Фотопейзаж и компьютер

2.4. Цветовая модель RGB

Перейдем к любимой фотографами цветовой модели RGB. Эта модель была предназначена для описания цветов, воспроизводимых типичными дисплеями на электронно-лучевой трубке. И, следовательно, ЦП этой модели являются устройство-зависимыми. Все ЦП этой модели – это определенные области пространства CIEXYZ, получаемые линейным преобразованием и, следовательно, как и CIEXYZ, являются неоднородными по восприятию. Действительно, если изобразить базовые цвета и цветовой охват какого-либо RGB-пространства в более однородном ЦП, таком как CIELAB, то станет видно, что эти базовые цвета обладают разной яркостью и насыщенностью.

В RGB-модели предполагается, что базовыми стимулами являются красный, зеленый и синий цвета, но не уточняется, какие именно. Если уточнить (и задать остальные параметры модели), то получим конкретное RGB-пространство. Пока уточнение не сделано, координаты цвета являются относительными, измеренными относительно базовых (неизвестных) цветов. В противном случае координаты цвета являются абсолютными, и такое RGB-пространство тоже называется абсолютным.

Другим параметром этой модели является точка белого, которая задает тот оттенок белого, который в этом ЦП будет считаться чисто белым. Если все три координаты равны, то для любого ЦП этой модели получим серый цвет, цветность которого равна цветности заданной точки белого, а яркость тем больше, чем больше это одинаковое значение координат. Все RGB-пространства нормированы так, что точка черного задается координатами {0, 0, 0}, а точка белого – {100 %, 100 %, 100 %}. Вместо 100 % может быть 255, 65535 и так далее, в зависимости от глубины цветности.

Последним параметром этой модели является функция гамма-компрессии. Такая функция описывает опять же свойство электронно-лучевой трубки: яркость пятна на экране примерно пропорциональна напряжению на электродах в степени 2.2. Если требуется, чтобы яркость пятна была пропорциональна значению rgb-координаты, то нужно каждое значение rgb-координаты предварительно возвести в степень 1/2.2. Это и будет функция гамма-компрессии. Разные RGB – пространства могут иметь функции сжатия с разными значениями гамма, не обязательно 2.2. Для случая отсутствия гамма-сжатия можно считать, что величина гамма равна единице. Применение гамма-компрессии приводит к повышению детализации в тенях за счет уменьшения таковой в светлых частях изображения, но об этом ниже.

Рассмотрим конкретные ЦП этой модели.

Пространство sRGB (standard RGB) определено стандартом IEC 61966–2–1, который фиксирует следующие величины параметров RGB-модели:

• конкретные базовые цвета в координатах CIEXYZ, которые примерно соответствуют цветам люминофоров, применяемых в типичных дисплеях на электронно-лучевой трубке;

• точку белого, соответствующую дневному свету D65;

• функцию гамма-компрессии, состоящую из линейной части в окрестности нуля и экспоненциальной части с гамма 2.4 вне этой окрестности, что в целом приблизительно соответствует гамме 2.2 на всем интервале.

Это ЦП полезно тем, что его цветовой охват примерно равен цветовому охвату типичного монитора на электронно-лучевой трубке. sRGB отлично подходит для изображений, предназначенных для интернета или для принтеров невысокого качества. В отличие от других RGB-пространств sRGB иногда называют независимым от устройства. Наверно, потому, что оно опирается на характеристики не одного, а целого класса устройств.

В тех случаях, когда есть файл изображения, но неизвестно, в каком из цветовых пространств даны его координаты, принято считать по умолчанию, что используется sRGB. К сожалению, разные компьютерные программы понимают под sRGB не совсем одно и то же. Если это критично, то в таких случаях всегда лучше принудительно использовать одно и то же определенное описание sRGB, взятое, например, из пакета файлов программы ArgyllCMS или программного обеспечения камер Canon (оба источника считаются точными).

Пространство Adobe RGB (1998) было создано с целью расширить цветовой охват sRGB так, чтобы в него вошли цвета, воспроизводимые на современных принтерах (в основном, в области светлых зеленых и голубых тонов). Пространство Adobe RGB отличается от sRGB тем, что зеленый базовый стимул отодвинут дальше от точки белого (становятся доступны более светлые значения зеленого, чем в sRGB) и используется более простая формула гамма-компрессии (без линейного участка). В результате Adobe RGB охватывает примерно 50 % видимых цветов, отображаемых в CIELAB (а sRGB – только 35 %). Это ЦП подходит для мониторов с широким цветовым охватом и для коммерческой печати. sRGB и Adobe RGB также используются в качестве рабочих пространств графических редакторов.

