Biến đổi màu sắc có thể được thực hiện trên hầu hết các máy tính để bàn. Kết hợp với máy ảnh kỹ thuật số, máy quét dạng phẳng, và máy in phun, họ biến một máy tính cá nhân vào một phòng tối kỹ thuật số cho phép điều chỉnh âm và chỉnh màu sắc, những trụ cột của hệ thống tái tạo màu sắc cao cấp , được thực hiện mà không cần phải trang bị truyền thống chế biến ướt (ví dụ , phòng tối ) cơ sở. Mặc dù tone và màu sắc sửa chữa rất hữu ích trong các lĩnh vực khác của hình ảnh trọng tâm của các cuộc thảo luận hiện nay về sử dụng phổ biến nhất ảnh nâng cao và tái tạo màu sắc .
Hiệu quả của những biến đổi kiểm tra trong phần này được đánh giá cuối cùng trong in ấn. Vì các biến đổi được phát triển, cải tiến, và được đánh giá trên màn hình, nó là cần thiết để duy trì một mức độ cao của màu sắc nhất quán giữa các màn hình được sử dụng và các thiết bị đầu ra cuối cùng. Trong thực tế, màu sắc của màn hình nên đại diện cho chính xác bất kỳ hình ảnh kỹ thuật số nguồn quét, cũng như sản lượng in thức. Này là tốt nhất thực hiện với một thiết bị mô hình màu độc lập có liên quan tới các gam màu (xem Phần 6.1) của màn hình và các thiết bị đầu ra, cũng như bất kỳ các thiết bị khác đang được sử dụng, với nhau. Sự thành công của phương pháp này là một chức năng của chất lượng của các cấu hình màu dùng để ánh xạ mỗi thiết bị để mô hình và mô hình chính nó. Mô hình của sự lựa chọn cho nhiều hệ thống quản lý màu sắc (CMS) là mô hình CIE L*a*b*, còn gọi là CIELAB (CIE [1978], Robertson [1977]). L*a*b* thành phần màu được đưa ra bởi các phương trình sau đây:
L*=116.h Yw Y -16 (6.5-9) a*=500 − Yw Y h Xw X h (6.5-10)
b*=200 − Zw Z h Yw Y h (6.5-11)
và Xw, Yw và Zw là tài liệu tham khảo trắng giá trị tri-kích thích thường là màu trắng của một bộ khuếch tán hoàn toàn phản ánh theo tiêu chuẩn CIE D65 chiếu sáng (được xác định bởi x = 0.3127 và y = 0.3290 trong sơ đồ kết tủa màu CIE
của hình 6.5). L*a*b* không gian màu sắc là đo màu (ví dụ, màu sắc phù hợp
với nhận thức như được mã hóa giống nhau), về mặt nhận thức thống nhất (ví dụ: màu sắc khác biệt giữa các màu sắc khác nhau được nhận thức thống nhất xem giấy cổ điển của MacAdams [1942]), và thiết bị độc lập. Trong khi không phải là một định dạng trực tiếp thể hiển thị (chuyển đổi đến một không gian màu được yêu cầu), âm giai của nó bao gồm toàn bộ quang phổ nhìn thấy và có thể đại diện cho chính xác màu sắc của màn hình hiển thị bất kỳ, in, hoặc thiết bị đầu vào. Cũng giống như các hệ thống chỉ số HSI, L*a*b* Hệ thống là một decoupler tuyệt vời của cường độ (đại diện bởi nhẹ nhàng L*) và màu sắc (đại diện bởi a* cho màu đỏ trừ màu xanh lá cây và b* cho màu xanh lá cây trừ màu xanh dương) , làm cho nó hữu ích trong cả hai thao tác hình ảnh (tone và chỉnh sửa độ tương phản ) và các ứng dụng hình ảnh nén
Lợi ích chính của hệ thống hình ảnh hiệu chuẩn là họ cho phép sự mất cân bằng tone và màu sắc phải được sửa chữa một cách tương tác và độc lập có nghĩa là, trong hai hoạt động liên tục. Trước khi bất thường màu sắc, như trên và dưới màu sắc bão hòa , được giải quyết, vấn đề liên quan đến dải màu của hình ảnh được điều chỉnh. Phạm vi âm của hình ảnh, còn được gọi là loại quan trọng của nó, đề cập đến phân phối chung của cường độ màu . Hầu hết các thông tin trong hình ảnh quan trọng cao tập trung ở những cường độ cao ( hoặc ánh sáng ), màu sắc của hình ảnh thấp chính nằm chủ yếu ở những cường độ thấp, hình ảnh trung chính nằm ở giữa. Như trong trường hợp đơn sắc, nó thường là
mong muốn để phân phối cường độ của một hình ảnh màu sắc đều giữa các điểm nổi bật và bóng tối. Các ví dụ sau đây chứng minh một loạt các biến đổi màu sắc để điều chỉnh sự mất cân bằng âm và màu sắc.
