色彩视觉分析综述.doc

得分：_摘 要：色彩是自然界客观存在的一种物理现象，色彩视觉是受大脑支配的认识和辨别颜色的感觉机能。光源、呈现颜色的物体、正常视觉系统是产生色彩视觉的三要素。对于色彩视觉的分析与研究产生了许多理论和成果。关键词：颜色；视觉；颜色模型1 光与颜色 1.1 颜色物理基础光是一种能在人眼的视觉系统上引起明亮感觉的电磁辐射。电磁辐射的波长范围很大。从最短的宇宙线(10-14-10-15m)到最长的交流电(数千千米)中，只有380-780nm波长范围内的那部分电磁辐射能引起视觉响应，这段波长叫做可见光谱。其他波长的电磁辐射，不管是与可见光谱短波段相邻的紫外线(具有强烈的光化学作用)、与可见光长波段相邻的红外线(具有很强的发热性能)，还是宇宙线、交流电，人眼都是看不见的。图 1 可见光谱在可见光谱范围内，不同波长的辐射能引起人的不同颜色感觉。色散实验表明白色阳光可分解成由红、橙、黄、绿、青、蓝、紫等光谱色组成的谱带;反之,这些单色光又可以合成原来的白光。每一种颜色只有一种波长。这种只含有一种波长而不能再分解的光称为单色光，也称为光谱色。真正的单色光并不存在。由于人眼的分辨能力，平时所谓的单色光就是指波长在一定范围内的光，其范围的大小决定了该色光的单纯性或单色性。试验指出,可见光区除了572、503和478 nm这三个光谱点不受光强变化的影响外,其它各波长的单色光颜色感觉都会随光强度的不同而变化1。大自然中的太阳光、火光以及人造光源日光灯等发出的光都是复合光。这是由不同波长的单色光组合而成的混色光。复色光的不同波长辐射的相对功率分布决定了人们对它的颜色感觉。所以，一定组分的复色光对应一种确定的颜色。1.2 颜色名词用语言描述一个颜色、在互联网上传递一个颜色、用数学方法换算一个颜色都涉及到颜色属性的应用,颜色属性是人眼对于视觉光谱响应的语言描述或量化的数据描述,定位一个具体的颜色需要三个属性:描述色相的属性、描述彩色强度的属性和描述颜色明暗的属性2。一个颜色如果是在同一照明中与另外一个不同的颜色并排地进行观察,这两个颜色就称为相关色。如果一个颜色是在和其他任何颜色相隔离的情况下被观察的,这个被观察的颜色就是一个非相关色。颜色的基本视觉属性是指颜色的色相(Hue)、彩度(Colorfulness, )和亮度(Brightness),他们是为非相关色定义的3个基本颜色属性,那是人眼对于观测对象产生的直接颜色感觉。色相:简单的说,色相就是人们为不同颜色所取的颜色名(如:红色、绿色、黄色、蓝色、紫色、米黄、深红)或标志符号(用色相角表示的方法)。亮度:送给大脑的非彩色信号强度A为观察面上的颜色赋予了亮度属性,它是视觉对于一个颜色明亮或暗淡程度的感知效果,信号强度A大,则亮度高,反之,则亮度低。任何一个颜色、不管是黑白的还是彩色的,都具有自己的亮度属性,在照明固定的情况下,提高颜色的纯度,亮度随之增加。有色度:有色度体现了被观察面上彩色量的多少,对于某一个色相的颜色来说,有色度体现了展现该色相的能力。上面所讲的色相、亮度和有色度都是指非相关色的颜色属性,它们是视觉色的最基本的属性,但是更多的情况是把一个颜色与另一个颜色关联起来进行观察或评价,特别是在颜色度量技术中,经常把一个颜色与一个参考白色并列在一起进行观察或评价,也就是说把一个颜色与另一个颜色放在同一视场内进行相关评价也是必不可少的,例如在白纸上印刷出来的彩色图像。两个相互关联起来观察的颜色就是相关色。人们把对于相关颜色相对于“参考白色”的亮度、有色度感知效果分别称之为明度、彩度。