CC BY
39
УДК 535.6+004.92 DOI: 10.17586/0021-3454-2018-61-1-71-77
АЛГОРИТМ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ КОНТРАСТА ОТТЕНКОВ В ЦВЕТОВОМ ПРОСТРАНСТВЕ LAB
П. Е. Гребенюк1, А. М. Чмутин1, В. А. Чуйко2
1 Волгоградский государственный университет, 400062, Волгоград, Россия, E-mail: [email protected] 2Университет ИТМО, 197101, Санкт-Петербург, Россия
Представлен анализ инструментов современного программного обеспечения компьютерной графики, позволяющих осуществлять управление оттенками. Рассматривается задача оттеночного контрастирования в цветовом пространстве Lab. Показано, что существующий инструментарий не способен обеспечить системное управление контрастом оттенков в Lab. Для этого цветового пространства предложен и опробован оригинальный алгоритм вариации оттеночного контраста.
Ключевые слова: оттенок цвета, преобразование оттенков, контраст оттенков, управление контрастом, изобразительная информация, цветовые пространства RGB и Lab
Введение. В сегодняшней лабораторной практике результаты работы приборов, как правило, выводятся на экран компьютера. И это не только числовые данные (для их отображения достаточно простого табло) или их визуализация, но и изображения, которые приходится обрабатывать. В профильной литературе появился даже специальный термин — image conditioning, который иногда конкретизируется — for visual analysis. Оптическая, в частности компьютерная, обработка изображений необходима для корректного восприятия изображения оператором. Таким образом, программные аспекты обработки электронных изображений становятся значимыми для подавляющего большинства — от микроскопических до аэрокосмических — приложений оптического научного приборостроения. Причем перспектива распространения этой тенденции лежит в области производства приборов для промышленного и непромышленного (видеонаблюдение) применения.
Первоочередно в процессе обработки оптимизируется тот или иной контраст. В литературе, к примеру в работе [1], обычно рассматривается только яркостный контраст; для полноты представления имеет смысл учитывать еще и цветовые контрасты [2]: контраст насыщен-ностей и контраст оттенков — эти понятия детализированы в работе [3]. Поскольку контраст — это наиболее устойчивая (в человеческом восприятии) характеристика изобразительной информации, цель всех исследований — это повышение информативности изображений. Для этого могут применяться разные приемы, подчас настолько необычные (как это, например, продемонстрировано в [4]), что для их структурирования недостаточно объема даже обзорной статьи. Поэтому, продолжая тему, начатую работой [3], в настоящей статье ограничимся рассмотрением инструментов управления только контрастом оттенков, имея в виду повышение информативности электронных изображений. Уточним, что под повышением информативности понимается выявление дополнительной информации в результате увеличения контраста выше порога его восприятия глазом, когда человек обретает возможность визуального исследования.
Однако иногда визуальный анализ может быть существенно затруднен, если одновременно с контрастированием оттенков будут возрастать или снижаться прочие перцепционные контрасты (контраст яркостей и контраст насыщенностей). Поэтому здесь и далее под системным оттеночным контрастированием следует понимать специфическую процедуру, при которой исходные значения яркости и насыщенности каждого пиксела изображения сохраняются, т.е. информация, переносимая контрастами яркостей и насыщенностей, не меняется.
Состояние проблемы. Сначала проанализируем современное программное обеспечение (ПО) на наличие оттеночных процедур. Для представительности выборки рассмотрим наиболее широкий спектр программного продукта, производимого как международными корпорациями, так и коллективными и индивидуальными разработчиками (см. таблицу).
