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今日色彩管理路在何方

发布时间:2021-07-15 05:22:48 阅读: 来源:通风机厂家

色彩管理路在何方?

色彩管理是一种将图像从源设备色彩空间转换到目标设备所支持的色彩空间的技术,其目的是提供一种跨外设和操作平台的一致的色彩再现机制我国塑料挤出机市场有了不小的前进与突破。现代色彩管理技术的发展经历了两个阶段:在20世纪七八十年代彩色电子印前系统出现之初,色彩管理的概念已经被人们采用,但当时的彩色桌面印前系统相互之间不能兼容,要完成不同设备间的色彩传递相当复杂,需要采用多个独特的色彩转换程序才能实现,所以称其为传统的色彩管理技术。而在1993年,八大电脑及影像发展商成立了国际色彩联盟ICC,其目的是解决新产品间的色彩管理兼容问题。ICC将色彩管理系统建立于电脑操作系统之内,并利用色彩特性文件作为色彩转换的基础,任何输入和输出设备只要支持这种格式,它们之间就可以准确地进行色彩转换,这就是现代的色彩管理技术。

10多年以来,基于ICC的色彩管理系统已普遍应用于各类图像处理软件(如Photoshop)和操作系统(如Mac的ColorSync,Windows XP的ICM)中,ICC特性文件也已成为一种工业标准。但是,这是否意味着现代色彩管理技术已经完全成熟了呢?有专业人士指出,色彩管理技术仍需要业内人士在现有的技术上进一步探索,它的发展将受3个方面的影响:数码摄影、跨媒体出版以及客户对产品低成本、高质量和短交货期限的要求。未来的色彩管理将在色彩复制的一致性和自动化程度上有更高的要求。那么色彩管理技术未来的发展方向到底是什么呢?

现代色彩管理技术的缺陷和色貌模型

1. 现代色彩管理的方法

现代色彩管理技术是从一种设备色彩空间中的颜色出发,结合该设备的色彩特性将其转换到设备无关的色空间PCS,然后结合目标设备的色彩特性,再转换到目标设备色彩空间中。现代色彩管理技术的基本思路是首先选择一个与设备无关的色彩空间,然后对整个图像系统中的各个设备进行特性化描述,形成设备色彩描述文件,最后在各设备的色彩空间与标准的与设备无关的色彩空间之间建立确定的对应关系,利用色彩管理模块CMM来进行色彩转换。

2. 现代色彩管理技术的缺陷

在人的视觉中,可以说任何色彩都是在对比状态下存在的,或者是在相对条件下存在的,是从整体中显现出来的。而人的知觉也不可能单独地去感受某一种颜色,总是在一个大的整体中去感受各个部分,进一步说,对一块颜色的认识,与它存在的环境有关。同一颜色在不同的照明条件、不同的媒体、不同的背景下,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,通过色貌模型,可以在一个确定的环境下再现不同观察条件的颜色属性。

基于ICC的现代色彩管理系统所用的与设备无关的色空间PCS通常为CIELab或CIEXYZ。CIEXYZ不是一个色貌模型,CIELab色空间由于可以计算明度、饱和度和色相,并且有简单的色适应转换,被近似认为是一个色貌模型,但CIELab色空间存在着以下缺陷。

1)CIELab色空间的色相缺乏视觉的均匀性,即色空间中同一色相角上的颜色在视觉上并不具有相同的色相,特别在红色和蓝色区域。而在色彩管理中进行颜色转换时,往往是通过保持同一色相角的颜色的色相不变,改变明度和饱和度来进行颜色匹配的,这就要求所用的色空间必须具有极好的色相均匀性。

2)CIELab色差公式是利用单个的色块在恒定的视觉条件下得出的以后才能进行更换传感器的操作,因此它只能计算特定条件下色块之间的颜色差别,而不能预测不同视觉条件下的复杂空间图像的颜色差别。

3)CIELab只适合恒定视觉条件下的颜色复制,不适合跨媒体和跨平台的颜色复制。

CIELab虽然被认为是一个近似的色貌模型,但它只能用于预测相同视觉条件下的颜色属性,因此,还不能完全作为一个用于颜色转换的标准的色空间。

3. 色貌模型

色貌模型是指能够对颜色的相关属性,如明度、色相和彩度进行预测的数学模型。具体来说就是指通过特定照明、背景以及观察环境等条件下的CIE色度参数(如三刺激值)进行颜色属性参数(如明度、饱和度和色相)计算或预测的数学公式或数学模型。色貌模型主要是解决不同媒体在不同的观察条件、不同的背景和不同的观察环境下的颜色真实再现问题。

1998年,CIE负责测试色貌模型的分技术委员会提出了CIECAM97s,在色貌模型的研究上取得了很大的成功,同时也吸引业内很多研究人员对它进行了进一步的研究,随着研究的深入,研究人员很快发现CIECAM97s存在一些不足,并提出了很多修改的建议,于是2002年CIE又推荐了新一代的CIECAM02色貌模型,CIECAM02是基于CIECAM97s模型建立的,并进行了大量的修改和简化,包括一个线性的色适应转换、一个新的非线性响应压缩函数和颜色感觉属性计算方法的-60~+130℃修改。然而,CIECAM02虽然能够预测不同视觉条件下的颜色再现效果,却没有将人类视觉的空间和时间特性与图像视觉效果结合起来。因此,在2004年,Fairchild和Johnson又推荐了图像色貌模型iCAM(image Color Appearance Model),iCAM结合了人类视觉的空间和时间特性,具有很好的色相均匀性,既可以预测复杂图像的色貌特征,又可以测量图像的差别和质量,适合于跨媒体图像复制和高动态范围的成像技术。

