Если вы когда-либо пытались запечатлеть неповторимые краски заката на камеру смартфона, вам наверняка известно, что цвета на экране далеко не всегда соответствуют цветам объектов в реальной жизни. Исследователи из Университета Вестлейк в Ханчжоу приблизились к решению этой проблемы при помощи алгоритмов для реалистичной цветопередачи в цифровых изображениях.
Ведущий исследователь Лаборатории фотоники и приборостроения для нанотехнологий (PAINT) при Университете Вестлейк Мин Цю всячески поддерживает стремление людей делиться с окружающими прекрасными моментами при помощи фото или видео. К тому же вполне естественно ожидать от цифровых изображений максимально близкой цветопередачи. По словам Цю, разработанный его командой комплекс алгоритмов поможет разработчикам цифровых камер и дисплеев приблизить возможности устройств к тому, что хочет видеть потребитель.
В научном журнале Оптического общества «Optica» Мин Цю и его коллеги описали новый подход к цифровизации цвета, применимый к коммерческим камерам и дисплеям, которые используют для компьютерной, телевизионной и мобильной техники. Кроме того, по словам одного из сотрудников лаборатории PAINT Джи Ёна Вана, данные алгоритмы цветопередачи также можно использовать для тонкой настройки LED-освещения, например, для имитации естественного освещения в больницах, туннелях, а также на борту подводных лодок и самолётов. Ко всему прочему, их использование позволит добиться более реалистичного изображения в устройствах виртуальной или дополненной реальности.
Цвета, которые используют в современной цифровой технике, как правило, создают при помощи RGB-модели цветопередачи и цветовоспроизведения. Данная модель кодирует цвет при помощи смешивания трёх основных цветов: красного, зелёного и синего. В частности, RGB-значение отображает пропорции излучаемого электронным устройством света, например, (255, 0, 0) соответствует красному цвету. Проблема в том, что не все девайсы излучают свет одинаково. Как следствие, на различных устройствах идентичные RGB-координаты могут выглядеть как разные оттенки. Кроме того, существуют и другие модели цветопередачи, использующие разные системы для обозначения оттенков и насыщения цветов – HSV, CMYK и т. п. Для сопоставления цветов из различных цветовых пространств Международная комиссия по освещению (CIE) работает над стандартизацией обозначения цветов, основываясь на фотохимической реакции человеческих глаз.
По сей день для разработки и калибровки цветопередачи на электронных устройствах учёные и инженеры вынуждены конвертировать зависимые от устройств цветовые модели (RGB, HSV, CMYK) в цветовое пространство CIE 1931 xyY. В рамках нового исследования китайские учёные разработали алгоритмы, которые позволяют устанавливать прямую связь между цифровыми сигналами, необходимыми для цветопередачи на электронных устройствах, и значениями CIE-модели. По стандартам Международной комиссии по освещению цвета создаются по аддитивной модели, в которой отсутствие излучения даёт чёрный цвет, а постепенное добавление света в определённых пропорциях формирует нужные оттенки. Алгоритмы, разработанные командой Мин Цю, автоматически приписывают цифровым сигналам значения в цветовом пространстве CIE. По словам Вана, поскольку «карта цветов» CIE-модели не зависит от характеристик устройств, заданные значения цветопередачи будут отображаться как один и тот же цвет даже на различных девайсах. Кроме того, разработанные в лаборатории PAINT алгоритмы позволяют чрезвычайно точно передавать такие характеристики цветов, как яркость и насыщенность.
Учёные утверждают, что разработанные ими алгоритмы уже готовы к применению в коммерческих устройствах. Однако они считают, что даже новый метод цветопередачи не может досконально воспроизвести то, как видят мир глаза человека. Для достижения идеала необходимо научить цветовые датчики в цифровых камерах реагировать на свет в точности так, как это делают фоторецепторы нашей сетчатки. Исследователи лаборатории PAINT планируют использовать доступные им нанотехнологии, чтобы усилить чувствительность цветовых датчиков. В случае успеха усовершенствованные сенсоры можно будет использовать для реализации технологий искусственного зрения, например, для помощи людям с дальтонизмом.
Источник: Nonlinear color space coded by additive digital pulses