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第九章 色貌与色貌模型

第九章 色貌与色貌模型. 主要内容. 色貌 色 貌现象 色 貌模型. 9.1 色貌. 9.1.1 色度学的 发展 ( 1 )色匹配 阶段 ( 2 )色差 阶段 ( 3 )色貌阶段 . ( 1 )色匹配 阶段.

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第九章 色貌与色貌模型

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Presentation Transcript


  1. 第九章 色貌与色貌模型

  2. 主要内容 • 色貌 • 色貌现象 • 色貌模型

  3. 9.1 色貌 9.1.1 色度学的发展 (1)色匹配阶段 (2)色差阶段 (3)色貌阶段

  4. (1)色匹配阶段 • 色匹配研究阶段建立了颜色的基本表示和测量方法。1931年,国际照明委员会(CIE)推荐了CIE1931标准色度观察者的颜色匹配函数,由此奠定了色度学的基础。某一颜色的CIE三刺激值X、Y、Z可在可见光波长范围内由标准色度观察者的颜色匹配函数、照明体的光谱功率分布以及物体的光谱光度特性(透射比或反射比)计算出来,进而获得该颜色的色品坐标,在CIE xy色品图上确定该颜色对应的位置。

  5. (2)色差阶段 • 色差研究阶段建立了CIELAB、CIELUV两个均匀色空间,以及明度、色品坐标、彩度、色相和色相角的计算,促进了色差公式的产生和发展。其中,CIELAB颜色空间及对应的色差公式是应用效果最好的色差评价模型,利用CIELAB色空间对颜色的彩度、明度、色调的计算,为色差的精确量化提供了可能。

  6. (3)色貌阶段 • CIE色度系统定义了色觉经验的三要素:照明体、色源和观察者。当这三者确定后,颜色能准确地表示出来,并且便于仪器测量。但是,颜色和色差的测量及表示均被限定在上述三要素固定的条件下。随着颜色空间及其色差公式在科学研究和工业应用中的不断深入,CIELAB的不足逐渐暴露出来。例如,匹配相同的颜色在不同的照明条件下或其它不同条件下可能会呈现出不同的颜色(即工业上广为利用的三刺激值匹配);同一物品在屏幕上所见的色彩与所见实物的色彩往往有不同程度的差异等。这是由于传统LAB颜色空间色相缺乏视觉均匀性,色差计算仅适合特定条件下色块的颜色差别,存在着非一致性

  7. 所以,当人们在不同的观察条件下观察具有相同三刺激值的样品颜色时,给人的视觉感受是不同的。因此,可以认为,CIE色度学对不同光源、照明水平和观察背景等条件引起的色适应、色对比等效应并没有从量值上作比较精确的预测,至于不同媒体对颜色显色特性的影响,更没有提出合理的计算参数。所以,当人们在不同的观察条件下观察具有相同三刺激值的样品颜色时,给人的视觉感受是不同的。因此,可以认为,CIE色度学对不同光源、照明水平和观察背景等条件引起的色适应、色对比等效应并没有从量值上作比较精确的预测,至于不同媒体对颜色显色特性的影响,更没有提出合理的计算参数。 • 传统的基于CIELAB的颜色空间已经越来越不能满足各行业对数字化信息化颜色的传递与交流的发展要求。例如对于一块样品颜色,与它存在的环境有关,同一颜色在不同的照明条件、背景、媒体,以及由不同的观察者观察都具有不同的颜色感觉,即色貌。因此,为了解决这一问题,人们提出了色貌模型,即色度学发展的第三阶段。

  8. 9.1.2 色貌及其属性 • 所谓色貌,GB/T 5698-2001《颜色术语》定义为“与色刺激和材料质地等有关的颜色的主观表现”;根据G. Wyszecki的定义,是指观察者对视野中的颜色刺激根据其视知觉的不同表象而区分的颜色知觉属性(又称色貌属性)。也就是说由于受颜色刺激的物理条件,包括空间特性(如大小、形状、位置、表面纹理结构)、时间特性(静态、动态、闪烁态)和光谱辐亮度分布,以及观察者对颜色刺激的注意程度、记忆、动机、情感等主观因素的影响,所产生的颜色的复杂外观表象。 • 色貌模型就是对色貌属性作定量计算的数学模型。

  9. 色貌属性 • 色调(hue) • 明度 (lightness) • 视明度(brightness) • 视彩度(colorfulness ) • 彩度(colorfulness)

  10. 明度与视明度 • 明度(Lightness): • 指观察者对所观察颜色的刺激所感知到的视明度相对于同一照明条件下完全漫反射体视明度的比值,明度是一个相对量 视明度Brightness Lightness 白点的视明度

