Коррекция изображения в LAB. Цветовая модель Lab

Продолжаем знакомство с методами коррекции изображений в цветовом пространстве Lab. Урок имеет сугубо практическую направленность, поэтому не буду давать подробных объяснений на тему: как и почему работает тот или иной прием. Желающим изучить теоретические аспекты и более сложные методы рекомендую проштудировать труды знаменитого гуру в области цветокоррекции Дэна Маргулиса.

А мы приступим к уроку. Изучив его, вы будете тратить на коррекцию подобных снимков не более 2-3 минут, а если сделаете экшен, то несколько секунд.

Шаг 1

Открываем изображение, которое мы хотим подвергнуть коррекции. В данном случае это пейзажный снимок.

Анализируем изображение. Как видим, нужно увеличить динамический диапазон яркости, то есть проявить больше деталей в тенях и слегка затемнить светлые области. Далее я бы сделал небо более голубым, увеличил цветовые вариации воды, зелень также можно сделать более сочной и разнообразной по оттенкам. И финальным шагом будет двухступенчатое повышение резкости.

Поскольку фото сделано при ярком солнечном свете, можно не волноваться по поводу усиления цветовых шумов при цветокоррекции. Однако, в других случаях это нужно иметь ввиду. Итак, первым делом дублируем слой, нажав CTRL+J.

Шаг 2

Переводим наше фото в режим Lab . Это выполняется командой Изображение - Режим - Lab (Image - Mode - Lab).

Выбираем дубликат слоя. Затем переходим в палитру Каналы (Channels) и выбираем канал Яркость (Lightness).

Затем, щелкнем по глазику канала Lab , чтобы увидеть изображение в цвете.

Я выполняю это нажатием двух комбинаций клавиш CTRL+1 и ~ , что значительно быстрей. В версии CS4 комбинации клавиш будут другие: CTRL+3 и ~.

Шаг 3

Применяем команду Изображение - Коррекция - Света/Тени (Image - Adjustment - Shadows/Highlights). Мы не случайно выбрали в шаге 2 канал Яркость. Теперь команда будет применяться только к нему, а так как информация о цвете и контрасте в режиме Lab находится в разных каналах, мы избежим увеличения цветовых шумов и появления цветовых артефактов.
Настройки в каждом конкретном случае будут различные, потренируйтесь и быстро поймете, как и в каких случаях поступать.

Шаг 4

Теперь займемся цветом. Каналы а и b в цветовой модели Lab смогут дать нам сколько угодно цвета, даже такого, который невозможно отобразить на мониторе и который не существует в природе. Воспользуемся методом наложения каналов с помощью команды Внешний канал (Apply Image). Выбираем канал «а» в палитре каналов, аналогично шагу 2. Переходим в меню Изображение - Внешний канал (Image - Apply Image). Выбираем режим наложения Перекрытие (Overlay) или Мягкий свет (Soft Light).

Шаг 5

Выбираем канал « b» и также накладываем его сам на себя в режиме Перекрытие .
Не забываем о том, что мы можем варьировать значением Прозрачности (Opacity) в диалоговом окне данной команды. Вот полученный результат после операций с каналами.

Примечание: можно также воспользоваться командой Кривые (Curves) и построить кривые «а» и « b» по контрольным точкам. Этот метод дает широчайшие возможности, но требует серьезной подготовки.

Шаг 6

Не волнуйтесь насчет чрезмерной насыщенности цветов. Нужно всего лишь понизить непрозрачность слоя. Я остановился примерно на 30% , у вас это значение может быть другим.

Шаг 7

Теперь принимаемся за повышение резкости. Делать мы это будем не совсем обычным способом, в два этапа. На первом этапе повышается резкость и контраст крупных областей изображения, на втором - прорабатываются мелкие детали. Для начала проверим в палитре каналов, выбран ли у нас канал Яркость. Переходим в меню Фильтр - Резкость - Контурная резкость (Filter - Sharpen - Unsharp mask). Сдвигаем ползунки Эффект (Amount) и Радиус (Radius) вправо до конца. Получилось невесть что, но так и нужно.

Теперь, начинаем уменьшать значения Радиуса до появления четких переходов между относительно крупными объектами, но не допуская проявления мелких деталей.

Именно поэтому данный метод имеет английскую аббревиатуру HIRALOAM (High Radius - Low Amount). Достигнув оптимального значения, увеличиваем значение Порога (Threshold), чтобы исключить действие команды на мелкие детали.

Шаг 8

Повышаем резкость мелких деталей изображения. Применяем ту же команду Контурная резкость, но уже в стандартном варианте.

А вот окончательный результат.

К сожалению при таком размере рисунка трудно оценить результаты повышения резкости, но уверяю, они вас порадуют. В следующих уроках мы продолжим знакомство с цветовым пространством Lab.

Желаю всем творческих успехов!

Многие из нас в той, или иной степени используют при обработке возможности цветового пространства Lab.
А слышали о нём практически все.

Многие знают, что в Lab можно повышать резкость изображения только в яркостном канале, избегая появления цветовых артефактов шарпа.
Что манипулируя цветовыми каналами в инструменте Curves, можно разделять близкие цветовые оттенки и нелинейно воздействовать на цветовую насыщенность.
Что весьма полезно.

Сегодня я опишу ещё один, менее распространённый и очевидный способ манипуляций с цветом в пространстве Lab.

Попутно мы вспомним концепцию многослойного неразрушающего редактирования изображений, применение команды Apply Image, а также работу со Smart-объектами.

Урок создан на примере Photoshop CS 6. Некоторые нюансы интерфейса в предыдущих версиях могут не работать, либо отличаться.

На рис. 01 изображена очаровательная модель, которой делают макияж на конкурсе маникюра, в рамках выставки "Estet Beauty Expo 2012" в Киеве.

рис. 01.

Проанализируем картинку.
Цветовое пространство - sRGB.
Общий цветовой баланс меня удовлетворяет. Его трогать не будем.
Специфика освещения такова, что цвет лица девушки получился достаточно бледным, а на правой (относительно нас - левой) части её лица присутствуют синеватые рефлексы.

Задача на обработку: устранить или ослабить холодные рефлексы слева, деликатно усилить насыщенность и разнообразие цветовых оттенков лица.

Определимся с порядком операций.
Как правило, если мы хотим осуществить некое воздействие на цвет изображения в целом, предварительно следует устранить локальные недостатки.
Поэтому сначала займёмся рефлексами.

1. Для их устранения используем режим наложения Color.
Концепция неразрушающего многослойного редактирования требует, чтобы:

Исходник оставался нетронутым.
- каждая операция оформлялась в виде отдельного слоя, название которого полностью описывает данную операцию.
- вся обработка сохранялась в виде многослойного PSD-файла.

Можно выделить три области, подлежащие коррекции на данном этапе, которые несколько различаются между собой по характеру и требуемой степени изменения цвета.

Это:
1. правая скула и щека девушки;
2. подбородок;
3. шея.

В силу этого для каждой из них будем создавать отдельный слой.

Покажу это детально на примере первой области.

рис. 02. Над нижним слоем с исходником создадим пустой слой, задав для него режим наложения Color:

В соответствии с концепцией многослойного редактирования, назовём этот слой "скула и щека".
Нажав клавишу [B], выберем инструмент кисть (brush), и зададим для него очень низкую интенсивность воздействия (Opacity = 3%):

Существенно облегчает нашу работу тот факт, что образец цвета для окрашивания правой щеки девушки мы можем взять с её же левой щеки.
Для этого, нажав и удерживая клавишу (курсор при этом приобретёт вид пипетки), щёлкнем по той части лица, цвет которой хотим взять за образец:

рис. 04.

