肖　醒，邱婧婧，徐　蔚，魏敏晨，孙耀杰，林燕丹

(1.复旦大学电光源研究所　复旦大学先进照明技术教育部工程研究中心，上海　200433；

2.香港理工大学屋宇设备工程学系，香港　999077)



基于颜色还原的显色性评价方法的实验验证

肖醒1，邱婧婧1，徐蔚1，魏敏晨2，孙耀杰1，林燕丹1

(1.复旦大学电光源研究所复旦大学先进照明技术教育部工程研究中心，上海200433；

2.香港理工大学屋宇设备工程学系，香港999077)

摘要：针对国际热点颜色还原性的实验评价，开展了CIE TC1-90技术委员会的一个国际平行实验。该实验旨在通过视觉实验获取数据，以验证包括CRI2012，CRI-Ra，CQS-Qf，CRI-CAM02和IES-Rf在内的基于颜色还原的显色性评价指标。实验采用了11个测试光源，有10个被试参与。被试观察两个观察箱中相同的颜色色块后，对感知到的色差大小进行评分。该实验结果显示，与视觉实验结果相关度最高的是CQS-Qf，紧接着是CRI-CAM02，之后分别是CRI-Ra、IES-Rf和CRI2012。

关键词：颜色还原性；显色指数；显色性

引言

为了解决CRI-Ra中存在的问题，CIE成立了两个技术委员会。一个是TC1-90，该技术委员会的目标是提出替代现行显色指数的单一指标；另一个技术委员会是TC1-91，其目标是提出一系列用于评价光源颜色质量的指标。

因此，现有的对光源显色性的评价方法主要可以分为两类：一是基于颜色还原性的评价方法，如现行的评价指标CRI-Ra等；以及基于颜色质量的评价方法，如记忆显色指数MCRI等。

近年来，许多实验室都针对光源显色性评价指标进行实验研究。基于颜色质量评价方法的研究中，何骏等人(2015)开展了由70人次的被试在10种光谱下观察10种常见物品的视觉实验。实验结果表明，对鲜艳度、自然度和喜好度的评价中，CRI-Ra的相关系数最低，且几乎不具有显著性，无法达到正常评价光源对物品显色质量的要求。而基于颜色质量评价的指标，如MCRI-Rm、FCI、GAI等在对鲜艳度和喜好度的评价上都具有较高的相关性[5]。

在针对基于颜色还原性评价指标的研究中，Ronnier Luo等人(2015)开展了由10个被试在9对光源下观察34种颜色色块的视觉实验。实验结果表明，对色差评价上，基于颜色还原性的评价指标总体表现均优于基于颜色质量的评价指标。其中CQS和CRI-Ra与实验结果的相关性最高，接着是CRI-CAM02UCS，最后是CRI2012[6]。这与本实验的结果相近。

本文的研究围绕基于颜色还原性的评价指标，包括CRI-Ra、CRI-CAM02、CQSQf、IES-Rf和CRI2012。接下来本文将对这5种评价指标作简要介绍。

1基于颜色还原的显色性评价方法

1.1　CIE通用显色指数CRI-Ra

现行的显色指数CRI-Ra是用来衡量光源对物品颜色外观的表现程度。最早是由Nickerson等人在1965年提出，并于1974年在CIE的技术文档中成为正式的光源显色性的评价指标。

该指标的计算方法是基于色差的显色性评价方法。在CIE1964U*V*W*均匀色空间中计算对8种色块在测试光源和标准光源下的色差ΔEi进行计算，通过公式Ri=100-4.6ΔEi计算出每个色块的特殊显色指数Ri。后通过计算8个特殊显色指数的算术平均值可得一般显色指数Ra。

围绕学科用户对文献资源建设的共性与个性化需求分析，笔者认为在“双一流”背景下的学科化资源体系（见表1）建设，不仅要涵盖基础性文献资源和系统化的学科专业资源［9］，还要结合不同层次学科的特点与发展定位，提供评估及应用型资源保障，从而满足用户多层次的信息需求。在资源载体选择上，一方面可以遵循e-first的订购原则，同时也要适当结合学科特点与资源属性综合考虑。

