تعالوا نتعرف على#ثبات_ اللون.. الذي يضمن أن اللون المدرك للكائنات يظل ثابتًا نسبيًا في ظل ظروف الإضاءة المختلفة.

من فريد ظفور يونيو 7, 2021

النصف الأيسر يظهر الصورة كما جاءت من الكاميرا الرقمية. يُظهر النصف الأيمن الصورة معدلة لجعل السطح الرمادي محايدًا في نفس الضوء.

ثبات اللون

من ويكيبيديا، الموسوعة الحرة

ثبات اللون: يتم التعرف على ألوان منطاد الهواء الساخن على أنها متماثلة في الشمس والظلمثال على تأثير الأرض. ثبات اللون يجعل الصورة أعلاه تظهر بألوان حمراء وخضراء وزرقاء ، خاصة إذا كانت مصدر الضوء الوحيد في غرفة مظلمة ، على الرغم من أنها تتكون فقط من ظلال فاتحة وداكنة من الأحمر والأبيض. (انقر لعرض الصورة بالحجم الكامل للحصول على التأثير الأكثر وضوحًا.)الثبات يجعل المربع أ يبدو أغمق من المربع ب ، بينما كلاهما في الواقع لهما نفس الظل الرمادي. انظر وهم الظل المدقق .تحقيق ثبات النصوع عن طريق ترشيح الشبكية لتحليل الصورفي هاتين الصورتين ، تبدو البطاقة الثانية من اليسار وكأنها ظل أقوى من اللون الوردي في الصورة العلوية مقارنة بالصورة السفلية. في الواقع ، هم نفس اللون (لأن لديهم نفس قيم RGB) ، لكن الإدراك يتأثر بتأثير لون الصورة المحيطة.

ثبات اللون هو مثال على الثبات الذاتي وميزة لنظام إدراك اللون البشري الذي يضمن أن اللون المدرك للكائنات يظل ثابتًا نسبيًا في ظل ظروف الإضاءة المختلفة. تبدو التفاحة الخضراء على سبيل المثال خضراء بالنسبة لنا في منتصف النهار ، عندما تكون الإضاءة الرئيسية هي ضوء الشمس الأبيض ، وكذلك عند غروب الشمس ، عندما تكون الإضاءة الرئيسية حمراء. هذا يساعدنا على التعرف على الأشياء.

في التصوير و معالجة الصورة, توازن الالوان هو التعديل العالمي لشدة الألوان (عادةً الأحمر والأخضر والأزرق الألوان الأساسية). يتمثل أحد الأهداف المهمة لهذا الضبط في تقديم ألوان محددة – خاصة الألوان المحايدة – بشكل صحيح. ومن ثم ، فإن الطريقة العامة تسمى أحيانًا التوازن الرمادي, توازن محايدأو توازن اللون الأبيض. يغير توازن اللون الخليط الكلي للألوان في صورة ما ويستخدم ل تصحيح الألوان. تُستخدم الإصدارات المعممة لتوازن الألوان لتصحيح الألوان بخلاف الألوان المحايدة أو لتغييرها عمداً من أجل التأثير.

بيانات الصورة التي حصلت عليها أجهزة الاستشعار – إما فيلم أو إلكترونية مجسات الصورة – يجب أن تتحول من القيم المكتسبة إلى قيم جديدة مناسبة لإعادة إنتاج الألوان أو عرضها. العديد من جوانب عملية الاستحواذ والعرض تجعل تصحيح الألوان هذا ضروريًا – بما في ذلك أن مستشعرات الاكتساب لا تتطابق مع المستشعرات في العين البشرية ، وأن خصائص وسيط العرض يجب أن تُحسب ، وأن ظروف المشاهدة المحيطة للاكتساب تختلف عن ظروف عرض الشاشة.

عمليات توازن اللون في شعبية تعديل الصوره تعمل التطبيقات عادةً مباشرة على القناة الحمراء والخضراء والزرقاء بكسل القيم،^[1][2] بغض النظر عن أي نموذج لاستشعار اللون أو الاستنساخ. في التصوير الفوتوغرافي للأفلام ، يتحقق توازن الألوان عادةً باستخدام مرشحات تصحيح الألوان فوق الأضواء أو على عدسة الكاميرا.^[

توازن اللون المعمم

مثال على موازنة اللون

في بعض الأحيان يتم استدعاء التعديل للحفاظ على الحياد توازن اللون الأبيضوالعبارة توازن الالوان يشير إلى الضبط الذي يجعل الألوان الأخرى في الصورة المعروضة تبدو وكأنها لها نفس المظهر العام مثل الألوان في المشهد الأصلي.^[4] من المهم بشكل خاص أن تظهر الألوان المحايدة (الرمادي ، المحايد ، الأبيض) في مشهد محايدة في إعادة الإنتاج. ^[5]

