CC BY
158
ОСОБЕННОСТИ ЦВЕТОВОЙ КАЛИБРОВКИ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ
Ирина Георгиевна Пальчикова
ФГБУН Конструкторско-технологический институт научного приборостроения СО РАН, 630058, Россия, г. Новосибирск, ул. Русская, 41;
Новосибирский государственный университет, 630090, Россия, г. Новосибирск, ул. Пирогова, 2, доктор технических наук, профессор, зав. лабораторией, тел. (383)3065874, email: palchikova@gmail.com
Евгений Сергеевич Смирнов
ФГБУН Конструкторско-технологический институт научного приборостроения СО РАН, 630058, Россия, г. Новосибирск, ул. Русская, 41, младший научный сотрудник, тел. +7(965)823-23-75, e-mail: the-first-person@yandex.ru
Предложен и рассмотрен способ калибровки процедуры нахождения цветовых характеристик (доминирующей длины волны и насыщенности) цифровых изображений, который позволяет определять длину волны спектральных цветов образцов с точностью +2 нм.
Ключевые слова: калибровка, длина волны, цифровое изображение, цветовые
характеристики.
FEATURES OF COLOUR CALIBRATION FOR MEASURING SYSTEMS
Irina G. Palchikova
Technological Design Institute of Scientific Instrument Engineering SB RAS, 630058, Russia, Novosibirsk, Russkaya str., 41, Sc.D., Professor, tel. (383)306-58-74, e-mail: palchikova@gmail.com, Novosibirsk State University, 630090 Novosibirsk, Pirogova str., 2, Physical department
Evgenii S. Smirnov
Technological Design Institute of Scientific Instrument Engineering SB RAS, 630058, Russia, Novosibirsk, Russkaya str., 41, Junior Researcher, tel. +7(965)823-23-75, e-mail: the-first-person@yandex.ru
The calibrating method for procedure of color characteristics finding (dominant wavelength and saturation) of digital images is proposed and studied. It allows everyone to determine the wavelength of the spectral colors of samples with an accuracy of +2 nm.
Key words: calibration, the wavelength, the digital image, color characteristics.
В настоящее время в области компьютерного зрения широко обсуждаются вопросы цветового восприятия [1, 2], а методы цветовых измерений являются актуальным инструментом в ряде научно-технических задач, таких как сортировка объектов по цвету [3], определение качества мясного сырья [4], выявление сравнительных цветовых характеристики различных образцов в криминалистике [5] и т.д. Современные технологии и элементная база (лазерные полупроводниковые и волоконные в том числе
источники света, современные фотоприемные матрицы с повышенной дигитализацией а так же специальные калибровочные дифракционные паттерны и тестовые цветовые атласы) позволяют модифицировать цифровые колориметрические измерения и здесь крайне важно обеспечить развитие методов компьютерного зрения в приложении к задачам колориметрии.
В данной работе мы предлагаем и рассматриваем способ корректировки при вычислении доминирующей длины волны в цифровом изображении, который повышает достоверность и точность определения спектральных цветов.
Цвет - это одна из составляющих информации, хранящейся в пикселях цифрового изображения. В пикселях полутоновых цифровых изображений сохраняется единственная величина - это интенсивность (или уровень серого), в то время как каждый пиксель цветного изображения содержит три значения интенсивности в соответствии с трехкомпонентной теорией цвета [2], в которой устанавливается достаточность трёх основных цветовых компонентов для воспроизведения любого цветового оттенка. При воспроизведении или математическом описании цвета стремятся как можно более точно приблизиться к субъективному визуальному цветовому пространству, что приводит к созданию нескольких цветовых пространств и, соответственно, систем координат цветности.
