Метод оценки ошибки метамеризма наблюдателя для современных дисплеев

Введение. Появление воспроизводящих устройств с широким цветовым охватом (светодиодные, лазерные или OLED) обострило проблему цветопередачи, связанную с индивидуальными отличиями функций цветового соответствия (ФЦС) различных пользователей и называемую ошибкой метамеризма наблюдателя. В настоящее время к широкому цветовому охвату стремятся разработчики и дисплеев смартфонов, и телевизоров, и других воспроизводящих устройств, при этом методика оценки выраженности ошибки метамеризма наблюдателя для конкретного устройства отсутствует.
Цель работы. Создание методики оценки выраженности ошибки метамеризма наблюдателя, в результате которой для конкретного воспроизводящего устройства будет возможно оценить необходимость специализированной цветокоррекции, позволяющей компенсировать соответствующую ошибку цветопередачи.
Материалы и методы. Используются "категориальные наблюдатели" – результат кластеризации ФЦС отдельных индивидуумов. Описана основанная на решении оптимизационной задачи процедура поиска пар цветов, которые при воспроизведении на дисплее с тремя опорными цветами были бы неразличимы одним категориальным наблюдателем, но выглядели бы различно для другого, т. е. вызывали бы эффект ошибки метамеризма наблюдателя. Исходя из выраженности ошибок на найденных парах цветов для набора категориальных наблюдателей делается вывод о необходимости специализированной коррекции для воспроизводящего устройства.
Результаты. Показано, что ошибка метамеризма наблюдателя проявляется уже на существующих дисплеях. С развитием дисплеев и увеличением цветового охвата за счет сужения спектральных характеристик основных цветов ошибка будет проявляться все более выраженно, что обуславливает необходимость специальной цветокоррекции.
Заключение. Предложена методика оценки выраженности ошибки метамеризма наблюдателя для воспроизводящего устройства, которая позволяет обосновать необходимость специализированной цветокоррекции, обеспечивающей компенсацию соответствующей ошибки цветопередачи. 

1. Stockman A. Cone fundamentals and CIE standards // Current Opinion in Behavioral Sciences. 2019. Vol. 30. P. 87–93. doi: 10.1016/j.cobeha.2019.06.005

2. Vos J. J. Colorimetric and photometric properties of a 2° fundamental observer // Color Research and Application. 1978. Vol. 3. P. 125–128. doi: 10.1002/col.5080030309

3. Stiles W. S., Burch J. M. NPL colour-matching investigation: Final report // Optica Acta. 1959. Vol. 6, iss. 1. P. 1–26. doi: 10.1080/713826267

4. Mapping Quantitative Observer Metamerism of Displays / G. Trumpy, C. F. Andersen, I. Farup, O. Elezabi // J. of Imaging. 2023. Vol. 9, № 10. Art. № 227. doi: 10.3390/jimaging9100227

5. Stockman A., Sharpe L. T. The spectral sensitivities of the middleand long-wavelengthsensitive cones derived from measurements in observers of known genotype // Vision Research. 2000. Vol. 40, iss. 13. P. 1711–1737. doi: 10.1016/S0042-6989(00)00021-3

6. Measuring and modeling display observer metamerism / Ch. Shen, R. Wanat, J. Yoo, J. Jang, M. Fairchild // The Visual Computer. 2022. Vol. 38. P. 3301–3310. doi: 10.1007/s00371-022-02546-7

7. Ramanath R. Minimizing observer metamerism in display systems // Color Res. Appl. 2009. Vol. 34, iss. 5. P. 391–398. doi: 10.1002/col.20523

8. Hu Y., Wei M., Luo M. R. Observer metamerism to display white point using different primary sets // Optics Express. 2020. Vol. 28, iss. 14. P. 20305–20323. doi: 10.1364/OE.395568

