rmjournalЭталоны. Стандартные образцыMeasurement Standards. Reference Materials2687-0886D. I. Mendeleyev Institute for Metrology10.20915/2077-1177-2024-20-2-77-98rmjournal-490Research ArticleСовременные методы анализа веществ и материаловModern methods of analysis of substances and materialsИсследование линейности методов измерений цвета в колориметрии цифровых изображенийLinearity Study of Color Measurement Methods in Digital Image Colorimetryhttps://orcid.org/0000-0002-7067-0224СавковаЕ. Н.SaukovaY. N.

Савкова Евгения Николаевна – канд. техн. наук, доцент, ведущий научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории полупроводниковой техники филиала БНТУ «Научноисследовательский политехнический институт» Республика Беларусь,

220013, г. Минск, пр-т Независимости, 65

Yauheniya N. Saukova – Cand. Sci. (Eng.), Associate Professor, Leading Researcher of the Research Laboratory of Semiconductor Engineering, BNTU Branch, Research Polytechnic Institute

65 pr. Nezavisimosti, Minsk, 220013

savkova@bntu.byБелорусский национальный технический университетБеларусьBelarusian National Technical UniversityBelarus2024010720242027798Copyright © Савкова Е.Н., 20242024Савкова Е.Н.Saukova Y.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.rmjournal.ru/jour/article/view/490

Метрология цвета неуклонно развивается в интересах фундаментальной и прикладной науки, совершенствования производственных процессов в промышленности. Автор статьи рассматривает проблему обеспечения метрологической прослеживаемости измерений цвета в натурных условиях.

В частности, методы колориметрии цифровых изображений показывают хорошие валидационные характеристики – линейность и прецизионность – в относительно небольших диапазонах применения при исследованиях однотипных и преимущественно несамосветящихся объектов. Для сложных сцен с широким диапазоном яркостей применяют нелинейные функциональные модели цветопередачи, ориентированные на зрительные восприятия, пиковую яркость монитора и эталонные условия просмотра, что затрудняет обработку результатов измерений и снижает уровень доверия.

Описанный в статье метод измерений координат цветности объекта по его цифровому изображению основан на тензорном исчислении и заключается в многократной регистрации объекта и наборов опорных образцов с различным временем экспозиции, а также построении градуировочных зависимостей, формирующих многомерную колориметрическую шкалу в цветовом пространстве. Кроме того, метод состоит в определении координат цветности как точек пересечения цветовых тензоров с плоскостью цветового локуса. Для обеспечения точности и достоверности результатов измерений в программно-аппаратных средах автор провел валидационное исследование показателей эффективности данного метода, одним из которых является линейность. В итоге данный эксперимент, основанный на сличении разработанного метода с референтной методикой измерений, показал эффективность разработанного широкодиапазонного метода измерений с хорошей линейностью (коэффициент корреляции R=0,97…0,99, остаточное относительное стандартное отклонение s0≈1–2 %) при отстройке от субъективного фактора и устройства отображения.

Материалы эксперимента могут быть полезны специалистам – метрологам, решающим задачи по определению метрологической прослеживаемости цвета цифровых изображений в средах. Статья будет интересна широкому кругу читателей, чьи профессиональные интересы или увлечения связаны с колориметрией цифровых изображений.

Color metrology is steadily developing in the interests of fundamental and applied science, improving industrial production processes. The author considers the problem of ensuring metrological traceability of color measurements under natural conditions.

Digital image colorimetry methods demonstrate good linearity and precision in relatively small application ranges in studies of same type and mainly non-luminous objects. For complex scenes with a wide range of brightnesses, nonlinear functional color rendering models are used that are focused on visual perception, peak brightness of the monitor and reference viewing conditions, which complicates the processing of measurement results and reduces a confidence interval.

The described method of measuring the chromaticity coordinates of an object by its digital image is based on tensor calculus and consists of multiple registration of an object and sets of reference samples with different exposure times, building calibration dependencies forming a multidimensional colorimetric scale in color space and determining chromaticity coordinates as points of intersection of color tensors with the plane of the color locus. In order to ensure accuracy and reliability of the measurement results in the software and hardware environments, a validation study of the performance indicators of this method was carried out, one of which is linearity. An experiment based on comparing the developed method with the reference measurement method showed the effectiveness of the developed wide-range measurement method with good linearity (correlation coefficient R=0.97… 0.99, residual relative standard deviation s0≈1–2%) when adjusting from the subjective factor and display device.

The experimental materials may be useful to metrologists solving problems of determining the metrological traceability of the color of digital images in media. The article will be of interest to a wide range of readers with professional interests related to the colorimetry of digital images.