توازن اللون النفسي

يرتبط البشر نغمات اللحم أكثر أهمية من الألوان الأخرى. يمكن أن تنقطع الأشجار والعشب والسماء دون قلق ، ولكن إذا كانت نغمات اللحم البشري “متوقفة” ، فيمكن أن يبدو الشخص البشري مريضًا أو ميتًا. لمعالجة مشكلة توازن اللون الحرجة هذه ، تمت صياغة الانتخابات التمهيدية ثلاثية الألوان نفسها ليس التوازن كلون محايد حقيقي. الغرض من هذا الخلل الأساسي في اللون هو إعادة إنتاج نغمات الجسد بأمانة من خلال نطاق السطوع بالكامل

تقدير الإضاءة والتكيف:

تمتلك معظم الكاميرات الرقمية وسيلة لتحديد تصحيح الألوان بناءً على نوع إضاءة المشهد ، باستخدام إما اختيار الإضاءة اليدوي أو توازن اللون الأبيض التلقائي أو توازن اللون الأبيض المخصص.^[6] خوارزميات هذه العمليات تؤدي بشكل معمم التكيف اللوني.

توجد طرق عديدة لموازنة الألوان. يعد ضبط زر على الكاميرا طريقة للمستخدم ليوضح للمعالج طبيعة إضاءة المشهد. هناك خيار آخر في بعض الكاميرات وهو الزر الذي قد يضغط عليه المرء عند توجيه الكاميرا نحو a بطاقة رمادية أو أي كائن آخر ملون محايد. يؤدي هذا إلى التقاط صورة للضوء المحيط ، مما يمكّن الكاميرا الرقمية من ضبط توازن اللون الصحيح لهذا الضوء.

هناك مؤلفات كبيرة حول كيفية تقدير الإضاءة المحيطة من بيانات الكاميرا ثم استخدام هذه المعلومات لتحويل بيانات الصورة. تم اقتراح مجموعة متنوعة من الخوارزميات ، وتمت مناقشة جودة هذه الخوارزميات. بعض الأمثلة وفحص المراجع الواردة فيه ستقود القارئ إلى العديد من الآخرين. الأمثلة ريتينكس، و شبكة اعصاب صناعية^[7] أو أ طريقة بايزي.^[8]

ألوان لونية

لا تؤثر موازنة اللون في الصورة على الألوان المحايدة فحسب ، بل تؤثر أيضًا على الألوان الأخرى. يقال إن الصورة غير المتوازنة الألوان لها مجموعة ألوان ، حيث يبدو أن كل شيء في الصورة قد تم إزاحته نحو لون واحد.^[9]^{[الصفحة المطلوبة]} يمكن التفكير في موازنة اللون من حيث إزالة هذا اللون الزاهي.

يرتبط توازن اللون أيضًا بـ ثبات اللون. كثيرًا ما تُستخدم الخوارزميات والتقنيات المستخدمة لتحقيق ثبات اللون لموازنة الألوان أيضًا. ثبات اللون ، بدوره ، مرتبط بـ التكيف اللوني. من الناحية المفاهيمية ، تتكون موازنة الألوان من خطوتين: أولاً ، تحديد إنارة التي تم التقاط الصورة بموجبه ؛ وثانيًا ، قياس المكونات (على سبيل المثال ، R و G و B) للصورة أو تحويل المكونات بطريقة أخرى بحيث تتوافق مع إضاءة العرض.

وجد فيجيانو أن اللون الأبيض يتوازن في موطن الكاميرا نموذج لون RGB تميل إلى إنتاج قدر أقل من عدم ثبات الألوان (أي تشويه أقل للألوان) مقارنة بالشاشة RGB لأكثر من 4000 مجموعة افتراضية من حساسية الكاميرا.^[10] وصل هذا الاختلاف عادةً إلى أكثر من عامل لصالح الكاميرا RGB. هذا يعني أنه من المفيد الحصول على توازن اللون بشكل صحيح في وقت التقاط الصورة ، بدلاً من التحرير لاحقًا على الشاشة. إذا كان على المرء أن يوازن اللون لاحقًا ، فإن موازنة بيانات الصورة الخام سوف تميل إلى إنتاج تشويه أقل للألوان اللونية مقارنة بالموازنة في شاشة RGB.

