颜色是当光源的光到达物体之后, 选择性吸收和反射其中某些波段, 反射的可见光(频率范围3.8× 10¹⁴~7.8× 10¹⁴ Hz)到达人眼之后, 刺激人类视觉神经, 经大脑处理为颜色的过程。 目前国际上认可的标准色度系统主要有两种, 一种是Munsell颜色系统, 另一种是CIE颜色系统。

Munsell颜色系统是A.H.孟塞尔于1905年基于人眼主观视觉特点形成的颜色分类和标定系统, 适用于表面颜色的表征^[11]。 其中色相(Hues, H)、 纯度(Chroma, C)、 明度(Value, V)分别用X轴、 Y轴和Z轴表示。 其中中央垂轴方向为没有彩色的黑-白系统, 即中性色(N系列)。 理论上任何颜色都可以用Munsell颜色系统的H、 C、 V来标定, 而实际上Munsell颜色系统只给出有限颜色标定, 其他颜色则需要通过插值或外推等数学方法进行标定, 因此降低了Munsell系统判读颜色的精度。 另外Munsell颜色系统要求在标准照明体C(相关色温约为6 774 K)下垂直照射样品并进行45度观察和对比^[12]。

1931年国际照明组织(commission international de1'eclairage, CIE)颜色系统是基于三原色匹配或混合原理, 根据不同标准观察者和光源的光谱色三刺激值和光谱功率分布, 计算物体的三刺激值[式(1)], 这是所有CIE系统进行颜色测量的基础^[12]。 式(1)中X、 Y、 Z为CIE颜色系统中的三刺激值, S(λ )为光源光谱功率分布, R(λ )为物体色的光谱反射率, x̅(λ )、 y̅(λ )、 z̅(λ )分别为光谱色三刺激值, K为归一化系数, λ 为波长, 标准观察者分为2° 视场和10° 视场。

X=K∫λS(λ)R(λ)x̅(λ)dλY=K∫λS(λ)R(λ)y̅(λ)dλZ=K∫λS(λ)R(λ)z̅(λ)dλ(1)

物体三刺激值为不同颜色空间的转换提供了基础和纽带, 数值化表达更适于颜色测量和计算。 在CIE颜色系统中有多种颜色模型, 其中RGB(红色、 绿色、 蓝色)颜色空间是目前最常见的一种颜色模型, 这三种颜色分别被当作X、 Y和Z坐标轴^[13], 红绿蓝分别用0~255之间的数值表示, 共1 677万多种颜色, 远远大于人眼识别的极限, 理论上可以表达世界上所有的颜色。 该系统主要表征颜色光源, 适用于现代的电子彩色显示器, sRGB标准规定了显示设备的原色和组合方式, 当不同设备符合sRGB标准时, 则同一个原色组合在任何一台设备上都应该是一致的^[14]。

尽管CIE RGB颜色体系和Munsell颜色体系其标定颜色方式和应用领域不同, 但在实际生活中, 对于颜色刺激的来源是光源色还是物体表面反射, 人类的视觉系统并不能真正的分辨, 这为基于表面色的Munsell颜色系统和基于光源色的CIE RGB颜色系统提供了转换的可能^[15]。 Munsell和CIE RGB颜色系统无法直接建立准确的数学转换公式, 主要利用CIE Yxy和CIE XYZ作为过渡, 实现两者之间的转换。 首先实现Munsell HVC到CIE Yxy之间的转换, 然后再到CIE XYZ, 最后进行浮点sRGB和8位sRGB值的转换。 该转换假设前提是Munsell颜色系统要求的C光源和CIE光源的D65光源(相关色温为6 504 K)足够接近(即C光源足够接近平均日光), 并忽略两者之间的差异。 整个转换过程需要进行多步、 复杂且非线性的转换过程, 因此会牺牲一定的转换精度, 对最终转换结果有一定影响。

