RU2815612C2 - Визуализация тонирования древесины - Google Patents

Визуализация тонирования древесины Download PDF

Info

Publication number
RU2815612C2
RU2815612C2 RU2022101610A RU2022101610A RU2815612C2 RU 2815612 C2 RU2815612 C2 RU 2815612C2 RU 2022101610 A RU2022101610 A RU 2022101610A RU 2022101610 A RU2022101610 A RU 2022101610A RU 2815612 C2 RU2815612 C2 RU 2815612C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
image
wood
tinted
tinting
values
Prior art date
Application number
RU2022101610A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2022101610A (ru
Inventor
Маргот Джулия ВЛОТ
Питер Марк СПИРС
Эрик Якоб Ян КИРХНЕР
Original Assignee
Акцо Нобель Коатингс Интернэшнл Б.В.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Акцо Нобель Коатингс Интернэшнл Б.В. filed Critical Акцо Нобель Коатингс Интернэшнл Б.В.
Publication of RU2022101610A publication Critical patent/RU2022101610A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2815612C2 publication Critical patent/RU2815612C2/ru

Links

Images

Abstract

Изобретение относится к способу и системе для формирования визуализации тонированной деревянной подложки. Технический результат заключается в повышении качества визуализации тонированной деревянной подложки. Способ включает в себя этапы, на которых: принимают (102) изображение (SI) деревянной подложки, подлежащей тонированию; разделяют диапазон цветов, которые присутствуют в изображении, на множество цветовых полос; подразделяют (104) изображение на множество фрагментов изображения, причем каждый фрагмент изображения соответствует участку изображения, имеющему цвет, попадающий в соответствующую одну из цветовых полос; для каждого фрагмента изображения извлекают (106) кривую коэффициента отражения, характерную для деревянной подложки для цвета, соответствующего фрагменту изображения; извлекают (108) значения поглощения и рассеивания для тонировки; для каждого фрагмента изображения определяют (110) кривую коэффициента отражения, характерную для тонированной древесины, на основе значений поглощения и рассеивания для тонировки и кривой коэффициента отражения для деревянной подложки для данного фрагмента изображения; и для каждого пикселя каждого фрагмента изображения определяют (112) цвет на основе кривой коэффициента отражения, характерной для тонированной древесины, и получают в результате сформированное изображение, представляющее деревянную подложку после нанесения тонировки. 2 н. и 14 з.п. ф-лы, 6 ил.