رياضيات توازن اللون

يتم إجراء موازنة اللون أحيانًا على صورة ثلاثية المكونات (على سبيل المثال ، RGB) باستخدام 3×3 مصفوفة. يكون هذا النوع من التحويل مناسبًا إذا تم التقاط الصورة باستخدام إعداد توازن اللون الأبيض الخاطئ على كاميرا رقمية ، أو من خلال مرشح ألوان.

شاشة القياس R و G و B

من حيث المبدأ ، يريد المرء أن يقيس كل اللمعان النسبي في الصورة بحيث تكون الأشياء التي يعتقد أنها كذلك محايد يبدو ذلك. إذا ، على سبيل المثال ، سطح به $ص = 240$ يُعتقد أنه كائن أبيض ، وإذا كان الرقم 255 هو العدد الذي يتوافق مع اللون الأبيض ، فيمكن للمرء أن يضرب الكل أحمر القيم بنسبة 255/240. القيام بالقياس ل أخضر و أزرق سينتج ، على الأقل من الناحية النظرية ، صورة متوازنة الألوان. في هذا النوع من التحويل تكون المصفوفة 3×3 هي أ مصفوفة قطرية. $يسار [{ start {array} {c} R G B end {array}} right] = left [{ begin {array} {ccc} 255 / R '_ {w} & 0 & 0 0 & 255 / G '_ {w} & 0 0 & 0 & 255 / B' _ {w} end {array}} right] left [{ begin {array} {c} R ' G' B ' end {array}} right]$

أين $ر$ , $جي$ و و $ب$ هي ألوان متوازنة بين مكونات الأحمر والأخضر والأزرق بكسل في الصورة $R '$ , $G '$ و و $ب'$ هي المكونات الحمراء والخضراء والزرقاء للصورة قبل موازنة اللون ، و $R '_ {w}$ , $G '_ {w}$ و و $ب '_ {w}$ هي المكونات الحمراء والخضراء والزرقاء للبكسل والتي يعتقد أنها سطح أبيض في الصورة قبل موازنة اللون. هذا تحجيم بسيط للقنوات الحمراء والخضراء والزرقاء ، وهذا هو سبب استخدام أدوات موازنة اللون محل تصوير و ال جيمب لديك أداة قطارة بيضاء. لقد تم إثبات أن أداء التوازن الأبيض في مجموعة الفوسفور يفترض إس آر جي بي يميل إلى إحداث أخطاء كبيرة في الألوان اللونية ، على الرغم من أنه يمكن أن يجعل الأسطح المحايدة محايدة تمامًا.^[10]

تحجيم X ، Y ، Z

إذا كان من الممكن تحويل الصورة إلى قيم CIE XYZ tristimulus، يمكن إجراء موازنة اللون هناك. وقد أطلق على هذا التحول “خطأ فون كريس”.^[11]^[12] على الرغم من أنه قد ثبت أنه يقدم عادة نتائج أقل من الموازنة في شاشة RGB ، إلا أنه مذكور هنا كجسر لأشياء أخرى. رياضيا ، يحسب المرء: $يسار [{ start {array} {c} X Y Z end {array}} right] = left [{ begin {array} {ccc} X_ {w} / X '_ { w} & 0 & 0 0 & Y_ {w} / Y '_ {w} & 0 0 & 0 & Z_ {w} / Z' _ {w} end {array}} right] left [{ begin {array} {c } X ' Y' Z ' end {array}} right]$

أين $X$ , $ص$ و و $ض$ هي قيم tristimulus متوازنة اللون ؛ $X_ {w}$ , $Y_ {w}$ و و $Z_ {w}$ هي قيم tristimulus لإضاءة العرض (النقطة البيضاء التي يتم تحويل الصورة لتتوافق معها) ؛ $X '_ {w}$ , $نعم _ {w}$ و و $Z '_ {w}$ هي قيم tristimulus لجسم يعتقد أنه أبيض في الصورة غير المتوازنة اللون ، و $X '$ , $نعم$ و و $Z '$ هي قيم المثلث للبكسل في الصورة غير المتوازنة اللون. إذا كانت قيم tristimulus للشاشات الأولية في مصفوفة $mathbf {P}$ لهذا السبب: $يسار [{ start {array} {c} X Y Z end {array}} right] = mathbf {P} left [{ begin {array} {c} L_ {R} L_ {G} L_ {B} end {array}} right]$

