Le tableau 3.4 résume les différents effets prédits par les modèles CIELAB, Nayatani, Hunt et CIE- CAM02.
CIELAB Nayatni Hunt CIECAM97 CIECAM02
Clarté ok ok ok ok ok Luminosité ok ok ok ok Chroma ok ok ok ok ok Saturation ok ok ok ok Colorfullness ok ok ok ok Angle de teinte ok ok ok ok ok Teinte ok ok ok ok
Effet de Helson Judd ok ok
Effet de Stevens ok ok ok ok Effet de Hunt ok ok ok ok Effet de Helmholtz-Kohlrausch ok ok Résultats de Bartleson-Breneman ok ok ok Actualisation de l’illuminant ok ok ok Adaptation incomplète ok ok ok Différence de couleur ok ok ok ok Modulations spatiales Modulations temporelles Modulations spatio-temporelles Others ok
TAB. 3.4 – Tableau résumant les effets pris en compte par les modèles CIELAB, Nayatani, Hunt et
CIECAM02
On peut remarquer qu’aucun de ces modèles d’apparences couleur ne donnent de prédiction sur les modulations, aussi bien spatiales que temporelles. C’est cette lacune qui est déplorée par beaucoup d’auteurs [38, 80] et c’est à ce problème que nous proposons une solution décrite dans les chapitres suivants.
CHAPITRE4
S-CIECAM02 :E
XTENSION SPATIALE
DU
CIECAM02
Sommaire 4.1 Procédure . . . 47 4.2 Protocole expérimental . . . 48 4.2.1 Description du test . . . 48 4.2.2 Conditions d’expérimentation . . . 50 4.3 Résultats . . . 53 4.3.1 Premiers traitements . . . 54 4.3.2 Discussion . . . 59 4.3.3 Modélisation . . . 59 4.3.4 Intégration au CIECAM02 . . . 61 4.3.5 Pour conclure . . . 67Comme nous venons de le faire remarquer, aucun des aspects fréquentiels n’est pris en compte par les modèles d’apparence couleur. C’est dans le but de corriger cet aspect et d’apporter une mesure de l’influence des fréquences sur notre vision que nos recherches se sont portées. Il existe bien des mesures de contraste, mais en général ces mesures sont basées sur notre perception du contraste clair/obscur alors que nous souhaitons trouver une information plus générale sur l’influence de ces fréquences sur notre vision des couleurs et pas seulement sur un canal achromatique. C’est pour cette raison que nous avons décidé de conduire une expérience psychophysique, dans le but de dégager le comportement d’un observateur moyen en face de ces fréquences.
4.1
Procédure
C’est dans le but d’une prise en compte de la modulation spatiale d’un stimulus que cette expérience a été réalisée. L’objectif étant d’en étudier l’influence sur notre perception et de l’approcher par un mo- dèle intégré au CAM.
Notre choix du modèle s’est porté sur le CIECAM02. En effet, ce modèle est le plus récent normalisé par la CIE et il donne de bons résultats sans demander une multitude de renseignements sur l’environ- nement. C’est donc sur les paramètres de sortie de ce CAM (à savoir clarté, chroma et teinte) que nous voulons apporter une correction.
48 CHAP 4 - S-CIECAM02 :EXTENSION SPATIALE DU CIECAM02
Pour mener notre expérience, nous nous sommes basés sur les expérience similaires permettant de mesu- rer le contraste clair/obscur et de créer les courbes de sensibilité au contraste. Cependant notre expérience devait aussi regarder l’influence de la couleur. Comme il serait inenvisageable de faire un test avec toutes les couleurs, le choix s’est porté sur les trois couleurs primaires. Le tests consistera donc à mesurer un écart de perception entre un stimulus uniforme et un stimulus modulé par une fréquence spatiale, dans une même couleur.
C’est sur les trois critères de sortie du CAM que nous allons mesurer la différence de perception, afin de les modifier directement dans le modèle. On va demander aux observateurs quelle différence perçoivent-ils sur ces trois critères, en fonction de la fréquence.
4.2
Protocole expérimental
Avant toute chose, il convient de définir le protocole expérimental. C’est à dire qu’il va nous falloir créer le test et définir les conditions de ce dernier. Cette section va décrire ce protocole, les choix réalisés pour les motifs du test, le choix des observateurs et les conditions d’observation.