图1

Fig.1

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	图1 Munsell颜色系统和CIE RGB颜色 系统转换过程示意图Fig.1 Diagram of Munsell color system and CIE RGB color system conversion

本次测量仪器为美国ASD(Analytica Spectra Devices., Inc)公司生产的TerraSpe cHalo手持式近红外光谱仪。 该仪器能够捕获可见光谱段(VNIR: 350~1 000 nm) 和近红外谱段 (NIR: 1 001~2 500 nm) 的光谱。 光谱分辨率为3 nm@700 nm, 9.8 nm@1 400 nm, 9.1 nm@2 100 nm。 由于光谱反射信息受光源和样品本身特性的影响, 因此在测量之前, 需进行白板校正, 使用仪器自带的Spectralo n白色参比盘置于采集窗上进行校准, 通过相应的校准文件计算测量结果, 白板校正反射率需达到99%。 除了外部参比盘外, 在测量过程中, 该仪器可定期测量的内部白色参比盘。 定期测量白色参比是精确测量反射光谱的保障。 根据CIE标准光源规定, 该光谱仪的光源属于标准光源A^[12] (相关色温约为2 856 K), 数据采集为2° 视场。

本次实验样本主要分为岩石色卡和岩石样品两类。 《Munsell Rock Book》按照一定的色相、 明度和纯度组合形成特定的颜色标号, 每个颜色标号用特殊的纸卡制成色卡, 按照标号和次序排列、 粘贴, 汇编成册。 该岩石色彩图表是基于美国地质学会(Geological Society of America, GSA)的修订而来。 该色卡共115张颜色用于岩石颜色对比和判读, 其中色相值主要为5和10的R、 YR、 Y、 GY、 G、 BG、 B、 PB、 P、 RP、 B、 G、 GY、 Y、 YR以及中性色。 中性色(共9张)是根据明度进行定名的, 没有色相, 无法进行彩色转换, 故不参与本次测定和转换。 色卡中19张饱和度为1的色卡因无法查询其RGB值也不参与本次研究。 最终86张色卡用于光谱测量及颜色转换方法的验证。 本次研究还选取了31个实际样品进行色卡对比和判读, 其中19块来自内蒙古自治区杭锦旗塔然高勒地区, 岩性以各类砂岩为主, 颜色以各类红色、 橙黄色、 绿色为主。 12块来自羌塘盆地的沉积岩, 主要为灰岩和砂岩, 岩石颜色为各类灰色和红色为主。

本次研究基于颜色测量原理, 通过光谱分析技术获取岩石表面的光谱信息, 实现岩石颜色在Munsell和CIE RGB颜色系统的定量计算过程。 主要分为以下两个步骤。

第一步基于CIE XYZ 颜色测量原理实现CIE RGB颜色空间的计算过程。 首先根据光源的Y=100进行反算归一化系统 K(K=100/∑S(λ)R(λ)y̅(λ)Δλ),然后根据不同光源在不同标准观察者下的光谱反射率和光谱色三刺激值及光谱反射率计算物体的三刺激值[式(2)], 其中波长范围为380~780 nm, 间隔10 nm。

X=K∑S(λ)R(λ)x̅(λ)ΔλY=K∑S(λ)R(λ)y̅(λ)ΔλZ=K∑S(λ)R(λ)z̅(λ)Δλ(2)

用数学方法运用理想三原色来替代实际三原色, 实现CIE XYZ颜色空间到CIE RGB颜色空间的转换^[12]

RLGLBL=[M]-1XYZ(3)

式(3)中, 不同光源的[M]^-1矩阵不同, 目前只有D65光源的转换矩阵可查询, 其他标准光源转换矩阵需以D65光源的三刺激值为纽带进行转换。 上述转换完成后, 还需进行非线性函数进行校正(即色适应校正公式):