基于CIECAM02模型的色彩管理系统WCS

自从1993年ICC推出第一版特性文件以来,基于ICC的现代色彩管理技术在图像处理中一直占据着统治地位,而且在执行色彩转换时一直采用CIELab作为标准色空间,由于CIELab色空间的色相的不均匀性,不能预测不同视觉条件下的颜色特征,不适合跨媒体的颜色复制。人们迫切需要一种新的色彩管理方法来解决这一问题,而微软公司即将推出的Windows Vista操作系统中所采用的色彩管实验数据既可以贮存理系统WCS(Windows Color System)正是适合这种要求而产生的。WCS的推出将会对现代色彩管理技术产生很大的冲击,同时也为未来的色彩管理技术的发展指明了方向。

Windows Vista操作系统的色彩管理系统WCS是由微软公司和佳能公司合作开发的,这种新的色彩管理技术将提供更逼真的屏幕效果,更全面的色彩展示,以及更逼真的打印技术,通过新工具的利用,能更好的支持数码相机及彩色打印机等相关硬件。WCS被认为是一个动态的色彩管理系统,它采用全新的特性文件结构,特性文件采用可以苏州为主体的研发团队可以与全国各地的供应商快速对接扩展标识语言XML(Extensible Markup Language)编写,简化了特性文件创建、检验和的过程。在WCS中有3类特性文件:一种为设备模型特性文件,为了描述设备的色空间,WCS采用佳能的Kyuanos设备模型体系来模拟设备的性能和技术,这种模型可以提供极好的设备颜色和客观颜色的映射,因此,WCS的设备特性文件是基于客观测量数据的;另一种为色貌模型特性文件,用来描述源设备和目标设备所在的视觉条件;还有一种为色域映射模型特性文件,它描述了色域映射模型将如何处理色域外的颜色。与ICC的色彩管理方式不同的是,ICC色彩管理方式在制作设备特性文件时就指定了色域映射的方法(如查找表法),而WCS允许用户选择色域映射模型和设备使用的视觉条件,使颜色转换更加灵活。另外,WCS采用CIECAM02作为色貌模型,所有的色貌转换都在CIECAM02色貌模型中进行,从而可以预测不同视觉条件下的颜色视觉属性。

WCS的色彩管理工作流程包括3步:

1. 建立设备、视觉条件和色域映射的特性文件,包括设备A的模型特性文件、设备A的色貌模型特性文件、色域映射模型C的特性文件、设备B的模型特性文件和设备B的色貌模型特性文件;

2. 利用颜色架构和转换引擎CITE(Color Infrastructure and Translation Engine)与制作的特性文件建立一个最佳的颜色转换。就如ICC色彩管理系统中的CMM一样,CITE是WCS的核心,负责将源颜色转换为目标颜色;

3. CITE将建立的颜色转换应用到输入图像中,建立准确的供输出设备输出的图像文件。

WCS第一次将色貌模型引入到色彩管理系统中,建立了一种全新的色彩管理理念,打破了沿用了十几年的基于ICC的色彩管理模式,使用户能够预测不同视觉条件下的颜色效果,解决了这个长期困扰人们的难题。虽然WCS还未正式面世,但人们早已对这种全新的色彩管理技术拭目以待了。而且现在人们已经开始尝试将新的色貌模型iCAM应用到色彩管理中,以实现跨媒体、跨平台以及高动态范围颜色复制过程的色彩管理,随着人们研究的不断深入,相信基于iCAM甚至更完美的色貌模型的色彩管理系统将会很快被开发出来。

无缝的自动化色彩管理技术

随着JDF(Job Definition Format)技术的不断成熟,基于JDF的数字化工作流程已得到了极大推广,真正意义上的数字化工作流程的实现将指日可待。未来的色彩管理技术也将在自动化上有更高的要求以满足数字化工作流程的需求。因此,无缝的自动化色彩管理技术将可能是色彩管理未来的发展方向。无缝的自动化色彩管理技术将直接内置在色彩复制的整个工作流程中,从图像的获取、显示到打印输出的整个流程的色彩管理将完全无缝的自动执行,无须用户花费更多的人力和财力。

事实上,人们已经开始研究并使用自动化的色彩管理技术了。柯达公司考虑到目前的图像复制工作流程中更多的还是依靠熟练的操作人员,公司正在开发一些工具来帮助用户获得更好的图像效果,实现自动化色彩管理的目标。例如,在数码摄影方面,柯达公司正在开发一种叫“ImageMapper”的图像拍摄工具,该工具通过采用一个预备的拍摄色表,无须熟练的操作人员,就可以获得较好的图像效果,然后另一个正在开发的产品“Optimizer”,将根据不同的输出要求,将图像转换为最好的质量。而富士胶片公司已经开始使用图像智能(Image Intelligence)技术改善拍摄的图像质量了。图像智能技术由两部分组成:场景分析(Scene Analysis)和图像描述算法(I与滑动磨擦相比mage expression Algorithm)。在拍摄时,场景分析器先浏览一个大型图像数据库来决定拍摄条件如光源和曝光强度,甚至决定取景,比如人的脸放在画面的哪个部分比较合适。然后根据分析的结果,图像描述算

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