CN102103069A - 一种检测纹理对色差影响的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种检测纹理对色差影响的方法，包括：提供一组包含至少20个等级灰卡的灰卡组，所有的灰卡从左到右按色差等级升高的顺序水平排列；在灰卡下方设置两组色块，第一组色块由无纹理的标准色块和选定色块组成，标准色块的颜色选用等级最高的灰卡的颜色，第二组色块由对比色块和测试色块组成；测试者肉眼感知第二组色块中测试色块和对比色块的色差，从灰卡组中选择相应等级的灰卡映射到选定色块，使得标准色块和选定色块的色差与测试色块和对比色块的色差相同，测试多次后求标准色块和选定色块的色差平均数，与对比色块和测试色块的实际色差进行比较。本发明测试方法操作简单，测试结果符合人肉眼观察的实际情况以及理论推导。

Description

一种检测纹理对色差影响的方法

技术领域

本发明涉及数字图像处理技术领域，尤其涉及一种检测纹理对色差影响的方法。

背景技术

色差是表示两个颜色之间差别的度量值，颜色通常用Lch进行表示，即亮度，色度和饱和度三个方向，这也就意味着，色差可能来源于不同的方向，也可能是几个方向共同作用的结果，这就导致了色差在感知上的不确定性和差异性。

色差的评定在工业和商业中非常重要，主要应用于生产中的配色和产品的颜色质量控制。建立一个可靠的颜色质量控制体系，得到准确的颜色测量正日益成为许多行业的需求，尤其是印刷和纺织服装业。纹理的存在会降低感知色差，不论是自然纹理还是人工纹理，都会是感知色差小于实际测量色差。

不同纺织品由于质地和纺织方式不同，其表面存在着不同的规律性起伏变化，这些将影响物体对光的漫反射作用，而人眼对于颜色的感知又容易受到不同纺织品上细节的吸引而存在误判断，因而不同纺织纹理对于工业生产过程中产生的色差要求等级不同，所以，研究纺织纹理对于人眼所能感知到的色差的影响是必要的。我们所涉及的实验界面的实验目的就是找出在不同纺织纹理上，当不同颜色中心在不同方向上所呈现出的不同等级的色差之后，人眼在观察时会有什么程度的接受能力，从而在纺织工业染色过程中，提出染色的色差容许标准。

发明内容

本发明提供了一种检测纹理对色差影响的方法，该方法测的纹理色差与理论计算值相近，且操作简单。

一种检测纹理对色差影响的方法，包括：

提供一组包含至少20个等级灰卡的灰卡组，所有的灰卡从左到右按色差等级升高的顺序水平排列；

在灰卡下方设置两组色块，其中位于左侧的第一组色块由无纹理的标准色块和选定色块组成，标准色块的颜色选用等级最高的灰卡的颜色，右侧的第二组色块由通过相同颜色中心生成的具有纹理的对比色块和测试色块组成；测试者肉眼感知第二组色块中测试色块和对比色块的色差，从灰卡组中选择相应等级的灰卡，将该灰卡映射到选定色块，使得标准色块和选定色块的色差与测试色块和对比色块的色差相同，记录标准色块和选定色块的色差，测试多次后求平均数，再与对比色块和测试色块的实际色差进行比较。

灰卡组中相邻两个灰卡的色差为0.2～0.5。

所述的灰卡组中有20个等级的灰卡，其中前18个灰卡中相邻两个灰卡的色差为0.2～0.3，后3个灰卡中相邻两个灰卡的色差为0.5。

所述的对比色块和测试色块可以具有相同纹理，他们之间存在实际色差；也可以是对比色块与测试色块具有不同的纹理，在此基础上存在实际色差或者没有实际色差，这样就可以评估纹理对色差的影响。