Осталось выставить остальные параметры кисти: Hardness (жёсткость краёв) и размер.
Для этого, при активном инструменте Brush, делаем правый клик.
Открывается окно:

рис. 05.

Для нашего случая я бы выбрал мягкую кисть: величина Hardness около 30%.
А вот размер кисти в данном окне выставлять не стоит, т.к. этот способ начисто лишён наглядности.

Размер кисти можно изменять клавишами "[" (уменьшение), и "]" (увеличение).
При этом результат можно визуально соотносить с областью, которую предстоит обрабатывать:

рис. 06.

По рис. 06 видно, что при переходе в нижнюю часть области, ближе к кончику носа, размер кисти придётся уменьшать.

Есть ещё один наглядный способ изменять размер кисти (кажется, он появился только в CS6).
Если, удерживая нажатыми одновременно и правую кнопку мыши, двигать мышью в произвольном направлении, то размер кисти будет меняться.
На экране при этом виден не только сам кружок кисти, но и цифровые значения его параметров:

рис. 07.

Работая мягкой кистью, и меняя её размер в соответствии с размером обрабатываемого участка, закрашиваем целевую область.
В данном случае это - правые скула и щека девушки.

Степень внесённой коррекции контролируем "промигиванием" слоя "скула и щека" (рис. 02).
Заканчиваем обработку тогда, когда внесённые изменения несколько сильнее , чем следует.

Аналогично обрабатываем оставшиеся две области: подбородок и шею.
Для каждой из них создаём отдельный слой с режимом наложения Color и соответствующим названием.

Когда все три области обработаны, объединяем эти слои в группу, которую называем "Skin_color_correct_brush".
Упоминаем в названии кисть, т.к. далее будем корректировать цвет уже без ее применения.

Промигивая три созданных слоя по отдельности, регулируем их относительную непрозрачность, добиваясь гармоничного результата.
Последним шагом данного этапа коррекции будет подбор непрозрачности всей группы слоёв в целом.

рис. 08.

Я советовал заканчивать "окраску" каждого участка с некоторым перебором, так как итоговая регулировка непрозрачности отдельных слоёв позволит гармонизировать результат.

Ещё один полезный совет: для изменения многих параметров в Photoshop предусмотрены окошки, при щелчке по которым появляется ползунок и цифра, индицирующая текущее значение параметра.
Но пользоваться ими неудобно: нужно сначала прицельно открыть окошко, затем захватить мышью ползунок.

В этих случаях лучше поступать по другому.
Продемонстрирую сказанное на примере установки непрозрачности группы "Skin_color_correct_brush".
Вместо того, чтобы открывать окошко регулировки величины Opasity, можно поместить курсор на само название параметра.
При этом курсор изменит вид, как показано на рис. 09:

рис. 09.

После этого, нажав и удерживая нажатой левую кнопку мыши, регулируем величину непрозрачности движениями мыши влево и вправо.
Цифра в окошке показывает текущее значение параметра.

На этом первый этап нашей коррекции - устранение холодных рефлексов на правой стороне лица девушки, можно считать законченным.

2. Переходим ко второму этапу: деликатно усилить насыщенность и разнообразие цветовых оттенков лица.

Поскольку для решения задачи предполагается посещение цветового пространства Lab, то посвятим ему несколько строчек:

1. в Lab информация о яркости и цвете полностью разделена
2. информация о цвете, в отличие от RGB, кодируется не 3-мя, а 2-мя цифрами: "a" и "b".
3. яркость (L) и вовсе определяется одной цифрой (в процентах, от 0 до 100)
4. все нейтральные объекты имеют в Lab цветовые координаты a=0 и b=0, что весьма удобно при анализе.

Представление цвета в Lab организовано таким образом: цветовая плоскость образуется пересечением двух взаимно перпендикулярных цветовых осей: "a" и "b".
Каждая из них отвечает за соотношение в итоговом цвете двух противоположных (оппонирующих) оттенков:

Ось "a" - за соотношение Magenta и Green;
- ось "b" - за соотношение Yellow и Blue.

В этих парах первые: (Magenta и Yellow), соответствуют положительным значениям (тёплые оттенки).
Вторые: (Green и Blue) - отрицательным (холодные оттенки).

рис. 10.

Нейтральному соответствует только точка пересечения этих осей.
Начало отсчёта - "0", находится посередине, а "краевые" значения цвета: -128 для "холодных" оттенков, и +127 - для "тёплых" оттенков.

Мы планируем использовать некоторые свойства Lab, но наше изображение пока находится в sRGB.
Как же быть?

Первое, что приходит в голову - конвертировать изображение в Lab командой Edit → Convert to Profile... , задав в качестве целевого пространства Lab.
Более того, в данном конкретном случае можно так и поступить.

Но нас интересуют общие подходы, по возможности, не привязанные к конкретному примеру.
Конвертация из одного пространства в другое влечёт за собой исчезновение корректировочных слоёв.
Скажем, если бы мы на первом этапе применили Curves, Levels или Color Balance, то при конвертации в Lab Photoshop "съел" бы эти слои.
Картинка при этом не изменится, т.к. их влияние на изображение будет учтено при конвертации.

Однако, концепция многослойного неразрушающего редактирования не допускает исчезновения слоёв, т.к. каждый слой - это отдельный шаг обработки, который должен быть обязательно сохранён.
Поэтому, в общем случае, непосредственная конвертация из одного пространства в другое - недопустима.

Это противоречие решается благодаря применению т.н. Smart-объектов, о которых я .
Кому лень ходить по ссылке: Smart-объект - это файл в файле.
Внутри него мы можем конвертировать что угодно и во что угодно. Это никак не нарушит структуру основного PSD-файла.
Результат этой "внутренней" коррекции автоматически будет передан во внешний PSD-файл, причём Photoshop самостоятельно приведёт его к цветовому пространству внешнего файла.

Чтобы создать нужный нам Smart-объект, создадим над уже имеющейся структурой слоёв (см. рис. 09) ещё один, который является суммой всех, ранее созданных.
Для этого, сделав активной группу "Skin_color_correct_brush" (см. рис. 09), нажав и удерживая нажатым , через меню выполним команду Layer → Merge Visible .
Над нашей послойной структурой возникнет новый, суммарный слой, который мы назовём "merged layer":

рис. 11.

Осталось превратить его в Smart-объект.
Через меню выполним команду: Layer → Smart Objects → Convert to Smart Object .
Верхний слой структуры будет конвертирован в Smart Object, что отобразится в палитре Layers следующим образом:

рис. 12.

Двойной щелчок по верхнему слою откроет его, как новый файл, в котором на данный момент есть только один слой: "merged layer".
Теперь можем спокойно конвертировать его в пространство Lab: Edit → Convert to Profile... , задав Lab в качестве целевого пространства.
Всё подготовлено для дальнейшей коррекции.

Теперь давайте пофантазируем, что будет, если в Lab наложить цветовые каналы сами на себя в режиме Overlay?

Для тех, кто "не в теме", звучит достаточно бредово. Но давайте попробуем разобраться.

Цветовой канал в Lab - это Ч/Б изображение, практически всегда малоконтрастное.
Нейтральные для данного канала пикселы имеют я нём яркость 128.
Тёплые тона - будут ярче среднего значения 128, а холодные - темнее:

рис. 13.

