CC BY
18
УДК 004.925.5: 655.3.024.3/.5
АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ КОНТРОЛЬ И ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ЦБ ЕТОВОСП РОИ ЗЕ Е ДЕН И Я
А. В. Годунов. О. В. Трапезникова. М. А_ Федорова. В. Ю. Кнрносов
Омский государственный технический университет, г. Омск, Россия
Аннотация - В статье рассмотрены различные методики опенки цветового охвата систем воспроизведения изобразительной информации, ооеспечпваюшне высок™ точность определения количественны! н качественные показателей цвета.
Представлен новый подход к автоматизации контроля координат цвета на основе метода аналитического интегрирования в интерпретации цветовоспроизведения с помошью колориметрического программно-аппаратного комплекса, рзаработанного на языке С++ в среде разработки - Visual Studio. Практическая реализация метола позволяет осуществлять цветовые измерения, обеспечивающие высокую точность расчетов в возможность визуализации цветового охвата в системе МКО Lab. интерпретации данных измерении параметров ивета между колориметрически?hi системами МКО XYZ п МКО Lab. оценивать, качественно s кол[гчественно цветовой охват систем воспроизведения, осуществлять сравнение параметров цветовоспроизведения различных енггем.
Показаны графическая интерпретация цветовых охватов систем воспроизведения, эффективность метода аналитического интегрирования при расчете цветового охвата систем воспроизведения и эффективность его программной реализации в программно-аппаратном комплексе.
Ключевые слова: цветовой охват, [реитпфнкация оттенков пветл, колориметрический комплекс, епектрофотометрпя.
LВведение
Цветовой охват - зло диапазон цветов, которые система воспроизведения может отображать или печатать без искажения в отношении оригинального изображения. Идентификация цвета (colour identification) - это способность распознавания цвета по его наименованию. Проблематика количественного описания цвета и диапазона воспроизводимых системой цветов стоит остро при решении задачи обеспечения визуального тождества межд\г оригиналом н воспроизводимым изображением. Для идентификации цвета используются системы спецификации цветов и колориметрические системы.
Для точной идентификации оттенков цвела специалисты прибегают к помощи цветовых вееров, состоящих из карточек, каждая из которых имеет свой уникальный оттенок и индивидуальный код, что характерно для систем спецификации цветов, например Pantone.. Подбирают карточки в условиях дневного и искусственного освещения, детально изучают зернистость и блеск. Этот способ не всегда эффективен, но является наиболее простым и распространенным [1,2].
Работа по подбору цвета, выполняемая колористом, опирается на субъективное представление о цвете. Для получения объективной оценки качественных и количественных параметров цвета необходимо опираться на данные калориметрических измерений, выполняемых специальным оборудованием с учетом индивидуальных особенностей окрашенных поверхностен [3.4]. Колориметрические системы позволяют описывать цвет объекта, опираясь на количественное описание психологических характеристик цвета. В работе предлагается использовать при оценке цвета не субъективное мнение о цветовом тождестве с образцом нз системы спецификации
цветов, а данные измерений отвечающих требование.! объективности, при формировании мнения о цвете объекта.
Актуальность вопроса цветовых измерении и интерпретации данных о цвете подтверждается обилием исследований. направленных на извлечение количественной информации о цветг. как флзнческих объектоз [7]. гак и JJickipjHHbix копий тибрижешш [б].
Изиестен подход к ¿шгерпрегации информации и UBcir изображении. описанный в [б], для ко.ирию характерно преобразование координат RGB в LHS. HSI. YIQ. HSV с миними-ацней и:каженнй е процессе преобразования. Однако статья не содержит информации об сценке цзетовогс охвата системы воспроизведения. что яв-.нется необходимым хтя количественного сравнения возможностей систем воспронзЕедення.
Исследования цветовых пространств е их свойств, эпиезнных в [8]. содержат рекомендации по минимизации искажений цзетовэго тонз. яркости н насышенности в процессе цветоЕых преооразованнн. .1редставлен-ный подход описания цветового охьата представляется эффективным для обеспечения ВЕзуального тождества между исходным изображением и преобразованным.
Исследования, представленные в статье, опираются на международный опыт и направлены на систематизацию подходов в описании информации о цвете н ее интерпретации с учетом особенностей прикладной области.
II. Постановка задачи
С учетом несовершенства методов поучения количественных н качественных оценок окрашенных поверхностей описанных в Г1-31, э тгжже рекомендаций по использованию линейны-: (раьноконтрасгных) цветовых пространств, стандартного метода определения цветового различия [3]. колориметрических преобразований сез и:кажения информации о пвете окрашенного объекта \6. 71. спеклрофотометрнческих и колориметрических измерений [5 J представляетгя возможность усовершенствовать метод и аппаратные н программные средства описания цветового охвата системы воспроизведена многокрасочного изображения.