明度:虽然亮度和明度都是描述颜色的明暗程度的术语,但亮度与明度的根本区别在于:明度是将被观察色在同一照明条件下、以参考白色为基准,将将两者的亮度进行比较,根据二者视觉亮度的差异,由大脑对该颜色的明暗程度做出判断,如果被观察色的亮度用A表示,“参考白色”的亮度用An表示,则明度的含义可简式A/An示意。彩度:对于相关色来说,被观察色的彩色量的多少是用“彩度”属性描述的,彩度是将被观察色的彩色刺激与一个作为基准的“参考白色”进行比较,从而对彩色刺激的相对强弱做出判断。饱和度是被评价表面本身的彩色刺激跟它本身亮度刺激比较得出的有色程度判断,使用色相和饱和度两个参数可以考察表面颜色的均匀程度,彩度则是在同一照明下跟“参考白色”的亮度进行比较,得出的有色程度判断,使用色相和彩度两个参数不能考察表面颜色的均匀程度2。2 人眼视觉与颜色2.1 人眼视觉系统图2 人眼结构人眼的形状很像一个小球，通常称它为眼球-前极稍凸出，前后直径约2425mm，横向直径约为20mm。眼球内有着极为复杂的结构，如图所示：分别担负着成像和感光两大功能3。人眼睛的机能可以比喻为一个照相机。外界物体发出的光线，进人眼睛后经角膜、水晶体、玻璃体等屈光系统的屈折和会聚，在视网膜上形成一个清晰的图像。屈光系统类似于照相机的镜头。瞳孔随着入射光线的强弱可自动收放，以控制光线的入射量，它的作用相当于一个可变光圈。脉络膜吸收杂散光线，相当于暗箱：视网膜则相当于感光片。物体上一点的光线进入眼球以后会聚在视网膜的不同点上；这些点在视网膜上形成了左右换位、上下倒立的影像。至于我们所看到的物体，并没有感觉它是倒像，那是心理回倒的原因。图 3 视网膜结构视网膜可以分为三层，最外层是视锥细胞和视杆细胞：两种细胞都是以它们的形状命名的。这一层构成了视觉通路的第一级神经元。中间层为双极细胞及其它细胞层。双极细胞的两极突起，一极与视觉细胞(视锥和视杆)相连接，另一极与神经节细胞相接。它是视觉通路的第二级神经元。最内层主要含有神经节细胞，神经节细胞与视神经相连，它是视觉通路的第三级神经元：神经节细胞的轴突组成视神经纤维，视神经纤维从四周向黄斑鼻侧约4mm处汇集，成一圆盘状，没有感光能力，又称盲点。视神经纤维穿过眼球后壁成为视神经，进入脑内视觉中枢4。2.2 视觉效应视网膜上的不同种细胞都具有各自特性，在形成视觉的构成中，不同细胞产生不同视觉效应，最终形成人眼视觉感知。视锥细胞能感受颜色和分辨物体的细微层次，但它对光的敏感性能很低，必须在足够的光照条件下才能起作用，如果光亮不足时，它就失去工作能力，人们就不能感觉到自然界各种物体的色彩和细微层次：视杆细胞虽然对光的敏感性很高，但是它对物体的颜色没有反应而只能感受物体的亮度差异：而且对物体细部的分辨能力也很差?人们在光线暗淡的环境下只能看到一个只有明暗没有色彩模模糊糊的轮廓。水平细胞连接视锥和视杆细胞，其作用是调节多个感光细胞的输入信号，即调节视觉上的适应性5。对应视柱细胞的双极细胞只有一种，对应视锥细胞的双极细胞有8种。双极细胞具有抑制和刺激作用，其作用原理是当光照射在光感知细胞上，光感知细胞感光极化，产生抑制作用，反之，感光去极化，产生刺激作用。神经节细胞分为小型、双层与阳伞状三种。不同种神经节细胞对应连接不同细胞，对与颜色或对比度敏感性也有差异，其中小型与阳伞状神经节细胞具有中央-边缘感知场结构。小型神经节细胞产生红-绿颜色对立，阳伞状神经节细胞产生明暗对立，双层神经节细胞产生黄-蓝颜色对立。