Способ и система для определения цвета из изображения

Способ и система для определения цвета из изображения

Иллюстрации

Показать все

Реферат

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

Варианты осуществления изобретения относятся к способу и системе для определения цвета цветового образца из изображения цветового образца.

ПРЕДШЕСТВУЮЩИЙ УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

Когда выбирают цвет краски для декорирования комнаты, часто происходит так, что клиент хочет подобрать цвет краски к цвету определенного элемента, который будет находиться в комнате, например, элемента мебели или мягкой обивки, например, подушек, дивана, занавесок и т.п. Производители краски обычно обеспечивают большие палитры цветов, и розничные магазины красок обеспечивают подробное представление цветов, что предоставляет возможность клиентам выбирать цвет. Карты цветовых образцов доступны пользователю, чтобы он отвез их домой и подобрал цвет к элементу, к которому нужно подобрать цвет. Однако, обычно требуется, чтобы клиент посетил розничный магазин красок, забрал карты цветов, отвез эти карты цветов домой, и затем попытался сравнить цветовые образцы на картах цветов с цветом элемента, который должен быть подобран. Клиент должен затем возвратиться в магазин, обычно купить тестовые емкости с краской, возвратиться домой, использовать тестовые емкости с краской и затем окончательно принять решение о покупке. Кроме того, такие обычные методики основаны на восприятии отдельного клиента о том, какой цвет краски лучше подобран. Однако известно, что восприятие цвета значительно отличается от одного человека к другому, так что цвет, подобранный для образца, выбранный одним человеком, не будет казаться подобранным цветом другому человеку.

Одним из возможных решений данной проблемы является попытка подбирать цвета с помощью электроники, используя цифровое изображение. При этом в настоящее время в распоряжении бытовых пользователей обычно имеется множество цифровых устройств захвата изображения в форме цифровых камер или камер мобильных телефонов.

Однако, характеристики захвата цвета обычных бытовых доступных устройств захвата изображения, таких как цифровые камеры, мобильные телефоны и т.п., значительно отличаются от устройства к устройству, и следовательно, точный захват цвета обычно невозможен. Доступны специализированные спектрофотометрические устройства, которые могут точно измерять цвет, но они не по средствам большинству бытовых потребителей. Обычные бытовые устройства захвата изображения захватывают изображение и представляют цвет, используя пиксельные значения RGB. Обычно используют 24 бита или 16 битов RGB. Когда используют 16-битные значения, с каждым из красного и синего каналов обычно сопоставляют пять битов, тогда как с зеленым каналом сопоставляют шесть битов. При этом человеческий глаз более чувствителен к зеленым цветам, чем к красным и синим цветам, и, следовательно, он обнаруживает большее количество зеленых цветов. Когда используют 24-битный цвет, тогда это приводит к восьми битам, или 256 цветов, в канале цвета.

Однако, из-за отмеченных выше различий в устройствах захвата изображения при точном захвате цвета, и также в устройствах воспроизведения изображения, таких как мониторы и т.п., при воспроизведении цветов, значения RGB цвета не расценивают как стандартные значения. Вместо этого существуют определенные определяющие цвет стандарты, установленные Международной комиссией по освещению (CIE), как координаты цвета CIE X, Y, Z, или так называемые значения CIELAB (L*, a*, b*). Значения CIELAB соотносят с координатами цвета XYZ, используя известную математическую формулу. Сами координаты цвета XYZ соотносятся с длинами волн, присутствующими в определенном цвете.

ПРЕДШЕСТВУЮЩИЙ УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

Вопрос калибровки устройства захвата изображения с помощью установления соотношения захваченных с его помощью значений RGB со стандартными значениями, такими как координаты цвета XYZ, или значения CIELAB, решили ранее в US 5150199 и WO01/25737.

