Обработка цвета
С.Н. Безрядин
Если вы можете измерить и выразить в цифрах то,
о чем говорите, — вы знаете это;
но если вы не можете измерить,
если не можете выразить числами, —
ваши знания скудны и недостаточны...
У.Т. Кельвин
Точность цветовой обработки данных, полученных с цифровых фотокамер, в настоящее время обсуждается в большинстве случаев поверхностно и базируется чаще всего на чисто субъективных оценках.
Лабораторный эксперимент
Пожалуй, самый простой способ сравнения точности цветозахвата и различных алгоритмов обработки данных, это — фотографирование достаточно большого набора эталонных цветов с последующим инструментальным анализом результатов.
 В качестве эталонного набора логично использовать известную полиграфистам систему Pantone.
Мы взяли восемь линеек из таблиц Pantone, что дало в сумме 56 различных нормированных цветов. Для освещения использовался источник света со стандартной спектральной характеристикой CIE D65 — Sol*Source D65 производства GretagMacbeth AG. Это позволяет предположить, что свет, отражённый от таблицы, с приемлемой точностью описывается числами, которые приведены на линейках.
Почему были взяты только восемь линий? Именно столько удобно размещаются на обычном листе формата А4... Почему именно эти, а не какие-то другие? Можно и другие, всё зависит от выбора экспериментатора. Выбор — какие и сколько — всегда будет произволом исследователя, и различные фирмы-производители могут подбирать наборы, характеризующие их камеры с наиболее лучшей стороны. В данном случае нам было важно, чтобы были представлены основные цвета, серый и бежевый, а так же то, что число цветов было бы больше 36.
Для того, чтобы не потерять информацию при преобразовании данных в sRGB-формат, выбирались только те цвета, которые воспроизводятся дисплеем на электронно-лучевой трубке (CRT). Поэтому, кстати, любая выборка, использующая sRGB-формат для передачи информации из камеры (через файлы форматов TIFF или JPEG), не может представлять более двух третей всех возможных цветов.
Для снижения уровня шумов из изображения каждого цвета вырезалась область 200 на 80 пикселов и вычислялось среднее значение цветовых координат.
Измеренные значения нормировались для устранения множества влияющих побочных факторов.
На место пантоновской таблицы помещался лист серой бумаги и делался его снимок с теми же значениями выдержки и диафрагмы. Для этой фотографии выбирались точно такие же прямоугольники в тех же самых местах и вычислялось среднее значение цветовых координат для каждого прямоугольника.
Данные цветов фотографии, таблицы и серого листа, переводились в линейный sRGB формат (убиралась гамма-коррекция). Для каждого прямоугольника подбирался множитель таким образом, чтобы сумма значений цветовых координат серого листа была постоянной. На полученное число умножались данные фотографии пантоновской таблицы.
В результате этого процесса устранялись эффекты, связанные с неоднородностями освещения, влиянием оптики и разбросом светочувствительности элементов фотоприёмника.
Для устранения эффектов, связанных с неоптимальным временем экспозиции, подбирался ещё один постоянный множитель для данных фотографии пантоновской таблицы, который минимизировал сумму:
На основе этих данных вычислялась среднеквадратичная ошибка (СКО) в преобразовании всех 56-ти сфотографированных цветов:
В соответствии с рекомендациями CIE (Commission Internationale de l'Eclairage) вычисления проводились в координатной системе Lab.
В результате нормировки было выявлено, что СКО уменьшилась с 30 до 21,5 единиц Lab.
Точность цветозахвата можно заметно повысить, если использовать линейные преобразования, которые не изменяют баланс серого цвета (чаще называемого «балансом белого»). Используя S в качестве целевой функции для многопараметрической оптимизации, среднеквадратичную ошибку d удалось уменьшить с 21,5 до 9,7.
Дальнейшее увеличение точность цветозахвата возможно, если использовать в качестве исходных «сырые» (англ.: raw) данные, полученные непосредственно с АЦП матрицы без преобразований и обработки, и применять более точные алгоритмы с самого начала. В результате чего ошибку можно на практике уменьшить до 4,5 единиц.