本发明测试方法操作简单，测试结果符合人肉眼观察的实际情况以及理论推导，在工业上具有较大应用价值。

附图说明

图1为本发明测试方法操作界面示意图；

图2为实施例中最具代表性12幅纹理图案；

图3为在不同实际色差下纹理与人眼感受色差的关系曲线。

具体实施方式

测试条件：在无环境光影响的暗室中进行，室内的发光体只有测试用CRT显示器，型号为sony F520。测试界面如图1所示，在界面上方设置由20个等级灰卡组成的灰卡组，灰卡从左到右灰度等级依次增加，并沿同一水平方法排列。界面底色采用RGB值为(165，165，165)的中性灰。

每两个相邻等级灰卡之间相距3像素，0.6mm。前18个相邻等级的灰卡之间的色差是0.2-0.3，为人眼在显示器所能感知的最细微差别，最后两块灰卡与之前的相邻灰卡的色差为0.5。20级灰卡的Lab值是在D50光源下测得，表1给出了各个等级灰卡的设计值 

和 

以及每一级灰 卡与第20号标准灰卡之间的色差 

和亮度方向色差ΔL^*， 

和ΔL^*值基本相等，由此可知，灰卡色差基本来源于L方向。

灰卡组下方有两组色块，色块的尺寸均为6.0cm×6.0cm，两组色块之间相距3.8cm，单组色块中的两块色块紧贴型放置。左边的第一组色块中的两块色块无纹理，分别为标准色块和选定色块，其中标准色块的颜色为第20号灰卡的颜色，它为标准灰卡，被放置于第一组色块的左侧，在测试过程中保持不变。

第二组色块由通过相同颜色中心生成的测试色块和对比色块组成，测试色块具有纹理，该两个色块的纹理不同，也可以相同，测试者通过感知第二组色块的色差，选择上方的灰卡并映射到选定色块，使得标准色块和选定色块的色差与测试色块和对比色块的色差一致，记录空白色块和选定色块的色差值，接着进行下一组测试。

表1

可以选用多个测试者对同一组测试色块和对比色块的色差进行测试，然后对所有测试结果求平均数，最后与测试色块和对比色块的实际色差进行比较。

图2为12种纺织行业中经常被使用的纹理图案，其中，1号纹理为平 纹，2、3、6号纹理有较强的斜纹感觉，4、9、10、11号纹理是不同大小的矩形格排列形式，5、7、8、12号纹理是一定的图样重复排列。图2还给出了图像的直方图，可以发现所选用的纹理图像直方图确实并非全部都是单峰形式。

纺织纹理都是由重复排列的几何图形组合而成，因此每种纹理都有自己的重复单元，这一单元的特征和排列形式决定了整块纺织品给人的感受，人眼的明视距离为25cm，在此观察距离下，当单元格的排列形式具有明显的斜纹特性时，人眼会关注两条斜纹之间的距离和斜纹线的明暗对比，2、4、6号纹理，具有很明显的由左下至右上的斜纹线，而3、7、8、12号纹理单元由于在排列时为齿状交叉分布，因此会有较为不明显的X形式斜纹线，效果没有单向斜纹明显，但仍会给人斜纹感受，这种情况下，纹理倾斜角度对于人眼感受就会有很大的影响。每个纹理单元内，色差存在的程度也不一样，这是由于纺织过程中经线和纬线交叠方式所决定的，当相邻的几根经线(纬线)同时叠在几条纬线(经线)上时，就形成一个突起，光线照射下该部分的突出和凹陷部分在视觉感官上就会造成较强的色差，如8、9、11号纹理，都具有会吸引人视线的大块明亮点或暗点，这种点越大越会吸引视线的注意，也会影响人眼对整幅纺织品的色差判断，1号纹理定义为平纹，其纹理特征为0。而从整体上观察，同样尺寸的纺织品，纹理单元越多，则视觉感受越细腻，反之则粗糙。综上所述，对于纹理的表述得出公式1：

$F\∝\frac{F_{\mathrm{strenth}}\×F_{\mathrm{denity}}}{F_{\mathrm{direction}}\×F_{\mathrm{width}}}---\left(1\right)$

