CC BY
2
УДК 621 DOI: 10.24412/2071-6168-2021-5-58-63
ОЦЕНКА ЦВЕТОПЕРЕДАЧИ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЗА СЧЕТ СРЕДНЕГО ЦВЕТА И МАКСИМАЛЬНО ВСТРЕЧАЮЩЕГОСЯ ЦВЕТА
И.А. Красная, С.Н. Михальченко, Б.С. Яковлев
Проанализировано влияние превалирующего цвета изображения на цветопередачу, выраженную через показатель отклонения цвета АЕ. Показано, что данный параметр можно использовать в сочетании со значениями среднего цвета изображения. Также дана оценка применения максимальных и минимальных параметров в определении изменения свойств изображений.
Ключевые слова: средний цвет, отклонения цвета, цветовая модель, RGB.
На сегодняшний день основным показателем качества переноса изображения с цифрового варианта на аналоговый является цветопередача, и основной метрикой здесь является отклонения цвета ДБ. ГОСТ не дает точного определения максимально возможного отклонения от нормы цветопередачи, считается что он не должен превышать 3 единиц.
Данный метод фактически единственный, который дает возможность оценить качество передачи цвета, получая при этом цифровое значение результатов измерения. Это дает множество преимуществ. Однако, при этом он недостаточно точен, так как замеры цвета производятся в условных местах замеров на изображении, произвольно, применяя больше опыт исследователя, чем конкретные рекомендации.
Оценка изображений цифровых версий между собой практически не исследовалась, есть лишь общие рекомендации. Существуют примерные советы для работников полиграфической отрасли, по предельным изменениям размера изображений и т.п.
Естественно, что для задач полиграфии, основанной прежде всего на цифровых материалах, данное обстоятельство влияет не благотворно. Понятно, что на сегодняшний день для цифровых изображений адекватная оценка их качества и различий напрямую зависит от данных, взятых для этих задач. На наш взгляд, единственными, подходящими данными являются полностью учтенные показатели пикселей всего изображения, целиком. Это дает больший вариант выборки. Однако, неясно, что именно можно применять как основной вид данных. Проанализировав каждый пиксель изображения мы должны получить лишь те значения, которым соответствует та или иная цифровая модель. На практике обычно и удобнее работать с цветовой моделью RGB. Это связано прежде всего с тем, что данная модель входит почти в любой язык программирования из «коробки», в результате чего нет необходимости использовать сторонние продукты, технологии.
Но выбор цветовой модели - это еще не все. Нужно понять что именно из опрошенных значений применять и как. По сути у нас мало вариантов. Первый заключается в определении среднего показателя по каналам цвета - это показатель среднего цвета. Второй - нахождение максимально часто встречающихся на изображении цветов. Есть также вариант с определением диапазонов, встречающихся цветов, но это не даст необходимых данных, ведь значений для показателя отклонения от цвета нужно 3, а в этом случае диапазонов будет значительно больше и их усреднение возможно будет не столь точным.
Для решения задачи, какой из вариантов больше подходит для текущей задачи нам нужно проанализировать оба варианта.
Для эксперимента было выбрано по одному образцу с преобладанием красного, зеленого и синего оттенков. В качестве форматов использовались - растровые изображения формата JPG, TIF, PNG, BMP с разрешением 75 DPI и геометрическими размерами 1024^768 pix. Тест-объекты для данного эксперимента приведены на рис. 1 [1].
58
Рис. 1. Тест-объекты для эксперимента по установлению порога изменения размеров изображений без существенного искажения среднего цвета
Итогом данного эксперимента стала табл. 1 [1]. Это сокращенная версия исследований, описывающая поведение показателя среднего цвета, в данном случае с превалирующим красным цветом.
Таблица 1
Влияние графического формата на предельный порог уменьшения изображения _ для изображения с избытком красного канала_
Процент уменьшения, % Размер изображения, pix Средний цвет изображения в модели RGB Время анализа, мин.
Формат BMP
100 (эталонный) 1024 х 768 199.94.15 15.77
90 922 х 691 199.94.15 12.32
80 819 х 614 199.94.15 9.5
70 717 х 538 199.94.16 7.37
60 614 х 461 199.94.16 5.15
50 512 х 384 199.94.16 3.52
40 410 х 307 199.94.16 2.23
30 307 х 230 199.94.16 1.27
20 205 х 154 199.94.16 0.55
10 102 х 77 201.98.17 0.13
Формат JPG
100 (эталонный) 1024 х 768 199.94.15 15.42
90 922 х 691 199.94.16 12.77
80 819 х 614 199.94.16 9.93
70 717 х 538 199.94.16 8.65
60 614 х 461 199.94.16 5.27
50 512 х 384 199.94.16 3.62
40 410 х 307 199.94.16 2.3
30 307 х 230 199.94.16 1.28
20 205 х 154 200.96.16 0.58
10 102 х 77 201.97.16 0.15
Подобные таблицы были получены для всех трех тестовых объектов. Содержащаяся в них информация практически полностью совпадает по поведению с приведенной выше таблицей.