Более конкретно, US 5150199 (Megatronics, Inc) описывает способ преобразования или корреляции числовых значений RGB, созданных различными устройствами, в стандартные координаты цвета. При этом используется итерационный регрессионный анализ для определения исходных функций, которые преобразовывают значения RGB, сгенерированные видеокамерой, из исходных цветов в стандартные координаты цвета XYZ. Регрессионный анализ затем используют для определения дополнительных функций, которые преобразовывают значения RGB, сгенерированные видеокамерой при оценке дополнительных цветов, отличающихся от исходных цветов, в стандартные значения XYZ. Функции, сгенерированные для видеокамеры, затем используются для преобразования значений RGB, сгенерированных видеокамерой при создании изображений цветного объекта, в стандартные значения XYZ.

Более конкретно, в US 5150199 и значения RGB, и значения XYZ определяют из множества цветовых образцов. Значения RGB определяют, используя обычную видеокамеру и оборудование оцифровки, способное обнаруживать и регистрировать числовые значения для компонентов RGB каждого цвета. Значения XYZ цветовых образцов определяют при помощи обычного колориметра или спектрофотометра.

Когда эти данные захвачены, в качестве первого этапа при анализе выполняют итерационный регрессионный анализ для поиска X в качестве функции R, Y в качестве функции G и Z в качестве функции B. Этот регрессионный анализ использует так называемые «полутоновые» значения в цветовых образцах, для которых значения R, G, B приблизительно равны. Результирующие функции являются экспоненциальными функциями. После этого на этапе 2 выполняют многомерный анализ экспоненциальных функций, определяя функции, которые соотносят каждый из X, Y и Z отдельно со всеми R, G и B. В US 5150199 также описана дополнительная методика, которая настраивает функцию Y в качестве функции сигнала красного цвета, хотя она не подходит к данной работе.

Таким образом, US 5150199 описывает основную методику для определения характеристик передаточной функции захвата цвета для устройства захвата изображения для предоставления возможности преобразования значений RGB, захваченных устройством, в координаты цвета XYZ. Однако, как отмечено, для использования структуры US 5150199 для определения характеристик захваченного изображения пользователь должен иметь доступ к колориметру или спектрофотометру для измерения цвета цветовых образцов, которые также отображаются устройством захвата изображения, для которого определяют характеристики. Как правило, в сценарии использования, намеченном в приведенном выше разделе «предшествующий уровень техники», у пользователя нет доступа к такому специализированному оборудованию, например, к колориметру или спектрофотометру. Следовательно, способ US 5150199 в значительной степени является экспериментальным.

Однако, WO01/25737 частично устраняет эти недостатки US 5150199. WO01/25737 также описывает подбор захваченных значений RGB для стандартных колориметрических данных, и в частности, подбор для значений CIELAB. Математический анализ, описанный в WO01/25737, является, по существу, тем же самым, что и описанный в US 5150199, хотя WO01/25737 вводит концепцию шаблона калибровки известных цветов, колориметрические данные которых известны. Неизвестный цвет, который будут измерять, затем отображают одновременно с шаблоном калибровки. Шаблон калибровки содержит в одном примере 65 известных цветов, а в другом примере - 37 известных цветов, распределенных по цветовому пространству. С помощью захвата значений RGB цветов калибровки можно вычислять математическую модель, необходимую для преобразования измеренных сигналов известных цветов в колориметрические данные (например, в значения CIELab). Когда эта модель получена, тогда цвета (в цветовом пространстве CIELab) любых неизвестных цветов изображения можно затем определять из его значений RGB.

WO01/25737 описывает, что изображение цветового образца, который должен быть определен, захватывают одновременно с шаблоном калибровки, используя, например, планшетный сканер или цифровую камеру. Захваченное изображение затем обрабатывают для определения неизвестного цвета изображения. Данная структура описана, как особенно полезная в промышленности ремонта автомобилей. При этом цвет автомобиля, который необходимо отремонтировать, измеряют, используя электронное устройство создания изображений. Перед этим или в то же самое время регистрируют панель, на которой нанесены различные цвета калибровки. Колориметрические данные цвета автомобиля затем вычисляют и затем находят формулу цвета, которая даст цвет, идентичный цвету автомобиля, который необходимо отремонтировать. Формулу цвета подготавливают в дозаторе и затем применяют.

