Информационная технология модификации цветных изображений для предсказуемого восприятия их отпечатков произвольным пользователем

Размещено на http://www.allbest.ru/

Информационная технология модификации цветных изображений для предсказуемого восприятия их отпечатков произвольным пользователем

Архипов О.П.

Введение

Процесс стремительной информатизации всех сторон жизни современного общества вовлекает в использование информационных технологий все более широкие слои непрофессиональных пользователей. Становится невозможной дискриминация доступа к информационной среде по показаниям здоровья и, в частности, по зрению. Основное же средство коммуникации в системе пользователь\вычислительная среда - зрительное восприятие графической информации, передаваемой пользователю периферийными устройствами. При этом наибольшей информативностью обладает цветная информация [10, 11, 12].

Известно, что восприятие цвета человеком исключительно индивидуально и зависит от множества факторов (географических, национальных, эмоциональных, социальных и др.). Кроме того, последние исследования показали, что все мужчины, из-за особенностей мужского организма, обладают искаженным (в отличие от женщин) восприятием цвета. При этом около 8% процентов (7% мужчин и 1% женщин) являются цветослепыми, причем подавляющие количество из них - это краснослепые люди [4, 14].

Негативные последствия этого особенно сильно проявились с развитием средств телекоммуникации (в т.ч. Интернета). Пользователи различным образом воспринимают или вообще не воспринимают цветовую WEB-информацию.

Это явилось следствием ориентации в построении цветовых систем на восприятии цвета "средним стандартным колориметрическим наблюдателем", введенным комиссией CIE в тридцатых годах прошлого века [4]. Сыграв исключительно положительную роль в создании и развитии индустрии работы с цветом, в современных условиях названный подход нуждается в корректировке. Требуется создание условий и решений для преодоления цветовой дискриминации пользователей с искаженным цветовым восприятием.

Понятие цветослепой пользователь не означает, что пользователь вовсе не видит цвет нужной длины волны, это означает лишь "неправильное" восприятие цвета по отношению к "стандартному" наблюдателю. При этом у такого пользователя, как правило, повышенная способность к различению оттенков "правильно" воспринимаемых цветов. Надо также отметить, что цветовая слепота - врожденный и не поддающийся лечению дефект зрения.

Современные системы цветокоррекции учитывают названные особенности цветослепых людей, не пытаются исправить врожденный дефект зрения, а предлагают различные инструменты, с помощью которых "растягивают" правильно воспринимаемый цветовой диапазон, добавляют контрастности в видимое изображение, т.е. создают такому пользователю возможности правильного восприятия структуры цветных изображений.

Известные системы, как правило, предлагают пользователям некоторые палитры цветов с заведомо существенно различимыми компонентами, позволяющими некоторому усредненному цветослепому пользователю иметь приближенное восприятие цветовой структуры изображения. При этом значительная часть цветовой информации теряется. Кроме того, практически исключается обратная цветопередача, от цветослепого пользователя к "стандартному" наблюдателю.

В связи со сказанным актуальной является задача создания информационной технологии работы с цветом цветослепому пользователю, аналогичной по возможностям работы "стандартному" наблюдателю. Решение этой задачи позволит осуществить вовлечение в производительный труд в области высоких технологий нового значительного контингента пользователей.

Для решения поставленной задачи необходимо создание системы генерации и модификации цветных изображений, управления цветопередачей (Color Management System - CMS), которая позволит согласовывать цветовые пространства периферийных устройств и пользователя и организовывать цветопередачу в пользовательской компьютерной системе с учетом особенностей зрительного цветового восприятия пользователя [1-3, 5-9, 13].

В рамках данной работы рассмотрена задача модификации цветных изображений для предсказуемого восприятия их отпечатков произвольным пользователем. Задача является комплексной. Для ее решения требуется определить индивидуальную пользовательскую палитру и разработать метод генерирования отпечатков произвольных цветных изображений в индивидуальной пользовательской палитре.

Индивидуальная пользовательская палитра

Определение. Последовательность RGB-пикселей {PALUij}, j=1,2,...,JUi, i=1,2,...,IU, называется индивидуальной пользовательской палитрой PU при цветовоспроизведении на принтере, если

- цвета отпечатков любых двух пикселей PALUij и PALUnm при любых i, j, n, in, m, воспринимаются пользователем, как различные;

- цвета отпечатков любых двух пикселей PALUij и PALUim при любых i, j и m, воспринимаются пользователем, как идентичные.

