пространство XYZ
МКО (с излучателем D50 в качестве источника опорного белого света), а преобра-
зование изображения в координатной системе RGB во внутреннее цветовое про-
странство CMS (и оттуда в цветовое пространство монитора) осуществляется пу-
тем линейного пересчета цветовых координат:
Xpcs
YPCS
ZPCS
rX gX bX
rY gY bY
rZ gZ bZ
ro
go
bo
(4-4)
где Xpcs, Ypcs, Zpcs — цветовые координаты изображения во внутреннем цветовом
пространстве CMS; Гд, gg, bg — линейные значения цветовых координат; rX, rY, rZ,
gX, gY, gZ, bX, bY, bZ — цветовые координаты опорных цветообразующих стимулов
данного цветового пространства, определяемые в тегах rXYZ, gXYZ, bXYZ.
Особое внимание следует обратить на одну важную деталь: в качестве опор-
ного белого света внутреннее цветовое пространство CMS, как уже отмечалось
выше, почти всегда (за исключением особо оговоренных случаев) использует стан-
дартный излучатель D50. При этом цветовой профиль, описывающий то или иное
устройство (например, профиль монитора и профиль принтера), либо абстрактное
цветовое пространство (как цветовые профили Adobe RGB и sRGB) могут исполь-
зовать совершенно другой стандартный излучатель, соответствующий источнику
опорного белого света, используемого данным цветовым пространством. К при-
меру, большинство мониторов и настольных принтеров калибруются к цветовой
температуре 6500 К (излучатель D65), а не 5000 К (излучатель D50). А к цветовой
температуре 5000 К принято калибровать оборудование, предназначенное для ис-
пользования в полиграфии. Это означает, что в процессе перерасчета цветовых
координат из цветового пространства устройства (например, RGB) во внутреннее
цветовое пространство CMS по формуле (4.4) мы получим не значения цветовых
координат во внутреннем цветовом пространстве CMS, то есть значения цветовых
координат рассчитанных относительно стандартного излучателя D50, а значения,
рассчитанные относительно другого стандартного излучателя (например, D65), что
неизбежно приведет к ошибкам. Наоборот, когда будет решаться обратная задача
(пересчет цветовых координат из внутреннего цветового пространства CMS в цве-
товое пространство устройства), мы получим цветовые координаты, определен-
ные из расчета использования стандартного излучателя D50, а не того излучателя,
который используется в данном цветовом пространстве в качестве стандартного
и под который откалибровано данное устройство.
По рекомендации ICC, прёобразование цветовых координат к стандартному из-
лучателю D50 осуществляется по методу Бредфорда, хотя разные профили могут
использовать и другие алгоритмы. Коэффициенты матрицы хроматического преоб-
разования цветов изображения от указанного в профиле стандартного излучателя
136
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
(принятого по умолчанию источника опорного белого света в данном цветовом
пространстве) к стандартному излучателю D50 хранятся в теге chad в виде после-
довательности из 9 чисел: ао, ai, а2, аз, 34, 35, ag, ay, ag. Преобразование изобра-
жения с использованием тега chad осуществляется по формуле (3.6):
Xpcs
Ypcs
ZPCS
ао ai Я2
аз Я4 аз
аб ay аз
Х0
Yo ,
ZoJ
(4.5)
X
где Xpcs, Ypcs, Zpcs — цветовые координаты изображения во внутреннем цве-
товом пространстве CMS, рассчитанные относительно стандартного излучателя
D50; Хо, Yo, Zo — цветовые координаты изображения, рассчитанные относительно
опорного белого света данного цветового пространства; ар—ag — компоненты ма-
трицы преобразования, записанные в теге chad.
В частности, если в качестве источника опорного белого света используется
стандартный излучатель D65, то формула (4.5) примет вид:
XPCS 1.047800 0.022897 -0.050147 XD65
Ypcs = 0.029556 0.990480 -0.017056 X YD65
_ ZPCS _ -0.009238 0.015050 0.752030 _ ^065 _
где Хоб5, Yd65> Zd65 — цветовые координаты в системе XYZ МКО, расчитанные
относительно стандартного излучателя D65-
Для того чтобы избежать лишних расчетов, в цветовых профилях, как правило,
даются матрицы преобразования, в которых уже учтено хроматическое преобра-
зование цветовых координат от используемого в цветовом пространстве опорно-
го белого света к цветовому излучателю D50. Таким образом, при расчете коорди-
нат XYZ по координатам RGB в цветовом пространстве, использующем в качестве
источника опорного белого света излучатель D65, мы получаем координаты XYZ,
уже рассчитанные относительно излучателя D50, а не D65, как это имело бы место
в случае, если бы хроматическое преобразование цветовых координат к излучате-
лю D50 не учитывалось в расчетах. По этой причине коэффициенты матрицы пре-
образования, содержащиеся в тегах rXYZ, gXYZ, bXYZ, часто не соответствуют
реальным цветовым координатам рабочих цветов RGB, если в качестве источни-
ка опорного белого света в данном цветовом пространстве используется излуча-
тель, отличный от D50 (цветовые координаты опорного белого света указывают-
ся в теге wtpt).
Соответственно, при расчете цветовых координат в цветовом пространстве
устройства по цветовым координатам в системе XYZ МКО по матрице преобразо-
вания, записанной в тегах rXYZ, gXYZ, bXYZ, необходимо вводить цветовые ко-
ординаты, рассчитанные относительно стандартного излучателя D50, а не относи-
тельно излучателя белого света, указанного в теге wtpt.
2. Преобразование изображения из внутреннего цветового пространства
CMS в пространство RGB осуществляется в обратном порядке: 1) пересчет цвето-
вых координат изображения из цветовой системы XYZ в цветовую систему RGB;
2) гамма-коррекция (внесение в изображение нелинейного искажения):
4.3. ВВОД И ВЫВОД ИЗОБРАЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ CMS
137
Го
go
bo
rX gX ЬХ
rY gY bY
rZ gZ bZ
Xpcs
Ypcs
. ZPCS .
(4-6)
(преобразование цветовых координат из цветового простраства XYZ в цветовое
пространство RGB) и далее
rD = г01Дг; gD = go1/7g; bD = b01/Yb- (4.7)
(гамма-коррекция) где Xpcs, Ypcs, ^PCS — цветовые координаты изображения во
внутреннем цветовом пространстве CMS; rg, gg, bg — линейные цветовые коор-
динаты в диапазоне [0 . . . 1]; гХ, rY, rZ, gX, gY, gZ, ЬХ, bY, bZ — цветовые коорди-
наты опорных цветообразующих стимулов монитора; yr = rTRC, = gTRC, =
= bTRC — значения гаммы (у) для каналов красного, зеленого и синего цветов мо-
нитора; гр), gj), Ьр> — координаты красного, зеленого и синего цветов в цветовом
пространстве устройства, в которые внесено нелинейное искажение (пересчитан-
ные к диапазону [0 . .. 1]).
В случае если гамма-коррекция изображения осуществляется с помощью то-
новых кривых, данное преобразование выполняется с помощью обратной табли-
цы LUT.
Следует учесть, что в колориметрических расчетах принято выражать значения
цветовых координат RGB в виде десятичных дробей от 0 до 1, где 0 соответствует
черному, al — белому цвету, в то время как в цифровых системах обработки изо-
бражений эти координаты, как правило, хранятся в виде 8-разрядных целочислен-
ных переменных в диапазоне от 0 (черный) до 255 (белый). Переход от одной систе-
мы величин к другой осуществляется по формулам:
RGB 8bit = RGB X 255; RGB = RGB 8bit /255. (4.8)
Значения цветовых координат изображения во внутреннем цветовом простран-
стве CMS, наоборот, хранятся в виде дробных переменных в диапазоне от 0 до 1.
Чтобы получить значения координат XYZ в привычных единицах, их следует до-
полнительно умножить на 100 и наоборот, при вводе цветовых координат XYZ для
цветовых расчетов на основе цветовых профилей — разделить на 100.
3. Компенсация внесенного в изображение нелинейного искажения системой
видеоадаптера. Как правило, для подавляющего числа случаев описанных выше
процедур оказывается недостаточно для того, чтобы обеспечить корректную ви-
зуализацию изображения на экране монитора. Это вызвано тем обстоятельством,
что процедура гамма-коррекции изображения на стадии преобразования его из
внутреннего цветового пространства CMS в цветовое пространство монитора осу-
ществляется из расчета того, что зависимость энергетической яркости пиксела на
экране монитора от входного значения напряжения видеосигнала в точности опи-
сывается степенной функцией, значение которой нам известно. Однако это утверж-
дение применимо лишь к небольшому числу (как правило, очень дорогих професси-
ональных) электронно-лучевых мониторов, а для большинства мониторов вид этой
зависимости будет в той или иной степени отклоняться от степенной зависимости
(в частности, это касается жидкокристаллических мониторов).
138
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
XdsoYdso Zd50
Рис. 4.15. Преобразование изображения из цветового пространства RGB
во внутреннее цветовое пространство CMS (XYZ)
Для компенсации этих отклонений в системе большинства современных видеоа-
даптеров предусмотрен специальный блок коррекции видеосигнала, который строит-
ся в виде таблицы LUT для трех сигналов красного, зеленого и синего излучателей.
Это позволяет привести зависимость яркости изображения на экране от напряже-
ния видеосигнала к точному соответствию степенной функции с заданным значением у
(рис. 4.16). При этом независимо от различий платформенных стандартов удается до-
стичь единообразия воспроизведения изображения на экране монитора.
Следует отметить, что эта процедура также используется для приведения мо-
нитора к определенной цветовой температуре путем изменения баланса (значений
гаммы) цветовых каналов.
4.3. ВВОД И ВЫВОД ИЗОБРАЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ CMS
139
<Z)
Xd5()Yd50 Zd50
Пересчет
цветовых координат
Rx Gx
Ry Gy
Rz GZ
Bx
By
Bz
X
z
Ro Go Bo
Рис. 4.16. Схема визуализации изображения с использованием CMS
140
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
Исходя из всего изложенного выше материала, общую схему визуализации изо-
бражения на экране монитора с использованием CMS можно представить в виде:
1) пересчет цветовых координат изображения из внутреннего цветового простран-
ства CMS (XYZ МКО) в координатное пространство RGB исходя из значений ко-
ординат цвета трех опорных цветообразующих стимулов монитора, 2) внесение
в изображение нелинейного искажения (гамма-компенсация), 3) компенсация
отклонения зависимости воспроизведения яркости монитором от напряжения
видеосигнала от степенной функции с заданным значением у(линеаризация видео-
сигнала), 4) искажение видеосигнала монитором с компенсацией внесенного в изо-
бражение на стадии (2) искажения (рис. 4.16).
После проведения всех изложенных процедур мы должны получить на мони-
торе правильно визуализированное изображение. Естественно, что осуществить
каждый шаг в процессе визуализации абсолютно правильно едва ли представля-
ется возможным. Основным ограничением в этом случае служит, как правило, сам
монитор, а точнее, то, насколько точно он может быть настроен, с тем чтобы при-
вести его характеристики в точное соответствие с ожидаемыми. К примеру, многие
недорогие жидкокристаллические мониторы, в том числе мониторы портативных
компьютеров, не позволяют регулировать никакие характеристики, кроме ярко-
сти излучателя опорного белого света. В этом случае привести монитор к требу-
емому значению гаммы можно лишь путем внесения соответствующих поправок
в LUT видеоадаптера.
Большую роль также играет и система видеоадаптера графической станции.
К примеру, некоторые видеоадаптеры фирмы Ati не позволяют вносить поправки
в таблицу LUT никакому программному обеспечению за исключением своего соб-
ственного драйвера. В этом случае откалибровать монитор вообще не представ-
ляется возможным, а добиться более или менее верного отображения изобра-
жения можно только в программах, поддерживающих работу с CMS, используя
профили, в которых гамма-коррекция изображения осуществляется по внутрен-
ним таблицам LUT (по формуле 4.3 б).
Поэтому для того, чтобы иметь возможность полноценно использовать CMS
в решении задач визуализации изображения, необходимо позаботиться о приобре-
тении хорошего профессионального графического монитора и видеоадаптера.
Подробно процедура калибровки и колориметрической настройки монитора
изложена в главе 5.
ПРИМЕР 4.1
Пересчет координат цвета образца
в цветовое пространство Adobe RGB
Осуществить пересчет координат цвета образца из примера 3.1 из координат-
ной системы XYZ МКО в цветовое пространство Adobe RGB.
Все расчеты будут произведены в программной среде Matlab с использованием
библиотеки Image Processing Toolbox 5.1.
1. Считываем профиль Adobe RGB в память:
prof = iccread('AdobeRGB.icm').
2. Формируем матрицу преобразования по тегам rXYZ, gXYZ, bXYZ:
4.3. ВВОД И ВЫВОД ИЗОБРАЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ CMS
141
MProfRGB2XYZ = [ prof.MatTRC.RedColorant'
prof.MatTRC.GreenColorant'
prof.MatTRC.BlueColorant' ].
3. Вводим координаты цвета XYZ относительно стандартного излучателя D65,
рассчитанные в примере 3.1:
XYZ = [ 6.7998
3.9436
28.6660 ] / 100.
4. Поскольку цветовые координаты рассчитаны относительно излучателя D65,
а не D50, их необходимо пересчитать к стандартному излучателю D50:
XYZ = [ 1.047800 0.022897 -0.050147
0.029556 0.990480 -0.017056
-0.009238 0.015050 0.752030 ] * XYZ.
5. Переводим цветовые координаты из цветового пространства XYZ в цвето-
вое пространство RGB в соответствии с матрицей преобразования, определенной
в профиле Adobe RGB по формуле (4.6):
ProfLinearRGB = inv(MProfRGB2XYZ) * XYZ.
6. Если полученные значения выходят за пределы цветового охвата простран-
ства AdobeRGB, приравниваем их к нулю либо единице:
ProfR = ProfLinearRGB(1); ProfR(ProfR > 1) = 1; ProfR(ProfR < 0) = 0;
ProfG = ProfLinearRGB(2); ProfG(ProfG >1) =1; ProfG(ProfG < 0) = 0;
ProfB = ProfLinearRGB(3); ProfB(ProfB >1) =1; ProfB(ProfB < 0) =0.
7. Осуществляем нелинейное преобразование полученных значений координат
цвета по формуле (4.7):
ProfR = ProfR А (1 / (double(prof.MatTRC.RedTRC)/256));
ProfG = ProfG A (1 / (double(prof.MatTRC.GreenTRC)/256));
ProfB => ProfB A (1 / (double(prof.MatTRC.BlueTRC)/256)).
8. Нормируем их к диапазону 0 . .. 255 (по формуле 4.8):
ProfR = ProfR * 255; ProfG = ProfG * 255; ProfB = ProfB * 255.
Для данного примера были получены следующие значения:
Яди h = 40.7397; Оди h = 43.0364; Вди h = 144.6449.
Adobe ’ Adobe ’ Adobe
Преобразования изображения в цветовое пространство sRGB и обратно осу-
ществляются в соответствии со спецификацией IEC61966-2.1 [23], расчеты по ко-
торой ведутся следующим образом [24]:
Преобразование sRGB —> PCS:
1. Линеаризация нелинейно-кодированного изображения:
Если гр, gp, bp < 0.03928 (при 0 < г^, g^, < 1),
r0 = rD/12.92;g0 = gD/12.92; b0 = bD/12.92.
142
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
Если гр, gp, bp > 0.03928,
2. Пересчет изображения во внутреннее цветовое пространство CMS:
XPCS
YPCS
ZPCS
0.43607
0.22249
0.01392
0.38515
0.71687
0.09708
0.14307
0.06061
0.71410
го
go
bo
(4.10)
X
Обратное преобразование PCS —> sRGB:
1. Пересчет изображения из внутреннего цветового пространства CMS к ли-
нейным координатам sRGB:
Го go = 3.1341 -0.97879 -1.6174 1.9163 -0.49063 0.033455 X Xpcs YPCS • (4.11)
. bo . 0.071983 -0.22899 1.4054 . ZPCS .
2. Нелинейное преобразование координат из расчета YsRGB = 2.4:
Если Гд, gg, Ьд < 0.00304 (при 0 < Гд, gg, Ьд < 1),
Гр = ГО X 12.92; gp = gg X 12.92; bD = bg X 12.92.
ЕСЛИ Гд, gg, Ьд > 0.00304,
rD = 1.055 Хг0 1/24-0.055,
gD= 1.055 X g0 1/2-4-0.055, (4.12)
bp = 1.055 X Ьд 1/24-0.055.
ПРИМЕР 4.2
Пересчет координат цвета образца в цветовое пространство sRGB
Преобразовать координаты цвета образца из примера 3.1 в цветовое простран-
ство sRGB.
1. Задаем матрицу преобразования цветовых координат XYZ —> sRGB в соот-
ветствии с формулой (4.11):
MPCS2SRGB = [ 3.1341 -1.6174 -0.49063
-0.97879 1.9163 0.033455
0.071983 -0.22899 1.4054 ].
2. Вводим координаты цвета XYZ относительно стандартного излучателя D65,
рассчитанные в примере 3.1:
XYZ = [ 6.7998
3.9436
28.6660 ] / 100.
4.3. ВВОД И ВЫВОД ИЗОБРАЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ CMS
143
3. Осуществляем пересчет цветовых координат к стандартному излучателю D50’.
XYZ = [ 1.047800 0.022897 -0.050147
0.029556 0.990480 -0.017056
-0.009238 0.015050 0.752030 ] * XYZ.
4. Пересчитываем цветовые координаты из цветового пространства XYZ (PCS)
в цветовое пространство sRGB по формуле (4.11):
LinearsRGB = MPCS2sRGB * XYZ.
5. В случае если полученные значения выходят за пределы цветового охвата
пространства sRGB, приравниваем их к нулю либо единице:
sR = LinearsRGB(1); sG = LinearsRGB(2); sB = LinearsRGB(3);
sR(sR > 1) = 1; sG(sG > 1) = 1; sB(sB > 1) = 1;
sR(sR < 0) = 0; sG(sG < 0) = 0; sB(sB < 0) = 0.
6. Нелинейное преобразование по формуле (4.12):
if sR <= 0.00304; sR = sR * 12.92;
elseif sR > 0.00304; sR = 1.055 * sR Л (1/2.4) - 0.055; end;
if sG <= 0.00304; sG = sG * 12.92;
elseif sG > 0.00304; sG = 1.055 * sG л (1/2.4) - 0.055; end;
if sB <= 0.00304; sB = sB * 12.92;
elseif sB > 0.00304; sB = 1.055 * sB л (1/2.4) - 0.055; end.
7. Нормирование к диапазону 0 ... 255 (по формуле 4.8):
sR = sR * 255; sG = sG * 255; sB = sB * 255.
Для данного примера были получены следующие значения:
RsR0B = 34.9997; GsR0B = 38.6779; BsR0B = 148.6045.
В случае когда необходимо преобразовать изображение из одного цветово-
го пространства (обозначим его А) в другое (обозначим его В), спецификация ICC
требует осуществлять эти преобразования в два этапа: вначале осуществить про-
цедуру преобразования цветовых координат изображения из цветового простран-
ства А во внутреннее цветовое пространство CMS, а затем из внутреннего цвето-
вого пространства CMS преобразовать координаты в цветовое пространство Вh
ПРИМЕР 4.3
Пересчет цветовых координат образца из цветового пространства
Adobe RGB в цветовое пространство ProPhoto RGB
Преобразовать цветовые координаты образца из примера 4.1 из цветового про-
странства Adobe RGB в цветовое пространство ProPhoto RGB.
1. Считываем профили Adobe RGB и ProPhoto в память:
prof А = iccread('AdobeRGB.icm'); profB = iccread('ProPhoto.icm').
1 Специально для этих случаев допускается создание специальных профилей преобразования
цветов между устройствами (Device Link Profiles в терминологии ICC), с помощью которых изображе-
ние напрямую преобразуется между различными цветовыми пространствами, минуя внутреннее цве-
товое пространство CMS.
144
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
2. Вводим координаты цвета RGB в цветовом пространстве Adobe RGB, рассчи-
танные в примере 4.1:
AR = 40.7397; AG = 43.0364; АВ = 144.6449.
3. Преобразуем координаты к диапазону [ 0 ... 1 ]:
AR = AR / 255; AG = AG / 255; АВ = АВ / 255.
4. Задаем матрицы преобразования цветов:
МА = [ profA.MatTRC.RedColorant
profА.MatTRC.GreenColorant
profA.MatTRC.BlueColorant ]';
MB = [ profВ.MatTRC.RedColorant
profB.MatTRC.GreenColorant
profВ.MatTRC.BlueColorant ]'.
5. Осуществляем линеаризацию цветовых координат Adobe RGB:
AR = AR A (double(profA.MatTRC.RedTRC)/256);
AG = AG л (double(profA.MatTRC.GreenTRC)/256);
AB = AB л (double(profA.MatTRC.BlueTRC)/256).
6. Преобразуем цветовые координаты во внутреннее цветовое пространство
CMS:
PCS = МА * [ AR ; AG ; АВ ].
7. Преобразование цветовых координат из внутреннего цветового простран-
ства CMS в цветовое пространство ProPhoto RGB:
BRGB = inv(MB) * PCS.
8. Нелинейное преобразование по формуле (4.4):
BR = BRGB(l) ; BG = BRGB (2) ; BB = BRGB(3) ;
BR(BR >1) =1; BG(BG >1) =1; BB (BB >1) = 1;
BR(BR < 0) =0; BG(BG < 0) =0; BB (BB < 0) = 0;
BR = BR Л (1 / (double(profB.MatTRC.RedTRC)/256));
BG = BG л (1 / (double(profB.MatTRC.GreenTRC)/256));
BB = BB л (1 / (double(profB.MatTRC.BlueTRC)/256)).
9. Нормирование к диапазону 0 ... 255 (по формуле 4.8)
BR = BR * 255; BG = BG * 255; BB = ВВ * 255.
Для данного примера были получены следующие значения:
Rp pht = 52.2112; Gp ph t = 34.6819; Bp Ph t =121.0216.
ProPhoto ’ ProPhoto ’ ProPhoto
4'3'2. Вывод изображения на печать
Устройства вывода изображения в большинстве случаев обеспечивают получение
твердых копий изображения (на бумаге или любом другом носителе) методом субтрак-
тивного цветосинтеза с использованием четырех и более красок: CMYK плюс специ-
альные краски, добавляемые для увеличения цветового охвата и улучшения качества
проработки полутонов печатного изображения.
4.3. ВВОД И ВЫВОД ИЗОБРАЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ CMS
145
Печатное изображение может получаться с использованием различных техно-
логий методом струйной, лазерной, термосублимационной, офсетной, флексогра-
фической печати. К сожалению, подобрать какую-либо точную колориметриче-
скую модель, которая позволяла бы хотя бы с минимальной возможной точностью
описать этот процесс, практически не представляется возможным. Даже процесс
получения печатной копии изображения простым методом струйной печати явля-
ется настолько сложным, что все попытки его аналитического описания оказы-
ваются абсолютно безуспешными, не говоря уже о более сложных технологиях
печати, к каковым можно отнести типографскую офсетную печать, посредством
которой сейчас производится большинство печатной продукции. А это означает,
что для описания данного процесса мы имеем возможность использовать лишь ве-
роятностные модели и зависимости.
Поэтому большинство профилей устройств вывода изображения (например, про-
фили цветных струйных принтеров) используют для преобразования изображения
из цветового пространства устройства во внутреннее цветовое пространство CMS,
и наоборот, специальные таблицы преобразования цветов — CLUT1 *. Во многом
преобразование изображения с помощью таблицы CLUT аналогично преобразова-
нию, задаваемому в матричных профилях, за тем лишь исключением, что в случае
матричного профиля пересчет цветовых координат осуществляется по заранее из-
вестным формулам, в которые лишь подставляются необходимые значения, взятые
из файла профиля (значения матриц преобразования цветовых координат, гаммы), а
в случае профиля, использующего таблицы CLUT, преобразования осуществляют-
ся по жестко заданным функциям, табулированным в профиле. Мы уже встречались
с таким способом задания тоновых и цветовых преобразований, когда рассматрива-
ли теги rTRC, gTRC и bTRC (тоновые кривые для красного, зеленого и синего ка-
налов изображения), которые могут задаваться как параметром гамма, являющим-
ся показателем степенной функции, по которой осуществляется гамма-коррекция
изображения при его переводе из цветового пространства устройства во внутреннее
цветовое пространство CMS и обратно, так и в табулированном виде.
Таблицы CLUT являются более тонким (но не всегда более точным!) механиз-
мом преобразования изображения между цветовым пространством устройства
1 Аббревиатура CLUT означает Color Look-Up Table (таблица поиска и замены цветов) и использу-
ется в программировании для обозначения табличной функции, по которой осуществляется пересчет
цветовых либо яркостных координат изображения. В качестве аргумента функции служат цветовые
координаты пиксела либо его индекс (для индексированных изображений), а значение функции соот-
ветствует цветовым координатам, к которым пересчитывается цвет пиксела. Эта функция, как прави-
ло, не имеет аналитического выражения и хранится в табличном виде как набор дискретизированных
значений по модели «значение на входе = значение на выходе». Для обеспечения точных расчетов по
CLUT требуется, чтобы в таблице были приведены значения функции для всех комбинаций цветовых
координат, что, к примеру, для цветовой модели RGB при разрядности цвета 8 бит необходимо 2563 =
= 16.777.216 точек и, соответственно, потребует для построения такой таблицы измерения анало-
гичного числа цветовых образцов и почти 50 МБ памяти для хранения таблицы. В случае если цвето-
вых каналов будет не три, а четыре (при работе с данными в цветовой модели CMYK), объем таблицы
может увеличиться до почти 13 ГБ(!). Поэтому на практике в CLUT содержится не более несколь-
ких тысяч точек, а недостающие значения вычисляются интерполированием по имеющимся в таблице
точкам. Ближайшим аналогом таблицы CLUT могут служить таблицы мантисс для вычисления лога-
рифмов либо таблицы тригонометрических функций, которые публикуются в математических спра-
вочниках и соответствующей математической литературе.
146
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
внутренним цветовым пространством CMS, и наоборот, поскольку позволяют вво-
дить любые нелинейные преобразования цветовых координат, в том числе такие, ко-
торые нельзя описать с помощью каких-либо математических функций (как степен-
ная функция в алгоритме гамма-коррекции). Эта возможность позволяет, к примеру,
составлять цветовые профили, которые будут не только решать собственно зада-
чу преобразования изображения между цветовыми пространствами, но и осущест-
влять тональную и цветовую настройку изображения.
