RGBからLabへの色空間変換

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最初に、はじめに

印刷産業がアナログからデジタルに変化するにつれて、正確な色再現の問題が重要になってきている。より良い、より速く、より正確なカラー画像を確保するために、カラーマネジメントを使用する必要があります。画像処理の過程で色の均一性と装置の独立性を達成するためには、標準化され標準化された色管理を実装する必要があります。

いわゆるカラーマネジメントとは、カラー間の画像変換の問題を解決することであり、その結果、画像の色は、コピープロセス全体の間に最小限に抑えられる。基本的な考え方は、まず、デバイスに依存しない基準色空間を選択し、次にそのデバイスを特徴付け、最後に、各デバイスの色空間とデバイスに依存しない基準色空間との間の関係を確立して、。トランジション間には明確な関係があります。異なるデバイス上のすべての色をまったく同じにすることは不可能ですが、色管理を使用して、ほとんどの色が同じか類似していることを確認し、一貫したカラーコピー効果を実現できます。

第2に、色空間変換

色空間変換は、ある色空間の色データを別の色空間の対応するデータに変換すること、すなわち、異なる色空間のデータを使用して同じ色を表現することを意味する。本論文では、デバイス依存のRGB色空間をデバイスに依存しないCIELab色空間に変換する。デバイスに関連付けられた色空間は、CIELab色空間で測定および較正できます。異なるデバイス関連の色がCIELab色空間の同じ点に対応する場合、それらの間の遷移は正確でなければならない。

色空間を変換するには多くの方法があります。本稿では、主に3Dテーブルの補間と多項式回帰について述べる。

1. 3次元テーブルルックアップ補間

3次元ルックアップテーブル法は、現在、色空間変換を研究するために一般的に使用されるアルゴリズムである。 3Dルックアップテーブルアルゴリズムのコアアイデアは、ソースカラースペースを通常のキューブに分割することです。各キューブの8つの頂点のデータは既知であり、すべてのソース空間の既知の点は3次元を形成する。ルックアップテーブル。ソース空間内の任意の点が与えられると、それに隣接する8つのデータ点が見つけられ、小さな立方格子のノードを形成し、小立方体の8つの頂点が補間されて、ターゲット空間に対応するデータが得られる。

一般ルックアップテーブル法は、補間法と組み合わせて用いられ、補間アルゴリズムを用いた3次元ルックアップテーブル法となる。この方法は3つのステップに分けることができます。

1セグメンテーション：あるサンプリング間隔でソース色空間を分割して3次元ルックアップテーブルを確立する。

2 Find：既知の入力点に対して、ソース空間を検索し、それを含む8つの格子点からなる立方体を見つけます。

3補間：格子のグリッド内のグリッド以外の点の色値を計算します。

ソース空間の異なるセグメンテーション方法によれば、一般的な補間アルゴリズムは、三線補間、三角プリズム補間、ピラミッド補間および四面体補間である。

2.多項式回帰

多項式回帰アルゴリズムは、色空間の関連付けが一連の連立方程式によって推定できるという仮定に基づいています。多項式回帰アルゴリズムの唯一の必要条件は、ソース空間内の点の数が、選択された多項式内の項目の数よりも大きくなければならないということです。このアルゴリズムの焦点は、多項式の係数を計算してから、元の色空間のデータを多項式に代入し、変換された結果を式に従って得ることです。

多項式には多くの異なる形式があります。本論文では、6項の多項式を用いる。具体的な表現を式（1）に示す。

この多項式の係数は、式（2）から得ることができます。

式（2）の式は、式（3）および式（4）に示すような行列の転置であり、具体的な式は式（5）の通りである。このトピックでは、式（3）の多項式を表す項の数が採用されています。選択されたソース空間の点の数を示します。この問題では、ソース空間の6レベルのセグメンテーション（すなわちRGB色空間）の後に216ポイントが得られる。だからそれを取る。実際、項数が6の多項式の場合、多項式の係数はそれをとることで得ることができます。

式（3）において、（）は、ソース空間の3つの色値であり、式（4）における（）は、ターゲット空間における色を表す3つの値のいずれかである。

多項式回帰アルゴリズムは簡単で実装が容易で、変換効果が優れています。項目数が少ない場合や、項目数が多すぎる場合や、計算量が多く、精度が高いとは限らない場合には精度が低い。

3.色差

色再現品質を評価し、色再現処理を制御する場合、例えば、色管理を実施して印刷物の色を評価する場合、色の制御目的を達成するために色の色差を計算する必要があることが多い。現在、CIE 1976 Lab均一色空間およびそれに対応する色差式は、印刷業界で一般的に使用されています。具体的な表現を式（6）に示す。

第三に、実現プロセス

まず、このトピックの操作基盤について簡単に紹介し、このトピックで使用するデータを取得する方法と、色空間変換を実現するための詳細な手順について詳細に説明します。

1.作業台

このトピックで使用されているオペレーティングシステムはMicrosoft Windows XP、プログラミング環境はVisual C ++ 6.0、アプリケーション全体はMFCアプリケーションフレームワークに基づいており、OpenGLとOpenCVも使用されています。

