Prova di profilazione con Pa e Pb

Ipotizzando che la zona di maggiore differenza sia quella della parte giallo-arancio del gamut, abbiamo scelto l’immagine marmo_miele acquisita in precedenza con lo scanner, che ha una prevalenza di colori proprio in questa zona;

Dalla rappresentazione 3D si può dedurre che i colori più chiari del campione siano parzialmente fuori da entrambi i gamut (reticoli rosso e verde).

 Usando la funzione di mappatura su profilo, generiamo le due immagini spettrali simulate:

La prima evidenza è che le due simulazioni mostrano una differenza nelle dimensioni dell’area in gamut (circa 2% in meno per il profilo Pa); questo significa che i due profili daranno luogo a immagini differenti; per entrambe le simulazioni si calcola che il ΔE medio atteso con l’originale sia  0.1, quindi la differenza non dovrebbe essere significativa sul risultato (per questa immagine ovviamente..).

Le due immagini profilate quindi sono entrambe simili all’originale, ma quanto sono diverse fra di loro? Potrebbero cioè essere fra di loro più diverse rispetto a quanto ciascuna è rispetto all’originale?

Vogliamo quindi calcolare in quali zone dell’immagine i due profili forniranno risultati diversi; a questo scopo  useremo le funzioni di calcolo delle differenze fra immagini, confrontando i due risultati di profilazione:

Il ΔE=0.24  atteso per i due profili, utilizzati per la stessa immagine, è molto basso; questo fa ipotizzare che le due produzioni saranno fra loro molto simili, seppure la differenza media sia maggiore rispetto a quella di ciascuna verso l’originale.

Da notare che comunque, sulla mappa delle differenze i valori maggiori sono proprio in corrispondenza dei colori più saturi; questo evidenzia che è proprio il comportamento del colorante giallo una delle cause nelle differenze di volume fra i gamut P1 e P2.

Faremo ora un’ultima valutazione, usando un’altro metodo di controllo della qualità presente in Colibrì;