Рассмотрено влияние выбора цветового пространства на цветовое различие контрольных цветов при работе с матричными фотоприёмниками (МФП). Спектральные характеристики МФП разных изготовителей заметно отличаются друг от друга и от функций сложения рабочей системы RGB, что может объяснять различие по качеству цветопередачи разных цифровых устройств. В статье предложен программный метод исследования цветопередачи изображения, получаемого цифровыми устройствами, основанный на подборе для каждого МФП индивидуального цветового пространства. Для анализа и оценки возможностей спектральных характеристик МФП использован метод контрольных цветов на основе атласа Манселла. Проведён анализ полученных параметров 14 цветов по разным критериям для 7 цветовых пространств: sRGB, AdobeRGB, DCI-P3 RGB, M1N1P1, PAL/SECAM, Wide Gamut RGB, ProPhoto RGB. Изучено также влияние выбора цветового пространства на изменение координат стандартного источника света с коррелированной цветовой температурой 6500 K. Показано, что с опорой на цветовые различия контрольных цветов возможен выбор оптимального цветового пространства для работы с конкретным МФП, что позволит снижать цветовые искажения на первичном этапе регистрации изображения. Предложены способы улучшения колориметрического метода контрольных цветов применительно к цифровым устройствам на программном уровне. 1. Жбанова В.Л. Системы цветоделения матричных фотоприёмников: монография. – Смоленск: Универсум, 2018. – 186 с. ISBN978–5–91412–392–2.
2. Домасев М.В., Гнатюк С.П. Цвет, управление цветом, цветовые расчёты и измере-ния. – СПб.: Питер, 2009. – 224 с.
3. Lyon R.F., Hubel P.M. Eyeing the Camera: into the Next Century // IS&T Reporter «The window on imaging». – 2002. – Vol. 17, No. 6.
4. Cepeda-Negrete J., Sanchez-Yanez R., Correa-Tome F., Lizarraga-Morales R. Dark image enhancement using perceptual color transfer // IEEE Access. – 2018. – Vol. 6. – P. 14935–14945. DOI: 10.1109/ACCESS.2017.2763898.
5. Ложкин Л.Д., Осипов О.В., Вороной А.А. Цветокоррекция в трёхцветных устройствах цветовоспроизведения // Оптический журнал. – 2017. – Т. 41, № 1. – С. 88–94. DOI: 10.18287/2412–6179–2017–41–1–88–94.
6. Gao H., Zeng W., Chen J. An improved gray-scale transformation method for pseudo-color image enhancement // Computer Optics. – 2019. – Vol. 43, No. 1. – P. 78–82. DOI: 10.18287/2412–6179–2019–43–1–78–82.14.
7. Канаева И.А., Болотова Ю.А. Методы коррекции цвета и яркости при создании панорамных изображений // Оптический журнал. – 2018. – Т. 42, № 5. – С. 885–897. DOI: 10.18287/2412–6179–2018–42–5–885–897.
8. Zhbanova V.L. Research into methods for determining colour differences in the CIELAB uniform colour space // Light & Engineering. – 2020. – Vol. 28, No. 3. – P. 53–59.
9. Zhbanova V.L, Parvuyusov Yu. B. Еxperimental investigation of the color-separation system of photodetector array // Journal of Optical Technology. – 2019. – Vol. 86, No. 6. – P. 177–182. DOI (CrossRef): 10.1364/JOT.86.000177.
10. Zhbanova V.L., Nubin V.V. A method of improving colour rendition of digital photo- and videocameras // Light & Engineering. – 2014. – Vol, 22, No. 2. – P. 84–89.
11. Кривошеев М.И., Кустарёв А.К. Цветовые измерения. – М.: Энергоатомиздат,– 1990. – 240 с.
12. CIE publication 116: 1995 «Industrial color difference evaluation».
13. CIE publication 135/2:1999 «Colour rendering (TC1–33 closing remarks)».
14. ГОСТ 7721–89 «Источники света для измерений цвета. Типы. Технические требования. Маркировка».

• Предыдущая статья
• Следующая статья

• цвет
• цветовое пространство
• цветовое различие
• цифровое устройство
• матричный фотоприёмник
• RGB