Например, можно создать несколько профилей принтера, в которые будут зало-
жены различные опции тоновой и цветовой коррекции изображения. Так, при печа-
ти с использованием одного профиля в изображении дополнительно усиливается на-
сыщенность цветов и поднимается контраст, в результате чего удается получить более
жесткую и контрастную печатную копию. Либо, наоборот, можно создать профиль,
при использовании которого печатаемое изображение становится более мягким и ме-
нее контрастным. Для сканера можно создать профиль, в котором будут заложены все
необходимые операции по тональной и цветовой настройке изображения. В этом слу-
чае CMS фактически возьмет на себя выполнение всей той работы, которую до этого
выполнял оператор сканера при настройке параметров сканирования (таких как яр-
кость, контраст, цветовой баланс, выборочная цветовая коррекция и т.д.)для получе-
ния на экране как можно более точной визуальной копии сканируемого изображения
путем компенсации тоновых и цветовых искажений, привносимых сканером.
Таблицы преобразования цветов задаются в профиле тегами АТоВО, AToBl,
АТоВ2 и ВТоАО, BToAl и ВТоА2. В названии этих тегов литерой А обозначается
цветовое пространство устройства, литерой В — внутреннее цветовое простран-
ство CMS (как правило, при колориметрических расчетах по таблице CLUT CMS
использует цветовое пространство CIE L*a*b*). Цифра в конце указывает на ис-
пользуемый тегом алгоритм пересчета цветов: 0 — перцептуальный (perceptual),
1 — относительный колориметрический (relative colorimetric), 2 — с сохранени-
ем насыщенности (saturation). Для прямого колориметрического преобразования
(absolute colorimetric) отдельной таблицы не строится, так как преобразование изо-
бражения с использованием этого алгоритма может быть осуществлено с исполь-
зованием таблицы 1 с соответствующим пересчетом цветовых координат к точке
белого цветового пространства изображения.
Каждый тег может содержать в себе следующие данные.
Матрицу хроматического преобразования цветовых координат от опорного
белого света цветового пространства к стандартному излучателю Dso (исполь-
зуемому в качестве опорного белого света во внутреннем цветовом пространстве
CMS). В случае если описываемое профилем цветовое пространство использует в
качестве опорного белого света излучатель D50 или по каким-либо другим причи-
нам хроматическое преобразование к излучателю D50 осуществлять не нужно, эта
матрица принимает вид:
Г 10 0”
0 10
° 0 1
Аналогичным образом она задается для тегов, описывающих преобразование из
внутреннего цветового пространства CMS в цветовое пространство устройства (теги
“В”-curves
“A”-curves
Рис. 4.17. Преобразование изображения с использованием таблиц преобразования цветов по тегу ВТоА (на примере
цветового профиля для струйного принтера Epson Stylus Photo 900 при печати на бумагу Lomond Glossy Photo Paper)
4.3. ВВОД И ВЫВОД ИЗОБРАЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ CMS
148
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
АТоВО, AToBl, АТоВ2), поскольку в этом случае отсутствует необходимость допол-
нительно осуществлять хроматическое преобразование цветовых координат (цвето-
вые координаты напрямую преобразуются из внутреннего цветового пространства
CMS в цветовое пространство устройства). Во всех остальных случаях осуществля-
ется хроматическое преобразование цветовых координат к излучателю D501. В каче-
стве алгоритма преобразования ICC рекомендует использовать метод Бредфорда.
Тоновые кривые, используемые для коррекции изображения на стадиях пре-
образования из цветового пространства устройства во внутреннее цветовое
пространство CMS и обратно. Хранятся в табулированном виде как 8- либо 16-
разрядная таблица LUT, имеющяя размерность п на т точек где п — число цвето-
вых координат, которыми описывается цветовое пространство (цветовых каналов
изображения), т — число табулированных значений. Для цветового пространства
RGB число каналов равно 3, а для СМУК — 4. Число табулированных точек в каж-
дом канале одинаковое и может доходить до нескольких тысяч. С их помощью осу-
ществляется преобразование, аналогичное коррекции цветовых координат с по-
мощью гамма-функции. Тег хранит две такие кривые: одну, которая используется
на стадии преобразования изображения из цветового пространства устройства во
внутреннее цветовое пространство CMS (в терминологии ICC кривые типа «В»), и
вторую, которая используется на стадии преобразования изображения из внутрен-
него цветового пространства CMS в цветовое пространство устройства (кривые
типа «А»). Соответственно, если в таком преобразовании нет необходимости (на-
пример, при преобразовании координат цвета из внутреннего цветового простран-
ства CMS в цветовое пространство монитора по профилю монитора, составленно-
му с использованием таблиц CLUT, вводится гамма-коррекция рассчитанных по
таблице CLUT значений RGB), кривая представляет собой прямую линию (для на-
шего примера, кривые типа «В» будут представлять собой прямые линии, а кривые
типа «А» — кривые, близкие по форме обратной степенной зависимости, опреде-
ляемой формуле 4.1). Значения, которые не содержатся в таблице, рассчитывают-
ся интерполяцией по соседним точкам. Если кривая представляет собой прямую
линию, она может записываться в виде таблицы, содержащей только два значе-
ния: 0 и 65535 (255 для 8-разрядных LUT). Остальные значения получаются рас-
четом по этим двум точкам, что будет представлять частный случай линейной ин-
терполяции.
Многомерную таблицу преобразования цветов (CLUT). Таблица хранится
в виде массива функций вида:
Yi,Y2,.-. .Y^ = 8F(X1,X2,...X/), (4.13)
где У/ — значения цветовых координат в цветовом пространстве вывода; X/ — зна-
чения цветовых координат в цветовом пространстве ввода; I — число цветовых ка-
налов цветового пространства ввода, k — число цветовых каналов цветового про-
странства вывода изображения.
1 Начиная с версии 4.0, в цветовых профилях не указываются координаты цвета опорного белого света
цветового пространства устройства, поскольку вся необходимая колориметрическая информация для рас-
четов уже представлена в матрице хроматического преобразования. При желании можно определить, ка-
кой излучатель белого света использует устройство, рассчитав его координаты из коэффициентов этой ма-
трицы.
4.3. ВВОД И ВЫВОД ИЗОБРАЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ CMS
149
В частном случае, когда осуществляется преобразование из внутреннего цве-
тового пространства CMS в цветовое пространство монитора либо любого другого
RGB-устройства (например, цветного не-PostScript принтера), таблица CLUT за-
дается в следующем виде:
Ro, Go, Во = gf(PCSb PCS2, PCS3), (4.14a)
где Ro, Gq, Bq — линейные цветовые координаты RGB в цветовом пространстве
устройства вывода; PCSb PCS2, PCS3 — координаты цвета во внутреннем цвето-
вом пространстве CMS (XYZ либо L*a*b*).
В другом случае, когда осуществляется преобразование из внутреннего цве-
тового пространства CMS в цветовое пространство цветного PostScript-принтера
либо офсетного печатного станка, она уже задается в виде:
Со, Мо, Yo, Kq = 3f(PCSb PCS2, PCS3), (4.146)
где Со, Мо, Yo, Kq — линейные цветовые координаты CMYK в цветовом простран-
стве устройства вывода.
Соответственно, когда осуществляются обратные преобразования (из цвето-
вого пространства устройства во внутреннее цветовое пространство CMS) функ-
ции (4.14) примут вид:
PCSb PCS2, PCS3 = gf(R0, Go, Bo) (4.15a)
и
PCSb PCS2, PCS3 = |?(C0, Mo, Yo, Kq). (4.156)
To, какую колориметрическую систему использует цветовое пространство
устройства и цветовое пространство CMS, указывается в заголовке профиля в тегах
Device Color Space и Connection Space.
Число точек а, значения которых хранятся в таблице CLUT в каждом цве-
товом канале, выбирается таким образом, чтобы, с одной стороны, обеспечить
достаточную точность расчетов, с другой — обеспечить малый объем таблицы
CLUT1 *. Как правило, это число выбирается в пределах нескольких десятков.
Так, таблица CLUT, содержащаяся в цветовом профиле Euroscale Coated v.2,
имеет п = 33 точки при разрядности 8 бит. Координаты точек, которые не попа-
ли в узлы таблицы, вычисляются интерполированием. При этом число точек п
всегда выбирается нечетным (это делается для того, чтобы обеспечить симме-
тричное кодирование цветоразностных координат а* и Ь* цветового простран-
ства L*a*b*).
1 Если бы п выбиралось равным числу ступеней дискретизации, используемых для хранения циф-
рового изображения (как правило, подавляющее число цифровых изображений квантуются с исполь-
зованием 256 ступеней яркости для каждого цветового канала), то для случая, когда осуществляет-
ся преобразование из внутреннего цветового пространства L*a*b* либо XYZ в цветовое пространство
RGB-устройства, таблица CLUT должна была бы содержать: (2563)ХЗ = 50.331.648 точек. Учитывая,
что дляхранения каждой точки таблицы в памяти выделяется 16 бит, такая таблица заняла бы 96 Мбайт
памяти. В случае если цветовое пространство устройства вывода использует цветовую координатную
систему СМУК, объем файла профиля увеличился бы до 24 ГБ (!). При этом следует учесть, что в про-
филе должно содержаться шесть таблиц CLUT (три таблицы для трех методов цветового пересчета в
каждом направлении пересчета: из внутреннего цветового пространства CMS в цветовое простран-
ство устройства и обратно).
150
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
L* = 14657; а* = 45448; Ь* = 11622
lb ’ 1b ’ 1о
о 13197 осле
R=--------255 = 51.3505
65535
G = 18008 255 =70.0718
65535
В= 65193 255 = 253.6688
65535
Рис. 4.18. Преобразование изображения с помощью 3-мерной таблицы преобразования
цветов PCSbab —> RGB (по тегу ВТоАО). Таблица CLUT (многомерная таблица поиска и
замены цветов) задается в виде многомерного массива, в узлах которого хранятся зна-
чения координат цвета в цветовом пространства вывода в виде 8- либо 16-разрядных
чисел. Для преобразования изображения по таблице CLUT значения координат цве-
та в цветовом пространстве изображения подставляются в таблицу CLUT, и по их по-
ложению находятся соответствующие значения координат цвета в цветовом простран-
стве вывода. Поскольку таблица хранит информацию лишь о небольшом числе точек
(как правило, не более нескольких тысяч), значения CLUT, соответствующие точкам,
не определенным в таблице, находятся интерполированием по соседним точкам. На ри-
сунке приведен пример расчета координат RGB по 3-мерной таблице CLUT, содержа-
щей 25X25X25 элементов (нумерация элементов идет от 0 до 24), линейной интерпо-
ляцией по восьми точкам (пример расчетов см. в примере 4.4). Исходными данными для
расчетов служат координаты цвета в ЦКС L*a*b* МКО
4.3. ВВОД И ВЫВОД ИЗОБРАЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ CMS
151
Поскольку в таблице CLUT аргументы X функции (4.9) всегда задаются в диапа-
зоне от 0 до 65535 (от 0 до 255 для 8-разрядных CLUT) с равным шагом, для экономии
места при записи таблицы в файле значения аргументов опускаются, а приводятся
лишь соответствующие им значения функции Y, хранящиеся в виде многомерного
массива, имеющего размерность пХпХпХпХт элементов при преобразовании
изображения из четырехканального цветового пространства в цветовое простран-
ство CMS (CMYK~^ PCS), либо пХпХпХт элементов при преобразования изо-
бражения из трехкоординатного цветового пространства (RGB, XYZ, L*a*b* МКО)
в трех- либо четырехкоординатное цветовое пространство (где т — число коорди-
нат (цветовых каналов изображения) в цветовом пространстве вывода, п — размер-
ность таблицы CLUT). Расчет значения X относительно Y осуществляется по поло-
жению точки в таблице. На рис. 4.18 показан пример 25 X 25 X 25 X 3-мерной таблицы
CLUT, используемой для преобразования изображения из внутреннего цветового
пространства CMS (L*a*b*) в цветовое пространство RGB по тегу BToAO из профи-
ля, построенного для принтера Epson Stylus Photo 900 при печати на бумагу Lomond
Glossy Photo Paper. Пример расчетов по этой таблице приведен в примере 4.4. Для
профиля Euroscale Coated v.2 таблица CLUT имеет размерность 33X33X33X4 эле-
ментов при преобразовании по тегам ВТоА (из внутреннего цветового пространства
CMS в цветовое пространство CMYK) и размерность 33X33X33X33X3 элементов
при преобразовании по тегам АТоВ (из цветового пространства CMYK во внутрен-
нее цветовое пространство CMS).
ПРИМЕР 4.4
Расчет координат цвета по таблице CLUT
Преобразовать цветовые координаты образца из примера 3.1 в цветовое простран-
ство струйного принтера Epson Stylus Photo при печати на бумагу Lomond Glossy
Photo Paper с использованием перцептуального метода цветового пересчета.
1. Считываем профиль принтера и задаем данные для расчетов:
prof = iccread('lomondgl.icm');
BCurve = double(prof.BToAO.InputTables);
ACurve = double(prof.BToAO.OutputTables);
CLUT = double(prof.BToAO.CLUT).
2. Вводим координаты цвета в цветовом пространстве L*a*b* МКО, рассчитан-
ные относительно стандартного излучателя D50:
Lab = [ 22.3665 30.2851 -61.7126 ].
3. Преобразуем введенные значения к 16-разрядным целочисленным беззнако-
вым переменным с использованием функции lab2uint 16:
PCS1 = Iab2uintl6(Lab).
4. Осуществляем линеаризацию координат цвета по кривым типа «В» интерпо-
лированием одномерной таблицы CLUT с использованием функции interpl:
BCurveMax = double(intmax(class(prof.BToAO.InputTables{1,1})));
(определяем максимальное значение в таблице CLUT)
152
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
for i = 1 : 3
iBCurve = ...
PCS1(i)/(BCurveMax/(size(prof.BToAO.InputTables{l,1},1)-1))+1;
PCSO(i) = interpl(double(prof.BToAO.InputTables{l,i}),iBCurve);
end.
(рассчитываем линейные значения PCSO координат цвета по каждому цветово-
му каналу интерполированием таблицы LUT в точке iBCurve, рассчитываемой по
значению PCS1 и BCurveMax).
5. Осуществляем расчет цветовых координат RGB по таблице CLUT с использо-
ванием трехмерной интерполяции с помощью функции interp3. Поскольку специ-
фикация ICC рекомендует использовать при расчетах цветовых координат по таблице
CLUT линейную интерполяцию, расчеты ведутся только по восьми точкам (рис. 4.18):
for i = 1 : 3
iCLUT(i) = PCSO(i)/(BCurveMax/(size(prof.BToAO.CLUT,1)-1))+1;
end;
(определяем положение точки PCSO в таблице CLUT)
X(l,l,l) = fix (iCLUT (1) ) ; X(l,2,l) = fix (iCLUT (1) )+1 ;
X(2,2,l) = fix (iCLUT (1) )+1; X(2,l,l) = fix (iCLUT (1) ) ;
X(l,l,2) = fix (iCLUT (1) ) ; X(l,2,2) = fix (iCLUT (1) )+1 ;
X(2,2,2) = fix (iCLUT (1) )+1; X(2,l,2) = fix (iCLUT (1) ) ;
Y(l,l,l) = fix (iCLUT (2) ) ; Y(l,2,l) = fix (iCLUT (2) ) ;
Y(2,2,l) = fix(iCLUT(2) )+l; Y(2,l,l) = fix (iCLUT (2))+1 ;
Y(l,l,2) = fix (iCLUT (2) ) ; Y(l,2,2) = fix (iCLUT (2) ) ;
Y(2,2,2) = fix (iCLUT (2) )+1; Y(2,l,2) = fix (iCLUT (2) )+1 ;
Z (1,1,1) = fix (iCLUT (3) ) ; Z (1,2,1) = fix (iCLUT (3) ) ;
Z (2,2,1) = fix (iCLUT (3) ) ; Z (2,1,1) = fix (iCLUT (3) ) ;
Z(l,l,2) = fix (iCLUT (3) )+1; Z(l,2,2) = fix (iCLUT (3) )+1 ;
Z(2,2,2) = fix (iCLUT (3) )+1; Z(2,l,2) = fix (iCLUT (3) )+1 ;
(формируем данные для расчетов по функции interp3)
ilO = fix (iCLUT (1) ) ; ill = fix (iCLUT (1) )+1 ;
i20 = fix (iCLUT (2)) ; i21 = fix(iCLUT(2))+1;
i30 = fix (iCLUT (3) ) ; i31 = fix (iCLUT (3) )+1 ;
for i = 1 : 3
V (1,1,1) = double(prof.BToAO.CLUT(i30,i20,ilO,i)) ;
V(l,2,l) = double(prof.BToAO.CLUT(i31,i20,il0,i));
V(2,2,l) = double(prof.BToAO.CLUT(i31,i21,ilO,i) ) ;
V(2,l,l) = double(prof.BToAO.CLUT(i30,i21,ilO,i));
V(l,l,2) = double(prof.BToAO.CLUT(i30,i20,ill,i));
V(l,2,2) = double(prof.BToAO.CLUT(i31,i20,ill,i));
V(2,2,2) = double(prof.BToAO.CLUT(i31,i21,ill,i));
V(2,l,2) = double(prof.BToAO.CLUT(i30,i21,ill,i));
RGBO(i) = interp3(X,Y,Z,V,iCLUT(1),iCLUT(2),iCLUT(3));
end
(вычисляем линейные значения цветовых координат RGB).
6. Осуществляем пересчет координат RGB по кривым типа «А» (аналогично
п. 4) и рассчитываем значения цветовых координат RGB в цветовом пространстве
устройства:
4.3. ВВОД И ВЫВОД ИЗОБРАЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ CMS
153
ACurveMax = double(intmax(class(prof.BToAO.OutputTables{1,1})));
for i = 1 : size(prof.BToAO.OutputTables,2); iACurve = ...
RGBO(i)/(ACurveMax/(size(prof.BToAO.OutputTables{1,1},1)-1))+1;
RGB1(i) = interpl(double(prof.BToAO.OutputTables{1,i}),iACurve);
end; ProfileRGB256 = (double (RGB1)/65535) *255 .
Результат расчетов:
R = 51.3505, G = 70.0718, В = 253.6688.
To есть для того, чтобы получить на печати на бумаге Lomond Glossy Photo на
принтере Epson Stylus Photo 900 образец с координатами цвета L* = 6.7998, а* =
= 3.9436, Ь* = 28.6660 (относительно Эбб), мы должны вывести его на печать, за-
дав координаты цвета в метрике устройства вывода R = 51, G = 70, В = 254.
4.3.3. Преобразование отсканированных изображений
и изображений, полученных цифровой камерой
Как правило, все устройства ввода (сканеры, цифровые камеры, дигитайзеры
и т.д.) осуществляют ввод изображения экспонированием трех чувствительных в
красной, зеленой и синей зонах спектра светочувствительных элементов. Поэтому
они, так же как и мониторы, могут быть классифицированы как трехстимульные
колориметры и описаны с помощью профилей матричного типа. В этом случае для
описания устройства ввода нам необходимо, прежде всего, знать координаты цвета
опорных цветовых стимулов устройства и точки белого. Например, для сканера это
могут быть координаты цвета, используемого для сканирования излучателя бело-
го света (катодной лампы), и координаты цвета излучения, получаемого за тремя
зональными светофильтрами красного, зеленого и синего цветов, с помощью кото-
рых осуществляется цветоделение сканируемого изображения. В этом случае ска-
нер может быть довольно точно описан с помощью профиля матричного типа.
Однако целый ряд моделей пленочных сканеров (например, сканеров, в кото-
рых экспонирование сканируемого оригинала осуществляется красным, зеленым
и синим светодиодами, а не источником белого света) и цифровые камеры уже не
могут быть описаны профилем матричного типа, поскольку, хотя их можно счи-
тать трехстимульными колориметрами, характеристики пропускания используе-
мых для цветоделения зональных светофильтров довольно далеко отстоят от со-
ответствующих им рецепторов человеческого глаза, а потому процесс получения
цветного изображения в сканерах и цифровых камерах не может быть точно опи-
сан линейными зависимостями.
Поэтому для описания устройств ввода изображений употребляются профи-
ли табличного типа, расчеты по которым осуществляются аналогично расчетам по
профилям устройств вывода изображения, с той лишь разницей, что осуществляет-
ся не преобразование изображения из внутреннего цветового пространства CMS
в цветовое пространство устройства вывода изображения (принтера), а, наоборот,
из цветового пространства устройства ввода изображения (сканера, цифровой ка-
меры) изображение преобразуется во внутреннее цветовое пространство CMS,
а из него — в одно из абстрактных колориметрических цветовых пространств, на-
пример Adobe RGB либо специально созданное для этих целей Джозефом Холмсом
цветовое пространство Ekta RGB (см. табл. 4.3).
154
ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ ЦВЕТОМ И ЦВЕТОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
Интересно отметить, что в среде профессионалов в области сканирования и до-
печаткой обработки давно идет дискуссия о том, каким образом необходимо стро-
ить и использовать в работе профили устройств ввода изображений и нужно ли
их использовать вообще? Основанием для этой дискуссии является тот факт, что
отсканированное изображение почти всегда подвергается дополнительной и в не-
которых случаях весьма сложной обработке, результатом которой является изо-
бражение, отвечающее определенным творческим представлениям и задачам, ко-
торые ставит перед собой его автор, либо изображение, которое предназначено для
вывода на печать с целью получения оттиска определенного качества. Это означа-
ет, что если даже поставить перед собой задачу получить верно отсканированное
изображение (в данном случае имеется ввиду изображение, цвето-тональный ри-
сунок которого наиболее полно соответствует его оригиналу — слайду либо види-
мому изображению), то успешное выполнение этой задачи окажется на самом деле
не столь важным, как задача удовлетворения представлений автора либо печат-
ника о том, каким образом должно выглядеть это изображение в конце процесса.
Ведь в действительности фотография не есть слепое копирование реальной дей-
ствительности, когда важно получить изображение, наиболее точно соответству-
ющее тому, каким оно видится в реальности либо каким оно выглядит на слайде,
а это, прежде всего, творческий поиск визуального языка, посредством которо-
го фотограф имеет возможность выразить те или иные свои взгляды и идеи. По-
этому фотографу (либо человеку, выполняющему в данном случае роль создателя
изображения) важно из колориметрически верной копии изображения создать ко-
пию, соответствующую его собственным внутренним представлениям о том, ка-
ким образом это изображение должно выглядеть. Естественно, что в этом случае
необходимость в использовании CMS для достижения соответствия цветов отска-
нированного изображения его оригиналу отпадает, поскольку нам важно обеспе-
чить соответствие цветов изображения не его фотографическому либо визуально-
му оригиналу, а оригиналу, находящемуся, если можно так выразиться, в сознании
автора изображения.
Может показаться, что последнее замечание в меньшей степени относится к ко-
лориметрии и теории обработки изображений, а в большей степени — к филосо-
фии, но тем не менее это факт, и не согласиться с ним довольно трудно. Ведь в дей-
ствительности феномен цвета есть не что иное, как продукт нашего сознания, а не
физически измеримая реальность, которую мы пытаемся описать с помощью коор-
динат XYZ либо L*a*b* МКО. Как замечательно сказал Ральф Ивенс «Цвет — это
то, что вы видите, а не то, что вы могли бы видеть».
Глава 5
Калибровка
и профилирование
устройств
воспроизведения
изображений
5.1. Построение цветовых профилей
Процедура построения цветового профиля устройства называется профили-
рованием (характеризацией) устройства. Она заключается в нахождении связи
между цветами в цветовом пространстве устройства и их колориметрическими зна-
чениями в цветовом пространстве XYZ либо Lab (внутреннем цветовом простран-
ство CMS), на основании которой можно осуществить преобразование изображе-
ния из цветового пространства устройства в аппаратно-независимое внутреннее
цветовое пространство CMS. Помимо профилирования часто осуществляется
также процедура калибровки либо линеаризации устройства, которая заключает-
ся в приведении параметров воспроизведения изображения устройством в строгое
соответствие с определенными требованиями, регламентируемыми специальны-
ми стандартами. К примеру, стандарт ISO 12646 требует, чтобы монитор, который
используется для работы с цветными изображениями в полиграфии, имел цвето-
вую температуру точки белого 5000К и энергетическую яркость 80—120 кд/м2.
Для этой цели используются специальные тестовые цветовые таблицы — цвето-
вые шкалы или мишени, — которые содержат определенный набор контрольных
цветов. Как правило, в качестве этих цветов выбираются основные аддитивные —
красный, зеленый, синий; и базовые субтрактивные — желтый, пурпурный, голу-
бой, — цвета и различные их градации, к которым добавляются белый и черный
цвета и градации серого, а также различные дополнительные цвета, правильное
воспроизведение которых важно для данной системы цветовоспроизведения (от-
тенки человеческой кожи, цвета голубого неба, воды, листвы деревьев и т.д.). Кон-
кретный набор контрольных цветов и их расположение в шкале меняются в зави-
симости от версии мишени и ее производителя.
Шкалы для профилирования устройств ввода изображения — планшетных ска-
неров и фотокамер — изготовляются на фотобумаге либо (реже) типографским спо-
156
ГЛАВА 5. КАЛИБРОВКА И ПРОФИЛИРОВАНИЕ
Рис. 5.1. Цветовая шкала IT8.7/2 производства фирмы Agfa для профилирования
планшетных сканеров, работающих на отражение (цв. вклейка, рис. 27)
собом. Несмотря на то что мишени изготавливаются при строжайшем соблюдении
требований качества, некоторые расхождения цветов от одной партии мишени к дру-
гой все равно имеют место. Поэтому к каждой такой мишени прилагается файл дан-
ных, в котором содержатся значения цветовых координат контрольных цветов, из-
меренные спектрофотометром. Эти данные используются при расчете профиля. Для
профилирования пленочных сканеров и сканеров, работающих с прозрачными ори-
гиналами, используются аналогичные версии цветовых мишеней, выполненные в
виде цветных диапозитивов. Мишени, предназначенные для профилирования прин-
теров, печатных станков и другого печатного оборудования, поставляются в виде го-
товых для печати файлов в формате TIFF либо PostScript, с которых шкала выводит-
ся устройством на бумагу. Мишени, используемые для профилирования мониторов,
видео- и проекционного оборудования, представляют собой текстовые файлы, в ко-
торых записаны координаты цвета RGB тестовых цветов (эти цвета с помощью спе-
циального программного обеспечения проецируются на экране и измеряются с по-
мощью спектрофотометра либо колориметра).
