- модель создана для прогнозирования восприятия стимула (находящегося на разных фонах и в разных окружениях) в диапазоне его фотометрических яркостей от абсолютного порога зрительной системы до колбочкового ослепления;
- модель можно использовать в отношении неизолированных и изолированных цветовых стимулов (о работе в отношении изолированных стимулов см. у Ханта [1991]);
- прогнозируется широкий диапазон феноменов: эффекты Эбнея, Ханта, Гельмгольца - Кольрауша, Стивенса, Бартлесона - Бренемана, цветовой сдвиг Бецольда - Брюкке, симультанный контраст;
- прогнозируются изменения в цветовом восприятии, возникающие в результате световой адаптации, хроматической адаптации и когнитивного обесцвечивания осветителя;
- модель уникальна тем, что учитывает вклад палочковых фоторецепторов в цветовое восприятие.
Хантовская модель учитывает большое количество зрительных феноменов, что делает ее весьма сложной (и это естественно, ведь зрительная система очень сложна) и затрудняет ее использование во многих целевых отраслях.
Четыре примера вычислений с использованием хантовской модели цветового восприятия даны в таблице 12.3: значения высчитаны при условии, что проксимальное поле и фон имеют коэффициент фотометрической яркости 20% и ахроматичны, то есть их цветность равна цветности источника; коэффициент фотометрической яркости эталонного белого - 100%, а его цветность также равна цветности источника; скотопический компонент высчитан по формулам, описанным в текущей главе; эффект Хельсона - Джадда взят равным 0.0.
12.13 ПОЧЕМУ НЕ ТОЛЬКО МОДЕЛЬ ХАНТА?
Казалось бы, хантовская модель цветового восприятия самодостаточна и способна делать все, «чего душа пожелает». Однако почему она не принята в качестве единого стандарта? - Потому что оборотной стороной самодостаточности модели Ханта является ее сложность, которая делает ее использование на практике как минимум затруднительным, а как максимум - невозможным. При этом сложность модели позволяет ей быть чрезвычайно гибкой и, как будет показано в 15-й главе, в целом она способна к точному прогнозированию в широком диапазоне визуальных экспериментов и использовать ее можно в разных ситуациях.
Ясно, что точность прогнозов и гибкость - это лучшие качества хантовской модели. Однако очень часто остается непонятным, как именно применять модель (то есть выбрать соответствующие значения параметров) до получения визуальных данных. В некоторых случаях параметры должны быть не просто выбраны, но еще и оптимизированы к тем или иным специфическим условиям просмотра, если есть такая возможность. Однако если такой возможности нет и приходится использовать модель, что называется, «по номиналу», то есть с рекомендуемыми параметрами, то хантовская система может сработать очень плохо (см. гл. 15). Так происходит потому, что номинальные параметры модели по данным условиям просмотра используются для прогноза в том числе и специфических феноменов, которые могут быть (а могут и не быть) важны в данной конкретной ситуации. Правда, возможна регулировка post factum, но она может оказаться запоздалой. Таким образом, если невозможно оптимизировать (или оптимально употребить) работу хантовской модели, точность ее предикторов может оказаться ниже, чем у более скромных моделей.