PolyGrafia

Въведение

Много са начините да се опишат цветовете и разликите между тях. Изследователите и практиците в областта на цветовото възпроизвеждане например използват пре­цизни цифрови спецификации за цвят. Те често са базирани на разпознаването на цветовете от средностатистиче­ския потребител и обикновено ги наричаме колориметрич­ни спецификации. Към често използваните колориметрични спецификации спадат системите CIE XYZ и CIELab. В све­та на дигиталния печат цветовете често се описват и по отношение на специфични за отделните устройства кон­тролни стойности, необходими за възпроизвеждането на даден цвят през съответното устройство. Цветовете могат да бъдат определяни и посредством систематич­ното им описание, каквито например предлагат Munsell Book of Color, шведската Natural Color System или наръчни­кът Pantone Color Formula Guide. Този вид цветови специфи­кации също предлагат прецизност при разпознаването на един или друг цвят, но по-често се използват от професио­налисти в областта на цветната графика и дизайна, откол­кото за целите на цветовото изобразяване.

Друг повсеместно използван начин за определяне на цветовете е наименуването им по начин, добре познат на всеки, който ежедневно си служи с говоримия език. Макар това да е недотам прецизен метод за определяне на цве­товете – особено като се имат предвид гореспоменати­те, – той си остава най-разпространен и най-достъпен за широката публика. Този метод използва добре известни на­именования за различните цветове, като например черве­но, зелено, синьо и т.н. Често се прибягва и до комбинации от тези наименования за по-голяма прецизност при описа­нието на един или друг цвят. Като примери за подобни ком­бинации могат да послужат фрази като червеникавокафяв, зеленикавосин, жълтеникавосин и др. Освен това говорими­ят език предоставя и богата палитра от прилагателни, които служат за още по-фино разслояване при определянето на даден цвят. Като примери тук могат да бъдат посоче­ни прилагателни като светло, тъмно, ярко, наситено, ясно, мътно, меко, убито, бледо, избеляло и др.

Освен за описание на цветовете, говоримият език оби­чайно се използва и за разпознаване на разликите между тях или промените, на които е подложен даден цвят. При­мери за думи и фрази, улавящи разликите между цветове­те, има много: „малко по-малко жълт“, „доста по-тъмен“, „по-наситен“, „по-зелен“, „значително по-силен цвят“, „една идея по-светло“. Макар тези определения да не са с кой знае каква прецизност, мнозина ги използват, за да опишат промените, необходими при редактиране на принтирани материали.

Обикновено системите за контрол и настройване на цветовете изискват от потребителя да се запознае с действието на различните инструменти, предлагани от потребителския интерфейс. Потребителите трябва да могат да изберат и използват подходящия за дадена цел инструмент, както и правилната му настройка, за да мо­гат да постигнат желания ефект. Не е чудно, че повечето хора, които не са минали през съответното обучение, на­мират работата с подобни системи за сложна. Съответ­но повечето потребители, работещи с цветни изображе­ния и документи, срещат трудности при настройването на цветовете. Така задачата да преведат писмените или устните изисквания на клиента по отношение на цветова­та гама на езика на настройките на съответните инстру­менти за обработка на изображенията остава за профе­сионалистите от областта на цветния графичен дизайн. От тях се изисква стабилно обучение и опит, за да мо­гат успешно и ефективно да управляват инструментите от подобни приложения, за да се постигне в крайна смет­ка ефектът, пестеливо описан с прости думи от клиента. Следователно създаването на интерфейс на основата на говоримия език, за приложения, насочени към настройване на цветовете и обработка на изображенията, би имало се­риозни предимства по отношение на достъпността му за широкия потребител.

Макар и словесното описание на цветовете и разлики­те между тях да няма прецизността на цифровите спе­цификации, може да се спори дали една недотам прецизна, но широко достъпна система за комуникация не е за пред­почитане пред един труден за използване високопрецизен интерфейс.