Description

Область техники
Настоящее изобретение относится к реализуемому на компьютере способу формирования визуализации тонированной деревянной подложки.
Уровень техники
Тонировки представляют собой прозрачные или полупрозрачные растворы или суспензии окрашивающих веществ (таких как, например, красители или пигменты и т.п.) в веществе-носителе и обычно предназначены для того, чтобы окрашивать поверхность, не скрывая ее. В результате тонированная подложка (как правило, древесина) окрашивается, но текстура обычно не скрывается. Такие не скрывающие (полу)прозрачные тонировки часто наносят на деревянные подложки для декоративного эффекта, для соответствия цвета древесины другому объекту и т.п. Однако выбор тонировки для нанесения на конкретную деревянную подложку для достижения желаемого цвета является непростой задачей. Фактический итоговый цвет тонированной древесины будет зависеть от свойств деревянной подложки, а также свойств тонировки. Также на результат может повлиять количество нанесенных слоев тонировки. Вместо того, чтобы использовать только один слой тонировки на деревянной подложке, в других вариантах применения на древесину наносится несколько слоев тонировки разного состава в заданном порядке. Уже давно существует потребность точно предсказывать итоговый цвет нанесения одного или нескольких слоев тонировки на деревянную подложку.
Возможно обработать изображение деревянной подложки, которое наилучшим образом представляет необработанную деревянную подложку, наложив слой изображения тонировки поверх изображения подложки, в результате чего изображение будет выглядеть как цветной прозрачный фильтр, нанесенный поверх изображения подложки. Такая обработка часто использует так называемые алгоритмы RGBA. В данном случае R, G и B относятся к численным значениям цвета для красного, зеленого и синего каналов цифровых изображений. A представляет коэффициент прозрачности или непрозрачности, выбранный для представления тонировки. Для каждого пикселя в итоговом изображении алгоритм RGBA микширует значения R, G и B изображения подложки со значениями R, G и B слоя изображения тонировки, причем соотношение составляющих в смеси зависит от значения коэффициента прозрачности/непрозрачности A.
Хотя точные подробности алгоритма смешивания различаются для разных алгоритмов RGBA, ни один из этих алгоритмов не является точным физическим представлением того, как прозрачный/полупрозрачный слой тонировки влияет на цвет древесины.
Сформированные изображения тонированной древесины часто очень неточны. В настоящее время клиентам часто бывает очень трудно выбрать правильный цвет полупрозрачного тонирования древесины для своего предмета из дерева. Кроме того, изображения тонированной древесины на веб-сайтах или на этикетках контейнеров с тонировкой могут быть неточными и могут разочаровать клиентов после нанесения тонировки. Кроме того, создание изображений тонированной древесины для разных комбинаций древесины и толщины тонировки занимает очень много времени и является трудоемким. В случае, когда на деревянную подложку наносится несколько разных тонировок, неточности применяющихся в настоящее время изображений тонированной древесины еще больше, чем для деревянных подложек с одним или несколькими слоями одной и той же тонировки.
EP1859241 описывает устройство и способ получения тонировки, соответствующей целевому цвету выбранной подложки (например, древесины). Устройство включает в себя аппаратное и/или программное обеспечение для создания или загрузки спектральных данных (например, цифрового изображения) целевого образца для отображения изображений и/или обработки спектральных данных. Система обеспечивает возможность выбора требуемой тонировки и в предпочтительных вариантах осуществления также может включать в себя аппаратное и/или программное обеспечение для дозирования красящих веществ и/или веществ-носителей для создания требуемой тонировки.
Сущность изобретения
Задача изобретения состоит в том, чтобы по меньшей мере частично преодолеть один из недостатков применяемого в настоящее время формирования изображений тонированной древесины или по меньшей мере обеспечить улучшенный способ формирования визуализации тонированной деревянной подложки.
Для этого обеспечен реализуемый на компьютере способ формирования визуализации тонированной деревянной подложки. Способ направлен на прием цифрового изображения деревянной подложки, подлежащей тонированию, и преобразование его в сформированного изображение, представляющее деревянную подложку после нанесения тонировки. Способ включает в себя компьютер, принимающий цифровое изображение деревянной подложки, подлежащей тонированию. Изображение может быть принято из базы данных или от пользовательского ввода. Диапазон цветов, которые присутствуют в изображении, подразделяется на множество цветовых полос. Цветовые полосы могут быть определены на основе диапазона цветов в изображении. Также возможно, что используются предопределенные цветовые полосы. Цветовые полосы могут быть определены значениями RGB (красный, зеленый, синий). Предпочтительно используются более трех цветовых полос, например, 8, 12, 16, 20, 24, 31, 32 и т.д. Изображение деревянной подложки подразделяется компьютером на множество фрагментов изображения. Каждый фрагмент изображения соответствует участку изображения, имеющему цвет, попадающий в соответствующую одну из цветовых полос. Каждый фрагмент изображения, например, может соответствовать пикселям изображения, имеющим цвет RGB в соответствующей одной из цветовых полос.
Для каждого фрагмента изображения компьютером извлекается, например, из базы данных, кривая коэффициента отражения, характерная для деревянной подложки, имеющей цвет в цветовой полосе, соответствующей фрагменту изображения. Кривая коэффициента отражения может быть характерна для древесины, имеющей (средний) цвет цветовой полосы. Кривая коэффициента отражения, например, может быть характерной для породы древесины подложки для цвета, соответствующего фрагменту изображения.
Для тонировки компьютер извлекает колористические свойства, которые представляют собой зависящие от длины волны значения поглощения и рассеивания.
Для каждого фрагмента изображения компьютер определяет кривую коэффициента отражения, характерную для тонированной древесины, на основе значений поглощения и рассеивания для тонировки и кривой коэффициента отражения для деревянной подложки для данного фрагмента изображения для заданной толщины слоя тонировки. Заданная толщина слоя, например, может являться свободно выбранной толщиной, она может представлять собой измеренное или оценочное значение, или толщина слоя может быть выбрана из одного или нескольких предопределенных значений толщины, например, предопределенных значений толщины, соответствующих нанесению одного или нескольких слоев тонировки.
Кривая коэффициента отражения для фрагмента изображения обычно включает в себя значения коэффициента отражения для значительной части или всего видимого спектра. Следовательно, хотя каждый фрагмент изображения относится к пикселям, имеющим цвет в определенной цветовой полосе, для каждого фрагмента изображения используется информация о коэффициенте отражения более широкого цветового спектра, чем только сама цветовая полоса. Предпочтительно для каждого фрагмента изображения используется информация о коэффициенте отражения для всего видимого спектра. Посредством использования для каждого фрагмента изображения кривой коэффициента отражения, а не цветовых кодов, таких как значения RGB, обычно используемых для цифровых изображений, может быть определено намного более точное предсказание визуального впечатления от тонированной древесины.
Каждый фрагмент изображения относится к цветовой полосе. Следовательно, каждый фрагмент изображения может содержать пиксели, имеющие цвет, варьирующийся в упомянутой цветовой полосе. В некоторых случаях для каждой цветовой полосы одна и та же кривая коэффициента отражения используется для каждого пикселя в этой цветовой полосе. Кривая коэффициента отражения для фрагмента изображения, например, может представлять собой кривую коэффициента отражения, ассоциированную со средним цветом или центральным цветом цветовой полосы.
Кривая коэффициента отражения, характерная для тонированной древесины, может быть определена с использованием не скрывающей модели Кубелки-Мунка, использующей значения поглощения K и рассеяния S (P. Kubelka and F. Munk, “An article on optics of paint layers,” Zeitschrift für Technische Physik, vol. 12, no. 593-601, 1931). Для каждого пикселя каждого фрагмента изображения компьютер определяет цвет на основе кривой коэффициента отражения, характерной для тонированной древесины, и это дает в результате сформированное цифровое изображение, представляющее деревянную подложку после нанесения тонировки.
Было обнаружено, что цвет тонированной древесины критически зависит от подробной информации о коэффициенте отражения деревянной подложки по широкому цветовому спектру. Таким образом, предпочтительно коэффициент отражения древесины используется для большего количества каналов длины волны, чем три канала (красный, зеленый и синий), которые учитываются в алгоритмах RGBA.
Кроме того, способ RGBA предполагает, что на основе значений коэффициента отражения для необработанной древесины и чистой тонировки возможно предсказать значение коэффициента отражения тонированной древесины в диапазоне длин волн посредством использования только одного параметра, который является параметром прозрачности/непрозрачности A. Однако оптический анализ систем тонировки показал, что точное предсказание значений коэффициента отражения для тонированной древесины требует по меньшей мере двух параметров, а именно, поглощения K и рассеивания S. Кроме этого, также должна быть известна толщина слоя тонировки. Кроме того, эти параметры K и S могут сильно изменяться в зависимости от длины волны, тогда как способ RGBA предполагает, что параметр A не зависит от канала длины волны.