Авторство или собственность Название пакета программы, Наличие программного инструмента <Hue> в RGB Mode Возможность управления оттеночным контрастом в RGB Mode Возможность управления
версия, год выпуска оттенком в Lab Mode
ACD Systems ACDSee Pro v. 5.0.110, 2013 + — —
Adobe Systems PhotoShop v. 5.5, 1999 + — +
Adobe Systems PhotoShop CS6 v. 13.0, 2012 + — +
Antonio Da Cruz PhotoFiltre Studio v. 10.4.1, 2010 + — —
ArcSoft ArcSoft PhotoStudio v. 6.0.9.151, 2008 + — —
Autodesk Pixlr Photo Editor on-line, 2013 + — —
BatchConverter Advanced Batch Converter v.7.6, 2013 + — —
Corel CorelDRAW X6 v.16.0.0.707, 2012 + — —
dotPDN LLC Paint.NET v. 3.5.5, 2010 + — —
FastStone Soft FastStone Image Viewer v. 3.5, 2007 + — —
GNU GIMP v. 2.8.0, 2012 + — —
Irfan Skiljan IrfanView v.4.35, 2012 — — —
Mark Tyler mtPaint v. 3.31, 2009 + — —
Microsoft Microsoft Photo Editor v. 3.01, 1998 — — —
Microsoft Office Picture Manager v.14.0.6015.1000 , 2010 + — —
NeWest Software Focus Photoeditor v. 6.5.1, 2012 + — —
Nikon Capture NX2 v.2.3.4, 2009 + — —
Online Media AVS Photo Editor — — —
Technologies v. 2.0.8.128, 2012
Pierre-Emmanuel XnView + — —
Gougelet v. 1.98.7, 2012
Roxio Roxio Photo Suite v. 8, 2010 — — —
Sun Microsystems OpenOffice v. 3.2.0, 2008 — — —
SunlitGreen Software SunlitGreen Photo Editor v.1.4.0, 2010 + — —
Ulead Systems PhotoImpact X3 v. 13.00.0000.0, 2007 + — —
Unified Color HDR PhotoStudio v. 2.12.27.2521, 2009 + — —
На основе приведенных в таблице данных можно констатировать, что в проанализированном ПО средства управления контрастом оттенков отсутствуют. Как следствие, авторами настоящей статьи разработана и анонсирована (см. [3]) оригинальная процедура оттеночного контрастирования.
Постановка задачи. Описанный в работе [3] инструмент контрастирования оттенков оперирует RGB-координатами, что представляет некоторое затруднение: в силу недостатка цветовой координатной системы (ЦКС) RGB при постоянстве насыщенностей невозможно обеспечить сохранение яркости пикселов ни при какой вариации оттенка изображения, в том числе при его оттеночном контрастировании. В то же время этот недостаток отсутствует у ЦКС Lab, в которой цветность изначально отделена от яркости. В этой связи возникает вопрос, почему бы, не используя RGB, сразу не отконтрастировать оттенки (hue) с программным сохранением насыщенности (chroma) в Lab, в которой постоянство яркости цветового локуса уже обеспечено колориметрически? Тем более (см. таблицу), что в самых популярных пакетах графического ПО возможность управления оттенком в цветовом пространстве Lab предусмотрена. Разрешению этого вопроса и посвящена настоящая статья. Отсюда вытекает формулировка ее задачи — исследовать возможность системного контрастирования оттенков в Lab.
Теоретическое обоснование. Исходя из того, что Lab и Lch идентичны — это одни и те же цвета, выраженные в цилиндрических и декартовых координатах [5], изложим принципы оттеночного контрастирования в ЦКС Lch.
Задача состоит в том, чтобы для каждого пиксела изображения, зная исходные цветовые координаты a и b, выразить новые a' и b' через требуемый оттенок hue' (h1), полагая chroma '=chroma (c'=c=const) параметром. Решим относительно результирующих цветовых координат a' и b' следующую систему уравнений:
h' = arctg(b ' / a');
с2 = (a')2 + (b')2 Г (1)
где h' задается тем или иным (одинаково — сдвигом, пропорционально или нелинейно) способом как функция исходного оттенка h и опорной точки h0 — оттенка, относительно которого требуется изменять оттеночный контраст остальных пикселов.
В общем случае решение системы уравнений (1) будет иметь следующий вид:
а ' = ±с cos (f(h; ho));! (2)
b' = ±сsin(f (h;ho)), J ^
где f(h; h0) — функция контрастирования, определяющая закон изменения оттенка и, как следствие, оттеночного контраста.
