Простой инструмент оценки цветоделительных искажений

А.Г.Шелудченко, А.В.Чуркин

Восприятие цветных изображений человеческим глазом происходит благодаря раздельной регистрации излучений красного, зеленого и синего цветов тремя типами рецепторов (приемников). Если при этом величины реакций глаза на соответствующие элементы оригинала и репродукции равны, то можно, естественно, говорить об их идентичности.

Для получения цветного изображения необходимо иметь как минимум три основных взаимно независимых (то есть таких, среди которых ни одно нельзя получить смешением двух других) излучения или три краски синтеза. Непрерывное изменение цвета в репродукции должно соответствовать непрерывному изменению излучений или красок, его составляющих. Спектральный состав идентичных по цвету участков оригинала и репродукции может не совпадать. Эти требования получили название законов Грассмана. Выполнение этих требований обеспечивает получение качественных репродукций при использовании различных по спектральным и физическим свойствам основных излучений или красок. Вследствие их взаимного влияния в процессе репродуцирования неминуемо возникают цветоделительные искажения. В общем случае эти искажения нелинейны, а потому их визуализация и оценка в трехмерном цветовом пространстве представляют собой сложную техническую задачу.

В настоящее время широкое распространение получили устройства воспроизведения и печати цветных изображений, основанные на процессах различной физической природы. Использование преимуществ цифровых систем обработки изображений позволяет получать цветные репродукции высокого качества независимо от опыта оператора и с максимальной автоматизацией всех операций по настройке, программированию и проведению цветоделительных и градационных преобразований.

Задачей любого репродукционного процесса является воспроизведение оригинала с такой точностью, какая в принципе возможна в рамках данной технологии с учетом дополнительных требований заказчика. Понятно, что все репродукционные процессы, независимо от технологии и используемых материалов, подразумевают проведение последовательно трех стадий: анализа, градационных преобразований и синтеза. Каждая из этих стадий имеет свою, в общем случае нелинейную, характеристику и вносит искажения в репродукцию.

Близость репродукции к оригиналу в смысле восприятия определяется, во-первых, степенью устранения цветоделительных и градационных искажений, возникающих на всех этапах преобразования оригинала в репродукцию, а во-вторых, однозначностью выбора и проведения дополнительных преобразований. Эти преобразования изображения должны иметь своей целью передачу наиболее важной информации об оригинале, когда репродукционный процесс не может обеспечить воспроизведения всего объема содержащейся в нем информации.

По мере значимости можно выделить следующие четыре группы факторов, требующих проведения коррекции:

1. Цветовая коррекция побочных поглощений красителей, влияющих на процесс синтеза цвета на отпечатке в условиях конкретного технологического процесса производится с учетом используемых материалов, условий взаимодействия краски с бумагой и других параметров репродуцирования.
2. Компенсация искажений тоновоспроизведения, связанных с нелинейными переходными характеристиками сквозного репродукционного процесса.
3. Компенсация потерь тонов, обусловленная меньшим динамическим диапазоном плотностей, достижимым в репродукции по отношению к оригиналу или объекту природы. В последнем случае кроме перепада отражательной способности имеет место также и значительный перепад освещенностей отдельных предметов.
4. Возможные редакторские изменения цвета, связанные с семантикой изображения, необходимостью получения спецэффектов, например устранения цветной вуали, восстановления старых, утративших цвет изображений и т.п.

Коррекция искажений двух первых типов связана с объективными характеристиками репродукционного процесса и может быть решена чисто техническими средствами без участия человека, а потому полностью автоматизирована.

Не вдаваясь в тонкости технической реализации процесса цветовой коррекции в различных репродукционных системах, можно утверждать, что цифровая обработка изображений позволяет всегда находить решение этой задачи. Однако разработка алгоритмов коррекции, а также оценка ее качества и эффективности возможны лишь при наличии модели, адекватно описывающей реальный репродукционный процесс.

Эти модели должны устанавливать зависимость количества красок синтеза на определенном участке репродукции от координат цвета соответствующего участка оригинала.

Такой общий подход будет справедлив для описания репродукционного процесса любой физической природы, будь то офсетная печать, различные способы термопечати, струйная, электрографическая и другие виды печати.

Исчерпывающую информацию о цветовом пространстве репродукционного процесса несут шкалы цветового охвата, отпечатанные по тестируемому процессу. В качестве тест-объекта в данной работе использовались шкалы цветового охвата фирмы HARTMANN, отпечатанные на офсетной бумаге массой 120 г/м² красками серии ОХ №803, №1204, №704. Имея представительную выборку полей этой шкалы и измерив эффективные плотности этих трехкрасочных и соответствующих им однокрасочных полей, можно получить уравнения регрессии для зависимостей вида Di=F(Dj), где Di — эффективные плотности трехцветных участков, а Dj — количества голубой, пурпурной и желтой красок, измеренные по однокрасочным шкалам.