  11. 指观察者对所观察的颜色刺激在明亮程度上的感受强度,或认为是刺激色辐射出光亮的多少,过去也曾经称为主观亮度。视明度是一绝对量,其大小变化对应于颜色刺激表现为从亮(bright or dazzling)变为暗(dim or dark)或从暗变为亮。 视明度 (Brightness)

  12. 视彩度和彩度 • 视彩度(colorfulness) • 是指某一颜色刺激所呈现色彩量的多少或人眼对色彩刺激的绝对响应量。一般情况下,照度增加,物体变得更明亮,人眼对其的色彩知觉也相应变得更强烈,即视彩度增加。如果某颜色为没有色彩刺激的中性颜色,则其视彩度为0。

  13. 彩度是相对量,等于视彩度(colorfulness)与相同照明条件下的白色物体视明度(brightness)之比。彩度是相对量,等于视彩度(colorfulness)与相同照明条件下的白色物体视明度(brightness)之比。 彩度(chroma)

  14. 饱和度 • 饱和度(saturation) • 是一种相对量,等于色刺激的视彩度与视明度之比。 • 对于给定的照明条件,在明视觉照度水平下,一个颜色大体上具有恒定的饱和度,除非视明度特别高。

  15. 相关色和非相关色 • 相关色(Related Color) • 与背景有关的颜色 • 非相关色(Unrelated Color) • 与背景无关的颜色

  16. 各属性间关系

  17. 彩度/饱和度

  18. 完整描述一个颜色 • 色相(色调,Hue) • 明度(Lightness) • 彩度(Chroma) • 视明度(Brightness) • 视彩度(Colorfulness)

  19. 亮度/彩度 vs. 明度/色彩 当预测的颜色要在不同的观测条件下匹配时,亮度-彩度匹配是不同于明度-色彩匹配的。参见Nayatani et al. (1990). 对于一般的颜色和典型的条件,在实际中都选择亮度-彩度匹配(复制)。

  20. 高照度下的复制

  21. 低照度下的复制

  22. 9.2 色貌现象 • 当两个颜色的三刺激值相同,如果这两个颜色的外貌不同,那肯定就是它们的观察条件不同. • 不同的色貌现象描述了观察条件的改变和色貌改变的关系

  23. Bezold-Brücke Hue • Abney 效应(Shift Abney Effect) • Helmholtz-Kohlrausch效应(Helmholtz-Kohlrausch Effect) • Hunt效应(Hunt Effect) • Stevens效应(Stevens Effect) • 同时对比(Simultaneous Contrast) • Crispening • Helson-Judd Effect • Bartleson-Breneman Equations • Chromatic Adaptation • Color Constancy • Memory Color • Object Recognition

  24. 颜色(刺激) 背景 (1)同时对比 背景会影响在其中的颜色的外貌 下表是颜色和背景的相互作用和适应性

  25. Josef Albers图

  26. 复杂的空间交互作用

  27. (2) Hunt效应 照度和色彩的变化关系(非真实数据) 对于一个固定的颜色,其色彩感觉会随着照度(luminance)的增加而增加。 随着照度的提高,就要降低颜色的色度以保持和原来的刺激一样。 下图表明视觉处理过程的非线性化

  28. (3) Stevens效应 随着照度的提高,感知亮度对比也随之提高,即暗色越暗,亮色越亮。 左图说明了照度的非线性化

  29. Stevens & Hunt 效应

  30. (4) Bartleson-Breneman效应 对于不同的照度环境,亮度是照度的函数 复杂刺激(图像)的对比度随着环境照度的提高而提高。 降低环境照度会提高所有图像的明度,对暗色效果比较明显。 左图是对比效果(重设了白点)

  31. 环境效果示例

  32. 背景从暗到白,则感知对比随之降低

  33. (5) 适应 • 明适应(Light Adaptation): • 提高照度就会降低视觉敏感度 • 暗适应(Dark Adaptation): • 降低照度就会提高视觉敏感度 • 色适应(Chromatic Adaptation): • 颜色视觉的独立敏感规律

  34. 局部适应 线性映射 感知映射

  35. 色适应 CIE国际照明委员会在1987年对色适应做了定义:当色彩刺激改变,特别是在照明改变时,视觉保持彩色物体色彩近似的补偿程序 。 三种锥体细胞(LMS)相互对立接收刺激。 (在更高水平机制上,适应也会出现。) 色反应的程度视适应的状态(局部的、空间的、时间的)而定。视觉残留证明了这一点。

  36. (6) 恒常性(Discounting) • 当照明的颜色发生了很大的变化时,我们依然感觉物体的颜色没有发生变化。 • •事实上发生了变化 • •色适应 • •一定的颜色记忆 • •认知上忽略光源的特性

  37. Diamonds

  38. With Tips

  39. On Backgrounds

  40. Both Tips & Backgrounds!

  41. (7) Purves “Brown”现象

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