
- •ПРЕДИСЛОВИЕ ПЕРЕВОДЧИКА
- •ПРЕДИСЛОВИЕ К СЕРИИ
- •ОБ АВТОРЕ
- •СОДЕРЖАНИЕ
- •ПРЕДИСЛОВИЕ
- •БЛАГОДАРНОСТИ
- •ВВЕДЕНИЕ
- •ЧТО ТАКОЕ МОДЕЛЬ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ?
- •1.1 ОПТИКА ГЛАЗА
- •Роговица
- •Хрусталик
- •Жидкости
- •Радужная оболочка
- •Сетчатка
- •Центральная ямка сетчатки
- •Макула
- •Зрительный нерв
- •1.2 СЕТЧАТКА
- •Палочки и колбочки
- •1.3 ОБРАБОТКА ЗРИТЕЛЬНОГО СИГНАЛА
- •Рецептивные поля
- •1.4 МЕХАНИЗМЫ ЦВЕТОВОГО ЗРЕНИЯ
- •Трихроматическая теория
- •Оппонентная теория Геринга
- •Современная теория оппонентных цветов
- •Механизмы адаптации
- •Темновая адаптация
- •Световая адаптация
- •Хроматическая адаптация
- •Механизмы зрения, влияющие на цветовое восприятие
- •1.5 ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ И ВРЕМЕННЫЕ СВОЙСТВА ЦВЕТОВОГО ЗРЕНИЯ
- •Эффект наклона
- •CSF и движения глаза
- •1.6 АНОМАЛИИ ЦВЕТОВОГО ЗРЕНИЯ
- •Протанопия, дейтеранопия и тританопия
- •Аномальные трихроматы
- •Аномалии цветового зрения и половая принадлежность
- •Отсев наблюдателей, выполняющих цветовые оценки
- •1.7 КЛЮЧЕВЫЕ МОМЕНТЫ В МОДЕЛИРОВАНИИ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ
- •2 ПСИХОФИЗИКА
- •2.1 ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПСИХОФИЗИКИ
- •Два класса экспериментов со зрением
- •2.2 ИСТОРИЧЕСКАЯ СПРАВКА
- •Труды Вебера
- •Труды Фехнера
- •Труды Стивенса
- •2.3 КЛАССИФИКАЦИЯ ШКАЛ
- •Номинальные шкалы
- •Порядковые шкалы
- •Интервальные шкалы
- •Пропорциональные шкалы
- •Примеры использования шкал
- •2.4 ПОРОГОВЫЕ МЕТОДЫ
- •Виды пороговых экспериментов
- •Метод регулировки
- •Метод пределов
- •Метод постоянных стимулов
- •Метод «да — нет»
- •Метод принудительного выбора
- •Ступенчатые методы
- •Пробитовый анализ пороговых данных
- •2.5 МЕТОДЫ СРАВНЕНИЯ
- •Асимметричное соответствие
- •Сравнение по памяти
- •2.6 ОДНОМЕРНЫЕ ШКАЛЫ
- •2.7 МНОГОМЕРНОЕ ШКАЛИРОВАНИЕ
- •2.8 ПОСТАНОВКА ПСИХОФИЗИЧЕСКИХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ
- •2.9 ЗНАЧЕНИЕ ПСИХОФИЗИЧЕСКИХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ
- •3 КОЛОРИМЕТРИЯ
- •3.1 БАЗОВАЯ И ВЫСШАЯ КОЛОРИМЕТРИИ
- •3.2 ПОЧЕМУ ЦВЕТ?