أين $L_ {R}$ , $L_ {G}$ و و $رطل}$ هي الاممتم تصحيح جاما شاشة RGB ، يمكن للمرء استخدام: $يسار [{ start {array} {c} L_ {R} L_ {G} L_ {B} end {array}} right] = mathbf {P ^ {- 1}} left [{ begin {array} {ccc} X_ {w} / X '_ {w} & 0 & 0 0 & Y_ {w} / Y' _ {w} & 0 0 & 0 & Z_ {w} / Z '_ {w} نهاية {array}} right] mathbf {P} left [{ begin {array} {c} L_ {R '} L_ {G'} L_ {B '} end {array}} حق]$

طريقة فون كريس

يوهانس فون كريس، الذي نظريته قضبان وثلاثة ألوان حساسة مخروط أنواع في شبكية العين لقد نجا باعتباره التفسير السائد للإحساس بالألوان لأكثر من 100 عام ، مما حفز طريقة تحويل اللون إلى مساحة لون LMS، التي تمثل المحفزات الفعالة لأنواع المخروط ذات الطول الموجي الطويل والمتوسط والقصير التي تم تصميمها على أنها تتكيف بشكل مستقل. تقوم مصفوفة 3×3 بتحويل RGB أو XYZ إلى LMS ، ثم يتم قياس القيم الأساسية الثلاثة لـ LMS لموازنة المحايد ؛ يمكن بعد ذلك تحويل اللون مرة أخرى إلى اللون النهائي المطلوب مساحة اللون:^[13] $يسار [{ begin {array} {c} L M S end {array}} right] = left [{ begin {array} {ccc} 1 / L '_ {w} & 0 & 0 0 & 1 / M '_ {w} & 0 0 & 0 & 1 / S' _ {w} end {array}} right] left [{ begin {array} {c} L ' M' S end {array}} right]$

أين $إل$ , $م$ و و $س$ هي قيم LMS المخروطية ذات الألوان المتوازنة ؛ $L '_ {w}$ , $م '_ {w}$ و و $S '_ {w}$ هي قيم tristimulus لجسم يعتقد أنه أبيض في الصورة غير المتوازنة اللون ، و $L '$ , $م$ و و $س'$ هي قيم المثلث للبكسل في الصورة غير المتوازنة اللون.

لم يتم تحديد المصفوفات للتحويل إلى مساحة LMS بواسطة von Kries ، ولكن يمكن اشتقاقها من وظائف مطابقة ألوان CIE ووظائف مطابقة ألوان LMS عند تحديد الأخيرة ؛ يمكن أيضًا العثور على المصفوفات في الكتب المرجعية.^[13]

تحجيم الكاميرا RGB

وفقًا لمقياس Viggiano ، وباستخدام نموذجه الخاص بالحساسيات الطيفية لكاميرا gaussian ، كان أداء معظم مساحات RGB للكاميرا أفضل من شاشة RGB أو XYZ.^[10] إذا كانت قيم RGB الأولية للكاميرا معروفة ، فيمكن للمرء استخدام مصفوفة قطرية 3×3: $يسار [{ start {array} {c} R G B end {array}} right] = left [{ begin {array} {ccc} 255 / R '_ {w} & 0 & 0 0 & 255 / G '_ {w} & 0 0 & 0 & 255 / B' _ {w} end {array}} right] left [{ begin {array} {c} R ' G' B ' end {array}} right]$

ثم قم بالتحويل إلى مساحة RGB عاملة مثل إس آر جي بي أو Adobe RGB بعد الموازنة.

مساحات التكيف اللونية المفضلة

حددت مقارنات الصور المتوازنة بتحولات قطرية في عدد من مساحات RGB المختلفة العديد من هذه المساحات التي تعمل بشكل أفضل من غيرها ، وأفضل من مساحات الكاميرا أو الشاشة ، للتكيف اللوني ، كما تم قياسه بواسطة عدة نماذج مظهر اللون؛ كانت الأنظمة التي كان أداؤها إحصائيًا وكذلك الأفضل في غالبية مجموعات اختبار الصور المستخدمة هي مساحات “Sharp” و “Bradford” و “CMCCAT” و “ROMM”.^[14]

التكيف العام المضيء

إن أفضل مصفوفة ألوان للتكيف مع تغير في الإضاءة ليست بالضرورة مصفوفة قطرية في مساحة لونية ثابتة. من المعروف منذ فترة طويلة أنه إذا كان يمكن وصف مساحة الإضاءة كنموذج خطي ن شروط الأساس ، سيكون التحويل اللوني المناسب هو المجموع المرجح لـ ن التحولات الخطية الثابتة ، ليست بالضرورة قابلة للتقطير بشكل ثابت.^[15]