1 / 59

Modèles de couleur

Modèles de couleur. Nicolas Holzschuch iMAGIS-GRAVIR/IMAG. Modèles de couleur. Qu’est-ce qu’une couleur ? Définitions Artistiques Teinte, saturation, luminance Physiques/biologiques Spectre, stimulus Fonctions de base universelles Espaces perceptuellement uniformes Informatiques

tana
Download Presentation

Modèles de couleur

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Modèles de couleur Nicolas Holzschuch iMAGIS-GRAVIR/IMAG

  2. Modèles de couleur • Qu’est-ce qu’une couleur ? Définitions • Artistiques • Teinte, saturation, luminance • Physiques/biologiques • Spectre, stimulus • Fonctions de base universelles • Espaces perceptuellement uniformes • Informatiques • RGB, CMYK, HSV, YCbCr…

  3. Définitions du peintre • Définitions basées sur le mélange des peintures • Vocabulaire habituel de la couleur Saturation Teintes Blanc Couleur pure Tons Luminosité Gris Ombres Noir

  4. Définition physique • Une couleur = un spectre

  5. Définition spectrale • Échantillonnage de la couleur entre 380 nm (violet) et 720 nm (rouge) • Longueurs d’onde visibles • En dessous de 380 nm : ultra-violet • Au dessus de 720 nm : infra-rouge

  6. Teinte, saturation… (2) • Définition physique liée au spectre : • Teinte = longueur d’onde dominante • Saturation = pureté de l’excitation • Luminance = quantité de lumière • Couleur pure = une seule longueur d’onde

  7. Exemple simplifié Energie P(l) Luminance= aire sous la courbe Longueur d’onde dominante e2 Saturation e1 l 400 nm Violet Teinte 760 nm Rouge

  8. Perception de la couleur • La rétine : • Cônes • Bâtonnets • Bâtonnets : • Perception achromatique • Lumière atténuée • Cônes : • Perception chromatique (3 types) • Concentrés au centre de la rétine

  9. 3 sortes de cônes

  10. 3 sortes de cônes : conséquence Spectres différents, couleurs perçues comme identiques : métamères

  11. Représentation des couleurs • La représentation spectrale est trop riche • Par rapport à la vision • En coût mémoire • La vision humaine n’a que trois fonctions de base • Il doit exister une représentation compacte • Pourquoi pas les couleurs primaires ? • Rouge, vert, bleu

  12. Un léger défaut

  13. Une nouvelle fonction de base • Les couleurs primaires ont un défaut : • L’ensemble des couleurs visibles ne peut pas être représenté avec des coordonnées positives • Besoin de nouvelles fonctions de base • Couvrant tout le visible • Avec des coordonnées positives • Linéaires par rapport à RVB • Commission Internationale de l’Éclairage • www.cie.co.at • 1931

  14. CIE XYZ

  15. CIE XYZ • Y = luminance (perçue par la vision humaine) • X,Y, Z : représentation de la couleur • Conversion vers RVB : linéaire • Matrice 3x3 de conversion • Chromaticité : • XYZ représente toutes les couleurs • Besoin de pouvoir séparer la luminance de la chromaticité • « le même rouge, mais en plus sombre »

  16. Chromaticité • On introduit (x,y) : • Parfois, on donne (x,y,Y) au lieu de (X,Y,Z) • Plus facile à mesurer • Conversion :

  17. Diagramme de chromaticité y Couleurs pures 500 nm Couleurs combinées 720 nm x 380 nm

  18. Diagramme de chromaticité

  19. Diagramme de chromaticité

  20. Diagramme de chromaticité Couleurs affichables par le moniteur

  21. Diagramme de chromaticité

  22. Perception des couleurs • Distance entre deux couleurs : • Dans l’espace de base : facile • Pour la vision humaine : utile • Idéalement, il y a un lien entre les deux • Espace des couleurs perceptuellement uniforme • Lien constant, indépendant de la couleur • Différences juste perceptibles : • Plus petite distance entre deux couleurs perçues comme différentes

  23. Différences juste perceptibles dans l’espace xy

  24. Espaces perceptuellement uniformes • CIE, 1976 • L*a*b* et L*u*v* • An : coordonnée d’un blanc de référence

  25. L*a*b* et L*u*v* • Perceptuellement uniformes tous les deux • Par construction • L* : luminance, perceptuellement uniforme • L*a*b* : • Orthonormal • L*u*v* : • Conversion facile avec XYZ et donc RGB • Simple projection

  26. Représentation informatique • Comment on définit une couleur ? • Ensemble de coordonnées dans un espace de couleurs • Plusieurs fonctions de base possibles • Fidélité des couleurs • Relation avec l’interface • Bleu pour le froid, rouge pour le chaud

  27. Fonctions de base • Basées sur l’outil d’affichage : • RGB, CMYK, YCbCr • Basées sur l’interface homme-machine • HSV • Conversion entre eux ? • Conversion vers un espace indépendant (par exemple XYZ) ?