- •3.3 ИСТОЧНИКИ СВЕТА И ОСВЕТИТЕЛИ
- •Спектрорадиометрия
- •Абсолютно черные излучатели
- •3.4 ОКРАСКА МАТЕРИАЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ
- •Флуоресценция
- •3.5 ОТВЕТ ЗРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ЧЕЛОВЕКА
- •Фотометрическая система
- •3.6 ТРЕХСТИМУЛЬНЫЕ ЗНАЧЕНИЯ И ФУНКЦИИ ЦВЕТОВОГО СООТВЕТСТВИЯ
- •Трехстимульные значения любых стимулов
- •Усреднение функций цветового соответствия
- •Два комплекта функций цветового соответствия
- •3.7 ДИАГРАММЫ ЦВЕТНОСТЕЙ
- •3.8 ЦВЕТОВЫЕ ПРОСТРАНСТВА CIE
- •CIELAB
- •CIELUV
- •3.9 СПЕЦИФИКАЦИЯ ЦВЕТОВЫХ ОТЛИЧИЙ
- •3.10 СЛЕДУЮЩИЙ ШАГ
- •ПРИМЕЧАНИЕ ПЕРЕВОДЧИКА К ГЛАВЕ 3
- •4 ТЕРМИНОЛОГИЯ МОДЕЛЕЙ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ
- •4.1 ВАЖНОСТЬ ОПРЕДЕЛЕНИЙ
- •4.2 ЦВЕТ
- •4.3 ЦВЕТОВОЙ ТОН
- •4.4 СУБЪЕКТИВНАЯ ЯРКОСТЬ И СВЕТЛОТА
- •4.5 ПОЛНОТА ЦВЕТА И НАСЫЩЕННОСТЬ
- •4.6 ЧИСТОТА ЦВЕТА
- •4.7 ИЗОЛИРОВАННЫЕ И НЕИЗОЛИРОВАННЫЕ ЦВЕТА
- •4.8 ОПРЕДЕЛЕНИЯ В ВИДЕ ФОРМУЛ
- •4.9 СУБЪЕКТИВНАЯ ЯРКОСТЬ/ПОЛНОТА ПРОТИВ СВЕТЛОТЫ/НАСЫЩЕННОСТИ
- •5 ЦВЕТОВЫЕ КООРДИНАТНЫЕ СИСТЕМЫ
- •5.1 КРАТКИЙ ОБЗОР И ТРЕБОВАНИЯ
- •5.2 МАНСЕЛЛОВСКИЙ АТЛАС ЦВЕТОВ
- •Манселловская светлота
- •Манселловский цветовой тон
- •Манселловская насыщенность
- •Манселловский атлас цветов
- •5.3 ШВЕДСКАЯ СИСТЕМА ЕСТЕСТВЕННЫХ ЦВЕТОВ (NCS)
- •5.4 ЦВЕТОСПЕКТРАЛЬНАЯ КООРДИНАТНАЯ СИСТЕМА
- •5.5 ПРОЧИЕ КООРДИНАТНЫЕ СИСТЕМЫ
- •Равномерные цветовые шкалы OSA
- •Система Оствальда
- •5.6 ПРИМЕНЕНИЕ ЦВЕТОВЫХ КООРДИНАТНЫХ СИСТЕМ
- •Цветовые координатные системы в экспериментах со зрением
- •Цветовые координатные системы в живописи и дизайне
- •Цветовые координатные системы и обмен информацией о цвете
- •Цветовые координатные системы в образовании
- •Цветовые координатные системы в математической оценке моделей цветового восприятия
- •Цветовые координатные системы в системах визуализации изображений
- •Ограничения цветовых координатных систем
- •5.7 ЦВЕТОВЫЕ ИМЕННЫЕ СИСТЕМЫ
- •Пантонная система
- •Прочие системы
- •6 ФЕНОМЕНЫ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ
- •6.1 ЧТО ТАКОЕ ФЕНОМЕНЫ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ?
- •6.2 СИМУЛЬТАННЫЙ КОНТРАСТ, ОКОНТУРИВАНИЕ И СМАЗЫВАНИЕ
- •Симультанный контраст
- •Оконтуривание
- •Смазывание
- •6.3 ЭФФЕКТ БЕЦОЛЬДА — БРЮККЕ
- •6.4 ЭФФЕКТ ЭБНЕЯ
- •6.5 ЭФФЕКТ ГЕЛЬМГОЛЬЦА — КОЛЬРАУША
- •6.6 ЭФФЕКТ ХАНТА
- •6.7 ЭФФЕКТ СТИВЕНСА
- •6.8 ЭФФЕКТ ХЕЛЬСОНА — ДЖАДДА
- •6.9 ЭФФЕКТ БАРТЛЕСОНА — БРЕНЕМАНА
- •6.10 КОГНИТИВНОЕ ОБЕСЦВЕЧИВАНИЕ ОСВЕТИТЕЛЯ
- •6.11 ПРОЧИЕ КОНТЕКСТНЫЕ И СТРУКТУРНЫЕ ЭФФЕКТЫ
- •Двухцветные проекции
- •6.12 КОНСТАНТНОСТЬ ЦВЕТА?