По итогу были получены графические зависимости, показанные на
рис. 2.
Была предпринята попытка определить влияние степени уменьшения изначального рисунка на характеристики максимально встречающегося на изображении цвета.
Предполагается, что на определенном этапе уменьшения изображения превалирующий цвет может измениться, замениться на другой. Также было бы целесообразно понять насколько уменьшается данная количественная характеристика, а также площадь, занимаемая данным цветом.
Есть предпосылки считать, что показатель площади часто встречающегося цвета будут уменьшаться в соответствии с шагом уменьшения рисунка. Что было бы причиной считать данные показатели значимыми и самодостаточными признаками для задач сравнения объектов между собой по качеству передачи цвета.
1.
а
(О
LU
<
0.
О 20 40 60 80
Процент уменьшения, % Рис. 2. Результат анализа АЕ*аЬ для всех исследуемых изображений графического формата BMP: 1 — изображение с преобладанием красного канала; 2 — изображение с преобладанием зеленого канала; 3 — изображение с преобладанием синего канала
Кроме того, данный эксперимент может выявить закономерность между показателем среднего цвета и данными по наиболее часто встречающемуся цвету, хотя бы в оценке доминирующего канала для модели RGB.
Таблица 2
Сравнение результата подсчета максимально и минимально встречающегося
цвета с учетом уменьшения размеров для изображений с избытком ___красного канала __
Процент уменьшения, % Размер изображения, pix Средний цвет изображения в модели RGB Цвет наиболее часто встречающийся на изображении в Количество раз, встречающегося цвета Процент, занимающий часто встречающий цвет от общего
модели RGB количества пикселей
100 (эталонный) 1024 х 768 199.94.15 144.0.0 92 0,012 %
90 922 х 691 199.94.15 147.0.0 55 0,090 %
80 819 х 614 199.94.15 134.0.0 47 0,009 %
70 717 х 538 199.94.16 144.0.0 39 0,01
60 614 х 461 199.94.16 143.0.0 34 0,012
50 512 х 384 199.94.16 133.0.0 29 0,015
40 410 х 307 199.94.16 140.0.0 20 0,016
30 307 х 230 199.94.16 157.0.0 12 0,017
20 205 х 154 199.94.16 156.0.0 7 0,022
10 102 х 77 201.98.17 239.162.59 3 0,038
Таблица 3
Сравнение результата подсчета максимально и минимально встречающегося цвета с учетом уменьшения размеров для изображений с избытком зеленого канала
Процент уменьшения, % Размер изображения, pix Средний цвет изображения в модели RGB Цвет наиболее часто встречающийся на изображении в Количество раз, встречающегося цвета Процент, занимающий часто встречающий цвет от общего
модели RGB количества пикселей
100 (эталонный) 1024 х 768 129.187.19 140.202.5 771 0,098 %
90 922 х 691 129.187.19 255.255.255 543 0,085 %
80 819 х 614 129.187.19 255.255.255 474 0,094 %
70 717 х 538 129.187.19 255.255.255 398 0,103
60 614 х 461 129.187.19 255.255.255 312 0,11
50 512 х 384 129.188.19 255.255.255 222 0,113
40 410 х 307 129.188.19 255.255.255 122 0,097
30 307 х 230 129.188.19 255.255.255 62 0,088
20 205 х 154 130.188.19 255.255.255 31 0,098
10 102 х 77 130.189.19 255.255.255 8 0,101
Таблица 4
Сравнение результата подсчета максимально и минимально встречающегося цвета с учетом уменьшения размеров для изображений с избытком синего канала
Процент уменьшения, % Размер изображения, pix Средний цвет изображения в модели RGB Цвет наиболее часто встречающийся на изображении в модели RGB Количество раз, встречающегося цвета Процент, занимающий часто встречающий цвет от общего количества пикселей
100 (эталонный) 1024 х 768 105.174.231 102.183.249 2688 0,341 %
90 922 х 691 105.174.231 102.183.249 1980 0,311 %
80 819 х 614 105.174.231 102.183.249 1490 0,296 %
70 717 х 538 105.174.231 99.182.250 1089 0,282 %
60 614 х 461 105.174.231 99.182.250 770 0,272 %
50 512 х 384 105.174.230 102.183.249 617 0,314 %
40 410 х 307 105.174.230 99.182.250 326 0,259 %
30 307 х 230 105.174.230 0.0.0 165 0,234 %
20 205 х 154 105.175.230 0.0.0 71 0,225 %
10 102 х 77 106.175.229 0.0.0 15 0,191 %
На основе данных из табл. 2 - 4 можно сделать следующие выводы:
1. Показатель среднего цвета является самым стабильным показателем оценки изображений. У него есть ярко выраженная модель поведения и стабильность ее поведения, предсказательность.
