相机参数可变的齐次多项式色度特征化模型

基于相机的成像原理,建立了不同拍摄参数下响应值之间的转换方程,提出了一种基于齐次多项式回归的色度特征化模型,克服了传统多项式模型非线性外插造成的误差。对Nikon D3x数码相机进行了拍摄参数变化的色度特征化实验,分析了不同项数对特征化精度的影响。实验结果表明,齐次多项式模型适用于描述拍摄参数可变的相机色度特征化,且项数以6、7项为宜;在4种色温和7种照度构成的28种LED光源下的实验中,在色温不变、照度变化的光照下其颜色预测精度优于1.5CIELAB色差单位,与固定参数、固定光照下多项式模型的精度相当,而在色温和照度同时变化的情况下其平均色差小于2.0CIELAB单位,可以满足相机应用的色度精度的性能要求。     

彩色打印机特性化多元回归模型的研究

多元回归法是彩色打印机特性化普遍采用的方法,实验对影响多元回归精度的阶数、色空间选择、以及训练样本选取进行了研究.研究结果表明:(1)二、三、四阶的特性化精度分别在10.9±0.3、6.6±0.2、6.0±0.2个CIELAB色差单位;(2)回归模型采用RGB到CIELAB或CIEXYZ的预测精度基本相同,大概相差1个...     

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。     

阴极射线管显示器特性化精度及黑点的影响

对SONY G520彩色阴极射线管显示器,实验研究了查找表(LUT)方法的特性化精度以及特性化方程是否考虑黑点对精度的影响,给出了CIELAB,CIE94和CIEDE2000三种色差精度:在黑点强度较大时(CIEXYZ=1.31/1.19/0.97),特性化方程中考虑黑点时分别是0.84,0.40和0.42,不考虑黑点时分别是1.87,0.74和0.76;在黑点强度较小时(CIEXYZ=0.08/0.10/0.12),特性化方程中考虑黑点时分别是0.87,0.41和0.38,不考虑黑点时分别是1.06,0.47和0.44。实验结果说明,显示器设置在黑点强度较大的情况下,特性化方程是否考虑黑点对特性化精度的影响较大;而在黑点强度较小时,特性化方程是否考虑黑点对精度的影响较小。     

用不同光泽和色差等级的彩色印刷样品检验均匀颜色空间

用不同光泽纸张和不同色差等级彩色印刷样品的目视评价色差数据拟合色度椭圆,研究各均匀颜色空间在评价不同光泽度和色差样本时的表现,检验基于CIELAB,DIN99,OSA和CIECAM02共7个颜色空间的均匀性。用局部均匀性和全局均匀性因子分别检验不同颜色空间色度椭圆的椭圆度和空间中不同位置椭圆尺寸的一致性。结果表明,其他所有颜色空间的表现均优于CIELAB和OSA颜色空间,OSA-Gp-Eu和DIN99d颜色空间在评价印刷品颜色差异的表现上较为接近,同时优于其他的颜色空间。     

一种显示器颜色特性的反向查找新方法

根据实验的数据建立了CRT的设备颜色空间(RGB空间)与标准颜色空间(CIELAB空间)之间的颜色特性转换模型。通过分析大量的实验测量数据,以改进的三维查找表形式建立了RGB和L*a*b*之间的正逆转换关系。其中正向查找表的建立是按照三维线性的插值方法,逆向查找表的建立则利用一种插值和迭代相结合的新方法,使L*a*b*查找到较为准确的RGB值。通过用标准图像的的随机误差检验,其转换的平均色差ΔE为0.9286色差单位。     

粉末涂料电脑配色的人工神经网络模型

提出一种基于多层BP人工神经网络的粉末涂料配方预测模型;用BP算法人工神经网络建立粉末涂料反射样品的标准色度参数与配方浓度参数之间的映射关系。把人工神经网络的配方预测模型应用到典型的粉末涂料样品的测配色实验过程中。实验结果表明,基于多隐层BP网的模型可以实现粉末涂料样品的配方浓度空间与标准三刺激值颜色空间的相互映射,对64个节点的平均训练精度达到了1个CIELAB色差单位。     

彩色扫描仪的光谱反射率估计方法

为从扫描仪获取精确的、设备无关的颜色描述,必须对扫描仪进行颜色表征(Chracterization).考虑到实际扫描仪的成像过程往往偏离线性反射模型,并且训练样本在颜色空间中的不同分布对颜色估计的精度有较大影响,提出了一种基于有限样本加权训练的彩色扫描仪光谱表征方法,从而可以从低维的RGB颜色值计算得到精确的光谱反射率.实验结果表明,该方法在色度及反射率精度方面均明显优于先前的方法.     