Большое распространение получила цветовая шкала IT8 [24] (см. рис. 5.1), стан-
дартизированная Международной организацией по стандартизации (ISO). Стандарт
IT8.7/1 описывает тестовую таблицу, предназначенную для слайд-сканеров и скане-
ров, работающих на просвет. Стандарт IT8.7/2 описывает тестовую таблицу, пред-
назначенную для сканеров, работающих на отражение. И наконец, стандарт IT8.7/3
описывает тестовую таблицу для калибровки принтеров, офсетных печатных и дру-
гих устройств печатного вывода изображения. Тестовые таблицы IT8 производит
целый ряд фирм, таких как Kodak, Agfa, Fuji и многие другие, включая и так назы-
5.1. ПОСТРОЕНИЕ ЦВЕТОВЫХ ПРОФИЛЕЙ
157
ваемых «независимых» производителей. Фирма Kodak в рамках стандарта IT8 про-
изводит три типа тестовых таблиц: Q-60E1 — прозрачная тестовая таблица разме-
ром 100 на 125 мм, выполненная на фотопленке Kodak Ektachrome, Q-60E3 — такая
же тестовая таблица, но размером 24 на 36 мм; Q60-R1 — непрозрачная тестовая
таблица размером 125 на 175 мм, выполненная на фотобумаге Kodak Ektacolor.
Вне зависимости от производителя, все тестовые таблицы IT8 имеют одинако-
вый рисунок, составленный из 240 тестовых цветовых образцов, контрольной шка-
лы серого и тестового изображения. Каждый цветовой образец имеет свой номер
(от 1 до 22) и буквенный индекс (от А до L). Цвет и расположение образцов строго
регламентируются стандартом.
Образцы с Al по L12 представляют собой контрольную шкалу цветов, состав-
ленную на основании предложений фирм Agfa, Kodak, Fuji, Konica таким образом,
чтобы их можно было воспроизвести на любых типах фотографических материа-
лов, производимых этими фирмами. Цвета сгруппированы по цветовому оттенку,
яркости и насыщенности.
По строкам от Адо L представлены различные цвета, отличающиеся своим цве-
товым тоном. Всего таких цветов получается 12. Каждый цвет разделен по колон-
кам натри группы: от 1 до 4, от 5 до 8 и от 9 до 12, в которых цвета отличаются своей
яркостью. И наконец, в рамках каждой такой группы цвета расположены в порядке
изменения их цветовой насыщенности. Всего, таким образом, получается 144 цве-
товых образца.
Образцы с А13 по L19 представляют собой шкалу чистых спектральных цветов:
голубого (13), пурпурного (14), желтого (15), черного (16), красного (17), зеленого (18)
и синего (19). От строки Адо строки L они расположены в порядке изменения свой
насыщенности: от почти белого (строка А) до самого насыщенного (строка L). Всего,
таким образом, получается 84 цветовых образца. Образцы с А20 по L22 не регламен-
тируются стандартом и могут быть заполнены по усмотрению производителя. Так,
фирма Kodak располагает здесь 12 контрольных телесных цветов и тестовое изобра-
жение, по которым можно контролировать правильность цветопередачи тонов кожи.
Внизу таблицы IT8.7/1 находится нейтрально-серая тестовая шкала, представлен-
ная 22 градациями серого от почти белого (1) до почти черного (22).
Наиболее часто используемой цветовой шкалой для профилирования фотока-
мер и контроля цвета в фотографии используется цветовая шкала ColorChecker
ColorRendition Chart, разработанная 30 лет назад на основе образцов из цветового
атласа Манселла и распространяемая сейчас американской фирмой X-Rite (до это-
го — фирмой GretagMacbeth). Эта шкала содержит 18 цветовых образцов и шкалу
нейтральных цветов, содержащую 6 образцов ахроматических цветов: черный, бе-
лый и различные оттенки серого. В связи с широким распространением цифровой
фототехники фирма GretagMacbeth расширила ColorChecker добавлением допол-
нительных контрольных цветов для возможности использования в качестве цвето-
вой мишени для профилирования цифровых фотокамер (эта версия мишени имеет
обозначение ColorChecker DC), а позже еще раз усовершенствовала эту цветовую
шкалу (версия ColorChecker SG) [26] (рис. 5.2).
Существуют также цветовые мишени, предназначенные для использования с кон-
кретными типами цветоизмерительных устройств, как, например, цветовая шкала
il RGB Target 1.5 (см. рис. 3.15), разработанная фирмой GretagMacbeth для профи-
158
ГЛАВА5. КАЛИБРОВКАМ ПРОФИЛИРОВАНИЕ
б)
Рис. 5.2. Цветовые шкалы GretagMacbeth (X-Rite) ColorChecker (а)
и Digital ColorChecker SG (б) (цв. вклейка, рис. 28)
лирования цветных не-PostScript принтеров с использованием спектрофотометра
Eye-One.
По данным, полученным в результате измерения тестовой мишени, программ-
ное обеспечение, осуществляющее построение профиля, находит взаимосвязь
между колориметрическими координатами цветовых образцов (эти значения яв-
ляются заранее известными) и их значениями, которые были получены в результа-
те промера тестовой мишени с помощью спектрофотометра либо колориметра. Для
сканеров, цифровых камер и других устройств ввода изображения эти данные вво-
дятся из файла изображения, полученного путем сканирования мишени. Таким об-
разом, мы получаем набор дискретных функций
XYZ/LabPCS = ^(RGB/CMYKd) (5.1 а)
(для устройств ввода изображений)
и RGB/CMYKd = 8r(XYZ/LabPCS) (5.1 б)
(для устройств ввода изображений), где rgb/cmykd — цветовые координаты
цвета, воспроизводимого устройством с помощью аддитивного (RGB) либо суб-
трактивного (CMYK) цветосинтеза, XYZ/LabpCS — колориметрические коорди-
наты этого цвета.
По этим данным специализированное программное обеспечение для создания цве-
товых профилей строит таблицы преобразования цветовых координат — CLUT, — по
которым цветовые координаты изображения в цветовом пространстве устройства мо-
гут быть преобразованы в аппаратно-независимое колориметрическое пространство
CMS, и наоборот. Поскольку число промеренных образцов намного меньше числа
точек, которые должны быть записаны в CLUT, необходимые промежуточные точки
вычисляются математически по различным алгоритмам. Поэтому качество профиля,
с одной стороны, зависит от правильности выбора и точности измерения цветовой
5.1. ПОСТРОЕНИЕ ЦВЕТОВЫХ ПРОФИЛЕЙ
159
шкалы, использованной для для профилирования устройства, а с другой — от про-
граммного обеспечения, с помощью которого строится профиль, и правильности вы-
бранных при этом настроек.
Для этой цели используется специализированное программное обеспечение, кото-
рое поставляется вместе с цветоизмерительным калибровочным оборудованием или
приобретается отдельно (программы GretagMacbeth ProfileMaker [36], Monaco EZColor,
Heldenberg PrintOpen).
На рис. 5.3 показан пример построения многомерной таблицы поиска и замены
цветов по цветовой мишени, состоящей из 25X5 = 125 образцов.
Таблица для преобразования изображения из цветового пространства устрой-
ства (RGB) во внутреннее цветовое пространство CMS (L*a*b* МКО) — таблица
AtoB в терминологии ICC — формируется в данном случае на основании данных
измерения 125 образцов мишени, заданных численными координатами в коорди-
натной системе RGB. Цветовая шкала, по которой строится таблица (рис. 5.3, а),
сформирована таким образом, чтобы образцы в ней располагались равномерно,
будучи удалены друг от друга на равное расстояние (64 отсчета яркости).
В свою очередь, таблица AtoB, сформированная по этим образцам, будет пред-
ставлять из себя цветовой куб, построенный тремя координатами R, G, В. Узлы
таблицы располагаются в ней также на равном удалении друг от друга с шагом в
32 отсчета яркости. Таким образом, мы получаем таблицу поиска и замены цве-
тов, состоящую из 9X9X9 = 729 элементов, для каждого из которых должны быть
указаны значения координат цвета в ЦКС L*a*b* МКО, рассчитанные относитель-
но стандартного излучателя D50 МКО. При этом на каждый первый, третий, пя-
тый, седьмой и девятый узлы таблицы по каждой из координат R, G, В (они пока-
заны на рис. 5.3, б жирными точками) приходится один действительный образец из
цветовой шкалы, для которого эти значения известны (они получены на основа-
нии данных спектрофотометрического измерения цветовых образцов), а для каж-
дого второго, четвертого, шестого и восьмого образца эти значения рассчитывают-
ся методом трехмерной интерполяции по имеющимся точкам.
К примеру, точке в таблице с координатами в ЦКС RGB R = 255, G = 255, В = 64
соответствуют значения координат цвета в ЦКС L*a*b* МКО L* = 89, а* = О, Ь* =
= +80 (рассчитанные относительно стандартного излучателя D50), полученные
путем непосредственного измерения воспроизведенной на данном устройстве вы-
вода изображения цветовой мишени с помощью спектрофотометра и расчета ко-
ординат цвета на основании спектрального апертурного коэффициента отражения
этого образца. То есть при воспроизведении цвета, заданного этими координатами
RGB на данном устройстве вывода, мы получим некоторый оттенок желтого. Для
того чтобы рассчитать недостающие для формирования таблицы значения коорди-
нат цвета для соседней точки с координатами R = 224, G = 224, В = 64, мы долж-
ны воспользоваться методом трехмерной интерполяции, используя в качестве ис-
ходных данных для расчетов известные нам координаты цвета для окружающих эту
точку восьми образцов:
№1: R = 192, G = 255, В = 64 —> L*
№2: R = 192, G = 192, В = 64 —> L*
№3: R = 255, G = 255, В = 64 —> L*
№4: R = 255, G = 192, В = 64 —» L*
= 76, а* = -27, b* = +61
= 64, а* = -03, Ь* = +48
= 89, а* = -00, b* = +80
= 76, а* = +25, Ь* = +66
160
ГЛАВА5. КАЛИБРОВКАМ ПРОФИЛИРОВАНИЕ
№5: R = 192, G = 255, В = 32 - -> L* = 74, а* = —22, b* = +71
№6: R = 192, G = 192, В = 32 - + L* = 63, а* = -01, Ь* = +57
№7: R = 255, G = 255, В = 32 - > L* = 87, а* = +05, b* = +93
№8: R = 255, G = 192, В = 32 - » L* = 75, а* = +93, Ь* = +77
Для расчета трех координат L*, а*и Ь* эта процедура должна быть последова-
тельно повторена три раза. Для нашего примера были получены следующие зна-
чения:
L* = 76, а* = -1,Ь* = +64.
Задача построения CLUT значительно усложняется, когда для расчета таб-
лицы используются неравномерно распределенные данные, причем часть яче-
ек таблицы соответствует цветам, лежащим вне цветового охвата описываемого
таблицей устройства воспроизведения изображения — случай, когда формиру-
ется таблица для пересчета изображения из внутреннего цветового пространства
G=255
R=000
1111111111111111!
R=064
4IIIIIIIIIIIIS
JIIIIIIIIBIIIHI
R=128
R=192
4
| А В С D Е | F G Н I J | К L М N О | Р QR
R=255
V W X Y| —
a)
Рис. 5.3. Пример построения многомерной таблицы поиска и замены цветов (CLUT),
по которой осуществляется преобразование изображения из координатного про-
странства RGB во внутреннее цветовое пространство CMS (L*a*b* МКО): а) цве-
товая шкала, использованная для формирования CLUT; б) таблица AtoB; в) расчет
координат цвета L*a*b* в узлах таблицы AtoB методом многомерной интерополяции.
Цветовая шкала (а), сформированая из 25X5 = 125 цветовых образцов, располо-
женных в координатных плоскостях R, G, В на равном удалении друг от друга с по-
стоянным шагом А = 64 отсчета яркости. По этим данным формируется многомер-
ная таблица поиска и замены цветов RGB L*a*b* (б), состоящая из 9Х9Х9 = 729
элементов, расположенных на равном удалении друг от друга с постоянным шагом А =
= 32 отсчета яркости. Значения координат цвета L*a*b* для каждого нечетного эле-
мента таблицы известны и получаются непосредственно из данных спектрофотоме-
трических измерений цветовой мишени (а), а для каждого четного элемента рассчи-
тываются по известным значениям методом многомерной интерполяции. На рис. в)
показан пример расчета значений координат цвета L*a*b* для точки с координатами
R = 224, G = 224, В = 64
5.1. ПОСТРОЕНИЕ ЦВЕТОВЫХ ПРОФИЛЕН
161
G
255
224
192
160
128
96
64
32
0
76
-27
+61
0
32
L* = 89
а* = О
b* = +80
76
-1
Ь* = +64
76
а* = +25
Ь* = +66
Q5
Q4
в)
ОБОЗНАЧЕНИЯ:
Г"*) узел таблицы, значение
координат цвета которого
известно из цветовой мишени
J. узел таблицы, значение
координат цвета которого
рассчитано по образцам
из цветовой мишени
L*
а*
Ь*
= 64
= -3
= +48
64 96 128 160 192 224 255
R
В = 64
Рис. 5.3 (продолжение)
162
ГЛАВА5. КАЛИБРОВКАМ ПРОФИЛИРОВАНИЕ
CMS в цветовое пространство устройства вывода RGB либо CMYK (таблица BtoA
в терминологии ICC). В этом случае при составлении таблицы приходится пере-
считывать координаты цвета во внутреннем цветовом пространстве CMS к коор-
динатам цвета устройства вывода, используя более сложный алгоритм трехмерной
интерполяции по неравномерно-распределенным узлам (рис. 5.3, в).
Как при формировании таблицы AtoB, так и при формировании таблицы BtoA
можно заложить в них поправки к рассчитанным по мишени данным, которые по-
зволят осуществить тональную и цветовую коррекцию изображения при его пре-
образовании из цветового пространства устройства во внутреннее цветовое про-
странство CMS, и наоборот. В частности, это могут быть различные алгоритмы
пересчета цветов в соответствии с рекомендациями ICC (см. главу 4, раздел 4.1.3
«Алгоритмы пересчета цветов»), которые, в частности, позволяют решать пробле-
му несоответствия цветовых пространств устройства ввода (сканера, цифровой ка-
меры), рабочего цветового пространства, в котором редактируется и сохраняется
изображение (например, Adobe RGB), и устройства вывода изображения (монито-
ра, принтера, печатного станка). Таким образом, для формирования файла цве-
тового профиля необходимо рассчитать три таблицы для трех методов пересче-
та цветов из внутреннего цветового пространства CMS в цветовое пространство
устройства вывода: перцептуального (таблица AtoBO), колориметрического (таб-
лица AtoBl), и с сохранением насыщенности (таблица AtoB2).
5.2. Настройка и профилирование мониторов
Монитор является первым устройством в технологической цепочке комплекса
оборудования для ввода, обработки и вывода изображения, который необходимо
тщательно настроить и откалибровать в соответствии с требованиями действую-
щего стандарта. Стандарт ISO определяет требования, предъявляемые к харак-
теристикам мониторов для издательской и дизайнерской деятельности, а также
условия их эксплуатации, обязательное соблюдение которых гарантирует пра-
вильность настройки всей системы [27, 31].
Стандарт ISO 3664:2000 определяет условия настройки и эксплуатации мо-
ниторов, предназначенных для редактирования цифровых изображений, пред-
назначенных для просмотра на экране монитора (изображения для оформления
веб-страниц, компьютерных презентаций, цифрового видео и мультимедиа) [28].
Дополняющий его стандарт ISO 12646 определяет аналогичные условия для мо-
ниторов, предназначенных для работы с изображениями, которые затем будут вос-
производиться на бумаге (печать и полиграфия, изготовление фоторепродукций
цифровых или сканированных изображений) [29]. Основные положения этих двух
стандартов приведены в табл. 5.1.
В соответствии с требованиями стандарта, помещение, в котором находится
рабочее место оператора графической станции, должно иметь стены и обстанов-
ку в нейтральных серых тонах (стены выкрашены серой краской с коэффициен-
том отражения 60%, мебель должна иметь нейтрально-серое покрытие), в нем не
должно быть ярких цветных предметов, которые могут повлиять на правильность
восприятия цвета оператором из-за смещения хроматической адаптации его зри-
тельного аппарата. В помещении не должно быть ярких источников света, свет из
5.2. НАСТРОЙКАМ ПРОФИЛИРОВАНИЕ МОНИТОРОВ
163
Таблица 5.1. Условия настройки и эксплуатации мониторов, предназначенных
для работы с цветными изображениями по стандарту ISO [26]
Параметр Рекомендация стандарта ISO 3664:2000 Рекомендация стандарта ISO 12646
Организация рабочего помещения, в котором эксплуатируется монитор
Освещение Искусственные источ- ники света, близкие по спектральному соста- ву к D50 с корр. цв. темпе- ратурой 5000 К и ниже Искусственные источники све- та, близкие по спектраль- ному составу к D50 с корр. цв. температурой 5000 К
Освещенность на рабочем месте 32—64 люкс и ниже 32 люкс и ниже
Наличие допол- нительных источ- ников освещения Полная изоляция от дневного света и отсут- ствие прочих источников искусственного света
Оформление помещения Окружающая обстановка должна быть оформлена в нейтрально-серых тонах, стены покрашены краской с коэф- фициентом отражения 60 % и ниже, убраны все яркие пред- меты и элементы оформления, создающие блики на поверхно- сти монитора и смещающие цветовую адаптацию оператора
Организация просмотрового места
Источник осве- щения Высококачественный источник эталонного белого света близкий к D50 (Ra 90%)
Освещенность 1500—2500 люкс
Параметры настройки точки белого монитора
Цв. температура 6500K(D65) 5000K(D50)
Яркость 75-100 кд/м2 80-120 кд/м2
окна должен быть изолирован светонепроницаемыми серыми щитами. Для осве-
щения помещения должны использоваться лампы, имеющие спектр свечения, при-
ближающийся к спектру дневного света с коррелированной цветовой температурой
5000 К (стандартный излучатель D50) при индексе цветопередачи относительно из-
лучателя D50 не ниже 90% и освещенности не выше 32—64 люкс (такие осветите-
ли производит целый ряд фирм, таких как Just Normlicht, Graphiclite, SoLux, Philips,
которые теперь доступны также и на отечественном рынке [31]). Для того чтобы
164
ГЛАВА 5. КАЛИБРОВКА И ПРОФИЛИРОВАНИЕ
свет от осветительных ламп не был резким и равномерно освещал помещение, их
следует расположить вдоль стен около потолка и изолировать снизу специальными
кожухами. Для просмотра сканируемых оригиналов, цветопроб и готовых отпечат-
ков должно быть оборудовано специальное просмотровое место. Некоторые специ-
алисты также рекомендуют оператору не одевать яркую цветную одежду, которая
может отвлекать зрение и оставлять цветные блики на мониторе, и убрать с рабо-
чего стола любые яркие разноцветные предметы, а также отключить любые деко-
ративные элементы визуального оформления рабочего стола операционной систе-
мы, оформив кнопки и элементы управления в нейтрально-серой гамме. По этой
причине следует убрать все разноцветные синие, зеленые и оранжевые кнопки и
панели в Windows ХР и установить в качестве фона рабочего стола серую заливку с
координатами RGB = 128,128, 128, либо нейтрально-серую текстуру.
Когда рабочая обстановка и освещение приведены в строгое соответствие со
стандартом ISO, можно приступать к дальнейшей колориметрической настройке
монитора. Обычно это процедура подразумевает стандартизацию таких парамет-
ров, собственно определяющих качество воспроизведения изображения мони-
тором, как гамма монитора, его цветовая температура, яркость точки белого и точ-
ки черного (эта процедура называется калибровкой или линеаризацией монитора).
После того как эти параметры были приведены в строгое соответствие требованиям
стандарта, осуществляется процедура профилирования (характеризации) монито-
ра, в результате которой, собственно, и формируется цветовой профиль монитора.
Калибровка и профилирование монитора могут осуществляться непосредственно
самим оператором либо специально подготовленным для этого специалистом, с ис-
пользованием предназначенного для этого программного и аппаратного обеспече-
ния, которое часто поставляется на рынок в виде уже готовых к использованию па-
кетов (цветоизмерительное устройство, программное обеспечение, дополнительные
аксессуары и материалы). Например, недорогой пакет Pantone ColorVision на базе
колориметра ColorVision Spyder либо пакет MonacdEZColor на базе колориметра
MonacoSensor. Фирма GretagMacbeth для этой цели предлагает два решения: бюд-
жетный пакет для калибровки мониторов на базе фотоэлектрического колориметра
Eye-One Display и универсальный пакет для калибровки и профилирования различ-
ных цветовых устройств на базе спектрофотометра Eye-One [31] (рис. 5.4).
Не стоит для этой цели пользоваться утилитами программной калибровки, ко-
торые часто распространяются бесплатно либо поставляются вместе с другим про-
граммным обеспечением (как, например, утилита Adobe Gamma). Они позволяют
значительно сэкономить средства, поскольку не требуют для своей работы нали-
чия дорогостоящего цветоизмерительного оборудования и основывают свои рас-
четы на данных визуальных измерений, выполненных оператором. Едва ли можно
ожидать, что точность настройки и качество профилей, построенных такими про-
граммами, едва ли будет приемлемым.
5*2 Л * Первичная лшеарюацю шжмтора: настррйка
энергетической яркости точки черного и.точки белого
Колориметрическая настройка монитора начинается с первичной линеаризации
монитора, которая заключается в установке параметров яркости и контраста мо-
нитора, при которых удается обеспечить оптимальные характеристики воспроиз-
5.2. НАСТРОЙКА И ПРОФИЛИРОВАНИЕ МОНИТОРОВ
165
Рис. 5.4. Цветоизмерительное оборудование, используемое для калибровки и профили-
рования мониторов: фотоэлектрический колориметр ColorVision Spyder(a) и спектрофо-
тометр GretagMacbeth Eye-One (б)
ведения изображения: установку значений энергетической яркости точки черного
и точки белого при заданном динамическом диапазоне, при которых остаются раз-
личимы пиксели со значением яркости 1% и 2% в тенях и 99% в светах.
Важно правильно установить энергетическую яркость белой точки монитора,
иначе яркость проецируемого на экране монитора изображения, при сохранении
правильной передачи цветов, может оказаться выше либо, наоборот, ниже требу-
емого значения, что, к примеру, становится критически важным при эксплуатации
монитора в полиграфии, когда требуется достижение максимального соответствия
изображения на мониторе и тиражного отпечатка. Те же самые требования каса-
ются яркости точки черного монитора, которая выставляется в зависимости от яр-
кости точки белого таким образом, чтобы обеспечить необходимый яркостной ди-
намический диапазон монитора.
Стандарт ISO требует, чтобы монитор, предназначенный для работы с интер-
нет- и мультимедиа-графикой, имел яркость точки белого 70—100 кд/м2, а мони-
тор, предназначенный для работы в полиграфии, — 80—120 кд/м2.
Если монитор предназначен для работы в полиграфии, когда необходимо добиться
максимального соответствия изображения на мониторе и тиражного отпечатка-, зна-
чение яркости белой точки выставляют около 100 кд/м2. Это значение соответствует
яркости идеального рассеивателя при его освещении световым потоком интенсивно-
стью 1800 люкс и утверждено стандартом ISO 3664 в качестве стандартного значения
166
ГЛАВА 5. КАЛИБРОВКА И ПРОФИЛИРОВАНИЕ
яркости белой поверхности, которое должно быть обеспечено при контрольном про-
смотре тиражного отпечатка и цветопробы (именно эту освещенность должны обе-
спечивать специальные просмотровые устройства, используемые в полиграфии). Яр-
кость черной точки устанавливается таким образом, чтобы обеспечить соответствие
яркостного динамического диапазона монитора динамическому диапазону тиражного
отпечатка, который обычно равен около AD = 2, что достигается инструментальным
либо визуальным уравниванием черной точки монитора относительно черной точки
отпечатка (при яркости белой точки 100 кд/м2 это достигается установкой яркости
черной точки около 0.2—0.6 кд/м2) [31]. При этом необходимо внимательно следить за
тем, чтобы при выставленных значениях яркости точки белого и точки черного удава-
лось полностью воспроизвести весь тональный диапазон изображения без потери де-
талей в светах либо тенях. Если эти потери происходят, необходимо соответствующим
образом перенастроить монитор, возможно, несколько пожертвовав при этом фор-
мальным соответствием стандарту.
Визуально это осуществляется путем анализа нейтрально-серой шкалы и уста-
новкой значения яркости на мониторе таким образом, чтобы обеспечить отчетливое
чтение на экране цветовых образцов со значением яркости 1% и 2%. При наличии
аппаратного калибратора контроль положения точки черного осуществляется путем
сравнения показаний энергетической яркости кинескопа при различных аппаратных
установках яркости на панели монитора. Оптимальным положением точки черного яв-
ляется значение яркости монитора, при котором обеспечивается отчетливое прочте-
ние образца со значением яркости 1%, что определяется путем сравнения значения
энергетической яркости свечения монитора при минимальном значении установки яр-
кости, со значением, которое обеспечивается при проекции на мониторе образца со
значением яркости 1 %.
Яркостной динамический диапазон монитора можно довольно точно определить
по следующей формуле:
AD = log[Yw/YK], (5.4)
где Уду — энергетическая яркость точки белого; У^ — энергетическая яркость
точки черного (кд/м2).
Если монитор требуется использовать как самостоятельное устройство для
воспроизведения цифровых изображений, введенных со сканера либо цифровой
камеры, скорее всего, окажется полезным, наоборот, увеличить яркостной дина-
мический диапазон монитора, доведя его до AD > 3 (динамический диапазон цвет-
ного слайда). Это обычно достигается уменьшением яркости точки черного дове-
дением ее до минимального значения, при котором еще остаются различимыми
детали в тенях изображения, и увеличением яркости точки белого до максимально
возможного значения, при котором удается «удержать» все остальные параметры
настройки без снижения качества воспроизведения изображения, что часто имеет
место при чрезмерном увеличении яркости дисплея. Сделать это можно визуально
с помощью специальных тестовых таблиц.
Установка яркости точки белого и точки черного монитора, как правило, осу-
ществляется регулировкой аппаратных установок яркости и контраста монитора.
При этом следует помнить, что эти настройки, также как и цветовая температура,
взаимно влияют друг на друга и часто процедуру настройки монитора повторяют
5.2. НАСТРОЙКА И ПРОФИЛИРОВАНИЕ МОНИТОРОВ
167
Рис. 5.5. Воспроизведение изображения на мониторе, предназначенном для визуализа-
ции цифровых и отсканированных изображений (а) и на мониторе, предназначенном для
работы в качестве цветопробного устройства в полиграфии (б)
несколько раз, до достижения.требуемого значения всех трех параметров. Как
правило, любой монитор имеет возможность обеспечить энергетическую яркость
точки белого не менее 100 кд/м2, однако по мере старения трубки значение мак-
симальной яркости, обеспечиваемой монитором, падает, и поэтому старые кине-
скопы уже не в состоянии обеспечить энергетическую яркость точки белого даже
в нижнем пределе допускаемого стандартом ISO диапазоне значений; естественно,
такой монитор следует заменить.
