Fundamentos y aplicaciones de la colorimetría diferencial

Transcripción

1 Fundamentos y aplicaciones de la colorimetría diferencial Francisco Miguel Martínez Verdú verdu@ua.es III Congreso Nacional de Gestión del Color en Artes Gráficas Valencia, 31 de octubre de 003

2 SUMARIO Preámbulo Color percibido Factores que influyen en la comparación de colores Fórmulas de diferencias de color Fórmula de MacAdam Fórmulas basadas en CIE-L*a*b*C*h* Aplicaciones Tolerancias industriales: aceptabilidad vs. perceptibilidad Corrección de recetas de color Metamerismo e inconstancia de color Parámetros de calidad para las lámparas Parámetros de calidad de las tintas Grado de predicción de los perfiles de color 1

3 PREÁMBULO (I) El sistema visual humano es un excelente comparador de colores (siglo XX) Cómo predecir la aceptabilidad del cliente ante el color que hemos generado antes de que lo vea? Control de la reproducción digital del color Instrumentos de medida del color Colorimetría + Densitometría

4 COLOR PSICOFÍSICO (CIE-1931 XYZ) 3

5 COLOR PERCIBIDO (I) Depende del color psicofísico y de otros factores relacionados con el entorno Atributos perceptuales del color 4

6 Color aislado COLOR PERCIBIDO (II) Color relacionado: Válido para imágenes Es la situación más cotidiana: Muestra vs. patrón con respecto el blanco del medio 5

7 COLOR PERCIBIDO (III) Efectos de apariencia del color Para colores aislados Para colores relacionados Contexto espacial Inducción vs. Asimilación Adaptación cromática y luminosa: Efecto de la intensidad y el color de la iluminación 6

8 OBJETIVO Valorar el grado de perceptibilidad ( V) usando un algoritmo numérico ( E) entre variables de color Condiciones de validez: iluminante fijado y fondo neutro muy diferentes un poco diferentes casi iguales V iguales E 7

9 FÓRMULAS DE DIFERENCIAS DE COLOR (I) Perspectiva histórica Algoritmo de MacAdam (194) Fórmula FMC-II (1971) Algoritmos basados en CIE-L*a*b*C*h* (1976) Equivalencia entre (Y/Y n ) 1/3 y la notación Munsell (1958) Sistema de ordenación oponente Lab de Hunter (1958) basado en una transformación no lineal de CIE-XYZ Fórmulas CMC, BDF, E94, E000 8

10 CIE-1976 L*a*b*C*h* 9

11 FÓRMULAS DE DIFERENCIAS DE COLOR (II) Fórmula de MacAdam (I) Datos experimentales: CIE-xyY no es uniforme Elipses de discriminación Luminancia Y cte x 0 + x y 0 + y (x 0,y 0 ) 10

12 FÓRMULAS DE DIFERENCIAS DE COLOR (II) Fórmula de MacAdam (II) Adecuada para colores autoluminosos (pantallas) Coeficientes g ij dependen del tamaño y de la orientación de la elipse de discriminación Es una fórmula computacionalmente difícil de manejar E α 10 si si = g E E 4 11 para campo visual de 1º = 1 = x + g 1 x y + g desviación mínima Y y + α Y estándar diferencia 1 perceptible 11

13 1 FÓRMULAS DE DIFERENCIAS DE COLOR (III) Fórmula FMC-II (1971) No incorpora datos del iluminante Evitamos las interpolaciones manuales de los g ij Transformación lineal de valores XYZ a valores PQS Coeficientes empíricos a, b, K 1 y K Diferencias parciales de color: L, C rg, C yb = b C K a C K a L K E yb rg FMC

14 FÓRMULAS DE DIFERENCIAS DE COLOR (IV) Aspectos anteriores a tener en cuenta: El sistema CIE-XYZ no es uniforme E = ( X+ Y+ Z) 1/ no vale Objetivo deseado: Color percibido: claridad (L*), tono (h*), colorido (C*) E = ( L* + C* + H* ) 1/ es la mejor opción CIE-XYZ CIE-L*C*H*? qué modelo de apariencia? 13

15 FÓRMULAS DE DIFERENCIAS DE COLOR (V) CIE-L*a*b*C*h* Datos sobre el iluminante X n, Y n, Z n Coordenadas oponentes a* b* 14

16 FÓRMULAS DE DIFERENCIAS DE COLOR (VI) Comparación de colores en CIE-L*a*b*C*h* Datos de entrada: XYZ (m), XYZ (std), XYZ (iluminante) Datos de salida: L*a*b*C*h* (m), L*a*b*C*h* (std) Diferencias parciales de color: L*, a*, b* C ab *, h ab *, H ab * = (C m * C std *) 1/ sen(0.5 h ab *) Diferencia total de color: E ab = = [( ) ( ) ( ) ] L* + a * + b* 1 [( ) ( ) ( ) ] 1 L* + C * + H * ab ab = 15