Пространство ProPhoto RGB или ROMM RGB (Reference Output Medium Metric, гамма = 1.8) используется при обработке фотоизображений высокого качества, особенно для печати на принтерах с широким цветовым охватом. Цветовой охват ProPhoto очень большой, более 90 % цветов, возможных в CIELAB, и практически 100 % цветов, встречающихся в реальном мире. Базовые цвета в ProPhoto выбраны так, чтобы минимизировать изменение цветности при нелинейных преобразованиях яркости. Расплачиваться за широкий охват пришлось тем, что около 13 % точек в нем являются псевдоцветами, то есть, не соответствуют реальным цветам. Использование ProPhoto RGB в качестве рабочего пространства графического редактора требует осторожности, так как для этого нужна большая глубина цветности и монитор с широким гамутом (иначе – работа вслепую).

Пространство scRGB использует те же самые базовые цвета и точки белого и черного, что и sRGB, но значения координат в нем могут больше единицы и меньше нуля (от -0.5 до примерно +7.5). Благодаря этому scRGB содержит бо?льшую часть цветов XYZ (кроме светлых зелено-голубых) и совместимо с sRGB. Кроме того, scRGB позволяет представлять изображения с диапазоном яркостей большим, чем это возможно в sRGB. Хотя и меньшим, чем в цветовых пространствах, предназначенных специально для HDR-изображений. Но цена этого удовольствия состоит в том, что около 80 % цветов scRGB нереализуемы физически. Для scRGB определены две кодировки: 12 бит на канал и 16 бит на канал. Это пространство используется в некоторых компонентах операционной системы Windows 7 (Direct3D, Windows Color System и другие).

Пространство RIMM RGB (Reference Input Medium Metric) предназначено для использования в качестве устройство-независимого пространства для обработки исходных raw-изображений, полученных с помощью обычных входных устройств, таких как цифровые камеры и сканеры. Изображения, закодированные в этом пространстве, могут быть помещены в архив в качестве исходных, не подвергавшихся редактированию (изменению цвета). Определены кодировки 8, 12 и 16 бит на канал. Базовые цвета в RIMM RGB те же, что и в ROMM RGB, которое, напомню, предназначено для редактирования изображений, уже переведенных из raw-формата (подвергавшихся редактированию).

В RIMM RGB предполагается, что цвета сцены воспринимаются при определенных условиях просмотра, в качестве которых выбраны типичные условия съемки на природе (точка белого D50, яркость не менее 1,600 кд/м

и так далее). Это, конечно, не означает, что снимать нужно именно при таких условиях. Способ кодировки значений координат цвета для RIMM RGB задан исходя из свойств «обобщенного» входного устройства (базовые цвета, точки белого и черного и другие).

RGB-пространства могут быть преобразованы к полярным координатам. Целью такого преобразования является попытка приписать координатам цвета более понятный смысл, чем R, G, B, а именно: тон, насыщенность и яркость. Представить наглядно, как это делается, поможет следующее рассуждение. Возьмем какое-либо RGB-пространство. Напомню, что это – куб, в котором нейтрально серые цвета расположены на диагонали из вершины {0, 0, 0} в вершину {100 %, 100 %, 100 %}. Повернем этот куб так, чтобы эта диагональ стала вертикальной, а черная вершина куба оказалась внизу. Нелинейным преобразованием «скруглим» куб, чтобы он превратился в биконус. Получим цветовое пространство HSL. Остальные ЦП этой серии получаются другими нелинейными преобразованиями куба RGB, стоящего на вершине {0, 0, 0}.

Поскольку для перехода от RGB к полярным координатам используются примитивные формулы, не учитывающие особенности восприятия цвета человеком, то свойства полученных координат сильно отличаются от заявленных. Так, например в пространстве HSV (hue, saturation, value или HSB, brightness) среди точек, имеющих 100 %-е насыщение, светлые точки кажутся гораздо менее насыщенными, чем темные. В пространстве HSL (L – lightness) насыщенность фактически определена как доля от наибольшей насыщенности, возможной при данной яркости. Насыщенные желтый и голубой цвета, имеющие в этих пространствах одинаковые значения координат «яркость» и «насыщенность», на глаз воспринимаются как цвета с разной яркостью.

Для пространства HSV максимально увеличить координату V для какого-нибудь цвета означает получить самый яркий цвет для данной пары тон-насыщенность. Для пространства HSL максимально увеличить координату L означает получить белый цвет, независимо от значений остальных координат.