当R_L, G_L, B_L≤ 0.003 130 8时

R=12.92RL; G=12.92GL; B=12.92BL

当R_L, G_L, B_L> 0.003 130 8时

R=1.055RL(1/2.4)-0.055; G=1.055GL(1/2.4)-0.055; B=1.055BL(1/2.4)-0.055

第二步获取Munsell颜色系统结果。 该步骤主要利用1943年孟塞尔色彩科学实验室基于1626个Munsell色样的HV/C值与RGB值的转换成果, 以计算的RGB值为基础, 匹配标准库中均方误差最小的RGB值对应的Munsell色号。

通过上述两个步骤实现了岩石颜色的数值定量化识别和计算。 整个过程通过Python计算机语言汇编完成, 并开发了《岩石颜色定量识别软件》(图2)。 该软件主要有数据输入、参数选择及结果显示三个功能。 数据输入以数据表形式输入光谱反射率(波长范围380~780 nm, 间隔10 nm, 共41个不同波长反射率数值参与计算)。 提供直方图和折线图两种光谱显示方式, 可直观观察光谱曲线特征, 有助于地质人员读取和判断。 该软件目前提供A、 D65和D50三种光源的单点和批量计算。 计算结果主要以弹窗方式展示(图3), 计算结果提供Munsell和CIE RGB颜色系统的色号和色卡, 其中Munsell色号和色卡提供10个均方误差在10%以内的色号和色卡, 使用者可以根据实际情况, 选择最接近样品的Munsell色号和色卡。

图2

Fig.2

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	图2 《岩石颜色定量识别软件》首页面及主界面Fig.2 Home page and main interface of rock color quantitative recognition software

图3

Fig.3

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	图3 单点和批量计算结果展示Fig.3 Single point and batch calculation result display

《Munsell Rock Book》是目前地质领域最常用的岩石颜色对比色卡。 色卡主要以红色系、 黄色系、 绿色系居多, 较符合实际岩石颜色需求。 使用光谱仪采集每张色卡的光谱信息, 利用《岩石颜色定量识别软件》, 批量计算CIE RGB和Munsell颜色系统参数, 得到每张色卡的XYZ值、 sRGB值和Munsell色号及色卡。 计算结果显示86张色卡中色相值相差< 3个NBS单位(色差单位)^[12]的准确度达到86.7%, 而明度值和纯度值的准确度分别为92.2%和82.2%, 计算色号和岩石色卡色号的明度值和纯度值相关性分别为98.83%和87.50%。 计算结果属于较小色差范围, 具有较高的精度, 可满足实际工作需求。

除了上述《Munsell Rock Book》结果进行对比验证, 本次对内蒙古自治区杭锦旗塔然高勒地区采集的19块岩石样品进行对比验证, 首先样品经有经验的地质专家选择新鲜面在自然光下(接近D65标准光源)与Munsell Rock Book进行逐一对比判读其颜色。 为减少人为误差, 本次对比和判读采用三名地质专家独立进行, 最后统一样品颜色。 其次选取判读的样品的平整表面, 使用光谱仪进行光谱测量。 所测的光谱数据利用《岩石颜色定量识别软件》进行颜色空间数值的批量计算。

计算结果如表1所示。 从表中可以看出通过《Munsell Rock Book》对比和判读的样品颜色描述较为宽泛, 而建议色卡和计算色卡(RGB色卡和Munsell色卡)与野外地质描述相一致。 建议Munsell色号和计算Munsell色号基本一致, 色相值相差1个NBS单位之内达94.74%, 属于小色差^[12], 仅有一个色号色相值相差5, 即2个NBS单位, 色相误差属于较小色差范围之内^[12]。 明度值(V)除8个样品相差值为1外, 其余全部一致。 纯度值(C)有10个样品结果一致, 其余样品纯度值相差1~2。 通过对比发现, 建议色卡和色号与计算结果一致性较高, 能满足实际野外地质工作要求, 在野外可进行高效、 快速的岩石颜色的识别。

表1

Table 1

表1(Table 1)

表1 内蒙古地区岩石样品岩石颜色定量计算结果与色卡判读结果对比 Table 1 Comparison between the calculated and the visual-inspected values with Munsell Rock Book of the rock sample in Inner Mongolia