Также бывают случаи, когда энергетическая яркость точки белого подбирается из
расчета соответствия яркости белого поля тиражного оттиска, что касается случаев,
когда монитор служит для работы с изображениями, предназначенными для тиражи-
рования в типографии либо с помощью имеющегося в распоряжении оператора струй-
168
ГЛАВА 5. КАЛИБРОВКА И ПРОФИЛИРОВАНИЕ
Нормированная яркость пикселя
Рис. 5.6. Воспроизведение изображения на мониторе, прошедшем (б)
и не прошедшем (а) первичную линеаризацию
ного принтера. В этом случае энергетическая яркость точки белого монитора часто
бывает выше энергетической яркости белого поля тиражного либо цветопробного от-
печатка. Хотя, в связи с требованиями стандарта ISO для просмотра тиражных и цве-
топробных отпечатков, должно использоваться специальное осветительное оборудо-
вание, обеспечивающее точное соответствие яркости белого поля 100 кд/м2, такое
оборудование дорого, и не каждый имеет его в своем распоряжении. В этом случае
можно искусственно подогнать (понизить) точку белого монитора, с тем чтобы яркость
изображения на экране примерно соответствовала яркости изображения на печати.
Как правило, большинство мониторов позволяют добиться требуемого зна-
чения точки черного и точки белого за счет установки аппаратных параметров
5.2. НАСТРОЙКА И ПРОФИЛИРОВАНИЕ МОНИТОРОВ
169
яркости и контраста на панели монитора на значения: яркость = 50%, контраст =
= 100%, хотя, конечно же, в каждом конкретном случае эти параметры варьиру-
ются. Дополнительной мерой, обеспечивающей точное соответствие яркости точ-
ки белого 100 кд/м2, является регулировка усиления излучения катодных пушек
кинескопа, которая доступна на профессиональных мониторах и осуществляется
одновременно с настройкой цветовой температуры.
5.2.2. Настройка цветовой температуры монитора
Цветовой температурой монитора принято именовать цветовую температуру
так называемлй точки белого, которая определяется одновременным излучением
трех (красного, зеленого и синего) люминофоров (для ЭЛТ-мониторов) либо излу-
чением опорного белого света (для ЖКИ-мониторов). В соответствии со стандар-
том, это значение должно быть 6500 К (соответствующее цветовой температуре
стандартного излучателю Эбб) для мониторов, предназначенных для редактирова-
ния и просмотра цифровых изображений (по стандарту ISO 3664:2000) и 5000 К(со-
ответствующее цветовой температуре стандартного излучателя Dso) для монито-
ров, предназначенных для работы в печати и полиграфии (по стандарту ISO 12646).
Цветовая температура точки белого, так же как значения яркости и контраста,
регулируется на передней панели монитора. Как правило любой монитор позво-
ляет задавать минимум два значения цветовой температуры (например 6500 К и
9300 К). Профессиональные мониторы позволяют регулировать цветовую темпе-
ратуру в очень широких пределах, например, от 5000 К до 9200 К с шагом в 100 К
(цв. вклейка, рис. 29). Естественно, что выставленные значения всегда будут отли-
чаться от тех, которые монитор будет показывать в действительности, причем даже
для профессиональных моделей. Кроме того, эти различия могут становиться еще
заметнее по мере эксплуатации монитора в связи с выгоранием люминофоров.
Для контроля цветовой температуры монитора измеряются проекции излуче-
ния красного, зеленого, синего люминофоров и белого света, по цветности которых
определяется действительная цветовая температура монитора. В зависимости от
полученных результатов далее производится корректировка цветности белой точ-
ки монитора выбором соответствующего значения цветовой температуры на па-
нели управления монитора, либо, для достижения более точного результата, на-
стройкой интенсивности красного, зеленого и синего излучателей. После этого
производится еще одно контрольное измерение цветовой температуры. Если по-
сле корректировки цветовая температура соответствует стандарту (6500 К либо
5000 К), процедура заканчивается. Если же нет, повторяется снова до достижения
необходимого результата.
Недорогие модели мониторов, как правило, обеспечивают работу только при
двух значениях цветовой температуры — 6500 К и 9200 К (заводское значение
по умолчанию), при этом действительное значение, фактически обеспечиваемое
монитором, как правило, отличается от прописанного в меню на 100 К и более.
Регулировка цветовой температуры по каналам RGB также может присутство-
вать, однако работает она не так точно, как на профессиональных моделях, и, кро-
ме того, может приводить к ухудшению качества изображения.
В некоторых случаях корректировка цветовой температуры монитором может
вообще не обеспечиваться, например, — на мониторах портативных компьютеров.
170
ГЛАВА 5. КАЛИБРОВКА И ПРОФИЛИРОВАНИЕ
В этом случае монитор, как правило, работает при цветовой температуре около
9200 К, а достижение требуемого значения цветовой температуры возможно только
программными средствами за счет корректировки таблицы LUT видеоадаптера.
Следует также обратить внимание, что большинство мониторов обыкновен-
но имеют наибольший цветовой охват при цветности точки белого около 6500К,
что может явиться критерием установки цветовой температуры в случаях, когда ее
строгое соответствие стандарту не является насущно необходимым, либо качество
монитора оставляет желать лучшего. В этих случаях следует вообще не произво-
дить дополнительной регулировки цветовой температуры, установив ее в районе
этого значения. Тогда профиль монитора будет построен относительно того значе-
ния цветовой температуры, которое обеспечивается монитором, и не будет специ-
ально изменяться, тем более что для целого ряда графических приложений расхо-
ждения в несколько сотен Кельвинов не оказываются существенными.
После того как монитор был приведен к требуемым значениям яркости, контра-
ста и цветовой температуры (либо значениям, наиболее близким к требуемым, в
случае когда установить эти значения аппаратно не представляется возможным),
следует собственно процедура линеаризации монитора, которая в заключается в
приведении монитора к требуемой гамме. Эта процедура позволяет привести мо-
нитор в точное соответствие степенной зависимости с заданным значением гам-
ма, что позволяет обеспечить линейное распределение яркостей пиксела в зависи-
мости от напряжения видеосигнала (либо нелинейное, следующее определенной
пользователем зависимости, если в том есть необходимость), и, кроме того, более
точно настроить параметры яркости точки черного и точки белого и цветовой тем-
пературы монитора. Для мониторов, не имеющих возможности полного контроля
этих параметров, данная процедура является единственной возможностью осуще-
ствить калибровку и колориметрическую настройку монитора.
5.2.3. Приведение монитора к требуемой гамме1
Как правило, закон, в соответствии с которым распределяются значения яркости
пиксела в зависимости от напряжения видеосигнала, строго не следует степенной
зависимости с определенным значением гаммы. Отклонения могут наблюдаться как
от требуемого значения гаммы, так и от самой степенной зависимости. В этих случа-
ях для возможности обеспечения корректной визуализации изображения CMS не-
обходимо привести монитор к требуемой гамме (например, у = 2.2).
1 Под термином «привести монитор к определенной гамме» подразумевается в данном случае ком-
плекс процедур, позволяющих добиться от монитора воспроизведения яркости пиксела на экране в за-
висимости от входного напряжения видеосигнала в соответствии с определенной степенной зависимо-
стью, показатель которой в данном случае и является гаммой. При этом собственная гамма монитора,
то есть гамма некалиброванного монитора, может отличаться от выбранного значения. В любом случае,
при визуализации изображения на экране монитора посредством CMS, вне зависимости от того, какую
собственную гамму имел монитор, и того, к какой гамме он был приведен посредством линеаризации, не
имеет в конечном счете значения для пользователя, поскольку эти показатели учитываются CMS в про-
цессе воспроизведения изображения. Единственным требованием в данном случае является необходи-
мость строгого соответствия гаммы, объявленной в профиле монитора, и его действительной гаммы,
а также соответствие зависимости энергетической яркости пиксела на мониторе от входного напряже-
ния степенной функции, использование которой заложено в CMS для гамма-коррекции изображения.
5.2. НАСТРОЙКА И ПРОФИЛИРОВАНИЕ МОНИТОРОВ
171
Эта процедура осуществляется путем промера с помощью колориметра или
спектрофотометра специальной тестовой цветовой таблицы. Обычно эта табли-
ца представляет собой шкалы чистых красного, зеленого и синего цветов разной
интенсивности. Также к ним добавляется шкала серого, полученная путем одно-
временной проекции красного, зеленого и синего излучателей одинаковой интен-
сивности (рис. 5.7). Цветовые образцы последовательно показываются на экране
монитора и анализируются цветоизмерительным устройством.
На основе измерений таблицы определяется фактическая зависимость меж-
ду численным значением пиксела изображения, подаваемого на видеоадаптер,
и его энергетической яркостью, воспроизводимой на экране монитора. Заметьте,
что в этом случае говорится именно о зависимости яркости пиксела изображения на
экране монитора от его численного значения, формируемого программным обеспе-
чением, визуализирующим изображение, и подаваемого на видеоадаптер, а не о за-
висимости яркости пиксела изображения на экране монитора от напряжения видео-
сигнала, формируемого самим видеоадаптером, поскольку нашей задачей является
калибровка не собственно монитора либо собственно видеоадаптера, а всей систе-
мы монитор — видеоадаптер. То есть нам важно обеспечить правильность воспро-
изведения изображения не только (точнее, не столько) монитором самим по себе,
сколько именно комбинацией видеоадаптер + монитор + (в случае необходимости)
программное обеспечение видеоадаптера, которые составляют единый механизм,
посредством которого осуществляется визуализация изображения на экране.
Поскольку в каждом цветовом канале RGB зависимость энергетической ярко-
сти пиксела от его численного значения, как правило, имеет свой характер, расче-
ты гаммы осуществляют отдельно в каждом канале RGB.
Для расчета показателя гаммы монитора, данные измерений яркости нормиру-
ют к диапазону 0 ... 1 и затем аппроксимируют полученные данные степенной
функцией вида:
Y=a • Xb + c,
показатель b которой и будет являться искомым значением гаммы (здесь Y — зна-
чения яркости монитора нормированные к диапазону О ... 1,Х—значения яркости
пиксела, посылаемые на видеоадаптер, нормированные к 1).
Затем переходят к процедуре выравнивания (линеаризации) монитора, кото-
рая заключается в приведении формы зависимости яркости пиксела от напря-
жения видеосигнала степенной с данным значением гаммы. Как правило, осу-
ществить это только регулировкой аппаратных значений яркости и контраста
на мониторе не представляется возможным. Вместо этого прибегают к коррек-
тировке посылаемого на вход монитора видеосигнала, что осуществляется пу-
тем внесения соответствующих поправок в LUT видеоадаптера. В подавляющем
большинстве случаев после внесения этих поправок в LUT видеоадаптера удает-
ся полностью привести монитор к требуемому значению гаммы, т.е. обеспечить
его линеаризацию.
Расчет поправок осуществляется путем сравнения действительных значений
энергетической яркости монитора, нормализованных к диапазону 0 . . . 1, со зна-
чениями, определенными по степенной функции с заданным значением гамма. Эта
процедура выполняется отдельно для каждого канала RGB.
172
ГЛАВА 5. КАЛИБРОВКА И ПРОФИЛИРОВАНИЕ
Рис. 5.7. Пример тестовой шкалы, которая может использоваться для
определения гаммы и цветового баланса монитора (цв. вклейка, рис. 30)
После завершения процедуры линеаризации монитора удается достичь соот-
ветствия параметров воспроизведения изображения монитором требованиям стан-
дарта и привести зависимость энергетической яркости от видеосигнала изображе-
ния к степенной зависимости с заданным значением у.
Имея в своем распоряжении калибровочные данные монитора, можно также
изменять в достаточно широких пределах его параметры за счет изменения LUT
видеоадаптера. Например, приводить монитор к другой гамме, цветовой темпера-
туре и энергетической яркости точки белого, внося эти изменения путем загрузки
в LUT соответствующих поправок (хотя предпочтительным в данном случае будет
вначале выполнить предварительную линеаризацию монитора к этим параметрам
и только после этого рассчитать изменения LUT). Поправки, внесенные в табли-
цу LUT видеоадаптера, будут каждый раз загружаться при загрузке операционной
системы специальной утилитой (например, поставляемая GretagMacbeth утили-
та Logo Calibration Loader, MonacoGamma, QuickGamma, Adobe Gamma и т.д.). На
Macintosh эта процедура осуществляется самой операционной системой, а точнее,
интегрированной с ней системой управления цветом Apple ColorSync. Данные для
поправок в LUT могут храниться как отдельно, так и в файле цветового профиля
монитора, для чего спецификация ICC позволяет использовать тег vcgt. Прове-
рить изменения, внесенные калибратором в LUT видеоадаптера, можно с помощью
специальных утилит (например, Calibration Tester входящей в состав программы
GretagMacbeth ColorLab либо поставляемой отдельно).
Собственно, на этом процедура линеаризации (калибровки) монитора заканчи-
вается.
В случае если задача достижения абсолютной точности цветовоспроизведения
изображения и его максимального соответствия тиражному отпечатку не ставит-
ся, можно в определенных пределах пренебречь точностью настройки монитора,
добившись максимально достижимого соответствия настроек требованиям стан-
дарта. Например, можно не требовать от монитора точного соответствия энерге-
тической яркости точки белого 100 кд/м2 и цветовой температуры 5000 К, которые
часто оказывается весьма сложным привести в точное соответствие требованиям
стандарта ISO; либо эти же параметры удается привести к требуемым значениям,
но при этом наблюдается падение качества воспроизведения изображения (что ха-
рактерно для дешевых мониторов).
5.2. НАСТРОЙКА И ПРОФИЛИРОВАНИЕ МОНИТОРОВ
173
Отчасти выставить требуемые значения можно опытным путем, ориентируясь
на «показания» зрительного аппарата. В этом случае будет необходимо воспро-
извести на экране монитора серию специальных тестовых изображений и по ним
установить на мониторе требуемые значения яркости, контраста и цветовой тем-
пературы. Подобную возможность предоставляют многие утилиты, например по-
ставляемая вместе с продуктами фирмы Adobe утилита Adobe Gamma, а также по-
пулярная программа Nokia Monitor Test [П06].
Эти методы могут оказаться довольно эффективными при условии, что опера-
тор имеет хорошее цветовое зрение, однако даже в этом случае неизбежны ошиб-
ки вследствие физио-психологических свойств зрения. Поэтому для надежной на-
стройки монитора использование соответствующего контрольного оборудования
является строго обязательным.
Теоретически, если успешно осуществить процесс настройки монитора, это
окажется достаточным для достижения колориметрически верной передачи изо-
бражения. Практически, ввиду часто возникающей невозможности полностью
контролировать параметры воспроизведения изображения монитором и, как след-
ствие этого, привести монитор к требуемым характеристикам, бывает также необ-
ходимо произвести процедуру профилирования монитора. Только имея в своем
распоряжении профиль монитора (при условии, что последний был предваритель-
но линеаризован), CMS имеет возможность обеспечить корректную визуализацию
изображения на экране к
5.2.4. Профилирование (характеризация) монитора
После того, как условия эксплуатации монитора и его параметры приведены
в строгое соответствие с требованиями стандарта, можно приступить к профили-
рованию монитора. Процедура профилирования монитора необходима для расче-
та значений гаммы трех каналов RGB и цветовых координат красного, зеленого и
синего излучателей, на основе которых формируется матрица пересчета цветовых
координат изображения из внутреннего цветового пространства CMS в цветовое
1 Естественно, все это касается только тех приложений, которые поддерживают цветоуправление, на-
пример Adobe Photoshop. При этом программы, не имеющие поддержки CMS, не смогут достоверно вос-
произвести изображение, что касается большинства имеющихся на сегодняшний момент программных про-
дуктов, включая также программные модули самой операционной системы. С другой стороны, если монитор
(точнее, систему видеоадаптер + монитор) оказалось возможным успешно откалибровать, приведя к тре-
буемой гамме (например, 2.2 для платформы PC Windows, которая принята в качестве гаммы компенсации
нелинейных искажений в цветовом пространстве sRGB), а цветовые координаты красного, зеленого и сине-
го излучателей (точнее, полное излучение красного, зеленого и синего люминофоров монитора при воздей-
ствии на них потока электронов от электронной пушки кинескопа) довольно точно соответствуют стандар-
тизированным значениям (в качестве таких значений для компьютерных мониторов были приняты значения,
взятые из стандарта ITU-R ВТ.709 и легшие в основу стандарта sRGB), то удастся обеспечить корректную
визуализацию изображения любым программным обеспечением при условии, что изображение было пре-
образовано к цветовому пространству sRGB. При том же самом условии можно обеспечить корректную ви-
зуализацию любого изображения в программе, поддерживающей CMS, при условии, что эта программа в
качестве профиля монитора использует профиль sRGB. При этом собственная надобность профилирова-
ния монитора отпадает. Однако это касается лишь немногих исключительных случаев. Даже дорогие про-
фессиональные мониторы, при условии их корректной калибровки, требуют дальнейшего профилирования,
несмотря на наличие опции «sRGB» в своих установках или заверении производителя, что монитор отобра-
жает полный цветовой охват цветового пространства Adobe RGB.
174
ГЛАВА 5. КАЛИБРОВКАМ ПРОФИЛИРОВАНИЕ
пространство монитора и которые используются при визуализации изображения
CMS (как было показано выше, это есть основные данные, хранящиеся в цвето-
вых профилях мониторов и цветовых профилях, описывающих трехкоординатные
колориметрические цветовые пространства). Профили монитора могут строится
как на основе матрицы цветового преобразования, так и на таблицах поиска и за-
мены цветов. Для ЭЛТ-мониторов рекомендуется использовать профили матрич-
ного типа, поскольку если монитор уже приведен к требуемым характеристикам
воспроизведения изображения после калибровки и необходимые коррективы уже
внесены в LUT видеоадаптера, то необходимость в использовании второй CLUT от-
падает, тем более что точность расчетов по CLUT профиля ниже, чем расчет через
матрицу цветового преобразования. Исключение составляют случаи, когда требу-
ется откалибровать и отпрофилировать монитор низкого качества, который очень
трудно линеаризуется стандартными средствами, или когда по каким-либо причи-
нам не удается контролировать параметры, монитора и LUT видеоадаптера.
Это, в частности, относится к некоторым моделям жидкокристаллических мо-
ниторов начального уровня и мониторам мобильных компьютеров. Также эта про-
блема может проявляться ввиду конструктивных и прочих особенностей видеоси-
стемы. Например, некоторые видеоадаптеры производства фирмы Ati не позволяют
получать доступ к своей таблице LUT любому программному обеспечению за ис-
ключением своего собственного драйвера.
Для построения профилей матричного типа калиброванного монитора вполне
пригодна тестовая шкала, использованная в процессе линеаризации монитора (см.
рис. 5.7). Для построения CLUT-профилей эта шкала будет уже непригодна, по-
скольку содержит только шкалы трех цветов RGB + нейтрально-серую шкалу, и
не содержит всех остальных цветов, которые необходимы для построения таблицы
CLUT. То же самое касается многих жидкокристаллических мониторов и монито-
ров мобильных компьютеров, которые не удается линеаризовать в процессе кали-
бровки, поскольку их передаточная функция в точности не описывается степенной
зависимостью. В этом случае цветовой профиль, построенный на основе таблицы
CLUT, будет использоваться сразу для решения двух задач: программной линеари-
зации монитора и цветовых расчетов при визуализации изображения.
Так фирма GretagMacbeth предлагает для профилирования мониторов исполь-
зовать две стандартные цветовые шкалы: шкалу, содержащую 42 образца для
профилирования калиброванного электронно-лучевого монитора, и шкалу, со-
держащую 99 образцов для профилирования жидкокристаллических мониторов
(рис. 5.8).
Френкель [31] для профилирования калиброванного ЭЛТ-монитора рекомендует
сократить число образцов до 14, которые, для повышения точности, промерять не-
сколько раз, поскольку увеличение числа тестовых плашек может привести не к кажу-
щемуся повышению качества профилирования, а, вследствие накопления погрешно-
стей расчетов, наоборот, к обратному результату. При этом следует большее внимание
уделить тщательности выполнения процедуры линеаризации монитора.
В некоторых случаях, когда требуется отпрофилировать монитор, который не
подвергается калибровке, можно использовать мишени, содержащие большее
число образцов, например мишени, употребляемые для профилирования цветных
не-PostScript (RGB) принтеров. Корректное отображение изображения в этом слу-
5.2. НАСТРОЙКА И ПРОФИЛИРОВАНИЕ МОНИТОРОВ
175
а) б)
Рис. 5.8. Тестовые цветовые шкалы GretagMacbeth для калибровки электронно-
лучевых (а) и жидкокристаллических (б) мониторов (цв. вклейка, рис. 31)
чае будет возможным только с помощью программного обеспечения, использую-
щего для визуализации CMS.
Расчет матрицы преобразования осуществляется по цветовым координатам
красного, зеленого и синего люминофоров в колориметрической системе XYZ
МКО, получаемых путем измерения проекции на монитор трех цветов с координа-
тами R = 255, G = О, В = 0 (для красного люминофора), R = О, G = 255,В = 0 (для
зеленого люминофора) и R = О, G = О, В = 255 (для синего люминофора).
Расчет показателя гамма осуществляется по цветовым координатам образ-
цов RGB-шкал, которые должны обязательно содержаться в цветовой мишени,
используемой для профилирования. Этот расчет во многом сходен с расчетом по-
правок в таблицу LUT видеокарты, осуществленным на предшествующих этапах
колориметрической настройки монитора во время его линеаризации, однако в дан-
ном случае осуществляется уже не расчет поправок, с помощью которых зависи-
мость энергетической яркости монитора от напряжения видеосигнала может быть
приведена к степенной с заданным значением гамма, а расчет самой гаммы, кото-
рая была в итоге получена после того, как эти поправки уже были внесены. Эти
данные необходимы CMS для корректной визуализации изображения, при кото-
рой также удается компенсировать нелинейные искажения, которые не было воз-
можным полностью устранить во время линеаризации монитора. Соответственно,
для хорошо калиброванного монитора значения показателя гаммы, определенные
в результате профилирования, будут практически равны гамме, к которой монитор
калибровался. В остальных случаях эти значения будут расходиться, причем для
разных каналов RGB величины этого расхождения будет также различны.
Расчет матрицы преобразования цветовых координат к заданной точке белого
будет также необходимо осуществить в случае, когда монитор не удается откали-
бровать к строго определенному значению цветовой температуры. При этом, если
цветовая температура, к которой калибровался монитор, отлична от 5000 К (стан-
дартный излучатель D50 МКО), в матрице также дается пересчет цветовых коор-
динат от стандартного излучателя D50 к этой цветовой температуре, что учиты-
176
ГЛАВА5. КАЛИБРОВКАМ ПРОФИЛИРОВАНИЕ
вается при преобразовании изображения из внутреннего цветового пространства
CMS в цветовое пространство монитора. Расчет матрицы преобразования по ре-
комендации ICC следует производить по методу Бредфорда.
Насколько можно видеть, профиль матричного типа содержит информацию,
объем которой достаточен для обеспечения практически полного контроля над
процессом визуализации изображения на экране монитора и потому может ис-
пользоваться даже в тех случаях, когда монитор не был полностью линеаризо-
ван. Также изменяя настройки профиля монитора (либо используя разные про-
фили для одного и того же монитора), можно, имея в своем распоряжении хорошо
откалиброванный монитор, оперативно изменять настройки отображения изо-
бражения (такие как гамма, цветовая температура) без необходимости аппарат-
но вносить соответствующие изменения в настройки самого монитора, что важ-
но в случаях, когда изображение готовится для различных целей и возникает
необходимость просмотреть, как оно будет выглядеть на системе с другой гаммой
и относительно другого источника опорного белого света.
Построенный по данным промеров тестовых цветов профиль сохраняется на
жестком диске и используется CMS при визуализации изображения на экране.
Исчерпывающие практические инструкции по построению профилей монито-
ров и использованию тем или иным программным и аппаратным обеспечением,
как правило, содержатся в пользовательской документации, которая обязатель-
но прилагается к любому поставляемому на рынок специализированному обеспе-
чению для калибровки и профилирования мониторов. Пошаговые инструкции по
колориметрической настройке и профилированию монитора на примере продук-
тов фирмы GretagMacbeth (колориметр Eye-One Display и программа ProfileMaker),
а также целый ряд ценных советов и рекомендаций по этому вопросу можно най-
ти в [31].
В приведенном ниже примере рассматривается процедура построения цветово-
го профиля матричного типа.
ПРИМЕР 5.1
Калибровка и профилирование монитора
Откалибровать в соответствии с требованиями стандарта ISO и отпрофилиро-
вать три монитора: 1) электронно-лучевой монитор Samsung SyncMaster 959NF,
2) электронно-лучевой монитор Hansol 920D и 3) ЖКИ-монитор мобильного ком-
пьютера Acer TravelMate 2355LC.
Прежде чем приступить к выполнению процедуры калибровки монитора, необ-
ходимо, чтобы он после включения питания прогрелся не менее 30 минут. Во из-
бежание неточностей измерения характеристик монитора с помощью колориметра
либо спектрофотометра следует также протереть экран монитора специальной чи-
стящей жидкостью.
Также следует удостовериться в том, что программное обеспечение калибров-
ки и профилирования имеет возможность контроля и изменения установок табли-
цы LUT видеоадаптера и кроме этого программного обеспечения на компьютере
не задействовано других программных продуктов либо утилит (включая утилиты
гамма-коррекции), которые бы также имели доступ к настройкам видеоадаптера.
5.2. НАСТРОЙКА И ПРОФИЛИРОВАНИЕ МОНИТОРОВ
177
Для этого, прежде всего, необходимо выставить значения установок управления
гаммой, яркостью и контрастом видеосистемы компьютер — монитор в настрой-
ках драйвера видеоадаптера по умолчанию. Во-вторых, отключить или деинстал-
лировать все программы, которые могут вносить какие-либо изменения в эти на-
стройки путем изменения таблицы CLUT. Проверить наличие изменений в таблице
CLUT можно с помощью утилиты Logo Calibration Tester, входящей в состав пакета
GretagMacbeth ColorLab [П4] либо распространяемой отдельно.
