Observateurs colorimétriques : identification de catégories et classification. Applications en sciences de la vision et de la couleur

par Abhijit Sarkar

Thèse de doctorat en Automatique et informatique appliquée, Traitement du signal et des images couleur

Sous la direction de Patrick Le Callet.

Soutenue en 2011

à Nantes , en partenariat avec École polytechnique de l'Université de Nantes (autre partenaire) .


  • Résumé

    L'objectif principal de cette thèse est de proposer une solution pratique aux problèmes de variabilité de perception, ou métamérisme observateur, pour les applications colorimétriques. Ce travail réalise tout d’abord une analyse théorique complète sur les différents aspects du modèle physiologique d'observateur proposé en 2006 par le CIE TC 1-36. Dans le contexte de la perception des couleurs sur des écrans récents à spectres étroits, nous avons évalué et optimisé ce modèle pour prédire les caractéristiques d’un observateur moyen. Plusieurs expériences de mise en correspondance des couleurs sur deux écrans, dont un écran à spectre étroit, ont confirmé l'effet du métamérisme observateur. A partir de l’analyse statistique d’un jeu étendu de données visuelles, nous avons identifié huit catégories d’observateurs colorimétriques. Une méthode expérimentale de classification des observateurs a été développée et mise en oeuvre sous la forme d’un prototype compact dénommé Observer Calibrator. Les tests visuels réalisés avec ce prototype ont permis de démontrer que les observateurs à vision normale des couleurs peuvent être affectés à un nombre restreint de catégories. La méthode de classification des observateurs et le prototype, constituent des contributions utiles pour les applications industrielles de la couleur ainsi que pour la recherche dans les domaines de la couleur et de la vision. Nous l’illustrons pour des applications critiques de gestion colorimétrique grâce à l’utilisation de transformées couleur restituant précisément les variations entre catégories d’observateurs.

  • Titre traduit

    Identification and assignment of colorimetric observer categories and their applications in color and vision sciences


  • Résumé

    The main objective of this thesis is to offer a practical solution to the problems encountered in colorcritical industrial applications, caused by individual variability among observers with normal color vision, commonly referred to as observer metamerism. This work starts by conducting a comprehensive theoretical analysis on various aspects of the physiologically-based observer model proposed in 2006. In the context of color perception on modern narrow-band displays, the performance of this model in predicting average observer data was evaluated, and based on a nonlinear optimization, an improvement of the model was proposed. Next, several color-matching experiments were performed on two displays, confirming the effect of observer metamerism in display color matches. Then, based on a statistical analysis of a comprehensive visual dataset, eight colorimetric observer categories were identified. An experimental observer classification method was developed, and was implemented by means of a compact prototype, the Observer Calibrator. Visual experiments performed on the prototype proved that a small number of categories can be assigned to color-normal observers based on their color vision. Finally, an implementation of colorimetric observer categories in relevant industrial applications has been proposed, and nonlinear transformations that result in accurate color transformations between categories have been derived. It is hoped that the observer classification method, together with the compact and economical prototype, will be valuable contributions not only for industrial applications, but also for scientific research in the domains of color science and vision.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (182 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 170-181

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  • Bibliothèque : Université de Nantes. Service commun de la documentation. BU Sciences.
  • Non disponible pour le PEB
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