印刷顏色的明度預測評價

文 羅莎

印刷顏色的明度預測評價

文 羅莎

顏色是評價印刷質量的一大重要標準，而明度作為顏色的三屬性之一，是顏色科學的一個重要研究內容，所以印刷顏色的明度預測對印刷的質量控制有很大的作用。本文通過現有的數據集客觀評價Wyszecki、Nayatani、Fairchild提出的三類明度預測公式和Nayatani、Hunt、CIECAM97s、CIECAM02四種色貌模型中的明度預測模型。通過客觀的數據分析發現明度預測公式的預測準確性高于色貌模型，其中Fairchild提出的第三種預測模型最能準確預測人眼的明度感覺，但在亮調區域，尤其是亮調的黃、品、藍色相上預測效果不佳。本文深入研究彩色色塊的明度預測，為準確預測印刷品最終印刷效果 起到一定的作用。

印刷質量 H-K效應 明度預測模型 明度數據集

前言

顏色科學作為一門交叉學科，總是與其他科學技術的發展相得益彰。顏色科學的研究推動了對人眼視覺特性的深入研究和認識。明度作為顏色三屬性之一，深入研究該屬性對顏色控制起到重要的作用。印刷質量在印刷業備受關注，而色彩再現的準確度直接影響著印刷質量，所以，很好的把控印刷色彩對印刷品質量起到很重要的影響。

明度描述的是人眼感受到的顏色的明亮程度，是一個與心理、生理有關的色貌屬性，它屬于色度學的概念，不易定量描述。所以如何準確定量描述感知明度是一個很復雜的問題。色空間的出現解決了這一難題，它將明度量化，用一定的數值量來表示人的心理感知量。在實際運用中，人們常用CIELab色空間中的L值表示明度。但研究H-K效應（Helmholtz-Kohlrausch效應）發現，該明度表示方法與人眼視覺感受有一定的差異。（國際照明委員會CIE將H-K效應定義為［1］：在明視覺狀態下，保持色刺激亮度不變，改變其純度，感知亮度也會相應改變），所以如何更準確的預測明度值便成為一大難題。

明度預測模型研究概述

關于顏色與明度的研究從1825年至今，已有近兩百年的歷史。它們之間的關系即赫姆霍茲-科爾勞斯效應。研究者們深入研究H-K效應，以此為切入點，進一步研究彩色刺激的明度。

1957年［2］，Wyszecki和其團隊在明度數據集的基礎上提出兩種明度預測模型。首先在C光源下完成明度視覺匹配實驗，獲取明度數據集，在該數據集的基礎上，采用最小二乘法建立了明度預測值與顏色三刺激值之間的關系，分別構建了一次方程（Wyszecku L1）與二次方程明度預測模型（Wyszecku L2）。但這次的視覺實驗觀察者人數較少，實驗精度低，數據可靠性差。所以在1967年［3］，Wyszecki對明度視覺匹配實驗進行了改進，并獲得新的明度數據集，該數據集為明度預測研究者們研究明度預測做出很大貢獻。

1991年［4］，Nayatani建立了關于H-K效應的明度預測數學模型（Nayatani L3），該模型是在NCS顏色系統的基礎上構建的。Nayatani多年致力于H-K效應的研究，并提出了兩種明度視覺匹配法：VAC法與VCC法，并于1997年發表了適用于光源色和物體色、VAC和VCC實驗方法的4種明度預測模型以及模型驗證，該實驗方法以及所建立的模型是H-K效應研究方面的一大重要理論基礎。

1991年［5］Fairchild在Wyszecki（1967）明度數據集的基礎上建立了基于LCH色空間的明度預測模型，在CIE LAB色空間的L參數中引入了Chroma變量（Fairchild L4）和Hue變量（Fairchild L5），并以Wyszecki （1958） 數據集作為模型驗證數據。為了獲得更加精準的預測模型，Fairchild隨后進行了明度視覺匹配實驗，獲得明度數據集。并在該數據集的基礎上修正之前提出的明度預測模型，構建最終模型（Fairchild L6），該模型對明度預測簡單準確，在明度預測方面做出重大貢獻。針對現今社會顯示器、手機等設備使用越來越頻繁的狀況，2002年Fairchild還對顯示器進行了簡單的明度匹配實驗，發現自發光顏色的六種色相（RGBCMY）中，藍色H-K效應最強，而黃色最弱。

預測明度的模型不僅包括這些簡單的數學模型，還包括很多的色貌模型，大多數色貌模型在建立時考慮到了H-K效應的影響，具有預測不同觀察條件的明度的功能。如Nayatani（JN）、Hunt（JH）、CIECAM97s（ J97S）、CIECAM02（J02）等色貌模型中的明度預測數學模型［6］。

明度預測模型評價與分析

明度預測模型的種類多種多樣，本文詳細分析三種明度預測模型（Wyszecki 模型、Nayatani模型和Fairchild模型）和四種色貌模型（Nayatani色貌模型、Hunt色貌模型、CIECAM97s和CIECAM02）中的明度預測。

