En colorimetría , CIECAM02 es el modelo de apariencia de color publicado en 2002 por el Comité Técnico 8-01 de la Comisión Internacional de Iluminación (CIE) ( Modelado de apariencia de color para sistemas de gestión del color ) y el sucesor de CIECAM97s . [1]
Las dos partes principales del modelo son su transformada de adaptación cromática , CIECAT02 , y sus ecuaciones para calcular correlaciones matemáticas para las seis dimensiones técnicamente definidas de la apariencia del color: brillo ( luminancia ), luminosidad , colorido , croma , saturación y tono .
El brillo es la apariencia subjetiva de cuán brillante parece un objeto dado su entorno y cómo está iluminado. La ligereza es la apariencia subjetiva de cuán claro parece ser un color. El colorido es el grado de diferencia entre un color y el gris. Chroma es el colorido en relación con el brillo de otro color que parece blanco en condiciones de visualización similares. Esto tiene en cuenta el hecho de que una superficie de un croma determinado muestra un color cada vez mayor a medida que aumenta el nivel de iluminación. La saturación es el colorido de un color en relación con su propio brillo. El tono es el grado en que un estímulo puede describirse como similar o diferente de los estímulos que se describen como rojo, verde, azul y amarillo, los llamados tonos únicos . Los colores que componen la apariencia de un objeto se describen mejor en términos de luminosidad y croma cuando se habla de los colores que componen la superficie del objeto, y en términos de brillo, saturación y colorido cuando se habla de la luz que emite o refleja. el objeto.
CIECAM02 toma como entrada los valores de triestímulo del estímulo, los valores de triestímulo de un punto blanco en adaptación , el fondo de adaptación y la información de luminancia envolvente, y si los observadores están descontando o no el iluminante ( la constancia del color está en efecto). El modelo se puede utilizar para predecir estos atributos de apariencia o, con implementaciones hacia adelante y hacia atrás para distintas condiciones de visualización, para calcular los colores correspondientes.
El Sistema de color de Windows introducido en Windows Vista utiliza Canon tecnología 's Kyuanos (キュアノス) para gamas imagen de mapeo entre los dispositivos de salida, que a su vez utiliza CIECAM02 para igualar el color. [2]
Condiciones de visualización
El círculo interior es el estímulo , a partir del cual se deben medir los valores de triestímulo en CIE XYZ utilizando el observador estándar de 2 ° . El círculo intermedio es el campo proximal , que se extiende otros 2 °. El círculo exterior es el fondo , que se extiende hasta 10 °, a partir del cual se debe medir la luminancia relativa (Y b ). Si el campo proximal es del mismo color que el fondo, se considera que el fondo es adyacente al estímulo. Más allá de los círculos que componen el campo de visualización ( área de visualización , área de visualización ) está el campo envolvente (o área periférica ), que puede considerarse la habitación completa. La totalidad del campo proximal, el fondo y el entorno se denomina campo de adaptación (el campo de visión que apoya la adaptación, se extiende hasta el límite de la visión). [3]
Al referirse a la literatura, también es útil conocer la diferencia entre los términos punto blanco adoptado (el punto blanco computacional ) y el punto blanco adaptado (el punto blanco del observador). [4] La distinción puede ser importante en la iluminación de modo mixto, donde entran en juego los fenómenos psicofísicos. Este es un tema de investigación.
Tabla de decisión de parámetros
CIECAM02 define tres surround (ing) s - promedio, tenue y oscuro - con parámetros asociados definidos aquí para referencia en el resto de este artículo: [5]
Condición envolvente | Relación envolvente | F | C | N c | Solicitud |
---|---|---|---|---|---|
Promedio | S R > 0,15 | 1.0 | 0,69 | 1.0 | Ver colores de superficie |
Oscuro | 0 < S R <0,15 | 0,9 | 0,59 | 0,9 | Viendo la televisión |
Oscuro | S R = 0 | 0,8 | 0.525 | 0,8 | Usar un proyector en una habitación oscura |
- S R = L sw / L dw : relación entre la luminancia absoluta del blanco de referencia ( punto blanco ) medida en el campo envolvente y el área de visualización. El coeficiente de 0,2 se deriva de la suposición del "mundo gris" (~ 18% -20% de reflectividad). Prueba si la luminancia envolvente es más oscura o más brillante que el gris medio.