Для определения индивидуальной пользовательской палитры формируется информация о цветовом пространстве произвольного пользователя путем выполнения следующих процедур:

- создания контрольного теста в виде отпечатков цветных изображений, цветовая структура которых различаема "стандартным" пользователем;

- разработки технологии выявления особенностей индивидуального зрительного восприятия и документирования тестирования;

- разработки ПО для автоматизации процедуры анализа полученной совокупности данных, разбиения цветового пространства пользователя на зоны толерантности, определения в зонах толерантности представителей - реперных пикселей и формирования из реперных пикселей индивидуальной палитры пользователя.

Для генерирования отпечатков произвольных цветных изображений в индивидуальной пользовательской палитре предлагается метод, состоящий в преобразовании произвольных изображений в изображения, состоящие из прообразов пикселей индивидуальной пользовательской палитры отпечатков.

Возможны различные подходы к созданию контрольного теста. В рамках данной работы рассмотрены два из них.

В первом случае предполагается, что пользователь имеет в своем распоряжении некоторое цветное изображение (например, картину, отпечаток рисунка или фотографию), структура которого воспринимается "стандартным" пользователем без искажений, и шаблон изображения, в котором на белом фоне черным цветом выделены структурные элементы изображения. Пользуясь красками, пользователь раскрашивает шаблон по образцу. Результатом такого тестирования являются два изображения на бумажном носителе, при сравнении цветов структурных элементов которых могут быть выявлены особенности индивидуального зрительного восприятия отпечатков тестируемого пользователя.

При данном подходе выполняется следующая последовательность действий: цветной изображение пользовательский

- печатается и сканируется тестовая RGB-палитра;

- скан RGB-палитры обрабатывается и устанавливается соответствие между исходными RGB-пикселями и RGB-пикселями из цветового пространства сканера, которые количественно характеризуют цвет отпечатка исходных RGB-пикселей;

- сканируются тесты (оригинал и копия оригинала, изготовленная пользователем);

- сканы оригинала и копии обрабатываются, и из них выделяются полезные части одинаковых размеров с попиксельным соответствием;

- полезные части сканов подвергаются дальнейшей обработке, и с помощью результатов характеризации тестовой палитры устанавливаются RGB-прообразы отпечатков, идентичных используемым тестам;

- проводится попиксельное сравнение RGB-прообразов и устанавливаются пиксели, отпечатки которых воспринимаются одинаково или различно "стандартным" и тестируемым пользователями;

- на основании полученных результатов определяется индивидуальная пользовательская палитра, как структурированное множество RGB-пикселей, представляющее собой совокупность представителей классов - зон толерантности цветового восприятия отпечатков пользователем.

Недостатком такого подхода к тестированию является трудоемкость процедуры и малая информативность полученных результатов. В связи с этим применяется и другой подход к тестированию, состоящий в том, что ручное рисование заменяется выводом на периферийное устройство, что позволяет расширить исследуемую цветовую гамму и привлечь результаты исследования цветовых пространств периферийных устройств. Рассмотрим второй подход более подробно.

Сначала печатается и сканируется тестовая RGB-палитра, по-прежнему состоящая из RGB-пикселей, равномерно заполняющих собой цветовой RGB-куб. Затем скан тестовой RGB-палитры обрабатывается, устанавливается соответствие между исходными RGB-пикселями и RGB-пикселями из цветового пространства сканера, которые количественно характеризуют цвет отпечатка исходных RGB-пикселей.

На основе проведенной характеризации создается индивидуальная палитра сканера - структурированное множество RGB-пикселей, представляющее собой совокупность представителей классов - зон толерантности цветового пространства сканера.

При создании индивидуальной палитры сканера используется критерий цветоразличия, который обеспечивает визуальное совпадение цветов отпечатков пикселей для "стандартного" наблюдателя, если цвета принадлежат одной и той же зоне толерантности цветового пространства сканера. И наоборот, цвета, принадлежащие разным зонам толерантности цветового пространства сканера, будут различаемыми для "стандартного" наблюдателя. Это позволяет применять индивидуальную палитру сканера в качестве приближенного представления индивидуальной палитры "стандартного" наблюдателя.

Построение индивидуальной палитры сканера проводится итерационным путем. Первоначально в неё включается два пикселя из тестовой палитры, отпечатки которых заведомо различаются. Это белый и черный пиксели.

Затем рассматриваются оставшиеся пиксели тестовой палитры, и для каждого из них вычисляется расстояние его цветовой характеристики до множества цветовых характеристик уже выбранных пикселей. Выбирается пиксель, расстояние цветовой характеристики которого до множества цветовых характеристик уже выбранных пикселей максимально.

Значение расстояния проверяется по критерию цветоразличия.

Если вычисленное расстояние удовлетворяет критерию, то выбранный пиксель является представителем уже существующей зоны толерантности. Иначе он определяется как первый из найденных представителей новой зоны толерантности.