图4 视觉对立效应上述视觉对立是视网膜细胞所产生的视觉效应的一方面，研究表明，视网膜细胞还具有聚合与边缘相阻的视觉效应。视网膜上多个视柱细胞对应一个神经节细胞，由视柱细胞所产生的信号相应会聚合在神经节细胞上，这种现象称为聚合效应。图5 聚合效应以图6上部分形式，如果一个神经节细胞所连接都是具有相同刺激作用的感光细胞，随着光照范围增大，所产生的信号也将不断增大。图 6 边缘相阻效应如果一个神经节细胞中央和边缘分别连接的是具有刺激作用和抑制作用的感光细胞，随着光照范围增加，所产生的信号会先增大，后减小。以上现象，就是边缘相阻效应。边缘相阻效应可用于解释众多视觉现象，如马赫现象、赫曼网格、同时对比、色彩同时对比等。3 颜色模型与理论3.1 色适应模型色适应是，为了尽可能保持物体的色貌不变，人类视觉系统针对外在刺激条件的改变，调整对刺激的响应灵敏度的一种能力。在色适应的基础上可以获得大量的“对应色”视觉数据。对应色就是在不同观察条件下色貌匹配的两个刺激。例如，如果在一组观察条件下的一个刺激（X1,Y1,Z1,），与另一组观察条件下的另一个刺激（X2,Y2,Z2,）的色貌相匹配，那么（X1,Y1,Z1,），（X2,Y2,Z2,）和它们的观察条件一起组成了一对对应色。所以也可以说色适应是预测对应色的一种能力。通过视觉实验来获得不同观察条件下的对应色数据是有限的，所以期望有一个基于数学模型的色适应变换来预测每个（X1,Y1,Z1,）所对应的（X2,Y2,Z2,）。 色适应变换，或者叫做色适应模型，不包括明度、彩度和色调等色貌属性，它仅仅提供从一个观察条件下的三刺激值到另一个观察条件下匹配的三刺激值的变换公式。色适应变换是在大量视觉匹配实验的基础上，通过归纳演绎后总结出的一个模拟人的视觉感知适应变换过程的数学模型。完整的色适应变换步骤如下6： 1. 从 CIE 三刺激值 X1， Y1， Z1 开始。2. 用一个 33 矩阵将 X1， Y1， Z1 变换成锥体响应 L1， M1， S1。 3. 加入第一个观察条件的信息，使用正变换预测适应锥体信号 La，Ma， Sa。 4. 加入第二个观察条件信息，用逆变换确定对应色的锥体响应 L2，M2， S2，最后用另一个 33 矩阵计算 CIE 三刺激值 X2， Y2， Z2。较为著名的色适应模型为von Kries 模型、Nayatani 模型、Guth 模型、Fairchild 模型。3.2 色貌模型基于 CIE 色度体系的色度学从 1931 年 CIE 推荐出 x ( ) ， y()， z ()三匹配函数并得到 X，Y，Z 三刺激值发展至今已有 74 年的历史，期间 CIE色度学不断在实验和运用过程中逐步得到完善。英国的 Hunt 教授在 1994年北京的访问讲学中指出：CIE 色度学的发展根据其特点可以分为三个阶段，即色匹配、色差和色貌的研究22。三刺激值、色品坐标、主波长、兴奋纯度等量值可以用来判断两个颜色刺激匹配与否；CIELAB、CIELUV色空间的提出及其明度、彩度、色调的计算为色差的精确量化提供了可能。但是上述这些量值的计算，事实上局限于特定的观察条件，比如，两个颜色刺激应该呈现在相同的媒体上并采用相同的标准照明光源，背景应该单一并且基本呈现中性灰。CIELAB、CIELUV 色空间考虑了照明光源对颜色外貌的影响，但其公式中的处理是非常近似的。因此，我们可以认为，CIE色度学对不同光源、照明水平和观察背景等条件引起的色适应、色对比、色同化等效应并没有从量值上作比较精确的预测，至于不同媒体对颜色显色特性的影响，更没有提出合理的计算参数6。 