Исследование линейности методов измерений цвета в колориметрии цифровых изображений

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.

1. Digital 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/S002713142202002X

2. Inner 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.20C015

3. 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 / T. U. Gösterişli [et al.] // Environmental Monitoring and Assessment. 2022. Vol. 194. P. 691. https://doi.org/10.1007/s10661-022-10392-2

4. 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 / T. Borahan [et al.] // European Food Research and Technology. 2022. Vol. 248. P. 707–713. https://doi.org/10.1007/s00217-021-03923-7

5. Khalid 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/s13738-023-02896-6

6. Polat 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-x

7. Exploring 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/s13197-022-05392-6

8. Saadati 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/S1061934822060089

9. A 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/s12161-023-02492-7

10. Caleja-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/s11696-023-03034-5

11. Palygorskite 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/s11696-023-02943-9

12. Inagawa 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/s44211-022-00107-5

13. Yin 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/s00500-023-08376-6

14. Non-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/s10409-021-01102-1

15. Barten 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/10.1117/12.152690

16. Saukova 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.

17. Фершильд М. Д. Модели цветового восприятия. Второе издание : пер. с англ. 2006.

18. Зуйков И. Е., Савкова Е. Н. Колориметрия с высоким пространственным разрешением // Приборы и методы измерений. 2013. № 1. С. 86–91.

19. 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/10.21122/2220-9506-2017-8-3-271-278

20. Савкова 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.

21. 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/10.20431/2349–4050.0305002

22. Эпштейн 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/10.33380/2305-2066-2019-8-2-122-13023

23. Эрмер Й., Миллер Д. Х. МакБ. Валидация методик в фармацевтическом анализе. Примеры наилучших практик: пер с англ. М. : Группа компаний ВИАЛЕК, 2013. 512 с.

24. 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.

25. Handbook of chemometrics and qualimetrics / D. L. Massart [et al.]. Part A. Amsterdam: Elsevier, 1997. 886 p.

26. Chemometrics in chromatography / L. Komsta [et al.]. Boca Raton: CRC Press, 2018. 506 p. https://doi.org/10.1201/9781315154404

27. Schanda J. Colorimetry. Understanding the CIE system. John Wiley & SONS, INC., Publication, 2019. 500 p.

28. 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.