4.2.1 Description du test
Ces tests doivent mesurer la difference de perception pour la teinte, la clarté et la chroma. L’expe- rience choisie consiste en un ajustement de l’un de ces trois paramètres perceptuels appartenant à un stimulus modulé par une fréquence spatiale de façon à ce qu’il paraisse de la même couleur qu’un sti- mulus uniforme. De cette manière l’observateur va augmenter ou diminuer le paramètre, modifiant ainsi la couleur du stimulus jusqu’à ce qu’il juge la couleur identique à celle du stimulus de référence situé a côté.
FIG. 4.1 – Exemple de test
Le stimulus est généré de la manière décrite par la figure 4.1. A gauche, un motif uniforme qui reste fixe. A droite, un motif est modulé spatialement. C’est ce motif dont l’observtaeur va augmenter ou diminuer l’une des trois composantes perceptuelles à l’aide de la molette de la souris.
4.2. Protocole expérimental 49
4.2.1.1 Choix des fréquences
Afin de pouvoir mesurer l’influence de la fréquence sur notre perception, il nous fallait échantillonner au mieux le spectre des fréquences visibles le plus pertinemment possible. Cependant, afin d’obtenir un nombre de test raisonnable, le choix s’est porté sur 11 fréquences réparties entre 0,5 et 15 cpd. A savoir les fréquences suivantes : 0.2, 0.6, 1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10, 15 cpd.
4.2.1.2 Choix des Composantes Chromatiques
Ce sont les trois couleurs primaires qui ont été choisies pour ce test. Avec ce choix l’influence des fré- quences sera mesurée sur le rouge, le vert et le bleu. Toutes les couleurs peuvent ensuite être reconstitué à l’aide d’une combinaison linéaire de ces primaires.
4.2.1.3 Couleur d’arrère plan
Le CIECAM02 prenant en compte l’intensité lumineuse de l’arrière plan, nous devions porter notre étude sur ce critère et regarder si la différence de couleur perçue liée aux fréquences variait ou non avec l’arrière plan. C’est pourquoi trois arrières plans achromatiques différents ont été selectionnés, à savoir les extremums, le blanc, le noir et également le gris moyen.
4.2.1.4 Pas d’échantillonage
L’utilisateur doit dans notre expérience augmenter et diminuer une valeur du triplet clarté(J), chroma(C), teinte(h) à l’aide de la molette. Afin que l’application de test soit fluide (ce qui doit être le cas au vu de l’utilisation de la molette) les images sont calculées avant chaque stimulus. Ce calcul d’images ne doit pas prendre beaucoup de temps afin de ne pas prolonger la durée du test. En effet, étant donné que 270 tests se succèdent, un temps de calcul trop important engendrerait une fatigue de l’observateur. Notre choix s’est donc porté sur 30 images :
– 15 images ayant une valeur supérieure au stimulus de référence.
– une image ayant la même couleur physique que le stimulus de référence. – 14 images ayant une valeur inférieure au stimulus de référence.
Entre chaque image, nous avons opté pour un pas de 3 pour la clarté et la teinte et un pas de 5 pour la chroma. En effet, notre perception visuelle ne nous permet pas (ou très peu) de différencier les écarts inférieur à ces valeurs pour ces trois dimensions. Ainsi, pour un stimulus de référence, on aura, à sa droite, un stimulus avec une fréquence spatiale, une couleur primaire et un arrière plan. Chaque stimulus de droite (donc avec une fréquence) variera de plus ou moins 45 pour la valeur de clarté, ou l’angle de teinte. Les valeurs de chroma, elles, varieront entre plus ou moins 75. Il existe toujours un stimulus à droite de la même couleur que le stimulus de référence de gauche. La supposition que la différence de perception induite par les fréquences est inférieure à 45 pour la clarté et la teinte et à 75 pour la chroma paraît raisonnable au vu de la grande différence de perception que ces valeurs engendrent.
La figure 4.2 montre 3 stimulus pour le même test (ici la clarté du vert) avec à droite (A) le minimum, au milieu (B) le stimulus de la même couleur que le stimulus de référence et enfin à gauche (C) le stimulus de clarté maximum.
Entre chaque configuration différente, notre programme calcule les 30 images différentes afin de pouvoir les charger plus rapidement en mémoire. Ce calcul prend environ 2s et un clic de souris est ensuite demandé à l’observateur pour lancer la configuration suivante. Cette configuration commence avec une valeur aléatoire pour le stimulus de départ.