Ví dụ 6.9: Biến đổi để thay đổi tone màu hình ảnh thường được lựa chọn tương tác. Ý tưởng là để điều chỉnh độ sáng bằng thực nghiệm của hình ảnh và độ tương phản để cung cấp chi tiết tối đa trên một phạm vi thích hợp của cường độ. Những màu sắc chính họ là không thay đổi. Trong không gian RGB và CMY(K), điều này có nghĩa là lập bản đồ tất cả ba (hoặc bốn) thành phần màu có chức năng chuyển đổi tương tự, trong không gian màu HSI, chỉ có các thành phần cường độ được sửa đổi.
Hình 6.35 cho thấy biến đổi điển hình được sử dụng để điều chỉnh sự mất
cân bằng ba chung âm bằng phẳng, ánh sáng, và hình ảnh tối. Đường cong hình chữ S trong hàng đầu tiên của con số này là lý tưởng cho việc thúc đẩy tương phản [xem hình3.2 (a)] . Trung điểm của nó được neo để nổi bật và bóng tối khu vực có thể được soi sáng và tối, tương ứng. ( Nghịch đảo của đường cong này có thể được sử dụng để sửa chữa tương phản quá mức). Các biến đổi trong các hàng thứ hai và thứ ba của các con số chính xác ánh sáng và hình ảnh tối và gợi nhớ của biến đổi năng lượng pháp luật trong hình 3.6. Mặc dù các thành phần màu là rời rạc, như là các chức năng chuyển đổi thực tế, các chức năng chuyển đổi tự được hiển thị và thao tác như số lượng liên tục thường được xây dựng từ từng phần theo thứ tự tuyến tính hoặc cao hơn (để ánh xạ mượt mà hơn ) đa thức. Lưu ý rằng các phím của hình ảnh trong hình 6.35 được quan sát trực tiếp, họ cũng có thể được xác định bằng cách sử dụng biểu đồ của các thành phần màu sắc của hình ảnh .
Sau khi các đặc tính âm của một hình ảnh đã được thiết lập đúng, bất kỳ sự mất cân bằng màu sắc có thể được giải quyết. Mặc dù sự mất cân bằng màu sắc có thể được xác định bằng cách phân tích một cách khách quan với một quang phổ màu sắc màu được biết đến trong một hình ảnh, đánh giá hình ảnh
chính xác là có thể khi các khu vực màu trắng, nơi các thành phần RGB hoặc CMYK) nên được bình đẳng, có mặt. Như có thể thấy trong hình 6.36, tone màu da cũng là đối tượng tuyệt vời để đánh giá màu sắc hình ảnh bởi vì con người là rất sâu sắc của màu da thích hợp. Màu sắc sống động, chẳng hạn như các đối tượng màu đỏ tươi, rất ít giá trị khi nói đến việc đánh giá màu sắc hình ảnh.
Hình 6.35 chỉnh Tone cho bằng phẳng, ánh sáng (chính cao) , và tối (chính thấp) hình ảnh màu sắc . Điều chỉnh các thành phần màu đỏ, xanh lá cây, và màu xanh dương đều không làm thay đổi màu sắc hình ảnh.
Hình 6.36 Màu cân chỉnh cho hình ảnh màu CMYK.
Khi một sự mất cân bằng màu sắc được ghi nhận, có một số cách để sửa chữa nó. Khi điều chỉnh các thành phần màu của một hình ảnh, điều quan trọng là nhận ra rằng tất cả các hành động ảnh hưởng đến cân bằng màu sắc tổng thể của hình ảnh. Có nghĩa là, nhận thức của một màu bị ảnh hưởng bởi màu sắc xung quanh. Tuy nhiên, bánh xe màu sắc của hình 6.32 có thể được sử dụng để dự đoán một thành phần màu sắc sẽ ảnh hưởng đến những người khác. Dựa trên bánh xe màu, ví dụ, tỷ lệ của bất kỳ màu sắc có thể được tăng lên bằng cách giảm số lượng của người đối diện (hoặc bổ sung) màu sắc trong hình ảnh. Tương tự như vậy, nó có thể được tăng lên bằng cách tăng tỷ lệ của hai màu sắc ngay liền kề hoặc giảm tỷ lệ của hai màu sắc liền kề với bổ sung. Giả sử, ví dụ, rằng có một sự phong phú của màu đỏ tươi trong một hình ảnh RGB. Nó có thể được giảm (1) loại bỏ cả hai màu đỏ và màu xanh hoặc (2) thêm màu xanh lá cây.
Hình 6.36 cho thấy sự biến đổi được sử dụng để sửa chữa đơn giản CMYK sự
mất cân bằng đầu ra. Lưu ý rằng các biến đổi được mô tả là các chức năng cần thiết để điều chỉnh các hình ảnh, các phần tử nghịch đảo của các chức năng này được sử dụng để tạo ra sự mất cân bằng màu sắc kết hợp. Cùng với nhau, những
hình ảnh tương tự như một màu vòng xung quanh in của một môi trường phòng tối và có ích như một công cụ tham khảo để xác định các vấn đề in ấn màu. Lưu ý, ví dụ, quá nhiều màu đỏ có thể là do màu đỏ tươi quá mức (mỗi hình ảnh dưới cùng bên trái) hoặc quá ít màu lục lam (như thể hiện trong hình ảnh cuối cùng bên phải của hàng thứ hai).