按波长分区的LCD颜色特征化模型

为了建立液晶显示器颜色计算模型,分别对EIZO CG19, IBM 19, DELL 19和HP 19 LCD显示器进行了通道独立性和颜色叠加性的检验。通过检验单通道和双通道数字驱动值与颜色三刺激值之间的关系可以验证各通道之间的独立性,从而证明了上述显示器的显示色与三原色光谱辐亮度函数之间存在线性叠加关系。实验中发现三原色光谱辐亮度与数字驱动值的关系是波长的非线性函数,提出了一种按波长分区法计算三原色光谱辐亮度函数的方法,用RGB三原色的测量光谱拟合出各波长辐亮度值与数字驱动值之间的三次多项式关系,利用这个关系可计算得到任意数字驱动值对应的三原色光谱辐亮度曲线,然后可按颜色相加关系由三原色光谱辐亮度曲线计算出任意数字驱动值下的显示色。实验结果表明,只需要测量少量几个数字驱动值下的光谱曲线就可以准确计算出任意数字驱动值下的三原色光谱辐亮度曲线,进而计算得到任意混合色的光谱辐亮度曲线,大大减少了测量样品数量。这种计算方法所需的测量样品数量少、计算准确度高,可以满足工业应用的精度要求,能作为LCD显示器颜色特征化的一种方法。     

LED显示屏色域边界的快速计算

为了快速计算出LED显示屏的色域边界,提出一种迭代求解映射线与色域边界交点进而拟合每个色相面内色域边界的算法。首先根据LED显示的色度学原理给出了颜色是否在LED显示屏色域内的判断方法。然后在CIELAB均匀颜色空间中,分析了迭代算法的原理,确定了迭代计算初始值,并进行了计算精度和速度分析。最后以D65为参照,在等色相面内进行了LED显示屏色域边界的拟合实验及色差分析。实验结果表明:11次迭代运算后,拟合色域边界已非常光滑,每条映射线上的色域边界点真实值和计算值最大色差仅为0.23。与插值类计算方法相比,最大色差值和计算速度分别降低和提高了一个数量级。本文算法在计算精度和速度上能够满足对LED显示屏进行色域分析和与其他显示设备进行色域映射的要求。     

LCD液晶显示器的颜色特性研究

定量描述了液晶显示器的颜色特性以及对显示彩色图像的影响。在实验测量的基础上,得到了LCD液晶显示器的颜色特性数据。以3D LUT方法建立了设备颜色空间RGB与标准颜色空间L a b 之间的近似转换模型。通过分析比较它们的色域边界特性,了解了与CRT显示器颜色色域的差异以及影响显示彩色图像时颜色失真的特点。     

用于数码显微镜的白平衡校正方法

提出了一种用于数码显微镜的非线性白平衡方法.以标准D65光源光照下孟赛尔色卡每个色块的XYZ三刺激值和所成图像中的RGB值为训练样本,用神经网络建立不同数码显微镜拍摄的RGB输出与XYZ三刺激值之间的关系;再通过Estevens矩阵把XYZ三刺激值转换成人眼感光器所接受到的刺激值,并进行非线性计算;最后把计算结果转换回RGB空间,从而得到白平衡后的图像.实验结果表明,该方法所得的白平衡校正结果更加接近标准白光照射下的图像颜色.在光源色纯度较高的情况下,采用调整通道增益的方法变化幅度较大,而采用本文提出方法结果更加稳定;特别是当光源的色纯度过大使得图像中某个颜色通道的值接近0的时候,用调整三通道增益的方法已经完全失去了校正作用,而采用本文中的非线型方法仍然可以得到好的校正结果.同时,此方法中建立的神经网络模型反映的是成像设备的RGB空间到XYZ空间的转换特性,对于不同的光照条件,此特性不变,因此对于不同光源不需要分别建立神经网络模型.     

用于数码显微镜的白平衡校正方法

提出了一种用于数码显微镜的非线性白平衡方法.以标准D65光源光照下孟赛尔色卡每个色块的XYZ三刺激值和所成图像中的RGB值为训练样本,用神经网络建立不同数码显微镜拍摄的RGB输出与XYZ三刺激值之间的关系;再通过Estevens矩阵把XYZ三刺激值转换成人眼感光器所接受到的刺激值,并进行非线性计算;最后把计算结果转换回RGB空间,从而得到白平衡后的图像.实验结果表明,该方法所得的白平衡校正结果更加接近标准白光照射下的图像颜色.在光源色纯度较高的情况下,采用调整通道增益的方法变化幅度较大,而采用本文提出方法结果更加稳定;特别是当光源的色纯度过大使得图像中某个颜色通道的值接近0的时候,用调整三通道增益的方法已经完全失去了校正作用,而采用本文中的非线型方法仍然可以得到好的校正结果.同时,此方法中建立的神经网络模型反映的是成像设备的RGB空间到XYZ空间的转换特性,对于不同的光照条件,此特性不变,因此对于不同光源不需要分别建立神经网络模型.     