9. Long D. L., Fairchild M. D. Observer metamerism models and multiprimary display systems // SMPTE Motion Imaging J. 2016. Vol. 125, iss. 3. P. 18–29. doi: 10.5594/JMI.2016.252740178-1: Correcting Metameric Failure of Wide Color Gamut Displays / B. Bodner, N. Robinson, R. Atkins, S. Daly // SID Symp. Digest of Technical Papers. 2018. Vol. 49, iss. 1. P. 1040–1043. doi: 10.1002/sdtp.12190

10. Bai C. Y. H., Ou L. C. Observer variability study and method to implement observer categories for novel light source projection system // Color Res. Appl. 2021. Vol. 46, iss. 5. P. 1019–1033. doi: 10.1002/col.22634

11. Reducing the CIE colorimetric matching failure on wide color gamut displays / M. Ko, Y. Kwak, G. Seo, J. Kim, Y. Moon // Opt. Express. 2023. Vol. 31, iss. 4. P. 5670–5686. doi: 10.1364/OE.480001

12. A device and method for color contrast enhancement based on human color vision features / N. A. Obukhova, A. A. Motyko, A. A. Pozdeev, E. V. Vorobyev, M. K. Tchobanou // Patent WO, № 2023172154A1, 2023.

13. Special Metamerism Index: Change in Observer. Technical Report 80. Vienna, Austria: CIE Central Bureau, 1989.

14. Sarkar A. CIE Special Metamerism Index: Change in Observer // Encyclopedia of Color Science and Technology / Ed. by R. Luo. Berlin/Heidelberg: Springer, 2015. P. 1–9. doi: 10.1007/978-3-642-27851-8_322-1

15. Fairchild M. D., Heckaman R. L. Metameric Observers: A Monte Carlo Approach // Proc. of the 21st Color and Imaging Conf. 2013. Vol. 21. P. 185–190. doi: 10.2352/CIC.2013.21.1.art00033

16. Asano Y. Individual Colorimetric Observers for Personalized Color Imaging. Ph.D. Thesis, Rochester Institute of Technology. NY, USA, Rochester, 2015.

17. Long D. L., Fairchild M. D. Modeling Observer Variability and Metamerism Failure in Electronic Color Displays // J. of Imaging Science and Technology. 2014. Vol. 58. P. 030402-1–030402-14. doi: 10.2352/J.ImagingSci.Technol.2014.58.3.030402

18. Xie H., Farnand S. P., Murdoch M. J. Observer metamerism in commercial displays // J. of the Optical Society of America A. 2020. Vol. 37, iss. 4. P. 61–69. doi: 10.1364/JOSAA.382228

19. Sharma G., Wu W., Dalal E. N. The CIEDE2000 Color-Difference Formula: Implementation Notes, Formula Specification and Examples // Color Research and Application. 2005. Vol. 30, iss. 1. P. 21–30. doi: 10.1002/col.20070

20. Kim A., Kim H., Park S. Measuring of the Perceptibility and Acceptability in Various Color Quality Measures // J. of the Optical Society of Korea. 2011. Vol. 15, iss. 3. P. 310–317. doi: 10.3807/JOSK.2011.15.3.310

21. Sarkar A. Identification and Assignment of Colorimetric Observer Categories and Their Applications in Color and Vision Sciences. Ph.D. Thesis, Université de Nantes, 2011.

22. Ketchen D. J., Shook C. L. The application of cluster analysis in strategic management research: an analysis and critique // Strategic Management J. 1996. Vol. 17. P. 441–458. doi: 10.1002/(SICI)1097-0266(199606)17:6%3C441::AIDSMJ819%3E3.0.CO;2-G

23. Mathematical Discontinuities in CIEDE2000 Color Difference Computations / G. Sharma, W. Wu, E. Dalal, U. M. Celik // The 12th Color Imaging Conf.

24. Color Science and Engineering Systems, Technologies, Applications, Scottsdale, Arizona, USA, 9 Nov. 2004. P. 334–339.

25. Basin Hopping as a General and Versatile Optimization Framework for the Characterization of Biological Macromolecules / B. Olson, I. Hashmi, K. Molloy, A. Shehu // Advances in Artificial Intelligence. 2012. Vol. 2012, iss. 1. Art. № 674832. doi: 10.1155/2012/674832