Pour résumer ce test nous obtenons tous les cas suivants : 3 Couleurs stimulus Rouge Vert Bleu × 3 Attributs perceptuels Clarté Chroma Teinte × 11 Fréquences spatiales × 3 arrières plans Noir Gris Blanc
50 CHAP 4 - S-CIECAM02 :EXTENSION SPATIALE DU CIECAM02
(A) (B) (C)
FIG. 4.2 – Exemple de stimulus de droite pour un test sur la clarté du vert sur font gris. Le (A) montre le stimulus le plus sombre, le (B) la même couleur que celle de référence et le (C) le stimulus le plus clair.
Soit en tout 270 configurations différentes. Un observateur subissant une fatigue visuelle au delà de 45 minutes [5], nous avons séparé le test en trois : un test pour chaque arrière plan.
Ainsi, un observateur pouvait poursuivre une étape d’un test le lendemain, considérant que la vision d’un observateur ne changeait pas en une nuit.
Avec un aussi grand nombre de tests, des répétitions permettant de voir si un observateur répondrait la même chose quand il est soumis deux fois au même stimulus ne sont pas permises. Enfin, une dernière chose à souligner est que l’ordre de ces tests est aléatoire. Ainsi, il n’existe pas d’ordre dans nos confi- gurations influençant l’observateur moyen. Si cela n’avait pas été le cas, le passage en premier de tous les stimulus verts, plus lumineux, aurait pu fatiguer l’œil et influencer des réponses postérieures. Le test s’appuyant sur une répartition aléatoire des 90 configurations par arrière plan, le problème, s’il existe, est atténué voire supprimé.
4.2.2 Conditions d’expérimentation
Maintenant que nous avons créé notre test et toutes ses configurations, il nous reste à définir les conditions de son déroulement.
4.2.2.1 Salle psychovisuelle
Cette salle doit répondre à un certain nombre de critères, contrôlés par un organisme apte à délivrer un certificat de normalisation. Cet environnement permet d’effectuer des tests psychophysiques liés à la vision sans introduire d’erreurs relatives à l’environnement d’étude. Conformément au standard ISO 3664, les murs de la salle d’évaluation doivent être d’une couleur neutre, de préférence grise ou noire pour minimiser l’effet de "flare" (lumière qui tombe sur une image d’évaluation, et qui n’est pas émise par la source de l’image). Ils doivent être aussi d’une chromaticité approximativement égale au "point blanc" de l’écran. Un exemple d’aménagement d’une telle salle d’évaluation est suggéré dans la figure 4.3.
L’écran doit être situé d’une telle façon qu’il n’y ait pas de surfaces vivement colorées (même des vêtements) directement dans le champ visuel de l’observateur, ni même des surfaces qui peuvent produire des réflexions sur l’écran. Idéalement, tous les murs, les plafonds et les meubles dans le champ visuel doivent être de couleur grise et libres de tout objet (posters, notes, photos, etc.) qui peuvent affecter la vision de l’observateur. Toutes les sources de lumière, autres que celles utilisées pour l’éclairage de la salle (tubes fluorescentes D65 d’intensité variable contrôlée), doivent être évitées car elles dégradent significativement la qualité d’image. L’écran doit être positionné de telle façon qu’aucune source de lumière, comme une lampe ou une fenêtre, ne soit directement dans le champ visuel de l’observateur, ou pouvant causer des réflexions de certaines surfaces sur l’écran.
4.2. Protocole expérimental 51
FIG. 4.3 – (A) Salle psychovisuelle. (B) Suggestion de l’aménagement d’une salle d’évaluation psycho- visuelle, correspondant aux normes internationales.
FIG. 4.4 – Contrôle de la luminosité incidente à l’écran
4.2.2.2 Calibrage de l’écran
Pour les évaluations psychovisuelles menées, nous avons utilisé un écran SONY® FW900 de ratio 16/10 et de diagonale 24. Le calibrage couleur du tube CRT a été réalisé avec l’EYE-ONE monitor Mach 1.1 color calibrator de GretagMacbeth® et vérifié (éventuellement corrigé) à l’aide des mesures effectuées avec un spectro-colorimètre PR-650 SpectraScan.
4.2.2.3 Observateurs
Afin de respecter les normes ITU [5], un panel d’un minimum de 15 personnes a été choisi. Ces observateurs ont été préalablement soumis aux tests de Snellen et d’Ishihara afin de mesurer leur vision. En effet, une personne dite "daltonienne" aurait biaisé le test.