Пегкто работы япляетгя разработка ноиого подходя к ;штомпттгшпт контроле v ичтерпреталии дрннкт\ о цвете.
Ш Методы есследоздния
В основе описываемых систем воспроитедения многокрасочного нэображекиялежит цифровая печатная машнна Epson Stylus Pro 3SS0. бумага Lomond 30C гЛг ink]et photo psper н чернила Mylnk - совместимые с оборудованием (Южная Корея), а также орнгннслы-гае чернила Epson vivid nr genta.
Для дост-ькеппя лостаэлешюн цели пепол/зэвагш методы:
« эбъектно-орнентнрованкого программирования:
• колориметрии:
« шектрофотометрии;
• математического моделирования.
Программный продукт был нзпнеан на языке программирования С++, среда разработки - Visual Studio. В качестве инструментария был?, выбрана библиотека QT. Для разработки GUI-интерфейса нспол>зована про-граммг Moqups (рис 1).
С ИСАЯ - Г» I Ol гил«Ч1лн
acc-rccc« цлЬ
riOeCTCJHCTBO -
bin поало«к<1 b'Mdfo I
Очистите J ÜL.>-»>_/.>T L. ]
-155 -tO
Ыа [RGf 123. 12-». 1СОХГГ 17.J70J. 19. 5-W-» 1-» «97В iE - О
Ч0 2ЙСВ 123, 124, 1СОСУГЖ О 008064S2, 0. О 103S4S, O.S1372S
ÛC - О
МО 3fJGB 123. 124. ICO Lab 51. Ï204. -4.77395, 13.0111
•»» so 13:
6 diet I/I
Рис. 1. Интерфейс программного продукта
IV. Теория
Оценкг щетового охватз производится в равнокоитрастном цветовом пространстве. особенностью которого является пропорциональное изменение параметров вдет?, с изменением положения объекта в нем. В большей стелен*: дгнному свойству отвечает трепсоэрдинатная цветовая система КОСО 1_аЪ-1<>76.
Расчёт цветового охвата осуществляется с помощью метода аналитического интегрирования путем лтрос-симяттич поверхности тела - методом триангуляции [С] (риг ?) Для описание каждого элемента тела испо-гь-зу-ется уравнения плогкготи проводящее череч три точки ¿¡(/¡¿ЪгТ.гу Я, (л^Л^Т*), па формуле-
а - а Ь-Ьг Ь —Ьг
Ъ^-Ъ, 1,-1,= О (1)
а*~с, ък~ъ, Ц-Ц
Ри:. 2. Списание поверхности тела цветового охвата с помощью треугольников
Объем тела цветового охвата определяем ках разность между объемами фигур, ограниченных верхней частью тела н ее проекцией на плоско:тъ аЪ (Г/^) и нижней частью тела охвата цветсв и соответствующей ей проекцией на плосеость аЪ (^«жО [Ю]
Каждая фигура является составной из элементарный тел ограниченных треугольником в верхней части (рис. 2), а в нижней части проекцией того же треугольника Д .¿ВС на плоскость аЬ. Образующая элементарного тела параллельна осн изменения яркости (Ь).
Объем элементарного тела (Г}) вычисляется с помощью уравнения двойного интеграла от функции 2 = ~(а,Ь). заданюгс уравнением (1) по треугольнику, являющемуся проекцией А .ЩСХ на плоскость аЬ. Каждый нз интегралов, б общем случае, разбивается на два интеграла т.к. ьерхияя (или нижняя) граница проекции тре-угольинка задается двумя прямыми.
аВ ЬАВ аС ЫС
V = {|(х>7 +у,Ь + 1)(1а<!Ь = 1л +/„ = (|<Ь [ (х,а+^+г,.уг>)+( \ёа | (х,а + + $)аЬ (2)
аЛ и С аВ ЬЗС
Тогда общин обьем фигуры 1г-: !вр: описывается выражением:
= гае
п- количество треугольников, образующих поверхность верхней части тела цветовсго охвата (рте. 2); Общин обьем фигуры описывается выражением:
V, = V у,
¡.нижн / ,1-1 !
, где
т - количество треугольников. образующих поверхность нижней част тела цветового охвата. Тогда общий обьем тела цветового охвата (Ушо) описывается выражением
Ущо 1':.ирх Уг.чияа.
Предлагаемый метод оценки цветовоспроизведения реалгооЕан с помощью объектно-ориентированного программирования б виде программно-аппаратного комплекс? (ПАК;.