基于一维查找表的LCD特性化方法的研究

针对LCD显示器的颜色还原问题,根据一维查找表(1-Dimension Look-up Table,1D-LUT)方法,建立显示器设备颜色空间(RGB空间)与标准颜色空间(CIE XYZ空间)之间的颜色特性转换模型,采用CIE LAB色差评价方法,得到平均色差为1.56。并与GOG(Gain-Offset-Gamma)模型特性化结果对比分析,经GOG模型特性化后得到的平均色差为8.87。分析对比1D-LUT与GOG模型对LCD显示器特性化的适用性,为设备颜色的精确复现提供必要的依据。结果表明,1D-LUT相对于GOG模型特性化精度高,具有较好的颜色复现能力,适用于LCD显示器的特性化,而GOG模型不适用于LCD的特性化。     

CORDIC迭代法快速计算LED显示屏色域边界

针对色域映射过程中快速并精确地计算出任意映射线与色域边界交点坐标的问题,提出一种基于改进的CORDIC算法的迭代逼近求解方法。该方法利用CIE LUV颜色空间的特性可沿映射线逼近边缘交点。无需边界搜索和插值计算过程,可大量节省存储器资源和计算时间,并具有较高的计算精度和广泛的适用性。文章详细分析了算法的计算原理、精度和速度,并以LED显示屏为例,在D65标准光源下进行边界拟合并做出误差分析。实验结果表明:12次迭代运算后,拟合边界非常光滑,最大色差值仅为0.16,计算500个映射线交点的总计算时间约为1 s。与插值类计算方法相比,最大色差值降低了2.15,计算时间从10 s降低到1 s,速度提高了近10倍。     

基于一维查找表的LCD特性化方法的研究

针对LCD显示器的颜色还原问题,根据一维查找表(1-Dimension Look-up Table,1D-LUT)方法,建立显示器设备颜色空间(RGB空间)与标准颜色空间(CIE XYZ空间)之间的颜色特性转换模型,采用CIE LAB色差评价方法,得到平均色差为1.56。并与GOG(Gain-Offset-Gamma)模型特性化结果对比分析,经GOG模型特性化后得到的平均色差为8.87。分析对比1D-LUT与GOG模型对LCD显示器特性化的适用性,为设备颜色的精确复现提供必要的依据。结果表明,1D-LUT相对于GOG模型特性化精度高,具有较好的颜色复现能力,适用于LCD显示器的特性化,而GOG模型不适用于LCD的特性化。     

基于色域界定的多基色亮度均衡颜色转换算法

为实现多基色显示设备多通道亮度均衡程度最优的颜色转换,提出了一种基于凸包算法的多基色显示设备色域的界定方法,并提出了一种通过对亮度均衡程度评价函数进行非线性优化以求解出最优亮度均衡驱动值的颜色转换算法。在XYZ颜色空间均匀取样颜色坐标,通过凸包算法判断得到位于设备色域内的颜色坐标;计算出设备色域内颜色坐标对应的亮度均衡程度最优的多基色驱动值,从而建立XYZ颜色空间到多基色设备颜色空间的映射关系;以小间距点阵LED六基色显示器为实验平台,结合该显示器子像素的发光参数,实现了色域界定与亮度均衡颜色转换。结果表明提出的方法可实现平均亮度离散系数为0.1685的颜色转换。     

液晶显示器颜色特征化的分段分空间模型

为了提高液晶显示器(LCD)颜色特征化精度,根据液晶显示器色品恒定性和通道独立性较差的特点,提出了分段分空间模型。该模型首先用分段二次多项式拟合单通道驱动值和三刺激值的关系,然后再根据不同RGB子空间的颜色特性加上适当的干扰项对液晶显示器进行颜色特征化。实验结果表明,在训练样本和检验样本数分别为91和512时分段分空间模型的CIELAB平均色差为1.5881,最大色差为6.0249;通过与三维查找表、Mask、S-Curve及TPC模型的比较研究,验证了当训练样本数不多时分段分空间模型的颜色预测精度最高。     