Дополнительным ограничением в этом случае является также необходимость
достижения строго определенного значения энергетической яркости точки белого
и ее цветовой температуры в соответствии со стандартом ISO в случае, когда на-
страиваемый монитор будет использоваться для работы с изображениями, предна-
значенными к типографскому воспроизведению.
В данном примере была поставлена цель откалибровать мониторы к гамме у =
= 2.2, цветовой температуре и яркости точки белого 6500К/ 100 кд/м2.
1. Предварительная линеаризация
Процедура калибровки началась с установки требуемых значений яркости и кон-
траста. Для этой цели была воспроизведена шкала визуального контроля утилиты
Nokia Monitor Test (рис. 5.9, а). Для контроля параметров яркости и контраста необ-
ходимо вначале установить значения контраста на 100 % и яркости на 0 % и затем мед-
ленно увеличивать значение яркости до тех пор, пока не удастся добиться четкого про-
чтения всех 9 образцов тоновой шкалы, включая образец 1 %, который должен четко
читаться на фоне абсолютно темного фона со значением яркости 0%, определяемого
остаточной яркостью монитора. Значение контраста должно быть выставлено таким
образом, чтобы обеспечить четкое прочтение линейного тонового градиента по краям
тестового изображения. Дополнительно следует также проверить корректность ото-
бражения монитором светов изображения, для чего можно рекомендовать тестовую
шкалу, наподобие шкалы, приведенной на рис. 5.10, б. При правильно установленных
значениях яркости и контраста монитор должен обеспечить четкое прочтение образ-
цов, задаваемых значениями яркости 98% и 99% на фоне белого фона со значением
яркости 100%, а также различие образцов по тональности между собой.
Для всех трех мониторов потребовалось установить различные значения ярко-
сти, при этом значение контраста (для мониторов Samsung и Hansol) было выбрано
одинаковым равным 100%. Для всех трех мониторов удалось достичь яркости точ-
ки белого около 100 кд/м2 при динамическом диапазоне AD около 2.35.
Для определения кривых тонопередачи мониторов и расчета значений гаммы
производились измерения яркости L проекций излучений монитора от красного,
зеленого и синего люминофоров в диапазоне яркости пиксела, подаваемых на ви-
деоадаптер, от 0 до 255 по тестовой шкале, приведенной на рис. 5.7 (при линей-
ной CLUT видеоадаптера). Для всех трех мониторов рассчитанные значения гам-
мы оказались значимо отличны от 2.2, причем наблюдались сильные расхождения
от этого значения между цветовыми каналами. Наилучшее приближение к гам-
ме 2.2 имел монитор Samsung SyncMaster 959NF. Для монитора мобильного ком-
пьютера Acer TravelMate наблюдалось значимое отхождение кривой тонопереда-
чи в трех каналах R, G, В от степенной зависимости, причем наиболее сильно эти
отличия проявились в синем канале (у = 1.634), что обусловило наличие сильного
178
ГЛАВА 5. КАЛИБРОВКА И ПРОФИЛИРОВАНИЕ
99% 98% 97% 96% 95% 94% 93% 92% б)
Рис. 5.9. Шкала визуального контроля Nokia Monitor Test, использованная для контро-
ля установок аппаратных значений яркости и контраста монитора (а) и шкала для кон-
троля воспроизведения светов (б)
цветового сдвига изображения на мониторе в сторону холодных тонов (хотя значе-
ние цветовой температуры по белой точке, определенное для этого монитора, ока-
залось равным 5644 К).
Расчет значения цветовой температуры был осуществлен в соответствии с ре-
комендацией ICC, методом Робертсона. Для расчета использовались значения
цветовых координат XYZ точки белого. Для всех трех мониторов это значение от-
личалось от 6500 К, несмотря на то что в меню монитора было выставлено требу-
емое значение. Монитор SyncMaster 959NF позволил наиболее точно установить
значение цветовой температуры приблизительно равное 6500 К за счет регулиров-
ки интенсивностей излучения катодных пушек. Монитор мобильного компьютера
TravelMate не имел регулировки цветовой температуры и потому привести цвето-
вую температуру точки белого к 6500 К (наряду с приведением кривых тонопереда-
чи по каналам R, G, В к степенной зависимости) оказалось возможным только пу-
тем корректировки CLUT видеоадаптера.
Результаты измерения колориметрических характеристик мониторов приведе-
ны в табл. 5.2.
5.2. НАСТРОЙКА И ПРОФИЛИРОВАНИЕ МОНИТОРОВ
179
Таблица 5.2. Параметры мониторов до и после линеаризации к гамме = 2.2,
яркости точки белого 100 кд./м. кв. и цветовой температуре 6500К
Модель SyncMaster 959NF Hansol 920D TravelMate 2355
Тип ЭЛТ, 19" Mitsubishi DynaFlat ЭЛТ, 19" ЖКИ, 15" active matrix TFT
ДО ЛИНЕАРИЗАЦИИ
Аппаратные установки монитора
Яркость, % 80% 52% 100%
Контраст, % 100% 100% Не поддерживается
Установки цв. температуры 6500 К R 40%, G 23%, В 43% 6500К Не поддерживается
Установки видеоадаптера
LUT
Колориметрические характеристики монитора
К, XYZ 000.20 000.23 000.28 000.34 000.36 000.25 000.34 000.36 000.67
R, XYZ 040.60 021.99 002.04 037.77 019.77 002.40 060.29 033.99 007.11
G, XYZ 028.68 060.24 011.04 034.76 070.88 013.12 042.00 075.44 016.93
B,XYZ 016.18 008.00 083.83 015.36 007.37 078.38 023.33 022.97 101.89
W, XYZ 085.59 090.50 097.70 081.96 091.63 086.76 125.10 131.95 124.37
AD 2.5949 2.5641
W,L 90.5 кд/м2 91.63 кд/м2 131.95 кд/м2
Tw, К 6458 К 6129 К 5644 К
Гамма R, G, В Yr = 2.3017 Yg = 2.2285 Yb == 2.2258 Yr = 2.1213 Yg = 2.0776 Yb = 2.2639 Yr = 2.8381 Yg = 2.5281 Yb= 1.6340
ПОСЛЕ ЛИНЕАРИЗАЦИИ К ГАММЕ 2.2, Tw = 6500К, Lw = 100 кд/м2
Аппаратные установки монитора
Яркость Увеличена до 97% Увеличена до 58% Снижена до 80%
Контраст Не изменялся Не изменялся Не поддерживается
Цв. температура Не изменялись Не изменялись Не поддерживается
180
ГЛАВА5. КАЛИБРОВКАМ ПРОФИЛИРОВАНИЕ
Продолжение табл. 5.2
Модель
SyncMaster 959NF
Hansol 920D
TravelMate 2355
Установки видеоадаптера
Колориметрические характеристики монитора
К, XYZ 000.38 000.48 000.41 000.38 000.42 000.27 000.35 000.35 000.61
R, XYZ 045.59 024.88 002.40 036.43 019.10 002.37 041.36 023.37 006.46
G,XYZ 031.44 065.99 012.35 028.73 058.45 010.85 030.81 056.32 014.33
В, XYZ 018.17 009.10 093.37 015.89 007.64 081.16 018.18 015.22 083.88
W, XYZ 094.53 099.49 108.35 077.33 080.96 089.38 094.83 099.50 108.60
AD 2.3165 2.4538
W,L 99.49 кд/м2 80.96 кд/м2 99.5 кд/м2
TW,K 6477 К 6524 К 6464 К
Гамма R, G, В Yr = 2.2558 Yg = 2.2058 Yb = 2.1936 Yr = 2.2627 Yg = 2.2556 Yb = 2.2934 Yr = 2.2161 Yg = 2.1413 Yb = 2.4287
Из приведенных примеров видно, что наименьшую коррекцию потребовал мо-
нитор профессионального класса SyncMaster 959NF. Менее дорогую модель Han-
sol 920D также удалось линеаризовать, однако это потребовало большей корректи-
ровки LUT. Монитор мобильного компьютера Acer TravelMate потребовал серьезной
линеаризации, что связано не только с его низкими качественными характеристи-
ками, но также и с тем, что этот монитор является жидкокристаллическим и не мо-
жет быть в точности описан с помощью степенной функции, о чем уже говорилось
выше. Из данных измерений хорошо видно, что только канал красного этого монито-
ра может быть удовлетворительно аппроксимирован степенной функцией. Все дру-
гие каналы, в особенности канал синего, имеют явное отхождение от степенной за-
висимости, что обусловливало сильный цветовой сдвиг в сторону холодных тонов
при визуализации изображения на этом мониторе. По рис. 5.10 видно, что монитор
не удалось полностью линеаризовать даже после внесения соответствующих попра-
вок в LUT видеоадаптера, хотя удалось довольно точно привести тонопередаточ-
ную функцию монитора к степенной зависимости. Для достижения этого потребо-
валось внести серьезные корректировки^ LUT видеоадаптера, с помощью которых
(наряду с понижением установки яркости на мониторе до значения 80%), удалось,
кроме того, снизить яркость точки белого до значения 99.5 кд/м2.
5.2. НАСТРОЙКАМ ПРОФИЛИРОВАНИЕ МОНИТОРОВ
181
а)
Рис. 5.10. Кривые тонопередачи мониторов до (а) и после (б) их калибровки к гамме 2.2
(серой линией обозначен график степенной функции с у = 2.2)
б)
182
ГЛАВА 5. КАЛИБРОВКА И ПРОФИЛИРОВАНИЕ
Рис. 5.11. Графики цветовых охватов, созданные цветностями красного, зеленого и си-
него люминофоров мониторов Samsung SyncMaster 959NF (/), Hansol 920D (2) и Acer
TravelMate 2355 (3). Пунктирная линия — график цветового охвата цветового про-
странства sRGB, черная линия — цветового пространства Adobe RGB
Важную информацию о качественной пригодности мониторов для практической
работы можно получить, сравнивая цветовые охваты мониторов и степень их при-
ближения к цветовому охвату колориметрического цветового пространства, вы-
бранного в качестве рабочего цветового пространства (в данном случае было вы-
брано цветовое пространство sRGB). На основании полученных данных (рис. 5.11)
можно заключить, что наибольшую степень приближения к охвату цветового про-
странства sRGB имеют электронно-лучевые мониторы SyncMaster 969NF и Hansol
920D. При этом наиболее точно удалось настроить монитор Samsung SyncMaster
959NF, который использует фирменную трубку Mitsubishi DynaFlat и имеет допол-
нительный набор функций профессиональной настройки. Но ввиду того, что для
обеспечения яркости точки белого на уровне 100 кд/м2 пришлось повысить аппа-
ратную установку яркости монитора практически до максимума, стоит ожидать,
что из-за старения трубки через некоторое время этот монитор не сможет обеспе-
чивать корректную работу. Энергетическую яркость точки белого монитора Hansol
не удалось обеспечить на уровне 100 кд/м2, что можно объяснить старением лю-
минофоров. Ввиду этого этот монитор следует считать ограниченно пригодным для
работы с цветными изображениями, хотя, если бы не осуществлялась программ-
ная приводка его цветовой температуры к 6500 К, яркость точки белого этого
5.2. НАСТРОЙКА И ПРОФИЛИРОВАНИЕ МОНИТОРОВ
183
монитора можно было бы повысить до 92 кд/м2. Монитор мобильного компьютера
Acer TravelMate 2355 хотя и позволяет настраивать яркость точки белого на уровне
130 кд/м2, не имеет достаточного цветового охвата и потому, наряду с тем, что он
не позволяет контролировать на аппаратном уровне большинство своих характе-
ристик и точно настраивать гамму, не может быть рекомендован для серьезной ра-
боты с цветными изображениями.
2. Профилирование
После того как монитор был линеаризован и его тонопередаточные кривые
были приведены в точное соответствие степенной зависимости, можно приступить
к процедуре профилирования монитора. Она заключается в промере с помощью
колориметра либо спектрофотометра градационной шкалы для красного, зелено-
го и синего каналов с целью установления значения гаммы (аналогично процеду-
ре, осуществлявшейся во время линеаризации монитора) и вычислении координат
цвета точки черного, точки белого, красного, зеленого и синего излучателей в ЦКС
XYZ МКО. Данные этих измерений приведены в табл. 5.2. Поскольку в соответ-
ствии с рекомендациями ICC в качестве источника опорного белого света во вну-
треннем цветовом пространстве CMS используется стандартный излучатель D50
МКО, необходимо пересчитать координаты цвета красного, зеленого и синего из-
лучателей к источнику D50 таким образом, чтобы сформированная на основании
этих данных матрица для пересчета координат цвета от ЦКС RGB в ЦКС XYZ МКО
позволяла получить значения координат цвета XYZ относительно излучателя D50.
Сделать это можно, сформировав матрицу хроматического преобразования (для
этой цели ICC рекомендует использовать метод Бредфорда) и умножив ее на ма-
трицу цветовых коэффициентов RGBXyz- Ниже приведен пример программы, осу-
ществляющей эти расчеты для монитора Samsung SyncMaster 959NF (исходные
данные для программы взяты из табл. 5.3):
Ма = [ 0.8951 -0.7502 0.0389
0.2664 1.7135 -0.0685
-0.1614 0.0367 1.0296 ] ;
XYZOs = [ 094.53 099.49 108.35 ];
XYZOd = [ 096.42 100.00 082.49 ];
PYBs = XYZOs * Ma; Ps = PYBs(l);
Ys = PYBs (2); Bs = PYBs(3);
PYBd = XYZOd * Ma; Pd = PYBd(l);
Yd = PYBd(2) ; Bd = PYBd(3) ;
X = [ Pd/Ps 0 0
0 Yd/Ys 0
0 0 Bd/Bs ] ; M = Ma * X * inv (Ma) ;
RGB = [ 045.59 024.88 002.40
031.44 065.99 012.35
018.17 009.10 093.37 ] * M;
R = RGB(1,:); G = RGB(2,:); В = RGB(3,:).
В программе переменной M присваивается матрица хроматического преобра-
зования, а переменным R, G, В — значения координат цвета красного, зеленого и
синего излучателей монитора, пересчитанных к излучателю Dso МКО. На основа-
нии этих данных и данных измерения некоторых других характеристик монитора
184
ГЛАВА 5. КАЛИБРОВКА И ПРОФИЛИРОВАНИЕ
(табл. 5.2), указания которых требует ICC, формируется цветовой профиль мони-
тора (табл. 5.3).
3. Составление файла профиля и его запись надиск
Завершающей стадией процедуры является непосредственное формирование
файла цветового профиля в соответствии с требованиями ICC [20]. Это можно осу-
ществить практически в любой среде программирования, позволяющей осущест-
влять вывод информации в файл. В среде Matlab это удобно сделать, воспользовав-
шись специально для этого предназначенной функцией iccwrite, позволяющей
формировать файл цветового профиля в формате ICC на основании специально для
этого подготовленной структурированной переменной [38]. Ниже приведен пример
программы на языке Matlab, осуществляющей построение файла цветового про-
филя для монитора Samsung SyncMaster 959NF (на основании данных табл. 5.3),
и его запись на диск в формате ICC. Содержимое файла хранится в структуриро-
ванной переменной под названием prof
1. Формируем заголовок профиля:
prof.Header.Size = 560;
prof.Header.CMMType = 'ADBE';
prof.Header.Version = '2.1.0';
prof.Header.DeviceClass = 'display';
prof.Header.ColorSpace = 'RGB';
prof.Header.Connectionspace = 'XYZ' ;
prof.Header.CreationDate = '06-Feb-2007 16:23:59';
prof.Header.Signature = 'acsp';
prof.Header.PrimaryPlatform = 'Microsoft';
prof.Header.Flags = 0;
prof.Header.IsEmbedded = false;
prof.Header.IsIndependent = true;
prof.Header.DeviceManufacturer = 'SSNG';
prof.Header.DeviceModel = '959N';
prof.Header.Attributes =0;
prof.Header.IsTransparency = false;
prof.Header.IsMatte = false;
prof.Header.IsNegative = false;
prof.Header.IsBlackandWhite = false;
prof.Header.Renderingintent = 'perceptual';
prof.Header.Illuminant = [ 0.9642 1 0.8249 ];
prof.Header.Creator = 'MAXM'.
1 В приведенном ниже примере показывается только сама процедура построения файла цветового про-
филя, в который, для краткости изложения, включен только самый минимальный набор возможных те-
гов. Для.возможности корректного использования этого профиля для визуализации изображения и работы
с ним в прикладном программном обеспечении необходимо также осуществить вместе с загрузкой фай-
ла профиля операционной системой корректировку таблицу LUT системы видеоадаптера внесением в нее
соответствующих поправок, рассчитанных во время процедуры линеаризации монитора (см. данные табл.
5.2). Написание соответствующего программного обеспечения выходит за рамки настоящей книги и пото-
му его пример не приводится. Искушенный в программировании читатель может попробовать написать та-
кую программу самостоятельно. Также можно обратиться к специальным утилитам — например, утилите
Calibration Tester из пакета GretagMacbeth ColorLab [П02], — позволяющим пользователю самостоятель-
но изменять содержание таблицы LUT.
Таблица 5.3. Профили мониторов, построенные на основании измерения их колориметрических
характеристик после линеаризации к гамме 2.2, Т = 6500 К и Цу = 100 кд/м2*
Тег Монитор
SyncMaster 959NF Hansol 920D TravelMate 2355
bkpt 000.20 000.23 000.28 000.38 000.42 000.27 000.35 000.35 000.61
wtpt 094.53 099.49 108.35 077.33 080.96 089.38 094.83 099.50 108.60
chad 1.0726 0.0289 -0.0074 0.0219 1.0163 0.0119 -0.0421 -0.0145 0.8252 1.2924 0.0342 -0.0120 0.0269 1.2263 0.0197 -0.0638 -0.0215 0.9154 1.0514 0.0282 -0.0094 0.0220 0.9968 0.0154 -0.0504 -0.0171 0.7537
rXYZ 48.4848 26.0893 01.7661 47.4459 24.6165 02.1090 43.6748 24.3505 04.8397
gXYZ 34.0277 66.4155 10.0374 38.0124 72.4246 10.7406 32.9116 56.7631 11.3775
bXYZ 14.6361 07.9970 70.5138 15.5644 08.1657 74.2563 15.2204 14.2519 63.2823
rTRC 2.2558 2.2627 2.2161
gTRC 2.2058 2.2556 2.1413
bTRC 2.1936 2.2934 2.4287
* В таблице приведено содержание только основных тегов, необходимых для осуществления расчетов по профилю программным модулем CMS.
Все дополнительные и служебные теги упущены. Содержание поправок в LUT видеоадаптера, необходимых для линеаризации тракта видеоа-
даптер — монитор, приведено на графиках в табл. 5.2
5.2. НАСТРОЙКА И ПРОФИЛИРОВАНИЕ МОНИТОРОВ
оо
СИ
186
ГЛАВА 5. КАЛИБРОВКА И ПРОФИЛИРОВАНИЕ
2. Формируем таблицу тегов:
prof.TagTable{01,1} = 'cprt';
prof.TagTable{01,2} = [252]; prof.ТадТаЫе{01,3} = [50];
prof. ТадТаЫе{02,1} = 'desc';
prof.TagTable{02,2} = [304]; prof.ТадТаЫе{02,3} = [107];
prof. ТадТаЫе{03,1} = 'wtpt';
prof.TagTable{03,2} = [412]; prof,ТадТаЫе{03,3} = [ 20];
prof. ТадТаЫе{ 04,1} = 'bkpt';
prof.TagTable{04,2} = [432]; prof.TagTable{04,3} = [ 20];
prof .ТадТаЫе{05,1} = 'rTRC' ;
prof.TagTable{05,2} = [452]; prof.TagTable{05,3} = [ 14];
prof.TagTable{06,1} = 'gTRC';
prof.TagTable{06,2} = [468]; prof.TagTable{06,3} = [ 14];
prof.TagTable{07,1} = 'bTRC';
prof.TagTable{07,2} = [484]; prof.TagTable{07,3} = [ 14];
prof.TagTable{08,1} = 'rXYZ';
prof.TagTable{08,2} = [500]; prof.TagTable{08,3} = [ 20];
prof.TagTable{09,1} = 'gXYZ';
prof.TagTable{09,2} = [520]; prof.TagTable{09,3} = [ 20];
prof.TagTable{10,1} = 'bXYZ';
prof.TagTable{10,2} = [540]; prof.TagTable{10,3} = [20].
3. Формируем основные разделы профиля:
prof.Copyright = 'Copyright (c) 2007 by Maxim Domasev';
prof.Description.String = 'Samsung SyncMaster 959NF';
prof.Description.Optional = zeros(1,78,'uint8'); .
prof.MediaWhitePoint = [ 094.53 099.49 108.35 ] / 100;
prof.MediaBlackPoint = [ 000.38 000.48 000.41 ] / 100;
prof.MatTRC.RedTRC = uintl6(2.2558*256);
prof.MatTRC.GreenTRC = uintl6(2.2058*256);
prof.MatTRC.BlueTRC = uintl6(2.1936*256);
prof.MatTRC.RedColorant = R / 100;
prof.MatTRC.GreenColorant = G / 100;
prof.MatTRC.BlueColorant = В / 100;
prof.Filename = 'SyncMaster 959NF.icc';
prof.PrivateTags = {}.
4. Записываем файл профиля надиск, используя для этого функцию iccwrite1:
iccwrite(prof,'SyncMaster 959NF.icc').
5.3. Профилирование устройств ввода изображения
Профилирование устройств ^вода изображения (сканеров и цифровых фотока-
мер), как правило, не вызывает особых сложностей, тем более что для осуществле-
ния этой процедуры не требуется наличия дорогостоящего цветоизмерительного
1 Эта функция была включена в библиотеку Image Processing Toolbox системы Matlab, начиная
с версии 7.0.1. Также обратите внимание, что начиная с этой версии значения гаммы для формирова-
ния тегов RedTRC, GreenTRC и BlueTRC необходимо вводить как 16-разрядные беззнаковые пе-
ременные класса uintl6.
5.3. ПРОФИЛИРОВАНИЕ УСТРОЙСТВ ВВОДА ИЗОБРАЖЕНИЯ
187
оборудования. Цветовая шкала сканируется или переснимается, и по полученному
цифровому изображению строится цветовой профиль. Многие профессиональные
сканеры комплектуются цветовыми мишенями IT8, а поставляемое вместе с ними
программное обеспечение (например, программа ColorFlex, под управлением кото-
рой работают сканеры Imacon FlextightPhoto, либо программы независимых про-
изводителей — Hamrick Software VueScan и LaserSoft Imaging SilverFast) позволя-
ет строить профиль сканера непосредственно в драйвере сканера и использовать
его при последующей цветовой коррекции сканируемого изображения. Такая схе-
ма позволяет практически полностью избавить оператора от дополнительной кор-
рекции изображения, поскольку все необходимые операции по тоновой и цветовой
коррекции сканируемого изображения будут взяты на себя системой управления
цветом, использующей профиль, построенный для сканера.
Этот подход к существу данной проблемы исходит из того, что оператору необ-
ходимо добиться от устройства ввода изображения его максимально точного (ко-
лориметрического) соответствия воспроизводимому оригиналу, то есть, в данном
случае, фотографическому изображению. При этом следует учесть, что подобный
подход может применяться только в том случае, когда сканируется позитивное изо-
бражение (фотографический отпечаток либо слайд). В случае когда сканируется
негативное изображение, этот подход оказывается недейственным, поскольку точ-
ность цветопередачи изображения, введенного с цветного негатива, определяется
функциональными возможностями и точностью работы программных алгоритмов,
осуществляющих обращение изображения из негативного в позитивное. Поэто-
му фотографические изображения, снятые на цветную негативную пленку, не мо-
гут использоваться в случаях, когда требуется достижение абсолютно точной цве-
топередачи, поскольку процесс получения прямого (позитивного) изображения с
негатива требует использования специального процесса обращения изображе-
ния, реализуемого фотографически при печати негатива на фотобумагу либо про-
граммно при сканировании негатива. И в первом, и во втором случаях этот процесс
практически полностью, помимо качества самого негатива, зависит от способа и
особенностей его реализации, и, как следствие этого, позитивное изображение,
которое получится в результате, также определяется помимо качества самого не-
гатива целым рядом других факторов. В то время как при работе с цветными диа-
позитивами мы имеем дело с уже готовым позитивным изображением, которое не
требует обращения, и, как следствие этого, процесс его сканирования может быть
легко управляем системой управления цветом.
Существует и другой подход к профилированию устройств ввода изображений,
который исходит из предположения, что фотографический оригинал, который мы
желаем воспроизвести, не может являться эталоном, к точности воспроизведе-
ния которого следует стремиться, поскольку фотографическое изображение, за-
печатленное на фотопленке, само по себе является искаженной копией реального
изображения. Эти искажения обусловлены целым рядом факторов, прежде всего
свойствами самого фотоматериала и режимом его химико-фотографической обра-
ботки. Поэтому задачей системы управления цветом в этом случае будет являться
недостижение правильной цветопередачи фотографического оригинала сканером,
а достижение правильной цветопередачи всей системы целиком: съемочный аппа-
рат — фотоматериал — сканер. Это позволяет избежать как искажений, вносимых
188
ГЛАВА 5. КАЛИБРОВКА И ПРОФИЛИРОВАНИЕ
в изображение сканером, так и искажений, внесенных в него съемочной оптикой,
выбранным для съемки фотоматериалом и режимом его последующей обработки.
Для реализации этого подхода необходимо переснять цветовую шкалу на фо-
топленку и строить цветовой профиль по ее отсканированному изображению. При
этом при использовании построенного таким образом профиля удастся добиться
максимального соответствия отсканированного изображения визуальному при со-
хранении постоянных условий съемки и обработки фотоматериала (например, для
серии снимков, сделанных на одном и том же месте при одном и том же освещении).
Как правило, наиболее удобным условием для такой съемки оказывается съемка в
студии, когда удается добиться стабильного освещения. Однако можно воспользо-
ваться этим методом и при съемке в других условиях (естественно, с соответству-
ющими ограничениями).
Для этой цели фотографы часто пользуются цветовой шкалой GretagMacbeth
ColorChecker, которая позволяет не только осуществить профилирование фотогра-
фической системы по описанной выше методике, но также и визуально установить
правильность цветопередачи фотоматериалом по набору контрольных цветов.
Широкое распространение цифровой фотоаппаратуры значительно упрости-
ло этот механизм, поскольку позволило осуществлять профилирование системы
ввода изображения напрямую, без необходимости получения твердой копии изо-
бражения и ее сканирования. Целый ряд программного обеспечения для работы с
цифровыми камерами позволяет строить цветовой профиль камеры по снимку цве-
товой мишени и использовать его для коррекции считанных с карты памяти циф-
ровых изображений. Следует ожидать, что подобная возможность будет в скором
времени предусмотрена и во внутреннем программном обеспечении самих цифро-
вых камер, позволяя корректировать снимки непосредственно в процессе съемки
и сохранять их в памяти камеры в выбранном цветовом пространстве в уже откор-
ректированном виде.
