1.4.6 彩色视觉模型及S-CIE LAB

通常来说，彩色视觉模型是亮度模型的扩展延伸，它是利用人类视觉在亮度和色度上的差异获得的。Kolpatzik和Bouman将他们的亮度模型延伸到色彩上，利用对立色彩描述来分离亮度通道和色度通道，提出了一个简单独立通道模型。对于色度部分，他们利用熟知的事实，即相对于空间频率，对比灵敏度在色度中的空间变化比在亮度中的下降要早和快。他们利用Mullen的实验结果通过式（1-34）得出色度频率响应：

式中，α=0.419；A_C=100；径向空间频率f定义在式（1-29）中。

图1-18展示了亮度的平方级和色度频率响应图。两者都具有低通滤波特性，但只有亮度频率响应在45°的奇数倍时才会减少，这会使频域内对角线方向有更多的亮度误差。色度频率响应比亮度频率响应有更窄的带宽，比起对亮度和色度同样的响应，利用该色度频率响应，会允许更多不易观察到的低频色度误差，并且它们允许在亮度和色度之间进行调整权衡。将亮度频率响应以一个权重因数相乘得到，当权重因数增大时，更多的误差被迫进入色度成分。

图1-18 亮度的平方级和色度频率响应图

Zhang和Wandell延伸了CIE LAB来解释一个数字彩色图像复制中的空间误差和色彩误差，他们将这个新方法称为空间-CIE LAB或S-CIE LAB。设计目标为在一个小区域或良好图案区域中对彩色图像运用空间滤波器，而不采用传统的CIE LAB。计算S-CIE LAB的过程如下。

（1）将输入图像数据转换成一个对立色彩空间。这种色彩转换以指定的CIE XYZ值为依据，使输入图像转换为代表亮度、红绿色、蓝黄色部分的三个对立色彩平面。

（2）每个对立色彩平面与二维内核相卷积，这个二维内核形状是由颜色因素的视觉空间敏感度决定的；每个区域里的内核集中为一个。低通滤波是用来模拟HVS的空间模糊。这个卷积计算基于图案色彩分离的概念，在色彩转换中不依赖于图像的空间图案，空间卷积也不依赖于图像的颜色。色彩转换和空间滤波器的系数是从精神物理学测量估算得出的，这是由Poirson、Wandell、Bauml和Wandell提出的。

（3）过滤后的表示形式转换回CIE XYZ空间，然后变为CIE LAB代表形式，代表形式包括空间滤波和CIE LAB处理。

（4）原始S-CIE LAB代表形式与其复制品的差异在于复制错误的方法的不同。该不同用数值ΔE_s表示，它是传统CIE LAB精确计算的ΔE_ab。

S-CIE LAB反映了空间和色彩的灵敏度，是一个HVS和数字成像模型。S-CIE LAB也可作为一个色彩结构度量，这个度量已经运用于印刷后的半色调图像，以及改善多级半色调图像。在Zhang和Wandell的实验中，与标准CIE LAB相比，S-CIE LAB与感知数据的相关性更好。