Разработка методов построения многооткликовых моделей для коррекции цвета компьютерных изображений и моделирование процессов выцветания физических изображений

Разработка методов построения многооткликовых моделей для коррекции цвета компьютерных изображений и моделирование процессов выцветания физических изображений

Автор: Попов, Станислав Алексеевич

Шифр специальности: 05.13.18

Научная степень: Докторская

Год защиты: 2003

Место защиты: Великий Новгород

Количество страниц: 341 с. ил.

Артикул: 2636492

Автор: Попов, Станислав Алексеевич

Стоимость: 250 руб.

ВВЕДЕНИЕ
Современный рынок цветных изображений в значительной степени расширился за счет использования таких изображений не только в таких традиционных сферах, как телевидение, полиграфия и фотография, но и в профессиональных целях в научных исследованиях, на производстве, в медицине, в архивном деле. В некоторых приложениях требования к качеству отображаемого цвета весьма высоки. Художникам требуется точное воспроизведение цвета, цвет должен точно воспроизводится в изображениях экспонатов археологов, при получении репродукций картин известных художников, цвет шрает очень важную роль в текстильной промышленности, автомобильной, в дизайне и архитектуре. Цветные изображения передаются по компьютерным сетям и широко распространяются в сети Интернет. В связи с этим вопросы точного воспроизведения цвета и оценки качества изображений приобретают первостепенное значение. Задача цветовой коррекции состоит в устранении искажений цвета, возникающих не только при проведении репродукционного процесса, но и искажений, возникающих изза разных условий рассматривания изображения и оригинала. Актуальной является и задача исследования процесса выцветания фотографий, цветных изображений, полученных с помощью принтеров, полиграфических изображений и других подвергающихся старению цветных изображений и оценивание их срока службы.
В основе синтеза цветов лежит трехкомпонентная теория цветового зрения, основные положения которой были высказаны в XVIII веке Ломоносовым и получили развитие в работах Максвелла и Геймгольна во второй половине XIX века. В начале х годов многочисленные исследования в области цветного репродуцирования подытожил в своем труде .Д. Нюберг 1. Он выделил три возможных типа постановки задачи цветного репродуцирования, итогом которых является физически точная, физиологически точная и психологически точная репродукция.
Физически точной является такая репродукция, при которой имеется совпадение абсолютных распределений энергий для любых двух соответствующих точек оригинала и репродукции.
Физиологически точная репродукция полностью совпадает с оригиналом в колориметрическом смысле.
Случай, когда большинством наблюдателей признается соответствие репродукции оригиналу при заведомом несоблюдении физиологической точности, вошел в науку иод названием психологической точности.
Цветовая коррекция, основанная на колориметрической точности и проводимая с установкой на равенство визуальных впечатлений, представляется весьма перспективной вследствие неоспоримой оптимальности достигаемых результатов.
Основы методов оценивания качества цветовоспроизведения и цветовой коррекции, заложенные Н.Д. Нюбергом, были развиты в работах М. М. Гуревича 2, Р. Ханта К.Нап 3, Ю.Н. Гороховского 4, В.Д. Глезера и И.И. Цукермана 5, Л.А. Артюшина 6.
Для проведения с изображениями любых оценочных действий необходимы методы получения объективных количественных оценок характеристик цвета и цветовых различий. Подобные методы они называются колориметрическими делятся на два типа
методы, в которых цвета предметов сопоставляют с цветовым эталоном, взятым
из стандартной системы образцов
методы, основанные на трехцвегной теории зрения.
Цветовые эталонные образцы это чаше всего оттиски, полученные типовыми красками на разных видах бумаги. Из них составляют различного рода цветовые шкалы. Эти методы позволяют судить о степени визуального совпадения цвета па отпечатке с цветом образца, но сами по себе не дают количественную характеристику воздействиям на глаз цветов различных излучений. Для объективной количественной характеристики ивега обычно используются методы второго типа, позволяющие производить количественные сравнения качества воспроизведения цвета на основе определения цветовых координат.
Методы коррекции цвета фактически получили свое развитие только после появления персональных компьютеров с развитыми графическими возможностями. Вместо трудоемкой работы но экспериментальному определению цветовых искажений и вычислению иарамегров маскирования современные методы компьютерной обработки цифровых изображений позволяют поставить задачу по устранению искажений цвета на научную основу и использовать для этой цели методы математического моделирования.
Для получения цифровых изображений, изображения реального мира, аналоговые, непрерывные в пространстве, должны быть оцифрованы. Технология приобретения цифровых изображений в последние годы была существенно усовершенствована, а цены соответствующего оборудования значительно уменьшились. Традиционные аналоговые изображения быстро теряют свою долю рынка. Однако в этой сфере остается несколько сложных нерешенных проблем, в
частности обеспечение колориметрической цветометрической точности и достоверности.