Решение, какой из этих двух подходов использовать, остается субъективным
выбором. Несмотря на кажущуюся правильность второго подхода (стремление
получить изображение на. экране монитора, максимально соответствующее ре-
альному изображению в действительности), он может оказаться неприемлемым
в целом ряде случаев, поскольку многие фотографы в своих работах стремятся,
наоборот, уйти от документированного и точного воспроизведения реальной дей-
ствительности, какой она видится нашим глазам, и выразить в фотографии свой
субъективный внутренний взгляд на эту действительность (причина, по которой
многие фотографы работают в жанре черно-белой фотографии, поскольку, на их
взгляд, цвет делает изображение более документальным и менее художествен-
ным). В этом случае оказывается важным либо подчеркнуть как можно более
точно изображение таким, каким оно предстает на фотопленке (выбор фотомате-
риала является одним из творческих средств, используемых фотографом), либо
отказаться даже и от этой цели, поскольку изображение будет все равно в даль-
нейшем редактироваться и изменяться в соответствии с творческими замысла-
ми его автора.
Для характеризации устройств ввода изображения обычно прибегают к исполь-
зованию профилей табличного типа, основанных на использовании таблиц поиска
и замены цветов (CLUT). Хотя могут использоваться и профили матричного типа
5.3. ПРОФИЛИРОВАНИЕ УСТРОЙСТВ ВВОДА ИЗОБРАЖЕНИЯ
189
либо профили, хранящие обе структуры данных, то есть матрицу цветовых коэф-
фициентов (TerMatTRC) и таблицу CLUT (теги АТоВ). В этом случае программное
обеспечение, которое будет использовать цветовой профиль, может осуществлять
преобразование изображения из цветового пространства устройства ввода во вну-
треннее цветовое пространство CMS как путем пересчета цветовых координат по
матрице пересчета цветовых координат, так и по таблице поиска и замены цветов,
хотя для подобного случая спецификация ICC выдвигает приоритет использова-
ния для цветовых расчетов таблицы поиска и замены цветов [14], что обусловлено
той причиной, что этот метод оказывается гораздо более точным при характериза-
ции устройств ввода изображения, чем метод линейного преобразования цветовых
координат (см. главу 4 «Управление цветом и цветовые преобразования», раздел
4.3.3, «Преобразование отсканированных изображений и изображений, получен-
ных цифровой камерой»).
Построение CLUT осуществляется путем многомерной интерполяции цвето-
вой мишени аналогично тому, как осуществляется расчет по самой таблице CLUT,
однако с той разницей, что в данном случае уже решается обратная задача: найти
не содержащиеся в цветовой мишени значения, из которых будет формироваться
рабочая CLUT для цветового профиля. Аналогично, если в первом случае (расчет
цветовых координат по CLUT) задача интерполяции должна решаться один раз (точ-
нее 3 либо 4 раза, в зависимости от числа цветовых каналов, используемых цве-
товым пространством устройства вывода), то во втором случае (построение CLUT
по данным измерения цветовой мишени) задача интерполяции будет решаться уже
столько раз, сколько будет содержаться точек в CLUT, и, соответственно, потребует
для своего решения гораздо больше вычислительных ресурсов.
В качестве обязательных тегов, которые должны присутствовать в профиле
устройства ввода, спецификация ICC указывает следующие: Prof ileDescrip-
tion (текстовое описание цветового профиля), АТоВО (я-мерную таблицу преоб-
разования цветов из цветового пространства устройства во внутреннее цветовое
пространство CMS), mediaWhitePoint (цветовые координаты опорного белого
цвета) и Copyright (указатель авторских прав создателя профиля) [14].
Для построения профиля необходимо иметь данные цветовых координат образ-
цов мишени в колориметрической системе L*a*b* МКО, рассчитанные относитель-
но стандартного излучателя D50, и соответствующие им значения цветовых коор-
динат RGB в цветовом пространстве устройства, полученные путем сканирования
либо фотографирования цветовой мишени.
Для получения профиля сканера цветовая шкала (выполненная в виде отража-
ющего свет бумажного оригинала для профилирования планшетных сканеров или в
виде прозрачного диапозитива для профилирования пленочных и планшетных скане-
ров, оборудованных слайд-модулем) сканируется при тех условиях и с теми настрой-
ками, с которыми будут сканироваться все остальные изображения, и затем в виде
записанного в файле цифрового изображения загружается в программу построения
профилей. При этом необходимо следить, чтобы в программном обеспечении сканера
были отключены любые алгоритмы автоматической коррекции изображения (как то:
автоматический баланс белого, автоматический баланс цветов, различные инструмен-
ты интеллектуальной цветовой обработки изображения и т. п.). Если сканер позволя-
ет управлять мощностью источника освещения и экспозицией светочувствительной
190
ГЛАВА 5. КАЛИБРОВКА И ПРОФИЛИРОВАНИЕ
матрицы, необходимо выставить эти характеристики на строго определенное значе-
ние, которое затем не будет изменяться (эти установки можно выбрать, сканируя ори-
гинал при разных значениях экспозиции и сравнивая полученные результаты, один из
которых будет являться оптимальным).
В подавляющем числе случаев для профилирования сканеров используются цве-
товые мишени IT8.7 (см. рис. 5.1): версия IT8.7/1 (цветной диапозитив) для профи-
лирования слайд-сканеров и сканеров, работающих на пропускание, и версия IT8.7/2
(бумажный оригинал) для профилирования планшетных сканеров, работающих на от-
ражение, хотя теоретически может быть использована и любая другая цветовая шкала
при условии, что ее можно будет отсканировать на данном сканере и она будет содер-
жать намного более полный диапазон цветов цветового охвата сканера.
Вместе со шкалой должен обязательно поставляться файл, содержащий дан-
ные измерения колориметрических характеристик цветовых образцов мишени (их
цветовые координаты в координатной системе L*a*b* МКО), необходимый для по-
строения цветового профиля. Эти данные могут также быть включены в само про-
граммное обеспечение для построения профиля. В этом случае при построении
профиля программе нужно будет лишь указать серийный номер мишени. Суще-
ствует также возможность получить эти данные самостоятельно путем измерения
тестовой мишени с помощью спектрофотометра, что, к примеру, предусмотрено
при работе со спектрофотометром GretagMacbeth SpectroScan. Следует ожидать,
что в некоторых случаях эти данные окажутся даже более точными, чем данные
производителя мишени, поскольку учитывают изменение колориметрических ха-
рактеристик мишени в результате ее естественного старения.
Получение изображения мишени в случае, когда осуществляется профилиро-
вание цифровой камеры, несколько отличается от случая, когда профилируется
сканер, и имеет свою специфику.
Для получения профиля цифровой камеры необходимо сфотографировать цве-
товую шкалу и передать полученное таким образом цифровое изображение в виде
файла в программу построения цветового профиля. К сожалению, при реализации
этого довольно простого на первый взгляд подхода мы встречаемся с целым рядом
сложностей.
Во-первых, необходимо обеспечить единообразие условий освещения фотогра-
фируемого объекта: использование для освещения однотипных источников осве-
щения с постоянной и строго контролируемой цветовой температурой (каку источ-
ников света, используемых для репродукционной съемки и съемки в фотостудии),
отсутствие постороннего (неконтролируемого) освещения другого спектрального
состава (например, дневного света при съемке в студии), равномерность освеще-
ния объекта.
Во-вторых, необходимо расположить шкалу при съемке таким образом, что-
бы на ней отсутствовали рефлексы от источников света и отражения от рядом рас-
положенных предметов, в результате чего будет нарушено соответствие колори-
метрических координат образцов мишени их значениям в цветовом пространстве
цифровой камеры и построенный по такой мишени цветовой профиль будет содер-
жать неизбежные ошибки.
В-третьих, как и при построении профиля сканера, необходимо деактивировать
любые алгоритмы и опции автоматической коррекции изображения.
5.3. ПРОФИЛИРОВАНИЕ УСТРОЙСТВ ВВОДА ИЗОБРАЖЕНИЯ 191
Для получения наилучших результатов следует внимательнейшим образом
экспонировать кадр с тем, чтобы избежать пере- либо недоэкспозиции мишени.
В этом случае целесообразно определить экспозицию по нейтрально-серой кар-
те (нейтрально-серая поверхность, имеющая коэффициент отражения 18% и эк-
вивалентная средне-серому тону, как он воспринимается зрительным аппаратом
человека). Для получения наилучших результатов также желательно вручную вы-
ставить цветовой баланс камеры на значение, наиболее близкое к цветовой темпе-
ратуре используемыхдля съемки осветителей, либо задать баланс самостоятельно
по белой поверхности — функция, доступная в практически любой профессио-
нальной цифровой камере.
Для профилирования цифровых камер, как правило, используется цветовая шка-
ла GretagMacbeth ColorChecker (см. рис. 5.2), содержащая 24 тестовых цвета, и по-
лучившая широкое распространение в недавнее время следующая версия этой ми-
шени — ColorChecker SG, содержащая 140 цветовых образцов, и ColorChecker DC,
содержащая 237 цветовых образцов. Эти мишени оптимизированы для работы с фо-
токамерами и потому должны показать наилучшие результаты именно при профили-
ровании цифровых фотокамер.
В любом случае, независимо от того, какой шкалой вы воспользуетесь, следует
помнить, что построенный по ней цветовой профиль будет работоспособным толь-
ко для объектов, снятых при тех же самых условиях освещения и при тех же самых
настройках камеры, что были использованы при фотографировании мишени. В про-
тивном случае (даже при изменении положения одного из осветителей относительно
объекта съемки) следует выполнить всю процедуру профилирования заново.
Стоит также надеяться, что в будущем производители профессиональных циф-
ровых камер предусмотрят возможность профилирования камеры непосредствен-
но программным обеспечением самой камеры путем съемки тестовой цветовой
мишени и построения цветового профиля имидж-процессором без необходимости
считывания изображения мишени в компьютер и построения профиля с помощью
установленного на нем специализированного программного обеспечения. В этом
случае весь цикл обработки изображения (профилирование, съемка, преобразо-
вание изображения из цветового пространства камеры во внутреннее цветовое
пространство CMS и из него — в выбранное пользователем рабочее колориме-
трическое пространство) можно было бы осуществить непосредственно в камере
на стадии записи изображения на карту памяти либо при считывании изображения
из памяти камеры для печати или передачи в компьютер.
Последний вариант был бы наиболее предпочтительным, поскольку для постро-
ения цветового профиля использовались бы прямые данные, полученные с ПЗС-
матрицы камеры, а не данные, подвергнутые дополнительной обработке процессо-
ром камеры и уже кодированные в то или иное цветовое пространство (например,
sRGB либо Adobe RGB). Поэтому для построения цветового профиля желательно
использовать изображение, записанное непосредственно в формате RAW, не про-
шедшем никакой дополнительной обработки программным обеспечением камеры,
а не изображение в формате TIFF либо JPEG в цветовом пространстве sRGB. В по-
следнем случае качество построенного по такому изображению цветового профи-
ля будет ниже, чем качество профиля, построенного по прямому изображению,
полученному цифровой камерой. Точно так же качество фотографического изобра-
192
ГЛАВА5. КАЛИБРОВКАМ ПРОФИЛИРОВАНИЕ
жения, полученного непосредственной обработкой CMS файла в формате RAW,
как следует ожидать, будет выше, чем качество изображения, подвергнутого мно-
гостадийному процессу кодирования и конвертирования изображения между раз-
личными цветовыми пространствами (в том числе с сокращением цветового охва-
та изображения). Многие специализированные программы для ввода и обработки
фотографических изображений с цифровой камеры предусматривают возмож-
ность использования предоставленных пользователем цветовых профилей, кото-
рые используются программой непосредственно на стадии конвертирования изо-
бражения из формата RAW.
В программном обеспечении для профилирования цифровых камер часто пред-
усматривается возможность применения при построении цветового профиля так
называемых творческих настроек, целью которых является имитация различных
условий освещения либо результатов использования того или иного фотографи-
ческого материала с характерными для него характеристиками цветового балан-
са, тоно- и цветопередачи фотографируемого объекта, тех или иных фотографиче-
ских фильтров — то есть всего того, что лишился в эру цифровых камер фотограф,
с успехом применявший до этого различные фотопленки в зависимости от решае-
мых им творческих задач и характера фотографируемого изображения. Например,
можно понизить либо, наоборот, повысить цветовую температуру источника осве-
щения, сымитировать эффект съемки на контрастный фотоматериал с высокой на-
сыщенностью, такой как цветная обращаемая фотопленка Fuji Velvia, либо, наобо-
рот, применить эффект использования мягкой портретной фотопленки.
В приведенной ниже таблице показаны результаты профилирования цифровой
фотокамеры Nikon D50 по цветовой мишени GretagMacbeth ColorChecker. Измере-
ния цветовых координат мишени производились спектрофотометром GretagMac-
beth Eye-One относительно стандартного излучателя D50 МКО. Для построения
Таблица 5.4. Результаты профилирования цифровой камеры Nikon D50
по цветовой мишени GretagMacbeth ColorChecker
№ Координаты цвета образца Цветовые координаты поля в ЦКС L*a*b*, рассчитанные по CLUT, по- строенной программой GretagMacbeth ProfileMaker с использовани- ем различных установок предварительной коррекции изображения
L*a*b* МКО (отн. D50) Device RGB Субъектив- но-точное репродуци- рование Редакционное репродуцирование
Съемка об- щего на- значения Уличная съемка Портрет- ная съемка Рекламная съемка
38.265 124 37.253 37.999 36.886 37.708 38.035
01 + 13.871 069 + 12.836 + 12.836 + 12.453 + 12.324 + 12.777
+ 14.661 046 + 14.305 + 14.305 + 13.875 + 13.730 + 14.238
66.043 210 65.683 71.694 70.686 72.091 71.694
02 + 17.517 155 + 14.492 + 14.492 + 14.059 + 13.910 + 14.457
+ 17.885 141 + 15.691 + 15.691 + 15.219 + 15.063 + 15.652
50.112 089 49.642 53.404 52.195 53.496 53.404
03 -4.541 130 -6.203 -6.203 -6.020 -5.957 -6.195
-22.447 175 -24.129 -24.129 -23.406 -23.164 -24.094
5.3. ПРОФИЛИРОВАНИЕ УСТРОЙСТВ ВВОДА ИЗОБРАЖЕНИЯ
193
Продолжение табл. 5.4
№ Координаты цвета образца Цветовые координаты поля в ЦКС L*a*b*, рассчитанные по CLUT, по- строенной программой GretagMacbeth ProfileMaker с использовани- ем различных установок предварительной коррекции изображения
L*a*b* МКО (отн. D50) Device RGB Субъектив- но-точное репродуци- рование Редакционное репродуцирование
Съемка об- щего на- значения Уличная съемка Портрет- ная съемка Рекламная съемка
43.178 073 42.247 44.145 42.970 43.994 44.145
04 -13.529 121 -16.941 -16.941 -16.332 -16.551 -16.934
+21.650 047 +30.883 +30.883 +29.773 +30.152 +30.867
55.390 146 55.103 59.983 58.833 60.224 59.983
05 +8.789 136 +7.652 +7.652 +7.418 +7.363 +7.645
-24.739 190 -27.648 -27.648 -26.801 -26.594 -27.625
70.780 082 71.478 77.494 76.595 77.909 77.494
06 -32.959 195 -31.891 -31.891 -30.867 -30.809 -31.875
-0.036 187 + 1.398 + 1.398 + 1.348 + 1.355 + 1.398
62.423 229 61.057 66.746 65.669 67.096 66.746
07 +35.097 120 +36.238 +36.238 +34.426 +36.961 +36.238
+58.065 025 +54.793 +54.793 +52.051 +55.887 +54.793
40.162 059 39.730 41.042 39.907 40.821 41.042
08 +9.278 082 +6.520 +6.520 +6.184 +6.648 +6.516
-43.985 195 -51.125 -51.125 -48.484 -52.145 -51.117
51.661 215 50.610 54.596 53.398 54.718 54.596
09 +47.555 066 +46.719 +46.719 +44.305 +47.520 +46.715
+ 16.727 094 + 13.996 + 13.996 + 13.277 + 14.234 + 13.996
30.306 084 28.578 27.273 26.363 26.756 27.895
10 +20.836 044 + 15.371 + 15.371 + 14.887 + 14.824 + 15.359
-20.384 114 -25.352 -25.352 -24.555 -24.445 -25.328
72.462 166 73.012 78.957 78.093 79.372 78.957
11 -23.404 201 -22.395 -22.395 -21.277 -22.844 -22.395
+57.180 078 +59.188 +59.188 +56.230 +60.375 +59.188
71.871 225 72.702 78.669 77.796 79.082 78.669
12 + 19.470 181 + 13.176 + 13.176 + 12.520 + 13.441 + 13.176
+67.800 037 +65.160 +65.160 +61.902 +66.461 +65.156
28.752 025 27.903 26.460 25.574 25.931 27.132
13 + 15.806 036 + 11.809 + 11.809 + 11.215 + 12.043 + 11.805
-50.621 174 -53.945 -53.945 -51.246 -55.023 -53.941
55.036 041 56.523 61.638 60.504 61.909 61.638
14 -38.147 169 -34.793 -34.793 -33.035 -35.313 -34.793
+31.744 084 +32.918 +32.918 +31.254 +33.414 +32.914
42.043 198 41.253 42.918 41.759 42.739 42.918
15 +54.845 025 +50.617 +50.617 +48.082 +51.629 +50.613
+28.465 031 +27.789 +27.789 +26.398 +28.348 +27.789
82.070 234 82.518 87.321 86.713 87.662 87.321
16 +4.010 210 +2.551 +2.551 +2.426 +2.602 +2.551
+79.655 060 +73.016 +73.016 +69.367 +74.477 +73.016
194
ГЛАВА 5. КАЛИБРОВКА И ПРОФИЛИРОВАНИЕ
Продолжение табл. 5.4
№ Координаты цвета образца Цветовые координаты поля в ЦКС L*a*b*, рассчитанные по CLUT, по- строенной программой GretagMacbeth ProfileMaker с использовани- ем различных установок предварительной коррекции изображения
L*a*b* МКО (отн. D50) Device RGB Субъектив- но-точное репродуци- рование Редакционное репродуцирование
Съемка об- щего на- значения Уличная съемка Портрет- ная съемка Рекламная съемка
17 51.733 +49.653 -13.948 203 071 170 51.428 +47.375 -16.715 55.596 +47.375 -16.715 54.406 +44.902 -15.844 55.741 +48.297 — 17.039 55.596 +47.371 -16.715
18 50.460 -28.155 -27.915 001 145 195 52.191 -27.332 -27.727 56.520 -27.332 -27.727 55.337 -26.242 -26.617 56.687 -26.988 -27.379 56.520 -27.328 -27.719
19 96.251 -0.544 +2.328 229 229 227 90.467 -0.145 + 1.051 93.425 -0.145 + 1.051 93.100 -0.137 + 1.020 93.641 -0.137 + 1.008 93.425 -0.020 +0.141
20 80.910 -0.623 +0.219 203 203 203 79.617 +0.004 +0.008 84.894 +0.004 +0.008 84.197 +0.004 +0.008 85.267 +0.004 +0.008 84.894 -0.004 +0.008
21 66.214 -0.439 -0.010 175 175 175 66.832 +0.004 +0.004 72.880 +0.004 +0.004 71.893 +0.004 +0.004 73.286 +0.004 +0.004 72.880 +0.008 +0.004
22 50.823 -0.788 -0.234 130 130 130 50.340 -0.039 +0.098 54.265 -0.039 +0.098 53.064 -0.039 +0.098 54.378 -0.039 +0.094 54.265 -0.047 +0.102
23 35.718 -0.580 -0.411 081 080 079 34.433 +0.219 +0.762 34.494 +0.219 +0.762 33.422 +0.211 +0.738 34.119 +0.211 +0.730 34.669 +0.102 +0.504
24 20.666 -0.014 -0.399 029 028 030 13.217 + 1.859 -1.734 11.343 + 1.859 -1.734 10.973 + 1.805 -1.684 10.970 + 1.785 -1.664 11.918 + 1.898 -1.715
АЕ 2000 (среднее значение) 2.2733 4.0329 3.7206 4.1649 4.0185
профиля использовался программный пакет GretagMacbeth ProfileMaker [П01].
Пример программы, реализующей построение файла цветового профиля для дан-
ного примера, ввиду сложности используемых для этого алгоритмов и большого
объема программного кода, не приводится. Изображения, сформированные с ис-
пользованием полученных профилей, приведены на цв. вклейке, рис. 32.
5.4. Профилирование устройств вывода изображения
Профилирование устройств вывода изображений зачастую оказывается самой
сложно решаемой задачей профилирования цветовоспроизводящих устройств, по-
скольку на качество воспроизведения изображения на бумаге влияет очень большое
число самых различных факторов, многие из которых очень трудно учесть или точ-
5.4. ПРОФИЛИРОВАНИЕ УСТРОЙСТВ ВЫВОДА ИЗОБРАЖЕНИЯ 195
но спрогнозировать. По этой причине, даже несмотря на наличие системы управле-
ния цветом получить твердую копию изображения на бумаге, которая бы полностью
удовлетворяла всем качественным требованиям, зачастую не представляется воз-
можным, и в процесс печати дополнительно вносятся коррективы. Особенно слож-
ным оказывается профилирование офсетных печатных машин, которые фактически
не могут быть до конца отпрофилированы, и очень многое в процессе печати остает-
ся зависимым от возможностей и квалификации непосредственно самого печатника
и обслуживающего печатную машину персонала. В этом случае обязательным усло-
вием является изготовление цветопроб на печатаемое изображение и подгонка пе-
чатного изображения под цветопробное вручную в процессе печати.
От специалиста по допечатной подготовке в этом случае требуется на основа-
нии собственного опыта и знаний и, может быть, даже профессиональной инту-
иции попытаться правильно скорректировать изображение для печати на данной
печатной машине и данной бумаге, а для работников печатного цеха — выполнить
корректную настройку печатной машины, использовать для печати те печатные
краски и ту бумагу, под которые был построен цветовой профиль, вести постоян-
ный контроль печатного процесса по контрольным цветовым шкалам с тем, чтобы
настроенные ранее параметры печатного процесса сильно не менялись.
Немалую роль в этой цепочке играет также оператор-допечатник, ответственный
за вывод фотоформ либо печатных пластин. От него требуется выполнить корректный
вывод PostScript файла, следя за тем, чтобы, во-первых, файл, уже подготовленный
для печати на данной печатной машине, не был в процессе обработки RIP-ом переде-
лен и, во-вторых, чтобы не возникало проблемы несовместимости RIP и реализации
языка PostScript, в соответствии с которой файл был подготовлен.
В некоторых случаях, когда все эти требования выдержать не удается (что ча-
сто возникает в случае неграмотности персонала типографии или при ограниче-
нии возможностей печатного оборудования), имеет смысл вообще отказаться от
использования системы управления цветом и осуществлять цветоделение изо-
бражения из координатной системы RGB в CMYK вручную, управляя всеми пара-
метрами этого процесса самостоятельно и окончательно достигая требуемого ре-
зультата непосредственно в процессе печати1.
Все эти вопросы, собственно, составляют круг профессиональной подготовки
специалиста по допечатной подготовке и выходят за рамки данной книги (желаю-
щие могут обратиться к соответствующей справочной и учебной литературе, на-
пример [45]).
5.4.1. Профилирование цифровых печатающих устройств
Большинство домашних и офисных цветных (цветных струйных и некоторые мо-
дели цветных лазерных) принтеров, хотя и воспроизводят изображение, как и все
остальные принтеры и устройства вывода изображения, методом субтрактивно-
1 На самом деле, по такому пути довольно часто идут во многих типографиях, тем более если их
персонал не слишком хорошо знаком с системой управления цветом либо ее использование не приво-
дит к желаемым результатам. Кроме того, в целом ряде сложных случаев система управления цветом
не позволяет достичь требуемого результата и целый ряд операций по подготовке изображения печа-
ти требуется осуществить без ее использования, полагаясь при этом как на личные знания и опыт при
решении подобных задач, так и на знания и опыт в этом деле печатника.
196
ГЛАВА5. КАЛИБРОВКАМ ПРОФИЛИРОВАНИЕ
го (автотипного) цветосинтеза с использованием четырех (и более) субтрактивных
красок, но на уровне операционной системы, для стандартизации механизма печати
из программ-приложений, они описываются как виртуальные RGB-устройства. Это
означает, что процесс печати на таких устройствах описывается аддитивной моде-
лью и, соответственно, посылаемое на печать изображение должно быть подготов-
лено в цветовой координатной системе RGB, а не CMYK. При этом драйвер принтера
сам берет на себя задачу корректного (или не совсем корректного) преобразования
изображения из RGB в CMYK и формирования печатного изображения в соответ-
ствии с рассчитанными таким образом количествами желтой, пурпурной, голубой и
черной красок (или любых других красок, которые данный принтер может использо-
вать для печати помимо красок стандартной типографской триады). При этом то, ка-
ким образом осуществляется это преобразование, остается как для пользователя,
так и для программы, из которой осуществляется печать изображения, и даже для
самой операционной системы закрытым без возможности каким-либо образом не-
посредственно вмешиваться в этот процесс.
Это облегчает и вместе с тем осложняет процесс колориметрической характе-
ризации этих устройств, поскольку, с одной стороны, они могут быть легко опи-
саны с помощью обыкновенной таблицы поиска и замены цветов [Device RGB] —>
—> [Lab] —> [Device RGB], но, с другой стороны, ввиду присущих этому методу
ограничений (невозможности хранить в таблицах CLUT большое число узловых
точек) не всегда удается охарактеризовать принтер с высокой степенью точно-
сти, и полученный таким методом цветовой профиль часто нуждается в дополни-
тельной ручной корректировке (например, редактирование профиля по градаци-
онным кривым).
Для построения профиля не-PostScript принтера пригодна любая цветовая
шкала, составленная в координатной системе RGB. Как правило, они постав-
ляются в виде файла в формате TIFF, который необходимо вывести на печать
со строгим соблюдением линейных размеров шкалы (в противном случае мо-
жет оказаться невозможным осуществить спектрофотометрические измерения
шкалы). Для повышения точности цветового профиля желательно также, что-
бы шкала содержала достаточное число цветовых образцов. Оптимальной в этом
смысле следует считать шкалу ТС9.18 (рис. 5.12), содержащую 918 образцов,
включающих нейтрально-серую шкалу и образцы низкой светлоты (последнее
представляется весьма важным для того, чтобы цветовой профиль точно опи-
сывал характеристики печатающего устройства в зоне глубоких теней). Шкала
занимает два листа формата А4 или лист формата АЗ и поставляется в разных
вариантах для возможности ее измерения различным спектрофотометрическим
оборудованием.