- •7 УСЛОВИЯ ПРОСМОТРА
- •7.1 КОНФИГУРАЦИЯ ПОЛЯ ЗРЕНИЯ
- •Стимул
- •Проксимальное поле
- •Окружение
- •7.2 КОЛОРИМЕТРИЧЕСКАЯ СПЕЦИФИКАЦИЯ ПОЛЯ ЗРЕНИЯ
- •7.3 ЗРИТЕЛЬСКАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ
- •Интерпретация «Осветитель»
- •Интерпретация «Освещение»
- •Интерпретация «Поверхность»
- •Интерпретация «Объем»
- •Интерпретация «Пленка»
- •7.4 ЕЩЕ ОБ ИЗОЛИРОВАННЫХ И НЕИЗОЛИРОВАННЫХ ЦВЕТАХ
- •Изолированный цвет
- •Неизолированный цвет
- •8 ХРОМАТИЧЕСКАЯ АДАПТАЦИЯ
- •8.1 СВЕТОВАЯ, ТЕМНОВАЯ И ХРОМАТИЧЕСКАЯ АДАПТАЦИИ
- •Световая адаптация
- •Темновая адаптация
- •Хроматическая адаптация
- •8.2 ФИЗИОЛОГИЯ
- •Зрачковый рефлекс
- •Рецепторный контроль усиления
- •Субтрактивные механизмы
- •Высокоуровневые механизмы адаптации
- •Адаптация к движущимся стимулам
- •8.3 СЕНСОРНЫЕ И КОГНИТИВНЫЕ МЕХАНИЗМЫ
- •Сенсорные механизмы
- •Когнитивные механизмы
- •Твердая копия и экранное отображение
- •Временной аспект адаптации
- •8.4 СОГЛАСОВАННЫЕ ЦВЕТОВЫЕ СТИМУЛЫ
- •Асимметричное соответствие
- •Гаплоскопическое соответствие
- •Согласование по памяти
- •Величинная оценка
- •Сравнения по разным носителям
- •8.5 МОДЕЛИ
- •8.6 ВЫЧИСЛЕНИЕ ЦВЕТОВОЙ КОНСТАНТНОСТИ
- •9 МОДЕЛИ ХРОМАТИЧЕСКОЙ АДАПТАЦИИ
- •9.1 МОДЕЛЬ ФОН КРИЗА
- •9.2 РЕТИНЕКСНАЯ ТЕОРИЯ
- •9.3 МОДЕЛЬ НАЯТАНИ
- •Модель Наятани
- •9.4 МОДЕЛЬ ГУТА
- •9.5 МОДЕЛЬ ФЕРШИЛЬДА
- •10 МОДЕЛИ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ
- •10.1 ОПРЕДЕЛЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ
- •10.2 СТРУКТУРА МОДЕЛЕЙ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ
- •10.3 CIELAB
- •Псевдофонкризовский расчет смены хроматической адаптации
- •10.4 ПОЧЕМУ НЕ ТОЛЬКО CIELAB?
- •10.5 ЧТО НАМ ДЕЛАТЬ С CIELUV?
- •11 МОДЕЛЬ НАЯТАНИ
- •11.1 ЦЕЛИ И ПОДХОД
- •11.2 ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ
- •11.3 МОДЕЛЬ АДАПТАЦИИ
- •11.4 ОППОНЕНТНЫЕ ЦВЕТОВЫЕ РАЗМЕРНОСТИ
- •11.5 СУБЪЕКТИВНАЯ ЯРКОСТЬ
- •11.6 СВЕТЛОТА
- •11.7 ЦВЕТОВОЙ ТОН
- •11.8 ЧИСТОТА ЦВЕТА
- •11.9 НАСЫЩЕННОСТЬ
- •11.10 ПОЛНОТА ЦВЕТА
- •11.11 ОБРАТНАЯ МОДЕЛЬ
- •11.12 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ФЕНОМЕНОВ
- •11.13 ПОЧЕМУ НЕ ТОЛЬКО МОДЕЛЬ НАЯТАНИ?
- •12 МОДЕЛЬ ХАНТА
- •12.1 ЦЕЛИ И ПОДХОД
- •12.2 ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ
- •12.3 МОДЕЛЬ АДАПТАЦИИ
- •12.4 ОППОНЕНТНЫЕ ЦВЕТОВЫЕ РАЗМЕРНОСТИ
- •12.5 ЦВЕТОВОЙ ТОН
- •12.6 ЧИСТОТА ЦВЕТА
- •12.7 СУБЪЕКТИВНАЯ ЯРКОСТЬ
- •12.8 СВЕТЛОТА
- •12.9 НАСЫЩЕННОСТЬ
- •12.10 ПОЛНОТА ЦВЕТА
- •12.11 ОБРАТНАЯ МОДЕЛЬ
- •12.12 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ФЕНОМЕНОВ
- •12.13 ПОЧЕМУ НЕ ТОЛЬКО МОДЕЛЬ ХАНТА?