1.2　颜色质量尺度CQS-Qf

颜色质量尺度CQS是Davis和Yoshi Ohno在2010年提出的系列指标，旨在解决现行显色指数Ra中的诸多缺陷[7]。其改进点主要体现在：采用了饱和度更高的颜色样本、采用优化的CMCCAT2000色适应和CIELAB色空间、用均方根替代算术平均根、调整到0~100以防止负分的出现，以及引入了色温因子。

1.3　CRI-CAM02UCS

CRI-CAM02UCS是Cheng Li和M Ronnier Luo等人于2011年提出的一个基于颜色还原性的评价指标[3]。

该指标在原理和计算方法上与现行显色指数Ra存在诸多相似之处。但该计算指标中采用了基于M Ronnier Luo等人在2006年提出的CIECAM02颜色表现模型的标准颜色空间以替代CIE1964U*V*W*均匀色空间。

1.4　2012版显色指数CRI2012

CRI2012是由Smet等人于2012年提出。[1]它针对现行显色指数Ra进行了许多改进。例如，采用了两套全新的颜色样本，HL17是用于一般显色指数的计算，而Real210适用于特殊显色指数的计算；采用了CAT02色适应变换和CAM02UCS色空间；在数学算法上，采用了S型函数和均方根的计算方法。这些改进都旨在使得人的色差感知和实验数据更相符。

1.5　颜色还原性评价指标IES-Rf

IES-Rf指标是北美照明委员会于2015年正式推出的一个基于颜色还原的显色性评价指标。[8]其相对于现行显色指数Ra的改进点主要有：解决了参考光源色温从黑体到5000K日光的不连续性；采用了在颜色空间和波长上都均匀的99种颜色样本；采用了CAM-02-UCS色空间；以及将最终评分调整到0~100以防止负分的出现。这些改进工作使得IES-Rf和CRI-Ra对具有平滑光谱曲线的光源显色性的评价的区别较小，而对具有不连续的或尖锐的光谱曲线的光源显色性的评价的区别较为显著。这使得IES-Rf能够更好地防止通过设计光谱以获得较高的CRI-Ra数值。

IES-Rf已经成为CIE TC1-90技术报告的基础模型，正在进行进一步的修改与提升。

2实验方法

2.1　测试光源

本次实验中采用了11个测试光源。光源类型为RGB LED和荧光灯。根据色温的不同，测试光源被分成三组，每组的显色指数范围均为50~80。测试光源包括2850K、4000K和6500K三种色温。对应的参照光源中2850K采用的是卤钨灯，4000K和6500K采用的是荧光灯。所有参照光源的显色指数均高于90，其中卤钨灯的显色指数接近100。观察面的照度为500lx。图1展示了所有光源的光谱功率分布图，表1列出了所有光源的色度参数。

图1　各实验光源的相对光谱功率分布Fig.1　Spectral power distribution of all the light sources

类型标准/测试光源相关色温RaDuvCRI2012RGBLED-1Testing2874K51-0.0017068RGBLED-2Testing2874K58-0.0044071RGBLED-3Testing2875K660.0031075RGBLED-4Testing4003K640.0200075RGBLED-5Testing3963K730.0130080RGBLED-6Testing6465K460.0006662RGBLED-7Testing6476K640.0110074RGBLED-8Testing6469K720.0130079FL-1Testing3987K830.0014079FL-2Testing6151K740.0100078FL-3Testing6371K810.0075082FL-4Reference3847K910.0006780FL-5Reference6368K930.0022090HalogenReference2573K1000.00041100

2.2　颜色样本

现行显色指数中使用了8种色块用于指数的计算。由于8种色块中缺少饱和度高的颜色，因此后来颜色样本数量增加至14种。然而，这一改变仍显不够，因为它的色域面积仍不够大。本次实验采用了由日本颜色研究协会(JCRI)提供的20种颜色样本。选择这一样本的原因是它有比现行采用的颜色样本更大的色域空间。图2展示了在LAB色空间中20种JCRI样本和14种CRI颜色样本所围成的色域空间大小的情况。