WO01/25737 поэтому описывает структуру, которая будет использоваться в профессиональных ситуациях, например, при ремонте автомобилей или в окрасочных цехах. Также, WO01/25737 не решает все проблемы, относящиеся к таким вопросам, как случаи, когда освещение изменяется на захваченном изображении, когда изображение не находится в правильной ориентации, или когда цветовой образец фактически содержит различные цвета, пространственно перемешанные на образце. Для сравнения, в бытовой ситуации могут происходить все эти необычные ситуации.

Другой предшествующий уровень техники изобретения включает в себя WO02/13136, WO2008/108763 и WO2004/028144.

СУЩНОСТЬ ПРИМЕРОВ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Варианты осуществления изобретения решают некоторые из отмеченных выше вопросов, и относятся к определению цвета цветового образца из изображения цветового образца, данное изображение обычно (хотя не исключительно) захвачено низкоквалифицированным пользователем, используя неспециализированное оборудование. В одном из вариантов осуществления обеспечивают карту захвата цветовых образцов, на которой имеются напечатанные на ней цветовые образцы известных цветов (например, координаты цвета XYZ). Изображение тестового цветового образца затемзахватывают, используя доступное бытовое оборудование, например, потребительскую цифровую камеру или оборудованный камерой мобильный телефон, изображение также содержит карту захвата цветовых образцов. В одном из вариантов осуществления изображение затем передают к службе удаленного определения цвета для определения цвета цветового образца. Регрессионный анализ выполняют, используя цветовые образцы RGB на изображении и их известные цвета XYZ, для определения характеристик отклика захвата цвета устройства захвата изображения. После определения характеристик устройства захвата изображения цвет XYZ неизвестного цветового образца можно определять по цвету RGB на изображении. Зная цвет XYZ, можно затем точно подобрать цвет в палитре цветов краски для определения цвета краски, чтобы он был подобран к неизвестному цвету. Кроме того, можно идентифицировать дополнительные цвета в палитре красок.

При выполнении вышеизложенного в вариантах осуществления можно учитывать отличия в пространственной яркости по изображению. В другом варианте осуществления ошибки размещения карты на изображении также исправляют перед обработкой, используя преобразования устранения наклона и вращения изображения. В дополнительном варианте осуществления цвет XYZ вычисляют за два прохода, используя информацию от первого прохода для передачи ко второму проходу. В еще одном дополнительном варианте осуществления, когда цветовой образец фактически содержит больше одного цвета, отдельные цвета определяют, используя методику разделения на кластеры для идентификации преобладающих цветов на образце.

Ввиду вышеизложенного, первый аспект изобретения обеспечивает способ, содержащий этапы, на которых: принимают данные первого изображения, относящиеся к неизвестному цветовому образцу, колориметрические данные для которого должны быть определены; и принимают данные второго изображения, относящиеся ко множеству известных цветовых образцов калибровки, колориметрические данные которых уже известны. Затем определяют множество характеристик калибровки цвета, которые соотносят измерения цвета известных цветовых образцов калибровки из данных второго изображения с соответствующими известными колориметрическими данными цветовых образцов калибровки, и колориметрические данные неизвестного цветового образца вычисляют в зависимости от измерений цвета из данных первого изображения и определенных характеристик калибровки цвета. В частности, характеристики калибровки цвета определяют, используя N известных цветовых образцов калибровки, причем N меньше общего количества известных цветовых образцов калибровки по всему цветовому пространству. При некоторых обстоятельствах это может обеспечивать более точные результаты.

Более предпочтительно, когда в указанном выше варианте осуществления N известных цветовых образцов калибровки являются теми N образцами, которые расположены ближе всего в цветовом пространстве к оцениваемому цвету неизвестного цветового образца. Это предоставляет возможность эффективного «увеличения масштаба» цветового пространства при определении характеристики калибровки цвета, так, чтобы точнее определять характеристику части цветового пространства, которая содержит неизвестный цветовой образец.