根據明度預測模型計算得出顏色 的預測明度。將計算得到的預測值與明度視覺匹配實驗的觀測值對比，以均方根誤差以及配對T檢驗值作為分析數值，評價明度預測模型。本次評價使用的數據集為Wyszecki1967數據集和Fairchild1991數據集。

圖3-1 明度預測值與觀察值均方根誤差

分析圖3-1，發現明度預測模型較色貌模型明度預測更匹配人眼視覺感知的明度。明度預測模型的明度預測相較于LAB中的L預測都有很大的進步，均方根誤差從6.32減小到3.27～4.7，且三種明度預測模型中，Fairchild提出的L6模型的明度預測最精準，與視覺感知明度值的均方根誤差僅為3.27。在四種色貌模型中Nayatani模型的明度預測最準確，但也僅是將均方根誤差從6.32降低至6.03，改進效果不大 。Hunt模型與CIECAM02預測效果最差，均方根誤差達到了1.69，甚至是16.9。

配對樣本是指對同一樣本進行兩次測試所獲得的兩組數據，或對兩個完全相同的樣本在不同條件下進行測試所得的兩組數據。雙側配對T檢驗用于檢驗兩個樣本是否來自具有相同均值的總體，即兩組數據之間是否有顯著差異。用t值與sig.值來體現。本文將觀察明度值與明度預測模型或色貌模型明度預測計算得到的數據作為配對樣本，完成配對樣本T檢驗。設置置信區間為95%，若sig.值小于0.05，則說明兩組數據差異顯著，反之則說明兩組數據之間差異不顯著，即明度預測效果好。配對T檢驗用SPSS完成，分析→比較均值→配對樣本T檢驗，完成檢驗得到結果，如圖3-2所示：

圖3-2 配對T檢驗結果

分析圖3-2，可看出明度預測公式的t值明顯小于色貌模型，即明度預測公式的明度預測準確度高于色貌模型。sig.數據表明色貌模型的明度預測與觀察明度值差異顯著，而Nayatani與Fairchild的明度預測公式明度預測與觀察值無顯著差異，其中Fairchild提出的三種預測模型t值小，sig.值大，預測效果較其他兩種明度預測模型更佳。Hunt模型與CIECAM02色貌模型t值都很大，差異很顯著。

總結前面兩種數據分析，可知明度預測模型的t值與RMSE值都明顯小于色貌模型中的明度預測。在三種明度預測模型中，Wyszecki1957年提出的模型預測效果最次，Fairchild提出的明度預測模型與Nayatani提出的明度預測模型在L基礎上都有很大的改進。而在四種色貌模型中，Hunt模型與CIECAM02色貌模型明度預測結果都不準確，甚至次于LAB模型。

深入分析L與L6明度預測模型，找出預測效果最次的三個色塊，L預測效果較次的色塊Lab值分別為：（51，0.7，-46）；（30，2，-28）；（30，5，-44）；L6預測效果不佳的三個色塊分別是：（71，52，-27）；（72，1，-6）；（72，1，87）；由以上數據可知，L雖然總體預測結果不如L6，但其在亮調黃、藍、品色相上優于L6，且Fairchild提出的L6模型的亮調預測效果不佳。

結論

本文分析評價了各明度預測模型的明度預測準確性。評價發現最優的明度預測模型為Fairchild1991年提出的明度預測公式，該模型總體明度預測準確性高，但在亮調區域，尤其是亮調的黃、品、藍色相上預測效果不佳。色貌模型的明度預測效果均次于明度預測公式，且Hunt與CIECAM02色貌模型預測準確性最差。

綜上所述，在印刷過程中要想更準確的預測最終印刷品顏色的明度屬性，可以使用Fairchid在1991年提出的L6明度預測公式，若選擇色貌模型來預測，則可參照CIECAM97s中的明度預測公式。

［1］ Robert L.Donofrio.Review Paper：The Helmholtz-Kohlrausch effect［J］.Journal of the Society for Information Display，2011，658-664.

［2］ G.L.Sanders ，G.Wyszecki.Correlate for Lightness in Terms of CIE-Tristimulus Values. Part I［J］.Journal of the Optical Society of America，1957， 47（5） ：398-404.

［3］ G.Wyszecki .Correlate for Lightness in Terms of CIE Chromaticity Coordinates and Luminous Reflectance［J］.Journal of the Optical Society of America，1967，57（2） ：254-257.

［4］ Yoshinobu Nayatani，Hiroaki Sobagaki.Lightness Chromatic Perception of Object Colors［J］.Color Research and Application，1991，16（1） ：16-25.

［5］ Mark D.Fairchild.Predicting the lightness of chromatic object colors using CIELAB［J］.Color Research and Application，1991，16（6） ：385-393.

［6］ Mark D.Fairchild.Color appearance model［M］. John Wiley & Sons Ltd，2005.

（作者單位 江西傳媒職業學院）