Напасването между описанията на цветовете, използ­вани в говоримия език, и прецизните цифрови кодирания на цветовете е усложнено по редица причини. На първо мяс­то е невъзможно да се унифицира описанието на цветове­те през говоримия език. Думите и граматичните правила, използвани при описването на цветове, варират в зависи­мост от културната принадлежност, географското мес­тонахождение, професионалните пристрастия и индиви дуалните предпочитания на говорещия. Второ, границите между наименованията на отделните цветове не са мно­го прецизно определени, а са по-скоро неясни, възможно е да варират при отделните индивиди. Трето, възможно е ни­ското ниво на прецизност при интерфейс, основан на го­воримия език, да е напълно адекватно при едни приложения, но крайно неподходящо при други. Настоящата статия илюстрира един възможен подход за разработване на ин­терфейс, основан на говоримия език, за приложения, насо­чени към редактиране на цветни изображения, и ще демон­стрира използването му.

Същинска част

Два вида информация може да бъде извлечена от всяка сло­весно изразена инструкция за настройване на цветовете: целевата цветова гама, която потребителят иска да про­мени, и желаната промяна на цвета. В таблица 1 са предло­жени няколко примера.

Информацията за целевата цветова гама може да се из­ползва за създаване на маски на изображението, които да изо­лират частите от него, подлежащи на модификации. Подобна маска е илюстрирана на фигура 1, а резултатите от използ­ването на говоримия език при цветовото настройване на из­ображението от фигура 1 са отразени във фигура 2.

За да се създаде маска на изображението, е необходимо да се определи пиксел по пиксел кои части от него попадат в съответната целева цветова гама, така че всяко наиме­нование на цвят, което попада в целевата цветова гама, да се свърже с определена прототипна локация от цветовото простанство на изображението. Има няколко начина за постигането на подобно „разчленяване“.

При разработката на прототипни приложения до мо­мента използваме стандартизиран речник за наименовани­ята на цветовете, като свързваме всяко едно от тях със съответната му прототипна локация от цветовото прос­транство на изображението. За целта обикновено използ­ваме системата CIELab, тъй като е лесноразбираема, не се повлиява от типа на използваните устройства и рабо­ти на основата на уеднаквени цветови възприятия. Разби­ра се, може да се използва и всяка друга система, която има подобни предимства. Важно е да не се повлиява от типа на използваните устройства, тъй като това позволява изра­ботеният алгоритъм да бъде лесноприложим без значение какви точно са характеристиките на използвания харду­ер, било то принтиращи устройства или монитори. Съот­ветно уеднаквяването на цветовите възприятия е ценно с това, че максимално опростява работата по „разчленява­нето“, а и обособява отделни наименувани участъци в да­ден цвят.

Стандартизираният речник за наименованията на цве­товете, използван в това приложение, се основава на реч­ника NBSISCC Standard Color Name Dictionary 1–3. Към него сме прибавили няколко наименования за неутралните сиви цветове. Речникът NBS-ISCC съдържа 267 наименования на цветове. В основата са, разбира се, простите наиме­нования, състоящи се от една дума, като червено, зеле­но, жълто, синьо, черно и т.н. Следват определителите за цветовите отсенки като жълтеникавозелено, синьо-черве­но, пурпурночервено и т.н. Третото ниво са определители­те, които различават степените за наситеност и гамата светли/тъмни. Тук спадат думи като: светли, тъмни, бле­ди, ясни, наситени и др.

След като вече разполагаме със стандартизиран реч­ник за наименованията на цветовете и съответните му прототипни локации от цветовото пространство на изо­бражението, необходимо е да намерим начин да „разчленим“ на части изображението, така че да са съответни на на­именованията, фигуриращи в речника. За определянето на тези части от изображението могат да се използват раз­лични начини. Единственото изискване, което е нужно да бъде спазено, е всяка от прототипните локации от цвето­вото пространство на изображението да се свърже с поне една част от изображението, като са възможни разкъсва­ния или припокривания при отделните части. Всяка част може да се състои от несвързани помежду си и много на брой подчасти.