цифровое изображениецветколориметриялинейностьфункциональная модельdigital imagecolorcolorimetrylinearityfunctional modelReferencesDigital colorimetry in chemical and pharmaceutical analysis / A. A. Chaplenko [et al.] // Moscow University Chemistry Bulletin. 2022. Vol. 77. P. 61–67. https://doi.org/10.3103/S002713142202002XChaplenko A. A., Monogarova O. V., Oskolok K. V., Garmay A. V. Digital colorimetry in chemical and pharmaceutical analysis. Moscow University Chemistry Bulletin. 2022;77:61–67. https://doi.org/10.3103/S002713142202002XInner product of RGB unit vectors for simple and versatile detection of color transition / N. Kakiuchi [et al.] // Analytical Science. 2021. Vol. 37, № 1. P. 3–5. https://doi.org/10.2116/analsci.20C015Kakiuchi N., Ochiai J., Takeuchi M., Tanaka H. Inner product of RGB unit vectors for simple and versatile detection of color transition. Analytical Science. 2021;37(1):3–5. https://doi.org/10.2116/analsci.20C015Development of a double monitoring system for the determination of Cr(VI) in different water matrices by HPLC– UV and digital image-based colorimetric detection method with the help of a metal sieve-linked double syringe system in complexation / T. U. Gösterişli [et al.] // Environmental Monitoring and Assessment. 2022. Vol. 194. P. 691. https://doi.org/10.1007/s10661-022-10392-2Gösterişli T. U., Oflu S., Keyf S., Bakırdere S. Development of a double monitoring system for the determination of Cr(VI) in different water matrices by HPLC–UV and digital image-based colorimetric detection method with the help of a metal sieve-linked double syringe system in complexation. Environmental Monitoring and Assessment. 2022;194:691. https://doi.org/10.1007/s10661-022-10392-2Development of a double-monitoring method for the determination of total antioxidant capacity as ascorbic acid equivalent using CUPRAC assay with RP-HPLC and digital image-based colorimetric detection / T. Borahan [et al.] // European Food Research and Technology. 2022. Vol. 248. P. 707–713. https://doi.org/10.1007/s00217-021-03923-7Borahan T., Girgin A., Atsever N., Zaman B. T., Chormey D. S., Bakırdere S. Development of a double-monitoring method for the determination of total antioxidant capacity as ascorbic acid equivalent using CUPRAC assay with RP-HPLC and digital image-based colorimetric detection. European Food Research and Technology. 2022;248:707–713. https://doi.org/10.1007/s00217-021-03923-7Khalid H. S., Fakhre N. A. An android smartphone-based digital image colorimeter for detecting acid fuchsine dye in aqueous solutions // Journal of the Iranian Chemical Society. 2023. Vol. 20. P. 3043–3057. https://doi.org/10.1007/s13738-023-02896-6Khalid H. S., Fakhre N. A. An android smartphone-based digital image colorimeter for detecting acid fuchsine dye in aqueous solutions. Journal of the Iranian Chemical Society. 2023;20:3043–3057. https://doi.org/10.1007/s13738-023-02896-6Polat F. An advantageous analytical method for the determination of fluoride in saliva exploiting smartphone-based digital-image colorimetry // Chemical Papers. 2022. Vol. 76. P. 6215–6221. https://doi.org/10.1007/s11696–022–02313-xPolat F. An advantageous analytical method for the determination of fluoride in saliva exploiting smartphone-based digital-image colorimetry. Chemical Papers. 2022;76:6215–6221. https://doi.org/10.1007/s11696-022-02313-xExploring smart phone based colorimetric technology for on-site quantitative determination of adulterant (neutralizer) in milk / V. Kumar [et al.] // Journal of Food Science and Technology. 2022. Vol. 59. P. 3693–3699. https://doi.org/10.1007/s13197-022-05392-6Kumar V., Aulakh R. S., Gill J. P. S., Sharma A. Exploring smart phone based colorimetric technology for on-site quantitative determination of adulterant (neutralizer) in milk. Journal of Food Science and Technology. 2022;59:3693–3699. https://doi.org/10.1007/s13197-022-05392-6Saadati M. A simple spot test method with digital imaging for chromium speciation in water samples // Journal of Analytical Chemistry. 2022. Vol. 77. P. 704–710. https://doi.org/10.1134/S1061934822060089Saadati M. A Simple spot test method with digital imaging for chromium speciation in water samples. Journal of Analytical Chemistry. 