現代色彩管理技術的缺陷和色貌模型
2009-04-06 00:00 來源：數碼印刷 責編：陳良
【編者按：現代色彩管理技術是從一種設備色彩空間中的顏色出發,結合該設備的色彩特性將其轉換到設備無關的色空間PCS，然后結合目標設備的色彩特性,再轉換到目標設備色彩空間中�，F代色彩管理技術的基本思路是首先選擇一個與設備無關的色彩空間，然后對整個圖像系統中的各個設備進行特性化描述,形成設備色彩描述文件，最后在各設備的色彩空間與標準的與設備無關的色彩空間之間建立確定的對應關系，利用色彩管理模塊CMM來進行色彩轉換。】
【中華印刷包裝網】 現代色彩管理技術的缺陷
在人的視覺中，可以說任何色彩都是在對比狀態下存在的，或者是在相對條件下存在的，是從整體中顯現出來的。而人的知覺也不可能單獨地去感受某一種顏色，總是在一個大的整體中去感受各個部分，進一步說，對一塊顏色的認識，與它存在的環境有關。同一顏色在不同的照明條件、不同的媒體、不同的背景下，以及由不同的觀察者觀察都具有不同的顏色感覺即色貌。因此，為了解決這一問題，人們提出了色貌模型，通過色貌模型，可以在一個確定的環境下再現不同觀察條件的顏色屬性。
基于ICC的現代色彩管理系統所用的與設備無關的色空間PCS通常為CIELab或CIEXYZ。CIEXYZ不是一個色貌模型，CIELab色空間由于可以計算明度、飽和度和色相，并且有簡單的色適應轉換，被近似認為是一個色貌模型，但CIELab色空間存在著以下缺陷。
1）CIELab色空間的色相缺乏視覺的均勻性，即色空間中同一色相角上的顏色在視覺上并不具有相同的色相，特別在紅色和藍色區域。而在色彩管理中進行顏色轉換時，往往是通過保持同一色相角的顏色的色相不變，改變明度和飽和度來進行顏色匹配的，這就要求所用的色空間必須具有極好的色相均勻性。
2）CIELab色差公式是利用單個的色塊在恒定的視覺條件下得出的，因此它只能計算特定條件下色塊之間的顏色差別，而不能預測不同視覺條件下的復雜空間圖像的顏色差別。
3）CIELab只適合恒定視覺條件下的顏色復制，不適合跨媒體和跨平臺的顏色復制。
CIELab雖然被認為是一個近似的色貌模型，但它只能用于預測相同視覺條件下的顏色屬性，因此，還不能完全作為一個用于顏色轉換的標準的色空間。
色貌模型
色貌模型是指能夠對顏色的相關屬性，如明度、色相和彩度進行預測的數學模型。具體來說就是指通過特定照明、背景以及觀察環境等條件下的CIE色度參數（如三刺激值）進行顏色屬性參數（如明度、飽和度和色相）計算或預測的數學公式或數學模型。色貌模型主要是解決不同媒體在不同的觀察條件、不同的背景和不同的觀察環境下的顏色真實再現問題。
1998年，CIE負責測試色貌模型的分技術委員會1-34提出了CIECAM97s，在色貌模型的研究上取得了很大的成功，同時也吸引業內很多研究人員對它進行了進一步的研究，隨著研究的深入，研究人員很快發現CIECAM97s存在一些不足，并提出了很多修改的建議，于是2002年CIE又推薦了新一代的CIECAM02色貌模型，CIECAM02是基于CIECAM97s模型建立的，并進行了大量的修改和簡化，包括一個線性的色適應轉換、一個新的非線性響應壓縮函數和顏色感覺屬性計算方法的修改。然而，CIECAM02雖然能夠預測不同視覺條件下的顏色再現效果，卻沒有將人類視覺的空間和時間特性與圖像視覺效果結合起來。因此，在2004年，Fairchild和Johnson又推薦了圖像色貌模型iCAM（image Color Appearance Model），iCAM結合了人類視覺的空間和時間特性，具有很好的色相均勻性，既可以預測復雜圖像的色貌特征，又可以測量圖像的差別和質量，適合于跨媒體圖像復制和高動態范圍的成像技術。
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基于ICC的現代色彩管理系統所用的與設備無關的色空間PCS通常為CIELab或CIEXYZ。CIEXYZ不是一個色貌模型，CIELab色空間由于可以計算明度、飽和度和色相，并且有簡單的色適應轉換，被近似認為是一個色貌模型，但CIELab色空間存在著以下缺陷。
1）CIELab色空間的色相缺乏視覺的均勻性，即色空間中同一色相角上的顏色在視覺上并不具有相同的色相，特別在紅色和藍色區域。而在色彩管理中進行顏色轉換時，往往是通過保持同一色相角的顏色的色相不變，改變明度和飽和度來進行顏色匹配的，這就要求所用的色空間必須具有極好的色相均勻性。
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3）CIELab只適合恒定視覺條件下的顏色復制，不適合跨媒體和跨平臺的顏色復制。
CIELab雖然被認為是一個近似的色貌模型，但它只能用于預測相同視覺條件下的顏色屬性，因此，還不能完全作為一個用于顏色轉換的標準的色空間。
色貌模型
色貌模型是指能夠對顏色的相關屬性，如明度、色相和彩度進行預測的數學模型。具體來說就是指通過特定照明、背景以及觀察環境等條件下的CIE色度參數（如三刺激值）進行顏色屬性參數（如明度、飽和度和色相）計算或預測的數學公式或數學模型。色貌模型主要是解決不同媒體在不同的觀察條件、不同的背景和不同的觀察環境下的顏色真實再現問題。
1998年，CIE負責測試色貌模型的分技術委員會1-34提出了CIECAM97s，在色貌模型的研究上取得了很大的成功，同時也吸引業內很多研究人員對它進行了進一步的研究，隨著研究的深入，研究人員很快發現CIECAM97s存在一些不足，并提出了很多修改的建議，于是2002年CIE又推薦了新一代的CIECAM02色貌模型，CIECAM02是基于CIECAM97s模型建立的，并進行了大量的修改和簡化，包括一個線性的色適應轉換、一個新的非線性響應壓縮函數和顏色感覺屬性計算方法的修改。然而，CIECAM02雖然能夠預測不同視覺條件下的顏色再現效果，卻沒有將人類視覺的空間和時間特性與圖像視覺效果結合起來。因此，在2004年，Fairchild和Johnson又推薦了圖像色貌模型iCAM（image Color Appearance Model），iCAM結合了人類視覺的空間和時間特性，具有很好的色相均勻性，既可以預測復雜圖像的色貌特征，又可以測量圖像的差別和質量，適合于跨媒體圖像復制和高動態范圍的成像技術。
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