Посредством деления изображения деревянной подложки, подлежащей тонированию, на фрагменты изображения по цветовой полосе, определения кривой коэффициента отражения для каждого фрагмента изображения, определения кривой коэффициента отражения, характерной для тонированной древесины, на основе значений поглощения и рассеивания для тонировки и кривой коэффициента отражения для деревянной подложки для данного фрагмента изображения для заданной толщины слоя тонировки и определения цвета для каждого пикселя каждого фрагмента изображения и, таким образом, для всего изображения на основе кривой коэффициента отражения, характерной для тонированной древесины, может быть сформировано итоговое изображение тонированной деревянной подложки, который лучше предсказывает фактический результат тонирования деревянной подложки.
В настоящем документе термин "тонировка" относится к не скрывающему прозрачному или полупрозрачному раствору или дисперсии окрашивающего вещества (такого как один или несколько пигментов, красителей, тонирующих агентов, красок и/или агентов металлического эффекта) с различными факультативными тонирующими добавками (например, наполнителями и разбавителями) в веществе-носителе (например, связующем веществе и растворителе). Тонировки древесины, например, могут быть на масляной, спиртовой или водной основе. Термин "тонировка" также относится к "лаковой тонировке" или "одноэтапному тонирующему покрытию", т.е., к продукту, который может придать древесине цвет (тонировку) и одновременно обеспечить чистовое покрытие при однократном нанесении. Неограничивающие примеры чистовых отделок включают в себя лаки, шеллаки, полиуретаны, тиковое масло, дисперсии и эмульсии льняного масла на водной основе, такие как, например, акриловые эмульсии или полиуретановые дисперсии, и т.п.
В некоторых случаях значения поглощения и рассеивания для тонировки определяются посредством извлечения значений поглощения и рассеивания для каждого красителя в тонировке и определения значений параметров поглощения и рассеивания тонирующей смеси с использованием концентрации красителей в тонировке. Для каждого красителя в заданном составе тонировки оптические значения K и S не скрывающей модели Кубелки-Мунка могут быть извлечены, например, из базы данных, и с использованием концентраций красителей в составе тонировки известное правило Дункана производит значения K и S смеси тонировки (D. R. Duncan, “The colour of pigment mixtures,” Proceedings of the Physical Society, vol. 52, no. 3, p. 390, 1940). Это обеспечивает то преимущество, что значения поглощения и рассеяния для тонировки могут быть эффективно определены, даже если конкретная тонировка ранее не составлялась.
В некоторых случаях изображение деревянной подложки, подлежащей тонированию, принимается из базы данных. База данных может содержать множество изображений деревянных подложек, например, разных пород древесины и/или разных образцов одинаковых или сходных пород древесины. Таким образом, может быть выбрана деревянная подложка, которая является репрезентативной для подлежащего тонированию объекта из древесины. В качестве альтернативы изображение деревянной подложки, подлежащей тонированию, принимается от пользовательского ввода. Пользовательский ввод, например, может содержать цифровой фотоаппарат. Пользовательский ввод также может включать в себя устройство связи, такое как получатель сообщений, например, получатель электронной почты. Пользовательский ввод также может включать в себя терминал передачи данных, такой как терминал USB, терминал NFC и т.п. Таким образом, изображение фактического подлежащего тонированию объекта из древесины или представитель подлежащего тонированию объекта могут быть введены в компьютер.
В некоторых случаях способ включает в себя для каждого фрагмента изображения преобразование цвета для каждого пикселя из значений RGB в трехстимульные значения XYZ или в значения CIE-Lab L*a*b*. Эти значения X, Y, Z или L*, a*, b* могут использоваться для поиска в базе данных, которая содержит кривые коэффициента отражения, характерные для деревянных подложек.
В некоторых случаях способ включает в себя извлечение значений поглощения и рассеивания для множества тонировок, например, из базы данных и/или извлечение множества изображений подлежащих тонированию подложек.
В некоторых случаях способ включает в себя ввод через пользовательский интерфейс данных, представляющих одну или несколько разных подлежащих тонированию подложек, данных, представляющих значения поглощения и рассеивания для одной или нескольких, например, разных тонировок; и/или данных, представляющих одно или несколько значений толщины слоев тонировки. Данные, представляющие подлежащую тонированию подложку, например, могут включать в себя данные относительно породы древесины, данные относительно цвета древесины и т.п. Данные, представляющие деревянную подложку, например, могут включать в себя цифровое изображение деревянной подложки. Данные, представляющие деревянную подложку, например, могут включать в себя выбор изображения деревянной подложки из множества изображений. Выбор может включать в себя несколько этапов, например, выбор общего цвета, цветовых оттенков, текстуры, прожилок и т.п. Данные, представляющие значения поглощения и рассеивания для тонировки, например, могут включать в себя цветовой тон, насыщенность и яркость. Компьютер может определить фактические значения поглощения и рассеивания для тонировки, наиболее близко соответствующие данным, представляющим значения поглощения и рассеивания, например, цветовому тону, насыщенности и яркости. Данные, представляющие значения поглощения и рассеивания для тонировки, например, могут включать в себя цветовой показатель, такой как название цвета, например, "светлый дуб", "вишня", "темное красное дерево", "оранжевый", "темно-зеленый" и т.п. Компьютер может определить фактические значения поглощения и рассеивания для тонировки, ассоциированные с цветовым показателем, например, из базы данных. Данные, представляющие значения поглощения и рассеивания для тонировки, например, могут включать в себя выбор изображения тонированной деревянной подложки из множества изображений. Выбор может включать в себя несколько этапов, например, для цветового тона, насыщенности и яркости и т.п. Данные, представляющие толщину слоя тонировки, например, могут являться свободно выбранной толщиной слоя. Данные, представляющие толщину слоя тонировки, также могут быть выбраны из одного или нескольких предопределенных значений толщины, например, соответствующих нанесению нарастающего количества слоев тонировки. Данные, представляющие толщину слоя тонировки, также могут быть включены в данные, представляющие значения поглощения и рассеивания, например, в яркость.
В некоторых случаях способ включает в себя обеспечение одного или нескольких сформированных изображений тонированных деревянных подложек для одной или нескольких разных деревянных подложек, и/или одной или нескольких разных тонировок, и/или одного или нескольких значений толщины слоя тонировки. Таким образом, возможно оценить эффект разных тонировок и/или разных значений толщины слоя на одном или нескольких образцах древесины. Также возможно оценить эффект разных деревянных подложек и/или разных значений толщины слоя для одной или нескольких тонировок. Также возможно оценить эффект разных деревянных подложек и/или разных тонировок для одного или нескольких значений толщины слоя.
Следует иметь в виду, что толщина слоя тонировки может быть свободно выбрана. Также возможно, что толщина слоя может быть выбрана из одного или нескольких предопределенных значений толщины. Предопределенные значения толщины могут соответствовать нанесению нарастающего количества слоев тонировки. Также возможно, что сформировано по меньшей мере одно изображение тонированной деревянной подложки, включающей в себя по меньшей мере первый слой первой тонировки и второй слой другой второй тонировки. Таким образом, возможно оценить эффект комбинации разных тонировок на одном или нескольких образцах древесины для одного или нескольких значений толщины слоя.
В некоторых случаях способ включает в себя этап, на котором пользователь выбирает требуемую тонировку или тонировки на основе одного или нескольких сформированных изображений тонированных деревянных подложек. Пользователь может выбрать изображение из одного или нескольких сформированных изображений тонированных деревянных подложек, выбранное изображение соответствует выбранной тонировке. Выбранное изображение может соответствовать требуемой комбинации первой тонировки и второй тонировки.
В некоторых случаях способ включает в себя обеспечение множества сформированных изображений тонированных деревянных подложек для множества разных тонировок, сравнение сформированных изображений тонированных деревянных подложек с эталонным изображением и выбор тонировки, дающей в результате сформированное изображение тонированной деревянной подложки, наиболее близко сопоставимое с эталонным изображением. Выбор может быть сделан компьютером. Таким образом, выбор подходящей тонировки для имеющейся под рукой деревянной подложки для достижения желаемого результата, соответствующего эталонному изображению, значительно упрощается.