От практическа и експериментална гледна точка ме­тодът на разчленяване, предложен от Вороной, може да е доста ефективен. Този метод предполага отличаваща се Вороной клетка за всяка прототипна локация от цветово­то пространство на изображението, така че всички цве­тове в клетката да са по-близки до съответната прото­типна локация, отколкото до всяка друга. Двуизмерното разчленяване на набор от точки по Вороной е илюстрира­но на фигура 3.

Друг метод, различен като математически подход, но сходен като функционалност на разчленяването на Воро­ной, предполага съотнасянето на прототипните локации към „възлите“ на kd-tree 6,7 например. Би било ефективно след това да се предприеме търсене на най-близки по сми­съл (nearest-neighbor searches) и така да се определи най-близкото наименование за всеки от „спорните“ цветове.

Още един начин за напасване на части от цветовото пространство към наименованията от стандартизирания речник е използването на статистически анализ на резул­татите от психологически изследвания относно наимено­ването на цветовете. Този метод би бил ефикасен при ди­ректното напасване на наименованията към частите от цветовото пространство около определени прототипни локации. Трудностите при прилагането на този метод са предимно от практически характер, като времеемкостта е една от тях.

Една от трудностите при използването на стандар­тизиран речник за наименованията на цветовете е необ­ходимостта потребителите да го познават подробно и да имат желание да го използват. Подобни очаквания като цяло са неоснователни и затова предпочетохме да разработим методи, посредством които доста по обемни реч­ници, състоящи се от обичайно използваните наименова­ния на цветовете, да се съотнасят към стандартизирания речник. Понастоящем използваният по-обемен речник съ­държа около 2000 широкоизползвани наименования за цве­тове. Ако потребителите си служат с наименования, ко­ито не попадат в този речник, се използва най-близкото по смисъл наименование в комбинация с Minimum String Edit Distance Algorithm.

Друг начин за определяне на цветовете, които потре­бителят иска да модифицира, е като се избере онази част от изображението, която ги съдържа. Има и инструменти, които позволяват на потребителя да маркира определена точка от изображението и да зададе цветова гама, близка до маркирания цвят, която впоследствие да бъде модифи­цирана, но на практика повечето потребители се затруд­няват при определянето на цветовата гама.

Вторият важен тип информация, която може да се из­влече от коя да е словесно изразена инструкция за настрой­ване на цветовете, е инструкцията за желаната модифи­кация на цвета. Тя може да се използва за създаването на цветна трансформация, която после да се приложи към целевата цветова гама. Три важни елемента трябва да при­състват в инструкцията: свойството на цвета, което подлежи на модификация, посоката и степента на жела­ната модификация. При значителни цветови промени оба­че, когато избраната целева цветова гама е относително малка, могат да се очакват нежелани обрати при промя­ната на цветовете. Затова разработихме методи за уве­личаване на целевата цветова гама с цел да гарантираме плавност и умереност при модификацията.

Създаването на цветова трансформация е свързано първо с постигането на цифрово изражение за посоката и степента на промяната и после с избора на предварител­но зададени готови форми на трансформация. Цифровите стойности, съответстващи на посоката и степента на модификацията, се използват като параметри при функци­ите за трансформация. За да се избегнат нежеланите обрати при промяната на цветовете, за които споменахме по-горе, необходимо е стойностите на тези параметри да се нагодят така, че да отразяват реалните цветове от изображението.

След изготвянето на маски на изображението (на ос­новата на целевата цветова гама) и на цветови трансформации (на основата на словесно изразена инструкция за настройване на цветовете) фактическото прилагане на трансформацията към изображението е относително проста работа. Целта на настоящата статия е да разгле­да подробностите по намиране на съответствията между словесните описания и цифровите цветови пространства и да покаже какво може да бъде постигнато при използва­нето на подобна система.