色彩管理中显示器色域提取算法

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摘要： 针对当前色彩管理研究缺乏提取显示设备色域算法及可视化技术支持的现状，提出了一种显示器色域提取算法。确定了显示器色域边界点，对设备色域进行精确描述非常重要，并对色域进行真彩色可视化。

Abstract： This monitor display presents a new algorithm of color gamut extraction for monitor display with aims on the demands of color management system. Firstly the gamut boundary points of monitor display are determined， the gamut is precisely described， and the gamut is visualized with the true color.

关键词： 色域；色彩管理；色域边界描述

Key words： gamut；color management；gamut boundary description

中图分类号：TP391.4；TP301.6 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2014）19-0200-02

0 引言

色彩管理中的色域就是某一设备能够表现颜色的集合。色域匹配是色彩管理领域里取决定作用的关键因素。色域匹配的前提就是先提取要匹配对象的设备颜色空间的色域，把参考设备的颜色空间的色域设置为源色域，把最终设备的颜色空间的色域设置为目的色域。显示器的色域提取算法目前常用的有以下两个手段：①使用屏幕色度计分别测量两个显示器设备上显示的色块的色度值，依据色块测量值的分布，利用三维空间的方法来确定该设备的颜色范围，从而确定色域范围。②通过已知特定的模型分析来模拟设备的色域边界。

目前色域边界算法中研究应用广泛的方法是凸壳算法，凸壳算法就是通过采集多个样本点的色块Lab值通过点组成三维空间的办法来确定显示器色域的边界点。通过多次试验和研究，显示器的色域并非我们想象中的凸壳模型，而是出现了非凸的现象，因此有专家就引进了“膨胀”和“收缩”的方法。而这种方法必须基于一个参考点来做，而参考点选取不好掌控，容易出现过度膨胀可能使得色域边界点位置在内部，导致色域范围变小。

目前，Cholewo and Love[1]使用了alpha shapes[2]思路，用在了提取设备和图像色域边界领域。使用参数用于控制要预期得到的色域边界。Cholewo and Love通过实验研究得出了，最恰当的参数值，可以很好的交互出色域空间，从而设备的色域空间的准备与否，都取决于该参数的选取，一旦选取有偏差，所得到的交互式的色域就是不准备的。

因为目前所有算法存在不足和缺陷，所以本论文提出了一个新的色域提取算法，该算法是把三维色域空间进行区域性的分割。

1 色域提取算法

1.1 三维区域分割算法 所谓三维区域分割算法[3]就

是通过屏幕色度计测量显示器显示的色块集合的色度值，由测量得到的每个色度值的点组成的集合的方法。假设选取的该设备的设备无关颜色空间为Lab空间，通过样本色块的测量得到Lab值后，需要对这些色块组成的Lab空间进行一个区域划分，而该区域的划分的方法是根据L和ab来决定，是利用明度轴和色调角分Lab空间，该设备的Lab空间形状大致为一个球体，三维坐标采用以下公式表达：r=[（L-LE）2+（a-aE）2+（b-bE）2]1/2

α=tan-1（（b-bE）/（a-aE））

θ=tan-1[（L-LE）/（a-aE）2+（b-bE）2）1/2]

上面公式中的L值、a值和b值，分别是色度值测量得到的L值、a值和b值，通过这三个值来确定空间中的某个点的坐标值，E点就是颜色空间中的设备色域的中心点，E点的选取是通过测量色块色度值的点的集合来得到，通常情况下，中心点是当Lab值分别设置为L为50，a为0，b为0，r是指颜色空间中任意一个Lab点到中心点的距离，α是色调角，取值范围为0-360°，图1、图2（图中只有16×16等分）为区域分割Lab空间，同样可以应用于其他色彩空间。

三维区域分割算法[4]：是根据L和hab的值来等分n×n个小区域，从而分割整个Lab空间，一般分割区域为16×16，通过所以的色块采集点的数据值来计算hab（色调角）值，再根据给入值得Lab算出L和hab值，从而计算出属于哪个分割小区域中。划分区域的多少，决定于色域提取的精度，区域分割越多，则空间色域描述精度就越高，但计算量也加大。某区域集合点数越多，就全取离中心点最远的点定为边界点。n×n个区域可以用数组定义，该数组定义为S[n][n]，用于各区域边界点的保存。

1.2 三维区域分割算法的程序语言描述

输入色块采集样本点的集为F[k]，k为数组个数

Algorithm AreaDividing Gamut

{

G[n][n]初始化，存放色域边界点的二维数组

在所有色块采集样本点的集合中找到最大和最小值的L值分别标记为maxL、minL，对（maxL-minL）范围n等分

for（ int k=0；k

{计算样本点P[k]的色调角为α；

G[i][j]=F[k]，其中i=F[k].L/（maxL-minL）*n，j=α*n/360；

求出点F[k]与色域中心点距离，然后将每个区域中距离值最大者的点的坐标存入G[i][j]中，作为该小区域边界点；

}

}

2 实验验证

2.1 CRT显示器色域显示 下面为采用三维区域分割法构造的CRT显示器的色域外壳。图3为CRT显示器的色域，图4给出了采用三维区域分割法点集合出的CRT显示器的色域边界，针对Lab空间不同n等份。

2.2 LCD显示器色域显示 下面为采用三维区域分割法构造的LCD显示器的色域外壳。图5为LCD显示器的色域，图6给出了采用三维区域分割法点集合出的LCD显示器的色域边界，针对Lab空间不同n等份。

3 结语

三维区域分割算提取的不同类型的显示器的色域，很好的证明了优于原来的凸壳算法，弥补了原算法对非凸部分的缺陷，通过实验可以知道，三维区域分割算法的可以逼近色域本身边界，通过增加分割的份数，提高色域边界的精度值，从而更加近似的描述出设备的色域范围，有利于色彩管理中的所见即所得的实现。

参考文献：

[1]Balasubramanian R， Dalal E. A Method for Quantifying the Color Gamut of an Output Device [C]. Proc. of SPIE，1997：110-116.

[2]Cholewo T J， Love S. Gamut Boundary Determination Using Alphashapes [C]. Proceedings of IS&T and SID’s 7th Color Imaging Conference： Color Science， Systerms and Appliactions， 1999： 200-204.

[3]杜桂华.保持色相恒定的色域匹配算法的比较研究[D].武汉大学，2005.

[4]马鲜艳.打印机和图像色域提取算法[J].计算机工程，2006（12）.