Ces quinze personnes sont majoritairement des hommes avec une moyenne d’âge de 27 ans et d’origine européenne. Il faut aussi noter que ces observateurs sont pour la plupart des informaticiens habituées a travailler devant un écran.
4.2.2.4 Tests de Snellen
L’acuité visuelle, un des critères de "bonne vision", se réfère au pouvoir de discrimination le plus fin au contraste maximal entre un stimulus et son fond.
L’acuité visuelle se mesure à l’aide d’optotypes (dessins, lettres. . . ) au contraste maximal, pour en faire un test d’exploration de la fonction maculaire. Pourtant, depuis le siècle dernier, la définition de l’acuité visuelle a quelque peu évoluée. Pour Chevaleraud [39], elle correspond au pouvoir d’apprécier des formes, c’est à dire d’interpréter les détails spatiaux qui sont mesurés par l’angle sous lequel ils sont vus. Ces définitions font intervenir la vision centrale mais aussi le champ visuel. On peut considérer que c’est Hooke (1635-1703) qui parla en premier d’acuité visuelle qu’il définissait comme le pouvoir de
52 CHAP 4 - S-CIECAM02 :EXTENSION SPATIALE DU CIECAM02
(A) (B)
FIG. 4.5 – Echelles de lecture de Snellen. (A) : 1861. (B) :1862.
distinguer, avec un seul œil, deux étoiles rapprochées. Il remarqua que la plupart des gens pouvait les distinguer quand elles étaient écartées d’une seconde d’arc (1/60ème de degré).
C’est Donders [18] qui présenta de nouveaux tests de lecture de vision de loin (20 pieds =6,5m) au congrès ophtalmologique d’Heidelberg en 1861. Ces lettres (optotypes) avaient été proposées par Snellen. Il avait estimé que les patients normaux devaient voir les figurines qui sous-tendaient un angle de 5 minutes d’arc. Cette acuité visuelle ’normale’ fut considérée comme ayant la valeur 1. Pour des troubles de la vision dus à des anomalies de la réfraction (amétropies) ou des maladies, il obtenait des valeurs inférieures à 1. Les plus jeunes avaient une vision supérieure à 1.
Pour permettre une mesure facile, Snellen imagina des rangées d’optotypes de taille de plus en plus petites, construits à l’intérieur de carrés formés de 5 rangées de 5 petits carrés. Chacun de ces petits carrés sous tendaient un angle d’une minute d’arc. Snellen établit la formule de l’acuité visuelle comme étant V = d/D où d est la distance du sujet au tableau de lecture et D la distance à laquelle le test est lu sous un angle de 5 minutes d’arc.
Snellen s’aperçut que certaines lettres étaient plus faciles à reconnaître et il les élimina du test de lecture : ce sont les lettres I, J, Q, W et X. L’avantage de prendre des lettres comme optotypes est leur facilité de désignation par le sujet.
Le premier ensemble d’optotypes est daté de 1862 et fut publié en Allemand, Français, Anglais et Italien. En 1864, 1000 copies furent données au service médical de l’armée britannique pour l’examen des troupes de l’ensemble de l’empire Anglais.
FIG. 4.6 – Optotypes simples du Dr Landolt (1888)
En 1888 Landolt [12] proposa des optotypes en forme d’anneaux ouverts ; l’ouverture correspondait à un angle de une minute d’arc quand il était placé à 50 mètres. S’il fallait l’approcher à 5m pour que la personne perçoivent l’ouverture de l’anneau, la vision était de 5 :50=0,1. Si elle le voyait à 4 m, la vision était de 4 :50 soit 0,08. Il était conseillé de faire tourner l’anneau pour que son ouverture occupe des positions variables.
4.3. Résultats 53
Le 3 avril 1909, lors du Congrès d’ophtalmologie de Naples, la minute d’arc fut acceptée comme le "minimum separable" avec une notation de 1.0
4.2.2.5 Tests d’Ishihara
Ces tests composés de planches « pseudo-isochromatiques » sont les plus fréquemment utilisés pour la détection des déficiences congénitales des teintes rouge et verte. Quelques-uns testent aussi les ano- malies concernant la perception du bleu. Le plus connu de ces tests, il est d’ailleurs celui utilisé dans le monde entier, est le test japonais d’Ishihara (figure 4.7).