ПАК включает в себя аппаратную и программную часть. Компснентамн аппаратной части являются:
♦ контроллер;
♦ 3 светодЕода в качестве источников осьещенш:
♦ светофильтры на каждый истсчкие освещения
♦ корпус аппаратной части комплекса:
♦ 2 свекдлражающне наладки, выполненные Hi материала с повышенной огралающей шесибжхлью поверхности:
« фоторезистор в качестве прне^шнка отраженного излучения от исследуемой поверхности:
♦ кабель USD для соединения с компьютером, автономный элемент питания:
♦ ремешок для крепления аппаратной части комплекса на запястье, кнопку запуска измерения:
♦ монохромный экран итуаличации дянккг: измерения
Корпус ссставлсн из двух частей: рукоять н гелевка. Головка, в зависимости от сферы применения, может быть оборудована разным набором езетооитьтров (для компьютерной графики: красный =700 им. зеленый =546 нм. синий =435 им)
Программная часть комллекса реализована для удобства работы с данными измерений Функции программы следующие:
♦ интерпретации данных о цвете в равноЕонтрастное цветовое пространство МКО Lab-19 /6;
♦ расчет и чтуалнчапня tr^torofo огаата системы RocnpomRfviemi* циетя:
♦ оценки цзегового различия (ДЕ);
♦ экспорта данных измерении в укосные форматы для последующего анализа.
Путем перевода полученных значений уровнен яркости цветов RGBb прочие цветовые палитры и цветовые пространства представляется возможным интерпретировать данные измерении в любой удобный внд.
Для интерпретации данных измерений с помощью колориметрической системы МКО Lab используются формулы перевода [/.ÜJ:
Перевод к диапазону [0:1] МКО RGB:
_ г _ д b
R ~ 255: С~ 255: 5 ~2SS'
Полеченные координаты цветности МКО RGB необходимо перевеггн в МКО XYZ, используя следующие формулы согласно гтянглрту sil GR [4 0]
[0.4124 Э.3576 Э.1805] \R]
= 0.2126 3.7152 Э.0722 X G
Ь.0193 Э.1192 Э.9505 .3.
Дальнейшие преобразования следует осуществить с помощью формул преобразования ксординзт МКО XYZ r МКО iah [Q]
¿=116-| -16;
\г0;
—(Г3-©)
IV. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТОВ Цветовые измерения для определения координат цвета, полученные в ходе практической реализации метода с применением программно-аппаратного комллекса. обеспечивают высокую точность расчетов н возможность визуализации цветового охвата в системе МКО Lab (табл. 1). Состав системы воспроизведения формирующей тестовое гооЬражение существенно влияет нацветовое различие (ЛЬ). Интерпретация данных измерений параметров пвета между колориметрическими системами МКО XYZ и МКО 1а'э. позволяет оаеиивагь качественно
н количественно цветовой охват систем воспроизведения, осуществлять сравнение параметров цветовоспроизведения различных систем.
Рассчитанные предложенным методом значения цветовых охватов систем воспроизведения, представлены в табл. 2.
'Эффективность предлагаемого программно-аппаратного комплекса подтверждается результатами, выполненными с его помогаю колориметрическими измерениями значении RGR расчетами координат Tab и их сравнением с результатами спектрофогометрическнх измерений координат цвета Lab. опираясь на функцию цветового различия (¿Е197б). Важно отметить, что. помимо значений измерений, были получены значения цветовых охиатоа систем иоспрошиедения (та 6л 7) Это позволяет сравнивать свойства как отдельных компонентов систем воспроизведения, так н их совокупное взаимодействие.
Таблица 1
Значения измерений, полученных в результате апробации
программно-аппаратного комплекса для определения параметров цвета
Состав системы воспроизведения формирующей тестовое изображение Координаты цвета исследу- Оптическая плотность красочной пленки (Donr) Измеренные значения координат цвета Рассчитанные значения координат цвета Цветовое различие (АН)
емого образца (Lab). R G В L а ь
Epson Stylus Pro
3S30. бумага Lo-
mond 300 г/м2 99 2 -8 0.01=0.01 25Ш 248=1 255±1 98 2 -4 4.12
inkjet photo paper
и чернила Mylnk
Epson Stylus Pro
38S0. бумага Снегурочка 80 г/м" и 97 2 -7 0.01=0.01 245±1 238=1 250±1 95 4 -5 3.46
чернила Mylnk
Epson Stylus Pro
3S30. бумага Lo-
mond 300 г/м2 25 1 -1 1,35=001 55=1 58=1 54=1 24 л -г 2 4.35
inkjet photo paper
и чернила Mylnk
Epson Stylus Pro
38S0. бумага Снегурочка SO г/м2 и 39 0 2 0.98=0.01 50=1 93=1 87=1 39 л -г 3 2,23
чернила Mylnk
Таблица 2.