В вышеуказанном варианте осуществления оцененный цвет можно получать с помощью определения первого набора характеристик калибровки, используя все доступные известные цветовые образцы калибровки, и вычисления оцененного цвета, используя первый набор характеристик калибровки. Затем выполняют «второй проход» обработки, используя N самых близких известных цветовых образцов калибровки для оцененного цвета. Таким образом, используется подход обработки с двумя проходами, который предоставляет возможность определять характеристику общего цветового пространства, и затем часть пространства, содержащая неизвестный цветовой образец, характеристики которого должны быть определены более подробно, будет обеспечивать более точные результаты.

Альтернативно, N известных цветовых образцов калибровки являются теми N образцами, которые используются в пределах ограниченного цветового пространства, для которого известно, что оно представляет данные второго изображения. При этом может случиться так, что известные цветовые образцы калибровки, для которых известно, что они находятся в ограниченной части цветового пространства, например, могут быть все красными или синими. То есть пытаясь подобрать красный цвет, в таком случае пользователь использует известные цветовые образцы калибровки, которые являются преобладающе красными или близкими к красному цвету, чтобы таким образом ограничить часть цветового пространства устройства фиксации, для которого нужно определить характеристики.

В дополнительном альтернативном варианте N известных цветовых образцов калибровки являются теми N образцами, которые обладают измеренными цветовыми значениями из данных второго изображения, которые являются самыми близкими к измеренному цветовому значению неизвестного образца из данных первого изображения. Например, можно использовать N известных цветовых образцов калибровки, которые имеют самые близкие значения RGB к неизвестному цветовому образцу.

В приведенных выше вариантах осуществления N находится предпочтительно в диапазоне, по существу, от 5 до 250, или более предпочтительно, по существу, от 10 до 100, или более предпочтительно, по существу, от 20 до 85, или более предпочтительно, по существу, от 30 до 70, или более предпочтительно, по существу, от 40 до 60, или наиболее предпочтительно равно или приблизительно равно 50. В других вариантах осуществления в таком случае можно использовать другие значения или диапазоны N.

В дополнение к описанному выше в одном из вариантов осуществления определенные колориметрические данные неизвестного цветового образца можно затем подбирать в палитре цветов краски для идентификации подбираемого цвета краски, и информацию, относящуюся к подобранному цвету краски, обеспечивать пользователю.

В одном из вариантов осуществления данные первого изображения и данные второго изображения принимают от удаленного пользователя через сеть передачи данных. Кроме того, информацию, относящуюся к подобранному цвету краски, предоставляют пользователю через сеть передачи данных. Таким образом подобранный цвет краски для неизвестного цветового образца можно обеспечивать, используя удаленное обслуживание.

В одном из вариантов осуществления данные первого изображения и данные второго изображения принимают как любое из: i) сообщения электронной почты; ii) сообщения MMS; и/или iii) как данные изображения на веб-странице. Кроме того, информацию, относящуюся к подобранному цвету краски, можно также предоставлять, как любое из i) сообщения электронной почты; ii) сообщения MMS; iii) сообщения SMS и/или iv) данных на веб-странице. Такие протоколы связи облегчают обеспечение услуги дистанционного побора краски, которая знакома и удобна пользователям.

В одном из вариантов осуществления данные первого изображения и данные второго изображения создает пользователь, используя устройство захвата изображения; причем устройство захвата изображения предпочтительно является любым из: i) цифровой камеры; ii) оборудованного камерой мобильного телефона; и/или iii) цифровой видеокамеры. К тому же таким оборудованием легко управлять обычному пользователю, и пользователь знаком с работой такого оборудования.

В одном из вариантов осуществления определенные колориметрические данные и/или известные колориметрические данные являются значениями координат XYZ. Значения координат XYZ определяют постоянные и определенные стандартизированные цвета.

