基于孟塞尔系统的阴极射线管特性化新方法

提出了一种新的阴极射线管特性化的方法。该方法的特点是采用“视觉匹配”方法,在反射体表面色和白发光体之间映射一些色貌因素,但没有使用任何复杂的色貌模型。是一种考虑了一些色貌因素的阴极射线管特性化方法。由于该问题的个性因素较多,采用BP神经网络实现色空间的非线性映射。实验结果表明,只要阴极射线管被标定,在办公室环境下,该方法可以改进在不同的阴极射线管上重现的颜色。采用3-7-7-3简单的网络结构;分色相样本训练。训练样本平均色差可以达到3．07L^*u^*v^*色差单位,测试样本平均色差可以达到4．55L^*u^*v^*色差单位,小于阴极射线管的最大可接受色差,结果是令人满意的。这在电子商务和办公自动化方面有广泛的用途。     

基于图像色貌和梯度特征的图像质量客观评价

图像质量评价(IQA)方法需要考虑如何从主观视觉度量结果出发,设计出符合该结果的客观图像质量评价方法,应用到相关实际问题中.本文从视觉感知特性出发,量化色度和结构特征信息,提出了基于色貌和梯度两个图像特征的图像质量客观评价模型.两个色貌新指标(vividness和depth)是色度特征信息提取算子;梯度算子用来提取结构特征信息.其中, vividness相似图一方面作为特征提取算子计算失真图像局部质量分数,另一方面作为图像全局权重系数反应每个像素的重要程度.为了量化所提模型的主要参数,根据通用模型性能评价指标,使用Taguchi实验设计方法进行优化.为了验证该模型的性能,使用4个常用图像质量数据库中的94幅参考图像和4830幅失真图像进行对比测试,从预测精度、计算复杂度和泛化性进行分析.结果表明,所提模型的精度PLCC值在4给数据库中最低实现0.8455,最高可以达到0.9640,综合性能优于10个典型和近期发表的图像质量评估(IQA)模型.研究结果表明,所提模型是有效的、可行的,是一个性能优异的IQA模型.     

基于BRDF数据的金属漆颜料制品的色貌预测评估北大核心CSCD

通过双目观察与匹配心理物理学实验,对金属漆颜料制品在两种几何条件下进行了视觉评价,随后将金属漆颜料制品的视觉平均数据分别与基于双向反射分布函数(BRDF)数据和基于PR715分光辐射计测量结果的色貌模型预测结果进行最小二乘法线性拟合。实验结果表明,在不同几何条件下,BRDF数据均可以用来对金属漆颜料制品进行色貌预测;对于三属性预测而言,在明度和彩度方面,基于BRDF数据的色貌模型预测精度不如基于PR715分光辐射计数据的色貌模型预测精度,而在色调角方面,基于BRDF数据的色貌模型预测精度则高于基于PR715分光辐射计数据的色貌模型预测精度。     

色貌模型的人工神经网络方法的研究

色貌模型(CAM)主要解决不同观察条件、不同背景和不同环境下的颜色真实再现问题。采用人工神经网络(ANN)的方法来实现目前最新的色貌模型CIECAM02的预测,包括正向预测(从色度参数到色貌属性参数)和逆向预测(从色貌属性参数到色度参数),应用自然色系统(NCS)中的部分色样作为神经网络的训练和测试样本。由于正向输出色貌属性参数空间不是均匀的,对于网络预测精度用特殊方法评估,而对于逆向模型则可直接利用LAB色差公式评价。测试的结果表明:用神经网络对CIECAM02模型的预测达到了较高的精度。     

基于Sigmoid-iCAM色貌模型的真实影像再现算法

为了模拟人类视觉系统成像机制,真实再现人眼对外界场景的视觉感知,为机器视觉提供符合生物视觉特性的理想图像,从色度学的角度研究了彩色图像的真实影像再现技术。针对色貌模型存在图像模糊、对比度低的缺点,在iCAM色貌模型的基础上,引入了人工神经网络的非线性Sigmoid函数,提出了基于Sigmoid-iCAM色貌模型的真实影像再现算法,并给出了该模型处理不同类型图像的控制参数统计规律。与基于CIECAM02、iCAM色貌模型的真实影像再现算法相比,该算法在对色调失真图像实现颜色复原的同时,有效地提高了图像的对比度和局部细节,很好地实现了视觉系统的颜色恒定性。     

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。     

基于分段色域颜色模型的高动态范围图像获取与合成

针对普通彩色相机采用多次曝光获取高动态范围图像的技术,提出了一种基于相机分段色域颜色模型的高动态范围图像获取及颜色合成的理论模型和实现方法.介绍了相机分段色域颜色模型的基本结构和建立方法.用NikonD70s彩色相机和修正的sRGB标准颜色转换模型对所提出的理论和方法进行了实验验证.结果表明,所提出的方法可以在普通彩色...     