Основы подхода к коррекции цвета цифровых изображений заложены в книге ii I i X. Лндрюса Я С. и Б. Xi В. 7, опубликованной в году. Дальнейшее развитие методов коррекции во многом зависело от развития соответствующих технических и программных средств вычислительной техники. Всего лишь несколько лег назад системы компьютерной графики, воспроизводящие 6 различных цветов вполне удовлетворяли пользователей компьютеров. Современные графические возможности компьютеров позволяют отображать миллионов цветов это формальное число, количество же реально получаемых цветовых оттенков на экране монитора составляет около 1 миллиона, что обеспечивает так называемый естественный цвет . За последние двадцать лет редактирование цифровых цветных изображений превратилось из чисто научной области в одну из главных задач компьютерной техники. Цифровые изображения приходят из разных источников из сети Интернет, получаются сканированием или цифровой фотокамерой, захватом кадров телевидения. После обработки изображение обычно сжимается и передается для просмотра, редактирования или печати. В этом процессе одним из главных моментов является обеспечение цветового соответствия. Каждый сканнер, цифровая фотокамера, монитор, принтер или другое цвстовоспроизодящее оборудование регистрирует или отображает цвет своим собственным приборнозависимым образом. Для обеспечения правильного обмена изображениями эти устройства должны быть откалиброваны в процессах приобретения и воспроизведения цветных изображений в соответствии с приборнонезависимым цветовым пространством.
Основным средством работы с цифровыми изображениями являются коммерчески доступные графические программы, которые представляют одно из наиболее интенсивно развиваемых в настоящее время направлений программных средств персональных компьютеров ПК. Программы векторной графики обладают фундаментальными возможностями выбора и редактирования отдельных объектов изображения, идеально гладкое масштабирование, гибкая и разветвленная система инструментов рисования и преобразования графических обьектов и мощные средства обработки текстов, не уступающие по возможностям издательским системам. Однако такие программы не предназначены для тонкой коррекции топа и цвета фотореалистических изображений.
Растровая графика предназначена в первую очередь для обработки компьютерных изображений, которые получаются сканированием реальных
фотографий или получены с помощью цифровой фотокамеры. Существенное возрастание спроса на графические программы обусловлен бурным разврггием относительно дешевой цифровой фотографии фотоаппараты дешевле 0. К растровой графике относится большое количество таких программ, как , i, ii, , iix и т.н. Программа компьютерной графики фирмы , играет доминирующую роль среди профессиональных программ улучшения обработки редактирования изображений i ii ii . Выпущенная в г. версия 3.0, через год четвертая версия, а затем пятая и шестая привлекли специалистов широчайшим спектром инструментов, не имевшихся ранее в аналогичных программах. Программа специально разработана для обработки фотографических изображений. На смену традиционным грифелям, скребкам, кисточкам, прозрачным и кроющим краскам, различным химикатам, растушевкам и тампонам пришли компьютерные модели, которые позволяют делать аналогичную работу с цифровыми изображениями и при этом предоставляют возможность неограниченно варьировать их параметры. Одной из главных проблем при работе с растровыми изображениями являются вопросы правильного отображения цвета и вопросы цветовой и тоновой коррекции изображении.
Несмотря на обилие графических программ, в настоящее время недостаточно разработаны методики коррекции цвета в среде этих пакетов. Графические пакеты ориентированы на визуальный, субъективный контроль качества цветовоспроизведения, они не позволяют решать задачу коррекции цвета и тона изображений на основе использования количественных критериев и не дают инструментов сравнения качества изображений, отредактированных различными способами. Не разработаны процедуры использования средств автоматизации для целей цветокоррекции, таких как язык программирования Vi i ii с графическими возможностями. Поэтому в настоящее время актуальной является проблема разработки методик и программ коррекции цвета и тона в коммерчески доступных графических пакетах.
Несмотря на развитые средства редактирования изображений, коммерческие графические программы не имеют возможностей выполнения глубокого редактирования растровых изображений с изменением цвета каждого пикселя в отдельности но заданному закону.
Подобную возможность, однако, предоставляют современные языки программирования, имеющие средства обработки изображений, как например язык
Vi i. Такие языки дают возможность использования различных алгоритмов цифровой обработки изображений на основе определенных критериев оптимизации.
Большой вклад в разработку алгоритмов цифровой обработки изображений внесла научная школа, возглавляемая академиком Российской Академии Наук Ю.И. Журавлевым и отечественные ученые Института систем обработки изображений РАН
В.А. Сойфер, В.В. Мясников, С.Б. Попов, В.В. Сергеев и другие. Важную роль в развитии науки об анализе изображений играет Российская общественная организация Ассоциация распознавания образов и анализа изображений.
Актуальность