рис. 14.

Что же будет, если наложить такой канал сам на себя в режиме наложения Overlay?
И как это скажется на нашем изображении?

Интересующее нас наложение на понятном почти всем языке кривых, выглядит так:

рис. 15.

Для тех, кому всё же непонятно, озвучу график словами.
Итак, при наложении картинки самой на себя в режиме Overlay происходит следующее:

1. Пикселы, имевшие яркость 128, останутся без изменений.
Учитывая специфику Lab, это означает, что то, что было нейтральным по цвету, таким же и останется.
Т.е. баланс белого не сместится, и нас это в данном случае устраивает.

2. В средних тонах (т.е. для пикселов, чья яркость не сильно отличается от средней в обе стороны), крутизна кривой максимальна.
Т.о. цветовой контраст будет максимально усилен для изначально средненасыщенных областей.

3. По краям яркостного диапазона в цветовом канале Lab крутизна наклона кривой заметно снижается.
Это означает, что для областей, изначально имевших высокую цветовую насыщенность, степень воздействия будет тем ниже, чем большей была исходная насыщенность.
Весьма полезное для нас свойство, уменьшающее риск выйти за пределы цветового охвата исходного пространства sRGB.

Наглядная иллюстрация специфики режима наложения Overlay.

Анимированная картинка (рис. 16) состоит из 3-ёх кадров:

1. №1. Обычный чёрно-белый градиент.
2. №2. Результат наложения этого градиента самого на себя в режиме Overlay.
3. Разница (Difference) между 2 и 1 (с увеличенным для наглядности контрастом).

рис. 16.

Последний, разностный кадр, наглядно демонстрирует, в каких частях тонального диапазона при Overlay-наложении картинки саму на себя воздействие максимально.

(чем разница 1 и 2 больше - тем светлее эта область на 3-ем слайде).

Как известно, критерий истины - это практика.
Реализуем все описанное.

Внутри нашего Smart-объекта создадим две копии исходного "merged layer".
Не мудрствуя лукаво, назовём эти слои "a" to "a" overlay и "b" to "b" overlay:

рис. 17.

Почему для выполнения коррекции я создаю два слоя? Ведь наложить сами на себя оба цветовых канала можно и на одном?

Ответ должен быть очевиден для тех, кто внимательно прочёл описание первой части статьи.
Реализация коррекций в цветовых каналах "a" "b" в виде отдельных слоёв, позволит нам в дальнейшем, путём регулирования их непрозрачности, в максимальной степени гибко гармонизировать итоговый результат.
Концепцию "разделяй и властвуй" придумали умные люди.

Теперь нужно обеспечить, чтобы слой "a" to "a" overlay оказывал влияние только на канал "a", а слой "b" to "b" overlay - только на канал "b".
Двойной клик на каждом из них откроет окно регулировки параметров наложения слоя:

рис. 18.

Красная рамочка выделяет три чекбокса, которые определяют, на какие каналы изображения будет влиять данный слой.
Для слоя "a" to "a" overlay мы оставляем галочку только в канале "a" (см. рис. 17), а для слоя "b" to "b" overlay - только в канале "b".

Взглянув после этого в палитру Layers, мы увидим две пиктограммы, которых раньше не было.
Они выделены красной рамкой на рис. 19:

рис. 19.

Эти пиктограммы означают, что для соответствующего слоя была выполнена тонкая регулировка параметров наложения.
Давно ожидаемое мной новшество!

Приступим непосредственно к наложению слоёв.
Для этого воспользуемся командой Image → Apply Image...

Данная команда позволяет взять нечто в одном месте, и поместить его в другое.
Попутно задав режим наложения и/или непрозрачность.
Главное, чтобы эти "одно и другое" имели одинаковый размер в пикселах.

Мы хотим наложить цветовые каналы сами на себя.
Подробно опишу процесс на примере канала "a".
Для применения Apply Image, сначала нужно стать туда, куда мы будем вставлять.
С самого начала мы оговорили, что воздействие на канал "a" будет осуществлять слой "a" to "a" overlay.
Сделаем его активным:

рис. 20.

Затем в палитре Channels сделаем активным целевой канал "a":

рис. 21.

После этого вместо нашей картинки мы увидим следующее:

рис. 22.

Так и должно быть. В настоящее время у нас активен только канал "a", на который мы хотим воздействовать.
Именно его Photoshop нам и показывает.
Но как же работать дальше? Ведь мы будем манипулировать с цветом.
Для "дозировки" воздействия нам просто необходимо видеть полноцветное изображение!

Именно в таких случаях в полной мере проявляется мощь и многогранность интерфейса Adobe Photoshop!

В палитре Channels щёлкнем по пиктограмме глаза в композитном слое (выделено красной рамкой):

рис. 23.

Теперь Photoshop показывает нам полноцветное изображение, а активным остаётся только канал "a", что нам и нужно.

Вызываем команду Image → Apply Image...
Открывается окно с её интерфейсом, а наша красавица неожиданно зеленеет.
Причина этого - режим наложения Multiply, умолчательный для команды Apply Image:

рис. 24.

Меняем его на Overlay, цвет нормализуется, и мы сразу видим увеличение цветовых контраста и насыщенности по оси "a" (Magenta - Green).
Следим за тем, чтобы в секции Source стояло "Channel: a" (он ведь накладывается сам на себя).

рис. 25.

Повторим наши действия для второго цветового канала.
Сделаем активным слой "b" to "b" overlay, затем в палитре Channels активируем канал "b", после чего щелкаем по глазку композитного слоя.
Вызываем команду Image → Apply Image...
В данном случае увеличение цветовых контраста и насыщенности будет по оси "b" (Yellow - Blue):

рис. 26.

На рис. 25 и 26 видно, что интерфейс команды Image → Apply Image... позволяет сразу же задать непрозрачность наложения.
Но я этого не сделал, несмотря на явную избыточность внесённой коррекции для обоих слоёв.
Сейчас мы это сделаем гораздо более наглядным способом.

Объединим оба корректирующих слоя в группу под названием "all corrections":

рис. 27.

Распределение функций в этой структуре таково:

Слой "a" to "a" Overlay отвечает только за коррекцию в цветовом канале "a";
- слой "b" to "b" Overlay отвечает только за коррекцию в цветовом канале "b".

Теперь мы имеем возможность регулировать коррекции в цветовых каналах раздельно, меняя непрозрачность этих слоёв.
А также регулировать интенсивность коррекции в целом, меняя непрозрачность всей группы.
При этом обеспечен полный визуальный контроль процесса.

В процессе подбора непрозрачностей все время промигиваем слои и группу в целом.
Только так можно избавиться от влияния адаптации зрительного восприятия и верно оценить интенсивность вносимых изменений.

Я остановился на следующих значениях:

рис. 28.

Мы закончили всё, что планировали внутри Smart-объекта.
Чтобы результат этих манипуляций стал доступен в исходном (верхнеуровневом) PSD-файле, внутри Smart-объекта обязательно нужно сохраниться, нажав .
После чего закрываем окно Smart-объекта и возвращаемся в исходный PSD-файл.

Он как был, так и остался в пространстве sRGB.
Photoshop автоматически приведёт содержимое Smart-объекта к цветовому пространству внешнего файла.
В духе концепции многослойного редактирования, переименуем Smart-объект в "Lab color channels Overlay".
Теперь палитра Layers и итоговая картинка выглядит так:

рис. 29.

3. Резюме.