В некоторых случаях способ включает в себя микширование тонировки в соответствии с введенными значениями поглощения и рассеивания для тонировки. В качестве альтернативы или дополнительно способ может включать в себя микширование тонировки в соответствии со значениями поглощения и рассеивания для выбранной тонировки.
В некоторых случаях способ включает в себя обеспечение одного или нескольких сформированных изображений тонированных деревянных подложек для одной или нескольких разных деревянных подложек для одной тонировки и формирование этикетки для контейнера для упомянутой тонировки с использованием упомянутых сформированных изображений. Таким образом, этикетка контейнера может обеспечить надлежащее представление цвета включенной тонировки при ее нанесении на одну или несколько разных деревянных подложек. Таким образом, этикетка может обеспечить истинное представление результата тонирования, который будет достигнут.
В соответствии с аспектом обеспечена система, содержащая компьютер, выполненный с возможностью выполнять описанный выше способ.
В соответствии с аспектом обеспечена система для формирования визуализации тонированной деревянной подложки. Система включает в себя приемник, выполненный с возможностью принимать изображение деревянной подложки, подлежащей тонированию. Система включает в себя разделитель, выполненный с возможностью делить диапазон цветов, которые присутствуют в изображении, на множество цветовых полос; и подразделять изображение на множество фрагментов изображения, каждый фрагмент изображения соответствует участку изображения, имеющему цвет, попадающий в соответствующую одну из цветовых полос. Система включает в себя первый блок извлечения, выполненный с возможностью для каждого фрагмента изображения извлекать, например, из базы данных, кривую коэффициента отражения, характерную для деревянной подложки для цвета, соответствующего фрагменту изображения. Система включает в себя второй блок извлечения для извлечения значений поглощения и рассеивания для тонировки. Система включает в себя блок определения, выполненный с возможностью для каждого фрагмента изображения определять кривую коэффициента отражения, характерную для тонированной древесины, на основе значений поглощения и рассеивания для тонировки и кривой коэффициента отражения для деревянной подложки для данного фрагмента изображения, и факультативно на основе толщины слоя тонировки. Система включает в себя генератор, выполненный с возможностью для каждого пикселя каждого фрагмента изображения определять цвет на основе кривой коэффициента отражения, характерной для тонированной древесины, и получать в результате сформированное изображение, представляющее деревянную подложку после нанесения тонировки.
В некоторых случаях система включает в себя базу данных, содержащую одно или несколько изображений разных деревянных подложек, подлежащих тонированию, и/или значения поглощения и рассеивания для одной или нескольких разных тонировок.
В некоторых случаях система включает в себя пользовательский интерфейс, выполненный с возможностью принимать входную информацию, относящуюся к подлежащей тонированию подложке и/или к значениям поглощения и рассеивания, относящимся к тонировке, и/или толщине слоя тонировки, и/или выдавать одно или несколько сформированных изображений тонированной деревянной подложки.
В некоторых случаях система включает в себя блок вычисления, выполненный с возможностью извлекать значения поглощения и рассеивания для каждого красителя в тонировке и с использованием концентрации красителей в тонировке определять значения поглощения и рассеивания тонирующей смеси.
В некоторых случаях система выполнена с возможностью обеспечивать одно или несколько сформированных изображений тонированных деревянных подложек для одной или нескольких разных деревянных подложек, и/или одной или нескольких разных тонировок, и/или одного или нескольких значений толщины слоя тонировки, например, на дисплее пользовательского интерфейса. Также возможно, что сформировано по меньшей мере одно изображение тонированной деревянной подложки, включающей в себя по меньшей мере первый слой первой тонировки и второй слой другой второй тонировки. Таким образом, пользователь может выбрать требуемую тонировку или тонировки на основе одного или нескольких сформированных изображений тонированных деревянных подложек.
В некоторых случаях система выполнена с возможностью микшировать тонировку в соответствии со значениями поглощения и рассеивания для тонировки, например, введенными в пользовательском интерфейсе. В качестве альтернативы или дополнительно система может быть выполнена с возможностью микшировать тонировку в соответствии со значениями поглощения и рассеивания для выбранной тонировки.
В соответствии с аспектом обеспечен компьютерный программный продукт, содержащий реализуемые на компьютере инструкции, которые при их реализации программируемым компьютером побуждают компьютер:
- принимать изображение деревянной подложки, подлежащей тонированию;
- разделять диапазон цветов, которые присутствуют в изображении, на множество цветовых полос;
- подразделять изображение на множество фрагментов изображения, каждый фрагмент изображения соответствует участку изображения, имеющему цвет, попадающий в соответствующую одну из цветовых полос;
- для каждого фрагмента изображения извлекать кривую коэффициента отражения, характерную для деревянной подложки для цвета, соответствующего фрагменту изображения;
- извлекать значения поглощения и рассеивания для тонировки;
- для каждого фрагмента изображения определять кривую коэффициента отражения, характерную для тонированной древесины, на основе значений поглощения и рассеивания для тонировки и кривой коэффициента отражения для деревянной подложки для данного фрагмента изображения, и факультативно на основе толщины слоя; и
- для каждого пикселя каждого фрагмента изображения определять цвет на основе кривой коэффициента отражения, характерной для тонированной древесины, и получать в результате сформированное изображение, представляющее деревянную подложку после нанесения тонировки.
Компьютерный программный продукт может быть выполнен как приложение для исполнения на устройстве мобильной связи, таком как смартфон, планшетный компьютер или ноутбук. Компьютерный программный продукт может быть выполнен с возможностью совместной работы с базами данных, как описано выше, например, по сетям связи, таким как Интернет.
Компьютерный программный продукт может быть выполнен с возможностью создания изображений, которые могут использоваться для этикеток для банок с тонировкой.
Следует иметь в виду, что все признаки и варианты, упомянутые в связи со способом, в равной степени применимы к системам и компьютерному программному продукту, и наоборот. Также будет ясно, что любой один или несколько из упомянутых выше аспектов, признаков и вариантов могут быть объединены.
Краткое описание чертежей
Варианты осуществления настоящего изобретения будут теперь подробно описаны со ссылкой на следующие прилагаемые чертежи.
Фиг. 1 показывает блок-схему последовательности этапов способа;
Фиг. 2 показывает схематическое представление системы;
Фиг. 3 показывает иллюстративное изображение подложки;
Фиг. 4 показывает примеры фрагментов изображения;
Фиг. 5 показывает сравнение настоящего способа и способа RGBA; и
Фиг. 6 показывает сравнение настоящего способа и способа RGBA.
Подробное описание
Тонирующие продукты (полу)прозрачны по определению. Таким образом, внешний вид тонировки после нанесения на древесину сильно зависит от деревянной подложки. Как следствие изображения на этикетках банок в магазине красок и изображения, используемые на веб-сайтах электронной коммерции, могут служить для пользователя очень плохим индикатором того, как будет выглядеть конкретная тонировка при нанесении на интересующую клиента древесину. Поэтому необходимо точно предсказать, как конкретная тонировка будет выглядеть на конкретной деревянной подложке.
Распространенные инструменты обработки изображений, такие как Photoshop и Paint.Net, предлагают функциональность, которая может показаться перспективной для создания изображений, представляющих тонированную древесину. С помощью этих инструментов можно обработать изображение подложки, которое лучше всего представляет необработанную деревянную подложку. Эти инструменты позволяют наложить слой изображения поверх изображения подложки и получить изображение, которое похоже на цветной прозрачный фильтр, нанесенный поверх изображения подложки. Важно отметить, что эти инструменты не используют оптические модели для создания итогового изображения. Вместо этого они используют так называемые алгоритмы RGBA. В данном случае R, G и B относятся к численным значениям цвета для красного, зеленого и синего каналов цифровых изображений. A представляет коэффициент прозрачности или непрозрачности. Для каждого пикселя в итоговом изображении алгоритм RGBA микширует значения R, G и B изображения подложки со значениями R, G и B слоя изображения, причем соотношение составляющих в смеси зависит от значения коэффициента прозрачности/непрозрачности A. Хотя точные подробности алгоритма смешивания различаются для разных алгоритмов RGBA, ни один из этих алгоритмов не является точным физическим представлением того, как прозрачный/полупрозрачный слой тонировки влияет на цвет древесины.
