Таким образом, S-CIELAB - это первый прецедент т.н. модели отличия изображений, основанной на CIELAB-пространстве и уравнениях цветовых отличий.
Цветовое восприятие
К сожалению, фундаментальная CIE-колориметрия не в состоянии полностью специфицировать изображения: природа последних такова, что, зарегистрированные или воспроизведенные различными цифровыми системами, они неизбежно будут рассматриваться в огромном диапазоне условий просмотра (от условий оригинальной сцены до экранного отображения в тускло освещенной комнате). Таким образом, модели цветового восприятия призваны поднять базовую CIE-колориметрию с уровня цветовых соответствий (при фиксированных условиях просмотра) на уровень прогнозирования цветового восприятия (при разных способах воспроизведения и просмотровых условиях).
Возможность применения к цифровым системам визуализации результатов исследований в области моделирования цветового восприятия весьма активно обсуждалась еще в 90-х годах прошлого века, и в 1997 г. история завершилась созданием CIECAM97s (см. гл. 15), а спустя шесть лет вышел ее модифицированный вариант - CIECAM02 (см. гл. 16). Своим развитием обе модели во многом обязаны визуальным экспериментам, выполненным в целях проверки работы публикуемых моделей в контексте репродуцирования изображений (Браун и Фершильд, 1997).
Таким образом, исследования в области цветовосприятия, будучи основанными на работе с изображениями, выдвинули на передний план вопросы восприятия пространственно-сложных стимулов (изображений) и проблемы оценки их качества.
Восприятие изображений и их качество
Модели цветового восприятия учитывают изменения в условиях просмотра, но при этом ориентированы в основном на изменения в цвете осветителя (белая точка), уровне освещенности (фотометрическая яркость) и относительной яркости окружения. Модели восприятия не имеют непосредственного отношения к различным пространственным или временным свойствам человеческого зрения, в частности пространственным и временным свойствам восприятия изображений: по сути, эти модели рассматривают каждый пиксел изображения (и каждый кадр в видео) как полностью независимые стимулы.
Зрительная адаптация к сцене или изображению - это физиологическая реакция, зависящая не только от пространственно-локализованных низкочас тотных (low-pass) атрибутов сложных цветовых стимулов, но еще и от их временны х параметров.
Для прогнозирования восприятия цифровых видеокадров (в частности, с большим динамическим диапазоном), должны учитываться временные свойства световой и хроматической адаптаций. Для прогнозирования качества (или отличия) изображений видеоряда к пространственным фильтрам, удаляющим незамечаемые пространственные артефакты (к примеру, шум или JPEG-компрессию), должны быть добавлены временные фильтры, то есть фильтры, удаляющие невоспринимаемые высокочастотные темпоральные модуляции (т.е. незамечаемое «мерцание»).
Не составит труда показать то, что адаптация имеет важную низкочастотную временную характеристику, к примеру: если неожиданно включить свет в темной комнате (скажем, рано утром после сна), то повышенный уровень освещения в первый момент ослепляет зрительную систему, то есть, по сути, «пе-реэкспонирует» ее. Однако спустя короткий период времени зрение адаптируется к высокому уровню освещения, и к наблюдателю возвращается нормальное зрительное восприятие. Сказанное справедливо и для обратных ситуаций, например, когда из обстановки с высоким уровнем освещения переходят в обстановку с низким уровнем (представьте себе, что солнечным днем вы въезжаете в темный тоннель).