Следует знать, что в технологии струйной фотографической печати очень боль-
шую роль играет непосредственно сам носитель изображения — бумага либо поли-
мерная пленка для струйной печати, причем качество печати на разных носителях
и, соответственно, колориметрические характеристики печатного изображения,
полученного на разных носителях, будут весьма разительно отличаться. Поэто-
му при профилировании струйных принтеров (как не-PostScript, так и работаю-
щих под управлением языка PostScript) необходимо строить отдельный профиль
для каждого типа используемой для печати бумаги, соответственно, каждый раз
5.4. ПРОФИЛИРОВАНИЕ УСТРОЙСТВ ВЫВОДА ИЗОБРАЖЕНИЯ
197
ABODE FGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZAA
Size 28,8X23,4 СП
ТС 8.18 RGB
1иннннвннвниннинининнииииивииининни б)
гннннннпннннннниннннниииинипнннниин
зННННННННИИНННИИИИНИИИИННПНИННННННН
81ИВЙЙ
звввввввввввввввввнввввввввиввввввв
-йай.й. йййййв жетя
3ЙЙЙЙЙ' . Вййй . ййй
«ивами »< ииииий ввввввв
в йй Ийй ВИИИИйЙ
° ннннииииииииииииинииииииниикшнк
” ™айвиймиивнв1ии1ив .ййж
ввввввввввввввввввввввввввв
19
20
21
22
»вввввввввввввввиввввввввввм
»ввввавввввввввввввввввввввв
-вийнияйг й? шиииа
-ИИВИИЯ.Й Вййй ИИИИЯ
ИЙИНИИВ Вйй Ввйй;й
ввввввввввввввввввввввввввввввввв
ввввявяяввввявввнаяяяяяявиввявянни
ввввввввввввввввввввввввввввввввв-
ввввввввввввввввввввввввввввввввв
23 а»й ,Й .Ий ВЙЙЙИГя
-аав.,-. ЙЕТЙ. Й /лйй й ' ВИУЙИЙЙЙ
25 ИКвИИЯВ . ИВИИИ? вЭЙйВЙВВНВИЯв
“ ввмш/;: ввввв^ » ввввввв
27 ЙЙЙЙЙ МВНК /
А В С D Е F GH I J К LMNOP QR STUVWX2A2B2C2D2E2F2G2H2I2J
Рис. 5.12. Цветовая шкала ТС9.18 RGB, пригоднаядля профилирования цветных струй-
ных принтеров и цифровых печатающихустройств: а) версия для использования со спек-
трофотометром GretagMacbeth Eye-One (два листа формата А4); б) версия для исполь-
зования со спектрофотометром GretagMacbeth SpectroScan (цв. вклейка, рис. 33)
198
ГЛАВА5. КАЛИБРОВКАМ ПРОФИЛИРОВАНИЕ
повторяя процедуру вывода на печать цветовой мишени и профилирования устрой-
ства. То же самое может оказаться необходимым осуществить при смене печатаю-
щей головки принтера (в особенности на принтерах, в которых печатающая голов-
ка интегрирована в чернильный картридж).
Так же, как и при построении профилей устройств ввода изображения (скане-
ров и цифровых камер), необходимо следить за тем, чтобы в драйвере устройства
либо программном обеспечении, осуществляющем вывод изображения на печать,
не было задействовано никаких алгоритмов дополнительной обработки изображе-
ния, которые часто оказываются задействованы по умолчанию, что закладывает-
ся опционально самим производителем устройства для улучшения качества печа-
ти изображения. Использование этих алгоритмов может привести к практически
полной потере контроля со стороны пользователя над процессом печати и, соот-
ветственно, снижению точности цветового профиля либо даже полной невозмож-
ности осуществить колориметрическую характеризацию устройства.
В частности, в драйверах печати струйных принтеров производства фирмы Ep-
son реализована своя собственная внутренняя система цветоуправления, осно-
ванная на использовании внедренных на уровне программных библиотек цветовых
профилей принтера для определенного набора бумаг, которые могут быть исполь-
зованны в печати (естественно, производства только самой фирмы Epson При
этом вместо прямого контроля над используемым для преобразования печатаемо-
го изображения в цветовое пространство принтера алгоритмом пересчета цветов
пользователю предлагается лишь возможность задать тот или иной эффект цвето-
передачи, который он желает получить на печати. Правда для этого фирма Epson
предлагает не совсем ясные формулировки типа «Нормальные оттенки», «Резкие
оттенки» либо «Насыщенные оттенки», не представляя пользователю конкретных
объяснений, что же понимается в данном случае под словом «Нормальные» и чем
«Резкие» отличаются от «Насыщенных».
Существует также возможность печати в режиме «Настройка цвета», в котором
при печати задействуется лишь небольшая часть цветового пространства устрой-
ства, ограниченная цветами, которые могут быть воспроизведены в цветовом про-
странстве sRGB, но пользователь получает возможность контролировать опции
настройки значений яркости, контраста, цветовой насыщенности и цветового ба-
ланса по желтому, пурпурному и голубому цветам печатного изображения, и пе-
чать без коррекции цвета (когда внутренняя система цветоуправления деактиви-
рована) — опция, при которой следует осуществлять вывод цветовой мишени на
печать и последующую печать тиражных копий с использованием построенного по
этой мишени цветового профиля.
После вывода мишени на печать необходимо, чтобы прошел некоторый проме-
жуток времени, за который чернила полностью высохнут и стабилизируются коло-
1 Интересно отметить, что при использовании фирменных (опционных) материалов фирмы Ep-
son, печать на которые предусмотрена в драйвере печати на данном принтере, при использовании вну-
тренней системы цветоуправления Epson часто удается достичь вполне приемлемых (если не сказать
качественных) результатов печати фотографических изображений. Однако естественно ожидать, что
поскольку внедренные в драйвер печати профили построены не под конкретную используемую в печа-
ти партию бумаги и не конкретно под имеющийся распоряжении экземпляр устройства, точность этих
профилей часто оставляет желать лучшего.
5.4. ПРОФИЛИРОВАНИЕ УСТРОЙСТВ ВЫВОДА ИЗОБРАЖЕНИЯ
199
риметрические характеристики отпечатанного изображения, на что, в зависимости
от типа используемых для печати чернил, бумаги и их производителя может уйти
время от одной минуты до нескольких часов. Только после завершения этого вре-
мени можно приступать к измерению мишени.
Поскольку спектрофотометру, как и любому другому прибору, свойственна
своя собственная ошибка, измерение спектров отражения образцов следует осу-
ществлять несколько раз, усредняя полученные значения. Вероятность появления
ошибочных промеров также возрастает при использовании ручного спектрофото-
метра, такого как GretagMacbeth Eye-One, если осуществлять измерения недоста-
точно аккуратно. По опыту авторов для получения статистически верных резуль-
татов достаточно провести около шести измерений.
По приведенному в табл. 5.5 примеру и рисунку на цв. вклейке 34 видно, что
наибольшего соответствия цветов печатного изображения оригиналу удалось до-
стичь при печати с использованием цветового профиля, построенного для данного
принтера и использованного для печати типа бумаги. Печать изображения напря-
мую из цветового пространства Adobe RGB без цветокоррекции и минуя профиль
принтера привела к резко неудовлетворительным результатам. Печать изображе-
ния из цветового пространства Adobe RGB с использованием алгоритмов автома-
тической коррекции изображения, реализованных в драйвере принтера, позволила
получить удовлетворительный по качеству отпечаток, однако, поскольку в данном
случае не учитывался профиль принтера, печатная репродукция имела значимые
отличия от воспроизводимого оригинала.
Таблица 5.5. Результаты профилирования струйного принтера Epson Stylus
Photo 900 при печати на бумагу Lomond Glossy Photo Paper
Образец цвета Координаты цвета образца, получен- ные на печати в ЦКС L*a*b* МКО (D50)
Название Координаты цвета в про- странстве Adobe RGB В коорди- натах прин- тера,рас- считанных по его про- филю . Печать без цветокор- рекции из Adobe RGB Печать в режиме цве- токоррекции из Adobe RGB* Печать с ис- пользовани- ем цветово- го профиля
RGB L*a*b* мко (отн. D50)
255 61.43 255 58.11 58.11 56.78
Красный ООО +89.55 090 +62.23 +63.24 +63.07
ООО +75.15 062 +62.08 +54.92 +58.00
ООО 83.30 137 44.14 68.28 65.07
Ярко-зеленый 255 -137.97 255 -69.87 -54.10 -56.33
ООО +90.83 092 + 13.96 +39.02 +38.63
ООО 32.99 071 27.02 35.14 42.62
Синий ООО +80.28 129 -7.03 + 13.22 +6.69
255 -109.36 255 -56.76 -53.96 -50.97
ООО 87.13 142 49.88 73.88 70.79
Голубой 255 -78.20 254 -57.16 -46.00 -46.98
255 -20.51 189 -22.87 -5.20 -12.10
200
ГЛАВА 5. КАЛИБРОВКА И ПРОФИЛИРОВАНИЕ
Продолжение табл. 5.5
Образец цвета Координаты цвета образца, получен- ные на печати в ЦКС L*a*b* МКО (D50)
Название Координаты цвета в про- странстве Adobe RGB В коорди- натах прин- тера,рас- считанных по его про- филю Печать без цветокор- рекции из Adobe RGB Печать в режиме цве- токоррекции из Adobe RGB* Печать с ис- пользовани- ем цветово- го профиля
RGB L*a*b* мко (отн. D50)
255 67.47 227 52.30 57.90 58.94
Пурпурный ООО +105.28 121 +39.04 +54.95 +46.70
255 -51.64 254 -31.02 -20.04 -23.02
255 97.01 236 82.26 89.90 87.62
Желтый 255 -22.59 255 -25.18 -12.75 -12.99
ООО +105.31 081 +76.91 +77.18 +84.74
Красно- 187 50.53 237 45.05 50.82 49.76
068 +58.11 064 +50.92 +73.17 +60.86
коричневый 068 +33.95 086 +34.80 +50.23 +36.89
068 64.77 116 40.09 62.18 59.80
Зеленый 187 -86.85 255 -68.91 -59.02 -60.09
068 +51.69 075 + 13.12 +38.03 +37.77
Серовато- синий 068 068 35.71 +39.14 080 113 23.83 + 13.17 32.28 +21.20 37.86 + 11.62
187 -65.79 255 -58.05 -53.76 -52.31
Зеленовато- голубой 068 67.39 108 43.28 65.90 64.86
187 -52.22 255 -55.04 -54.72 -54.03
187 -14.36 179 -25.15 -8.01 + 14.05
187 54.31 214 42.03 51.22 52.97
Фиолетовый 068 +70.64 097 +39.29 +58.27 +50.91
187 -34.96 255 -38.07 -22.05 -26.29
187 74.29 201 57.19 78.83 73.83
Хаки 187 -15.87 228 -40.79 -13.20 -13.34
068 +64.40 052 +50.26 +82.86 +66.67
000 0.00 024 0.04 -0.16 0.21
Черный 000 0 023 +0.14 + 1.95 +0.00
000 0 022 -1.89 -1.99 -2.25
064 26.11 101 8.87 21.14 25.94
Темно-серый 064 0 087 -22.06 +5.29 + 1.03
064 0 083 -6.07 +0.23 + 1.88
128 53.99 156 36.14 50.89 55.87
Серый 128 0 154 -34.19 +3.06 -2.38
128 0 144 -10.83 +4.07 +3.69
192 78.21 208 64.24 76.95 78.95
Светло-серый 192 0 209 -26.10 +0.04 -2.38
192 0 190 -5.79 +5.91 +3.75
5.4. ПРОФИЛИРОВАНИЕ УСТРОЙСТВ ВЫВОДА ИЗОБРАЖЕНИЯ
201
Продолжение табл. 5.5
Образец цвета Координаты цвета образца, получен- ные на печати в ЦКС L*a*b* МКО (D50)
Название Координаты цвета в про- странстве Adobe RGB В коорди- натах прин- тера,рас- считанных по его про- филю Печать без цветокор- рекции из Adobe RGB Печать в режиме цве- токоррекции из Adobe RGB* Печать с ис- пользовани- ем цветово- го профиля
RGB L*a*b* мко (отн. D50)
255 100.00 255 95.96 96.11 96.09
Белый 255 0 255 -0.86 -1.08 -1.00
255 0 255 + 1.29 + 1.27 + 1.88
ДЕ 2000 (среднее значение) 28.7589 16.3362 8.8049
5.4.2. Профилирование PostScript-принтеров и печатных станков
Печать на практически всех моделях профессиональных печатающих устройств
(лазерных, струйных, термосублимационных принтерах), а также на устройствах
вывода фотоформ и печатных пластин для офсетной печати осуществляется на-
прямую управлением красками CMYK посредством языка PostScript.
Это комплексный многопараметрический процесс совмещающий в себе цифро-
вые и аналоговые технологии и зависящий от множества факторов, в особенности
офсетная печать, в случае которой печатное изображение формируется в несколь-
ко стадий (цветоделение, вывод цветоделенных фотоформ, производство печатных
пластин, печать), на каждой из которых печатное изображение подвергается слож-
ному преобразованию с соответствующим изменением его качественных характе-
ристик и требующего строго контроля со стороны оператора цветоделения и пе-
чатника.
Поэтому при решении задачи профилирования печатных машин говорят уже не
о построении профиля для той или иной модели печатного оборудования, а о по-
строении профиля, описывающего целиком весь печатный процесс как результат,
учитывающий влияние характеристик устройства вывода фотоформ, технологии
производства печатных пластин, характеристик печатной машины и ее настройки,
регулируемых печатником параметров печати (подача печатной краски, красочный
баланс), химико-физических свойств печатных красок и процесса взаимодействия
печатной краски с поверхностью бумаги либо любого другого материала-носителя
изображения. При этом для того, чтобы цветовой профиль мог в дальнейшем быть
эффективно использован на стадии подготовки изображения к печати, необходимо,
чтобы характеристики всех этих процессов были стабильными и сильно не меня-
лись во времени и тем более не менялись в процессе самой печати между тиражны-
ми оттисками, что и составляет одну из основных сложностей процесса профили-
рования печатных машин.
Заключение
В предложенной вниманию читателя монографии авторы попытались коснуть-
ся такой важной и актуальной в настоящий момент темы, как системы управления
цветом и их использование в процессе решения задачи репродукции цветного изо-
бражения. Помимо этой темы также была затронута проблема калибровки и про-
филирования оборудования ввода/вывода изображений.
В первой главе книги были изложены основы теории цвета, дано определение
понятия цвет с позиций физики и физиологии зрения, а также определение поня-
тия цветового спектра как характеристики цвета предмета и излучения; рассмо-
трен феномен цветового зрения, изложены различные подходы к классификации
цветов, приведена характеристика источников света, а также рассмотрены прин-
ципы сложения цветов и получения цветовых смесей.
Вторая глава была посвящена различным колориметрическим системам и мо-
делям. Была обоснована постановка проблемы разработки универсальной моде-
ли цветового зрения, приведены результаты опытов по уравниванию цветов (в том
числе опыты Гилда и Райта). Рассмотрены принципы отображения координат цве-
та в различных цветовых пространствах (RGB, XYZ, LUV, L*a*b* и т.д.). Приведе-
ны алгоритмы расчетов цветовых координат при переходе между различными цве-
товыми системами.
В третьей главе были рассмотрены методы инструментального измерения цве-
та на примере несамосветящихся цветовых образцов и источников света. Приведен
расчет координат цвета по спектральному апертурному коэффициенту отражения
и относительному спектральному распределению энергии, рассмотрены методики
определения цветоразличий исследовано явление метамеризма, алгоритмы пре-
образования цветовых координат к опорному белому свету, определен индекс цве-
топередачи МКО для различных источников света, даны методики расчета корре-
лированной цветовой температуры по цветовым координатам цвета и определение
тела цветового охвата цветовоспроизодящей системы.
Целью написания четвертой главы монографии явилось рассмотрение принци-
пов построения систем управления цветом и их назначение (архитектура систем
управления цветом, цветовые профили устройств и материалов, преобразование
изображения на основе цветовых профилей).
Пятая глава монографии была посвящена проблеме калибровки и профили-
рования (характеризации) цветовоспроизводящих устройств: монитора, сканера,
цифровой камеры, принтера. Были приведены схемы колориметрической настрой-
ки монитора (настройка гаммы, цветовой температуры, энергетической яркости
точки черного и точки белого), устройств ввода изображения (сканер, цифровая
камера) и устройств вывода изображения (принтеры и печатные машины).
Помимо материала, посвященного системам управления цветом и их исполь-
зованию в фотографии и полиграфии, был изложен ряд хрестоматийных положе-
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
203
ний науки о цвете и колориметрии, необходимых для правильного понимания ма-
териала.
Для более полного понимания изложенного материала были приведены тексты
готовых программ в среде Matlab, с помощью которых читатель имеет возможность
проверить усвоение материала, а также примеры различных колориметрических
расчетов. Рассмотрен пример работы со спектрофотометрическим оборудовани-
ем для измерения спектров отражения цветовых образцов и расчет спектрального
апертурного коэффициента отражения. Кроме того, были подробно рассмотрены
процедуры калибровки мониторов и построения профилей устройств ввода/вы-
вода изображения с использованием спектрофотометра Eye-One и программного
обеспечения производства фирмы GretagMacbeth. При этом авторы старались по-
казать не столько последовательность нажатия кнопок, с помощью которых поль-
зователь имеет возможность самостоятельно строить цветовые профили, сколько
раскрыть научную проблематику данного вопроса, предоставляя, по мере возмож-
ностей, подробные разъяснения работы используемых при этом алгоритмов.
Рассмотрение вопроса построения профилей устройств печатного вывода изо-
бражения было ограничено только рассмотрением общих вопросов этой проблема-
тики на примере построения и использования цветовых профилей струйных прин-
теров и цифровых печатающих устройств. При этом авторы не затронули столь
важный, на их взгляд, вопрос, как профилирование типографских печатающих ма-
шин. Сделано это было не по причине того, что авторы не владеют данным матери-
алом, а потому, что при рассмотрении данной проблематики важно прежде всего
уяснить для себя общий подход к решению этой проблемы, что вполне можно сде-
лать, ограничившись довольно простыми задачами профилирования цифровых пе-
чатающих устройств. С другой стороны, задача характеризации типографских пе-
чатающих устройств (прежде всего, офсетных печатных машин), представляется
тем более сложной, что при ее решении приходится также решать целый комплекс
задач, связанных с настройкой и стандартизацией типографского оборудования,
технологией офсетной печати, использованием комплекса различного программ-
ного и аппаратного обеспечения, задействованного в процессе получения печат-
ного изображения. Все эти вопросы вполне могут составить тему отдельной, весь-
ма обширной монографии и потому не могут быть достаточно полно рассмотрены
в рамках настоящего труда.
При этом основной целью, которую преследовали авторы, являлось стремле-
ние более или менее полно объяснить именно общие принципы, на основе кото-
рых строится работа систем управления цветом и программного обеспечения для
профилирования устройств воспроизведения изображений. Без понимания этих
принципов, основанных, в свою очередь, на классической колориметрии МКО, не-
возможно понимание современного фоторепродукционного и печатного процесса
и, как следствие этого, невозможно полноценное использование всего комплекса
программного и аппаратного обеспечения, которое получил в свое распоряжение
фотограф, цветокорректор и специалист по допечатной подготовке изображений.
К сожалению, объективной причиной, препятствующей изучению данного вопро-
са отечественными читателями, является фактическое отсутствие строгой науч-
204
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ной литературы, посвященной данной проблематике. На полках книжных магази-
нов можно найти, в лучшем случае, лишь популярные книги, рассматривающие в
основном вопросы использования различных прикладных программ для обработ-
ки изображений и издательской деятельности, либо строго научные монографии,
затрагивающие теорию обработки изображений. В этом смысле отрадным ста-
ло появление монографии А. А. Френкеля и А. Е. Шадрина [31], но, к сожалению,
на сегодняшний момент это практически единственный печатный труд подобного
уровня. Вся остальная литература недоступна для отечественного читателя, по-
скольку издана за рубежом и не переведена на русский язык.
Авторы надеются, что предложенная монография поможет людям, желающим
не просто пользоваться спектрофотометрическими и профилирующими система-
ми, но также детально и четко представлять себе стоящую за их работой научную
основу, в изучении этого столь актуального на сегодняшний момент вопроса.