Не все тестируемые пиксели входят в индивидуальную палитру сканера. Если обнаруживается, что он может входить в две (или больше) зон толерантности, то он исключается из дальнейшего рассмотрения.

При создании индивидуальной палитры сканера из выбранных в неё пикселей создается последовательность, которую в дальнейшем будем обозначать как {Xn}, n=1,2,...,N'.

Последовательность {Xn}, n=1,2,...,N', далее используется как тестовая палитра при выявлении особенностей индивидуального зрительного восприятия. Из пикселей индивидуальной палитры сканера создаются изображения, содержащие цифры или буквы в соответствии с эталонным кодом. Их отпечатки (аналоги карт Стиллинга) [4] предъявляются тестируемому наблюдателю.

Сравнение результатов чтения испытуемым пользователем содержимого отпечатков и эталонного кода позволяет установить сходство или различие цветов отпечатков при его восприятии каждой пары пикселей из последовательности {Xn}, n=0,1,2,...,N'.

При обработке полученных данных из пикселей индивидуальной палитры сканера формируется индивидуальная пользовательская палитра. Если две указанные палитры совпадают, то испытуемый наблюдатель имеет "стандартное" зрительное восприятие. В противном случае устанавливаются индивидуальные особенности при цветовом восприятии, которые необходимо учесть при изготовлении отпечатков цветных изображений.

Построение индивидуальной пользовательской палитры проводится итерационным путем на основе обработки данных тестирования, сохраненных в матрице R={rij}, i,j=0,1,2,...,N', где соотношение

rij=0, i=0,1,...,j-1, j=0,1,...,N',

означает различие цветов отпечатков пикселей Xi и Xj в пользовательском восприятии, а

rij=1, i=0,1,...,j-1, j=0,1,...,N',

соответственно совпадение указанных цветов.

На нулевой итерации определяется компонент PALU11:

PALU11=X0, IU0=1, JU01=1.

Затем последовательно рассматриваются пиксели {Xn}, n=1,2,...,N'. Пусть до рассмотрения пикселя Xn на n-ой итерации рассмотрены пиксели X0, X1,...,Xn-1 и определены следующие компоненты индивидуальной пользовательской палитры:

{PALUij}, j=1,2,...,JUni, i=1,2,...,IUn.

Пусть выполнено соотношение

rin=0, i=0,1,...,n-1,

тогда полагаем

IUn+1 =IUn+1, =1, PALU=Xn,

{PALUij}, j=1,2,...,JU(n+1)i, i=1,2,...,IUn+1.

Если существуют такие значения индекса i', при которых

ri'n=1, 0i'(n-1), (1)

то, следовательно, существуют значения индексов i" и m, при которых

Xi'= PALUi"m (2)

Если соотношения (1) и (2) выполнены для одного и того же значения индекса i", то, следовательно, исследуемый пиксель Xn должен быть добавлен в соответствующую зону толерантности

IUn+1 =IUn, =+1, PALU=Xn,

иначе пиксель Xn не включается в индивидуальную пользовательскую палитру.

Если процедура завершена, то можно создавать изображения с отпечатками в индивидуальной пользовательской палитре. Например, сначала с помощью специального ПО создается шаблон: в изображение из белых пикселей с разрешением, кратным разрешению принтера, внедряется изображение всей или части последовательности пикселей {PALUi1}, i=1,2,...,I. Использование только первых представителей из зон толерантности цветового пользовательского пространства гарантирует различаемость отпечатков применяемых пикселей протестированным пользователем.

Затем шаблон редактируется пользователем в графическом редакторе (например, таком, как Photoshop), причем применяются только цвета из внедренной палитры.

Изображение, полученное по завершению редактирования шаблона, проверяется специальным ПО на принадлежность пикселей допустимому множеству {PALUi1}, i=1,2,...,I.

Генерирование отпечатков произвольных цветных изображений в индивидуальной пользовательской палитре

Задача преобразования произвольного цветного изображения в изображение с отпечатком в индивидуальной пользовательской палитре решается следующим образом:

- для каждого пикселя изображения отыскивается ближайший пиксель из пикселей индивидуальной пользовательской палитры;

- пиксель изображения заменяется найденным представителем зоны толерантности.

Если требуется, чтобы произвольное цветное изображение было преобразовано в изображение с отпечатком, в котором были бы употреблены только различаемые пользователем цвета отпечатков пикселей, то можно поступить следующим образом:

- для каждого пикселя изображения отыскивается ближайший пиксель из пикселей индивидуальной пользовательской палитры;

- определяется зона толерантности, содержащая найденный пиксель палитры;

- определяется первый представитель найденной зоны толерантности;

- пиксель изображения заменяется найденным представителем зоны толерантности.