- F : factor determinante del grado de adaptación
- c : impacto de los alrededores
- N c : factor de inducción cromática
Para condiciones intermedias, estos valores se pueden interpolar linealmente. [5]
La luminancia absoluta del campo de adaptación, que es una cantidad que se necesitará más adelante, debe medirse con un fotómetro . Si no hay uno disponible, se puede calcular utilizando un blanco de referencia:
donde Y b es la luminancia relativa del fondo, E w = πL W es la iluminancia del blanco de referencia en lux, L W es la luminancia absoluta del blanco de referencia en cd / m 2 , e Y w es la luminancia relativa de el blanco de referencia en el campo de adaptación. Si se desconoce, se puede suponer que el campo de adaptación tiene reflectancia promedio (suposición del "mundo gris"): L A = L W / 5 .
Nota : Se debe tener cuidado de no confundir L W , la luminancia absoluta del blanco de referencia en cd / m 2 , y L w la respuesta del cono rojo en el espacio de color LMS .
Adaptación cromática
Resumen
- Convierta al espacio CAT02 LMS "agudizado espectralmente" para prepararse para la adaptación. La nitidez espectral es la transformación de los valores triestímulos en nuevos valores que habrían resultado de un conjunto de sensibilidades espectrales más nítidas y concentradas. Se argumenta que esto ayuda a la constancia del color, especialmente en la región azul (compárese con Finlayson et al. 94, Spectral Sharpening: Sensor Transformations for Improved Color Constancy).
- Realice la adaptación cromática utilizando CAT02 (también conocida como "transformada CMCCAT2000 modificada").
- Convierta a un espacio LMS más cercano a los fundamentos del cono. Se argumenta que la predicción de los correlatos de los atributos perceptuales se realiza mejor en tales espacios. [5]
- Realizar compresión de respuesta de cono de posadaptación.
CAT02
Dado un conjunto de valores de triestímulo en XYZ , los valores LMS correspondientes se pueden determinar mediante la matriz de transformación M CAT02 (calculada utilizando el observador colorimétrico estándar CIE 1931 2 ° ). [1] El color de la muestra en el iluminante de prueba es:
Una vez en LMS, el punto blanco puede ser adaptado para el grado deseado mediante la elección del parámetro D . [3] Para el CAT02 general, el color correspondiente en el iluminante de referencia es:
donde el factor Y w / Y wr representa los dos iluminantes que tienen la misma cromaticidad pero diferentes blancos de referencia. [6] Los subíndices indican la respuesta del cono para el blanco bajo la prueba ( w ) y el iluminante de referencia ( wr ). El grado de adaptación (descuento) D puede establecerse en cero para no adaptación (el estímulo se considera autoluminoso) y en unidad para adaptación completa ( constancia de color ). En la práctica, varía de 0,65 a 1,0, como se puede ver en el diagrama. Los valores intermedios se pueden calcular mediante: [5]
donde envolvente F es como se definió anteriormente y L A es la luminancia del campo de adaptación en cd / m 2 . [1]
En CIECAM02, el iluminante de referencia tiene la misma energía L wr = M wr = S wr = 100 ) y el blanco de referencia es el difusor reflectante perfecto (es decir, reflectancia unitaria e Y wr = 100 ) por lo tanto:
Además, si el blanco de referencia en los dos iluminantes tiene la Y valor triestímulo ( Y wr = Y w ) entonces:
Post-adaptación
Después de la adaptación, las respuestas del cono se convierten al espacio Hunt-Pointer-Estévez yendo a XYZ y viceversa : [5]
Tenga en cuenta que la matriz anterior, que fue heredado de CIECAM97s, [7] tiene la propiedad desafortunado que desde 0,38971 + 0,68898 a 0,07868 = 1,00001, 1 ⃗ ≠ M H 1 ⃗ y que en consecuencia gris tiene no cero croma, [8] una tema que CAM16 pretende abordar. [9]
Finalmente, la respuesta se comprime según la ecuación generalizada de Michaelis-Menten (como se muestra a un lado): [5]
F L es el factor de adaptación del nivel de luminancia.
Como se mencionó anteriormente, si se desconoce el nivel de luminancia del fondo, se puede estimar a partir de la luminancia absoluta del punto blanco como L A = L W / 5 utilizando la suposición de "gris medio". (La expresión para F L se da en términos de 5 L A por conveniencia). En condiciones fotópicas , el factor de adaptación del nivel de luminancia ( F L ) es proporcional a la raíz cúbica de la luminancia del campo de adaptación ( L A ). En condiciones escotópicas , es proporcional a L A (lo que significa que no hay adaptación del nivel de luminancia). El umbral fotópico es aproximadamente L W = 1 (consulte el gráfico F L - L A anterior).
La apariencia se correlaciona
CIECAM02 define correlaciones para amarillo-azul, rojo-verde, brillo y colorido. Hagamos algunas definiciones preliminares.