其中，F_strenth指一个纹理单元内最亮部分与最暗部分的色差，用标准差表达；F_denity指一个纹理单元内最能够造成吸引人视线的明亮部分或者黯淡部分的聚集程度，用熵值W表达；F_direction指具有斜纹感受时纹理角度(不存在斜纹感受时则将其视为90°)，这里分为两种情况，当为单向斜纹时，用该倾斜角的正弦值sinα表达，当为X型双向斜纹时，则用倾斜角的的正弦值的平方sin²α表达。F_width指一个纹理单元的宽度，用其占用的像素点数N_pix乘以显示器的像素宽度表达，本实验所使用的显示器为SONYF520，其像素宽度为0.22mm。为与实验结果数量级一致，我们将该数值缩小为1％，于是得到公式(2)：

$F=\frac{\mathrm{\σ}\×W}{F_{\mathrm{direction}}\×N_{\mathrm{pix}}\×0.22\×100}---\left(2\right)$

当为单向斜纹时，F_direction＝sinα，当为X型双向斜纹时，F_direction＝sin²α

其中σ为图像的标准差。

熵值w我们通过灰度共生矩阵进行计算，先将一副彩色纹理转换成灰度图像，然后对各像素点进行归一化，生成N×N图像矩阵p(i，j)，则熵值w为：

$W=-\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=2}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}p(i,j)\log \left[p(i,j)\right]---\left(4\right).$

p(i，j)为由纺织纹理图像生成的灰度共生矩阵。

如图2所示，本实施例选用12幅纺织行业最具代表性的纹理图案，测试时，对比色块和测试色块选用相同的纹理结构，由相同的颜色中心生成，因此本身就存在一定的实际色差，并通过公式(2)计算该纹理的特征值。

测试过程中，视觉正常的实验参与者被要求在完全无环境光影响的暗室中进行测试，室内的发光体只有实验用CRT显示器，观察者被要求判断右侧的第二组色块的感知色差，通过选择灰卡表达自己的感觉，当判断好当前纹理对(对比色块和测试色块)之后，点击右下角的‘next’进行下一组实验，直至完成对12幅纹理进行测试。每两组纹理对实验之间有两秒钟的间隔时间，这期间灰卡和纹理对的位置都将显示与背景一样的中性灰，用来避免视觉残留对于观察者判断的影响。本次试验选用68名测试者，对相同纹理对的色差求平均值。

其中，当对比色块和测试色块的实际色差(ΔE)＝1时，纹理特征F与人眼感受色差ΔV之间拟合得到的关系式为

ΔV＝-0.0464×F³+0.0622×F²+0.1586F+0.3804

R²＝0.8553

当ΔE＝3时

ΔV＝-0.0388×F³+0.1769×F²-0.0233F+1.3947

R²＝0.8065

当ΔE＝5时

ΔV＝-0.2025×F³+0.3887×F²+0.0241F+2.126

R²＝0.7921

由上述公式可以看出，实验统计的人眼感受色差与公式计算得到的纹理特征值具有较好的一致性。

Claims (4)

1.一种检测纹理对色差影响的方法，包括：

提供一组包含至少20个等级灰卡的灰卡组，所有的灰卡从左到右按色差等级升高的顺序水平排列；

在灰卡下方设置两组色块，其中位于左侧的第一组色块由无纹理的标准色块和选定色块组成，标准色块的颜色选用等级最高的灰卡的颜色，右侧的第二组色块由通过相同颜色中心生成的具有纹理的对比色块和测试色块组成；测试者肉眼感知第二组色块中测试色块和对比色块的色差，从灰卡组中选择相应等级的灰卡，将该灰卡映射到选定色块，使得标准色块和选定色块的色差与测试色块和对比色块的色差相同，记录标准色块和选定色块的色差，测试多次后求平均数，再与对比色块和测试色块的实际色差进行比较。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的灰卡组中相邻两个灰卡的色差为0.2～0.5。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的灰卡组中有20个等级的灰卡，其中前18个灰卡中相邻两个灰卡的色差为0.2～0.3，后3个灰卡中相邻两个灰卡的色差为0.5。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的对比色块和测试色块具有相同纹理。

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