Mélanger la couleur numérique

Les couleurs numériques telles que celles d'un téléviseur ou d'un écran de smartphone sont généralement créées en combinant le rouge, vert et bleu (RVB), avec chaque couleur assignée une valeur. Par exemple, une valeur RVB de (255, 0, 0) représente le rouge pur. La valeur RVB reflète un rapport de mélange relatif de trois lumières primaires produites par un appareil électronique. Cependant, tous les appareils ne produisent pas cette lumière primaire de la même manière, ce qui signifie que des coordonnées RVB identiques peuvent ressembler à des couleurs différentes sur différents appareils.

Il y a aussi d'autres moyens, ou des espaces colorimétriques, utilisé pour définir des couleurs telles que la teinte, saturation, valeur (HSV) ou cyan, magenta, jaune et noir (CMJN). Pour permettre de comparer les couleurs dans différents espaces colorimétriques, la Commission internationale de l'éclairage (CIE) a publié des normes pour définir les couleurs visibles par les humains sur la base des réponses optiques de nos yeux. L'application de ces normes nécessite que les scientifiques et les ingénieurs se convertissent au numérique, des espaces colorimétriques informatiques tels que les espaces colorimétriques RVB à CIE lors de la conception et de l'étalonnage de leurs appareils électroniques.

Dans le nouveau travail, les chercheurs ont développé des algorithmes qui corrélent directement les signaux numériques avec les couleurs dans un espace colorimétrique CIE standard, rendant les conversions d'espace colorimétrique inutiles. Couleurs, tel que défini par les normes CIE, sont créés par un mélange additif de couleurs. Ce processus consiste à calculer les valeurs CIE des lumières primaires pilotées par des signaux numériques, puis à les mélanger pour créer la couleur. Pour coder les couleurs selon les normes CIE, les algorithmes convertissent les signaux numériques pulsés pour chaque couleur primaire en coordonnées uniques pour l'espace colorimétrique CIE. Pour décoder les couleurs, un autre algorithme extrait les signaux numériques d'une couleur attendue dans l'espace colorimétrique CIE.

"Notre nouvelle méthode mappe les signaux numériques directement dans un espace colorimétrique CIE, ", a déclaré Wang. "Parce que cet espace colorimétrique ne dépend pas de l'appareil, les mêmes valeurs doivent être perçues comme la même couleur même si différents appareils sont utilisés. Nos algorithmes permettent également de traiter indépendamment et avec précision d'autres propriétés importantes de la couleur telles que la luminosité et la chromaticité."

Créer des couleurs précises

Les chercheurs ont testé leurs nouveaux algorithmes avec l'éclairage, applications d'affichage et de détection impliquant des LED et des lasers. Leurs résultats concordaient très bien avec leurs attentes et leurs calculs. Par exemple, ils ont montré que la chromaticité, qui est une mesure de la couleur indépendante de la luminosité, peut être contrôlé avec un écart de seulement ~0,0001 pour les LED et 0,001 pour les lasers. Ces valeurs sont si petites que la plupart des gens ne pourraient percevoir aucune différence de couleur.

Les chercheurs disent que la méthode est prête à être appliquée aux lumières LED et aux écrans disponibles dans le commerce. Cependant, atteindre l'objectif ultime de reproduire exactement ce que nous voyons de nos yeux nécessitera la résolution de problèmes scientifiques et techniques supplémentaires. Par exemple, enregistrer une scène telle que nous la voyons, les capteurs de couleur d'un appareil photo numérique devraient réagir à la lumière de la même manière que les photorécepteurs de nos yeux.

Pour poursuivre leur travail, les chercheurs utilisent des nanotechnologies de pointe pour améliorer la sensibilité des capteurs de couleur. Cela pourrait être appliqué aux technologies de vision artificielle pour aider les personnes atteintes de daltonisme, par exemple.