ПРИЛОЖЕНИЯ
Приложение 1
Распределения энергии и цветовые координаты некоторых стандартных излучателей МКО
Длина волны X, нм Относительное спектральное распределение энергии S(X)
А В С D50 D55 D65 D75 F1 F2 F3
380 9.8 22.4 33.0 24.5 32.6 50.0 66.7 5.4 10.7 23.0
390 12.1 31.3 47.4 29.9 38.1 54.6 70.0 5.6 12.0 27.5
400 14.7 41.3 63.3 49.3 61.0 82.8 101.9 5.8 13.9 33.4
410 17.7 52.1 80.6 56.5 68.6 91.5 111.9 6.1 16.8 43.6
420 21.0 63.2 98.1 60.0 71.6 93.4 112.8 7.4 20.8 55.0
430 24.7 73.1 112.4 57.8 67.9 86.7 103.1 10.6 28.0 67.7
440 28.7 80.8 121.5 74.8 85.6 104.9 121.2 17.2 37.9 81.0
450 33.1 85.4 124.0 87.3 98.0 117.0 133.0 26.5 48.8 94.2
460 37.8 88.3 123.1 90.6 100.5 117.8 132.4 33.6 58.5 104.6
470 42.9 92.0 123.8 91.4 99.9 114.9 127.3 38.3 64.4 111.1
480 48.2 95.2 123.9 95.1 102.7 115.9 126.8 39.7 66.5 114.3
490 53.9 96.5 120.7 92.0 98.1 108.8 117.8 39.8 67.0 115.5
500 59.9 94.2 112.1 95.7 100.7 109.4 116.6 40.7 66.6 114.2
510 66.1 90.7 102.3 96.6 100.7 107.8 113.7 43.6 67.7 111.4
520 72.5 89.5 96.9 97.1 100.0 104.8 108.7 49.9 69.9 107.6
530 79.1 92.2 98.0 102.1 104.2 107.7 110.4 57.4 73.2 103.6
540 85.9 96.9 102.1 100.8 102.1 104.4 106.3 67.8 78.7 101.0
550 92.9 101.0 105.2 102.3 103.0 104.0 104.9 82.3 88.4 99.8
560 100.0 102.8 105.3 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0
570 107.2 102.6 102.3 97.7 97.2 96.3 95.6 113.2 110.4 101.1
580 114.4 101.0 97.8 98.9 97.7 95.8 94.2 125.7 116.0 102.7
590 121.7 99.2 93.2 93.5 91.4 88.7 87.0 112.9 115.3 102.7
206 ПРИЛОЖЕНИЯ
600 129.0 98.0 89.7 97.7 94.4
610 136.3 98.5 88.4 99.3 95.1
620 143.6 99.7 88.1 99.0 94.2
630 150.8 101.0 88.0 95.7 90.4
640 158.0 102.2 87.8 98.9 92.3
650 165.0 103.9 88.2 95.7 88.9
660 172.0 105.0 87.9 98.2 90.3
670 178.8 104.9 86.3 103.0 93.9
680 185.4 103.9 84.0 99.1 90.0
690 191.9 101.6 80.2 87.4 79.7
700 198.3 99.1 76.3 91.6 82.8
710 204.4 96.2 72.4 92.9 84.8
720 210.4 92.9 68.3 76.9 70.2
730 216.1 89.4 64.4 86.5 79.3
X 109.85 98.04 96.42 95.68
Y 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00
Z 35.58 118.10 82.49 92.14
90.0 87.2 103.2 111.2 101.2
89.6 86.1 93.3 104.6 99.5
87.7 83.6 109.8 104.0 98.9
83.3 78.7 145.7 104.9 97.4
83.7 78.4 143.6 103.6 92.7
80.0 74.8 272.2 116.9 96.5
82.2 74.3 296.5 147.7 96.0
82.3 75.4 86.9 62.3 63.6
78.3 71.6 35.6 40.5 47.2
69.7 63.9 21.2 30.2 38.1
71.6 65.1 12.4 23.6 31.4
74.3 68.1 8.0 18.0 25.3
61.6 56.4 5.2 14.0 20.5
69.9 64.2 3.5 10.8 16.7
95.04 94.96 92.19 98.81 103.64
100.00 100.00 100.00 100.00 100.00
108.89 122.51 91.54 55.82 38.32
ПРИЛОЖЕНИЯ
ND
О
208
ПРИЛОЖЕНИЯ
Приложение 2
Стандартный колориметрический наблюдатель МКО 1931 г. (2°)
Длина волны X, нм Ординаты (удельные координаты) кривых сложения Координаты цветности спектральных цветов
х(1) ^(Х) z(X) х(Х) 1/(Х) z(X)
380 0.0014 0.0000 0.0065 0.1741 0.0050 0.8209
390 0.0042 0.0001 0.0201 0.1738 0.0049 0.8213
400 0.0143 0.0004 0.0679 0.1733 0.0048 0.8219
410 0.0435 0.0012 0.2074 0.1726 0.0048 0.8226
420 0.1344 0.0040 0.6456 0.1714 0.0051 0.8235
430 0.2839 0.0116 1.3856 0.1689 0.0069 0.8242
440 0.3483 0.0230 1.7471 0.1644 0.0109 0.8247
450 0.3362 0.0380 1.7721 ' 0.1566 0.0177 0.8257
460 0.2908 0.0600 1.6692 0.1440 0.0297 0.8263
470 0.1954 0.0910 1.2876 0.1241 0.0578 0.8181
480 0.0956 0.1390 0.8130 0.0913 0.1327 0.7760
490 0.0320 0.2080 0.4652 0.0454 0.2950 0.6596
500 0.0049 0.3230 0.2720 0.0082 0.5384 0.4534
510 0.0093 0.5030 0.1582 0.0139 0.7502 0.2359
520 0.0633 0.7100 0.0782 0.0743 0.8338 0.0919
530 0.1655 0.8620 0.0422 0.1547 0.8059 0.0394
540 0.2904 0.9540 0.0203 0.2296 0.7543 0.0161
550 0.4334 0.9950 0.0087 0.3016 0.6923 0.0061
560 0.5945 0.9950 0.0039 0.3731 0.6245 0.0024
570 0.7621 0.9520 0.0021 0.4441 0.5547 0.0012
580 0.9163 0.8700 0.0017 0.5125 0.4866 0.0009
590 1.0263 0.7570 0.0011 0.5752 0.4242 0.0006
600 1.0622 0.6310 0.0008 0.6270 0.3725 0.0005
610 1.0026 0.5030 0.0003 0.6658 0.3340 0.0002
620 0.8544 0.3810 0.0002 0.6915 0.3083 0.0002
630 0.6424 0.2650 0.0000 0.7079 0.2920 0.0001
640 0.4479 0.1750 0.0000 0.7190 0.2809 0.0001
650 0.2835 0.1070 0.0000 0.7260 0.2740 0.0000
660 0.1649 0.0610 0.0000 0.7300 0.2700 0.0000
670 0.0874 0.0320 0.0000 0.7320 0.2680 0.0000
680 0.0468 0.0170 0.0000 0.7334 0.2666 0.0000
690 0.0227 0.0082 0.0000 0.7344 0.2656 0.0000
700 0.0114 0.0041 0.0000 0.7347 0.2653 0.0000
710 0.0058 0.0021 0.0000 0.7347 0.2653 0.0000
720 0.0029 0.0010 0.0000 0.7347 0.2653 0.0000
730 0.0014 0.0005 0.0000 0.7347 0.2653 0.0000
ПРИЛОЖЕНИЯ
209
Приложение 3
Стандартный колориметрический наблюдатель МКО 1964 г. (10°)
Длина волны X, нм Ординаты (удельные координаты) кривых сложения Координаты цветности спектральных цветов
Ую(Х) ^ю(^) xw(X) Ую<Х)
380 0.0002 0.0000 0.0007 0.1813 0.0197 0.7990
390 0.0024 0.0003 0.0105 0.1803 0.0194 0.8003
400 0.0191 0.0020 0.0860 0.1784 0.0187 0.8029
440 0.0847 0.0088 0.3894 0.1755 0.0181 0.8064
420 0.2045 0.0214 0.9725 0.1706 0.0179 0.8115
430 0.3147 0.0387 1.5535 0.1650 0.0203 0.8147
440 0.3837 0.0621 1.9673 0.1590 0.0257 0.8153
450 0.3707 0.0895 1.9948 0.1510 0.0364 0.8126
460 0.3023 0.1282 1.7454 0.1389 0.0589 0.8022
470 0.1956 0.1852 1.3176 0.1152 0.1090 0.7758
480 0.0805 0.2536 0.7721 0.0728 0.2292 0.6980
490 0.0162 0.3391 0.4153 0.0210 0.4401 0.5389
500 0.0038 0.4608 0.2185 0.0056 0.6745 0.3199
510 0.0375 0.6067 0.1120 0.0495 0.8023 0.1482
520 0.1177 0.7618 0.0607 0.1252 0.8102 0.0646
530 0.2365 0.8752 0.0305 0.2071 0.7663 0.0267
540 0.3768 0.9620 0.0137 0.2786 0.7113 0.0101
550 0.5298 0.9918 0.0040 0.3473 0.6501 0.0026
560 0.7052 0.9973 0.0000 0.4142 0.5858 0.0000
570 0.8787 0.9556 0.0000 0.4790 0.5210 0.0000
580 1.0142 0.8689 0.0000 0.5386 0.4614 0.0000
590 1.1185 0.7774 0.0000 0.5900 0.4100 0.0000
600 1.1240 0.6583 0.0000 0.6306 0.3694 0.0000
610 1.0305 0.5280 0.0000 0.6612 0.3388 0.0000
620 0.8563 0.3981 0.0000 0.6827 0.3173 0.0000
630 0.6475 0.2835 0.0000 0.6955 0.3045 0.0000
640 0.4316 0.1798 0.0000 0.7059 0.2941 0.0000
650 0.2683 0.1076 0.0000 0.7137 0.2863 0.0000
660 0.1526 0.0603 0.0000 0.7168 0.2832 0.0000
670 0.0813 0.0318 0.0000 0.7187 0.2813 0.0000
680 0.0409 0.0159 0.0000 0.7198 0.2802 0.0000
690 0.0199 0.0077 0.0000 0.7202 0.2798 0.0000
700 0.0096 0.0037 0.0000 0.7204 0.2796 0.0000
710 0.0046 0.0018 0.0000 0.7202 0.2798 0.0000
720 0.0022 0.0008 0.0000 0.7199 0.2801 0.0000
730 0.0010 0.0004 0.0000 0.7195 0.2806 0.0000
210
ПРИЛОЖЕНИЯ
Приложение 4
Данные спектрального апертурного коэффициента отражения 24 цветовых
образцов цветовой мишени GretagMacbeth ColorChecker*
Длина волны X, нм Спектральный апертурный коэффициент отражения Р(Х) X Ю4
№ 1 №2 №3 №4 №5 №6 №7 №8 №9
380 0548 1156 1302 0508 1428 1356 0539 1215 0961
390 0583 1457 1769 0537 1969 1788 0535 1642 1156
400 0612 1819 2530 0554 2971 2498 0529 2306 1318
410 0624 2000 3078 0564 3788 3015 0530 2878 1363
420 0620 2038 3246 0573 4110 3247 0530 3264 1344
430 0614 2058 3305 0585 4230 3406 0532 3578 1325
440 0608 2093 3337 0602 4278 3578 0536 3835 1311
450 0604 2162 3328 0616 4275 3822 0539 3956 1291
460 0604 2288 3266 0629 4215 4189 0545 3870 1262
470 0605 2485 3152 0640 4068 4648 0555 3577 1219
480 0610 2744 3012 0656 3832 5089 0571 3119 1166
490 0620 ЗОИ 2872 0680 3500 5442 0596 2567 1108
500 0641 3219 2712 0759 3143 5666 0661 2062 1057
510 0691 3283 2508 1018 2833 5748 0865 1669 1007
520 0752 3142 2309 1451 2544 5713 1207 1373 0960
530 0783 2906 2149 1771 2284 5541 1499 1168 0934
540 0801 2799 2009 1830 2137 5267 1721 1047 0934
550 0831 2819 1843 1695 2083 4902 1998 0968 0946
560 0893 2815 1672 1486 2017 4452 2498 0901 0975
570 1015 2928 1557 1321 1947 39.88 3360 0857. 1089
580 1176 3425 1507 1213 1939 3496 4419 0836 1554
590 1331 4231 1489 1146 2027 3001 5336 0837 2648
600 1427 4880 1452 1086 2175 2546 5800 0838 3988
610 1470 5219 1417 1041 2317 2238 5877 0834 5004
620 1509 5407 1399 1027 2405 2071 5837 0830 5561
630 1579 5558 1388 1038 2509 1980 5799 0840 5781
640 1677 5725 1392 1059 2740 1925 5775 0880 5855
650 1786 5907 1424 1083 3094 1899 5770 0952 5882
660 1880 6082 1469 1103 3471 1923 5814 1048 5913
670 1912 6197 1480 1105 3696 2004 5904 1164 5952
680 1892 6304 1444 1104 3741 2120 6046 1316 6014
690 1868 6450 1385 1132 3706 2228 6210 1533 6083
700 1884 6648 1313 1195 3697 2307 6366 1834 6142
710 1954 6865 1280 1275 3764 2325 6464 2181 6179
720 2053 7048 1303 1341 3869 2285 6486 2578 6175
730 2196. 7239 1408 1407 4048 2282 6544 3017 6193
* Приведенные в таблице данные были получены усреднением данных серии измерений мишеней
ColorChecker разных выпусков
ПРИЛОЖЕНИЯ
211
Продолжение приложения 4
Длина волны X, нм Спектральный апертурный коэффициент отражения Р(Х) ХЮ4
№ 10 № 11 № 12 № 13 № 14 № 15 № 16 № 17 № 18
380 0908 0608 0634 0630 0524 0507 0581 1419 1059
390 1170 0613 0630 0740 0534 0495 0538 1934 1392
400 1502 0626 0641 0966 0549 0481 0524 2832 1912
410 1751 0637 0641 1392 0559 0474 0519 3460 2343
420 1846 0644 0640 1919 0569 0470 0523 3615 2577
430 1776 0661 0645 2375 0585 0470 0536 3539 2814
440 1602 0692 0653 2802 0613 0469 0557 3329 3125
450 1389 0747 0659 3141 0658 0466 0591 3047 3480
460 1178 0853 0671 3163 0747 0459 0664 2751 3858
470 0993 1043 0692 2850 0916 0450 0807 2464 4234
480 0847 1368 0730 2327 1221 0442 1077 2168 4445
490 0731 1888 0783 1743 1727 0438 1540 1884 4428
500 0644 2667 0902 1241 2401 0438 2275 1663 4208
510 0590 3734 1276 0888 3049 0440 3368 1474 3819
520 0556 4753 2056 0658 3376 0447 4606 1258 3330
530 0527 5323 ЗОЮ 0521 3337 0454 5543 1067 2793
540 0511 5507 3765 0453 3166 0465 6103 0995 2283
550 0512 5472 4258 0418 2933 0485 6442 1017 1824
560 0519 5290 4679 0399 2608 0519 6667 1030 1432
570 0520 5048 5198 0391 2280 0577 6885 1082 1159
580 0515 4704 5714 0386 1968 0698 7047 1350 0987
590 0525 4275 6108 0387 1654 1006 7188 1968 0882
600 0579 3810 6300 0388 1351 1737 7276 2871 0806
610 0716 3463 6353 0392 1133 3096 7355 3964 0755
620 0928 3267 6354 0397 1009 4677 7428 5116 0731
630 1153 3166 6356 0400 0942 5842 7481 6103 0720
640 1371 311 1 6387 0406 0905 6500 7542 6815 0719
650 1602 3085 6422 0414 0883 6828 7605 7272 0729
660 1877 3131 6460 0426 0883 7005 7664 7565 0747
670 2191 3258 6479 0432 0910 7094 7689 7717 0757
680 2550 3436 6522 0432 0958 7174 7735 7810 0752
690 2952 3610 6594 0434 1011 7265 7798 7901 0737
700 3369 3744 6685 0445 1060 7345 7860 7993 0715
710 3719 3793 6783 0469 1084 7417 7924 8073 0708
720 4082 3765 6837 0504 1076 7456 7957 8129 0725
730 4525 3785 6897 0563 1081 7509 8006 8224 0781
212
ПРИЛОЖЕНИЯ
Продолжение приложения 4
Длина волны X, нм Спектр, апертурн. к. отражения Р(к) ХЮ4
№ 19 №20 №21 №22 №23 №24
380 1744 1625 1385 1042 0667 0310
390 2389 2252 1872 1308 0759 0318
400 4175 3649 2699 1635 0832 0321
410 6576 5063 3294 1813 0867 0323
420 8081 5647 3484 1868 0880 0325
430 8580 5788 3543 1901 0894 0325
440 8719 5832 3578 1931 0907 0324
450 8793 5852 3594 1946 0910 0323
460 8864 5862 3593 1945 0905 0321
470 8908 5852 3576 1931 0897 0321
480 8938 5838 3559 1917 0891 0320
490 8971 5832 3548 1911 0888 0319
500 9005 5836 3548 1913 0888 0318
510 9025 5839 3552 1917 0889 0317
520 9051 5853 3566 1926 0892 0317
530 9043 5848 3566 1927 0893 0317
540 9051 5846 3568 1927 0895 0317
550 9076 5849 3571 1926 0895 0317
560 9061 5833 3565 1919 0892 0315
570 9083 5846 3578 1922 0891 0315
580 9078 5840 3578 1919 0886 0313
590 9088 5840 3580 '1915 0884 0314
600 9074 5818 3565 1902 0880 0314
610 9080 5800 3549 1887 0875 0315
620 9098 5781 3528 1871 0868 0315
630 9109 5753 3499 1851 0856 0314
640 9138 5737 3476 1835 0847 0314
650 9165 5727 3460 1822 0843 0315
660 9188 5722 3446 1811 0840 0318
670 9165 5698 3418 1792 0834 0318
680 9165 5679 3392 1774 0827 0319
690 9184 5663 3367 1757 0819 0319
700 9202 5647 3343 17'41 0810 0319
710 9229 5648 3332 1733 0808 0320
720 9235 5635 3313 1721 0802 0320
730 9266 5637 3301 1713 0800 0321
БИБЛИОГРАФИЯ
214
БИБЛИОГРАФИЯ
[1] Джадд Д., Вышецки Г. Цвет в науке и технике. Пер. с англ, под ред. Л. Ф. Ар-
тюшина. М., 1978.
[2] Алексеев С. С. Цветоведение. М.: Искусство, 1952.
[3] Ивенс Р. М. Введение в теорию цвета: Пер. с англ. М., 1964.
[4] Maxwell J. Experiments on colour, as perceived by the eye, with remarks on color
blindness, Trans. Roy. Soc. (Edinburgh), 21 (Part 2), (1855); Scientific Papers, Vol.
1 (W. Niven, Ed.), Cambridge University Press, London, 1890, p. 126. Maxwell J.,
on the theory of compound colours and the relations of the colours of the spectrum,
Proc. Roy. Soc. London, 10, 404,481,484 (1860); см. также Phil. Mag. (4), 21 141
(1860), и Scientific Papers (Cambridge, pp. 149,410 (1890).
[5] Wright W. D. Researches on Normal and Defective Color Vision. London. H. Kamp-
ton, 1946.
[6] Guild J. Phil. Trans. Roy. Soc. A, 230, 139 (1931).
[7] CIE (Commission Internationale de 1’Eclairage). Publication No. 15.2, Colorimetry.
Official Recommendations of the International Commission on Illumination, Second
edition. Vienna, Austria. Central Bureau of the CIE, 1986.
[8] Wyszecki G., Stiles W., Color Science. Concepts and Methods, Quantitative Data
and Formulas, Willey, New York, 1967.
[9] Munsell Book of Color, Munsell Color Co. Baltimore, Md., 1942. Цифровая версия
атласа Манселла доступна на сайте компании GretagMacbeth:
http://www.gretagmacbeth.com/downloads/100_munsell2en.exe.
[10] MaerzA., PaulM. R. A Dictionary of Color, McGraw Hill, N.Y., 1930.
[11] Judd D. B., Kelly K- L. Method of Designating Colors. J of Research of the NBS, 23,
355—385(1939).
[12] D. L. MacAdam. Maximum Visual Efficiency of Colored Materials. Jour. Opt. Soc.
Amer. 25, No 11, November, 1935; pp. 361—367.
[13] Цвет в промышленности/Под ред. Р. Мак-Дональда: Пер. с англ. И. В. Пено-
вой, П. П. Новосельцева под ред. Ф. Ю. Телегина. М.: Логос, 2002.
[14] CIE (Commission Internationale de 1’Eclairage). Publication No. 116. Industrial
color difference evaluation. 1995.
[15] M. R. Luo, G. Cui and B. Rigg. The Development of the CIE 2000 Colour Difference
Formula: CIEDE2000. Colour & Imaging Institute University of Derby, UK(http://
www.ifra.com/website/ifra.nsf/html/cOLOR_QUALITY/$file/CIEDE2000.zip).
[16] CIE (Commission Internationale de 1’Eclairage). Publication No. 133, Method of
Measuring and Specifying Color Rendering Properties of Light Source. 1995.
[17] CIE (Commission Internationale de 1’Eclairage). Publication No. 135/2:1999. Col-
our rendering (TC 133 closing remarks).
[18] W3C (World Wide Web Consortium). Спецификация формата HTML 3.2
(http://www.w3.org/pub/WWW/TR/REChtml32.html).
БИБЛИОГРАФИЯ
215
[19] Продукция фирмы Pantone и методы формирования цвета при печати
(http://www.realcolor.ru/lib/pantone/unitl.shtml).
[20] ICC (International Color Consortium). Publication ICC. 1:200309. File Format for
Color Profiles (Version 4.1.0) (http://www.color.org/newiccspec.pdf).
[21] ISO 15076-1. Image technology colour management — Architecture, profile format
and data structure (2005).
[22] Parker Plaisted, Andrew Rodney. Howto Create ICC Profiles.
Seybold San Francisco/Publishing ‘98
(http://seminars.seyboldreports.com/1998_san_francisco/Eday2_2.html).
[23] IEC 619662.1: Colour measurement and management in Multimedia systems and
equipment. Part 2.1: Colour management in multimedia systems — Default RGB
colour space — sRGB.
[24] Michael Stokes, Matthew Anderson, Srinivasan Chandrasekar, Ricardo Motta.
Standard Default Color Space for the Internet — sRGB. Version 1.10, November 5,
1996 (http://www.w3.org/Graphics/Color/sRGB.html).
[25] Ian Lyons. IT8 Calibration Targets
(http://www.computerdarkroom.com/it8cal/it8_page_l.htm).
[26] BabelColor ColorChecker Page
(http://www.babelcolor.com/main_level/ColorChecker.htm).
[27] George Wedding. The Darkroom Makes a Comeback
(http://www.creativepro.com/story/feature/11791.html).
[28] ISO 3664:2000. Viewing Conditions for Graphic Technology and Photography
(2000).
[29] ISO 12646:2004. Graphic Technology — Displays for Color Proofing — Character-
istics and Viewing Conditions.
[30] Charles Poynton, A Technical Introduction to Digital Video. N.Y., Wiley, 1996.
Chapter 6. Gamma (http://www.poynton.com/PDFs/TIDV/Gamma.pdf).
[31] Френкель А., Шадрин А. Колориметрическая настройка мониторов. Теория и
практика. М.: Август Борг, 2005.
[32] Стефанов С., Тихонов В. Цвет Ready-made или Теория и практика цвета. М.:
Репроцентр, 2006.
[33] Фрэзер Б., Мэрфи К., Бантинг Ф. Управление цветом: Искусство допечатной
подготовки (пер. с англ.). М.: ДиаСофт, 2003.
[34] Е. Giorgiani, Т. Madden. Digital Color Management: Encoding Solutions.
Addison-Wesley, Reading, Mass., 1997.
[35] MarkD. Fairchild. Color Appearance Models. Addison-Wesley, Reading, MA, 1998.
Second edition: Mark D. Fairchild. Color Appearance Models, 2nd Ed., Wiley-IS&T,
Chichester, UK, 2005. Имеется русский перевод: M. В. Фершильд. Модели цве-
тового восприятия: Пер. с англ. А. Е. Шадрина (http://shadrin.rudtp.ru/CAM/
Color_Appearance_Models_SE_RUS.pdf).
216
БИБЛИОГРАФИЯ
[36] Кузнецов Ю. В. Технология обработки изобразительной информации. СПб.:
Петербургский институт печати, 2002.
[37] Matlab. The Language of Technical Computing. Using Matlab Graphics. Version 7.
The MathWorks, Inc., 2004.
[38] Matlab. The Language of Technical Computing. Image Processing Toolbox. Version
7. The MathWorks, Inc., 2004.
[39] Matlab. The Language of Technical Computing. Mathematics. Version 7. The
MathWorks, Inc., 2004.
[40] Karl Guyler. Visualization of Expanded Printing Gamuts Using 3Dimensional Con-
vex Hulls (http://www.efg2.com/Lab/Library/Color/KarlEGuyler_TAGA2000Pa-
per.pdf).
[41] Barber, С. B., D. P. Dobkin, and H. T. Huhdanpaa, «The Quickhull Algorithm for
Convex Hulls,» ACM Transactions on Mathematical Software, Vol. 22, No. 4 (Dec.
1996), p. 469-483.
[42] David Bourgin. Color Space FAQ
(http://www.neuro.sfc.keio.ac.jp/~aly/polygon/info/colorspacefaq.html).
[43] R. S. Berns, Methods for Characterizing CRT Displays, Displays, № 16 (1996),
p. 173-182.
[44] Mark D. Fairchild, David R. Wyble. Colorimetric Characterization of the Apple Stu-
dio Display (http://www.cis.rit.edu/mcsl/research/PDFs/LCD.pdf).
[45] Сибил Айринг, ЭмилАйринг. Подготовка цифровых изображений к печати.
Профессиональный подход. Минск: Поппури, 1999.
Программно-аппаратное обеспечение
[ПО 1 ] GretagMacbeth ProfileMaker Pro
Комплексный программный пакет для колориметрической настройки и профилирова-
ния устройств ввода/вывода цветных изображений: мониторов, сканеров, цифровых
камер, принтеров, многокрасочных печатных машин. Состоит из четырех программ-
ных модулей: самой программы ProfileMaker — для расчета и генерации файлов цве-
товых профилей), MeasureTool — для измерения колориметрических характеристик
устройств, цветовых координат отдельных образцов и цветовых мишеней, линеариза-
ции мониторов, контроля точности колориметрических измерений с возможностью по-
лучения усредненных данных по результатам нескольких промеров, составления соб-
ственных цветовых мишеней, ProfileEditor — для редактирования и ручной настройки
цветовых профилей, визуализации тела цветового охвата устройства на основе его
цветового профиля и сравнении графиков цветовых охватов различных устройств,
ColorPicker — для подбора рецептуры печатных красок для воспроизведения цвета в
данном цветовом пространстве по его колориметрическим координатам (http://www.
gretagmacbeth.com/index/ products/products_colormgmtspec/products_professional-
cm/products_profilemaker5/products_profilemaker5_sw.htm).
[П02] GretagMacbeth ColorLab
Программная утилита для ведения различных цветовых расчетов.
БИБЛИОГРАФИЯ
217
[ПОЗ] GretagMacbeth KeyWizard
Программная утилита, позволяющая напрямую работать со спектрофотометром
считывая с него данные спектрального апертурного коэффициента отражения и пе-
редавая полученную информацию в виде массива численных данных в память опе-
рационной системы. Может быть интегрирована с программой Microsoft Excel для не-
посредственной передачи данных в электронную таблицу, включая рассчитанные по
спектру отражения цветовые координаты измеряемого образца в различных коорди-
натных системах.
[П04] GretagMacbeth EyeOne Display
Недорогой пакет для профилирования и калибровки мониторов на базе колориметра
GretagMacbeth Eye-One Display.
[П05] GretagMacbeth EyeOne Publish Pro
Комплексный пакет для профилирования различных устройств воспроизведения изо-
бражений на базе спектрофотометра Eye-One.
[П06] Nokia Monitor Test
Небольшая программная утилита для визуальной проверки качества монитора и его
настройки. Может быть использована для предварительной визуальной линеаризации
монитора при отсутствии аппаратного калибратора
[П07] Pantone ColorVision Spyder PhotoCAL/OptiCAL
Недорогой пакет для калибровки и профилирования мониторов на базе колориметра
Pantone ColorVision Spyder (http://www.colorcal.com).
[П08] MonacoEZColor
Пакет для калибровки мониторов и профилирования различных устройств ввода/вы-
вода изображений (http://www.monacosys.com/monacoezcolor.html).
[П09] Hamrick Software VueScan
Независимая программа для сканирования фотографических изображений. Кроме
основных функций в ней предусмотрена возможность профилирования сканера по
шкале IT8 и использование собственной CMS в процессе визуализации отсканиро-
ванного изображения на экране монитора, записи в файл и выводе на печать.
[П10] SilverFast
Независимая программа для сканирования изображений, поставляемая со многими
профессиональными моделями сканеров. В отличие от программы VueScan позицио-
нируется как профессиональный инструмент сканирования, наделенный практически
всеми функциями коррекции изображения, включая функции цветоуправления. .Име-
ет возможность профилирования сканера по шкале IT8 (включенной в комплект по-
ставки программы).
. [ПИ]Matlab
Пакет прикладного программного обеспечения для различных математических рас-
четов, ввода и анализа численных данных и математического моделирования. Име-
ет собственный развитый язык программирования, построенный на основе языка С.
Входящая в состав пакета библиотека Image Processing Toolbox имеет развитый ряд
функций для ввода и обработки визуальной информации, включая возможность осу-
ществления колориметрических преобразований и цветовых расчетов, в том числе по
цветовым профилям в формате ICC.
Максим Валерьевич Домасев
Сергей Павлович Гнатюк
Цвет, управление цветом, цветовые расчеты
и измерения
Заведующий редакцией
Руководитель проекта
Ведущий редактор
Художественный редактор
Дизайн вклейки
Корректор
Верстка
А. Сандрыкин
А. Юрченко
Ю. Сергиенко
Л. Адуевская
В. Медведев
В. Листова
М. Домасев
Подписано в печать 29.08.08. Формат 70x100/16. Усл. п. л. 18,06. Тираж 2500. Заказ № 850.
ООО «Питер Пресс», 198206, Санкт-Петербург, Петергофское шоссе, д. 73, лит. А29.
Налоговая льгота — общероссийский классификатор продукции ОК 005-93, том 2;
95 3005 — литература учебная.
Отпечатано по технологии CtP в в ГП ПО «Псковская областная типография».
180004, г. Псков, ул. Ротная, 34.
.ru
www.S
САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКАЯ
АНТИВИРУСНАЯ
ЛАБОРАТОРИЯ
ДАНИЛОВА
Антивирус
Игоря Данилова
Эта книга посвящена технологии цифрового репродуцирования цветного изображения и использованию систем
управления цветом (Color Management System). Без знания этих технологий невозможно стать хорошим
специалистом в области цветокоррекции и цветной печати, что важно не только работникам типографий
и репроцентров, но и многим рядовым фотографам, дизайнерам, компьютерным художникам, которые хотят
добиться качественных результатов при обработке и воспроизведении цветных изображений.
Издание вводит в теорию цвета и цветовых систем, освещает методы инструментального измерения цвета.
Большое внимание уделено системам управления цветом и профилированию цветовых устройств.
Книга будет полезна всем специалистам, занимающимся обработкой цифровых изображений, фотографам,
сотрудникам препресс-бюро, дизайн-студий и типографий, сталкивающимся с необходимостью
колориметрической настройки оборудования ввода/вывода изображений, калибровки и профилирования
устройств ввода/вывода цифровых изображений с целью решения проблем цветовых искажений, возникающих
в процессе воспроизведения изображения, и достижения колориметрически верного отображения изображения,
а также студентам профильных вузов.
Рекомендовано к изданию Ученым советом
Санкт-Петербургского государственного университета кино и телевидения.
Тема: Теория компьютерной графики Уровень пользователя: начинающий / опытный
С^ППТЕР
Заказ книг:
197198. Санкт-Петербург, а/я 619. тел (812) 703-73-74. postbook@piter com
61093. Харьков-93, а/я 9130, тел (057) 758-41-45. 751-10-02, piter@kharkov piter com
www.piter.com — вся инфсфМ$ция о книгах и веб-магазин