  28. Rouge-Vert-Bleu • Le plus connu des systèmes • utilisé (en interne) dans tous les moniteurs • additif

  29. Cyan-Magenta-Jaune • Utilisé dans les imprimantes couleurs • Soustractif

  30. Conversion CMJ-RVB • En théorie : • C=1-R • M=1-V • J=1-B • En pratique : • Conversion non-linéaire • Contraintes physiques • Ordre des couches d’encre, mélange… • Réaction du papier • …

  31. CMYK • K pour blacK • Économie : • L’encre noire est moins chère que les encres de couleur • Plusieurs possibilités : • Par exemple : • K = min(C,M,Y) • C = C-K • M = M-K • Y = Y-K • Suppose que le noir se mélange parfaitement à toutes les autres couleurs • En pratique, conversion non-linéaire, basée sur l’expérience, l’ordre des couches…

  32. Le cube RVB/CMJ

  33. Fonctions de base “type Y” • YIQ, YUV, YcbCr… • Utilisées pour la télévision couleur (et donc la vidéo) • Y la luminance • Cb et Cr la chromaticité • En N & B, on n’affiche que Y • En couleur, on convertit vers RVB • YUV=PAL, YIQ=NTSC

  34. Fonctions de base YCbCr • Y doit être égal à la luminance: Y=LumaRed*R+LumaGreen*G+LumaBlue*B • Cb est la chromaticité bleue : Cb = (B-Y)/(2-2*LumaBlue) • Cr est la chromaticité rouge : Cr = (R-Y)/(2-2*LumaRed) • LumaRed, LumaGreen, LumaBlue mesurées, correspondent aux phosphores du téléviseur

  35. Valeurs de luminance • Les valeurs dépendent du standard télé choisi : • CCIR 601: Lr=0.299, Lg=0.587, Lb=0.114 • CCIR 709: Lr=0.2125, Lg=0.7154, Lb=0.0721 • Espace YIQ (NTSC) :

  36. Intérêts de YCbCr • Parfois, on est obligé de l’utiliser • Travail avec entrées/sorties vidéo • Efficace pour la compression d’images : • Meilleur taux de compression si on convertit en YCbCr avant la compression • Grosse bande passante pour Y • Plus petite bande passante pour la chromaticité • L*a*b* est efficace pour ça aussi

  37. Teinte-Saturation-Luminance • Hue-Saturation-Value (ou Luminance) : • HSV, HSL • Pratique pour l’interface homme-machine:

  38. Teinte-Saturation-Luminance • max=max(R,G,B) • min=min(R,G,B) • V=max • S=(max-min)/max • delta=max-min • si max=R alors H=(G-B)/delta • sinonsi max=G alors H=2+(B-R)/delta • sinon si max=B alors H=4+(R-G)/delta • H = H*60 • si H<0 alors H=H+360

  39. TSL, HSV, HSL • Pratique pour les interpolations • Interpoler entre rouge et vert • Rampe de couleur • Effets de couleur pour la visualisation • Varier la saturation, à teinte constante • Varier la teinte, à saturation constante • Carte d’altitude, par exemple

  40. Le cone HSV

  41. Espaces de couleur

  42. Fidélité des couleurs • Problème : conserver la même couleur quand on change d’outil de visualisation • Solution : passer dans un espace indépendant • Échantillonner les phosphores RVB • Convertir en XYZ :

  43. Fidélité des couleurs (2) • Description du moniteur disponible sur le site du fabricant • On extrait Xr, Xg, Xb… • Pour d’autres sorties (imprimantes, par ex.) : • Tables de conversion multi-dimensionnelles • « Profil » de chaque outil, disponible (www.icc.org) • Chaîne de conversion d’un outil à un autre • RVB outil 1 vers XYZ • XYZ vers Lab • Lab vers CMYK outil 2

  44. En pratique… • Ça se dégrade avec l’âge : • Les phosphores, le canon à électrons s’usent • Plus efficace de mesurer directement le profil du moniteur, de l’imprimante • Mais plus cher (caméra spéciale, logiciel) • Ou mesurer directement la chaîne de conversion • Scanner-moniteur-imprimante

  45. Gamma-Correction • La perception humaine est logarithmique • L’une des causes du Mach-banding (cf. cours suivant) • Intensité perçue, L* • Définie comme une racine cubique de l’intensité émise, Y • En fait, à cause de l’offset et de l’échelle, presque un Y puissance 0.4

  46. Gamma correction (2) • Le canon à électron du moniteur n’est pas linéaire non plus • Luminance produite liée au voltage appliqué, à la puissance 2.5 • Théoriquement, les deux s’annulent • (Pure coïncidence) • Mais en fait… • Les caméras vidéo font la conversion inverse • Plus pratique de stocker un RVB non linéaire (sur 8 bits)

  47. Gamma correction • Correction effectuée par la carte, avant le moniteur • Pour compenser le comportement du canon à électrons • Paramétrable • Une cause de bugs intéressante • Surtout si mal paramétré (valeurs <1 ou > 4) • Unix ≈ 1.45, Mac ≈ 1.8, NTSC & PC ≈ 2.2, PAL ≈ 2.9…

More Related