Цвет тонированной древесины критически зависит от коэффициента отражения деревянной подложки для большего количества каналов длины волны, чем три канала (красный, зеленый и синий), которые учитываются в алгоритмах RGBA. Способ RGBA предполагает, что на основе значений коэффициента отражения для необработанной древесины и "чистой тонировки" возможно предсказать значение коэффициента отражения тонированной древесины в диапазоне длин волн посредством использования только одного параметра, который представляет собой параметр прозрачности/непрозрачности A. Однако оптический анализ систем тонировки показывает, что точное предсказание значений коэффициента отражения для тонированной древесины требует по меньшей мере двух параметров, а именно, поглощения K и рассеивания S. Кроме этого, также должна быть известна толщина слоя тонировки. Кроме того, эти параметры K и S могут сильно изменяться в зависимости от длины волны, тогда как способ RGBA предполагает, что параметр A не зависит от канала длины волны. Наконец, оптический анализ систем тонировки показывает, что математические выражения для предсказания коэффициента отражения и цвета тонированной древесины математически намного более сложны, чем зачастую линеаризованные подходы, используемые в способах RGBA.
Фиг. 1 показывает иллюстративную блок-схему последовательности этапов способа 100 формирования более точной визуализации тонированных деревянных подложек. Фиг. 2 показывает схематическое представление иллюстративной системы 1 для выполнения способа 100. На этапе 102 приемник 2 принимает одно или несколько изображений подложки, которые представляют деревянную подложку, подлежащую тонированию. Фиг. 3 показывает пример изображения подложки SI. Приемник 2 может принять изображение подложки из базы 4 данных, содержащей множество изображений подложек из подлежащей тонированию древесины. Приемник 2 также может принять изображение подложки из другого источника 6 изображений, такого как цифровой фотоаппарат, блок связи, например, получатель электронной почты, и т.п.
На этапе 104 разделитель 8 подразделяет изображение подложки на множество фрагментов изображения. Для этого пиксели изображения подложки группируются в N отдельных фрагментов изображения. В данном примере N=16, но возможны другие количества фрагментов изображения. Диапазон цветов, которые присутствуют в изображении подложки, разделяется на N цветовых полос. Цветовые полосы могут являться предопределенными цветовыми полосами, сохраненными в памяти 10. В данном примере весь диапазон цветов, фактически представленных в изображении подложки, разделен на N цветовых полос, в данном случае с равной шириной цветового диапазона. Каждый фрагмент изображения представляет те области в изображении подложки, которые имеют одинаковый цвет подложки в пределах конкретного порога. Фиг. 4 показывает шесть иллюстративных фрагментов изображения подложки SsI1, SsI2, SsI3, SsI4, SsI5, SsI6, соответствующих изображению подложки SI на фиг. 3. Полное изображение подложки может быть извлечено посредством повторного объединения N фрагментов изображения. В данном случае каждый фрагмент изображения представляет те части изображения подложки, которые имеют одинаковый цвет (в пределах порога), как представлено числовыми значениями для красного (R), зеленого (G) и синего (B) каналов.
В данном примере эти значения R, G и B преобразуются конвертером 12 в колориметрические трехстимульные значения X, Y и Z. Посредством использования стандартных колориметрических уравнений колориметрические трехстимульные значения X, Y и Z могут быть преобразованы конвертером 12 в колориметрические CIE-Lab координаты L*, a* и b*. Значения R, G, B, значения X, Y, Z или значения L*, a*, b* используются на этапе 106 блоком 14 извлечения для поиска в базе 16 данных, которая содержит кривые коэффициента отражения, характерные для древесины. Таким образом, кривая коэффициента отражения идентифицируется для цвета, соответствующего каждому фрагменту изображения.
На этапе 108 второй блок 18 извлечения извлекает зависящие от длины волны значения для поглощения K и рассеивания S тонировки, например, из базы 20 данных. Возможно, что второй блок 18 извлечения извлекает для каждого красителя в заданном составе тонировки оптические значения K и S не скрывающей модели Кубелки-Мунка из базы 20 данных и с использованием концентраций красителей в составе тонировки вычисляет с помощью калькулятора 22 значения K и S смеси тонировки, используя известное правило Дункана.
Затем на этапе 110 для заданной толщины слоя тонировки и заданной кривой коэффициента отражения подложки, идентифицированной для каждого фрагмента изображения на этапе 106, блок 24 определения определяет с использованием известной не скрывающей модели Кубелки-Мунка кривую коэффициента отражения, предсказанную для тонированной древесины для всех пикселей фрагмента изображения. Посредством повторного объединения всех пикселей из всех N фрагментов изображения на этапе 112 генератором 26 могут быть вычислены цвета всех пикселей изображения. Генератор может вычислить значения R, G и B для каждого пикселя на основе кривой коэффициента отражения, предсказанной для тонированной древесины для каждого пикселя, например, с использованием известных способов, таких как модель sRGB (Международная электротехническая комиссия, Технический комитет 100, Аудио, видео и мультимедийные системы и оборудование, Проектная группа 61966: Измерение и управление цветом в мультимедийных системах и оборудовании, Части 2.1: Цветовое пространство RGB по умолчанию - sRGB”, IEC 1998). Это дает в результате изображение, которое предсказывает цветовую вариацию деревянной подложки после нанесения тонировки. Поскольку сформированное изображение основано на значениях RGB, обеспечивается возможность отображения сформированного изображения на экране.
Система 1 может включать в себя пользовательский интерфейс. Пользовательский интерфейс может включать в себя блок 28 ввода, выполненный с возможностью принимать входную информацию, относящуюся к деревянной подложке, подлежащей тонированию, и/или к значениям поглощения и рассеивания, относящимся к тонировке, и/или к толщине слоя тонировки. Входная информация, относящаяся к деревянной подложке, подлежащей тонированию, например, может включать в себя данные относительно породы древесины, данные относительно цвета древесины и т.п., например, выбор на экране. Входная информация, относящаяся к деревянной подложке, например, может включать в себя цифровое изображение деревянной подложки. Входная информация, относящаяся к деревянной подложке, подлежащей тонированию, например, может включать в себя выбор изображения деревянной подложки из множества изображений. Выбор может включать в себя несколько этапов, например, выбор общего цвета, цветовых оттенков, текстуры, прожилок и т.п. Входная информация, относящаяся к значениям поглощения и рассеивания для тонировки, например, может включать в себя входную информацию для цветового тона, насыщенности и яркости. Второй блок 18 извлечения может определить фактические значения поглощения и рассеивания для тонировки, наиболее близко соответствующие введенным значениям. Входная информация, относящаяся к значениям поглощения и рассеивания для тонировки, например, может включать в себя цветовой показатель, такой как название цвета, например, “светлый дуб”, "вишня", "темное красное дерево", "оранжевый", "темно-зеленый" и т.п. Второй блок 18 извлечения может определить фактические значения поглощения и рассеивания для тонировки, ассоциированные с цветовым показателем, например, из базы данных. Входная информация, относящаяся к значениям поглощения и рассеивания для тонировки, например, может включать в себя выбор изображения тонированной деревянной подложки из множества изображений. Выбор может включать в себя несколько этапов, например, для цветового тона, насыщенности и яркости и т.п. Входная информация, относящаяся к толщине слоя тонировки, например, может являться свободно выбранной толщиной слоя. Входная информация, относящаяся к толщине слоя тонировки, также может быть выбрана из одного или нескольких предопределенных значений толщины, например, соответствующих нанесению нарастающего количества слоев тонировки. Данные, представляющие толщину слоя тонировки, также могут быть включены в данные, представляющие значения поглощения и рассеивания, например, в яркость. Входная информация также может относиться к первому слою первой тонировки и второму слою другой второй тонировки, или к еще большему количеству слоев других тонировок.
Пользовательский интерфейс может включать в себя блок 30 вывода, выполненный с возможностью выводить одно или несколько сформированных изображений тонированной деревянной подложки. Блок 28 ввода может включать в себя селекторы для выбора подлежащей тонированию деревянной подложки, для выбора цвета тонировки и для выбора толщины слоя. Блок 28 ввода может быть выполнен с возможностью принимать эталонное изображение для сопоставления с ним цвета тонировки. Блок 30 вывода может включать в себя дисплей.
Описанный выше способ 100 формирует более точные изображения тонировок древесины, чем способ RGBA. Способ позволяет формировать точные изображения также для любого образца древесины, который клиент может принести в магазин красок. Это проиллюстрировано на фиг. 5 и 6. На фиг. 5 и 6 левое изображение основано на описанном выше способе 100, тогда как правое изображение основано на способе RGBA. На фиг. 5 изображение подложки соответствует древесине ясеня. Можно заметить, что изображения, вычисленные для случая, когда конкретная тонировка нанесена на эту подложку, с вычислениями в соответствии с настоящим способом 100 и способом RGBA очень похожи. Это показывает, что оба способа расчета для визуализации, вероятно, могут произвести хорошее изображение для заданной комбинации древесины и тонировки. Фиг. 6 показывает, что происходит, когда эти же способы применяются при попытке визуализировать внешний вид того же самого слоя тонировки на другой породе древесины. На фиг. 6 изображение подложки соответствует тиковому дереву. Теперь эти два способа не производят сходные изображения. Оказывается, что настоящий способ 100 производит изображения, которые намного лучше представляют внешний вид фактической тонировки, нанесенной на древесину. Это не удивительно, поскольку настоящий способ 100 основан на более точной физической модели.