В большинстве компьютерных систем цифровые изображения сохраняются в RGB- цветовом пространстве ^ - красный, G - зеленый, В -голубой), где каждый пиксель содержит три целых значения в диапазоне от 0 до 255. Однако во многих прикладных задачах это RGB- цветовое пространство не отвечает заданным требованиям. Именно поэтому разработаны и применяются различные виды цветовых пространств, включая аппаратно-ориентированные, пространства, ориентированные на визуальное восприятие человека, или ориентированные на инструментальное использование.
RGB- цветовое пространство хорошо согласуется со способом фиксации изображения цифровой камерой и конструкцией цветных дисплеев. У^-цветовое пространство (У яркость, I сигнал синфазный, Q - квадратурный) применяется в телевещании по стандартам M-NTSC и М-РАЬ для уменьшения полосы частот цветоразностных сигналов в несколько раз путём учета цветоразрешающей способности глаза. ЖЬ (цветовой тон, насыщенность яркость) и ЖУ - это два наиболее распространенных цветовых пространства, ориентированных на визуальное восприятие человека, в которых цветовая модель RGB выражена в цилиндрических координатах. Эти цветовые пространства были разработаны для приложений компьютерной графики и широко применяются в редакторах цифровых фотоизображений. Цветовым пространством, адаптированным для использования в технике различными инструментами, такими как колориметры, является С1Е ХУ7, которое задано в строгом математическом
смысле организацией CIE (Commission International de L’Eclairage ) в 1931 году.
Для анализа цвета поверхностей образцов нами разработан портативный анализатор цвета [4], внешний вид которого показан на рис. 1. В качестве основного элемента измерительного блока используется цветная телевизионная камера «Видеоскан-415Ц-и^В». Измерительный объем анализатора цвета определяет максимальный размер исследуемого образца, который помещается в кювету. Кювета также выполняет функцию защитной крышки при хранении и транспортировке анализатора. При исследовании характеристик поверхности образца кювета помещается вблизи открытого торца измерительного блока, защитный корпус которого выполнен из непрозрачного материала. Для освещения исследуемого образца во время его видеосъемки камерой в измерительном блоке анализатора предусмотрено использование как внутреннего, так и внешнего осветителей, построенных на светодиодах или галогенных лампах, работающих в непрерывном или импульсном режимах. Освещение и условия наблюдения выбираются по ГОСТ Р 52489-2005 с учетом свойств испытуемого образца и информации, которую необходимо получить при измерении.
Процесс определения цветовых характеристик включает подготовку образца, получение и регистрацию изображения образца с помощью цифровой камеры, преобразование изображения в цифровой формат для дальнейшего использования в компьютере и последующую обработку файла по алгоритмам, выделяющим цветовые характеристики и критерии качества.
Рис. 1. Внешний вид портативного анализатора цвета:
1 - измерительный блок; 2 - кабель ^В; 3 - кабель питания внутреннего осветителя; 4 - компьютер; 5 - ярлык программы VT; 6 - кювета для исследуемого образца; 7 - лопатка; 8 - сменные стойки; 9 - сменная верхняя крышка защитного корпуса; 10 - кронштейн световода внешнего осветителя
Основной функцией программы УТ является вычисление значения доминирующей длины волны и насыщенности для каждой точки
изображения (пикселя) на основе значений ее цветовых координат ^, G, В). Оператор может с помощью курсора мыши выбрать какой-либо пиксель и получить все его характеристики. Кроме того, программа позволяет получить усредненные оценки изображения, как по всему кадру, так и по какой-либо выделенной части кадра.
Доминирующая длина волны и насыщенность ^) для каждой точки изображения (пикселя) вычисляются с использованием спектрального локуса [1]. Цветности реальных излучений ограничены на диаграмме цветности кривой спектральных цветов (локусом) и линией пурпурных тонов, замыкающей красный и синий концы локуса. Каждый из цветов локуса характеризуется собственной длиной волны (X). Точки внутри локуса представляют собой смесь цветов, которая характеризуется доминирующей длиной волны (А^) и насыщенностью (0^<1). Для определения и s, кроме цветовых координат текущего пикселя, необходимо знать цветовые координаты осветителя, которые в нашем случае задаются пользователем как равноэнергетический белый цвет Е ввиду того, что доминирующая длина волны определяется каждый раз для изображения объекта, нормированного на фон, например, белую матовую бумагу.