При определении цветовых характеристик по диаграмме х,у учитывают тип стандартного источника МКО, относительно которого и определяют параметры цвета. На рис. Е и стандартного источника А. Рис. Рис. Состав излучения влияет на восприятие цвета объекта. Если сравнить цвета, выражаемые координатами, например, х 0,,у 0,5, то видно, что при источнике Е цвег будет зеленым, а при источнике А голубым. Стандартные источники свега О и 5, например, имеют цветовые координаты соответственно х 0, у 0, и х 0, 0, соответственно. Психофизические эксперименты показывают, что чувствительность человеческого глаза к свету является нелинейной. Человеческий глаз может различать два цвета по яркости или цветовому тону только в случае, если разница между ними превышает некоторое пороговое значение. На этом основана система измерений, связанная с отсчетом количества порогов от эталона. Число порогов различения по цветовому топу, яркости и насыщенности, естественно, ограничено. Поэтому число цветов, различаемых глазом, тоже является конечным. В результате исследований определено, что глаз человека в состоянии различать до 0 тысяч цветов. Пространства МКО IX и I имеют линейное соответствие с распределением спектразьной мощности света. Если изменять основные цвета или , наблюдатель будет замечать разницу между цветами только после определенного изменения основных цветов. Это изменение называется порогом чувствительности i i . Для этих двух цветовых систем такие изменения зависят от положения цвета в цветовом пространстве. IX является неоднородность погрешности наблюдения цвета в различных участках цветового диапазона. Рассмотренные выше колориметрические системы I и IX дают возможность определять с помощью цветовых координат характеристики цветов, что позволяет их воспроизвести. Однако дать визуальную оценку различия между цветами эш системы не позволяют. Например известно, чзо излучения с Л 0 нм и Л 0 нм будут красными, но различие в длине волны не даст меры различия цветовых ощущений. Количественное выражение различий цветовых ощущений имеет очень большое практическое значение. Например, очень часто требуется оценить точность цветовоспроизведения цветной репродукции по отношению к цветному оригиналу. Возможность измерения малых цветовых различий в этом случае даст возможность т объективно оценивать точность цветопередачи и предупреждать возможные ошибки. Основой для оценки малых цветовых различий является возможность представления цвета в цветовом пространстве. Если цвета близки, то точки, выражающие эти цвета, будут располагаться в пространсгве недалеко друг от другд. С увеличением расстояния между точками будут увеличиваться и различия между цветами. Выбрав единицу длины, соответствующую одному порогу цветоразличия, можно выражать различие между цветами числом порогов цветоразличия. Это число показывает количество промежуточных цветов, мало отличающихся друг от друга, расположенных между сравниваемыми цветами. Впервые пороги цветоразличия, или, другими словами, цветовые пороги, описал Джадд , который определил их расположение на диаграмме х,у. Точки цветов, минимально отличимых от данного цвета, образуют эллипс. Такие эллипсы были названы пороговыми. Позднее Мак Адам установил , что цветовой порог зависит не только от положения опорной точки на графике х,у, но и от направления изменения цветности рис. В верхней части диаграммы х,у порог увеличивается больше с изменением координаты у. Минимально ощутимое изменение цветности в этом секторе диафаммы выражено довольно далеко отстоящими друг от друга точками. В нижней области цветового фафика х,у две близко расположенные точки выражают цвета, сравнительно сильно различаемые глазом. В этой части диаграммы цветовой порог возрастает с увеличением координаты дг. Число порогов цветоразличия между двумя цветами называют цветовым контрастом и обозначается как АЕ. Рис. Как видно из рис. Поэтому система IX непригодна для оценки количественного выражения визуальных цветовых различий. Для того, чтобы можно было провести сравнение, необходима система, в которой
ОД 0.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.253, запросов: 244