Univerza v Ljubljani

Fakulteta za elektrotehniko

Nastanek slikeStanislav Kovačič

http://vision.fe.uni-lj.si/

Iz vsebineIz vsebine

• Osnovno o merjenju svetlobnih učinkov

• Oko

• Fotometrična enačba leče

• Nekaj o lečah in kamerah

• Nekatere tehnike osvetlitve

• Barve, zaznavanje barv in barvni prostori

Oko Oko ““ kamerakamera ””

Pojmovanje barv je posledica človeškega vidnega zaznavanjaSvetlobni receptorji:

paličice (“ne ločijo barv”), niso spektralno selektivne čepki (“ločijo barve”), so v vidnem spektru spektralno selektivniTri vrste spektralno selektivnih čepkov:

(R, G, B) oziroma (L(ong), M(edium), S(hort))

Spektralna obSpektralna ob ččutljivost outljivost o ččesaesa

Oko je najobčutljivejše na svetlobo sredi vidnega spektra.Čepki “integrirajo” svetlobno energijo v treh spektralnihpasovih (“filtrirajo”) - trikromatizem. Zato zaznavamo barve.

“Dar” zaznavanja barv je za vsakega človeka neprecenljivo bogastvo.

SeSešš tevanje (metevanje (me šš anje) barvanje) barv

Z mešanjem treh primarnih (osnovnih) barv se da dobiti skoraj vsako barvo, ki jo zazna človeško oko. Pogoj “primarnosti” je, da se z mešanjem dveh ne da dobiti tretje.

http://en.wikipedia.org/wiki/File:RGB_illumination.jpg

ModraZelenaRdeča

TurkiznaRumenaŠkrlatna

Merjenje zaznavMerjenje zaznav anja anja barvbarv

BtGtRtT BGR ++=

[ ] [ ]BktGktRktkT

ttttttTT

BttGttRttTT

BtGtRtT

BtGtRtT

BGR

BGRBGR

BBGGRR

BGR

BGR

++==⇔=

+++++=+++=++=

,2,2,2,1,1,121

,2,1,2,1,2,121

,2,2,22

,1,1,11

)()()(

Grassmanov zakon aditivnosti

Merjenje zaznavMerjenje zaznav anja anja barvbarv

BbGgRrU iiii )()()()( λλλλ ++=

Sevanje enokromatskega/monokromatskega (enobarvnega) svetlobnegavira moči ene enote ene valovne dolžine oz ozkega pasu valovnih dolžin (npr 5nm) primerjamo z viri izbranih primarnih barv, R, G, B.

To ponovimo za vse valovne dolžine (oz pasove)v vidnem spektru (i=0,1,2,...,N-1).Rezultat eksperimenta so tri funkcije primerjanja barv,“color matching functions”.

Zaradi lastnosti linearnosti smemo pričakovati, da se da na podlagi teh funkcij določitideleže primarnih barv za vsak svetlobni vir z bogatejšo spektralno vsebino.

Merjenje zaznavMerjenje zaznav anja anja barvbarv

BsGsRsS

BbSGgSRrSS

BbGgRrSUSS

USUSUSUSUSS

SSSSS

BGR

i

Ni

iii

Ni

iii

Ni

ii

iii

Ni

iii

Ni

ii

i

Ni

iiNNii

Ni

++=

++=

++==

=+++++=

=

∑∑∑

∑∑

∑

−=

=

−=

=

−=

=

−=

=

−=

=

−=

=−−

−

)]()([)]()([)]()([

])()()()[()()(

)()()()()()()()()()(

)](,),(,),(),([

1

0

1

0

1

0

1

0

1

0

1

0111100

110

λλλλλλ

λλλλλλ

λλλλλλλλλλ

λλλλ

LL

LL

Vzemimo poljuben, spektralno bogatejši svetlobni vir, S

Komponente vira S (mešanico primarnih barv) se da določiti s “projekcijo” vira na primerjalne funkcije ali s prilagajanjem uteži primarnih barv

∫= λλλ drSsR )()(Op.: v zveznem bi namesto vsot imeli integrale

Merjenje zaznavMerjenje zaznav anja anja barvbarv

Za izbrane tri primarne barve se da s tremi funkcijamiprimerjanja barv določiti mešanico primarnih barv za spektralno bogatejši svetlobni vir, S

=

−

−

−

−

)(

)(

)(

)(

)(

)(

)(

)(

)(

)(

)(

)(

)(

)(

)(

)(

1

1

0

1

1

1

1

1

1

0

0

0

N

i

N

N

N

i

i

i

B

G

R

S

S

S

S

b

g

r

b

g

r

b

g

r

b

g

r

s

s

s

λ

λ

λλ

λλλ

λλλ

λλλ

λλλ

M

M

L

L

L

L

L

L

b gr

Pogled z Pogled z ““ druge stranidruge strani ””

Za izbrane tri primarne barve z dano spektralno vsebino se da s primerno izbiro uteži ustvariti želen spektralni potekin torej želeno barvo.

