Аналогия дальнейшего развития моделей цветового восприятия усматривается в спецификации функций цветового соответствия для Стандартного колориметрического наблюдателя CIE 1931: кривые сложения появились более 70 лет назад и вполне успешно применяются в промышленности по сей день. Однако исследования по выявлению более точных функций соответствия (а также их вариабельности) продолжаются и сейчас: сравнительно недавно в классических CIE-функциях были обнаружены некоторые систематические ошибки, критичные для ряда ситуаций (в которых пока вынужденно используются некие альтернативные кривые), но выявленные недостатки, как мы знаем, не послужили поводом к отказу от классических кривых сложения. Вполне возможно, что подобный путь уготован и моделям цветового восприятия: если CIECAM02 получит широкое признание и начнет активно применяться, ее критическое исследование (а также исследование прочих моделей, описанных в данной книге) будет продолжаться. И если кто-то предложит модификацию, реально улучшающую практическую работу модели, эта модификация будет незамедлительно принята. Впрочем, радикальных изменений не произойдет до тех пор, пока не будет решен ряд других основополагающих проблем, в первую очередь таких, как точность характеризации и контроль за условиями просмотра.
Текущее положение дел
В первом издании нашей книги утверждалось: «Интересным направлением развития моделей цветового восприятия в ближайшем будущем, вероятно, явится учет пространственных и временных эффектов восприятия. Ряд проблем, с которыми придется столкнуться, описан у Ванделла (1993), Поирсона и Ванделла (1993, 1996), а также Бёмля и Ванделла (1996)». Так в итоге и произошло (о чем свидетельствуют предыдущие разделы данной главы): исследования по описанным направлениям продолжаются, а модели цветового восприятия - совершенствуются.
В первом издании также шла речь об использовании нейронных сетей: «Другим подходом к прогнозированию феноменов цветового восприятия является использование моделей нейронных сетей: Куртни и колл. (1995) дают интересный пример такого подхода». Сегодня, как мы видим, от идеи нейронных сетей практически отказались.
Общая схема действий
Статус моделей цветового восприятия сегодня таков, что при решении той или иной практической задачи неизбежно возникает вопрос: «Как следует поступать в данном случае?». Ответ базируется на описанных в нашей книге состоянии моделей восприятия и методиках их тестирования.
Первое, о чем нужно помнить, - это то, что модель цветового восприятия используется тогда, когда она однозначно необходима: если имеется возможность уравнять условия просмотра оригинала и репродукции для того, чтобы уйти от каких-либо расчетов смены восприятия, то такой возможностью непременно стоит воспользоваться; если же необходимость в использовании полной модели цветового восприятия очевидна, то лучшим выбором, вероятно, явится хантовская модель; однако когда высокий уровень организации модели не требуется - показано использование CIECAM02 (а в некоторых ситуациях в качестве модели цветового восприятия успешно выступит даже CIELAB).
Наилучшей общей рекомендацией явится цепь шагов от простого к сложному: движение продолжается до тех пор, пока текущая цветорепродукционная задача не будет решена. Стоит отметить также, что поскольку между моделями цветового восприятия имеются существенные идеологические и функциональные отличия, нельзя даже пытаться смешивать или согласовывать их между собой.
Ниже мы приводим общую схему действий (расположенных в порядке возрастания сложности), но прежде отметим, что чем выше уровень организованности используемой модели, тем более тщательным должен быть контроль условий просмотра.
^ Если имеется возможность, то крайне желательно уравнять условия просмотра оригинала и его репродукции, дабы соответствия по трех-стимульным значениям явились бы соответствиями по восприятию.
^ Если необходимо изменить белую точку носителя, то в качестве первого приближения модели восприятия может быть использовано CIELAB.
^ Если обнаружится, что CIELAB неадекватно поставленной задаче, оно может быть усовершенствовано за счет фонкризовского преобразования колбочковых ответов по фактическим условиям просмотра в колбочковые ответы по эталонным условиям просмотра. Оптимальным вариантом преобразования является M^^-матрица.
^ Если возникает необходимость в использовании более гибкой модели (к примеру, при переходе от экранного изображения к его твердой копии) и/или необходимость в изменении окружения, то показано использование оригинальной версии RLAB. Для оптимизации результатов расчет смены адаптации, «зашитый» в RLAB, также может быть заменен на MCAT02.
^ Если условия просмотра (и сам стимул) требуют использования полной модели цветового восприятия (или же прогнозирования субъективной яркости и полноты цвета) - показано использование CIECAM02.
^ Наконец, если прогноз всех известных феноменов цветового восприятия необходим в широком диапазоне условий просмотра (к примеру, очень высокая или низкая яркости, палочковый ответ) - должна применяться модель Ханта.