低光泽度印刷色谱色貌数据组的建立与评价

色貌预测是现代颜色科学领域的基本理论和技术。为了评价低光泽度彩色印刷色谱的色貌,以丽印胶版纸印制的彩色印刷色谱为研究对象,根据颜色科学和心理物理学相关实验,建立其色貌参数样本数据组。采用相对系数R2和差异系数CV等数理统计方法,评价这种印刷色谱中Y-M内页在三种不同的照明光源下色貌的视觉评估结果。实验数据分析表明,在D65、A和TL84三种光源中,人眼在A光源下对颜色的识别能力明显不同于D65和TL84光源;同样在这三种光源中人眼对明度和色调的评估准确度最高,彩度最差。     

主观评价法在颜色研究中的应用

本文介绍了目前在色适应、色貌研究中运用方便而有效一种颜色分度方法──主观评价法。从文献中引述了其基本概念及使用原则，并列举几例说明此方法应用的普遍性和意义。     

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。     

复杂显示中诱导域彩度对目标色貌的影响

用双目不对称匹配法测试了在复杂显示中目标色貌与其周围诱导域彩度的关系。结果表明：当保持目标与周围的色调相同且亮度不变,只改变诱导域的彩度时,色诱导引起的目标色觉位移的大小随诱导域彩度的增加而增加,色觉位移的方向大多数不随诱导域彩度改变,基本指向该色调彩度降低的方向。     

基于多光谱和sRGB空间的自然植物色的重现

多光谱成像技术在颜色科学方面的应用主要在于准确的记录和复制拍摄场景的颜色信息。针对目前基于光谱的颜色重现设备昂贵、复杂和实现起来困难的问题,提出了物体颜色从反射光谱空间向sRGB颜色空间变换的方案。在遵循sRGB标准的设备上重现了D65光源下的218种自然植物颜色,所显示的颜色与植物反射光谱实物对应的名称一致。对8个自然植物在9种不同光源下和在sRGB空间下的颜色进行了预测显示。所提出的方案对在网络环境下实现相同实物在不同照明环境下的场景显示提供了可行的途径。     

An Accurate Characterization of CRT Monitor (II) Proposal for an Extension to CIE Method and Its Verification

According to the ICC specification that is widely used for storing colorimetric characteristics of imaging devices for the current color management systems (CMSs), CRT monitor characteristics can be described by the tone reproduction curves (TRCs) of the red, green and blue channels and a transformation matrix from linearized RGB values to tristimulus values. This idea is based on CIE Technical Report 122#x2013;1996: #x201C;The Relationship between Digital and Colorimetric Data for Computer-Controlled CRT Displays,#x201D; which resulted from the research by Berns et al. This method produces very accurate results under normal conditions. However, users often change the settings of contrast or brightness knobs to a different position from the factory default adjustments. For some of these cases, the characterization method described in the CIE 122 does not produce accurate results. In this paper, we propose an extension to the CIE method for such cases. We investigated the effect of user controls on CRT monitor characteristics at various settings, and verified that our method produced accurate results under any conditions.     

A Color Appearance Model Applicable in Mesopic Vision

We propose a color vision model that can be used to predict color appearance in mesopic vision as well as photopic and scotopic vision. It is based on a two-stage model which consists of the cone and opponent stages and it assumes rod intrusion at the opponent stage. The model has the following features to describe the color appearance in mesopic vision. First, it includes a gradual and nonlinear shift in spectral luminous efficiency from V (LD) to V (LD) to cope with the spectral sensitivity difference between photopic and scotopic vision and the nonlinearity of rod influence on the luminance channel. Second, the model assumes decrease of the chromatic component with decreasing illuminance to explain the reduction of saturation at low illuminance levels. Third, it assumes that red/green and yellow/blue components change with illuminance levels independently, thus explaining hue shifts with decreasing illuminance. We applied the model for color appearance simulation of natural scenes in a mesopic visual environment.     

CIELAB与CIECAM02色空间均匀性比较研究

采用均匀色空间Munsell系统检验和验证了CIELAB和色貌模型CIECAM02色空间的均匀性。利用Mun- sell色卡所对应的三刺激值X,Y,Z作为模型的输入值,预测色空间模型的明度、彩度和色调,并通过预测结果比较和检验了CIELAB色空间和CIECAM02模型色空间的均匀性。研究表明:在预测明度方面,两个色空间的结果相似;在预测彩度时,CIECAM02模型较好于CIELAB色空间;在预测色调时,当色调逐渐从BG变化到B时,CIELAB所预测的色调角与由Munsell色空间计算出来的色调角之差逐渐增大,最大时超过6%,而CIECAM02所预测的色调角与Munsell色空间的色调角之差在2.5%以内,CIECAM02优于CIELAB色空间。