CRT与LCD显示器色域特性研究

 显示器的色域（Color Gamut）决定了显示器能够显示的颜色范围。由于CRT和LCD的显色原理不同,同样的RGB值在不同的显示器上将表现出不同的颜色。通过实验的方法,对不同显示器进行大量不同颜色样块的测量,研究比较LCD和CRT的显色特性和色域。结果表明：LCD的显示色域比CRT要小,并且基本上被完全包围,也就是在CRT上能表现出的图像颜色无法在LCD上表现出来;另外从颜色视觉的感知属性来看,它们所表现出来的颜色明度、彩度和色调范围也有很大的差别。     

一种基于图像特征和神经网络的苹果图像分割算法

苹果识别是开发苹果采摘机器人的关键环节,利用图像处理技术和神经网络分类器探索苹果图像分割算法.从苹果树图片中选取苹果图像样本和背景网像样本.分别计算这两类图像样本的颜色特征和纹理特征.颜色特征的计算基于RGB色彩模型,纹理特征的计算基于灰度共生矩阵.选取适当的颜色特征(R/B值)和纹理特征(对比度值和相关性值)作为输入节点,利用反向传播神经网络分类器建模,输出值是一个O～1之间的计算值.通过阈值将输出结果分类为苹果或背景.试验结果表明,该算法正确率大于87.6%,对光照的影响不敏感,是一利较为实用的苹果分割算法.     

基于LabPQR降维的多色打印机光谱特征化模型研究

研究多色打印机的光谱特征化,提出了一种基于降维的光谱特征化模型,保证了多色打印机颜色转换的精度,同时也提高了特征化的运行效率。该模型结合颜色分区理论和LabPQR非线性降维方法,首先将高维光谱数据降低至LabPQR六维空间中,然后通过胞元搜索算法查找目标颜色所属的胞元空间,最后利用反向四面体插值算法对目标的LabPQR值进行计算,得到打印机最终的通道信号输出值。检测颜色样本的实验数据表明,正向模型和反向模型的平均色差达到0.714和1.016 NBS,模型的运行时间为2.03和9.05 s。新算法能够实现多色打印机光谱数据与通道信号值间的准确转换。     

基于LabPQR降维的多色打印机光谱特征化模型研究（英文）

研究多色打印机的光谱特征化,提出了一种基于降维的光谱特征化模型,保证了多色打印机颜色转换的精度,同时也提高了特征化的运行效率。该模型结合颜色分区理论和LabPQR非线性降维方法,首先将高维光谱数据降低至LabPQR六维空间中,然后通过胞元搜索算法查找目标颜色所属的胞元空间,最后利用反向四面体插值算法对目标的LabPQR值进行计算,得到打印机最终的通道信号输出值。检测颜色样本的实验数据表明,正向模型和反向模型的平均色差达到0.714和1.016NBS,模型的运行时间为2.03和9.05s。新算法能够实现多色打印机光谱数据与通道信号值间的准确转换。     

基于相机rawRGB通过加权多项式和维纳估计方法重建光谱反射率

基于相机RGB预测物体光谱反射率的研究一直备受研究者们的关注。传统方法都是通过单一光源下的信息进行光谱反射率恢复。最近,Zhang等在Color Research & Application报道了一种基于单光源相机RGB信息预测物体光谱反射率的两步方法。首先基于单个光源下的相机响应RGB值,挑选出一定量的训练数据,采用多项式模型和伪逆的方法预测出不同光源下的CIE XYZ值;然后根据预测的多光源下的CIE XYZ值及整体训练数据预估光谱反射率,再通过预估的光谱反射率挑选一定量训练样本,通过伪逆方法预测出物体光谱反射率。尽管仍然基于一个光源下的相机响应RGB,但通过映射到多光源下的色度值XYZ,提高输入信息的维度来优化光谱反射率的重建精度。受Zhang等工作的启发,提出新的基于单一光源下相机的raw RGB响应信息,通过三阶多项式模型扩展的加权最小二乘方法对多光源下的CIE XYZ值进行预测,然后根据预测出的多光源下的CIE XYZ值再通过维纳估计的方法进行光谱反射率重建,通过这样的两步方法实现从相机响应RGB到光谱反射率的重构。该新方法,采用全体训练数据,应用十分方便,避免了Zhang等的方法需要挑选一定量的局部训练样本的问题。同时Zhang等的方法挑选出的局部训练样本同等重要,而该方法在第1步中,根据训练样本与给定的测试样本的接近程度,赋予训练样本不同的权重,以提高预测精度。通过采用140色色卡作为训练样本,24色色卡和自制的44色印刷品样本进行测试,以判断预测和实测反射率接近程度的均方根误差（RMSE）和人感知色差为评价标准进行比较,结果表明,该方法明显优于Zhang等的方法,而且预测精度随着光源数量的增加而提高,当光源个数达到6时,表现最佳。     