Система 1 может представлять собой компьютерную систему, например, компьютерную систему точки продажи. Система 1 может представлять собой мобильную вычислительную систему, например, смартфон, планшетный компьютер, ноутбук и т.п. Система также может быть снабжена компьютерным программным продуктом, таким как приложение, загруженным и исполняемым на компьютере общего назначения или на мобильной вычислительной системе.
Система может включать в себя аппаратные компоненты, выполненные с возможностью микшировать тонировку в соответствии со значениями поглощения и рассеивания для тонировки, например, введенными в пользовательском интерфейсе. В качестве альтернативы или дополнительно система может быть выполнена с возможностью микшировать тонировку в соответствии со значениями поглощения и рассеивания для выбранной тонировки
Пример
Были сформированы изображения подложки, которые представляют подлежащие тонированию подложки для трех разных пород древесины: ясень, дуб, тик. Три образца древесины были сфотографированы в цифровой форме на световом стенде DigiEye, чтобы гарантировать освещение с помощью спектра стандартного осветителя D65 CIE. При съемке фотографий может использоваться карта калибровки с тестовыми цветами (например, карта ColorChecker от X-Rite). Вместо светового стенда D65 можно использовать планшетный сканер, для которого была проведена колориметрическая характеристика. Другой альтернативой является использование многоспектральной или гиперспектральной камеры, которая непосредственно производит кривые коэффициента отражения деревянных подложек.
В каждом изображении подложки цвета, которые появляются в изображении, были сгруппированы в N отдельных фрагментов изображения. В данном примере N=16. Каждый фрагмент изображения представляет те области в изображении подложки, которые имеют одинаковый цвет подложки, в данном случае в одной и той же частотной полосе. Для этого этапа группировки доступно много разных методик. Одним примером является кластеризация K-средних. Каждый фрагмент изображения представляет те части изображения подложки, которые имеют одинаковый цвет, представленный числовыми значениями для красного (R), зеленого (G) и синего (B)каналов. Эти значения R, G и B преобразовываются в колориметрические трехстимульные значения X, Y и Z.
В данном примере это преобразование из RGB в XYZ было относительно простым, поскольку изображения подложки были сделаны со спектром D65. Это оставляет только одну переменную, которая является интенсивностью света. Эта переменная может быть оценена посредством включения в фотографии тестовой диаграммы с калибровочными цветами. Математические подробности относительно преобразования из RGB в XYZ хорошо известны специалисту в данной области техники и не повторяются здесь для краткости.
Посредством использования стандартных колориметрических уравнений колориметрические трехстимульные значения X, Y и Z могут быть преобразованы в колориметрические CIE-Lab координаты L*, a* и b*. Эти значения X, Y, Z или L*, a*, b* используются для поиска в базе данных, которая содержит кривые коэффициента отражения, характерные для древесины. Таким образом, кривая коэффициента отражения идентифицируется для цвета, соответствующего каждому фрагменту изображения. Математические подробности относительно преобразования из XYZ в Lab хорошо известны специалисту в данной области техники и не повторяются здесь для краткости.
В данном примере база данных с кривыми коэффициента отражения и характеристикой значений L*, a*, b* (или X, Y, Z) для изделий из необработанной древесины была создана посредством выполнения множества измерений коэффициента отражения на разных образцах древесины и на разных участках этих образов древесины. Кроме того, использовались разные размеры апертуры, чтобы наилучшим образом представить все цвета на деревянных подложках. Измерения коэффициента отражения были сделаны с помощью диффузного спектрофотометра d/8, Datacolor DC800, в режиме с исключением зеркальной составляющей (Specular Component Excluded, SCE). Способ также можно применить с использованием других типов спектрофотометров.
Для каждого красителя в заданном составе тонировки значения оптических параметров K и S не скрывающей модели Кубелки-Мунка извлекаются из базы данных и с использованием концентраций красителей в составе тонировки известное правило Дункана производит значения K и S смеси тонировки. Для любой заданной толщины слоя тонировки и заданной кривой коэффициента отражения подложки, идентифицированной для каждого фрагмента изображения, известная не скрывающая модель Кубелки-Мунка затем производит кривую коэффициента отражения, предсказанную для тонированной древесины для всех пикселей фрагмента изображения.
Математические подробности относительно вычисления K и S для смеси и относительно вычисления коэффициента отражения для тонированной древесины хорошо известны специалисту в данной области техники и не повторяются здесь для краткости.
Значения K и S тонировки также могут быть определены по-другому. Если тонировка нанесена на стандартную черно-белую диаграмму (например, от Leneta или от BYK-Gardner), то возможно определить значения K и S тонировки.
Повторно объединяя все пиксели из всех N фрагментов изображения, могут быть вычислены цвета всех пикселей. В результате получается изображение, которое предсказывает цветовую вариацию тонированной древесины.
В настоящем документе изобретение описано со ссылкой на конкретные примеры вариантов осуществления изобретения. Однако будет очевидно, что в него могут быть внесены различные модификации и изменения без отступления от сущности изобретения. В целях ясности и краткого описания признаки описаны здесь как часть одного и того же или отдельных вариантов осуществления, однако также предусмотрены альтернативные варианты осуществления, имеющие комбинации всех или некоторых признаков, описанных в этих отдельных вариантах осуществления.
В примерах цветовой спектр изображения разделен на множество цветовых полос. Изображение деревянной подложки разделено на множество фрагментов изображения, причем каждый фрагмент изображения соответствует участку изображения, имеющему цвет в соответствующей из цветовых полос. Следует иметь в виду, что возможно, что для некоторых изображений подложки некоторый фрагмент изображения может не содержать пиксели.
В примерах формируется итоговое изображение тонированной деревянной подложки. Возможно, что формируется множество итоговых изображений, например, для множества разных деревянных подложек, для множества разных тонировок и/или для множества разных значений толщины слоя тонировки. Также возможно, что итоговое изображение тонированной деревянной подложки формируется для первого слоя первой тонировки и второго слоя другой второй тонировки, или для большего количества слоев.
Возможно, что для некоторой тонировки одно или несколько итоговых изображений формируется для этой тонировки, нанесенной на одну или несколько деревянных подложек с одним или несколькими значениями толщины слоя. Такие итоговые изображения могут использоваться на этикетке для контейнера для упомянутой тонировки. Таким образом, обеспечивается хороший показатель относительно цвета тонировки, нанесенной на некоторую деревянную подложку и/или с некоторой толщиной.
Базы данных 4, 16 и 20 могут являться неотъемлемой частью компьютера. Базы данных также могут быть удаленными базами данных, доступными для компьютера, например, через сеть связи, такую как Интернет.
Способ позволяет формировать точные изображения для любого состава тонировки, который может являться результатом процесса согласования цветов.
Способ может учитывать различные типы освещения. Например, он может учитывать освещение в магазине красок.
Способ дает пользователю улучшенный контроль над возможностями конкретного состава тонировки, предсказывая, как будет выглядеть тонированная древесина после нанесения различных слоев этой тонировки.
Однако также возможны другие модификации, вариации и альтернативы. В соответствии с этим описания, чертежи и примеры следует рассматривать в иллюстративном смысле, а не в ограничительном смысле.
В целях ясности и краткого описания признаки описаны в настоящем документе как часть одних и тех же или отдельных вариантов осуществления, однако следует иметь в виду, что объем изобретения может включать в себя варианты осуществления, имеющие комбинации всех или некоторых описанных признаков.
В формуле изобретения любая ссылочная позиция, помещенная между круглыми скобками, не должна быть истолкована как ограничение пункта. Слово "содержит" не исключает наличие других признаков или этапов, помимо перечисленных в пункте формулы. Кроме того, указание единственного числа не должно быть истолковано как ограничение "только один", а используется для обозначения "по меньшей мере один" и не исключает множественности. Тот лишь факт, что некоторые меры описаны во взаимно различных пунктах формулы изобретения, не указывает, что комбинация этих мер не может использоваться для получения преимуществ.

