CIECAM02

비색법에서 CIECAM02는 국제 조명위원회 (CIE) 기술위원회 8-01 (컬러 매니지먼트 시스템을위한 컬러 외관 모델링)과 CIECAM97s의 후계자에 의해 2002 년에 출판 된 컬러 외관 모델입니다.

모델의 두 가지 주요 부분은 색채 적응 변환, CIECAT02 및 밝기 (휘도), 밝기, 색채, 채도, 채도 및 색조와 같이 기술적으로 정의 된 여섯 가지 색상 치수에 대한 수학적 상관 관계 계산을위한 방정식입니다.

밝기는 주변 환경이 얼마나 밝아 보이고 조명이 켜지는지에 대한 주관적인 모습입니다. 밝기는 빛이 얼마나 밝은지를 보여주는 주관적인 모습입니다. Colorfulness는 색상과 회색의 차이 정도입니다. 채도는 유사한보기 조건에서 흰색으로 나타나는 다른 색상의 밝기와 관련된 색색입니다. 이는 주어진 채도의 표면이 조명 레벨이 증가함에 따라 다채 로움을 증가시키는 사실을 허용합니다. 채도는 자체 밝기에 비해 색상이 다채 롭습니다. 색조는 자극이 빨간색, 녹색, 파란색 및 노란색으로 설명되는 자극과 유사하거나 다른 것으로 설명 될 수있는 정도입니다. 소위 독특한 색조입니다. 물체의 외형을 구성하는 색상은 물체의 표면을 구성하는 색상에 대해 말할 때 밝기와 채도의면에서 가장 잘 묘사되고 방출되거나 반사되는 빛에 대해 말할 때 밝기, 채도 및 색상이 다양합니다. 물체에서

CIECAM02는 자극의 삼자 극치, 적응 백색 점의 삼자 극치, 적응 배경, 서라운드 휘도 정보, 관측자가 광원을 할인할지 여부 (색의 일관성이 유효한지)를 입력합니다. 모델을 사용하여 이러한 모양 특성을 예측하거나 고유 한보기 조건에 대한 정방향 및 역방향 구현을 사용하여 해당 색상을 계산할 수 있습니다.

CIECAM02는 Windows Vista의 Windows Color System에서 사용됩니다.

조건보기
안쪽 원은 자극이며, 삼자 극값은 2 ° 표준 관찰자를 사용하여 CIE XYZ에서 측정해야합니다. 중간 원은 근위 장이고 또 다른 2 °로 확장됩니다. 바깥 쪽 원은 10도에 도달하는 배경이며 상대 휘도 (Yb)를 측정해야합니다. 근거리 필드가 배경과 같은 색이면 배경은 자극에 인접한 것으로 간주됩니다. 디스플레이 필드 (디스플레이 영역, 뷰잉 영역)를 구성하는 원을 넘어 서라운드 필드 (또는 주변 영역)가 전체 룸으로 간주 될 수있다. 근위 장, 배경 및 서라운드의 전체 성을 적응 필드 (adaptation field) (적응을 지원하는 시야 (視界) – 시력의 한계까지 확장)라고합니다.

문헌을 참조 할 때, 화이트 포인트 (계산 화이트 포인트)와 적용된 화이트 포인트 (옵서버 화이트 포인트)의 용어 사이의 차이를 인식하는 것도 유용합니다. 구별은 심령 물리 현상이 작용하는 혼합 모드 조명에서 중요 할 수 있습니다. 이것은 연구 주제입니다.

매개 변수 결정 테이블
CIECAM02는이 기사의 나머지 부분에서 참조 용으로 정의 된 관련 매개 변수를 사용하여 평균, 흐림 및 어두움의 세 가지 서라운드 (ing)를 정의합니다.

SR = Lsw / Ldw : 서라운드 필드에서 측정 된 기준 백색 (백색 점)의 절대 휘도 대 표시 영역의 비율.0.2 계수는 “회색 세계”가정 (~ 18 % -20 % 반사율)에서 파생됩니다. 서라운드 휘도가 중간 회색보다 어둡거나 밝을 지 여부를 테스트합니다.

F : 적응 정도를 결정하는 요소
c : 주변 환경의 영향
Nc : 색채 유도 계수

중간 조건의 경우이 값을 선형 보간 할 수 있습니다.
나중에 필요한 양인 적응 장의 절대 휘도는 광도계로 측정해야합니다. 사용할 수없는 경우 참조 흰색을 사용하여 계산할 수 있습니다.

여기서, Yb는 배경의 상대 휘도, Ew = πLW는 기준 백색의 조도 (lux), LW는 기준 백색의 절대 휘도 (cd / m2), Yw는 기준 백색의 상대 휘도 들. 알 수없는 경우, 적응 필드는 평균 반사율 ( “회색 세계”가정) : LA = LW / 5로 가정 할 수 있습니다.

참고 : LW, cd / m2 단위의 기준 백색의 절대 휘도, LMS 색상 공간의 적색 콘 응답을 혼동하지 않도록주의해야합니다.