表1 内蒙古地区岩石样品岩石颜色定量计算结果与色卡判读结果对比 Table 1 Comparison between the calculated and the visual-inspected values with Munsell Rock Book of the rock sample in Inner Mongolia

除金属矿岩石样品外, 本次还对羌塘盆地沉积岩进行颜色定量识别和计算(表2)。 样品经过实验室切割, 形成直径为2.5 cm, 高度不等的柱状体, 表面平整光滑, 满足光谱仪测量的理想状态。 该类样品没有经过色卡对比, 而是直接进行室内荧光灯(色温约5 000~7 500 K)下拍摄照片, 根据CIE标准光源的建议, 接近D65光源^[15]。

表2

Table 2

表2(Table 2)

表2 羌塘盆地岩石样品岩石颜色定量计算结果与色卡判读结果对比 Table 2 Comparison between the calculated and the visual-inspected values with Munsell Rock Book of the rock sample in Qiangtang Basin

表2 羌塘盆地岩石样品岩石颜色定量计算结果与色卡判读结果对比 Table 2 Comparison between the calculated and the visual-inspected values with Munsell Rock Book of the rock sample in Qiangtang Basin

从表2中可以看出, 地质编录人员对岩石颜色描述与实际岩石的颜色存在一定误差, 其中QZ-Y2、 QZ-Y3、 QZ-Y7、 QZ-Y8、 QZ-Y11号样品差异最为明显, 说明个体差异影响岩石颜色的客观识别, 这为后期使用带来误解和困扰。 计算结果表明, CIE RGB色卡与样品表面颜色基本一致, 符合实际岩石颜色客观表征, 而Munsell色卡与样品表面颜色存在误差, 特别是Munsell颜色体系的中性色。 主要原因是本次研究中未涉及Munsell颜色系统的中性色, 而沉积岩样品大多属于该色系, 因此相较于其他色系, 该色系计算结果误差相对较大。

岩石颜色是组成岩石的矿物及外界环境综合反映的结果, 在进行光谱测量过程中, 光谱仪的光斑大小及位置、 样品的特征、 光源、 样品表面光滑程度等因素均会对结果造成一定的影响。 如光谱仪的光谱信息只反映了采集窗口大小范围内的岩石的颜色, QZ-Y6号样品在深色矿物组成的表面, 局部存在亮色矿物胶结, 因此计算结果是岩石颜色是暗色和亮色矿物下的综合反映。 因此光谱信息采集过程中尽可能选择岩石表面均匀、 平整的位置, 减少能量损失, 保证光谱反射率的稳定性, 降低计算结果的误差。

在本次研究中发现CIE RGB 颜色系统的计算结果与Munsell色卡和实际样品表面颜色一致性较高, 很好地反映了岩石颜色的客观性。 而Munsell颜色系统计算结果的误差较大, 影响因素复杂多样, 不仅与转换过程有关, 而且与人为主观对比和判读以及环境要求等密切相关, 是多种因素综合影响的结果。 主要原因有以下几个方面: 一是Munsell颜色系统无法直接给出颜色的数学模型, 与CIE颜色系统之间转换时, 需经过多次色度空间的转换, 牺牲了转化精度, 误差传递积累变大, 最后导致误差变大。 二是岩石样品本身颜色的纯度和色相较低, 颜色偏暗、 偏深, 其光谱反射率较低, 特别是沉积岩样品多为灰色、 深灰色、 灰黑色等颜色。 而Munsell颜色系统中该类颜色属于中性色, 只有Z轴方向表征, 因此相较于其他色系转换后偏差较大。 三是人为判读受主观因素和环境因素等影响较大。 Munsell颜色对比观察要求在标准C光源下进行, 本次仪器光源不满足该要求。 样品拍摄照片与人眼识别之间的差异, 不同拍照设备在不同的光照条件下也有差异。