Claims (41)

1. Реализуемый на компьютере способ (100) для формирования визуализации тонированной деревянной подложки, содержащий этапы, на которых:
- принимают (102) изображение (SI) деревянной подложки, подлежащей тонированию;
- разделяют диапазон цветов, которые присутствуют в изображении, на множество цветовых полос;
- подразделяют (104) изображение на множество фрагментов изображения, причем каждый фрагмент изображения соответствует участку изображения, имеющему цвет, попадающий в соответствующую одну из цветовых полос;
- для каждого фрагмента изображения извлекают (106) кривую коэффициента отражения, характерную для деревянной подложки для цвета, соответствующего фрагменту изображения;
- извлекают (108) значения поглощения и рассеивания для тонировки;
- для каждого фрагмента изображения определяют (110) кривую коэффициента отражения, характерную для тонированной древесины, на основе значений поглощения и рассеивания для тонировки и кривой коэффициента отражения для деревянной подложки для данного фрагмента изображения; и
- для каждого пикселя каждого фрагмента изображения определяют (112) цвет на основе кривой коэффициента отражения, характерной для тонированной древесины, и получают в результате сформированное изображение, представляющее деревянную подложку после нанесения тонировки.
2. Способ (100) по п. 1, в котором значения поглощения и рассеивания для тонировки определяются посредством этапов, на которых:
- извлекают значения поглощения и рассеивания для каждого красителя в тонировке; и
- с использованием концентраций красителей в тонировке определяют значения значений поглощения и рассеивания тонирующей смеси.
3. Способ (100) по п. 1 или 2, в котором изображение деревянной подложки, подлежащей тонированию, принято из базы (4) данных или из пользовательского ввода.
4. Способ (100) по пп. 1, 2 или 3, содержащий этапы, на которых извлекают значения поглощения и рассеивания для множества тонировок, например, из базы (20) данных, и/или извлекают множество изображений, подлежащих тонированию подложек.
5. Способ (100) по любому из пп. 1-4, содержащий этап, на котором вводят через пользовательский интерфейс (28):
- данные, представляющие одну или несколько разных подлежащих тонированию подложек;
- данные, представляющие значения поглощения и рассеивания для одной или нескольких тонировок; и/или
- данные, представляющие одно или несколько значений толщины слоев тонировки.
6. Способ (100) по п. 4 или 5, содержащий этап, на котором обеспечивают одно или несколько сформированных изображений тонированных деревянных подложек для одной или нескольких разных деревянных подложек, и/или одной или нескольких разных тонировок, и/или одного или нескольких значений толщины слоев тонировки.
7. Способ (100) по п. 6, содержащий этап, на котором обеспечивают по меньшей мере одно сформированное изображение тонированной деревянной подложки, включающей в себя по меньшей мере первый слой первой тонировки и второй слой другой второй тонировки.
8. Способ (100) по п. 6 или 7, содержащий этап, на котором пользователь выбирает требуемую тонировку или тонировки на основе одного или нескольких сформированных изображений тонированных деревянных подложек.
9. Способ (100) по п. 6 или 7, содержащий этапы, на которых осуществляют:
- обеспечение множества сформированных изображений тонированных деревянных подложек для множества разных тонировок;
- сравнение сформированных изображений тонированных деревянных подложек с эталонным изображением; и
- выбор тонировки, дающей в результате сформированное изображение тонированной деревянной подложки, наиболее близко соответствующее эталонному изображению.
10. Способ (100) по любому из пп. 1-9, содержащий этап, на котором микшируют тонировки в соответствии с введенными значениями поглощения и рассеивания для тонировки или в соответствии со значениями поглощения и рассеивания для выбранной тонировки.
11. Способ (100) по любому из пп. 1-10, содержащий этап, на котором обеспечивают одно или несколько сформированных изображений тонированных деревянных подложек для одной или нескольких разных деревянных подложек для одной тонировки и формируют метку для контейнера для упомянутой тонировки с использованием упомянутых сформированных изображений.
12. Способ (100) по любому из пп. 1-11, содержащий этап, на котором для каждого фрагмента изображения преобразовывают цвет для каждого пикселя из RGB в трехстимульное значение XYZ или L*a*b*.
13. Система (1) для формирования визуализации тонированной деревянной подложки, содержащая:
- приемник (2), выполненный с возможностью принимать изображение (SI) деревянной подложки, подлежащей тонированию;
- разделитель (8), выполненный с возможностью делить диапазон цветов, которые присутствуют в изображении, на множество цветовых полос; и подразделять изображение на множество фрагментов изображения, причем каждый фрагмент изображения соответствует участку изображения, имеющему цвет, попадающий в соответствующую одну из цветовых полос;
- первый блок (14) извлечения, выполненный с возможностью, для каждого фрагмента изображения, извлекать кривую коэффициента отражения, характерную для деревянной подложки для цвета, соответствующего фрагменту изображения;
- второй блок (18) извлечения для извлечения значений поглощения и рассеивания для тонировки;
- блок (24) определения, выполненный с возможностью, для каждого фрагмента изображения, определять кривую коэффициента отражения, характерную для тонированной древесины, на основе значений поглощения и рассеивания для тонировки и кривой коэффициента отражения для деревянной подложки для данного фрагмента изображения; и
- генератор (26), выполненный с возможностью, для каждого пикселя каждого фрагмента изображения, определять цвет на основе кривой коэффициента отражения, характерной для тонированной древесины, и получать в результате сформированное изображение, представляющее деревянную подложку после нанесения тонировки.
14. Система (1) по п. 13, содержащая базу (16, 20) данных, содержащую одно или несколько изображений разных подлежащих тонированию подложек и/или значения поглощения и рассеивания для одной или нескольких разных тонировок.
15. Система (1) по п. 13 или 14, содержащая пользовательский интерфейс (28, 30), выполненный с возможностью:
- принимать входную информацию относительно: подлежащей тонированию подложки и/или значений поглощения и рассеивания, относящихся к тонировке и/или толщине слоя тонировки; и/или
- выводить одно или несколько сформированных изображений тонированной деревянной подложки.
16. Система (1) по пп. 13, 14 или 15, содержащая блок вычисления, выполненный с возможностью:
- извлекать значения поглощения и рассеивания для каждого красителя в тонировке; и
- с использованием концентраций красителей в тонировке определять значения поглощения и рассеивания тонирующей смеси.
RU2022101610A 2019-07-02 2020-06-29 Визуализация тонирования древесины RU2815612C2 (ru)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP19183999.2 2019-07-02