- •13.1 ЦЕЛИ И ПОДХОД
- •13.2 ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ
- •13.3 МОДЕЛЬ АДАПТАЦИИ
- •13.4 ОППОНЕНТНЫЕ ЦВЕТОВЫЕ РАЗМЕРНОСТИ
- •13.5 СВЕТЛОТА
- •13.6 ЦВЕТОВОЙ ТОН
- •13.7 НАСЫЩЕННОСТЬ
- •13.8 ЧИСТОТА ЦВЕТА
- •13.9 ОБРАТНАЯ МОДЕЛЬ
- •13.10 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ФЕНОМЕНОВ
- •13.11 ПОЧЕМУ НЕ ТОЛЬКО RLAB?
- •14 ПРОЧИЕ МОДЕЛИ
- •14.1 КРАТКИЙ ОБЗОР
- •14.2 МОДЕЛЬ ATD
- •Цели и подход
- •Входные данные
- •Модель адаптации
- •Оппонентные цветовые размерности
- •Корреляты восприятия
- •Предсказание феноменов
- •14.3 МОДЕЛЬ LLAB
- •Цели и подход
- •Входные данные
- •Модель адаптации
- •Оппонентные цветовые размерности
- •Корреляты восприятия
- •Цветовые отличия
- •Прогнозирование феноменов
- •15 МОДЕЛЬ CIECAM97s
- •15.1 ИСТОРИЯ ВОЗНИКНОВЕНИЯ, ЦЕЛИ И ПОДХОД
- •15.2 ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ
- •15.3 МОДЕЛЬ АДАПТАЦИИ
- •15.4 КОРРЕЛЯТЫ ВОСПРИЯТИЯ
- •15.5 ОБРАТНАЯ МОДЕЛЬ
- •15.6 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ФЕНОМЕНОВ
- •Входные данные
- •Хроматическая адаптация
- •Корреляты восприятия
- •Обратная модель
- •15.8 ПОЧЕМУ НЕ ТОЛЬКО CIECAM97s?
- •16 МОДЕЛЬ CIECAM02
- •16.1 ЦЕЛИ И ПОДХОД
- •16.2 ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ
- •16.3 МОДЕЛЬ АДАПТАЦИИ
- •Примечание к расчету смены хроматической адаптации в CIECAM02
- •Оставшаяся часть модели адаптации, задействованной в CIECAM02
- •16.4 ОППОНЕНТНЫЕ ЦВЕТОВЫЕ РАЗМЕРНОСТИ
- •16.5 ЦВЕТОВОЙ ТОН
- •16.6 СВЕТЛОТА
- •16.7 СУБЪЕКТИВНАЯ ЯРКОСТЬ
- •16.8 НАСЫЩЕННОСТЬ
- •16.9 ПОЛНОТА ЦВЕТА
- •16.10 ЧИСТОТА ЦВЕТА
- •16.11 ДЕКАРТОВЫ КООРДИНАТЫ
- •16.12 ОБРАТНАЯ МОДЕЛЬ
- •16.13 РУКОВОДСТВО ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ
- •16.14 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ФЕНОМЕНОВ
- •16.15 ПОЧЕМУ НЕ ТОЛЬКО CIECAM02?
- •16.16 ДАЛЬНЕЙШЕЕ РАЗВИТИЕ
- •17 ТЕСТИРОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ
- •17.1 КРАТКИЙ ОБЗОР
- •17.2 КАЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА
- •17.3 ОЦЕНКА ПО СОГЛАСОВАННЫМ ЦВЕТОВЫМ СТИМУЛАМ
- •17.4 ОЦЕНКА ПУТЕМ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ
- •17.5 НЕПОСРЕДСТВЕННОЕ ИСПЫТАНИЕ МОДЕЛЕЙ
- •17.6 ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ CIE
- •17.7 ВИЗУАЛЬНАЯ ОЦЕНКА МОДЕЛЕЙ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ
- •18 ЦЕЛЕВОЕ НАЗНАЧЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ
- •18.1 ЦВЕТОПЕРЕДАЧА ИСТОЧНИКОВ ОСВЕЩЕНИЯ
- •Методы и рекомендации
- •Применение моделей цветового восприятия
- •Перспективы развития
- •18.2 ЦВЕТОВЫЕ ОТЛИЧИЯ
- •Методы и рекомендации
- •Применение моделей цветового восприятия
- •Перспективы развития
- •18.3 ИНДЕКСЫ МЕТАМЕРИЗМА
- •Методы и рекомендации
- •Применение моделей цветового восприятия
- •Перспективы развития
- •18.4 ЕДИНАЯ КОЛОРИМЕТРИЧЕСКАЯ СИСТЕМА?