Такие «странности» приводят к тому, что вместо этих пространств стараются использовать цветовую модель CIELAB. Особенно тогда, когда важно четко отделить цветность от яркости.

В пространствах HSV, …сохраняется неоднородность по восприятию, присутствующая в исходных RGB-пространствах. Для того чтобы точно определить цвет, выраженный в координатах этих пространств, необходимо знать свойства того RGB-пространства, от которого они произведены (базовые цвета, точку белого и формулу гамма-коррекции).

В заключение приведем таблицу, содержащую значения некоторых параметров модели RGB для перечисленных выше цветовых пространств. В таблице даны значения координат CIEXYZ, пересчитанные по формулам x=X/(X+Y+Z), y=Y/(X+Y+Z).

На этом закончим краткий обзор модели RGB. Скажем еще, что существуют устройства, использующие цветовые модели с количеством базовых стимулов большим трех. Например, модели RYGB и RYGCB (в телевизорах фирмы Шарп). Гамут последней цветовой модели покрывает 99 % гамута Пойнтера.

2.5. Цветовые модели CIELAB и CMYK

В цветовой модели CIELAB сделана попытка учесть особенности восприятия цвета человеком. Все пространства этой модели получены определенным нелинейным преобразованием пространства CIEXYZ, подобранным так, чтобы улучшить соответствие тому, как человек воспринимает разности цветов. То есть, пространства CIELAB являются более однородными по восприятию, чем CIEXYZ и CIERGB. Другими словами, в CIELAB воспринимаемое различие между двумя близкими цветами приблизительно пропорционально расстоянию между соответствующими точками. Пространство CIELAB иногда записывается в виде L*a*b* с тем, чтобы подчеркнуть его отличие от цветового пространства Lab, которое было придумано Хантом ранее.

В модели CIELAB используется один параметр: точка белого. Иногда аббревиатура CIELAB означает не модель, а пространство с точкой белого, равной D50. Полезность пространства CIELAB объясняется следующими свойствами.

• Яркость (координата L*) отделена от цветности (координаты a* и b*). Поэтому манипулирование с яркостью и контрастом практически не затрагивает цветность. И наоборот.

• CIELAB является более однородным по восприятию, чем sRGB.

• Цветовой охват CIELAB включает в себя цветовые охваты sRGB, Adobe RGB и CMYK.

• Это пространство является устройство-независимым. То есть, цвета определены без учета возможностей какого-либо устройства, на котором они воспроизводятся или с помощью которого они считываются. Если же в качестве точки белого выбрана самая яркая точка, которую может воспроизвести какое-нибудь устройство, то такое пространство LAB уже окажется устройство-зависимым.

Это пространство нормировано: L*=0 для точки черного и L*=100 для точки белого. Для нейтрально серого цвета a*=0 и b*=0. CIELAB-пространства тоже могут быть представлены в полярных координатах, например, CIELCH.

Пространство CIELAB удобно использовать в качестве промежуточного формата для аппаратно-зависимых пространств. Из-за большого цветового охвата CIELAB все преобразования в нем следует проводить с глубиной цветности не менее, чем 16 бит на канал.

Другими примерами пространств, в которых яркость отделена от цветности, служат пространства, используемые при описании модели восприятия цвета CIECAM02. Модели CIECAM02 посвящен отдельный параграф ниже.

Перейдем к цветовой модели CMYK (произносится «смик»), которая моделирует отображение цветов принтерами и обычно является аппаратно-зависимой. Каждая тройка чернила-принтер-бумага в рамках этой модели может иметь свое собственное цветовое пространство. Смысл числовых значений координат CMYK по сравнению с RGB обратный: 0 – это максимальное количество цвета данного канала, 255 для 8-битной глубины цветности – это отсутствие цвета данного канала. Если преобразование RGB-координат в CMY-координаты элементарно простое, то пересчет из CMY в CMYK можно выполнить по-разному. Один из простейших вариантов: {C, M, Y} – > { K = min(C, M, Y), C – K, M – K, Y – K, }. Реальные варианты гораздо сложнее и учитывают многие характеристики чернил, бумаги, оборудования и даже температуру и влажность воздуха возле печатной машины.

В пространстве CMY нейтральные цвета определены как C = M = Y. В пространстве CMYK – как C = M = Y = 0.