Методом пошагового регрессионного анализа были получены три полиномиальные модели второго порядка:

DB=1,514×D_ж + 0,826×D_п – 0,434×D²_ж – 0,326×D_ж×D_п + 0,127×D_г – 0,234×D2п – 0,059×D²_г – 0,161; — для сине-фильтрового сигнала;

DG=0,982×D_п + 0,352×D_г – 0,213×D_п×D_г + 0,433×D_ж – 0,329×D²_ж – 0,076; — для зелено-фильтрового сигнала;

DK=0,825×D_г + 0,154×D_г×D_ж + 0,134×D²_г – 0,149×D²_ж + 0,140×D_ж – 0,01; — для красно-фильтрового сигнала.

Исследование моделей показало, что отклонение расчетных значений от экспериментальных не превышает 0,06 единиц оптической плотности, ошибки знакопеременны и распределены случайным образом в плоскостях сечений цветового пространства синтеза (рис. 1).

Графическая интерпретация рассчитанных с помощью моделей данных проводилась на трехмерных диа-граммах в Microsoft Excel. Диаграммы показывают, что цветоделительные искажения носят сложный нелинейный характер и не могут быть полностью устранены известными методами маскирования. Анализ зависимостей, моделирующих репродукционный процесс, позволил также констатировать, что на цветоделительные искажения сине-фильтрового сигнала слабое влияние оказывает присутствие на оттисках голубой краски. На рис. 2 и 3 приведены зависимости эффективных плотностей в сине-фильтровом канале от количеств голубой и пурпурной красок. Из графиков видно, что присутствие голубой краски практически не оказывает влияния на значение эффективной плотности, измеренной за синим светофильтром.

На цветоделительные искажения в зелено-фильтровом канале в равной степени влияет присутствие как желтой, так и голубой красок. Это видно из графиков, приведенных на рис. 4 и 5.

Особенно следует отметить отсутствие влияния пурпурной краски на величину красно-фильтрового сигнала, что видно из самого уравнения Dк=f(Dj). Зависимость эффективных плотностей, измеренных за красным фильтром, от количества голубой и желтой красок представлена на рис. 6.

На рис. 7, 8, 9, 10, 11 показаны функции цветоделительных искажений, полученные в каждом из трех анализирующих каналов в зависимости от количеств выделяемой и одной из невыделяемых красок синтеза.

Цветоделительные искажения имеют максимальное значение для желтой краски и достигают –50%-ной величины сигнала; по пурпурной краске они достигают –40% и по голубой –10%.

Интересным результатом следует считать факт наличия в таблице цветоделительных искажений красно-фильтрового сигнала отрицательных значений, что можно объяснить разбеливающим действием желтой краски в зоне выделяемости голубой. Это приводит к сильной нелинейности функции цветоделительных искажений при малом абсолютном значении самих сигналов.

Предложенный в данной работе метод моделирования репродукционного процесса может быть использован для автоматизации программирования его цветовой коррекции. При этом, если репродукционный процесс обеспечивает передачу полного объема информации, содержащейся в оригинале, но с искажениями, то задача репродуцирования и коррекции может быть сформулирована как чисто техническая и поддается полной автоматизации. В случае когда имеет место процесс, неминуемо приводящий к потере информации, необходимо располагать средствами коррекции изображения в пределах информативности процесса и средствами по его дополнительному преобразованию. При этом автоматизация первой стадии коррекции особо желательна для обеспечения детерминированности действий оператора на втором этапе коррекции.

Прямое использование уравнений цветовоспроизведения, подобных рассмотренным в данной работе, неудобно как с точки зрения скорости проведения поэлементной коррекции, так и с точки зрения стабильности модели при незначительных изменениях параметров технологического процесса. Однако эти недостатки можно обойти, если разделить преобразования сигналов при проведении коррекции на цветоделительные и градационные, а вычисления по формулам заменить последовательным считыванием из памяти предварительно рассчитанных сигналов коррекции для одномерных — градационных и трехмерных — цветоделительных массивов. Сквозные градационные характеристики — это сугубо нелинейные зависимости. Они в большей степени подвержены временным отклонениям, связанным с условиями репродуцирования, однако они одномерны. Следовательно, их легко запрограммировать. Цветоделительные искажения, наоборот, более стабильны, они определяются только параметрами аналитической и синтетической стадий репродукционного процесса. В силу трехмерности цветового пространства программирование этих функций более сложно и требует обработки большого объема информации.

Раздельная коррекция цветоделительных и градационных искажений репродукционного процесса в рамках его цветового охвата при условии стабильности может обеспечивать получение идентичных оригиналу изображений. Программирование массивов корректирующих функций может быть полностью автоматизировано. Дальнейшие дополнительные преобразования изображения, связанные с его семантикой или редактор-скими изменениями цвета, становятся однозначными, что обеспечивает получение оптимальной репродукции.

При этом для моделирования цветорепродукционных процессов, наглядного представления и графической интерпретации результатов цветоделительных испытаний можно с успехом использовать широко распространенные табличные процессоры.

КомпьюАрт 12'2000