После подсчета средних значений яркости пикселей R, G, В- компонент по каждому выделенному участку подсчитываются значения X, У, Ъ координат по формулам [2]:
X = 2,7687 • Я +1,7516 • G +1,1301- В;
Y = 1-Я + 4,5904 - G + 0,0601-В;
2 = 0,0565 - G + 5,5939 - В.
Значения координат цвета х, у определяются по формулам [6]:
X У
х =----------, у =---------.
х+у+^ х+у+г
Насыщенность рассчитывается с помощью следующего выражения:
N = ^\/(Х5гС^Х)2^(У5гС^У)^ д/(ХУг7“^Х)^^(У5г7“^У)2"
где хгс и угс - координаты цветности источника, Жх и Ж у - координаты
цветности доминирующей длины волны, полученные в точке пересечения цветового локуса с прямой, соединяющей точку источника (х5гс, у5гс) с точкой цвета (х, у) измеренного объекта.
Для определения параметров эффективной передачи цвета используются эталонные атласы цветов. Целью данной работы было повышение достоверности и точности определения спектральных цветов, а не достижение какого-либо визуального эффекта. Поэтому мы изготовили цветовой атлас спектральных цветов по значениям RGB, рассчитанным программой Spectra [7]. Печать производилась с помощью принтера Epson R270 Photo чернилами Epson Claria Photoraphic Ink. Настройки печати выставлены вручную, ICC-профиль рекомендован производителем бумаги для данного принтера. Бумага матовая мелованная. Используемый диапазон длин волн: 380 - 645, 705 - 780 нм, с шагом 1-5 нм.
С помощью изготовленного цветового атласа была исследована цветопередача и возможности применения камер EVS и Canon EOS 500D в цветоизмерительных системах. Зарегистрированные изображения цветовых элементов атласа попиксельно нормировались на изображение фона (белая матовая бумага), съемка которого осуществлялась предварительно. По изображению производились вычисления доминирующих длин волн. Результат представлен на рис. 2.
Камеры значительно отличаются по своим характеристикам, тем не менее, ход сплошных кривых на графиках на рис. 2а и 2б практически совпадает. Линии 2 показывают характеристику в случае «идеальной» цветопередачи.
Мы предлагаем внести поправочные коэффициенты в расчет доминирующей долины волны таким образом, чтобы эти две линии сблизились. Способ внесения поправки очевиден из вида графика. Так, прибавляя к ординатам точек кривой 1 некоторое значение поправки, всегда можно получить точки, близкие к линии 2. График для вносимых поправок в зависимости от доминирующей длины волны представлен на рис. 3. Вариация значений поправок составляет от +6 до -12% в видимом диапазоне. Представленные значения поправок находились путем усреднения по многим цифровым изображениям.
a
545
^ 495
445
1 2 • • • А • Ж • Я • Я • Я • я
1 \ • • •
1 л « 1 • і • і • і • • • ■ •
• • • • •
9 • • • • • • EV
4б5
S 545
К
"S
□ 495
445
395
1 2 \ • л • • я • Я • Я • Я • я я
1 • • • •
• • • • • • • ■ •
» * • • ■ • •
1 • 1 • ■ • ( Canon EOS 500D
395 445 495 545 59
Хс, нм
395 445 495 545 59
Яс, нм
Рис. 2. Экспериментальные характеристики
5
Доминирующая длина волны Хс цветового элемента атласа отложена вдоль оси OX, доминирующая длина волны Xd, вычисленная в программе
VT по изображению цветового элемента атласа отложена вдоль оси OY. Сплошная линия 1 - результаты цветопередачи, полученные в эксперименте. Точечная линия 2 - характеристика при «идеальной» цветопередаче.