1. Уверен, многие подумают: господи, а зачем так сложно?
Второй этап коррекции я в два счёта сделаю с помощью Curves/Levels/Hue-Saturation/Vibrance/Co lor Balance ... (лишнее зачеркнуть).
А все эти переходы между пространствами - и вовсе полная ерунда!

Постараюсь сразу ответить:

Lab позволяет получить более качественные результаты, когда мы хотим воздействовать только на цвет;
- Lab, в силу специфики своей структуры, позволяет разделять близкие цветовые оттенки. В RGB это проблематично.

Еще могут спросить: хорошо, с Lab всё понятно. Но почему мы, попав в него, начали манипулировать с каналами, а не ограничились работой с кривыми?

Отвечаю: действительно, кривые обладают максимальной гибкостью, и вполне позволили бы решить поставленную задачу.

Однако, есть ряд моментов:
- работа с кривыми в пространстве Lab заметно отличается от привычной работы с кривыми в RGB;
- в Lab картинка очень резко реагирует на любые манипуляции с кривыми, что непривычно для многих, особенно - начинающих;
- работа с кривыми эффективна, когда мы заранее знаем, к чему стремимся. Например - выставление чёрной, серой и белой точек по Маргулису.
В нашем случае такой ясности нет.

Тогда как в предложенном методе творческая часть сводится к настройке непрозрачности двух слоёв, объединённых в группу.

2. Приведенные мной итоговые параметры не являются единственно верными.
Любой легко и быстро сможет подобрать иные значения в соответствии со своим личным вкусом.

3. Описанный приём применим не только для портретов.

4. Подробное описание метода занимает достаточно много места.
Однако, собственно Lab-коррекция легко автоматизируется.
Коротенький action почти мгновенно создаёт описанный Smart-объект, в нём - соответствующие слои, с заданными названиями и параметрами наложения.
Вручную остаётся только подобрать итоговые значения непрозрачности слоёв и группы для получения гармоничного результата.
Что занимает максимум 2 - 3 минуты.
Данный action создан и доступен для скачивания по ссылке ниже.

Позволю себе несколько реплик о том, почему я пишу именно так, а не иначе:о))

1. Основная цель написания моих статей - образовательная.
Как правило, я планирую, какие именно вопросы обработки и/или детали интерфейса хочу описать.
И подстраиваю логику изложения материала под этот план.

2. Мощь Photoshop заключается, в том числе, и в том, что практически любую задачу можно решить многими способами.
Каждый из которых имеет свои плюсы и минусы.
Я выбираю из них те, которые позволяют мне описать запланированное (см. п. 1).
В каких-то моментах этот выбор может быть не самым оптимальным.

3. Как и все мы, я не являюсь единственным носителем истины.
И вполне могу сам чего-то не знать.

Интерпретация системы CIELAB

Цветовосприятие обсуждается уже много лет, и, как в случае любой оценки, которая лежит в области человеческих чувств, сущность анализа остаётся субъективной. Однако, в процессе эволюции компьютеризированных цветовых систем и контролируемых искусственных источников освещения, стал возможен более объективный метод для различения цветов. В настоящее время имеется множество отличных пакетов программного обеспечения, которые переводят детализированные цветовые формулы в математические вычисления.

CIELAB , обсуждаемая здесь - это математическая система оценки цвета . Другие имеющиеся системы включают в себя Hunter Lab и FMC II . Однако система ОЕ признана в качестве промышленного стандарта для искусственой оценки цвета.

Три элемента, необходимые для описания цвета

Чтобы точно воспринимать цвет, нужны 3 элемента:
1) Источник света;
2) Цветовой образец;
3) Наблюдатель.

Источник света

Обычно, цветовая промышленность использует искусственный дневной свет (D65) в качестве стандартного источника света для оценки и контроля цвета . (Для наших целей здесь, мы будем называть его дневным светом.) Как можно видеть в лабораторной цветовой кабине, дневной свет предоставляет очень живой и детализированный источник для оценки.

Производители будут использовать любой промышленно специфицированный источник, и дневной свет - только один из них. Например, в автомобильной промышленности может применяться "горизонтальный свет" или "холодный белый, флюоресцентный свет" . Или, производитель игрушек, который размещает готовую продукцию в магазинах с холодными белыми флюоресцентными лампами, может оценивать цвет под такими же источниками света в лаборатории.

Источник света в цветном мониторе компьютера измеряется инструментом, который называется колориметр или спектрофотометр . Спектрофотометр содержит источник света D65 и многие другие компоненты, необходимые для цветоанализа. Оператор измеряет стандартный цвет через линзу спектрофотометра. Затем инструмет передаёт результаты в компьютер, который, в свою очередь производит математические вычисления. Затем таким же образом оценивается цветовой образец и сравнивается со стандартом.

Цветовой образец

Образец - это действительный шаблон или цветовой чип, который анализируется в сравнении со стандартом. Необходимо, чтобы стандарт и образец были сделаны при одинаковых условиях. Это даст гарантию, что блеск, толщина образца, температурная устойчивость и другие анализируемые переменные будут постоянны.

Если, например, есть воспринимаемая разница в блеске благодаря изменениям в условиях отливки образца, контролирующее цвет программное обеспечение и искусственный источник света будут воспринимать образец как бесцветный. И это может поставить под угрозу целостность конечного продукта.

Наблюдатель

В оценке и контроле цвета, инструмент, используемый для наблюдения образца, называется наблюдатель. Человеческий глаз по-прежнему остаётся лучшим наблюдателем, но в процессе искусственной оценки цвета мы полагаемся на линзу спектрофотометра.

Цветовое пространство CIELAB

Термин CIELAB сочетает аббревиатуру CIE и буквы, которые представляют аспекты цветового пространства LAB .

Международный Комитет по освещению (The International Commission on Illumination - CIE) завершил первую фазу системы CIELAB в 1931 году. Изначально она разрабатывалась как объективный метод оценки цвета с использованием источника света, цветового образца и наблюдателя . Первоначальная оценка называлась "двухградусным наблюдателем" , потому что она основывалась на двухградусном поле зрения. Этот метод наблюдения цветового образца эквивалентен тому, что видит человеческий глаз на расстоянии.

В 1965 году Комитет произвёл 2 существенных изменения с системе CIELAB , разработав "десятиградусного наблюдателя" и определив искусственный дневной свет (D65) в качестве стандартного источника света . Десятиградусное поле зрения лучше представляет цветовой образец, рассматриваемый на расстоянии вытянутой руки. И в 1976 году последняя ревизия системы CIELAB была названа CIE 1976 .

Система CIELAB использует трёхцветные значения , являющиеся искусственной интерпретацией того, что видит человеческий глаз. Эти значения характеризуются как: Х (представляющий красный возбудитель глаза), Y (представляющий зелёный возбудитель глаза) и Z (представляющий синий возбудитель глаза). Значение Y также используется для характеристики светлоты образца.

По существу, система CIELAB сравнивает образец со стандартом и делает числовое определение на основе воспринимаемой цветовой разницы. Другими словами, цветовой разнице придаётся значение и вычерчивается в диаграмму.

Диаграмма, или область, которую распознаёт система CIELAB , называется "цветовое пространство" (см. рисунки ниже). Это теоретическое пространство может быть концептуализировано как трёхмерный цилиндр с осью, идущей сквозь центр сверху вниз. Тем не менее, CIELAB использует квадратную плоскость, чтобы показать, как красно-зелёная и жёлто-синяя оси проходят сквозь цилиндр.