El correlato de rojo-verde ( un ) es la magnitud de la salida de C 1 del criterio para el amarillo único ( C 1 = C 2 /11 ), y el correlato de amarillo-azul ( b ) se basa en la media de la magnitud de las desviaciones de C 1 desde el único rojo ( C 1 = C 2 ) y el único verde ( C 1 = C 3 ). [3]
El factor 4.5 explica el hecho de que hay menos conos en longitudes de onda más cortas (el ojo es menos sensible al azul). El orden de los términos es tal que b es positivo para colores amarillentos (en lugar de azulados).
El ángulo de tono ( h ) se puede encontrar convirtiendo la coordenada rectangular ( a , b ) en coordenadas polares:
Para calcular la excentricidad ( e t ) y la composición del tono ( H ), determine en qué cuadrante se encuentra el tono con la ayuda de la siguiente tabla. Elija i tal que h i ≤ h ′ < h i +1 , donde h ′ = h si h > h 1 y h ′ = h + 360 ° en caso contrario.
rojo | Amarillo | Verde | Azul | rojo | |
---|---|---|---|---|---|
I | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
h i | 20.14 | 90,00 | 164.25 | 237.53 | 380,14 |
e yo | 0,8 | 0,7 | 1.0 | 1.2 | 0,8 |
H i | 0.0 | 100,0 | 200,0 | 300,0 | 400,0 |
(Este no es exactamente el mismo que el factor de excentricidad dado en la tabla).
Calcule la respuesta acromática A :
dónde
El correlato de la ligereza es
donde c es el impacto del entorno (ver arriba), y
El correlato de brillo es
Luego calcule una cantidad temporal t ,
El correlato de croma es
El correlato de colorido es
El correlato de la saturación es
Espacios de color
Las correlaciones de aspecto de CIECAM02, J , una , y b , forman un uniforme espacio de color que se puede utilizar para calcular las diferencias de color , siempre y cuando una condición de visualización es fijo. Un derivado más utilizado es el espacio de color uniforme CAM02 (CAM02-UCS), una extensión con ajustes para que coincida mejor con los datos experimentales. [10]
CIECAM02 como modelo de procesamiento visual humano
Como muchos modelos de color, CIECAM02 tiene como objetivo modelar la percepción humana del color. Se ha demostrado que el modelo CIECAM02 es un modelo más plausible de actividad neuronal en la corteza visual primaria , en comparación con el modelo CIELAB anterior . Específicamente, tanto su respuesta acromática A como su correlación rojo-verde a pueden emparejarse con la actividad EMEG ( arrastre ), cada una con su propio retraso característico. [11]
Referencias
- ^ a b c Fairchild, Mark D .; Luo, MR; Hunt, RWG (agosto de 2000). "Una revisión de CIECAM97s para aplicaciones prácticas" (PDF) . Investigación y aplicación del color . Wiley Interscience . 25 (4): 260–266. doi : 10.1002 / 1520-6378 (200008) 25: 4 <260 :: AID-COL6> 3.0.CO; 2-9 . Archivado desde el original (PDF) el 22 de septiembre de 2013 . Consultado el 9 de febrero de 2008 .
El modelo CIECAM97s fue adoptado por el CIE en 1997 para aplicaciones de imágenes en color. Incluye modos de avance y retroceso. En ensayos de campo recientes se encontraron algunos problemas en el uso de este modelo. Este artículo sugiere una revisión del modelo en dos aspectos: (a) para hacer que la luminosidad (J) sea cero cuando el valor del triestímulo Y es cero, en todas las condiciones circundantes; (b) modificar el factor de inducción cromática (Nc) de 1,10 a 0,95 para la condición de sonido envolvente tenue. Para evitar confusiones, se sugiere que la versión revisada del modelo se designe CAM97s2. El artículo también describe un modo alternativo para lograr una reversibilidad más casi exacta entre los modos de avance y retroceso.
- ^ “Sistema de color de Windows: el sistema de gestión del color de próxima generación” Archivado el 27 de julio de 2010 en Wayback Machine . Libro blanco de Microsoft. 13 de septiembre de 2005.
- ^ a b c Schanda, János (2007). "El futuro de la colorimetría en el CIE: Apariencia del color". Colorimetría: comprensión del sistema CIE . Wiley Interscience . pag. 359. ISBN 978-0-470-04904-4.
- ^ Westland, Stephen; Ripamonti, Caterina (2004). Ciencia computacional del color usando MATLAB . John Wiley e hijos . ISBN 0-470-84562-7.
- ^ a b c d e f Moroney, Nathan; Fairchild, Mark D .; Hunt, Robert WG; Li, Changjun; Luo, M. Ronnier; Newman, Todd (12 de noviembre de 2002). "El modelo de apariencia de color CIECAM02" . IS & T / SID Décima Conferencia de Imagen en Color . Scottsdale, Arizona : Sociedad para la ciencia y la tecnología de imágenes . ISBN 0-89208-241-0.