Из рис. 3 следует, что поправки близки для обеих камер и ход кривых одинаков. Несмотря на схожесть графиков, стоит отметить, что отношение сигнал/шум для камеры Canon EOS составляет = 300 дБ без усреднения по изображениям, а для камеры EVS = 16,2 дБ с усреднением значений яркости по тридцати изображениям.
Длина волны, нм
Рис. 3. Поправочные значения для доминирующей длины
волны изображения
На величину поправок и на форму графика коррекции (рис. 3) в значительной степени влияет форма локуса10. С шагом 0,1 нм по длинам волн был построен и исследован локус10 (рис. 4). Длина волны, на которую приходится минимальная поправка (496,2 нм, рис. 3) - суть точка, в которой угол у между касательной к локусу10 и осью абсцисс составляет 90° и в этом месте происходит разрыв в зависимости угла у от длины волны. Мы так же находили координаты источника света на локусе Планка в зависимости от длины волны элемента атласа. Мы обнаружили, что не существует единственного источника света для всех элементов одновременно. Этот факт и является причиной недостоверности в вычислении доминирующей длины волны для элемента с произвольным цветом в видимом диапазоне. Предлагаемый способ коррекции позволяет учесть и исключить обнаруженную неточность путем задания координат источника света в точке равноэнергетической яркости и использования изображений, нормированных на изображение фонового элемента. Точность определения доминирующей длины волны цвета образца с коррекцией составила +2 нм (рис. 5).
усл.
ед.
6000
4000
2000
0
Токус
1 ТТт.,
1 Цв1 \ т \ • *
\ V ч
V» \ Исто чник
0 2000 4000 6000
усл.ед.
'о
^С, нм
Рис. 4. Способ определения Рис. 5. Зависимость
длины волны § = - Хс
от длины волны Хс
Таким образом, обоснована необходимость проведения калибровки цифровых измерительных колориметрических систем и уточнения алгоритма расчета доминирующей длины волны. Показано, что разработанный способ расчета поправок в значения доминирующих длин волн цифровых изображений позволяет повысить достоверность и точность определения спектральных цветов до значения + 2 нм. На Рис. 5 показано отличие 8 экспериментально найденной доминирующей длины волны цветовых элементов атласа от номинального её значения. Методы компьютерного зрения расширяют области применения колориметров, не ограничивая их только измерением концентраций веществ (красителей) в растворах. Увеличение точности определения доминирующих длин волн в изображении позволяет использовать полученные значения для оценки не только визуальных сравнительных характеристик образцов, но и, например, расчета расстояния до образца в специальных применениях.
Работа выполнена при финансовой поддержке гранта РФФИ 12-08-00396-
а.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений // Москва: Техносфера, 2012. - 1104 с.
2. Луизов А.В. Цвет и свет // Л.: Энергоатомиздат, 1989. - 256 с.: ил.
3. Завьялова М.А., Обидин Ю.В. Быстродействующий колориметрический метод для автоматической классификации алмазов по цвету // Вестник СГГА. -2010. - Вып. 2(13) - С.101 - 106.
4. Алейников А.Ф., Пальчикова И.Г., Обидин Ю.В., Гляненко В.С., Смирнов Е.С., Чугуй Ю.В., Швыдков А.Н. Установки для экспресс-оценки свежести мяса // Достижения науки и техники АПК.- 2013- № 4.- С. 74-77.
5. US National Library of Medicine National Institute of Health: [сайт]. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed.
6. ГОСТ 7721-89. Источники света для измерений цвета. Типы. Технические
требования. Маркировка. // Москва: Государственный комитет по стандартам.
Издательство стандартов, 1989: [сайт]. URL: http://standartgost.ru/r0CT%207721-89.
7. Efg’s Computer lab: [сайт]. URL:
http://www.efg2.com/Lab/ScienceAndEngineering/Spectra.htm.
© И. Г. Пальчикова, Е. С. Смирнов, 2014
