萬(wàn)翔宇，梅興安，田永紅，熊艷

（長(zhǎng)江大學(xué)物理與光電工程學(xué)院，湖北荊州434023）

進(jìn)入21世紀(jì)后，平板顯示技術(shù)的不斷進(jìn)步對(duì)網(wǎng)絡(luò)和信息技術(shù)的發(fā)展起著至關(guān)重要的作用，顯示技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟會(huì)給人們帶來(lái)更加豐富、真實(shí)的色彩感受。液晶顯示器（LCD）因其體積小、功耗低、失真小等優(yōu)點(diǎn)曾在平板顯示行業(yè)占有很大份額，而由于其采用冷陰極熒光燈（CCFL）作為背光源，無(wú)法讓顯示器達(dá)到寬廣的色域顯示范圍，最新的有機(jī)發(fā)光二極管（OLED）顯示技術(shù)具有輕薄、成本低、可視角度大、顯示色彩更豐富等優(yōu)點(diǎn)［1～3］。然而不同緯度的地區(qū)所拍攝的圖片受日照、色彩差別等因素的影響，圖片中的顏色組成不同及使用的電視制式區(qū)別，會(huì)造與平板顯示的差異［4，5］。而在當(dāng)前全球互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景下，互聯(lián)網(wǎng)視頻規(guī)模的不斷發(fā)展壯大，對(duì)平板顯示的性能提出了更高的要求，彩色人物圖片是平板顯示的重要素材，深入了解平板顯示中彩色人物圖片的顏色組成與緯度的關(guān)系及不同電視制式的影響，對(duì)當(dāng)前顯示技術(shù)的真實(shí)色彩還原有著重要參考意義。

筆者所選取的3個(gè)緯度差異明顯的地區(qū)分別為緯度為55～70°N的歐洲北部地區(qū)、30°N的中國(guó)中部地區(qū)及緯度為0°N的赤道地區(qū)［6］。從互聯(lián)網(wǎng)中隨機(jī)選取了上述3個(gè)地區(qū)各500張彩色人物圖片，利用Matlab軟件分析其顏色組成，探究不同緯度地區(qū)人物圖片的顏色組成差別，同時(shí)探討了照片修改前后顏色組成的改變，以期為平板顯示技術(shù)的彩色還原研究提供參考。

1 試驗(yàn)原理與方法

對(duì)于日常生活中平板顯示的彩色人物圖片，通常采用RGB色彩模式。RGB色彩模式作為工業(yè)界的一種顏色標(biāo)準(zhǔn)，是通過(guò)對(duì)紅（R）、綠（G）、藍(lán)（B）3個(gè)顏色通道的變化以及它們相互之間的疊加來(lái)得到各式各樣的顏色的，這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)幾乎包括了人類視力所能感知的所有顏色，是目前運(yùn)用最廣的顏色系統(tǒng)之一［7～9］。目前的顯示技術(shù)大都是采用了RGB顏色標(biāo)準(zhǔn)，在傳統(tǒng)的陰極射線管顯示器（CRT）上，是通過(guò)電子槍打在屏幕的紅、綠、藍(lán)三色發(fā)光極上來(lái)產(chǎn)生色彩的，一般顯示32位顏色，約有一百萬(wàn)種以上的顏色［10］。LCD平板顯示技術(shù)是用紅、綠、藍(lán)3塊液晶板分別作為紅、綠、藍(lán)三色光的控制層，光源發(fā)射出來(lái)的白色光經(jīng)過(guò)鏡頭組后會(huì)聚到分色鏡組，3種顏色的光在棱鏡中會(huì)聚，最后由投影鏡頭投射到屏幕上形成一幅全彩色圖像［11］。對(duì)于發(fā)展迅速的LED領(lǐng)域則利用三合一點(diǎn)陣全彩技術(shù)，一個(gè)發(fā)光單元里由RGB三色晶片組成全彩像素［12，13］。