图2　在D65光源下CRI色块的色坐标分布(三角形) 和JCRI色块的色坐标分布(点)Fig.2　Gamut area of CRI(triangle) and JCRI(dot) of color samples under D65

2.3　观察条件

本实验是在两个平行放置的边长为0.5m的正方体观察室中进行的，参见图3。左边的观察室所使用的是参照光源，而右边的观察室则安置测试光源。观察室的底部和侧面均为黑色(反射率=0.03188)。

图3　观察室Fig.3　Two viewing booths

本实验中被试的任务是衡量出两个观察室中放置的样本的颜色差异。观察者可以来回观察两个观察室，这使得他们在给出评分和完成问卷时有充足的观察和考虑时间。

2.4　过程

实验开始时，被试有5 min的暗适应时间。之后，被试有30 s的时间适应参照光源的色温。色温适应结束后，两块完全相同的颜色样本同时放置在观察室底部中央。之后，要求被试同时观察比较两个色块的颜色差异。观察时间为15 s，观察结束后完成5分制的评分表格(见图4)。

图4　评分量表Fig.4　The rating scale

参与本次实验的10个被试均为大学生，其中男生5名，女生5名。他们在实验前均参加并通过了Ishihara色觉测试，结果均正常。他们的年龄在19~21岁之间(mean = 20.2; STD = 0.4216)。

3数据分析

3.1　视觉实验结果和各指标之间的关系

每一个光源下，都有20种颜色样本，每一种颜色样本都会有10个被试参与观察评分。对于每个光源，首先计算出每个色块的平均分，之后可以得到每种光源下20种色块的平均分。最终可以得到2200个评价，也就是说为 1 个问题 × 20 种颜色样本 × 11 种光照环境 × 10 个观察者。

首先，通过线性回归的方法研究CRI-Ra、CRI2012、CQS-Qf、CRI-CAM02和IES-Rf这5个和本次视觉实验结果之间的关系。从图5~图9可以看到，与实验结果相关度最高的是CQS-Qf，其R2值为0.6428。次之是CRI-CAM02，R2值为0.6171。接着是CRI-Ra，和视觉实验结果之间的R2值为0.5712。再接下来是IES-Rf，对应的R2值为0.4969。相关程度最低的是CRI2012，其R2值为0.3645。

点为各光源下评分平均值，虚线为线性拟合结果图5　CQS-Qf与实验结果的线性相关性Fig.5　Correlation between CQS-Qf and experimental results

点为各光源下评分平均值，虚线为线性拟合结果图6　CRI-CAM02与实验结果的线性相关性Fig.6　Correlation between CRI-CAM02 and experimental results

点为各光源下评分平均值，虚线为线性拟合结果图7　CRI-Ra与实验结果的线性相关性Fig.7　Correlation between CRI-Ra and experimental results

点为各光源下评分平均值，虚线为线性拟合结果图8　IES-Rf与实验结果的线性相关性Fig.8　Correlation between IES-Rf and experimental results

点为各光源下评分平均值，虚线为线性拟合结果图9　CRI2012与实验结果的线性相关性Fig.9　Correlation between CRI2012 and experimental results

3.2　皮尔逊相关性检验

本文也对指标与视觉实验结果之间的皮尔逊相关性进行了检验，结果展示在表2中。结果显示CQS-Qf与结果的相关性最高，紧接着的是CRI-CAM02，之后是CRI-Ra、IES-Rf，最差的是CRI2012。该结果与Luo M.R.等人(2015)的结果相近[6]。

表2　皮尔逊相关性检验

3.3　单独颜色样本的皮尔逊相关性验证

接下来的表3展示了每种显色指数对每块颜色样本的评价效果。结果显示研究的四种指标在评价黄色(2#~6#)和蓝色(12#~15#)上效果很差。

表3　单个色块的皮尔逊相关性检验

注：*—the difference is significant (P<0.05)；**—the difference is extreme (P<0.01)。