Таблица ниже показывает значения системы CIELAB , которые будут описываться далее по тексту:

Значение - описание

L* Lightness/darkness (0 = Black; 100 = White)

Светлота/темнота (0 = чёрный; 100 = белый)

a* Red shade (if the value is positive)
Green shade (if the value is negative)

Красный оттенок (если значение положительное)
зелёный оттенок (если значение отрицательное)

b* Yellow shade (if the value is positive)
Blue shade (if the value is negative)

Жёлтый оттенок (если значение положительное)
синий оттенок (если значение отрицательное)

DL* Lighter than standard (if the value is positive)
Darker than standard (if the value is negative)

Светлее стандарта (если значение положительное)
темнее стандарта (если значение отрицательное)

Da* More red than standard (if the value is positive)
More green than standard (if the value is negative)

Больше красного, чем в стандарте (если значение положительное)
больше зелёного, чем в стандарте (если значение отрицательное)

Db* More yellow than standard (if the value is positive)
More blue than standard (if the value is negative)

Больше жёлтого, чем в стандарте (если значение положительное)
больше синего, чем в стандарте (если значение отрицательное)

DC More saturated than standard (if the value is positive)
Less saturated than standard (if the value is negative)

Более насыщен, чем стандартный (если значение положительное)
менее насыщен, чем стандартный (если значение отрицательное)

Система CIELAB значения

Значения L*

"Светлота" образца представлена символом "L*" , и это значение основано на проценте отражения света . В диаграмме цветового пространства (рисунки выше) значение L* представляет собой вертикальную ось, идущую через центр. Для этого случая рассмотрим образец серого, который лишён цвета и релевантны (имеют отношение) только светлота или темнота.

Если значение L* равно нулю, образец чёрный. Если значение равно 100 - образец белый. Любой образец без цветового тона, и который попадает в значения отражения от 0 до 100%, будет вариацией серого. Если значение близко к 0%, образец будет тёмно-серым. Если значение ближе к 100%, то он будет светло-серым.

Значения DL*

Дельта L* или DL* определяет разницу светлоты/темноты между образцом и стандартом . Это сделано просто, вычитая значение L* стандрта из значения L* образца. Если результат этого вычитания - положительное значение, тогда образец будет "светлее" стандарта. Если отрицательный - образец будет "темнее" стандарта.

Например, если у образца значение L* равно 43,17, а у стандарта L* = 43,73, то Дельта L* или DL* будет = -0,56 (43,17 - 43,73 = -0,56). (См таблицу ниже.) Другими словами, образец будет на 0,56 единиц CIELAB "темнее" стандарта. (Заметьте, что для всех дельта-расчётов стандартное значение всегда вычитается из значения образца.)

Значения a*

Значение a* относится к разнице красного/зелёного в цвете . Это необязательно значит, что образец красного или зелёного цвета, это значит только, что у него есть красноватый или зеленоватый оттенок. Поскольку красный и зелёный цвета являются противоположными (или комплементарными) цветами спектра, колорист должен будет добавить зелёного оттенка для уравновешивания красного, или красного для уравновешивания зелёного.

В цветовом пространстве оттенки красного/зелёного представлены горизонтальной плоскостью, которая проходит с востока на запад. Если значение a* положительное, то цвет появится в красном регионе цветового пространства. Если отрицательное - в зелёном. Значение а* , равное нулю, значит, что образец серый и появится прямо в центре красной/зелёной плоскости. Заметьте, что эта плоскость также пересекается с осью светлоты/темноты, так что насыщенность цвета со значением а* , равным нулю, фактически определяется его значением L* .

Значения Da*

Значение Дельта а* или "Da*" определяет разницу красного/зелёного между стандартом и образцом. Это разница между значением а* стандарта и значением а* а* образца равно 0,53 и значение а* стандарта равно 1,03, то значение Da* будет равно -1,56 (-0,53 - 1,03 = -1,56).

Поскольку, в данном случае, значение Da* отрицательное, то воспринимаемая цветовая разница (согласно анализу спектрофотометра) будет зеленее, чем стандарт. Если значение Da* положительное, цветовая разница будет краснее стандарта.

Значения b*

Жёлтые/синие оттенки обозначены буквой "b*" . Опять же, эти значения не обязательно означают, что образец жёлтого или синего цвета. Это просто значит, что образец имеет жёлтый или синий оттенок.

На рисунках вверху показана жёлтая/синяя переменная на горизонтальной плоскости, идущая с севера на юг. Если значение b* образца положительное (такое как 46,30), образец появится в жёлтом регионе цветового пространства. Если отрицательное - в синем регионе.

Значения Db*

Значение Дельта b* или "Db*" определяет разницу жёлтого/синего оттенка между стандартом и образцом путём вычитания значения b* стандарта из значения b* образца. Если в нашем примере значение образца b* равно -44,78, и значение b* стандарта равно - 46,30, то значение Db* будет 1,52 (-44,78 - (- 46,30) = 1,52).

Если значение Db* положительное, то воспринимаемая цветовая разница (по результатам анализа спектрофотометра) будет желтее стандарта. Если значение Db* отрицательное, то цветовая разница будет синее стандарта.

Заметьте, что в цветовом пространстве ось b* проходит перпендикулярно оси а* в той же горизонтальной плоскости. Это значит, что каждый оцениваемый цветовой образец будет иметь как красные/зелёные оттенки (а* ), так и жёлтые/синие (b* ). Невозможно иметь одни, и не иметь другие.

Значения С*

Человек-наблюдатель может анализировать цветовой образец как "более насыщенный" или имеющий "больше цвета" , чем стандарт. В этом случае, образец можно описать, как насыщенный цветом. Этот аспект цвета называется "цветностью" (chromaticity) и система CIELAB обозначает это значение как "С*" .

Значение С* расположено на плоскости, начиная от центра цветового пространства. Опять же, если мы рассматриваем серый образец, в котором нет цветового тона, он появится в центре цветового пространства со значением С* , равным нулю. В этой центральной точке цветовой образец не будет иметь насыщенности или "хроматичности" (цветности).

Это не значит, что все серые образцы имеют нулевое значение С* . Существует множество оттенков и тонов серого с разной степенью насыщенности, но все они имеют значение С* близкое к нулю.

Заметьте, что 1) чем дальше от центра находится значение С* цвета, тем выше его насыщенность или цветность, и 2) значения С* не могут быть отрицательными. Таким образом, образец, который не имеет насыщенности, никогда не может считаться менее насыщенным, чем образец, находящийся в центре цветового пространства.

Значения DC*

CIELAB генерирует значения Дельта С* или "DC*" , вычитая значение С* стандарта из значения С* образца. В отличие от значения С* , значение DC* может быть отрицательным (такое, как -1,54). Отрицательные значения DC* очевидно отображают низшую насыщенность и хроматичность, чем положительные значения DC* . Таким образом, если значение стандарта С* равно 46,32 и значение С* образца равно 44,78, то значение DC* будет -1,54 (44,78 - 46,32 = -1,54), и образец будет считаться менее насыщенным, чем стандарт.

Значения h

Значение "h" означает цветовой тон , по которому распознаётся человеческим глазом данный цвет и идентифицируется как оранжевый, жёлтый, бежевый, коричневый, розовый пинк или любой из цветов, видимых человеку. Компьютеры CIELAB , тем не менее, измеряют значение цветового тона в значениях геометрических градусов , как показано на рисунке ниже.