FIG. 4.7 – exemple de tests d’Ishihara.
Ce test, inventé en 1917 par Shinobu Ishihara, est un recueil de 38 planches utilisé pour dépister les anomalies de la vision des couleurs. Il permet de détecter toutes les déficiences dyschromatiques sauf la tritanopie et la trianomalie, d’ailleurs très rares.
Il faut savoir que ce test est exclusivement qualitatif et non quantitatif. Ainsi, un daltonien atteint d’un trichromatisme anormal très minime fera le plus souvent presque autant d’erreurs qu’un dichromate complet. Ce test est très performant pour détecter les dyschromatopsies héréditaires de type protan et deutan : son taux de fiabilité est de 98%(il permet même de distinguer ces deux types avec un taux d’erreur de 17%).
Les planches de ce test sont composées d’une mosaïque de points de couleurs différentes, disposés de façon apparemment aléatoire, au sein duquel apparaît une forme sur un fond. Un ensemble de points représente une forme reconnaissable par l’unité de la teinte.
Les couleurs des points sont saturées différemment. Ainsi, le dyschromate qui ne verrait pas la couleur, ne pourra pas non plus déchiffrer la forme par le seul fait d’une homogénéité de saturation ou de luminosité. Sur d’autres planches, cette homogénéité est utilisée pour faire percevoir des formes à des dyschromates alors que des sujets normaux, abusés par les couleurs qui leur paraissent différentes, ne les percevront pas.
4.2.2.6 Avant le test
Une fois les tests de vision effectués et validés, l’observateur est placé à une distance de 1m50 de l’écran (pour obtenir l’angle visuel adapté). Ensuite, le test lui est expliqué en détail, et des réponses à ses questions lui sont données. Un exemple est lancé et continue jusqu’à ce que l’observateur ait bien compris la procédure et se sente prêt à commencer le test. Enfin, le test est lancé et l’observateur est laissé seul dans la pièce pendant toute la durée du test, notre présence pouvant influencer ses choix.
4.3
Résultats
Les résultats obtenus se présentent donc comme un écart de perception entre une couleur de référence et un motif modulé spatialement. Avec une réponse pour chaque arrière plan, pour chaque couleur, pour chacune des 10 fréquences et enfin pour chaque attribut perceptuel de sortie du CAM. Soit en tout 270 écarts différents.
54 CHAP 4 - S-CIECAM02 :EXTENSION SPATIALE DU CIECAM02
4.3.1 Premiers traitements
Toute personne ayant effectué des mesures de répétabilité a forcément été confrontée un jour à une mesure "suspecte". "Suspecte" parce qu’elle semblait s’éloigner beaucoup trop des autres mesures, ce qui incitait à penser qu’une erreur était survenue lors de la mesure. Il est toutefois délicat d’éliminer une va- leur puisque les probabilités nous enseignent que dans le cas d’une loi normale toute valeur est possible. Ainsi le fait de retirer une valeur au motif qu’elle semble trop s’éloigner des autres pourrait alors être perçu comme une forme de malhonnêteté scientifique, une volonté de "trafiquer" des résultats (en parti- culier pour améliorer l’incertitude). Dans une pareille situation, il faudrait idéalement analyser la mesure effectuée pour déceler une éventuelle erreur ou effectuer un grand nombre de mesures supplémentaires pour la confirmer ou l’infirmer (ce qui justifierait alors son retrait). Cela n’est malheureusement pas tou- jours possible.
A la fin d’une session de tests, nous obtenons une série de valeurs d’écart de perception exprimées par les observateurs pour chaque configuration. Ces notes dites « brutes » doivent être analysées afin de limiter les effets liés à la variabilité du jugement humain. Le traitement statistique des données expéri- mentales est une étape indispensable avant l’interprétation des résultats.
L’analyse des résultats consiste en premier lieu à calculer la note subjective moyenne de chaque configuration ou MOS donnée par l’équation 4.1, ainsi qu’un intervalle de confiance lié à cette note dans le but d’évaluer la fiabilité. En général, l’intervalle de confiance (IC) à 95% donné par l’équation 4.2 est utilisé. M OSj,k = ¯ujk = 1 n n X i=0 Ni,j,k (4.1)
où n représente le nombre d’observateurs. Ni,j,k,est la note fournie par l’observateur.
IC = b¯ujk − δjk, ¯ujk+ δjkc (4.2) avec : δjk = 1.95