В одном из вариантов осуществления можно определять дополнительные цвета для подобранного цвета, и информацию, относящуюся к определенным дополнительным цветам, обеспечивают пользователю. С помощью обеспечения дополнительных цветов можно более легко определять цветовую схему.

В одном из вариантов осуществления по меньшей мере данные второго изображения ориентируют в известную ориентацию для обеспечения распознавания известных цветовых образцов калибровки. Автоматическое ориентирование данных изображения предоставляет возможность легкого использования для конечного пользователя, поскольку захваченные данные второго изображения не должны быть захвачены ни в какой определенной необходимой ориентации.

В данном варианте осуществления ориентирование предпочтительно содержит выполнение обнаружения края для идентификации расположения набора известных цветовых образцов калибровки в данных второго изображения. Кроме того, ориентирование может дополнительно содержать идентификацию множества предопределенных точек, относящихся к набору известных цветовых образцов калибровки, в данных второго изображения. Когда эти известные точки идентифицированы, перспективное преобразование можно применять к данным второго изображения в зависимости от расположения идентифицированных точек для устранения искажения изображения набора известных цветовых образцов калибровки.

Кроме того, в данном варианте осуществления ориентирование может дополнительно содержать идентификацию предварительно определенных меток вращательной ориентации, относящихся к набору известных цветовых образцов калибровки, в данных второго изображения. Данные второго изображения можно затем вращать в зависимости от расположения идентифицированных меток вращательной ориентации таким образом, что известные цветовые образцы калибровки размещают в известной позиции в данных второго изображения.

В одном из вариантов осуществления отличия яркости можно также компенсировать по набору известных цветовых образцов калибровки. Это предоставляет возможность захвата данных изображения в неуправляемых условиях освещения, когда может существовать неравномерное освещение по изображению. Кроме того, это предоставляет возможность легкого использования для конечного пользователя.

В данном варианте осуществления компенсация может содержать определение первого набора из одной или большего количества функций, имеющих первый набор коэффициентов калибровки, эти одна или большее количество функций соотносят измеренные цвета известных цветовых образцов калибровки из данных второго изображения с известными колориметрическими данными цветовых образцов калибровки и известной позицией каждого известного образца на изображении. Определенные функции затем анализируют для поиска второго набора функций, устанавливающих вторые коэффициенты калибровки. Первые и вторые наборы функций и коэффициентов калибровки затем используют при вычислении колориметрических данных неизвестного цветового образца.

Кроме того, более предпочтительно компенсация яркости дополнительно содержит, перед определением первого набора функций, определение набора исходных функций, устанавливающих исходные коэффициенты калибровки, которые соотносят измеренные цвета известных цветовых образцов калибровки из данных второго изображения с известными колориметрическими данными цветовых образцов калибровки, не учитывая позицию известных цветовых образцов. Набор исходных коэффициентов калибровки затем используют в качестве части первого набора коэффициентов калибровки при определении первого набора из одной или большего количества функций.

В одном из вариантов осуществления изобретения алгоритм разделения на кластеры можно применять к пиксельным значениям пикселей, представляющих неизвестный цветовой образец на первом изображении, для определения количества цветов на изображении образца, и цвет идентифицировать для каждого идентифицированного кластера. С помощью такой структуры, если неизвестный цветовой образец содержит больше одного цвета, то можно идентифицировать каждый преобладающий цвет и/или отдельно идентифицировать отдельные цвета.

В данном варианте осуществления пиксельные значения сначала калибруют, используя характеристики калибровки цвета. Это имеет влияние на обеспечение того, что алгоритм разделения на кластеры работает с реальными цветами в цветовом образце.

Используемый алгоритм разделения на кластеры может затем работать с помощью: i) вычисления среднего значения для пикселей в кластере; ii) последующего определения количества пикселей в пределах предопределенного порогового расстояния от среднего значения; и затем iii) увеличения количества кластеров, если определенное количество пикселей меньше предопределенной части от количества пикселей в данных первого изображения, относящихся к неизвестному образцу. Таким образом стало возможным идентифицировать различные цвета в образце, причем каждый идентифицированный кластер относится к соответствующему отдельному цвету.