Значение "h" представлено градусами угла и оно никогда не может быть отрицательным . Поскольку значение цветности (С* ) зависит от тона (h ), то значение С* не может быть нанесено на диаграмму до того, как будет определено нахождение значения h на периметре круга. Значение С* должно находится на одной плоскости со значением h .

Например, если значение h равно 40,00 или 40 градусов, мы можем провести прямую линию от центра цветового пространства к точке 40 градусов на круге. Значение С* будет находится на соответствующем месте на этой линии. Заметьте, как линия от центра цветового пространста под углом 40 градусов описывает форму пирога.

Значения Dh*

Для вычисления значения Дельта h* или Dh* , система CIELAB вычитает значение h стандарта из значения h образца. Например, если значение h стандарта равно 271,27 и значение h образца равно 269,32, то значение Dh* будет равно -1,95 (269,32 - 271,27 = -1,95). Значение h примерно равное 270,00 будет означать синий цвет.

Поскольку основной вид этого цвета синий, то разница между стандартом и образцом должна быть либо в красную, либо в зелёную сторону. Если значение Dh* отрицательное, то эта разница в тоне будет указывать, что образец "зеленее" стандарта. Если Dh* имеет положительное значение, то образец будет казаться "краснее" .

Как упоминалось выше, один и тот же образец не может быть слишком синим, или слишком жёлтым одновременно. Таким образом, разница Dh* между синим стандартом и синим образцом будет казаться либо красной, либо зелёной. То же самое применимо к значению Dh* , которое нe жёлтое, и нe синее. Отрицательное значение Dh* для красного образца указывает, что тон будет "синее" стандарта. Положительное значение Dh* для красного образца указывает, что тон будет казаться "желтее" стандарта.

Значения DE*

Возможно, самый чрезмерно используемый метод определения цветового утверждения (или отбраковки цвета) - это Дельта Е* или DE* . Система CIELAB использует вычисление DE* как эталонное значение для установки толерантностей . К сожалению, многие отделы качества имеют тенденцию принимать это значение без учёта других аспектов цвета, таких как светлота, насыщенность (цветность) и тон.

Расчёт DE* производится по формуле DE* = [ (DL* )2+(Da* )2+(Db* )2] 1/2 . Если мы присваиваем равные значения всем трём аспектам цветового образца (светлота/темнота, красный/зелёный оттенок, жёлтый/синий оттенок), то значение DE* становится очень произвольным.

Например, если значение DL* образца равно -1,00, значение Da* равно 0,00 и значение Db* равно также 0,00, то значение DE* будет равно 1,00. Однако, если мы оцениваем другой образец, у которого значение DL* равно 1,00, значение Da* равно 0,00 и значение Db* равно 0,00, то значение DE* всё также будет равно 1,00. (Заметьте, что значение DE* всегда положительное, потому что при расчёте значения DL* , Da* и Db* возводятся в квадрат.)

Таким образом, образцы, которые на 1,0 единицу CIELAB темнее или светлее стандарта, всё также могут иметь одинаковые значения DE* . Не многие цветовые образцы могут допускать такие отклонения и оставаться точными. Следовательно, 1) результаты расчётов значений DE* не должны быть единственным источником для установления допуска/недопуска толерантностей, и 2) должны учитываться другие аспекты оценки цвета.

Ниже две картинки, где изображены визуально воспринимаемые человеческим глазом цветa в рамкаx цветового тела CIELAB.

Важно

Промышленность предоставила множество надёжных методов искусственной оценки цвета. Тем не менее, всегда нужно подчёркивать, что человеческий глаз до сих пор остаётся самым заслуживающим доверия инструментом для оценки пигментированных образцов. Если во время любой оценки цвета искусственно полученные результаты неприемлемы, то наблюдатель должен полагаться на его/её собственную способность зрительно определять цветовую разницу.

Цветовой компьютер при его ненадлежащем использовании может вызвать необоснованные отбраковки или, наоборот, в некоторых случаях могут быть допущены "бесцветные" материалы. Если использовать этот ценный, экономящий время и экономически эффективный инструмент неправильно, он может стать контрпродуктивным. Каждый образец, оцениваемый цветовым компьютером, также должен оцениваться человеком-наблюдателем. Никогда не измеряйте образец без его визуальной оценки.

Очень часто у людей, напрямую не связанных с полиграфическим дизайном, возникают вопросы "Что такое CMYK?", "Что такое Pantone?" и "почему нельзя использовать ничего, кроме CMYK?".

В этой статье постараемся немного разобраться, что такое цветовые пространства CMYK, RGB, LAB, HSB и как использовать краски Pantone в макетах.

Цветовая модель

CMY(K), RGB, Lab, HSB - это цветовая модель. Цветовая модель - термин, обозначающий абстрактную модель описания представления цветов в виде кортежей чисел, обычно из трёх или четырёх значений, называемых цветовыми компонентами или цветовыми координатами. Вместе с методом интерпретации этих данных множество цветов цветовой модели определяет цветовое пространство.

RGB - аббревиатура английских слов Red, Green, Blue - красный, зелёный, синий. Аддитивная (Add, англ. - добавлять) цветовая модель, как правило, служащая для вывода изображения на экраны мониторов и другие электронные устройства. Как видно из названия – состоит из синего, красного и зеленого цветов, которые образуют все промежуточные. Обладает большим цветовым охватом.

Главное, что нужно понимать, это то, что аддитивная цветовая модель предполагает, что вся палитра цветов складывается из светящихся точек. То есть на бумаге, например, невозможно отобразить цвет в цветовой модели RGB, поскольку бумага цвет поглощает, а не светится сама по себе. Итоговый цвет можно получить, прибавляя к исходномой черной (несветящейся) поверхности проценты от каждого из ключевых цветов.

CMYK - Cyan, Magenta, Yellow, Key color - субтрактивная (subtract, англ. - вычитать) схема формирования цвета, используемая в полиграфии для стандартной триадной печати. Обладает меньшим, в сравнении с RGB, цветовым охватом.

CMYK называют субстрактивной моделью потому, что бумага и прочие печатные материалы являются поверхностями, отражающими свет. Удобнее считать, какое количество света отразилось от той или иной поверхности, нежели сколько поглотилось. Таким образом, если вычесть из белого три первичных цвета - RGB, мы получим тройку дополнительных цветов CMY. «Субтрактивный» означает «вычитаемый» - из белого вычитаются первичные цвета.

Key Color (черный) используется в этой цветовой модели в качестве замены смешению в равных пропорциях красок триады CMY. Дело в том, что только в идеальном варианте при смешении красок триады получается чистый черный цвет. На практике же он получится, скорее, грязно-коричневым - в результате внешних условий, условий впитываемости краски материалом и неидеальности красителей. К тому же, возрастает риск неприводки в элементах, напечатанных черным цветом, а также переувлажнения материала (бумаги).

В цветовом пространстве Lab значение светлоты отделено от значения хроматической составляющей цвета (тон, насыщенность). Светлота задана координатой L (изменяется от 0 до 100, то есть от самого темного до самого светлого), хроматическая составляющая - двумя декартовыми координатами a и b. Первая обозначает положение цвета в диапазоне от зеленого до пурпурного, вторая - от синего до желтого.

В отличие от цветовых пространств RGB или CMYK, которые являются, по сути, набором аппаратных данных для воспроизведения цвета на бумаге или на экране монитора (цвет может зависеть от типа печатной машины, марки красок, влажности воздуха на производстве или производителя монитора и его настроек), Lab однозначно определяет цвет. Поэтому Lab нашел широкое применение в программном обеспечении для обработки изображений в качестве промежуточного цветового пространства, через которое происходит конвертирование данных между другими цветовыми пространствами (например, из RGB сканера в CMYK печатного процесса). При этом особые свойства Lab сделали редактирование в этом пространстве мощным инструментом цветокоррекции.