- •19.1 СУТЬ ПРОБЛЕМЫ
- •19.2 УРОВНИ ЦВЕТОВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ
- •1. Спектральное цветовоспроизведение
- •2. Колориметрическое цветовоспроизведение
- •3. Точное цветовоспроизведение
- •4. Эквивалентное цветовоспроизведение
- •5. Согласованное цветовоспроизведение
- •6. Выделенное цветовоспроизведение
- •19.3 МОДИФИЦИРОВАННЫЙ НАБОР УРОВНЕЙ ЦВЕТОВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ
- •1. Произвольное цветовоспроизведение
- •3. Колориметрическое цветовоспроизведение
- •4. Цветовоспроизведение по восприятию
- •5. Приоритетное цветовоспроизведение
- •19.4 ОБЩАЯ СХЕМА
- •19.5 КАЛИБРОВКА И ХАРАКТЕРИЗАЦИЯ УСТРОЙСТВ
- •Три подхода к характеризации устройств
- •Характеризация путем физического моделирования
- •Характеризация путем эмпирического моделирования
- •Характеризация путем полного измерения
- •Виды колориметрических измерений
- •Блик, метамеризм осветителя и флуоресценция
- •Блик
- •Метамеризм осветителя
- •Флуоресценция
- •19.6 ПОТРЕБНОСТЬ В МОДЕЛЯХ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ
- •19.7 УСЛОВИЯ ПРОСМОТРА
- •19.8 ПРОСМОТРО%НЕЗАВИСИМОЕ ЦВЕТОВОЕ ПРОСТРАНСТВО
- •19.10 ЦВЕТОВЫЕ ПРИОРИТЕТЫ
- •Культурологические акценты приоритетного цветовоспроизведения
- •19.11 ОБРАТНЫЙ ПРОЦЕСС
- •19.12 ОБРАЗЦОВАЯ СИСТЕМА
- •Пространство связи профайлов
- •20 МОДЕЛИ ВОСПРИЯТИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ КАК МОДЕЛИ БУДУЩЕГО
- •20.1 ОТ ЦВЕТОВОГО ВОСПРИЯТИЯ К ВОСПРИЯТИЮ ИЗОБРАЖЕНИЙ
- •Колориметрия изображений
- •Уравнения цветовых отличий
- •Отличие изображений
- •Цветовое восприятие
- •Восприятие изображений и их качество
- •Модели цветового восприятия и модели восприятия изображений
- •20.3 МОДЕЛЬ ОТЛИЧИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ
- •Блок пространственной фильтрации
- •Блок пространственной локализации
- •Блок детекции локального контраста
- •Карта цветовых отличий
- •20.4 ВОСПРИЯТИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ И ИХ ВИЗУАЛИЗАЦИЯ
- •Шкалы восприятия
- •Оценка цветовых отличий
- •Симультанный контраст
- •Оконтуривание
- •Смазывание
- •20.5 МЕТРИКА ОТЛИЧИЙ И МЕТРИКА КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЙ
- •20.6 ТЕКУЩЕЕ ПОЛОЖЕНИЕ ДЕЛ И НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ
- •Единая модель цветового восприятия?
- •Прочие модели цветового восприятия
- •Текущее научное тестирование моделей
- •Текущее положение дел
- •Общая схема действий
- •ЛИТЕРАТУРА
Какую работу нужно написать?

Г Л А В А 2 0 |
МОДЕЛИ ВОСПРИЯТИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ |
Рис. 20.7 Три HDR изображения, взятых с www.debevec.org: изображения левой колонки ил люстрируют результат линейной визуализации HDR данных; изображения средней колон ки — результат ручной оптимизации путем степенного преобразования; изображения правой колонки иллюстрируют результат, полученный при автоматическом расчете, выполненном iCAM моделью (см. рис. 20.3).