液晶显示器(LCD)光谱特征化

显示器特征化是颜色管理的关键问题之一,早期人们关注的是建立显示器驱动信号RGB和色度值XYZ之间的相互转换关系,文献中讨论最多的是GOG和PLCC模型。最近,为了实现同色同谱再现,显示器的光谱特征化成为研究的热点,而且显示器的光谱特征化在多光谱图像的再现有着重要应用。提出采用常用的GOG和PLCC模型进行光谱特征化。虽然GOG和PLCC模型是常用的显示器特征化模型,但文献还没有用这两个模型进行光谱特征化的讨论。首先基于通道独立性和各通道色品坐标恒定性的假设证明了GOG和PLCC模型均可用于显示器光谱特征化。然后基于目前常采用的专业显示器EIZO CG277和BENQ PG2401进行了比较研究,同时也分别探讨了采用纯色和灰阶数据进行训练GOG和PLCC模型。比较结果表明,采用灰阶数据训练的GOG和PLCC模型分别好于采用纯色数据训练的GOG和PLCC模型;不论从正向还是从逆向的角度考虑采用灰阶训练的PLCC模型的精度要比SRPPM和GOG模型高,而且PLCC模型的逆向远比SRPPM的逆向简单。因此建议采用灰阶数据训练的PLCC模型对液晶显示器进行光谱特征化。     

基于特征融合和尺度自适应的干扰感知目标跟踪

针对复杂场景下单一颜色特征稳健性差、存在类目标干扰及目标尺度变化的问题,提出了一种基于特征融合和尺度自适应的干扰感知目标跟踪方法。首先,综合目标、邻域背景、类似干扰区域的三原色(RGB)特征和改进的方向梯度直方图(HOG)特征计算得到干扰感知目标模型;在搜索区域内逐像素点计算目标概率图,然后进行密集采样得到候选目标,利用目标概率图的概率值与距离值进行加权,同时定位目标和类似干扰,并更新目标模型;采用RGB直方图建立尺度模型,从当前帧图像上截取不同尺度的图像块并计算其RGB直方图,通过与尺度模型比较,获得最优尺度估计并更新尺度模型。实验结果表明,提出的方法对复杂场景下的类目标干扰、局部遮挡、尺度变化等均具有很好的适应性,同时距离精度、重叠精度等指标优于对比算法。     

基于光谱叠加特性的液晶显示器颜色特征化方法研究

从色光加色混合的基本特性出发,对两台专业级液晶显示器(LCD)进行了光谱辐亮度测量.对测量结果进行计算表明,显示色与三原色光谱辐亮度函数之间存在线性叠加关系,不同数字驱动值下相同波长的三原色光谱辐亮度函数满足三次多项式的关系.利用这两个关系提出了一种根据数字驱动值和对应的三原色光谱辐亮度函数计算任意显示色的算法.实验验...     

LED广色域投影显示系统实时色域校准的研究

针对LED广色域投影显示系统中色域过大带来颜色失真的问题,在时序工作方式中,采用在一个基色光工作时,同时加入一定比例的其他基色光作为辅助光,将该基色光的色品坐标移到所需位置的色域校准方法。另外,为了避免LED一致性差异和环境温度变化及工作时间对LED主波长和色品坐标造成的影响,提出利用一组XYZ色度传感器实时测量并反馈三基色LED色品坐标的方法。该方法通过对色域校准算法编程实现实时色域校准,达到了正确显示颜色的目的。     

一种彩色喷墨打印机的颜色特性化方法

为研究普通彩色喷墨打印机的颜色特性化,分析了打印过程中的两个主要步骤,即墨水分色过程和介质上的呈色过程,并提出较为精确的光谱预测模型.呈色过程采用基于简单点增益的(YNSN)模型和基于复杂点增益的改进型YNSN模型.为解决打印机的墨水分色无法直接控制的问题,构造了色度误差目标函数,利用非线性优化求解图像红绿蓝数值对应的...