17 FÓRMULAS DE DIFERENCIAS DE COLOR (VII) Mejoras del algoritmo E basado en CIE-L*a*b*C*h* Ajuste de varios conjuntos de datos experimentales Filosofía del comité CIE TC1-9 [ ] 0.5 ( ) ( ) ( ) L* C ab * H ab * E = + + k L S L k C S C k H S H k : factor paramétrico (cte) S : función de ponderación o correctiva 16

18 FÓRMULAS DE DIFERENCIAS DE COLOR (VIII) Fórmulas E basadas en CIE-L*a*b*C*h* JPC79, de la empresa J & P Coats Ltd., año 1979 CMC (l : c), del SDC, año 1984 l k L, c k C, k H = 1 S H depende del croma C ab * y del ángulo- tono h ab * BFD (l : c), año 1987 l k L, c k C, k H = 1 S L = 1, S H depende del croma C ab * y del ángulo- tono h ab * Término adicional cruzado entre C ab * y H ab * CIE94 CIE000 Incluye término cruzado entre C ab * y H ab * 17

19 APLICACIONES (I) Tolerancias industriales de color Aceptabilidad vs. Perceptibilidad Pasa / No Pasa verdoso amarillento azulado -5 rojizo débil claro oscuro -5 fuerte 18

20 APLICACIONES (II) Corrección de recetas de color Ley de Kubelka-Munk colores planos Diferencias L*, C ab *, H ab * concentraciones corregidas por c CYAN, c MAGENTA, c YELLOW Habitual en la industria textil Corrección de la receta inicial Corrección de la muestra tintada 19

21 APLICACIONES (III) Metamerismo Inconstancia de color 0

22 APLICACIONES (IV) Parámetros de calidad de las lámparas (I) Rendimiento en color (Color Rendering Index CRI) E test = 1000 lx E ref = 1000 lx X Y Z ref test ρ(λ) ρ(λ) X Y Z ref Lámpara test Lámpara ref. 1

23 APLICACIONES (V) Parámetros de calidad de las lámparas (II) Simulación de la luz diurna: componente visible (VIS) 5 pares de metámeros (D65) ρ 11 ρ 1 ρ 1 ρ ρ 31 ρ 3 ρ 41 ρ 4 ρ 51 ρ 5 E 1 (L*a*b*) E (L*a*b*) E 3 (L*a*b*) E 4 (L*a*b*) E 5 (L*a*b*) MI VIS = i = 1 E i

24 APLICACIONES (VI) Parámetros de calidad de las lámparas (III) Simulación de la luz diurna: componente ultravioleta (UV) 3 pares de metámeros (D65) ρ 1 β 1 ρ β ρ 3 β 3 fluorescente E 1 (L*a*b*) E (L*a*b*) E 3 (L*a*b*) MI UV = i = 1 E i No fluorescente 3

25 APLICACIONES (VII) Parámetros de calidad de las tintas (I) Poder de recubrimiento D V (hiding power) E ab Espesor 1 1 D V 1 / espesor Espesor > Espesor 1 4

26 APLICACIONES (VIII) Parámetros de calidad de las tintas (II) Poder de transparencia T (transparency number) E ab Espesor 1 Espesor > Espesor 1 T es la inversa de la pendiente de la recta T = (e e 1 ) / ( E E 1 ) espesor 5

27 APLICACIONES (IX) Parámetros de calidad de las tintas (III) Poder de coloración Φ (coloring power) E ab Espesor 1 Espesor > Espesor 1 espesor Φ es la pendiente de la recta Φ = ( E E 1 ) / (e e 1 ) 6

28 APLICACIONES (X) Control de la reproducción digital del color (I) Tipos de perfiles de color ENTRADA: RGB CMYK TRANSFORMACIÓN: MODELO - COLOR INTERPOLACIÓN SALIDA: CIE - XYZ Modelo de mezclas de colores: analítico e invertible Algoritmos de interpolación multidimensional (CLUT): no invertible 7

29 APLICACIONES (XI) Control de la reproducción digital del color (II) Dispositivo: RGB, CMYK Carta de colores Software: ProfileMaker Instrumento de medida del color: CIE - XYZ, CIE - L*a*b* Perfil ICC 8

30 APLICACIONES (XII) Control de la reproducción digital del color (III) Tipos de perfiles ICC ENTRADA VISUALIZACIÓN SALIDA Modelo: Matriz + TRC CLUT: más habitual Modelo: Matriz + TRC CLUT: raro Modelo: No CLUT: Sí 9

31 APLICACIONES (XIII) Grado de predicción de los perfiles de color Comparación entre color- predicho y color- medido Conjunto de colores de entrenamiento Conjunto de colores de comprobación (test) Captura: RGB L*a*b* por regresión polinómica Visualización: RGB L*a*b* por modelo de color Impresión: CMYK L*a*b* por interpolación 4-D L*a*b* CMYK por regresión polinómica 30

32 CONCLUSIONES Comparación de colores sobre un fondo neutro e iluminación constante Se juzgan en base sus atributos perceptuales: claridad, tono y colorido CIE- E 00 es la fórmula más reciente Gran número de aplicaciones Parámetros de calidad 31

33 Y eso es todo, muchas gracias 3