2. Показатель наиболее часто встречающегося на изображении цвета рассматривать как устойчивый критерий нельзя. Он не показывает практически никаких тенденций, кроме очевидных.
3. Наиболее стабильно показывают себя изображения с превалирующим синим цветом. Более того, Цвет меняется абсолютно точно в точке конца стабильной зоны, то есть в пределах 60 % уменьшения изображения.
4. Площадь, занимаемая, наиболее часто встречающимся цветом не имеет четкой динамики. С ее помощью нельзя оценить ничего значимого.
5. Всерьез рассматривать соотношения каналов цвета можно только для эталонных изображений, так как в дальнейшем цвета могут смениться, на совершенно другие, что в основном и приводит к ухудшению цветопередачи. Сравнивая данные для эталонных значений, сама динамика количественных показателей каналов цветов описывает в целом верную ситуацию, но очень приблизительную. Она явно может помочь определить какой из каналов цвета превалирует над остальными. Например, в таблице 12 эталонный цвет 105.174.231 и каналы цвета превалирующего цвета на изображении похожи 102.183.249. Во обоих значениях распределение каналов цветов одинаково и очень схоже - R - 105 и 102; G - 174 - 183; B - 231 - 249. Однако, в таблице 10 есть явное отклонение, которое показывает лишь то что красный канал больше остальных.
6. Единственным значимым критерием, которым можно анализировать изображение - это постоянное уменьшение количества пикселей любого превалирующего цвета, встречающегося на изображении, которое явно связано с уменьшением самого изображения.
7. Показатели максимально часто встречающихся цветов можно лишь подтвердить тенденцию уменьшения занимаемой ими площадью, явно зависящей от уменьшения размера изображений.
8. На основе знаний о максимально часто встречающемся на изображении цвете можно лишь понять какой из каналов цвета будет больше.
9. Расход чернил надежнее всего можно предсказать по показателю среднего цвета, нежели чем по критерию - максимально частого встречающегося цвета. Это связано прежде всего со стабильностью показателя среднего цвета.
10. CIE-76 имеет всегда самые большие показатели ДБ. Это выявлено у всех форматов, не зависимо от оснвого цвета на изображении.
11. У всех графических форматов можно выделить участки, на которых отклонения цвета стабильно, не смотря на то что, переход к ним может быть резким.
12. Все кривые на графиках показывают приблизительно одинаковую тенденцию. При незначительном уменьшении изображения ДБ не меняется, она является самой благоприятной зоной. Затем появляется достаточно продолжительная зона стабильных и низких значений ДБ. Затем резкий скачок.
На основе данного анализа можно более четко понять какой критерий выбирать в том или ином случае, в зависимости от задачи исследования.
Список литературы
1. Proskuriakov N.E., Yakovlev B.S., Arkhangelskaia N.N. Determination of parameters affecting the calculation time of the image average colour // Journal of Physics: Conf. Series. Volume 1260 (2019) 072017. DOI: 10.1088/1742-6596/1260/7/072017
Красная Ирина Александровна, магистрант, i.magenta@yandex.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Михальченко Сергей Николаевич, аспирант, magistr_tsu@,mail.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Яковлев Борис Сергеевич, канд. техн. наук, доцент, bor_yak@mail.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет
EVALUATION OF COLOR REPRESENTATION OF DIGITAL IMAGES AT THE CONSUMER OF THE AVERAGE COLOR AND THE MAXIMUM OCCURRING COLOR
I.A. Krasnaya, S.N. Mikhalchenko, B.S. Yakovlev
62
The influence of the prevailing color of the image on the color rendering, expressed in terms of the color deviation index AE, is analyzed. It is shown that this parameter can be used in combination with the values of the average color of the image. An assessment of the application of the maximum and minimum parameters in determining the change in the properties of images is also given.
Key words: average color, color deviation, color model, RGB.
Krasnaya Irina Aleksandrovna, masters, i.magenta@yandex.ru, Russia, Tula, Tula State University,
Mikhalchenko Sergey Nikolaevich, postgraduate, magistr_tsu@mail.ru, Russia, Tula, Tula State University,
Yakovlev Boris Sergeevich, candidate of technical sciences, docent, bor_yak@mail.ru, Russia, Tula, Tula State University