因此，試驗(yàn)中所取的均為RGB顏色模式下的彩色人物圖片來(lái)進(jìn)行分析。在地理緯度上，分別取歐洲北部、中國(guó)中部、赤道地區(qū)3個(gè)緯度由高到低、具有代表性的3個(gè)區(qū)域。圖片數(shù)量各為500張，格式統(tǒng)一選定日常使用最廣泛的JPEG格式。然后利用Matlab軟件對(duì)3個(gè)緯度地區(qū)的500張彩色人物圖片的顏色組成進(jìn)行采樣統(tǒng)計(jì)分析。在統(tǒng)計(jì)分析中，首先通過(guò)Matlab軟件讀取一張照片的RGB值，將讀取的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為CIE XYZ色空間坐標(biāo)［9］，并對(duì)數(shù)據(jù)的峰值、范圍進(jìn)行分析，通過(guò)比對(duì)CIE標(biāo)準(zhǔn)色度系統(tǒng)，統(tǒng)計(jì)出各顏色組成的概率。然后將相同緯度地區(qū)的500張彩色人物圖片的分析結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)取平均，最后再和其他緯度地區(qū)的分析結(jié)果在顏色組成概率峰值、白光的概率分布、色域分布等進(jìn)行對(duì)比。

2 不同緯度地區(qū)彩色人物圖片顏色組成對(duì)比分析

通過(guò)Matlab軟件統(tǒng)計(jì)不同緯度地區(qū)彩色人物圖片的顏色組成，并將不同緯度地區(qū)的人物圖片顏色的概率分布標(biāo)記為色品圖，如圖1所示。由于太陽(yáng)輻射能量主要集中在可見(jiàn)光區(qū)域，圖片中可見(jiàn)光所占比例應(yīng)最大［14］。通過(guò)以上統(tǒng)計(jì)結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)波長(zhǎng)從500nm到540nm的綠光及波長(zhǎng)從400nm到470nm的藍(lán)光在統(tǒng)計(jì)中所占比例很低，而白光所占比例較高，且在x＝（0.31～0.4）、y＝（0.31～0.4）區(qū)域內(nèi)白光所占成分最大。

圖1 彩色人物圖片的顏色分布色品圖

為更直觀地對(duì)比不同緯度地區(qū)人物圖片的顏色分布，圖2給出了各CIE色坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的色彩使用的比率，不同緯度地區(qū)人物圖片顏色的峰值坐標(biāo)見(jiàn)表1。

圖2 不同緯度地區(qū)人物圖片的顏色組成統(tǒng)計(jì)結(jié)果三維圖

由以上統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出，峰值所對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)恰為等能白光（E光）的坐標(biāo)值，即（0.33，0.33），不同緯度地區(qū)的顏色都較集中在非飽和的白光區(qū)域，其中北歐地區(qū)色域中等能白光的概率最高，為18.84%，中國(guó)中部地區(qū)次之，赤道地區(qū)的白光概率相對(duì)最低，為17.53%。由于大氣層的厚度隨緯度的減小而增加，對(duì)陽(yáng)光的吸收隨緯度的減小而增大，同時(shí)人種膚色的深淺由緯度的降低而加深，造成人物圖片中的白光峰值隨緯度的減小而減少［5，15］。

表1 不同緯度地區(qū)顏色組成統(tǒng)計(jì)結(jié)果的峰值坐標(biāo)

為進(jìn)一步分析色空間坐標(biāo)在（0.31～0.40，0.31～0.40）白光范圍內(nèi)的概率分布，將3個(gè)不同緯度地區(qū)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果中白光部分的結(jié)果列于表2。

表2 不同緯度地區(qū)白光的概率分布

由表2可見(jiàn)，各地區(qū)白光的概率分布規(guī)律大致相同，但北歐地區(qū)白光在偏低色溫（0.31～0.34，031～0.34）所占比例（42.6787%）高于赤道地區(qū)的（38.5629%），而赤道地區(qū)白光在偏高色溫（0.37～0.40，0.37～0.40）所占比例（6.6236%）高于北歐地區(qū)的（4.3757%），相同色溫的白光比例隨緯度減小而增大。由于隨著越高緯度地區(qū)的人種膚色更淺，對(duì)應(yīng)比例的白光色溫也會(huì)隨之偏低，且低緯度地區(qū)的氣候溫度、植被豐富程度都會(huì)增加偏高色溫白光的比例［14，15］。

