- Код статьи
- 10.31857/S0235009224040077-1
- DOI
- 10.31857/S0235009224040077
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том 38 / Номер выпуска 4
- Страницы
- 78-84
- Аннотация
- Для получения цифровой фотографии, максимально точно воспроизводящей оригинальную сцену, необходимо решить задачу цветовой коррекции, т.е. найти отображение, переводящее координаты цветового пространства камеры (RGB) в координаты цветового пространства человека (CIE XYZ). В данной статье мы рассматриваем цветовую коррекцию с помощью таблиц поиска (англ. lookup table), заранее построенных для различных условий освещения. Такой подход позволяет достичь высоких скорости и точности при применении цветовой коррекции на устройстве, однако требует больших объемов оперативной памяти, которыми располагают не все устройства, например, мобильные телефоны. Нами предлагается метод автоматического прореживания множества таблиц поиска с минимальными потерями в точности цветовой коррекции. Метод основан на кластеризации отображений, задающих цветовую коррекцию. Для сравнения отображений нами предлагается критерий их схожести, основанный на максимальном различии порождаемых цветов в целевом пространстве стандартного наблюдателя CIE XYZ. Для предложенного критерия в статье приводится эффективный метод вычисления вместе с теоремой, обосновывающей корректность метода.
- Ключевые слова
- адаптивная цветовая коррекция критерий схожести отображений таблица поиска математическое программирование кластеризация
- Дата публикации
- 14.09.2025
- Год выхода
- 2025
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 4
Библиография
- 1. Коноваленко И. А. Критерии и алгоритмы вычисления точности проективной нормализации изображений. Дисс. канд. физ-мат. наук. М., 2021. 136 с.
- 2. Николаев Д.П., Николаев П.П., Гладилин С.А., Божкова В.П. Основы цветовой теории в техническом зрении. I. Введение в цветовую теорию. М.: Мир науки, 2021. 40 с.
- 3. Николаев П.П., Николаев Д.П., Гладилин С.А., Басова О.А., Ярыкина М.С. Сборник задач по обработке изображений и техническому зрению. М.: 2023. 78 с.
- 4. Шашлов А.Б. Основы светотехники. М.: Логос, 2016. 256 с.
- 5. Fernando R., Matt P. GPU Gems 2: Programming Techniques for High-Performance Graphics and General-Purpose Computation. Addison-Wesley Professional, 2005. 814 p.
- 6. Finlayson G.D., Michal M., Anya H. Root-polynomial colour correction. Color and Imaging Conference. Society of Imaging Science and Technology, 2011. V. 19. P. 115–119.
- 7. Gasparini F., Schettini R. Color correction for digital photographs. 12th International Conference on Image Analysis and Processing, 2003. Proceedings. IEEE, 2003. P. 646–651. DOI: 10.1109/ICIAP.2003.1234123
- 8. Han D. Real-time color gamut mapping method for digital TV display quality enhancement. IEEE Transactions on consumer Electronics. IEEE, 2004. V. 50. P. 691–698. DOI: 10.1109/TCE.2004.1309450
- 9. Ives H.E. The transformation of color-mixture equations from one system to another. Journal of the Franklin Institute. 1915. V. 180. P. 673–701.
- 10. Kim Y.T., Cho Y.H., Lee C.H., Ka Y.H. Color look-up table design for gamut mapping and color space conversion. International Conference on Digital Production Printing and Industrial Applications. 2003. P. 28–29.
- 11. Luther R. Aus dem gebiet der farbreizmetrik, Zeitschrift fur Technishe Physik. 1927. V. 12. P. 540–558.
- 12. Mantiuk R., Mantiuk R., Tomaszewska A., Heidrich W. Color correction for tone mapping. Computer graphics forum. Oxford. Blackwell Publishing Ltd, 2009. V. 50. P. 193–202.
- 13. Moroney N. Local color correction using non-linear masking. Color and Imaging conference. California. Society of Imaging Science and Technology, 2000. V. 8. P. 108–111.
- 14. Morovic J., Luo M.R. The fundamentals of gamut mapping: A survey. Journal of Imaging Science and Technology. Derby. The Society for Imaging Science and Technology, 2001. V. 45. P. 283–290.
- 15. Sari Y.A., Ginardi R.V. H., Suciati N. Color correction using improved linear regression algorithm. 2015 International Conference on Information & Communication Technology and Systems (ICTS). IEEE, 2015. P. 73–78. DOI: 10.1109/ICTS.2015.7379874.
- 16. Solomatov G., Akkaynak D. Spectral Sensitivity Estimation Without a Camera. 2023 IEEE International Conference on Computational Photography (ICCP). IEEE, 2023. P. 1–12. DOI: 10.1109/ICCP56744.2023.10233713
- 17. Soshin K.V., Nikolaev D.P., Ershov E.I., Tchobanou M.K. A scalable rational color correction for an image. Patent RF. № WO2023121500A1. 2023.