20.5 МЕТРИКА ОТЛИЧИЙ И МЕТРИКА КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЙ
Когда возникает необходимость оценить качество изображения, в структуре iCAM модели требуются небольшие изменения, для того чтобы она могла соз дать специальную карту величины перцепционных отличий между двумя изо бражениями. При создании такой карты, в рамках линейного IPT простран ства выполняется пространственная фильтрация, зависящая от дистанции просмотра. Сами же отличия при этом вычисляются в обычном нелинейном IPT пространстве. В качестве общей карты отличия изображений может быть использована эвклидова сумма отличий по осям IPT пространства с последую щей итоговой статистической обработкой данных (позволяющей прогнозиро
412

Г Л А В А 2 0 |
МОДЕЛИ ВОСПРИЯТИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ |
вать различные атрибуты отличия изображений и атрибуты их качества). Схе матично данный процесс показан на рис. 20.8, а его детальное описание см. у Джонсона и Фершильда (2003).
Из метрики отличия изображений (основанной на обычных уравнениях цве товых отличий, примененных к пространственно фильтрованным сложным стимулам) может быть получена метрика их качества, и отметим, что данный подход был успешно использован для получения величин, характеризующих качество изображений (Джонсон и Фершильд, 2001). Такой вариант решения эквивалентен, а в целом даже лучше, чем тот, что получен с использованием иных цветовых пространств, оптимизированных для решения данной задачи (Джонсон и Фершильд, 2001).
Рис. 20.9 демонстрирует прогноз отличий в визуальной резкости (Джонсон и Фершильд, 2000) и визуальном контрасте (Калабрия и Фершильд, 2002).
По контрасту: результаты, показанные на рис. 20.9 (а), получены путем шкалирования визуального контраста разносюжетных изображений, подвер гавшихся различным преобразованиям (Фершильд и Джонсон, 2003). По осям абсцисс отложены величины визуального контраста (усредненные данные), по осям ординат — предикторы визуального контраста, рассчитанные iCAM. Иде альный результат должен четко укладываться в V образную фигуру с одинако вым наклоном обоих «крыльев», и фактический график свидетельствует о том,
Èç RGB â IPT
Пространственная
фильтрация
Локализация и локальный контраст
Из линейного IPT в RGB
Степенные функции
Из нелинейного RGB в IPT
DI DP DT
Сцена |
Низкая |
(изображение) |
частота |
XYZ ñòèì. |
XYZ адапт. |
MCAT02 |
MCAT02 |
RGB ñòèì. |
RGB адапт. |
CAT
RGB адаптированные
3x3 степенная 3x3
IPT
Прямоуг.öèë.
JCH |
Y-низкая |
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
частота |
|
|
Y-низкая |
|
|
|
||||
|
|
|
|
частота |
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Y àáñ. |
|
|
Y окруженияDIm = Эвклидова сумма |
|||||||
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Статистика: |
||
|
|
|
|
|
|
|
|
минимум, среднее, проценты, |
||
FL |
FL |
|
||||||||
|
среднеквадратическое |
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
отклонение |
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Степени |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Светимостн.
завис. QM
Рис. 20.8 Функциональные узлы iCAM, отвечающие за метрику отличия и метрику качества изображений.
413

Г Л А В А 2 0 |
МОДЕЛИ ВОСПРИЯТИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ |
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Рис. 20.9 Отличие изображений, подвергшихся различным преобразованиям, как функция от визуального контраста (а) и от визуальной резкости (b). Отметим, что коль скоро по оси абсцисс отложены визуальные данные, а по оси ординат — предикторы iCAM, то при идеально точном прогнозе точки распределились бы строго V образно.
что iCAM весьма успешно справляется с задачей прогнозирования визуальных контрастов.
По резкости: результаты, демонстрируемые рис. 20.9 (b), были получены аналогичным образом, но с использованием существенно большего числа раз носюжетных изображений и вариантов манипуляций с ними (Джонсон и Фер шильд, 2000): наблюдателей просили прошкалировать визуальную резкость, а результаты конвертировались в интервальную шкалу, в нулевой позиции ко торой находилась резкость оригинала. Данные оказались весьма вариабельны ми, но как видно из рис. 20.9 (b), результаты вновь оказались хорошо спрогно зированными.
Детали, исходную программу и текущие усовершенствования iCAM модели можно найти на www.cis.rit.edu/mcsl/iCAM.
414