然而，也发现CQS-Qf在评价深绿色(10#~11#)上表现较好。同时，CQS-Qf、CRI-CAM02和CRI-Ra在评价绿色(8#~9#)和紫色及紫红色(16#~20#)上表现较好，这由这三个指标在这些色块上的皮尔逊相关指数较高可以看出。由前述的整体皮尔逊相关性验证结果可以看出，CRI2012的结果与IES-Rf的结果较为接近，但从单个色块的皮尔逊相关性检验结果可以看出，二者在具体色块的评价能力上有所区别。CRI2012在评价紫色及紫红色(16#~20#)上表现较为出色，而IES-Rf在评价黄绿及绿色(7#~9#)上更为出色。

4结论

从上述的数据分析，可以得出以下结论：

1)皮尔逊相关性的检验显示出CQS-Qf与视觉实验结果的相关性最高，紧接着是CRI-CAM02，之后是CRI-Ra、IES-Rf，最差的是CRI2012。

2)单个色块的皮尔逊相关性检验结果显示出，四个指标在评价黄色(2#~6#)和蓝色(10#~11#)色块上均表现不佳。然而，也发现CQS-Qf在评价深绿色(10#~11#)上表现较好。同时，CQS-Qf、CRI-CAM02和CRI-Ra在评价绿色(8#~9#)和紫色及紫红色(16#~20#)上均表现较好。

3)本次实验结果显示，在评价光源显色性方面，IES-Rf并没有比现行显色指数表现更佳。然而，现在盖棺定论地说IES-Rf不如CRI-Ra还为时尚早。当然本次实验结果却也显示出IES-Rf在评价黄色、紫色和紫红色(18#~20#)上可以做出改进。

参考文献

[1] SMET KAG, SCHANDA J, WHITEHEAD L, et al. CRI2012: A proposal for updating the CIE colour rendering index[J]. Lighting Research and Technology,2013:1477153513481375.

[2] XIN Guo, HOUSER KW. Areview of colour rendering indices and their application to commercial light sources[J]. Lighting Research and Technology,2004,36(3):183-199.

[3] LI Cheng, LUO M Ronnier, CUI Guihua, et al. Evaluation of the CIE Color Rendering Index[J]. Coloration Technology, 2011,127;129-135.

[4] 肖醒，孙耀杰，林燕丹，等.CRI2012及其对光源显色性评价的实践意义[J].照明工程学报，2014,25(4):1.

[5] 何骏，孙耀杰，林燕丹，等.光源显色性评价方法总结与实验验证[J].照明工程学报，2015，26(4)：6.

[6] LUO M R, GU H T, LIU X Y, et al. Testing Colour Rendering Indices Using Visual Data Under Different LED Sources[C]. 2015.

[7] WENDY Davis, YOSHI Ohno. The Color Quality Scale[J]. Optical Engineering,2010,49(3):033602-033602.

[8] AURELIEN David, PAUL T. Fini, KEVIN W. Houser,et al. Development of the IES method for Evaluating the Color Rendition of Light Sources[J]. Optics Express, 2015,23(12):15888.

Experiment Validation of Color Rendering Index

Based on Color Fidelity

Xiao Xing1, Qiu Jingjing1,Xu Wei1, Wei Minchen2, Sun Yaojie1, Lin Yandan1

(1.InstituteforElectricLightSources,EngineeringResearchCenterofAdvancedLightingTechnology,

MinistryofEducation,FudanUniversity,Shanghai200433,China; 2.DepartmentofBuildingServices

Engineering;TheHongKongPolytechnicUniversity,HongKong999077，China)

Abstract：One of the parallel experiments within CIE TC1-90 was conducted, which aims at the evaluation of color fidelity. This experiment was designed to verify whether those color rendition indices based on color fidelity, including CRI2012, CRI-Ra, CQS-Qf, CRI-CAM02 and IES-Rf, are well correlated to visual evaluations. Eleven test light sources were included in this experiment and 10 subjects participated in the experiment. Subjects were required to observe the same color samples in two booths, and then to evaluate the perceived color difference. The results show that CQS-Qfcorrelates best with the visual evaluations, the following one is CRI-CAM02, then is CRI-Raand IES-Rspan, and the last one is CRI2012.

Key words:color fidelity; CRI; color rendering

通讯作者：林燕丹，E-mail:ydlin@fudan.edu.cn

中图分类号：TM923

文献标识码：A

DOI:10.3969j.issn.1004-440X.2016.01.001