Эксперименты проводились на нескольких цифровых камерах: Canon PowerShot G2, Canon PowerShot G5, Minolta DiMAGE 7, Sony DSC F828 и некоторых других.
|
|
Полученные экспериментальные данные удобно анализировать в виде специальных совмещённых цветовых таблиц (мы приводим три, для фотокамер: Canon PowerShot G2, Minolta DiMAGE 7 и Sony DSC F828), где в каждой ячейке расположены три цвета, соответственно, слева — оригинальный, взятый из таблиц Pantone, справа вверху — данные обработчика производителя камеры, а справа внизу — вычисленный в результате применения альтернативного алгоритма (KWE).
|
Указанный алгоритм основан на новом подходе к теории цвета, разрабатываемым специалистами KWE International, Inc. Примененный к RAW данным, он, даже в сегодняшнем, далеко не законченном виде, позволяет резко уменьшить ошибки обработки цветов по сравнению с применяющимися в настоящее время:
| Фотоаппарат |
Сенсор |
СКО процесса производителя камеры |
СКО процесса KWE |
| Canon PowerShot G2 |
4 Мп,
3 цвета |
16.8 |
4.24 |
| Canon PowerShot G5 |
5 Мп,
3 цвета |
11.4 |
3.54 |
| Minolta DiMAGE 7 |
5 Мп,
3 цвета |
21.5 |
4.43 |
| Sony DSC F828 |
8 Мп,
4 цвета |
12.7 |
2.95 |
Использованный метод имеет свои определенные ограничения. Как уже говорилось выше, система sRGB описывает далеко не всё многообразие видимых человеком цветов, а таблицы Pantone sRGB ещё более сужают этот выбор.
Но, несмотря на все ограничения, полученные результаты могут быть полезны для существенного улучшения качества обработки цифровых изображений.
Реальные фотографии
Многие догадываются, что современные цифровые фотокамеры не передают настоящих, существующих в жизни цветов (впрочем, похожая ситуация наблюдается и в «аналоговых» фотоматериалах).
Точность цветопередачи базируется на параметрах системы цветозахвата и на алгоритмах обработки полученных данных. Мы попробовали сравнить оригинальную обработку изображения, предоставляемую производителями фотокамер со своим собственным алгоритмом (KWE), но уже на реальных фотографиях.
Ниже представлены снимки, сделанные тремя фотоаппаратами, участвовавшими в лабораторных исследованиях: Canon PowerShot G2, Minolta DiMAGE 7 и Sony F828.
Использовались «сырые» (RAW) данные, полученные с АЦП камер. Данные были обработаны, соответственно — фирменными конвертерами и нашим программным обеспечением в автоматическом режиме и не подвергались никакой ручной коррекции.
Можно увидеть, что новые алгоритмы обработки изображения дают более реалистичные цвета и более натуральную структуру объектов.
Canon PowerShot G2
|
|
|
Анализируя фотографии, сделанные камерой Canon PowerShot G2, можно легко заметить, что фирменная процедура обработки цвета увеличивает контраст снимка, усиливает синие и зелёные цвета, сдвигая фиолетовые оттенки в синюю зону, а тёмно-коричневые делает фиолетовыми.
Для демонстрации того, насколько более точно алгоритм KWE работает и с объектами, взятыми из реальной жизни, приведем показательную фотографию цветка, в реальности имеющего не синюю, как «считает» оригинальный обработчик, а фиолетовую окраску.
|
| Обработчик Canon |
|
Обработка KWE |
| |
|
|
|
На показанном слева увеличенном фрагменте
видно, что альтернативный алгоритм цветообработки выявил внутреннюю структуру ягод, оригинальный же обработчик эти детали потерял.
|
| Обработчик Canon |
|
Обработка KWE |
Minolta DiMAGE 7
На этих иллюстрациях, можно сравнить оригинальную обработку фотографии, полученной фотоаппаратом Minolta DiMAGE 7 с процессом KWE.
Как видно, альтернативный вариант обработки оставляет жёлтые цветы жёлтыми, не выбеляя их, а зелёные листья имеют более близкие к реальным оттенки.
|
|
|
|
| Обработчик Minolta |
|
Обработка KWE |
Sony DSC F828
|
Мы применили наши алгоритмы обработки цвета к RAW данным, полученным фотоаппаратом Sony F828. На выделенном фрагменте снимка обратите внимание на зелёный фломастер, который оригинальная обработка цвета сделала практически того же цвета, что и рядом лежащий голубой.
|
|
|
 |
| Обработчик Sony |
|
Обработчик KWE |
Примечания:
ВНИМАНИЕ! Все приведенные выше фотографии большого формата не подвергались никакой обработке, за исключением масштабирования и сжатия JPEG.
Опубликовано 24.09.2004 г.
Редакция текста — Webmaster.
Ссылки по теме:
Color processing (this article English version)...
Основной недостаток сенсоров современных цифровых камер
О детекторах света
Немного математики...
|