Благодаря характеру определения цвета в Lab появляется возможность отдельно воздействовать на яркость, контраст изображения и на его цвет. Во многих случаях это позволяет ускорить обработку изображений, например, при допечатной подготовке. Lab предоставляет возможность избирательного воздействия на отдельные цвета в изображении, усилиения цветового контраста, незаменимыми являются и возможности, которые это цветовое пространство предоставляет для борьбы с шумом на цифровых фотографиях.

HSB - модель, которая в принципе является аналогом RGB, она основана на её цветах, но отличается системой координат.

Любой цвет в этой модели характеризуется тоном (Hue), насыщенностью (Saturation) и яркостью (Brightness). Тон - это собственно цвет. Насыщенность - процент добавленной к цвету белой краски. Яркость - процент добавленной чёрной краски. Итак, HSB - трёхканальная цветовая модель. Любой цвет в HSB получается добавлением к основному спектру чёрной или белой, т.е. фактически серой краски. Модель HSB не является строгой математической моделью. Описание цветов в ней не соответствует цветам, воспринимаемых глазом. Дело в том, что глаз воспринимает цвета, как имеющие различную яркость. Например, спектральный зелёный имеет большую яркость, чем спектральный синий. В HSB все цвета основного спектра (канала тона) считаются обладающими 100%-й яркостью. На самом деле это не соответствует действительности.

Хотя модель HSB декларирована как аппаратно-независимая, на самом деле в её основе лежит RGB. В любом случае HSB конвертируется в RGB для отображения на мониторе и в CMYK для печати,а любая конвертация не обходится без потерь.

Стандартный набор красок

В стандартном случае полиграфическая печать осуществляется голубой, пурпурной, желтой и черной красками, что, собственно и составляет палитру CMYK. Макеты, подготовленные для печати, должны быть в этом пространстве, поскольку в процессе подготовки фотоформ растровый процессор однозначно трактует любой цвет как составляющую CMYK. Соответственно, RGB-рисунок, который на экране смотрится очень красиво и ярко, на конечной продукции будет выглядеть совсем не так, а, скорее, серым и бледным. Цветовой охват CMYK меньше, чем RGB, поэтому все изображения, подготавливаемые для полиграфической печати, требуют цветокоррекции и правильной конвертации в цветовой пространство CMYK!. В частности, если вы пользуетесь Adobe Photoshop для обработки растровых изображений, следует пользоваться командой Convert to Profile из меню Edit.

Печать дополнительными красками

В связи с тем, что для воспроизведения очень ярких, "ядовитых" цветов цветового охвата CMYK недостаточно, в отдельных случаях используется печать CMYK + дополнительные (SPOT) краски . Дополнительные краски обычно называют Pantone , хотя это не совсем верно (каталог Pantone описывает все цвета, как входящие в CMYK, так и не содержащиеся в нем) - правильно называть такие цвета SPOT (плашечные), в отличие от смесевых, то есть CMYK.

Физически это означает, что вместо четырех печатных секций со стандартными CMYK-цветами используется большее их количество. Если печатных секций всего четыре, организовывается дополнительный прогон, при котором в уже готовое изделие впечатываются дополнительные цвета.

Существуют печатные машины с пятью печатными секциями, поэтому печать всех цветов происходит за один прогон, что, несомненно, улучшает качество приводки цвета в готовом изделии. В случае печати в 4 CMYK-секциях и дополнительным прогоном через печатную машину с плашечными красками цветосовпадение может страдать. Особенно это будет заметно на машинах с менее чем 4 печатными секциями - наверняка не раз вы видели рекламные листовки, где за края, к примеру, красивых ярко-красных букв может немного выступать желтая рамочка, которая есть ни что иное, как желтая краска из раскладки данного красивого красного цвета.

Подготовка макетов для полиграфии

Если вы готовите макет для печати в типографии и вами не оговорена возможность печати дополнительными (SPOT) красками, готовьте макет в цветовом пространстве CMYK, какими бы привлекательными вам не казались цвета в палитрах Pantone. Дело в том, что для имитации цвета Pantone на экране используются цвета, выходящие за пределы цветового пространства CMYK. Соответственно, все ваши SPOT-краски будут автоматически переведены в CMYK и результат будет совсем не таким, как вы ожидаете.

Если в вашем макете (при договоренности об использовании триады) все-таки есть не CMYK краски, будьте готовы к тому, что макет вам вернут и попросят переделать.

При составлении статьи за основу были взяты материалы с citypress72.ru и masters.donntu.edu.ua/

Я по образованию программист, но по работе мне пришлось столкнуться с обработкой изображений. И тут для меня открылся удивительный и неизведанный мир цветовых пространств. Не думаю, что дизайнеры и фотографы узнают для себя что-то новое, но, возможно, кому-нибудь это знание окажется, как минимум полезно, а в лучшем случае интересно.

Основная задача цветовых моделей – сделать возможным задание цветов унифицированным образом. По сути цветовые модели задают определённые системы координат, которые позволяют однозначно определить цвет.

Наиболее популярными на сегодняшний день являются следующие цветовые модели: RGB (используется в основном в мониторах и камерах), CMY(K) (используется в полиграфии), HSI (широко используется в машинном зрении и дизайне). Существует множество других моделей. Например, CIE XYZ (стандартные модели), YCbCr и др. Далее дан краткий обзор этих цветовых моделей.

Цветовой куб RGB

Из закона Грассмана возникает идея аддитивной (т.е. основанной на смешении цветов от непосредственно излучающих объектов) модели цветовоспроизведения. Впервые подобная модель была предложена Джеймсом Максвеллом в 1861 году, но наибольшее распространение она получила значительно позже.

В модели RGB (от англ. red – красный, green – зелёный, blue – голубой) все цвета получаются путём смешения трёх базовых (красного, зелёного и синего) цветов в различных пропорциях. Доля каждого базового цвета в итоговом может восприниматься, как координата в соответствующем трёхмерном пространстве, поэтому данную модель часто называют цветовым кубом. На Рис. 1 представлена модель цветового куба.

Чаще всего модель строится так, чтобы куб был единичным. Точки, соответствующие базовым цветам, расположены в вершинах куба, лежащих на осях: красный – (1;0;0), зелёный – (0;1;0), синий – (0;0;1). При этом вторичные цвета (полученные смешением двух базовых) расположены в других вершинах куба: голубой - (0;1;1), пурпурный - (1;0;1) и жёлтый – (1;1;0). Чёрный и белые цвета расположены в начале координат (0;0;0) и наиболее удалённой от начала координат точке (1;1;1). Рис. показывает только вершины куба.

Цветные изображения в модели RGB строятся из трёх отдельных изображений-каналов. В Табл. показано разложение исходного изображения на цветовые каналы.

В модели RGB для каждой составляющей цвета отводится определённое количество бит, например, если для кодирования каждой составляющей отводить 1 байт, то с помощью этой модели можно закодировать 2^(3*8)≈16 млн. цветов. На практике такое кодирование избыточно, т.к. большинство людей не способно различить такое количество цветов. Часто ограничиваются т.н. режимом «High Color» в котором на кодирование каждой компоненты отводится 5 бит. В некоторых приложениях используют 16-битный режим в котором на кодирование R и B составляющих отводится по 5 бит, а на кодирование G составляющей 6 бит. Этот режим, во-первых, учитывает более высокую чувствительность человека к зелёному цвету, а во-вторых, позволяет более эффективно использовать особенности архитектуры ЭВМ. Количество бит, отводимых на кодирование одного пиксела называется глубиной цвета. В Табл. приведены примеры кодирования одного и того же изображения с разной глубиной цвета.