Чтобы гарантировать, что обнаружены преобладающие или важные цвета в образце, в одном из вариантов осуществления можно также фильтровать кластеры для удаления из рассмотрения тех кластеров, которые не содержат пороговое количество пикселей в пределах второго порогового расстояния от среднего значения из кластера. Следовательно, кластеры цвета только с небольшим количеством пикселей не идентифицируют в качестве преобладающих или важных цветов на образце.

По второму аспекту изобретения также обеспечивают устройство, содержание: по меньшей мере один процессор; и по меньшей мере одно запоминающее устройство, включающее в себя код компьютерной программы, причем по меньшей мере одно запоминающее устройство и код компьютерной программы сконфигурированы для того, чтобы с помощью по меньшей мере одного процессора побудить устройство выполнять по меньшей мере следующие этапы, на которых: i) принимают данные первого изображения, относящиеся к неизвестному цветовому образцу, колориметрические данные для которого должны быть определены, и данные второго изображения, относящиеся ко множеству известных цветовых образцов калибровки, колориметрические данные которых уже известны; ii) определяют множество характеристик калибровки цвета, соотносящих измерения цвета известных цветовых образцов калибровки из данных второго изображения с соответствующими известными колориметрическими данными цветовых образцов калибровки; и iii) вычисляют колориметрические данные неизвестного цветового образца в зависимости от измерений цвета из данных первого изображения и определенных характеристик калибровки цвета; которое отличается тем, что характеристики калибровки цвета определяют, используя N известных цветовых образцов калибровки, причем N меньше общего количества известных цветовых образцов калибровки по всему цветовому пространству.

Дополнительные аспекты и особенности настоящего изобретения будут очевидны из прилагаемой формулы изобретения.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

Дополнительные особенности и преимущества примеров изобретения станут очевидны из последующего описания конкретных вариантов осуществления изобретения, представленных только для примера, и в отношении сопроводительных чертежей, на которых одинаковые позиционные обозначения относятся к одинаковым частям, и на которых:

фиг. 1 является структурной схемой системы согласно варианту осуществления изобретения;

фиг. 2 является чертежом карты цветовых образцов калибровки, используемой в одном из вариантов осуществления изобретения;

фиг. 3 является последовательностью операций процесса, выполняемого в одном из вариантов осуществления изобретения;

фиг. 4 является последовательностью операций и сопоставленными чертежами, на которых показывают процесс ориентирования изображения, используемый в одном из вариантов осуществления изобретения;

фиг. 5 является последовательностью операций, описывающей процесс калибровки цвета, используемый в одном из вариантов осуществления изобретения;

фиг. 6 является последовательностью операций, показывающей многопроходный процесс, используемый в одном из вариантов осуществления изобретения;

фиг. 7 является последовательностью операций, показывающей часть процесса пространственной калибровки яркости, используемого в одном из вариантов осуществления изобретения;

фиг. 8 является последовательностью операций, показывающей процесс разделения на кластеры, используемый в одном из вариантов осуществления изобретения;

фиг. 9 является схемой, демонстрирующей использование процесса разделения на кластеры, используемого в одном из вариантов осуществления изобретения;

фиг. 10 является другой схемой, показывающей использование процесса разделения на кластеры, используемого в одном из вариантов осуществления изобретения;

фиг. 11 является фотографией экспериментального шаблона цветовых образцов калибровки, используемого для тестов одного из варианта осуществления изобретения;

фиг. 12 является графиком, на котором показывают полутоновую экспоненциальную аппроксимацию, полученную из процесса калибровки во время теста одного из вариантов осуществления изобретения;

фиг. 13-15 являются графиками аппроксимации регрессии экспоненциальной функции для X, Y и Z, основанной на экспоненциальных функциях, показанных на фиг. 12;

фиг. 16 является графиком полутоновой аппроксимации с использованием полинома второго порядка;

фиг. 17 является графиком полутоновой аппроксимации с использованием полинома четвертого порядка, ограниченного пересечением с нулем; и

фиг. 18-20 являются графиками результатов тестов, полученных из варианта осуществления, когда выполняют второй проход обработки.