CRT显示器稳定性实验研究

用屏幕色度计对一台SONY-G520显示器的显色特性进行了测量,研究了其开机稳定性和短、中、长期内的色差及色度偏差。实验结果表明,开机后,显示器的亮度Y和色度x,y分别可在2h,30min和1h达到相对稳定状态,且在达到相对稳定后,在短、中、长期内的平均色差分别为0.0611,0.1469和1.2536CIELAB色差单位;在中期内,Y,x,y,L,a,b的平均偏差分别为0.0663,0.0008,0.0015,0.0695,0.4740和0.1766。通过对显示器稳定性的测量,为在对比度敏感测量和色貌模型、图像质量、图像感知模型评价等研究领域中用显示器进行实验研究奠定了基础。     

基于视感知特征的多光谱高保真降维方法研究

为解决多光谱数据在降维压缩过程中的颜色精度保持问题,提出一种基于人眼视觉感知特征的多光谱数据高保真降维压缩方法(VPCM)。研究首先依据人眼视觉响应的非线性解析特征,成功构建了同时综合人眼光谱特征与色度特征的变换函数,并通过进一步构造的优化函数对其进行修正,以针对不同的样本集找到最佳变换方向,而后利用修正后的视觉特征变换函数对光谱样本集进行空间变换(Γ(S)=C),然后利用主成分分析方法对经视觉特征函数变换后样本集光谱数据进行降维压缩处理,并通过逆变换重构出样本集光谱数据(Γ-1(C)=^S),进行降维评价。实验选取四类具有典型代表性的数据集作为测试样本,分别以D50/2°条件下的CIELab色差和75组典型照明光源(钨丝灯、荧光灯和LED灯)下的平均同色异谱指数(MMI)作为色度主要评价指标,同时对比了Lab-PQR和2-XYZ两种较为先进的光谱降维算法。实验结果为VPCM方法的MMI值最小,其次是LabPQR,而2-XYZ的表现较差;VPCM方法在75组光源下对四组样本集的平均重构色差ΔEab也为最小,且最大样本平均色差及方差均要小于其他两种方法;VPCM方法的重构光谱精度介于Lab-PQR和2-XYZ之间,Lab-PQR的重构光谱精度最高。实验结果显示新方法色度压缩精度整体优于对比的两种方法,在变换参考条件下具有良好的色差稳定性,能够较好的应用于多光谱数据色度高保真压缩。     

基于多项式模型法的低端数码相机的颜色特性化

近年来随着数字技术,以及彩色数字图像输入输出设备的不断发展和广泛使用,颜色在不同的设备之间精确的传递或再现成为该领域的重要课题。本论文以彩色数码相机特性化为研究内容,采用多项式转换方法,研究了多项式回归模型不同系数矩阵、不同训练样本对数码相机特性化精度的影响,得出了系数矩阵为11×3多项式模型时误差较小(2.874ΔE*ab)的结论,达到了实用水平。     

基于数码相片和颜色空间转换的滨海土壤盐渍化定量估算

土壤盐渍化是土壤退化的重要原因之一,快速精确地监测土壤盐渍化对农业可持续发展和生态环境保护有积极作用。提出一种基于数码相片的滨海地区表层土壤盐分的定量估算方法,旨在复杂天气状况下快捷方便的获取土壤盐分信息。以江苏盐城沿海地区裸露地表土壤作为研究对象,在晴天和多云天气下全天时采样和拍照获取52个土壤样本和相片。土壤样品通过室内测试获取土壤电导率（EC）,pH值和土壤含水量等参数。利用RStudio软件对土壤相片进行处理,首先从相片中提取RGB三种颜色参数,再通过颜色空间转换关系计算另外5种颜色空间（HIS,CIEXYZ,CIELAB,CIELUV和CIELCH）,每个颜色空间有三个颜色参数,加上RGB颜色空间共有18个颜色参数,其中CIELAB,CIELUV和CIELCH中L参量表示的意义和数值相同,因此6个颜色空间共有16个颜色参数。土壤电导率与颜色参数相关分析结果表明,相片颜色的纯度和亮度与土壤电导率之间的相关系数较高,并达到了极显著水平,相片颜色的色相与土壤电导率之间的相关性较低,且未达到显著水平。随机抽取70%的样本数据并用随机森林方法对土壤盐分含量进行建模,采用留一法（LOOCV）进行交叉验证,再用余下30%的样本数据进行精度检验,重复100次以获取精度最高的模型。最终获取估算土壤盐分的随机森林模型,验证集数据的模型精度达到R2_val=0.75,RMSE_val=3.52,RPD_val=2.02。对颜色参数进行重要性分析发现,颜色纯度对模型的重要性最大,其次是颜色亮度,色相的贡献较小。综上,利用数码相机获取表层土壤相片,通过颜色空间转换得到的颜色参数为有效估算滨海土壤盐分含量提供一个新思路。该研究对近地表参数定量估算提供了新视角,将来结合无人机平台能够为精准农业和滨海生态环境的精准管理提供技术支持和有效手段。     

Colorimetric Calibration of Video Cameras Using Two Color Constancy Models

Colorimetric calibration of color imaging devices is important to realize device independent color reproductions. However the calibration for digital or video cameras is difficult because a color image is acquired for unknown objects under various unknown illuminants. An experiment was carried out based on two computational color constancy models, the finite-dimensional linear model and the spectral sharpening model, to estimate colorimetric values using image data of a color chart captured by video camera. We estimated the colorimetric values by using a single reference reflectance with known spectral reflectance in a color chart under an unknown illuminant. The accuracy was evaluated by color differences in CIELAB color space and was compared on three different color charts under three different illuminants including a fluorescent lamp. It was confirmed that the two computational models do not require prior knowledge of illuminants and surfaces. The finite-dimensional linear model gave more accurate results than the spectral sharpening model in the simulations and experiments.     