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2022101610A RU2022101610A (ru) 2023-08-04
RU2815612C2 true RU2815612C2 (ru) 2024-03-19

Family

ID=

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040131756A1 (en) * 2002-11-21 2004-07-08 Skierski Thomas J. Method of color matching wood stains
US7430316B2 (en) * 2004-01-29 2008-09-30 Datacolor Holding Ag Method for visually accurately predicting color matches on different materials
US7764831B1 (en) * 2006-04-10 2010-07-27 Randal Pick System and method for creating, selecting and matching a stain color for wood
EP1859241B9 (en) * 2005-03-18 2018-01-10 Valspar Sourcing, Inc. Digital method for matching stains

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040131756A1 (en) * 2002-11-21 2004-07-08 Skierski Thomas J. Method of color matching wood stains
US7430316B2 (en) * 2004-01-29 2008-09-30 Datacolor Holding Ag Method for visually accurately predicting color matches on different materials
EP1859241B9 (en) * 2005-03-18 2018-01-10 Valspar Sourcing, Inc. Digital method for matching stains
US7764831B1 (en) * 2006-04-10 2010-07-27 Randal Pick System and method for creating, selecting and matching a stain color for wood

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CA2754188C (en) Method for managing metamerism of color merchandise
US5680327A (en) Apparatus and process for a digital swatchbook
US7953274B2 (en) Digital method for matching stains
US9123149B2 (en) Expert color system for color selection with color harmony and color emotion intelligence
JP2003202267A (ja) 合成着色料の色を電子ディスプレー上に再現する方法及び装置
Kirchner et al. Digitally reconstructing van Gogh's field with irises near Arles. Part 1: varnish
Li et al. Comparison of real colour gamuts using a new reflectance database
US20210337955A1 (en) Method for determining a correspondence between hair coloring agents and hair coloring results
RU2815612C2 (ru) Визуализация тонирования древесины
EP3944093A1 (en) Paint color search device
CN114174785A (zh) 用于匹配和调节样本涂层到目标涂层的色素沉着的方法和系统
Perales et al. Comparison of color gamuts among several types of paper with the same printing technology
JP2004258854A (ja) 変更色の生成及び表示方法及び装置
EP3994662B1 (en) Visualizing wood staining
US20220053916A1 (en) Method for determining a coloration product recommendation
Katemake et al. Complete study of traditional Thai colors used in mural paintings: traditional Thai color name dictionary
WO2015108200A1 (ja) 調色シミュレーション方法、調色シミュレーション装置および調色プログラム
Golunov et al. Automated control and interpretation of colour reproduction
WO2005050150A1 (en) Process for matching a target color
Učakar et al. Implementation of Wiener Algorithm for Spectral Reflectance Reconstruction of 3 and 6 Channel Images
EP1615010B1 (en) Modified-color generation and display method and apparatus
Haddock Prototype software for colorant formulation using Gamblin conservation colors
Urban et al. Color correction by calculating a metamer boundary descriptor
Oulton Technology for colour management
KR100932881B1 (ko) 변경색의 생성 및 표시방법 및 장치