АНАЛИЗ МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЦВЕТА

С развитием информационных технологий и появлением программ для работы с фото и видео информацией стало актуальным решение разнообразных задач связанных с обработкой изображений. Одной из таких задач является получение видеоизображения как можно более приближенного по цветовому содержанию к изображению видимому человеческим глазом (реальное изображение). Как известно видео и фотокамеры в результате своей работы получают разное по цветовому качеству изображение. Устройства в зависимости от их аппаратной и программной сложности в качестве результата дают изображения, которые достаточно близки к реальным в дорогих сложных устройствах (обычно профессиональных), и не всегда близки к реальным в менее дорогостоящих устройствах. В основном это зависит от сложности алгоритма обработки информации принятой от матрицы камеры, а также от правильности самой информации от матрицы.

В случае плохого цветового соответствия видеоизображения пользователи хотят изменить его. На данный момент использующиеся алгоритмы не позволяют получить идеальное соответствие цветов на видео цветам реального мира. Чтобы достичь этого необходимо полностью изучить преобразование информации, воспринимаемой человеческим глазом, в картинку, которая формируется в мозге и каким-то образом воспринимается человеком в виде цветов. В настоящее время наука не позволяет это сделать. Поэтому используются некоторые приближения.

Для начала необходимо понять, что из себя представляет цвет в цифровых устройствах. Цифровые устройства оперируют с числами. Таким образом цвет должен задаваться определенным числом или набором чисел. Для понимания данного вопроса необходимо выяснить что представляет собой цвет с точки зрения человека и затем связать это понятие с цифровым устройством.

Довольно сложно указать точное определение цвета. Если подходить к этому понятию с точки зрения биологии, то цветом можно считать некоторые психологические ощущения на информацию, воспринимаемую человеческими органами зрения. То есть некоторые свойства света, падающего в глаз, некоторым образом фиксируются клетками сетчатки (так называемыми колбочками) и обрабатываются человеческим мозгом. После этого он может сказать, что, например, яблоко зеленое, а банан желтый.

Рассмотрим цвет с точки зрения физики. Свет может рассматриваться как электромагнитная волна, а цвет – это некоторые спектральные свойства этой электромагнитной волны. Простым и самым известным доказательством этого факта является эксперимент Ньютона по разложению света в радугу при прохождении через призму. То есть изменив спектральный состав падающего света мы можем изменить ощущения, вызываемые у человека, то есть цвет.

Человек часто оперирует термином окраска объекта. Окраска объекта – это цвет непосредственно самого объекта. Человек может воспринимать два объекта одинаковой окраски в разных цветах. Например, белая стена дома будет казаться красной на закате. Таким образом свет попадающий в глаз человека имеет две составляющих: свет от наблюдаемого объекта и окружающий свет, отражающийся от объекта. Мы не будем рассматривать свет, связанный с окрасками объектов. Ограничимся только светом, падающим в глаз. В математическом представлении вышесказанное можно записать следующим образом:

где  – спектральное распределение светового потока источника;

       – спектр чувствительности;

       – результирующий числовой вектор, определяющий число выбитых электронов для определенной точки сетчатки.

Каждый светочувствительный элемент суммирует все фотоны на разных длинах волн с учетом чувствительности элемента и длинны волны.

Спектр чувствительности – вектор из функций чувствительности. Если рассматривать функции чувствительности для человеческого глаза, то их, как было доказано с помощью специальных опытов, три. Они разные для каждого из людей и приблизительно выглядят следующим образом (рисунок 1):

Рисунок 1. Графики функций чувствительности

Эти функции могут быть условно названы синим, зеленым и красным (слева направо), но вообще их принято называть коротковолновые, средневолновые и длинноволновые.

Исходя из вышесказанного для человеческого глаза вектор  состоит из трех чисел, которые для каждой точки сетчатки определяют количество синей, зеленой и красной составляющих падающего в глаз света. То есть для каждой точки изображения по трем составляющим можно восстановить цвет [1].

Самым похожим на принцип работы человеческого глаза является RGB модель цветового пространства. RGB (red, green, blue) – аддитивная цветовая модель. Смысл аддитивной модели можно понять из рисунка 2. Основными цветами в данной модели считаются красный, зеленый и синий.

Рисунок 2. Аддитивное смешение цветов

Цвет можно задать с помощь сложения основных цветов разной интенсивности. В компьютере для представления интенсивности каждого из цветов используются числа [0, 255] (0 – минимальная интенсивность, 255 – максимальная).

Так же существуют и другие модели например YUV, YPbPr, YCbCr [2] и пр. Эти модели тоже довольно часто используются.

Теоретически базис каждой модели можно выразить с помощью RGB базиса. Например для YUV модели это выглядит следующим образом:

Данный факт показывает, что все модели задают цвета из одного и того же цветового пространства, но имеют различный его охват. Какие-то модели охватывают большее количество цветов, другие меньшее.

Таким образом цвет представляется по сути с помощью чисел. Один и тот же цвет может быть представлен с помощью различных чисел, вследствие существования различных моделей представления цвета.

Список литературы:

1. Как устроен цвет. [Электронный ресурс], URL: https://habrahabr.ru/company/yandex/blog/262735/ (Дата обращения 01.10.17).
2. YUV, YPbPr, YCbCr цветовые модели. [Электронный ресурс], URL: https://discoverybiz.net/enu0/faq/faq_YUV_YCbCr_YPbPr.html (Дата обращения 01.10.17).