2022;77:704–710. https://doi.org/10.1134/S1061934822060089A method based on digital image colorimetry for determination of total phenolic content in fruits / R. C. Costa [et al.] // Food Analytical Methods. 2023. Vol. 16. P. 1261–1270. https://doi.org/10.1007/s12161-023-02492-7Costa R. C., Leite J. C., Brandão G. C., Costa F. S. L., dos Santos W. N. L. A method based on digital image colorimetry for determination of total phenolic content in fruits. Food Analytical Methods. 2023;16:1261–1270. https://doi.org/10.1007/s12161-023-02492-7Caleja-Ballesteros H. J. R., Ballesteros J. I. Digital image-based quantification of ethanol in distilled spirits using red cabbage (Brassica oleracea) extract // Chemical Papers. Vol. 77. P. 7977–7984. https://doi.org/10.1007/s11696-023-03034-5Caleja-Ballesteros H. J. R., Ballesteros J. I. Digital image-based quantification of ethanol in distilled spirits using red cabbage (Brassica oleracea) extract. Chemical Papers. 2023;77:7977–7984. https://doi.org/10.1007/s11696-023-03034-5Palygorskite and solvatochromic dye in solid-state colorimetric devices for rapid assessment of the amount of water in ethanol fuel / C.G. de Souza [et al.] // Chemical Papers. 2023. Vol. 77. P. 6341–6350. https://doi.org/10.1007/s11696-023-02943-9de Souza C. G., dos Santos R. C., Bertolino L. C., de Andrade D. F., d´Avila L. A., Spinelli L. Palygorskite and solvatochromic dye in solid-state colorimetric devices for rapid assessment of the amount of water in ethanol fuel. Chemical Papers. 2023;77:6341–6350. https://doi.org/10.1007/s11696-023-02943-9Inagawa A., Kimura M., Uehara N. Total protein assay by PCA-based RGB-spectrum conversion methods with smartphone-acquired digital images // Analytical Sciences. 2022. Vol. 38. P. 869–880. https://doi.org/10.1007/s44211-022-00107-5Inagawa A., Kimura M., Uehara N. Total protein assay by PCA-based RGB-spectrum conversion methods with smartphone-acquired digital images. Analytical Sciences. 2022;38:869–880. https://doi.org/10.1007/s44211-022-00107-5Yin C., Zhang X. Role of high-precision real-time digital image based on data simulation in the construction of rural public space environment // Soft Computing. 2023. https://doi.org/10.1007/s00500-023-08376-6Yin C., Zhang X. Role of high-precision real-time digital image based on data simulation in the construction of rural public space environment. Soft Computing. 2023. https://doi.org/10.1007/s00500-023-08376-6Non-contact optical dynamic measurements at different ranges: a review / Y. Fu [et al.] // Acta Mechanica Sinica. 2021. Vol. 37. P. 537–553. https://doi.org/10.1007/s10409-021-01102-1Fu Y., Shang Y., Hu W., Li B., Yu Q. Non-contact optical dynamic measurements at different ranges: a review. Acta Mechanica Sinica. 2021;37:537–553. https://doi.org/10.1007/s10409-021-01102-1Barten P. G. J. Spatiotemporal model for the contrast sensitivity of the human eye and its temporal aspects // Human Vision, Visual Processing, and Digital Display IV : Proc. SPIE1913 / San Jose, CA, United States: 1993. https://doi.org/10.1117/12.152690Barten P. G. J. Spatiotemporal model for the contrast sensitivity of the human eye and its temporal aspects. In: Human Vision, Visual Processing, and Digital Display IV: Proc. SPIE1913, San Jose, CA, United States. https://doi.org/10.1117/12.152690Saukova Y. The validation model of information measuring channel in technical vision systems // International Journal of Advanced Engineering and Technology. 2018. Vol. 1, № . 4. P. 28–33.Saukova Y. The validation model of information measuring channel in technical vision systems. International Journal of Advanced Engineering and Technology. 2018;1(4):28–33.Фершильд М. Д. Модели цветового восприятия. Второе издание : пер. с англ. 2006.Fairchild M. D. Color appearance model. Second edition. 2006. (Russ. ed.: Fershil’d M. D. Modeli cvetovogo vospriyatiya. Vtoroe izdanie: per. s angl. (In Russ.)).Зуйков И. Е., Савкова Е. Н. Колориметрия с высоким пространственным разрешением // Приборы и методы измерений. 2013. № 1. С. 86–91.Zuikov I. E., Savkova E. N. The colorimetry with a high dimensional resolution. Devices and Methods of Measurements. 