Значения цветовых охватов систем воспроизведешь
рассчитанным методом аналитического интегрирования
№ ПЕ Состгв системы воспроизведения Объем тела цветового охвата (ед.ДЕ3)
1 Epson Stylus Pro 38SO. бумага Lomond 300 г/м" inkjet photo paper и чернила Mylnk (рис. 3-1) 776SS2
2 Epson Stylus Fro 38S0. бумага Lomond 300 г/м" inkjet photo paper, чернила Epson vivid magen:a (рис. 3-2) S01364
3 Epson Stylus Pro 38S0. бумага Снегурочка 80 т/ът, чернита Mylnk 275046
4 Epson Stylus Pro 3880. бумага Снегурочка 80 г/м\ чернила Epson vivid magenta 292420
Графические интерпретации цветовых охватов построенных на плоскости зЪ линейного (равноконтрастно-гс) цветового пространства МКО ЬаЬ-197б. представлены на рис. 3.
Рпс. 3. Графическая 1пгтерпреташш цветовых oxtotod систем воспроизведения 1 и 2 в плоскости ab .линейного (равноконтрастного) цветового пространства MKOLab-1976
v. Обсуждение результатов
Анализ экспериментальных данных (табл. 1) показал, что программно-аппаратный ксмплекс дает возможность получать количественные н качественные параметры цвета объекта, соответствующие данным, полученным с помощью прибора Gretag Macbeth Spectro Eye компании X-rite. Данные расчетов цветового различия между значениями измерений, полученных с помощью предлагаемого программно-аппаратного комплек-са.адекватны данным, определенным с помощью серийного прибора Gretag Macbeth Spectro Eye компании X-rite. Во всех четырех случаях значение не превышает 5 ед. ДЕ.
Согласно данным та5л. 2. применение метода аналитического интегрирования позволяет определить количественно цветовой охват системы воспроизведения, через расчет объема тела цветового охвата - оригинальные чернила Epson vivid magenta позволили расширить охват тестируемой системы воспроизведения по отношению к совместимым чернитам Mylnk. при постоянстве прочих компонентов системы воспроизведения.
Разработанный программно-аппаратный комплекс позволяет графнче:ки интерпретировать цветовой охват системы воспроизведет** ил плоскости ah для качественной «щенки параметров системы воспроизведения цвета (рис. 3).
vi. зыводы и заключение
Таким образом, предложенный нами метод аналитического интегрирования расчета объем? тела цветового охвата, реализованный в программно-аппаратном комплексе, позволяет осуществлять:
- световые измерения, обеспечивающие высокую точность расчетов и возможность визуализации, интерпретации данных измерений параметров цвета окрашенной поверхности, что подтверждает научную ноьнзну представленных результатов;
- оценивать качественно и количественно цветэвой охват систем воспроизведения.
Показана эффективность метода анатитического интегрирования при расчете цветового охвата систем воспроизведения и эффективность его программной реализации в программно-аппаратном комплексе, что подтверждает практическую значимость результатов работы.
Работа выпольена в рамках НИР №16069 В ОмГТУ.
Список ЛИТЕРАТУРЫ
1. Frank Erich. Damit aus "Hinibeerrot"' nicht plötzlich "Erdbeerrot11 wird [Falben] i! Dtsch. Drucker. 2009. Vol. 45, no.l9.P.lS-20.
2. EEC 61966-2.1: Colour measurement and management in Multimedia systems and equipment. Part 2.1: Colour management in multimedia systems. Default RGB colour space - sRGB.
3. ISO 15076 1. Image technology colour management. Architecturie. profile format and data structure. 2005.
4. Method of Measuring and Specifying Color Rendering Propeties of Light Source. CEE H Commission Internationale de 1'Eclairage. 1995.no.133.
5. Haoxue L. Int feeding control based on measured ink density ft IEEE Conference Publications 2012. P. 13761380.
6. Kazuya YoshinarL Color image enhancement in HSI color space without gamut problem U IEEE Conference Publications. 2014 P. 578-581.
7. Liu F. An efficient detection method for rare colored capsule based on RGB and HSV color space /ЛЕЕЕ Conference Publications 2014. P. 175-178.
8. Jiang M.A hue linear color space based on multi-grid optimization and standard color-difference formulas H IEEE Conference Publications. 2015.P. 5150-5154.
9. Vanepo L. A.. Gohmov A.. Golunova. O. Tiapeznicova & I. Nagornova. Method of calculation volume of the color gamut body // Testing and Measurement Conference Publications. 2015 JP. 6-72.
Ю.Варепо Л. Г. Расширение цветового охвата многокрасочных печатных систем // Омский научный вестник. 2013.№ 3 (123).С. 313-313.