Субтрактивные модели CMY и CMYK

Субтрактивная модель CMY (от англ. cyan - голубой, magenta - пурпурный, yellow - жёлтый) используется для получения твёрдых копий (печати) изображений, и в некотором роде является антиподом цветового RGB-куба. Если в RGB модели базовые цвета – это цвета источников света, то модель CMY – это модель поглощения цветов.

Например, бумага, покрытая жёлтым красителем не отражает синий свет, т.е. можно сказать, что жёлтый краситель вычитает из отражённого белого света синий. Аналогично голубой краситель вычитает из отражённого света красный, а пурпурный краситель вычитает зелёный. Именно поэтому данную модель принято называть субтрактивной. Алгоритм перевода из модели RGB в модель CMY очень прост:

При этом предполагается, что цвета RGB находятся в интервале . Легко заметить, что для получения чёрного цвета в модели CMY необходимо смешать голубой, пурпурный и жёлтый в равных пропорциях. Этот метод имеет два серьёзных недостатка: во-первых, полученный в результате смешения чёрный цвет будет выглядеть светлее «настоящего» чёрного, во-вторых, это приводит к существенным затратам красителя. Поэтому на практике модель СMY расширяют до модели CMYK, добавляя к трём цветам чёрный (англ. black).

Цветовое пространство тон, насыщенность, интенсивность (HSI)

Рассмотренные ранее цветовые модели RGB и CMY(K) весьма просты в плане аппаратной реализации, но у них есть один существенный недостаток. Человеку очень тяжело оперировать цветами, заданными в этих моделях, т.к. человек, описывая цвета, пользуется не содержанием в описываемом цвете базовых составляющих, а несколько иными категориями.

Чаще всего люди оперируют следующими понятиями: цветовой тон, насыщенность и светлота. При этом, говоря о цветовом тоне, обычно имеют в виду именно цвет. Насыщенность показывает насколько описываемый цвет разбавлен белым (розовый, например, это смесь красного и белого). Понятие светлоты наиболее сложно для описания, и с некоторыми допущениями под светлотой можно понимать интенсивность света.

Если рассмотреть проекцию RGB-куба в направлении диагонали белый-чёрный, то получится шестиугольник:

Все серые цвета (лежащие на диагонали куба) при этом проецируются в центральную точку. Чтобы с помощью этой модели можно было закодировать все цвета, доступные в RGB-модели, необходимо добавить вертикальную ось светлоты (или интенсивности) (I). В итоге получается шестигранный конус:

При этом тон (H) задаётся углом относительно оси красного цвета, насыщенность (S) характеризует чистоту цвета (1 означает совершенно чистый цвет, а 0 соответствует оттенку серого). Важно понимать, что тон и насыщенность не определены при нулевой интенсивности.

Алгоритм перевода из RGB в HSI можно выполнить, воспользовавшись следующими формулами:

Цветовая модель HSI очень популярна среди дизайнеров и художников, т.к. в этой системе обеспечивается непосредственный контроль тона, насыщенности и яркости. Эти же свойства делают эту модель очень популярной в системах машинного зрения. В Табл. показано изменение изображения при увеличении и уменьшении интенсивности, тона (выполняется поворот на ±50°) и насыщенности.

Модель CIE XYZ

С целью унификации была разработана международная стандартная цветовая модель. В результате серии экспериментов международная комиссия по освещению (CIE) определила кривые сложения основных (красного, зелёного и синего) цветов. В этой системе каждому видимому цвету соответствует определённое соотношение основных цветов. При этом, для того, чтобы разработанная модель могла отражать все видимые человеком цвета пришлось ввести отрицательное количество базовых цветов. Чтобы уйти от отрицательных значений CIE, ввела т.н. нереальные или мнимые основные цвета: X (мнимый красный), Y (мнимый зелёный), Z (мнимый синий).

При описании цвета значения X,Y,Z называют стандартными основными возбуждениями, а полученные на их основе координаты – стандартными цветовыми координатами. Стандартные кривые сложения X(λ),Y(λ),Z(λ) (см. Рис.) описывают чувствительность среднестатистического наблюдателя к стандартным возбуждениям:

Помимо стандартных цветовых координат часто используют понятие относительных цветовых координат, которые можно вычислить по следующим формулам:

Легко заметить, что x+y+z=1, а это значит, что для однозначного задания относительных координат достаточно любой пары значений, а соответствующее цветовое пространство может быть представлено в виде двумерного графика:

Множество цветов, задаваемое таким способом, называют треугольником CIE.
Легко заметить, что треугольник CIE описывает только цветовой тон, но никак не описывает яркость. Для описания яркости вводят дополнительную ось, проходящую через точку с координатами (1/3;1/3) (т.н. точку белого). В результате получают цветовое тело CIE (см. Рис.):

Это тело содержит все цвета, видимые среднестатистическим наблюдателем. Основным недостатком этой системы является то, что используя её, мы можем констатировать только совпадение или различие двух цветов, но расстояние между двумя точками этого цветового пространства не соответствует зрительному восприятию различия цветов.

Модель CIELAB

Основной целью при разработке CIELAB было устранение нелинейности системы CIE XYZ с точки зрения человеческого восприятия. Под аббревиатурой LAB обычно понимается цветовое пространство CIE L*a*b*, которое на данный момент является международным стандартом.

В системе CIE L*a*b координата L означает светлоту (в диапазоне от 0 до 100), а координаты a,b – означают позицию между зелёным-пурпурным, и синим-жёлтым цветами. Формулы для перевода координат из CIE XYZ в CIE L*a*b* приведены ниже:

где (Xn,Yn,Zn) – координаты точки белого в пространстве CIE XYZ, а

На Рис. представлены срезы цветового тела CIE L*a*b* для двух значений светлоты:

По сравнению с системой CIE XYZ Евклидово расстояние (√((L1-L2)^2+(a1^*-a2^*)^2+(b1^*-b2^*)^2)) в системе CIE L*a*b* значительно лучше соответствует цветовому различию, воспринимаемому человеком, тем не менее, стандартной формулой цветового различия является чрезвычайно сложная CIEDE2000.

Телевизионные цветоразностные цветовые системы

В цветовых системах YIQ и YUV информация о цвете представляется в виде сигнала яркости (Y) и двух цветоразностных сигналов (IQ и UV соответственно).

Популярность этих цветовых систем обусловлена в первую очередь появлением цветного телевидения. Т.к. компонента Y по сути содержит исходное изображение в градациях серого, сигнал в системе YIQ мог быть принят и корректно отображён как на старых чёрно-белых телевизорах, так и на новых цветных.

Вторым, возможно более важным плюсом, этих пространств является разделение информации о цвете и яркости изображения. Дело в том, что человеческий глаз весьма чувствителен к изменению яркости, и значительно менее чувствителен к изменению цветности. Это позволяет передавать и хранить информацию о цветности с пониженной глубиной. Именно на этой особенности человеческого глаза построены самые популярные на сегодняшний день алгоритмы сжатия изображений (в т.ч. jpeg). Для перевода из пространства RGB в YIQ можно воспользоваться следующими формулами: