(Đồ án hcmute) nghiên cứu ứng dụng lý thuyết màu kích thích ba thành phần trong tái cấu trúc phổ phản xạ mực in

Nội dung thực hiện đề tài: - Ứng dụng thuyết màu kích thích ba thành phần nhằm tái cấu trúc phản xạ của mực in bằng phương pháp Berns.. VỀ THÁI ĐỘ VÀ HÀNH VI Trang 7 2.2 Về nội dung đ

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH CÔNG NGHỆ IN

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT MÀU KÍCH THÍCH BA THÀNH PHẦN TRONG TÁI CẤU TRÚC PHỔ PHẢN XẠ MỰC IN

GVHD: NGUYỄN THÀNH PHƯƠNG SVTH: TRẦN ĐỨC ANH HUY MSSV: 16148023

SVTH: LÊ NGUYỄN THANH DUY MSSV: 16148006

SVTH: NGUYỄN THỊ PHƯƠNG MAI MSSV: 16127014

SKL 0 0 7 5 2 6

SVTH:

TRẦN ĐỨC ANH HUY MSSV 16148023

LÊ NGUYỄN THANH DUY MSSV 16148006

NGUYỄN THỊ PHƯƠNG MAI MSSV 16127014

Khóa: 2016-2020

Ngành: CÔNG NGHỆ IN

GVHD: TS NGUYỄN THÀNH PHƯƠNG

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG

LÝ THUYẾT MÀU KÍCH THÍCH BA THÀNH PHẦN TRONG TÁI CẤU TRÚC PHỔ PHẢN XẠ MỰC IN

SVTH:

TRẦN ĐỨC ANH HUY MSSV 16148023

LÊ NGUYỄN THANH DUY MSSV 16148006

NGUYỄN THỊ PHƯƠNG MAI MSSV 16127014

Khóa: 2016-2020

Ngành: CÔNG NGHỆ IN

GVHD: TS NGUYỄN THÀNH PHƯƠNG

Tp Hồ Chí Minh, tháng 09 năm 2020

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

Họ và tên sinh viên 1: TRẦN ĐỨC ANH HUY MSSV: 16148023

Họ và tên sinh viên 2: LÊ NGUYỄN THANH DUY MSSV: 16148006

Họ và tên sinh viên 3: NGUYỄN THỊ PHƯƠNG MAI MSSV: 16127014 Ngành: CÔNG NGHỆ IN

Giáo viên hướng dẫn: TS NGUYỄN THÀNH PHƯƠNG

ĐT: 0387898163

Ngày nhận đề tài: 30/3/2020

Ngày nộp đề tài: 05/09/2020

1 Tên đề tài: NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT MÀU KÍCH THÍCH

BA THÀNH PHẦN TRONG TÁI CẤU TRÚC PHỔ PHẢN XẠ MỰC IN

2 Các số liệu tài liệu ban đầu:

- Các công trình nghiên cứu ngước ngoài:

1 Nilofar Attarchi, Seyed Hossein Amirshahi (2007) “Reconstruction of Reflectance data by modification of Bern’s Gaussian method” Tehran, Iran

2 Daniel Dupont (2001) “Study of reconstruction of reflectance curve based on tristimulus values: comparison of methods of optimization” Lille Ce’dex, France

3 Stephen Westland, Caterina Ripamonti, Vien Cheung (2012) “Computational colour science using MATLAB” UK

4 Tanzima Habib, Phil Green (2019) “Spectral estimation of chromatically adapted corresponding colors” Norway

laboratory” NY, USA

3 Nội dung thực hiện đề tài:

- Ứng dụng thuyết màu kích thích ba thành phần nhằm tái cấu trúc phản xạ của mực in bằng phương pháp Berns

- Tái cấu trúc phổ phản xạ của các mẫu màu CMYK, RGB, các mẫu màu pantone và màu in thử

- So sánh kết quả đạt được với kết quả đo được bằng máy đo màu quang phổ

và phổ phản xạ khuếch tán

- Ứng dụng kết quả đạt được trong pha màu mực in

(DÀNH CHO GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN)

Tên đề tài: NGHIỂN CỨU ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT MÀU KÍCH THÍCH

BA THÀNH PHẦN TRONG TÁI CẤU TRÚC PHỔ PHẢN XẠ MỰC IN

Chuyên ngành: IN

Chuyên ngành: IN Tên sinh viên 3: NGUYỄN THỊ PHƯƠNG MAI MSSV: 16127014

2.2 Về nội dung đề tài:

- Ứng dụng thuyết màu kích thích ba thành phần nhằm tái cấu trúc phản xạ của mực in bằng phương pháp Berns

- Tái cấu trúc phổ phản xạ của các mẫu màu CMYK, RGB, các mẫu màu pantone

và màu in thử

- So sánh kết quả đạt được với kết quả đo được bằng máy đo màu quang phổ và phổ phản xạ khuếch tán

- Ứng dụng kết quả đạt được trong pha màu mực in

2.3 Về ưu và nhược điểm của đề tài

Đúng format với đầy đủ cả hình thức và nội dung

của các mục(theo hướng dẫn của khoa In và TT)

Tính sáng tạo của đồ án 10 10

Tính cấp thiết của đề tài 10 10

Khả năng ứng dụng kiến thức toán học, khoa học

và kỹ thuật, khoa học xã hội,…

Khả năng thực hiện/phân tích/tổng hợp/đánh giá 10 10

Khả năng thiết kế chế tạo một hệ thống, thành phần, hoặc quy trình đáp ứng yêu cầu đưa ra với những ràng buộc thực tế

Khả năng cải tiến và phát triển 10 10

Khả năng sử dụng công cụ kỹ thuật, phần mềm chuyên ngành,…

(Ký và ghi rõ họ tên)

Nguyễn Thành Phương

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM

KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO

PHIẾU ĐÁNH GIÁ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

(DÀNH CHO GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN) Tên đề tài: NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT MÀU KÍCH THÍCH

BA THÀNH PHẦN TRONG TÁI CẤU TRÚC PHỔ PHẢN XẠ MỰC IN

Chuyên ngành: IN

Chuyên ngành: IN Tên sinh viên 3: NGUYỄN THỊ PHƯƠNG MAI MSSV: 16127014

NHẬN XÉT

1 Về cấu trúc đề tài:

Phù hợp với đề tài tốt nghiệp đại học

Về nội dung đề tài

Đáp ứng được yêu cầu và mục tiêu đã đặt ra

2 Về sản phẩm của đề tài

Mang tính ứng dụng thực tế rất cao

3 Về ưu và nhược điểm của đề tài:

Đề tài mang tính hàn lâm, còn hạn chế về mặt thực nghiệm

4 Các câu hỏi cần trả lời và các đề nghị chỉnh sửa:

-

5 ĐÁNH GIÁ

Đúng format với đầy đủ cả hình thức và nội dung

của các mục(theo hướng dẫn của khoa In và TT)

Tính sáng tạo của đồ án 10 10

Tính cấp thiết của đề tài 10 10

Khả năng ứng dụng kiến thức toán học, khoa học

và kỹ thuật, khoa học xã hội,…

Khả năng thực hiện/phân tích/tổng hợp/đánh giá 10 9

Khả năng thiết kế chế tạo một hệ thống, thành phần, hoặc quy trình đáp ứng yêu cầu đưa ra với những ràng buộc thực tế

Khả năng cải tiến và phát triển 10 10

Khả năng sử dụng công cụ kỹ thuật, phần mềm chuyên ngành,…

6 KẾT LUẬN

 Đồng ý cho bảo vệ

 Không đồng ý cho bảo vệ

Ngày 09 tháng 09 năm 2020 Giáo viên phản biện

(Ký và ghi rõ họ tên)

Nguyễn Long Giang

LỜI CẢM ƠN

Trong suốt quá trình hoàn thành đề tài tốt nghiêp này có rất nhiều khó khăn nhưng nhờ có sự động viên dẫn dắt của mọi người mà chúng em mới có thể hoàn thành đề tài tốt nghiệp này, nhóm chúng em chân thành cảm ơn đến các thầy cô của khoa Đào tạo chất lượng cao và thầy cô khoa In và truyền thông và nhà trường đã tạo điều kiện tốt nhất giúp chúng em có thể hoàn thành khóa luận tốt nghiệp cũng như đã truyền đạt các kiến thức cho chúng em trong 4 năm qua

Đặc biệt chúng em rất cảm ơn thầy Nguyễn Thành Phương giáo viên hướng dẫn đề tài, thầy đã dẫn dắt, tận tình chỉ dạy, hỗ trợ cho chúng em tối đa về mặt kiến thức, tài liệu, định hướng đề tài, tạo mọi điều kiện thuận lợi để chúng em hoàn thành

đề tài cũng như chăm lo cho chúng em trong quá trình làm các thực nghiệm

Nhóm chúng em xin gửi lời cảm ơn đến thầy Nguyễn Long Giang giáo viên phản biện đề tài đã dành thời gian đồng hành cùng chúng em

Trong quá trình thực hiện đề tài với khả năng và kiến thức của chúng em sẽ không tránh khỏi có những sai sót, chúng em mong nhận được sự phản hồi và nhận xét từ các giáo viên để chúng em có thể hoàn thiện hơn đề tài

Cuối lời chúng em rất chân thành cảm ơn các giáo viên những người truyền đạt kiến thức và kinh nghiệm cũng như dìu dắt chúng em từ những năm đầu bước vào môi trường đại học xa lạ Chúng em mọi các thầy các cô luôn có sức khỏe để mỗi năm đều dìu dắt những lớp sinh viên chúng em được nên người

xạ mực in” sẽ là giải quyết đúng đắn và hợp lý nhất cho vấn đề này

Các phương pháp tái cấu trúc phổ phản xạ của mực in đã được các tác giả nước ngoài nghiên cứu rất nhiều Sau khi tìm hiểu qua các bài báo khoa học từ các nhà nghiên cứu và được sự hướng dẫn từ giáo viên hướng dẫn nhóm đã tiến hành làm các thực nghiệm Đề tài của nhóm chia ra làm hai vấn đề chính đó là tìm hiểu lý thuyết sau đó tiến hành thực nghiệm thực tế Qua quá trình nghiên cứu trong đề tài đã trình bày các vấn đề về lý liên quan về lý thuyết màu sắc màu sắc Các công trình nghiên cứu nước ngoài cũng được nêu ra trên cơ sở các phương pháp thực hiện những ưu điểm và kết quả đạt được Về phần thực nghiệm nhóm thực hiện khôi phục phổ phản

xạ của mực in từ các giá trị màu Sử dụng bảng pantone màu, bài in của máy in tại xưởng, thực hành in thử các màu pha sau đó đo giá trị kích thích ba thành phần để tái tạo lại phổ phản xạ Trong đề tài cũng có so sánh kết quả thực nghiệm được từ phương pháp Berns và các phương pháp khác

Sau khi thực hiện đề tài nhóm đã ứng dụng thuyết màu kích thích ba thành phần vào nhằm tái tạo cấu trúc phổ phản xạ của mực mực in bằng phương pháp Berns Tái cấu trục các phổ phản xạ các mẫu màu CMYK, RGB, các mẫu trên pantone màu

và các mẫu màu in thử Đưa ra sự so sánh giữa kết quả đạt được với kết quả của máy

đo màu Techkon và máy đo phổ phản xạ khuếch tán UV-1800 Từ đề tài, nhóm cũng tìm ra được kết quả để ứng dụng trong việc pha màu trong ngành in

BẢNG TÓM TẮT TIẾNG ANH

Nowadays, printing industry either develops in the world or Vietnam Many print publication suppliers have invested modern equipment to serve clients However, reproduction colors still have been conflicting problems between suppliers and clients The problem here is that we need to reproduce the color of the proof and printing sheet to most similar as imposible as we can Therefore, this thesis about

“Study tristimulus application theory of reconstrucing the reflection spectrum printing inks” will clearly and reasonably handle this problem

The methos of reconstrucing the reflection spectrum of printing inks had been studying a lot by foreign authors After studying scientific reports from researchers and instructing of instructor, our group conduced experiments The thesis was divided into two main problems that research theory and conduct practical experiments Though the research process, this thesis presented relevant theoretical problems in color theory Foreign research reports were also mentioned to the basis of implementation methods of advantages and achieved results With the experiment, our gourp recovers the reflection spectrum of ink from color values of pantone scale, printing sheets of wokshop and printing proof (spot colors) by measuring the tristimulus to reconstruct the reflection spectrum Not only that, it’s also been a comparison of experimental results from Bern’s method and the others else

Finally, our group applied the tristimulus theory to reproduce the reflective spectral structure of the ink by Bern’s method Reconstrucing the reflectrion spectra

of CMYK, RGB and and proof colors After all, comparison between the results obtained with that of colorimeter and diffuse reflectance spectrum was given Summary, the thesis certainly found applicable results for mixing colors

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN i

BẢNG TÓM TẮT TIẾNG VIỆT ii

BẢNG TÓM TẮT TIẾNG ANH iii

MỤC LỤC iv

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT vii

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU viii

DANH SÁCH CÁC HÌNH ẢNH BIỂU ĐỒ viii

MỞ ĐẦU xii

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ LÝ THUYẾT MÀU SẮC 1

1.1 Hệ thống màu cộng 1

1.1.1 Phổ phản xạ 1

1.1.2 Tổng hợp màu cộng 2

1.1.3 Sự nhìn màu của mắt người 4

1.1.4 Nguồn sáng và góc quan sát 5

1.2 Các hệ thống phân loại màu CIE 7

1.2.1 Hệ thống CIE 7

1.2.2 Hệ màu RGB 9

1.2.3 Hệ màu XYZ 11

1.3 Tính toán các giá trị màu kích thích ba thành phần theo chuẩn CIE Biểu đồ CIE 1931 11

1.4 Phương pháp đo phổ phản xạ 13

1.4.1 Phương pháp Berns 13

1.4.2 Phương pháp Berns cải tiến 14

CHƯƠNG 2 CÁC THIẾT BỊ THỰC NGHIỆM VÀ TỔNG QUAN VỀ CÁC CÔNG TRÌNH TRONG NƯỚC VÀ NGOÀI NƯỚC 18

2.1 Thiết bị 18

2.1.1 Máy đo màu: Techkon phiên bản SPECTRODENS PREMIUM 18

2.1.2 Cân điện tử: DJ-600E 19

2.1.3 Máy in thử: IGT ORANGE PROOFER 20

2.2 Tình hình nghiên cứu trong nước 21

2.3 Tình hình nghiên cứu ngoài nước 21

2.3.1 Cải tiến hương pháp Hawkyard cho phương trình phát ánh xạ (Ge Wang, Changjun Li, M Ronnier Lou, 2005) 21

2.3.2 Tái tạo dữ liệu phổ phản xạ bằng sự cải tiến của phương pháp Bern’s Gaussian (Nilofar Attarchi, Seyed Hossein Amirshahi, 2007) 24 2.3.3 Tái tạo dữ liệu phổ phản xạ bằng cách sử dụng kỹ thuật nội suy (Farhad Moghared Abed, Seyed Hossein Amirshahi, Mohammad Reza Moghared Abed, 2008) 30

2.3.4 Ước tính quang phổ của sắc độ màu sắc điều chỉnh tương ứng (Tanzima Habib, Phil Green, 2019) 34

2.3.5 Phục hồi phổ phản xạ không có phần âm (Kohei Inonue, Kenji Hara, Kiichi Urahama, 2016) 36

CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM TÁI CẤU TRÚC PHỔ PHẢN XẠ CỦA MỰC IN TỪ CÁC GIÁ TRỊ MÀU X, Y, Z 40

3.1 Vật liệu và thiết bị 40

3.2 Xây dựng quy trình khôi phục phổ phản xạ mực in từ các giá trị màu XYZ bằng phương pháp Bern 40

3.2.1 Chuẩn hóa nguồn sáng RGB 40

3.2.2 Phương pháp Berns 42

3.3 Kết quả tái cấu trúc phổ phản xạ của mực in từ phương pháp Berns với nguồn sáng D65 và D50, chuẩn quan sát 2 o 43

3.3.1 Kết quả phổ phản xạ của mực in được tái cấu trúc với nguồn sáng D65/2 o 43

3.3.2 Kết quả phổ phản xạ của mực in được tái cấu trúc với nguồn sáng D50 47

3.4 Kết quả tái cấu trúc phổ phản xạ của mực in từ phương pháp Berns cải tiến 51

3.4.1 Chuẩn hóa nguồn sáng cho phương pháp Berns cải tiến 51

3.4.2 Kết quả tái cấu trúc phổ phản xạ của mực in bằng phương pháp Berns cải tiến 52

3.5 So sánh kết quả tái cấu trúc phổ phản xạ của mực in bằng phương pháp Berns, phương pháp Berns cải tiến với kết quả đo từ máy đo màu Techkon và thiết bị đo quang phổ phản xạ khuếch tán (DRS) 54

3.6 So sánh phổ phản xạ của các mà được khôi phục bằng phương pháp Bern và phương pháp lặp Hawkyard 57

CHƯƠNG 4 ỨNG DỤNG PHỔ PHẢN XẠ TÁI CẤU TRÚC TRONG XÂY DỰNG CÔNG THỨC MÀU PHA 59

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 67

5.1 Kết luận 67

5.2 Hướng phát triển 67

PHỤ LỤC 68

TÀI LIỆU THAM KHẢO 76

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

LUT: Look up tables: bảng tra cứu PCA: Principle Component Analys: nguyên lý phân tích thành phần RMS: Root mean square: giá trị hiệu dụng

SPD: Spectral power distribution: năng lượng quang phổ phân bố Wpt (Waypoint): Không gian màu

NNLS: Non-negative least square: bình phương tối thiểu không âm NMF: Non-negative matrix factorization: ma trận thừa số không âm LS: Least Square: bình phương tối thiểu

CIE: Commission Internationale de l’Eclairage: Hội đồng về Chiếu sáng Quốc tế

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 2 1: Thông số kỹ thuật máy đo Techkon phiên bản SpectroDens Premium: 18 Bảng 2 2: Thông số kỹ thuật của máy in thử Orange Proofer 20 Bảng 2 3: Tóm tắt kết quả 1409 mẫu từ phương pháp Bern gốc-sửa đổi và

Hawkyard 27

Bảng 2 4: Kết quả thu hồi các đường cong phản xạ đã được cái tiến đáng kể bằng

cách áp dụng sửa đổi cho phương pháp Berns 28

Bảng 2 5: Độ chính xác quang phổ và đo màu của ước lượng phổ bằng phương

pháp LUT và PCA 31

Bảng 3 1: Các giá trị màu X, Y, Z của các mẫu màu được đo từ máy đo màu

Techkon với điều kiện đo D65/2o 44

Bảng 3 2: Ma trận các giá trị kích thích ba thành phần của các màu R, G, B dưới

nguồn sáng D65 và chuẩn quan sát 2o 45

Bảng 3 3: Bảng so sánh giá trị X Y Z của các màu C M Y K và R G B trên Pantone

màu ở điều kiện nguồn sáng D65 và chuẩn quan sát 2o 46

Bảng 3 4: Bảng so sáng giá trị L* a* b* của các màu C M Y K và R G B trên

pantone màu ở điều kiện nguồn sáng D65 và chuẩn quan sát 2o 47

Bảng 3 5: Các giá trị màu X, Y, Z của các mẫu màu khác nhau được đo bằng máy

đo màu Techkon ở điều kiện đo D50/2o 47

Bảng 3 6: Ma trận các giá trị kích thích ba thành phần của các màu RGB đối với

nguồn sáng D50 và chuẩn quan sát 2o 48

Bảng 3 7: Bảng so sánh giá trị X Y Z của các màu C M Y K và R G B trên Pantone

màu ở điều kiện nguồn sáng D50 và chuẩn quan sát 2o 49

Bảng 3 8: Bảng so sáng giá trị L* a* b* của các màu C M Y K và R G B trên

pantone màu ở điều kiện nguồn sáng D50 và chuẩn quan sát 2o 49

Bảng 3 9: Ma trận các giá trị kích thích ba thành phần đối với nguồn sáng D65 và

chuẩn quan sát 2o trong phương pháp Bern cải tiến 53

Bảng 3 10: So sánh các thông số màu XYZ tính theo phương pháp Bern và phương

Bảng 4 2: Các hằng số c1, c2, c3 được xác định từ phương pháp Berns 60

Bảng 4 3: Xác định khối lượng mực in cơ bản 61

Bảng 4 4: Các giá trị X Y Z của các mẫu màu được đo bằng máy đo màu Techkon 65

Bảng 4 5: So sánh giá trị L*a*b* ở các màu mẫu và trên màu in thử 66

DANH SÁCH CÁC HÌNH ẢNH BIỂU ĐỒ Hình 1 1: Cấu tạo của mắt người 5

Hình 1 2: (a) Phổ phạn xạ của nguồn sáng chuẩn A, C và D65, (b) Phổ phạn xạ của các nguồn sáng huỳnh quang F2, F7 và F11 6

Hình 1 3: Đường cong phổ từ một mẫu đo 8

Hình 1 4: Nguồn sáng chuẩn D65/10o (ánh sáng ban ngày) 8

Hình 1 5: Các hàm hòa hợp màu từ các chuẩn quan sát 2o và 10o của CIE 9

Hình 1 6: Hàm hòa hợp màu CIE 1931 RGB 10

Hình 1 7: Các hàm hòa hợp màu CIE được sử dụng trong phương pháp Berns 13

Hình 1 8: Đường Gaussian và đường Gaussian sigmoidal sơ cấp được sử dụng trong cải tiến của phương pháp Berns 15

Hình 1 9: (a) Mẫu xám đơn sắc (b) Mẫu bão hòa 17

Hình 2 1: Máy đo Techkon phiên bản SpectroDens Premium 18

Hình 2 2: Cân điện từ DJ-600E 19

Hình 2 3: Máy in thử Orange Proofer 20

Hình 2 4: Phổ phản xạ được tạo ra bởi phương pháp Hawkyard và đường cong với ký hiệu * được tạo ra bằng phương pháp Hawkyard cải tiến 22

Hình 2 5: Đường dày là hệ số phản xạ ban đầu, tất cả các đường mỏng còn lại là đường cong trung gian và hệ số phản xạ cuối cùng (và độ phản xạ r*) là đường cong mảnh có ký hiệu “*” 23

Hình 2 6: Kết quả khôi phục đường cong phản xạ của sáu chíp màu Munsell được chọn ngẫu nhiên bằng các phương pháp khác nhau 26

Hình 2 7: Các đường cong phản xạ tái tại và thực tế của sáu mẫu dệt, sử dụng năm phương pháp phục hồi khác nhau 30

Hình 2 8: (Đường cong màu) Tái tạo dữ liệu phản xạ trong không gian 3D XYZ Dấu hoa thị (đường màu đỏ) và đường đặc trưng (đường màu xanh) biểu thị các đường cong phản xạ tiêu chuẩn và dự đoán tương ứng, trong khi các đường cong chấm nét đứt chỉ ra dữ liệu phản 32

Hình 2 9: (Các đường cong màu) kết quả thu hồi quang phổ của tám mẫu chip

Matt Munsell được chọn ngẫu nhiên từ các giá trị kích thích ba thành phần của chúng bằng cách sử dụng phương pháp LUT và PCA 34

Hình 2 10: Phổ phản xạ được phục hồi bởi phương pháp LS 37 Hình 2 11: (a) Sự hội tụ trong SCA, (b) Phục hồi phổ phản xạ bằng SCA 39

Hình 3 1: (a) Các hàm hòa hợp màu theo chuẩn CIE và (b) Mô hình Gaussian được

sử dụng để làm khớp các hàm hòa hợp màu CIE 41

Hình 3 2: Các hàm hòa hợp màu r, g, b được chuẩn hóa theo mô hình Gaussian với

các điều kiện của phương pháp Berns 42

Hình 3 3: Mẫu pantone màu và máy đo màu Techkon 44 Hình 3 4: (a) Phổ phản xạ của các màu CMYK, (b) phổ phản xạ của các màu RGB

45

Hình 3 5: (a) Phổ phản xạ của các màu CMYK, (b) phổ phản xạ của các màu RGB

48

Hình 3 6: So sánh các giá trị sai biệt màu ΔE giữa các mẫu màu được tái cấu trúc

bằng phương pháp Berns so với các giá trị được đo bằng máy đo màu Techkon với các nguồn sáng D50 và D65, quan sát chuẩn 2o 50

Hình 3 7: So sánh kết quả tái cấu trúc phổ phản xạ của các màu (a) Cyan, (b)

Magenta, (c) Yellow và (d) Black bằng phương pháp Berns so với kết quả đo được bằng máy đo màu quang phổ Techkon 51

Hình 3 8: Các nguồn sáng RGB sử dụng trong phương pháp Berns cải tiến, nguồn

Red được chuẩn hóa theo hàm Sigmoidal 52

Hình 3 9: (a) phổ phản xạ của các màu CMYK, (b) phổ phản xạ của các màu RGB

được khôi phục bằng phương pháp Bern cải tiến 54

Hình 3 10: Phổ phản xạ khuếch tán của các mẫu màu Cyan, Magenta và Yellow

được đo bằng thiết bị đo phổ UV-1800 tại Viện Khoa học Vật liệu – Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam 55

Hình 3 11: Phổ phản xạ và tọa độ màu tương ứng của các màu Cyan (a-b),

Magenta (c-d) và Yellow (e-f) được tái cấu trúc bằng phương pháp Bern và Berns cải tiến so với các giá trị phổ được đo từ máy đo màu quang phổ Techkon và máy

đo phổ phản xạ khuếch tán UV-1800 56

Hình 3 12: Kết quả so sánh phổ phản xạ và các tọa độ màu CIE (x, y) tương ứng

được tái cấu trúc bằng phương pháp Berns so với phương pháp Hawkyard 57

Hình 4 1: Các mẫu màu được sử dụng để pha màu 59 Hình 4 2: Quy trình ứng dụng phổ phản xạ tái cấu trúc trong xây dựng công thức

màu pha 60

Hình 4 3: Phổ phản xạ, tọa độ màu và mẫu so sánh giữa hai màu 8.1 trên mẫu in

thử và trên Pantone màu 62

Hình 4 4: Phổ phản xạ, tọa độ màu và mẫu so sánh giữa hai màu 80.12 trên mẫu in

thử và trên Pantone màu 63

Hình 4 5: Phổ phản xạ, tọa độ màu và mẫu so sánh giữa hai màu 129.12 trên mẫu

in thử và trên Pantone màu 64

Hình 4 6: Phổ phản xạ, tọa độ màu và mẫu so sánh giữa hai màu 136.1 trên mẫu in

thử và trên Pantone màu 65

MỞ ĐẦU

Lý do chọn đề tài

Dữ liệu phổ phản xạ như là “dấu vân tay” để nhận dạng vật thể và là dữ liệu quan trọng để dự đoán về những thay đổi màu sắc của vật thể dưới các điều kiện chiếu sáng khác nhau Tuy nhiên, dữ liệu phổ phản xạ bề mặt của vật thể không có sẵn trong một số trường hợp mặc dù biết được thông tin về các giá trị màu sắc Vì thế việc tái cấu trúc phổ phản xạ từ các giá trị màu biết trước là rất cần thiết

Hơn nữa, việc tái cấu trúc phổ phản xạ đã được rất nhiều nhóm tác giả trên toàn thế giới quan tâm và nghiên cứu trong nhiều năm gần đây, do sự quan trọng của phổ phản xạ trong các ứng dụng đầy tiềm năng của nó Vậy nên các nhà nghiên cứu liên tục cải tiến và tìm kiếm các phương pháp tái tạo mới ngày càng tối ưu hơn Các phương pháp phổ biến nhất được nghiên cứu trên thế giới là các phương pháp tái tạo dựa trên giá trị màu kích thích ba thành phần, phương pháp pháp giả nghịch đảo, phương pháp phần tử hữu hạn, phương pháp Wiener, kỹ thuật hồi quy nhúng phân tích thành phần chính cải tiến cho phương pháp PCA cổ điển, kỹ thuật tái tạo phổ phản xạ cho hình ảnh đa phổ bằng cách kết hợp các kỹ thuật khác nhau và Neural Network, phương pháp thuật toán cảm biến nén thích ứng, phương pháp tối ưu hóa phục hồi phổ phản xạ từ phản hồi của máy ảnh kỹ thuật số Tại Việt Nam, theo sự tìm kiếm của chúng tôi là hầu như chưa có một nghiên cứu nào cùng đề tài này Có thể nói đây là đề tài đã được quan tâm trên toàn thế giới và nghiên cứu của nhóm chúng tôi là một nghiên cứu đầu tiên tại Việt Nam về tái tạo phổ phản xạ

Với tính thời sự của đề tài và các ứng dụng đầy tiềm năng của chúng, chúng

tôi chọn đề tài “NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT MÀU KÍCH THÍCH

BA THÀNH PHẦN TRONG TÁI CẤU TRÚC PHỔ PHẠN XẠ MỰC IN” làm

đề tài đồ án tốt nghiệp của mình

Mục tiêu của đề tài

- Ứng dụng thuyết màu kích thích ba thành phần nhằm tái cấu trúc phản xạ của mực in bằng phương pháp Berns

- Tái cấu trúc phổ phản xạ của các mẫu màu CMYK, RGB, các mẫu màu pantone và màu in thử

- So sánh kết quả đạt được với kết quả đo được bằng máy đo màu quang phổ và phổ phản xạ khuếch tán

- Ứng dụng kết quả đạt được trong pha màu

Đối tượng nghiên cứu

- Các màu CMYK, RGB, bảng màu pantone và các màu in thử trên thiết bị in Orange Proofer

- Phương pháp Berns

Giới hạn đề tài

- Đề tài này giới hạn đề tài này tập trung tái cấu trúc phản xạ của mực in đối với các màu tông nguyên, chưa thực hiện đối với các màu tông tram

Phương pháp nghiên cứu

- Xây dựng phương pháp thực nghiệm tái cấu trúc phổ phản xạ dựa trên đề xuất của Berns

- Tái cấu trúc phổ phản xạ của các mẫu màu bằng phương pháp Berns

- So sánh kết quả phổ phản xạ tái cấu trúc với số liệu được đo từ máy đo màu quang phổ và máy đo phổ phản xạ khuếch tán

Bố cục đồ án Phần mở đầu Chương 1 TỔNG QUAN VỀ LÝ THUYẾT MÀU SẮC Chương 2 CÁC THIẾT BỊ THỰC NGHIỆM VÀ TỔNG QUAN VỀ CÁC CÔNG

TRÌNH TRONG NƯỚC VÀ NGOÀI NƯỚC

Chương 3 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM TÁI CẤU TRÚC PHỔ PHẢN XẠ CỦA

MỰC IN TỪ CÁC GIÁ TRỊ MÀU X, Y, Z

Chương 4 ỨNG DỤNG PHỔ PHẢN XẠ TÁI CẤU TRÚC TRONG XÂY DỰNG

CÔNG THỨC MÀU PHA

Chương 5 KẾT LUẬN & HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ LÝ THUYẾT MÀU SẮC

1.1 Hệ thống màu cộng 1.1.1 Phổ phản xạ

Màu sắc là một yếu tố thiết yếu về một khía cạnh hình ảnh khác của vật thể ngoài các đặc điểm khác như kết cấu, hình thức và độ sáng Màu sắc thường được đặc trưng bởi dữ liệu được thu thập từ một hệ quy chiếu chẳng hạn như: Munsell’s atlas, Normacolor atlas, hệ thống NCS, thang Pantone hoặc từ một không gian màu (CIELab, RGB, CYM, v.v ) Trong hầu hết các không gian màu, màu sắc được xác định bởi ba giá trị, một giá trị cho độ sáng và hai cho sắc độ: tông màu (hue) và sắc

độ (chroma) Tuy nhiên, ba yếu tố này đặc trưng cho màu sắc trong các điều kiện xác định và nguồn sáng (ánh sáng ban ngày D65, ánh sáng nhân tạo A), góc người quan sát (tiêu chuẩn 2o hoặc 10o), vật liệu và kết cấu (giấy, vải dệt, màn hình, v.v.) Bởi vì những yếu tố kể trên mà ta rất khó để tái tạo được cùng một màu trên những loại vật liệu khác nhau

Yếu tố chính hoàn toàn đặc trưng cho một màu sắc là đường cong phản xạ, có nghĩa là phần trăm cường độ của ánh sáng do một vật phản xạ lại từ toàn bộ quang phổ khả kiến (bước sóng từ 400 đến 700 nm) Đường cong phản xạ này có thể được gọi là “fingerprint” của màu sắc vì nó không phụ thuộc vào năng lượng nguồn sáng phân bố và góc người quan sát cho màu sắc không huỳnh quang

Hai loại thiết bị đo lường được sử dụng trong các phép đo màu sắc:

- Máy quang phổ, đo đường cong phổ phản xạ

- Máy đo màu, cung cấp các gía trị kích thích ba thành phần

Đường cong phản xạ rất cần thiết cho nhiều ngành nghề sản xuất liên quan tới màu sắc, chẳng hạn như máy nhuộm dệt với chất màu, máy in với mực in và nhà sản xuất sơn Do đó, tất cả các ngành nghề này đều sử dụng phần mềm cần đường cong phản xạ hoặc giá trị kích thích 3 thành phần để tính toán công thức và công thức màu yêu cầu để sản xuất một vật liệu mong muốn Mặt khác, các nhà tạo mẫu sử dụng và xác định màu sắc, không phải với các đường cong phản xạ mà là với các giá trị tham chiếu (thang Pantone, v.v.) hoặc các giá trị kích thích ba thành phần (L*a*b*, v.v.) Điều này chứng minh cho việc đề xuất một phương pháp cho phép tính toán lại đường cong phản xạ dựa trên ba giá trị này hoàn toàn khả thi

Một xu hướng mới nổi khác cũng biện minh cho phương pháp này: Thương mại điện tử Trên thực tế, công nghệ mới trong lĩnh vực thông tin và truyền thông cho phép lan truyền thông tin nhanh chóng qua các mạng khác nhau (mạng nội bộ, internet, web) cho phép các công ty dễ dàng tiếp xúc với phần lớn dân số thế giới Các hình ảnh được thực hiện vởi những phương tiện này đề xuất một bản xem trước của sản phẩm thương mại Tuy nhiên, người tiêu dùng không phải lúc nào cũng hài lòng vì sản phẩm thật lại khác so với hình ảnh biểu diễn trên màn hình (thiết bị hiển thị) của nó Sự cố này giống hệt như sự cố gặp phải trong kinh doanh đặt hàng qua thư, nhiều nơi khách hàng trả lại sảm phẩm vì học cảm thấy không tương ứng với những gì đã trình bày trong catalouge Hình ảnh kỹ thuật số thường được mã hóa theo

hệ màu RGB và nhiều bài báo đã có trình bày các phương pháp chuyển đổi không gian màu này thành XYZ hoặc L*a*b* Sử dụng những phương pháp này cũng như phương pháp Bern sẽ được trình bày ở dưới, có thể chuyển đổi không gian màu RGB đến đường cong phản xạ của màu trong ảnh kỹ thuật số

1.1.2 Tổng hợp màu cộng

Tổng hợp màu cộng là cơ sở cho sự phát triển của hệ thống tổng hợp màu Bất

kỳ màu nào cũng có thể được thể hiện định lượng bằng số lượng màu sơ cấp cần thiết cho sự phù hợp Tỷ lệ và cộng gộp là nguyên tắc cơ bản của hỗn hợp đối với màu sắc phù hợp Các ký hiệu toán học được sử dụng để thể hiện màu sắc hòa hợp và các nguyên tắc cơ bản

Định luật Grassman: Một màu sắc được biểu thị bằng [Ԛ] và khi hai màu sắc trùng nhau, sự hòa hợp này có thể được biểu thị như công thức (1.1):

(1.4) Trong đó, kích thích màu sắc đã phù hợp với số lượng R, G và B Những R, G

và B này là những giá trị tristimulus của [R], [G] và [B] R, G và B là các giá trị tương

đối chuẩn hóa của nguồn sáng Khi R=G=B, kích thích phù hợp với một tiêu chuẩn xác định kích thích Như vậy

R =PR

LR; G = PG

LG, B =PB

LB (1.5) Trong đó, Pr, Pg và Pb là nguồn sáng trùng với [R], [G] và [B] và Lr, Lg và Lb

(đơn vị nguồn sáng) là độ sáng của [R], [G] và [B] cho màu trắng tham chiếu Gọi

[qλ] là đại diện cho một kích thích thử nghiệm của bước sóng đơn (λ) và đơn vị bức

xạ Trong quá trình tổng hợp màu cộng, nếu kích thích hòa hợp với kích thích sơ cấp thì tạo ra màu Phương trình có thể được viết (1.6):

[qλ] = rλ[R] + gλ[G] + bλ[B] (1.6) Trong đó, rλ, gλ và bλ được xem như là các hệ số hòa hợp màu Thử nghiệm đối sánh màu sắc giống nhau được tiến hành cho tất cả các thành phần trong quang phổ khả kiến để có được các hệ số hòa hợp của các màu sắc Tập hợp các hệ số hòa hợp màu cho hiển thị dải quang phổ được gọi là chức năng so hòa hợp màu (CMF) cho hệ màu sơ cấp RGB

Nếu [P] là một kích thích đa màu sắc với SPD [Pλ], thì kích thích có thể được biểu thị bằng tổng các kích thích đơn sắc công thức (1.7):

[P] = ∑ [Pλ λ]= ∑ Pλ λ[qλ] (1.7) Theo định luật Grassman công thức (1.8):

Bằng cách xác định các số hạng trong hai biểu thức của P, một công thức có

thể được rút ra để tính toán các giá trị tristimulus (1.10):

 Q R R G G   B B

R = ΣλPλrλ

G = 𝛴𝜆𝑃𝜆𝑔𝜆′ (1.10)

B = ΣλPλbλ

1.1.3 Sự nhìn màu của mắt người

Mắt của chúng ta cần ba thứ để nhìn một màu: nguồn sáng, vật thể và người quan sát Việc xác định và đo sự cảm nhận màu gặp phải một khó khăn lớn là sự kết hợp giữa mắt và não bộ của người quan sát Trên thực tế, việc nhìn màu là một quá trình phối hợp các yếu tố vật lý (ánh sáng, bề mặt mẫu vật, góc quan sát ), sinh lý (cấu tạo mắt) và tâm lý (trạng thái tâm lý, độ tuổi, giới tính, kinh nghiệm sống )

Sơ đồ mắt người được trình bày trong hình minh hoạ 1.1 Tròng đen điều tiết lượng ánh sáng đi qua thuỷ tinh thể để đến võng mạc (giúp cho con ngươi hé mở rộng hay hẹp) Thuỷ tinh thể đóng vai trò của thấu kính điêu chỉnh tia sáng phù hợp tới võng mạc Võng mạc được cấu tạo bằng một mạng lưới phức tạp gồm các tế bào nơron thần kinh và phủ toàn bộ một nửa cầu đen của mắt (ngoại trừ điểm mù – nơi giao tiếp của thần kinh thị giác và mắt) Võng mạc ở phần giao chứa 10 cấp độ các tế bào thần kinh Các tế bào thần kinh giúp cho con người cảm nhận hình ảnh gồm 2 loại: tế bào hình que và tế bào hình nón Có khoảng 6 hoặc 7 triệu tế bào hình nón so với 110 triệu tế bào hình que Sự phân bổ các tế bào hình que và tế bào hình nón thay đổi theo vị trí của chúng trên võng mạc Vùng chính giữa của võng mạc (gọi là vùng hố) chứa các tế bào hình nón và càn xa trung tâm thì lượng tế bào hình nón sẽ giảm

đi đáng kể Vùng trung tâm là vùng nhìn hình ảnh sắc nét nhất Lượng tế bào hình que hoàn toàn không có ở vùng trung tâm Càng về phía rìa mắt thì mắt thì lượng tế bào hình que sẽ càng tăng Cách khoảng 20 độ từ vùng trung tâm lượng tế bào hình que tập trung cao nhất và giảm xuống nhanh chóng khi càng ra đến biên

Những tế bào hình nón chỉ hoạt động để nhìn màu vào ban ngày hoặc khi có

đủ độ sáng Những tế bào hình que nhạy với sự thay đổi độ sáng, cho phép nhìn ban đêm hoặc trong các điều kiện thiếu ánh sáng

Hình 1 1: Cấu tạo của mắt người

Các thí nghiệm đã cho thấy rằng các tế bào hình que chứa một sắc tố quang được gọi là rhodopsin Khi các phân tử của sắc tố này hấp thụ ánh sáng, chúng thay đổi cấu trúc và hình dạng Những thay đổi này lại tạo ra một phản ứng hoá sinh lý cùng với biến đổi điện từ trong chính tế bào cảm nhận Các bước sóng khác nhau của ánh sáng có những tác động khác nhau đến rhodopsin

Các tế bào hình nón chưa thể tách ra thành một sắc tố quang tương ứng vì lượng tế bào hình nón ít hơn so với lượng tế bào hình que Các nhà nghiên cứu cho rằng có ba loại sắc tố nhạy ánh sáng khác nhau đối với sự cảm nhận màu sắc và chúng

bị tách ra thành ba loại tế bào cảm nhận hình nón khác nhau 3 loại tế bào này có khả năng cảm nhận 3 màu R, G, B

1.1.4 Nguồn sáng và góc quan sát 1.1.4.1 Nguồn sáng

Các nguồn sáng chuẩn CIE: Việc định nghĩa các nguồn chiếu sáng chuẩn là một phần quan trọng trong việc mô tả màu sắc trong nhiều lĩnh vực ứng dụng khác nhau Các tiêu chuẩn của CIE cung cấp một hệ thống phổ biến về dữ liệu phổ đối với các loại nguồn chiếu sáng thường được sử dụng như hình 1.2

Hình 1 2: (a) Phổ phạn xạ của nguồn sáng chuẩn A, C và D65, (b) Phổ phạn xạ của

các nguồn sáng huỳnh quang F2, F7 và F11

Nguồn chiếu sáng A: mô tả các điều kiện ánh sáng dạng nóng phát sáng với nhiệt độ màu khoảng 2856o K;

Nguồn chiếu sáng C: mô tả ánh sáng không phải trực tiếp như ánh sáng ban ngày tại nhiệt độ khoảng 6774o K, nguồn sáng này không chứa vùng ánh sáng cực tím

Nguồn sáng D65: mô tả ánh sáng trung bình ban ngày với nhiệt độ màu khoảng

6504o K, nguồn sáng này bao gồm vùng bước sóng cực tím

Nguồn sáng huỳnh quang F2: mô tả ánh sáng trắng lạnh

Nguồn sáng huỳnh quang F7: mô tả ánh sáng ban ngày

Nguồn sáng huỳnh quang F2: mô tả ánh sáng trắng lạnh với ba vùng phổ hẹp Nguồn sáng chuẩn (D) bao gồm cả vùng ánh sáng không nhìn thấy nằm trong miền UV có bước sóng 300-380nm Nguồn chiếu sáng D mô tả các điều kiện ánh sáng ban ngày khác nhau theo nhiệt độ màu Hai loại nguồn chiếu sáng D50 và D65 thường được sử dụng như là các nguồn chiếu sáng chuẩn trong ngành công nghiệp

đồ họa Các nguồn sáng này tương ứng với nhiệt độ màu là 5000o K và 6500o K Các loại nguồn sáng này được sử dụng trong các tính toán về màu sắc dưới dạng dữ liệu phổ Công suất phổ phản xạ của nguồn sáng - các nguồn này là các vật phát xạ - thực

sự không khác biệt so với dữ liệu phổ của một vật thể có màu phản xạ Chúng ta có thể nhận ra rằng sự ảnh hưởng của các loại nguồn sáng khác nhau đến một màu nào

đó bằng cách kiểm tra các đường cong phổ phân bố công suất tương đối của chúng

1.2 Các hệ thống phân loại màu CIE 1.2.1 Hệ thống CIE

CIE là từ viết tắt của Commission Internationale de l’Eclairage - Hội đồng về Chiếu sáng Quốc tế Năm 1931, CIE tiêu chuẩn hóa các hệ thống màu sắc bằng cách xác định nguồn sáng (nguồn chiếu sáng), người quan sát và phương pháp luận được

sử dụng để dẫn dắt ra các giá trị mô tả màu sắc

Các hệ thống màu CIE sử dụng hệ tọa độ ba trục để định vị một màu trong một không gian màu Các không gian màu bao gồm:

Hình 1 3: Đường cong phổ từ một mẫu đo

Hình 1 4: Nguồn sáng chuẩn D65/10o (ánh sáng ban ngày)

Hình 1 5: Các hàm hòa hợp màu từ các chuẩn quan sát 2o và 10o của CIE

Năm 1931, CIE đưa ra chuẩn quan sát 2o và năm 1964 đưa ra chuẩn quan sát

10o CIE đưa ra khái niệm người quan sát chuẩn dựa trên sự cảm nhận trung bình của con người với các hàm hòa hợp màu như hình 1.5 Nói một cách ngắn gọn, các hàm hòa hợp màu theo các quan sát chuẩn đại diện cho một người cảm nhận màu trong miền phổ nhìn thấy Khi các giá trị này được tính toán, chúng ta chuyển dữ liệu sang các giá trị kích thích ba thành phần XYZ

1.2.2 Hệ màu RGB

Hệ màu RGB: Năm 1931, CIE đã thiết lập ba kích thích đơn sắc có bước sóng

700 nm, 546.1 nm và 435.8 nm lần lượt là giá trị sơ bộ tiêu chuẩn của R, G, B Số lượng kích thích R, G, B cần thiết để phù hợp với kích thích tham chiếu màu trắng theo tỷ lệ 72.1: 1.4: 1.0 CIE đã thông qua các chức năng đối sánh màu sắc trung bình của 17 người quan sát có thị lực màu bình thường do Guild và Wright thực nghiệm trong hai thí nghiệm khác nhau Hình 1.6 cho thấy các chức năng khớp màu RGB của CIE 1931 r(λ), g(λ) và b(λ) Chú ý rằng đối với một số kích thích đơn sắc, giá trị âm của màu đỏ (Red) là cần thiết để đạt được giá trị nguồn Điều này là do những kích thích đó rất bão hòa và lượng màu đỏ thêm vào cần phải trừ đi để có được màu đích

Hình 1 6: Hàm hòa hợp màu CIE 1931 RGB

Nếu một phổ P(λ) được đưa ra, thì các màu RGB được tính bằng các tích phân sau trong phạm vi hiển thị (Vis) công thức (1.11):

Rr=

R+G+BGg=

R+G+BBb=

R+G+B

(1.12)

Các giao điểm (r, g, b) của vectơ [P] và mặt phẳng R + G + B = 1 được gọi là tọa độ màu Trong mặt phẳng đơn vị này, bất kỳ màu nào cũng có thể được định vị bởi hai tọa độ trên ba tọa độ

1.2.3 Hệ màu XYZ

Hệ thống thông số kỹ thuật màu có thể được chuyển đổi sang hệ thống màu mới áp dụng một phép biến đổi tuyến tính liên quan đến các giá trị nguồn trong cả hai hệ thống Để tránh các giá trị âm trong các hàm so khớp màu RGB, vào năm 1931, CIE đã xác định một tập hợp các số nguyên tố mới [X], [Y] và [Z] liên quan đến tập hợp RGB ban đầu bằng một phép biến đổi tuyến tính Hệ thống thông số kỹ thuật màu thay thế này được gọi là hệ thống thông số kỹ thuật màu CIE 1931 XYZ Một khía cạnh cơ bản của hệ thống mới này là một trong những chức năng kết hợp màu sắc của nó được thực hiện bằng với đường cong hiệu suất phát sáng (Vλ) Điều này

là do biểu thị độ chói kích thích trực tiếp bằng giá trị kích thích Y Phép biến đổi tuyến tính quy định sự thay đổi của tọa độ RGB và XYZ trong hệ màu CIE được đưa

ra dưới đây theo công thức (1.13)

10o Kết quả trung bình được gọi là máy quan sát so màu CIE 10o hoặc máy quan sát

so màu tiêu chuẩn CIE 1964 CIE đã chọn các điểm sơ bộ để CMF cho 10o quan sát viên tiêu chuẩn không quá khác biệt so với CMF tiêu chuẩn CIE 1931 CIE 1964 CMFs mang lại một số khác biệt trong quá trình kết hợp màu sắc do sự phân bố khác nhau của các thụ thể ánh sáng trong võng mạc và điểm sắc tố (pigment) ở vị trí trung tâm của thị giác Do đó, các CMF mới phù hợp để xem các trường thường lớn hơn

 

 

 

λ λ λ

sẽ là độ chói của kích thích Bởi vì, y(λ) được đặt thành đường cong hiệu suất thích nghi ánh sáng mạnh Điều này chỉ áp dụng trong hệ thống đo màu CIE 1931 Trong trường hợp một vật phản xạ, kích thích màu P(λ) là công thức (1.15):

P(λ)=L(λ)R(λ) (1.15)

trong đó R(λ) là quang phổ phản xạ của vật thể và L(λ) là SPD của nguồn chiếu sáng Hằng số k được tính toán để cân bằng giá trị nguồn Y của một bộ khuếch tán hoàn hảo đến 10o Giá trị Y sau đó được coi là hệ số độ chói Các tích phân của X, Y và Z sau đó trở thành cồn thức (1.16):

λ

X=k P(λ)x λ dλY=k P(λ)y λ dλZ=k P(λ)z λ dλ

100k=

min max

min

λ λ=λ λ λ=λ λ λ=λ

trong khoảng bề rộng ∆λ Bộ phương trình tương tự cũng được áp dụng để tính toán các giá trị nguồn trong hệ thống đo màu CIE 1964 ngoại trừ việc CMFs sẽ được thay thế bằng CMFs CIE 1964 Một ngoại lệ khác là giá trị nguồn Y không có ý nghĩa trắc quang

1.4 Phương pháp đo phổ phản xạ 1.4.1 Phương pháp Berns

Năm 1991, Bern đề xuất một phương pháp cực kỳ đơn giản và phương pháp hữu hạn để tộng hợp các đường cong phản xạ Ba hàm Gaussian cố định được đề xuất làm

cơ sở cho quá trình phục chế Một nữa độ cao băng thông 125 nm và các đỉnh cực đại của chúng trải dài tại các bước sóng 440, 540 và 604 nm cho màu xanh lam, xanh lục

và đỏ chính Hình 1.7 thể hiện hàm số của phổ đặc trưng được đề xuất

Hình 1 7: Các hàm hòa hợp màu CIE được sử dụng trong phương pháp Berns

Tương tự như mô hình tuyến tình và theo nguyên lý tổng hợp màu cộng, sự phân bố quang phổ của màu sắc này cơ sở có thể được thể hiện bằng phương trình (1.18):

Nói chung, Berns đề xuất một phương pháp đơn giản để tái tạo một trong các cặp

số liệu vô hạn của các đối tượng và có thể đoán được trước hệ số phản xạ tổng hợp đường cong không thể khớp với độ phản xạ thực tế, một cách hoàn hảo Trong thực

tế là không thể kiểm soát sự khác biệt của mức độ quang phổ thực tế và phục chế đường cong phản xạ và thuật toán không được thiết kế một cách sự dụng các cơ sở khác nhau cho các giá trị kích thích khác nhau để điều chỉnh đường cong phản xạ tổng hợp theo thứ tự để giảm sự khác biệt về phổ

1.4.2 Phương pháp Berns cải tiến

Trong bài báo cáo của mình, Berns đã đề cập đến khả năng sử dụng các nền tảng khác nhau với các bước sóng đỉnh khác nhau hoặc băng thông nữa chiều cao Ông cũng đề xuất một màu trắng không chọn lọc để vượt qua vấn đề vùng có bước sóng dài Tuy nhiên, quá trình chỉ giới hạn trong việc sử dụng cố định ba đường cong

sơ cấp được hiệu chỉnh với các thông số kỹ thuật xác định trước Để giữ sự đơn giản của phương pháp Berns và cải thiện kết quả thu được của nó, hai loại sửa đổi đã được

áp dụng trên thuật toán này Thứ nhất, một tập hợp các điểm thích ứng cơ bản mà các đặc điểm quang phổ của chúng thay đổi theo các đặc điểm màu sắc của đối tượng đã được sử dụng Thứ hai, đặc điểm khác thường của đường cong phản xạ tổng hợp theo bước sóng dài của quang phổ nhìn thấy được giải quyết bằng cách sử dụng một màu

đỏ gần như hoàn hảo theo một phương trình sigmoidal Trong thực tế, phương pháp Berns ban đầu đã được sửa đổi bằng cách sử dụng đường cong đỏ sơ cấp thay vì Gaussian cũng như việc thêm vào các đường cong hòa hợp màu sơ cấp, thay đổi theo đặc điểm kỹ thuật của mẫu được đề xuất thay vì các cơ sở Gaussian cho trước Tuy nhiên, ưu điểm về mặt ngắn gọn, đơn giản của phương pháp Berns vẫn được giữ lại sau những lần cải tiến

Đường cong đỏ sơ cấp dạng sigmoidal, cơ sở đường gaussian đỏ là được thay thế bởi đường cong sơ cấp sigmoidal để giảm sự bất thường của đặc trưng đường cong tổng hợp Do đó, việc sử dụng đường cong sơ cấp thứ tư, tức là màu trắng có thể bị

bỏ qua bằng phương pháp này Phương trình (1.20) dưới biểu thị cho đường cong sigmoidal sơ cấp đã được áp dụng vào việc này

Rλ =1+exp[−0.1(λ−560)]1 (1.20)Đường cong gaussian sơ cấp thay thế, tương tự với phương pháp Berns, một tập hợp chứa ba màu đỏ, lục và lam đường cong Gaussian thay thế đã được sử dụng Tuy nhiên, trái ngược với gợi ý của Berns một nữa chiều cao băng thông của đường cong Gaussian sơ cấp được thay thế bởi các thông số kỹ thuật về màu sắc của mẫu được

đề xuất Trên thực tế, các hình dạng của cơ sở đường cong Gassian ứng dụng được điều chỉnh theo thông số màu của đối tượng Vì thế hàm hòa hợp với nữa băng thông hẹp dùng để áp dụng cho các đối tượng bão hòa hơn trong khi hàm hòa hợp với nữa băng thông rộng được sử dụng cho các đối tượng ít bão hòa hơn hoặc các đối tượng không sắc

Hình 1 8: Đường Gaussian và đường Gaussian sigmoidal sơ cấp được sử dụng

trong cải tiến của phương pháp Berns Nữa băng thông của nền tảng các màu đỏ, lục và lam được xác định bởi phương trình (1.21):

X source Y y

Y source Z z

Trong khi X, Y và Z là các giá trị kích thích ba thành phần của đối tượng và Xsource,

Ysource và Zsource biểu thị giá trị kích thích ba thành phần của đèn chiếu sáng được áp dụng Đỉnh bước sóng của hàm đã được thay đổi và giữ ở 440, 540 và 603 nm cho màu lam, lục và đỏ của hàm theo đề nghị của Berns Đối với ví dụ, hình 1.19 cho thấy các cơ sở được sử dụng để tái tạo hai mẫu với quy cách màu sắc khác nhau Mẫu (a)

là mẫu xám đơn sắc với thông số màu gồm (X=18.9188, Y=19.9804, Z=21.4827) dưới chuẩn nguồn sáng D65 và góc người quan sát 1964 trong khi mẫu (b) là mẫu bão hòa có giá trị tối ưu (X=27.4554, Y=18.1069 và Z=12.5427) trong cùng điều kiện nguồn sáng và góc người quan sát Sự thay đổi này có thể được so sánh để đánh giá

đề xuất cải tiến