ОПИСАНИЕ КОНКРЕТНЫХ ВАРИАНТОВ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ

Различные примеры изобретения будут теперь описаны относительно сопроводительных фигур.

1. Первый вариант осуществления - регрессионный анализ с использованием уменьшенного цветового пространства

Фиг. 1 является структурной схемой системы согласно первому варианту осуществления настоящего изобретения. Система имеет пользовательские элементы и внутренние серверные элементы. Пользовательские элементы используют для захвата изображения цветового образца, который должен быть определен, вместе с изображением цветовых образцов калибровки, колориметрические данные которых известны. Серверные или внутренние элементы относятся к обрабатывающим элементам, которые принимают данные изображения, обрабатывают данные изображения, определяют цвет неизвестного цветового образца, подбирают цвет в палитре красок и затем возвращают пользователю подобранный цвет из палитры.

При этом первый вариант осуществления настоящего изобретения нацелен на обеспечение системы, которая предоставляет возможность бытовому клиенту или другому пользователю точно идентифицировать цвет неизвестного цветового образца. Для обеспечения этого пользователь получает карту цветовых образцов калибровки, например, с помощью сообщения электронной почты, или посещая розничный магазин красок, где они доступны. У карты цветовых образцов калибровки есть вырезанная часть, в которую может быть помещен объект, для которого должен быть определен цвет. Пользователь затем захватывает изображение карты цветовых образцов калибровки, с объектом, цвет которого должен быть определен, в вырезанной части, используя легко доступные устройства захвата изображения, такие как цифровая камера или оборудованный камерой мобильный телефон. Изображение затем передается пользователем, например, по электронной почте, с помощью службы передачи мультимедийных сообщений (MMS) или используя сетевой интерфейс, на внутренний сервер, где его обрабатывают, определяют цвет неизвестного цветового образца, и передают назад пользователю информацию о подобранном цвете краски. Кроме того, информацию о дополнительных цветах краски для составления цветовой схемы краски можно также передавать назад пользователю.

На фиг. 1 показывают элементы такой системы более подробно. Начиная со стороны пользователя, пользователь получает карту 24 цветовых образцов калибровки, например, в местном розничном магазине красок, или ее отсылают по почте. Карта 24 цветовых образцов калибровки имеет на себе множество отдельных цветовых образцов 242, пространственно распределенных по карте, цвета цветовых образцов 242 также распределены по цветовому пространству. У карты 24 цветовых образцов калибровки есть вырезанная часть 244, показанная на фиг. 1, расположенная в середине, но которая в других вариантах осуществления может быть расположена в любом месте на карте, в которую, при использовании, помещают объект, который должен быть образцом, или карту помещают поверх объекта, который должен быть образцом, так, чтобы часть объекта, который должен быть образцом, проглядывала через вырезанную часть 244. Дополнительные подробности карты 24 цветовых образцов калибровки будут описаны позже относительно фиг. 2.

При использовании, как отмечено, пользователь помещает карту 24 цветовых образцов калибровки поверх объекта, цвет которого должен быть определен. Пользователь затем использует устройство захвата изображения, такое как цифровая камера или мобильный телефон, обеспеченный камерой, для получения изображения карты 24 цветовых образцов калибровки с неизвестным цветовым образцом, который должен быть определен, также расположенным на изображении. Как показано на фиг. 1, можно использовать пользовательское устройство 12 захвата изображения, такое как цифровая камера, или мобильное устройство 14 пользователя, оборудованное устройством захвата изображения, таким как встроенная камера.