由于不同的观察条件会使同一物理目标表面具有不同的色貌，所以对于人的视觉系统来说，这意味着，若要在不同条件下感觉到相同的色貌，物理目标就要具有不同的三刺激值XYZ。为了找到XYZ随观察条件改变的规律，就需要建立“色貌模型”，它应具有两种功能：正向变换功能，即根据给定观察条件下的XYZ预测相应的色貌属性（颜色色貌的度量参数）；以及逆（反）向变换功能，即根据所需要的色貌属性预测某一观察条件下应有的XYZ。色 貌 模 型主 要 是 解 决 不 同 媒 体在 不 同 的 观 察 条 件、 不 同 的 背景和不同的环境下的真实再现问题。开展色貌模型研究具有重要的科学和应用价值：在颜色科学基础研究领域，色貌模型的理论可以直接用于解决均匀色空间、标准色差理论等问题；而在应用研 究 领 域，色 貌 模 型 的 研 究 结 果 可 以 解 决 各 种 跨 媒 体 的 颜 色 信 息 保 真问题。经过 20 年的发展，CAM 还只能够预测大块色样的色貌，在图像应用上（把每个象素作为一个刺激）还存在困难。随着技术的发展，还会进一步要求 CAM 能够处理刺激时间变化的色貌现象，图像质量评价（或是复杂刺激的色貌差异）和图像处理等问题。另外，CAM 参数众多，过于复杂，也限制了其实际的应用。一个模型在实际应用中的效用是必须要考虑的。例如，在色域映射中常常希望依靠沿着恒常感知色调改变明度和/或彩度来处理图像象素。然而许多空间，像 CIELAB 和 CIECAM97s，恒常色调角线不能代表恒常感知色调线，必须进行色域映射和色空间的修正。Ebner 等描述了的色空间在图像处理应用中恒常色调角线表示恒常感知色调。这样一个色空间不能解决所有的色貌问题，但是它在实际应用中仍应有很大价值。3.3 图像色貌模型iCAM（ Image color appearance model） 是 一 个 新 一 代 的 色 貌 模 型，称为图像色貌模型。其目的是在一个足够简单实用的模型中，同时提供传统的色貌模型属性、空间视觉属性和色差度量。该模型包括了色适应、色貌分度、色差、边缘增强、拉伸、高动态范围图像和图像质量测量等功能。iCAM既适用于简单的颜色刺激,称为点态iCAM,也适用于复杂的图像刺激,称为空间iCAM。点态iCAM像传统的色貌模型一样,把每个像素当作独立的颜色刺激来处理。空间iCAM则将色貌模型提升到一个新的水平,其起始输入条件包括:图像和适应场的三刺激值、适应场和环境的绝对亮度。适应场是图像的低通滤波图像，用来预测色适应程度。适应场的亮度来自低通滤波图像的亮度通道,用来预测与亮度有关的色貌现象,如Hunt和Stevens效应；环境亮度则来自于另一个比图像更大空间范围的低通滤波图像,用来控制图像对比度的预测7。3.4 Retinex理论Retinex理论始于Land和McCann于20世纪60年代作出的一系列贡献，其基本思想是人感知到某点的颜色和亮度并不仅仅取决于该点进入人眼的绝对光线，还和其周围的颜色和亮度有关.该结论基于一系列在可控光照下进行的实验，受试者被要求区分色板的颜色.实验结果表明，只要色板不是均匀的一种颜色，受试者观察到色板的颜色几乎与设置的特定光照的颜色无关;即无论如何设置光照颜色，受试者观察到同一块色板的颜色是相同的.Retinex这个词是由视网膜 (Retina)和大脑皮层 (Cortex)两个词组合构成的.Land之所以设计这个词是为了表明他不清楚视觉系统的特性究