Полученное решение перспективно для анализа, так как инструмент, однозначно преобразующий a (b) в a' (b'), в программе Photoshop есть — это <Curves>. Исследуем систему (2). Рассмотрим частный случай, когда одноименные координаты пикселов равны: a1=a2, следовательно,
clcos( f (hi;ho)) = с2 cos( f (h2;ho)) (3)
(здесь выбор положительных значений указывает лишь на то, что оттенки 1-го и 2-го пикселов лежат в I квадранте диаграммы цветностей). У полноцветной палитры — охват Lab в Photoshop составляет 100x256x256=6553600 цветов — подобных пикселов будет менее 0,5 %.
При контрастировании оттенков, лежащих по одну сторону от опорной точки, соответствующее уравнение из (2) имеет вид
a1 = с cos (f (h1; /щ)) = с cos (f (h + dh; h)), (4)
в противном случае — вид
a2 = с2cos (f (h2; h0)) = c2cos (f (h2 - dh; h0)). (5)
В силу однозначности <Curves>-npeo6pa30BaHra правомерно записать, что в результате оттеночного контрастирования a1'=a2' или, в соответствии с (4) и (5),
c1 cos(/(h + dh;h^)) = c2 cos( f (h2 -dh;h^)) . (6)
Сопоставляя (3) и (6), легко убедиться, что одновременное выполнение обоих выражений возможно лишь при dh=0. Это значит, что к определенной доле пикселов изображения применить инструмент <Curves> с целью системного контрастирования оттенков категорически невозможно, так как при любом сдвиге равных цветовых координат оттенки 1/2 этой доли пикселов будут изменяться неверным образом.
Программные средства. На основании исследованного частного случая рассмотрим работу инструмента <Curves> в самом общем случае. На рис. 1: а — I квадрант круговой диаграммы результирующих цветностей, б — окно инструмента <Curves>, линейно управляющего a-координатой, в — I квадрант круговой диаграммы исходных цветностей.
Рис. 1
Установим опорную точку в середине интервала между двумя контрастирующими оттенками h1 и h2. Для увеличения их контраста Ah=|h2—hi| наибольшие из управляемых инструментом <Curves> a-координат должны только увеличиваться, а наименьшие — только уменьшаться. В том числе для всех оттенков в заштрихованном треугольнике a-координаты должны уменьшаться. Однако при полноцветном изображении в этом треугольнике обязательно будут присутствовать и такие оттенки (их значение chroma не так велико, как на рис. 1), которые для увеличения оттеночного контраста Ah должны, наоборот, увеличивать a-координату, в противном случае неизбежен паразитный оттеночный сдвиг при любом линейном или нелинейном законе, воспроизводимом инструментом <Curves>. При таком сдвиге искажается уже другая доля цветового охвата, намного превышающая указанные выше 0,5 %. Аналогичный вывод следует и для II, III, IV квадрантов, и для цветовой координаты b.
Резюмируя вышеизложенное, правомерно утверждать невозможность системного управления контрастами оттенков в цветовом пространстве Lab инструментом <Curves>. А при интуитивном управлении [6] невозможно гарантировать отсутствие артефактов обработки, вполне допустимых в задаче синтеза изображений, но совершенно неприемлемых в задаче анализа. Для системного контрастирования оттенков нужно использовать иной программный инструмент.
Новый алгоритм и его апробация. Принцип действия предлагаемого алгоритма изложим на примере обработки данных натурного эксперимента, описанного в работе [3]. Два лазерных пятна (=633 нм и Х=650 нм) охарактеризуем усредненными по полю оттенками #633(R=255, G=0, B=6), #65o(R=255, G=0, B=37); насыщенностями ¿6зз=100 %, ¿650=100 % и яркостями V633=70, V650=92, что соответствует исходным значениям цветовых координат R633=75; R65o=94, G633=0; G65o=0 и B633=2; B65o=14.
Повысим контраст спекл-картин, но пользоваться для этого будем уже не Hue и Saturation, как в [3], а hue и chroma. Предлагаемый алгоритм оттеночного контрастирования в Lab базируется на последовательном выполнении нижеперечисляемых операций.