Когда пользователь захватил изображение, пользователь должен затем передать изображение на внутренний сервер 10 для обработки изображения. Различные технологии передачи можно использовать для передачи данных изображения на внутренний сервер 10, и варианты осуществления изобретения не ограничены тем, что описано. Например, пользователь может загружать захваченное изображение с цифровой камеры 12 на свой компьютер 16, причем компьютер 16 подключен к Интернету 22 через локальную сеть, например, через маршрутизатор WiFi 18. Затем пользователь может использовать компьютер 16 для передачи по электронной почте изображения в качестве вложения на адрес электронной почты, который относится к внутреннему серверу 10.

Альтернативно, внутренний сервер 10 через сетевой интерфейс может обеспечивать выделенную веб-страницу, которая может быть загружена с помощью компьютера 16 и отображена с помощью программы-браузера, и на которую данные изображения можно помещать для передачи назад на внутренний сервер 10.

Альтернативный маршрут на внутренний сервер обеспечивают, когда пользователь использует мобильный телефон для захвата изображения. Некоторые мобильные устройства, часто известные как смартфоны, имеют функциональные возможности WiFi и могут использоваться для передачи сообщений электронной почты или доступа к веб-страницам таким же образом, как портативный компьютер или настольный компьютер. В этом случае мобильное устройство пользователя используется в качестве переносного компьютера, и изображение, захваченное таким образом, можно посылать по электронной почте или в качестве данных, введенных на веб-страницу, назад на внутренний сервер. Альтернативно, пользователь мобильного устройства может использовать собственный интерфейс сотовой радиосвязи для передачи данных изображения на внутренний сервер 10. В этом случае данные изображения можно посылать, например, как сообщение службы передачи мультимедийных сообщений (MMS) через сеть 26 сотовой связи к мобильному шлюзу 20, который затем передает данные изображения на внутренний сервер 10. При этом определенный контактный номер можно обеспечивать и сообщать пользователю (например, печатать на карте 24 цветовых образцов калибровки), на который можно посылать сообщения MMS.

Внутренний сервер 10 содержит сетевой интерфейс 102, подключенный к сети 22 для приема данных изображения от пользователей и передачи им данных о подобранном цвете, как будет описано. Внутренний сервер 10 дополнительно содержит процессор 104, на котором работает программа для выполнения определения цвета и в общем случае для управления работой внутреннего сервера 10. Для использования процессором обеспечивают рабочее запоминающее устройство 106, в котором можно временно хранить данные.

Также обеспечивают во внутреннем сервере 10 считываемый компьютером носитель 108, который формирует долговременное запоминающее устройство, на котором могут храниться данные и программы. Например, считываемый компьютером носитель 108 может быть накопителем на жестком диске или, например, может быть полупроводниковым запоминающим устройством. На считываемом компьютером носителе 108 хранится множество управляющих программ. В данном первом варианте осуществления обеспечивают управляющий модуль 104 подбора цвета, который управляет работой всей системы, и вызывает другие модули для выполнения операций, как только и когда требуется. Дополнительно в первом варианте осуществления обеспечивают модуль 118 калибровки, который при необходимости принимает команды управления от управляющего модуля 114 подбора цвета, и который выполняется с помощью процессора 104 для выполнения функции калибровки, и, в частности, для выполнения необходимого регрессионного анализа для предоставления возможности определения характеристик захвата цвета устройства захвата изображения, используемого пользователем. Дополнительные подробности работы модуля 118 калибровки будут приведены позже.

В других вариантах осуществления можно обеспечивать дополнительные модули, такие как модуль 116 ориентирования изображения или модуль 120 разделения на кластеры. Работа этих дополнительных модулей будет описана позже относительно подходящего варианта осуществления.

Дополнительно обеспечивают во внутреннем сервере 10 дополнительный считываемый компьютером носитель данных 110, который может также иметь форму жесткого диска, полупроводникового запоминающего устройства и т.п. При этом второй считываемый компьютером носитель данных 110 может фактически быть тем же самым носителем, что и носитель 108, и может быть, например, разделом того же самого жесткого диска, который составляет первый сч