3 不同緯度地區(qū)彩色人物圖片顏色分布比例對(duì)比分析

為對(duì)比不同緯度地區(qū)的人物圖片中顏色分布上的區(qū)別，將圖片所分析的顏色數(shù)據(jù)劃入不同的CIE顏色區(qū)間中，如表3所示。

表3 不同緯度地區(qū)顏色分布比例對(duì)比

由表3可以看出，除白光外其他顏色光的總和隨緯度增大而遞減，從赤道地區(qū)的11.43%到中國(guó)中部地區(qū)的10.89%及北歐地區(qū)的10.37%依次遞減了0.5%。說(shuō)明圖片中顏色的豐富程度與緯度的高低成反比，緯度越低顏色越豐富。這是由于人物圖片中人種的膚色隨緯度減小而加深，同時(shí)低緯度的地區(qū)植被更加多樣使得相應(yīng)圖片的環(huán)境色彩豐富，造成人物圖片的色彩豐富程度隨緯度的減小而增加。

近年來(lái)興起的紅綠藍(lán)白（RGBW）4原色顯示技術(shù)，正是遵循自然界白光所占比例遠(yuǎn)大于其他飽和色這一特征，充分利用白光像素來(lái)大大減少能量損耗，提高平板顯示器工作效率［16，17］。對(duì)于平板顯示器播放彩色電視節(jié)目，由于各國(guó)的彩色電視制式在幀頻、分解率、色彩空間的轉(zhuǎn)換關(guān)系等不同，導(dǎo)致相同顯示器在不同顯示制式下的色彩還原也會(huì)存在差別［18，19］。根據(jù)不同緯度地區(qū)人物圖片色彩的差異，對(duì)平板顯示器參數(shù)、顯示制式進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，可進(jìn)一步提高顯示效率，并還原真實(shí)色彩，提升顯示質(zhì)量。

4 彩色人物圖片修改前后的對(duì)比

由于筆者所選彩色人物照片圖片均來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)，為考查圖片處理對(duì)圖片顏色組成的影響，通過(guò)Photoshop軟件隨機(jī)選擇一張人物照片進(jìn)行常見(jiàn)的降噪、暖化、黑白、反色處理，并將照片中的顏色組成進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果分別如圖3及表4所示。降噪處理即降低圖片噪點(diǎn)，暖化處理則將圖片色調(diào)調(diào)整為暖色調(diào)，黑白處理即將彩色圖片處理為黑白圖片，反色處理則是圖片中的顏色調(diào)整為其補(bǔ)色［20］。

從以上圖片修改結(jié)果可以看出，白光所占比例最高且變化不大，經(jīng)暖化處理的圖片等能白光E點(diǎn)峰值從2.72%增大到8.20%。而黑白色處理后，所有顏色全部集中到了E點(diǎn)上。反色處理后，綠光峰值由0.0019%增大到1.7809%，除白光外其他顏色比例增加。而對(duì)圖片進(jìn)行降噪處理，圖片顏色組成沒(méi)有明顯的變化。

表4 彩色人物圖片修改后顏色組成變化

5 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)Matlab軟件對(duì)不同緯度地區(qū)彩色人物圖片的顏色組成進(jìn)行了采樣分析。分析了RGB色彩模式下的彩色人物圖片顏色組成與緯度的關(guān)系，探討了圖片修改前后對(duì)顏色組成的影響。結(jié)果表明，3個(gè)不同緯度地區(qū)顏色組成中，等能白光所占比例最大，白光峰值與緯度的高低成正比；照片中顏色的豐富程度與緯度的高低成反比。適當(dāng)調(diào)試顯示參數(shù)可達(dá)到提高顯示器工作效率、增加畫面逼真度的效果。

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