Метод реколоризации изображений для людей с протанопией и дейтеранопией

В результате проведенных исследований разработан метод для помощи людям с наиболее распространенными формами дихромазии – дейтеранопией и протанопией. Для людей с протанопией осуществляется преобразование цветов с превалирующей красной составляющей, для дейтеранопов – с преобладающей зеленой составляющей. Особенностями описанного метода являются нахождение неразличимых для дихроматов цветов при помощи настраиваемого колориметрического отклонения и изменение координат b и L неразличимых цветов таким образом, чтобы в результате преобразований неразличимые цвета одного изображения как можно сильнее отличались друг от друга, но в то же время наилучшим образом сохраняли свою натуральность. Среди преимуществ данного метода следует отметить возможность для каждого пользователя настроить в соответствии с индивидуальным восприятием визуальной информации такие персонализированные параметры реколоризации, как колориметрическое отклонение неразличимых цветов, коэффициент преобразования координаты b и коэффициент преобразования яркости L. Реколоризация согласно разработанному методу допустима как для более реалистичных изображений, так и для графиков, вывесок, HTMLдокументов, интерфейсов приложений. Проверка корректности работы метода произведена посредством рассмотрения нормальным трихроматом симулированного при помощи метода Brettel et al. реколоризованного изображения для дейтеранопического и протанопического зрения, в результате чего ранее недоступные для зрения дихромата области изображения стали различимыми. Качество реколоризации также оценено по потерям натуральности цветов и глобальному хроматическому разнообразию. Так, потери натуральности цветов для тестовых изображений имели удовлетворительные значения и изменялись в пределах от 4.39 до 20.15 в зависимости от цветовой составляющей изображений. Глобальное хроматическое разнообразие всех тестовых изображений в результате реколоризации было увеличено. Время выполнения метода для обоих случаев дихромазии указывает на удовлетворительную скорость обработки изображений и составляет 3 с для изображений размером 170 000 пикселей.

1. Jefferson L, Harvey R. Accommodating color blind computer users. Proceedings of the 8th International ACM SIGACCESS Conference on Computers and Accessibility. 2006. pp. 40–47. DOI: 10.1145/1168987.1168996

2. Jefferson L, Harvey R. An interface to support color blind computer users. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. 2007. pp. 1535–1538. DOI: 10.1145/1240624.1240855

3. Deng Y, Wang Y, Ma Y, Bao J, Gu X. A fixed transformation of color images for dichromats based on similarity matrices. Proceedings of the 3rd International Conference on Intelligent Computing. 2007. pp 1018–1028. DOI: 10.5555/1777454.1777568

4. Ma Y, Gu X, Wang Y. Color discrimination enhancement for dichromats using self-organizing color transformation. Information Sciences. 2008;179(6):830–843. DOI: 10.1016/j.ins.2008.11.01

5. Bao J, Wang Y, Ma Y, Gu X. Recoloring images for dichromats based on an improved adaptive mapping algorithm. Proceedings of the International Conference on Audio, Language and Image Processing. 2008. pp. 152–156. DOI: 10.1109/ICALIP.2008.4589958

6. Ruminski J, Wtorek J, Ruminska J, Kaczmarek M, Bujnowski A, Kocejko T, et al. Color transformation methods for dichromats. Proceedings of the 3rd Conference on Human System Interactions. 2010. pp. 634–641. DOI: 10.1109/HSI.2010.5514503

7. Wong A, Bishop W. Perceptually-adaptive color enhancement of still images for individuals with dichromacy. Proceedings of the Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering. 2008. pp. 2027–2032. DOI: 10.1109/CCECE.2008.4564901

8. Ching S-L, Sabudin M. Website image colour transformation for the colour blind. Proceedings of the 2nd International Conference on Computer Technology and Development. 2010. pp. 255–259. DOI: 10.1109/ICCTD.2010.5645874

9. Rasche K, Geist R, Westall J. Detail preserving reproduction of color images for monochromats and dichromats. IEEE Computer Graphics and Applications. 2005;25(3):22–30. DOI: 10.1109/MCG.2005.54

10. Rasche K, Geist R, Westall J. Re-coloring images for gamuts of lower dimension. Computer Graphics Forum. 2005;24(3):423–432. DOI: 10.1111/j.1467-8659.2005.00867.x

11. Wakita K, Shimamura K. SmartColor: disambiguation framework for the color blind. Proceedings of the 7th International ACM SIGACCESS Conference on Computers and Accessibility. 2005. pp. 158–165. DOI: 10.1145/1090785.1090815

12. Kuhn GR, Oliveira MM, Fernandes LAF. An efficient naturalness-preserving image-recoloring method for dichromats. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2008;14(6):1747–1754. DOI: 10.1109/TVCG.2008.112

13. Chen W, Chen W, Bao H. An efficient direct volume rendering approach for dichromats. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2011;17(12):2144–2152. DOI: 10.1145/2470654.2481283

14. Flatla DR, Reinecke K, Gutwin C, Gajos KZ. SPRWeb: preserving subjective responses to website colour schemes through automatic recolouring. Proceedings of the of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. 2013. pp. 2069–2078. DOI: 10.1145/2470654.2481283

15. Yang S, Ro YM. Visual contents adaptation for color vision deficiency. Proceedings 2003 International Conference on Image Processing. 2003;1:453–456. DOI: 10.1109/ICIP.2003.1246996

16. Lai C-L, Chang S-W. An image processing based visual compensation system for vision defects. Proceedings of the 5th International Conference on Intelligent Information Hid-ing and Multimedia Signal Processing. 2009. pp. 559–562. DOI: 10.1109/IIH-MSP.2009.126

17. Li H, Zhang L, Zhang X, Zhang M, Zhu G, Shen P, et al. Color vision deficiency datasets & recoloring evaluation using GANs. Multimedia Tools and Applications. 2020;79(37-38):27583–27614. DOI: 10.1007/s11042-020-09299-2

18. Chen L, Zhu Z, Huang W, Go K, Chen X, Mao X. Image recoloring for color vi-sion deficiency compensation using Swin transformer. Neural Computing and Applications. 2024;36:6051–6066. DOI: 10.1007/s00521-023-09367-2

19. Milivojevic ZN, Prlincevic B, Cekic M, Kostic D. Degradation recoloring deutan CVD image from block SVD watermark. Cybernetics and Information Technologies. 2024;24(1):137–156. DOI: 10.2478/cait-2024-0008

20. Ribeiro M, Gomes AJP. Recoloring algorithms for colorblind people: a survey. ACM Computing Surveys. 2019;52(4):1– 37. DOI: 10.1145/3329118

21. Brettel H, Vienot F, Mollon JD. Computerized simulation of color appearance for dichromats. Journal of the Optical Society of America A. 1997;14(10):2647–2655. DOI: 10.1364/JOSAA.14.002647

22. Lyutov VP. Chetverkin PA, Golovastikov GY. Color science and the basics of colorimetry. Moscow: Yurait; 2023. 224 p. (In Russ.).

23. Zhu Z, Mao X. Image recoloring for color vision deficiency compensation: a survey. The Visual Computer. 2021;37:2999–3018. DOI: 10.1007/s00371-021-02240-0

24. Zhu Z, Toyoura M, Go K, Kashiwagi K, Fujishiro I, Wong T-T, et al. Personalized Image Recoloring for Color Vision Deficiency Compensation. IEEE Transactions on Multimedia. 2021;24:1721–1734. DOI: 10.1109/TMM.2021.3070108