1. Пересчет исходных значений sRGB цветовых координат в исходные значения XYZ цветовых координат по формулам IEC 61966-2-1 [7]. В рассматриваемом примере X633=0,02920, X65o=0,04651, 7633=0,0 1 5 03, Y65o=0,02389 и Z633=0,00242, Z65o=0,00615.
2. Пересчет исходных значений XYZ цветовых координат в исходные значения Lab цветовых координат по формулам [8] без поправок; производится при стандартном излучателе D65, что соответствует требованиям ISO 3664:2000 к мониторам, предназначенным для просмотра и редактирования цифровых изображений [9]. В рассматриваемом примере L633=13, L650=17, a633=33, a650=39 и b633=23, b650=22.
3. Пересчет исходных значений a и b цветовых координат в исходные значения h и c цветовых координат по формулам (1). В рассматриваемом примере h633=35,0o, h650=29,5° и С633=40,5, C65o=44,7.
4. Выбор опорного h0 и противоположного h^, оттенков. В рассматриваемом примере ho=32,2° и h^=212,2°.
5. Вычисление результирующих значений hi' оттенков на основе решения уравнения
I Кр - h'i Н^тр - hi |/M .
В рассматриваемом примере коэффициент контрастирования M=2; h633'=123,6°, h650'=300,9°.
6. Вычисление результирующих значений a' и b' цветовых координат на основе решения системы уравнений (2). В рассматриваемом примере a633'=-22, a650'=23 и b633'=34, b650'=-38.
Результаты оттеночного контрастирования в RGB по сравнению с Lab иллюстрирует
рис. 2.
й«,'=123
H
3=35,0
hfi50=29,5
hfi5o'=300,9°
Рис. 2
Сопоставляя левую диаграмму с правой, можно заключить следующее. В целом, алгоритм, разработанный ранее [3] для цветового пространства RGB и модифицированный под цветовое пространство Lab, работоспособен, результаты апробации вполне сопоставимы.
Некоторая разница в положении протестированных точек слева и справа на рис. 2 является следствием различия определений оттенка (Hue) в RGB и оттенка (hue) в Lab и соответственно различия шкал: H и h отнюдь не идентичны — они всего лишь корреляты [9] (по этой же причине, кстати, на левой диаграмме рис. 2 не были проставлены значения оттенков в градусной мере). Как следствие, сформулируем вывод: в цветовом пространстве Lab производить системное контрастирование оттенков возможно — для такой процедуры предложен и опробован новый программный алгоритм.
Заключение. В перспективе возможно повысить эффективность разработанного алгоритма. Для этого, например, можно подставить в систему уравнений (2) нелинейную функцию fh). Следует отметить функциональную особенность описанного алгоритма. Помимо контрастирования, он позволяет системно выполнять еще одну типовую процедуру программной графики — в частном случае при M=0 (или при fh)=0) осуществляется тонирование изображения оттенком, определяемым выбором опорной точки h0. Исходные значения яркости и насыщенности пикселов при таком тонировании сохраняются. Таким образом, можно, по-видимому, заключить, что поставленная задача решена: с помощью разработанного алгоритма удается системно воздействовать на информативность цифровых изображений в цветовом пространстве Lab. В пользу актуальности такого приложения могут свидетельствовать тематические публикации [10, 11].
Следует отметить, что априори нельзя исключать и возможности ограничений на использование приведенного в статье базового алгоритма. Поскольку RGB и Lab — пространства разные, хотя бы по своему цветовому охвату, при использовании нового алгоритма могут возникать неоднозначности в областях, где эти цветовые пространства не пересекаются.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Прокопенко В. Т., Трофимов В. А., Шарок Л. П. Психология зрительного восприятия. СПб: СПбГУ ИТМО, 2006. 73 с.
2. Гребенюк П. Е., Чмутин А. М. Оттеночный сдвиг и яркостный контраст: парадоксы Photoshop // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 8. 9 с. [Электронный ресурс]: <http://www.web.snauka.ru/issues/ 2016/08/70870>.