- ^ Hunt, Robert WG; Changjun Li; M. Ronnier Luo (febrero de 2005). "Transformaciones de adaptación cromática". Investigación y aplicación del color . Wiley Interscience . 30 (1): 69. doi : 10.1002 / col.20085 .
Las transformadas de adaptación cromática (CAT) han aparecido en diferentes formas. Se describen las razones de estas formas y las relaciones entre ellas. Se explican los factores que rigen qué tipo de CAT se debe utilizar en diferentes aplicaciones.
- ^ Ming Ronnier Luo y Robert William Gainer Hunt: la estructura del modelo de apariencia de color CIE 1997
- ^ Chunghui Kuo, Eric Zeise & Di Lai: implementación robusta de CIECAM02 y experimento numérico dentro de un flujo de trabajo del International Color Consortium
- ^ Changjun Li, Zhiqiang Li, Zhifeng Wang, Yang Xu, Ming Ronnier Luo, Guihua Cui, Manuel Melgosa, Michael Henry Brill y Michael Pointer: Soluciones de color integrales: CAM16, CAT16 y CAM16-UCS
- ^ Luo, M. Ronnier; Cui, Guihua; Li, Changjun (agosto de 2006). "Espacios de color uniformes basados en el modelo de apariencia de color CIECAM02". Investigación y aplicación del color . 31 (4): 320–330. doi : 10.1002 / col.20227 .
- ^ Thwaites, Andrew; Wingfield, Cai; Wieser, Eric; Soltan, Andrew; Marslen-Wilson, William D .; Nimmo-Smith, Ian (2018). "Arrastre a los modelos de apariencia de color CIECAM02 y CIELAB en la corteza humana" . Investigación de la visión . 145 : 1-10. doi : 10.1016 / j.visres.2018.01.011 . PMID 29608936 .
Otras lecturas
- CIE TC 8-01 (2004). Un modelo de apariencia de color para sistemas de gestión del color . Publicación 159. Viena: Oficina Central de la CIE. ISBN 3-901906-29-0. Archivado desde el original el 13 de abril de 2011 . Consultado el 28 de abril de 2008 .
- Fairchild, Mark D. (9 de noviembre de 2004). "Modelos de apariencia de color: CIECAM02 y más allá" (PDF) . IS & T / SID 12th Color Imaging Conference . Consultado el 11 de febrero de 2008 .
- Schlömer, Nico (2018). Mejoras algorítmicas para los modelos de apariencia de color CIECAM02 y CAM16 . arXiv : 1802.06067 .
enlaces externos
- Caja de herramientas Colorlab MATLAB para el cálculo de la ciencia del color y la reproducción precisa del color (por Jesús Malo y María José Luque, Universitat de Valencia). Incluye colorimetría triestímulo estándar CIE y transformaciones a varios modelos de apariencia de color no lineales (CIELAB, CIECAM, etc.).
- Hoja de cálculo de Excel con ejemplos de avance e inverso Archivado el 9 de enero de 2007 en Wayback Machine , por Eric Walowit y Grit O'Brien
- Implementación experimental del modelo de apariencia de color CIECAM02 en un complemento compatible con Photoshop (solo Microsoft Windows), por Cliff Rames.
- Notas sobre el modelo de apariencia de color CIECAM02 . Código fuente en C de las transformaciones directa e inversa, por Billy Biggs.
- Applet de Java CIECAM02 , por Nathan Moroney
- Aunque los subprogramas de Java ya no se ejecutan en ningún navegador principal, esta página también ofrece ejecutables de línea de comandos para Windows, Mac OS X y HP-UX. Aunque no está documentado en la propia página, el uso de estos ejecutables no es tan difícil, por ejemplo, en Windows:
- > % TEMP% \ cam02vc echo 95.01 100108.82 200 18 1 &&> % TEMP% \ cam02xyz echo 40 20 10 && ciecam02 0 1 0 % TEMP% \ cam02vc % TEMP% \ cam02xyz con
- Y lo mismo ocurre con otras plataformas. Los primeros tres números son el punto blanco a usar, luego la iluminación envolvente promedio, en este caso 200 cd / m², luego la luminancia relativa del envolvente en la misma escala que el punto blanco, en este caso el 18%, luego el envolvente condiciones, donde 1 = promedio, 2 = tenue y 3 = oscuro, y luego las coordenadas XYZ del color a verificar. El resultado serán las coordenadas JCh. Los bits 0 1 0 significan 'adelante, detallado, calcular D', así que cambie el primero a 1 para convertir de JCh a XYZ, el segundo a 0 para no imprimir los valores intermedios en el cálculo, o el último a 1 para forzar el Parámetro D a 1.