=

−−−−

S

S

S

NNN

iii

N

i b

g

r

BGR

BGR

BGR

BGR

S

S

S

S

)()()(

)()()(

)()()(

)()()(

)(

)(

)(

)(

111

111

000

1

1

0

λλλ

λλλ

λλλλλλ

λ

λ

λλ

MMM

MMM

M

M

MerjenjeMerjenje zaznavzaznav anjaanja barvbarv

Opazite kaj nenavadnega v poteku funkcij primerjanja barv ?

BtGtRtT

GtRtBtT

BGR

GRB

−+=+=+

Negativne uteži?

R

G

B

Merjenje zaznavanja barvMerjenje zaznavanja barv

CIE (1931) je na podlagi eksperimentalnih krivulj določila krivulje primerjanja barv, ki nimajo negativnih vrednosti,a za “izmišljene” – imaginarne primarne barve.

Standardni “barvni prostor” CIE XYZ (Color space)

Op.: V diskretnem imamo namesto integralov vsote produktov

CIE 1931 standarni opazovalec(za 20 zorni kot – fovea)

KromatiKromati ččni diagramni diagram

Vizualizacija 3D barvnega prostora (X,Y,Z) CIE X Y Zpredstavlja sama po sebi problem. Zato je CIE vpeljal normiran barvni prostor CIE x y

1=++

++=

++=

++=

zyx

ZYX

Zz

ZYX

Yy

ZYX

Xx

Intenziteta ne vpliva(bistveno) na percepcijo barve

Barve manj nasičenev sredini (bela).

Barve bolj nasičene(“čiste”) na robu.

KromatiKromati ččni diagramni diagram

Področje podkvaste oblike pokrivazaznavne barve človeškega vida (gamut).Z mešanjem dveh barv, A in B, lahko dobimo barve na daljici AB.(gamut je daljica).Z mešanjem treh barv A, B in C, lahko dobimo barve v trikotniku ABC (gamut je trikotnik).Noben trikotnik ne pokrije cele podkve(ne pokrije gamuta človeških oči).

A

B

C

Mešanica enakih deležev barv A in B ne leži na sredini daljice(barvni prostor ni zaznavno “homogen”).To pomeni: Evklidska razdalja med barvama ni sorazmerna zaznani razliki barv

Barvni prostor Barvni prostor RRGGBB

r g b

r g b

r g b

x x x R x

y y y G y

z z z B z

=

Red

Green

Blue

(1,0,0)

(0,1,0)

(0,0,1)

Različni RGB sistemi različno definirajo matriko:(sRGB, Adobe RGB, Adobe wide gamut RGB)

Nastal za potrebe barvnih (CRT) zaslonov.Barvni prostor RGB je linearen, aditiven.R = 645,16 nm, G = 526,32 nm, B = 444,44 nmOp.: v bistvu je izbira RGB “primarijev” dokaj svobodna.

Magenta

Cyan

Yellow

Barvni prostori: HSVBarvni prostori: HSV

HSV (kot tudi HSL, HSI) so izpeljani izRGB prostora.So bližji človeškemu zaznavanju svetlobe.HSV (Hue, Saturation, Value)(barvnost), (nasičenost), (svetlost)Priljubljen pri slikarskih programihNelinearen: barvnost po kotuMatlab: hsv2rgb, rgb2hsv

Barvni prostor: CIE L*a*b*Barvni prostor: CIE L*a*b*

Barve transformira tako, da bolje odražajo človeško zaznavanje barveČe sta človeku dve barvi enako podobni, naj sta si enako „blizu“ tudi vbarvnem prostoru. CIELAB in podobno CIELUV sta rezultat raziskav, ki so jih neodvisnoOpravili MacAdam, Hunter ter drugi sredi prejšnjega stoletja.Op.: človek dobro ovrednoti razliko med podobnimi barvami in težkomed zelo različnimi.

2 2 2( ) ( ) ( )E L a b∆ = ∗ + ∗ + ∗(1/3)

116 16n

YL

Y∗

= −

(1/3) (1/3)

500n n

X Ya

X Y∗

= −

(1/3) (1/3)

200n n

Y Zb

Y Z∗

= −

(Xn,Yn,Zn) je vrednost bele barve v CIE XYZ

Barvni modeliBarvni modeli

Aditivni modeli Subtraktivni modeli

Subtraktivni modeli so uveljavljeni v tiskarstvu, CMYK Z nanašanjem barve – pigmenta “odštevamo” barve.Na primer, rdeča barva je pigment, ki absorbira zeleno in modro ter prepusti rdečo do bele podlage, ki se odbije.

Cyan = White – RedMagenta = White – GreenYellow = White – BlueNa primer: (W–R) + (W-G) = R+G+B-R-G=B

ŠŠe o barvnih modelihe o barvnih modelih

Obstaja zelo veliko barvnih modelov:• CIE RGB, sRGB, HSV, HSL, HSI, Lab, Luv, ...

Standardi za kodiranje videa in slike temeljijo na specifičnihbarvnih modelih:

• Analogne naprave, Severna Amerika in Japonska: YIQ• Analogne naprave, Evropa: YUV• Digitalna televizija: YCbCr

ViriViri

• Forsyth, Ponce: Compter vision, a modern approach• Wikipedia