2013;(1):86–91. (In Russ.).Sutkowski M., Saukova Y. Extending of digital camera dynamic range on the Imaging Processing basis // Приборы и методы измерений. 2017. Т. 8, № 3. С. 271–278. https://doi.org/10.21122/2220-9506-2017-8-3-271-278Sutkowski M., Saukova Y. Extending of digital camera dynamic range on the Imaging Processing basis. Devices and Methods of Measurements. 2017;8(3):271–278. (In Russ.). https://doi.org/10.21122/2220-9506-2017-8-3-271-278Савкова Е. Н., Миргород Ю. С. Оптимизация параметров пиксельной графики по критерию минимума неопределенности // сборник тезисов докладов Международной научно-технической конференции Метрология – 2017 / под общ. ред. канд. техн. наук В. Л. Гуревича. Минск: БелГИМ, 2017. С. 90–94.Savkova E. N., Mirgorod Y. S. Optimization of pixel graphics parameters by the criterion of minimum uncertainty. In: Gurevich V. L. ed. Metrologiya – 2017: collection of abstracts of the International Scientific and Technical Conference. Minsk: BelGIM; 2017. P. 90–94. (In Russ.).Saukova Y., Matyush I. The metrological assurance of the colorimetry in software and hardware environments // International Journal of Innovative Research in Electronics and Communications (IJIREC). 2016. Vol. 3, Iss. 5. P. 6–19. http://dx.doi.org/10.20431/2349–4050.0305002Saukova Y., Matyush I. The metrological assurance of the colorimetry in software and hardware environments. International Journal of Innovative Research in Electronics and Communications (IJIREC). 2016;3(5):6–19. http://dx.doi.org/10.20431/2349-4050.0305002Эпштейн Н. А. Валидация аналитических методик: графические и расчетные критерии для оценки линейности методик на практике // Разработка и регистрация лекарственных средств. 2019. Т. 8, № 2. С. 122–130. https://doi.org/10.33380/2305-2066-2019-8-2-122-13023Epstein N. A. Validation of analytical techniques: graphical and computational criteria for evaluating the linearity of techniques in practice. Drug Development & Registration. 2019;8(2):122–130. (In Russ.). https://doi.org/10.33380/2305-2066-2019-8-2-122-13023Эрмер Й., Миллер Д. Х. МакБ. Валидация методик в фармацевтическом анализе. Примеры наилучших практик: пер с англ. М. : Группа компаний ВИАЛЕК, 2013. 512 с.Ermer J., Miller D. H. Mak B. Method validation in pharmaceutical analysis. A Guide to best practice.– weinheim: Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA; 2005. 403 p. (Russ. ed.: Ermer J., Miller D. H. Mak B. Validaciya metodik v farmacevticheskom analize. Primery nailuchshih praktik : per. s angl. Moskow: Gruppa kompanij VIALEK; 2013. 512 p. (In Russ.)).Пригодность применения. Руководство для лабораторий по валидации методов и смежным вопросам ; под ред. Б. Магнуссона и У. Эрнемарка : перевод второго издания 2014 года. Киев : ООО Юрка Любченка, 2016. 96 с.Magnusson B., Örnemark U. (eds.) the fitness for purpose of analytical methods – A laboratory Guide to method validation and related topics. (Russ. ed.: Magnussona B., Ernemarka U. Prigodnost’ primeneniya. Rukovodstvo dlya laboratorij po validacii metodov i smezhnym voprosam. Kiev: OOO «Yurka Lyubchenka»; 2016. 96 p. (In Russ.)).Handbook of chemometrics and qualimetrics / D. L. Massart [et al.]. Part A. Amsterdam: Elsevier, 1997. 886 p.Massart D. L., Vandeginste B. G. M., Buydens L. M. C., De Jong S., Lewi P. J., Smeyers-Verbeke J. Handbook of chemometrics and qualimetrics. Part A. Amsterdam: Elsevier; 1997.Chemometrics in chromatography / L. Komsta [et al.]. Boca Raton: CRC Press, 2018. 506 p. https://doi.org/10.1201/9781315154404Komsta L., Heyden Y. V., Sherma J. eds. Chemometrics in chromatography. Boca Raton: CRC Press; 2018. 506 p. https://doi.org/10.1201/9781315154404Schanda J. Colorimetry. Understanding the CIE system. John Wiley & SONS, INC., Publication, 2019. 500 p.Schanda J. Colorimetry. Understanding the CIE system. United States of America: John Wiley & SONS, INC. Publication; 2019. 500 p.Толковый словарь русского языка / С. И. Ожегов; под ред. проф. Л. И. Скворцова. 27-е изд., испр. М. : Издательство АСТ : Издательство Мир и образование, 2023. 393 с.Ozhegov S. I., Skvorcova L. I. ed. Explanatory dictionary of the Russian language. Moskow: Izdatel’stvo AST, Izdatel’stvo Mir i Obrazovanie; 2023. 393 p. (In Russ.).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.