兼顾色度和光谱精度的多光谱图像LabW2P编解码

针对可见光多光谱图像在通用领域的应用，为提高压缩效率，有效提升重建光谱曲线的色度及光谱精度，进一步存储传输，提出了一种非线性光谱反射率模型，并基于此设计了复杂度适中、光照稳定性好且支持光谱跨设备再现的LabW2P编解码算法。首先根据多光谱图像物理特性，提出非线性光谱反射率模型，将光谱数据表示为线性成分和差别光谱，线性成分由六维变换空间及光谱投影系数组成，差别成分为非线性表示成分，该模型用于光谱数据至不同基变换空间的分解及表示，为算法的构建，光谱及色度重建性能的提升，提供了理论基础；然后，根据人眼视觉系统特征、光照条件，借助CIE标准色度空间转换函数，提取光谱反射率中的三维色度信息Lab，保证重建图像的色度精确性；基于光谱非线性表示模型，采用类视觉曲线的三角函数基，提取线性成分前两维投影系数作为光谱编码的后两维W₁和W₂，用于近似描述CIERGB色度空间中R和G通道，同时有效提高光谱数据的色度和光谱还原度；利用误差补偿机制生成预测差别光谱，采用主成分分析（PCA）法提取其第一维主成分作为编码值P，补偿了线性光谱重建误差，并进一步提升了光谱精确性；最后，组合提取的三部分数据，形成LabW2P编码。LabW2P解码即编码的逆过程。首先，根据Lab及W₁和W₂，结合CIELAB至CIEXYZ色度空间转换函数、光照条件、CIE标准观察者色匹配函数、及三角函数基，采用最小二乘回归，获得变换空间上的重建投影系数，进而重建线性光谱数据；然后，根据P值，采用PCA逆变换，获取重建预测差别数据，最后，结合两部分重建数据，获得光谱重建图像。实验分析显示，LabW2P算法的平均色度精度为0.207 6，较经典的PCA，LabPQR和LabRGB法分别提升了81.54%，55.48%，32.29%，最大平均色差为0.507 0，此外均处于0～0.5之间，达到了视觉难以辨认的可忽略色差的色彩重建水平；平均光谱精度为0.012 7，较PCA性能稍弱，较LabPQR和LabRGB法分别提升了13.01%，6.62%，表明LabW2P编码法的色度和光谱重建性能优势明显。此外该算法可直接用于物体色估计，较PCA和LabPQR法，传输附加信息少，可达压缩比更高。     

Estimation of Bluish Appearance of Veins in Skin Tissue Using Spectrocolorimetry

The bluish appearance of veins in the skin tissue was experimentally investigated by in vivo and in vitro spectrophotometric measurements. Color of the skin surface including the veins was quantitatively evaluated by employing color perception on the basis of CIEXYZ and CIELAB colorimetric systems. For in vivo measurements, the bluish appearance of veins was successfully estimated using a dominant wavelength, excitation purity, and color difference. Results of in vitro experiments using a simple skin tissue model demonstrated that the degree of bluish appearance depends on the vessel depth, diameter, and the blood content in the surrounding medium.     

Estimation of spectral reflectance of object surfaces with the consideration of perceptual color space

Due to the nonlinear transform from spectral reflectance to CIELAB values, the solution obtained by minimizing reflectance error in traditional spectral characterization methods will not be optimal when evaluated by colorimetric error. We propose a reflectance estimation method with consideration of perceptual color space. It combines two approaches, i.e., colorimetric-based spectral calculation and weighted spectral calculation. The experimental results show that the proposed method performs better than previous methods in terms of color difference with very slight degradation in spectral accuracy.     

基于模式识别技术的色貌模型评价研究

选用Munsell新标数据集,采用基于模式识别技术的圆度、色相角偏差、明度线性度与空间投影点聚集度四个指标来分别评价目前八个典型色貌模型在彩度均匀性、色相预测准确性、明度均匀性、颜色的空间再现的能力。结果表明,不同的色貌模型在四个方面的颜色再现性上表现出不同的优势。八个色貌模型对彩度预测最好的是RLAB,每个色貌模型对红色和绿色预测比较好,CAM02在色相预测整体上占优势;明度的均匀性预测都比较好,尤其是CIELAB;LLAB的颜色的空间再现能力最好。