2.データ取得

データは、モデリングデータとテストデータの2つの部分に分かれています。モデリングデータは、多項式の係数を計算するために使用されます。テストデータは、アルゴリズムの精度を分析するために使用されます。ソース空間とターゲット空間からのモデリングデータとテストデータはすべてAdobe Photoshopにあります。集めました。

2.1モデリングデータの取得このトピックでは、モデリングポイントを収集するために6つのレベルの均一なセグメンテーションを使用し、R、G、およびBはそれぞれ0,51,102,153,204、および255をとります。 PhotoShopのカラーピッカーにR、G、Bの値を入力し、その値の組に対応するL、a、bの値を記録し、図1に示すようにテキストに記録します。合計63 = 216組の値が得られた。

図1カラーピッカーからのデータの取得

2.2テストデータの取得このトピックでは、テストポイントを収集するために8レベルの非一様セグメンテーションを使用します。 R、G、Bはそれぞれ0,36,72,108,144,180,216,255となる。取得方法は上記と同じであり、合計83 = 512個のグループ値が得られる。

3.具体的な実施手順

このトピックの具体的な実装のフローチャートを図2に示します。

図2フレームのフローチャート

図2に示すように、プログラム実装の具体的な手順は次のとおりです。

3.1まず、Visual C ++ 6.0を起動し、MFCでOpenCVランタイム環境を設定します。

3.2モデリングデータを読みます。

3.3多項式係数の計算の完了：式（3）、（4）、（5）にそれぞれ従う。多項式の係数は、、、を順に求めることによって得られる。

3.4テストデータを読みます。

3.5 RGBモデルの8レベルセグメンテーションの後、対応するLabモデルの3次元カラービューを描画します。

3.6ステップ分割で得られた各点のRGB値をステップ3で得られた3つの多項式に取り込み、各点のL値、a値、b値（以下、計算値という）を計算することによりRGBを変換する多項式回帰によってLab色空間に変換する。

3.7この色空間変換方法のメリットを判断するためには、色差を計算して判断する必要がある。各色について、ステップ6で得られた計算値を減算してステップ4で得られた測定値を求め、式6により色差を求め、差の優劣分布のヒストグラムを描画し、その差をとる異なる色差の範囲。割合。

第四に、結果の表示と分析

前のセクションの特定の手順に従って、VC ++ 6.0を使用して、PhotoShopのRGBカラースペースへのRGB変換を実現します。このセクションでは主にプログラムの実行結果を表示し、簡単な分析を行います。

1.結果表示

本論文では、変換の関係を6レベルの均一セグメンテーションで確立し、この方法の精度を8レベルの不均一セグメンテーションを用いてテストする。色差分布のヒストグラムが描画され、色差がカウントされます。プログラムの実装の主なインタフェースを図3に示します。

図3 RGBからCIELabへの色空間変換ボディインタフェース

色差分布のヒストグラムおよび関連する統計データを図4に示します。

図4色差統計インターフェース

RGBモデルの8レベルセグメンテーション後の対応するLabモデルの3次元カラービューを図5に示します.RGBモデルを8つのレベルに分割した後、多項式回帰法を使用して3次元カラーに変換します図6に示すように、Labの色空間モデルを表示します。

図5 8レベルスプリットRGBカラースペース後のLabカラースペースの3次元カラービュー

図6 8つのレベルでRGBカラースペースを分割した後にLabカラースペースに変換された3次元カラービュー

2.結果の分析と要約

図2に示すように、図4に示すように、512色の色空間変換後の最大色差は28であり、全体として色差分布が均一ではない。

統計によると、0〜5の範囲内に74色あり、全体の14.45％を占めている。総計の51.56％を占める5-10の範囲の264色; 色差範囲は10と15との間にあり、157色は全体の30.66％を占める。色収差は15色から20色までの13色で、全体の2.54％を占めています。（0,0,255）および純粋な緑色（0,255,0）の色差が20を超える4色のうち4色の色差が0.78％最大の色差を有し、他の2つの色は21未満の色差を有する。これらの512色について、色差は最大で28であり、最小値は0であり、平均色差は9である。一般に、色収差の範囲は、主に5と15との間に集中する。

図5と図6を比較すると、テストによって得られたLab色空間モデルの形状に類似した多項式回帰法によって、RGB色空間がLab色空間モデルに変換され、得られた結果このトピックで理想的です。

V.要約

色空間変換を行う多項式回帰の使用は比較的正確であることが分かる。異なる項目番号の多項式を使用して、同じソース空間の変換結果を同じターゲット空間と比較することができます。ソース空間をターゲット空間に変換する過程で最適な多項式の数を求める。したがって、このトピックについてさらに研究が必要である。