색채 적응

개요
적응을 준비하기 위해 “스펙트럼 샤프닝 된”CAT02 LMS 공간으로 변환하십시오. 분광 선명 화는보다 선명하고 집중된 분광 감도 세트에서 비롯된 새로운 값으로 삼자 극치 값을 변환하는 것입니다. 이것은 특히 청색 영역에서 색 불변성을 돕는다 고 주장한다 (Finlayson et al., 94, Spectral Sharpening : 개선 된 색 불변성을위한 센서 변환 비교)
CAT02 ( “수정 된 CMCCAT2000 변환”이라고도 함)을 사용하여 색채 적응을 수행합니다.

콘 기본에 가까운 LMS 공간으로 변환하십시오. 지각 속성 상관 관계를 예측하는 것은 그러한 공간에서 가장 잘 수행된다고 주장된다.
사후 적응 콘 응답 압축을 수행합니다.

CAT02
XYZ에서 삼자 극치 값 세트가 주어지면, 해당 LMS 값은 MCAT02 변환 행렬 (CIE 1931 2 ° 표준 비색계 관찰자를 사용하여 계산 됨)에 의해 결정될 수 있습니다. 테스트 광원의 샘플 색상은 다음과 같습니다.

LMS에서 백색 점은 매개 변수 D를 선택하여 원하는 수준으로 조정할 수 있습니다. 일반적인 CAT02의 경우 참조 광원의 해당 색상은 다음과 같습니다.

여기서 Yw / Ywr 인자는 동일한 색도를 갖지만 상이한 기준 백색을 갖는 2 개의 발광체를 설명한다. 아래 첨자는 테스트 (w) 및 참조 광원 (wr)에서 흰색에 대한 콘 응답을 나타냅니다. 적응도 (할인) D는 적응이 없다면 (자극은 자기 발광으로 간주 됨) 완전한 적응 (색상 불변성)에 대해 단일으로 설정할 수 있습니다. 실제로는 다이어그램에서 알 수 있듯이 0.65에서 1.0 사이입니다. 중간 값은 다음과 같이 계산할 수 있습니다.

여기서 서라운드 F는 상기 정의 된 바와 같고, LA는 적응 장광 세기 (cd / m2)이다.

CIECAM02에서, 기준 광원은 동일한 에너지 Lwr = Mwr = Swr = 100을 가지며, 기준 백색은 완전 반사 확산기 (즉, 단일 반사율 및 Ywr = 100)이다 :

또한, 두 발광체의 기준 백색이 Y 삼자 극치 (Ywr = Yw)를 갖는다면,

후 적응
적응 후 콘 응답은 XYZ로 돌아가 Hunt-Pointer-Estévez 공간으로 변환됩니다.

마지막으로, 응답은 일반화 된 미카엘리스 – 멘텐 (Michaelis-Menten) 방정식에 기초하여 압축된다 (옆에 묘사 된 바와 같이).

FL은 휘도 레벨 적응 계수이다.

이전에 언급 한 바와 같이, 배경의 휘도 레벨이 알려지지 않은 경우, “중간 회색”가정을 사용하여 백색 점의 절대 휘도로부터 LA = LW / 5로 추정 될 수있다. (FL에 대한 표현은 편의를 위해 5LA로 주어진다.) 명 시적 조건에서 휘도 레벨 적응 계수 (FL)는 적응 장 (LA)의 휘도의 입방근에 비례한다. 암점 조건에서 이것은 LA에 비례한다 (휘도 레벨 적응을 의미하지 않음). 포토 픽스 임계 값은 대략 LW = 1입니다 (위의 FL-LA 그래프 참조).

모양 상관 관계
CIECAM02는 노란색 – 파랑, 빨간색 – 녹색, 밝기 및 다채 로움에 대한 상관 관계를 정의합니다. 예비 정의를 해봅시다.

빨강 – 녹색 (a)에 대한 상관 관계는 고유 황색 (C1 = C2 / 11)에 대한 기준에서 C1의 출발 크기이며, 황색 – 파랑 (b)에 대한 상관 관계는 고유 한 빨간색 (C1 = C2) 및 고유 한 녹색 (C1 = C3)에서 C1의 이탈.

4.5 파장 요소는 단파장에서 원추가 적다는 것을 설명합니다 (눈은 파란색에 덜 민감합니다). 용어의 순서는 b가 푸르스름한 색보다 양이 많다.

색조 각 (h)은 직각 좌표 (a, b)를 극좌표로 변환하여 찾을 수 있습니다.

이심률 (et) 및 색조 조성 (H)을 계산하려면 다음 표를 참조하여 색조가 어느 사분면인지 확인하십시오. hi ≤ h ‘<hi + 1이되도록 i를 선택하십시오. 여기서 h> h1이고 h’= h + 360 °이면 h ‘= h입니다.

(이것은 표에 제공된 편심 계수와 정확히 일치하지 않습니다.)
무채색 응답을 계산하십시오. A :

어디에

밝기의 상관 관계는 다음과 같습니다.

여기서 c는 서라운드 효과 (위 참조)이며

밝기의 상관 관계는 다음과 같습니다.

그런 다음 임시 수량 t를 계산합니다.

채도의 상관 관계는 다음과 같습니다.

화려 함의 상관 관계는

채도의 상관 관계는 다음과 같습니다.