Если требуется, чтобы произвольное цветное изображение было преобразовано в изображение с отпечатком, в котором были бы употреблены только различаемые и "стандартным", и произвольным пользователем цвета отпечатков пикселей, то можно поступить следующим образом:

- определить множество пикселей, которые одновременно являются первыми представителями зон толерантности и индивидуальной палитры сканера, и индивидуальной пользовательской палитры;

- сузить индивидуальную пользовательскую палитру до множества тех зон толерантности, первые представители которых вошли в определенное на предыдущем шаге множество;

- для каждого пикселя изображения отыскивается ближайший пиксель из пикселей суженной индивидуальной пользовательской палитры;

- определяется зона толерантности, содержащая найденный пиксель суженной палитры;

- определяется первый представитель найденной зоны толерантности;

- пиксель изображения заменяется найденным представителем зоны толерантности.

Наконец, задача преобразования произвольного цветного изображения в изображение с таким отпечатком в индивидуальной пользовательской палитре, который наиболее близок по цветовому решению исходному изображению, решается следующим образом:

- для каждого пикселя изображения отыскивается пиксель из индивидуальной пользовательской палитры, образ которого в цветовом пространстве сканера (цветовая характеристика) наиболее близок исходному пикселю;

- исходный пиксель изображения заменяется найденным представителем зоны толерантности.

Заключение

При визуализации отпечатка или при проверке с помощью специального ПО координат пикселей изображения, полученного при замене его исходных пикселей пикселями индивидуальной пользовательской палитры, "стандартный" пользователь может, например:

- априори оценить потери в цветовой структуре при восприятии произвольным пользователем отпечатка исходного изображения;

- при наличии в его распоряжении соответствующих инструментов модифицировать исходное изображение с тем, чтобы цветовая структура отпечатка модифицированного изображения при восприятии произвольным пользователем была максимально возможно адекватна цветовой структуре при восприятии "стандартным" пользователем.

При создании изображения для пользователя с ограниченным цветовым восприятием использование только различаемых пикселей из его индивидуальной палитры гарантирует отсутствие потерь при цветовом восприятии получаемых в этом случае отпечатков, т.е., обеспечивает восприятие цветовой структуры цветного изображения, максимально адекватное восприятию "стандартного" пользователя.

Литература

1. Александров, Д. Структура современных систем управления цветовоспроизведением [Текст]/ Д. Александров. - Полиграфия. -1998. -№ 5. - С. 32-33.

2. Аваткова, Н.А. На деревню дедушке..., или для цветоделения нужен адрес поточнее [Текст] / Н.А. Аваткова, Е.Я. Фишман. - Компьюарт. -2001. -№ 5. - С. 16-25.

3. Дегтярь, Е. Каждый охотник желает знать [Текст] / Е. Дегтярь, А. Назина. - Полиграфия. -2000. -№ 3. - С. 69-70.

4. Джадд, Д. Цвет в науке и технике [Текст] / Д. Джадд, Г. Вышецки. -М.: Мир, 1978. - 592 с.

5. Игнатов, К. Желтый - это который после оранжевого, а не который перед зеленым [Текст] / К. Игнатов. - Intermicro Magazine. -1994. -№ 7,8. - С. 27-31.

6. Курганов, Н. Системы управления цветом и цветоделение [Текст] / Н. Курганов, П. Нуждин. - Компьюарт. -1999. -№ 5. - С. 24-33.

7. Маргулис, Д. Укрощение LAB [Текст] / Д. Маргулис. - Компьютер Пресс. -1997. -№ 2. -С. 276-281.

8. Марин, Д. Держим цвет [Текст] / Д. Марин.- Publish. -2006. -№ 3. -с. 36-42.

9. Свешникова, О. Управление цветом - pro и contra [Текст] / О. Свешникова. -Компьюпринт. -2003. -№ 5. - С. 52-60.

10. Стефанов, С. Допечатная подготовка публикации. Цвет и фирменный стиль. [Текст] / С. Стефанов. - Компьюарт. -2003. -№ 5. - С. 85-88.

11. Тихонов, В. Информационная эстетика цвета [Текст] / В. Тихонов. - Компьюпринт. -2001. -№ 4. - С. 36-47.

12. Тихонов, В. Цвет и парадигма [Текст] / В. Тихонов. - Компьюпринт. -2002. - № 6. -С. 32-44.

13. Хиндерлитер, Х. Управление цветом [Текст] / Х. Хиндерлитер. - Publish. -2003. -№ 2. - с. 86-90.

14. Шашлов, Б.А. Цвет и цветовоспроизведение [Текст] / Б.А. Шашлов. - М.: Книга, 1986. - 280 с.

Размещено на Allbest.ru