Распечатанное изображение гораздо сильнее зависит от условий просмотра, чем изображение на экране монитора. Чтобы вычислить видимый цвет малого кусочка картинки, нужно взять спектр источника освещения и умножить его на спектральные коэффициенты отражения чернил, которыми закрашен этот кусочек, и просвечивающей сквозь них бумаги. Полученный спектр отраженного от этого кусочка света и позволит определить искомый цвет, воспринимаемый человеком. Усложняет дело то, что, если заменить источник освещения другим, имеющим тот же самый цвет, но другой спектр (метамерный), то видимый цвет кусочка может измениться!

Цветовой охват CMYK для обычных принтеров больше цветового охвата sRGB (в светло-голубых и светло-зеленых тонах), но меньше цветового охвата Adobe RGB (1998).

Четырехцветная печать CMYK не всегда может отобразить светлые насыщенные цвета. Поэтому часто используют шестицветную печать CcMmYK и даже еще более многоцветную.

А теперь вспомним то, о чем говорилось в предыдущей главе и опишем процессы, происходящие в сетчатке глаза, в терминах цветовых пространств. Рецепторы сетчатки реагируют на видимый цвет и выдают сигнал, похожий на значения координат в пространстве RGB (точнее, в пространстве «колбочковых ответов» LMS). Затем спектрально оппонентные ганглиозные клетки преобразуют rgb-сигнал, опять же приблизительно, в координаты CIELAB.

Зачем могло понадобиться использовать такие нетривиальные координаты в зрительной системе человека? Этот факт может быть объяснен тем, что цветовое зрение в процессе эволюции возникло на основе черно-белого. К рецепторам-палочкам, дающим сигнал только о яркости (значение координаты L*), добавились колбочки. Сигналы от трех видов колбочек (приблизительно – красный, зеленый и синий цвета) нейроны сетчатки преобразуют только в две дополнительные цветовые координаты a* (разность зеленого и красного) и b* (разность синего и желтого). Что вместе с координатой L* и дает цвет. В пространстве RGB объединить сигнал палочек и колбочек было бы сложнее. Простое добавление трех координат RGB к координате L привело бы к избыточности (четыре значения вместо трех). Упразднение координаты L и рецепторов-палочек вызвало бы потерю зрения в сумерках.

Кстати, то, что не бывает красно-зеленого и сине-желтого цветов, как раз и объясняется тем, что такие цвета невозможно описать в координатах a* и b*.

2.6. Колориметрические отображения

После того как были определены цветовые пространства, нужно объяснить, как преобразовывать изображения из одного цветового пространства в другое. В процессе компьютерной обработки неизбежно приходится это делать, явно или неявно. Так, картинка, полученная сканером или цифровой фотокамерой, представляет собой множество точек (пикселей), координаты которых даны в цветовом пространстве данного устройства. Эта картинка преобразуется в независящее от устройства рабочее цветовое пространство графического редактора. Затем, для просмотра – в цветовое пространство монитора. И, наконец, после обработки в редакторе – в цветовое пространство принтера. Если эти преобразования не делать, то камера запишет в файл одни цвета, монитор покажет другие, а принтер напечатает третьи, несмотря на то, что во всех трех случаях числовые значения координат цвета в файле будут одними и теми же. И останется только надеяться, что все три цветовых пространства не будут сильно различаться.

Но, как правило, цветовые охваты входного и выходного цветового пространства далеко не одинаковые. Например, как уже многократно упоминалось, некоторые светлые зелено-голубые оттенки обычный струйный принтер может воспроизвести, а обычный монитор – нет. Поэтому при переходе сохранить все цвета не удастся, и нужно решить, чем можно будет пожертвовать и каким образом.

Чтобы определить, каким цветом выходного пространства изобразить данный цвет входного (то есть, задать gamut mapping, соответствие цветовых охватов), таблицу соответствия, конечно, не составляют. Вместо этого задают алгоритм такого преобразования (это еще называется «вид колориметрического отображения» или «тип цветопередачи», rendering intent).

Для обработки пейзажей важны два следующих алгоритма преобразования цветовых пространств: перцептивный и колориметрический. Первый пытается сохранить общий вид картинки в ущерб точности цветов. Второй, наоборот, пытается точно воспроизвести цвета, даже если при этом общий вид картинки пострадает.

Колориметрических алгоритмов тоже два: относительный (относительно точки белого среды, то есть, бумаги, экрана монитора, пленки слайда или виртуальной среды аппаратно-независимого ЦП) и абсолютный. Абсолютный старается передать цвета без каких-либо изменений, а относительный – изменяет цвета так, чтобы точка белого входного пространства изображалась цветом точки белого выходного пространства.

В первом приближении эти алгоритмы можно описать так (для случая, когда цветовой охват выходного пространства меньше).