3. Андронова Н. Е., Гребенюк П. Е., Чмутин А. М. Алгоритм и программная реализация управления оттеночным контрастом цифровых изображений // Инженерный вестник Дона. 2016. № 4. 14 с. [Электронный ресурс]: <http ://www. ivdon. ru/ru/magazine/archive/n4y2016/3783>.
4. Chmutin A. M., Rvacheva O. V. Virtual-optic technology for manuscript expertise // Proc. SPIE. 2007. Vol. 6594. P. 65941I.1—65941I.8.
5. Фисенко В. Т., Фисенко Т. Ю. Компьютерная обработка и распознавание изображений: Учеб. пособие. СПб: СПбГУ ИТМО, 2008. 192 с.
6. Reis G. Photoshop CS3 for Forensics Professionals. Indianapolis: Wiley, 2007. 252 p.
7. HuntR. W. G. The Reproduction of Color. Chichester: Wiley, 2004. 887 p.
8. FairchildM. D. Color Appearance Models. Chichester: Wiley, 2005. 385 p.
9. Домасев М. В., Гнатюк С. П. Цвет, управление цветом, цветовые расчеты и измерения. СПб: Питер, 2009. 224 с.
10. Алёхин А. А., Горбунова Е. В., Чертов А. Н., Шитов Д. Д. Об описании объектов анализа для оптико-электронных систем цветовой идентификации // Изв. вузов. Приборостроение. 2012. Т. 55, № 12. С. 65—66.
11. Алёхин А. А., Горбунова Е. В., Коротаев В. В., Чертов А. Н. Основные принципы настройки цветовых оптико-электронных систем технического зрения промышленного назначения // Изв. вузов. Приборостроение. 2012. Т. 55, № 4. С. 33—36.
Сведения об авторах
Павел Евгеньевич Гребенюк — аспирант; Волгоградский государственный университет, кафедра
судебной экспертизы; E-mail: [email protected] Алексей Михайлович Чмутин — канд. техн. наук, доцент; Волгоградский государственный универси-
тет, кафедра информационных систем и компьютерного моделирования; E-mail: [email protected] Владимир Анатольевич Чуйко — Университет ИТМО, кафедра лазерных технологий и систем; ст.
преподаватель
Поступила в редакцию 18.09.17 г.
Ссылка для цитирования: Гребенюк П. Е., Чмутин А. М., Чуйко В. А. Алгоритм преобразования контраста оттенков в цветовом пространстве Lab // Изв. вузов. Приборостроение. 2018. Т. 61, № 1. С. 71—77.
ALGORITHM FOR HUE CONTRAST TRANSFORMATION IN THE LAB COLOR SPACE
P. E. Grebenyuk1, A. M. Chmutin1, V. A. Chuiko2
1 Volgograd State University, 400062, Volgograd, Russia, E-mail: [email protected] 2ITMO University, 197101, St. Petersburg, Russia
An analysis of modern computer graphics software tools to operate hues is carried out. The problem of hue-contrast transformation in the Lab color space is actualized. It is shown that the existing toolkit is not capable to provide system hue-contrast management in Lab. For this color space, an original algorithm of hue-contrast variation is presented and tested.
Keywords: hue of color, transformation of hues, contrast of hues, management of contrast, graphic information, color spaces RGB and Lab
Data on authors
Pavel E. Grebenyuk — Post-Graduate Student; Volgograd State University, Department of
Court Expertize; E-mail: [email protected] Alexey M. Chmutin — PhD, Associate Professor; Volgograd State University, Department of
Information Systems and Computer Simulation; E-mail: [email protected] Vladimir A. Chuiko — ITMO University, Department of Laser Systems and Technologies;
Senior Lecturer
For citation: Grebenyuk P. E., Chmutin А. IVI., Chuiko V. А. Algorithm for Hue contrast transformation in the Lab color space. Journal of Instrument Engineering. 2018. Vol. 61, N 1. P. 71—77 (in Russian).
DOI: 10.17586/0021-3454-2018-61-1-71-77
